Publicado: Martes, 29/04/2025 – Lectura de 5 minutos
Casos de éxito de clientes
Mota-Engil: Cómo Mota-Engil automatizó sus albaranes de entrega utilizando agentes de IA de SAP
El grupo constructor portugués implementó una solución de Agentic AI para digitalizar la gestión de sus albaranes de entrega, lo que supuso un ahorro inmediato en tiempo de trabajo y una mayor fiabilidad de los datos.
En una obra, el tiempo del equipo es muy valioso. Sin embargo, una parte importante de su jornada sigue dedicándose a tareas administrativas repetitivas. Hay que comprobar los albaranes de entrega en papel, copiar la información e introducirla manualmente en el sistema de gestión. Mota-Engil, una multinacional portuguesa especializada en ingeniería, construcción y minería, ha conseguido eliminar este cuello de botella.
Equilibrar velocidad y fiabilidad en SAP
«Esta información manual debe introducirse correctamente en SAP, lo que supone un reto en términos de equilibrio entre velocidad y fiabilidad en la digitalización», resumió Filipe Morla, director general de Servicios Compartidos de Mota-Engil Global. Más allá de la pérdida de tiempo, estos procesos manuales generan una cascada de cuellos de botella: retrasos en los pagos a los proveedores, inexactitudes en el seguimiento de los costes y dificultades en la elaboración de informes.
Para resolver este problema, Mota-Engil recurrió a Inetum, socio de SAP desde hace mucho tiempo. Juntos, implementaron una solución llamada Procure2Pay Agentic AI, desarrollada en la plataforma en la nube SAP BTP. «Es la piedra angular de todos los procesos que queremos implementar para un cliente», explica Luis Gomes Silva, responsable de SAP Innovation & GenAI en Inetum.
Agentes de IA que ahorran tiempo en la introducción de datos
En concreto, la solución utiliza SAP AI Core para acceder a modelos de inteligencia artificial que la empresa de software actualiza periódicamente, así como Document AI para procesar información no estructurada. El agente de IA es capaz de localizar automáticamente la obra, extraer datos de una simple foto de un albarán de entrega tomada por un empleado y luego cotejarlos con los pedidos registrados en SAP. Todo ello sin intervención manual.
Los primeros resultados no tardaron en llegar. «Podemos medirlo en dos niveles», explicó Filipe Morla. «El primero es el horario laboral. Esto nos da tiempo para centrarnos en los proyectos. El segundo nivel es la precisión de los datos. Podemos tomar buenas decisiones basándonos en la información».
Este proyecto, que surgió como parte del SAP EMEA AI Challenge, ilustra un enfoque pragmático de la IA en los negocios. «No es la tecnología en sí misma, sino su implementación lo que tiene un impacto real», insistió el ejecutivo de Mota-Engil. Esta filosofía permite al grupo perseguir su principal objetivo: mejorar la rentabilidad y modernizar sus procesos empresariales.
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