Gracias a la IA, las startups y sus clientes han dirigido su atención hacia nuevas capacidades y los productos que han posibilitado. Hablamos de agentes de voz innovadores, herramientas de automatización de procesos y plataformas de texto a aplicación.
Aunque existen y existirán negocios atractivos en estas áreas (hemos invertido en varios), la IA tendrá un impacto mucho mayor en un aspecto menos vistoso y más valioso: ayudar a las organizaciones a aprovechar mejor el software que ya utilizan en gran volumen. Surge una pregunta que parece casi irreverente, salvo que se haya trabajado una semana en una Fortune 500: ¿por qué se sigue usando SAP (y ServiceNow, y Salesforce)?
La respuesta sencilla es que SAP, o cualquier sistema de registro heredado relevante, recopila datos críticos de las empresas que lo emplean. Pero además, cada organización lo ha personalizado y ha creado procedimientos y roles específicos sobre él, muchos de los cuales ni siquiera están documentados. Migrar fuera de estos sistemas resulta doloroso, costoso y lento, normalmente requiere un ejército de consultores, años de trabajo y cientos de millones de dólares. Actualizar de SAP ECC a SAP S4HANA puede costar 700 millones de dólares, llevar tres años y necesitar un equipo de 50 personas de Accenture. Y tras la migración, el software apenas sirve para generar informes de solo lectura imposibles de manipular.
Eso ha cambiado. La IA abre la posibilidad de actualizar, personalizar, reemplazar y, sobre todo, acceder mejor a los datos capturados por estos sistemas.
En definitiva, el objetivo con la IA no es “reemplazar SAP/ServiceNow/Salesforce”, sino hacerlos más programables y accesibles. Las plataformas ganadoras serán aquellas que (1) se integren en los presupuestos de transformación, reduciendo riesgos y plazos de forma medible, y (2) se expandan hacia las operaciones diarias como plano de control confiable, desagregando la interfaz heredada en acciones gobernadas y asistidas por IA y aplicaciones delgadas. Dicho de otro modo, los sistemas de registro perduran; la interfaz, la automatización y la capa de extensión constituyen la nueva frontera del software.
SAP es doloroso, pero seguimos usándolo
Para contextualizar, veamos qué es SAP y qué funciones cumple. A simple vista, estos sistemas son difíciles de navegar, costosos de modificar y aún así siguen siendo el pilar de las mayores organizaciones del mundo. Así es trabajar con SAP:
Fuente
Pero ese “aún así” es la oportunidad.
La realidad incómoda es que, bajo una interfaz poco atractiva y una configuración interminable, estos sistemas son muy potentes: codifican el modelo de datos principal de la empresa, los permisos y controles que garantizan el cumplimiento, los flujos de trabajo que permiten operar a escala y las integraciones que conectan decenas (o cientos) de procesos posteriores. No son “aplicaciones” en el sentido de consumo, sino memoria institucional acumulada expresada en tablas, roles, aprobaciones, lógica de publicación y gestión de excepciones.
Reemplazar esto no solo es costoso; es arriesgado. Cuanto más invierte una empresa (campos personalizados, flujos de trabajo, reglas de precios, lógica de informes), más el sistema se convierte en un foso de costes de cambio y una ventaja competitiva. Por eso la extensibilidad es tan poderosa: cada empresa es única, el cambio es constante (nuevas normativas, productos, estructuras organizativas) y estas plataformas sobreviven porque pueden adaptarse a la realidad. El problema es que esa misma flexibilidad que las hace valiosas también las vuelve frágiles: cada personalización es una mina para futuras actualizaciones, cada flujo de trabajo es un laberinto, cada pantalla supone un impuesto para los usuarios.
Esta fragilidad está por todas partes. La satisfacción de los usuarios con CRM sigue siendo mixta pese a la amplia adopción, y la personalización intensiva en ERP está ligada a retrasos y sobrecostes. Los trabajadores se ahogan en flujos de trabajo fragmentados: alternan entre aplicaciones unas 1 200 veces al día (unas cuatro horas semanales perdidas), y el 47 % tiene dificultades para encontrar la información que necesita para hacer su trabajo. Las transformaciones a gran escala suelen fracasar; se estima que cerca del 70 % no cumple los objetivos. El gasto asociado a esta fricción es enorme: solo el mercado de implementación de software/integración de sistemas alcanzó unos 380 000 millones de dólares en 2023.
