I 10 principali casi d'uso dell'IA per l'ERP e studi di caso
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.
Man mano che i processi aziendali diventano più complessi e basati sui dati, le aziende integrano sempre più capacità di IA, come il machine learning e l'IA conversazionale, nei sistemi ERP per automatizzare i compiti, migliorare il processo decisionale e aumentare l'efficienza.
Esplora i 10 principali casi d'uso dell'IA per l'ERP con esempi reali.
Casi d'uso dell'IA per l'ERP
1. Finanza e contabilità
L'IA porta velocità e accuratezza ai compiti finanziari:
- Automatizza i compiti di routine come l'elaborazione delle fatture e la registrazione delle transazioni.
- Aiuta a verificare l'accuratezza dei rapporti finanziari.
- Può ridurre gli errori manuali e migliorare la gestione del flusso 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 aree come la gestione dei documenti e il processo di pagamento dei fornitori.
2. Analisi avanzate e previsioni
La maggior parte delle attività operative, come la gestione della catena di approvvigionamento, e l'IA migliorano la pianificazione delle risorse aziendali con previsioni migliori utilizzando dati storici e condizioni attuali. Analizza sia i dati passati che quelli attuali per aiutare le aziende a prepararsi per il futuro. Gli esempi chiave includono:
- Produzione: Evita la sovrapproduzione o l'esaurimento delle scorte prevedendo le tendenze stagionali.
- Magazzino: Prevedi la domanda per gestire meglio le scorte e ridurre gli sprechi.
- Vendite: Prevedi le vendite in modo più accurato per fissare obiettivi realistici e migliorare le prestazioni del team.
Ad esempio, ADK Marketing Solutions ha sostituito parti del suo flusso di lavoro di previsione del pubblico televisivo di lunga data con il sistema automatizzato di IA di dotData per affrontare la crescente variabilità nei modelli di visione.
L'approccio precedente si basava su medie a lungo termine e aggiustamenti manuali, che limitavano la reattività alle tendenze a breve termine. Utilizzando dotData, il team ha automatizzato la generazione delle funzionalità, testato rapidamente più configurazioni di dati e aggiornato i modelli di previsione con un ciclo mensile. I risultati includono:
- Riduzione del 20% degli errori di previsione
- Tempi di previsione più rapidi del 30-40%
- Efficacia pubblicitaria superiore, a supporto di decisioni di acquisto dei media più accurate.1
3. Risorse umane
L'IA potenzia gli strumenti HR di base con intuizioni più intelligenti:
- Personalizza formazione e sviluppo per i dipendenti.
- Può selezionare i curriculum, classificare i candidati e persino rispondere automaticamente alle domande dei candidati.
- Supporta valutazioni delle prestazioni e pianificazione degli stipendi con intuizioni basate sui dati.
Scopri come l'IA viene utilizzata per automatizzare il reclutamento:
4. Servizio clienti
I chatbot alimentati dall'IA, gli assistenti di IA generativa e gli assistenti virtuali aiutano a:
- Fornire un servizio AI coerente 24 ore su 24.
- Rispondere immediatamente alle domande di base dei clienti.
- Liberare gli agenti umani per concentrarsi su problemi complessi.
Guarda come Vodafone sfrutta l'IA per offrire un servizio clienti intelligente:
5. Reporting intelligente e gestione dei documenti
Gli strumenti di IA generativa possono:
- Scrivere rapporti utilizzando dati ERP in tempo reale.
- Riassumere documenti lunghi, come file legali o di conformità.
- Aiutare i dipendenti redigendo e-mail o messaggi.
Queste funzionalità riducono il tempo trascorso a scrivere e leggere, migliorando allo stesso tempo chiarezza e accuratezza.
6. Logistica della catena di approvvigionamento e gestione delle scorte
L'IA rende la gestione della catena di approvvigionamento più flessibile e prevedibile:
- Prevede le esigenze di scorta e riduce le interruzioni della catena di approvvigionamento.
- Traccia l'adempimento degli ordini, aiutando a evitare ritardi nelle consegne.
- Individua le interruzioni in anticipo, dando tempo di agire.
Ad esempio, l'uso da parte di World Market di un sistema ERP intelligente, alimentato dalla visibilità delle scorte in tempo reale e dall'instradamento intelligente degli ordini, mostra come le soluzioni ERP guidate dall'IA possano ottimizzare la catena di approvvigionamento e la gestione delle scorte riducendo le distanze di spedizione, abilitando le funzionalità ship-from-store e BOPIS e garantendo un adempimento più rapido ed economico.2
7. Automazione dei processi aziendali
L'IA può automatizzare i compiti di routine nella vita aziendale quotidiana:
- RPA (Robotic Process Automation) gestisce l'inserimento dei dati e i trasferimenti di documenti.
- NLP (Natural Language Processing) consente ai dipendenti di porre domande al sistema ERP in linguaggio semplice.
- L'IA può aiutare con l'elaborazione delle fatture, l'organizzazione dei file e la generazione di rapporti.
