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    Inteligencia Artificial

    SAP acelera en España la llegada de agentes de IA a las empresas

    septiembre 21, 2026No hay comentarios5 minutos
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    La tecnológica alemana reúne en Madrid a Inetum, SEIDOR e Indra para demostrar cómo la IA agéntica puede automatizar procesos reales de finanzas, producción, compras, fiscalidad y cadena de suministro.

    SAP quiere llevar la IA agéntica desde las pruebas de laboratorio hasta los procesos cotidianos de las empresas españolas. La compañía ha celebrado en Madrid, los días 15, 16 y 17 de septiembre, la iniciativa SAP Agent Ready, desarrollada junto a Inetum, SEIDOR e Indra Group para presentar casos de uso empresariales concretos y acelerar su adopción. España ha sido el primer mercado en acoger este formato, que SAP prevé extender después a otros países de Europa, Oriente Próximo y África.

    IAvatares — avatares con inteligencia artificial

    SAP apuesta por la “empresa autónoma”

    La iniciativa se enmarca en la estrategia de SAP para avanzar hacia lo que denomina Empresa Autónoma: organizaciones en las que personas y agentes de inteligencia artificial trabajan de forma coordinada y donde la IA puede intervenir en procesos completos utilizando datos empresariales, contexto de negocio y controles de seguridad y gobernanza.

    Para impulsar esa estrategia, SAP anunció este año un fondo de 100 millones de euros destinado a ayudar a sus socios tecnológicos a desarrollar y desplegar asistentes y agentes basados en IA. El programa también busca facilitar la creación de nuevos agentes sobre SAP Business AI Platform y Joule Studio.

    Indra ya tiene agentes funcionando en clientes

    Indra ha presentado tres desarrollos, dos de ellos ya utilizados en entornos reales de clientes. Uno de los casos más avanzados corresponde a un departamento de administración autónomo desarrollado para ENCE.

    El sistema utiliza tres agentes de IA para automatizar tareas como la gestión de facturas, el alta de proveedores y las reclamaciones, mientras las decisiones continúan bajo supervisión humana. Según SAP, el proyecto ha reducido un 45 % los costes administrativos entre 2018 y 2026, alcanza un 85 % de reconocimiento automático y un 98 % de precisión en la extracción de datos.

    Un agente fiscal reduce hasta un 80 % las revisiones

    Indra también ha mostrado un agente integrado en su plataforma de gestión fiscal SIGEFI.

    La herramienta permite consultar información tributaria, detectar incidencias, realizar análisis predictivos relacionados con pagos y ejecutar determinadas acciones en SAP S/4HANA.

    SAP atribuye al sistema reducciones de hasta un 60 % en el tiempo dedicado a buscar información fiscal y de hasta un 80 % en la revisión de declaraciones y alertas.

    La tercera propuesta, denominada MABI, utiliza una familia de agentes para analizar activos existentes de SAP y recomendar si conviene migrarlos, mejorarlos con IA, rediseñarlos o retirarlos.

    Según los datos presentados, puede reducir hasta un 50 % el tiempo de diagnóstico y automatizar más del 35 % de determinadas actividades de migración.

    Inetum lleva los agentes al retail y al gran consumo

    Inetum ha concentrado sus desarrollos en retail y gran consumo.

    Uno de sus agentes analiza resultados históricos, comportamiento del cliente y promociones de la competencia para recomendar campañas comerciales más rentables.

    Otro está diseñado para anticipar riesgos en la cadena de suministro. Puede detectar eventos capaces de afectar a materiales o producción, calcular su impacto operativo y financiero y proponer alternativas.

    La tercera solución, denominada Contract Pulse, examina contratos, condiciones comerciales y ofertas de proveedores para estimar su impacto económico y apoyar las negociaciones de compras.

    SEIDOR aplica la IA a finanzas, producción y compras

    SEIDOR ha presentado tres agentes centrados en procesos empresariales habituales.

    El primero analiza el contexto financiero para detectar oportunidades de mejora en la gestión del capital circulante.

    El segundo trabaja sobre operaciones industriales y permite identificar con antelación riesgos que puedan afectar a la producción.

    El tercero lleva la automatización inteligente a compras y aprovisionamiento, con el objetivo de gestionar oportunidades con mayor rapidez y consistencia.

    España se convierte en el primer laboratorio de SAP Agent Ready

    SAP ha elegido España como punto de partida de la iniciativa.

    La responsable de Canal de SAP para el Sur de Europa, Paula Vidal, sostiene que el conocimiento sectorial de los socios tecnológicos resulta esencial para que los agentes respondan a necesidades concretas y generen valor dentro de los procesos empresariales.

    El proyecto se replicará posteriormente en otros mercados de la región EMEA, según la compañía.

    La IA empresarial entra en una nueva fase

    El movimiento refleja una transformación más amplia dentro del mercado de inteligencia artificial.

    Hasta ahora, buena parte de la adopción corporativa se había concentrado en asistentes capaces de generar textos, resumir documentos o responder consultas.

    La siguiente etapa busca agentes capaces de analizar información, tomar decisiones dentro de límites previamente definidos y ejecutar partes de un proceso empresarial.

    SAP lleva meses orientando su estrategia hacia este modelo. La compañía ya integra agentes Joule con aplicaciones empresariales y ha ampliado sus acuerdos con proveedores como Google Cloud para facilitar escenarios multiagente.

    El reto será pasar de las demostraciones al retorno económico

    La principal incógnita será comprobar cuánto de esta tecnología logra salir de los proyectos piloto y convertirse en automatización estable.

    SAP reconoce que muchas empresas todavía encuentran dificultades para obtener retorno de sus inversiones en IA debido a problemas como datos fragmentados, procesos desconectados o falta de gobernanza.

    Precisamente ahí pretende diferenciarse la compañía: conectar los agentes directamente con datos empresariales y sistemas utilizados en finanzas, compras, recursos humanos, producción o cadena de suministro.

    Los casos presentados en Madrid muestran que esa transición ya ha comenzado.

    La siguiente batalla será demostrar si la IA agéntica puede generar ahorros, productividad y decisiones mejores a escala, y no únicamente funcionar en demostraciones controladas.

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