Os 10 principais casos de uso e estudos de caso de IA em ERP
Os sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) ajudam as organizações a gerenciar processos de negócios essenciais, como finanças, operações e recursos humanos, em uma única plataforma.
À medida que os processos de negócios se tornam mais complexos e orientados por dados, as empresas estão integrando cada vez mais recursos de IA, como aprendizado de máquina e IA conversacional, em sistemas ERP para automatizar tarefas, aprimorar a tomada de decisões e aumentar a eficiência.
Explore os 10 principais casos de uso de IA em ERP com exemplos da vida real.
Casos de uso de IA em ERP
1. Finanças e contabilidade
A IA traz velocidade e precisão às tarefas financeiras :
- Automatiza tarefas rotineiras como processamento de faturas e registro de transações.
- Isso ajuda a verificar a precisão dos relatórios financeiros.
- Isso pode reduzir erros manuais e melhorar a gestão do fluxo de caixa.
A maioria dos sistemas ERP oferece ferramentas para gestão financeira. No entanto, o uso de IA com integrações nativas pode aumentar as capacidades dos ERPs em áreas como gestão de documentos e processos de contas a pagar.
2. Análises avançadas e previsão
A maioria das atividades operacionais, como gestão da cadeia de suprimentos e IA, aprimora o planejamento de recursos empresariais (ERP) com previsões mais precisas, utilizando dados históricos e condições atuais. A IA analisa dados passados e presentes para ajudar as empresas a se prepararem para o futuro. Exemplos importantes incluem:
- Produção: Evite a superprodução ou a falta de estoque prevendo as tendências sazonais.
- Armazém: Prever a demanda para gerenciar melhor o estoque e reduzir o desperdício.
- Vendas: Faça previsões de vendas mais precisas para definir metas realistas e impulsionar o desempenho da equipe.
Por exemplo, a ADK Marketing Solutions substituiu partes de seu fluxo de trabalho de previsão de audiência televisiva de longa data pelo sistema automatizado de IA da dotData para lidar com a crescente variabilidade nos padrões de visualização.
A abordagem anterior dependia de médias de longo prazo e ajustes manuais, o que limitava a capacidade de resposta a tendências de curto prazo. Usando o dotData, a equipe automatizou a geração de recursos, testou várias configurações de dados rapidamente e atualizou os modelos de previsão mensalmente. Os resultados incluem:
- Redução de 20% nos erros de previsão
- Tempos de previsão 30–40% mais rápidos
- Maior eficácia da publicidade, permitindo decisões mais precisas na compra de mídia. 1
3. Recursos humanos
A IA aprimora as ferramentas básicas de RH com insights mais inteligentes:
- Personaliza o treinamento e o desenvolvimento dos funcionários.
- Ele pode analisar currículos , classificar candidatos e até mesmo responder a perguntas dos candidatos automaticamente.
- A ferramenta oferece suporte a avaliações de desempenho e planejamento salarial com base em insights orientados por dados.
Veja como a IA é usada para automatizar o recrutamento:
4. Atendimento ao cliente
Chatbots com inteligência artificial, assistentes de IA generativa e assistentes virtuais ajudam:
- Fornecer serviço de IA consistente 24 horas por dia, 7 dias por semana.
- Responda instantaneamente às perguntas básicas dos clientes.
- Liberar os agentes humanos para que se concentrem em questões complexas.
Veja como a Vodafone utiliza IA para oferecer um atendimento ao cliente inteligente:
5. Relatórios inteligentes e gestão de documentos
As ferramentas de IA generativa podem:
- Elabore relatórios utilizando dados ERP em tempo real.
- Resumir documentos longos , como arquivos jurídicos ou de conformidade.
- Auxilie os funcionários redigindo e-mails ou mensagens.
Essas funcionalidades reduzem o tempo gasto escrevendo e lendo, além de melhorarem a clareza e a precisão.
6. Logística da cadeia de suprimentos e gestão de estoques
A IA torna a gestão da cadeia de suprimentos mais flexível e previsível:
- Ele prevê as necessidades de estoque e reduz as interrupções na cadeia de suprimentos.
