La IA generativa ya no es un “extra”: es una pieza nativa del sistema

Durante el evento SAPPHIRE celebrado recientemente en Madrid, se ha puesto de manifiesto esta tendencia: la IA generativa ya no se plantea como una capa externa, sino como una pieza nativa del sistema, capaz de actuar como experto funcional en áreas como finanzas, compras o recursos humanos. Esta aproximación permite que cada usuario interactúe con un agente que no solo entiende su necesidad, sino que también mejora el proceso con cada interacción.

La (necesaria) transformación tecnológica y organizativa

La adopción de este tipo de soluciones requiere una transformación tecnológica y organizativa. Por un lado, es necesario repensar la arquitectura de sistemas para permitir una orquestación fluida entre datos, procesos y agentes. Por otro, se requiere una redefinición de roles y competencias, donde el conocimiento funcional se convierte en un activo clave para entrenar y adaptar estos agentes a las necesidades reales del negocio.

En este sentido, la tendencia hacia soluciones verticalizadas —por dominio funcional o sector— está ganando tracción. Así, en lugar de plataformas monolíticas, se observa una preferencia por suites modulares que permiten consumir capacidades específicas de forma escalable y transparente. Esta modularidad facilita la adopción progresiva de agentes especializados, alineados con los objetivos de cada área.

Más allá del entusiasmo inicial, la verdadera transformación vendrá de la capacidad de estas soluciones para generar impacto tangible: reducción de tiempos operativos, mejora en la toma de decisiones y liberación de talento para tareas de mayor valor añadido. La IA generativa, aplicada con criterio y foco en el proceso, puede convertirse en un catalizador real de productividad.

SAP: un caso práctico

Un buen ejemplo de ello es el del gigante tecnológico europeo SAP, que se ha subido al carro de los agentes de IA en plena batalla entre los que pensaban que todo iba a ser gobernado por los dueños del dato y aquellos que siempre han defendido un prisma mucho más tecnológico (casi valorándose en términos de capacidad de cómputo). Su propuesta es clara: devolver la atención a lo que realmente importa, los procesos.

Consciente de cuál es su posición en el mercado y, por ende, su presencia en las operaciones del día a día, ve la IA como el motor que debe mejorar los procesos desde dentro. Así, en lugar de analizar información de un data lake o interactuar desde la lejanía, ha buscado dónde debe introducir estos agentes (especializados en áreas concretas del negocio) para que iteren directamente con el proceso.

Cambia así drásticamente el paradigma de aplicación de la IA (invirtiendo el modelo habitual de soluciones on-top a las existentes) y la estrategia de agregación/estructuración como ingesta del dato que muchas compañías estaban siguiendo. Cada usuario, progresivamente (a medida que se van liberando y solo si su CIO ha hecho los deberes con el concepto de “clean core”), va a tener a su disposición a un experto tesorero, de compras o, por qué no decirlo, un experimentado financiero 24×7, cuando lo necesite, como lo necesite.

Este no solamente va a entender la necesidad dentro del ERP, también va a mejorar el proceso con cada iteración y, por supuesto, con toda la contextualización que le permite el acceso natural a los datos y la posibilidad de nutrir los mismos.

Este enfoque de SAP no es improvisado en su fase final de transformación hacia una compañía de SaaS (Software as a Service). El foco en los procesos ha llevado a SAP ha rediseñar el go to market de la solución, modificando su clásico modelo de licenciamiento/suscripción para orientarlo a esa verticalización.

Es muy probable que ahora sí que estemos frente a una transformación, aunque ya se ha desgastado tanto este término que a muchos les pillará el lobo.