La incorporación de inteligencia artificial en los sistemas ERP representa una transformación estratégica para las empresas modernas. Esta sinergia permite automatizar procesos, prever tendencias con precisión y personalizar la gestión operativa, impulsando así la eficiencia y la competitividad en todos los sectores. En este artículo exploramos cómo la IA redefine el futuro de los softwares empresariales.
Los sistemas de gestión empresarial ERP se han convertido en herramientas poderosas para que las organizaciones tomen decisiones más inteligentes, optimicen sus procesos y obtengan una ventaja competitiva en un mercado cada vez más dinámico.
Si a este escenario se le suma la inteligencia artificial aplicada al entorno empresarial, era la palanca que faltaba para facilitar a las empresas una evolución histórica de las herramientas de gestión operativa, en beneficio propio.
Índice de temas
IA y ERP: Introducción
La introducción de la sistemas ERP basados en AI ha supuesto un punto de inflexión en términos de flujos de trabajo y decisiones empresariales, abriendo horizontes operativos que eran absolutamente impensables hasta hace pocos años.
En términos de ingresos, el ERP representa un 41% del mercado de softwares a nivel mundial, según Statista. Son fundamentales para realizar operaciones comerciales en una empresa. Con ayuda de la IA, estos sistemas incorporan tecnologías disruptivas en entornos empresariales, tales como:
- Algoritmos de machine learning
- Capacidades de procesamiento de lenguaje natural
- IA generativa
- Análisis predictivo
No solo eso: la capacidad de aprendizaje continuo de la IA permite que el software de gestión inteligente se adapte dinámicamente a las cambiantes condiciones del mercado y a las necesidades empresariales específicas.
Impacto de la AI en softwares ERP
En concreto, las principales capacidades inteligentes que se pueden integrar allí se resumen en cinco puntos clave. Descúbrelos a continuación en el siguiente cuadro:
| Tecnología | Descripción | Beneficios en ERP |
| Aprendizaje automático | Aprender de los datos para mejorar su rendimiento, sin programación, a través de algoritmos | Mejora continua del software de gestión a partir de la experiencia y los datos |
| Capacidades avanzadas de procesamiento de datos | Gestionar y analizar big data en tiempo real | Análisis rápido y efectivo de grandes volúmenes de datos para toma de decisiones en tiempo real |
| Análisis predictivo | Analizar datos actuales y pasados para identificar patrones y anticipar escenarios futuros confiables | Prever tendencias y planificar estrategias empresariales basadas en datos |
| Tecnologías de comprensión | Usar de redes neuronales, deep learning, NLP, OCR y analizar semánticamente la interpretación de imágenes, texto y lenguaje natural | Reconocimiento de patrones complejos |
| Gestión de datos no estructurados | ||
| Procesamiento de documentos | ||
| Interpretación de datos para tomar decisiones | ||
| Automatización inteligente | Automatizar procesos empresariales, simplificar y acelerar tareas, reducir errores y liberar al personal de tareas rutinarias | Optimización operativa, reducción de errores y aumento del enfoque en tareas estratégicas |
El ERP con inteligencia artificial generativa redefine la forma en que las empresas planifican, supervisan y optimizan sus capacidades y recursos.
“Las empresas y organizaciones que triunfan con la IA son aquellas que invierten de forma constante, van más allá del bombo, alinean los problemas reales del negocio con las capacidades de la IA y piensan a largo plazo” Thomas H. Davenport, profesor distinguido de IT y Management en Babson College, en su libro “La ventaja de la IA: cómo poner en práctica la revolución de la inteligencia artificial”.
Personalizar un software ERP con IA
Al momento de incorporar inteligencia artificial a un sistema de planificación de recursos empresariales, las empresas deben tener en cuenta 5 puntos en particular:
1. Identificar áreas clave en tu empresa
A nivel empresarial, el área de tecnología debe detectar los procesos internos que pueden beneficiarse de la IA, en caso de buscar incorporarla al ERP. Uno de los casos más comunes es en tareas repetitivas, análisis de grandes volúmenes de datos o atención al cliente.
2. Definir objetivos para el software ERP con IA
Luego, es necesario establecer metas claras que orienten el uso de la IA en el software ERP, ya sea para:
- Optimizar operaciones
- Aumentar ventas
- Mejorar la toma de decisiones
Definir estos objetivos ayudará a quienes trabajen con el software empresarial basado en IA a estar alineados en el alcance de resultados esperados y medir el éxito de la iniciativa.
3. Elegir el modelo de IA adecuado
Una vez establecido áreas de ejecución y objetivos, las empresas deberán elegir el modelo de IA que mejor se adapte a tus necesidades, como machine learning para aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural para interacción o análisis predictivo para anticipar tendencias.
