El software empresarial entra en la era de la IA agéntica

ERP, CRM y plataformas de Recursos Humanos están evolucionando desde sistemas centrados en registrar y consultar información hacia entornos capaces de interpretar datos, ejecutar tareas y coordinar procesos. La inteligencia artificial introduce una nueva arquitectura de software en la que la calidad del dato, la integración y la supervisión humana adquieren un papel determinante, al tiempo que cambia la forma de monetizar el valor de las aplicaciones. Seis compañías especializadas —Aqua eSolutions, Cegid, Hanami8, Natureh, Wolters Kluwer y Zucchetti Spain— coinciden en señalar que el verdadero salto tecnológico dependerá de la calidad del dato para convertir la IA en resultados operativos.

La incorporación de inteligencia artificial al software empresarial está dejando atrás la etapa de los asistentes que responden preguntas para entrar en otra en la que los sistemas pueden intervenir directamente sobre los procesos. La diferencia es sustancial: un asistente informa; un agente puede interpretar una petición, localizar los datos necesarios, utilizar herramientas disponibles y ejecutar una secuencia de acciones dentro de unas reglas determinadas.

En la práctica, esto afecta a operaciones que hasta ahora exigían recorrer diferentes funcionalidades de un ERP, un CRM o una plataforma de Recursos Humanos. La automatización puede abarcar desde la clasificación de documentación y la detección de anomalías hasta la ejecución de procesos comerciales o la coordinación de tareas entre aplicaciones.

Abel Márquez, Lead Technology Product Manager en Wolters Kluwer Tax & Accounting España.

Uno de los ejemplos más avanzados lo vemos en Cegid Ekon XRP, que Isidro Velis, director de Estrategia de Producto de Cegid en España, presenta como un ERP capaz de ejecutar y orquestar el ciclo completo de ventas. En el ámbito de Recursos Humanos, Cegid Peoplenet incorpora, además, capacidades de consulta mediante lenguaje natural y herramientas destinadas a facilitar el análisis de información de plantilla y nómina.

“La inteligencia artificial ha dejado de ser un simple asistente de consulta para convertirse en una capa integrada en el núcleo de los procesos de negocio, capaz de automatizar tareas y anticipar decisiones. En el terreno de la gestión empresarial, el gran salto es la evolución hacia la ‘IA Agéntica’, que no solo responde, sino que actúa con autonomía”, explica Velis.

La experiencia de Odoo 19 aporta otra aproximación. La plataforma incorpora agentes capaces de interactuar con herramientas del sistema, además de funciones para clasificar documentos, extraer información, generar campos a partir del contexto y automatizar determinadas acciones.

“La IA ya está aportando valor cuando pasa de responder preguntas a intervenir directamente en los procesos empresariales”, señala Rodrigo Ramos, portavoz de Natureh, compañía que comercializa Odoo y desarrolla extensiones integradas sobre esta plataforma.

Hanami8 aporta por su parte una visión especialmente vinculada a los procesos operativos. La compañía identifica aplicaciones de IA en áreas como la conciliación de cobros, la detección de anomalías, la previsión de demanda, la priorización de oportunidades comerciales o la gestión del desempeño. "Desde Hanami8 consideramos que el cambio relevante es que la IA está pasando de responder preguntas a participar en la ejecución de procesos. Su impacto debe medirse por el trabajo que elimina, la capacidad de anticipación que aporta y la rapidez con la que convierte información en decisiones y acciones”, expone José Ramos, CEO de la compañía.

En Aqua eSolutions la evolución se orienta hacia agentes capaces de conectar personas, información, aplicaciones empresariales y sistemas externos. Pedro Luís Ramos, su director general, resume el cambio poniendo el foco en la capacidad de ejecución: “La evolución más relevante está en las soluciones agénticas, capaces de conectar personas, información, procesos, aplicaciones empresariales y sistemas externos para ejecutar determinadas tareas, coordinar operaciones y apoyar la toma de decisiones. En un ERP, un CRM o una solución de Recursos Humanos, esto permite reducir trabajo manual, detectar incidencias antes, priorizar acciones y mantener la trazabilidad de lo que ocurre en cada proceso.”

