SAP impulsa un modelo de asistentes y agentes inteligentes que busca reducir el trabajo manual, conectar aplicaciones y acelerar la toma de decisiones en las empresas.
La inteligencia artificial empresarial avanza hacia una nueva etapa en la que su función no se limita a responder preguntas, resumir documentos o analizar información, sino que también busca coordinar tareas y contribuir a la ejecución de procesos completos. Este cambio apunta a reducir las actividades manuales, agilizar las operaciones y permitir que los equipos concentren más tiempo en decisiones estratégicas.
En Centroamérica, esa evolución coincide con el desafío de convertir el interés por la tecnología en una adopción empresarial estructurada. El estudio Panorama de la inteligencia artificial en México y Centroamérica 2025, de KPMG, indica que solo el 20 % de las organizaciones centroamericanas consultadas cuenta con una estrategia de IA bien definida y alineada con la visión del negocio, mientras que el 53 % aún no ha implementado proyectos en este ámbito. La investigación se realizó entre agosto y septiembre de 2025, con la participación de 138 tomadores de decisiones de México y Centroamérica.
En este contexto, SAP presentó durante SAP Sapphire 2026 su visión de una empresa en la que asistentes y agentes de inteligencia artificial colaboran a través de diferentes áreas, aplicaciones y sistemas. Bajo este enfoque, las personas mantienen la responsabilidad sobre la estrategia, las prioridades y los límites de actuación, mientras la tecnología puede coordinar actividades que tradicionalmente requieren búsquedas manuales, correos electrónicos, conciliaciones y consultas en múltiples plataformas.
“El valor económico de la inteligencia artificial no reside únicamente en generar respuestas más rápidas, sino en reducir la brecha entre una decisión y su ejecución”, señaló Cristobal Vergara, director de la región Andina, Centroamérica y Caribe de SAP. El ejecutivo destacó que la coordinación de información y tareas puede ayudar a los equipos a dedicar más tiempo al análisis, la negociación y la toma de decisiones.
De responder preguntas a ejecutar tareas
La evolución de la IA empresarial también implica distinguir entre herramientas con capacidades diferentes. Mientras un chatbot responde consultas, un asistente puede interpretar el contexto y el objetivo del usuario, y un agente está diseñado para ejecutar tareas específicas, como analizar información, validar registros, iniciar flujos de trabajo o actualizar sistemas.
Cuando varios agentes operan de manera coordinada, pueden distribuir las actividades necesarias para completar un proceso complejo. El asistente organiza el trabajo y los agentes intervienen en las aplicaciones correspondientes, con el propósito de reducir las interrupciones y la transferencia manual de información entre departamentos.
Esta capacidad resulta relevante en organizaciones donde parte de la jornada laboral se destina a localizar datos, trasladarlos entre sistemas, gestionar aprobaciones y verificar el avance de solicitudes. La automatización de esas tareas puede reducir la carga administrativa, aunque su alcance depende de la calidad de los datos, la integración tecnológica y el nivel de supervisión establecido.
Menos tiempo entre aplicaciones y más contexto para decidir
Entre las soluciones anunciadas por SAP figura Joule Work, concebida para que los usuarios expresen en lenguaje natural los resultados que necesitan alcanzar. Los Joule Assistants pueden coordinar agentes, información, herramientas y aplicaciones de SAP y de terceros.
En el ámbito financiero, por ejemplo, un director podría solicitar un análisis sobre las causas de una disminución del flujo de caja y conocer distintos escenarios para la dirección. Para preparar esa evaluación, los agentes podrían revisar cuentas por cobrar, fechas de pago, facturas disputadas y variaciones en ventas e inventarios.
El sistema reuniría los datos relevantes para facilitar la evaluación de alternativas, sin que ello implique delegar automáticamente decisiones sobre el uso de la liquidez. La finalidad es reducir el tiempo dedicado a recopilar información y proporcionar un contexto más completo para el análisis humano.
La misma lógica puede aplicarse a otras áreas. En Compras, los asistentes podrían apoyar la evaluación de proveedores, la revisión de contratos y la preparación de negociaciones. En Recursos Humanos, los agentes pueden coordinar tareas relacionadas con la incorporación de nuevos empleados y la recopilación de documentos.
En la cadena de suministro, estas herramientas podrían identificar retrasos, estimar sus efectos sobre pedidos e inventarios y presentar alternativas de respuesta. La capacidad de reunir información y evaluar opciones con rapidez puede ayudar a las empresas a gestionar interrupciones operativas y reducir el riesgo de pérdidas.
La autonomía requiere controles y supervisión
El avance hacia la llamada empresa autónoma no significa necesariamente eliminar la intervención humana. El modelo propuesto por SAP plantea que las personas definan los objetivos, las políticas, las autorizaciones y los criterios de riesgo, mientras los asistentes coordinan las actividades y los agentes ejecutan tareas dentro de los límites establecidos.
Las decisiones que requieren criterio profesional, responsabilidad o gestión de excepciones deben mantener mecanismos de supervisión. Para operar de manera confiable, las empresas necesitan datos consistentes, procesos definidos y reglas claras que determinen qué acciones puede ejecutar un agente por su cuenta y en cuáles debe solicitar aprobación.
SAP anunció que su estrategia de empresa autónoma contempla más de 50 Joule Assistants especializados y más de 200 agentes para distintos procesos empresariales. Estas capacidades buscan conectar tareas y aplicaciones mediante información, políticas y procesos compartidos.
El desafío para las organizaciones será evaluar estas soluciones por sus resultados concretos, más allá del número de herramientas incorporadas. Reducir los tiempos de ciclo, acelerar el cierre financiero, mejorar el seguimiento de cobros y responder con mayor rapidez ante interrupciones son algunos de los indicadores que pueden ayudar a medir su impacto.
La siguiente etapa de la inteligencia artificial empresarial estará marcada, por tanto, no solo por la calidad de sus respuestas, sino por su capacidad para mantener los procesos en movimiento y mejorar la productividad, sin desplazar la responsabilidad humana en las decisiones que requieren experiencia, criterio y visión de negocio.
