La IA dispara la eficiencia de una empresa un 85% al automatizar sus compras

• Nacho Grosso @grosso_nacho
• Cádiz (1973) Redactor y editor especializado en tecnología. Escribiendo profesionalmente desde 2017 para medios de difusión y blogs en español.
• • 19/10/2026 08:00
  • Actualizado: 19/10/2026 08:00

IFS ha lanzado IFS Intelligence, ya disponible para sus clientes, una plataforma que permite preguntar en lenguaje natural a los datos de una operación industrial y encargar tareas a agentes de inteligencia artificial que trabajan dentro de las reglas que fije cada empresa. La compañía la presentó la semana pasada en IFS UNLEASHED, su conferencia en Orlando (Estados Unidos).

Un repuesto a las tres de la madrugada sin llamar a nadie

Un ejemplo concreto fue el de Kodiak Gas Services, una empresa estadounidense de compresión de gas natural. Su director de sistemas de información, Pedro Buhigas, explicó que un agente ya gestiona las peticiones de repuestos de sus técnicos, incluidas las que llegan de madrugada.

El agente se llama Material Replenisher y está construido con IFS Loops, la herramienta de la compañía para crear trabajadores digitales. Un técnico pide una pieza escribiendo en Microsoft Teams, el agente la valida con el inventario y los datos de los proveedores, genera la requisición en el sistema de gestión empresarial (ERP) de IFS y la envía a aprobación.

Antes, según Buhigas, cada gestión llevaba entre 15 y 20 minutos. Ahora lleva dos o tres. La empresa calcula una mejora de eficiencia del 85% en las transacciones que procesa el agente, un porcentaje que se refiere a esas operaciones y no a la productividad global de la compañía.

Según Kodiak, Material Replenisher atiende más de 150 solicitudes de piezas al día en 18 ubicaciones y para 48 planificadores. Buhigas añadió que lo más importante es otro beneficio. Los avisos que llegan a las dos o tres de la madrugada ya no obligan a nadie a levantarse para atender el teléfono. La empresa explica que eligió IFS Loops en lugar de desarrollar sus propios agentes porque el trabajo queda auditado y es trazable dentro del ERP.

Un chatbot que explica y un agente que actúa

La apuesta de IFS Intelligence es que la inteligencia artificial deje de limitarse a contestar. Un chatbot puede explicar cómo se pide una pieza, pero un agente conectado al ERP puede comprobar si existe y dejar el pedido preparado.

La plataforma se organiza en tres piezas. Cowork, para consultar datos y preparar acciones, funciona en lenguaje natural y, según IFS, solo ejecuta esas acciones cuando una persona las aprueba. Loops reparte flujos de trabajo entre trabajadores digitales, que cada empresa crea en Studio y que escalan a una persona cuando hace falta criterio o aprobación. Runway busca agilizar la migración y la configuración del propio software de IFS.

Todo ello trabaja bajo Industrial AI Harness, una capa de control que, según IFS, aplica los permisos, las políticas y los límites que defina cada organización. La plataforma se ofrece mediante una licencia empresarial para los clientes de IFS, sin versiones por niveles, e incluye una cuota de ejecuciones de IA que la compañía describe como un límite de uso razonable y no como un sistema de créditos.

De una destilería de whisky a un equipo de Fórmula 1

Otros clientes de IFS mostraron usos menos vistosos. William Grant & Sons, el grupo escocés de whisky, probó Resolve, una herramienta de la unidad Nexus Black de IFS con la que los operarios de su destilería de Girvan describen un problema de mantenimiento y reciben orientación en su dispositivo. La empresa aún mide los retornos, aunque habla de primeros indicios prometedores.

En compras, Nexus Black montó en tres semanas una herramienta que identificó más de 10 millones de dólares en ahorros potenciales, y la propia empresa admite que falta saber cuánto podrá capturar en un año. En otro frente, probó a migrar con IA 48 informes en 30 minutos, cuando cada uno suponía tres jornadas de trabajo humano al pasar a IFS Cloud.

EightGroup, una empresa de servicios técnicos que mantiene ascensores, climatización e instalaciones, aplica la IA a los trabajos eléctricos. Sus ingenieros hacen una foto y el sistema extrae los datos de fusibles y cables que antes anotaban a mano y cotejaban con documentación en PDF, y la compañía calcula un ahorro de unos 24 minutos por ingeniero.

El equipo Cadillac de Fórmula 1, que lleva unas cinco semanas con IFS Intelligence según su director de sistemas, la usa para consultar costes en lenguaje natural y revisar la clasificación de piezas en sus datos de fabricación.

Quién da el visto bueno a lo que decide el agente

Que un agente tramite pedidos plantea una pregunta incómoda. ¿Qué ocurre cuando se equivoca? El Industrial Index 2026, un estudio que IFS ha publicado a partir de una encuesta a 2.275 directivos y trabajadores de primera línea, señala que los marcos formales de gobernanza de la IA van por detrás de su uso.

Solo el 4% de los encuestados ha implantado requisitos obligatorios de supervisión humana o aprobación en las decisiones apoyadas por IA, y solo un 11% ha validado los resultados de la IA en procesos críticos para la seguridad o la calidad. El 4% se refiere a requisitos formales y deja fuera la revisión informal que puedan hacer las empresas.

Falta por ver cómo se comportan estos agentes cuando se usan a mayor escala. La precisión de las operaciones, el coste de integrarlos y la capacidad de detectar y corregir errores serán las pruebas que decidan si el ahorro de tiempo que comunican las empresas se mantiene.