Vivimos un momento que hace diez años parecía ciencia ficción.
Hace no tanto, pedirle a una máquina que redactara informes, analizara balances o detectara patrones en miles de datos sonaba irreal. Hoy es cotidiano. Se habla de automatización total, asistentes inteligentes y decisiones basadas en algoritmos.
En muchas reuniones aparece la misma idea: “Con la IA esto se puede hacer solo.”
Pero hay una pregunta que pocas veces se plantea: ¿Con qué información va a trabajar esa inteligencia artificial?
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La percepción: la IA lo puede hacer todo
La narrativa dominante es clara:
- La IA analiza.
- La IA predice.
- La IA optimiza.
- La IA decide mejor que nosotros.
Y, en parte, es cierto. Las capacidades actuales eran impensables hace solo unos años.
Pero hay un límite que no suele mencionarse: la inteligencia artificial no crea conocimiento empresarial desde cero. Aprende de los datos disponibles. Y, por lo tanto, si esos datos son incompletos, incoherentes o están dispersos, el resultado no será más inteligente. Será más rápido… pero no necesariamente más fiable.
La realidad: sin estructura no hay inteligencia
Durante años, muchas empresas han percibido el ERP como un sistema necesario para facturar, contabilizar o controlar inventario.
Pero el ERP es, en realidad, la estructura que da coherencia a toda tu información empresarial. Es el sistema que define cómo se introducen los datos, qué criterios se utilizan, cómo se validan y cómo se relacionan entre sí. Es el espacio donde se construye el histórico real de tu empresa.
Y es precisamente ese histórico el que permite que cualquier modelo predictivo tenga sentido. Porque sin una buena base de datos, la IA no tiene información con la que trabajar.
De hecho, según analistas, hasta el 80 % de los proyectos de inteligencia artificial no alcanzan sus objetivos básicos debido a problemas de calidad de datos, lo que pone en evidencia que los sistemas no fallan por mala tecnología, sino por mala base de información.
El riesgo actual: automatizar el desorden
Muchas empresas corren un riesgo silencioso: aplicar inteligencia artificial sobre procesos que están mal definidos.
Si los datos se introducen sin criterios claros, si existen duplicidades, si cada departamento mantiene su propio sistema paralelo de información, aplicar inteligencia artificial encima no resuelve el problema. Lo amplifica. Y el error, cuando se automatiza, se propaga con mayor velocidad y alcance.
Los ejemplos recientes lo demuestran. En los últimos años, algunas organizaciones han tenido que rectificar informes elaborados con herramientas de inteligencia artificial que contenían datos incorrectos o referencias inexistentes. En otros casos, sistemas automatizados han provocado incidencias graves al operar sobre bases de datos sin los controles adecuados.
El ERP: la base que sostiene cualquier IA
La inteligencia artificial, si cuentas con información centralizada y una base de datos bien trabajada, puede ayudarte a simplificar tareas y amplificar tu capacidad de análisis (identificar tendencias reales, evaluar rentabilidades…). Pero, que quede claro: no sustituye la gestión, la refuerza.
Sin embargo, si la estructura es débil, ninguna IA va a compensar esa carencia. Automatizar sobre una base inestable lo único que hará es generar más errores.
Las posibilidades actuales son infinitas, pero, al mismo tiempo, los sistemas siguen necesitando criterio, supervisión y una base sólida. La inteligencia artificial no comprende tu negocio por sí misma: depende por completo de la calidad de la información que recibe.
Antes de decidir qué herramienta de IA incorporar a tu gestión empresarial, te recomendamos plantearte una cuestión más básica: ¿la información de tu empresa está realmente preparada para sostenerla?
Si quieres profundizar en cómo construir esa base sólida dentro de tu ERP, en el blog ya hemos abordado temas como:
