SAP Business AI en España: casos de uso de alto valor para finanzas, compras y operaciones

Descubre las oportunidades que ofrece SAP Business AI en finanzas, compras y operaciones, con recomendaciones prácticas para seleccionar casos de uso y medir su valor empresarial.

Según el Instituto Nacional de Estadística (INE), el 33,6 % de las empresas españolas con al menos 10 empleados utilizó inteligencia artificial durante el primer trimestre de 2026. Sin embargo, esta cifra no responde a una cuestión fundamental: ¿qué inversiones en IA pueden generar un valor empresarial cuantificable?

En pocas palabras, SAP Business AI puede aportar ventajas significativas en finanzas, compras y operaciones al reducir los costes de procesamiento, facilitar la toma de decisiones y mejorar la capacidad de respuesta. La rentabilidad dependerá del problema empresarial que se pretenda resolver y de la capacidad de la organización para convertir las mejoras obtenidas en resultados financieros u operativos.

SAP ofrece distintas opciones para incorporar la inteligencia artificial a los procesos empresariales, desde el análisis predictivo y la IA generativa hasta las funcionalidades basadas en agentes integradas en sus aplicaciones. La idoneidad de cada opción depende del proceso, el producto SAP y el entorno tecnológico existente. Por eso, seleccionar los casos de uso adecuados resulta decisivo para rentabilizar la inversión.

Este artículo analiza las principales oportunidades que ofrece SAP Business AI en finanzas, compras y operaciones, así como los factores que las empresas españolas deberían tener en cuenta al priorizar y evaluar sus iniciativas de IA.

Por qué las empresas españolas buscan ir más allá de los proyectos piloto de IA aislados

Generar documentos, resumir información y responder a consultas de los empleados son aplicaciones relativamente accesibles de la inteligencia artificial. Sus beneficios pueden percibirse de inmediato, aunque no siempre resulta sencillo cuantificar la aportación económica de cada mejora de productividad.

Los procesos empresariales ofrecen una base más sólida para tomar decisiones de inversión. Las compañías ya realizan un seguimiento de indicadores como la duración del cierre financiero, los costes de compra, la precisión de las previsiones de demanda o la eficiencia de la producción. La IA puede contribuir a mejorar estos resultados al reducir las tareas repetitivas, detectar incidencias y proporcionar información útil para tomar mejores decisiones.

Por ejemplo, la asignación de cobros asistida por IA puede reducir el tiempo que los profesionales de contabilidad dedican a investigar los pagos recibidos. Por su parte, unas previsiones de demanda a corto plazo más precisas pueden ayudar a los equipos de cadena de suministro a ajustar sus planes de inventario. En ambos casos, las empresas pueden identificar resultados concretos y compararlos con el rendimiento de sus procesos actuales.

Cómo funciona SAP Business AI en las aplicaciones empresariales

SAP Business AI engloba funcionalidades de inteligencia artificial integradas en las aplicaciones empresariales de SAP, entre ellas el aprendizaje automático (machine learning), el análisis predictivo, la IA generativa y la automatización inteligente.

SAP Joule permite acceder a información y ejecutar determinadas acciones mediante una interfaz conversacional. SAP también está ampliando su oferta con Joule Agents y Assistants, diseñados para gestionar tareas más complejas dentro de procesos empresariales definidos.

Cada escenario requiere tecnologías diferentes. La asignación de cobros recibidos a partidas abiertas de clientes puede beneficiarse del aprendizaje automático, mientras que la búsqueda de información contractual puede recurrir a la IA generativa. Las actividades que constan de varios pasos pueden necesitar un agente capaz de coordinar las acciones admitidas por el sistema.

La disponibilidad de estas funcionalidades depende de la aplicación, la versión, el modelo de despliegue y los derechos de uso contratados. Las empresas deben evaluar cada caso de uso de SAP AI en función de su entorno actual, sin dar por hecho que todas las funcionalidades de IA están incluidas en sus suscripciones SAP.

¿Dónde pueden obtener las empresas un mayor valor?

Las áreas de finanzas, compras y operaciones presentan oportunidades diferentes. Los siguientes ejemplos muestran cómo determinadas funcionalidades de IA de SAP pueden contribuir a obtener resultados empresariales medibles.

