¿IA integrada o IA añadida? Lo que toda empresa debería preguntar a su proveedor de ERP

Para muchas pequeñas y medianas empresas (pymes), utilizar una solución ERP junto con una herramienta de inteligencia artificial (IA) de uso general parece un punto de partida razonable. Muchos de los principales modelos de lenguaje grande (LLM) son eficaces, cuentan con un buen soporte técnico y ya resultan familiares para muchos equipos; además, integrar la IA no es difícil, sobre todo si se dispone de interfaces de programación de aplicaciones (API) abiertas. Lo difícil es confiar en ella para el tipo de preguntas que tu empresa realmente necesita que se respondan.

En esta tercera entrada de nuestro blog de la serie sobre liderazgo intelectual en IA («IA a tu medida: IA gestionada y configurable, y por qué es importante la distinción entre IA y automatización para los sistemas ERP»), seguimos explicando algunos conceptos fundamentales que toda empresa debería conocer sobre la IA y ofrecemos algunas definiciones útiles de términos y conceptos.  Hoy nos centramos en las razones por las que las pymes que confían en una solución ERP con IA externa descubrirán rápidamente que este enfoque «añadido a posteriori» no es lo mismo que disponer de funciones y capacidades de IA «integradas de serie».

Cómo funciona realmente una IA de propósito general

Vamos a ir directamente al grano.

Una IA externa conectada a una solución ERP recibe datos cuando se le solicita. Obtiene una instantánea de la información: los registros disponibles en el momento en que se ejecuta la consulta. Pero tú y tu equipo necesitáis tener una visión completa.

Los datos del ERP adquieren significado a través de sus relaciones, el estado de su flujo de trabajo y la lógica que el sistema les aplica. Una factura está vinculada a una orden de compra, forma parte de una cadena de aprobación y tiene un estado que refleja en qué fase del proceso se encuentra. Tal y como está diseñada, una herramienta de IA externa ve los campos, pero para comprender lo que significan es necesario conocer el sistema en el que se encuentran; y la IA integrada no cuenta con ese conocimiento, lo que genera una brecha.

Esa brecha se pone de manifiesto en preguntas que, vistas desde fuera, parecen sencillas. Por ejemplo, «¿Qué facturas están pendientes de aprobación?» parece una pregunta sencilla. Para responderla correctamente, es necesario saber en qué fase del proceso de aprobación se encuentra cada factura, qué responsables han actuado y cuáles no, y qué condiciones deben cumplirse antes de poder pasar al siguiente paso.

La IA externa puede recuperar datos. Conectar esos datos con la lógica del flujo de trabajo en el que se integran es otro problema.

Salvar la brecha: configurar tu herramienta de IA o elegir un ERP basado en IA

La solución al problema de la IA externa no consiste en abandonar estas integraciones, sino en dejar claro desde el principio en qué consisten.

Una herramienta de IA de uso general conectada a una solución ERP gestiona bien ciertas tareas: resumir contenidos, responder a preguntas que no requieren un contexto profundo del sistema o extraer datos superficiales cuando se solicitan. Sin embargo, en el caso de cuestiones operativas que requieren conocer los flujos de trabajo, la lógica de las cadenas de aprobación o comprender cómo se relacionan entre sí las entidades de tu ERP, las limitaciones se hacen evidentes rápidamente.

Puedes configurar un modelo de lenguaje grande (LLM) para que comprenda tus cadenas de aprobación, las relaciones entre entidades y los estados del flujo de trabajo, pero ese trabajo de configuración es considerable. Llega un momento en el que ya no estás ampliando tu sistema ERP con IA, sino que estás reconstruyendo la lógica del ERP dentro de una herramienta de IA, lo que supone un coste real en tiempo y mantenimiento continuo.

Desarrollar una IA para software ERP desde cero significa diseñarla en torno al modelo de datos, la lógica del flujo de trabajo y las relaciones que dan sentido a los datos del ERP, en lugar de reconstruir todo eso desde fuera. ¿El resultado? Una IA práctica con resultados muy eficaces.

Acumatica, con nuestra estrategia de producto centrada en la IA, está integrando una IA práctica, segura y escalable en nuestra tecnología ERP. Nuestro enfoque no consiste en añadir herramientas y capacidades de IA a sistemas ERP obsoletos, sino en incorporar estas capacidades en los flujos de trabajo de la tecnología de gestión empresarial para que funcionen a la perfección con tus procesos de negocio. Nuestro asistente de IA opera directamente dentro del ERP, con acceso al estado en tiempo real de los flujos de trabajo, a las relaciones entre entidades y al contexto del sistema que da sentido a los datos. Ese contexto es lo que le permite responder a preguntas operativas de forma fiable, y no solo mostrar los datos que hay detrás de ellas.

A la hora de valorar tus opciones, un criterio útil para evaluar cualquier capacidad de IA en un sistema ERP es el siguiente: ¿la IA conoce tu ERP o simplemente sabe de su existencia? La respuesta a esta pregunta determinará qué es lo que puedes pedirle razonablemente que haga. Seguiremos abordando esta importante cuestión en la próxima entrada de nuestro blog de la serie «IA que trabaja para ti», titulada «La IA especializada supera a la IA horizontal».

Hasta entonces, puedes obtener más información sobre el enfoque de Acumatica respecto a la IA viendo nuestro interesante seminario web bajo demanda, «Acumatica AI: Transformando el ERP para la era de los negocios inteligentes», y también puedes hacernos saber si tienes alguna otra pregunta sobre la IA en el ERP.