La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el panorama empresarial a una velocidad sin precedentes. SAP ha afrontado este cambio de frente, posicionándose como «la empresa de Business AI», con una importante inversión en SAP Joule. Sin embargo, para la mayoría de las organizaciones, el camino hacia una empresa moderna impulsada por la IA no está bloqueado por la falta de tecnología, sino por el estado actual de sus datos.
RESUMEN: La adopción de la inteligencia artificial está avanzando a gran velocidad, pero la principal barrera para una empresa moderna impulsada por IA no es la tecnología, sino el estado de los datos de su ERP. Los registros duplicados, las tablas Z personalizadas sobredimensionadas, el almacenamiento fragmentado y la información sensible limitan la precisión de la IA y aumentan los costes operativos (OPEX). EPI-USE Labs aborda estos desafíos con la suite Data Sync Manager (DSM), PRISM y nuestra plataforma Semantik, permitiendo disponer de datos anonimizados, de alta fidelidad y preparados para la IA, facilitar migraciones hacia un clean core y aportar el contexto semántico empresarial necesario para una IA agéntica más precisa.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el panorama empresarial a una velocidad sin precedentes.
SAP ha afrontado este cambio de frente, posicionándose como «la empresa de Business AI», con una importante inversión en SAP Joule. Sin embargo, para la mayoría de las organizaciones, el camino hacia una empresa moderna impulsada por la IA no está bloqueado por la falta de tecnología, sino por el estado actual de sus datos.
A medida que las organizaciones aceleran la adopción de la IA, el valor estratégico de los datos de ERP está cambiando radicalmente. Los datos financieros, de cadena de suministro y de recursos humanos ya no son simplemente un sistema de registro; ahora son elementos esenciales para que la IA agéntica y la automatización autónoma puedan funcionar.
Los datos estándar de ERP nunca se diseñaron para el consumo por parte de la IA. Años de registros duplicados, tablas Z personalizadas sobredimensionadas e información sensible mezclada sin una adecuada separación limitan considerablemente la precisión de los modelos de IA. La IA agéntica requiere datos de alta fidelidad y una lógica empresarial del mundo real para funcionar correctamente, lo que genera una paradoja fundamental para las empresas. La IA necesita datos enriquecidos y con contexto para tomar decisiones precisas; sin embargo, los métodos tradicionales de gestión de datos no cuentan con la agilidad necesaria para preservar dicho contexto empresarial.
En lugar de impulsar la inteligencia, sus entornos terminan convirtiéndose en un conjunto de datos desorganizado, con almacenamiento innecesario y difícil de gestionar.
Terabytes de datos fragmentados permanecen completamente sin utilizar, limitando sus iniciativas de IA y, al mismo tiempo, incrementando sus costes operativos (OPEX). Además, este crecimiento descontrolado de los datos coloca a su organización en una situación complicada. Sus equipos de TI se ven obligados a enfrentarse a un equilibrio difícil entre aplicar estrictos nuevos protocolos de privacidad de datos y ofrecer la innovación continua y los ciclos rápidos de implementación DevOps que el negocio necesita.
Aquí es donde nuestra suite Data Sync Manager™ (DSM) se vuelve fundamental. Gracias a sus componentes Object Extractor™ y Data Secure™, las organizaciones pueden crear conjuntos de datos altamente precisos estructurados en torno a objetos de negocio específicos de SAP.
Lo más importante es que esto permite extraer datos reales y precisos completamente anonimizados y sometidos a procesos de scrambling. Al entrenar sus modelos de IA con datos anonimizados que mantienen su integridad estructural original, garantiza que la IA aprenda patrones empresariales auténticos, al tiempo que cumple plenamente con las normativas globales de privacidad de datos.
Alcanzar este estado de preparación para la IA encaja perfectamente con una estrategia de clean core. La migración a SAP S/4HANA representa el reinicio definitivo. Es el momento ideal para abordar la contaminación de los datos en lugar de trasladar ineficiencias heredadas a un entorno moderno en la nube.
Muchos defenderán un enfoque Greenfield como la única opción para lograrlo; sin embargo, un enfoque Greenfield es costoso y altamente disruptivo.
Para cerrar esta brecha, nuestra solución PRISM ofrece una vía estratégica hacia un clean core. Mediante el uso de la metodología Selective Data Transition (SDT), PRISM permite realizar una migración más eficiente, excluyendo datos históricos innecesarios y deuda técnica, y permitiendo a las organizaciones llevar a cabo una limpieza esencial de los datos durante el proceso.
Aunque contar con datos limpios y seguros es el primer paso, la IA también necesita comprender qué significan realmente esos datos. Estamos en una posición única para resolver este desafío. Nuestra suite DSM utiliza su propio modelo semántico integrado para añadir un contexto empresarial relevante a sus datos sin procesar. Esta base semántica es precisamente la capa que permite a la IA agéntica obtener el máximo valor y generar información precisa.
Ahora estamos evolucionando más de 42 años de experiencia en datos SAP y descifrando la complejidad de SAP para crear una plataforma de datos nativa para la IA. Recientemente hemos lanzado nuestra plataforma Semantik, que traducirá sistemas empresariales fragmentados a un lenguaje de negocio unificado para impulsar su transformación basada en IA.
En última instancia, el factor diferencial en la era de la IA no será la versión del sistema que utilice. Será la calidad, la limpieza y la preparación semántica de los datos que proporcione a la IA.