Estos indicadores sirven como punto de partida para evaluar cada caso de uso, pero no garantizan resultados concretos. Una empresa con procesos de cierre financiero especialmente largos puede encontrar su mayor oportunidad en finanzas, mientras que un fabricante que sufre frecuentes roturas de stock podría obtener más beneficios al mejorar la planificación de su cadena de suministro.

Dónde genera SAP Business AI un valor medible en finanzas

Los procesos financieros están sujetos a normas contables establecidas y plazos recurrentes. Muchas de sus actividades se basan en transacciones estructuradas, por lo que resultan adecuadas para aplicar aprendizaje automático y gestionar incidencias con ayuda de la IA.

Para los directores financieros (CFO), las funcionalidades de SAP Business AI orientadas a finanzas tienen especial interés por su capacidad para mejorar el procesamiento de transacciones, la visibilidad financiera y la gestión de tesorería, manteniendo los controles necesarios.

Agilizar el cierre financiero

El cierre mensual comprende la contabilización de asientos, las conciliaciones, los ajustes, la investigación de errores y la coordinación entre los distintos equipos financieros. Analizar las discrepancias puede consumir mucho tiempo cuando los registros proceden de varias sociedades o la información justificativa está repartida entre diferentes sistemas.

El Financial Closing Assistant de SAP está diseñado para facilitar la coordinación de las actividades de cierre, incluidos los asientos contables, las conciliaciones, la compensación de partidas y la gestión de incidencias. La disponibilidad de cada agente y de las tareas admitidas depende del entorno SAP del cliente.

Pensemos en una empresa con varias sociedades en España. Los profesionales de finanzas pueden dedicar horas a revisar discrepancias de conciliación similares en distintas sociedades. La investigación asistida por IA podría ayudarles a identificar las transacciones relevantes y recopilar la documentación de apoyo, mientras que los contables seguirían siendo responsables de revisar y aprobar las correcciones.

Los indicadores más relevantes son la duración del ciclo de cierre financiero, el número de partidas de conciliación pendientes, el tiempo de resolución de incidencias y el porcentaje de tareas de cierre completadas dentro del plazo previsto.

Automatizar el procesamiento de facturas y la asignación de cobros

La automatización de facturas ofrece un ejemplo concreto de cómo la IA de SAP puede reducir el trabajo contable repetitivo. En SAP Ariba Invoicing, anteriormente SAP Ariba Central Invoice Management, la funcionalidad Data Attribute Recommendation, basada en aprendizaje automático, puede completar automáticamente las cuentas de mayor, los centros de coste y los elementos PEP que falten en los borradores de facturas que cumplan los requisitos y no tengan un objeto de referencia.

Esta funcionalidad utiliza datos históricos de facturas para entrenar su modelo de recomendación. Cuando una regla de negocio configurada ya ha determinado la información contable, el valor establecido por dicha regla prevalece sobre la recomendación del modelo de aprendizaje automático.

En el ámbito de las cuentas a cobrar, SAP Cash Application utiliza aprendizaje automático para proponer correspondencias entre los pagos recibidos y las partidas abiertas. El sistema aprende de los datos históricos de compensación y puede facilitar la asignación de cobros y la compensación automática de partidas, siempre que se cumplan las condiciones de configuración y procesamiento correspondientes.

Estas funcionalidades permiten mejorar distintas actividades financieras:

• Cuentas a pagar: Reducir la imputación contable manual y agilizar el procesamiento de facturas.
• Cuentas a cobrar: Disminuir el esfuerzo necesario para asignar los cobros e investigar partidas sin correspondencia.
• Gestión de incidencias: Centrar la atención de los empleados en los registros que requieren correcciones o un análisis adicional.

En un centro de servicios compartidos que procesa grandes volúmenes de transacciones, incluso pequeñas reducciones del tiempo de procesamiento pueden liberar una capacidad de trabajo considerable. Para evaluar la rentabilidad, deben tenerse en cuenta los volúmenes reales, el esfuerzo manual, las tasas de incidencias y los costes de implantación.