Por su parte, Jaime Rodríguez, CEO de Zucchetti Spain, pone el acento en la nueva relación entre usuario y aplicación: “El gran cambio será pasar de utilizar el software a pedirle que haga cosas. La IA permitirá que el usuario exprese un objetivo y que el propio sistema interprete la petición, busque la información necesaria y ejecute determinadas tareas.”

Pedro Luís Ramos, director general Aqua eSolutions.

La autonomía de los agentes depende de la información disponible. Un sistema puede ejecutar un flujo de trabajo, pero necesita conocer el contexto correcto, acceder a fuentes fiables y aplicar las reglas de permisos correspondientes. La fragmentación entre ERP, CRM, hojas de cálculo y aplicaciones satélite se convierte así en un obstáculo cuando se pretende automatizar operaciones que atraviesan diferentes áreas.

La calidad del dato tampoco puede separarse de su gobierno. El acceso debe estar controlado, la información debe mantener su trazabilidad y las organizaciones necesitan saber qué fuentes utiliza cada sistema para generar una recomendación o activar una acción.

“Sin un dato fiable, conectado y bien gobernado no hay una IA realmente útil. Muchas empresas han avanzado hacia la digitalización, pero siguen trabajando con información dispersa de diferentes aplicaciones y procesos. Por eso, antes de hablar de inteligencia artificial, hay que hablar de integración. Conectar sistemas, eliminar duplicidades y disponer de una información coherente es la base para que la IA pueda automatizar procesos y apoyar decisiones con garantías”, señala Jaime Rodríguez.

Isidro Velis, director de Estrategia de Producto de Cegid en España.

Pedro Luís Ramos sitúa el ERP en una posición relevante dentro de esta arquitectura porque concentra información operativa de clientes, ventas, compras, inventario, producción o finanzas. La calidad de los resultados de la IA depende, en su planteamiento, tanto de los modelos como de la integración y el gobierno de esa información.

Abel Márquez, Lead Technology Product Manager en Wolters Kluwer Tax & Accounting España, amplía el foco hacia los mecanismos que deben acompañar al dato: permisos, calidad, trazabilidad, minimización, retención y supervisión forman parte de las condiciones necesarias para utilizar IA de manera fiable.

La cuestión adquiere especial relevancia cuando la tecnología deja de limitarse a generar una respuesta. Cuanto mayor es su capacidad para actuar sobre un proceso, mayor es también la necesidad de conocer el origen de la información y las condiciones bajo las que se ha producido esa actuación.

 José Ramos, CEO de Hanami8.

La necesidad de compartir información devuelve al centro del debate la arquitectura del software empresarial. La proliferación histórica de aplicaciones ha permitido cubrir necesidades funcionales muy específicas, pero también ha generado entornos donde distintas áreas trabajan con datos duplicados o con procesos que no mantienen continuidad entre sí.

Las respuestas de los expertos apuntan hacia una convivencia entre un núcleo empresarial integrado y aplicaciones especializadas. El ERP puede asumir una función central, mientras CRM, Recursos Humanos, nómina, producción, logística u otras herramientas mantienen capacidades específicas y se conectan mediante API y servicios de integración.

En Cegid sitúan precisamente al ERP en esa posición: una plataforma central puede mantener una visión unificada de la información y, al mismo tiempo, incorporar capacidades sectoriales y conectarse con el resto del ecosistema. “No creemos que se trate de elegir entre consolidación o interoperabilidad, sino de encontrar el equilibrio adecuado entre ambas”, explica Velis. La propuesta de Cegid Ekon XRP combina una plataforma central con capacidades sectoriales y una arquitectura abierta.

La especialización conserva, por tanto, su espacio cuando responde a necesidades concretas. Nómina, fiscalidad o determinados procesos sectoriales pueden requerir conocimientos normativos y funcionales difíciles de concentrar en una aplicación horizontal.

