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L'AI nell'ERP
Data di pubblicazione: 8 luglio 2024
Collaboratori: Molly Hayes, Amanda Downie
L'intelligenza artificiale (AI) nella pianificazione delle risorse aziendali (ERP) si riferisce all'integrazione di tecnologie AI come il machine learning (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale e gli analytics predittivi nei sistemi ERP. Questi sistemi basati su AI possono automatizzare le attività di routine, fornire analisi dei dati e previsioni avanzate e migliorare il processo decisionale. L'obiettivo dell'AI nell'ERP è quello di migliorare l'efficienza operativa e razionalizzare i processi aziendali.
Con l'intelligenza artificiale, i sistemi ERP tradizionali possono trasformarsi in piattaforme intelligenti che apprendono dai dati, si adattano alle mutevoli condizioni e ottimizzano la business intelligence in tempo reale, aumentando l'efficienza complessiva e riducendo i costi. Secondo un recente rapporto dell'IBM Institute for Business Value, le organizzazioni che applicano soluzioni di intelligenza artificiale generativa ai propri dati SAP stanno già registrando una maggiore redditività.
I fornitori di ERP solitamente progettano i loro sistemi come una serie di applicazioni modulari. Queste ultime, insieme, hanno la capacità di gestire tutte le parti di un'azienda, dal reparto finanziario all'approvvigionamento e alla logistica della catena di fornitura. Dall'introduzione del termine "ERP" negli anni '90, il settore del software ERP è cresciuto fino a raggiungere un mercato da 44 miliardi di dollari all'anno.1 Oggi, molte importanti aziende globali utilizzano una qualche forma di soluzione ERP per accedere a una "unica fonte affidabile" in tutta l'azienda.
Man mano che il software ERP si è diffuso e le sue funzionalità sono diventate più solide, le organizzazioni hanno adottato questi sistemi come parte di una strategia aziendale coesa. Piuttosto che agire come un altro software, gli ERP hanno il potenziale per scoprire nuove informazioni e avere un impatto significativo sui processi aziendali, oltre a fornire nuove strade per la business intelligence. E nel corso degli anni 2010, i sistemi ERP sono diventati fondamentali per la gestione e l' analisi dei big data poiché le organizzazioni moderne hanno generato e raccolto più informazioni di quante un individuo possa elaborare.
Nell'ultimo decennio, i sistemi ERP basati sull'intelligenza artificiale hanno automatizzato attività di selezione come l'immissione e l'analisi dei dati. Ma i progressi più recenti, come l'AI generativa, hanno iniziato a trasformare drasticamente il panorama ERP. I sistemi ERP cloud beneficiano di una maggiore potenza di calcolo, supportando applicazioni di AI più robuste.
I modelli avanzati di machine learning e le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale hanno reso i sistemi ERP più facili da usare e precisi, inaugurando una nuova era di software aziendali sofisticati. La promessa degli odierni sistemi ERP abilitati all'AI si è riflessa in una manciata di recenti accordi commerciali. Compresa la partnership da 13 miliardi di dollari di Microsoft con OpenAI e l'introduzione del suo software ERP assistito dall'AI, Microsoft Dynamics 365.2 SAP, un altro importante fornitore di ERP, ha annunciato il suo assistente basato sull'AI generativa, "Joulie", nel 2023.3
Il software ERP utilizza la tecnologia AI in vari modi per migliorare e gestire le operazioni aziendali. Alcune tecnologie AI spesso integrate nei sistemi ERP includono:
Analitica predittiva
Gli analytics predittivi utilizzano dati storici per prevedere tendenze e risultati futuri. I sistemi ERP dotati di strumenti AI utilizzano comportamenti passati e input specifici dell'organizzazione per prevedere il comportamento dei consumatori o le dinamiche di mercato, consentendo ai leader aziendali di prendere rapidamente decisioni basate sui dati.
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente a un sistema ERP di comprendere e rispondere al linguaggio umano, facilitando migliori interazioni con l'utente. Negli ultimi anni le nuove tecnologie LLM (Large Language Model) come ChatGPT hanno migliorato significativamente la disciplina, consentendo strumenti di PNL più sfumati e contestualmente pertinenti all'interno del software ERP.
