Hoy en día, las empresas no sufren por falta de tecnología sino, por el contrario, por un exceso de ella. Muestra de ello es que, durante la última década, se han ido acumulando capas de software (para la gestión de los clientes, para la contabilidad, para la logística, etc.), que dejan como resultado una serie de sistemas desconectados que obliga a los empleados a dedicar gran parte de su jornada a la realización de tareas manuales de puente. Es decir, a copiar datos de un correo a un Excel, validar facturas contra un albarán o actualizar manualmente el stock en el sistema de gestión, entre otras.
Por lo que, a pesar de las grandes inversiones hechas en programas de Planificación de Recursos Empresariales (ERPs) como SAP, muchas compañías se encuentran con que estas potentes infraestructuras están siendo infrautilizadas. Simplemente funcionan como grandes bibliotecas de datos que requieren de una constante intervención humana para que la información realmente fluya. Así que, el problema real no es la falta de herramientas, sino la ausencia de sistemas que tengan la capacidad de trabajar solos. Sin embargo, con la aparición en escena de los agentes de inteligencia artificial (IA), esto parece que está cambiando de forma real y profunda.
¿Qué es un agente de IA?
Para entender esta transformación, debemos comenzar por diferenciar entre la IA generativa, que crea textos o imágenes, y los agentes de IA. Este último es un sistema inteligente capaz de tomar decisiones, ejecutar acciones y aprender de forma continua, estando plenamente integrado en los sistemas de la empresa.
De manera que, si un software tradicional sigue instrucciones predefinidas («si pasa A, haz B»), un agente de inteligencia artificial, por su parte, entiende el contexto y el objetivo de la tarea («necesitamos que este pedido se tramite lo antes posible cumpliendo las reglas de seguridad»). De hecho, algunos ejemplos que ya estamos viendo en el mercado incluyen:
- Gestión de comunicaciones: un agente que está en capacidad de leer los correos de los proveedores, comprender la urgencia, consultar automáticamente en SAP el estado de los pagos, responder de forma coherente o escalar el problema si detecta una anomalía.
- Validación operativa: agentes que pueden cruzar datos entre los pedidos, niveles de stock y facturación, ejecutando las correcciones necesarias sin que un humano tenga que revisar línea por línea.
- Automatización de procesos internos: sistemas que monitorizan los flujos de trabajo y, de forma proactiva, realizan acciones administrativas que antes ocupaban largas horas al personal.
Por qué los programas genéricos no son suficientes
Sin embargo, algo que también hemos aprendido recientemente es que los agentes de IA no son piezas de «conectar y listo». Puesto que cada empresa tiene sus propios procesos, una cultura organizacional única y, sobre todo, una forma particular de recopilar, almacenar, gestionar, integrar y utilizar sus datos, el uso de herramientas genéricas suele quedarse en la superficie.
Para que uno de estos agentes sea verdaderamente productivo, necesita ser desarrollado bajo un enfoque de software a medida, debido a motivos técnicos y estratégicos como, por ejemplo:
- Integración profunda: los agentes deben poder conectarse a SAP, acceder a las bases de datos propias y hablar con las APIs internas de forma fluida.
- Seguridad y permisos: un sistema que toma decisiones debe respetar siempre los niveles de seguridad de la compañía, sabiendo qué datos puede leer y cuáles están restringidos.
- Escalabilidad y lógica de negocio: lo que funciona para una multinacional logística muy probablemente no sirve para una cadena de retail. La lógica con la que el agente toma decisiones debe estar alineada con los objetivos específicos de cada negocio.
A eso se debe que empresas como Q2BSTUDIO estén trabajando de la mano con sus clientes para implementar soluciones de IA adaptadas a cada uno de sus negocios, buscando siempre que la tecnología no sea un añadido genérico, sino un motor de eficiencia diseñado para sus necesidades particulares.
