La inteligencia artificial empresarial está entrando en una etapa de consolidación en la que las compañías comienzan a dejar atrás la experimentación para concentrarse en aplicaciones capaces de generar resultados concretos. Para CeleriTech, esta evolución representa una oportunidad para acompañar a las organizaciones en la incorporación de soluciones de SAP que no solamente sean adquiridas, sino implementadas, utilizadas y aprovechadas de manera continua.
La firma mantiene una relación con SAP desde su nacimiento y cuenta con una trayectoria de 10 años como empresa. Gonzalo Bretón, socio cofundador de CeleriTech, explicó que el partnership permite combinar las capacidades de software empresarial de SAP con los servicios de consultoría e implementación de la compañía.
El objetivo, explicó, consiste en que la tecnología llegue a segmentos de clientes que requieren acompañamiento especializado para convertir una plataforma en una herramienta funcional dentro de sus operaciones.
“La alianza con SAP es muy productiva porque permite a SAP llegar a segmentos de clientes o a ciertos segmentos de clientes a los que no podría llegar él solo, y nos permite ofrecer servicios de consultoría de implementación a los clientes que adquieren la solución de SAP. La idea no es solamente que un cliente adquiera una solución SAP, sino que la pueda utilizar en su día a día, que esté funcionando, que le produzca resultados y beneficios, y que pueda seguir utilizándola a través del tiempo”.
Gonzalo Bretón, socio cofundador de CeleriTech.
Este planteamiento adquiere mayor relevancia conforme las organizaciones buscan justificar sus inversiones tecnológicas. La conversación ya no gira únicamente alrededor de adquirir una plataforma, sino de establecer qué problema resolverá, cómo se incorporará a la operación y qué indicadores permitirán determinar si la inversión produjo los resultados esperados.
En este escenario, CeleriTech busca posicionarse como un socio de transformación y no solamente como un proveedor de tecnología. Su propuesta combina consultoría, conocimiento de negocio, implementación y acompañamiento, elementos que cobran relevancia ante proyectos donde las herramientas de IA comienzan a integrarse directamente con procesos corporativos.
SAP, por su parte, desarrolla soluciones empresariales orientadas a diferentes industrias. Bretón destacó que la compañía cuenta con especialización en 25 verticales, entre ellas manufactura, sector público y retail, lo que permite abordar necesidades particulares de diferentes segmentos.
La estrategia abre espacio para que la tecnología se adapte a los procesos de cada organización en lugar de obligar a las empresas a modificar su operación únicamente para utilizar una determinada herramienta.
Para ampliar la información sobre la propuesta de IA de SAP, puede consultarse su sitio oficial sobre SAP Business AI.
Del uso general de IA a los procesos reales de negocio
Uno de los principales cambios que observa CeleriTech está relacionado con la manera en que las organizaciones entienden la inteligencia artificial. La primera ola de adopción estuvo marcada por herramientas capaces de generar textos, resumir documentos, responder preguntas o producir contenidos. Ahora, el interés comienza a trasladarse hacia sistemas capaces de trabajar con información empresarial y participar en procesos específicos.
La inteligencia artificial empresarial adquiere relevancia precisamente en ese punto: cuando una herramienta deja de ser utilizada solamente como un recurso externo y comienza a relacionarse con los datos, aplicaciones y flujos de trabajo de una organización.
Bretón considera que existe una diferencia sustancial entre utilizar una plataforma de IA de propósito general y contar con un asistente capaz de comprender el contexto de una compañía.
“No es lo mismo hacerle preguntas a ChatGPT que hacerle preguntas a un asistente de negocio. Estamos hablando de utilizar la inteligencia artificial para conciliar cuentas bancarias, hacer un análisis de los clientes más importantes, optimizar un cierre financiero o ejecutar tareas que realmente forman parte de la operación diaria de una empresa. Esas son tareas que ya se ejecutan dentro de la compañía y es ahí donde una inteligencia artificial empresarial puede servir de mejor manera”.
La diferencia parece sencilla, pero tiene implicaciones importantes para la estrategia tecnológica. Una herramienta general puede ofrecer información útil, pero una aplicación empresarial necesita considerar datos internos, permisos, procesos, reglas de negocio y objetivos específicos.