El proceso y el dolor presentan una oportunidad para que la IA transforme la forma en que se implementa y utiliza este software. La mejor manera de entenderlo es seguir el ciclo de vida: primero se implementa o migra, luego se utiliza a diario y después se construye sobre él a medida que la empresa evoluciona. En cada fase, el reto es convertir la intención humana desordenada en acciones correctas y auditables sobre sistemas de registro.
Veamos cómo la IA puede mejorar el uso de sistemas heredados en cada etapa.
Implementación
Comencemos por la implementación, la fase más arriesgada y sensible al presupuesto, y la que ofrece el mayor retorno. En la práctica, esto significa transformar el descubrimiento desordenado (reuniones, documentos, tickets) en requisitos estructurados y luego producir automáticamente el flujo de trabajo de implementación: mapeo de procesos y campos, configuración y código, scripts de prueba, planes de cambio y manuales de migración, además de la limpieza y validación de datos necesarias para entrar en funcionamiento. Esto es difícil de hacer bien: Lidl, el gigante alemán de supermercados, canceló su intento de migrar a SAP tras gastar 500 millones de dólares.
En este ámbito, las empresas desarrollan copilotos, herramientas de gestión de proyectos y otros programas para facilitar migraciones e implementaciones. Algunos ejemplos de startups en el sector (Andreessen Horowitz ha invertido en algunas):
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Axiamatic es una capa de “aseguramiento” con IA para ERP: crea un grafo de conocimiento a partir de artefactos del proyecto y detecta fallos ocultos en requisitos/gestión de cambios vía Slack/Teams para reducir riesgos y acelerar programas S/4HANA (asociada con SAP Build; integrada en procesos de KPMG/EY/IBM).
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Conduct es un copiloto de mapeo de código y procesos que genera una capa semántica y documentación técnica entre ECC→S/4, con preguntas y respuestas sobre tablas personalizadas/API para agilizar la transición interna.
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Auctor realiza entregas de implementación mediante agentes para SIs/servicios profesionales, capturando automáticamente el descubrimiento en requisitos estructurados antes de convertirse en sistema de registro para SOWs, documentos de diseño, historias de usuario, configuraciones y planes de pruebas.
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Supersonik facilita la habilitación de productos mediante IA para canales/MSPs y clientes: agentes de voz y visión que enseñan en la interfaz real, reduciendo la necesidad de personal SE y permitiendo implementaciones/ampliaciones lideradas por distribuidores.
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Tessera SI nativo de IA gestiona transformaciones empresariales de extremo a extremo: conecta con una instancia ERP existente, evalúa cómo está implementada y detecta/remedia automáticamente lo que debe cambiarse durante la migración.
Estas empresas generan valor acelerando las transformaciones, abaratando costes y reduciendo riesgos. Lo logran identificando problemas pronto en requisitos y gestión de cambios antes de que se agraven, comprimiendo plazos (un mes de retraso puede costar millones), transformando datos desordenados en conocimiento estructurado para que los equipos internos asuman responsabilidades más rápido y reduciendo la dependencia de grandes equipos SI mediante automatización de mapeo, documentación, pruebas y habilitación.
Hay margen para más startups que desarrollen herramientas que colaboren con socios existentes en lugar de competir contra ellos. Específicamente:
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Agentes de implementación que compartan resultados y riesgos (seguimiento de requisitos, comparación de configuraciones, simulación de cambios, generación de código y detección de desviaciones)
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Herramientas de documentación semántica que mantengan el conocimiento actualizado y accesible
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Agentes de habilitación que conviertan la formación y el despliegue de canales en productos repetibles
Como las startups pueden aliviar cargas a nivel empresarial, pueden fijar precios en función del retraso evitado y vender directamente a los presupuestos de transformación que CIOs y CFOs ya están usando, desplazando contratos SI excesivos en el proceso.