Y es que cuando no se cuenta con un software diseñado específicamente para los procesos de la compañía, los agentes de IA no logran escalar ni aportar el valor diferencial que justifica la inversión.
Casos de uso reales: la IA que ya está operando
Como te podrás imaginar, aquí no estamos hablando de una transformación teórica. En la actualidad, existen muchas empresas que ya están utilizando esta tecnología para optimizar sus procesos. Algunos de los usos que se le están dando son:
- Gestión inteligente de los pedidos: los agentes validan automáticamente los datos de entrada en el ERP, comprueban la solvencia del cliente, verifican la disponibilidad logística en tiempo real y generan las órdenes de salida. Si llegase a existir una discrepancia, el agente no se detiene, busca una solución alternativa basada en reglas que han sido establecidas previamente.
- Reporting dinámico: ya no hace falta que un analista pase el lunes extrayendo datos. Los agentes analizan la información de las ventas y las operaciones de forma constante, enviando informes con conclusiones estratégicas a los responsables justo cuando detectan una tendencia o un riesgo.
- Facturación y cumplimiento: detección automática de errores en facturas recibidas, conciliación bancaria inteligente y automatización de los cobros, reduciendo así considerablemente el ciclo de caja.
- Soporte al empleado: agentes internos que responden a dudas sobre las normativas, los procedimientos o el estado de los proyectos consultando directamente la base documental y los datos reales de la empresa, actuando como un asistente experto disponible 24/7.
Beneficios más allá de la eficiencia técnica
Lógicamente, la implementación de estos sistemas mejora los gráficos de rendimiento, pero no es lo único que hace. También modifica la naturaleza del trabajo diario. Entre los principales beneficios que reportan las empresas pioneras en su uso están:
- Considerable reducción de los costes operativos: al eliminar el grueso de las tareas repetitivas.
- Disminución del error humano: especialmente en los procesos de entrada de datos y validación.
- Aceleración de los procesos: lo que antes podía tardar días en procesarse manualmente, ahora se hace en segundos.
- Decisiones basadas en datos: la IA no actúa por intuición. Cada paso se da tras analizar miles de variables en tiempo real.
- Total integración: se logra finalmente que el ERP y los sistemas periféricos funcionen como un solo organismo vivo.
La combinación ganadora: IA + software a medida
Ahora bien, como ya adelantamos, la verdadera transformación digital llega cuando la tecnología se adapta a tu negocio, y no al revés. Ese es el motivo por el que las empresas líderes están optando por el desarrollo a medida. Ellas han entendido que la inteligencia artificial, en efecto, es el «cerebro», pero el software a medida es el sistema nervioso que le permite interactuar con el resto de la organización.
Por eso combinan el desarrollo de aplicaciones empresariales con una integración experta en SAP y otros sistemas core, a fin de garantizar que la solución no sea solo un parche temporal, sino una infraestructura fuerte capaz de evolucionar y escalar según las necesidades futuras del mercado, entendiendo en todo momento los matices de su negocio, así como respetando la identidad y la estrategia de la compañía.
Así logran diferenciarse de aquellas que aún no han comprendido que la tecnología es un auténtico motor de crecimiento y que el siguiente paso no es adoptar una herramienta más, sino apostar por la construcción de soluciones inteligentes y agentes personalizados que entiendan y ejecuten tu propia visión de negocio.
Sin duda, la era de los sistemas pasivos ha terminado. El futuro le pertenece a quienes doten a sus organizaciones de la capacidad de actuar de forma autónoma, inteligente y conectada.
Para lograr este objetivo, Q2BSTUDIO es un buen socio estratégico, ya que se trata de un proveedor que une estrategia, tecnología y ejecución, yendo mucho más allá del simple desarrollo. Ellos acompañan a las empresas en todo el proceso: desde la idea inicial y el desarrollo hasta la integración y el escalado final, para que la inteligencia artificial sea una ventaja competitiva real y sostenible.
