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IA no ERP
IA no ERP
Publicado em: 8 de julho de 2024
Colaboradores: Molly Hayes, Amanda Downie
Inteligência artificial (IA) no planejamento de recursos empresariais (ERP) refere-se à integração de tecnologias de IA, como aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural e análise de dados preditiva em sistemas ERP. Esses sistemas impulsionados por IA podem automatizar tarefas rotineiras, fornecer análises de dados e previsões avançadas e aprimorar a tomada de decisões. O objetivo da IA no ERP é melhorar a eficiência operacional e simplificar os processos de negócios.
Com a IA, os sistemas de ERP tradicionais podem se transformar em plataformas inteligentes que aprendem com os dados, se adaptam às condições de mudança e otimizam a inteligência de negócios em tempo real, aumentando a eficiência geral e reduzindo os custos. De acordo com um relatório recente do IBM Institute for Business Value, as organizações que utilizam soluções de IA generativa nos dados de SAP já estão conseguindo maior lucratividade.
Os fornecedores de ERP normalmente desenvolvem seus sistemas como uma série de aplicações modulares. Juntas, elas têm a capacidade de gerir todas as partes de um negócio, desde o departamento financeiro de uma organização até o setor de compras e a logística da cadeia de suprimentos. Desde a introdução do termo “ERP” na década de 90, o setor de software de ERP cresceu e se tornou um mercado de US$ 44 bilhões por ano.1 Hoje em dia, muitas corporações líderes globais usam alguma forma de solução de ERP para acessar uma “fonte única da verdade” em toda a empresa.
À medida que o software de ERP se tornou mais popular e seus recursos mais robustos, as organizações adotaram esses sistemas como parte de uma estratégia de negócios coesiva. Em vez de atuarem como mais um software, os ERPs têm o potencial de relevar novos insights e afetar significativamente os processos de negócios, além de oferecer novos caminhos para business intelligence. Ao longo da década de 2010, os sistemas ERP tornaram-se fundamentais para o gerenciamento e a análise de big data, à medida que as organizações modernas geravam e coletavam mais informações do que alguém poderia processar.
Na última década, os sistemas de ERP com IA automatizaram determinadas tarefas, como lançamento e análise de dados. Contudo, avanços mais recentes, como a IA generativa, começaram a transformar drasticamente o cenário do ERP. Os sistemas ERP em nuvem se beneficiam de maior capacidade computacional, viabilizando aplicações de IA mais robustas.
Modelos avançados de aprendizado de máquina e recursos de processamento de linguagem natural tornaram os sistemas ERP mais fáceis de usar e precisos, inaugurando uma nova era de softwares empresariais sofisticados. A promessa dos atuais sistemas ERP com IA se refletiu em alguns acordos comerciais recentes. Entre eles estão a parceria de US$ 13 bilhões entre a Microsoft e a OpenAI e a introdução de seu software de ERP assistido por IA, o Microsoft Dynamics 365.2 A SAP, outra grande fornecedora de ERP, anunciou o “Joule”, seu assistente de IA generativa, em 2023.3
O software ERP utiliza tecnologia de IA de várias maneiras para melhorar e gerenciar as operações de negócios. Algumas das tecnologias de IA frequentemente integradas aos sistemas ERP incluem:
Análise de dados preditiva
A análise preditiva de dados utiliza dados históricos para prever tendências e resultados futuros. Os sistemas ERP equipados com ferramentas de IA usam comportamentos anteriores e inputs específicos da organização para prever o comportamento do consumidor ou a dinâmica do mercado, permitindo que os líderes de negócios tomem decisões baseadas em dados rapidamente.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (NLP) permite que um sistema ERP entenda e responda à linguagem humana, favorecendo melhores interações com o usuário. Nos últimos anos, tecnologias mais novas de grandes modelos de linguagem (LLM), como o ChatGPT, melhoraram significativamente a disciplina, permitindo ferramentas de PLN mais diferenciadas e contextualmente relevantes dentro do software de ERP.
