I migliori 10 casi d'uso dell'IA negli ERP e casi di studio

I sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) aiutano le organizzazioni a gestire i processi aziendali principali, come finanza, operazioni e risorse umane, all'interno di un'unica piattaforma.

Forniamo i 10 migliori casi d'uso dell'IA negli ERP, incentrati sull'automazione delle attività di routine, sulle previsioni predittive e sull'analisi intelligente, con esempi reali.

Casi d'uso dell'IA negli ERP

1. Finanza e contabilità

L'IA porta velocità e precisione nelle attività finanziarie:

• Automatizza le attività ripetitive come l'elaborazione delle fatture e la registrazione delle transazioni.
• Aiuta a verificare l'accuratezza dei report finanziari.
• Può ridurre gli errori manuali e migliorare la gestione dei flussi di cassa.

La maggior parte degli ERP offre strumenti per la gestione finanziaria. Tuttavia, l'uso dell'IA con integrazioni native può aumentare le capacità degli ERP in ambiti come la gestione documentale e il processo di contabilità fornitori.

2. Analisi avanzate e previsioni

L'IA rende più precise le previsioni in tutte le operazioni, come la gestione della catena di fornitura. Legge insieme i dati storici e quelli correnti per aiutare le aziende a prepararsi a ciò che verrà. Analizza sia i dati passati sia quelli attuali per aiutare le aziende a prepararsi a ciò che verrà. Esempi chiave:

• Produzione: evitare la sovrapproduzione o l'esaurimento delle scorte prevedendo le tendenze stagionali.
• Magazzino: prevedere la domanda per gestire meglio l'inventario e ridurre gli sprechi.
• Vendite: prevedere le vendite con maggiore precisione per fissare obiettivi realistici e migliorare le prestazioni del team.

Ad esempio, ADK Marketing Solutions ha sostituito parti del suo consolidato flusso di lavoro di previsione dell'audience televisiva con il sistema di IA automatizzato di dotData, per affrontare la crescente variabilità dei modelli di visione.

Il metodo precedente si basava su medie di lungo termine e aggiustamenti manuali, limitando la reattività alle tendenze di breve termine. Con dotData, il team ha automatizzato la generazione delle feature, testato rapidamente più configurazioni di dati e aggiornato i modelli di previsione con cadenza mensile. I risultati includono:

• 20% di riduzione degli errori di previsione
• 30–40% tempi di previsione più rapidi
• Maggiore efficacia pubblicitaria, a supporto di decisioni di acquisto media più accurate.¹

3. Risorse umane

L'IA potenzia gli strumenti HR di base con approfondimenti più intelligenti:

• Personalizza formazione e sviluppo per i dipendenti.
• Può filtrare i CV, classificare i candidati e persino rispondere automaticamente alle domande dei candidati.
• Supporta le valutazioni delle prestazioni e la pianificazione salariale con approfondimenti basati sui dati.

Scopri come viene utilizzata l'IA per automatizzare il reclutamento:

4. Servizio clienti

I chatbot potenziati dall'IA, gli assistenti generativi e gli assistenti virtuali aiutano a:

• Fornire un servizio IA costante 24 ore su 24.
• Rispondere immediatamente alle domande di base dei clienti.
• Liberare gli operatori umani affinché si concentrino sui problemi complessi.

Guarda come Vodafone sfrutta l'IA per offrire un servizio clienti intelligente:

5. Reportistica intelligente e gestione dei documenti

Gli strumenti di IA generativa possono:

• Scrivere report utilizzando i dati ERP in tempo reale.
• Riassumere documenti lunghi, come file legali o di conformità.
• Aiutare i dipendenti redigendo email o messaggi.

Queste funzionalità riducono il tempo dedicato alla scrittura e alla lettura, migliorando al contempo chiarezza e accuratezza.

6. Logistica della catena di fornitura e gestione dell'inventario

L'IA rende la gestione della catena di fornitura più flessibile e prevedibile:

• Prevede il fabbisogno di scorte e riduce le interruzioni della catena di fornitura.
• Traccia l'evasione degli ordini, contribuendo a evitare ritardi nelle consegne.
• Individua tempestivamente le interruzioni, dando il tempo di agire.

