El panorama cambiante de los sistemas ERP con IA: enfoques prácticos para sacar el máximo partido a tu inversión en IA

[00:00:00] Doug: Bienvenidos a la segunda temporada del podcast de Acumatica ERP, donde exploramos la innovación práctica para empresas en crecimiento. Soy David De Rego, vicepresidente de marketing de producto aquí en Acumatica. En esta temporada, analizaremos cómo la inteligencia artificial y las capacidades modernas del ERP están transformando el día a día de las empresas. En cada episodio, hablaremos con las personas que desarrollan y utilizan esta tecnología para que conozcas los beneficios reales, los retos reales y lo que está por venir.

Hoy nos centramos exclusivamente en la IA y el ERP: las funciones y capacidades que las empresas en crecimiento están utilizando actualmente, las innovaciones que se vislumbran en el horizonte y lo que las organizaciones deben saber y tener en cuenta a la hora de incorporar la IA a sus operaciones. Para profundizar en este tema, nos acompañan dos miembros del equipo de producto de Acumatica: Doug Johnson, vicepresidente de Arquitectura de Soluciones, y Omar Ghazi, director de Gestión de Producto, Plataforma, IA y Tecnología.

Doug aporta más de 30 años de experiencia en gestión de producto y marketing, lo que le ha permitido contribuir a dar forma a la visión y los requisitos que sustentan la plataforma ERP en la nube de Acumatica. Omar cuenta con más de 15 años de experiencia al frente de productos tecnológicos para empresas, con un fuerte enfoque en la IA y las tecnologías emergentes que convierten la innovación en valor práctico para el cliente.

Como parte de nuestro enfoque en la IA, echaremos un vistazo a lo que Acumatica ofrece a sus clientes con su último lanzamiento de producto. Doug, Omar, estamos encantados de teneros aquí, en el programa. Bienvenidos al podcast. Gracias, David. Es un placer estar aquí.

[00:01:32] Omar: Gracias, David.

[00:01:33] Doug: Me gustaría empezar por ti, Doug. ¿Podrías describir brevemente cuál es tu función y cómo se integra la IA en tu trabajo actualmente?

El equipo de arquitectura de soluciones tiene dos funciones distintas. En primer lugar, ayudamos a los clientes potenciales a conocer Acumatica y cómo puede gestionar sus necesidades empresariales y hacer que su negocio sea más eficiente. En segundo lugar, trabajamos con los clientes actuales para ayudarles a sacar el máximo partido a su implementación. Y mi uso de la IA también tiene dos vertientes.

Utilizo la IA para ayudarme a desempeñar mejor mi trabajo y, además, también la utilizo para mostrar cómo nuestros clientes potenciales y actuales pueden utilizarla mejor y sacar más partido a su… eh… negocio. Así que, en mi caso, es como un «dos por uno». Sí. Genial, muy bien. Espero que podamos profundizar un poco más en eso a medida que avancemos en el programa.

Omar, ¿y tú? ¿Puedes describir tu función y cómo se integra la IA en tu trabajo?

[00:02:21] Omar: Sí, sí, David. Eh, yo... estoy en el equipo de la plataforma, y parte de nuestra plataforma Acumatica también abarca todas las capacidades de IA que desarrollamos. Eh, y últimamente, mi papel se ha centrado en gran medida en llevar al mercado nuestras características, funcionalidades y capacidades de IA, trabajando con nuestros socios, clientes y clientes potenciales para entender cómo podemos diseñar soluciones de IA bien pensadas y lanzarlas al mercado para dar respuesta a escenarios empresariales, casos de uso y necesidades empresariales.

En concreto, nuestro nuevo asistente de IA, nuestra automatización basada en IA y nuestro servidor MCP que está a punto de salir al mercado, del que estoy seguro de que podremos hablar más en breve. Pero, bueno, he dedicado la mayor parte de mi tiempo a trabajar con todos estos productos. Y en mi día a día, utilizo la IA constantemente. Es mi compañero de reflexión.

Me ayuda a entender el mundo desde un punto de vista diferente, desde múltiples perspectivas. Así que no solo la utilizo para, eh, orientarme a la hora de trazar mi hoja de ruta, sino que también la uso a diario para clasificar tareas, redactar borradores, hacer un seguimiento del trabajo y del progreso, y gestionar proyectos. Así que la IA está presente en mi vida, eh, mucho más de lo que lo estaba hace tan solo seis meses.

[00:03:38] Doug: Eso es genial. Eh... Bueno, la siguiente pregunta es para ti, Omar. ¿Cómo están abordando en estos momentos las empresas en crecimiento la adopción de la IA y qué te cuentan nuestros clientes?

[00:03:49] Omar: Sí. Una de las cosas que he observado es que, en el pasado, la pregunta se centraba más en si debíamos utilizar la IA o si podíamos utilizarla. Y ese tipo de conversación, ese tipo de preguntas, han dado paso a: «¿En qué nos puede ayudar la IA?» o «¿En qué aspectos nos puede ahorrar tiempo la IA?».

Y luego, otra cosa que también he observado en las empresas es que algunas pueden no tener un equipo dedicado a la IA, mientras que otras sí cuentan con uno o varios equipos de IA, y están implementando la IA desde una perspectiva muy amplia para entender dónde puede encajar y así poder avanzar rápidamente. Por otro lado, si no se cuenta con un equipo dedicado a la IA, se necesitan, eh, herramientas y capacidades que estén integradas en los sistemas que se utilizan, porque la IA es, en cierto sentido, un gran nivelador.

