a16z: El software empresarial más complejo y la mayor oportunidad en el ámbito de la IA

Título original: Por qué el mundo sigue funcionando con SAP
Autor original: Eric y Seema Amble, a16z
Traducción: Peggy, BlockBeats

Nota del editor: Aunque los debates sobre la inteligencia artificial siguen centrados en los nuevos productos y capacidades, en el ámbito del software empresarial se está produciendo silenciosamente un cambio más profundo. El objetivo de este artículo no es analizar cómo la IA dará lugar a numerosas aplicaciones nuevas, sino cómo está entrando en un ámbito más profundo, aunque menos llamativo: los sistemas centrales de las empresas, representados por SAP, Salesforce y ServiceNow.

En pocas palabras, estos tres tipos de sistemas se corresponden con diferentes aspectos de las operaciones de la empresa:

· SAP se encarga de la gestión de los recursos fundamentales, como las finanzas, el inventario y la producción, y actúa como el «libro mayor» de la empresa;

· Salesforce gestiona los procesos de atención al cliente y de ventas, determinando cómo genera ingresos la empresa;

· ServiceNow da soporte a los procesos internos y a los sistemas operativos, lo que permite que las organizaciones funcionen sin contratiempos. En conjunto, conforman la infraestructura de las operaciones diarias de la empresa.

Por un lado, estos sistemas son de vital importancia, pero, por otro, suelen ser difíciles de usar, complejos y engorrosos. Las empresas han añadido una gran cantidad de personalizaciones y procesos a estos sistemas, convirtiéndolos tanto en la memoria de la organización como, poco a poco, en una carga técnica difícil de migrar. Cuanto más crucial es el sistema, más difícil resulta cambiarlo.

Aquí es donde surge la oportunidad para la IA.

En lugar de sustituir estos sistemas, una opción más realista consiste en crear una nueva capa de sistemas operativos sobre ellos, lo que permite reducir los costes de migración en la fase de implementación, simplificar las operaciones mediante el copilotaje y la autonomía en la fase de uso, y sustituir las personalizaciones complejas por aplicaciones ligeras en la fase de ampliación. Por lo tanto, el verdadero cambio no radica en si se sustituye el sistema en sí, sino en cómo se está redefiniendo la interacción entre las personas y el sistema. La IA no sustituirá a SAP, Salesforce ni ServiceNow, pero podría hacer que, poco a poco, pasen a ser «invisibles». Y las nuevas plataformas redefinirán el verdadero límite del valor del software empresarial en esta capa de interfaz invisible.

El siguiente es el texto original:

A medida que avanza la inteligencia artificial, la atención de las empresas emergentes y sus clientes se ha centrado principalmente en las nuevas capacidades y en los productos que estas permiten crear. Por ejemplo, diversos asistentes de voz de última generación, herramientas de automatización de flujos de trabajo y plataformas para aplicaciones de generación de texto.

De hecho, estas tendencias ya se han puesto de manifiesto y seguirán dando lugar a muchas empresas prometedoras (en algunas de ellas también hemos invertido). Pero donde la IA podría tener un impacto realmente más profundo no es en estos ámbitos aparentemente atractivos, sino en una dirección menos llamativa pero más valiosa: ayudar a las organizaciones a sacar mayor partido a la gran cantidad de software con el que ya cuentan.

Esta es una pregunta que puede parecer un poco ofensiva, pero una vez que pases una semana en una empresa de la lista Fortune 500, comprenderás su sentido práctico: ¿Por qué la gente sigue utilizando SAP (junto con ServiceNow y Salesforce) a día de hoy?

La respuesta breve es: SAP y otros sistemas de gran escala albergan los datos críticos necesarios para el funcionamiento de las empresas. Y lo que es más importante, las empresas han adaptado en gran medida estos sistemas, incorporándoles procesos complejos y asignaciones de funciones, muchos de los cuales ni siquiera están documentados de forma explícita. La migración desde estos sistemas suele ser costosa, larga y complicada, y normalmente requiere un amplio equipo de consultoría, lleva años y cuesta miles de millones de dólares. Por ejemplo, la migración de SAP ECC a SAP S/4HANA podría costar 700 millones de dólares, llevar tres años y requerir un equipo de 50 personas de Accenture. E incluso una vez finalizada la migración, este software se suele utilizar principalmente para generar informes estáticos, con poca flexibilidad para su manipulación.