Ad esempio, l'uso da parte di World Market di un sistema ERP intelligente, basato sulla visibilità dell'inventario in tempo reale e sull'instradamento intelligente degli ordini, mostra come le soluzioni ERP guidate dall'IA possano ottimizzare la catena di fornitura e la gestione dell'inventario riducendo le distanze di spedizione, abilitando funzionalità ship-from-store e BOPIS e garantendo un'evasione degli ordini più rapida ed economica.²

7. Automazione dei processi aziendali

L'IA può automatizzare le attività ripetitive nella vita aziendale quotidiana:

• La RPA (Automazione Robotica dei Processi) gestisce l'inserimento dei dati e il trasferimento dei documenti.
• L'NLP (Elaborazione del Linguaggio Naturale) consente ai dipendenti di porre domande al sistema ERP in linguaggio naturale.
• L'IA può aiutare con l'elaborazione delle fatture, l'organizzazione dei file e la generazione di report.

8. Manutenzione predittiva

Utilizzando i dati provenienti da sensori o gemelli digitali, l'IA può:

• Prevedere quando le macchine necessitano di manutenzione.
• Prevenire guasti imprevisti.
• Ridurre i costi di riparazione e i tempi di fermo con l'analisi predittiva basata su approfondimenti in tempo reale.

9. Sicurezza e rilevamento delle anomalie

I sistemi ERP potenziati dall'IA possono monitorare i sistemi per:

• Segnalare attività insolite (come possibili frodi).
• Allertare tempestivamente i team di conformità.
• Proteggere dati e transazioni sensibili.

Ciò è particolarmente utile per banche e società finanziarie, ma oggi avvantaggia tutti i settori con grandi volumi di dati.

10. Approvvigionamento e acquisti guidati

L'IA aiuta le aziende ad acquistare in modo più intelligente:

• Trova prodotti o fornitori che corrispondono a regole prestabilite come budget o sostenibilità.
• Raccomanda fornitori in base agli ordini passati o alle prestazioni.

Ad esempio, la piattaforma Ariba di SAP suggerisce fornitori che soddisfano standard di approvvigionamento etico o specifici obiettivi di prezzo.³

Esempi reali da aziende di IA per ERP

SAP Cloud ERP

SAP Cloud ERP è una soluzione di pianificazione delle risorse aziendali fornita come software-as-a-service (SaaS). Funziona sull'infrastruttura cloud di SAP e fornisce accesso in tempo reale a dati e applicazioni.

La piattaforma supporta funzioni chiave come finanza, approvvigionamento, vendite, produzione e risorse umane all'interno di un sistema unificato.

Pitney Bowes con SAP

Pitney Bowes, fornitore globale di tecnologie per spedizioni e corrispondenza, è migrato da un sistema ERP legacy on-premise a SAP S/4HANA Cloud.

Integrando la soluzione con SAP Sales Cloud e altre applicazioni tramite SAP Business Technology Platform, l'azienda ha standardizzato i processi, semplificato il proprio panorama IT e migliorato l'efficienza operativa.

Il nuovo ambiente cloud ha consentito flussi di lavoro order-to-cash automatizzati, ridotto la complessità del sistema e supportato il passaggio dell'azienda dalla vendita di prodotti standalone alla fornitura di soluzioni di servizi integrate.⁴

Oracle Pianificazione delle risorse aziendali

Oracle ERP è una suite software basata su cloud che integra e automatizza i processi aziendali principali, come finanza, approvvigionamento e gestione dei progetti, all'interno di un'unica piattaforma.

• Gestione finanziaria: gestisce la contabilità e le operazioni finanziarie, inclusi contabilità generale, contabilità fornitori e clienti, gestione della liquidità e reporting finanziario. Fornisce approfondimenti in tempo reale sulle performance finanziarie e supporta le previsioni e la conformità normativa.
• Gestione dei progetti: consente alle organizzazioni di pianificare, eseguire e monitorare i progetti dall'inizio alla fine. Collega attività, budget e risorse del progetto, offrendo visibilità su performance finanziarie e avanzamento del progetto.
• Approvvigionamento: automatizza il processo source-to-pay, aiutando le aziende a gestire le relazioni con i fornitori, le attività di acquisto e il controllo della spesa. Utilizza inoltre analisi e apprendimento automatico per migliorare la selezione dei fornitori e la conformità alle politiche di acquisto.
• Gestione del rischio e conformità: aiuta le organizzazioni a rilevare i rischi, monitorare le attività degli utenti e garantire la conformità alle normative. Controlli automatizzati, strumenti di audit e funzionalità di sicurezza aiutano a proteggere i dati finanziari e a ridurre frodi o violazioni delle politiche.
• Enterprise Performance Management (EPM): supporta la pianificazione strategica, il budgeting, le previsioni e il consolidamento finanziario. Aiuta le organizzazioni a comprendere la redditività, allineare i piani operativi e finanziari e migliorare le performance aziendali di lungo termine.
• Analisi ERP: dashboard, report e visualizzazioni dei dati per analizzare dati finanziari, di approvvigionamento e di progetto. Questi approfondimenti aiutano le aziende a monitorare gli indicatori chiave di prestazione e a controllare i costi.