Eh, ayuda a esas empresas más pequeñas a escalar mucho más rápido, siempre y cuando se sepa cómo diseñarla correctamente. Y no es que se vaya a hacer mal, pero, eh, te ayuda a iterar mucho más rápido cuando intentas diseñar cómo encaja la IA en tu organización. Y, en este sentido, una de las cosas que también he observado es que está surgiendo una especie de división entre este tipo de organizaciones, concretamente entre las pequeñas y medianas empresas, donde hay ciertas empresas, ciertas organizaciones que están experimentando de forma generalizada con la IA, y otras que se están centrando muy, muy a fondo en uno o dos flujos de trabajo clave que son fundamentales para sus procesos y su organización, y simplemente están aplicando sus procedimientos estándar e intentando averiguar cómo la IA puede ayudar a mejorar su trabajo diario.

[00:05:26] Doug: Yeah. And, and I know that we've, we've come a long way as it relates to AI, and I know you have a, a vision which we're gonna get into i-in a little bit about where, where that's gonna go. So, um, super, super awesome. All right, Doug, here's one for you. What separates the companies that are getting practical value from the ones that are still experimenting or kinda stuck in the pilot mode, or maybe not even thinking about it?

I, I don't even know if you run into customers who aren't even thinking about AI. A lot of time has gone by since I first approached customers about AI, let's say 18 months to set a timeframe. In the beginning, I was explaining what AI was. Let's say I've been on 80 to 100 calls having these same discussions.

If I started a call talking about how, what AI is today, people would be like, "Okay, Doug, move it along. We got to get to the good stuff," which is how we're actually gonna bring this to market and how we're gonna benefit from it and how it's gonna save us money and how it's gonna help us, uh, reduce our time to deliver for our customers.

So, the customers that seem to be doing the best are the ones that are thinking a little bit differently. So, think of AI as a tool that can combine... ERP and AI can work together. ERP has the real strong, I wanna call it algorithmic Pristine data that you can use. AI does really well with unstructured data.

Mm. The people that really benefit are the people that learn how to combine those two things into one category and use the unstructured data along with the data that is pristine and accurate inside Acumatica to generate results. And some examples of how that would be like after I've explained all the things AI can do, somebody will say, "Oh, great.

I can use that to add up the total amount of money I've made this year." And I'm like Good, but that's more algorithmic. Somebody who's a little more structured will say, "Wow, I can build a workflow that senses the sentiment of the support case and then automatically directs it to the appropriate person based on things it's seen in the past."

So those are the, the people that are thinking of both structured and unstructured data are doing a lot better than the people that are just thinking of one or the other. Yeah. Big, big, huge game changer, right? When you think about it from, from that perspective, the structured and unstructured data. Super awesome.

So continually, continuing along the, the adoption theme, Doug, as you've introduced new products, what have you learned from customers? How have those experiences shaped your approach, and how have you responded? So everything's a learning experience. At Acumatica, we launched something called GL Anomaly Detection in, uh...

It was quite a while ago. And we were shocked that no one was flocking to it to use it. And then we started asking our partners, you know, "Why aren't you using it?" And they said, "Well, we tried, but it was a little too confusing," and people didn't understand how to use it within the software, within the ERP software.

So basically, nobody adopted it. So we pivoted, and we learned, and we said, "We need to come up with a couple things that guide our development processes." And we call this basically our, our governance policy for innovation. It's responsible, practical, and valuable. So when the very first part, we've always been responsible.

We've always said, "Your data is your data," and we're not gonna give it to an AI to go, you know, spread it throughout the world because keeping your governance policy and your security policies in play is number one and first and foremost. The second one was the practical one. Practical means it's gotta be easy to use.

So we broke that rule on our first initiation into the, the world of AI delivery. Since then, we've developed things that you can enable with three or four clicks and you're off and running, so it makes it super easy. Our new anomaly detection, I... You can use literally three clicks and the system's off and predicting things.

With two or three more clicks, you can add it to a dashboard so that it's part of your daily routine. So that's a, a important part of was that, of that, was fixing the practical aspect of it. And then the last one, just to finish off how we do it, is valuable. If it's gonna cost, you know, $3 of tokens to perform something that's gonna give you $1 of value, it's obviously not gonna take foot.

But generally, it's not a problem because people are seeing the value in how these structured and unstructured data can come together to really drive value for their business. Yeah, I love that practical, right? I mean, if you really come at it from a practical perspective, then, then people just obviously adopt it, right?

They don't have to think about it or, you know, they just kind of see how it fits in and makes it a little bit less scary, I think. That's right. But, uh, awesome. Yeah. Cool. And the, and the valuable piece is just as important too. Having a- Oh, for sure ... pricing policy that's easy for them to understand and follow, it's gonna really help people adopt it as well.

Yeah, for sure. Yeah. If, if, if you're feeling like you're nickel and diming, you're afraid to experiment, then, then, then that's not good. So Yeah. Good. Cool. All right, Omar, where are you seeing the clearest business value delivered inside ERP today?

[00:10:35] Omar: Sí. Bueno, más o menos como ha mencionado Doug en cuanto a la vertiente práctica, muchos clientes también dicen que quieren que la IA haga el trabajo, no solo que responda a preguntas.

