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ERP con IA agentiva: los desafíos para las empresas en América Latina

La inteligencia artificial impulsa una nueva generación de sistemas ERP más inteligentes, centrados en el usuario y adaptados a los retos del futuro.

Redação Portal ERP
07 nov 2025
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ERP con IA agentiva: los desafíos para las empresas en América Latina

José Ignacio Díaz, Investigador Senior Worldwide en IDC. Foto: IDC. Portal ERP LATAM.

La principal tendencia a nivel mundial ya no se limita a asistentes y asesores de IA, sino a la irrupción de los Agentes de IA que son capaces de percibir, evaluar y actuar sobre los datos de forma independiente, promoviendo prácticas de trabajo más integradas y autónomas.

 

IDC estima que más del 40% del mercado de aplicaciones ERP ya está mejorado con capacidades de asistente/asesor de IA, y un 20% de este mercado complementa sus soluciones con Agentes de IA. Esta transición es profunda, los agentes se encuentran preparados para reemplazar áreas funcionales completas dentro del ERP, lo que supone una evolución que reducirá significativamente la dependencia de las interfaces de usuario tradicionales, centrando la interacción en comandos de texto y voz.

 

La proliferación de agentes y la automatización crítica

La aceleración en el uso de la IA agentiva es una estrategia empresarial directa para minimizar y superar las interrupciones asociadas a la volatilidad económica y arancelaria. La magnitud de esta transformación se evidencia en el número de soluciones: solo en un trimestre reciente, los proveedores introdujeron más de 500 nuevos casos de uso de asistentes y asesores de IA.

 

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Más aún, los nuevos agentes presentados en IDC MarketScape ERP abarcan un amplio espectro funcional. Los ejemplos se multiplican, incluyendo agentes en áreas tan críticas como el cierre financiero, la automatización de cuentas por pagar, la reconciliación de cuentas, la negociación contractual o el reclutamiento. Esta proliferación de agentes, que reemplazan módulos enteros y eventualmente aplicaciones completas, marca la pauta de inversión y el inevitable cambio de cuota de mercado que IDC proyecta para los próximos cinco años.

 

La IA como catalizador de la automatización en Latinoamérica

La adopción de esta nueva generación de ERP impulsado por agentes es un imperativo para las compañías en Latinoamérica que buscan incrementar la automatización de procesos cruciales y lograr una llegada más rápida de cara al cliente. La IA es el principal motor de la transformación empresarial, pero su materia prima es el dato. Su gestión se ha convertido en un desafío de seguridad y cumplimiento regulatorio.

 

Esta presión se intensifica con la maduración del marco legal en la región. Países como Chile han respondido con la promulgación de la Ley de Protección de Datos Personales (Ley 21.719) para establecer un estándar comparable al GDPR europeo. Argentina cuenta con la Ley Nacional No. 25.326/2000 de protección de datos personales, y la AAIP ha emitido resoluciones para regular la transparencia y protección de datos en el uso de la IA. Por su parte, Colombia ha establecido la Ley No. 1.581/2012 y se encuentra promoviendo activamente la discusión de múltiples proyectos de ley para regular la Inteligencia Artificial. El cumplimiento de estas obligaciones exige invertir en la automatización de procesos de detección y respuesta a incidentes, citada como la principal necesidad de automatización en América Latina.

 

A pesar de este avance regulatorio, la región aún debe resolver los desafíos estructurales en infraestructura y talento especializado. La capacidad de cómputo avanzada está fuertemente concentrada, y el déficit de talento cualificado en IA sigue siendo un cuello de botella para más de 62% de las organizaciones en Latinoamérica.

 

Para capitalizar esta ola transformadora y asegurar un futuro digital próspero, los líderes de TI en Latinoamérica deben priorizar la ciberseguridad como cimiento de la resiliencia, impulsar la modernización de la infraestructura con criterios de apertura, y abordar la brecha de talento con un enfoque de largo plazo.

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