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SAP y la Inteligencia Artificial: Una combinación perfecta para el futuro

SAP y la Inteligencia Artificial

SAP, pionero en la industria de la gestión empresarial, ha desplegado una estrategia decidida hacia la adopción de la inteligencia artificial (IA), redefiniendo la forma en que las organizaciones abordan sus procesos críticos. Vamos a sumergirnos en los aspectos clave que delinean esta apuesta vanguardista:

Automatización y Eficiencia: La IA en SAP se erige como el arquitecto de la automatización, liberando a los equipos de tareas rutinarias. Este enfoque reduce la carga de trabajo manual, otorgando a los empleados el regalo del tiempo para inmiscuirse en tareas más estratégicas y valiosas.

Análisis de Datos Avanzado: La poderosa IA de SAP realiza un análisis magistral de volúmenes monumentales de datos, revelando patrones, tendencias y correlaciones ocultas. Este conocimiento profundo se traduce en decisiones estratégicas y tácticas informadas.

Mejora de la Precisión y Calidad de los Datos: La IA detecta y corrige errores, duplicados o inconsistencias en los datos, levantando el estándar de precisión y confiabilidad en los procesos empresariales de SAP.

Experiencia del Usuario Elevada: Los asistentes virtuales y chatbots impulsados por la IA se unen al equipo de SAP, mejorando la experiencia del usuario. Estos compañeros digitales responden preguntas, brindan soporte y guían a los usuarios a través del sistema, reduciendo la fricción y mejorando la eficiencia.

Personalización y Recomendaciones: La IA se convierte en un experto en los datos del cliente, ofreciendo recomendaciones y ofertas personalizadas en SAP. Esta personalización eleva la satisfacción y la lealtad del cliente.

Optimización de Procesos y Toma de Decisiones: SAP utiliza la IA para iluminar áreas de mejora en los procesos empresariales, proporcionando recomendaciones y análisis predictivos que respaldan la toma de decisiones estratégicas.

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Cómo aplicar un modelo de inteligencia artificial con SAP

  • En el módulo financiero podemos evaluar el riesgo de crédito y averiguar el riesgo que tenemos de no cobrar una factura. En este caso se trata de un modelo supervisado de clasificación.
  • En el caso de los modelos supervisados de regresión, encontramos times series y forecasting de cualquier tipo. Por ejemplo podemos observar una tarea como la de planificar la previsión de salidas y entradas de mercancía en stock para ajustar la demanda y manejar el aprovisionamiento y la gestión de stock.
  • En el ámbito de los recursos humanos se pueden filtrar y clasificar currículums para encontrar las mejores ofertas dentro de nuestro propio software de gestión y captación de talento.
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  • En la actualidad también están muy de moda los sistemas de clasificación de equipos que, por ejemplo, permiten encontrar el mejor candidato para una vacante tanto en los currículums que llegan de los postulantes, como del propio personal de la empresa —de manera que un empleado pueda promocionar—, también recomendación de perfiles o gestión de equipos.
  • Podemos implementar machine learning (ML) en la clusterización de clientes y proveedores, para tener un control pormenorizado sobre estas tareas.
  • Dentro del área de materiales, encontramos sistemas ERP de SAP que tienen el mismo material dado de alta, por lo que ante la duplicidad, el ML nos puede ayudar a implementar modelos que nos ayuden a prevenir que se den de alta materiales que ya están en el sistema.

La apuesta de SAP por la inteligencia artificial se manifiesta como una revolución completa, marcada por la mejora continua de la eficiencia, análisis de datos, experiencia del usuario, personalización e innovación en sus soluciones empresariales. Un viaje hacia el futuro donde SAP lidera el camino con inteligencia y visión.

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