Lo que las empresas en crecimiento pueden aprender sobre cómo escalar la IA con el ERP

Actualmente hay un debate creciente sobre si la IA hace que las plataformas de ERP tradicionales sean innecesarias. Para descubrir lo que está sucediendo realmente en la práctica, nos reunimos con Stefan Frühauf, COO y CFO de PwC Alemania, para conversar sobre la transformación hacia el ERP en la nube de la firma y cómo esta dio forma a su enfoque hacia la IA.

¿Sigue siendo relevante el ERP en la nube en la era de la IA?

Esta es la pregunta que impulsa la mayor parte de la conversación sobre «el SaaS está muerto» en este momento, y es exactamente lo que le preguntamos directamente a Frühauf. Su respuesta:

Esa postura está respaldada por más de un punto de datos. El reciente análisis de McKinsey sobre el impacto de la IA en el ERP aborda este escenario de forma directa —a veces llamado el «SaaSpocalypse»—, la idea de que la IA simplemente replicará las capacidades del ERP y hará redundante la plataforma subyacente. Su investigación apunta en la dirección opuesta: un núcleo limpio y gobernado de datos y aplicaciones es lo que evita que la IA se convierta en una proliferación de herramientas desconectadas y personalizaciones incoherentes, y quienes han adoptado tempranamente el ERP integrado con IA ya están viendo retornos medibles, lo que incluye mejoras en el EBIT del 5 % o más.

El más reciente estudio de madurez de IA de IDC agrega el contexto de todo el mercado: el 81 % de las organizaciones cuenta ahora con una estrategia de IA documentada, pero solo del 12 al 16 % ha alcanzado una ejecución significativa impulsada por IA. La brecha entre esas cifras es en gran medida un problema de preparación de datos y gobernanza: precisamente el trabajo preliminar que realizó PwC antes de incorporar la IA.

¿Dónde está entregando valor la IA realmente en el ERP hoy?

En lugar de especular sobre el potencial futuro de la IA, vale la pena observar dónde ya está funcionando. PwC compartió un ejemplo concreto: la clasificación de códigos de IVA asistida por IA en las facturas entrantes, alcanzando lo que Frühauf describió como aproximadamente un 95 % de precisión y una reducción estimada del 75 % en el tiempo de procesamiento en comparación con los procesos manuales.

Ese resultado se alinea con lo que la reciente investigación de IBM sobre pipelines de datos agénticos ha encontrado de forma más amplia: la automatización puede interpretar de manera confiable una solicitud, ubicar los datos correctos y validarlos con respecto a la política de gobernanza, pero solo una vez que esos datos y esa gobernanza ya existen. IBM describe esto como convertir un proceso que solía tomar días en uno que toma minutos, siempre que la base subyacente ya esté establecida. El ejemplo del IVA de PwC es ese principio manifestándose en una operación financiera en vivo, no una excepción al mismo.

¿Debería estandarizar su ERP o personalizarlo?

Esta es una de las preguntas más debatidas entre las organizaciones que evalúan un ERP hoy en día, y surgió directamente en nuestra conversación con Frühauf. Su respuesta refleja un marco que se ve cada vez más en las transformaciones a gran escala: estandarizar por defecto y personalizar solo cuando exista un requisito legal o regulatorio genuino, o un caso claro y medible de valor de negocios. Como él lo dijo:

Frühauf compartió un ejemplo concreto de dónde se cumplió ese estándar de valor de negocios: registro de tiempo, algo con lo que cada empleado de PwC interactúa a diario. En lugar de dejarlo como un flujo de trabajo estándar y genérico, PwC invirtió en hacer que ese punto de contacto específico fuera lo más fácil posible—mientras mantenía la firmeza en todos los demás aspectos. La decisión estuvo regida por propietarios de negocios senior, no solo por TI, lo que evitó que la excepción se convirtiera en un patrón.

¿Por qué la mayoría de las transformaciones de ERP tienen dificultades?

La suposición común es que los proyectos de ERP se estancan por brechas tecnológicas — funciones faltantes, límites de integración, complejidad de la migración. La lectura de Frühauf sobre la transformación de PwC apunta hacia otro lado:

Esa es la otra mitad de la historia de estandarización anterior: PwC pudo mantener una regla predeterminada estricta porque invirtió con la misma intensidad en lograr que las personas realmente la adoptaran. Las organizaciones que tratan la adopción y la gobernanza como partes de primer nivel del proyecto, y no como una idea posterior una vez que el sistema está en marcha, son las que ven que la transformación se consolida.

¿Cómo se ve realmente en la práctica una buena gobernanza de la IA?

A medida que más organizaciones comienzan a utilizar más capacidades de IA integradas y autónomas, la gobernanza deja de ser una casilla de verificación de Compliance y se convierte en un requisito operativo. PwC, como red de firmas de auditoría y contabilidad, trata la seguridad de los datos como un aspecto fundamental para los negocios. Frühauf compartió los detalles específicos del modelo que construyeron: los datos del territorio permanecen dentro de su territorio, los derechos de acceso difieren según el nivel de gestión y los datos específicos solo son visibles para grupos específicos. PwC también cifra sus datos utilizando sus propias claves—lo que significa que ni siquiera SAP, como administrador de la plataforma, puede ver los datos de PwC.

¿Qué pueden aprender otras organizaciones de esto?

Pocas organizaciones operan a la escala de PwC—150 territorios, 150 años de historia y lo que Frühauf describió como «150 veces 150 formas de hacer los mismos negocios» antes de estandarizar. Pero el patrón subyacente es ampliamente aplicable a cualquier organización que evalúe este camino:

1. Estandarice antes de escalar cualquier otra cosa—IA incluida. Los procesos fragmentados producen resultados fragmentados, independientemente de la tecnología que se utilice por encima.
2. Establezca reglas claras sobre cuándo se permite la personalización—necesidad legal o valor de negocios medible, nada más, gobernadas por los propietarios de negocios.
3. Realice un piloto primero en un solo lugar—PwC probó el modelo en Alemania antes de expandirse globalmente, brindando a otros territorios una referencia real en lugar de una implementación teórica.
4. Cree campeones a partir de usuarios reales, no solo de equipos de TI—el personal del back-office de finanzas de PwC se convirtió en los defensores que ayudaron a otros territorios a adoptar el sistema.

Vea la sesión con PwC y escuche las lecciones de transformación de ERP que toda empresa en crecimiento debe conocer.

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