Así que ese es un gran cambio que también estamos observando. Al mismo tiempo, quieren tener el control sobre las acciones que se llevan a cabo con sus datos. Por eso, la confianza es un factor determinante, además de la propia capacidad. Así que a veces surge el tema de la privacidad de los datos, a menudo al mismo tiempo que se habla de las funcionalidades. Y el valor reside en conectar la IA a un proceso que ya están ejecutando.

Así pues, algunas de las formas en que hemos abordado estos valores empresariales y las preocupaciones que los clientes han planteado dentro de nuestro ERP es mediante, eh, agentes realmente listos para usar. Mm-hmm. Están integrados en el producto. Agentes como nuestro agente de resumen de casos basado en IA, que te ayudará a comprender, algo así como lo que Doug ha mencionado antes, como el sentimiento o cuáles serían los siguientes pasos en función del caso.

Algún tipo de respuesta sugerida para el cliente o los clientes. Todo esto lo generaría la IA, pero basándose en tus datos reales, y nada de eso sale necesariamente de los límites de tu entorno de Acumatica. Exacto. Así que puedes confiar, forjar esa confianza con la IA a medida que vas delegando cada vez más responsabilidades a estos agentes de IA.

Del mismo modo, contamos con notas de cierre de casos, que, una vez que hayas, eh, resuelto un caso para un cliente, permiten crear automáticamente una nota de cierre para que puedas consultarla más adelante. Y, con el tiempo, es posible que puedas desarrollar tus procedimientos operativos estándar basándote en estas notas de cierre de casos que estos agentes, eh, elaboran por ti.

Llegando hasta el tipo de uso estándar para el que probablemente todos, eh, casi todos hemos utilizado la IA: «Ayúdame a escribir un correo electrónico». Ser capaz de, eh, redactar respuestas por correo electrónico en función de cierta prioridad, de cómo ha sido la interacción con el cliente. Quizá se trate de un cliente que necesite un poco más de atención, así que redacta tu correo electrónico con un poco más de cuidado antes de enviárselo.

El hecho de que un agente pueda ayudarte en lo que ya estás haciendo también contribuye a generar esa confianza. Y estos mismos patrones se aplican a nuestra otra vertiente de los productos o al ERP actual, donde, al trabajar con clientes potenciales u oportunidades específicas, el reconocimiento de sentimientos y patrones —ser capaz de identificar patrones positivos y sintetizarlos a partir de datos caóticos, como ha mencionado Doug anteriormente— es para lo que la IA resulta extremadamente útil.

Así pues, este tipo de trabajo de gran volumen y que requiere un cierto grado de criterio —en el que es fácil verificar, pero a veces puede resultar complicado empezar desde cero— es una de las áreas que representan más claramente el primer paso en cuanto a valor empresarial de lo que, eh, ofrece hoy en día el ERP.

[00:13:18] Doug: Así que, para aquellos que se están iniciando en esto, en lo que respecta a la confianza… ya sabes, como yo… sé que, en mi caso, cuando empecé a usar la IA, casi te da miedo pulsar la tecla Intro porque… ya sabes, ¿estoy revelando información confidencial?

La realidad es que nuestros clientes no tienen por qué preocuparse por eso. Todo está protegido, ¿verdad?

[00:13:35] Omar: Así es. La IA suele utilizar modelos fundamentales, y estos modelos se han entrenado con datos de acceso general. No se utilizan necesariamente para seguir entrenándolos, porque no hay mucho más.

Ahora bien, le das a la IA tu lógica de negocio, ¿verdad? Eh, a veces se denomina «capa semántica», de modo que sabe, a grandes rasgos, cómo debería funcionar tu lógica de negocio, pero nada de eso se utiliza para entrenar a la IA. Solo se utiliza para mejorar la toma de decisiones o el razonamiento de la IA, lo que, en última instancia, ayudará al usuario a completar tu proceso.

[00:14:08] Doug: Genial. Muy bien. Doug, ¿podrías ponernos un ejemplo concreto de cómo la IA está ayudando a un cliente o usuario a ahorrar tiempo, mejorar la precisión o tomar mejores decisiones? Claro. Bueno, mira, hay un par de cosas que se me ocurren de inmediato. La primera es que utilizamos nuestro propio producto. Omar hablaba de las notas sobre oportunidades y resúmenes de casos, y cosas por el estilo.

Nosotros lo utilizamos, así que, en ese sentido, somos nuestro mejor caso práctico. Podemos tomar una situación en la que haya mucha información: correos electrónicos de ida y vuelta, documentos PDF con solicitudes de presupuesto, grabaciones de reuniones y todo lo demás, y podemos reducirlo a lo esencial: ¿qué tengo que hacer ahora para ayudar a este cliente? Así que, en lugar de hojear un millón de cosas, es básicamente como tener a tu propio asistente personal que te dice: «Doug, haz esto a continuación».

Eso ha sido una cosa, y obviamente tenemos clientes que también pueden aprovechar eso. Dentro del producto, veo a mucha gente que utiliza el reconocimiento de documentos de cuentas por pagar para deshacerse de archivadores llenos de papel. Eh, en una de nuestras cumbres mostramos una foto de alguien que, literalmente, tenía una habitación llena de papel que pudo eliminar gracias al reconocimiento de documentos de cuentas por pagar, y el sistema es capaz de aprender y, eh, seguir mejorando su funcionamiento.

