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El futuro del ERP es la Inteligencia Artificial

erp_hiLa inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático han estado sacudiendo muchas áreas de negocios, desde seguridad cibernética hasta análisis de mercado, bots y autos sin conductor.

Pero cuando se trata de funciones corporativas centrales, especialmente aquellas donde los riesgos de tomar malas decisiones son sustanciales, el uso de la inteligencia artificial todavía está en sus primeras etapas.

Tomemos, por ejemplo, a AmerisourceBergen, una compañía mayorista de drogas con sede en Conshohocken, Penn. La empresa tiene 19 mil empleados en 47 países y unos ingresos brutos de 147 mil millones de dólares al año, lo que equivale al onceavo lugar en Fortune 500.

Alexander Kugler, vicepresidente de fijación de precios de la empresa, es consciente del potencial de la inteligencia artificial para ayudar a la empresa a tomar mejores decisiones cuando establece los precios de sus productos. Si establece precios demasiado altos, los clientes se irán a otro lado; y si establece precios demasiado bajos, la empresa perderá dinero.

Antes, la empresa usaba hojas de cálculo para extraer datos de varios sistemas y determinar los costos de producción, y usaba el historial pasado y su propio conocimiento general para tratar de averiguar qué tan sensibles eran los clientes a los cambios de precios y lo que estaba haciendo la competencia. “Fue una metodología de precios arcaica que no se ha mantenido al día con las tendencias y dinámicas de la industria”, anota Kugler.

Hace 15 meses, AmerisourceBergen comenzó a moverse hacia un sistema integrado que calcula automáticamente los costos de producción, analiza los datos históricos de las transacciones y extrae datos externos, como pronósticos meteorológicos, para crear una capa fundamental para el despliegue futuro de la inteligencia artificial.

Esta anticipación de la necesidad de que la inteligencia artificial mejore la funcionalidad de ERP como parte de las transformaciones empresariales, está creciendo entre los primeros impulsores/promotores, y los proveedores de ERP están tejiendo la funcionalidad de aprendizaje automático en sus ofertas para satisfacer la futura demanda.

El futuro de ERP
La plataforma elegida por AmerisourceBergen, Vendavo, tiene funciones inteligentes incorporadas, pero hasta ahora, la compañía no las ha puesto en uso.

En cambio, la empresa está utilizando algoritmos expertos integrados, tales como alertas para cuando un precio está por debajo del costo. Estos fueron creados en base al trabajo de los científicos de datos, pero no son generados sobre la marcha por los sistemas de aprendizaje automático.

“Acabamos de lanzar el sistema en septiembre y lo estamos usando en términos de ejecutar las reglas comerciales en blanco y negro en este momento”, comenta. “Estamos gateando -y estamos por comenzar a caminar”.

Calcular si un precio se ha establecido por debajo de los costos de producción puede ser un cálculo complicado, pero no es más que uno. Una vez que hay una fórmula y los datos correctos estén disponibles, obtener un resultado es simplemente aritmético.

Pero hay otras alertas posibles, que requieren juicio en lugar de simples cálculos. Por ejemplo, una serie particular de eventos climáticos podría provocar una mayor demanda de vacunas antigripales, o que un nuevo competidor esté a punto de ingresar a un segmento de mercado en particular, lo que reducirá los precios.

“De cara al futuro, veo el valor de las alertas de riesgo empresarial”, indica Kugler. “Tenemos decenas de miles de clientes y vendemos decenas de miles de productos. Tener un proceso o marco que nos pueda alertar de posibles problemas antes de que ocurran sería fenomenal”.

Otro uso del aprendizaje automático es la automatización del flujo de trabajo
El primer paso es tener un marco en el que una persona pueda tomar una decisión que active automáticamente una serie de acciones. Luego, la próxima vez que se deba tomar una decisión, el sistema podría sugerir un curso de acciones basado en la experiencia pasada. Finalmente, una vez que haya suficiente confianza en las recomendaciones, el sistema podría actuar de manera automática, y los seres humanos solo supervisarían el proceso y enfrentarían las excepciones.

“Obtendría una toma de decisiones constante y permitiría que el equipo de fijación de precios se centrara más en el arte detrás de los precios”, señala Kugler. “Liberaría al equipo de fijación de precios para que sean capaces de enfocarse en oportunidades reales que realmente aporten valor a la organización”.