Uso y mantenimiento
Tras la implementación de una suite de software, el uso implica navegar el caos de una interfaz que ofrecen hoy estas suites. El trabajo diario abarca decenas de pantallas, la rotación de roles reinicia el conocimiento y una larga cola de flujos de trabajo de casos especiales nunca recibe atención prioritaria en el producto. Los usuarios dedican tiempo a buscar campos, duplicar datos entre sistemas y pedir a los equipos de operaciones que “generen este informe”. El resultado son ciclos lentos, errores evitables y una carga persistente de formación.
La oportunidad es que la IA envuelva los sistemas heredados con un “sistema de acción” más amigable y capaz.
Las empresas de esta categoría desarrollan herramientas que ayudan a los equipos a sacar más partido de los sistemas que ya utilizan. En la práctica, esto se traduce en un copiloto que vive en Slack o como asistente en el navegador, capaz de responder “¿Dónde puedo encontrar X?” o “¿Cómo hago Y?” usando búsqueda semántica, y luego ejecutar acciones seguras (crear un caso, registrar una entrada, actualizar condiciones de proveedor) vía API cuando sea posible. Estas herramientas también permiten encadenar flujos de trabajo entre múltiples aplicaciones (“extraer los pedidos del último trimestre de SAP, consultar condiciones de contrato en Coupa, redactar nota de variación en ServiceNow”), con pasos de aprobación humana, trazabilidad de auditoría y RBAC granular. Las mejores monitorizan adopción, tiempo ahorrado y tasas de error.
Gran parte del trabajo relevante en las empresas no está expuesto de forma sencilla a través de API: reside en pantallas, clientes pesados, sesiones VDI y consolas de administración medio documentadas. Por eso los modernos agentes de “uso de ordenador” complementan a los copilotos orientados a API: amplían la superficie de automatización al último 30–40 % de flujos de trabajo donde no hay un endpoint fiable. La capacidad clave no es “hacer clic en botones”, sino la fiabilidad ante el caos: agentes que perciben la interfaz, se anclan a elementos estables, recuperan ante pop-ups y cambios de diseño, y guardan el progreso para reanudar el flujo con seguridad. Al combinarse con validación (diferencias, conciliaciones, pruebas en entorno seguro) y controles empresariales (SSO, secretos, privilegios mínimos, auditoría), esto convierte tareas manuales en automatización gobernada y repetible: gestión de tickets, pasos de cierre de periodo, actualizaciones de clientes, cambios de precios, incluso en partes de SAP/ServiceNow/Salesforce para las que los proveedores nunca diseñaron automatización. Las API hacen rápido el camino óptimo, y el uso de ordenador permite automatizar la larga cola.
Empresas como Factor Labs y Sola ya están desplegando estos agentes en producción, sustituyendo gastos de BPO y ayudando a grandes organizaciones a automatizar tareas a escala.
Extensiones
Por último, aunque SAP/ServiceNow/Salesforce sean más fáciles de usar, el negocio seguirá cambiando y el sistema de registro también. Nuevos productos, políticas, adquisiciones, normativas y una larga cola de flujos de trabajo que nunca justificarán un proyecto de módulo central implican trabajo constante para mantener el software relevante para el estado real del negocio. Históricamente, los equipos han tenido dos opciones: personalizar la suite (y asumir el impuesto de fragilidad) o crear aplicaciones puntuales (y luchar para integrarlas, gobernarlas y mantenerlas). Esta es la tercera vía de la IA: lanzar experiencias pequeñas y gobernadas sobre sistemas de registro, rápido, manteniendo el núcleo limpio.
Construir herramientas y automatizaciones nuevas sobre sistemas heredados se convierte en la capa “adorable” sobre software poco apreciado. El patrón empieza con un plano unificado de datos y acciones: leer de sistemas de registro vía API y eventos (y captura de interfaz segura donde sea necesario), normalizar en un modelo semántico de objetos de negocio (pedidos, proveedores, casos) y exponer un conjunto gobernado de acciones con RBAC, aprobaciones y auditoría.