Sin embargo, esta situación está cambiando.

La inteligencia artificial está abriendo un nuevo abanico de posibilidades, lo que permite a las empresas actualizar, personalizar y sustituir estos sistemas y, lo que es más importante, acceder a los datos almacenados en ellos y utilizarlos de forma más eficiente.

En última instancia, es posible que el objetivo de la IA no sea sustituir a SAP, ServiceNow o Salesforce, sino hacer que sean más programables y fáciles de usar. Las verdaderas ganadoras serán aquellas plataformas que puedan hacer dos cosas: en primer lugar, aprovechar el presupuesto destinado a la transformación digital de la empresa para reducir el riesgo de forma cuantificable y acortar los ciclos; en segundo lugar, integrarse gradualmente en las operaciones diarias, convirtiéndose en el centro neurálgico del trabajo y sustituyendo las interfaces tradicionales, pesadas y poco intuitivas, por operaciones modulares y controlables y aplicaciones ligeras asistidas por IA.

En otras palabras, el sistema de registro en sí no desaparecerá; lo que se transformará será la capa superior de interfaces de interacción, capacidades de automatización y capas de extensión, lo que marcará la próxima frontera de la competencia en el ámbito del software.

SAP es difícil de usar, pero no podemos prescindir de él

Para contextualizar esta pregunta, veamos primero brevemente qué es SAP y para qué sirve. A primera vista, sistemas como estos son difíciles de manejar, operativamente complejos y costosos de modificar, lo que hace que trabajar con ellos resulte bastante engorroso; sin embargo, al mismo tiempo, siguen siendo el pilar fundamental del funcionamiento de las grandes organizaciones internacionales. Imagínate cómo sería utilizar SAP a diario.

Pero es precisamente en esa idea de lo inexplicable donde reside la oportunidad.

Una respuesta incómoda, pero más sincera, es que, bajo esas interfaces poco intuitivas y esas interminables configuraciones, estos sistemas son en realidad extremadamente potentes. Albergan el modelo de datos central de una empresa, definen mecanismos de permisos y control para garantizar el cumplimiento normativo, incorporan funciones de flujo de trabajo para facilitar la escalabilidad operativa y conectan relaciones integradas con decenas o incluso cientos de procesos posteriores. No se trata de aplicaciones en el sentido que se le da a Internet de consumo, sino más bien de memorias organizativas plasmadas en forma de tablas de datos, sistemas de roles, procesos de aprobación, lógica contable y gestión de excepciones.

Sustituir esos sistemas no solo es caro, sino también muy arriesgado. Cuanto más invierte una empresa —por ejemplo, en campos personalizados, procesos, reglas de fijación de precios y lógica de generación de informes—, más se convierte este sistema en una especie de foso formado por los costes de cambio, e incluso en parte de una ventaja competitiva. Por eso la escalabilidad es tan importante: cada empresa es única y los cambios son constantes, como los nuevos requisitos normativos, los nuevos productos o las nuevas estructuras organizativas. Estas plataformas pueden perdurar a largo plazo precisamente porque pueden modificarse continuamente para adaptarse a la realidad.

Sin embargo, el problema radica en que la misma escalabilidad que las hace potentes también las hace frágiles. Cada personalización es un posible campo minado para futuras actualizaciones; cada flujo de trabajo se convierte en un laberinto complejo; cada interfaz supone una carga constante para el usuario.

Esta fragilidad es casi omnipresente. Aunque los sistemas CRM se han generalizado, la satisfacción de los usuarios siempre ha sido desigual; el alto grado de personalización de los sistemas ERP suele ir acompañado casi siempre de retrasos en los proyectos y sobrecostes. Los empleados se ven desbordados por flujos de trabajo fragmentados y tienen que cambiar de una aplicación a otra unas 1200 veces al día, lo que equivale a una pérdida de tiempo de unas 4 horas a la semana; el 47 % de los trabajadores digitales tiene dificultades para encontrar la información que necesita para realizar su trabajo. Los proyectos de transformación digital a gran escala también suelen fracasar; según las estimaciones, alrededor del 70 % no logra alcanzar los objetivos fijados. El gasto que generan estas fricciones es enorme, ya que solo el mercado de la implementación de software y la integración de sistemas alcanzará un volumen de unos 380 000 millones de dólares en 2023.