Abel Márquez, por su lado, formula el criterio desde la utilidad empresarial: “Conviene consolidar cuando varias aplicaciones realizan funciones equivalentes y fragmentan innecesariamente la información. En cambio, tiene sentido mantener soluciones especializadas cuando aportan profundidad funcional, conocimiento normativo o una clara ventaja operativa.”

La arquitectura resultante no busca que todas las funciones residan en un mismo producto, sino que la persona pueda trabajar con ellas sin percibir las fronteras tecnológicas existentes entre aplicaciones.

Para Pedro Luís Ramos, esa es precisamente la función de las capas de integración: “Desde Aqua eSolutions apostamos por combinar un núcleo empresarial integrado con soluciones especializadas capaces de interoperar mediante agentes de IA, APIs, servicios y datos conectados. El objetivo no es concentrarlo todo en una sola plataforma, sino conseguir que ERP, CRM, RR. HH., logística, producción o mantenimiento trabajen como parte de un mismo ecosistema, sin duplicidades ni rupturas de información.”

El planteamiento de Hanami8 pasa por mantener conectados datos, procesos y decisiones, apoyándose en la integración con SAP. “El objetivo no es acumular aplicaciones, sino mantener datos, procesos y decisiones conectados”, declara su CEO, José Ramos.

Rodrigo Ramos, Natureh.

La transformación de los procesos lleva inevitablemente a la experiencia de usuario. Si un sistema puede interpretar una intención y ejecutar una tarea, pierde peso la necesidad de conocer de memoria dónde está cada funcionalidad.

El lenguaje natural se convierte así en una vía adicional para consultar información, generar análisis o iniciar operaciones. Pero las interfaces tradicionales conservan una función importante cuando el usuario debe comprobar datos, validar un resultado o autorizar una actuación.

Abel Márquez describe un modelo híbrido: “La experiencia de usuario va a cambiar de forma profunda, aunque no creemos que las interfaces tradicionales desaparezcan por completo; el modelo más probable será híbrido. El lenguaje natural se convertirá en una vía habitual para consultar información, generar análisis e iniciar tareas, mientras que las pantallas y formularios seguirán siendo necesarios para revisar, validar y controlar procesos sensibles.”

La evolución ya puede observarse en Odoo 19, donde el usuario puede interactuar mediante lenguaje natural, consultar información contextual y utilizar agentes capaces de ejecutar determinadas acciones a través de las herramientas disponibles en la plataforma.

En Zucchetti, esta transformación se vincula a una experiencia progresivamente orientada a procesos y objetivos. Solmicro ERP forma parte de esa evolución hacia una interacción más sencilla, en la que parte de la complejidad queda desplazada hacia la propia tecnología.

La consecuencia es una interfaz menos dependiente de la navegación por menús, pero no necesariamente menos visual. La persona seguirá necesitando espacios de control allí donde una acción requiera precisión o pueda generar consecuencias relevantes.

Jaime Rodríguez, CEO de Zucchetti Spain.

La posibilidad de ejecutar procesos de forma autónoma adquiere especial sensibilidad en Recursos Humanos. Selección, evaluación, promoción, remuneración o desarrollo profesional implican decisiones con efectos directos sobre las personas y exigen un nivel de control diferente al de una tarea administrativa.

En este ámbito, los cuestionarios sitúan la supervisión profesional como condición para utilizar IA. La tecnología puede procesar información, identificar patrones o preparar recomendaciones, pero la decisión crítica no debe quedar delegada en el sistema.

“Por eso, el uso de la IA debe estar siempre regido por el principio de ‘human in the loop’: la tecnología puede ayudar a analizar información, identificar patrones o aportar recomendaciones, pero la decisión final sobre una contratación, una evaluación o un plan de desarrollo debe estar siempre validada por un profesional”, apunta Isidro Velis.

La supervisión también exige controles técnicos y organizativos. Cegid señala auditorías, trazabilidad, explicabilidad y cumplimiento del RGPD y de la Ley de IA europea como elementos necesarios para un uso responsable.

