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Madurez en Inteligencia Artificial: ¿qué tan preparadas están las empresas para dar el siguiente paso?

Un diagnóstico de Entaeh revela los principales desafíos de adopción de IA en empresas de Guatemala

Durante un reciente evento sobre inteligencia artificial realizado por Entaeh, encuestamos a representantes de 22 empresas de Guatemala pertenecientes a diferentes industrias, con el objetivo de medir su nivel de preparación frente a la IA en cinco dimensiones clave: datos, procesos, tecnología, uso de IA y nivel de adopción organizacional.

La idea, fue que a través de varias preguntas se pudiera hacer un pequeño diagnóstico sobre el nivel de madurez de sus empresas en cuanto al uso de la Inteligencia Artificial y el paso a seguir. Los resultados: bastante reveladores.

En términos generales, pudimos evidenciar que, aunque existe interés y avance en torno a esta herramienta, muchas organizaciones aún enfrentan brechas importantes para convertir esta tecnología en una capacidad integrada a sus operaciones.

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Cinco dimensiones que revelan el nivel de preparación empresarial

Si bien este sondeo no pretendía ser un estudio estadístico representativo del mercado, sí ofrece señales valiosas sobre los principales retos que enfrentan las organizaciones al momento de adoptar IA: la calidad y disponibilidad de los datos, el grado de automatización de sus procesos, la capacidad tecnológica instalada, el uso real de soluciones inteligentes y la preparación cultural para incorporar nuevas formas de trabajo:

1. Datos: el desafío de contar con información confiable

Solo el 36,36% de los participantes considera que sus datos están unificados y son confiables. Esto indica que la mayoría de las empresas percibe que su información aún se encuentra parcialmente integrada, lo que puede limitar la toma de decisiones basada en datos.

2. Procesos: una oportunidad para avanzar en automatización

Ningún participante indicó contar con procesos totalmente estandarizados e inteligentes. El 90,9% los considera parcialmente automatizados, mientras que algunas empresas aún identifican procesos manuales, lo que evidencia una oportunidad importante para avanzar en automatización y optimización operativa.

3. Tecnología: una base cloud que todavía presenta diferencias

El 50% afirma contar con tecnología cloud, escalable e integrada, mientras que el resto opera con integraciones puntuales o tecnología desactualizada. Esto muestra una base tecnológica relevante, pero todavía desigual entre las organizaciones participantes.

4. Uso de IA: de las pruebas aisladas a la integración empresarial

Solo un participante, equivalente al 4,55%, indicó que utiliza IA integrada en sus procesos. La mayoría la emplea en casos específicos o pruebas aisladas, lo que sugiere que la adopción aún se encuentra en una etapa exploratoria.

5. Adopción organizacional: el reto de construir una cultura basada en datos

Apenas el 9,09% indicó tener una cultura basada en datos. La mayoría se encuentra en una etapa de equipos piloto, mientras que algunas organizaciones todavía evidencian resistencia al cambio.

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Un panorama que también se refleja en América Latina

Precisamente, este panorama coincide con lo señalado en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial ILIA 2025, elaborado por CENIA en colaboración con CEPAL, en donde se señala que América Latina muestra avances, pero también una alta heterogeneidad: más de un tercio de los países evaluados permanece en etapas iniciales, con ecosistemas incipientes y capacidades limitadas.

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De los resultados a una estrategia de transformación

Más allá de los porcentajes, el verdadero valor de este ejercicio está en convertir la información recolectada en una visión accionable, identificar brechas específicas por cliente, reconocer patrones de madurez y proponer iniciativas alineadas con las necesidades reales de cada organización.

Por ejemplo, una empresa con datos parcialmente integrados podría requerir una iniciativa de gobierno y calidad de datos; una organización con procesos manuales podría avanzar hacia automatización o minería de procesos; y una compañía que ya realiza pruebas de IA podría estar lista para definir casos de uso más robustos e integrados a sus sistemas de negocio.

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El siguiente paso: fortalecer las capacidades para aprovechar la IA

En conjunto, los resultados muestran que las empresas participantes cuentan con una base tecnológica relativamente avanzada, pero aún deben fortalecer capacidades clave en gestión de datos, automatización de procesos, adopción operativa de IA y cultura organizacional orientada a la información.