Es precisamente en estos procesos y puntos débiles donde la IA ha brindado la oportunidad de transformar la forma en que se implementa y utiliza el software. Una forma sencilla de entender esta oportunidad es analizar el ciclo de vida del software empresarial: primero está la implementación o la migración, luego el uso diario y, por último, la mejora continua en respuesta a los cambios del negocio. En cada etapa, la tarea fundamental consiste en traducir las intenciones humanas, a menudo caóticas, en operaciones correctas, ejecutables y auditables que queden registradas en el sistema.

A continuación, podemos analizar por separado cómo la IA mejora el uso de los sistemas de software tradicionales en cada etapa.

Fase de implementación

Empecemos por la fase de implementación, que es la que presenta mayor riesgo, la más sensible en cuanto al presupuesto y, sin embargo, la que ofrece mayores beneficios. En concreto, se trata de transformar la información de investigación dispersa —como reuniones, documentos y órdenes de trabajo— en requisitos estructurados, y de generar automáticamente el flujo de trabajo de implementación necesario, incluyendo la asignación de procesos y campos, la configuración y el código, los guiones de prueba, los planes de conmutación, los manuales de migración y la limpieza y validación de datos previas al lanzamiento. Este proceso es extremadamente complejo y propenso a errores. El gigante alemán del comercio minorista Lidl abandonó en su día su proyecto de transformación de SAP tras invertir 500 millones de dólares.

En esta fase, un grupo de empresas está desarrollando herramientas para facilitar la migración y la implementación, como diversos sistemas de copiloto, herramientas de gestión de proyectos y otras. He aquí algunos ejemplos típicos:

· Axiamatic ofrece una capa de protección basada en IA para sistemas ERP, que crea un gráfico de conocimiento del proyecto para señalar posibles problemas en los requisitos y la gestión de cambios en Slack o Teams, lo que reduce los riesgos y acelera el avance de los proyectos de S/4HANA. Se ha integrado con SAP Build y se ha incorporado a los procesos de consultoría de KPMG, EY, IBM y otras empresas.

· Conduct es una herramienta auxiliar para la correspondencia de códigos y procesos que permite generar una capa semántica y documentación técnica durante el proceso de migración de ECC a S/4. Ofrece preguntas y respuestas para tablas personalizadas y API con el fin de acelerar la adopción interna.

· Auctor ofrece a los integradores de sistemas y a los equipos de servicios profesionales la capacidad de implementar soluciones basadas en agentes. Puede convertir automáticamente el proceso de análisis en requisitos estructurados y, además, servir como registro del sistema para gestionar el pliego de condiciones, los documentos de diseño, las historias de usuario, la configuración y los planes de pruebas.

· Supersonik se centra en la habilitación de productos, proporcionando agentes visuales y de voz para la formación contextual, lo que reduce la necesidad de ingenieros de soluciones y facilita la implementación y la expansión impulsadas por los canales de distribución y los clientes.

· Tessera desarrolla capacidades de integración de sistemas basadas en IA para conectarse directamente con el sistema ERP existente de una empresa, evaluar el estado de su implementación, identificar y resolver automáticamente los problemas que surjan durante el proceso de migración, y llevar a cabo una gestión integral de la transformación.

El valor de estas empresas radica en que permiten que la transformación sea más rápida, más económica y más fácil de gestionar. Esto se refleja concretamente en varios aspectos: la detección temprana de problemas en las fases de definición de requisitos y gestión de cambios para evitar que se agraven más adelante; la reducción del ciclo temporal, ya que incluso un mes de retraso puede suponer costes de millones de dólares; la transformación de datos dispersos del proyecto en conocimiento estructurado para que los equipos internos puedan hacerse cargo más rápidamente; y la reducción de la dependencia de grandes equipos de integración de sistemas mediante la automatización de la correspondencia de datos, la generación de documentos, las pruebas y la formación.