Figura 1: dashboard di gestione dei progetti con l'IA di Oracle ERP

Fonte: Oracle⁵

Microsoft Dynamics 365: CRM ed ERP agentici

Microsoft Dynamics integra agenti IA e funzionalità Copilot nei propri sistemi CRM ed ERP per automatizzare decisioni aziendali, flussi di lavoro e operazioni. Le caratteristiche principali includono:

• Agenti IA per flussi di lavoro autonomi: gli agenti IA monitorano i dati aziendali, analizzano il contesto ed eseguono automaticamente attività, come gestire le richieste dei clienti, prevedere i flussi di cassa o ottimizzare le operazioni della catena di fornitura.
• Piattaforma CRM ed ERP unificata: collega le funzioni CRM di front-office (vendite, marketing, assistenza) con le funzioni ERP di back-office (finanza, operazioni, supply chain), consentendo ai team di lavorare a partire da dati condivisi e di collaborare tra reparti.
• Dati e analisi in tempo reale: fornisce dashboard e analisi in tempo reale, aiutando le organizzazioni a monitorare le prestazioni, tracciare i KPI e prendere decisioni basate sui dati.
• Automazione dei flussi di lavoro e ottimizzazione dei processi: automatizza processi ripetitivi o complessi come pianificazione, monitoraggio delle spese, flussi di lavoro di assistenza e gestione degli ordini, riducendo il lavoro manuale e migliorando l'efficienza operativa.
• Integrazione con l'ecosistema Microsoft: si integra con Azure, Microsoft 365, Power Platform e Copilot, abilitando automazione, interazioni in linguaggio naturale e flussi di lavoro personalizzati nei sistemi aziendali.

Figura 2: dashboard dell'agente di riconciliazione conti di Dynamics 365 che mostra le funzionalità di automazione di Copilot

Fonte: Microsoft⁶

Scegliere sistemi ERP abilitati all'IA che si adattano alle operazioni quotidiane

Le funzionalità di apprendimento automatico non sono il criterio più importante nella scelta di un ERP. Le aziende dovrebbero selezionare i sistemi ERP in base ai benefici che otterranno nella gestione delle operazioni aziendali quotidiane. Tuttavia, i seguenti fattori sono importanti per garantire che il sistema ERP sia a prova di futuro per quanto riguarda l'apprendimento automatico:

Gestione efficace dei dati

Le aziende raramente hanno l'opportunità di modernizzare i propri sistemi ERP, poiché si tratta di sistemi di produzione critici profondamente integrati nelle loro operazioni. Pertanto, devono assicurarsi che, quando passano a un nuovo sistema ERP, questo sia sufficientemente flessibile da archiviare e fornire i dati aziendali con un livello di dettaglio granulare, in linea con le proprie operazioni.

Finché i dati sono facilmente accessibili, le aziende possono utilizzare i componenti di apprendimento automatico del proprio ERP o di altri software per creare modelli di apprendimento automatico in grado di risolvere i loro problemi operativi.

Governance agentica

Gli agenti che agiscono autonomamente sollevano una nuova questione: come mantenerli entro i limiti. Il rischio è concreto. Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di IA agentica verrà annullato entro la fine del 2027, citando costi in aumento, valore poco chiaro e controlli del rischio deboli. Un altro dato indica che la quota di organizzazioni con un modello di governance dell'IA maturo è pari al 21%.⁷

I fornitori hanno risposto con livelli di controllo:

• SAP ha annunciato un IA Agent Hub, un luogo centrale per definire le regole su quali agenti possono essere eseguiti e a quali dati possono accedere.⁸ SAP ha certificato la propria piattaforma di agenti secondo lo standard ISO/IEC 42001, lo standard di gestione per i sistemi di IA.
• Forrester prevede che circa la metà dei fornitori di ERP aggiungerà funzionalità di governance autonoma nel corso del 2026, come audit trail e applicazione delle policy.