Esto abre una oportunidad concreta para acompañar a las organizaciones en la construcción de rutas de transformación más precisas, priorizadas y conectadas con sus retos de negocio.

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Entaeh: acompañando la evolución hacia una IA con impacto real

Medir la madurez en IA no solo permite entender el punto de partida; también ayuda a definir el próximo movimiento estratégico para generar impacto real, algo en lo que Entaeh lleva años acompañando a sus clientes.

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Tendencias tecnológicas 2026: ¿cómo SAP está convirtiendo la visión de Gartner en innovación empresarial?

De las tendencias tecnológicas a las capacidades reales del negocio

A comienzos de año, la reconocida consultora tecnológica Gartner presentó varias tendencias tecnológicas estratégicas que marcarían el 2026, anticipando un periodo caracterizado por la inteligencia artificial, la seguridad, la confianza digital y la soberanía tecnológica.

A pocos meses de finalizar el año, vale la pena reflexionar sobre estas tendencias y analizar cómo SAP ha avanzado en convertirlas en capacidades empresariales concretas, capaces de transformar la manera en que las organizaciones operan, toman decisiones y generan valor.

Gartner agrupó sus diez tendencias en tres grandes frentes: Architect, Synthesist y Vanguard, con el propósito de ayudar a los CIO a construir bases tecnológicas resilientes, orquestar sistemas inteligentes y proteger el valor empresarial en un entorno donde la IA ya no es opcional.

Entre las tendencias identificadas destacan:

• Plataformas de desarrollo nativas de IA.
• Supercomputación para IA.
• Computación confidencial.
• Sistemas multiagente.
• Modelos de lenguaje específicos de dominio.
• IA física.
• Ciberseguridad preventiva.
• Procedencia digital.
• Plataformas de seguridad de IA.
• Geopatriación.

Estas tendencias reflejan un cambio importante: la tecnología ya no se evalúa únicamente por su capacidad de automatizar tareas, sino por su contribución a la inteligencia, resiliencia y autonomía de las organizaciones.

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SAP y la evolución hacia empresas más autónomas

En este contexto, SAP ha mostrado durante 2026 una visión cada vez más definida sobre el futuro empresarial: la transición hacia sistemas hiperautomatizados, conectados y guiados por inteligencia artificial, capaces de apoyar decisiones en tiempo real.

Esta evolución se refleja en la integración de capacidades avanzadas de IA dentro de los procesos empresariales, permitiendo a las organizaciones no solo automatizar tareas repetitivas, sino también anticipar fluctuaciones en la cadena de suministro, optimizar la gestión del talento y responder de manera más ágil a los cambios del mercado.

Así, los sistemas ERP evolucionan de plataformas tradicionales de gestión hacia entornos inteligentes que conectan datos, procesos y decisiones.

Al mismo tiempo, la sostenibilidad y la trazabilidad de la huella de carbono continúan posicionándose como prioridades empresariales.

SAP ha desarrollado soluciones que permiten integrar información ambiental en los procesos financieros y operativos, facilitando que las organizaciones puedan medir, reportar y gestionar sus objetivos de descarbonización, además de responder a las crecientes exigencias regulatorias.

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SAP Sapphire 2026: la Empresa Autónoma toma protagonismo

Uno de los momentos más relevantes del año fue SAP Sapphire 2026, donde la compañía presentó su visión de la Empresa Autónoma, apoyada en iniciativas como SAP Business AI Platform, Joule Work y SAP Autonomous Suite.

Esta propuesta busca llevar la inteligencia artificial más allá de las respuestas y recomendaciones, hacia un escenario en el que asistentes y agentes de IA colaboren con las personas para ejecutar procesos empresariales de principio a fin.

La evolución conecta directamente con una de las tendencias señaladas por Gartner: los sistemas multiagente.

SAP está estructurando su oferta alrededor de asistentes inteligentes, agentes especializados y capacidades de orquestación que permiten trabajar entre soluciones SAP y sistemas de terceros.

El objetivo es avanzar hacia organizaciones donde la inteligencia artificial no funcione como una herramienta aislada, sino como una capacidad integrada en el flujo real del negocio.

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Joule y los sistemas multiagente: de la asistencia a la ejecución

Uno de los avances más relevantes ha sido la evolución de SAP Joule como interfaz central de trabajo, integrada en múltiples soluciones empresariales.