Hoy, por ejemplo, un miembro del equipo de fijación de precios podría pasar tres horas en un análisis de precios más complejo y cinco horas en las tareas más rutinarias relacionadas con la administración de precios. Con la automatización inteligente, podrían pasar solo una hora en la administración de los precios, y las otras siete horas en las actividades de valor agregado.

“Esta no es una situación en la que estoy buscando reducir el personal”, anota.

Pero todo eso es en el futuro
En este momento, AmerisourceBergen aún está en el proceso de establecer las bases, para que luego pueda descubrir cómo utilizar el aprendizaje automático para alertas de riesgos comerciales, análisis predictivos y automatización del flujo de trabajo. Aún no se han tomado decisiones, agrega Kugler.

Pero hacer mejores predicciones, establecer mejores precios e incluso reducir los costos de producción no son los únicos beneficios de tener sistemas más inteligentes.

La tecnología de inteligencia artificial también ayudará a la empresa a defenderse -y no solo contra sus competidores directos actuales.

“Somos muy conscientes de cosas como Amazon entrando en nuestro espacio”, indica. “Seríamos tontos si pensáramos que Amazon no va a aprovechar todo lo que pueda para intentar fortalecerse”.

Las empresas que no aprovechen la inteligencia artificial sufrirán, añade. “Creo que va a ver una mayor erosión de sus ganancias y, en última instancia, tendrán que diversificarse y encontrar otras fuentes de ingresos, o convertirse en candidatos para ser absorbidos”.

Preparándose para la inteligencia artificial
Al igual que AmerisourceBergen, muchas empresas aún están en el proceso de prepararse para los sistemas de ERP inteligentes que utilizan aprendizaje automático, análisis avanzado, interfaces inteligentes y automatización del flujo de trabajo.

Los productos y características de ERP basados en inteligencia artificial han llegado recientemente al mercado y las empresas están adoptando un enfoque lento y cuidadoso para su adopción, afirma Josh Sutton, director de inteligencia artificial de SapientRazorfish, con sede en Nueva York, que brinda servicios de consultoría para ayudar a las empresas a agregar capacidades de inteligencia artificial en sus sistemas de ERP.

“La inteligencia artificial es una parte muy importante de la transformación empresarial hoy”, señala, “y la tasa de transformación es más rápida que nunca”.

Sutton está viendo una gran cantidad de empresas comenzando proyectos piloto de objetivos específicos relacionados con la incorporación de inteligencia artificial al ERP, pero aún es demasiado temprano.

“Estamos al comienzo de este camino”, comenta. “Y las compañías que están teniendo más éxito son aquellas que están tomando las piezas pequeñas, en lugar de tratar de hacer una tarea innecesariamente complicada. Estas empresas tienen resultados reales y más pronto que tarde”.

Otra empresa que puede ver el potencial de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar las operaciones es Home Depot.

Hoy, la empresa cuenta con científicos de datos que analizan las ventas, las tendencias del clima y otros datos para ayudar a anticipar las necesidades de los clientes.

Piense en los huracanes, por ejemplo.

“Somos capaces de responder rápidamente y ubicar suministros de emergencia como agua, madera contrachapada y generadores en centros de distribución ubicados estratégicamente”, señala Paul Mayer, gerente de comunicaciones de Home Depot. “Definitivamente somos la sede central de los huracanes”.

Hoy, todo esto se hace con el poder del cerebro humano. Sin embargo, la empresa está evaluando y probando el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, especialmente cuando se trata de la cadena de suministro y la gestión de inventario. “Nuestro objetivo es asegurarnos de tener los productos adecuados en el momento adecuado, cuando los clientes los necesitan”, anota.

Según una encuesta publicada este mes por la compañía de análisis LevaData, el 69% de las empresas están extremadamente interesadas en cómo la inteligencia artificial puede ayudar a mejorar su cadena de suministro.

Entonces, ¿qué está demorando el paso a un ERP más inteligente? Hay varios factores en juego, incluidos los problemas culturales, el ritmo más lento de adopción de la nube para ERP en comparación con otros aspectos de los negocios, y el hecho de que la tecnología recién está surgiendo.

El problema de las personas del ERP
Según la encuesta LevaData, el 49% de los encuestados dijo que su talento interno aún no está listo para una transformación digital radical de estos procesos empresariales centrales.

