La conversación sobre Inteligencia Artificial ha estado dominada por ejemplos llamativos: generación de imágenes, redacción automática de textos, asistentes creativos y demostraciones espectaculares de modelos conversacionales. Sin embargo, este año el verdadero cambio estructural de la IA ocurre muy lejos de los “prompts” virales; sucede dentro del backoffice, ese espacio silencioso donde las empresas mueven los hilos para controlar sus inventarios, cumplir con sus obligaciones y trabajar en una operación sostenible que impacte en la vida del usuario final.
Elisa García Barragán, CEO de Netsoft -socio estratégico líder en implementaciones Oracle NetSuite en LATAM-, explica que esta tendencia se ve reflejada en los datos globales: según McKinsey, el 65% de las organizaciones ya utiliza IA generativa en al menos una función de negocio, casi el doble que diez meses antes. El World Economic Forum, por su parte, señala que para 2027 cerca del 42% de las tareas empresariales podría estar automatizadas, con una exposición especialmente alta —hasta 65 %— en actividades basadas en el procesamiento de datos, precisamente las que conforman la columna vertebral del backoffice.
“Estamos ante una reconfiguración completa de cómo funciona la administración empresarial, de la mano de la Inteligencia Artificial. Lo que realmente cambia la vida de una empresa no es que la IA escriba un correo más rápido, sino que elimine los errores, los reprocesos y las decisiones a ciegas que históricamente han drenado tiempo, dinero y tranquilidad operativa”, afirma Elisa García Barragán, CEO de Netsoft.
A partir de este punto, la narrativa deja de tratarse de futurismo y se convierte en un análisis de lo que ya está ocurriendo dentro de las organizaciones. La automatización dejó de ser un ideal aspiracional y la disponibilidad de modelos de IA generativa más accesibles, la madurez de los sistemas empresariales en la nube y la presión competitiva derivada del nearshoring han acelerado su adopción.
Elisa García Barragán explica que lo que hace cinco años hubiese parecido una visión adelantada hoy es un movimiento pragmático: automatizar tareas críticas ya no es una ventaja, sino un requisito para sostener la operación en sectores donde la trazabilidad, la precisión y la capacidad de anticipación se han vuelto obligatorias.
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El escenario en nuestra región
En México y Latinoamérica, de acuerdo con Elisa García Barragán, esta necesidad se vuelve aún más evidente. Las empresas se enfrentan al desafío de digitalizar sus operaciones en favor de sus cadenas de suministro, a la exigencia de sus clientes y socios, y a la necesidad de tener los datos en tiempo real, sin márgenes de error. Para la especialista, la IA en el backoffice es esencial para rescatar a los colaboradores del desgaste y, lejos de reemplazarlo, se posiciona como la herramienta clave para evitar los cierres contables que se prolongan hasta la madrugada, las conciliaciones que requieren cientas de validaciones manuales, los inventarios que no cuadran y los reportes financieros tardíos, entre otros retos que se enfrentan todos los días.
“La capacitación e implementación de IA en soluciones claves como el ERP de todo negocio es el punto de partida hacia esa transformación en la que el deterioro continuo de tiempo, energía y recursos se mitigue de forma tangible para los colaboradores”, señala.
Barragán señala que un ERP moderno ya no es únicamente una herramienta de registro; es una plataforma que incorpora capacidades analíticas, predictivas y generativas dentro de cada paso del proceso administrativo. Por ejemplo, la detección inteligente de anomalías financieras permite identificar irregularidades antes de que se conviertan en pérdidas. La generación automatizada de narrativas financieras traduce datos en explicaciones claras sobre el desempeño del negocio, reduciendo la dependencia de análisis manuales extensos. Y la captura inteligente de facturas, impulsada por IA, elimina uno de los focos históricos de errores y reprocesos en compras y cuentas por pagar.
En operaciones e inventarios, el cambio es igual de profundo. La previsión de demanda ya no depende únicamente de la intuición, sino de modelos que procesan patrones, estacionalidades, variaciones de mercado y comportamientos de clientes para generar predicciones precisas. Las alertas tempranas sobre posibles faltantes, sobrantes o interrupciones en la cadena de suministro permiten decisiones más oportunas y reducen significativamente el riesgo operativo. En un contexto como el mexicano —donde la variabilidad puede venir desde factores logísticos hasta fenómenos climáticos—, esta capacidad de respuesta se vuelve crítica.
La IA dentro del ERP opera de manera silenciosa, sin la espectacularidad visual de las aplicaciones que generan contenido. Su función no es sorprender, sino sostener la estructura diaria de la organización. El papel de consultoras especializadas, como Netsoft, consiste en ayudar a que las empresas aterricen estas capacidades en sus flujos reales, alineando la automatización hacia resultados tangibles.
Elisa García Barragán concluye que el punto en común que observan quienes ya adoptan IA operativa es que los beneficios no llegan “de un solo golpe”, sino a través de pequeñas victorias acumuladas: cierres contables más cortos, procesos con menos fricciones, menos reprocesos, mayor claridad financiera, compras más controladas, inventarios mejor alineados a la demanda y decisiones tomadas con evidencia en lugar de con urgencia.
Al final, la conversación sobre IA empresarial no debería centrarse en lo que la tecnología es capaz de generar, sino en lo que puede prevenir. En los próximos meses, la pregunta relevante para los directivos ya no será si deben incorporar IA a su operación, sino en qué parte de su proceso administrativo quieren demostrar resultados claros y medibles que impacten en la vida del usuario final.
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