Sobre ese plano, los equipos lanzan experiencias enfocadas que resultan modernas y hechas a medida. En vez de enviar a un analista de compras por 12 transacciones SAP para incorporar un proveedor, se le da una aplicación delgada “Onboarding de proveedores” que recopila documentos, verifica duplicados, gestiona aprobaciones y registra los datos correctos en SAP. En vez de pedir a RevOps que abra cinco pantallas de Salesforce para actualizar condiciones de renovación, se le da un editor tipo hoja de cálculo que permite editar en masa, validar contra la política, previsualizar el impacto y luego aplicar cambios con trazabilidad de auditoría. En vez de otro “proyecto portal”, se da a los equipos de primera línea un panel de comandos que responde preguntas y ejecuta las acciones diarias (“crear devolución”, “ampliar crédito”, “abrir un Sev-2”, “registrar devengo”) en varios sistemas, sin tener que navegar por 20 pestañas.
Estas extensiones también desbloquean flujos de trabajo y automatizaciones entre sistemas que ningún proveedor priorizaría: disparadores basados en eventos como “si se registra factura y la variación >3 % → redactar explicación → gestionar aprobación”, o “si el ticket se reabre dos veces → crear registro de problema → asignar responsable → actualizar cliente”, con puntos de control humanos donde importa. Con el tiempo, los despliegues más valiosos se convierten en “paquetes de intención” reutilizables — de cotización a cobro, onboarding de proveedores, cierre de periodo — que codifican no solo qué hacer, sino cómo hacerlo de forma segura en su entorno.
Plataformas como Cell de General Magic hacen tangibles los bloques para diseñar estos flujos personalizados: se suben especificaciones OpenAPI para que cada endpoint sea una acción, luego se integra una barra de comandos nativa con una sola etiqueta de script que ejecuta llamadas API reales, respaldada por analítica, multitenencia, medidas de seguridad y RBAC, de modo que el trabajo pasa de reconstruir otra interfaz a componer las acciones y políticas adecuadas sobre sistemas ya confiables.
¿Cómo será el final del proceso?
Creemos que los sistemas heredados persistirán en su mayoría, pero dejarán de ser el área donde ocurre el trabajo. Los ERP, CRM y suites ITSM están demasiado integrados para ser reemplazados en los ciclos habituales; evolucionan despacio y siguen siendo sistemas de registro. Lo que cambiará será la “sistema de acción” orientada al usuario que se sitúa encima: la IA será la interfaz por defecto para descubrir cómo funciona el sistema, ejecutar flujos de trabajo y lanzar experiencias modernas que evitan la interfaz heredada. En otras palabras, el puente se convierte en la autopista.
El software duradero en esta categoría se parecerá menos a un chatbot y más a una capa operativa: un plano unificado de datos y acciones con un modelo semántico de objetos de negocio, más medidas que hacen que la IA sea fiable en producción. Si es usuario final, en vez de aprender qué pantalla, campo y código de transacción usar (y re-aprenderlo cada vez que la interfaz o el proceso cambian), describe el resultado que quiere y el sistema lo lleva hasta allí. Hará un par de preguntas aclaratorias, mostrará una previsualización de lo que va a hacer y luego la herramienta ejecutará con las aprobaciones y trazabilidad necesarias. Cerrar el ciclo será “crear una devolución y notificar al cliente”, “abrir un Sev-2 y recuperar los tres últimos incidentes relacionados” o “incorporar este proveedor, recopilar documentos, gestionar aprobaciones y establecer condiciones de pago”, acciones que hoy requieren saltar entre SAP, Salesforce, ServiceNow y hojas de cálculo. Esto supone menos errores y reversos, menor dependencia del conocimiento informal, ciclos más rápidos y una carga de formación mucho menor porque la interfaz se basa en la intención, reconoce el rol y es autoservicio por defecto.
El foso se amplía con el uso real: cada flujo exitoso se convierte en una intención reutilizable, cada excepción en una medida de seguridad, cada artefacto de migración en un linaje vivo y cada integración profundiza el grafo de cómo funciona realmente la empresa. Con el tiempo, la “capa IA” será el lugar donde los equipos entienden el impacto del cambio, previenen desviaciones, miden el ROI y lanzan nuevos flujos de trabajo, incluso cuando los sistemas subyacentes permanecen iguales.
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