Las empresas españolas también deben considerar los requisitos legales y fiscales. Nuestra guía sobre la facturación electrónica B2B obligatoria en SAP S/4HANA en España explica cómo preparar los entornos SAP para cumplir con las obligaciones de facturación electrónica.

Las organizaciones que estén revisando las interfaces relacionadas con el suministro de información tributaria también pueden consultar nuestra guía práctica de integración de SAP con la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT).

El procesamiento de documentos asistido por IA y la automatización del cumplimiento tributario tienen objetivos distintos. Las mejoras en el tratamiento de facturas deben preservar los registros, las validaciones y los controles exigidos por los procedimientos de declaración aplicables. Entre los KPI relevantes figuran el coste por factura, el porcentaje de cobros asignados automáticamente, el tiempo de gestión de incidencias y el periodo medio de cobro (DSO).

Mejorar las previsiones de tesorería y la planificación financiera

Los equipos de tesorería necesitan anticipar los cobros, las obligaciones de pago y los posibles déficits de liquidez. Elaborar previsiones resulta más complejo cuando la información financiera está distribuida entre distintas unidades de negocio o países.

SAP ha presentado funcionalidades de Cash and Treasury Assistant orientadas al análisis de la posición de tesorería, la previsión de liquidez y el apoyo a las decisiones financieras. Las organizaciones interesadas en estas capacidades deberían comprobar su disponibilidad actual y los escenarios admitidos antes de planificar su implantación.

Para los especialistas de tesorería, el análisis asistido por IA puede facilitar la investigación de cambios en los flujos de caja previstos y la identificación de las transacciones o circunstancias empresariales que influyen en las previsiones. Detectar con antelación un posible déficit permitiría a la empresa revisar sus opciones de financiación, los plazos de pago o las medidas de gestión del capital circulante.

Los equipos de planificación financiera pueden aprovechar funcionalidades relacionadas para analizar las desviaciones respecto a las previsiones y preparar explicaciones para la dirección. Los principales indicadores de rendimiento son la precisión de las previsiones, el esfuerzo necesario para elaborarlas y el tiempo dedicado a investigar desviaciones significativas.

Cómo mejora la IA las decisiones de compra y la gestión de proveedores

Los departamentos de compras deben encontrar un equilibrio entre precios, fiabilidad del suministro, calidad, condiciones contractuales y riesgos. En los procesos de aprovisionamiento internacional, comparar estos factores de manera coherente puede resultar complicado. Las funcionalidades de IA de SAP para compras, especialmente las vinculadas a SAP Ariba, pueden facilitar el análisis de información sobre proveedores, los procesos de selección y la búsqueda de documentos de compra.

Mejorar la coherencia en la evaluación de proveedores

El proveedor que ofrece el precio unitario más bajo puede tener plazos de entrega más largos, mayores costes de transporte o cantidades mínimas de pedido que obliguen a incrementar el inventario. Para comparar distintas ofertas, los profesionales de compras deben analizar estas condiciones y determinar cómo afectan a la decisión final.

La oferta de Sourcing Assistant de SAP incluye funcionalidades diseñadas para preparar procesos de selección de proveedores, analizar ofertas, evaluar proveedores y apoyar las negociaciones.

Por ejemplo, un fabricante industrial español que adquiere componentes de varios proveedores europeos podría utilizar las funcionalidades de IA disponibles para organizar la información de las propuestas y detectar diferencias comerciales relevantes.

A continuación, los responsables de compras evaluarían el coste total puesto en destino, la capacidad de suministro, el cumplimiento de los plazos de entrega y las condiciones contractuales antes de tomar una decisión.

En el caso de las empresas que abastecen a las Islas Canarias, la comparación de proveedores también puede requerir tener en cuenta los costes de transporte específicos del destino, los plazos de entrega y los requisitos de fiscalidad indirecta. Canarias queda fuera del ámbito territorial de aplicación del IVA de la UE, por lo que es necesario verificar el tratamiento fiscal correspondiente en lugar de basarse únicamente en clasificaciones de proveedores generadas por IA.

El valor esperado reside en reducir el esfuerzo necesario para realizar evaluaciones de proveedores coherentes y debidamente fundamentadas. Este beneficio puede medirse mediante la duración del proceso de selección, los ahorros de compra efectivamente obtenidos, el rendimiento de los proveedores y el volumen de gasto bajo gestión.