Lo que más entusiasma a la gente cuando me reúno con ellos es el asistente de IA. Ahora contamos con un asistente de IA capaz de responder preguntas sobre tus datos, e incluso puede recopilar información relacionada con ellos. Por ejemplo, si le pregunto —una de las cosas que he visto hacer a la gente es—: «Dime qué productos son más rentables y dame una lista de los que tengo en stock para que pueda intentar venderlos», y el asistente recopilará toda esa información para ellos.

O… Genial… otras cosas son, ya sabes, «Compara mis perspectivas financieras del primer trimestre con las del segundo», y lo hace. Pero no solo eso, no se limita a generar un montón de cifras, sino que las analiza y te dice, por ejemplo: «He observado que tus informes de gastos fueron muy elevados en febrero», o quizá tuviste una conferencia o algo así en esa época, o tal vez tus gastos en suministros se dispararon a finales de junio y tú piensas: «Bueno, eso es porque todo el mundo está intentando liquidar sus gastos y pagar las cosas antes de que se agote el presupuesto», así que quizá haya una explicación racional.

Pero la herramienta saca a la luz todo eso. Así que la gente ya le está sacando mucho partido hoy en día. Sí, un enorme aumento de la productividad, ¿verdad? No tienes que mirar todos esos estados financieros y tratar de determinar qué... Lo que te está diciendo. La herramienta puede resaltarlo y tú solo tienes que profundizar en ello.

Así es. Ahora bien, algunos de nuestros empleados ya son expertos en eso. Probablemente puedan mirar 25 hojas de cálculo a la vez y determinar exactamente qué hacer. Pero, eh... esto lo está democratizando. Ahora yo también puedo hacerlo. Muy bien, Omar, este episodio encaja perfectamente con el lanzamiento de la versión 2026 R2. Eh, ¿qué funcionalidad relacionada con la IA te entusiasma más?

¿Y por qué es importante para nuestros clientes?

[00:17:00] Omar: Gosh, David, that's a very good question. I'm very excited to talk about it. I actually have been preparing for our upcoming release for 2026, R2, Acumatica's second release of the year. We have so much jam-packed into it. It was hard to kind of pick. It's hard to pick what to talk about.

But I think that the key areas that we have been pushing for the last two releases are areas that we're pushing even further because that's where we are starting to see our customers, our partners are finding a lot of value in. Our AI automation, for instance, it has evolved quite a bit. We used to call parts of AI automation LLM prompts, where you create a prompt and you, you go about putting some basic instructions to an LLM.

We are completely changing how that works. We are calling them agents now because it's, it's evolved and graduated beyond more than just a prompt. Um, you can do very, very intricate functions and chain together functionality. It works with customized data, so if you have anything customized in your product, you can work, uh, with that with your agents.

Agents can pull directly from generic inquiries as a source before it acts, which is one of the key ways Acumatica works and are how our customers and partners build, uh, their reporting, uh, gathering data. In line with that, things like our business events, which is a very robust mechanism in automating some key workflows in Acumatica, importing and exporting data workflows.

You're able to chain together agents to perform all these functions autonomously if you want to with no development work required. It's just plain, plain language. Uh, I was going to say plain English. It also works, uh, with non-English f- uh, uh, based- Right. Right ... uh, instructions, so I can't really use plain English anymore.

So plain language, uh, it would work just like that. So it empowers everybody, and using that same word that Doug used, it dem- democratizes that work f- across everybody. So that's just AI automation. We have a whole another leg, which is our AI assistant. This is the surface where a user interacts with AI.

We are bringing AI assistant into general availability. So, uh, in our past release, it was available as a managed availability or a limited release, but now it's gener- it's going to be generally available. AI assistant, if, if you haven't, uh, had a chance to see it, it cites its sources. So it is- Mm-hmm ... a very tuned AI assistant, so whenever it answers, it has a source, so you can trace back to the source to check and verify whether it-- you can trust that data.

And because it's built on your data, you can follow it back to where the, the, the source. We have incorporate-- We will be incorporating more out-of-the-box generic inquiries that is exposed to Assistant. So Assistant is armed with kno-more knowledge, more, more of this data to, to draw upon to answer a user's question.

And if it doesn't exist out of b-out of the box, you can create any GI, and then you expose it to Assistant, and then your assistant is ready to go a-to answer your question. And then we gave AI Assistant in this release some additional capabilities or superpowers, if you will. It knows about itself now, so it, it has some self-aware context.

So if you ask, "What can you do? What can't you do?" And it will answer, uh, what it can do and what are its boundaries. It is also context-aware, so if you're on a specific screen, you don't have to necessarily say, "You know what? Tell me the total of this invoice number XYZ." Instead, you can just say, "What is-- Can you summarize this invoice for me?"

And you just have to use these keywords, this, and it will understand that you're talking about something specific on your screen. And then in addition to that, we also included the capability, the, the help. We brought help agents so that AI Assistant, if you're asking, "How do I..." or "How do I do this? How do I do that?"

It will be able to draw upon, uh, your current version of Acumatica that you're in, and then look into our help articles, our knowledge-based articles that's available on our community site, any sort of how-to document, and be able to compile that. Again, those are the sources. And then provide you an answer.

