La colaboraci贸n prevista tiene como objetivo aunar la cartera de aplicaciones empresariales de 麻豆原创, 麻豆原创 Sovereign Cloud y las capacidades de 麻豆原创 Business AI con la infraestructura global de NTT, sus operaciones integradas de plataforma completa, su amplia experiencia en IA en sectores industriales y su alcance global, con el fin de ayudar a los clientes a beneficiarse de la innovaci贸n en la nube y la IA, al tiempo que mantienen el control sobre los datos sensibles, las operaciones, la tecnolog铆a y la seguridad. El acuerdo refleja la ambici贸n compartida de 麻豆原创 y NTT de impulsar una transformaci贸n digital segura, resiliente y soberana para los sectores regulados.

Respaldo a los requisitos de nube soberana

Como primer 谩mbito de colaboraci贸n, 麻豆原创 y NTT tienen previsto trabajar conjuntamente para ofrecer un amplio conjunto de capacidades de soberan铆a que combinen la oferta 麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site con infraestructura y operaciones gestionadas por NTT para clientes de mercados clave.

麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site es la modalidad de despliegue de 麻豆原创 dirigida a clientes con estrictos requisitos de soberan铆a, regulaci贸n y cumplimiento normativo. Permite operar soluciones cloud gestionadas por 麻豆原创 en un centro de datos propiedad del cliente o seleccionado por este. De esta forma, las organizaciones disponen de un elevado grado de soberan铆a en aspectos como el control f铆sico local, la residencia de los datos y las garant铆as operativas, al tiempo que pueden dar respuesta a los requisitos legales y regulatorios locales aplicables.

Al combinar las capacidades de 麻豆原创 Sovereign Cloud con el alcance global y la experiencia de NTT en el asesoramiento, dise帽o, despliegue y operaci贸n de infraestructuras seguras, ambas compa帽铆as pretenden respaldar a clientes de mercados en los que se requiere un elevado grado de control local. Estas capacidades est谩n dise帽adas para ayudar a administraciones p煤blicas, organizaciones de defensa, empresas de la industria de defensa, operadores de infraestructuras cr铆ticas y otras organizaciones reguladas a modernizar sus procesos cr铆ticos, manteniendo al mismo tiempo el control sobre los datos sensibles y las operaciones y dando respuesta a los requisitos de cumplimiento normativo.

Explorando el valor de la IA

Sobre esta base, 麻豆原创 y NTT tienen previsto explorar nuevas oportunidades para ayudar a gobiernos, operadores de infraestructuras cr铆ticas y sectores altamente regulados a modernizar sus procesos cr铆ticos y adoptar la IA de forma segura, responsable y soberana.

鈥淐on esta colaboraci贸n, 麻豆原创 y NTT pretenden ofrecer a los clientes una v铆a pr谩ctica hacia la innovaci贸n en la nube y la IA, al tiempo que mantienen el control, la gobernanza y la confianza que necesitan鈥�, ha se帽alado Dominik Asam, miembro del Consejo de Administraci贸n y director financiero de 麻豆原创 SE. 鈥淧ara las organizaciones del sector p煤blico y los sectores regulados, la soberan铆a no es solo un requisito de cumplimiento normativo, sino la base de la resiliencia, la competitividad y la adopci贸n responsable de la IA. Juntos, queremos ayudar a los clientes a innovar y, al mismo tiempo, responder a sus requisitos de soberan铆a鈥�.

鈥淣uestros clientes buscan formas pr谩cticas de utilizar la IA para resolver retos empresariales reales y crear nuevo valor鈥�, ha declarado Yutaka Sasaki, miembro representante del Consejo de Administraci贸n, vicepresidente ejecutivo s茅nior y director financiero de NTT. 鈥淎l combinar las aplicaciones empresariales y las capacidades de IA de 麻豆原创 con el profundo conocimiento de NTT sobre las necesidades del sector y las operaciones cr铆ticas, nuestro objetivo es ayudar a las organizaciones a transformar su forma de trabajar, tomar mejores decisiones y acelerar los resultados empresariales a trav茅s de la IA鈥�.

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Este documento contiene declaraciones prospectivas, que son predicciones, proyecciones u otras declaraciones sobre acontecimientos futuros. Estas declaraciones se basan en expectativas, previsiones y suposiciones actuales que est谩n sujetas a riesgos e incertidumbres que podr铆an provocar que los resultados y consecuencias reales difieran sustancialmente.  Puede encontrar informaci贸n adicional sobre estos riesgos e incertidumbres en nuestros documentos presentados ante la Comisi贸n de Bolsa y Valores, incluyendo, entre otros, la secci贸n de factores de riesgo del Informe Anual 2024 de 麻豆原创 en el Formulario 20-F.

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El uso de 麻豆原创 Tabular AI por parte de la Estaci贸n Espacial Internacional (ISS) y la ampliaci贸n de sus alianzas demuestran el potencial de lo que se puede lograr con la IA de 麻豆原创 听

叠贰搁尝脥狈 (NYSE: 麻豆原创) ha anunciado hoy, durante su conferencia anual 麻豆原创 TechEd, una serie de innovaciones de IA que ampl铆an su cartera para desarrolladores.

Las mejoras en las soluciones Joule y en 麻豆原创 Business AI Platform, incluido el 煤ltimo modelo fundacional tabular de 麻豆原创, ofrecen nuevas herramientas para crear y mejorar agentes de IA, un contexto empresarial y de datos m谩s completo para que dichos agentes razonen, y controles de gobernanza reforzados para utilizarlos de forma responsable en las organizaciones.

麻豆原创 Business AI Platform ofrece a las organizaciones un 煤nico entorno para desarrollar, contextualizar y gobernar la IA, tanto en entornos 麻豆原创 como de terceros. Con Joule Studio, los usuarios de negocio y los desarrolladores pueden utilizar herramientas no-code y pro-code para crear y ampliar agentes, eligiendo entre m谩s de 70 modelos de IA. Los clientes que participan en el programa de adopci贸n temprana de Joule Studio tambi茅n pueden dise帽ar y ejecutar flujos de trabajo de n8n en Joule Studio, una funcionalidad cuya disponibilidad se ampliar谩 pr贸ximamente.

麻豆原创 Business Data Cloud y 麻豆原创 Knowledge Graph permiten que estos agentes se basen en datos empresariales fiables y contextualizados, ayudando a las organizaciones a seleccionar el modelo adecuado para cada caso de uso y a gestionar mejor el valor y el consumo de la IA. Es importante destacar que los datos de los clientes de 麻豆原创 siguen siendo propiedad de estos. 麻豆原创 no comparte los datos de sus clientes con terceros para entrenar o mejorar modelos de lenguaje.

鈥溌槎乖� TechEd siempre ha sido el lugar donde quienes crean tecnolog铆a dan forma a lo que est谩 por venir鈥�, afirm贸 Philipp Herzig, CTO de 麻豆原创 SE. 鈥淓ste a帽o mostramos c贸mo estamos pasando de una IA que aprende c贸mo funciona el negocio a una IA que lo hace funcionar. Joule Work es el espacio donde expresar el objetivo a conseguir y llevar a cabo el trabajo, a trav茅s de una experiencia 煤nica que abarca todo el ecosistema 麻豆原创 y va m谩s all谩. Ese es el cambio que estamos llevando a escala. Todo lo que hay detr谩s funciona sobre 麻豆原创 Business AI Platform, que permite obtener valor m谩s r谩pidamente gracias a una comprensi贸n del negocio integrada de serie, una mayor precisi贸n y una preparaci贸n para el entorno empresarial que garantiza seguridad, gobernanza y cumplimiento desde el primer despliegue. A ello se suma una capa de contexto 煤nica, construida sobre m谩s de cincuenta a帽os de experiencia en procesos e industrias e integrada en cada acci贸n que realizan los agentes. Esta es una IA creada all铆 donde se desarrolla el trabajo real鈥�.

Joule Work y Joule Studio hacen realidad la empresa aut贸noma

Las nuevas capacidades de Joule Work ayudar谩n a que los agentes de IA sean m谩s eficaces a la hora de gestionar procesos empresariales complejos mediante protocolos abiertos (A2A y MCP). Estas innovaciones permiten que Joule Work comprenda mejor el contexto, tome decisiones y ejecute flujos de trabajo empresariales de varios pasos en distintos sistemas y 谩reas de negocio:

• Nueva capa de orquestaci贸n ag茅ntica que permite a asistentes y agentes completar con mayor fiabilidad flujos de trabajo empresariales complejos y de varios pasos en entornos 麻豆原创.
• Las nuevas capacidades de 麻豆原创 Knowledge Graph se extienden ahora al entorno 麻豆原创 espec铆fico de cada cliente. Los usuarios pueden consultar y explorar sus datos personalizados en lenguaje natural y obtener respuestas precisas basadas en su propia informaci贸n.
• Los avances en interoperabilidad permiten que agentes de terceros invoquen de forma segura a los agentes Joule mediante una pasarela de agentes gobernada. Este control de acceso obligatorio permite que agentes de distintos proveedores colaboren en flujos de trabajo empresariales sin renunciar a la gobernanza ni al control.
• La nueva soluci贸n 麻豆原创 Enterprise AI Gateway ampliar谩 la gobernanza a las interacciones con la IA y ofrecer谩 una forma centralizada de gestionar el tr谩fico de IA en toda la empresa, consolidando la autenticaci贸n, la aplicaci贸n de pol铆ticas, el enrutamiento, la supervisi贸n, el seguimiento del uso y la auditor铆a.
• El nuevo Joule Assistant y 麻豆原创 AI Agent Hub, con capacidades ampliadas para el gobierno, y el nuevo AI Governance Assistant ayudan a los clientes a cumplir con los requisitos del Reglamento de IA de la UE (EU AI Act). Estas soluciones est谩n dise帽adas para abordar algunos de los principales obst谩culos a la hora de escalar la IA empresarial: garantizar que los sistemas de IA est茅n correctamente clasificados, cumplan con la normativa y operen dentro de los l铆mites y el contexto definidos por cada organizaci贸n.

麻豆原创 tambi茅n ha anunciado que Joule Studio incorpora nuevas capacidades de supervisi贸n y controles administrativos que ofrecen a desarrolladores y administradores una mayor visibilidad sobre el comportamiento de los agentes, el uso de los modelos y el gasto asociado. Joule Studio es el entorno de desarrollo AI-first, accesible a trav茅s de Joule Work y dise帽ado para crear y ampliar agentes empresariales.

