SAP comparte cinco puntos clave para implementar IA en las empresas

Cada vez más empresas adoptan herramientas de IA en sus operaciones. Según SAP Concur, el 57% de los departamentos financieros ya las emplea para automatizar procesos.

Christopher Juneau, vicepresidente senior y jefe de mercado de SAP Concur. Foto: SAP. Portal ERP LATAM.

Con el posicionamiento de la Inteligencia Artificial (IA) como una herramienta clave en la optimización de los procesos empresariales, los líderes se enfrentan al desafío de una implementación efectiva de esta tecnología.

No tener un plan de implementación que integre a los diferentes departamentos de sus compañías puede provocar pérdida de esfuerzos, pérdida de recursos y lentitud en el retorno de la inversión. Por su parte, aquellas empresas que logran adaptar soluciones de IA a sus procesos productivos reportan resultados beneficiosos e intención de desarrollar nuevas o mejoradas líneas de negocio.

“ Casi todos los líderes financieros reportan procesos exitosos de uso de IA, incluso en la toma de decisiones y en la reducción de costos y riesgos ”, informó Christopher Juneau, vicepresidente senior y jefe de mercadeo de SAP Concur, en el informe CFO Insights: Acciones estratégicas para el crecimiento.

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Además, este mismo informe expone cuáles son los 5 puntos a tener en cuenta para lograr una implementación exitosa de la IA en las empresas.

1. Trazar la ruta a seguir

La implementación de IA no puede tener éxito si no se planifica con detención. Es determinante que los responsables de la toma de decisiones tecnológicas de la empresa conozcan las necesidades del negocio, consideren los objetivos generales de la organización y las perspectivas para elegir la herramienta más adecuada.

En la hoja de ruta es recomendable tener indicadores de cumplimiento que contemplen el panorama general de la implementación, los beneficios alcanzados, los puntos a mejorar y los riesgos de seguridad.

2. Seguir la ruta trazada

Es fundamental que la empresa siga el proceso de implementación planificado para garantizar que los empleados puedan adaptarse. Un enfoque gradual puede aliviar algunos problemas iniciales.

Algunas empresas podrían empezar por probar una solución de IA confiable antes de lanzar un programa de adopción a nivel de toda la organización.

3. Los datos, seguros ya la mano

“Otras áreas donde los directores financieros informan de una automatización significativa mediante IA este año incluyen la creación de nuevos modelos de precios, que aumentaron del 5 % al 22 %, y la monitorización del fraude, que se incrementó del 28 % al 45 %” informa el reporte de SAP.

Para obtener resultados como estos, los datos de su empresa deben ser accesibles y libres para usar. Hay que evitar los silos que ocultan la comunicación de los datos y que obstaculizan la correcta sistematización.

Además, es importante definir una estrategia integral que aborde cómo la empresa centralizará los datos en un único data lake o almacén de datos, lo que facilitará la ejecución de modelos de IA y la generación de nuevos conocimientos.

4. Un camino de colaboración

El liderazgo de la implementación debe abordar las formas de comunicación con el equipo de colaboradores a todos los niveles. Según una encuesta de Deloitte , el 28% de los encuestados está preocupado por la amenaza de que la tecnología se apodere de sus puestos de trabajo.

Con un mensaje enfocado en las capacidades del equipo de colaboradores se puede lograr el uso de la IA como una herramienta y no como una amenaza.

5. Estrategia total

Si bien la implementación de agentes inteligentes puede realizarse por fases, es importante que el proceso sea transversal a todas las áreas. 

Este proceso tendrá un impacto profundo en el negocio y debe complementar los objetivos e iniciativas más amplias. Los tomadores de decisiones deben trabajar en conjunto con los equipos de finanzas, ventas y operaciones, entre otros, para establecer un esquema de colaboración interdepartamental.

Reuniendo lo que se indica en estos pasos clave, las empresas deben considerar que la implementación de la IA en sus procesos no es el final del camino, apenas es la adecuación de nuevas herramientas en los procesos productivos.

Las compañías deben incluir mecanismos de evaluación y planificación de nuevos objetivos para que no diluya sus esfuerzos en Múltiples pilotos y para que tenga un índice de retorno apropiado a sus inversiones.