So it will graduates to give you that answer, the help capability, and then you can trace back to the source just like anything else that AI Assistant, uh, provides answers on. And this is built upon our new beacon.acumatica.com, which is a new platform that allows you to do, do these help, help searches with help agents manually if you want, or using our AI Assistant.

And then finally, this is a, a really, really cool functionality for AI Assistant is when you're asking this question, kind of like what Doug mentioned, and AI Assistant returns back some kind of a chart, pie chart, bar chart, a KPI, or anything that i-is a visual, uh, summary of the answer. You can now drag and drop it directly into a dashboard without having to rebuild it or anything.

So in the context of a conversation with the AI assistant, you get an answer and you drag it if you want to continue to pay attention to that, that metric into a dashboard directly. So that's AI Assistant. And then one last thing, David, we are also introducing MCP server. We will be re-releasing the first phase of MCP.

It will work with generic inquiries. So what it allows you to do, and MCP is the, is the latest buzzword for the last few weeks, that it allows an external AI, uh, solution like Claude, ChatGPT, or any others that can support MCP to then connect to Acumatica. So now you're able to be outside of Acumatica and query questions about your data that resides in Acumatica, your system of truth.

So you are able to draw upon some patterns and understanding and knowledge of that. So phase one is generic inquiry. It's read-only, so you're able to draw upon that, uh, internal data. And then phase two, we will add some read and write capabilities so that not only are you interact-- you're able to interact with an external solution with your Acumatica data, but also now you can start thinking about building integrations without much development work because- Yeah

all of that is done by AI behind the scenes with you as the, the plain language, uh, instructor in that case. So it, it, it lowers the setup floor. The idea is to lower the setup floor to get going to, to lower that barrier to entry across all of these products that I mentioned, and so I'm super, super excited for the R2 release and what we have for AI capabilities and updates for our customers.

[00:23:29] Doug: Me encanta. Me encanta. Para aquellos oyentes que quizá no lo sepan, ¿qué significa MCP, Omar?

[00:23:34] Omar: MCP es la abreviatura de «Model Context Protocol». Es un método estandarizado que fue, eh, proporcionado o introducido originalmente en el mercado por Claude, y que luego fue adoptado muy rápidamente por otros líderes del mercado en IA. Así que es una forma de proporcionar una funcionalidad que permite a otra IA entender y comunicarse con un sistema. Es como decir: «Así es como puedes comunicarte con Acumatica.

Me envías esta solicitud y recibes esta respuesta». Esa es una explicación muy sencilla, en términos sencillos, pero, como puedes imaginar, no solo te permite que una interfaz de chat externa funcione con tus datos de Acumatica, sino que ahora puedes crear múltiples integraciones con cualquier herramienta de IA que elijas. Además, te permite, por así decirlo, establecer una conexión entre diferentes sistemas que cuenten con capacidad de servidor MCP.

[00:24:28] Doug: And all of that is just what you're excited about. But that means- Yeah ... there's a lot more other stuff in there too. So that's, that's super cool. I love it. Yeah. All right, Doug, two-part question for you. So building on some of the AI innovations Omar just highlighted, can you bring one of those to life with a day in the life example so listeners can picture how it shows up in real work?

And looking beyond a single scenario, uh, how do you see AI reshaping expectations for ERP over time from a system of record to a system that surfaces insights, guides actions, and automates more work? All right, a two-parter. So let's start with things in the day of the life. So one of the things that happens a lot is you have people in your company that build reports and other things, and there's probably, you know, two or three guys, maybe even more in a larger company, that are really kind of the bottleneck for that.

One of the things Omar described was now you can take dashboards that you build using natural language processing, I didn't say English, and you can then take that and populate it to a dashboard without the one or two of the guys that tends to be the bottleneck. So it's really going to make progress happen a lot faster in terms of getting the data out into the hands of other people properly and, and more efficiently.

So people who are real experts at their business process now have the ability to share that expertise and work they do with others inside the company. So it's gonna make things work a lot more smoothly in terms of company collaboration, which is really important because when everybody's using your ERP system, um, you know, if you have unlimited user pricing like we do, everybody uses it.

That allows everybody to collaborate together more effectively. So that's one of the things, uh, that I can think. There's hundreds of others that we've run into, and I get to work closely with Omar and the product team on some of these. So some of the people that originally looked at, uh, some of our automation tools said, "Well, I've created this sales order, but now I just remembered I have to go, you know, change the price on every individual line item."

So they could write a simple customization to do that, or they could, you know, tell the assistant, and not a prompt anymore, it's an agent to go ahead and update or, you know, add ten percent to every line on the sales order, and it will accomplish that. That was one of the pieces of feedback that, uh, we got from the initial launch where the practical part of it came in and now we're gonna, gonna launch that one.

So what does all this mean for ERP in general? So where ERP was very good at remembering things, presenting reports, following processes, doing if X then Y, ERP is now moving to a whole another capability, which is what's going to happen? What do you have to look out for in the future? What should you be doing as opposed to what are you doing?

And it's going to ground all those predictions, recommendations, and everything else in that pristine data I talked about before. If you're just using AI out in the wild and you don't have the pristine data, you can ask it questions about what you should do, and it will tell you to do things that may not be relevant to your business.