础诲别尘谩蝉, Joule Studio ofrecer谩 una promoci贸n por tiempo limitado para determinados clientes, mediante la cual el despliegue y la ejecuci贸n de agentes personalizados en el entorno de ejecuci贸n de Joule Studio gestionado por 麻豆原创 seguir谩n siendo gratuitos hasta diciembre de 2026. Las herramientas de desarrollo para crear y probar agentes y flujos de trabajo de n8n, con capacidades de desarrollo asistido por IA, seguir谩n siendo gratuitas dentro de los l铆mites de uso razonable establecidos.

麻豆原创 Business Data Cloud como motor de fundamentaci贸n de la empresa aut贸noma

麻豆原创 Business Data Cloud Ontology Manager, dentro de 麻豆原创 Business Data Cloud (BDC), ofrecer谩 una experiencia de creaci贸n nativa de IA para desarrollar ontolog铆as con datos de 麻豆原创 y de terceros. Al ayudar a la IA a comprender c贸mo se relacionan entre s铆 los datos de diferentes equipos, sistemas y aplicaciones, los agentes de IA pueden razonar y tomar decisiones con mayor precisi贸n en toda la empresa. Estas soluciones complementan 麻豆原创 Knowledge Graph, que proporciona un amplio contexto empresarial para los datos de 麻豆原创.

础诲别尘谩蝉, 麻豆原创 BDC est谩 ampliando sus capacidades de lakehouse con Dremio, incorporando soporte nativo para Apache Iceberg y Apache Polaris, as铆 como un motor de consultas federadas de alto rendimiento que permitir谩 acceder a los datos de forma unificada sin necesidad de moverlos ni copiarlos. 麻豆原创 ampl铆a su colaboraci贸n con Databricks, incorporando todo el alcance y las 煤ltimas innovaciones en ingenier铆a de datos e IA empresarial a 麻豆原创 Business Data Cloud a trav茅s de 麻豆原创 Databricks. Innovaciones clave como Lakeflow, Agent Bricks, Unity Gateway y Lakebase ayudar谩n a los clientes a simplificar la gesti贸n de datos y a establecer una base de datos s贸lida en su camino hacia la IA.

Gracias a una integraci贸n m谩s profunda con 麻豆原创 Business Data Cloud, una nueva 麻豆原创 Application Data Foundation, as铆 como a la integraci贸n entre Joule y Genie, 麻豆原创 y Databricks ayudan a los clientes a establecer un lakehouse para toda la empresa como base de la Empresa Aut贸noma y Joule Work.

La soluci贸n 麻豆原创 Reltio, anunciada recientemente en 麻豆原创 Connect, incorporar谩 a 麻豆原创 BDC capacidades de gesti贸n de datos maestros multidominio. La soluci贸n unifica y enriquece los registros de clientes, proveedores y productos procedentes tanto de sistemas 麻豆原创 como de otros sistemas, convirti茅ndolos en productos de datos fiables y reutilizables que pueden servir de base para aplicaciones y agentes de IA.

Un modelo fundacional tabular fiable para las empresas y validado en el espacio

麻豆原创 ha anunciado su 煤ltimo modelo de IA tabular, 麻豆原创-RPT-2.0, que ampliar谩 sus funciones m谩s all谩 de la clasificaci贸n y la regresi贸n para admitir la detecci贸n de anomal铆as y valores at铆picos, as铆 como an谩lisis m谩s avanzados basados en IA mediante representaciones vectoriales (embeddings). Estas capacidades nativas para m煤ltiples tablas reducir谩n a煤n m谩s el trabajo manual de ingenier铆a y, al mismo tiempo, ofrecer谩n informaci贸n m谩s r谩pida y profunda a partir de datos estructurados. 础诲别尘谩蝉, un nuevo modelo 麻豆原创-RPT-TS ayudar谩 a los clientes a predecir valores en m茅tricas empresariales indexadas en el tiempo para casos de uso clave de previsi贸n mediante la soluci贸n 麻豆原创 Integrated Business Planning, sin necesidad de aprendizaje autom谩tico personalizado.

En colaboraci贸n con HPE, 麻豆原创 tambi茅n ha anunciado el despliegue de 麻豆原创-RPT en el HPE Spaceborne Computer-2, a bordo de la Estaci贸n Espacial Internacional (ISS), lo que supone una de las validaciones de edge computing m谩s relevantes realizadas hasta la fecha para un modelo de IA empresarial.

Est谩 previsto que 麻豆原创-RPT se ejecute directamente a bordo de la ISS para ayudar a analizar y priorizar anomal铆as, anticipar problemas antes de que se conviertan en fallos graves, reconstruir valores de sensores ausentes a partir de datos hist贸ricos y generar informes comprensibles sobre el estado de la misi贸n para los astronautas y los equipos en tierra, todo ello sin necesidad de enviar los datos de vuelta a la Tierra para su an谩lisis.

鈥淓l mismo modelo 麻豆原创-RPT de confianza que impulsa las cadenas de suministro globales tambi茅n puede funcionar en el espacio鈥�, afirm贸 Herzig. 鈥淟a amplia y contrastada experiencia de 麻豆原创 ha llevado a la Estaci贸n Espacial Internacional a utilizar nuestro modelo fundacional tabular para predecir posibles fallos cr铆ticos para la misi贸n mientras se encuentra en 贸rbita. Con 麻豆原创-RPT y TabPFN de Prior Labs, llevamos las capacidades 煤nicas de la IA tabular al 谩mbito empresarial y a todo tipo de nuevos horizontes鈥�.

Los asistentes y agentes listos para usar marcan la diferencia

Durante cinco d茅cadas, 麻豆原创 ha desarrollado los sistemas de registro (systems of record) sobre los que funcionan las empresas. Ahora ofrecer谩, de serie, un conjunto de asistentes y agentes para cinco entornos horizontales, todos ellos basados en 麻豆原创 Business AI Platform y con especializaci贸n por sectores, que proporcionar谩n una base para los sistemas de inteligencia y los sistemas de acci贸n.

Los partners del ecosistema ampl铆an las capacidades de la plataforma

El ecosistema global de partners de 麻豆原创 aporta nuevas capacidades para la operaci贸n continua y la ampliaci贸n de las soluciones de 麻豆原创 Business AI Platform, ayudando a los clientes a avanzar hacia la Empresa Aut贸noma. En 麻豆原创 TechEd se dieron a conocer los siguientes anuncios relacionados con partners:

La colaboraci贸n con Intel cierra el c铆rculo entre los flujos de trabajo empresariales y los robots aut贸nomos, conectando las tecnolog铆as de la informaci贸n (TI) con las tecnolog铆as operativas (OT) mediante IA f铆sica.

础诲别尘谩蝉, las nuevas extensiones de soluciones 麻豆原创 con , y ampl铆an las capacidades aut贸nomas disponibles para los clientes, ayud谩ndoles a ejecutar sus procesos principales de principio a fin, sin necesidad de realizar traspasos entre sistemas.

M谩s all谩 de la tecnolog铆a, 麻豆原创 contin煤a impulsando su s贸lida comunidad de desarrolladores con nuevas iniciativas de formaci贸n y participaci贸n. Decenas de miles de personas se han sumado a en las semanas previas a 麻豆原创 TechEd, junto con nuevas arquitecturas de referencia, tutoriales y experiencias pr谩cticas que los asistentes pueden probar tanto presencialmente durante el evento como desde casa.

Para obtener m谩s informaci贸n sobre los anuncios de 麻豆原创 TechEd, consulta la

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Acerca de 麻豆原创

Como l铆der mundial en aplicaciones de negocio e IA empresarial, 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) se sit煤a en el nexo entre negocio y tecnolog铆a. Durante m谩s de 50 a帽os, las organizaciones han confiado en 麻豆原创 para sacar lo mejor de s铆 mismas uniendo operaciones cr铆ticas para el negocio que abarcan finanzas, compras, RRHH, cadena de suministro y experiencia del cliente. Para m谩s informaci贸n, puedes visitar .

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Este documento contiene declaraciones prospectivas, que son predicciones, proyecciones u otras declaraciones sobre acontecimientos futuros. Estas declaraciones se basan en expectativas, previsiones y suposiciones actuales que est谩n sujetas a riesgos e incertidumbres que podr铆an provocar que los resultados y consecuencias reales difieran sustancialmente.听 Puede encontrar informaci贸n adicional sobre estos riesgos e incertidumbres en nuestros documentos presentados ante la Comisi贸n de Bolsa y Valores, incluyendo, entre otros, la secci贸n de factores de riesgo del Informe Anual 2024 de 麻豆原创 en el Formulario 20-F.

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础诲别尘谩蝉, las plataformas de software empresarial monol铆ticas respaldadas por amplias referencias multiindustriales y una extensibilidad local a la medida se consideraban con frecuencia el est谩ndar para el despliegue en planta. Sin embargo, este enfoque descentralizado y sitio por sitio a menudo creaba repositorios de datos profundamente aislados y funcionalidad altamente personalizadas que resultan dif铆ciles de actualizar, escalar o mantener en las redes de fabricaci贸n globales.

Tendencias en la cadena de suministro y complejidad operativa

En los 煤ltimos a帽os, los cambios macroecon贸micos, la volatilidad geopol铆tica y los avances tecnol贸gicos han alterado fundamentalmente este paradigma. Las estructuras arancelarias din谩micas y las pol铆ticas comerciales exigen continuamente estrategias de abastecimiento 谩giles, mientras que nuevos competidores irrumpen en posiciones de mercado consolidadas. En consecuencia, las empresas con procesos de fabricaci贸n deben adaptar las operaciones a nivel de planta para hacer frente a varios desaf铆os operativos cr铆ticos:

• Diversificaci贸n de proveedores: La incorporaci贸n r谩pida de nuevos proveedores y materias primas requiere la implementaci贸n de protocolos rigurosos de inspecci贸n y garant铆a de calidad en tiempo real dentro de los Sistemas de Ejecuci贸n de la Fabricaci贸n (MES) para asegurar la calidad en la linea de producci贸n.
• 听Expansi贸n geogr谩fica: El establecimiento de instalaciones de producci贸n locales en zonas comerciales emergentes es cada vez m谩s necesario para mitigar el impacto arancelario y contrarrestar la competencia regional. Esto exige replicar plantas de forma r谩pida y eficiente, sin incurrir en los elevados costes de duplicar la infraestructura de TI.
• Adaptabilidad operativa: Los planes maestros de producci贸n deben ajustarse continuamente para absorber los retrasos en la cadena de suministro en origen, los cuellos de botella en el transporte y la volatilidad en los plazos de entrega a los clientes, todo ello sin reducir la eficiencia de la planta.