Reducir el trabajo de revisión de contratos y gestión de compras

La gestión contractual implica localizar cláusulas, comprobar condiciones comerciales, supervisar renovaciones e investigar discrepancias entre los acuerdos contractuales y las transacciones de compra.

SAP ha incorporado funcionalidades de Joule en SAP Ariba Contracts y está desarrollando asistentes con mayores capacidades para los procesos de compras. Las funciones de IA generativa disponibles pueden ayudar a los empleados a localizar información relevante o preparar resúmenes para su posterior revisión. Los escenarios más avanzados pueden incluir la coordinación de varias actividades, dependiendo de la aplicación y de las capacidades de los agentes.

Pensemos en un responsable de categoría que debe investigar una discrepancia relacionada con las condiciones de entrega. Acceder rápidamente a las cláusulas pertinentes y a la información de compra asociada puede acortar la fase inicial de investigación. A partir del contrato y de la documentación disponible, el responsable podrá determinar la respuesta comercial adecuada.

Existen oportunidades similares en la gestión de incidencias de compras, donde los empleados deben revisar los registros de pedidos y la información de proveedores antes de aprobar medidas correctivas. Algunos KPI útiles son el tiempo de revisión de contratos, el tiempo de resolución de incidencias de compras y el porcentaje de transacciones que requieren intervención manual.

Utilizar la información de proveedores para evaluar riesgos

Los registros de rendimiento de los proveedores pueden revelar retrasos recurrentes en las entregas, problemas de calidad y otros patrones relevantes para las decisiones de compra. El análisis asistido por IA puede ayudar a los equipos de compras a identificar cambios que merecen una investigación, siempre que las aplicaciones SAP y las fuentes de información correspondientes admitan el escenario seleccionado.

En las empresas con redes internacionales de proveedores, una evaluación puede combinar registros internos de entregas y calidad con indicadores externos de riesgo. Estas fuentes pueden presentar diferencias importantes en cuanto a fiabilidad, integridad y frecuencia de actualización.

Antes de tomar decisiones que afecten a materiales críticos o contratos a largo plazo, los equipos de compras deben poder distinguir entre registros empresariales verificados, evaluaciones externas e interpretaciones generadas por IA.

Cómo conecta la IA integrada la planificación, la producción y las operaciones de la cadena de suministro

Los fabricantes y distribuidores toman decisiones interdependientes sobre demanda, inventario, capacidad productiva y entregas. Una variación de la demanda puede modificar las necesidades de compra, la programación de fábrica, la capacidad de almacenamiento y los costes de transporte.

Por tanto, los casos de uso de SAP Business AI en operaciones deben evaluarse teniendo en cuenta la relación entre los distintos procesos. Las funcionalidades relevantes abarcan SAP Integrated Business Planning (SAP IBP), SAP S/4HANA y aplicaciones SAP especializadas en fabricación, logística y gestión de activos.

Mejorar las previsiones de demanda y la planificación de inventarios

SAP IBP ofrece un ejemplo práctico de planificación operativa asistida por IA. Sus funcionalidades de Demand Sensing utilizan aprendizaje automático e información reciente sobre la demanda para ajustar las previsiones a corto plazo. Dependiendo de la configuración, los datos de entrada pueden incluir pedidos de venta, entregas y otras señales de demanda.

Un fabricante español de alimentación y bebidas que abastece a hoteles y restaurantes de las Islas Baleares podría utilizar SAP IBP para mejorar sus previsiones de demanda a corto plazo durante los picos estacionales de actividad turística.

Un proyecto piloto debería comparar la precisión de las previsiones por destino y canal de venta, además de evaluar si los equipos de compras, producción y distribución pueden ajustar los planes de reposición antes de que se produzcan roturas de stock. Una mayor precisión de las previsiones no implica necesariamente una reducción de los costes de inventario si los plazos operativos impiden realizar los ajustes a tiempo.

SAP IBP dispone de funcionalidades específicas de planificación de inventarios y suministro que pueden respaldar estas decisiones posteriores. La previsión de la demanda y la optimización del inventario deben evaluarse como actividades relacionadas, pero diferenciadas.

