Podríamos afirmar que la IA, inteligencia artificial, en general, tiene el potencial de resolver muchos de los desafíos a los que se enfrentan los sistemas ERP modernos, como aumentar la automatización de los procesos empresariales, sobre todo los totalmente manuales, para mejorar eficiencia de las empresas y reducir costes. Proveer mejores informes y análisis de resultados. Y las imprecisiones conducen a ideas y a decisiones erróneas.
La IA se enfrenta con éxito al desafío de
Mejorar la predicción de resultados y el diagnóstico, orientados a la acción.
Resolver problemas de escalabilidad, es decir, que sistema ERP acompañe el crecimiento de la organización.
Resolver el eterno conflicto entre Personalización del sistema, versus su Estandarización.
Porque es necesario que el ERP se adapte para satisfacer las necesidades y los procesos de la empresa.
Pero un alto grado de personalización deviene en obstáculo para las actualizaciones, las mejoras y el soporte. Muy importante para el despliegue de los sistemas ERP en las PYMEs.
Otro reto es la capacitación de los usuarios. La curva de aprendizaje en algunos sistemas ERP complejos es muy pronunciada. Y la IA ofrece soluciones interesantes.
Y es fundamental que reúna los siguientes atributos: relevante, confiable y responsable.
Relevante: Que la IA se centre en el contexto de las soluciones empresariales y más precisamente en el sector vertical en dónde se implante.
Confiable: Que se entrene con datos de negocio únicos y de calidad para los procesos empresariales específicos del negocio.
No pueden existir errores ni "alucinaciones en los resultados". Porque la calidad de una IA depende de la calidad de los datos. Y la eficiencia de un ERP también depende de la precisión y la calidad de los datos.
Un modelo con datos erróneos puede producir desastrosos resultados comerciales.
Pero tampoco, puede existir "coalescencia de datos". Es decir integración de datos de diferentes empresas, que puedan destapar información estratégica de las mismas.
Responsable: que garantice un alto nivel de seguridad, privacidad, cumplimiento normativo y ética.
I. ¿Qué es la IA Generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa centra en la creación de máquinas capaces de generar o mejorar contenido similares a los que crean los humanos: imágenes, audio, música, voces, vídeos, código de software, o desarrollar videojuegos con contenido dinámico y en evolución, etc..
También resumir o analizar el contenido de texto o datos.
A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que siguen reglas o patrones predefinidos, los sistemas de IA generativos utilizan redes neuronales capaces aprender e imitar los procesos de pensamiento humano, la creatividad y los procesos creativos.
Pueden generar contenido contextualmente relevante y coherente.
Profundizo en estos conceptos.
II. ¿Cuál es la Diferencia entre IA Generativa vs IA Tradicional?
La inteligencia artificial Tradicional se centra en realizar tareas preestablecidas utilizando algoritmos y reglas predeterminados.
Por ejemplo, los filtros de spam del correo electrónico.
El sistema antispam establece reglas o patrones predefinidos para identificar y clasificar los correos electrónicos no deseados, de los auténticos.
O los asistentes virtuales como Siri o Google Assistant utilizan algoritmos predefinidos para, reconocer las palabras, las ideas, comprender las preguntas de los usuarios.... y responderlas.
En cambio la IA Generativa se enfoca en la creación y en el desarrollo de un material nuevo.
No tiene la limitación de esas reglas. Es creativa.
Los modelos desarrollan contenidos completamente nuevos que se asemejan mucho al contenido creado por humanos.
De hecho, la piedra angular de la IA generativa es el aprendizaje profundo (deep learning).
Que es un tipo de aprendizaje automático que imita el funcionamiento del cerebro humano a la hora de procesar datos y crear patrones para la toma de decisiones.
Todo en base a la experimentación y entrenamiento mediante el consumo de datos.
Entre sus ventajas destacan:
Que complementa la creatividad humana, en la generación de contenido nuevo, en áreas del arte, el diseño, la arquitectura, las matemáticas, la publicidad, el entretenimiento, la tecnología, etc.
Aunque le falta intuición, "chispa", talento, y sentido común en situaciones nuevas.
