La inteligencia artificial (IA) está en todas partes; sin embargo, la mayoría de las organizaciones aún se enfrentan a una pregunta práctica: ¿Con qué casos de uso de IA debemos empezar y cuál es el camino más rápido desde las pruebas de IA hasta los resultados empresariales tangibles? Si ha experimentado con la IA pero tiene dificultades para traducir los pilotos en un impacto cuantificable, comprende la necesidad de un enfoque práctico y prescriptivo que identifique dónde la IA moverá la aguja, que se pueda aplicar con confianza y que le permita hacer un seguimiento de los resultados.
Esto es lo que los paquetes de casos de uso de Infor™ AI abordan con sus recomendaciones de casos de uso de IA específicas del sector. Con estos, podrá identificar un punto de partida claro y el recorrido del retorno de la inversión (ROI). Cada paquete es un conjunto listo para usar de conocimientos recomendados sobre procesos y rendimiento basados en IA adaptados a flujos de trabajo y roles específicos de la industria, con instrucciones claras sobre dónde aplicar la automatización basada en IA, qué medir y qué hacer a continuación.
Como parte de Infor Velocity Suite, el objetivo no es “más IA”. Se busca facilitar la adopción práctica de la IA y acelerar el retorno de la inversión con una IA que se adapte de forma natural a los flujos de trabajo que ya ejecutan sus equipos. Infor Velocity Suite combina las soluciones de IA, las herramientas y la experiencia que necesita para operar de la mejor manera posible en un paquete con todo incluido.
Cuando evalúe las opciones de IA de otros proveedores, a menudo verá largas listas de agentes genéricos. Las capacidades horizontales de planificación de recursos empresariales (ERP) y los abundantes agentes genéricos producen un valor mínimo debido al limitado contexto industrial y empresarial. Esto ofrece resultados poco profundos, costosos y que requieren mucho tiempo, con lo que tiene que conectar los puntos, creando más complejidad que valor. Infor es prescriptivo. Infor recomienda paquetes de casos de uso de IA para procesos creados específicamente para su sector, de modo que los roles funcionales que se involucran en el proceso tengan claro por dónde empezar y cómo expandir el uso con el tiempo, lo que aumenta el valor empresarial.
Por qué la prescripción supera al volumen de IA
Su organización funciona con procesos operativos respaldados por su ERP. Los clientes de Infor se benefician con procesos probados e integrados específicos del sector que ofrecen el valor de las mejores prácticas desde el primer momento. Los paquetes de casos de uso de IA están diseñados para combinar ese valor, generando capas de conocimiento y automatizaciones basados en IA directamente en los procesos en los que se realiza el trabajo, sobre la base extensiva de datos del sector y el conocimiento de los procesos de Infor.
Los paquetes de casos prácticos de IA prescriptiva superan al volumen de IA al reducir tres puntos de fallo comunes:
- Confusión sobre el alcance: los paquetes de casos de uso de IA están diseñados en torno a procesos en los que ya confía (por ejemplo, la eficiencia de cuentas a pagar o las operaciones de ventas y el cumplimiento de pedidos).
- Fricción durante la adopción: los paquetes de casos prácticos de IA recomiendan un enfoque probado para aplicar la IA y la automatización en función de la información sobre las ineficiencias de sus procesos empresariales, de modo que los equipos puedan actuar con confianza.
- Incertidumbre sobre el ROI: los paquetes de casos prácticos de IA se centran en desbloquear resultados empresariales cuantificables rápidamente (por ejemplo, reducir el tiempo del ciclo de conversión de efectivo para liberar capital circulante).
Cómo funcionan los paquetes de casos prácticos de IA para aportar valor más rápidamente
Infor estructura cada paquete de casos prácticos de IA en torno a una progresión clara: diagnóstico, automatización y optimización, lo que le proporciona un camino guiado hacia un valor empresarial demostrado. Dado que nuestros paquetes se basan en procesos específicos de la industria, tienen en cuenta las realidades operativas que la IA genérica no puede abordar.