A medida que la demanda del mercado pasa de la producci贸n por lotes de gran volumen a la personalizaci贸n masiva y a plazos de entrega ajustados, el mantenimiento del software local (on-premises) tradicional genera una carga operativa creciente. La gesti贸n de hardware f铆sico independiente, bases de datos locales y scripts personalizados en una red de f谩bricas globales consume un capital sustancial y recursos de ingenier铆a especializados, lo que en 煤ltima instancia limita de forma severa la agilidad general de la organizaci贸n.

El paradigma de la IA en los entornos industriales

M谩s all谩 de las presiones en la cadena de suministro, la r谩pida adopci贸n de soluciones de inteligencia artificial (IA) empresarial 鈥攃omo el caso de 麻豆原创 Joule 鈥� ha introducido una nueva dimensi贸n de competitividad industrial.

El objetivo principal de la integraci贸n de la IA en la fabricaci贸n es mejorar dr谩sticamente la adaptabilidad operativa y la velocidad en la toma de decisiones. A trav茅s del desarrollo asistido por IA y herramientas de ingenier铆a modernas, las empresas pueden acelerar la creaci贸n y modificaci贸n de la l贸gica de aplicaciones personalizadas requerida por los entornos din谩micos de la planta de producci贸n, reduciendo los ciclos de entrega de software de meses a d铆as. 础诲别尘谩蝉, se pueden desplegar agentes aut贸nomos en planta para ejecutar flujos de trabajo complejos y repetitivos 鈥攃omo realizar la rutina de comienzo de turno, analizar desviaciones en las ordenes y proponer soluciones, asistir a los especialistas de calidad en la gesti贸n de defectos, ofrecer orientaci贸n contextual a los operadores durante procedimientos de ensamblaje complejos o balancear las cargas de trabajo entre turnos y linas.

Los an谩lisis del sector indican de manera constante que el mayor valor econ贸mico de la IA se obtiene en 谩reas de proceso caracterizadas por una alta variabilidad operativa. La variabilidad de los procesos impulsa directamente tasas no deseadas de desperdicio de material (scrap), tiempos de inactividad no programados de los equipos e ineficiencia energ茅tica. Mitigar y gestionar din谩micamente esta variabilidad mediante modelos predictivos de IA representa una de las aplicaciones de inteligencia de artificial m谩s impactantes en entornos de fabricaci贸n modernos.

El cuello de botella para la IA: Cloud vs onprem

Si bien la propuesta de valor de la IA industrial es convincente, persiste un desaf铆o operativo clave: desplegar r谩pidamente capacidades avanzadas de IA cuando los modelos m谩s sofisticados, las bases de datos vectoriales y los agentes son conceptos que son nativamente cloud.

Las decisiones de arquitectura relativas a la infraestructura constituyen ahora un determinante principal de la preparaci贸n general de una organizaci贸n para la IA. Las empresas que han realizado la transici贸n hacia arquitecturas h铆bridas en la nube y edge poseen una clara ventaja competitiva. En este modelo h铆brido, el entrenamiento de modelos de alto rendimiento, la orquestaci贸n de agentes y la gobernanza centralizada se llevan a cabo en la nube, mientras que los modelos de inferencia de baja latencia se ejecutan en el extremo local (edge), directamente junto a la planta de producci贸n. Esta sinergia h铆brida permite la r谩pida configuraci贸n, despliegue y actualizaci贸n transparente de agentes de IA preconstruidos en las operaciones de las l铆neas de producci贸n a nivel mundial.

Por el contrario, las organizaciones vinculadas a entornos heredados puramente locales (on-premises) se enfrentan a hojas de ruta de migraci贸n de varios a帽os antes de poder aprovechar plenamente las capacidades de la IA. Hist贸ricamente, las decisiones de infraestructura priorizaban la sincronizaci贸n de datos locales sobre la integraci贸n entre la nube y edge.  Hoy en d铆a, sin embargo, la dependencia exclusiva de sistemas locales aislados act煤a como un punto de fricci贸n 鈥攗na 芦tasa禄 u 芦impuesto禄 operativo moderno鈥� que retrasa la ejecuci贸n de estrategias integrales de IA y deja a las redes de fabricaci贸n empresarial en desventaja frente a competidores m谩s 谩giles.  

Texto escrito por: Francisco Javier Fern谩ndez Gallego, Solution Advisor for S/4HANA and

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• AMETIC reconoce el programa 鈥溌槎乖� Impulsa Empleo鈥� en la categor铆a 鈥淢谩s y mejores Profesionales TIC鈥�
• La iniciativa ha formado a m谩s de 3.500 personas desde su lanzamiento y conecta la capacitaci贸n en tecnolog铆as avanzadas con oportunidades reales de empleo

MADRID 鈥� , l铆der mundial en aplicaciones de negocio e IA empresarial, ha sido reconocida en los Digital Skills Awards Spain 2026 de AMETIC en virtud de su programa 鈥溌槎乖� Impulsa Empleo鈥�, una iniciativa de colaboraci贸n p煤blico-privada para ampliar la base de talento digital y mejorar la empleabilidad en Espa帽a.

El programa ha resultado ganador en la categor铆a 鈥淢谩s y mejores Profesionales TIC: mejorar las competencias y el reciclaje de trabajadores y solicitantes de empleo鈥�, que reconoce especialmente el desarrollo de competencias digitales avanzadas para profesionales TIC, incluidas las relacionadas con inteligencia artificial y ciberseguridad. En esta edici贸n se presentaron 63 proyectos, de los que 16 fueron seleccionados como finalistas.

Este reconocimiento pone en valor un modelo que elimina barreras de acceso a profesiones digitales de alta demanda. 麻豆原创 Impulsa Empleo ofrece formaci贸n oficial gratuita o subvencionada, con pr谩cticas en sistemas reales, tutor铆as, certificaci贸n y contacto directo con empresas, mediante itinerarios adaptados a las necesidades de cada territorio.

鈥淓s un orgullo recibir este galard贸n de una asociaci贸n del peso y la relevancia de AMETIC, representante de la industria digital en Espa帽a, y hacerlo, adem谩s, en un 谩mbito tan estrat茅gico para 麻豆原创. Llevamos a帽os trabajando para impulsar la formaci贸n en competencias tecnol贸gicas como v铆a para mejorar la empleabilidad, especialmente en un momento en el que conviven una importante escasez de talento especializado y una tasa de desempleo todav铆a elevada en el pa铆s. Este premio pone en valor un modelo que es motor de empleo de calidad y elimina barreras de acceso a profesiones digitales de alta demanda鈥�, afirma Carlos Lacerda, vicepresidente senior y director general de 麻豆原创 para el Sur de Europa y responsable del negocio de la compa帽铆a en Espa帽a.

Formaci贸n conectada con el empleo

La iniciativa integra itinerarios en 麻豆原创 S/4HANA, finanzas, compras, log铆stica, recursos humanos, desarrollo, cloud, datos, integraci贸n e inteligencia artificial. 础诲别尘谩蝉, un centro de excelencia refuerza la preparaci贸n para la implementaci贸n tecnol贸gica, con metodolog铆as de trabajo, herramientas, buenas pr谩cticas y contenidos de seguridad.

El recorrido culmina en foros de empleo en formato de speed dating, en los que los participantes realizan varias entrevistas con partners y empresas usuarias de 麻豆原创 en una 煤nica jornada. Solo en 2025, seis encuentros reunieron a 989 candidatos y 34 empresas, generaron 5.994 entrevistas y alcanzaron una empleabilidad media del 68%.

Desde 2025, los cuatro principales proyectos desarrollados en cuatro comunidades aut贸nomas han formado a m谩s de 3.500 personas. El 49% de los participantes son mujeres, el 70% procede de perfiles funcionales no t茅cnicos y m谩s del 35% tiene m谩s de 45 a帽os. Estos resultados reflejan la capacidad del programa para incorporar al sector tecnol贸gico a personas en situaci贸n de desempleo, profesionales en proceso de recualificaci贸n y colectivos con mayores barreras de acceso.

Un modelo nacional, escalable y replicable

麻豆原创 Impulsa Empleo articula la colaboraci贸n entre administraciones y servicios p煤blicos de empleo, 麻豆原创 Espa帽a, universidades, entidades formadoras, AU麻豆原创E y empresas del ecosistema. El modelo ya se ha desplegado en Madrid, Andaluc铆a, Extremadura y Pa铆s Vasco, con nuevos desarrollos ya en marcha en Arag贸n, Galicia, Canarias y Navarra, y est谩 sirviendo de referencia para iniciativas en otros pa铆ses del sur de Europa.

Para 麻豆原创 Espa帽a, este premio confirma la importancia de vincular la formaci贸n avanzada con la experiencia pr谩ctica y las necesidades reales del mercado. La iniciativa seguir谩 ampliando itinerarios y alianzas hasta 2028 para facilitar el acceso a carreras digitales, responder a la demanda de las organizaciones y acelerar la transformaci贸n de empresas y administraciones.

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La escalabilidad empresarial evita que esta situaci贸n se convierta en un freno: prepara la operativa para asumir m谩s actividad sin que la complejidad crezca al mismo ritmo.

Cuando las herramientas dejan de responder al crecimiento, la empresa necesita una base tecnol贸gica que pueda ampliarse sin empezar de cero. Una plataforma ERP en la nube permite comenzar con las capacidades que la empresa necesita actualmente y ampliarlas conforme aparecen nuevas necesidades. sigue precisamente este enfoque, facilitando la expansi贸n hacia nuevos mercados, adquisiciones o nuevas unidades de negocio sobre una plataforma preparada para evolucionar.

驴C贸mo crecer sin que la operativa se complique?

La escalabilidad empresarial es la capacidad de una organizaci贸n para aumentar su actividad manteniendo una operativa preparada para asumir nuevas exigencias.

Desde el punto de vista tecnol贸gico, esto requiere que los sistemas puedan evolucionar a medida que lo hace el negocio.

驴Qu茅 debe permitir una infraestructura preparada para crecer?