Por exemplo, o PLN pode processar textos não estruturados, como e-mails de clientes, para realizar análises de percepções ou entender dúvidas de usuários internos em linguagem informal, tornando o uso do software mais intuitivo.
Automação robótica de processos
A automação robótica de processos (RPA) automatiza tarefas rotineiras e repetitivas ou (fluxos de trabalho completos) usando “bots”. Algumas das aplicações são extração de dados, lançamento de dados e migração de arquivos. Usando a RPA, um sistema ERP pode gerar relatórios automaticamente, distribuir documentos importantes de recursos humanos ou fornecer gerenciamento de dados automaticamente em relação às informações de clientes e funcionários.
Aprendizado de máquina
Os sistemas de aprendizado de máquina (ML) “aprendem” com dados ao longo do tempo para melhorar previsões e os processos de tomada de decisão. Quando aplicada a soluções de ERP, a tecnologia reduz os erros operacionais e aumenta a eficiência à medida que a IA se torna melhor em uma tarefa. Como os sistemas ERP tendem a aproveitar grandes volumes de dados específicos da organização, os modelos de ML treinados para casos de negócios específicos podem ter um grande impacto nas funções de um ERP.
Chatbots e assistentes virtuais
Chatbots e assistentes virtuais aproveitam o PLN para fornecer atendimento em tempo real, melhorando a experiência do cliente e orientando os funcionários pelos fluxos de trabalho do software de ERP. Em um sistema ERP, chatbots e assistentes virtuais são especialistas em lidar com portais de autoatendimento de funcionários, como responder a perguntas sobre tarefas rotineiras de recursos humanos.
Reconhecimento de imagens
O reconhecimento de imagem ou computer vision usa IA para identificar inputs visuais, como objetos, textos ou localizações. Os sistemas ERP utilizam a tecnologia para analisar dados visuais, como vídeos ou documentos digitalizados, e renderizá-los em formatos pesquisáveis ou editáveis. A tecnologia de reconhecimento de imagem também pode ser usada para monitorar materiais de fabricação para melhorar o controle de qualidade.
Nos últimos anos, a IA conversacional e a IA generativa revolucionaram os processos de negócios ao imitar a inteligência humana e adicionar mais funções aos sistemas ERP.
Usando o potencial da IA, as plataformas de ERP desenvolvem relatórios ou recomendações, fornecendo às organizações insights praticáveis com base na coleta de dados em tempo real. Algumas dessas aplicações são:
A IA generativa pode criar relatórios de negócios detalhados automaticamente a partir de dados brutos, economizando tempo e garantindo a consistência. Esses relatórios podem ser gerados sob demanda, fornecendo informações aos stakeholders no momento em que precisam.
A IA generativa pode redigir e-mails, conteúdos de marketing, códigos ou documentação técnica com base em parâmetros predefinidos. Entre as aplicações estão a geração de mensagens personalizadas para consumidores ou funcionários individuais ou a tradução de código de uma linguagem para outra.
A IA gera vários cenários de negócios e avalia possíveis resultados, aumentando significativamente a capacidade de planejamento estratégico dos sistemas ERP anteriores. Por exemplo, um sistema ERP com IA pode analisar as normas de sustentabilidade e produzir uma série de recomendações personalizadas para reduzir a pegada de carbono de uma organização.
Dado o número de ferramentas de IA disponíveis para integração com plataformas de ERP, a tecnologia tem uma ampla variedade de aplicações práticas e possíveis casos de uso. Veja algumas implementações comuns de ERP com IA:
Um sistema de manutenção preditiva geralmente envolve sensores da Internet das coisas (IoT) ou digital twins. Usando esses sistemas, uma organização pode monitorar um equipamento crucial para prever manutenções rotineiras ou sinalizar problemas, prevenindo interrupções desnecessárias ou reparos de última hora que custam caro.
