DESDE ORLANDO, EEUU
Uno de los temas principales del SAP Sapphire 2026, la conferencia anual de la multinacional alemana de software de gestión empresarial (ERP, en inglés), fue el concepto de las empresas autónomas, es decir, aquellas cuyas operaciones utilizan agentes autónomos de inteligencia artificial (IA) capaces de tomar decisiones y ejecutar procesos completos de negocio.
Para abordar este tema, DF conversó con el vicepresidente y director de ingeniería de productos de IA empresarial en SAP, Ted Way, quien profundizó en cómo la compañía está impulsando la transición hacia modelos autónomos dentro de las organizaciones. En esa línea, advirtió que aquellas empresas que “no se vuelvan autónomas serán reemplazadas” por las que sí lo hagan.
El ejecutivo enfatizó que, para que esto ocurra, es necesario que la IA sea capaz de entender el contexto del negocio, incluyendo los datos, procesos, permisos y la lógica empresarial almacenada en los ERP. A esto, indicó, se suman reglas de gobernanza, trazabilidad y control, para que las compañías definan qué agentes están autorizados para su uso y qué acciones pueden ejecutar.
También abordó cómo este modelo empresarial impactará los roles dentro de las organizaciones, y dijo que “todos serán esencialmente supervisores de agentes”.
- ¿Qué se requiere para que la IA entienda la lógica del negocio?
- Tenemos que verlo de forma holística, como un sistema. Puede que el modelo de lenguaje (LLM) sea el cerebro capaz de razonar, pero también hay otros componentes importantes, como el knowledge graph (mapa estructurado que conecta diferentes datos y sus relaciones para entender el contexto). Cuando se habla de ERP, los usuarios quieren acceder a los datos y entender las cosas en su contexto, y nosotros tenemos el knowledge graph para proporcionar esa información.
También se deben entender los datos tabulares -aquellos estructurados en tablas u hojas de cálculo- porque un LLM está hecho para el texto. Y ahí, por ejemplo, también tenemos nuestro modelo relacional Rapid One que entiende las tablas y puede hacer predicciones sobre ellas. Todo esto se une para revolucionar la forma en que hacemos ERP.
- ¿Qué diferencia a una empresa autónoma de aquellas que usan IA principalmente como copilotos?
- Cuando hablamos de empresa autónoma, se trata realmente de no trabajar con el software, sino de que el software haga el trabajo por ti. Eso significa que el negocio opera autónomamente, por supuesto con gobernanza y supervisión humana. Es la diferencia entre si la IA la espolvoreas encima de algo que ya existe o si es la harina y el azúcar del pastel. Nosotros vemos la IA como la harina y el azúcar. Necesitas usarla para transformar todo.
Se ha dicho antes que la IA no reemplazará a los humanos, sino a los humanos que no usan IA. De la misma forma, las empresas que no se vuelvan autónomas serán reemplazadas por aquellas sí lo hagan, porque podrán hacer las cosas más rápido y mejor.
“Todos serán esencialmente supervisores de agentes. Y será una habilidad que las personas deberán tener, es decir, poner a los agentes a colaborar y que entreguen resultados correctos”.
- ¿Cuáles son los casos de uso que destacan en el avance hacia la autonomía en Europa y Estados Unidos?
- El cierre financiero, por ejemplo. Todas las compañías tienen que hacerlo. Con un agente de cierre financiero puedes identificar excepciones y comunicar información entre sistemas. Normalmente un humano debe enviar un correo a otro humano y eso toma mucho tiempo. Un agente puede saber dónde está la información y resolverlo inmediatamente. Y en industrias, el retail y las cadenas de suministro van a tener un papel importante en el avance hacia la autonomía.
Desafíos y roles
- ¿Cuáles son los principales retos para avanzar hacia empresas autónomas?
- Existe un componente humano y uno tecnológico. Las personas tienen su propia expertise y formas de trabajar. Cuando quieres pasar a un mundo donde todos comparten datos y existe una capa semántica común, también necesitas que las personas trabajen juntas. Quizás un departamento define las órdenes de compra de una forma y otro de una manera distinta. La gente tiene que ponerse de acuerdo y llegar a un consenso sobre cuál es esa definición.
Ahí hay un reto cuando se trata de datos aislados y fragmentados. Tenemos que saber qué estamos haciendo con nuestros datos. Así, la parte tecnológica podría resultar incluso más fácil, porque una vez que la gente está de acuerdo, la tecnología viene por sí sola.
También es importante, a nivel de cumplimiento, que exista un único punto por donde pasen los datos antes de llegar a cualquier modelo de IA. Y otra parte de la gobernanza es definir cuáles son los únicos agentes permitidos dentro de la organización, y lo que pueden y no pueden hacer.
- ¿Cómo cambiarán los roles y equipos de trabajo?
- Todos serán esencialmente supervisores de agentes. Y será una habilidad que las personas deberán tener, es decir, poner a los agentes a colaborar y que entreguen resultados correctos. También se generará una nivelación de las competencias. Antes podía haber tres personas, cada una con una especialidad, y ahora una sola persona podrá abarcar esas tres especialidades. Será muy importante ser versátil y adoptar múltiples habilidades.
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