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Incorporar nuevas funcionalidades progresivamente.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Gestionar un mayor volumen de datos.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Automatizar procesos de negocio.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Integrar nuevas aplicaciones y capacidades.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Mantener el rendimiento cuando aumenta la actividad.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Expandirse hacia nuevas unidades o mercados.

El objetivo es evitar que el crecimiento obligue a reconstruir continuamente la infraestructura tecnol贸gica.

C贸mo evitar que tu ERP se quede peque帽o

Uno de los principales retos aparece cuando las herramientas que funcionaban correctamente en una fase inicial dejan de responder a las necesidades de una empresa m谩s grande.

plantea un modelo en el que las organizaciones pueden comenzar con determinadas capacidades e incorporar otras a medida que evolucionan.

驴Qu茅 capacidades puedes incorporar sin empezar de cero?

Entre otras 谩reas, es posible comenzar trabajando con:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Finanzas.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Cadena de suministro.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Recursos humanos.

Posteriormente pueden incorporarse nuevas funcionalidades sin tener que realizar una nueva implantaci贸n completa. Tambi茅n pueden a帽adirse capacidades relacionadas con:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  IA ag茅ntica.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Extensiones de aplicaciones.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Herramientas avanzadas de integraci贸n.

De esta forma, la tecnolog铆a puede evolucionar de manera gradual junto al negocio.

Automatizar procesos para crecer sin multiplicar tareas

El crecimiento suele implicar un aumento del n煤mero de tareas, decisiones y procesos internos.

Si gran parte de estas operaciones contin煤an realiz谩ndose manualmente, la complejidad puede aumentar r谩pidamente.

Por ello, la automatizaci贸n es uno de los elementos fundamentales de la escalabilidad empresarial.

驴Por d贸nde empezar a automatizar sin perder el control?

麻豆原创 propone comenzar por varios pasos:

1. Identificar procesos de alto valor: Priorizar aquellos flujos de trabajo donde la automatizaci贸n puede generar un impacto relevante.
2. Definir los resultados esperados: Determinar qu茅 se quiere conseguir antes de automatizar.
3. Analizar los puntos de decisi贸n: Entender qu茅 decisiones forman parte del proceso y de qu茅 informaci贸n dependen.
4. Preparar los datos necesarios: Garantizar que los datos utilizados sean precisos y est茅n disponibles.
5. Medir y mejorar: Analizar los resultados antes de extender la automatizaci贸n a nuevas 谩reas.

Este enfoque permite avanzar progresivamente y reducir la complejidad asociada al crecimiento.

Unificar datos y procesos para evitar errores al crecer

Un ERP tambi茅n puede funcionar como una fuente com煤n de datos, procesos y l贸gica empresarial.

La estandarizaci贸n evita inconsistencias cuando aumenta el n煤mero de departamentos, procesos o automatizaciones.

Estos elementos necesitan criterios comunes:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Definiciones de clientes.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Proveedores.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Materiales.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Centros.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Reglas de negocio.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Pol铆ticas de aprobaci贸n.

Trabajar sobre estructuras comunes reduce ambig眉edades y facilita que diferentes sistemas y automatizaciones utilicen informaci贸n coherente.

C贸mo innovar sin poner en riesgo la operativa

La escalabilidad empresarial tambi茅n implica encontrar un equilibrio entre estabilidad e innovaci贸n.

Los procesos cr铆ticos necesitan mantenerse seguros y controlados, mientras que la organizaci贸n debe conservar capacidad para incorporar nuevas tecnolog铆as.

驴C贸mo combinar estabilidad e innovaci贸n en una misma arquitectura?

Dentro del ERP y la plataforma cloud:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  L贸gica transaccional.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Gobierno.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Seguridad.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Procesos de alto volumen.

Mediante componentes abiertos o modulares:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  APIs.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Herramientas de orquestaci贸n low-code/no-code.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Frameworks de agentes.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Extensiones de aplicaciones.

Esto permite ampliar las capacidades tecnol贸gicas sin tener que modificar continuamente el n煤cleo del sistema.

C贸mo integrar la IA en los procesos de negocio

La inteligencia artificial tambi茅n puede integrarse directamente en los procesos de negocio.

麻豆原创 se帽ala diferentes 谩mbitos donde puede incorporarse:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Aprobaciones.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Gesti贸n de excepciones.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Planificaci贸n.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Selecci贸n de proveedores.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Orquestaci贸n de pedidos.

En este modelo, la IA no funciona como una herramienta aislada, sino integrada dentro de los propios flujos operativos.

Gobierno de la IA: c贸mo mantener la supervisi贸n

La utilizaci贸n de IA requiere adem谩s mecanismos de control.

Las acciones iniciadas mediante inteligencia artificial deben contar con:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Trazabilidad.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Monitorizaci贸n.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Mecanismos de validaci贸n.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Controles humanos cuando sean necesarios.

El objetivo es ampliar la automatizaci贸n manteniendo la supervisi贸n sobre los procesos cr铆ticos.

C贸mo preparar los sistemas para gestionar m谩s datos y actividad

El crecimiento empresarial acaba traslad谩ndose a la infraestructura tecnol贸gica.

M谩s actividad puede implicar:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Mayor volumen de datos.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  M谩s sesiones concurrentes.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Consultas m谩s complejas.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Mayor carga de trabajo sobre los sistemas.

permite abordar este crecimiento ampliando inicialmente los recursos disponibles y, cuando se alcanzan los l铆mites f铆sicos de un 煤nico servidor, distribuyendo el sistema entre diferentes equipos.

驴C贸mo absorber mayores vol煤menes de datos con 麻豆原创 HANA?

Una de las posibilidades es utilizar la partici贸n de datos.

Este sistema permite:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Dividir grandes tablas en partes m谩s peque帽as

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Distribuir esas particiones entre distintos hosts.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Gestionar vol煤menes crecientes de informaci贸n.

础诲别尘谩蝉, utiliza procesamiento paralelo y permite distribuir c谩lculos entre varios hosts.

Esto ayuda a responder ante un mayor n煤mero de sesiones concurrentes y consultas anal铆ticas complejas.

C贸mo escalar paso a paso sin transformar todo de golpe

La transformaci贸n no tiene por qu茅 realizarse de golpe. Un posible enfoque ser铆a:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Seleccionar un 谩rea de alto impacto.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Identificar varios procesos concretos.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Preparar datos y reglas de negocio.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Incorporar automatizaci贸n.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Mantener supervisi贸n humana donde sea necesaria.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Medir los resultados.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Extender el modelo a otros procesos.

Este enfoque permite convertir la escalabilidad en una evoluci贸n continua, en lugar de en una transformaci贸n puntual.

Crecer sin que la complejidad frene el negocio

La escalabilidad empresarial no consiste 煤nicamente en aumentar la capacidad tecnol贸gica.

Supone construir una operativa capaz de evolucionar mediante:

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Un ERP que permita incorporar nuevas funcionalidades.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Procesos preparados para automatizarse.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Datos estructurados y coherentes.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Una arquitectura capaz de integrar nuevas tecnolog铆as.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Infraestructura preparada para gestionar m谩s datos y carga de trabajo.

鈼�&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;  Sistemas de gobierno que permitan mantener el control.

Preparar estas bases permite que la tecnolog铆a acompa帽e el crecimiento de la organizaci贸n en lugar de convertirse en una barrera a medida que el negocio evoluciona.

驴Tu operativa est谩 preparada para dar el siguiente paso?

驴Tu empresa necesita incorporar nuevas capacidades sin rehacer su operativa? ofrece una v铆a para ampliar el ERP con IA ag茅ntica, extensiones de aplicaciones y herramientas avanzadas de integraci贸n.

Descubre c贸mo puede ayudarte a crecer con un ERP en la nube adaptado a las necesidades de tu negocio.

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Joule Work, los Asistentes de Joule y 麻豆原创 Business AI Platform ayudan a las empresas a convertir la IA empresarial en resultados fiables en todas las funciones clave de negocio.

Las Vegas- (NYSE: 麻豆原创) ha mostrado hoy en 麻豆原创 Connect la Empresa Aut贸noma en acci贸n, poniendo de manifiesto c贸mo Joule Work y los Asistentes de Joule generan valor para los clientes en todas las 谩reas de negocio. 

芦Este es un momento decisivo para la IA Empresarial鈥�, ha declarado Christian Klein, CEO de 麻豆原创 SE. 芦La Empresa Aut贸noma ha llegado. Con Joule y 麻豆原创 Autonomous Suite, construida sobre 麻豆原创 Business AI Platform, estamos ayudando a empresas como Novartis, Morgan Foods, Nestl茅 y PwC a conectar la inteligencia en todas las 谩reas para proporcionar resultados de negocio fiables鈥�.

En 麻豆原创 Connect, estos clientes han compartido c贸mo la Empresa Aut贸noma ya est谩 proporcionando valor cuantificable a sus negocios:

• 鈥淗emos codesarrollado y lanzado recientemente un piloto de 麻豆原创 Joule Sourcing Assistant鈥�, ha manifestado Christoph Buerki, Head of Procurement, en Novartis. 鈥淣uestra visi贸n es que los agentes de IA gestionen las tareas manuales m谩s pesadas, para permitir que los profesionales de compras se centren en la estrategia, la relaci贸n con los proveedores y la generaci贸n de valor鈥�.
• 鈥淓n Morgan Foods ya estamos sentando las bases para la adopci贸n de la IA ag茅ntica, especialmente a trav茅s de nuestra infraestructura tecnol贸gica. El mayor cambio ser谩 pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo, en el que los agentes puedan conectar las se帽ales de demanda, los niveles de inventario y la situaci贸n de los proveedores m谩s r谩pido que nunca鈥�, ha se帽alado Steve Hankins, Chief Financial Officer de Morgan Foods. 鈥淣uestra gran ventaja vendr谩 de situar a las personas por encima de los agentes. Nuestros aproximadamente 1.000 empleados son quienes hacen que nuestras cadenas de suministro funcionen y la tecnolog铆a les ayuda a hacerlo a煤n mejor鈥�.
• 鈥淣uestra transformaci贸n con 麻豆原创 S/4HANA en 140 pa铆ses est谩 creando un n煤cleo digital conectado, con procesos coherentes, datos fiables y una mayor visibilidad entre mercados y 谩reas de negocio. Sobre esta base, Joule y Accounts Receivable Assistant pueden priorizar autom谩ticamente las tareas de cobro en funci贸n del riesgo y el contexto de negocio, recomendar la acci贸n m谩s adecuada en cada momento y ayudar a nuestros equipos financieros a responder con mayor rapidez a los cambios鈥�, ha manifestado Luca Dell鈥橭rletta, Global Head IT Innovation & Enterprise Architecture de Nestl茅.
• 鈥淓n los servicios profesionales, la facturaci贸n puede ser uno de los procesos m谩s propensos a errores y la precisi贸n juega un papel importante en la experiencia del cliente. Billing Assistant de 麻豆原创 aporta m谩s inteligencia a este proceso cr铆tico y ayuda a identificar posibles problemas con antelaci贸n para que nuestros profesionales puedan ofrecer mejores resultados a los clientes y construir relaciones m谩s s贸lidas鈥�, ha declarado Jill Notz, Chief Accounting Officer, Controller, Business Services Leader de PwC. Tras el 茅xito de Billing Assistant, PwC y 麻豆原创 est谩n ampliando su colaboraci贸n a nuevas 谩reas de innovaci贸n conjunta en el 谩mbito de la IA.