Esto significa que la adopción debe comenzar por identificar los procesos donde existe una oportunidad concreta. Finanzas, atención al cliente, análisis comercial, cadena de suministro y administración pueden convertirse en áreas donde la automatización y el análisis asistido por IA tengan un impacto medible.
La conversación también cambia cuando la empresa puede utilizar sus propios datos como contexto. Una organización puede pasar de preguntar qué significa determinado indicador a solicitar un análisis basado en su propia operación, siempre bajo mecanismos adecuados de seguridad y gobierno de información.
La inteligencia artificial empresarial también puede ayudar a reducir actividades repetitivas que consumen tiempo de los equipos. La automatización de tareas administrativas, la preparación de información y el análisis de grandes volúmenes de datos son algunos ejemplos de procesos donde la IA puede funcionar como una capa adicional de productividad.
SAP ha desarrollado su estrategia alrededor de Business AI y herramientas como Joule, con una propuesta que busca integrar asistentes y agentes en procesos empresariales. La compañía explica que su enfoque combina datos, aplicaciones, contexto de negocio y capacidades de inteligencia artificial.
Para los usuarios corporativos, esto implica una transición desde la IA como herramienta independiente hacia la IA como parte de la arquitectura de aplicaciones.
Ese cambio puede tener consecuencias importantes para las áreas de tecnología. En lugar de gestionar aplicaciones aisladas, los equipos tendrán que evaluar cómo se conectan los nuevos servicios de IA con los sistemas existentes, qué información pueden consultar y qué acciones están autorizados a ejecutar.
También será necesario definir mecanismos de supervisión. Cuando una herramienta solamente genera una respuesta, el riesgo operativo puede ser relativamente limitado. Cuando comienza a ejecutar una acción dentro de un sistema corporativo, la organización necesita establecer controles más estrictos.
La evolución hacia este modelo favorece a los partners con experiencia en implementación, integración y procesos de negocio. El reto consiste en traducir una capacidad tecnológica en una solución que realmente pueda utilizar una organización.
La información oficial sobre SAP Business AI y Joule permite conocer con mayor profundidad esta evolución.
¿Qué oportunidades tienen las empresas para acelerar su adopción?
La madurez del mercado no es homogénea. Algunas organizaciones ya cuentan con avances importantes en digitalización y datos, mientras otras todavía se encuentran definiendo cuáles son las aplicaciones que pueden aportar mayor valor.
Bretón observa una inquietud generalizada entre empresas de diferentes industrias, pero considera que todavía existe una etapa de consolidación. El reto está en diferenciar entre experimentar con una tecnología y construir una estrategia capaz de sostenerse en el tiempo.
En ese contexto, la inteligencia artificial empresarial puede convertirse en una herramienta para acelerar la productividad siempre que su implementación parta de necesidades concretas.
El área financiera representa uno de los escenarios más evidentes. Procesos como conciliaciones bancarias, cierres financieros, análisis de información y elaboración de reportes requieren grandes cantidades de datos y tiempo operativo. Una herramienta capaz de acceder al contexto adecuado puede reducir tareas manuales y ayudar a los equipos a concentrarse en actividades de mayor valor.
También existen oportunidades en el análisis de clientes. Las empresas acumulan información comercial que puede utilizarse para identificar patrones, detectar cambios en el comportamiento y apoyar decisiones. La IA puede contribuir a convertir grandes volúmenes de datos en información accionable.
En operaciones, la automatización puede ayudar a detectar anomalías, priorizar tareas y acelerar procesos. En recursos humanos, puede facilitar determinados procesos administrativos y de consulta. En cadena de suministro, puede contribuir al análisis de información y a la identificación de escenarios. La clave está en que cada caso de uso tenga un objetivo definido.
La inteligencia artificial empresarial no debería implementarse solamente porque una organización considera que necesita incorporar IA. Debe existir una razón de negocio detrás del proyecto. Esa razón puede estar relacionada con productividad, reducción de costos, mejora de la experiencia, incremento de ingresos o capacidad para tomar decisiones con mayor rapidez.
También resulta importante establecer una metodología para medir los resultados. Si una empresa no conoce cuánto tiempo consume actualmente un proceso, cuánto cuesta o qué nivel de errores presenta, será difícil determinar cuánto valor produjo una automatización.
Por ello, el retorno de inversión debe definirse antes de la implementación y no después.