Con un ecosistema que incluye agentes especializados y más de 2.500 Joule Skills, SAP busca ampliar las capacidades de la IA para acompañar a los usuarios en sus actividades cotidianas y facilitar la ejecución de tareas dentro de los procesos empresariales.

También destaca SAP AI Agent Hub, concebido como una capa para descubrir, gestionar y gobernar agentes de inteligencia artificial en ecosistemas SAP y no SAP.

Estas capacidades responden a dos tendencias fundamentales identificadas por Gartner:

• Sistemas multiagente: agentes especializados capaces de colaborar y coordinar tareas.
• Plataformas de seguridad y gobernanza de IA: mecanismos para gestionar, supervisar y controlar el uso de agentes dentro de las organizaciones.

De esta manera, la conversación empresarial comienza a evolucionar desde qué puede responder una IA hacia qué procesos puede ayudar a ejecutar de forma segura, contextualizada y controlada.

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IA con contexto: el valor de los modelos especializados

Otra de las tendencias destacadas por Gartner es el desarrollo de modelos de lenguaje específicos de dominio, diseñados para responder a las necesidades particulares de una industria o función empresarial.

Estos modelos buscan mejorar la precisión, reducir respuestas incorrectas y generar mayor confianza en escenarios donde la información y las decisiones tienen consecuencias operativas y financieras.

SAP ha avanzado en esta dirección mediante SAP Business AI, combinando su conocimiento de procesos empresariales, datos de negocio y experiencia sectorial.

La diferencia está en que la inteligencia artificial no se limita a interpretar instrucciones generales, sino que puede trabajar con el contexto de procesos como finanzas, compras, recursos humanos y cadena de suministro.

La IA empresarial genera mayor valor cuando comprende cómo funciona el negocio y puede actuar dentro de sus procesos.

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Desarrollo empresarial impulsado por inteligencia artificial

En relación con las plataformas de desarrollo nativas de IA, SAP también ha impulsado capacidades como SAP Joule for Developers y otras herramientas orientadas a acelerar el trabajo de desarrolladores, consultores y usuarios de negocio.

Estas innovaciones buscan facilitar tareas técnicas y funcionales, reducir esfuerzos manuales y acelerar la creación y evolución de soluciones empresariales.

Esto representa una oportunidad para que los equipos tecnológicos dediquen menos tiempo a actividades repetitivas y concentren sus esfuerzos en iniciativas que aporten mayor valor a la organización.

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Datos, gobernanza y soberanía digital: la base de una IA confiable

La evolución de la inteligencia artificial también plantea nuevos desafíos relacionados con seguridad, regulación, privacidad y soberanía de los datos.

Gartner ha advertido sobre la necesidad de que las organizaciones respondan a un entorno geopolítico y regulatorio cada vez más complejo, impulsando tendencias como la geopatriación, la procedencia digital y la computación confidencial.

En respuesta a estas necesidades, SAP ha reforzado su propuesta alrededor de soluciones y capacidades como:

• SAP Business Data Cloud: integración y aprovechamiento de datos empresariales.
• SAP Knowledge Graph: conexión semántica de información y relaciones del negocio.
• SAP Business AI Platform: capacidades para desarrollar, integrar y gobernar inteligencia artificial empresarial.

Estas tecnologías buscan proporcionar una base de información confiable y contextualizada para que la IA pueda operar dentro de los procesos empresariales, manteniendo criterios de gobierno y control.

Porque una inteligencia artificial más autónoma también necesita datos confiables, reglas claras y mecanismos de supervisión.

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2026: del potencial de la IA a su impacto real en el negocio

El 2026 no debe entenderse únicamente como un año de experimentación con inteligencia artificial, sino como una etapa de transición hacia procesos empresariales más autónomos, gobernados y medibles.

Las tendencias identificadas por Gartner y los avances presentados por SAP muestran una dirección común: las organizaciones necesitan evolucionar desde la adopción de herramientas tecnológicas hacia la construcción de capacidades inteligentes integradas en su operación.

El verdadero diferencial competitivo estará en la capacidad de conectar datos, procesos, personas y agentes de IA para transformar la manera en que se ejecuta el negocio.

En este escenario, la pregunta ya no es solamente qué tecnologías incorporar, sino cómo convertirlas en resultados tangibles de eficiencia, agilidad, innovación y crecimiento.