La Empresa Aut贸noma de 麻豆原创 escala

Joule Work est谩 iniciando su despliegue en clientes como una nueva interfaz de usuario de IA que permite a los empleados interactuar con las soluciones de 麻豆原创 en su propio lenguaje y completar tareas, tanto con datos de 麻豆原创 como de terceros. Basado en contexto de negocio de 麻豆原创 Knowledge Graph, que establece relaciones entre m谩s de 7 millones de campos de datos, Joule proporciona informaci贸n en la que los usuarios pueden confiar. En la propia 麻豆原创, Joule Work ya est谩 siendo utilizado por 110.000 empleados, y la compa帽铆a est谩 observando mejoras de productividad del 20% en los entornos de finanzas, RRHH y compras. Un selecto grupo de clientes tambi茅n est谩 utilizando Joule Work en sus entornos de negocio.

• 鈥淭ras 28 a帽os como cliente de 麻豆原创, colaborar con la compa帽铆a en nuestro camino hacia la IA y participar en el programa de adopci贸n temprana de Joule Work Desktop nos ha permitido avanzar m谩s en solo unos meses que en todos los a帽os anteriores鈥�, ha afirmado Peter Wied, director de Gesti贸n de la Complejidad de Maschinenfabrik Reinhausen. 鈥淟o que antes requer铆a hasta una hora de trabajo manual en nuestro entorno 麻豆原创 S/4HANA ahora est谩 disponible en cuesti贸n de segundos mediante lenguaje natural, transformando radicalmente la forma en que nuestros equipos interact煤an con los datos de negocio鈥�.
• 鈥淓l equipo dedicado ha sido extraordinario. Su comunicaci贸n proactiva, su esfuerzo por acelerar la puesta en marcha de la arquitectura, la r谩pida resoluci贸n de errores y su apoyo general nos han permitido estar preparados para Joule mucho antes de lo que habr铆a sido posible si hubi茅ramos tenido que afrontar estos retos por nuestra cuenta鈥�, ha se帽alado Keith Smith, arquitecto de 麻豆原创 Platform en CONA Services. 鈥淓l equipo de CONA est谩 muy satisfecho con los avances logrados hasta la fecha y espera poder explorar y probar con mayor profundidad las capacidades de Joule durante los pr贸ximos meses, a medida que seguimos avanzando en su adopci贸n鈥�.

Cuando una consulta no es suficiente, los Asistentes de Joule ejecutan trabajo operativo directamente en los flujos de trabajo empresariales utilizando datos establecidos, autorizaciones y registros de trazabilidad. Los clientes controlan el nivel de autonom铆a. El enfoque de 麻豆原创 tambi茅n es abierto: a trav茅s del protocolo Agent2Agent, Joule puede conectar con agentes e IA de terceros, proporcionando contexto de negocio gobernado en flujos de trabajo de IA m谩s amplios.

En 麻豆原创 Connect, 麻豆原创 ha mostrado c贸mo estas capacidades generan resultados a trav茅s de 麻豆原创 Autonomous Suite:

• En finanzas, los controllers pueden automatizar el reconocimiento de ingresos, desgloses de informaci贸n y cumplimiento de comercio internacional con la adopci贸n temprana de International Trade Assistant, reduciendo, hasta en un 50%, el esfuerzo dedicado a la clasificaci贸n comercial.
• En cadena de suministro, los planificadores pueden resolver con un solo clic incidencias en las 谩reas de planificaci贸n, fabricaci贸n y log铆stica que suelen durar varias horas.
• En RRHH, los l铆deres pueden establecer la mejor manera de resolver las necesidades de personal, al tiempo que los empleados pueden elegir de forma m谩s inteligente los beneficios que se adaptan a sus necesidades.
• En compras, los responsables de la toma de decisiones pueden identificar oportunidades de ahorro mediante la comparaci贸n con compa帽铆as similares y gestionar todo el ciclo de vida del personal externo.
• En experiencia del cliente, las organizaciones pueden convertir la interacci贸n con el cliente en oportunidades de venta con campa帽as, ofertas comerciales y flujos de trabajo de atenci贸n al cliente impulsados por la IA.
• En distintos sectores, 麻豆原创 est谩 colaborando con clientes para aplicar la IA en procesos verticales especializados, ayudando a las organizaciones en los 谩mbitos de fabricaci贸n, retail, comercio de materias primas y en industrias intensivas en activos a mejorar la toma de decisiones, automatizar acciones rutinarias y construir operaciones m谩s resilientes.

La plataforma que impulsa la IA empresarial en la que puedes confiar

麻豆原创 Business AI Platform proporciona a las organizaciones un lugar 煤nico para construir, contextualizar y gobernar la IA en entornos 麻豆原创 y de terceros. Con Joule Studio los usuarios empresariales y los desarrolladores pueden crear y ampliar capacidades y agentes a partir de flujos de trabajo que abarcan desde entornos sin c贸digo hasta programaci贸n profesional, con la posibilidad de elegir entre m谩s de 70 modelos de IA. 麻豆原创 Business Data Cloud y 麻豆原创 Knowledge Graph proporcionan a estos agentes una base de datos empresariales fiables y su contexto, lo que ayuda a las organizaciones a seleccionar el modelo m谩s adecuado para cada caso de uso y a gestionar mejor el valor y el consumo de la IA.

La gobernanza gestionada de 麻豆原创 ayuda a las organizaciones a escalar la IA con transparencia, responsabilidad y control. El AI Agent Hub en las soluciones 麻豆原创 LeanIX proporciona un inventario central de agentes empresariales, mientras la arquitectura de gobernanza de 麻豆原创, que cuenta con la certificaci贸n independiente ISO/IEC 42001, respalda los requisitos regulatorios, las autorizaciones establecidas y operaciones de IA auditables.

Para ayudar a las organizaciones a adoptar la IA a escala, el cat谩logo Business Transformation Management de 麻豆原创, incluyendo las soluciones 麻豆原创 Signavio, 麻豆原创 LeanIX y 麻豆原创 WalkMe, proporciona la cadena de herramientas para analizar procesos, gobernar aplicaciones y agentes e impulsar la adopci贸n a lo largo de toda la empresa.

麻豆原创 incorpora los pagos embebidos en Cloud ERP

麻豆原创 tambi茅n ha anunciado que se est谩 adentrando en el mercado de pagos con 麻豆原创 Pay, impulsado por Tereina, una compa帽铆a 麻豆原创. Embebido directamente en 麻豆原创 Cloud ERP, 麻豆原创 Pay ejecuta y reconcilia pagos dentro del mismo flujo de trabajo cuando vence una factura, reduciendo la gesti贸n manual de archivos y la dependencia de procesos externos, al tiempo que se proporciona a los clientes un mayor control.

Los partners ampl铆an el alcance del Negocio Aut贸nomo

麻豆原创 est谩 ampliando la Empresa Aut贸noma, m谩s all谩 del propio cat谩logo de aplicaciones de 麻豆原创, a trav茅s de nuevas alianzas que incorporan inteligencia especializada directamente en los procesos de trabajo de 麻豆原创.

Se ha creado una nueva alianza entre 麻豆原创 y Moody鈥檚 Corporation para integrar los datos de monitorizaci贸n de riesgo de proveedores de Moody鈥檚 en 麻豆原创 Ariba Supplier Lifecycle and Performance. Esto dota a los equipos de compras de informaci贸n continuamente actualizada sobre la salud financiera de los proveedores, su riesgo operativo y el estado de cumplimiento normativo en el momento de tomar la decisi贸n. Las organizaciones podr谩n pasar de realizar revisiones de riesgo peri贸dicas a disfrutar de una monitorizaci贸n continua, permitiendo a los Agentes Joule identificar se帽ales de riesgo del proveedor y ofrecer alternativas antes de que el problema afecte al negocio.

Se ha anunciado una ampliaci贸n de la colaboraci贸n con ORO Labs, que lleva la orquestaci贸n de los procesos de compras a los clientes de 麻豆原创 como una extensi贸n de sus soluciones. 麻豆原创 Ariba Procurement Orchestration by ORO Labs es una capa de orquestaci贸n dise帽ada espec铆ficamente para conectar de principio a fin los flujos de trabajo de compras en entornos empresariales heterog茅neos, ofreciendo a los usuarios de negocio una experiencia fluida para realizar solicitudes y acciones, y obtener visibilidad sobre todo el proceso.

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Acerca de 麻豆原创

Como l铆der mundial en aplicaciones de negocio e IA empresarial, 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) se sit煤a en el nexo entre negocio y tecnolog铆a. Durante m谩s de 50 a帽os, las organizaciones han confiado en 麻豆原创 para sacar lo mejor de s铆 mismas uniendo operaciones cr铆ticas para el negocio que abarcan finanzas, compras, RRHH, cadena de suministro y experiencia del cliente. Para m谩s informaci贸n, puedes visitar .

Conctacto Prensa 麻豆原创 Espa帽a

Bel茅n Mart铆nez Mill谩n, belen.martinez@sap.com Tel.: 91 456 72 00

Esta nota de prensa se ha elaborado con la ayuda de inteligencia artificial y ha sido revisada por el equipo editorial.