Ad esempio, la PNL può elaborare testi non strutturati come le e-mail dei clienti per eseguire un'analisi del sentiment o comprendere le domande degli utenti del back-office in un linguaggio informale, rendendo il software più intuitivo da usare.
Robotic Process Automation
L'automazione robotica dei processi (RPA) automatizza le attività di routine e ripetitive, o interi flussi di lavoro, utilizzando "bot". Le applicazioni includono l'estrazione e l'immissione di dati e la migrazione di file. Utilizzando l'RPA, un sistema ERP potrebbe generare automaticamente report, distribuire documenti chiave sulle risorse umane o fornire automaticamente la gestione dei dati per le informazioni su clienti e dipendenti.
Apprendimento automatico
I sistemi di machine learning (ML) «apprendono» dai dati nel tempo per migliorare le previsioni e i processi decisionali. Applicata alle soluzioni ERP, la tecnologia può contribuire a ridurre gli errori operativi e ad aumentare l'efficienza, in quanto l'AI migliora in un compito nel corso del tempo. Poiché i sistemi ERP tendono a sfruttare grandi quantità di dati specifici dell'organizzazione, i modelli di machine learning addestrati per casi aziendali specifici possono avere un impatto importante sulle funzioni di un ERP.
Chatbot e assistenti virtuali
I chatbot e gli assistenti virtuali utilizzano al meglio l'NLP per fornire supporto in tempo reale, migliorare l'esperienza del cliente e guidare i dipendenti attraverso i workflow del software ERP. In un sistema ERP, i chatbot e gli assistenti virtuali sono adatti a gestire i portali self-service dei dipendenti, ad esempio rispondendo a domande sulle attività di routine delle risorse umane.
Riconoscimento delle immagini
Il riconoscimento delle immagini o computer vision, utilizza l'AI per identificare input visivi come oggetti, testo o luoghi. I sistemi ERP utilizzano la tecnologia per analizzare i dati visivi, come video o documenti scansionati, e renderli in formati ricercabili o modificabili. La tecnologia di riconoscimento delle immagini può essere utilizzata anche per monitorare i materiali di produzione per un migliore controllo della qualità.
Negli ultimi anni, l'AI conversazionale e l'AI generativa hanno rivoluzionato i processi aziendali imitando l'intelligenza umana e aggiungendo più funzioni ai sistemi ERP.
Utilizzando la potenza dell'intelligenza artificiale, le piattaforme ERP possono sviluppare report o raccomandazioni, fornendo alle organizzazioni informazioni fruibili basate sulla raccolta di dati in tempo reale. Alcune di queste applicazioni includono:
L'AI generativa può creare automaticamente report aziendali dettagliati a partire da dati grezzi, risparmiando tempo e garantendo la coerenza. Questi report possono essere generati su richiesta, fornendo alle parti interessate le informazioni necessarie.
L'AI generativa può redigere e-mail, contenuti di marketing, codice o documentazione tecnica in base a parametri predefiniti. Le applicazioni includono la generazione di messaggi personalizzati per singoli consumatori o dipendenti o la traduzione di codice da un linguaggio all'altro.
L'AI genera vari scenari aziendali e valuta i potenziali risultati, migliorando in modo significativo la capacità di pianificazione strategica dei precedenti sistemi ERP. Ad esempio, un sistema ERP abilitato all'AI potrebbe analizzare le normative sulla sostenibilità e produrre una serie di raccomandazioni personalizzate per ridurre l'impronta di carbonio di un'organizzazione.
Dato il numero di strumenti di intelligenza artificiale disponibili per l'integrazione con le piattaforme ERP, la tecnologia ha un'ampia gamma di applicazioni pratiche e potenziali casi d'uso. Alcune implementazioni comuni dell'AI nell'ERP includono:
Un sistema di manutenzione predittiva in genere coinvolge sensori dell'Internet of Things (IoT) o gemelli digitali. Utilizzando questi sistemi, un'organizzazione può monitorare un'apparecchiatura cruciale per prevedere la manutenzione ordinaria o segnalare problemi, prevenendo interruzioni non necessarie o costose riparazioni dell'ultimo minuto.