Tomemos, por ejemplo, el proceso de adquisición. Las grandes empresas pueden estar lidiando con miles de productos diferentes de miles de proveedores, pero las personas a cargo generalmente siguen usando hojas de cálculo Excel y presentimientos al negociar precios, anlota Rajesh Kalidindi, fundador y CEO de LevaData.

Quieren utilizar sus años de experiencia empresarial y sus instintos, indica. Sin embargo, ahora necesitan pasar a un enfoque basado en datos. “Y la gente piensa: ‘Me quitará mi trabajo'”, añade. “‘¿Van a depender de la decisión de la máquina o la mía?'”

Según una encuesta realizada a mediados del año pasado por SAS, el desafío cultural es la mayor barrera para la adopción de la inteligencia artificial. El 49% de los encuestados dijeron que no confiaban en la tecnología.

Además de ser reacios a seguir el consejo de una máquina, los empleados también pueden ser reacios a entregar la información que la máquina necesita para tomar mejores decisiones. Cuando se trata de negociaciones de precios, la integración artificial necesita saber no solo los resultados finales, sino también qué estrategias no funcionaron.

“El desafío es obtener todos los datos, no solo bajo los cuales la gente quiere ser administrada”, indica Sutton Sapient Razorfish. “Este es un desafío de comportamiento con el que las compañías están luchando. La inteligencia artificial funciona mejor con todos los datos, no solo con los que la gente quiere compartir. Muchas veces, las personas solo colocan cosas en el sistema que se reflejan bien en ellas”.

Nubes de movimiento lento
Las implementaciones basadas en la nube y en SaaS facilitan que los proveedores de ERP implementen las últimas tecnologías e, integren feeds de datos y herramientas de análisis de socios externos.

Sin embargo, según un informe publicado a principios de este año por Panorama Consulting, el 67% de las empresas todavía usan el ERP local, mientras que solo el 33% usa la nube o usan proveedores basados en la nube.

En comparación, según IBM, el 87% de los sistemas CRM ahora funcionan en la nube.

“La mayoría de las empresas se han mantenido al día y mejorando la tecnología en la oficina, pero recién están empezando a observar sus aplicaciones administrativas”, comenta Mickey North Rizza, analista de IDC.

Las empresas que usan productos ERP o SaaS basados en la nube tienen una ventaja cuando se trata de inteligencia artificial, señala. “Desafortunadamente, muchas grandes empresas aún tienen sistemas de ERP tradicionales en las instalaciones y aún no se han trasladado a la nube. Estas grandes empresas se están perdiendo la innovación”, afirma.

Rizza espera que más empresas trasladen las operaciones a la nube para ayudar a impulsar la transformación empresarial y a hacer más cosas con el aprendizaje automático.

Proveedores de ERP implementando capacidades de inteligencia artificial
Todos los principales proveedores de ERP tienen inteligencia artificial en su hoja de ruta a corto plazo, o ya están implementando características y herramientas.

Por ejemplo, en octubre, Oracle anunció varios complementos accionados por la inteligencia artificial para sus productos de ERP basados en la nube. Pronto vendrán más productos, señala Steve Cox, vicepresidente del grupo de ERP de Oracle y de marketing de productos de EPM.

Hasta ahora, las empresas aún están comenzando la adopción, añade, aunque algunas organizaciones ya están usando inteligencia artificial en el lado analítico. “El NHS usa inteligencia artificial para detectar reclamos fraudulentos en Gran Bretaña”, anota Cox. “Ese es un buen ejemplo de un caso de uso”.

Pero la inteligencia artificial puede hacer más.

“Imagine que recibe una advertencia meteorológica que indica que una de sus fábricas no podrá realizar su cuota completa de producción en un día determinado, y se encontrará con grandes problemas con los clientes”, señala. “De esa manera, se le sugiere que hay seis soluciones posibles y se le muestran las implicaciones financieras de cada una. Cuando selecciona la que desea, ésta muestra los pasos que debe seguir, y lo más importante es que la próxima vez que suceda algo así, el sistema lo recordará”.

Ese es el futuro, anota Cox, y es por eso que espera que la inteligencia artificial sea tan transformadora para los negocios como la computación en la nube. “En mi opinión, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático cambiarán todo”, agrega.

Cox predice que el 2018 será el año en que la inteligencia artificial comenzará a ver una gran adopción en el espacio de ERP.