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Transformación digital

Cuando la tecnología no es el verdadero problema

Innumerables empresas alrededor del mundo hacen millonarias inversiones en procesos de transformación digital que les ayuden a ser más competitivas, sin embargo, cuando terminan de implementar o ejecutar sus proyectos, se encuentran con que los resultados de estos no logran cumplir con los objetivos de tiempo, presupuesto o valor esperado.

En ese momento, la respuesta natural de estas organizaciones es en muchas ocasiones, decir que la tecnología obtenida no les sirvió, pero lo claro es que más allá de la solución, software o equipo en el que se invierta, de nada valdrá si no existe una alineación entre las personas, los procesos y la estrategia de negocio.

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¿Es realmente la tecnología la que falla?

De hecho, Ramiro Ramírez, gerente comercial regional de Entaeh, señala que rara vez el software es la razón por la que un proceso de transformación digital o modernización se sale de control.

Más bien, él señala después de más de 20 años de experiencia en procesos comerciales, que el motivo principal frecuentemente está en una pregunta que poco se hacen los involucrados en la aprobación presupuestal de la iniciativa:

¿qué va a poder hacer esta compañía cuando termine el proyecto, que hoy no puede hacer?

Si los encargados no pueden responder esta cuestión, es inevitable pensar en una primera red flag y no precisamente desde el área técnica.

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Las preguntas que deberían hacerse antes de modernizar

Justamente, Ramírez señala que hay una serie de planteamientos que los decisores deben hacerse antes de iniciar cualquier modernización y que ayudarán no solo a tener el panorama más claro, sino también a reducir los riesgos de fracaso de un proyecto:

1. ¿Qué problema del negocio estamos resolviendo?

No qué sistema estamos reemplazando.

2. ¿Qué decisiones tomamos hoy con información tardía, incompleta o discutible?

Ahí está el valor, no en el catálogo de funcionalidades.

3. ¿Qué procesos estamos dispuestos a cuestionar de verdad?

Llevar un proceso ineficiente a una plataforma moderna solo lo vuelve un proceso ineficiente más caro.

4. ¿Quién es dueño del resultado de negocio, no del proyecto?

5. ¿Cómo vamos a medir el valor?

“Salimos en productivo” es un hito técnico, no un resultado.

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Adoptar tecnología no es lo mismo que transformarse

Con este panorama se puede entender que, entre las complicaciones más importantes en este tipo de iniciativas de innovación, está que las empresas con frecuencia no piensan en la transformación como tal sino en adoptar tecnología “por moda” o porque los competidores lo hacen, sin un caso de negocio claro.

Esta falta de alineación con la estrategia de negocio termina entonces con la implementación de sistemas costosos que no resuelven problemas reales de la organización ni generan valor para el cliente final.

Con el tiempo y la experiencia, para muchos expertos, una señal temprana que alerta sobre el desarrollo de un proyecto, es cuando el mismo se discute en términos de módulos, licencias y fechas sin que siquiera exista un acuerdo sobre qué debe cambiar en el negocio.

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Otros factores prioritarios antes de iniciar un proyecto

Por eso, otros factores que son prioritarios en el análisis inicial son:

1. Gestión del cambio deficiente (El factor humano)

Ya que, si los colaboradores no entienden el beneficio de la nueva herramienta o la encuentran muy compleja, volverán a sus métodos antiguos (como hojas de cálculo manuales), lo que resulta en una baja tasa de adopción y el fracaso del proyecto.

2. Definición de requerimientos deficiente

Que genera retrasos sistemáticos, aumento de costos y un producto final que no satisface las expectativas originales.

3. Falta de patrocinio ejecutivo activo

Este panorama se da cuando el proyecto es visto únicamente como una iniciativa del departamento de TI, sin el respaldo ni el involucramiento activo de la alta dirección, ocasionando conflictos de recursos o prioridades dentro de la empresa.

4. Subestimar la integración y la calidad de los datos

Una dificultad que surge cuando no se prevé la complejidad de conectar la nueva solución con los sistemas existentes o cuando se migran datos obsoletos, duplicados o incorrectos.

Esto hace que el nuevo sistema herede “basura” de los sistemas anteriores, dificultando la confianza en los reportes y fallas operativas desde el primer día.

