3 formas poco conocidas de aplicar IA en tu empresa (y ahorrar tiempo)

La inteligencia artificial está en todas partes. Sin embargo, muchas empresas todavía la perciben como una tecnología compleja o difícil de aplicar a sus problemas cotidianos.

La realidad es muy diferente. Aplicar IA en tu empresa puede empezar por automatizar tareas manuales, aprovechar mejor los datos o anticipar necesidades de compra. Pequeños cambios que permiten ahorrar tiempo, reducir errores y trabajar de forma más eficiente.

En este artículo te contamos 3 formas poco conocidas de aplicar IA en tu empresa con un impacto real en el día a día. ¡Sigue leyendo y descubre por dónde puedes empezar!

La IA en la empresa: menos teoría y más utilidad real

Cuando hablamos de inteligencia artificial, es fácil pensar en grandes proyectos, sistemas complejos o transformaciones que afectan a toda la organización.

Es por esto que muchas de las mejores oportunidades están en procesos mucho más cotidianos.

Introducir facturas. Revisar albaranes. Preparar informes. Analizar la tesorería. Calcular cuánto comprar para evitar una rotura de stock.

Son tareas que forman parte del día a día de muchas empresas y que, cuando se repiten cientos de veces, terminan consumiendo una gran cantidad de tiempo.

Por eso, aplicar IA no tiene por qué significar transformar toda la empresa de golpe. En muchos casos, el mejor punto de partida es identificar un proceso concreto y utilizar la tecnología para hacerlo más rápido, preciso y eficiente.

Veamos tres ejemplos:

Automatizar la gestión de documentos con IA

Facturas, albaranes, pedidos, contratos o tarifas contienen información que, tarde o temprano, debe llegar al software de gestión.

Y todavía hoy, en muchas empresas, una persona se encarga de leer esos documentos e introducir los datos manualmente.

La inteligencia artificial permite automatizar gran parte de este proceso.

Mediante tecnologías de visión artificial y reconocimiento inteligente, un sistema puede identificar qué tipo de documento está procesando, interpretar su contenido y extraer la información relevante.

Por ejemplo, ante una factura de proveedor puede reconocer automáticamente:

• El proveedor.
• El número y la fecha de factura.
• Los productos.
• Las cantidades.
• Los precios.
• Los impuestos.
• La forma de pago.
• Los datos bancarios.

Pero el verdadero salto se produce cuando esta información se conecta directamente con el ERP.

De leer documentos a entender qué hacer con ellos

La IA no solo puede extraer información. También puede relacionarla con los procesos de la empresa.

Imagina que recibes una factura correspondiente a varios albaranes. El sistema puede localizar los documentos registrados previamente en el ERP y comparar cada línea.

Si productos, cantidades y precios coinciden, la factura continúa el flujo establecido. Si existe una diferencia, la herramienta identifica la discrepancia y solicita la revisión de la persona responsable.

De esta forma, el equipo deja de comprobar manualmente cada documento y se centra principalmente en las excepciones.

DOST: IA aplicada a la automatización documental

Un ejemplo de esta aplicación es DOST, una solución integrada con Sage 200 que permite automatizar el procesamiento de documentos.

Los archivos pueden llegar desde una cuenta de correo electrónico, una carpeta o mediante una carga directa. La herramienta identifica el documento, extrae sus datos y los relaciona con la información disponible en el ERP.

Además de facturas, puede trabajar con albaranes, pedidos y otros documentos utilizados por la empresa. Así, una tarea administrativa que antes exigía leer, comprobar e introducir información puede convertirse en un proceso automatizado y supervisado.

El resultado es claro: menos trabajo manual, menos errores y una mayor trazabilidad documental.

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Utilizar los datos para anticiparte a lo que va a ocurrir

Tu empresa probablemente dispone de años de información sobre ventas, compras, clientes, cobros, pagos y movimientos de almacén. La pregunta es: ¿para qué utilizas esos datos?

En muchas organizaciones, la información se consulta principalmente para analizar el pasado. Cuánto hemos vendido, qué margen hemos obtenido o cuánto tenemos pendiente de cobro.

La inteligencia artificial permite ir un paso más allá y utilizar los patrones históricos para generar predicciones.

Del análisis histórico al análisis predictivo

Los modelos predictivos analizan cómo se han comportado determinados datos en el pasado y buscan patrones que puedan ayudar a estimar escenarios futuros.

Así, una empresa puede utilizar IA para analizar:

• La posible evolución de las ventas.
• El comportamiento de la tesorería.
• Las necesidades futuras de compra.
• La rotación del almacén.
• Posibles desviaciones en los indicadores.

No se trata de adivinar el futuro. Se trata de utilizar mejor la información disponible para anticiparse a situaciones probables.

Ejemplo práctico: prever la tesorería real

Imagina una factura cuyo vencimiento está previsto dentro de 30 días.

Un informe tradicional considera que el dinero llegará exactamente ese día. Sin embargo, el cliente puede tener un comportamiento histórico diferente y pagar habitualmente diez días más tarde.

