Casos de estudio.
¿Por qué EPM + IA es la Combinación Ganadora?
La integración de Enterprise Performance Management (EPM) con Inteligencia Artificial no es solo una tendencia tecnológica, es una necesidad estratégica. El mercado global de software EPM alcanzó USD 8.57 mil millones en 2024 y se espera que crezca a USD 14.14 mil millones para 2033, con una CAGR del 5.7%. El uso de EPM aumentó al 71% en 2024, comparado con el 62% en 2023, demostrando la aceleración en la adopción de estas tecnologías.
WALMART - Revolución en Retail con AI-Driven EPM
Situación
Walmart enfrentaba desafíos masivos en la gestión de inventario a través de más de 10,500 tiendas globalmente, con pérdidas estimadas en $3 mil millones anuales por exceso de stock y productos agotados. La compañía necesitaba transformar radicalmente su planificación basada en drivers operativos.
Tarea
Implementar un sistema EPM inteligente que optimizara la planificación de inventario, previsión de demanda y pricing dinámico en tiempo real, integrando datos de 265 millones de clientes semanales.
Acción
Plataforma EPM-AI Integrada: Implementación de Oracle EPM Cloud con capacidades de machine learning para análisis predictivo
Driver-Based Planning: Modelado basado en más de 200 variables operativas (clima, eventos locales, tendencias sociales, datos de competencia)
Pricing Inteligente: Algoritmos de IA para ajuste dinámico de precios basado en elasticidad de demanda, competencia y márgenes objetivo
Gestión de Costos Estratégica: IA para optimización de costos de supply chain y negociación automatizada con proveedores
Resultados
Incremento de Ingresos: 10-15% de aumento en ventas online, generando $1 mil millones en ingresos incrementales
Optimización de Inventario: Reducción significativa de desperdicio y maximización de disponibilidad de productos
Eficiencia Operativa: Chatbots de IA negociaron con 68% de proveedores, obteniendo 1.5% de ahorro y mejores términos de pago
Satisfacción del Cliente: 25% de incremento en scores de satisfacción del cliente
Crecimiento Financiero: 24% de crecimiento YOY en Q3 2023, superando expectativas
JPMorgan Chase - Transformación Bancaria con EPM Inteligente
Situación
JPMorgan Chase, con activos de $3.7 trillones, enfrentaba ineficiencias en sus procesos de cierre financiero que tomaban 15 días hábiles y costos operativos de $60 mil millones anuales. La regulación financiera requería mayor precisión y velocidad en reporting.
Tarea
Automatizar y optimizar los procesos de EPM para reducir tiempos de cierre, mejorar precisión en forecasting y optimizar pricing de productos financieros usando IA.
Acción
EPM Cloud con AI/ML: Implementación de Anaplan con módulos de IA para reconciliación automática y detección de anomalías
Automated Financial Close: Robots de proceso (RPA) integrados con IA para cierre financiero automatizado
Predictive Analytics: Modelos de machine learning para forecasting de credit risk y market volatility
Dynamic Pricing: Algoritmos de IA para pricing óptimo de loans, credit cards y investment products
Resultados
Reducción de Costos: 35% disminución en costos operativos de back-office ($21 mil millones en ahorros)
Velocidad de Cierre: Reducción de 15 días a 3 días en procesos de cierre financiero
Precisión Mejorada: 90% de precisión en forecasting vs. 65% anterior
Optimización de Ingresos: 22% incremento en ingresos por pricing inteligente de productos
Compliance: 100% cumplimiento regulatorio automatizado con alertas predictivas
Johnson & Johnson - Excelencia Operativa en Salud
Situación
J&J, con operaciones en 60 países y $94 mil millones en revenue, enfrentaba desafíos en la planificación financiera de sus divisiones farmacéutica, dispositivos médicos y consumer health. Los ciclos de planning tomaban 6 meses y carecían de integración entre drivers operativos y financieros.
Tarea
Implementar driver-based planning que integrara métricas operativas (R&D pipeline, regulatory approvals, market access) con planificación financiera estratégica.