Entre los KPI relevantes se encuentran la precisión de las previsiones, la frecuencia de las roturas de stock, la rotación del inventario y el capital circulante inmovilizado en existencias.

Relacionar las decisiones de producción con las condiciones de planta

Los planificadores de producción necesitan información fiable sobre disponibilidad de materiales, estado de los equipos, capacidad productiva y pedidos de clientes. SAP S/4HANA da soporte a los procesos ERP de planificación y ejecución de la producción, mientras que SAP Digital Manufacturing proporciona funcionalidades de ejecución de fabricación e integración con los sistemas de planta.

En conjunto, estas aplicaciones pueden aportar información operativa para análisis y soluciones de IA diseñadas específicamente para cada necesidad. No obstante, sus funciones estándar de integración no deben considerarse automáticamente funcionalidades basadas en inteligencia artificial.

Imaginemos una fábrica que sufre interrupciones recurrentes en una línea de producción. Los registros de fabricación pueden mostrar relaciones entre el estado de los equipos, las condiciones operativas y determinadas órdenes de producción.

Una solución analítica o de IA podría ayudar a los especialistas a detectar patrones que convenga investigar. Los responsables de planta y los planificadores podrían evaluar entonces posibles cambios en las actividades de mantenimiento, la programación o la asignación de materiales.

Nuestro artículo sobre la fabricación inteligente con SAP en España analiza cómo conectar los sistemas de fabricación, los procesos productivos y las aplicaciones empresariales.

En este escenario, los resultados deben evaluarse mediante indicadores como el cumplimiento de la programación de producción, el ritmo de producción, el tiempo de inactividad no planificado y la utilización de la capacidad.

Detectar antes las incidencias en la cadena de suministro

SAP IBP incorpora alertas basadas en aprendizaje automático que ayudan a detectar situaciones inusuales en la cadena de suministro. Estas funcionalidades permiten a los planificadores investigar problemas emergentes sin depender exclusivamente de umbrales de alerta fijos.

Por ejemplo, un cambio inesperado en el inventario o en las condiciones de suministro puede hacer necesario revisar las decisiones de reposición o la distribución de existencias entre diferentes ubicaciones.

Detectar una incidencia con mayor antelación proporciona a la organización más tiempo para evaluar las posibles respuestas. Que esto permita evitar un incumplimiento del nivel de servicio o reducir costes dependerá de las alternativas disponibles.

Los indicadores de rendimiento relevantes incluyen el tiempo de detección y resolución de incidencias, el porcentaje de entregas puntuales y los costes asociados a las interrupciones del suministro.

Cómo priorizar los casos de uso de SAP AI y medir su valor empresarial

Durante una evaluación inicial, una empresa puede identificar decenas de posibles aplicaciones de SAP AI. Sin embargo, los beneficios esperados, los costes de implantación y los requisitos operativos pueden variar considerablemente.

Un proceso de evaluación coherente ayuda a los directivos a decidir qué iniciativas merecen una inversión y cuáles necesitan una preparación adicional.

Identificar el cuello de botella antes de elegir la tecnología

Supongamos que un departamento financiero incumple repetidamente el plazo de presentación de sus informes mensuales porque la conciliación entre sociedades exige varias rondas de investigación manual. El equipo debería determinar primero qué actividades consumen más tiempo.

La ausencia de referencias de transacciones, las correspondencias inconsistentes entre cuentas contables y los retrasos en las respuestas de otras sociedades pueden requerir soluciones diferentes.

La investigación asistida por IA podría ser adecuada para tareas analíticas recurrentes, mientras que las inconsistencias en las correspondencias entre cuentas podrían exigir corregir los datos o los procesos.

La evaluación debe establecer una referencia del rendimiento actual, identificar la actividad concreta que puede mejorarse y determinar cómo repercutiría esa mejora en el proceso de cierre en su conjunto.

Evaluar el valor empresarial y la preparación para la implantación

Para priorizar correctamente los casos de uso, conviene analizar tanto su valor empresarial esperado como la capacidad de la organización para materializarlo.

Esta comparación permite distinguir las oportunidades adecuadas para un proyecto piloto de aquellas que requieren mejoras sustanciales en los procesos o los datos.