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 inattività con analisi predittive basate su intuizioni in tempo reale.
9. Sicurezza e rilevamento delle anomalie
I sistemi ERP alimentati dall'IA possono monitorare i sistemi per:
- Segnalare attività insolite (come possibili frodi).
- Avvisare tempestivamente i team di conformità.
- Proteggere dati e transazioni sensibili.
Questo è particolarmente utile per banche e società finanziarie, ma ora beneficia tutti i settori con grandi volumi di dati.
10. Acquisti 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 gli standard di approvvigionamento etico o obiettivi di prezzo specifici.3
Esempi reali da aziende di IA per l'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, acquisti, vendite, produzione e risorse umane all'interno di un sistema unificato.
Pitney Bowes con SAP
Pitney Bowes, un fornitore globale di tecnologie per la spedizione e la posta, ha 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 abilitato flussi di lavoro automatizzati da ordine a incasso, ridotto la complessità del sistema e supportato il passaggio dell'azienda dalla vendita di prodotti autonomi alla fornitura di soluzioni di servizio integrate.4
Oracle Enterprise Resource Planning
Oracle ERP è una suite di software basata su cloud che integra e automatizza i processi aziendali principali, come finanza, acquisti e gestione dei progetti, all'interno di un'unica piattaforma.
- Gestione finanziaria: Gestisce la contabilità e le operazioni finanziarie, inclusi libro mastro, conti da pagare e da ricevere, gestione del tesoro e rendicontazione finanziaria. Fornisce intuizioni in tempo reale sulle prestazioni 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 fornendo visibilità sulle prestazioni finanziarie e sui progressi del progetto.
- Acquisti: Automatizza il processo da fonte a pagamento, aiutando le aziende a gestire le relazioni con i fornitori e le attività di acquisto e a controllare la spesa. Utilizza anche analisi e machine learning 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 policy.
- Gestione delle prestazioni aziendali (EPM): Supporta la pianificazione strategica, il budgeting, le previsioni e la consolidazione finanziaria. Aiuta le organizzazioni a comprendere la redditività, allineare i piani operativi e finanziari e migliorare le prestazioni aziendali a lungo termine.
- Analisi ERP: Dashboard, rapporti e visualizzazioni dei dati per analizzare dati finanziari, di acquisto e di progetto. Queste intuizioni aiutano le aziende a monitorare i principali indicatori di prestazione e a controllare i costi.
Figura 1: Dashboard di gestione dei progetti con IA di Oracle ERP.5
Microsoft Dynamics 365: CRM e ERP agentic
Microsoft Dynamics integra agenti IA e funzionalità Copilot nei suoi sistemi CRM e ERP per automatizzare decisioni aziendali, flussi di lavoro e operazioni. Le funzionalità chiave includono:
- Agenti IA per flussi di lavoro autonomi: Gli agenti IA monitorano i dati aziendali, analizzano il contesto ed eseguono compiti automaticamente, come la gestione delle richieste dei clienti, la previsione del flusso di cassa o l'ottimizzazione delle operazioni della catena di approvvigionamento.
- Piattaforma CRM e ERP unificata: Collega le funzioni front-office CRM (vendite, marketing, servizio) con le funzioni back-office ERP (finanza, operazioni, catena di approvvigionamento), consentendo ai team di lavorare con dati condivisi e collaborare tra dipartimenti.
- 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 la pianificazione, il tracciamento delle spese, i flussi di lavoro di servizio e la 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 tra i sistemi aziendali.
Figura 2: Dashboard dell'agente di riconciliazione dei conti di Dynamics 365 che mostra le funzionalità di automazione di Copilot.6
Aggiungi come fonte preferitaScelta di sistemi ERP abilitati all'IA in linea con le tue operazioni quotidiane
Le capacità di machine learning non sono i criteri più importanti nella selezione dell'ERP. Le aziende dovrebbero selezionare i sistemi ERP in linea con il modo in cui ne trarranno beneficio durante la gestione delle loro operazioni aziendali quotidiane. Tuttavia, i seguenti fattori sono importanti per garantire che il sistema ERP sia futuro-proof per quanto riguarda il machine learning:
Gestione efficace dei dati
Le aziende raramente hanno la possibilità di modernizzare i propri sistemi ERP poiché si tratta di sistemi di produzione critici che sono stati profondamente integrati nelle operazioni delle aziende. Quindi le aziende devono assicurarsi che, quando passano a un nuovo sistema ERP, sia abbastanza flessibile da memorizzare e fornire i dati aziendali in dettaglio granulare, in linea con le proprie operazioni.
Finché i dati sono facilmente accessibili, le aziende potrebbero utilizzare i componenti di machine learning del proprio ERP o di altri software per costruire modelli di machine learning per risolvere i propri problemi operativi.
Facilità di integrazione
Nessuna azienda dovrebbe essere considerata il fornitore di software di machine learning dell'azienda, poiché il machine learning impatta ogni aspetto delle operazioni di un'azienda. Un software ERP ideale dovrebbe essere facile da integrare per i fornitori di terze parti.
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