La inteligencia artificial puede responder preguntas en segundos, generar textos, analizar documentos y hacer recomendaciones. Pero cuando una empresa quiere que esa IA vaya un paso más allá y tome acciones dentro del negocio, aparece un problema mucho más complejo: necesita entender cómo funciona realmente la compañía.
Ese fue uno de los principales mensajes compartidos durante el SAP Innovation Tour, donde representantes de SAP y Coca-Cola FEMSA explicaron por qué la calidad de los datos, el contexto empresarial y la conexión con los sistemas de ejecución serán determinantes para que la IA genere resultados reales.
En el mundo del consumidor, basta con abrir una herramienta de IA generativa, escribir una pregunta y recibir una respuesta. En una empresa, el problema es diferente.
Una organización puede tener información repartida entre correos electrónicos, Microsoft Teams, Slack, documentos, hojas de Excel, sistemas ERP, plataformas de ventas, bancos y otras aplicaciones. El reto no consiste solamente en conectar esas fuentes, sino en conseguir que la IA entienda qué significa cada dato y cómo se relaciona con los demás.
SAP plantea precisamente esta diferencia como uno de los elementos centrales de su estrategia de Business AI. Su plataforma busca combinar datos empresariales armonizados, contexto de procesos y gobernanza para que los agentes de IA puedan pasar de generar recomendaciones a ejecutar tareas dentro de los sistemas de la compañía.
En otras palabras, una IA puede saber qué es una factura, pero necesita mucho más contexto para determinar si una empresa puede emitir una orden de compra, si tiene adeudos pendientes o si esa operación representa un riesgo financiero.
Ahí está una de las diferencias entre una IA genérica y una IA empresarial.
El ERP se convierte en el “cerebro” de la compañía
Durante la conversación, SAP puso como ejemplo la relación entre diferentes registros de un mismo cliente. Una empresa podría aparecer con nombres ligeramente distintos en diferentes sistemas, aunque en realidad se trate de la misma organización.
Para una persona que conoce el negocio, esa relación puede ser evidente. Para una inteligencia artificial, no necesariamente. Por eso, además de datos estructurados, la IA necesita semántica empresarial: saber qué representa cada dato, cómo se relaciona con otros y qué consecuencias tiene una determinada acción.
SAP sostiene que su experiencia acumulada en procesos empresariales y su integración con sistemas ERP permiten proporcionar ese contexto. Actualmente, Joule, su capa de asistentes y agentes de IA, utiliza datos empresariales, conocimiento de procesos y herramientas de integración para coordinar acciones entre sistemas SAP y aplicaciones de terceros.
La apuesta es que una persona pueda expresar una intención y que la tecnología pueda identificar los datos relevantes, razonar sobre ellos y ejecutar los pasos necesarios, siempre bajo reglas de seguridad y gobernanza.
Coca-Cola FEMSA ya utiliza IA para vender, distribuir y producir mejor
El caso de Coca-Cola FEMSA permite entender cómo esta discusión pasa de la teoría a operaciones cotidianas. La compañía ha convertido a Juntos+ en uno de los pilares de su estrategia de transformación digital. Al cierre de 2025, la plataforma superaba los 1.3 millones de usuarios activos mensuales y 1.6 millones de clientes inscritos en su programa de lealtad Premia Juntos+. Además, Juntos+ Advisor ya estaba desplegado en México y Brasil y alcanzaba a más de 70% de su fuerza de ventas.
La plataforma utiliza inteligencia artificial y analítica avanzada para ayudar a los pequeños comercios a tomar decisiones. Una de sus funciones es el llamado “Pedido sugerido”, que utiliza información histórica de compras, comportamiento y contexto comercial para recomendar qué productos podría necesitar un establecimiento.
Esto cambia la relación entre Coca-Cola FEMSA y las tradicionales “tienditas”. En lugar de limitarse a recibir un pedido, el sistema puede anticipar necesidades.
Por ejemplo, si un negocio suele comprar determinadas bebidas en ciertos periodos, la tecnología puede identificar patrones y sugerir productos antes de que el tendero se quede sin inventario. El objetivo no es simplemente vender más. También se busca que el comerciante ahorre tiempo, tenga un mejor inventario y pueda concentrarse en atender a sus propios clientes.
La IA también está entrando a la logística y las fábricas
En Coca-Cola FEMSA, la inteligencia artificial también se utiliza como parte de la optimización de la cadena de suministro. Entre los casos mencionados se encuentran la planeación de la demanda, la optimización de rutas y el mantenimiento predictivo.