En Natureh, Rodrigo Ramos sitúa el límite especialmente en selección, evaluación y desarrollo profesional. La IA puede clasificar información, resumir datos y reducir tareas administrativas, mientras la valoración final permanece en manos de profesionales. La gobernanza debe determinar, además, qué información puede utilizar cada sistema y qué acciones está autorizado a ejecutar.

Wolters Kluwer introduce una dimensión adicional: las personas afectadas deben disponer de mecanismos para comprender una decisión y, cuando corresponda, solicitar explicaciones o impugnarla.

“En Wolters Kluwer apostamos por la responsabilidad y el criterio humano; en Recursos Humanos, la inteligencia artificial debe utilizarse como apoyo al profesional, nunca como sustitución de su criterio, especialmente cuando una decisión puede afectar a la contratación, la promoción, la remuneración, la evaluación o la continuidad laboral de una persona”, afirma Abel Márquez.

Jaime Rodríguez resume el principio desde la perspectiva de la responsabilidad: “Consideramos imprescindible que la IA aplicada a RR. HH. funcione siempre con supervisión humana, seguridad y trazabilidad. La tecnología puede automatizar tareas, analizar información o proponer acciones, pero la responsabilidad sobre las decisiones debe seguir estando en las personas y en las organizaciones.”

Las capacidades descritas requieren una infraestructura capaz de evolucionar. Sin embargo, muchas organizaciones arrastran años de personalizaciones, desarrollos propios e integraciones construidas sobre sistemas anteriores. Lo que en su momento resolvió una necesidad concreta puede convertirse ahora en una dependencia que dificulta actualizar el software o conectarlo con nuevas tecnologías.

La deuda tecnológica afecta especialmente a los saltos de versión y a la incorporación de IA cuando las modificaciones realizadas sobre el código dificultan mantener una arquitectura estándar.

“La deuda tecnológica dificulta los saltos de versión y bloquea la adopción ágil de innovaciones como la IA, ya que cualquier modificación amenaza la estabilidad del software. La vía de salida pasa por migrar a modelos SaaS en la nube y adoptar estándares probados del mercado”, señala Isidro Velis.

El proceso de modernización no implica necesariamente empezar desde cero. Jaime Rodríguez plantea revisar qué desarrollos continúan aportando valor, simplificar aquellos que generan dependencias y mejorar la conexión entre sistemas. La accesibilidad y el orden de los datos se convierten en requisitos para aprovechar las nuevas capacidades.

En Aqua eSolutions identifican también el coste, el riesgo y el tiempo asociados a las personalizaciones e integraciones difíciles de mantener. La modernización exige simplificar arquitecturas y reducir dependencias sin comprometer la estabilidad operativa.

Desde Natureh, Rodrigo Ramos introduce un criterio práctico: cuanto más se aleja una implantación del estándar, mayor es el esfuerzo necesario para evolucionarla. No todas las personalizaciones deben desaparecer; la clave está en distinguir aquellas que aportan una ventaja real de las que pueden sustituirse por funcionalidades estándar.

Por su lado, Abel Márquez añade que la modernización puede abordarse de manera progresiva, retirando desarrollos redundantes, encapsulando capacidades mediante API y trasladando procesos hacia arquitecturas cloud más estandarizadas. La adopción de IA y la renovación tecnológica forman, en este enfoque, parte de una misma hoja de ruta.

La transformación no termina en la tecnología. También afecta al modelo económico con el que se comercializan las aplicaciones empresariales.

La suscripción por usuario sigue siendo una referencia habitual, pero la capacidad de los agentes para ejecutar tareas introduce otras variables: volumen de procesos, consumo de determinadas capacidades, servicios de IA o resultados obtenidos.

En Cegid identifican aquí uno de los cambios más profundos. Cuando la tecnología puede realizar trabajo de forma autónoma, el número de personas que acceden a la aplicación deja de ser el único indicador del valor generado. La propuesta pasa a combinar suscripción tradicional con fórmulas vinculadas al consumo, los procesos automatizados o los resultados.