“Creo que el interés es enorme”, indica Paul Farrell, vicepresidente de marketing de productos de Oracle NetSuite. “Hay algunas empresas que lo están utilizando en este momento y aunque todos están interesados, están esperando las aplicaciones prácticas”.

Otro proveedor de ERP con un producto de inteligencia artificial es Infor, que anunció su robot de Coleman AI el verano pasado. Éste usa la interfaz de aprendizaje profundo y el lenguaje natural de Amazon Lex.

El producto está actualmente en versión beta y se lanzará la próxima primavera, afirma Rick Rider, director senior de productos de Infor Coleman AI.

Es un conjunto fantástico de características, señala Billy Blackerby, arquitecto de soluciones para cadenas de suministro y operaciones de comercialización en Whole Foods.

“Está trayendo la funcionalidad del nivel del consumidor a un entorno empresarial”, añade.

También se están desarrollando capacidades de análisis predictivo y de aprendizaje automático que ayudan al sistema a predecir lo que el usuario desea.

“Un caso de uso particular que me viene a la mente es uno que está en el ámbito de la planificación del surtido”, indica Blackerby. “‘Coleman, necesito un producto que pueda caber en un estante de tres pies de ancho en la categoría X, y que tenga paridad con otros productos secos que serán transportados en la temporada navideña de Y'”.

“Las grandes corporaciones quieren entrar en esto”, señala Mitchell Lee, evangelista de beneficios en Vendavo, que vende herramientas de análisis de precios a grandes empresas globales en el espacio B2B, y comenzó a ofrecer herramientas de aprendizaje automático en el 2016.

“La mayor parte de esas tienden a ser muy conservadores en cualquier iniciativa”, indica.

En particular, dudan acerca de los sistemas de inteligencia artificial de “caja negra”, en los que la razón detrás de una recomendación no está clara.

“Es importante para los líderes empresariales mirar a los inversores a los ojos y decir: ‘entiendo el proceso por el cual tomamos estas decisiones'”, indica.

Por ejemplo, Vendavo puede clasificar automáticamente a los clientes en segmentos de mercado, pero los clientes deben poder ver por qué el sistema ha creado los clústeres que creó, y por qué un cliente en particular está en un clúster y no en otro. “Es posible que sepa algo que no está en los datos, su conocimiento del negocio, su conocimiento general que no está incorporado en el sistema”, anota.

Alrededor del 10% de los clientes ya está usando la tecnología de aprendizaje automático para identificar automáticamente los segmentos del mercado, y calcular el poder de fijación de precios, señala Lee, y esas recomendaciones luego son revisadas por humanos. “Esto es supervisado a lo largo del tiempo para ver si las recomendaciones están funcionando, o si los nuevos precios no son ganar el negocio, sino ganar negocios, pero a un precio inferior”, indica.

“Pero las empresas dudan en cambiar el switch y hacerlo funcionar automáticamente”, agrega. “La gente está acostumbrada a tomar estas decisiones por sí misma y las consecuencias de un error producido por la máquina, las consecuencias de algunas de esas recomendaciones podrían ser consecuente”.

“Estamos buscando aplicar el aprendizaje automático a muchas áreas específicas de dominio en ERP”, señala Ajoy Krishnamoorthy, vicepresidente de estrategia de plataforma en Acumatica, un proveedor de ERP en la nube.

Por ejemplo, los usuarios podrán preguntar: “Alexa, pregunta a Acumatica cuántas computadoras portátiles tengo en stock”, señala.

Hay empresas que ya están probando algunas de las nuevas características, pero todavía no están en producción.

En el caso de la integración de Alexa, la compañía está a punto de lanzarla, pero las preocupaciones de seguridad continúan. Por ejemplo, no querrá que personas al azar pregunten y obtengan datos de la empresa. “Necesitamos la pieza de autenticación de voz hecha”, señala, “y la tendremos pronto”.

Otra empresa con un producto de ERP basado en la nube es VAI, que atiende principalmente a medianas empresas y comenzó a trabajar en inteligencia artificial hace aproximadamente un año.

La compañía tiene la línea de productos de inteligencia de negocios IBM Cognos integrada en sus aplicaciones, y también se está integrando con la plataforma de inteligencia artificial Watson de IBM.