4. Integrar la IA al software ERP
En este punto, los desarrolladores de IA en ERP deberán ejecutar un prototipo de software personalizado según las áreas clave y los objetivos a cumplir. Aquí, es necesario realizar pruebas iniciales e involucrar al equipo con las nuevas tecnologías.
5. Capacitar y monitorear
Una vez realizado todos los procedimientos anteriores, es de suma importancia mantener capacitados a los usuarios que trabajarán con el software empresarial, además de monitorear junto con el proveedor del servicio posibles fallas o resolver dudas del equipo.
Beneficios de implementar IA en softwares ERP
Una ventaja evidente de la implementación de la inteligencia artificial en el software de gestión es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos y desarrollar pronósticos con un valor agregado alto. Un informe compartido por la Revista Internacional de Ciencia Actual (IJCSPUB, por sus siglas en inglés) destaca que empresas que integran IA en su ERP alcanzan mejoras de productividad de hasta 25 % gracias al análisis predictivo avanzado.
En sectores sujetos a cambios rápidos, como la moda o la tecnología, la capacidad de analizar los datos históricos, el comportamiento de los consumidores y los indicadores del mercado permiten anticipar las tendencias y aprovechar la capacidad de adaptación proactiva.
En el sector fabril y logístico, el análisis predictivo permite que el software de gestión pronostique la demanda de los clientes, optimizar los niveles de inventario y mejorar la precisión en la planificación de la producción. Un estudio de la Stanford University describe cómo los modelos predictivos reducen los errores de inventario y mejoran la eficiencia operativa mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
Respecto al comercio minorista y el e-commerce, las capacidades de previsión de la IA permite a los ERP personalizar las ofertas y la experiencia de compra segmentado en cada usuario y potencial cliente. Los compradores incluso la usan para tomar decisiones. Según la revista Forbes::
- 51% de los compradores utilizan IA para comparar precios
- 45% consultan productos (reviews, experiencias, información)
- 41% utiliza inteligencia artificial para crear presupuestos previos a la compra
En esta misma línea, es probable que los ejecutivos comiencen a implementar cada vez más soluciones de este tipo. Según el Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés), más del 80% de los fabricantes norteamericanos esperan aumentar el uso de IA de aquí a dos años.
Proteger datos del ERP con ayuda de la IA
La creciente digitalización de las empresas ha traído consigo innumerables ventajas, pero también ha abierto el camino a nuevos desafíos relacionados con la ciberseguridad y la inteligencia artificial. Según el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST (NIST AI RMF), implementar IA en sistemas críticos exige un enfoque riguroso para identificar y mitigar riesgos emergentes en tiempo real.
A nivel local, un 42% de las empresas latinoamericanas no se muestran confiables sobre la capacidad de su país para enfrentar un ataque cibernético. Así lo confirma el último reporte del Foro Económico Mundial. En contraste, el 48% de las empresas en norteamérica sí confía en la solidez de sus sistemas de defensa.
En este contexto, la introducción de la inteligencia artificial en ERP revoluciona el concepto mismo de protección del ecosistema operativo: la convergencia entre la gestión y la seguridad de los datos se convierte en un elemento distintivo para las empresas orientadas al futuro, donde destaca la aplicación de la IA en ciberseguridad.
De acuerdo con una investigación de la Universidad de Valladolid, los algoritmos de IA pueden “predecir tendencias, automatizar tareas rutinarias y proporcionar información que antes era inalcanzable, lo que lleva a una toma de decisiones y una planificación estratégica más informadas”.
La inteligencia artificial, ejecutada en un sistema ERP, puede detectar amenazas cibernéticas con algoritmos IA e identificar patrones y comportamientos sospechosos que escapan al análisis humano. Esto contribuye a la seguridad de los datos al momento de detectar anomalías y potenciales ataques con mayor rapidez y precisión como parte de las nuevas aplicaciones de IA en protección de datos.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que los algoritmos dependen de entradas de datos para generar conocimiento y predicciones cada vez más precisas. De este modo, una mala gobernanza de datos en IA o las vulnerabilidades de seguridad pueden comprometer la eficacia de sus resultados; llevando así a resultados erróneos.
Inteligencia arficial en ERP aplicada a distintos sectores
Una ventaja decisiva de los programas de gestión mejorados con IA es que saben cómo adaptarse a las diferentes categorías de empresas y ofrecen funciones avanzadas que se adaptan perfectamente a procesos y objetivos específicos, como se analiza en el uso de modelos de lenguaje LLM en empresas.
En las siguientes líneas, se analizan las principales características que se exigen a los ERP en varias disciplinas, impulsadas por el avance de la inteligencia artificial general AGI.
Manufactura
Las empresas de fabricación inteligente, los ERP allanan el camino para una producción más eficaz y adaptable en tiempo real al permitir una gestión avanzada y predictiva de toda la cadena de suministro.