Creemos que todavía hay espacio para más empresas emergentes en este ámbito, especialmente aquellas que colaboran con socios ya existentes en lugar de ofrecer herramientas competitivas. Entre las instrucciones específicas se incluyen:

· Agentes de implementación vinculados a los resultados y riesgos del proyecto, utilizados, por ejemplo, para el seguimiento de requisitos, la comparación de configuraciones, la simulación de conmutadores, la generación de código y la detección de variaciones;

· Herramientas de documentación semántica para garantizar que los conocimientos se mantengan actualizados y sean fácilmente accesibles;

· Agentes de capacitación para convertir la formación y la promoción de canales en capacidades sistematizadas y reutilizables.

Dado que las startups son capaces de aliviar realmente la carga de las empresas, pueden fijar sus precios en función del coste de oportunidad que ahorran a estas y acceder directamente a los presupuestos destinados a la transformación que los directores de sistemas de información (CIO) y los directores financieros (CFO) ya han asignado, desplazando al mismo tiempo a esos proyectos de integración de sistemas tan inflados.

Uso y mantenimiento

A continuación, una vez que el sistema de software está totalmente implantado, comienza el verdadero reto. El uso diario implica tener que navegar constantemente por las interfaces complejas y caóticas de estos sistemas. El trabajo diario suele abarcar decenas de interfaces, y la rotación de personal borra continuamente la experiencia acumulada, mientras que un gran número de procesos periféricos nunca reciben un buen soporte técnico a nivel de producto. Los usuarios tienen que dedicar tiempo a buscar campos, sincronizar manualmente los datos entre distintos sistemas o pedir constantemente al equipo de operaciones cosas como «¿podrías generarme este informe?». El resultado son ciclos de proceso más lentos, errores frecuentes y gastos continuos en formación.

En este caso, la oportunidad que ofrece la IA reside en crear una capa más intuitiva y potente sobre estos sistemas heredados.

Este tipo de empresas tienen como objetivo ayudar a los equipos a sacar más partido a los sistemas existentes. En la práctica, suele tratarse de un asistente que aparece en Slack o en la barra lateral del navegador, capaz de responder a preguntas como dónde encontrar determinados datos o cómo realizar una operación concreta mediante la búsqueda semántica, así como de llevar a cabo acciones seguras si se dispone de API, como crear órdenes de trabajo, introducir asientos contables, actualizar las condiciones de los proveedores y mucho más. Estas herramientas también pueden conectar varios sistemas para crear flujos de trabajo integrados entre aplicaciones, como extraer las órdenes de compra del último trimestre de SAP, verificar las condiciones contractuales en Coupa, redactar explicaciones de las desviaciones en ServiceNow e incorporar aprobaciones manuales, registros de auditoría y controles de permisos detallados a lo largo del proceso. Los productos de calidad también registran el uso, el ahorro de tiempo, los índices de error y otros indicadores.

Sin embargo, la realidad es que una parte importante del trabajo crítico dentro de las empresas no se expone a través de API estandarizadas, sino que se encuentra en diversas interfaces, como clientes heredados, entornos de escritorio virtual y backends de administración mal documentados. Por lo tanto, los agentes modernos controlados por ordenador se han convertido en un complemento esencial para los copilotos basados en API. Amplían el alcance de la automatización a ese último 30 % o 40 % de los procesos a los que no se puede acceder a través de interfaces.

Su principal fortaleza no consiste simplemente en pulsar botones, sino en su capacidad para actuar con solidez en un entorno caótico. Estos agentes deben comprender las estructuras de interfaz, localizar elementos estables, reanudar la ejecución en ventanas emergentes o cambios de diseño, y registrar el progreso en puntos clave para garantizar una recuperación segura tras las interrupciones. Cuando estas capacidades se combinan con mecanismos de verificación (como comprobaciones de diferencias, conciliaciones y pruebas en entornos de prueba) y controles empresariales (inicio de sesión único, gestión de claves, principio del privilegio mínimo y registros de auditoría), pueden transformar tareas que antes dependían de la intervención manual en procesos automatizados, controlables y repetibles, como la clasificación de órdenes de trabajo, los pasos de cierre de período, las actualizaciones de clientes y los ajustes de precios, incluso en componentes de SAP, ServiceNow, Salesforce que no se diseñaron originalmente para la automatización.

