La Inteligencia Artificial en SAP (IA) es una de las tendencias tecnológicas más relevantes y disruptivas de la actualidad, que ofrece enormes posibilidades para mejorar la eficiencia, la innovación y la competitividad de las organizaciones. SAP, como líder mundial en software empresarial, no es ajeno a esta realidad y ha desarrollado una visión y una oferta de soluciones y herramientas para integrar la IA en sus sistemas y procesos de negocio.
Figura 1. Tecnologías de Inteligencia Artificial en SAP (IA).
En este artículo, vamos a hacer un repaso a las principales capacidades de IA que ofrece SAP, tanto a nivel de aplicaciones embebidas, como de plataforma y de herramientas de desarrollo. También veremos algunos casos de uso reales y las mejores prácticas para diseñar e implementar proyectos de Inteligencia Artificial en SAP, así como los retos y las oportunidades que se presentan para el futuro.
Aplicaciones embebidas de Inteligencia Artificial en SAP
Una de las formas más sencillas y directas de aprovechar la Inteligencia Artificial en SAP es a través de las aplicaciones embebidas que ya incorporan rutinas de machine learning o de generación de imágenes y textos para optimizar y automatizar algunos procesos de negocio. Estas aplicaciones están clasificadas por módulos funcionales, como finanzas, cadena de suministro, recursos humanos, etc., y se pueden activar mediante licencias específicas.
Algunos ejemplos de estas aplicaciones son:
- Intelligent Invoice Matching: permite la compensación automática de facturas con los extractos bancarios, utilizando algoritmos de machine learning para resolver las discrepancias y mejorar el ratio de conciliación.
- Fraud Detection in Travel and Expense Management: detecta anomalías y posibles fraudes en la gestión de gastos de viaje, basándose en el análisis de los datos históricos y las normas de la empresa.
- Intelligent Product Design: facilita el diseño y la configuración de productos complejos, utilizando modelos generativos de imágenes y textos para crear prototipos virtuales y documentación técnica.
- Resume Matching: ayuda a seleccionar los mejores candidatos para una oferta de empleo, utilizando modelos de procesamiento de lenguaje natural para analizar los currículums y compararlos con los requisitos del puesto.
Estas son solo algunas de las más de 50 aplicaciones embebidas de Inteligencia Artificial en SAP, y que se pueden consultar en la documentación oficial. Estas aplicaciones tienen la ventaja de que están integradas con los sistemas SAP, aprovechan el repositorio de datos existente y ofrecen una experiencia de usuario homogénea. Sin embargo, también tienen algunas limitaciones, como la dependencia de las versiones y actualizaciones de SAP, la dificultad para personalizarlas o ampliarlas y la necesidad de combinarlas con datos externos para algunos casos de uso.
Figura 2. Escenario IA Generativa de SAP.
Plataforma y herramientas de desarrollo de Inteligencia Artificial en SAP
Para los casos de uso que requieren una mayor flexibilidad, personalización o innovación, SAP ofrece una plataforma y unas herramientas de desarrollo de Inteligencia Artificial en SAP que permiten crear aplicaciones propias, utilizando modelos de machine learning o de generación de imágenes y textos, ya sean propios o de terceros. Estas soluciones se basan en el principio de que no hay IA sin datos, y por tanto, se necesita una estrategia de datos que alinee la IA con los objetivos de negocio y las fuentes de información disponibles.
Figura 3. Servicios Inteligencia Artificial en SAP listos para usar en SAP BTP.
La plataforma de Inteligencia Artificial en SAP se llama SAP AI Foundation, y se construye sobre el SAP Business Technology Platform (BTP), que es el entorno cloud de SAP que integra servicios de datos, analítica, integración, extensión y desarrollo de aplicaciones. La SAP AI Foundation ofrece las siguientes capacidades:
Figura 4. AI Foundation como palanca del desarrollo Inteligencia Artificial en SAP.
- Data Intelligence: es el servicio que permite gestionar el ciclo de vida de los proyectos de Inteligencia Artificial en SAP, desde la ingesta, el procesamiento, el análisis y la visualización de los datos, hasta el desarrollo, el entrenamiento, el despliegue y el monitoreo de los modelos de machine learning. Data Intelligence se puede conectar con distintas fuentes de datos, tanto internas como externas a SAP, y se puede utilizar tanto SAP Analytics Cloud como herramientas de terceros para la visualización y el reporting.
- AI Business Services: son servicios pre-empaquetados y reutilizables de Inteligencia Artificial en SAP que se pueden consumir mediante APIs y que se pueden integrar con distintas aplicaciones de SAP o de terceros. Algunos ejemplos de estos servicios son: Document Information Extraction, que extrae información relevante de documentos no estructurados; Data Attribute Recommendation, que enriquece los datos maestros con atributos adicionales; y Conversational AI, que permite crear chatbots y asistentes virtuales con capacidades de procesamiento de lenguaje natural.