Oracle, SAP, Microsoft, Infor, Sisthema, Dassault Systèmes, Passepartout, Panthera y TeamSystem son algunos de los proveedores que ofrecen soluciones específicas para este sector.
Logística y transporte
En el ámbito de la logística, la IA en el software de gestión ofrece una planificación del transporte más inteligente, una gestión optimizada de la flota y una mayor visibilidad.
Todo gracias a la capacidad de análisis en datos sobre el tráfico, el clima y cualquier otra variable de la supply chain en tiempo real. Así, las empresas reducen costos operativos y tiempos de entrega.
Los algoritmos predictivos se anticipan a las necesidades del almacén, mejorando así el suministro y reduciendo los desperdicios relacionados con el exceso de inventario o la escasez de productos.
Banca, finanzas y seguros
En las finanzas, los ERP inteligentes automatizan los procesos, mejoran la gestión de riesgos y optimizan la experiencia del cliente ¿cómo? a través de la detección del fraude en tiempo real y optimizan la gestión de la cartera.
Infor, SAEP Informatica, Kyriba, Comarch, SAP, Oracle, TeamSystem, Reply, DocFinance, Sisthema y Wolters Kluwer son algunos de los operadores que ofrecen soluciones adaptadas a las necesidades de estas organizaciones.
Sector sanitario
En la salud, la IA en ERP simplifica la gestión de los consultorios médicos, optimiza la gestión de los recursos sanitarios y mejora la precisión de los diagnósticos, lo que permite una intervención puntual y específica.
Sys-DAT, Reply, Oracle, SAP, Zucchetti, Software Center y Microsoft ofrecen módulos específicos para el cuidado de la salud.
Organismos y administraciones públicas
En la administración pública, el software de gestión inteligente ayuda a optimizar los procesos administrativos y contables al automatizar muchas tareas rutinarias relacionadas con la gestión de documentos. Así, se promueve la transparencia y se simplifica la interacción con los ciudadanos, alineado con los retos que plantea la integración de IA en procesos organizacionales complejos.
Maggioli Group, Avanade, TeamSystem, SAP, SmeUp, Retelit, Software Center y Wave Informatica que ofrecen soluciones adaptadas a las necesidades de la PA central y local.
TIC y telecomunicaciones
La IA en el software de gestión utilizado en este sector optimiza la gestión de la red, predice posibles fallos y mejora la experiencia general del cliente. Representa un paso significativo hacia un futuro cada vez más conectado y orientado a la innovación digital.
SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 e Infor destacan por integrar capacidades de IA como análisis predictivo, automatización inteligente y NLP. Cada proveedor ofrece verticales optimizados para sectores como manufactura, finanzas o retail, donde los beneficios productivos de la inteligencia artificial en empresas se hacen cada vez más tangibles.
Empresas de energía
El software ERP dentro del segmento energético ayuda a perfeccionar determinados procesos, tales como la administración avanzada de la red eléctrica, el mantenimiento anticipado y la habilidad para prever cambios en la demanda energética.
Microsoft, Infor, Avanade, Engineering, IFS, SAP, TeamSystem, Oracle y Zucchetti abordan este sector con una oferta ad hoc.
Startup
En el caso de las startups, un software de gestión inteligente puede marcar la diferencia a la hora de respaldar un crecimiento empresarial funcional y saludable. Ser ágil y flexible es una virtud para crecer hoy en día, sobre todo con la llegada de clientes automatizados o custobots, que redefinen la relación con el mercado.
Panthera, Centro Software, SAP y NTS Informatica tienen soluciones adaptadas a las necesidades de las empresas cambiantes.
Preguntas frecuentes sobre IA en ERP
¿Qué métricas permiten evaluar el retorno de inversión (ROI) al implementar IA en un ERP?
Al momento de evaluar el ROI de un software con IA, las empresas deben considerar: costos operativos, tiempo medio de procesamiento de tareas, mejora en la precisión de pronósticos y aumento en la satisfacción del cliente.
¿Cuáles son los principales proveedores de ERP que ofrecen funciones avanzadas de IA empresarial?
SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 e Infor destacan por integrar capacidades de IA como análisis predictivo, automatización inteligente y NLP. Cada proveedor ofrece verticales optimizados para sectores como manufactura, finanzas o retail.
¿Qué desafíos enfrentan las grandes empresas al escalar un ERP potenciado con IA?
Entre varios retos, se incluye la integración con sistemas legados, alineación interdepartamental, gobernanza de datos y la necesidad de talento especializado en IA y ERP, sobre todo en contextos donde se aplican GANs en soluciones empresariales.
¿Qué normativas deben considerarse al aplicar IA en ERP para cumplir con estándares de protección de datos?
Es fundamental cumplir con normativas como el GDPR (Europa), la Ley Federal de Protección de Datos (México) y marcos ISO/IEC 27001. La IA en ERP debe ajustarse a políticas de privacidad, trazabilidad y consentimiento.