Esto se puede entender de la siguiente manera: Las API aumentan la eficiencia de los procesos estándar, mientras que la potencia informática permite automatizar incluso los procesos menos habituales.

Empresas como Factor Labs y Sola ya han implementado este tipo de agentes en entornos de producción, sustituyendo los gastos tradicionales en externalización de procesos empresariales y ayudando a las grandes organizaciones a lograr una automatización de tareas escalable.

Capa de expansión

Por último, aunque se logre que SAP, ServiceNow y Salesforce sean más fáciles de usar, la propia empresa está en constante evolución, lo que significa que los registros del sistema también deben evolucionar. Los nuevos productos, las nuevas políticas, las nuevas fusiones y adquisiciones, los nuevos requisitos normativos y un gran número de procesos de baja prioridad que nunca justifican el desarrollo de un módulo central independiente impulsan continuamente al software a adaptarse a la realidad del negocio. En el pasado, los equipos solían tener solo dos opciones: o bien personalizar el sistema en profundidad y asumir el riesgo de que resultara frágil, o bien desarrollar aplicaciones independientes y dispersas, pero enfrentándose entonces a dificultades de integración, gestión y mantenimiento.

La IA ofrece una tercera vía: crear experiencias de aplicación pequeñas y manejables sobre el sistema central a un ritmo más rápido sin alterarlo.

La creación de nuevas herramientas y capacidades de automatización sobre la base de los sistemas tradicionales puede considerarse como la incorporación de una capa de experiencia más «intuitiva» sobre un conjunto de programas que no resultan especialmente fáciles de usar. El esquema básico consiste en crear primero un plano unificado de datos y acciones: leer los datos de los registros del sistema a través de API y eventos (complementados con un rastreo seguro de interfaces cuando sea necesario), estandarizarlos en un modelo semántico de objetos de negocio —como pedidos, proveedores, órdenes de trabajo, etc.— y, a continuación, proporcionar un conjunto de interfaces operativas con control de permisos, mecanismos de aprobación y capacidades de auditoría basadas en dicho modelo.

De este modo, los equipos pueden crear rápidamente aplicaciones diseñadas para situaciones concretas, que son más modernas y se ajustan mejor a las necesidades reales. Por ejemplo, en lugar de que el personal de compras tenga que seguir decenas de pasos en SAP para dar de alta a un proveedor, se ofrece una única aplicación sencilla de alta de proveedores que permite recopilar datos, realizar comprobaciones de validación, tramitar las aprobaciones y, por último, transferir los datos a SAP. Del mismo modo, en lugar de que los equipos de operaciones de ingresos tengan que cambiar entre varias interfaces de Salesforce para modificar las condiciones de renovación, se ofrece un editor de alta velocidad similar a una hoja de cálculo que permite realizar modificaciones por lotes, validar el cumplimiento normativo, previsualizar las repercusiones y, finalmente, enviar los cambios con un registro de auditoría completo. O bien, en lugar de crear continuamente nuevos sistemas de portal, se ofrece un punto de acceso operativo unificado para que los equipos de primera línea puedan realizar operaciones cotidianas de alta frecuencia en todos los sistemas, como gestionar devoluciones, ampliar límites de crédito, crear tickets de incidencias secundarias, contabilizar gastos, etc., sin necesidad de cambiar constantemente de una página a otra.

Estas capas de extensión también pueden servir de puente entre los flujos de trabajo y las capacidades de automatización de distintos sistemas, algo que resulta difícil de priorizar para un único proveedor. Por ejemplo, mediante la automatización basada en eventos: cuando se contabiliza una factura y la discrepancia supera el 3 %, generar automáticamente una explicación y enviarla para su aprobación; o cuando se reabre una orden de trabajo dos veces, crear automáticamente un ticket, asignar un responsable, actualizar el estado del cliente e introducir una revisión humana en los puntos clave.

