Table of Contents
La inteligencia artificial está pasando de responder preguntas o asistir tareas individuales a intervenir en procesos completos del negocio, con agentes capaces de analizar información, conectar datos y, en determinados escenarios, ejecutar acciones. El reto ya no parece ser decidir si las compañías utilizarán IA, sino cómo lo harán para generar eficiencia, agilidad y crecimiento.
En este sentido, la empresa autónoma dejó de ser una idea futurista para convertirse en una conversación concreta dentro de las organizaciones.
Y en el marco del SAP AI Fest, Claudia Boeri, presidenta multicountry para Latinoamérica y el Caribe de SAP, planteó que la inteligencia artificial ya interpela a las empresas a tomar acción. La pregunta, según su enfoque, es qué hará cada organización para gestionar el impacto de esta tecnología y aprovecharla en la operación.
“Hoy ya no es cuestión de saber si voy a hacer algo con inteligencia artificial o no, yo creo que es una decisión que ha tomado ya el mundo.”
Empresa autónoma: de automatizar tareas a transformar procesos
El concepto plantea una evolución de la automatización tradicional hacia un modelo donde diferentes agentes de inteligencia artificial participan en la gestión empresarial.
La compañía habla de la disponibilidad y construcción de 200 agentes asociados a distintas aplicaciones, con la posibilidad de automatizar procesos en áreas como finanzas, recursos humanos, experiencia del cliente, cadena de suministro y compras.
Pero hay una precisión importante: convertirse en una empresa autónoma no significa simplemente reemplazar personas por tecnología.
La visión expuesta durante la charla con Boeri apunta a que la IA se encargue de una mayor cantidad de tareas operativas para que los colaboradores puedan dedicar más tiempo a decisiones estratégicas, experiencia, criterio y generación de valor.
“No es que te despido por mañana y ya soy la empresa autónoma. Es un camino que hay que recorrer cada uno a su paso.”
La diferencia es relevante. La automatización empresarial no se plantea únicamente como una herramienta para hacer más rápido lo que ya se hacía, sino como una oportunidad para rediseñar la manera en que las organizaciones trabajan.
Lautaro Spotorno, Communications Director, SAP Multi-Country Latin America and the Caribbean y Claudia Boeri, Presidenta multicountry para Latinoamérica y el Caribe de SAP.
Datos con contexto: el combustible de la IA empresarial
Para que los agentes puedan actuar de manera útil, la conversación puso sobre la mesa otro elemento fundamental: los datos.
No basta con tener grandes cantidades de información. Para automatizar decisiones se necesita que los datos tengan contexto, claridad, reglas de acceso, seguridad y gobierno. La arquitectura propuesta por SAP busca precisamente conectar los datos y los modelos de inteligencia artificial dentro de un entorno donde las empresas puedan innovar con confianza.
Esto modifica también la experiencia del usuario empresarial. Una persona podría pasar de preguntar cuáles son los productos menos rentables a obtener un análisis que considere variables asociadas, alternativas de acción y, eventualmente, activar determinados procesos.
La IA, en este escenario, no solamente entrega información: puede convertirse en una capa de acción sobre los procesos.
“La inteligencia artificial, a través de la agentización, nos permite automatizar, pero sobre todo, una nueva experiencia de trabajar y gestionar las empresas.”
RISE with SAP y GROW with SAP: dos caminos de transformación
Boeri explicó que SAP plantea dos metodologías para acompañar la evolución de las compañías: RISE with SAP y GROW with SAP.
La primera está orientada a organizaciones con una trayectoria importante, procesos establecidos, sistemas de gestión, datos y una cultura de trabajo consolidada. En ese escenario, el foco está en la transformación y estandarización de procesos.
GROW with SAP, según la explicación de Boeri, está dirigido a compañías más nuevas o con menor bagaje, que pueden adoptar procesos y metodologías con mayor agilidad para avanzar hacia la automatización y la incorporación de agentes.
En ambos casos aparece una misma lógica: procesos, datos, contexto, seguridad y capacidad de automatización deben avanzar de manera conectada.
El caso Alpina: cuando la IA se encuentra con el negocio real
Uno de los ejemplos más interesantes de la conversación llegó desde Alpina. Nicolás Forero, VP de transformación y TI de la compañía, comentó cómo la IA puede atacar problemas concretos de una operación a gran escala como la de su compañía.