Considere la gestión de cuentas a pagar (AP) y de proveedores. Una empresa de alimentos y bebidas se enfrenta a ciclos de cuentas a pagar rápidos y de alto volumen impulsados por entradas perecederas, compras al contado frecuentes, volatilidad de los precios y normativas de seguridad alimentaria que vinculan estrechamente las credenciales de los proveedores y la trazabilidad con el proceso de pago. En la siguiente ilustración se puede ver un ejemplo del “paquete de casos prácticos prescriptivos de alimentos y bebidas” para la eficiencia de cuentas a pagar y la gestión de proveedores. Un fabricante industrial, por el contrario, opera con menos proveedores más grandes, precios más estables y plazos de pago más largos.
Así es como funciona la progresión de diagnóstico-automatización-optimización utilizando el AP de alimentos y bebidas como ejemplo:
1. Diagnóstico
Obtenga una visión basada en hechos sobre el funcionamiento del proceso actual en comparación con las mejores prácticas con Infor Process Mining impulsado por IA. Vea cómo fluyen realmente las facturas, los recibos y los seguimientos de proveedores desde las compras hasta el almacén y el equipo de calidad hasta las cuentas por pagar. Identifique dónde se ralentiza el trabajo debido a problemas como la falta de recibos, las retenciones de calidad, las discrepancias de peso o grado, o las repetidas interacciones con los proveedores por falta de información y certificados. Esto muestra dónde aumenta el tiempo de ciclo y dónde se ve afectado el ciclo de conversión de efectivo.
2. Automatización
Aplique la automatización basada en IA para gestionar el trabajo rutinario. Por ejemplo, la automatización puede capturar campos clave de facturas y documentos de recepción, hacer coincidir facturas con órdenes de compra (PO) y recibos (incluidos piezas y peso) y diseñar la ruta de artículos automáticamente. Cuando se producen excepciones, como una calificación inferior a la esperada, un envío incompleto, un lote en retención de calidad o la falta de certificados de análisis (COA), se puede crear una tarea guiada y solicitar al proveedor lo que falta. Las autorizaciones y los puntos de escalamiento se mantienen para las decisiones sensibles relacionadas con políticas.
3. Optimización
Haga un seguimiento de los resultados y continúe mejorando con buen ritmo: medir, encontrar la causa, ajustar, confirmar. Concéntrese en indicadores clave de rendimiento (KPI), como un ciclo de conversión de efectivo más rápido, mayor número de facturas procesadas por empleado de cuentas a pagar y puntuaciones de rendimiento de proveedores más sólidas. Utilice resúmenes basados en IA generativa (GenAI) para identificar retrasos y excepciones y, a continuación, actualice las reglas, las rutas de aprobación y los requisitos de los proveedores para prevenir problemas recurrentes. Los agentes de IA que colaboran con usted a lo largo del proceso, aumentan el procesamiento sin contacto, reducen las disputas y los cargos en cuenta y mejoran la confiabilidad de los proveedores. Las experiencias de GenAI integradas también pueden ayudar a los equipos a resumir las excepciones recurrentes, redactar el alcance de los proveedores y convertir las recomendaciones en tareas del siguiente paso directamente en el flujo de trabajo.
El resultado es un flujo impulsado por excepciones. Las comprobaciones rutinarias, las confirmaciones, la gestión de documentos y el procesamiento de facturas pasan a la automatización basada en IA, con empleados a los que se mantiene informados para cumplir con la gobernanza y tomar decisiones sensibles relacionadas con las políticas. Esto libera a los equipos de cuentas a pagar, compradores, almacenes y calidad para que se centren en el trabajo de mayor valor, como: la selección de proveedores y gestión del rendimiento, validación de órdenes de compra, resultados de calidad y resolución de verdaderas excepciones.
Y lo mejor de todo: Se trata de una guía repetible que puede utilizar para el éxito de su IA
El ejemplo anterior muestra el proceso en una industria. No importa si trabaja en el sector de alimentos y bebidas, manufactura, distribución o cualquier otra industria, el enfoque es el mismo. Infor ofrece una biblioteca de paquetes de casos prácticos de IA prescriptiva por proceso y sector, lo que ayuda a las organizaciones a pasar de la curiosidad por la IA a resultados operativos reales.
Para obtener más información sobre el camino más sencillo que puede recorrer hacia el valor empresarial de la IA, lea nuestro nuevo libro electrónico sobre los tres pasos para alcanzar el ROI de la IA.
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