Setores como transporte, energia, infraestrutura civil e defesa se beneficiam significativamente da manutenção preditiva inteligente, pois evita rupturas ou interrupções potencialmente perigosas. A tecnologia tem sido usada com êxito para aumentar a produção de parques eólicos e diminuir o consumo excessivo de energia em instalações de produção agrícola.
A previsão de demanda em sistemas ERP pode ser fundamental no processo de planejamento da produção. Usando dados históricos internos e, às vezes, conjuntos de dados de terceiros, uma organização pode antecipar as flutuações do mercado, permitindo um planejamento mais preciso. Nos sistemas ERP, a previsão pode ser combinada com os sistemas de gerenciamento de estoque para evitar o desabastecimento.
O aprendizado de máquina também aprimora o processo de gerenciamento de gastos. As ferramentas de IA financeira da Oracle otimizam automaticamente os fluxos de caixa, usando algoritmos para comparar as projeções com o desempenho real e gerando previsões de caixa mais precisas.
A IA transforma o processo de desenvolvimento e migração dos códigos por meio da automatização inteligente da programação, dos testes e do gerenciamento do ciclo de vida das aplicações: várias ferramentas dos sistemas ERP para automatizar a tradução de códigos ou a migração de dados.
O PLN e a RPA simplificam o processamento de faturas e outros documentos rotineiros, reduzindo erros de lançamento manual e acelerando os ciclos de pagamento. Alguns dos módulos de ERP da SAP automatizam o recebimento e a verificação de faturas para entregas em locais de produção, enquanto as ferramentas financeiras assistidas por IA da Oracle processam faturas de fornecedores com reconhecimento de documentos e lançamento inteligente de faturas.
Os sistemas ERP com IA melhoram drasticamente o processo de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Por meio das tecnologias de PLN e ML, um ERP pode resolver automaticamente problemas comuns, melhorar a experiência do usuário e responder às dúvidas dos consumidores em tempo real, 24 horas por dia. Por exemplo, o módulo de gerenciamento de relacionamento com o cliente da SAP utiliza a IA generativa para escrever e-mails e preparar resumos de contas.
Os módulos de ERP criados para gerenciamento de capital humano (HCM) usam funcionalidades de IA para automatizar tarefas rotineiras, personalizar o processo de RH para funcionários e revelar talentos durante o processo de recrutamento.
O SAP SuccessFactors, por exemplo, fornece recomendações de aprendizagem personalizadas a mais de 4 milhões de funcionários clientes por mês e busca automaticamente candidatos que correspondam a descrições de cargos específicas.
Algoritmos de aprendizado de máquina e funções de pesquisa com IA incorporados em plataformas de compra B2B (empresa-a-consumidor) e B2B (empresa-a-empresa) apresentam bens e serviços que atendem a critérios específicos.
Por exemplo, os mecanismos de recomendação podem fornecer licitações para especialistas em compras que estejam em conformidade com restrições específicas de sustentabilidade ou orçamentárias, como na rede Ariba da SAP.
A mineração de processos utiliza algoritmos para analisar os fluxos de trabalho de uma empresa. Com os grandes volumes de dados organizacionais históricos armazenados em um produto de ERP, a IA pode recomendar processos mais simplificados, econômicos ou sustentáveis, além de revelar ineficiências ou pontos problemáticos.
A detecção de anomalias foi um dos primeiros grandes casos de uso da IA em sistemas ERP. A tecnologia identifica automaticamente possíveis problemas de fraude, fornecendo um sistema de alarme precoce para os stakeholders e liberando os especialistas em conformidade para tarefas mais complexas.
Historicamente, a detecção de anomalias tem sido útil para bancos e outras instituições financeiras, embora nos últimos anos esse caso de uso tenha sido aplicado a parâmetros mais complexos, como padrões de KPI predefinidos.