So it's a, a good tool if I, you know, want to write a for sale sign for, uh, my car because everybody does that the same way. But everybody's business operates a little bit differently, so getting that data and having you write a for sale sign about something you're selling at your company is much more useful if that data is involved in it and it makes it much more valuable, so it can predict what's going to happen.

When you're writing that for sale sign, just to continue that analogy, it might know that there's, uh, you know, a big rainstorm coming up, so maybe you don't want to sell, you know, the suntan lotion that day. Maybe you want to sell-- it'll build the for sale sign and say, "Sell umbrellas instead of suntan lotion."

So it can pull all that together and make predictions, not only based on the pristine data you've got, but on the data that's, uh, out there in the wild as well. So I'm looking forward to ERP, uh, getting together with this, uh, these LLMs to, to, to make all that happen. Nice. Nice. It gets back to what Omar said earlier about his own role, right?

I mean, th-this is really a business partner, right? Leveraging AI as, as a business partner. So that's, that's awesome. So this next question is for, is for both of you. And Doug, we'll start with you. Um, what do you think growing businesses often misunderstand about AI and ERP, and what would you tell a customer who's cautious about adopting these tools?

So being cautious is okay. Um, there's, you know, if you're letting everybody from your company go take your company data, download it, and put it into their personal copy of Claude, that's gonna be a big problem. So I would say get moving sooner than later. Get a corporate version that Omar talked about earlier that has all the guardrails and things in place, so your employees are using that instead of their own, their own stuff at home.

That, that would be number one. But get your governance policy and everything put together first so you know where you're going and what you're trying to protect and what your key, key pieces of data are. And then, of course, if needed, start with a sandbox and some of our, you know, demonstration data that we'll give you, and you can play with that if you, uh, if you have any concerns beyond what I just explained.

Omar, how about you?

[00:30:00] Omar: Sí. Creo que, eh, algunos de los patrones clave que estoy observando... Eh, uno de los mayores errores es pensar que la IA solo significa un chatbot, eh, añadido a posteriori. Ya sabes, como está tan extendido, es un lenguaje tan, tan común que hemos acabado aceptando, pero va, va más allá... Va, va mucho, mucho m- más allá de eso.

El verdadero valor reside en que estos agentes hagan el trabajo. Como, como ha dicho Doug, tienes esos datos impecables, tienes esas automatizaciones en marcha. Ahora, si le añades un toque de magia de la IA, empiezas a ver algo muy valioso que no esperabas, y así es como la IA debería funcionar para ti. Debería integrarse en un proceso que ya estás ejecutando.

La otra cuestión es dar por sentado, o no comprender necesariamente, cómo se utilizan los datos, cómo se entrenan. De nuevo, todo se reduce a nuestra comprensión de estas herramientas comunes que existen, que quizá no sean lo mismo que un ERP empresarial, ¿verdad? Son dos formas diferentes de funcionar, por lo que es importante preguntarse, cuando te encuentras ante una demostración, ¿cómo se utilizan esos datos, si es que se utilizan, y cómo me afectarán?

Así que esa es otra área clave que hay que comprender y tener en cuenta. Es que… el uso comercial de algo como Claude es muy distinto de nuestro uso corporativo o empresarial de Claude. Por eso es importante entenderlo. ¿Qué significa «modelo fundacional»? ¿Qué significa el modelo en el que se está entrenando el sistema, verdad?

Es bueno entender todas esas cosas. Y luego hay otra cosa que quiero mencionar: creo que lo que estoy observando es, eh, esa idea errónea de que si necesito incorporar la IA, se trata de un proyecto enorme, de gran envergadura. Implica una gran inversión de tiempo, lo cual puede ser cierto dependiendo de tu situación, pero en la mayoría de los casos no lo es.

Así que está esto, eh, eh, hay… La mayoría de la gente subestima lo fácil que es de usar y cómo se puede pasar de cero a uno más rápido de lo que uno pensaría. Así que creo que hay que experimentar, empezar con un solo proceso, no con todo a la vez. Elige algo que hagas, eh, con mucha frecuencia, pero que suponga un riesgo relativamente bajo, para que puedas empezar a sentirte cómodo y a generar confianza en torno a ello.

Y con algo como, ya sabes, riesgos financieros o de mayor enjuto, ve despacio: gatea, camina, corre. Y luego, no tienes por qué esperar demasiado para llegar hasta ahí, pero sí que debes iterar rápido y, en definitiva, fallar rápido en experimentos breves mientras construyes un proceso un poco más grande, mejor y más sólido, utilizando algo de automatización y algo de IA para que te ayuden con lo que necesites.

[00:32:26] Doug: Genial. Un consejo estupendo por parte de los dos. Gracias. Bueno, Amar, hemos estado hablando de las novedades que traerá la versión 26R2. Mirando un poco más allá, ¿hacia dónde crees que se dirigirá Acumatica en materia de IA en los próximos años?

[00:32:39] Omar: Sí, buena pregunta, David. Eh… bueno, antes mencioné ese enfoque de «gatear, caminar, correr». En Acumatica, estamos pensando en esta plataforma de IA «agente», en la que, con el tiempo, habrá una capacidad para que el trabajo se realice de forma autónoma hasta cierto punto, dentro de los límites que tú mismo establezcas para la IA.

