Avances, Retos y Perspectivas de la Inteligencia Artificial en los Sistemas ERP en México

Resumen

El presente examina la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas ERP en México. Se lleva a cabo un análisis teórico y exploratorio para estudiar las aplicaciones, beneficios y retos principales que enfrentan las compañías mexicanas al integrar IA en sus plataformas ERP, así como las dificultades tecnológicas, culturales y económicas que tienen impacto en la adopción. Los resultados muestran que, a pesar de estar la implementación de IA en ERPs en una fase inicial dentro del país, hay un potencial considerable para hacer más eficientes los procesos empresariales y mejorar el proceso de decisión estratégica. La inteligencia artificial está revolucionando los sistemas ERP al posibilitar una administración que va más allá de la automatización, incorporando habilidades analíticas y predictivas México, esta adopción es emergente, liderada por grandes corporaciones, mientras que las pequeñas y medianas empresas (PYMES) enfrentan un rezago significativo; la optimización ya que mejora la cadena de suministro, la previsión de la demanda y la gestión de inventarios; así como el análisis: facilita la toma de decisiones en tiempo real basada en datos, la cuales los vemos implementados en los chatbots, automatización robótica de procesos (RPA), análisis predictivo y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin embargo, también hay retos y barreras, ya que, a pesar de los beneficios, la adopción en México enfrenta importantes obstáculos; las cuales están los datos y tecnología, el talento y costos ya que la escasez de personal especializado en IA, la cultura y ética, en la resistencia al cambio por parte de los empleados y la falta de marcos regulatorios claros para la privacidad de datos y la transparencia de los algoritmos.