Los sistemas de gestión empresarial como ERP, CRM, Gestión de Inventario, Gestión de la Cadena de Suministro, Contabilidad y Finanzas, Proyectos, BPM, Recursos Humanos, etc.. están en proceso de evolución gracias a los diferentes tipos de inteligencia artificial.

Éstas son herramientas que permiten controlar, planificar, organizar o automatizar las tareas de una empresa, de forma integrada.

 


La IA es un tipo de tecnología cada vez más económica y eficiente por una serie de razones como:

La reducción los costes de los chips especializados, y consecuentemente, del entrenamiento y ejecución de la IA.

Oferta de herramientas IA y bibliotecas opensource gratuitas. 

Mejoras en los algoritmos, con nuevas técnicas de optimización y arquitecturas de redes neuronales más eficientes

Y mejora en los métodos de entrenamiento, de las técnicas de compresión de modelos y destilación de conocimiento

Mayor cantidad de datos disponibles para entrenamiento

Mayor competencia en el mercado: 

Múltiples empresas compitiendo por ofrecer servicios de IA

Economías de escala en centros de datos y infraestructura

Mayor inversión en investigación y desarrollo

Plataformas cloud que ofrecen servicios de IA accesibles, etc.


¿Cómo Evolucionarán los Sistemas de Gestión Empresarial?


5 razones clave por las que los sistemas de gestión empresarial evolucionarán y se harán más potentes a corto o mediano plazo, gracias a la evolución de la inteligencia artificial.


1. Automatización Mucho más Sofisticada e Inteligente de los Sistemas Empresariales

Los sistemas IA podrán gestionar tareas cada vez más complejas y con mayor nivel de matización y detalle.

Y la automatización será más profunda. 

De tareas rutinarias hacia procesos que requieren cierto grado de criterio.


Actualmente, por ejemplo, se están automatizando:

- Servicios de atención al cliente: 

A través de Chatbots IA que aparte de preguntas básicas y estructuradas, son capaces de gestionar reclamaciones complejas, 
identificar el tono emocional del cliente y derivar apropiadamente hacia la persona o área del negocio o institución con capacidad y autoridad para resolver.

- Análisis financiero: 

La IA detecta patrones de fraude incluso los más sutiles, 
evalúa riesgos crediticios considerando variables poco tradicionales, y realiza proyecciones financieras muy precisas.

- Gestión de recursos humanos: 

La IA facilita la evaluación automatizada de candidatos: desde CVs, predicción de rendimiento laboral, identificación anticipada del riesgos en la rotación, etc..

Principales Tendencias en Automatización IA

- Aprendizaje continuo: 
Los sistemas aprenden de la experiencia, y mejoran constantemente basándose en nuevos datos y resultados.

- Toma de decisiones híbrida: 
Esto es, la colaboración entre la IA y los humanos, en donde la IA propone y el humano valida.

- Automatización contextual

- Procesamiento multimodal: 
Que es la capacidad para analizar simultáneamente texto, imágenes, voz y datos estructurados.


Beneficios tangibles:

- Reducción de errores.
- Mayor velocidad de los procesos del negocio
- Consistencia en decisiones empresariales
- Escalabilidad sin resignar calidad
- Liberación de talento humano para tareas de mayor valor añadido, creatividad, intuición, etc..

El impacto en la productividad es relevante. Se traduce en:

- Reducción de tiempos muertos y de cuellos de botella
- Mejora en la utilización de recursos
- Capacidad para operar 24/7
- Reducción significativa en costes operativos


2. Personalización y Contextualización de los Sistemas Empresariales

Los sistemas empresariales se mantendrán aprendiendo de los datos y de los patrones específicos de cada empresa u organización.

Las recomendaciones y el análisis serán más precisos y relevantes en relación al contexto particular de cada negocio. 

Y ésta es una super tendencia. Los sistemas analizan y adaptan sus decisiones teniendo en cuenta el contexto específico de cada situación.


Más concretamente, ¿cómo se desarrolla la personalización y contextualización en los sistemas de gestión empresarial?