Y, por lo tanto, nuestra visión abarca todo ese espectro de asesoramiento: una IA que pueda ayudar, una IA que pueda automatizar y, por último, una IA que pueda coordinar. Así que estos cuatro tipos de categorías o áreas del espectro, por así decirlo. Por ejemplo, podrías tener una funcionalidad de IA que simplemente te proporcione asesoramiento básico sobre qué patrón o resumen se ha obtenido a partir de estos datos.

Podrías tener la asistencia, en la que la IA te proporciona ayuda, sugiriendo acciones, y tal vez sea la persona, el usuario, quien lleve a cabo la función. Luego están los niveles de automatización, como me entusiasmaba tanto comentar antes, en los que puedes empezar a encadenar automatizaciones existentes para crear una determinada capacidad o, por ejemplo, seguir los pasos del uno al diez: uno, dos, tres, cuatro, etcétera.

Y, por último, está el nivel de IA capaz de orquestar funciones. Mm-hmm. Así que, en el momento en que un usuario le pide a una IA que realice una tarea concreta o algo, la IA ahora será capaz de proporcionar, eh, o reunir estos diferentes componentes y coordinarlos, igual que en una orquesta o como lo hace un director de orquesta.

Son capaces de coordinar las tareas que se necesitan en ese momento para satisfacer la necesidad del usuario. Así que… es más bien un espectro que un objetivo final. Eh… Mm-hmm… y las diferentes capacidades de IA deberían encajar en distintos puntos de ese espectro. Y no se necesita una única IA que, por así decirlo, «las gobierne a todas», sino que lo que se busca es contar con capacidades de IA cuidadosamente diseñadas a lo largo de todo el espectro.

Así es como concebimos nuestra estrategia de IA, y esta se irá ampliando. Ya sabes, hoy en día contamos con… tenemos los productos tradicionales de aprendizaje automático, como nuestra detección de anomalías, el reconocimiento de documentos y las ventas cruzadas. Así que ya contábamos con eso en el aprendizaje automático tradicional. Ahora nos encontramos en la fase de IA generativa, en la que utilizamos asistentes de IA, automatización mediante IA y MCP.

Y, con el tiempo, evolucionaremos más allá de eso a medida que aprendamos y comprendamos hacia dónde se dirige el mercado. Así que creo que este marco que hemos establecido hoy nos ayudará a alcanzar estas próximas fases y, a medida que aprendamos más sobre la dirección que está tomando el mundo con la IA, seguiremos avanzando.

Sí.

[00:35:07] Doug: Una visión increíble, realmente impresionante, con un impacto enorme en la productividad y muy potente para nuestros clientes. Me encanta. Muy bien. Entonces, si tuvierais que dejar a los clientes una idea clave sobre la IA y Acumatica en este momento, ¿cuál sería? Omar, empieza tú.

[00:35:21] Omar: Claro. Creo que es importante saber que nosotros, y que Acumatica, no concebimos la IA como un producto independiente o algo que se configure para encajar dentro del ERP, sino más bien como algo que se construye sobre los cimientos que ha sentado Acumatica.

Lo que es Acumatica hoy en día es una plataforma abierta, una plataforma muy sólida y configurable, y queremos desarrollar la IA de forma meditada para que pueda aprovecharla de tal manera que el resultado sea mucho mayor que la suma de las partes individuales, de modo que se produzca un efecto muy multiplicador, casi como un efecto exponencial, al unir estas piezas y establecer estas conexiones.

Así pues, un evento empresarial desencadena una acción, y esa acción actualiza un registro que, a su vez, desencadena otro evento empresarial. O algo en un flujo de trabajo que se encadena a través de diferentes módulos para satisfacer una necesidad en la que quizá antes no se hubiera podido pensar o que no se hubiera podido llevar a cabo con tanta rapidez, pero que ahora se está haciendo mucho más rápido.

Eh, pues el valor que se obtiene de Acumatica y de la IA no es necesariamente aditivo, sino que se multiplica. Así que, cuanto más se active, más valor tendrá para ti. Todo

[00:36:35] Doug: Claro. Genial. ¿Doug? Bueno, Omar tuvo suerte porque pudo hablar primero y decir lo que yo iba a decir. Claro. Así que solo añadiré un par de, eh, puntos a eso.

Somos una empresa de plataformas, y eso es más o menos lo que decía Omar. Tenemos una única base de código, a diferencia de muchas otras empresas, con un modelo de seguridad universal, así que eso va a ayudar mucho a la gente a largo plazo a utilizar Acumatica para interactuar con estas cosas. Otra cosa que es realmente importante es la solidez de nuestras API y servicios web, que hemos creado desde cero, porque, en un principio, nos diseñamos para que los socios pudieran ampliar nuestra solución principal.

Así que todo eso va a facilitar la integración con estas nuevas y emocionantes plataformas que funcionan con modelos de lenguaje grande (LLM) e inteligencia artificial. Genial. Impresionante. Muy bien, ¿estáis los dos listos para nuestra ronda relámpago?

[00:37:24] Omar: Adelante.

[00:37:25] Doug: Vale, allá vamos. Omar, vamos a empezar por ti. Vale. ¿Cuál es ese truco o herramienta de productividad en la que confías plenamente para mantener el control de tu día a día?

