ERP AI: la tecnologia che cambia la gestione dei processi aziendali

Le aziende cercano sempre di migliorare i processi aziendali per aumentare la produttività e tenere sotto controllo i costi di gestione. I sistemi ERP (Enterprise Resource Planning), termine coniato da Gartner, sono software che aiutano le imprese ad automatizzare e gestire i processi aziendali in modo da ottimizzare le attività.

Più in generale, un programma ERP consente di amministrare in modo efficiente i processi di business di base, necessari al funzionamento di un’azienda, in un solo sistema integrato.

Grazie a questo “gestionale”, in altre parole, le aziende possono gestire i dati in un’unica singola piattaforma integrando il flusso di dati in tempo reale al suo interno e attraverso ogni area dell’impresa.

Secondo Statista, nel 2028 la dimensione a livello globale del mercato dei software ERP sarà pari a un valore di 62,36 miliardi di dollari. Questa crescita ha tra i fattori di impulso lo sviluppo di sistemi ERP basati su cloud e AI.

Cosa si intende per ERP AI

I sistemi ERP sono in continua evoluzione, avendo gradualmente sviluppato nuove funzionalità. In questo senso, si parla di extended ERP che coincide con un loro periodo di espansione e di rilancio.

La tecnologia AI è parte integrante di una nuova fase e sta cambiando il panorama ERP, aggiungendo una nuova dimensione smart alle applicazioni di business management.

Quando si parla di ERP AI, ci si riferisce all’integrazione dell’intelligenza artificiale per potenziare le capacità dei sistemi allo scopo di migliorare i risultati aziendali. Incorporando algoritmi AI nei software ERP, le imprese sono in grado di automatizzare i processi, prendere decisioni più informate e ottenere insight dai propri dati. Il che significa un passo avanti rispetto ai tradizionali sistemi ERP, che offre nuove possibilità per ottimizzare il business.

L”introduzione dell’AI nell’ERP abilita l’intelligent automation consentendo di semplificare i processi, liberare risorse e migliorare l’efficienza operativa. Che si tratti dell’elaborazione degli ordini, della corrispondenza delle fatture o dell’immissione di dati, l’AI può aumentare l’efficienza e ridurre gli errori, lasciando al personale lo svolgimento di attività di maggior valore. D’altra parte, la tecnologia ML, componente chiave dell’AI, svolge un ruolo fondamentale nell’ambito ERP AI.

Gli algoritmi ML sono in grado di apprendere dai dati pregressi del software, perfezionare i propri modelli e produrre previsioni accurate. Prevedere la domanda, ottimizzare l’inventario o personalizzare le interazioni con i clienti: la tecnologia ML (machine learning) aggiunge un sostrato di intelligenza ai sistemi ERP che può portare a significativi miglioramenti aziendali.

Analisi predittiva

Sul piano dell’analisi dei dati e predittiva, inoltre, l’AI, grazie al fatto di poter analizzare grandi quantità di dati ERP per ricavarne informazioni utili, permette di prevedere tendenze, identificare anomalie e fornire suggerimenti utili a indirizzare il processo decisionale.

La capacità predittiva è particolarmente preziosa in aree quali la previsione della domanda, la gestione delle scorte e la pianificazione del budget.

L’intelligenza artificiale impatta e trasforma anche sulla parte di CRM (Customer Relationship Management) integrata al gestionale ERP. I chatbot basati sull’intelligenza artificiale possono gestire le richieste dei clienti, mentre l’analisi AI può fornire approfondimenti personalizzati sui clienti, migliorando gli aspetti di customer experience e di fidelizzazione dei clienti.

Gestione dei dati aziendali

Uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale per i sistemi ERP è la sua capacità di analizzare grandi e molteplici serie di dati e di mettere a disposizione delle aziende informazioni utili per la gestione e lo sviluppo del business.