Mecanismos de personalización:

- El aprendizaje adaptativo. Es decir, el sistema aprende de las interacciones y preferencias específicas de cada usuario y departamento. Y se adapta.

- Desarrollo de perfiles dinámicos. La IA trabaja en creación y actualización continua de perfiles basados en comportamientos y necesidades de las personas involucradas.

- Interfaces personalizables: Los Dashboards y flujos de trabajo qse adaptan a los roles específicos.

- Recomendaciones contextuales: Las aplicaciones presentan sugerencias basadas en el histórico de acciones y el contexto actual


Contextualización se lleva a cabo a por capas o niveles:

- A nivel usuario: Adaptación a preferencias individuales del personal y a patrones de trabajo

- A nivel departamento: Ajuste a las necesidades específicas de cada área funcional

- A nivel empresa: Consideración de la cultura organizacional y objetivos corporativos

- A nivel industria: Adaptación a las buenas prácticas y regulaciones específicas del sector y compliance


Beneficios de la Personalización y Contextualización de los Sistemas Empresariales:

- Mayor eficiencia: Los usuarios encuentran más rápidamente lo que necesitan

- Mejor adopción de los sistemas empresariales: la resistencia al cambio se reduce por interfaces más intuitivas

- Decisiones con datos precisos y actualizados

- Mejor experiencia de usuario: lo cuál reduce de fricciones y frustración de la gente


Aplicaciones prácticas:

Por ejemplo,

- Los sistemas ERP darán prioridad a información según el rol o el momento del día

- Los CRM sugerirán acciones basadas en el histórico de interacciones con cada cliente

- Las herramientas de análisis ajustarán mejor sus reportes a las métricas más relevantes para cada usuario en particular

- Los sistemas de comunicación adaptarán sus notificaciones teniendo en cuenta los patrones de respuesta


Tendencias emergentes:

- Hiperpersonalización: 
La IA se orienta a facilitar una personalización extremadamente granular

- Contextualización predictiva: 
La IA Anticipará necesidades en base a patrones de datos

- Adaptación en tiempo real: 
Los ajustes serán inmediatos, según los cambios del contexto

- Personalización colaborativa: 
Sistemas aprenden de las interacciones entre usuarios


3. Integración Más Profunda de los Sistemas Empresariales

Integración es el proceso de conectar y sincronizar sistemas y aplicaciones dentro de una organización para lograr una gestión fluida y coherente. 

Permite a las empresas unificar los datos y los procesos de las distintas áreas (contabilidad, recursos humanos, ventas, logística …)

La IA facilitará una mayor interconexión entre diferentes departamentos y funciones

La Visibilidad en tiempo real de toda la operación empresarial

Y una mejor coordinación entre equipos humanos y sistemas automatizados


Podríamos analizar las distintas Dimensiones de la integración:

- Dimensión Vertical: 
Que es la Conexión entre niveles jerárquicos y decisorios

- Dimensión Horizontal: 
Es la Vinculación entre departamentos y funciones

- Dimensión Externa: 
Integración con proveedores, clientes y socios

- Dimensión De datos: 
Unificación de todas las diferentes fuentes de información

- Dimensión De procesos: 
Automatización de flujos de trabajo de extremo a extremo

- Integración Cloud-to-Cloud:
Conexión de sistemas alojados en la nube con otras aplicaciones y servicios en la nube


Beneficios clave de la integración

- Visibilidad total de operaciones en tiempo real

- Eliminación de silos de información

- Reducción de duplicidad de datos

- Mayor velocidad en la toma de decisiones

- Mejora en la calidad de datos

- Reducción de errores por entrada manual


Y desde el punto de vista operativo la inteligencia artificial proporcionará

- Procesos más fluidos y sin interrupciones

- Mejor coordinación entre equipos

- Mayor velocidad de respuesta a cambios del mercado

- Mayor agilidad organizacional

- Mejora del servicio al cliente

- Optimización de recursos


En el ámbito de la integración de los sistemas empresariales destacan 5 tendencias clave:

- Ecosistemas empresariales integrados

- Plataformas unificadas de experiencia digital

- La integración contextual basada en IA

- La automatización de procesos inter-organizacionales

- Y la "hiperautomatización" (automatización de la automatización)


4. Interfaces más Naturales de los Sistemas Empresariales

La tendencia es un mayor uso de procesamiento de lenguaje natural para interactuar con los sistemas.

