Sistemi ERP con IA Generativa: 10 Casi d'Uso e Vantaggi
I software di enterprise resource planning (ERP) aiutano le aziende a integrare i flussi di lavoro tra finanza e operations. L'IA generativa, insieme a tecnologie come l'RPA, ha il potenziale per migliorare i processi ERP.
Quali sono i casi d'uso dei sistemi ERP con IA generativa?
1- Pianificazione finanziaria e automazione
L'utilizzo finanziario dell'IA generativa nei sistemi ERP può coprire l'automazione dell'intero ciclo procure-to-pay e processi come la contabilità fornitori.
Un altro elemento importante per i sistemi ERP è la pianificazione finanziaria. I models avanzati di IA generativa sono in grado di generare potenziali modelli finanziari o proiezioni basate su condizioni o strategie aziendali variabili, il che può rappresentare un buon contributo alla pianificazione finanziaria aziendale. Inoltre, può essere utilizzata per migliorare le capacità di rilevamento delle frodi.
2- Aumento e miglioramento dei dati
Gli strumenti di IA generativa stanno evolvendo sempre più nelle competenze di analisi dei dati. Ad esempio, ChatGPT dispone di un nuovo plugin Code Interpreter per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Nello specifico, possono contribuire all'analisi e alla protezione dei dati ERP attraverso:
- Generazione di dati sintetici: Colmare le lacune o creare datasets sintetici a partire da dati aziendali reali e dati dei clienti per analisi migliori, specialmente quando i dati reali possono essere scarsi o sensibili.
- Pulizia dei dati: Prevedere e correggere gli errori di inserimento dati in base ai pattern presenti nei dati.
3- Previsione della domanda
I models di IA generativa possono prevedere la domanda di prodotti o servizi generando potenziali scenari futuri basati su dati storici e tendenze di mercato.
4- Manutenzione predittiva
L'utilizzo di models generativi per anticipare quando parti o apparecchiature potrebbero guastarsi, simulando varie condizioni operative, può consentire la previsione anticipata di potenziali problemi che possono verificarsi nei processi aziendali.
5- Pianificazione degli scenari e simulazione
I models di IA generativa sono competenti nel creare scenari diversi se forniti del prompt e del contesto corretti. Sfruttando il suo potenziale per la pianificazione e la simulazione degli scenari, le aziende possono creare scenari "what if" per la pianificazione strategica aziendale, in modo da anticipare potenziali sfide o opportunità.
6- Personalizzazione e adattamento
Gli strumenti di IA generativa possono essere utilizzati per generare interfacce utente o esperienze personalizzate in base al comportamento, al ruolo o alle preferenze individuali dell'utente all'interno del sistema ERP.
Questi strumenti possono anche essere integrati nel marketing e nelle operations di vendita per migliorare l'esperienza del cliente, ad esempio personalizzando i contenuti per specifici pubblici target.
7- Generazione automatizzata di report
Creare report dettagliati, coerenti e personalizzati per diversi dipartimenti, stakeholder o finalità senza intervento umano è un contributo importante che l'IA generativa può apportare all'ERP.
8- Assistenza utente avanzata
Comprendendo le query in linguaggio naturale degli utenti, i chatbots IA e gli assistenti vocali sono tecnologie di IA generativa particolarmente promettenti per semplificare le interazioni degli utenti all'interno dei sistemi ERP.
9- Ottimizzazione della supply chain
L'IA generativa aiuta i team di gestione della supply chain a testare situazioni "what if", in modo che possano essere pronti per cambiamenti come ritardi, carenze o picchi di domanda.
10- Progettazione e sviluppo prodotto
Nei moduli di produzione, l'IA generativa potrebbe aiutare a generare nuovi design di prodotto basati su criteri specifici o sul feedback dei clienti.
Esempi reali di ERP con IA generativa
Microsoft Dynamics 365 Customer Experience
Microsoft Dynamics 365 Customer Experience sta espandendo le sue capacità di IA aggiungendo funzionalità di workforce engagement management a Dynamics 365 Contact Center e Customer Service.1
- Workforce engagement management: Integra le funzionalità WEM nei flussi di lavoro di Dynamics 365 Contact Center e Customer Service.
- Supporto degli IA agents: Aggiunge IA agents che assistono i supervisori con analytics, guida in tempo reale e intelligence operativa.
- Wallboard in tempo reale: Consentono ai supervisori di monitorare le metriche del contact center e tracciare i cambiamenti nelle prestazioni del servizio.
- Agenti autonomi: Introduce agenti per Customer Intent, Knowledge Management, Quality Evaluation e Case Management.
- Assistenza ai supervisori: Il Quality Assurance Agent supporta la revisione in tempo reale, il coaching, le interazioni con punteggio, i flag di conformità e i nudge agli agenti.
- Integrazione con Microsoft 365 Copilot: Aggiunge funzionalità Copilot integrate, un plugin Customer Service per Copilot Cowork e il Service Agent in Microsoft 365 Copilot.