- AI Partner Services: son servicios Inteligencia Artificial en SAP de proveedores externos que se pueden consumir mediante APIs y que se pueden integrar con la SAP AI Foundation. Algunos ejemplos de estos proveedores son: Rasa, que ofrece una plataforma de código abierto para crear chatbots y asistentes virtuales; DataRobot, que ofrece una plataforma de automatización de machine learning; Google, AWS y Microsoft, que ofrecen distintos servicios de IA en la nube; y Anthropic, que ofrece modelos de generación de imágenes y textos de última generación.
Figura 5. Integrar Inteligencia Artificial en SAP Generativa en las aplicaciones actuales.
Estas soluciones ofrecen una mayor flexibilidad y personalización para crear aplicaciones de Inteligencia Artificial en SAP, pero también implican una mayor complejidad y un mayor coste. Además, se plantean algunos retos y preguntas, como: ¿dónde están los datos que se utilizan en la IA? ¿dónde y cómo se quiere ejecutar el algoritmo de IA? ¿qué se quiere hacer con los datos procesados? ¿cómo se integran los datos externos con los de SAP? ¿cómo se elige el proveedor de IA más adecuado? ¿cómo se garantiza el gobierno, la seguridad y la ética de la IA?
Casos de uso y mejores prácticas de Inteligencia Artificial en SAP
Para ilustrar las posibilidades y los beneficios de la Inteligencia Artificial en SAP, vamos a ver algunos casos de uso reales que muestran cómo la Inteligencia Artificial en SAP puede aportar valor a distintos procesos de negocio, como la planificación, la producción, el diseño, el mantenimiento, el servicio al cliente, etc.
Algunos ejemplos de estos casos de uso son:
- Predicción de demanda: se trata de utilizar modelos de machine learning para predecir la demanda futura de un producto o servicio, en función de distintas variables internas y externas, como el histórico de ventas, el precio, la estacionalidad, el clima, las campañas de marketing, etc. Esto permite optimizar la cadena de suministro, el inventario, la producción y la distribución, así como mejorar la satisfacción del cliente.
Figura 6. Solución de Inteligencia Artificial en SAP para la planificación de una demanda resiliente al riesgo.
- Gestión del riesgo de pago atrasado de facturas: Analiza grandes volúmenes de datos de cuentas por cobrar para prever atrasos en los pagos e identificar dónde serían más efectivas las actividades de cobro. Reduzca el
costo de los cobros y minimice el pase a pérdidas de las cuentas por cobrar.
Figura 7. Solución de Inteligencia Artificial en SAP para la gestión de pagos atrasados.
- Asistente virtual: se trata de utilizar modelos de procesamiento de lenguaje natural para crear chatbots o asistentes virtuales que puedan resolver dudas o consultas de los usuarios de SAP, ya sean internos o externos. Esto permite mejorar la experiencia de usuario, reducir el tiempo de respuesta, disminuir la carga de trabajo del soporte técnico y facilitar la adopción de nuevas versiones o aplicaciones de SAP.
Figura 8. Ejemplo copilot Joule de SAP integrado en portal colaborativo.
Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en SAP
La Inteligencia Artificial en SAP es un campo en constante evolución y crecimiento, que plantea retos y oportunidades tanto para SAP como para sus clientes y partners. Por un lado, SAP tiene el reto de seguir innovando y ofreciendo soluciones y herramientas de IA que se adapten a las necesidades y expectativas de sus clientes, que sean fáciles de usar e integrar, que aprovechen el potencial de los datos y que garanticen la calidad, la seguridad y la ética de la IA.
Así se presenta Joule, el asistente generativo que sitúa Inteligencia Artificial en SAP en todo lo que el software hace, destacando sus aún incipientes versiones para consultores y desarrolladores.
Joule es la espina dorsal de la tecnología SAP Business AI, con la que se obtiene un beneficio inmediato de Inteligencia Artificial en SAP incorporada dentro de los procesos centrales del negocio, conectando finanzas, cadena de suministro, compras, ventas, marketing, recursos humanos, y TI.
Figura 9. Ecosistema Inteligencia Artificial en SAP para el negocio.
Por otro lado, los clientes y partners de SAP tienen la oportunidad de aprovechar la Inteligencia Artificial en SAP para mejorar sus procesos de negocio, su competitividad y su innovación, pero también tienen el reto de definir una estrategia de IA coherente, de elegir las soluciones y herramientas más adecuadas, de desarrollar e implementar proyectos de IA exitosos y de gestionar el cambio organizacional y cultural que implica la IA.
En definitiva, la Inteligencia Artificial en SAP es un ámbito apasionante y lleno de posibilidades, que requiere de una visión, una colaboración y una ejecución claras y efectivas.
¡Hasta la próxima!
Descubre nuestra formación SAP
Entérate de todo en nuestro blog y fórmate en SAP con nuestro Máster en Dirección Financiera y Consultoría Funcional SAP S/4HANA Finance, Certificado Oficial Sap S/4Hana Sourcing And Procurement y Certificado Oficial Sap S/4Hana Finance.