- Ele monitora o cumprimento dos pedidos , ajudando a evitar atrasos na entrega.
- Ele detecta interrupções precocemente , dando tempo para agir.
Por exemplo, o uso de um sistema ERP inteligente pela World Market, com visibilidade de estoque em tempo real e roteamento inteligente de pedidos, demonstra como as soluções de ERP baseadas em IA podem otimizar a gestão da cadeia de suprimentos e do estoque, reduzindo as distâncias de envio, possibilitando o envio a partir da loja e a retirada na loja (BOPIS), além de garantir um atendimento mais rápido e econômico. 2
7. Automação de processos de negócios
A IA pode automatizar tarefas rotineiras no dia a dia dos negócios:
- A RPA (Automação Robótica de Processos) lida com a entrada de dados e a transferência de documentos.
- O PNL (Processamento de Linguagem Natural) permite que os funcionários façam perguntas ao sistema ERP em linguagem simples.
- A IA pode ajudar no processamento de faturas , organização de arquivos e geração de relatórios.
8. Manutenção preditiva
Utilizando dados de sensores ou gêmeos digitais , a IA pode:
- Preveja quando as máquinas precisarão de manutenção.
- Evite avarias inesperadas.
- Reduza os custos de reparo e o tempo de inatividade com análises preditivas a partir de insights em tempo real.
9. Segurança e detecção de anomalias
Os sistemas ERP com inteligência artificial podem monitorar os sistemas para:
- Sinalize atividades incomuns (como possível fraude).
- Avise as equipes de conformidade com antecedência.
- Proteja dados e transações confidenciais.
Isso é especialmente útil para bancos e empresas financeiras, mas agora beneficia todos os setores com grandes volumes de dados.
10. Aquisições e compras guiadas
A IA ajuda as empresas a comprar de forma mais inteligente:
- A ferramenta encontra produtos ou fornecedores que correspondam a regras predefinidas, como orçamento ou sustentabilidade.
- Recomenda fornecedores com base em pedidos anteriores ou desempenho.
Por exemplo, a plataforma Ariba da SAP sugere fornecedores que atendem a padrões de fornecimento ético ou metas de preços específicas. 3
Exemplos reais de empresas de IA para ERP
SAP Cloud ERP
O SAP Cloud ERP é uma solução de planejamento de recursos empresariais (ERP) fornecida como software como serviço (SaaS). Ele é executado na infraestrutura de nuvem da SAP e oferece acesso em tempo real a dados e aplicativos.
A plataforma suporta funções essenciais como finanças, compras , vendas , produção e recursos humanos dentro de um sistema unificado.
Pitney Bowes com SAP
A Pitney Bowes, fornecedora global de tecnologia para envio e correspondência, migrou de um sistema ERP legado instalado localmente para o SAP S/4HANA Cloud.
Ao integrar a solução com o SAP Sales Cloud e outros aplicativos por meio da SAP Business Technology Platform, a empresa padronizou processos, simplificou seu ambiente de TI e melhorou a eficiência operacional.
O novo ambiente em nuvem possibilitou fluxos de trabalho automatizados do pedido ao recebimento, reduziu a complexidade do sistema e apoiou a transição da empresa da venda de produtos isolados para a oferta de soluções de serviços integrados. 4
Oracle Planejamento de Recursos Empresariais
Oracle O ERP é um pacote de software baseado na nuvem que integra e automatiza processos de negócios essenciais, como finanças, compras e gerenciamento de projetos, em uma única plataforma.
- Gestão financeira: Gerencia as operações contábeis e financeiras, incluindo o livro razão, contas a pagar e a receber, gestão de caixa e relatórios financeiros. Fornece informações em tempo real sobre o desempenho financeiro e auxilia na previsão e no cumprimento das normas regulatórias.
- Gestão de projetos: Permite que as organizações planejem, executem e monitorem projetos do início ao fim. Conecta tarefas, orçamentos e recursos do projeto, proporcionando visibilidade do desempenho financeiro e do progresso do mesmo.