- Operations CX unificate: Aiuta a ridurre la complessità collegando dati, operatori umani e IA agents all'interno di Dynamics 365.
AMD GenAI Supply Chain Troubleshooter
AMD ha sviluppato un Supply Chain Troubleshooter basato su IA Generativa sulla SAP Business Technology Platform per aiutare gli specialisti della supply chain ad analizzare più rapidamente i problemi degli ordini di vendita.2
- Risoluzione dei problemi della supply chain: Aiuta gli specialisti a indagare sui problemi degli ordini di vendita come controlli di allocazione, fornitura, ordine e disponibilità.
- Assistente IA generativa: Consente agli utenti di porre domande in linguaggio naturale e ricevere spiegazioni rapide, raccomandazioni e passaggi successivi.
- Integrazione SAP BTP: Utilizza SAP Business Technology Platform, SAP IA Core, SAP IA Launchpad e un'applicazione SAP Cloud Application Programming Model.
- Connessione SAP S/4HANA: Recupera i dati della supply chain aziendale da SAP S/4HANA per supportare analisi e decisioni accurate.
I risultati sono:
- Riduzione dello sforzo manuale: Riduce lo sforzo di elaborazione manuale degli ordini di circa il 90%.
- Tempi di risposta più rapidi: Riduce l'analisi dei problemi da circa 20 minuti a circa 2 minuti per richiesta.
- Scala operativa: Supporta l'analisi di oltre 10.400 ordini all'anno.
- Guadagni di produttività: Si prevede un risparmio di circa 3.120 ore di produttività degli specialisti all'anno.
SA Power Networks: Gestione delle Infrastrutture e delle Risorse Umane Assistita dall'IA
SA Power Networks utilizza SAP Business IA, SAP Business Technology Platform e SAP SuccessFactors HCM per migliorare la gestione degli asset, le operations sul campo e i processi HR. L'azienda applica l'IA per aiutare i team sul campo ad accedere più rapidamente alle informazioni sulle infrastrutture, ridurre il lavoro di ispezione manuale e rendere i servizi per i dipendenti più facili da usare.3
- Operations sul campo assistite dall'IA: Offre ai tecnici un accesso rapido a manuali, diagrammi, dettagli dei siti e informazioni sulla sicurezza attraverso query in linguaggio naturale.
- Document grounding: Utilizza SAP BTP per fornire risposte contestuali a partire da manuali e documenti tecnici caricati.
- Ottimizzazione delle ispezioni degli asset: Applica i dati di SAP Datasphere e i models di IA per identificare i pali con una bassa probabilità di corrosione.
- Risparmio sui costi: Risparmia oltre 1 milione di AUD all'anno riducendo le ispezioni non necessarie per corrosione.
- Maggiore efficienza delle ispezioni: Raggiunge un tasso di successo del 99% nell'identificare i pali con bassa probabilità di corrosione.
- Accesso ai dati sul campo: Fornisce fino a 50 anni di storico degli asset ai lavoratori sul campo.
- Miglioramento dei processi HR: Utilizza Joule e SAP SuccessFactors HCM per aiutare i dipendenti a trovare risposte da documenti HR complessi.
- Produttività dei dipendenti: Riduce le query HR ripetitive e aiuta i dipendenti a creare e perfezionare gli obiettivi di performance con l'IA integrata.
- Impatto sulla sicurezza: Supporta un lavoro sul campo più sicuro offrendo agli operatori un accesso più rapido alle informazioni corrette e riducendo le attività manuali pericolose.
DualEntry
DualEntry è una piattaforma ERP e di contabilità nativa IA progettata per i team finanziari. Combina le funzioni contabili principali con l'automazione basata sull'IA per ridurre le attività manuali di contabilità e fornire insight finanziari in tempo reale.4
- Automazione contabile basata sull'IA: Automatizza attività come la riconciliazione, la categorizzazione delle transazioni, le scritture contabili e il rilevamento degli errori utilizzando il machine learning.
- Libro mastro e gestione finanziaria: Traccia tutte le transazioni finanziarie con audit trail automatizzati, registrazione in tempo reale e flussi di lavoro personalizzabili.
- Supporto multi-entità e multi-valuta: Gestisce più filiali, valute e transazioni intercompany con consolidamento e reporting automatizzati.
- Riconciliazione automatizzata e rilevamento delle anomalie: Abbina automaticamente le transazioni bancarie e segnala potenziali errori o frodi.
- Elaborazione documentale IA: Utilizza OCR e IA per estrarre informazioni dai documenti finanziari e creare automaticamente registrazioni contabili.
- Analytics e reporting in tempo reale: Genera report finanziari e dashboard personalizzabili.
- Automazione dei flussi di lavoro e integrazioni: Supporta flussi di lavoro finanziari personalizzabili e si connette con migliaia di sistemi bancari e aziendali.