Este documento contiene declaraciones prospectivas, que son predicciones, proyecciones u otras declaraciones sobre acontecimientos futuros. Estas declaraciones se basan en expectativas, previsiones y suposiciones actuales que est谩n sujetas a riesgos e incertidumbres que podr铆an provocar que los resultados y consecuencias reales difieran sustancialmente. Puede encontrar informaci贸n adicional sobre estos riesgos e incertidumbres en nuestros documentos presentados ante la Comisi贸n de Bolsa y Valores, incluyendo, entre otros, la secci贸n de factores de riesgo del Informe Anual 2024 de 麻豆原创 en el Formulario 20-F.
漏 2026 麻豆原创 SE. Todos los derechos reservados.
麻豆原创 y otros productos y servicios de 麻豆原创 mencionados en este documento, as铆 como sus respectivos logotipos, son marcas comerciales o marcas registradas de 麻豆原创 SE en Alemania y otros pa铆ses. Consulte para obtener informaci贸n adicional sobre marcas comerciales y avisos

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TechWolf ofrece a las empresas una visi贸n continuamente actualizada del trabajo que realizan sus empleados y de las competencias que poseen, utilizando un modelo de datos propio denominado 芦grafo contextual del trabajo禄. La adquisici贸n incorporar谩 este grafo contextual, junto con los modelos de IA de TechWolf y su equipo de investigaci贸n aplicada en IA, a 麻豆原创, lo que consolidar谩 la inteligencia laboral como un activo estrat茅gico de 麻豆原创. Se prev茅 que la operaci贸n se cierre en el cuarto trimestre de 2026, sujeta a las condiciones habituales de cierre, incluida la aprobaci贸n regulatoria. No se han revelado los t茅rminos del acuerdo.

TechWolf opera a partir de los sistemas de RR. HH. y empresariales existentes que conectan los clientes. Para ello, construye su modelo de la organizaci贸n en tres niveles: el trabajo en s铆 mismo, incluyendo las tareas propias de cada puesto; las competencias que poseen y aplican las personas; y el mercado laboral externo. Asimismo, lo compara con la estrategia empresarial del cliente, de modo que los responsables de la contrataci贸n, el reciclaje profesional y la reasignaci贸n de personal trabajen con una informaci贸n m谩s precisa.

Mediante este acuerdo, se espera que TechWolf se convierta en un n煤cleo inteligente de la cartera de 麻豆原创 SuccessFactors, respaldando la estrategia de la empresa en materia de talento e inteligencia laboral. En concreto, TechWolf impulsar谩 las estrategias de plantilla y talento en todo 麻豆原创 SuccessFactors, aportando un mapeo de competencias, planificaci贸n de la plantilla y redise帽o organizativo basados en el contexto de toda la 芦Empresa Aut贸noma禄. Una vez que se cierre la operaci贸n, TechWolf y 麻豆原创 unificar谩n los datos sobre competencias y trabajo para proporcionar informaci贸n a los responsables de RR. HH. y a los l铆deres empresariales, con el fin de orientar las decisiones sobre desarrollo, implementaci贸n y transformaci贸n de la plantilla.

鈥淓l grafo contextual propio de TechWolf para trabajo y competencias proporciona una capa base excelente para consultas de los agentes, relacionadas con la planificaci贸n del trabajo y las competencias, as铆 como la gesti贸n del talento鈥�, ha declarado Manoj Swaminathan, presidente y Chief product officer para 麻豆原创 Autonomous Suite y miembro del Extended Board de 麻豆原创 SE. 鈥淓sta capa base encaja perfectamente con nuestra estrategia. Hace m谩s eficiente el uso de tokens, reduce el coste de despliegue de agentes de la fuerza laboral y har谩 m谩s inteligente a Joule en escenarios de RRHH impulsados por la IA, como la contrataci贸n basada en competencias, la planificaci贸n de la fuerza laboral y el redise帽o de roles鈥�.

Los clientes en com煤n de 麻豆原创 y TechWolf que ya utilizan la tecnolog铆a est谩n obteniendo resultados cuantificables de la alianza entre ambas compa帽铆as. Sobre esa base, 麻豆原创 y TechWolf trabajar谩n en la innovaci贸n de un conjunto concreto de productos basados en IA para la optimizaci贸n de competencias y fuerza laboral, una vez que se cierre la operaci贸n. 麻豆原创 tiene previsto ampliar la integraci贸n de soluciones de TechWolf, ofreciendo a los clientes informaci贸n e inteligencia laboral m谩s valiosa para ayudar a las organizaciones en la planificaci贸n de la contrataci贸n, la movilidad interna y el reciclaje profesional.

鈥淥rganizaciones de todo el mundo est谩n intentando entender c贸mo la IA est谩 redefiniendo el trabajo y cu谩les ser谩n las necesidades de su plantilla como consecuencia de ello鈥�, ha declarado Andreas De Neve, CEO y cofundador de TechWolf. 鈥淗emos dedicado ocho a帽os a construir una base de conocimiento para responder a esas preguntas. Nuestra misi贸n siempre ha sido conectar competencias, tareas y trabajo para ayudar a los empleadores a resolver la transformaci贸n de la IA, y unirnos a 麻豆原创 nos permitir谩 llevar esa misi贸n a una mayor escala y a un contexto empresarial m谩s amplio. En esta nueva etapa planeamos construir una compa帽铆a de IA que sea un referente mundial鈥�.

Sujeta al cierre de la operaci贸n y a las consultas pertinentes, los actuales planes de 麻豆原创 para TechWolf son mantenerla como una entidad independiente bajo el liderazgo de su CEO, Andreas De Neve, con sede en Gante, y con oficinas en Londres, Nueva York y San Francisco, y que su plataforma siga estando disponible tanto para clientes como para empresas que no lo sean. J.P. Morgan ha actuado como asesor financiero exclusivo de TechWolf.

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Acerca de TechWolf

TechWolf es una empresa l铆der en inteligencia artificial aplicada que ayuda a las grandes empresas a comprender c贸mo la IA est谩 transformando el trabajo y qu茅 implica esto para su plantilla. Su plataforma a煤na competencias, trabajo e inteligencia de mercado en un 煤nico ; sus modelos de c贸digo abierto se han descargado m谩s de dos millones de veces. TechWolf es compatible con los sistemas que las empresas ya utilizan, incluidos 麻豆原创 SuccessFactors y aplicaciones ajenas a 麻豆原创, y se integra con herramientas y agentes de IA. Entre sus clientes se encuentran HSBC, el Grupo Atlas Copco, GSK, Ericsson, AMD, MetLife, PayPal y Booking.com. La empresa ofrece residencia de datos en la UE y EE. UU., cifrado est谩ndar, controles de acceso y certificaciones, entre las que se incluyen la ISO/IEC 42001 y la ISO/IEC 27001, que respaldan la gobernanza y la seguridad de la Ley de IA de la UE. M谩s informaci贸n en .

Acerca de 麻豆原创

Como l铆der mundial en aplicaciones de negocio e IA empresarial, 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) se sit煤a en el nexo entre negocio y tecnolog铆a. Durante m谩s de 50 a帽os, las organizaciones han confiado en 麻豆原创 para sacar lo mejor de s铆 mismas uniendo operaciones cr铆ticas para el negocio que abarcan finanzas, compras, RRHH, cadena de suministro y experiencia del cliente. Para m谩s informaci贸n, puedes visitar .

Nota para los editores:
Para previsualizar y descargar im谩genes de archivo est谩ndar de difusi贸n y fotos de prensa digitalmente, visite . En esta plataforma, puede encontrar material de alta resoluci贸n para sus canales de medios.

Para los clientes interesados en obtener m谩s informaci贸n sobre los productos de 麻豆原创:
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United States Only: 1 (800) 872-1麻豆原创 (1-800-872-1727)

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Aim茅e Leabon, +1 (212) 653-9600, aimee.leabon@sap.com, EDT
Marcus Winkler, +49 151 571 18 691, marcus.winkler@sap.com, CEST
Daniel Reinhardt, +49 151 168 10 157, , CEST
Hanna Heine, +49 152 552 36 605, hanna.heine@sap.com, CEST
麻豆原创 麻豆原创 Room; press@sap.com
Reinhard De Milt, TechWolf, +32 498 495781, reinhard.demilt@techwolf.ai, CEST

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Este documento contiene declaraciones prospectivas, que son predicciones, proyecciones u otras declaraciones sobre acontecimientos futuros. Estas declaraciones se basan en expectativas, previsiones y suposiciones actuales que est谩n sujetas a riesgos e incertidumbres que podr铆an provocar que los resultados y consecuencias reales difieran sustancialmente. Puede encontrar informaci贸n adicional sobre estos riesgos e incertidumbres en nuestros documentos presentados ante la Comisi贸n de Bolsa y Valores, incluyendo, entre otros, la secci贸n de factores de riesgo del Informe Anual 2024 de 麻豆原创 en el Formulario 20-F.
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Madrid.- 麻豆原创 Espa帽a y Altim han anunciado que Pl谩sticos Durex, compa帽铆a industrial especializada en la fabricaci贸n de productos pl谩sticos, ha completado la migraci贸n de su plataforma tecnol贸gica a 麻豆原创 S/4HANA con el objetivo de modernizar sus operaciones, reducir la complejidad de su entorno tecnol贸gico y disponer de una base preparada para afrontar los retos del negocio durante los pr贸ximos a帽os.

La compa帽铆a, con una consolidada trayectoria internacional, utilizaba 麻豆原创 ECC como plataforma de gesti贸n de sus procesos de finanzas, compras, ventas, log铆stica y control de costes. Sin embargo, la proximidad del fin del mantenimiento est谩ndar de 麻豆原创 ECC, previsto para 2027, representaba una oportunidad para abordar la evoluci贸n tecnol贸gica con planificaci贸n y sin la presi贸n de una migraci贸n obligatoria de 煤ltima hora.

M谩s all谩 de responder a una necesidad tecnol贸gica, Pl谩sticos Durex concibi贸 este proyecto como una iniciativa estrat茅gica para modernizar su plataforma, simplificar los desarrollos a medida acumulados durante a帽os, mejorar la experiencia de usuario y sentar las bases para incorporar de forma progresiva nuevas capacidades de innovaci贸n, incluidas soluciones de inteligencia artificial como Joule y 麻豆原创 Business AI. Esas fueron las razones de que volviera a elegir la oferta de 麻豆原创.

