SaaS, la IA basada en agentes y la cadena de suministro: ¿es este el fin del software estático?

Los principales proveedores de SaaS no van a desaparecer, pero su papel está evolucionando. En la cadena de suministro, el valor se está desplazando hacia plataformas basadas en la inteligencia artificial, sin código e interoperables, capaces de coordinar flujos de trabajo, automatizar decisiones y optimizar los niveles de existencias sin necesidad de una reforma profunda.

Los principales proveedores de SaaS siguen siendo la piedra angular de las operaciones

En la mayoría de las empresas, los principales proveedores de SaaS consolidados se han convertido en las soluciones de referencia. Albergamos datos críticos, gestionamos transacciones, garantizamos la seguridad de los procesos y aseguramos la continuidad del negocio. Sustituirlos rara vez es sencillo.

Un sistema ERP centraliza los pedidos, la facturación, las compras y los catálogos de productos. Un sistema WMS gestiona el almacén. Un sistema TMS organiza los flujos logísticos. Un sistema CRM gestiona las relaciones con los clientes. Estas herramientas están conectadas a decenas de aplicaciones, equipos, normas empresariales y sistemas de generación de informes.

Es precisamente por eso por lo que son tan resistentes. Su fortaleza no solo reside en su funcionalidad, sino también en el grado de integración que alcanzan. Dentro de una cadena de suministro, cambiar un sistema central puede afectar a los niveles de existencias, el aprovisionamiento, los plazos de entrega, los transportistas, los equipos de primera línea, las interfaces EDI, los paneles de control y, en ocasiones, incluso a las relaciones con los clientes.

Así pues, la pregunta correcta no es: ¿deberíamos sustituir las principales plataformas SaaS?
La verdadera pregunta es: ¿cómo podemos mejorarlas sin socavar lo que ya existe?

Es aquí donde la inteligencia artificial, la automatización y las arquitecturas sin código están allanando el camino.

La IA basada en agentes reorienta el enfoque del software hacia los flujos de trabajo

Durante mucho tiempo, la digitalización se limitaba a introducir procesos en un programa informático. Los usuarios tenían que iniciar sesión, buscar información, rellenar un campo, confirmar un paso, exportar un archivo o ponerse en contacto con alguien.

Con la IA basada en agentes, la situación se invierte. El sistema ya no se limita a mostrar datos: es capaz de analizar una situación, detectar una anomalía, recomendar un curso de acción, activar un flujo de trabajo o coordinar varias herramientas.

En la cadena de suministro, esto supone un cambio fundamental en la forma de gestionar las operaciones. Un agente de IA puede, por ejemplo:

• detectar el riesgo de que se agote el stock de un artículo esencial;
• comparar los niveles de existencias con las previsiones de demanda;
• dar prioridad a un pedido en función del cliente, el plazo de entrega o el margen;
• ofrecemos un servicio de reposición automática;
• informar a un responsable en caso de que se detecte alguna discrepancia al recibirlo;
• elaborar un informe de incidente de transporte;
• coordinar el flujo de trabajo entre los departamentos de compras, almacén, finanzas y atención al cliente.

Esta tendencia no es meramente teórica. Gartner estima que el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incorporarán IA basada en agentes para 2028, frente a menos del 1 % en 2024, y que, para esa misma fecha, el 15 % de las decisiones empresariales cotidianas podrían ser tomadas de forma autónoma por la IA.

Para los profesionales de la cadena de suministro, la ventaja es evidente: la IA no debe ser simplemente otra interfaz más. Debe convertirse en una capa de inteligencia capaz de transformar los datos en acciones.

Peripheral modules are the first to be presented

Large-scale transaction systems will remain difficult to replace in the short term. Peripheral modules, on the other hand, are much more vulnerable.

Manual reporting, request approval, supplier collaboration, performance analysis, incident tracking, dashboard creation, stock alerts, purchase requests, quality control, and basic planning: these use cases are often covered by specialised SaaS add-ons, which can be costly, inflexible, or poorly adopted.

However, AI can now meet some of these needs more quickly and with less friction. It can summarise, categorise, alert, prioritise, compare, document and trigger actions based on data from multiple systems.

Let’s take a simple example: a company already has a scheduling tool linked to HR, payroll and invoicing. Replacing it would be time-consuming and risky. On the other hand, adding an AI layer capable of optimising schedules based on absences, peaks in activity, available skills and delivery constraints delivers immediate value without having to rebuild the entire system.

The same logic applies to stock optimisation. Rather than creating multiple Excel files or adding a standalone module, an integrated platform can aggregate data on sales, purchases, stock levels, forecasts and supplier lead times to recommend the right course of action.

The winning model isn’t necessarily the “new SaaS that replaces everything”. It’s often the agile layer that makes what already exists smarter.

El «no-code» y la interoperabilidad se están convirtiendo en prioridades estratégicas

La cadena de suministro no es algo inmutable. Las normas cambian, los proveedores evolucionan, los requisitos normativos son cada vez más estrictos, las expectativas de los clientes aumentan y la incertidumbre va en aumento. En este contexto, esperar varios meses para adaptar un proceso se convierte en un obstáculo.

El enfoque «no-code» da respuesta a este reto. Permite a los equipos empresariales configurar flujos de trabajo, ajustar reglas, crear formularios, realizar un seguimiento de las validaciones y conectar datos sin tener que depender exclusivamente de largos ciclos de desarrollo.

Pero el «no-code» por sí solo no basta. El verdadero valor reside en combinarlo con tres elementos:

Interoperabilidad, para conectar sistemas ERP, WMS, TMS, CRM, herramientas de transporte, sensores, portales de proveedores y aplicaciones de campo.

Trazabilidad, para saber quién hizo qué, cuándo, por qué, utilizando qué datos y de acuerdo con qué normas.