Con el tiempo, las prácticas más valiosas se consolidarán gradualmente en módulos de procesos reutilizables, como los relacionados con el ciclo «de la cotización al cobro», la incorporación de proveedores, la liquidación de fin de año, etc. Estos módulos no solo definen lo que hay que hacer, sino, lo que es más importante, cómo llevar a cabo estas operaciones de forma segura y conforme a la normativa en un entorno empresarial específico.

Productos como Cell, lanzado por General Magic, hacen realidad la capacidad básica para crear flujos de trabajo personalizados de este tipo: puedes cargar una especificación OpenAPI para convertir cada interfaz en una operación ejecutable; a continuación, mediante un sencillo script integrado en la barra de comandos nativa, puedes ejecutar directamente llamadas a la API reales, con el respaldo de capacidades analíticas, una arquitectura multitenencia, controles de seguridad y mecanismos de gestión de permisos. Por lo tanto, el enfoque del trabajo pasa de reconstruir un conjunto de interfaces a combinar las operaciones y estrategias adecuadas en sistemas existentes y fiables.

¿Cómo será el desenlace?

Nuestra opinión es que estos sistemas tradicionales seguirán existiendo en su mayor parte, pero ya no serán la interfaz principal en la que se desarrolle el trabajo. Los sistemas ERP, CRM, ITSM y otros están profundamente integrados en las empresas y no pueden sustituirse al mismo ritmo que el software habitual; evolucionarán lentamente y seguirán existiendo como sistemas de registro. Lo que realmente cambiará son los sistemas de interacción con el usuario que se han desarrollado a partir de ellos: La IA se convertirá en el punto de partida habitual para comprender cómo funcionan los sistemas, coordinar los flujos de trabajo entre ellos y crear aplicaciones modernas y ligeras que prescindan de las interfaces tradicionales. En otras palabras, la capa que antes servía de puente se convertirá en la verdadera autopista.

En este paradigma, el software capaz de tener éxito a largo plazo ya no se parecerá a los chatbots, sino que se asemejará más a un sistema operativo: un plano unificado de datos y acciones basado en un modelo semántico de objetos de negocio y dotado de sólidos mecanismos de seguridad y gobernanza que permitan un funcionamiento fiable de la IA en un entorno de producción. Los usuarios finales no tienen que aprender qué interfaz, campo o código de transacción específicos deben utilizar, ni volver a aprenderlo una y otra vez cada vez que se producen cambios en la interfaz o en los procesos; basta con describir el resultado que desean obtener y el sistema les ayudará a conseguirlo. Durante el proceso, el sistema planteará las preguntas de aclaración necesarias, mostrará una vista previa de la ejecución y, a continuación, completará la operación siguiendo los mecanismos de aprobación y auditoría correspondientes.

Por ejemplo, podrías ejecutar comandos como: crear una devolución e informar al cliente, crear un ticket de incidencia de nivel 2 y recuperar los tres eventos relacionados más recientes, o completar el proceso de incorporación de un proveedor, lo que incluye recopilar información, seguir el flujo de trabajo de aprobación y establecer las condiciones de pago. Hoy en día, para llevar a cabo estas operaciones, a menudo es necesario alternar entre SAP, Salesforce, Service Now y hojas de cálculo. Sin embargo, en el nuevo paradigma, se integrarán en un flujo de ejecución unificado.

El resultado de esta transformación es una reducción de los errores y las reversiones, una menor dependencia de la experiencia, ciclos de procesamiento más rápidos y una reducción significativa de los costes de formación, ya que toda la interacción se basa en la intención, tiene en cuenta las funciones y se orienta de forma predeterminada al autoservicio.

La ventaja competitiva también se irá consolidando de forma continua en la práctica: cada flujo de trabajo ejecutado con éxito se almacenará como una intención reutilizable; cada gestión de excepciones se transformará en nuevas restricciones de seguridad; cada elemento resultante de los procesos de migración pasará a formar parte de la estructura del sistema, que se actualiza continuamente; y cada integración profundizará en la comprensión de cómo funciona realmente el negocio. Con el tiempo, esta capa de IA se convertirá en el punto de partida fundamental para que el equipo comprenda el impacto de los cambios, evite desviaciones en el sistema, mida el retorno de la inversión y cree nuevos flujos de trabajo, incluso aunque los propios sistemas subyacentes no hayan cambiado.

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