Cuando el negocio está bien entendido desde el principio, el proyecto avanza con fluidez. Cuando no lo está, los problemas aparecen más adelante y, casi siempre, en el peor momento posible.
Durante mucho tiempo he trabajado con el enfoque clásico, basado en reuniones y más reuniones. Es un modelo que conocemos bien y que, en muchos casos, funciona. Sin embargo, con el uso de la IA, estoy viendo cómo la incorporación de tecnologías basadas en aprendizaje automático permite replantear esta fase inicial y trabajar de una forma distinta, más estructurada y más eficiente.
El enfoque clásico se basa en workshops para entender cómo se factura, cómo se cobra y qué ocurre cuando no se cobra. Las reuniones se suceden, se toman muchas notas y se intenta captar no solo el proceso estándar, sino también las excepciones y particularidades. Este modelo depende mucho de la disponibilidad del negocio y suele alargar la fase de análisis.
En una compañía multinacional con más de 24 sociedades repartidas por todo el mundo, con procesos que no siempre están completamente homogeneizados y donde la documentación existe, pero está dispersa, coordinar workshops globales es costoso y poco ágil.
Por ello, adoptamos un enfoque distinto. Antes de multiplicar las reuniones, el cliente nos facilitó la documentación existente sobre sus procesos actuales, así como información detallada sobre la determinación de cuentas y los esquemas contables utilizados en cada sociedad.
El análisis de esta documentación con apoyo de modelos de aprendizaje automático nos ha permitido no solo comprender los procesos operativos, sino también proponer el mejor encaje de la estructura organizativa en SAP FI-CA. A partir de la realidad contable y operativa del cliente, la IA ayuda a identificar cómo estructurar sociedades, cuentas contractuales, objetos FI-CA y reglas de integración con FI, reduciendo decisiones basadas únicamente en supuestos o herencias de sistemas anteriores.
Este enfoque transforma la fase de discovery tradicional en una auténtica fase de confirmación: en lugar de descubrir qué se necesita, validamos qué requerimientos ya quedan cubiertos de forma estándar por SAP FI-CA y en qué puntos es necesario un ajuste específico.
A partir de ahí, la IA se convierte en un apoyo real para analizar el encaje funcional global, ayudando a identificar procesos estandarizables, variantes locales e impactos entre sociedades.
Las reuniones no desaparecen, pero cambian de objetivo. Llegamos preparados, validamos hipótesis y tomamos decisiones. Esto ha reducido significativamente el número de reuniones y ha mejorado su calidad.
Este cambio ha transformado también el rol del consultor: de recolector de información a analista y diseñador funcional. El conocimiento sigue siendo imprescindible, pero se utiliza de una forma más eficaz.
La diferencia ya no está en cuántas reuniones hacemos, sino en lo preparados que llegamos a ellas. En ese nuevo escenario, la IA no sustituye al consultor, sino que se convierte en un aliado silencioso que permite centrarse en lo que realmente aporta valor.
Luis Aparicio Juan
Consultor Senior SAP FI-CA
NTT DATA