Para llevar a cabo esta transformaci贸n, la compa帽铆a confi贸 en Altim como partner tecnol贸gico. La migraci贸n se planific贸 de forma que se pudieran conservar toda la parametrizaci贸n y los datos hist贸ricos del sistema, minimizando as铆 el impacto que el proceso podr铆a tener sobre la actividad diaria de la empresa. El proyecto, desarrollado durante nueve meses, divididos en tres ciclos, que culmin贸 con un completo plan de formaci贸n para usuarios que garantizara la gesti贸n del cambio.

Gracias a esta evoluci贸n tecnol贸gica, Pl谩sticos Durex dispone ahora de una plataforma m谩s moderna, sostenible y preparada para el futuro. Entre los principales beneficios destacan una nueva experiencia de usuario mediante 麻豆原创 Fiori, accesible desde cualquier dispositivo, que mejora la productividad y facilita la adopci贸n en toda la organizaci贸n; acceso a capacidades anal铆ticas en tiempo real sobre 麻豆原创 HANA; la reducci贸n de la deuda t茅cnica asociada a desarrollos personalizados y una plataforma preparada para incorporar de forma continua nuevas capacidades de innovaci贸n e inteligencia artificial.

芦Queremos agradecer la dedicaci贸n, profesionalidad e implicaci贸n que Altim ha demostrado para que la migraci贸n se realizara de una forma muy tranquila, sin situaciones de estr茅s ni interrupciones del servicio. Se trata de un proyecto t茅cnicamente complejo que ha puesto de manifiesto el conocimiento, los medios y la planificaci贸n que buscamos en nuestros colaboradores禄, se帽ala Fernando Oliva, director de Inform谩tica de Pl谩sticos Durex.

Para Irene Sagre, Head of Corporate Spain de 麻豆原创, 芦La modernizaci贸n del ERP es mucho m谩s que una mera actualizaci贸n tecnol贸gica. Supone dotar a las empresas de una base s贸lida sobre la que simplificar sus procesos, acceder a informaci贸n en tiempo real y prepararse para el futuro禄.

Por su parte, Nines Bueno, Gerente de Cuentas de Altim, afirma que 鈥淟a conversi贸n a 麻豆原创 S/4HANA es uno de los retos de transformaci贸n a los que se enfrentan todos los clientes, y desde altim aportamos el conocimiento tanto t茅cnico como de negocio, para ayudar a conseguir los objetivos estrat茅gicos de compa帽铆a鈥�.

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Ese primer paso sigue siendo importante. Sin embargo, las empresas funcionan hoy a trav茅s de procesos cada vez m谩s conectados. Una decisi贸n en finanzas puede afectar a compras, un cambio en la demanda puede modificar la cadena de suministro y una incidencia puede recorrer distintos departamentos y aplicaciones antes de resolverse.

En este contexto, automatizar tareas aisladas ya no siempre es suficiente.

La hiperautomatizaci贸n empresarial ampl铆a el alcance de la automatizaci贸n tradicional para conectar procesos, tecnolog铆as, datos y personas. Su objetivo es conseguir que los flujos de trabajo puedan coordinarse de principio a fin y evolucionar continuamente.

Y en esta transformaci贸n, el ERP puede convertirse en uno de los principales puntos de conexi贸n.

驴Qu茅 es la hiperautomatizaci贸n empresarial?

La hiperautomatizaci贸n empresarial es un enfoque que combina diferentes tecnolog铆as de automatizaci贸n para transformar procesos de negocio de manera integral.

No se trata simplemente de automatizar m谩s tareas. La diferencia est谩 en la capacidad de identificar, automatizar, conectar y optimizar procesos completos, incluso cuando intervienen diferentes sistemas, aplicaciones o departamentos.

Automatizaci贸n frente a hiperautomatizaci贸n

La automatizaci贸n tradicional suele aplicarse a tareas concretas y repetitivas. Por ejemplo:

• Introducir informaci贸n autom谩ticamente en un sistema.
• Procesar determinados documentos.
• Ejecutar tareas basadas en reglas.
• Trasladar datos entre aplicaciones.
• Automatizar una parte espec铆fica de un workflow.

La hiperautomatizaci贸n empresarial plantea un nivel superior.

En lugar de optimizar 煤nicamente una actividad, busca analizar todo el recorrido del proceso y determinar c贸mo pueden coordinarse sus diferentes etapas.

Imaginemos un proceso compuesto por diez pasos. Automatizar tres puede generar una mejora inmediata. Pero si entre esos pasos siguen existiendo interrupciones, revisiones manuales, aplicaciones desconectadas o informaci贸n fragmentada, gran parte de la fricci贸n permanece. La hiperautomatizaci贸n observa el proceso completo.

+ 麻豆原创 Cloud ERP como base con clean core

El ERP (p. ej., 麻豆原创 S/4HANA Cloud) es el sistema de registro. La orquestaci贸n, integraci贸n e IA viven en 麻豆原创 BTP para mantener clean core.

Esta posici贸n central hace que pueda desempe帽ar un papel especialmente relevante dentro de una estrategia de hiperautomatizaci贸n empresarial.

Del ERP como sistema de gesti贸n al ERP conectado

Durante mucho tiempo, el ERP se ha entendido principalmente como el lugar donde convergen datos y operaciones esenciales.

Sin embargo, los procesos empresariales rara vez comienzan y terminan dentro de una 煤nica aplicaci贸n. Un mismo flujo puede:

1. Comenzar en una plataforma externa.
2. Recoger informaci贸n de diferentes fuentes.
3. Necesitar una validaci贸n.
4. Requerir una decisi贸n humana.
5. Continuar en otra herramienta.
6. Finalizar con el registro de la operaci贸n en el ERP.

Por eso, la integraci贸n se convierte en una pieza esencial. Por ejemplo, un proceso empieza en un portal, pasa por IA en BTP, orquesta tareas con , integra con 麻豆原创 Integration Suite y cierra en el ERP.

Para automatizar dentro del ERP, manteniendo clean core y llevando extensiones a 麻豆原创 BTP (ABAP Cloud/麻豆原创 Build), no basta con automatizar lo que sucede dentro de una aplicaci贸n. Es necesario conseguir que datos, sistemas y procesos puedan comunicarse entre s铆.

Las tres etapas de la hiperautomatizaci贸n empresarial

Una estrategia de hiperautomatizaci贸n no comienza instalando una herramienta. Antes es necesario entender qu茅 sucede realmente dentro de los procesos.

1. Descubrir y analizar los procesos con 麻豆原创 Signavio

El primer paso consiste en conocer c贸mo se ejecuta el trabajo dentro de la organizaci贸n y en esta etapa 麻豆原创 Signavio puede ser de gran ayuda.

Las tecnolog铆as de miner铆a de procesos y miner铆a de tareas permiten analizar los recorridos existentes para identificar:

• Cuellos de botella.
• Tareas repetitivas.
• Pasos innecesarios.
• Excepciones frecuentes.
• Procesos manuales.
• Oportunidades de automatizaci贸n.

Este an谩lisis es especialmente importante porque el proceso dise帽ado sobre el papel y el proceso real no siempre coinciden.

Con el tiempo pueden aparecer pasos adicionales, revisiones manuales o peque帽as ineficiencias que terminan afectando al conjunto. Antes de automatizar dentro del ERP, manteniendo clean core y llevando extensiones a 麻豆原创 BTP (ABAP Cloud/麻豆原创 Build), es necesario comprender.

2. Automatizar y orquestar

Una vez identificadas las oportunidades, comienza la fase de automatizaci贸n con 麻豆原创 Build Process Automation.

El objetivo no es utilizar una 煤nica herramienta para todo, sino integrar con 麻豆原创 Integration Suite distintas capacidades y coordinar su funcionamiento.

La palabra importante es orquestaci贸n. Las tareas, decisiones y datos deben poder avanzar entre departamentos y aplicaciones como parte de un mismo flujo. Aqu铆 es donde 麻豆原创 Datasphere entra en escena.

3. Medir y optimizar continuamente

La hiperautomatizaci贸n no termina cuando el proceso comienza a funcionar.

Los procesos cambian. Tambi茅n lo hacen las necesidades del negocio, las aplicaciones utilizadas y las excepciones que aparecen durante el trabajo diario. Por eso, el modelo debe funcionar como un ciclo:

Analizar 鈫� automatizar 鈫� medir 鈫� optimizar 鈫� cierra el loop con 麻豆原创 Signavio para ver KPIs y ajustar las automatizaciones..

La supervisi贸n continua permite comprobar el rendimiento de las automatizaciones, detectar nuevas ineficiencias y seguir mejorando los procesos.

驴Qu茅 tecnolog铆as intervienen en la hiperautomatizaci贸n?

Una de las caracter铆sticas de la hiperautomatizaci贸n empresarial es que combina diferentes tecnolog铆as. No todos los procesos pueden automatizarse de la misma manera.

Integraci贸n y API first

Cuando los procesos API-first y event-driven atraviesan diferentes aplicaciones, la integraci贸n adquiere un papel central. La Integraci贸n y APIs/eventos (麻豆原创 Integration Suite) permiten conectar sistemas y conseguir que los datos puedan circular entre ellos.

Automatizaci贸n de workflows

麻豆原创 Build Process Automation permite coordinar tareas que atraviesan diferentes personas y departamentos. Su funci贸n resulta esencial cuando un proceso combina automatizaciones con intervenciones humanas.

Inteligencia artificial y machine learning

La inteligencia artificial, como Joule, ampl铆a las posibilidades de automatizaci贸n cuando el proceso necesita algo m谩s que seguir unas reglas predefinidas.

Puede intervenir en tareas relacionadas con:

• Clasificaci贸n de informaci贸n.
• Predicciones.
• Recomendaciones.
• An谩lisis de datos.
• Detecci贸n de determinados patrones.

Low-code y no-code

Las plataformas low-code y no-code como 麻豆原创 Build, facilitan la creaci贸n y adaptaci贸n de aplicaciones y flujos de trabajo con menos necesidad de desarrollo tradicional. Esto permite responder con mayor rapidez a determinadas necesidades del negocio.

Usar RPA solo cuando no exista API

La RPA permite automatizar tareas repetitivas, estructuradas y basadas en reglas.

Puede resultar especialmente 煤til en actividades administrativas que requieren ejecutar siempre una misma secuencia de acciones. Prioriza APIs/eventos y usa RPA solo cuando no haya interfaz est谩ndar.

