Desde hace más de una década, el software gFM-Business es sinónimo de algo especial en el mercado alemán de ERP: no se basa en un sistema engorroso y difícil de mantener, sino en la plataforma FileMaker, ligera, personalizable y visualmente modelada. Esto tiene muchas ventajas: gFM-Business puede ampliarse individualmente, funciona en Windows, macOS e iOS y puede ser personalizado tanto por desarrolladores como por ambiciosos usuarios avanzados.
Con la llegada de la inteligencia artificial (IA) -especialmente a través de los llamados modelos lingüísticos como ChatGPT- surgen ahora nuevas oportunidades que van mucho más allá de la automatización tradicional. gFM-Business se prepara activamente para este futuro: con el objetivo no solo de gestionar datos, sino también de desbloquear conocimientos.
De ERP a sistema de asistencia inteligente
Los sistemas ERP tradicionales almacenan datos de clientes, facturas, niveles de existencias o proyectos. Pueden calcular, estructurar y gestionar muchas cosas. Pero no "entienden" realmente lo que hacen.
Un sistema ERP inteligente debe ser capaz de hacer precisamente eso: entender lo que el usuario quiere hacer, por qué falta información o cómo se puede mejorar un proceso. Y las herramientas modernas de IA ayudan a ello. Modelos lingüísticos como GPT-4 o Mistral pueden entender y procesar el lenguaje natural. Esto significa que un usuario puede preguntar: "¿Qué clientes hicieron más pedidos en el último trimestre que en el año anterior?" - y el asistente no sólo elabora una lista, sino que también explica cómo ha llegado a ella.
El papel de la inteligencia local: ¿por qué no sólo la nube?
Muchos sistemas modernos de IA funcionan en la nube, lo que significa que los datos se envían a servidores a través de Internet, se procesan allí y se devuelve el resultado. Esto tiene ventajas (potencia de cálculo, actualización), pero también inconvenientes:
- Protección de datos: Los datos personales en la nube son especialmente sensibles en Europa.
- DependenciaSi el proveedor quiebra o sube los precios, el sistema se paraliza.
- Latencia y controlEl tiempo de reacción es mayor, el control es menor.
Por eso gFM-Business adopta un enfoque diferente: la IA debe tener lugar donde están los datos. Localmente, en el ordenador del usuario o en la red de la empresa. Para conseguirlo, los modelos lingüísticos se installizan localmente y se preparan de forma que puedan manejar las estructuras de gFM-Business. Esto es técnicamente exigente, pero extremadamente eficaz: entonces la IA no sólo reconoce el "lenguaje", sino también el "contenido".
Conoce los nombres de sus clientes, cómo están estructuradas sus facturas y qué campos están disponibles. Por tanto, gFM-Business será compatible tanto con los conocidos sistemas en la nube, como ChatGPT o Claude, como con los modelos en idiomas locales, que pueden iniciarse directamente desde gFM-Business con un simple clic de ratón.
El asistente de IA gFM: más que un simple chatbot
¿Qué significa esto para gFM-Business? Estamos trabajando en un asistente inteligente integrado directamente en la interfaz de usuario. Este asistente sustituirá al sistema de ayuda existente en gFM-Business y:
- Respuestas para la operación ("¿Cómo puedo crear un nuevo cliente?")
- Explica las funciones ("¿Qué significa este campo?")
- Análisis de datos ("Muéstrame los clientes con mayor nivel de reclamación")
- formula recomendaciones de actuación ("¿Qué puedo hacer si un cliente no paga?")
- puede buscar documentación ("¿Existe un manual para las facturas en serie?")
Y lo mejor es: cuanto más tiempo se utiliza el sistema, más aprende, porque también atamos un Base de datos de vectores Qdrant como memoria central. Recuerda lo que es importante, dónde se producen los problemas y qué ha tenido éxito. Esta "memoria" no es una colección de datos a lo Google, sino una estructura de conocimiento almacenada localmente que tú controlas.
