Gestión de pedidos: cómo poner de acuerdo EDI e inteligencia artificial

Si no lo usamos actualmente en nuestra empresa, seguramente habremos oído hablar de EDI. Y aunque no hayamos oído hablar de la Inteligencia Artificial, lo cual es bastante dudoso, a lo mejor la estamos usando sin darnos cuenta. Vamos a ver si conseguimos poner de acuerdo a estos dos paradigmas tecnológicos en una tarea muy específica, pero esencial para toda empresa: gestionar los pedidos de sus clientes.

Empecemos por explicar que el Intercambio Electrónico de Datos (EDI) permite a las empresas el intercambio electrónico de información para sustituir los documentos normales en papel. Ha sido diseñado para automatizar transacciones de pedidos, facturas, etc… a través de ficheros estructurados y estandarizados. No se trata de una tecnología reciente, ya que viene utilizándose desde los años 80 para el intercambio de datos entre empresas, directamente entre máquinas -más exactamente, entre

sistemas ERP- sin intervención humana y, por lo tanto, sin tener que introducir datos.

Por su parte, la Inteligencia Artificial (IA) es, de hecho, un concepto más viejo que EDI. Nació en los 50, en los inicios de la ciencia informática. Su objetivo inicial era crear máquinas capaces de imitar el comportamiento y la inteligencia humanas. A lo largo de décadas, la IA ha experimentado alzas y bajas, hasta despertar un renovado interés a partir de 2010, cuando se obtuvieron importantes avances gracias a la combinación de tres elementos: ordenadores con muy elevada capacidad de proceso, algoritmos estadísticos y matemáticos y fácil acceso a ingentes cantidades de datos. Recordemos aquellas potentes máquinas que ganaban al ajedrez o en concursos televisivos. Pero la IA tiene ya aplicaciones concretas en medicina o transporte, y también puede ser aplicada a la automatización del proceso de documentos, por ejemplo, los pedidos de clientes.

Dos filosofías diferentes

Digamos que EDI se corresponde con la visión de un mundo estructurado y perfecto, en el que los datos digitales son transmitidos entre empresas de máquina a máquina. A fin de simplificar su back office y reducir costes, algunas compañías, principalmente aquellas con poder de influencia sobre su entorno, han intentado imponer esta visión técnica, forzando a sus clientes y proveedores a enviar y recibir sus pedidos vía EDI. Por otro lado, diversas regulaciones internacionales propugnan la transición a EDI, apelando a la racionalización, eficiencia, y por encima de todo, al control de los intercambios comerciales. Especialmente en Europa, pero también en otros continentes. De hecho, las legislaciones sobre factura electrónica requieren que las facturas viajen a través de respectivas plataformas nacionales basadas en EDI.

Por el contrario, la filosofía de la inteligencia artificial es diferente: su principio fundamental es imitar la inteligencia humana. Por lo tanto, con ella es más fácil imaginar la colaboración entre máquinas y personas. Por supuesto, esto no es realmente lo que se postulaba en los libros y películas de ciencia ficción. De hecho, se dice que las inteligencias artificiales actuales son básicamente un concentrado de capacidades humanas cognitivas en campos muy específicos. Estas tareas específicas pueden ser la identificación de información clave en un documento de negocio, la detección de una anomalía en esa información o predicciones basadas en un exhaustivo análisis de datos. Al final, donde EDI propugna un completo reemplazo de la interacción humana, la IA propone ayudar a las personas y hacer sus tareas más fáciles.

Dos formas distintas de trabajar

Con EDI, el cliente y su proveedor tienen que ponerse de acuerdo en el formato de datos que van a utilizar para disponer los pedidos. Es el lenguaje común que van a usar y entender las máquinas desde ambos lados. Este lenguaje máquina común es, en principio, uno de muchos estándares de la industria (UN/EDIFACT, ANSI ASC X12, GS1 XML, TRADACOM, UBL, etc.), cada uno con múltiples variaciones. Al final, es similar a lo que pasa con las lenguas muy extendidas que ofrecen variantes locales: el español que se habla en Perú o Colombia, o el que se habla en Valladolid o Jaén. Pero, mientras los humanos somos capaces de adaptarnos y entendernos con esas variantes autóctonas, los sistemas EDI no tienen esa capacidad. Simplemente no trabajan con un formato que no es el suyo, aunque la diferencia sea mínima. Las empresas colaboradoras tienen entonces que definir el protocolo técnico que van a utilizar para transferir los datos. Cada conexión EDI entre empresas supone, de hecho, un pequeño proyecto TI que involucra a los respectivos equipos técnicos para conectar ambos sistemas informáticos, testear el flujo de documentos y validar finalmente que todo funciona sin problemas.

