La evolución de la inteligencia en los sistemas ERP: de datos estáticos a agentes autónomos

(Introducción a la serie de 5 partes)

Nos encontramos al borde del mayor cambio en la historia de los sistemas ERP desde la migración de las pantallas verdes (interfaces basadas en caracteres) a las interfaces gráficas de Windows en la década de 1990.

Ese cambio modificó nuestra perspectiva del sistema. Este cambio modifica quién realiza el trabajo.

Pero ahora mismo, el mercado está saturado de información. Si le preguntas a cinco expertos diferentes qué significa la IA en los sistemas ERP, obtendrás cinco respuestas distintas.
"¿Es ChatGPT integrado en mi almacén?" "¿Es un chatbot que responde a las solicitudes de soporte?" "¿Es un robot que compra materiales automáticamente cuando el stock es bajo?"

La confusión es grande y, sobre todo, la exageración es peligrosa. Los CIO y los directores de la cadena de suministro están bajo una enorme presión para adoptar la IA, pero a menudo carecen de una hoja de ruta técnica clara para lograrlo.

Les están vendiendo el sueño de una empresa autónoma mientras se encuentran con una base de datos llena de duplicados y procesos heredados desconectados.

La prueba de realidad

En el de Infor LN CloudSuite , la hoja de ruta es muy clara, pero requiere una evolución rigurosa de la tecnología, los datos y, lo que es más importante, la mentalidad.

No puedes pasar directamente a los agentes autónomos si tus datos maestros están incompletos. No puedes confiar en una IA para ejecutar transacciones financieras si no entiendes la diferencia fundamental entre un generativo (que escribe correos electrónicos) y un predictivo (que pronostica la demanda).

Debemos dejar de tratar la IA como una varita mágica y empezar a tratarla como una disciplina de ingeniería.

Hoja de ruta de la serie

En los próximos cinco episodios, publicaré una serie de análisis en profundidad titulada: La evolución de la inteligencia ERP.
Dejaremos de lado la jerga de marketing y nos centraremos en la realidad técnica de la empresa inteligente. Diseccionaremos la arquitectura de Infor, expondremos los riesgos y definiremos los nuevos roles humanos necesarios para sobrevivir.

Esta es la hoja de ruta que recorreremos juntos:

Parte 1: IA vs. GenAI vs. IA con agentes: descifrando el panorama de la información

Antes de construir, debemos definir. Una de las principales razones por las que fracasan los proyectos de IA es la falta de comprensión del conjunto de herramientas. La arquitectura de Infor es una trinidad de tecnologías distintas. En este primer episodio, descifraremos las diferencias específicas entre:

Infor AI (Aprendizaje Automático): el genio de las matemáticas que predice el futuro basándose en la historia.
GenAI (LLMs): el asistente creativo que comprende el lenguaje y el contexto.
IA agente: el trabajador autónomo capaz de ejecutar tareas de múltiples pasos. Analizaremos por qué combinarlas es una receta para el fracaso y cómo aplicarlas a los problemas de tu negocio.