¿Para qué sirve un ERP si no puedes confiar en los datos?

En América Latina, el ERP se ha convertido en el nuevo símbolo de modernidad empresarial. Se instala con orgullo, se presume en presentaciones, se vende como garantía de orden. Pero detrás del tablero brillante, la realidad es otra: los datos que alimentan el sistema están rotos.


Inventarios que no cuadran. Clientes duplicados. Ventas que aparecen en el sistema pero no en la caja. Y cuando se pregunta por qué, la respuesta es siempre la misma: “Así lo carga el sistema”. Como si el ERP fuera un oráculo infalible, y no lo que realmente es: un espejo. Y si el espejo refleja basura, no hay software que lo salve.


El problema no es técnico. Es cultural. En muchas organizaciones, capturar datos reales no es prioridad. Se maquilla para evitar sanciones, se improvisa para cumplir plazos, se delega sin trazabilidad. Y cuando el dato se vuelve sospechoso, la decisión se vuelve política. Se decide por intuición, por jerarquía, por presión. No por evidencia.


En países donde la informalidad es norma, donde el Excel paralelo es más confiable que el sistema oficial, el ERP termina siendo una vitrina vacía. Se presume, pero no se usa. Se consulta, pero no se cree. Y así, la empresa toma decisiones estratégicas con datos que nadie se atreve a defender.


Pero tampoco se trata de demonizar al ERP. No es culpable del desorden. Es víctima. Porque un ERP bien gobernado puede ser una herramienta quirúrgica. Precisa, confiable, poderosa. Pero para eso se necesita algo que no se compra: disciplina incómoda, reglas claras, cultura de responsabilidad.


La pregunta es incómoda, pero inevitable: ¿queremos un ERP como símbolo de prestigio o como columna vertebral de decisiones confiables? Lo primero se logra con presupuesto. Lo segundo, con gobernanza. Y en América Latina, donde la improvisación suele ganar, esa elección no es trivial.


Este es solo el comienzo. En el próximo artículo vamos a desmontar otro mito: el del “dato único de verdad”. Porque aunque suena seductor, esa verdad suele estar llena de grietas. Vamos del Excel a los Data Lakes, y de ahí al corazón epistemológico del problema.

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