¿Estás considerando implementar funcionalidades de inteligencia artificial en el ERP en tu empresa?
¿O migrar a un nuevo ERP impulsado por IA?
Creo que hoy es una decisión en sentido correcto por las capacidades con que la IA potencia a los sistemas empresariales en general, y los ERP en particular.
La IA abrirá puertas a nuevas opciones sobre el modelo organizacional y de negocio de tu empresa.
Pero no todas las empresas son iguales y no todas las funcionalidades IA son comunes a cualquier tipo de empresa.
1. Tareas que tu Empresa Necesita Automatizar con IA
¿Qué tareas podría automatizar la IA para aumentar la eficiencia y la productividad de la empresa?
Por ejemplo,
Finanzas: el reconocimiento de patrones en los datos financieros, automatización de las tareas contables análisis de riesgo.
Operaciones: La automatización de procesos de inventario, optimización de la cadena de suministro, análisis de datos para mejorar la eficiencia operativa o la automatización de los procesos de producción.
Marketing: Automatización de campañas de publicidad, generación de leads, segmentación de audiencia, análisis de datos, chatbots, análisis de sentimientos.
Ventas: Predicción de ventas, calificación y maduración de leads, optimización de precios, recomendaciones personalizadas, automatización de tareas administrativas.
Recursos Humanos: Automatización de los procesos de reclutamiento de personal, análisis de datos sobre empleados, automatización de procesos de pago y de beneficios, automatización de evaluaciones de rendimiento.
La IA es muy potente en áreas como gestión de inventario, Pronóstico de la demanda, Atención al cliente y
Análisis de datos.
2. Integración de la IA con Tecnologías y Procesos de la Empresa
Si la IA no es una funcionalidad nativa del ERP ¿Cómo se integra con ésta aplicación, con otras tecnologías o procesos existentes en la empresa?
¿Cuál es el nivel de complejidad de su implementación y de su mantenimiento?.
3. Entrada de Datos al Modelo IA
¿Qué tipo de datos procesará el sistema?
¿Cómo se recolectarán?
Y ¿cómo se ingresarán al modelo?
4. Modelos de Aprendizaje de IA para el ERP
¿Se utilizarán modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning), modelos basados en decisiones, o ambos?
O modelos de IA generalistas multifuncionales preentrenados como GPT o PaLM.
Busca un sistema capaz de aprender y de adaptarse con el tiempo, a medida que se van utilizando los datos y se va recopilando la información.
5. Entrenamiento del modelo de Inteligencia Artificial en el ERP
¿Cómo se entrenará el modelo de IA?
¿Deberás utilizar datos reales o datos simulados o sintéticos? ¿O ambos?
6. Precaución con la Coalescencia de Datos y el Espionaje Comercial
La coalescencia es la propiedad de las cosas de fundirse o unirse.
Es un término que se utiliza en el proceso de la soldadura de metales, cuando el calor funde materiales para integrarlos en un cuerpo único.
En la genética la coalescencia explica cómo convergen las líneas de ancestros genéticos de una persona o una familia o un grupo poblacional.
Los datos de las empresas son muy sensibles desde múltiples puntos de vista, pueden revelar información sobre invenciones, innovación, inversiones, personal, clientes, estrategia comercial, lanzamiento de nuevos productos, proyectos secretos, etc..
Debes asegurarte que el Sistema de IA no use ni divulgue datos sensibles de las empresas para beneficio propio o de otras organizaciones. Y mucho menos, para para beneficiar tus competidores.
7. Sustentabilidad del Modelo de Inteligencia Artificial
¿El modelo de IA será lo suficientemente flexible para adaptarse a los cambios futuros del negocio?
¿Será escalable y sustentable a largo plazo?
8. Retroalimentación con Flujos de Información de los Usuarios
¿El sistema ERP ofrece mecanismos para recopilar el feedback de los usuarios en relación a las decisiones que toma el modelo de IA?
¿Utiliza ese feedback para mejorar el modelo?
9. Registro de las Acciones e Interacciones y la Auditabilidad del Modelo IA
¿Quedan registradas las acciones del modelo de IA para que puedan ser evaluadas o auditadas?
¿Están disponibles explicaciones del modelo que pueden ser examinadas por auditorías externas o internas?
10. Diversidad de Perspectivas
¿El modelo de IA refleja una diversidad de perspectivas y puntos de vista; y alberga conocimientos originados en las diferentes áreas del negocio?
11. Cumplimiento Normativo y Seguridad
¿El modelo de IA considera los factores legales, éticos y regulatorios que afectan la toma de decisiones en su aplicación específica? Esto es especialmente importante en sectores altamente regulados.
¿Considera el impacto de sus decisiones en grupos vulnerables o minoritarios?