Con los rápidos avances que estamos viendo actualmente en la inteligencia artificial generativa (gen-IA), los sistemas ERP existentes se pueden mejorar y aumentar de nuevas formas para expandir, mejorar y aumentar su funcionalidad principal. Pero si bien las funciones de primera línea siempre son importantes, ahora podemos aprovechar nuestro uso de la IA para apuntar al control de costos de la nube en el espacio FinOps a nivel de plataforma en un 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 incluir actividades diseñadas para automatizar el seguimiento y la asignación de costos y brindar la oportunidad de revisar el gasto y las oportunidades de mejora junto con circuitos de retroalimentación continuos 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 mejora», afirmó Oliver King Smith, fundador y director ejecutivo. RI inteligente. “Al integrar la IA con los sistemas ERP y las fuentes de datos en la nube, FinOps verá avances significativos. La capacidad de la IA para corregir y actualizar información en tiempo real en el sistema ERP a través de la integración de fuentes de terceros allana el camino para aumentar aún más la eficiencia, su capacidad predictiva. Las capacidades de análisis permiten análisis empresariales más complejos, anticipando fluctuaciones estacionales, basadas en marketing y basadas en canales que conducen a una mayor rentabilidad y crecimiento de los ingresos.
También se dice que la integración de IA con FinOps mejora la integración de sistemas heredados, integrando 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 una organización. Al demostrar eficiencias cuantificables en el mantenimiento de un entorno FinOps y al mismo tiempo amplificar la rentabilidad y el potencial de crecimiento, quienes adopten la IA sin duda lograrán aumentos significativos en el valor para todas las partes interesadas.
“Al observar cómo la IA está mejorando los sistemas ERP existentes”, continuó King Smith, “aquí hay algunos ejemplos de mi experiencia en esta área. Los equipos a menudo se quejan de que no tienen suficiente tiempo para realizar sus tareas principales mientras profundizan en ellas. .. procesos recurrentes y regulares para mantener actualizados sus sistemas ERP, y la IA puede cambiar este fenómeno y automatizar procesos, liberando a los trabajadores humanos para trabajos más valiosos. En segundo lugar, el análisis predictivo se ha convertido en un problema, ya que la IA puede analizar grandes conjuntos de datos. Oculto en diferentes partes, ya sean estructuradas o no estructuradas, para hacer mejores predicciones, identificar posibles cuellos de botella y sugerir mejoras. Luego está la optimización de procesos que se puede simplificar, donde las empresas de IA pueden monitorear cómo se implementan sus procesos dentro de un sistema 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 mejora y, en última instancia, ahorrar mucho tiempo y dinero?
En cuanto a los modelos GPT (Generative Pre-Trained Transformer), la última palabra de moda en IA, los gigantes de ERP ahora ofrecen modelos como Joule (SAP) y CoPilot (MS), mientras que otros pueden integrar perfectamente su modelo GPT con un sistema ERP propio, como SCOTi® IA.
«Los sistemas ERP están diseñados para gestionar negocios centrales y trabajar con datos altamente estructurados dentro de relaciones complejas y están profundamente integrados en toda la infraestructura de una empresa. Reemplazarlos requeriría una revisión y podría ser increíblemente disruptivo», agregó King Smith. Modelos GPT No están diseñados para manejar este tipo de complejidad de estructura de datos de la misma manera; Son principalmente modelos lingüísticos y son excelentes para comprender y crear textos, traducir entre idiomas y diversas tareas creativas.
King Smith señaló que los modelos GPT pueden complementar los sistemas ERP ahora y en el futuro al proporcionar interfaces de lenguaje natural que ayudan a crear formas más intuitivas para que los usuarios interactúen con los sistemas ERP, utilizando en su lugar consultas en lenguaje natural. La generación de informes como GPT puede ayudar a crear resúmenes e informes de datos dentro de un sistema ERP, haciendo que la información sea más fácil de entender; Los modelos de asistencia inteligente similares a GPT pueden proporcionar sugerencias o conocimientos basados en datos dentro del sistema ERP y actuar como un asistente inteligente para los usuarios.
Al comentar sobre su interpretación de la interconexión futura entre ERP, FinOps y AI, Oliver dijo: “Mirando hacia el futuro, creemos que AI, los sistemas ERP y FinOps estarán cada vez más entrelazados, lo que conducirá a procesos comerciales más inteligentes, más automatizados y más eficientes. Los modelos GPT, como Joule, CoPilot y SCOTi, por nombrar algunos, pueden realizar mejoras sustanciales que mejoran la productividad y la previsión. “Es una asociación con un gran potencial y no se trata de que uno reemplace al otro”.
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