El cost real de l'"estàndard"
Fins fa poc, la decisió tecnològica més important d'una empresa mitjana seguia un guió previsible: avaluar ERPs del mercat, seleccionar el que millor s'aproximés als processos interns i dedicar mesos —de vegades anys— a tancar la bretxa entre el que el programari ofereix i el que el negoci realment necessita. El 2026, aquest guió mereix, com a mínim, una revisió profunda.
Les xifres d'implementació dels grans ERPs són conegudes i, per a moltes empreses, difícils de pair. Una implementació de SAP S/4HANA per a una empresa mitjana es mou habitualment entre els 500.000€ i diversos milions d'euros. Microsoft Dynamics 365, Oracle Fusion o solucions similars presenten rangs comparables un cop se sumen llicències, consultoria, migració de dades, formació i l'inevitable manteniment anual.
Però el cost econòmic és només una part del problema. El veritable peatge sol ser un altre: la rigidesa. Quan una organització adopta un ERP monolític, és el negoci el que s'adapta al programari, no a l'inrevés. Els processos es redissenyen per encaixar en els mòduls disponibles. Les excepcions —aquelles particularitats que sovint constitueixen l'avantatge competitiu de l'empresa— es gestionen amb workarounds, fulls de càlcul paral·lels o personalitzacions costoses que compliquen cada futura actualització.
Aquesta dinàmica s'ha acceptat durant dècades com un mal necessari. L'alternativa —desenvolupar un sistema complet des de zero— era històricament encara més cara, més lenta i més arriscada. Però aquesta premissa ja no es sosté amb la mateixa solidesa.
El que ha canviat: desenvolupament assistit per IA
La irrupció d'eines de desenvolupament assistit per intel·ligència artificial ha alterat de manera substancial l'economia de crear programari. No es tracta d'una millora incremental: estem davant d'un canvi estructural en la relació entre cost, temps i qualitat del desenvolupament.
Els equips de desenvolupament que integren IA en el seu flux de treball poden automatitzar una part significativa del codi repetitiu —validacions, migracions, tests, documentació d'APIs— cosa que els permet dedicar la major part del seu temps al que realment aporta valor: modelar els processos específics del negoci, dissenyar interfícies que s'adaptin als usuaris reals i construir integracions que funcionin com el client necessita, no com un mòdul genèric dicta.
L'impacte en terminis i costos és notable. Projectes que fa tres anys requerien equips amplis durant molts mesos ara poden completar-se en terminis significativament menors i amb inversions més contingudes. No perquè es retalli en qualitat —de fet, la generació automàtica de tests i la detecció primerenca d'errors solen elevar-la— sinó perquè s'elimina una quantitat enorme de treball mecànic que abans consumia la major part del pressupost.
Hi ha una ironia que mereix assenyalar-se: els mateixos grans vendors reconeixen aquest canvi. SAP està integrant Joule, Microsoft impulsa Copilot, Oracle incorpora models predictius. Inverteixen milers de milions en IA precisament perquè saben que l'automatització intel·ligent transforma radicalment la manera de construir i operar programari. El que potser no emfatitzen tant és que aquesta mateixa IA també apodera equips més petits per construir solucions que competeixen directament amb els seus productes.
La maduresa de l'ecosistema
Una altra variable que ha canviat silenciosament és la infraestructura disponible per al programari a mida. Els frameworks de desenvolupament moderns inclouen de sèrie funcionalitats que fa una dècada requerien mesos d'enginyeria: autenticació robusta, sistemes de permisos, cues de treball, memòria cau, auditoria de canvis o APIs estàndard. La infraestructura cloud ofereix escalabilitat, redundància i nivells de disponibilitat que abans només estaven a l'abast de grans corporacions amb centres de dades propis.
Dit d'una altra manera: l'argument que "només un ERP gran garanteix fiabilitat i escalabilitat" ha perdut bona part del seu fonament tècnic. Les eines per construir sistemes sòlids, segurs i escalables estan a l'abast de qualsevol equip competent. La barrera ja no és tecnològica; és de coneixement del domini i capacitat d'execució.
Quan encara té sentit un ERP de catàleg
Seria deshonest argumentar que el programari a mida és sempre la resposta. Hi ha escenaris on un ERP consolidat aporta un valor difícil de replicar: organitzacions amb presència en múltiples jurisdiccions que necessiten conformitat fiscal, laboral i comptable certificada en dotzenes de països; sectors amb normatives que exigeixen sistemes homologats; empreses amb milers d'empleats i ecosistemes d'integracions legacy on el cost de migració supera qualsevol benefici potencial.
Per a aquestes realitats, les plataformes de SAP, Oracle o Microsoft continuaran sent rellevants. Però convé preguntar-se quantes empreses que avui implementen aquests sistemes realment es troben en aquest escenari.
El model híbrid com a territori natural
Potser l'aproximació més sensata el 2026 no sigui una elecció binària. Moltes empreses estan adoptant un enfocament híbrid: utilitzar eines SaaS especialitzades per a les funcions commodity —comptabilitat, nòmines, facturació electrònica— i desenvolupar a mida allò que constitueix el nucli diferencial del negoci.
La lògica és senzilla: no té sentit reinventar el càlcul de nòmines ni la generació de models fiscals. Però tampoc té sentit forçar el teu procés comercial, la teva gestió logística o la teva relació amb clients dins d'un motlle dissenyat per satisfer el nombre més gran possible d'empreses. Precisament les àrees on resideix l'avantatge competitiu són les que més es beneficien d'un sistema que reflecteixi exactament com opera el negoci.
Amb les APIs modernes com a element connector, aquest model permet combinar la fiabilitat d'eines provades amb la flexibilitat total on realment importa.
La IA com a diferencial del producte, no només del procés
Hi ha un últim aspecte que mereix atenció. La IA no només ha transformat com es construeix programari; també ha transformat el que aquest programari pot fer.
Un sistema a mida pot incorporar models d'intel·ligència artificial entrenats específicament amb les dades i els patrons del negoci: predicció de demanda basada en l'històric real, classificació de documents adaptada als formats propis, detecció d'anomalies calibrada amb els llindars específics de l'empresa. Els grans ERPs també ofereixen funcionalitats d'IA, però els seus models són necessàriament generalistes: estan dissenyats per funcionar acceptablement en qualsevol sector, no per funcionar excepcionalment en el teu.
Una decisió que ja no es pot posposar
La inèrcia és poderosa en les decisions tecnològiques corporatives. Moltes empreses continuen avaluant el seu proper cicle d'inversió amb els criteris del 2018: buscar l'ERP més complet, negociar llicències, planificar una implementació llarga. I tanmateix, el panorama tecnològic del 2026 ofereix alternatives que fa pocs anys eren inviables.
La pregunta ja no és tant "quin ERP compro?" com "quina és l'arquitectura tecnològica que millor serveix al meu negoci durant els propers cinc anys?". I respondre-la amb honestedat requereix, almenys, considerar que la resposta podria no estar en un catàleg.
