Jedną z najważniejszych zmian w erze cyfrowej jest coraz częstsze wykorzystanie sztucznej inteligencji w prawie każdym aspekcie działalności firmy. Nie inaczej jest w przypadku systemów ERP.

ERP leży u podstaw większości procesów biznesowych firm i przechodzi aktualnie sporą transformację, aby sprostać wymaganiom cyfrowego biznesu. Oprogramowanie ERP tworzy stabilny rdzeń, który wspiera zróżnicowane procesy w celu osiągnięcia lepszych wyników biznesowych.

Jedną z najważniejszych zmian w erze cyfrowej jest rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w prawie każdym aspekcie działalności. Niezaspokojone zapotrzebowanie na dane – w połączeniu z potrzebą elastyczności procesów i zarządzania zasobami – stanowi także wyzwanie dla współczesnych systemów ERP. Rozwiązaniem tego problemu jest włączenie sztucznej inteligencji do oprogramowania zarządzającego przedsiębiorstwem.

Sztuczna inteligencja zaczyna zmieniać samą naturę systemów ERP. Widzimy już dowody na istnienie ERP ery 4.0, która w głównej mierze koncentruje się na danych oraz informacjach, a mniej na procesach i ludziach.

Jednak nawet w obecnej – nazwijmy ją „postmodernistyczną” erą – ERP rośnie zainteresowanie podstawowymi technologiami sztucznej inteligencji. Chatboty i wirtualni asystenci zaczynają być wykorzystywani w celu zwiększenia wydajności i efektywności procesów. Wykorzystanie automatyzacji za pomocą botów, czujników i analiz zmienia sposób, w jaki pracujemy, umożliwiając pracownikom wykonywanie działań o większej wartości dodanej i lepszego wskaźnika wykorzystania dostępnych zasobów.

sprawdź też: JAK SZTUCZNA INTELIGENCJA ZMIENI SYSTEMY ERP?

Warto też nadmienić, że firma analityczna Gartner przewiduje, iż sztuczna inteligencja w ERP będzie jednym z kluczowych czynników decydujących o przewadze konkurencyjnej na rynku do 2021 roku.

wykorzystanie możliwości AI w systemach erp

Chatboty i wirtualni asystenci pomagają korzystać i zrozumieć interfejsy użytkowników wykorzystujące sztuczną inteligencję. Z kolei konwersacyjne platformy AI zwalniają użytkowników z konieczności uczenia się dodatkowych interfejsów użytkownika, ponieważ sterowana dźwiękiem konwersacyjna sztuczna inteligencja przejmuje odpowiedzialność za uczenie się tego, co w danym momencie chce zrobić dany użytkownik.

AI wpływa również mocno na działania związane z analityką. Wyrafinowane analizy oparte na sztucznej inteligencji coraz częściej są wbudowane w oprogramowanie ERP, aby ułatwiać automatyzację procesów i wspierać podejmowanie decyzji przez pracowników. Analityka korzystająca z możliwości sztucznej inteligencji zapewnia więcej opisowych, diagnostycznych czy predykcyjnych analiz w czasie rzeczywistym.

Szeroka gama technologii, takich jak np. roboty czy inteligentne budynki zintegrowane z aplikacjami tzw. Internetu rzeczy (IoT), może znacząco zakłócić tradycyjne sposoby pracy w zakresie zarządzania zapasami i magazynami, zarządzania zasobami przedsiębiorstwa, utrzymywania obiektów, logistyki czy zdolności produkcyjnych.

Zastosowania sztucznej inteligencji wspiera także działania z zakresu zarządzania zasobami ludzkimi, ułatwiając chociażby rekrutację nowych pracowników czy również analizę nastrojów klientów.

sprawdź też: JAK SYSTEM ERP POMOŻE CI UPORAĆ SIĘ Z 3 GŁÓWNYMI WYZWANIAMI DYSTRYBUCJI W ECOMMERCE

Dwa ostatnie obszary, w których sztuczna inteligencja „zrobi różnicę” w systemach ERP to finanse oraz zarządzanie zamówieniami. Będzie to widać przede wszystkim w automatyzacji złożonych, co warte podkreślenia – nierutynowych, procesów, co przyczyni się na planowanie i dokładnie prognozowanie operacji finansowych.

AI już wkrótce zacznie odgrywać znaczącą rolę także jako funkcja oprogramowania ERP w zaopatrzeniu – np. do zautomatyzowanego przetwarzania faktur przychodzących, analizy wydatków czy analityki kontraktowej. Przyczyni się to do poprawy doświadczeń użytkowników końcowych i zachęcenie ich do zwiększenia częstotliwości kupowania preferowanych produktów. „Inteligentne” systemy ERP będą nie tylko identyfikowały potrzeby klientów, ale również w czasie rzeczywistym będą przygotowywały odpowiednie strategie dotyczące wydatków w oparciu o etap procesu zakupów, złożoność zamówień oraz ich historię.