Inteligencia Artificial aplicada a ERP's

Mucho se está hablando de cómo la IA ayudará a mejorar nuestro trabajo diario, pero por más que leo, la mayoría de casos de uso está basada en generación de texto y en ayudas (en la mayor parte) al marketing, escritura de posts, generación de imágenes, … pero … ¿dónde puedo aplicar la IA en mi ERP? Está muy bien que la IA pueda realizar ciertas tareas de forma automática, pero si al final estas funciones no pueden ser aplicadas en la generación de negocio y en el uso diario de nuestras aplicaciones, de poco nos servirán.

Introducción

No voy a explicar qué tipo de IA debemos aplicar en cada una de nuestras aplicaciones, pero sí que intentaré encontrar casos de uso reales de cómo la combinación de los datos de nuestro ERP junto a algoritmos o funcionalidades como Chat GPT pueden ayudarnos a ser más productivos.

Si queremos convertir nuestro ERP en un i-ERP (ERP inteligente) necesitamos disponer de una BBDD potente y con la suficiente flexibilidad para añadir en tiempo real mejoras en la tipología de los campos, tablas, etc que nos permitan estructurar los datos lo mejor posible.

“Un i-ERP será mucho más eficiente que los actuales ahorrándonos mucho tiempo”

Aplicar inteligencia artificial en nuestras empresas será una tarea formativa similar a cuando tenemos un nuevo empleado al que instruir en las diferentes tareas y responsabilidades de su puesto.

Todo proceso de aplicación de IA tiene 3 fases o etapas bien diferenciadas:

Inteligencia artificial dependiente

Al principio, como ocurre con un nuevo empleado, no sabremos qué tareas debemos pasarle a la IA y tendremos que estar muy pendientes de ella supervisando sus trabajos con el fin de “enseñarle” a hacerlo mejor.

Inteligencia artificial suficiente

Con el paso del tiempo, la IA va aprendiendo de sus errores y de los datos que le estamos dando de forma autónoma. Es lo que llamamos aprendizaje automático y lo que realmente estamos haciendo, es entrenar al modelo. Aquí corremos el peligro de que los datos que le pasemos al modelo para que entrene, no sean de suficiente calidad.

Inteligencia artificial autónoma

En esta etapa, la IA es capaz de responder con criterio ante situaciones conocidas pero también desconocidas gracias a la gran cantidad de datos con la que ha sido entrenada. Es un punto de inflexión donde la IA se avanza a la inteligencia humana. Es lo que se denomina Singularidad tecnológica.

Veamos algunos ejemplos reales de aplicación de la IA en sistemas ERP’s:

Respuestas personalizadas

Aunque ya muchos ERP’s cuentan con funcionalidades de Chat bot, la posibilidad de poder interactuar directamente con preguntas y respuestas contra un dataset o conjunto de datos, nos puede permitir por ejemplo ahorrar un tiempo considerable a los usuarios de nuestro ERP interactuando con la IA interrogando sobre preguntas que nos ayuden a identificar patrones o relaciones entre ellos.

¿Cuántos presupuestos tengo pendientes de aceptar?, ¿Fecha prevista en la que recibiré más facturas de compra?, ¿Cuánto debería ingresar en el banco para los vencimientos pendientes del próximo mes?, ¿Cual será la evolución del cash flow?, …

Automatización de procesos o tareas

Interactuando con sistemas como Chat GPT podemos llegar a automatizar ciertas tareas de forma que con la mínima intervención del usuario podamos evitar errores, tareas repetitivas y homogenizar datos.

Por ejemplo, podemos automatizar en la creación de productos, que a partir de una breve descripción la IA nos revise errores ortográficos, traduzca el texto a varios idiomas, genere una descripción ampliada orientada a la web y aplicando SEO y añada una imagen.

Análisis de stock y gestión del inventario

Gestionar un inventario en la empresa siempre suele ser tedioso y hay que controlar además de las existencias , la próximas compras y ventas y el capital necesario para realizarlas.

La IA puede ayudarnos a analizar la información de periodos anteriores y calcular su evolución futura para asegurarnos que el stock sea el óptimo y que realice directamente los pedidos a los proveedores o avise al responsable de hacerlo.

Asignación de precios dinámicos

Con la ayuda de la IA podemos realizar cálculos del precio de venta óptimo estudiando los patrones (que identificará automáticamente) según los datos anteriores realizando una predicción muy ajustada teniendo en cuenta los parámetros y variables que le indiquemos (fecha, tipología de cliente, climatología, …)

Optimización de rutas

Si nuestro ERP gestiona la preparación del envío del material, contar con la ayuda de la IA en la planificación de las rutas de reparto puede ser de gran ayuda.

Contabilización automática de facturas

La mayoría de las empresas recibe mensualmente una gran cantidad de facturas de proveedores, que aunque se vaya adoptando cada vez más la facturación electrónica, muchas de ellas siguen llegando en papel o en pdf.

Realizar el escaneo y la contabilización de la factura de forma automática nos ahorrará cientos de horas.

Conclusión

Disponer de una buena base de datos y aplicaciones flexibles a las que podamos dotar de funcionalidades adicionales de forma rápida y productiva (Low-Code) es una de las premisas principales para poder aplicar IA y mejorar nuestros flujos de trabajo y realizar tomas de decisiones más rápidas y con mayor eficacia.

En Velneo ya estamos trabajando en dotar a nuestra plataforma de desarrollo Low-Code con la posibilidad de interactuar con plataformas y herramientas IA que permitan que cualquier desarrollo realizado con Velneo pueda añadir funcionalidades de inteligencia artificial.

Life is soft!

Mario Conde
19/3/2023
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