La experiencia de CeleriTech se orienta precisamente hacia ese enfoque. La compañía busca entender primero la necesidad para después diseñar una solución que responda a las características específicas de cada organización.
Esto también modifica el papel del canal tecnológico. Los partners tienen una oportunidad para ampliar su participación en los proyectos de transformación, pasando de la venta de licencias a servicios de consultoría, integración, implementación y soporte.
La relación con SAP puede facilitar este modelo porque el fabricante cuenta con un amplio portafolio empresarial y especialización por industria. El partner aporta el conocimiento necesario para adaptar esas capacidades a los procesos particulares del cliente.
El resultado puede ser una propuesta de mayor valor y, potencialmente, relaciones comerciales de largo plazo.
El enfoque consultivo como diferenciador de CeleriTech
La propuesta de CeleriTech se basa en un elemento que Bretón considera fundamental: el enfoque consultivo. De acuerdo con el directivo, la compañía busca que sus colaboradores tengan una perspectiva de consultores y no únicamente de vendedores de tecnología.
Este planteamiento cobra especial importancia en proyectos de inteligencia artificial empresarial, debido a que las organizaciones pueden enfrentarse a una oferta tecnológica cada vez más amplia. La dificultad ya no consiste solamente en encontrar una herramienta, sino en seleccionar aquella que responda a un problema específico y pueda integrarse adecuadamente.
“Nuestro valor fundamental es el approach consultivo. Todos los que trabajamos en CeleriTech somos consultores, desde nosotros como socios hasta nuestros consultores, y hemos trabajado en asesorar a las empresas y ser expertos tecnológicos para poder acercar estas tecnologías a las organizaciones. Eso es algo que creemos que sí nos distingue, porque buscamos entender primero las necesidades antes de plantear una solución”.
La metodología parte del diagnóstico. Antes de recomendar una tecnología, el partner debe comprender cómo opera la organización, cuáles son sus principales obstáculos y qué objetivos busca alcanzar.
A partir de ahí se puede construir una arquitectura tecnológica adecuada. Esto incluye considerar las aplicaciones actuales, los datos disponibles, las integraciones necesarias, los perfiles de usuario y los mecanismos de seguridad.
La inteligencia artificial empresarial requiere precisamente esa visión integral. Un proyecto puede fracasar incluso cuando el modelo de IA funciona correctamente si la información utilizada es deficiente, si los usuarios no adoptan la solución o si el proceso que se busca transformar no está suficientemente definido.
El acompañamiento posterior también es relevante. Las empresas necesitan capacitación, ajustes y seguimiento para garantizar que una nueva herramienta se convierta en parte de la operación.
CeleriTech considera que el objetivo no debe limitarse a entregar una implementación. El resultado esperado es que el cliente pueda utilizar la solución de manera cotidiana y obtenga beneficios concretos.
La experiencia de Bretón en el ecosistema SAP también forma parte de esta propuesta. El directivo cuenta con alrededor de 28 años de trayectoria vinculada con este mercado, mientras que CeleriTech acumula una década de operaciones y ha trabajado con SAP desde su origen.
La experiencia acumulada permite entender mejor los retos de implementación y las necesidades que pueden surgir en diferentes industrias.
La inteligencia artificial empresarial, además, requiere una conversación constante entre las áreas de negocio y tecnología. El área de TI conoce la infraestructura y los sistemas; los responsables de negocio conocen los procesos, objetivos e indicadores. El partner puede funcionar como puente entre ambos mundos.
Ese papel puede ser especialmente relevante durante la segunda mitad del año y hacia los siguientes ciclos de inversión, cuando las organizaciones comiencen a seleccionar proyectos de IA con mayor rigor.
De la experimentación al retorno de inversión
El siguiente paso para el mercado será transformar el entusiasmo por la IA en resultados sostenibles. La inteligencia artificial empresarial tendrá que demostrar su valor dentro de los indicadores que utilizan las organizaciones para medir productividad, eficiencia y crecimiento.
CeleriTech considera que una implementación debe diseñarse desde el principio con esa meta. La solución tecnológica tiene que responder a una necesidad específica y contar con indicadores que permitan evaluar su desempeño.