Pero puede abordar la incertidumbre, siendo capaz de completar datos incompletos o información faltante con eficacia.
Abre las puertas a la innovación y a oportunidades en industrias que dependen de la creatividad, la personalización y la simulación. Y se lleva muy bien con la realidad virtual, aumentada y mixta.
Y lo que es muy interesante, es que puede producir datos sintéticos en escenarios donde la recopilación de datos del mundo real es muy difícil, cara o requiere mucho tiempo.
III. Beneficios de Integrar la IA Generativa en los Sistemas ERP
Las implicaciones de la IA Generativa en los ERP es amplia. Algunos de los beneficios más evidentes son:
- Mejora la experiencia de usuario en el ERP:
interacción más intuitiva y humana, en lenguaje natural, cambia las interfaces estáticas basadas en menús por interfaces conversacionales, etc.
- Facilita la previsión de la demanda:
algoritmos de IA generativa son muy potentes en analítica de datos históricos de ventas y tendencias del mercado.
Es muy importante para optimizar la gestión de inventario, la planificación de la producción y las operaciones de la cadena de suministro.
- Facilita el mantenimiento predictivo:
es decir, anticipar cuándo pueden fallar piezas o equipos mediante la simulación de diversas condiciones operativas.
- Simulación de escenarios para la planificación de estrategias comerciales.
- Planificación financiera mediante proyecciones o modelización de situaciones financieras potenciales, basadas en diferentes condiciones o estrategias comerciales.
- Simplifica los procesos contables.
He hablado sobre estos temas en este video: Inteligencia Artificial en CONTABILIDAD y FINANZAS: los 9 Programas Contables impulsados por IA para PYMES Más Usados
- Automatiza el procesamiento de documentos comerciales, facturas y nuevas capacidades administrativas.
- La generación automatizada de informes.
- La entrada automatizada de datos
- Grandes capacidades de comprensión y procesamiento de datos no estructurados.
- Facilidades de asistencia en tiempo real, mediante Chatbots IA y asistentes virtuales, para clientes o usuarios del ERP.
- Facilidades de creación de aplicaciones, piezas de código o módulos No Code O Low Code, lo cuál implica una aceleración del ciclo iterativo.
- Facilidades de personalización y adaptación de interfaces o experiencias de usuario personalizadas, basadas en el comportamiento, los roles o las preferencias de los usuarios dentro del sistema ERP.
IV. Ejemplos de Programas ERP Potenciados por IA Generativa
Presentamos 4 sistemas ERP potenciados con IA Generativa.
4.1 IBM Watsonx
IBM es una de las empresas de mayor experiencia en investigación e implementación de productos de IA del mercado.
IBM Watsonx, es su plataforma de datos e inteligencia artificial para inteligencia artificial generativa.
Es una plataforma en donde las empresas pueden crear y ajustar modelos básicos y sistemas de aprendizaje automático e IA generativa.
Consta de un
Estudio para la creación, ejecución, entrenamiento, prueba e implantación de la IA, centrado en código abierto.
Almacén de Datos construido sobre una arquitectura abierta.
Y un conjunto de herramientas de gobernanza para ayudar a las empresas a escalar las soluciones de IA de manera responsable
4.2 Oracle OCI Generative AI Service
OCI es el acrónimo de Oracle Cloud Infrastructure o infraestructura de Oracle en la nube.
Oracle ha desplegado en su nube la tecnología Cohere, pero enriquecida con el conocimiento de la industria, con de datos y las buenas prácticas de Oracle.
Cohere es una IA participada por Oracle.
Funcionalidades de Oracle OCI Generative AI service
- Facilita los resúmenes de texto. De artículos, transcripciones, documentos internos..
Por ejemplo, resumir documentos complejos para equipos legales, documentación de soporte técnico para agilizar el servicio al cliente o respuestas de correo electrónico.
- La generación de textos de marketing, narraciones publicitarias, la publicación de blog, la descripción de productos,.
- Chatbots conversacionales, para intercambiar ideas, resolver problemas y responder preguntas sobre el negocio.