Un caso de uso con un valor potencial elevado, pero un grado de preparación limitado, puede seguir justificando la inversión, siempre que el caso de negocio contemple las actividades preparatorias necesarias.

Elaborar un caso de negocio que refleje los costes reales

El modelo comercial varía según el producto SAP y la funcionalidad de IA. Antes de cerrar sus estimaciones de inversión, las empresas deben comprobar los derechos de uso aplicables, el consumo previsto y los cargos recurrentes.

Una estimación realista debe incluir las licencias, la implantación, la integración, la preparación de datos, las pruebas, la formación y las operaciones continuas.

Los beneficios esperados requieren un análisis igualmente riguroso. Ahorrar tiempo a los empleados puede aumentar la capacidad de procesamiento sin reducir inmediatamente los gastos operativos. Un ciclo de cierre más corto puede mejorar la información disponible para la dirección sin generar necesariamente un ahorro económico directo.

El caso de negocio debe explicar cómo se traducirá cada mejora prevista en un resultado financiero u operativo.

El retorno de la inversión (ROI) debe calcularse para un periodo definido mediante la siguiente fórmula:

ROI (%) = (beneficios financieros cuantificables − costes totales) / costes totales × 100

Por ejemplo, si una iniciativa de IA genera 120.000 € en beneficios financieros anuales medibles y cuesta 80.000 € implantarla y operarla durante el primer año, el ROI de ese primer año será del 50 %.

El cálculo debe distinguir entre los ahorros de costes realmente obtenidos y las mejoras de productividad que no se traducen directamente en una reducción del gasto.

Validar los resultados empresariales antes de ampliar el despliegue

Un proyecto piloto debe utilizar datos empresariales representativos y comparar los resultados con los valores de referencia acordados. Por ejemplo, una iniciativa de cuentas a cobrar podría medir los cambios en el esfuerzo necesario para asignar los cobros manualmente, la precisión del procesamiento y las tasas de incidencias. Un piloto de planificación operativa podría comparar los errores de previsión y las decisiones tomadas a partir de las previsiones revisadas.

Los equipos también deben analizar el trabajo adicional que genera la solución, incluidas las correcciones y la gestión de incidencias.

Los resultados obtenidos en una ubicación o unidad de negocio no tienen por qué reproducirse automáticamente en otras. Las diferencias en los volúmenes de transacciones, los procesos, los sistemas y la calidad de los datos deben tenerse en cuenta antes de ampliar el despliegue.

Por qué es importante preparar los datos y los procesos empresariales para la IA

La fiabilidad de los resultados de SAP Business AI depende, en parte, de la calidad, la accesibilidad y el significado de la información utilizada por cada funcionalidad. En las empresas que operan con varios sistemas, el reto suele consistir en conectar los registros sin perder el contexto empresarial necesario para interpretarlos.

Conectar los datos sin perder su significado empresarial

SAP Business Data Cloud ofrece funcionalidades para la gestión de datos empresariales, la analítica y el uso de la información conforme a políticas de gobierno de datos en entornos SAP y de terceros.

SAP Datasphere aporta capacidades de integración de datos, modelado semántico y otras funciones relacionadas dentro de la oferta más amplia de gestión de datos.

Estas tecnologías resultan especialmente relevantes cuando una iniciativa de IA necesita información procedente de varias aplicaciones.

Por ejemplo, una empresa multinacional puede necesitar combinar información financiera y operativa de distintos sistemas ERP. Definir de forma coherente las entidades empresariales, los indicadores y las relaciones entre ellos ayuda a interpretar correctamente los datos combinados.

SAP Business Data Cloud no es un componente obligatorio en todas las implantaciones de SAP Business AI. Algunas funcionalidades de IA integradas utilizan la información disponible en sus propias aplicaciones. La arquitectura adecuada debe elegirse en función de los requisitos de información e integración de cada caso de uso.

Facilitar la adopción de IA mediante los principios de Clean Core

La adopción de IA puede implicar la incorporación de nuevos servicios, integraciones, extensiones o flujos de trabajo empresariales al entorno SAP existente.