Settori come i trasporti, l'energia, le infrastrutture civili e la difesa traggono beneficio in modo significativo dalla manutenzione predittiva intelligente, in quanto può prevenire rotture o interruzioni potenzialmente pericolose. Questa tecnologia è stata utilizzata con successo per aumentare la produzione di energia eolica e ridurre la quantità di energia non necessaria utilizzata dagli impianti di produzione agricola.
La previsione della domanda nei sistemi ERP può essere fondamentale nel processo di pianificazione della produzione. Utilizzando dati interni storici, e talvolta set di dati di terze parti, un'organizzazione può anticipare le fluttuazioni del mercato, consentendo una pianificazione più precisa. Nei sistemi ERP la previsione della domanda può essere unita ai sistemi di gestione dell'inventario per prevenire l'esaurimento delle scorte.
L'apprendimento automatico (machine learning) potenzia anche il processo di gestione della spesa. Gli strumenti finanziari di Oracle ottimizzano automaticamente i flussi di cassa, utilizzando algoritmi per confrontare le proiezioni con le prestazioni effettive e generando previsioni più precise.
L'AI trasforma il processo di sviluppo e migrazione del codice automatizzando in modo intelligente la codifica, i test e la gestione del ciclo di vita delle applicazioni: vari strumenti dei sistemi ERP per automatizzare la traduzione del codice o la migrazione dei dati.
NLP e RPA semplificano l'elaborazione delle fatture e di altri documenti di routine, riducendo gli errori di inserimento manuale e accelerando i cicli di pagamento. Alcuni moduli ERP di SAP automatizzano la verifica delle ricevute e delle fatture per le consegne ai siti di produzione, mentre gli strumenti finanziari assistiti dall'AI di Oracle elaborano le fatture dei fornitori con riconoscimento dei documenti e immissione intelligente delle fatture.
I sistemi ERP basati sull'AI migliorano notevolmente il processo di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Utilizzando le tecnologie NPL e ML, un ERP può risolvere automaticamente i problemi più comuni, migliorare l'esperienza dell'utente e rispondere alle domande dei consumatori in tempo reale, 24 ore al giorno. Ad esempio, il modulo di gestione delle relazioni con i clienti di SAP utilizza l'AI generativa per scrivere e-mail e preparare briefing sugli account.
I moduli ERP progettati per la gestione del capitale umano (HCM) utilizzano funzionalità di intelligenza artificiale per automatizzare le attività di routine, personalizzare il processo delle risorse umane per i dipendenti e far emergere i talenti durante il processo di recruiting.
Ad esempio, SAP SuccessFactors fornisce ogni mese suggerimenti di apprendimento personalizzati a oltre 4 milioni di dipendenti dei propri clienti e individua automaticamente i candidati che corrispondono a specifiche descrizioni di lavoro.
Gli algoritmi di machine learning e le funzioni di ricerca basate sull'AI integrate nelle piattaforme di acquisto business to consumer (B2C) e business to business (B2B) fanno emergere beni e servizi che soddisfano criteri specifici.
Il process mining utilizza algoritmi per analizzare i workflow di un'azienda. Con i grandi volumi di dati organizzativi storici archiviati all'interno di un prodotto ERP, l'intelligenza artificiale può consigliare processi più snelli, convenienti o sostenibili, oltre a rivelare inefficienze o punti deboli.
Il rilevamento delle anomalie è stato uno dei primi importanti casi di utilizzo dell'AI nei sistemi ERP. La tecnologia segnala automaticamente potenziali problemi di frode, fornendo un sistema di allarme precoce per gli stakeholder e liberando gli esperti di conformità per attività più complesse.
Storicamente, il rilevamento delle anomalie è stato utile per banche e altri istituti finanziari, anche se negli ultimi anni il caso d'uso è stato applicato a parametri più complessi come gli standard KPI predefiniti.