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La transformación digital no comienza con una licencia

Hay que resaltar finalmente que la transformación digital no empieza con una licencia, un módulo o una fecha de salida en productivo.

Además, que implementar tecnología no se trata solo de cambiar sistemas, sino de construir una organización capaz de decidir mejor, operar con más agilidad y capturar valor antes que la competencia.

Eso precisamente exige más que una solución: exige una conversación estratégica bien planteada desde el inicio, con una metodología clara, con capacitación y considerando plataformas de software empresarial líderes en el mercado (como las soluciones de SAP) que ofrecen mejores prácticas preconfiguradas para reducir la incertidumbre y asegurar la integración nativa de los procesos de negocio.

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De los proyectos tecnológicos a los resultados de negocio

Desde Entaeh le ayudamos a transformar proyectos tecnológicos en resultados visibles:

mejor adopción

decisiones más confiables

procesos más eficientes

una inversión alineada con el crecimiento del negocio.

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Mantenimiento predictivo

De la falla inesperada a la manufactura inteligente

¿Se ha puesto a pensar en que la línea de producción de su empresa esté un día cualquiera funcionando a toda marcha y de pronto algo falle y toda la producción se detenga mientras encuentran el problema y lo solucionan?

Cuando esos momentos cruciales pasan, los costos por el cese aumentan, aparece la preocupación por las penalizaciones que ocasionen los retrasos del pedido que se procesaba y súmele las horas extras del personal.

En el caso de las compañías del sector manufacturero, este escenario no es tan descabellado. Por el contrario, podría llegar a convertirse en una de las pesadillas más seguras para la rentabilidad de un negocio y todo un dolor de cabeza a nivel operativo.

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Del mantenimiento reactivo al mantenimiento predictivo

Precisamente, en el panorama que tradicionalmente operan las empresas solo se tienen dos opciones: por un lado, un modelo de mantenimiento reactivo, es decir, cuando ocurren los daños, y por el otro, un plan preventivo que tiene en cuenta calendarios.

No obstante, ninguna de estas opciones evita la incertidumbre y ante eso, la solución resulta dar un paso hacia el mantenimiento predictivo.

Se trata de una alternativa que es posible gracias a soluciones tecnológicas como las que ofrece SAP. Se basa en el mantenimiento basado en el tiempo (preventivo), que tiene como punto de partida frecuentemente el reemplazo de piezas que aún tienen vida útil, o peor aún, no logra detectar fallas imprevistas antes de que ocurran.

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Escuchar lo que los activos están comunicando

El mantenimiento predictivo no consiste en adivinar cuándo fallará una máquina, sino en escuchar lo que los activos están comunicando.

Mediante el uso de sensores de Internet de las Cosas (IoT), inteligencia artificial y análisis de datos, las máquinas transmiten información constante sobre su:

temperatura

vibración

rendimiento

De esta manera, cuando un parámetro cambia y muestra una anomalía, el sistema identifica el patrón de falla antes de que el operario note cualquier daño.

Esto permite entonces programar la intervención en el momento exacto, por ejemplo, durante un cambio de turno planificado, evitando por completo que se llegue a dar la interrupción del negocio.

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El habilitador tecnológico:

SAP Digital Manufacturing y SAP S/4HANA

Sin lugar a duda, hacer realidad esta visión requiere de una plataforma tecnológica potente que conecte lo que pasa en la operación y la estrategia del negocio y en este punto es que las soluciones de SAP marcan la diferencia.

SAP Digital Manufacturing permite por ejemplo conectar los sensores de las máquinas directamente con el sistema de gestión, analizando el comportamiento de los activos en tiempo real.

Al detectarse una anomalía, SAP S/4HANA genera automáticamente una orden de mantenimiento preventivo, asigna al técnico calificado y verifica la disponibilidad del repuesto en el inventario, todo sin intervención manual y finalmente, estos datos permiten que los líderes de la empresa puedan planificar las inversiones de capital en activos de manera inteligente, basándose en análisis predictivos.

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Conectar las distintas áreas del negocio

Con este encadenamiento de las distintas áreas de un negocio, pueden enfrentarse los principales desafíos que, por mencionar, los gerentes de planta tienen hoy en día, como:

la pérdida de productividad y cuellos de botella en la cadena de suministro

los costos de inventario elevados

la toma de decisiones a ciegas por la falta de datos históricos

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Hacia una fábrica inteligente

Hay que tener claro que la transición hacia una fábrica inteligente no ocurre de la noche a la mañana, pero el retorno de inversión es inmediato.