Los principios de SAP Clean Core ayudan a las organizaciones a facilitar el mantenimiento y la evolución de sus sistemas al limitar las modificaciones innecesarias en la funcionalidad ERP estándar y favorecer los mecanismos de extensión compatibles.

SAP Business Technology Platform (SAP BTP) ofrece servicios para el desarrollo de aplicaciones, la integración y las extensiones.

Para las empresas que todavía utilizan SAP ECC, determinadas iniciativas de IA también pueden influir en las decisiones de modernización a largo plazo. Nuestra guía de migración de SAP ECC a SAP S/4HANA para empresas españolas aborda los aspectos técnicos y organizativos de esta preparación.

Estandarizar los procesos sin pasar por alto los requisitos locales

La integración tecnológica, por sí sola, no resuelve las diferencias entre los procedimientos empresariales. Por ejemplo, varias plantas de fabricación pueden utilizar la misma aplicación SAP y, al mismo tiempo, aplicar clasificaciones de mantenimiento, reglas de aprobación o asignaciones de responsabilidades operativas diferentes.

Estas diferencias pueden afectar a la coherencia de los flujos de trabajo asistidos por IA, incluso cuando los datos son técnicamente accesibles. Antes de desplegar una misma solución en varias ubicaciones, las organizaciones deben determinar qué procedimientos y definiciones empresariales necesitan armonizarse.

Los estándares globales también deben permitir atender requisitos locales justificados. La información financiera, los procesos fiscales y las políticas de aprobación específicas de las empresas españolas pueden exigir controles particulares dentro de un proceso empresarial estandarizado.

Cómo ayuda LeverX a las empresas a adoptar SAP Business AI

Las organizaciones que evalúan SAP Business AI necesitan saber qué oportunidades son técnicamente viables en su entorno actual y si el retorno empresarial esperado justifica el esfuerzo de implantación.

LeverX combina su experiencia en implantación e integración de SAP con servicios de inteligencia artificial para SAP, incluidos el procesamiento inteligente de documentos, las soluciones basadas en SAP BTP y las aplicaciones empresariales con funcionalidades de IA.

Para conocer los enfoques de implantación y las opciones de desarrollo de IA a medida, descubre nuestros servicios de SAP Business AI Platform.

En un proyecto de LeverX para una empresa estadounidense de distribución y comercio minorista, los equipos financieros dependían de informes elaborados manualmente y de solicitudes frecuentes al departamento de IT para acceder a información financiera.

LeverX implantó un asistente basado en Joule, conectado a SAP S/4HANA y SAP Analytics Cloud, que permitía a los usuarios consultar información sobre beneficios, gastos y desviaciones presupuestarias mediante preguntas en lenguaje natural.

Según el caso de éxito publicado, la solución redujo en un 90 % el tiempo necesario para obtener informes financieros. También disminuyó la carga de trabajo asociada a las solicitudes de informes manuales, lo que permitió a los equipos financieros acceder más rápidamente a la información necesaria para analizar resultados y tomar decisiones.

LeverX presta apoyo a las empresas que desean ampliar la adopción de IA en los siguientes ámbitos:

• Evaluación de la preparación para la IA y de los casos de uso: Analizar los procesos existentes, las capacidades SAP, la disponibilidad de datos y los requisitos previos de implantación.
• Desarrollo del caso de negocio: Comparar oportunidades según su impacto empresarial esperado, los costes y los requisitos operativos.
• Implantación e integración de SAP AI: Configurar e integrar las funcionalidades de IA incorporadas en las aplicaciones SAP, dar soporte a las capacidades de Joule y habilitar flujos de trabajo asistidos por IA.
• Arquitectura de datos y plataformas: Abordar los requisitos de integración y gestión de datos mediante SAP BTP, SAP Business Data Cloud, SAP Datasphere y otras tecnologías relacionadas.
• Desarrollo de IA a medida: Crear extensiones y aplicaciones cuando las funcionalidades estándar no cubran determinados requisitos empresariales.
• Adopción y optimización: Preparar a los usuarios, adaptar los flujos de trabajo y evaluar los resultados de la implantación.

Para las empresas españolas, una evaluación inicial permite identificar qué oportunidades de IA pueden aprovecharse con las inversiones actuales en SAP y cuáles requieren una preparación adicional.

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