Flow (by LiveFlow)
Flow è una piattaforma ERP nativa IA sviluppata da LiveFlow per le aziende che gestiscono operations finanziarie complesse, come società con più entità, sedi e transazioni intercompany.5
- Contabilità e FP&A unificate: Combina il libro mastro contabile e la pianificazione e analisi finanziaria (FP&A) in un unico sistema per supportare sia i flussi di lavoro di reporting che quelli di previsione.
- Gestione multi-entità: Progettata per gestire più filiali, sedi e transazioni intercompany all'interno di un'unica piattaforma.
- Visibilità finanziaria in tempo reale: Elabora l'attività finanziaria in modo continuo, così i team possono monitorare le performance senza attendere i cicli di chiusura di fine mese.
- Consolidamento e reporting automatizzati: Consolida i dati finanziari tra le entità per mantenere una visione finanziaria continuamente aggiornata.
- Chiusura e previsioni più rapide: Riducendo il ritardo tra le transazioni e il reporting, la piattaforma aiuta i team finanziari a chiudere i libri più velocemente e a produrre previsioni più accurate.
SynProERP di Zoho
SynProERP è un sistema di gestione della produzione basato su Zoho Creator che aiuta i produttori a gestire l'intero ciclo di vita della produzione in un'unica piattaforma.
Il sistema supporta funzioni di produzione avanzate come le distinte base multilivello (BOM), il routing di produzione, il controllo qualità e l'esternalizzazione, consentendo al contempo un'allocazione efficiente delle risorse attraverso ordini di lavoro, pianificazione dei turni e pianificazione dei fabbisogni di materiali (MRP).
Inoltre, SynProERP si integra con le applicazioni Zoho e con strumenti di terze parti, aiutando i team a collaborare tra i reparti e migliorando la visibilità operativa e l'efficienza.6
Quali sono i vantaggi dell'integrazione dell'IA generativa nei sistemi ERP?
Le organizzazioni che sfruttano soluzioni di IA generativa con i dati delle loro applicazioni SAP stanno registrando performance aziendali più solide.7
- Analisi dei dati avanzata: L'IA generativa, producendo datasets sintetici che arricchiscono i dati esistenti, consente test, modellazione e insight migliori, specialmente quando i dati reali possono essere scarsi o riservati.
- Processo decisionale migliorato: Simulando vari scenari aziendali, l'IA generativa offre insight sui potenziali risultati, aiutando i leader a prendere decisioni più informate e proattive.
- Maggiore efficienza operativa attraverso l'automazione intelligente: Attività come la generazione di contenuti, la creazione di report o l'analisi predittiva possono essere automatizzate con l'IA generativa, riducendo lo sforzo manuale e il potenziale di errore umano.
- Personalizzazione: L'IA generativa può personalizzare interfacce, raccomandazioni o contenuti per singoli utenti o dipartimenti, portando a un'esperienza utente più su misura ed efficiente nelle applicazioni aziendali.
- Migliore previsione della domanda: I models generativi, prevedendo con precisione la domanda di prodotti o servizi generando potenziali scenari futuri basati su dati storici e tendenze di mercato, garantiscono una gestione dell'inventario e un'allocazione delle risorse ottimizzate.
Il futuro dell'IA generativa nelle applicazioni aziendali
SAP, collaborando con NVIDIA per integrare l'IA generativa nei sistemi ERP,8 prevede che l'ERP diventerà un assistente intelligente, offrendo insight tempestivi, imparando dagli utenti e aiutando i team a prendere decisioni più rapide e migliori.9
Maggiore interazione umana
I sistemi ERP hanno tradizionalmente richiesto agli utenti di adattarsi a loro. I dipendenti potranno parlare con i sistemi ERP in linguaggio semplice, come fare una domanda o dare un comando a un collega. Che si tratti di filtrare un report o generare un riepilogo, le attività diventeranno più semplici e intuitive.
Esperienze utente personalizzate
L'IA generativa consentirà ai sistemi ERP di adattare le esperienze in base al ruolo, al comportamento e alle preferenze dell'utente.
Previsioni migliori per problemi reali
Con l'aiuto dell'IA generativa, i sistemi ERP saranno in grado di analizzare vasti datasets e rilevare pattern in modo più efficace. Gli analisti aziendali avranno accesso a strumenti potenti che un tempo erano preclusi dietro competenze tecniche specialistiche.
Automazione che impara da te
Sebbene l'automazione stia già aiutando a ridurre le attività ripetitive, i sistemi ERP del futuro andranno oltre. Impareranno da come lavorano gli utenti, adattandosi alle correzioni e formulando suggerimenti più intelligenti.
Un sistema di cui ti puoi fidare
L'IA aiuterà anche i sistemi ERP a diventare più sicuri. Il monitoraggio continuo rileverà comportamenti anomali, segnalerà potenziali minacce e avviserà gli utenti. I fornitori dovranno sviluppare l'IA tenendo conto di etica, privacy e sicurezza, in modo che gli utenti possano affidarsi ad essa senza preoccupazioni.
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}Collegamenti di riferimento
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