La IA nos permite abordar el problema de la automatización desde otro ángulo: con tecnologías deep learning, podemos entrenar un algoritmo con cientos de miles de pedidos reales para crear una red neuronal experta en capturar datos de los pedidos. Esta red neuronal se especializa en una tarea muy específica: encontrar información clave, usualmente el número de pedido, la fecha de envío, las unidades pedidas, sus cantidades y precios… La inteligencia artificial puede reconocer automáticamente más del 80% de los campos de los pedidos de un cliente nuevo y reducir la entrada de datos por parte de los usuarios. Una segunda capa de IA basada en machine learning puede, además, mejorar el reconocimiento, memorizando las acciones de usuario que resultan en campos no identificados o pobremente reconocibles. Desde luego, supone mucho esfuerzo desarrollar una plataforma que utilice la IA de esta forma. Pero

cuando estas tecnologías van directamente incorporadas en una solución de gestión de pedidos en modo servicio (SaaS), el beneficio es inmediato, y desde el primer día la gran mayoría del trabajo puede ser realizado por la máquina, permitiendo a los usuarios centrarse en tareas de más valor añadido en el área del servicio al cliente.

Una diferencia importante entre ambos planteamientos es que con la IA no estamos apuntando a la perfección absoluta: el objetivo no es conseguir la total automatización del 100% de los pedidos procesados, pero sí, por ejemplo, que un 95% de las tareas pueda ser realzada por la máquina y un 5% por los usuarios, para gestionar casos específicos o tan sólo validar y aprobar visualmente el pedido. En vez de buscar una total automatización con EDI, que llevaría meses y nunca abarcaría todo el flujo del pedido, la IA ofrece niveles de automatización similares con un coste de implantación mucho menor.

¿Cómo se pueden ayudar?

En los tiempos que vivimos, las empresas tienen que ser flexibles y adaptables. La relación de lealtad entre un cliente y su proveedor se basa cada vez menos en el precio y calidad del producto, y cada vez más en la experiencia de cliente. Los clientes quieren proveedores con los que sea fácil trabajar. Quieren emitir los pedidos con facilidad, sin tener que complicarse con reglas particulares o formatos. También valoran la posibilidad de hacer cambios en sus pedidos y recibir avisos y recomendaciones sobre productos que les interesen. Los intercambios entre empresas requieren, por lo tanto, escalabilidad, adaptación e incluso interpretación. Y los sistemas EDI, basados en un enfoque técnico, carecen fundamentalmente de la agilidad para cumplir esos requerimientos.

Digamos que EDI tiene un papel que jugar en la automatización de flujos de pedidos, y la IA no tiene el propósito de reemplazar estas transacciones informáticas. Por otro lado, puede compensar las deficiencias de EDI, ofrecer agilidad a un proceso digital pero rígido, añadir una capa de inteligencia al transporte de datos. Por ejemplo, puede detectar automáticamente anomalías a partir del historial de pedidos del cliente y prevenir que un pedido por cantidades inusuales y potencialmente incorrectas sea creado automáticamente en el ERP y, por lo tanto, enviado sin verificación humana. Y evitar un serio problema en la relación.

Pero también la IA resuelve un problema recurrente en EDI, relacionado con las referencias de producto: en EDI estándar, el sistema del cliente tiene que estar siempre al día con las referencias de artículo del proveedor, y tan pronto como el catálogo de éste cambia, las referencias han de ser actualizadas, bien por EDI o bien con más pasos manuales a cargo del equipo interno de TI. Un sistema inteligente hace posible ver los pedidos EDI que tienen error debido a códigos de empresa incorrectos o un formato que el usuario -no la máquina- puede comprender. Y los agentes de servicio al cliente a cargo del proceso de pedidos pueden corregir fácilmente esos códigos, igual que si se tratara de pedidos por fax o por email. En un proceso exclusivamente EDI, la persona tiene que adaptar el lenguaje informático y manejar excepciones, considerando que, con IA, el ordenador se adapta al lenguaje humano, en beneficio de los usuarios a cargo del proceso de pedidos.

La ecuación: eficiencia + flexibilidad

La inteligencia artificial permite a las empresas enriquecer el proceso de pedidos en EDI, añadiendo una capa funcional para acelerar y facilitar el proceso de pedidos, proporcionando a los agentes de servicio al cliente total visibilidad sobre todos lo