El mantenimiento predictivo ya no es una tecnología del futuro; es el estándar de competitividad del presente.

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¿Está su planta lista para dar el paso hacia la manufactura inteligente?

En Entaeh ayudamos a las empresas de manufactura a integrar sus operaciones con soluciones SAP para transformar los datos de sus máquinas en decisiones rentables.

Contáctenos hoy para agendar una sesión de diagnóstico sin costo y descubra cómo optimizar la disponibilidad de sus activos.

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De sus licencias SAP a resultados de negocio

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En una reciente conversación con Ricardo Girón, nuestro SAP Costumer Success Manager de Entaeh, él señalaba que uno de los puntos más importantes al hacerle seguimiento al nivel de implementación de las soluciones por parte de los clientes, es el buen uso que estos le den a las licencias de usuarios.

Esto, porque:

“un cliente puede haber comprado 100 usuarios y usar solo 20, lo cual definitivamente no demuestra un buen provecho”

y por ende, en pocas palabras que la empresa está perdiendo dinero.

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Contratar tecnología no significa necesariamente adoptarla

SAP señala entre sus registros, que el 41% de las empresas ya utilizan servicios basados en cloud, mientras que el 33.4% busca migrar aplicaciones antiguas y el 32.8% migra cargas de trabajo on-premise a la nube, lo que indica una adopción masiva de contratos, pero no necesariamente de uso efectivo.

Justamente, lo que es clave en esa brecha entre lo contratado y lo adoptado en la realidad por una empresa, es lo que puede estar frenando el entorno de su inversión, ya que cuando hablamos de transformación digital no se refiere a cuando se firma un contrato ni cuando una solución entra en funcionamiento, sino a cuando las personas incorporan la tecnología a su trabajo diario, aprovechan sus capacidades y la convierten en mejores decisiones, procesos más ágiles y resultados medibles.

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La pregunta ya no es si tenemos cloud

La pregunta entonces deja de ser:

“¿tenemos cloud?”

y pasa a ser:

“¿cuánto valor estamos obteniendo del cloud que tenemos?”.

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La brecha entre lo contratado y lo utilizado

Precisamente, la brecha entre lo que se contrata y lo que realmente se usa es una de las situaciones más documentadas en entornos cloud.

Por eso, SAP cuenta con una herramienta fundamental para sus usuarios puedan visualizar exactamente esta brecha: Customer Insights, un reporte de adopción disponible en SAP for Me.

Allí, el usuario puede ver los value drivers con capacidades de solución activas versus aquellos con capacidades sin usar.

Por ejemplo, un cliente con SAP Business Data Cloud que tiene 10 value drivers disponibles puede estar utilizando activamente solo 5, dejando el 50% de su inversión sin capitalizar.

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Una licencia sin uso representa mucho más que un costo

Es así, como una licencia sin uso no solo representa un costo directo. También implica oportunidades perdidas:

tareas que siguen siendo manuales

funcionalidades que nunca se activan

decisiones tomadas con información incompleta

equipos que no evolucionan al ritmo de la plataforma

y en entornos en la nube, es bastante común que este tipo de brecha pueda crecer con el tiempo.

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La adopción debe ser un proceso continuo

Las soluciones incorporan nuevas capacidades de manera continua, pero si la organización mantiene una mentalidad del desarrollo del proyecto: implementar, cerrar y pasar a lo siguiente, sin duda el negocio se distanciará cada vez más de lo que la tecnología podría aportar.

Es fundamental entender que la verdadera rentabilidad de SAP no depende de cuántas licencias tenga una organización, sino de cuánto valor logra generar con ellas.

Convertir la adopción en una práctica continua permite optimizar la inversión, activar capacidades desaprovechadas y avanzar con mayor claridad hacia los objetivos del negocio.

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De la tecnología disponible al valor tangible

En Entaeh acompañamos ese recorrido, desde el diagnóstico hasta la acción, para que la tecnología deje de ser solo una plataforma disponible y se convierta en un motor tangible de crecimiento, eficiencia e innovación.

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