Gráfico de conocimiento en lugar de Excel: Cómo entiende las estructuras la IA
Un término central para este desarrollo es el "Gráfico de conocimientos". En lugar de ver los campos individuales ("Nombre del cliente", "Importe") de forma aislada, el gráfico relaciona esta información:
- Un cliente tiene Facturas
- Una factura a que se refiere a una oferta
- Una oferta se creó de un empleado
- Un empleado trabaja en a departamento
Un grafo de conocimiento puede representar estas relaciones y un sistema de inteligencia artificial puede navegar por ellas. Esto permite realizar consultas como:
- "¿Qué proyectos fueron gestionados por empleados que ya no están en la empresa?".
- "¿Qué clientes han vuelto a hacer un pedido en los 30 días siguientes a una reclamación?"
Las preguntas que antes sólo podían responderse con un montón de secuencias de comandos SQL o Excel ahora pueden formularse en lenguaje natural, y recibir respuestas precisas y comprensibles.
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Lo que es posible con gFM-Business, el grafo del conocimiento y la IA local
Al vincular gFM-Business con un modelo lingüístico local y una red de conocimiento basada en grafos (por ejemplo, a través de Neo4j), surgen en la práctica numerosos casos de uso nuevos:
- Asesoramiento al cliente y apoyo a las ventas basados en el contexto
"¿Qué clientes no han hecho pedidos desde el último boletín?"
"¿A cuáles de mis clientes podría interesarles el producto X, basándome en compras anteriores?".
"¿Quién fue la última persona que reaccionó negativamente a una subida de precios y no debería volver a ponerse en contacto con ella?". - Consultas automatizadas a bases de datos de asistencia y conocimientos
Los empleados pueden hacer preguntas en lenguaje natural: "¿Cómo puedo crear una combinación de correspondencia?", "¿Qué formatos de exportación admite el módulo X?" o "¿Cómo configuro una importación bancaria?" La IA accede a la documentación existente, las preguntas más frecuentes, los tutoriales en vídeo y las descripciones de procesos internos, y proporciona ayuda específica en el momento oportuno. - Gestión de ventas y optimización de procesos
"¿Qué ofertas se crearon pero no tuvieron seguimiento en 30 días?".
"¿Hay algún cliente que experimente regularmente retrasos en las entregas?".
"¿Qué procesos de venta se rompen con llamativa frecuencia en determinados puntos?". - Sistema de reclamación inteligente
La IA puede reconocer patrones de riesgo: "¿Qué clientes dejan correr regularmente los recordatorios hasta el tercer nivel, pero luego pagan poco antes de pasarlos a cobro?". A partir de ahí, los niveles de reclamación o los objetivos de pago pueden ajustarse de forma selectiva. - Gestión de personal y proyectos
"¿Qué proyectos causaron muchas horas extra aunque se respetó el presupuesto?".
"¿Quién ha recibido valoraciones especialmente buenas en las opiniones de los clientes en los últimos 6 meses?"
"¿Hay empleados que hayan participado en varios proyectos con éxito?". - Análisis históricos con inteligencia contextual
"¿Cómo ha evolucionado el volumen de pedidos desde la subida de precios de febrero de 2023?"
"¿Qué campañas (descuentos, boletines, eventos) produjeron cambios medibles en las ventas?". - Sugerencias de reacción y recomendaciones automáticas
"El cliente XYZ ha recibido 3 recordatorios y no ha respondido. Desea generar una plantilla para una carta de cobro de deudas?".
"Acaba de crear un presupuesto para un cliente con un alto índice de reclamaciones. Desea activar una lista de comprobación para la entrega?".
Estos casos de uso serían difíciles o imposibles de realizar con los sistemas ERP tradicionales. La combinación de la flexibilidad de FileMaker, los contextos basados en gráficos (Neo4j) y un modelo de lenguaje local crea una nueva dimensión de inteligencia de procesos.
¿Qué significa esto concretamente para las empresas?
Para las pequeñas y medianas empresas, esta evolución significa
- Más independenciaNecesitas menos apoyo porque el asistente te ayuda.
- Familiarización más rápidaLos nuevos empleados se orientan más rápidamente.
- Mejores decisionesLos análisis y recomendaciones están disponibles de inmediato.
- Protección y control de datosTodo se queda en casa, sin obligación de nube.