L’AI, d’altro canto, consente di integrare e armonizzare dati provenienti da più fonti, come sensori, social media o database esterni, e di applicare tecniche di analisi avanzate, come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale o la visione artificiale, per estrarre modelli e tendenze che hanno valore per le aziende. In quest’ottica, l’intelligenza artificiale può aiutare i sistemi ERP a meglio monitorare e ottimizzare i livelli di inventario, a identificare opportunità di vendita oppure a rilevare frodi e anomalie.

Come l’ERP AI può migliorare la competitività dell’azienda

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi ERP comporta numerosi vantaggi. L’automazione intelligente può migliorare significativamente l’efficienza operativa, mentre le analisi AI-driven possono migliorare il processo decisionale. Inoltre, l’AI può consentire esperienze più personalizzate per i clienti e migliorare l’accuratezza delle previsioni, favorendo le prestazioni aziendali. Sfruttando l’intelligenza artificiale, le aziende possono estrarre più valore dai loro sistemi ERP e ottenere un vantaggio competitivo.

L’ERP AI e la catena di approvvigionamento

Con l’ausilio dei sistemi ERP AI è possibile migliorare le attività della supply chain sia a livello operativo che finanziario. Con tool intelligenti alla portata di qualunque dipendente, si può lavorare in modo più efficace, essendo supportati da dati più accessibili e raffinati.

I sistemi ERP AI sono in grado di migliorare la gestione della supply chain (Supply Chain Management). Rafforzandone l’efficienza, consentendo un processo decisionale informato e intelligente e portando alla luce le aree in cui si opera in maniera inefficiente (es. spazio di magazzino o colli di bottiglia nella produzione).

Anche nella gestione dell’inventario, nel monitoraggio della produzione e della spedizione, e dal lato servizio clienti i sistemi ERP AI permettono di ridurre valutazioni errate, ritardi nelle forniture, nonché ottimizzare domanda e offerta, la tracciabilità degli ordini, e automatizzare ed efficientare una serie di operazioni (es. spedizioni fatture).

Conclusioni

I sistemi ERP basati su tecnologia AI danno nuovo impulso al mercato del software gestionale che ne risulta potenziato. Si tratta di una convergenza che rientra in un ambito più generale nel quale emerge la combinazione tra intelligenza artificiale e umana come fattore di trasformazione del modo di gestire le aziende.

L’integrazione dell’AI in ambito ERP apporta numerosi vantaggi e può essere un importante elemento di differenziazione.

I sistemi ERP AI-based migliorano, in modo particolare, performance ed efficienza in aree chiave come analisi dei dati, automazione dei processi, manutenzione predittiva e customer service.

La tecnologia AI integrata nei software ERP consente di affrontare sfide relative ai big data che richiedono una gestione in grado di fornire approfondimenti più tempestivi e accurati, ottimizzare i flussi di lavoro e migliorare la soddisfazione dei clienti. A questo livello, l’intelligenza artificiale può creare valore e differenziazione per i sistemi ERP, consentendo loro di sfruttare i dati in modo più efficace, automatizzare le attività e migliorare il processo decisionale.

Soluzioni ERP AI leader del mercato

Diversi fornitori di software ERP offrono soluzioni integrate con AI, tra cui:

• SAP: SAP S/4HANA Cloud offre funzionalità AI avanzate per la gestione finanziaria, la supply chain e il manufacturing.
• Oracle: Oracle ERP Cloud offre soluzioni AI per l’analisi predittiva, la gestione del rischio e la customer experience.
• Microsoft: Microsoft Dynamics 365 offre funzionalità AI per la vendita, il servizio clienti e la supply chain.
• Infor CloudSuite: focalizzato su industrie specifiche, utilizza AI per ottimizzare i processi aziendali e integra sistemi IoT.
• Zucchetti ERP: Soluzione italiana con moduli per risorse umane, finanze e logistica, integrata con AI e cloud computing.
• Oracle NetSuite ERP: rivolto principalmente alle aziende di medie dimensioni, offre una piattaforma cloud completa.

Queste soluzioni sono progettate per supportare la crescita aziendale attraverso l’automazione dei processi, l’analisi predittiva e l’integrazione di tecnologie avanzate come l’AI e il machine learning.