La gestione intelligente degli ordini può monitorare e ottimizzare quasi ogni aspetto del processo di e-commerce e di evasione degli ordini. Dalla dettatura dei percorsi di evasione in base a vincoli specifici all'aggiornamento automatico dei clienti sulla posizione delle loro merci. Integrati in un sistema ERP, questi strumenti di gestione degli ordini basati sull'AI combinano più set di dati per garantire che il processo di commercio funzioni senza intoppi dall'inizio alla fine.
La piattaforma IBM Sterling Order Management, ad esempio, unisce i canali di vendita in un flusso di dati unificato che tiene traccia dei livelli di inventario e organizza gli ordini dei clienti, oltre a gestire i resi e le opzioni di spedizione. Il sistema identifica anche potenziali interruzioni, migliorando la resilienza della supply chain.
NLP e ML possono riassumere lunghi report o documenti, fornendo insight chiave ai lavoratori umani. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe utilizzare algoritmi AI per raccogliere i risultati principali da documenti legali o di conformità o generare riepiloghi di report interni.
I sistemi ERP basati sull'intelligenza artificiale riducono l'errore umano attraverso l'automazione e l'analisi avanzata dei dati, esplorando in modo rapido e accurato set di dati di grandi dimensioni che possono essere impossibili da comprendere per un umano.
Un'azienda agile e di successo risponde rapidamente ai cambiamenti del mercato e agli eventi imprevisti. Con i sistemi ERP basati sull'intelligenza artificiale, le organizzazioni possono garantire che tutti i processi aziendali funzionino al livello più efficiente possibile e rispondere rapidamente alle sfide con insight e analisi in tempo reale.
I sistemi ERP con automazione dei processi eseguono autonomamente lavori routinari come l'elaborazione delle fatture e la gestione degli ordini, lasciando ai dipendenti umani i compiti più creativi e di valore.
L'AI può identificare e mitigare le minacce alla sicurezza o le anomalie più velocemente e con maggiore precisione rispetto ai dipendenti umani. Tutto ciò perché l'AI monitora continuamente i sistemi alla ricerca di attività insolite. I sistemi ERP abilitati all'AI migliorano in modo significativo la sicurezza complessiva di un'organizzazione.
Secondo un recente report dell'IBM Institute for Business Value, il 64% dei CEO afferma di essere sottoposto a forti pressioni da parte di investitori, creditori e istituti di credito per accelerare l'adozione dell'AI. Ma ben oltre la metà delle aziende non ha ancora un approccio coerente all'implementazione. Scegliendo sistemi ERP intelligenti e perseguendo un'implementazione ponderata, queste organizzazioni possono raccogliere i benefici dell'AI. Alcune best practice per l'implementazione includono:
Attenta governance dei dati: i dati utilizzati per addestrare e adattare un'AI di successo e appositamente progettata sono generalmente di alta qualità, privi di errori e memorizzati in modo sicuro.
Infrastruttura scalabile: indipendentemente dal fatto che una ERP abilitata all'AI sia ospitata nel cloud o come ibrido tra on-premise e cloud, investire in un'infrastruttura IT scalabile aiuta a supportare funzionalità AI avanzate.
Monitoraggio continuo: monitorando e aggiornando regolarmente i sistemi ERP abilitati all'AI o coinvolgendo un partner terzo, le organizzazioni possono mantenere le prestazioni del sistema e garantire il successo a lungo termine.
Strategia di integrazione ben ponderata: come con altre pratiche di implementazione ERP e AI, una chiara strategia di integrazione in linea con gli obiettivi aziendali principali in genere aiuta le organizzazioni a realizzare i propri obiettivi.
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Note a piè di pagina
1 “Market Share Analysis: ERP Sofware, Worldwide” (link esterno a ibm.com), Gartner, 1 agosto 2023.
2 "Introducing next-generation AI and Microsoft Dynamics 365 Copilot capabilities for ERP" (link esterno a ibm.com), Microsoft, 15 giugno 2023.
3 "SAP Announces New Generative AI Assistant Joule" (link esterno a ibm.com), SAP, 26 settembre 2023.