- Seguridad futuraEl software se desarrolla con la empresa.
Y todo ello sin necesidad de un enorme aparato informático. Se trata de una auténtica ventaja competitiva, especialmente para las empresas más pequeñas.
Riesgos y retos
Por grande que sea el potencial, también hay escollos:
- Enfoque técnicoLa IA local necesita un buen hardware (RAM, CPU, posiblemente GPU)
- Calidad de los datosSi mantienes los datos sucios, también obtendrás malas respuestas.
- AceptaciónLos empleados deben confiar en el sistema, de lo contrario lo ignorarán
- MantenimientoLos modelos deben actualizarse, guardarse y probarse
Sin embargo, estos riesgos pueden minimizarse con un concepto bien pensado, como el que persigue actualmente gFM-Business. El objetivo no es un superordenador abrumador, sino un asistente inteligente que sirva a los humanos, no que los sustituya.
gFM-Business 9 en curso, nueva estructura de ventas a partir de octubre
Actualmente se está trabajando intensamente próxima versión 9 de gFM-Business. Esta nueva versión principal integrará plenamente por primera vez muchas de las funciones de IA y automatización descritas, en particular la conexión con modelos lingüísticos locales y el desarrollo de conocimientos dinámicos de la empresa basados en gráficos con Neo4j. El lanzamiento está previsto para principios de 2026.
Cualquiera que se afilie ahora no sólo se asegura unas condiciones atractivas, sino también una vía de actualización continua a la próxima generación, y por tanto un acceso temprano a la que quizá sea la solución ERP basada en IA más flexible del mundo germanoparlante.
Perspectivas: La ERP es cada vez más humana, no más técnica
Si pensamos en esta evolución hasta el final, podríamos decir que el software ERP se está volviendo más humano. Responde al lenguaje, piensa en contexto, explica las relaciones, aprende y apoya las decisiones. Y FileMaker, como plataforma, es ideal para ello: gracias a su estructura visual, su arquitectura abierta, su sólida comunidad y la capacidad de vincular datos, diseños y lógica en un único entorno.
Si quiere empezar hoy mismo, tiene la oportunidad de pensar desde el principio: mantener los datos correctamente, documentar los procesos, nombrar las estructuras, formular preguntas. Porque, al final, el sistema ERP del mañana ya no será sólo un programa. Será un socio, con oídos, mente y memoria. Y gFM-Business está en el buen camino para liderar este cambio.
Preguntas más frecuentes
- ¿Qué es exactamente gFM-Business y en qué se diferencia de otros sistemas ERP?
gFM-Business es un software ERP modular basado en la plataforma FileMaker. A diferencia de los sistemas ERP tradicionales, es totalmente personalizable, funciona en todas las plataformas (macOS, Windows, iOS) y también puede ser operado por empresas más pequeñas sin un gran departamento de TI. Gracias al desarrollo visual con FileMaker, puede ampliarse con especial rapidez, y ahora también está abierto a la integración de IA moderna. - ¿Por qué FileMaker es una plataforma adecuada para IA y ERP?
FileMaker combina base de datos, interfaz de usuario y lógica empresarial en un único entorno de desarrollo. Esto permite integrar funciones de IA directamente en formularios, evaluaciones y diálogos sin tener que utilizar interfaces externas ni herramientas adicionales. Esta estrecha integración es una gran ventaja para el uso de la IA. - ¿Qué es un modelo lingüístico y por qué debe ejecutarse localmente?
Un modelo lingüístico como GPT-4 es una IA que comprende y procesa el lenguaje natural. Si un modelo de este tipo se ejecuta localmente, es decir, directamente en el ordenador o servidor de la empresa, todos los datos permanecen dentro de la empresa. Esto supone una ventaja decisiva en términos de protección de datos, independencia y rendimiento, especialmente para las empresas que no quieren depender de servicios externos en la nube. - ¿Qué es un "gráfico de conocimiento" y para qué sirve?