O gerenciamento inteligente de pedidos pode monitorar e otimizar quase todos os aspectos do comércio eletrônico e do processo de atendimento. Isso inclui desde ditar rotas de atendimento de acordo com restrições específicas até atualizar automaticamente os clientes sobre a localização de suas mercadorias. Integradas a um sistema ERP, essas ferramentas de gerenciamento de pedidos com IA combinam vários conjuntos de dados para garantir que o processo comercial seja executado tranquilamente de ponta a ponta.
A plataforma IBM Sterling Order Management, por exemplo, combina canais de vendas em um fluxo de dados unificado que monitora os níveis de estoque e organiza os pedidos dos clientes, além de gerenciar as devoluções e as opções de envio. O sistema também identifica possíveis interrupções, melhorando a resiliência da cadeia de suprimentos.
O PLN e o ML podem resumir relatórios ou documentos extensos, oferecendo insights importantes para os funcionários humanos. Por exemplo, uma organização pode usar algoritmos de IA para extrair as principais conclusões de documentos jurídicos ou de conformidade, ou para gerar resumos de relatórios internos.
Os sistemas ERP com IA reduzem os erros humanos por meio da automação e da análise avançada de dados, explorando com rapidez e precisão grandes conjuntos de dados cuja compreensão por um ser humano poderia ser impossível.
Uma empresa ágil e bem-sucedida responde com rapidez às mudanças do mercado e a eventos inesperados. Usando sistemas ERP com IA, as organizações garantem que todos os processos de negócios operem no nível mais eficiente possível e respondem aos desafios rapidamente com insights e análise de dados em tempo real.
Os sistemas ERP com automação de processos realizam tarefas rotineiras de forma autônoma, como processamento de faturas e gerenciamento de pedidos, liberando os funcionários humanos para trabalhos mais criativos e importantes.
A IA pode identificar e mitigar ameaças de segurança ou anomalias de maneira mais rápida e precisa do que os funcionários humanos. Ela faz isso monitorando continuamente os sistemas em busca de atividades incomuns. Os sistemas ERP habilitados com IA melhoram significativamente a segurança geral da organização.
De acordo com um relatório recente do IBM Institute for Business Value, 64% dos CEOs afirmam que estão enfrentando uma pressão significativa por parte de investidores, credores e mutuantes para acelerar a adoção da IA. Contudo, bem mais da metade das empresas ainda não tem uma abordagem sistemática para a implementação. Ao escolherem sistemas ERP inteligentes e buscarem uma implementação cuidadosa, essas organizações podem colher os benefícios da IA. Veja algumas das melhores práticas para a implementação:
Governança cuidadosa de dados: os dados usados para treinar e ajustar uma IA bem-sucedida e construída para um propósito específico geralmente são de alta qualidade, livres de erros e armazenados de forma segura.
Infraestrutura escalável: independentemente de um ERP com IA ser hospedado na nuvem ou como um híbrido de nuvem e local, o investimento em uma infraestrutura de TI escalável ajuda a permitir recursos avançados de IA.
Monitoramento contínuo: ao monitorarem e atualizarem regularmente os sistemas ERP com IA (ou ao contratarem um parceiro terceirizado), as organizações podem manter o desempenho do sistema e garantir o sucesso de longo prazo.
Estratégia de integração bem considerada: assim como em outras práticas de implementação de ERP e IA, uma estratégia clara de integração que esteja em sintonia com os principais objetivos de negócios normalmente ajuda as organizações a atingir suas metas.
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Notas de rodapé
1 “Market Share Analysis: ERP Sofware, Worldwide” (ink externo ao site ibm.com), Gartner, 1º de agosto de 2023.
2 “Introducing next-generation AI and Microsoft Dynamics 365 Copilot capabilities for ERP” (link externo ao site ibm.com), Microsoft, 15 de junho de 2023.
3 “SAP Announces New Generative AI Assistant Joule” (link externo ao site ibm.com), SAP, 26 de setembro de 2023.