La IA puede analizar esos patrones de cobro y calcular una fecha más probable. De esta forma, la empresa puede comparar la tesorería teórica con una previsión basada en el comportamiento real de clientes, proveedores y otros movimientos financieros.

Esta información permite detectar posibles tensiones de caja con mayor antelación y tomar decisiones antes de que aparezca el problema.

Kiwi: Business Intelligence con capacidades predictivas

Esta forma de aplicar IA la encontramos, por ejemplo, en Kiwi, una solución de Business Intelligence basada en Power BI y conectada con Sage 200.

La herramienta permite visualizar la información de diferentes áreas de la empresa mediante cuadros de mando y añade modelos predictivos a determinados indicadores.

Ventas, compras, finanzas o almacén pueden analizarse desde una misma perspectiva, utilizando tanto datos históricos como estimaciones futuras. En este caso, la inteligencia artificial convierte el dato en una herramienta para anticiparse y no únicamente para explicar qué ha ocurrido.

Predecir la demanda y optimizar las compras

Comprar demasiado puede inmovilizar una parte importante de la tesorería. Comprar poco puede provocar roturas de stock y pérdida de ventas.

Encontrar el equilibrio es uno de los principales retos de cualquier departamento de compras.

Tradicionalmente, muchas empresas utilizan valores como el stock mínimo, el stock máximo o el punto de pedido. El problema es que estos parámetros pueden quedar desactualizados si cambia la demanda o el comportamiento de los proveedores.

La inteligencia artificial permite analizar continuamente estos cambios.

Calcular qué comprar, cuándo y a quién

Un sistema inteligente de aprovisionamiento puede analizar información como las ventas históricas, el stock disponible, los pedidos pendientes, las mermas o los plazos reales de entrega.

También puede estudiar la estacionalidad. Un producto puede venderse de forma diferente dependiendo del mes, la semana o incluso determinadas circunstancias externas.

Por ejemplo, en algunos negocios el clima puede influir directamente en la demanda. En otros, pueden hacerlo las campañas comerciales, los periodos vacacionales o determinados eventos.

Al conectar estas variables, la IA puede generar una previsión de demanda y calcular las necesidades futuras de compra.

Ejemplo práctico: recibir propuestas de compra cada mañana

Imagina que el responsable de compras comienza su jornada con una lista de pedidos recomendados. Para cada propuesta, el sistema indica qué producto comprar, cuántas unidades solicitar, cuándo realizar el pedido y qué proveedor utilizar.

La persona puede aprobar la propuesta, modificarla o descartarla.

La IA actúa como asistente. Analiza miles de datos y plantea una recomendación, mientras que el profesional mantiene la decisión final.

Valerdat: un asistente inteligente para el área de compras

Un ejemplo de esta aplicación es Valerdat, un asistente cognitivo de compras conectado con los datos de Sage 200. La herramienta analiza ventas, compras, stock y movimientos de almacén para calcular la demanda prevista y generar propuestas de aprovisionamiento.

También puede tener en cuenta condiciones de compra, cantidades mínimas, plazos de proveedores o rápeles.

A partir de esta información, recomienda los pedidos necesarios y recalcula parámetros como la cobertura de stock o el plazo real de aprovisionamiento.

El objetivo es reducir las roturas de stock, evitar compras innecesarias y liberar tesorería inmovilizada en el almacén.

¿Por dónde empezar a aplicar IA en tu empresa?

No es necesario aplicar inteligencia artificial en todos los departamentos al mismo tiempo. El mejor punto de partida suele estar en un proceso concreto: una tarea repetitiva, un volumen elevado de datos o una decisión que debe tomarse de forma constante.

Si tu equipo dedica horas a introducir y comprobar documentos, la automatización documental puede ser una primera opción. Si tienes muchos datos, pero te cuesta convertirlos en previsiones, el análisis predictivo puede ayudarte a anticipar escenarios. Y si las roturas de stock o el exceso de inventario son problemas habituales, la planificación inteligente de compras puede generar un impacto directo.

La clave está en empezar por un proceso concreto, medir los resultados y avanzar progresivamente.

Puede comenzar automatizando la entrada de una factura, anticipando una posible tensión de tesorería o recomendando una compra antes de que se produzca una rotura de stock. La automatización documental, el análisis predictivo y la planificación inteligente de compras son tres formas de aplicar IA sobre problemas reales que muchas empresas afrontan cada día.

Y precisamente ahí se encuentra su mayor valor: hacer que la tecnología trabaje en aquellas tareas donde todavía invertimos demasiado tiempo y ayudarnos a plantearnos una pregunta mucho más sencilla antes de pensar en grandes soluciones: ¿qué proceso repetitivo te gustaría dejar de hacer mañana?

Si quieres descubrir por dónde puede empezar tu empresa a aplicar IA de forma práctica, rellena el formulario y te ayudaremos a identificar las oportunidades con mayor impacto en tu negocio.