Facilità di integrazione

Nessun singolo fornitore può offrire tutte le funzionalità di apprendimento automatico di cui un'azienda ha bisogno, poiché l'apprendimento automatico tocca ogni parte delle operazioni. Un sistema ERP dovrebbe quindi integrarsi facilmente con fornitori terzi. Il software ERP ideale dovrebbe essere facile da integrare con fornitori 3rd-party.

ERP agentico: dai copiloti agli agenti autonomi

Gli assistenti che rispondevano alle domande hanno lasciato il posto ad agenti che agiscono. Gartner stima che entro il 2028 l'IA agentica prenderà almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane e che il 33% dei software aziendali includerà l'IA agentica.⁷

Anche le tendenze nell'ERP sono influenzate da questo cambiamento. Un agente legge i dati aziendali, decide il passo successivo e lo esegue all'interno dell'ERP, fermandosi per l'approvazione umana nelle azioni ad alto rischio.

I principali fornitori si sono mossi all'unisono:

• SAP ha reso disponibile Joule Studio e ora distribuisce più di 50 assistenti di dominio che coordinano oltre 200 agenti tra finanza, approvvigionamento e catena di fornitura.⁹
• Oracle ha introdotto Fusion Agentic Applications, con agenti che agiscono all'interno di un processo aziendale anziché in una finestra di chat separata.¹⁰
• Microsoft ha aggiunto funzionalità agentiche a Dynamics 365, tra cui il prelievo automatizzato in magazzino e il ribilanciamento dell'inventario.¹¹

Standard condivisi che consentono agli agenti di lavorare tra sistemi diversi

Due protocolli stanno plasmando il modo in cui gli agenti ERP si connettono:

• Il Model Context Protocol (MCP) offre agli agenti un modo comune per accedere a strumenti e dati
• Il protocollo Agent-to-Agent (A2A) consente agli agenti di fornitori diversi di passarsi il lavoro a vicenda.

Per maggiori informazioni, leggi il protocollo di comunicazione tra agenti.

Il risultato sono flussi di lavoro tra vendor diversi. SAP e Microsoft hanno collegato Joule e Microsoft 365 Copilot, in modo che i due possano eseguire passaggi congiuntamente su entrambi i sistemi.¹² Un agente ERP sta iniziando a spingersi oltre i confini di una singola suite.

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Registro delle modifiche

7 aggiornamenti

1. 202612 Mar

   Rimosso l'esempio PairSoft dalla sezione AI Finanza e contabilità.

2. 6 Mar

   Sostituita la sezione 'Casi di studio' con 'Esempi reali da aziende ERP AI'.

3. 202520 Nov

   Aggiunto un esempio reale alla sezione Previsione della domanda.

4. 2 Lug

   Rimosso "Accessed 16 May 2024" dal primo paragrafo.

5. 17 Mar

   Aggiunto PairSoft alla sezione Casi d'uso e studi di caso dell'IA ERP.

6. 10 Feb

   Aggiunto un nuovo caso di studio, "Integrazione SAP AI in SCM", alla sezione Casi di studio.

7. 202415 Mag

   Aggiornata la sezione 'Finanza/Contabilità' con nuove sottosezioni e collegamenti esterni.

Collegamenti di riferimento

1.

https://cdn.featuredcustomers.com/CustomerCaseStudy.document/ADK_En_final.pdf

2.

World Market | IBM

IBM

3.

Sustainability and Ethical Sourcing in Procurement - SAP Community

4.

Pitney Bowes: Gaining efficiency, insights, and agility with a swift migration to the cloud

5.

Oracle Fusion Cloud Project Management | Oracle

6.

Agentic ERP Software Solutions | Microsoft Dynamics 365

7.

Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027

Gartner

8.

Introducing SAP Business AI Platform

9.

Getting to Know Joule Agents

10.

Oracle Introduces Fusion Agentic Applications

11.

Microsoft Dynamics 365 2026 release wave 1 plan | Microsoft Learn

12.

Joule, Joule and Microsoft 365 Copilot

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Ezgi Arslan, PhD.

Analista di settore

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Ezgi ha conseguito un PhD in Economia aziendale con specializzazione in finanza e ricopre il ruolo di analista di settore presso AIMultiple. Conduce ricerche e approfondimenti all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità alle indagini e all'analisi del sentiment, dalle applicazioni di agenti AI nella finanza all'ottimizzazione dei motori di risposta, dalla gestione dei firewall alle tecnologie di procurement.

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