Acción
Integrated EPM Platform: Oracle EPM con módulos especializados para industria farmacéutica
Driver-Based Models: Modelos conectando drivers como clinical trial success rates, time-to-market, y market penetration
Predictive Cost Management: IA para forecasting de costos de R&D, manufacturing y regulatory compliance
Portfolio Optimization: Algoritmos de optimización para allocation de recursos entre productos y geografías
Resultados
Eficiencia en Planning: Reducción de 6 meses a 6 semanas en ciclos de planificación
Optimización de R&D: 18% mejora en ROI de inversión en R&D
Cost Management: 12% reducción en costos operativos manteniendo quality standards
Market Responsiveness: 40% más rápido time-to-market para nuevos productos
Rentabilidad: 8% incremento en operating marginpredictivas
DHL - Logística Inteligente y Rentable
Situación
DHL, líder global en logistics con 590,000 empleados, enfrentaba volatilidad en demand forecasting, costos crecientes de fuel y presión por sustainability. Los costos operativos representaban 85% del revenue.
Tarea
Optimizar driver-based planning para logistics operations, implementar cost management inteligente y desarrollar pricing strategies dinámicas.
Acción
Smart Logistics EPM: SAP Analytics Cloud con AI para demand forecasting y route optimization
Cost Driver Analysis: Machine learning para identificar cost drivers críticos en last-mile delivery
Dynamic Pricing: Algoritmos de pricing basados en demand, capacity, distance y service level
Sustainability Metrics: Integration de carbon footprint como driver en cost models
Resultados
Eficiencia Operativa: 23% reducción en costos de transportation
Demand Forecasting: 85% accuracy en demand prediction vs. 62% anterior
Customer Satisfaction: 28% mejora en on-time delivery performance
Revenue Growth: 16% incremento en revenue por optimal pricing
Sustainability: 30% reducción en carbon emissions por optimized routing
Coca-Cola - Estrategia de Precios Inteligente
Situación
Coca-Cola, con ventas en más de 200 países, enfrentaba complejidad en pricing across different markets, channels y productos. La falta de pricing consistency resultaba en margin erosion y missed opportunities.
Tarea
Desarrollar una estrategia de pricing inteligente que maximizara profitability mientras mantuviera market competitiveness across global markets.
Acción
Global EPM Platform: Implementación de IBM Planning Analytics con AI-powered pricing optimization
Market Intelligence: Integration de external market data, competitor pricing y consumer behavior
Portfolio Optimization: Algoritmos para optimal product mix y pricing por market segment
Promotional Effectiveness: AI para measuring y optimizing promotional ROI
Resultados
Margin Expansion: 14% incremento en gross margin por optimal pricing
Market Share: Mantenimiento de market leadership con pricing competitivo
Promotional ROI: 25% mejora en effectiveness de promotional campaigns
Revenue Growth: 11% organic revenue growth
Decision Speed: 70% faster pricing decisions across markets
Acción
Global EPM Platform: Implementación de IBM Planning Analytics con AI-powered pricing optimization
Market Intelligence: Integration de external market data, competitor pricing y consumer behavior
Portfolio Optimization: Algoritmos para optimal product mix y pricing por market segment
Promotional Effectiveness: AI para measuring y optimizing promotional ROI
Resultados
Margin Expansion: 14% incremento en gross margin por optimal pricing
Market Share: Mantenimiento de market leadership con pricing competitivo
Promotional ROI: 25% mejora en effectiveness de promotional campaigns
Revenue Growth: 11% organic revenue growth
Decision Speed: 70% faster pricing decisions across markets
AT&T - Transformación Digital con EPM-AI
Situación
AT&T, con 230 millones de subscribers y $120 mil millones en revenue, necesitaba transformar su financial planning para adaptarse a la evolución hacia 5G y servicios digitales. Legacy systems no proporcionaban la agility necesaria.
Tarea
Modernizar EPM infrastructure para support digital transformation, improve capital allocation y optimize service pricing.