“Buscamos siempre no solamente un approach comercial, sino entender primero las necesidades del cliente, entregar una solución o diseñar una solución específica para esa organización y garantizar que tenga un retorno sobre la inversión de lo que está destinando a una solución de este tipo. Para nosotros es importante que la tecnología se traduzca en beneficios reales para el cliente”.
Esta perspectiva será determinante para evitar que los proyectos de IA se conviertan en iniciativas aisladas. Una prueba de concepto puede demostrar que una tecnología funciona, pero el verdadero desafío está en llevarla a producción, integrarla con los sistemas corporativos y conseguir que los usuarios la adopten.
La inteligencia artificial empresarial también exige una revisión de la calidad de los datos. Las respuestas y acciones de un sistema dependerán, en buena medida, del contexto que pueda obtener. Por ello, las organizaciones deben avanzar paralelamente en gobierno de datos, integración y seguridad.
Otro factor será la capacitación. La incorporación de IA modificará algunas actividades y permitirá que los colaboradores dediquen más tiempo a tareas de análisis, estrategia y relación con clientes. Para aprovechar ese cambio, las empresas deberán preparar a sus equipos.
El mercado también tendrá que considerar la gobernanza. Las compañías necesitan determinar qué información puede utilizarse, quién puede acceder a ella y qué acciones pueden automatizarse.
La evolución de asistentes hacia agentes empresariales hace que estos elementos sean todavía más importantes. Cuando una herramienta puede participar directamente en un flujo de trabajo, los controles deben estar integrados desde el diseño.
La inteligencia artificial empresarial, por tanto, no representa solamente un proyecto de software. Es una transformación que involucra procesos, personas, datos y tecnología.
Para los canales tecnológicos, esta evolución representa una oportunidad para ampliar sus modelos de negocio. La consultoría, implementación, integración, capacitación y servicios administrados pueden complementar la comercialización de software y generar relaciones de mayor duración.
En el caso de CeleriTech, la estrategia consiste en aprovechar su experiencia con SAP para acompañar a organizaciones que buscan avanzar en esta transición.
Bretón señaló que la compañía mantiene su foco principal en el mercado local, aunque también cuenta con presencia en otros países y una alianza reciente con United VARs, una red de partners que permite participar en proyectos de alcance internacional.
Esta capacidad amplía el horizonte de oportunidades y permite atender necesidades que requieren coordinación entre diferentes mercados.
La inteligencia artificial empresarial puede convertirse así en uno de los principales motores de la siguiente etapa de transformación corporativa. Pero su éxito dependerá menos del volumen de herramientas disponibles y más de la capacidad de las organizaciones para seleccionar los casos de uso adecuados.
Para CeleriTech, el mensaje hacia las empresas es avanzar con una visión pragmática: identificar necesidades, diseñar soluciones específicas, implementar con acompañamiento y medir resultados.
La apuesta de la firma junto con SAP se encuentra en ese punto de encuentro entre tecnología y negocio. La inteligencia artificial empresarial deja de ser una promesa cuando puede resolver una tarea concreta, mejorar un indicador y demostrar un beneficio para la organización.
En este escenario, el papel de los partners también evoluciona. Ya no basta con conocer el catálogo de soluciones. Será necesario comprender industrias, procesos, datos y objetivos corporativos para construir proyectos que puedan escalar.
La inteligencia artificial empresarial representa, en consecuencia, una oportunidad para que las compañías avancen hacia operaciones más inteligentes, automatizadas y orientadas a datos, pero también para que el ecosistema tecnológico desarrolle nuevas propuestas de valor alrededor de la consultoría y los servicios.
La visión de CeleriTech apunta a que la tecnología debe permanecer vinculada al resultado. Si una organización puede identificar un problema, diseñar una solución, implementarla correctamente y comprobar el retorno obtenido, la IA deja de ser una tendencia y se convierte en una herramienta estratégica.
Para las empresas que todavía están evaluando por dónde comenzar, el siguiente paso puede ser más sencillo de lo que parece: identificar uno o dos procesos donde exista una oportunidad clara, establecer indicadores y construir un proyecto con acompañamiento especializado.
La inteligencia artificial empresarial tendrá mayor impacto en aquellas organizaciones que sean capaces de conectar innovación con operación. Y esa conexión será, cada vez más, uno de los principales terrenos de competencia para fabricantes, integradores y partners tecnológicos.