Un asesor comercial puede visitar alrededor de 70 tiendas al día y debe ofrecer un portafolio de más de 600 referencias. Para facilitar esa tarea, Alpina desarrolló un caso de uso basado en una fotografía de la nevera: el sistema identifica el portafolio que hace falta y lo incorpora automáticamente al pedido.
El resultado mencionado es especialmente significativo: los agotados pasaron del 30% al 10% aproximadamente.
“La tarea práctica del pedido la está haciendo la inteligencia artificial a través de una foto.”
La aplicación de IA también alcanza la logística. Alpina moviliza cerca de 500 camiones diariamente y utiliza inteligencia artificial para analizar y optimizar rutas. Además, la compañía está revisando sus procesos a partir de 26 millones de transacciones de SAP, buscando identificar oportunidades de automatización.
Otro dato llama la atención: un cierre que anteriormente podía tomar 15 días ahora se realiza en cinco, según Forero, como resultado de una combinación de automatización y utilización de procesos.
Nicolás Forero,VP de transformación y TI de Alpina y Catalina Manrique,Country Manager de SAP Colombia.
El retorno de la IA está en el dolor del negocio
Quizás una de las ideas más útiles para cualquier empresa que esté pensando en invertir en inteligencia artificial es evitar comenzar por la tecnología. Forero lo resumió de una manera directa:
“Lo más importante no es hablar de ella, sino del dolor del negocio.”
La lógica consiste en identificar qué mueve realmente a la organización, dónde están sus oportunidades y cuáles procesos tienen impacto económico. En el caso de Alpina, esto significa mirar elementos como sus 700.000 litros de leche recibidos, los cientos de vehículos que moviliza diariamente y las operaciones que involucran a sus diferentes áreas.
Un ejemplo particularmente llamativo está en Bon Yurt (uno de sus productos estrella). Según los datos compartidos durante la conversación, el producto vende alrededor de cuatro unidades por segundo en Colombia, mientras un asesor puede visitar una tienda determinada cada ocho días. El objetivo de utilizar información y automatización es reducir los periodos en los que el producto está agotado. En el caso presentado, el indicador habría bajado del 30% al 8%, con una reducción del agotado cercana al 20%.
Para una marca que puede superar los 30.000 millones de pesos en ventas, la diferencia deja de ser un simple indicador operativo y adquiere una dimensión de negocio.
La barrera no es solamente tecnológica
La transformación también tiene obstáculos. Entre los principales desafíos mencionados aparecen la adopción y estandarización de procesos, la construcción de bases de datos con suficiente contexto y una transformación cultural dentro de las organizaciones. A esto se suma la gobernanza.
La expansión de la IA empresarial ocurre en un momento en el que la tecnología avanza con mayor velocidad que las regulaciones. Por eso, la protección de datos, los permisos, las reglas internas y la responsabilidad ética adquieren un papel central.
“Si las empresas no tienen un acto de ética para la aplicación, no hay gobernanza tecnológica.”
La frase resume uno de los grandes debates de la IA empresarial: automatizar más no significa renunciar al control. Al contrario, cuanto mayor sea la capacidad de los sistemas para intervenir en procesos, mayor será la importancia de establecer límites, responsabilidades y reglas claras.
De la inteligencia artificial al valor empresarial
La conversación deja una conclusión que va más allá de SAP o de cualquier tecnología específica: la inteligencia artificial comienza a tener verdadero sentido cuando está conectada con indicadores concretos del negocio.
Reducir agotados, optimizar rutas, acelerar cierres financieros, analizar compras o liberar tiempo de los colaboradores son problemas mucho más tangibles que simplemente “usar IA”.
La empresa autónoma, por tanto, no aparece de un día para otro. Es una evolución que combina procesos, datos, personas, tecnología, seguridad y una cultura dispuesta a aprender.
Y quizá ahí esté el verdadero cambio de paradigma: la pregunta ya no es cuántas herramientas de IA tiene una compañía, sino cuánto valor es capaz de generar con ellas.
Porque en la carrera por la inteligencia artificial, tener más tecnología no necesariamente significa avanzar más rápido. A veces, la ventaja está en saber exactamente qué problema vale la pena resolver primero.
Claudia Boeri, Presidenta multicountry para Latinoamérica y el Caribe de SAP.
🌎 Punto de encuentro