[00:37:32] Omar: Hay un montón de trucos para mejorar la productividad, pero creo que, eh, como he mencionado antes, en mi caso soy un fan de Claude, al menos por ahora, hasta que cambie de opinión, eh, lo cual puede pasar en cualquier momento. Pero estoy, eh, metido de lleno en el código de Claude todos los días. Es que… Claude gestiona mis notas, mis reuniones y mis tareas, y si menciono algo en una reunión y algo similar en otra, lo sintetiza y me ofrece un resumen diario, semanal, mensual e incluso —casi— anual, ahora que llevo casi un año utilizándolo.

Eh, así que es muy importante para eso. Y, eh, se registran muchas cosas automáticamente por mí. Y, mientras hago eso, me encuentro en una posición muy afortunada. Me siento muy afortunado de poder utilizar la IA. Y, mientras la utilizo, a menudo me permite reflexionar, por ejemplo, cuando estoy diseñando hojas de ruta o funcionalidades, o sus pequeños matices, para pensar en esos matices a los que me enfrento y a los que probablemente también se enfrentan otros, como nuestros clientes o usuarios.

Así que siempre me hace… Eh, me hace plantearme: «¿Cómo puedo mejorar esta solución?». Y entonces, quizá esto pueda traducirse en algo como una experiencia de usuario, una capacidad, una funcionalidad o una mejora en el ámbito de la IA de nuestro producto real. Así que es una relación muy interesante que se basa en lo que hago a diario y también en lo que podemos ofrecer a nuestros clientes.

Sé que ha sido… eh… un poco largo para una ronda relámpago, pero quería asegurarme de que…

[00:39:01] Doug: Ah, bien. Buena, buena información. Sí. Muy bien. Doug, vamos a pedirte algunos consejos profesionales. Eh, ¿qué consejo le darías a alguien que acaba de empezar en la gestión de productos? Aprende, aprende y aprende. La IA es una herramienta nueva fantástica, así que infórmate sobre ella.

No dejes de aprender. Sigue aprendiendo a medida que la IA evoluciona. Está en constante evolución. Y la razón por la que debes aprender es porque la IA hará que las personas inteligentes sean aún más inteligentes... Mm... y me atrevería a decir que hará que las personas poco inteligentes sean aún menos inteligentes si aprendes a confiar en todo lo que dice sin haber aprendido nada antes. Exacto. Exacto.

Genial. Bien. Muy bien, Doug, ¿qué aplicación o tecnología te encanta que no tenga nada que ver con el trabajo? Voy a optar por algo de la vieja escuela. Tengo este juego de maqueta de trenes que monté y unos chips Arduino, y me cuesta mucho conseguir que los chips Arduino hagan cosas en mi maqueta de trenes.

Así que voy a recurrir a la IA para que me ayude a programar estos chips Arduino, y así tener una maqueta de tren de alta tecnología en la que circulen los trenes de mi abuela de 1918. A ver si consigo que eso suceda… Vaya… en el próximo, eh, en el próximo año más o menos. Vaya. Eso es genial. Muy guay. Omar, ¿y tú qué? O súper friki. Eh, tú, David, ten cuidado.

Bueno, no sé. Estoy impresionado. No, no te resbales, no te resbales conmigo aquí. Me siento inferior ahora mismo, Doug. ¿Omar?

[00:40:18] Omar: Creo que, en mi caso, no confío mucho en mi… eh… memoria ni en mi cerebro, eh. Eh, y soy de los que están siempre trasteando con cosas, así que lo que... lo que fuera que Doug tuviera que decir me pareció muy interesante. Me encantaría saber más.

Pero en mi caso, creo que, eh, al tener tres hijos pequeños y una vida muy ajetreada, por mucho que intente automatizar mi vida personal —a veces incluso en detrimento de ella—, eh, si le preguntas a mi mujer, lo automatizo todo, ya sea, eh, poner la lavadora y usar un pequeño chip NFC para tocar con mi móvil y así programar inmediatamente un temporizador para no tener que acordarme de dar la vuelta a la ropa, o apagar las luces cuando se pone el sol, y, eh, eh... ¡Vaya!

cualquier cosa que pueda hacer en casa para ahorrar tiempo. De verdad, me digo a mí mismo que es para ahorrar tiempo, pero al final me lleva más tiempo ponerlo todo en marcha. Pero cuando funciona, funciona como por arte de magia.

[00:41:06] Doug: Está chulo, ¿verdad? Está chulo. Sí. Vaya, tío. Genial. Bueno, con esto llegamos al final de nuestro episodio.

Doug y Omar, muchísimas gracias por acompañarnos hoy. Ha sido muy divertido estar con vosotros. Os agradecemos que hayáis compartido todos vuestros conocimientos, así como vuestras ideas prácticas y perspectivas del mundo real, que ayudan a nuestra audiencia a emprender su viaje hacia la IA, eh, hacia el futuro. Así que muchísimas gracias. Os agradecemos que hayáis estado aquí.

Ha sido un placer estar aquí. Gracias, David.

[00:41:28] Omar: Gracias por escuchar el podcast de Acumatica ERP.

[00:41:31] Doug: Si este episodio te ha resultado útil, suscríbete al programa en YouTube, Spotify, Apple Podcasts o dondequiera que lo escuches para no perderte ningún episodio nuevo. Y, si tienes un momento, déjanos una valoración o un comentario. Es de gran ayuda para que otros oyentes encuentren el programa.

Puedes encontrar todos los episodios y más información en acumatica.com/erp-podcast. Gracias de nuevo por escucharnos. Nos vemos en la próxima entrega.