Un gráfico de conocimiento no relaciona los datos linealmente (como una tabla), sino como una red de significados y relaciones. En gFM-Business, por ejemplo, esto permite ver qué clientes están vinculados a qué proyectos, empleados, documentos o productos. La IA puede dar respuestas mucho más precisas porque entiende las relaciones, no sólo los campos individuales. - ¿Qué ventajas concretas me ofrece la nueva integración de la IA en gFM-Business?
Puede comunicarse con el sistema en lenguaje natural, recibir ayuda relacionada con el contexto, análisis inteligentes, recomendaciones automáticas y asistentes adaptables. El software piensa por sí mismo, basándose en datos reales de su empresa y no en conocimientos generales de Internet. - ¿Debo temer que mis datos sean "filtrados" por la IA?
No. La integración de la IA de gFM-Business se basa en un enfoque local. Esto significa que el modelo lingüístico se ejecuta en su propio ordenador o servidor. No hay acceso automático a la nube, ni transferencia de datos a terceros, ni carga oculta: todo permanece en el sistema y bajo su control. - ¿Qué requisitos técnicos necesito para utilizar la IA local?
Un ordenador moderno con al menos 16 GB de RAM es suficiente para funciones sencillas de IA. Para modelos lingüísticos más sofisticados o grafos de conocimiento complejos, puede ser útil una potencia de cálculo adicional (por ejemplo, una buena GPU). Sin embargo, estamos trabajando para conseguir un rendimiento sólido incluso con hardware medio. - ¿Se integrará automáticamente la IA en los sistemas gFM-Business existentes?
No. La integración de la IA forma parte de la próxima versión 9, cuyo lanzamiento está previsto para principios de 2026. Sin embargo, cualquiera que trabaje ahora con una versión existente puede esperar una migración sin problemas. Además, los primeros compradores se beneficiarán de condiciones más favorables y de un desarrollo continuo. - ¿Cómo "aprende" realmente la IA cuando se ejecuta localmente?
La IA analiza qué estructuras de datos, procesos y patrones se dan con frecuencia en su empresa. Estos conocimientos se almacenan localmente en un "grafo de conocimientos". Así se crea un modelo interno de su empresa que mejora con el tiempo, sin necesidad de enviar datos al exterior. - ¿Pueden las empresas más pequeñas aprovechar también estas funciones de la IA?
Sí, ¡sobre todo! Los equipos pequeños, en particular, suelen carecer de tiempo para formación, análisis o documentación. Un asistente inteligente que muestre, por ejemplo, cómo crear correctamente un presupuesto o iniciar una reclamación ahorra muchísimo tiempo y evita errores típicos. Con FileMaker, la barrera de entrada es agradablemente baja. - ¿Cuál es el precio actual de gFM-Business y durante cuánto tiempo será válido el precio anterior?
Hasta el 30 de septiembre de 2025, gFM-Business podrá seguir adquiriéndose en la tienda en línea gofilemaker existente a los precios conocidos. A partir del 1 de octubre de 2025, el software se ofrecerá a través de una nueva estructura de ventas con condiciones revisadas. Los que compren ahora se beneficiarán de las condiciones de cliente existentes. - ¿Podrás definir tus propios comandos para la IA?
Sí, en la versión 9 prevista debería ser posible almacenar sus propias consultas, flujos de trabajo y comandos de voz, tanto en forma de mensaje de texto como mediante funciones de asistencia visual. Esto significa que cada empresa puede personalizar la IA sin necesidad de programación. - ¿Qué papel desempeña Neo4j en este sistema?
Neo4j es una base de datos gráfica profesional, perfecta para establecer relaciones complejas entre conjuntos de datos. En gFM-Business, se utiliza como base de conocimientos para la IA: Clientes, pedidos, productos, comunicación, casos de servicio... todo ello se captura en una red dinámica de relaciones que la IA puede utilizar. - ¿Existe una opción de prueba o versión demo de las nuevas funciones de IA?
La versión 9 con funciones de IA está actualmente (en septiembre de 2025) en fase de desarrollo. Sin embargo, habrá una fase de prueba abierta y posiblemente una serie de seminarios web complementarios a partir de principios de 2026. Los interesados pueden inscribirse anticipadamente a través del boletín de gofilemaker descargando una versión de prueba o a través del sitio web para obtener acceso.