Procesamiento inteligente de documentos e IA generativa

La automatizaci贸n tambi茅n puede extenderse al tratamiento de documentos, detecci贸n de anomal铆as, recomendaciones, generaci贸n de res煤menes y otras tareas relacionadas con inteligencia artificial.

En conjunto, IA/copiloto como Joule, permite abordar procesos con niveles de complejidad muy diferentes.

De automatizar departamentos a orquestar procesos de principio a fin

Uno de los grandes cambios que introduce la hiperautomatizaci贸n es superar la visi贸n departamental.

Los procesos empresariales no respetan necesariamente las fronteras organizativas. Algunos ejemplos son:

• Order-to-cash, desde el pedido hasta el cobro.
• Source-to-pay, desde la gesti贸n de proveedores hasta el pago.
• Hire-to-retire, desde la incorporaci贸n de una persona hasta el final de su relaci贸n con la empresa.
• Record-to-report, desde el registro de operaciones financieras hasta la generaci贸n de informes.

Cada uno de estos procesos implica numerosas tareas, decisiones, datos y aplicaciones.

En un proceso source-to-pay, por ejemplo, pueden intervenir proveedores, contratos, compras, facturas y pagos.

Automatizar exclusivamente una de estas etapas puede generar eficiencia local. Sin embargo, el salto cualitativo aparece cuando todas ellas pueden formar parte de un flujo coordinado.

Principales beneficios de la hiperautomatizaci贸n empresarial

La hiperautomatizaci贸n puede tener impacto tanto en la eficiencia operativa como en la capacidad de adaptaci贸n de la organizaci贸n. Entre sus principales beneficios se encuentran:

• Menos deuda t茅cnica con clean core.
• Time-to-value m谩s r谩pido con low-code/no-code (麻豆原创 Build).
• Reducci贸n de tareas manuales y repetitivas.
• Menor n煤mero de errores.
• Reducci贸n de tiempos de ejecuci贸n.
• Mayor visibilidad sobre los procesos.
• Mejor coordinaci贸n entre departamentos.
• Mayor agilidad para modificar workflows.
• Capacidad para escalar determinados procesos.
• Acceso m谩s r谩pido a informaci贸n relevante para la toma de decisiones.

Sin embargo, automatizar m谩s no significa necesariamente automatizar mejor.

Los retos de una estrategia de hiperautomatizaci贸n

A medida que aumenta el n煤mero de procesos automatizados, tambi茅n crece la necesidad de mantener una visi贸n global.

Evitar una nueva capa de complejidad

Una organizaci贸n puede terminar acumulando automatizaciones independientes que resulten dif铆ciles de controlar. Por eso, una estrategia de hiperautomatizaci贸n empresarial debe prestar atenci贸n a aspectos como:

• Extensiones en BTP (no en el core).
• Observabilidad con 麻豆原创 Signavio.
• API-first y event-driven.
• Calidad de los datos.
• Gobernanza.
• Seguridad.
• Integraci贸n con los sistemas existentes.
• Supervisi贸n de las automatizaciones.
• Gesti贸n del cambio.

El objetivo no es crear m谩s tecnolog铆a alrededor de los procesos, sino conseguir procesos m谩s coherentes.

Da el siguiente paso hacia una gesti贸n m谩s conectada

Avanzar hacia la hiperautomatizaci贸n empresarial tambi茅n implica contar con una base capaz de conectar procesos, datos y decisiones. integra IA, informaci贸n en tiempo real y procesos conectados para ayudar a las empresas a operar con mayor eficiencia, adaptarse a nuevas necesidades y seguir creciendo sin a帽adir complejidad.

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Madrid 麻豆原创 celebra los d铆as 15, 16 y 17 de septiembre en Madrid 麻豆原创 Agent Ready, una iniciativa desarrollada en Espa帽a junto a Inetum, SEIDOR e Indra Group para acercar la IA ag茅ntica a casos de uso empresariales concretos y acelerar su adopci贸n. Espa帽a es el primer pa铆s en poner en marcha esta iniciativa, que posteriormente se replicar谩 en otros mercados de EMEA.

Durante tres jornadas, los partners presentar谩n a sus clientes agentes de IA desarrollados en Espa帽a para responder a necesidades reales de negocio y mostrar c贸mo esta tecnolog铆a puede pasar de la experimentaci贸n a su aplicaci贸n en procesos empresariales.

麻豆原创 Agent Ready se enmarca en la visi贸n de 麻豆原创 de la Empresa Aut贸noma, en la que personas y agentes de IA trabajan conjuntamente y la inteligencia artificial puede intervenir en procesos completos, apoy谩ndose en el contexto empresarial, datos fiables y marcos de seguridad y gobernanza. Para impulsar este ecosistema, 麻豆原创 anunci贸 este a帽o una inversi贸n de 100 millonesde euros destinada a apoyar a sus partners en el desarrollo y despliegue de asistentes y agentes de IA.

鈥淟a apuesta de 麻豆原创 por la coinnovaci贸n con su ecosistema cobra m谩s importancia que nunca con la visi贸n de la Empresa Aut贸noma. El conocimiento sectorial y de negocio de nuestros partners es esencial para poder desarrollar agentes que respondan a necesidades reales de las empresas y generen valor en sus procesos. Nos sentimos especialmente orgullosos de que esta iniciativa haya germinado en Espa帽a鈥�, se帽ala Paula Vidal, directora de Canal de 麻豆原创 para el Sur de Europa.

Inetum

Inetum ha presentado tres soluciones en Retail y Gran Consumo (CPG):

• Agente de optimizaci贸n de promociones en Retail: analiza resultados hist贸ricos, el comportamiento real de los clientes y las variables del mercado- incluidas promociones de la competencia- para generar recomendaciones autom谩ticas que mejoran la rentabilidad, el abastecimiento en lineales y la velocidad de decisi贸n comercial.
• Agente de anticipaci贸n de riesgos en CPG: detecta de forma precoz cualquier evento global o local que pueda poner en riesgo el suministro de materiales o la capacidad de producci贸n. Ante una incidencia detectada, eval煤a el impacto financiero y operativo, identifica los productos afectados y propone de inmediato alternativas viables para minimizar los riesgos y cumplir los compromisos adquiridos con los clientes.
• Contract Pulse: negociaci贸n con proveedores: eval煤a los acuerdos hist贸ricos, las condiciones comerciales vigentes y las propuestas entrantes de los proveedores para calcular con precisi贸n su impacto econ贸mico e identificar los mejores escenarios de negociaci贸n. Supervisa el cumplimiento contractual a largo plazo y almacena el conocimiento estrat茅gico generado garantizando trazabilidad absoluta, total transparencia y control sobre las decisiones de compra.

SEIDOR

SEIDOR presenta tres agentes enfocados a gesti贸n financiera, producci贸n y compras:

• Agente de gesti贸n financiera: aplica IA al contexto de negocio para identificar oportunidades de mejora y favorecer una gesti贸n m谩s 谩gil y eficiente del capital circulante.
• Agente de producci贸n: apoya una gesti贸n m谩s anticipativa de la actividad productiva, ayudando a los equipos a identificar riesgos y mejorar la capacidad de respuesta ante situaciones que puedan afectar a la operaci贸n.
• Agente de gesti贸n de compras: aplica IA a procesos comerciales y de aprovisionamiento para gestionar las oportunidades con mayor agilidad, consistencia y orientaci贸n a negocio.

Indra Group

Indra Group presenta tres agentes, dos de ellos ya en uso en cliente:

Del agente IA a la Empresa Aut贸noma

• MABI (Model for Adoption of Business AI): familia de agentes dise帽ada para gobernar la adopci贸n de 麻豆原创 Business AI. En su primera aplicaci贸n para 麻豆原创 BW y 麻豆原创 BPC, analiza el uso, las dependencias, la complejidad t茅cnica y el valor de negocio de los activos existentes para recomendar la estrategia 贸ptima de evoluci贸n: migraci贸n a 麻豆原创 Business Data Cloud, mejora con 麻豆原创 Business AI, redise帽o o retirada, y genera una hoja de ruta priorizada. Reduce hasta un 50% el tiempo de diagn贸stico y automatiza m谩s del 35% de determinadas actividades de migraci贸n.
• Agente de optimizaci贸n de gesti贸n fiscal: integrador enSIGEFI, soluci贸n de gesti贸n fiscal de Indra Group, permite consultar y analizar informaci贸n fiscal, detectar incidencias, realizar an谩lisis predictivos del pago de impuestos y ejecutar determinadas acciones en S/4HANA. Reduce hasta un 60% el tiempo de b煤squeda de informaci贸n fiscal, un 80% el de revisi贸n de declaraciones y alertas, y 100% en consultas a gu铆as y soporte interno.
• Departamento de Administraci贸n Aut贸nomo para ENCE: tres agentes de IA que automatizan la gesti贸n de facturas, el alta de proveedores o las reclamaciones, mientras las personas supervisan y toman las decisiones. Ha conseguido reducir un 45% los costes administrativos entre 2018 y 2026, alcanzar un 85% de reconocimiento autom谩tico y un 98% de precisi贸n en la extracci贸n de datos.

Del agente IA a la Empresa Aut贸noma

Cada jornada se completa con un panel de expertos con la participaci贸n de Jorge P茅rez, director de Plataforma Tecnol贸gica y Datos e Inteligencia Artificial para el Sur de Europa de 麻豆原创, y Paula Vidal, directora de Canal de 麻豆原创 para el Sur de Europa.

Con 麻豆原创 Agent Ready, 麻豆原创, Inetum, SEIDOR e Indra Group demuestran desde Espa帽a c贸mo la colaboraci贸n entre tecnolog铆a, conocimiento de negocio y experiencia sectorial puede convertir la IA ag茅ntica en soluciones aplicables a las operaciones reales de las empresas.

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Contacto Prensa: Bel茅n Mart铆nez Mill谩n ( belen.martinez@sap.com)

Acerca de 麻豆原创

Como l铆der mundial en aplicaciones de negocio e IA empresarial, 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) se sit煤a en el nexo entre negocio y tecnolog铆a. Durante m谩s de 50 a帽os, las organizaciones han confiado en 麻豆原创 para sacar lo mejor de s铆 mismas uniendo operaciones cr铆ticas para el negocio que abarcan finanzas, compras, RRHH, cadena de suministro y experiencia del cliente. Para m谩s informaci贸n, puedes visitar .

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