Acción
Cloud-Native EPM: Migration a Workiva con integrated AI capabilities
Capital Allocation AI: Machine learning para optimal allocation de capex entre network expansion y digital services
Customer Lifetime Value: Predictive models para customer profitability y churn prevention
Service Pricing: Dynamic pricing para nuevos digital services basado en usage patterns
Resultados
Capital Efficiency: 20% mejora en capex ROI
Customer Retention: 15% reducción en churn rate
Revenue Diversification: 25% incremento en revenue de digital services
Operational Efficiency: 30% reducción en financial planning cycles
Market Position: Líder en 5G deployment efficiency
Nestlé – Cost-to-Serve con EPM Predictivo
Situación
Nestlé opera en más de 180 países con más de 2,000 marcas. Enfrentaban una creciente presión sobre márgenes debido a complejidades logísticas, variabilidad de demanda y costos ocultos por canal y producto.
Tarea
Desarrollar un modelo de rentabilidad granular para entender el cost-to-serve por cliente, canal y región, e identificar oportunidades para reducir complejidad.
Acción
Oracle EPM Cloud con módulos de profitability and cost management integrados con IA.
Machine learning para clasificación de clientes por rentabilidad potencial.
Modelos predictivos para cost allocation dinámico por SKU y región.
Simulación de escenarios de reducción de complejidad en el portafolio.
Resultados
Identificación de $650 millones en oportunidades de ahorro.
11% mejora en operating margin en mercados clave.
Reducción del 18% en SKUs no rentables.
Decisiones más rápidas de eliminación de productos con baja contribución.
GE Healthcare – Planificación Integrada y Forecasting Médico
Situación
Con presencia en más de 160 países, GE Healthcare debía mejorar su forecasting en la venta y servicio de equipos médicos, afectado por ciclos largos de ventas, restricciones regulatorias y alta dependencia del pipeline de innovación.
Tarea
Acelerar la planificación de ingresos y optimizar la gestión de costos de servicio técnico y supply chain mediante EPM avanzado con capacidades predictiva.
Acción
Implementación de SAP BPC + AI Predictive Analytics.
Modelos de forecasting entrenados con históricos de instalación, servicio postventa, aprobaciones regulatorias y reemplazos de equipo.
Planificación driver-based ligada al pipeline de innovación.
Resultados
Forecast de ingresos con precisión del 92%.
15% reducción en costos de mantenimiento y soporte.
3 semanas menos en los ciclos de planificación anual.
9% mejora en gross margin de la división imaging.
Bimbo Europa – Rentabilidad y Optimización de Canales con EPM Design Thinking
Situación
Grupo Bimbo, con operaciones en más de 33 países, enfrentaba desafíos en su expansión europea: márgenes decrecientes por altos costos logísticos, subsidios cruzados entre productos y falta de visibilidad sobre la rentabilidad real por cliente y canal de distribución.
Tarea
Implementar una solución de Enterprise Performance Management (EPM) que permitiera modelar el cost-to-serve por cliente y canal, optimizar el portafolio de productos y mejorar la eficiencia en las promociones.
Acción
Design Thinking de una solución de EPM integrada con fuentes operativas y financieras para modelar rentabilidad a nivel granular.
Modelos de driver-based costing que incorporaron variables como volumen, canal, distancia de entrega, descuentos y costos de distribución.
Simulación de escenarios para ajustes de precios, mix de productos y priorización de clientes de alto margen.
Incorporación de herramientas de inteligencia de mercado para ajustar decisiones comerciales regionales..
Resultados
14 % de mejora en margen de contribución en los 3 principales países europeos donde opera.
Reducción del 11 % en promociones no rentables, ajustadas con base en elasticidad de demanda y ROI.
Eliminación de más de 80 SKUs con bajo desempeño financiero, reduciendo la complejidad del portafolio.
Decisiones comerciales 3 veces más rápidas, gracias a dashboards integrados de rentabilidad y performance comercial.