IA, pasando de un enfoque descriptivo a uno predictivo y prescriptivo.

Gartner ha identificado la IA basada en agentes, la inteligencia ambiental y los equipos conectados y potenciados como las principales tendencias tecnológicas para la cadena de suministro en 2025. El objetivo es claro: mejorar la conectividad, la inteligencia operativa y la adaptabilidad de las organizaciones.

Este enfoque también contribuye a mejorar la logística sostenible. Una mayor visibilidad de los flujos logísticos, el stock inactivo, las rutas de reparto, las devoluciones y la falta de existencias ayuda a reducir el desperdicio, los kilómetros innecesarios y las decisiones tomadas demasiado tarde.

Pasar de la experimentación con IA a resultados cuantificables

La IA está suscitando un gran interés, pero no todas las iniciativas generan valor. Gartner prevé que más del 40 % de los proyectos de IA basados en agentes podrían cancelarse antes de que termine 2027, debido principalmente a los elevados costes, a un retorno de la inversión poco claro o a controles de riesgo insuficientes.

Para evitar que los proyectos se conviertan en meros trucos publicitarios, deben basarse en la experiencia práctica. En la cadena de suministro, los mejores casos de uso son aquellos que abordan un problema operativo concreto o mejoran un indicador clave de rendimiento supervisado por los equipos.

Algunas prioridades en las que centrarse:

• reducir la falta de existencias de artículos esenciales;
• automatizar las alertas de reposición;
• mejorar la previsión de la demanda;
• acelerar la resolución de los conflictos con los proveedores;
• mejorar la fiabilidad de los inventarios;
• reducir los errores de preparación;
• optimizar los niveles de existencias;
• agilizar los trámites de aprobación entre departamentos;
• medir la huella de carbono de los flujos logísticos.

Los beneficios pueden ser considerables cuando la IA se aplica de forma eficaz. McKinsey calcula que la IA puede reducir los niveles de existencias entre un 20 % y un 30 %, los costes logísticos entre un 5 % y un 20 % y los gastos de aprovisionamiento entre un 5 % y un 15 % en determinados contextos del sector minorista.

Las perspectivas también son muy prometedoras: Gartner prevé que, para 2030, el 70 % de las grandes empresas adoptarán sistemas de previsión de la cadena de suministro basados en la inteligencia artificial para anticiparse mejor a la demanda.

Pero el éxito no depende únicamente de la tecnología. Depende de la calidad de los datos, la gobernanza, la aceptación por parte de los usuarios, unas líneas de responsabilidad claras y la capacidad de medir los resultados.

El SaaS no va a desaparecer; simplemente está cambiando de enfoque

La IA no supone el fin de los principales proveedores de SaaS. Más bien, pone en tela de juicio su monopolio sobre la experiencia del usuario, la automatización y la creación de valor.

Los sistemas heredados seguirán siendo la columna vertebral de las operaciones de muchas empresas. Sin embargo, la diferenciación vendrá determinada, cada vez más, por las capas inteligentes que los rodean: plataformas interoperables, flujos de trabajo sin código, agentes de IA, automatización empresarial, trazabilidad en tiempo real y análisis predictivo.

Para los responsables de la cadena de suministro, los directores de sistemas de información y los departamentos de logística, el camino a seguir está claro: no se trata de acumular herramientas, sino de coordinar las operaciones. No hay que digitalizar por digitalizar, sino hacer que cada flujo de trabajo sea más transparente, cada decisión más fiable y cada acción más rápida.

La cadena de suministro del futuro no solo se basará en el software. Será una cadena conectada, inteligente, flexible y capaz de actuar.

¿Sustituirá la IA a los principales proveedores de SaaS en la cadena de suministro?

No, no a corto plazo. Las principales plataformas SaaS siguen estando estrechamente integradas con las operaciones, los datos y los procesos. La IA cambiará principalmente la forma en que se utilizan, añadiendo capas de automatización, previsión, recomendaciones y coordinación.

¿Qué es una superposición de IA agencial?

Una capa de IA basada en agentes es una capa inteligente conectada a los sistemas existentes. Analiza datos, comprende los objetivos empresariales, activa flujos de trabajo y puede recomendar o ejecutar determinadas acciones bajo supervisión humana.

¿Por qué el «no-code» está cobrando importancia en la cadena de suministro?

La tecnología sin código permite adaptar los procesos rápidamente sin tener que esperar a que concluyan largos ciclos de desarrollo. Otorga a los equipos empresariales una mayor autonomía para crear flujos de trabajo, ajustar reglas, automatizar validaciones y mejorar la gestión operativa.

¿Cuáles son los mejores casos de uso de la IA para empezar?

Los casos de uso más relevantes son aquellos que tienen un impacto operativo cuantificable: optimización de existencias, previsión de la demanda, alertas de rotura de stock, reposición automática, gestión de reclamaciones, trazabilidad de los flujos logísticos y supervisión del rendimiento.

¿Cómo se puede garantizar la trazabilidad mediante la inteligencia artificial?

Es necesario mantener un registro claro de los datos utilizados, las recomendaciones generadas, las acciones desencadenadas y las aprobaciones humanas. La trazabilidad es esencial para garantizar la fiabilidad de las decisiones, auditar los flujos de trabajo y fomentar la confianza de los usuarios.

¿Puede la inteligencia artificial contribuir a una logística sostenible?

Sí. Al mejorar la visibilidad de los niveles de existencias, los flujos logísticos, las rutas de reparto, las devoluciones y las previsiones, la inteligencia artificial contribuye a reducir los desplazamientos innecesarios, el exceso de existencias, la falta de stock y el desperdicio. Se está convirtiendo en un factor clave para el rendimiento y la logística sostenible.

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