- Mejora el estilo de redacción, reescribe el contenido en un estilo o idioma diferente.
- Facilita la clasificación de texto de chat de clientes, tickets de soporte, etc.. en base a la intencionalidad
- Seguridad, privacidad y gobernanza de datos: el servicio de IA generativa de OCI permite a las empresas tener control y propiedad total de sus datos.
También ofrecen herramientas para acceder a la procedencia y el linaje de los datos.
- OCI se integra en toda la cartera de aplicaciones en la nube, incluidas ERP, HCM, SCM y CX
4.3. SAP Joule
Las últimas inversiones de SAP en inteligencia artificial ha sido con Aleph Alpha, Anthropic y Cohere. Esta última es empresa que antes comenté en la que participa Oracle.
Jule es la plataforma de IA Generativa de SAP basada en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis semántico y procesamiento de lenguaje natural, que mejora la propuesta de SAP Business AI actual.
Joule se integra en todo el portafolio empresarial en la nube de SAP, brindando información proactiva y contextualizada.
Funcionalidades de Joule SAP:
- Redacción automática, ayuda a escribir correos electrónicos, presentaciones, etc.
- Simulación de escenarios: Joule puede ayudar a los usuarios a evaluar diferentes escenarios e identificar las mejores opciones.
- Automatiza funcionalidades de Asistencia al cliente
- Funciones de Predicción basadas en datos históricos.
- Análisis de Sentimiento: detecta emociones e intencionalidad de opiniones a partir de contenido escrito o hablado.
- SAP Joule comprende comandos de voz, para interacción con smartphones y asistentes virtuales.
- Análisis Semántico para comprender el significado real del lenguaje.
- Personalización, aprende los hábitos y preferencias de los usuarios para ofrecer sugerencias y recomendaciones personalizadas.
El objetivo de SAP es que Joule se despliege en SAP SuccessFactors, SAP Start, SAP S/4HANA Cloud Public Edition, SAP Customer Experience y SAP Ariba, SAP Business Technology Platform.
La dimensión es enorme porque el 87% del comercio global se desarrolla con esas aplicaciones.
300 millones de usuarios empresariales utilizan la nube de SAP.
Y se integra con otras soluciones empresariales como IBM, Microsoft o Google Cloud.
4.4 Microsoft Dynamics 365 IA Copilot
Copilot está integrado de forma nativa en las aplicaciones de CRM y ERP de Dynamics 365, y ofrece funcionalidades inteligentes para diferentes áreas de negocio, como ventas, servicio al cliente, marketing, finanzas, cadena de suministro y operaciones
Microsoft, que es uno de los propietarios de OpenAI, que combina el poder de modelos avanzados de IA como GPT-4 y DALL-E con la seguridad y las facilidades de Microsoft Azure.
En este video hablo sobre: Inteligencia Artificial IA en Microsoft 365 COPILOT y Microsoft Dynamics 365 COPILOT ERP, CRM y SCM
Funcionalidades de Microsoft Dynamics 365 IA Copilot:
Microsoft Dynamics 365 AI Copilot específicamente en el área ERP, incluye:
- Reconocimiento y percepción de texto:
permite extraer y procesar información de texto para identificar temas, contenidos y sentimientos en los datos que gestiona el ERP.
- Lenguaje natural: permite a los usuarios interactuar con el sistema mediante instrucciones de texto o voz, naturales, para gestionar tareas y procesos del ERP.
- Autogeneración de texto: ayuda a los usuarios a crear informes, comunicaciones y otros contenidos basados en información generada por el ERP.
- Extracción de datos de imágenes: puede analizar imágenes e identificar patrones y tendencias para ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones.
- Entrenamiento de modelos: permite a los usuarios crear y entrenar modelos de IA personalizados para resolver problemas específicos en el ERP.
- Análisis de señales: puede analizar datos de señales para predecir problemas u oportunidades.
- Reconocimiento de intenciones: utiliza la IA para entender la intención del cliente y ofrecer una mejor atención al cliente.
- Chatbot conversacional: Copilot permite al personal mantener conversaciones con un agente IA, para diagnosticar problemas y encontrar soluciones.