- Aquisição: Automatiza o processo de compra e pagamento, ajudando as empresas a gerenciar o relacionamento com fornecedores e as atividades de compras, além de controlar os gastos. Também utiliza análises e aprendizado de máquina para aprimorar a seleção de fornecedores e a conformidade com as políticas de compras.
- Gestão de riscos e conformidade: Ajuda as organizações a detectar riscos, monitorar as atividades dos usuários e garantir a conformidade com as regulamentações. Controles automatizados, ferramentas de auditoria e recursos de segurança ajudam a proteger os dados financeiros e a reduzir fraudes ou violações de políticas.
- Gestão de Desempenho Empresarial (EPM): Apoia o planejamento estratégico, o orçamento, a previsão e a consolidação financeira. Ajuda as organizações a compreenderem a rentabilidade, a alinharem os planos operacionais e financeiros e a melhorarem o desempenho empresarial a longo prazo.
- Análise de ERP: Painéis, relatórios e visualizações de dados para analisar informações financeiras, de compras e de projetos. Esses insights ajudam as empresas a monitorar indicadores-chave de desempenho e controlar custos.
Figura 1: Oracle Painel de gerenciamento de projetos de IA para ERP. 5
Microsoft Dynamics 365: CRM e ERP com agentes
A Dynamics integra agentes de IA e recursos do Copilot em seus sistemas de CRM e ERP para automatizar decisões de negócios, fluxos de trabalho e operações. Os principais recursos incluem:
- Agentes de IA para fluxos de trabalho autônomos: Agentes de IA monitoram dados de negócios, analisam o contexto e executam tarefas automaticamente, como atender solicitações de clientes, prever fluxo de caixa ou otimizar operações da cadeia de suprimentos.
- Plataforma unificada de CRM e ERP: Conecta as funções de CRM da área de atendimento ao cliente (vendas, marketing, serviços) com as funções de ERP da área administrativa (finanças, operações, cadeia de suprimentos), permitindo que as equipes trabalhem com dados compartilhados e colaborem entre os departamentos.
- Dados e análises em tempo real: Fornece painéis e análises em tempo real, ajudando as organizações a monitorar o desempenho, acompanhar os KPIs e tomar decisões baseadas em dados.
- Automação de fluxos de trabalho e otimização de processos: Automatiza processos repetitivos ou complexos, como agendamento, controle de despesas, fluxos de trabalho de serviços e gerenciamento de pedidos, reduzindo o trabalho manual e melhorando a eficiência operacional.
- Integração com o ecossistema Microsoft: Integra-se com o Azure, Microsoft 365, Power Platform e Copilot, permitindo automação, interações em linguagem natural e fluxos de trabalho personalizados em sistemas corporativos.
Figura 2: Painel do agente de reconciliação de contas do Dynamics 365 mostrando os recursos de automação do Copilot. 6
Escolher sistemas ERP com inteligência artificial alinhados às suas operações diárias
As capacidades de aprendizado de máquina não são o critério mais importante na seleção de um ERP. As empresas devem escolher sistemas ERP com base nos benefícios que eles trarão para suas operações comerciais diárias. No entanto, os fatores abaixo são importantes para garantir que o sistema ERP esteja preparado para o futuro em termos de aprendizado de máquina:
Gestão eficaz de dados
As empresas raramente têm a oportunidade de modernizar seus sistemas ERP, visto que esses são sistemas críticos de produção, profundamente integrados às operações da empresa. Portanto, é fundamental que as empresas garantam que, ao migrarem para um novo sistema ERP, ele seja flexível o suficiente para armazenar e fornecer dados da empresa com alto nível de detalhamento, em consonância com suas operações.
Contanto que os dados sejam de fácil acesso, as empresas podem usar os componentes de aprendizado de máquina de seus sistemas ERP ou outros softwares para construir modelos de aprendizado de máquina que solucionem seus problemas operacionais.
Facilidade de integração
Não se deve esperar que uma única empresa seja a fornecedora de software de aprendizado de máquina da empresa, visto que o aprendizado de máquina impacta todos os aspectos das operações de uma empresa. Um software ERP ideal deve ser fácil de integrar com fornecedores terceirizados.
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