“La IA lo está transformando todo, tanto el producto como el modelo económico del software empresarial. El valor empieza a medirse menos por el número de usuarios y más por la capacidad del sistema para automatizar tareas, ejecutar procesos y generar resultados operativos. La suscripción por usuario está evolucionando hacia esquemas basados en consumo, capacidad utilizada o servicios de IA. Desde Aqua eSolutions creemos que el mercado avanzará hacia modelos híbridos, más vinculados al uso real y al valor que aporta la plataforma.”

El modelo actual no desaparece necesariamente. En Odoo, los planes mantienen una lógica de suscripción por usuario, mientras determinados servicios adicionales utilizan créditos de consumo.

Rodrigo Ramos resume esta convivencia: “Desde Natureh creemos que veremos modelos cada vez más híbridos, donde la suscripción convivirá con componentes ligados al uso de determinadas capacidades y servicios.”

Para Jaime Rodríguez, el cambio afecta directamente a la forma de medir el retorno: “A medida que las soluciones sean capaces de ejecutar más tareas de forma autónoma, el valor estará cada vez menos ligado al número de usuarios y más al resultado que aporta la tecnología. Probablemente convivirán distintos modelos de suscripción y consumo, pero la cuestión esencial seguirá siendo la misma: que la tecnología permita automatizar procesos, aumentar la productividad y aportar resultados tangibles al negocio.”

Abel Márquez introduce una condición para esta evolución: “La monetización de la IA será sostenible cuando esté vinculada a resultados reales y no solo al atractivo de incorporar una nueva tecnología.”

La transformación que está experimentando el software empresarial no responde a una única tecnología. La IA agéntica aporta capacidad de actuación; los datos gobernados proporcionan el contexto; las API permiten conectar aplicaciones; las arquitecturas cloud facilitan la evolución y la supervisión humana establece los límites cuando las decisiones tienen consecuencias relevantes.

El resultado tampoco apunta necesariamente a la desaparición de ERP, CRM, Recursos Humanos o las aplicaciones especializadas, sino que cambia la relación entre ellas. El valor de una plataforma dependerá cada vez más de su capacidad para participar en procesos conectados, utilizar información fiable y colaborar con otros sistemas.

En este punto, el ERP puede mantener su papel como núcleo de información y operaciones, mientras las soluciones verticales aportan capacidades específicas. La diferencia respecto a los modelos anteriores estará en la posibilidad de que agentes de IA atraviesen esas fronteras tecnológicas para localizar información, coordinar tareas y ejecutar operaciones.

También cambia el papel del usuario. La persona seguirá validando, supervisando y tomando decisiones cuando el impacto lo requiera, pero podrá delegar una parte creciente de la operativa en sistemas capaces de actuar siguiendo reglas previamente establecidas.

Finalmente cambia también la forma de valorar el software. Si una aplicación deja de limitarse a proporcionar funcionalidades y empieza a ejecutar trabajo, el precio puede vincularse progresivamente al consumo, la capacidad utilizada o los resultados.

En definitiva, la IA agéntica no supone, por tanto, simplemente añadir inteligencia a las aplicaciones empresariales. Obliga a revisar qué datos utilizan, cómo se conectan, qué autonomía se les concede, quién controla sus actuaciones y cómo se mide el valor que generan. Es un cambio de arquitectura y de modelo de relación con el software, no solo una nueva funcionalidad.

“El cambio relevante es que la IA está pasando de responder preguntas a participar en la ejecución de procesos. Su impacto debe medirse por el trabajo que elimina, la capacidad de anticipación que aporta y la rapidez con la que convierte información en decisiones y acciones”, José Ramos, CEO Hanami8

“La experiencia de usuario va a cambiar de forma profunda, aunque no creemos que las interfaces tradicionales desaparezcan por completo, el modelo más probable será híbrido”, Abel Márquez, Wolters Kluwer Tax & Accounting España