Programa de la DevCon Virtual 2026

Bienvenidos a la Acumatica Virtual DevCon 2026 y al tema del día: facilitar la implementación de la inteligencia artificial para socios, clientes y clientes potenciales.

Resumen del itinerario de nivel principiante → intermedio → avanzado.

Hacia dónde se dirige la IA en la plataforma: cuáles son los próximos pasos para AI Studio, los agentes de IA y la conectividad externa con la IA, y qué deberían desarrollar ahora los desarrolladores y socios.

• Comprender la estrategia de la plataforma en materia de inteligencia artificial
• Identificar oportunidades para socios y desarrolladores

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Un recorrido completo por la línea de productos de IA de Acumatica y cómo encajan todas las piezas: AI Studio y AI Automation, AI Assistant (widgets, análisis de períodos anteriores, Help Agent), agentes de IA y flujos de trabajo basados en agentes, servidores MCP e IA integrada en los módulos (detección de anomalías, conciliación bancaria inteligente, resúmenes y priorización de CRM, ventas cruzadas y ventas adicionales mediante aprendizaje automático). Se aborda lo que los asistentes necesitan saber antes de poner nada en marcha: requisitos de versión y de la interfaz de usuario moderna (Modern UI), licencias, unidades de IA, controles de costes, la arquitectura de proxy segura en la nube y conceptos básicos de los modelos de lenguaje grande (LLM) (indicaciones, instrucciones del sistema, tokens, elección de modelo).

• Enumerar todas las funciones de IA de la versión 2026 R2 y el problema que resuelve
• Conocer los requisitos previos, las licencias y el modelo de unidades de IA
• Explicar cómo fluyen las solicitudes desde Acumatica hasta un proveedor de LLM
• Saber qué funciones son nativas y cuáles corresponden al modelo «trae tu propio LLM»

Una guía práctica en directo, de principio a fin, a partir de una instancia limpia de 2026 R2. Configuración: habilita las funciones, crea y prueba una conexión LLM, configura el enmascaramiento de datos, los derechos de acceso y las instrucciones reutilizables del sistema. Uso: ejecuta una indicación integrada, adapta una de la biblioteca de indicaciones de AI Automation y crea una indicación personalizada. A continuación, habilita el Asistente de IA para los usuarios, formula preguntas sobre los datos en lenguaje natural, guarda una respuesta como un widget del panel de control, utiliza el Agente de ayuda y comprueba las estadísticas y el uso de tokens.

• Activar funciones de IA y crear o probar una conexión con un modelo de lenguaje grande (LLM)
• Aplicar el enmascaramiento de datos, los derechos de acceso y las instrucciones del sistema
• Utilizar indicaciones integradas, de bibliotecas y personalizadas
• Implementar y utilizar el Asistente de IA, los widgets y el Agente de ayuda
• Supervisar estadísticas, tokens y unidades de IA

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Para desarrolladores y consultores técnicos. Crea un agente de IA con instrucciones en lenguaje natural, fuentes de datos de «Generic Inquiry» y llamadas a herramientas; actívalo a partir de un «Business Event» y transfiere el trabajo a un segundo agente. A continuación, configura un servidor MCP que exponga las consultas genéricas publicadas como herramientas de solo lectura, conecta un cliente de IA externo (Claude, ChatGPT) y aborda la gobernanza: derechos de acceso, seguridad a nivel de DAC, optimización de consultas genéricas, uso de tokens y cuándo utilizar MCP frente a REST/OData/webhooks.

• Crear un agente con instrucciones, fuentes de datos de GI y llamadas a herramientas
• Activar agentes a partir de eventos de negocio y encadenarlos
• Configurar un servidor MCP y conectar un cliente de IA externo
• Aplicar la gobernanza y elegir entre los patrones MCP y API