Interfaces conversacionales mucho más sofisticadas

Visualización de datos más intuitiva y adaptativa


Tipos de interfaces de los sistemas:

- Interfaces conversacionales avanzadas (chatbots y asistentes virtuales)

- Interfaces de voz con comprensión contextual

- Interfaces gestuales y de movimiento

- Realidad aumentada para visualización de datos

- Interfaces adaptativas que detectan los patrones de uso del usuario y las personaliza

- Y procesamiento de lenguaje natural multilingüe


¿Cuáles serán sus características clave?

- Comprensión de lenguaje coloquial y específico del negocio

- Reconocimiento de la intención y delcontexto

- Capacidad de mantener conversaciones complejas

- Adaptación al nivel técnico del usuario

- Respuestas personalizadas y contextuales

- Aprendizaje continuo de interacciones con los usuarios

 

Aplicaciones prácticas:

- Consultas de datos mediante preguntas naturales

- Generación automática de reportes por voz

- Navegación intuitiva en sistemas complejos

- Asistentes virtuales para soporte técnico

- Visualizaciones interactivas de datos

- Interfaces híbridas táctiles/voz


Tendencias de la IA aplicadas a las interfaces de usuario:

- Interfaces multimodales (combinación de voz, texto y gestos) 

- Personalización basada en comportamiento

- Interfaces empáticas que reconocen emociones (neurotecnologías)

- Visualizaciones adaptativas de datos

- Integración con realidad virtual y realidad aumentada (gafas)

- Interfaces basadas en contexto y ubicación


5. Mejora de las Capacidades Predictivas de los Sistemas Empresariales

La IA permitirá un análisis más preciso de tendencias y patrones

Mejorará aún más la capacidad para anticipar problemas y oportunidades

Y ofrecerá a gerentes y personal recomendaciones más acertadas para la toma de decisiones


Áreas de predicción clave:

- Comportamiento del cliente y tendencias de mercado

- Mantenimiento predictivo de equipos y sistemas

- Predicción de riesgos operativos y financieros

- Pronósticos de demanda y gestión de inventario

- Predicción de rotación de personal

- Detección temprana de problemas de calidad

- Anticipación de tendencias en la industria

 

Tecnologías y métodos de predicción:

- Modelos de aprendizaje profundo

- Análisis avanzados de series temporales

- Procesamiento de grandes volúmenes de datos en tiempo real

- Modelos híbridos que combinan IA con conocimiento experto

- Sistemas de alerta temprana

- Análisis de escenarios múltiples

- Modelado de sistemas complejos

- Análisis de sentimientos


¿Cuáles son los beneficios de la predicción inteligente en la gestión del negocio?

- Reducción de costes operativos

- Mejora la gestión de riesgos

- Optimización de recursos

- Se convierte en una ventaja competitiva

- Otorga mayor información para la toma de decisiones de la empresa

- Reducción de pérdidas y desperdicios

- Mayor satisfacción del cliente

 

Aplicaciones prácticas de la predicción inteligente

- Optimización de cadenas de suministro

- Gestión predictiva de inventarios

- Mantenimiento preventivo de equipos

- Detección temprana de fraudes

- Personalización de servicios

- Optimización de precios

- Gestión de recursos humanos

 

Tendencias más potentes de la predicción empresarial impulsada por IA:

- Predicciones en tiempo real

- Autoajuste de modelos predictivos

- Integración de datos no estructurados

Por ejemplo, para eliminar los silos de información.

O almacenamiento de larga retención.

Para el cumplimiento de regulaciones y Gobierno de Datos

Gestión de información de atención de clientes por canales digitales

Videovigilancia y analítica de negocio basada en vídeo.


- Las predicciones mediante IA tienden a ser más explicables y transparentes

- Modelos adaptativos que aprenden continuamente

- E integración con IoT para predicciones más precisas