Esto significa que los algoritmos pueden analizar información para identificar posibles problemas antes de que una línea de producción se detenga o para encontrar rutas de distribución más eficientes.
La lógica es especialmente importante para una compañía que opera a gran escala. Coca-Cola FEMSA reportó un volumen consolidado de 4,150.4 millones de cajas unidad durante 2025. Una caja unidad equivale a 24 porciones de 236 mililitros.
En una operación de este tamaño, pequeñas mejoras en inventarios, combustible, mantenimiento o distribución pueden tener un impacto considerable.
Uno de los mensajes más relevantes de la conversación fue que las empresas no deberían adoptar inteligencia artificial únicamente porque sea la tecnología de moda. El verdadero desafío es identificar qué problema del negocio se quiere resolver.
Coca-Cola FEMSA explicó que su estrategia parte de casos concretos: mejorar la experiencia de los clientes, ayudar a los vendedores, optimizar la logística, anticipar la demanda y evitar interrupciones en manufactura.
Esta visión coincide con el concepto de “Autonomous Enterprise” que SAP está impulsando en 2026: una empresa en la que las personas establecen la dirección y los sistemas de IA pueden ejecutar procesos, con gobernanza y supervisión humana.
El cambio es importante porque durante años el software empresarial funcionó principalmente como un sistema que almacenaba información, procesaba operaciones y entregaba resultados para que una persona tomara la siguiente decisión.
Con los agentes de IA, la aspiración es diferente: que el software pueda entender una intención, consultar información, razonar sobre el contexto y ejecutar una parte del proceso.
El factor humano no desaparece
Que la IA pueda ejecutar procesos tampoco significa que las personas dejen de ser relevantes. De hecho, la gobernanza se vuelve todavía más importante cuando una tecnología puede actuar sobre sistemas empresariales.
Una recomendación incorrecta puede ser molesta. Una acción incorrecta ejecutada automáticamente puede generar un problema financiero, operativo o de cumplimiento. Por ello, SAP incorpora mecanismos de seguridad, control de acceso y gobernanza dentro de su arquitectura de IA. Joule, por ejemplo, está diseñado para operar con controles empresariales y conservar las políticas de acceso y manejo de datos de las organizaciones.
Para Coca-Cola FEMSA, además, la adopción tecnológica implica cambiar la manera en que los empleados trabajan con estas herramientas. La compañía ha impulsado capacitación para que sus equipos aprendan no solamente a utilizar IA, sino también a formular mejores preguntas y encontrar aplicaciones concretas para su trabajo.
La carrera por la inteligencia artificial empresarial podría parecer una competencia entre modelos cada vez más capaces. Sin embargo, para compañías grandes, el verdadero diferenciador puede estar en otro lugar.
No necesariamente ganará quien tenga el modelo que responde mejor una pregunta genérica, sino quien consiga conectar la IA con datos confiables, procesos empresariales, sistemas de ejecución y reglas de negocio.
El caso de Coca-Cola FEMSA muestra por qué esa infraestructura importa. Juntos+ ya gestiona millones de interacciones comerciales y utiliza IA para recomendaciones, ventas y operación. En paralelo, SAP busca convertir el conocimiento empresarial almacenado en sus sistemas en una base para agentes capaces de actuar sobre procesos completos. En 2024, Juntos+ gestionó 40.4 millones de órdenes digitales, equivalentes a 34% de las órdenes totales de la compañía, y generó 3,100 millones de dólares en ventas digitales.
Preguntas frecuentes
¿Por qué los datos son importantes para la inteligencia artificial empresarial?
Porque la IA necesita conocer no solo los datos, sino también su significado y relación con los procesos de una compañía. Una base de datos desordenada o sin contexto puede provocar recomendaciones incorrectas o limitar la capacidad de la IA para ejecutar acciones.
¿Cómo utiliza Coca-Cola FEMSA la inteligencia artificial?
Coca-Cola FEMSA utiliza IA en herramientas como Juntos+ y Juntos+ Advisor para personalizar recomendaciones, optimizar pedidos, apoyar a su fuerza de ventas y mejorar la experiencia de los clientes. También emplea analítica avanzada e IA en áreas relacionadas con demanda, logística y mantenimiento predictivo.
¿Qué es SAP Business AI?
SAP Business AI es la estrategia de inteligencia artificial empresarial de SAP, que integra IA con datos, procesos y aplicaciones de negocio. Su propuesta busca que herramientas como Joule y sus agentes puedan comprender el contexto empresarial y ejecutar flujos de trabajo, en lugar de limitarse a generar respuestas.
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