Cómo la IA en ERP impulsará un control de costos de la nube más inteligente

Con los rápidos avances que se observan actualmente en la Inteligencia Artificial generativa (gen-AI), los sistemas ERP existentes se pueden mejorar y aumentar de nuevas formas para ampliar, mejorar y aumentar sus funcionalidades principales. Pero por muy importante que siempre sea la funcionalidad de primera línea, ahora podemos elevar nuestro uso de la IA para apuntar hacia el control de costos de la nube en el espacio FinOps en un nivel de plataforma de nivel superior.

“FinOps es un marco operativo y una práctica cultural que maximiza el valor empresarial de la nube, permite la toma de decisiones oportuna basada en datos y crea responsabilidad financiera a través de la colaboración entre los equipos de ingeniería, finanzas y negocios”, señala la Fundación FinOps. Consejo Asesor Técnico.

En las implementaciones centradas en FinOps, las organizaciones tienen una capacidad más clara para alinear las interacciones entre los equipos de finanzas, ingeniería y negocios. Esto puede abarcar actividades diseñadas para automatizar el seguimiento y la asignación de costos y brindar la oportunidad de revisar las oportunidades de optimización y gastos junto con ciclos de retroalimentación continua para mejorar la toma de decisiones financieras.

“Todo esto y más es posible utilizando algoritmos de aprendizaje automático para predecir tendencias de gasto e identificar oportunidades de optimización”, afirmó Oliver King-Smith, fundador y director ejecutivo de IA inteligente. “Al integrar la IA con los sistemas ERP y las fuentes de datos basadas en la nube, FinOps experimentará avances significativos. La capacidad de la IA para corregir y actualizar información en tiempo real en un sistema ERP a través de la integración de fuentes de terceros allana el camino para una mayor eficiencia. Además, sus capacidades de análisis predictivo permiten un análisis más complejo de la empresa, anticipando fluctuaciones estacionales, basadas en marketing y centradas en el canal que impulsan una mayor rentabilidad y un crecimiento de primera línea”.

También se argumenta que la fusión de IA con FinOps mejora la integración de sistemas heredados, fusionando sistemas incompatibles en el marco de ERP desde una perspectiva holística. A medida que la IA acelera el flujo de información a través de fuentes de datos en la nube, permite a los equipos de FinOps obtener lo que muchos coinciden en que son conocimientos rápidos y profundos sobre la posición competitiva de la empresa. Al demostrar eficiencias cuantificables en el mantenimiento del entorno FinOps y al mismo tiempo amplificar la rentabilidad y el potencial de crecimiento, quienes adopten la IA sin duda generarán aumentos sustanciales de valor para todas las partes interesadas.

King-Smith continuó: “Analizamos cómo la IA puede mejorar los sistemas ERP existentes. Aquí hay algunos ejemplos de mi experiencia en el campo. Los equipos a menudo se quejan de que no tienen suficiente tiempo para sus tareas principales, ya que deben realizar tareas repetitivas y mundanas para mantener actualizados sus sistemas ERP. La IA puede alterar este fenómeno y automatizar procesos, liberando a los trabajadores humanos para sus tareas más trabajo valioso. En segundo lugar, el análisis predictivo se convierte en un pan comido, ya que la IA puede analizar los grandes conjuntos de datos que se esconden en varias partes, ya sean estructurados o no, para proporcionar mejores pronósticos, identificar posibles cuellos de botella y sugerir optimizaciones. Luego está la mejora de procesos que se puede optimizar: mediante el uso de IA, las empresas pueden monitorear cómo se ejecutan sus procesos dentro de un ERP y recomendar formas de optimizarlos para lograr eficiencia. ¿Quién no querría utilizar la IA en sus sistemas ERP y FinOps cuando puede predecir claramente las tendencias de gasto, identificar oportunidades de optimización y, en última instancia, ahorrar tanto tiempo y dinero?

En cuanto a los modelos GPT (transformador generativo preentrenado), la última palabra de moda en IA, los gigantes de ERP ahora ofrecen modelos como Joule (SAP), CoPilot (MS), mientras que otros pueden integrar su modelo GPT sin problemas con su sistema ERP. , como SCOTi® AI.

“Los sistemas ERP están diseñados para gestionar el negocio principal y trabajar con datos altamente estructurados dentro de relaciones intrincadas y están profundamente integrados en toda la infraestructura de una empresa. Reemplazarlos requeriría una revisión masiva y podría ser increíblemente disruptivo”, añadió King-Smith. “Actualmente, Modelos GPT no están diseñados para manejar este tipo de complejidad de estructura de datos de la misma manera; son principalmente modelos de lenguaje, que son excelentes para comprender y generar texto, traducir entre idiomas y diversas tareas creativas”.

King-Smith indicó que los modelos GPT podrían complementar los sistemas ERP ahora y en el futuro al proporcionar interfaces de lenguaje natural donde GPT ayuda a crear formas más intuitivas para que los usuarios interactúen con los sistemas ERP, utilizando consultas en lenguaje natural en lugar de navegaciones complejas; La generación de informes como GPT puede ayudar a generar resúmenes e informes a partir de los datos dentro de un ERP, lo que hace que la información sea más fácil de entender; Asistencia inteligente donde modelos similares a GPT pueden proporcionar sugerencias o información basada en los datos dentro de un ERP, actuando como un asistente inteligente para los usuarios.

Al comentar sobre su interpretación de la interconexión futura entre ERP, FinOps e IA, Oliver dijo: “Mirando hacia el futuro, creemos que la IA, los sistemas ERP y FinOps estarán cada vez más entrelazados, lo que conducirá a operaciones comerciales más inteligentes, automatizadas y eficientes. Los modelos GPT, como Joule, CoPilot y SCOTi, por nombrar algunos, pueden realizar mejoras sustanciales al optimizar la productividad y la predictividad. Es una asociación con un potencial significativo, no se trata de que uno reemplace al otro”.

2024-05-17 12:02:31
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