“Muchos de nuestros clientes en los pilares tradicionales de la industria están analizando lo que la inteligencia artificial puede hacer por ellos”, comenta Kevin Beasley, CIO de VAI. “En el futuro, eso se va a expandir a medida que desarrollemos más y más capacidad de inteligencia artificial”.

“Recién estamos comenzando”, añade Aaron Harris, vicepresidente senior y jefe de ingeniería y tecnología en Sage Intacct. “Todo esto es bastante nuevo. Estamos construyendo la tecnología subyacente, pero aún no estamos listos para que los clientes comiencen a usar esto”.

Sage Intacct planea eliminar por completo el cierre, para que los libros corporativos estén siempre actualizados, y los problemas se detecten y aborden de inmediato, en lugar de al final del trimestre. Además, en lugar de crear informes, los usuarios simplemente harán una pregunta en lenguaje natural y la plataforma extraerá datos no solo del sistema financiero, sino de múltiples fuentes. “Estamos recibiendo mucha ilusión de los clientes”, comenta Harris.

Nintex, un proveedor que se enfoca en la automatización del flujo de trabajo, está trabajando para agregar el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para ayudar a sus clientes a alejarse de las reglas y pasar a flujos de trabajo más inteligentes y flexibles.

La tecnología está en las etapas de prueba, señala Matt Fleckenstein, CMO en Nintex, y se lanzará a principios de 2018. “Tenemos un grupo de clientes en la etapa de vista previa avanzada en este momento”, añade.

Algunas empresas, por ejemplo, tienen más de 100 mil flujos de trabajo diferentes, comenta. La inteligencia puede sugerir acciones a los empleados o incluso realizar automáticamente algunas de ellas.

“Primero, está diciendo: ‘Usted siempre tiende a aprobar contratos por debajo de una cierta cantidad de una determinada persona. ¿Quiere aprobarlos?'”, señala.

Luego, en dos o tres años, una vez que las empresas hayan ganado confianza en las recomendaciones, el sistema puede omitir el paso de recomendación y simplemente continuar y tomar la acción.

“A medida que construyo más confianza a través del tiempo, realmente veo su valor y veo que hay desventajas limitadas, le daré más poder”, indica. “No es tan diferente a tener un nuevo empleado que se une a su equipo -a medida que confía más en ellos, les da más responsabilidades”.

Aprender haciendo
Para empezar con inteligencia artificial y el aprendizaje automático, hacerlo es el mejor primer paso, señala Helio Mosquim, gerente de innovación de TI de Vale en Brasil, una de las empresas mineras más grandes del mundo.

Vale ha estado experimentando con el aprendizaje automático utilizando la plataforma Leonardo de SAP mediante la construcción de prototipos de servicios impulsados por la inteligencia artificial.

Por ejemplo, los empleados que actualmente intentan pedir piezas de repuesto, tienen que revisar los catálogos de proveedores, encontrar números de piezas y luego ingresar esos números en el sistema.

“Es un proceso complejo, con muchos errores”, indicó Mosquim en una conferencia en noviembre pasado.

La compañía consideró utilizar el reconocimiento de voz, pero resultó que no funcionaba en la práctica. “El equipo está en el área de mantenimiento donde todo es demasiado ruidoso”, señala. Así que Vale decidió optar por el reconocimiento de imágenes y utilizó las capacidades de aprendizaje automático de SAP Leonardo para aprender a identificar las partes de manera visual. “Ahora un tipo en el campo puede tomar una foto con una iPad y crear la solicitud en el campo”, comenta.

El potencial de la inteligencia artificial en ERP es increíble, señala Patrick Bakey, presidente de SAP Industries. “En los próximos años, las tareas repetitivas y aburridas que se pueden automatizar serán automatizadas, lo que aumentará la productividad y permitirá a las empresas reasignar trabajos y crear nuevos roles”, anota. “Las empresas podrán dedicar más talento para proyectos estratégicos y creativos”.

Además, será mucho más fácil para los empleados interactuar con la tecnología empresarial. “Hoy, usted está usando robots impulsados por la inteligencia artificial en su casa, tales como Alexa o Siri, para buscar restaurantes de entrega de pizza cerca, con recomendaciones, reseñas y cupones”, añade. “Brindaremos el mismo nivel de conveniencia e inteligencia a las aplicaciones empresariales”.

Maria Korolov, CIO.com – CIOPeru.pe

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