L'integrazione dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei sistemi di Pianificazione delle Risorse d'Impresa (ERP) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano, offrendo benefici significativi in termini di efficienza operativa, gestione dei rischi e personalizzazione dell'esperienza cliente. Questo tipo di strumento negli ultimi anni è diventato un elemento centrale della gestione aziendale, e ora l’analisi dell’esperto Saurabh Choudhuri (SAP) getta nuova luce su come i moderni strumenti IA possono aiutare gli imprenditori a migliorare ulteriormente la gestione delle risorse.
Il primo punto citato da Choudhuri è uno di quelli che vengono ripetuti più spesso quando si parla di AI applicati ai processi industriali: l’automazione di attività ripetitive e a basso valore aggiunto mette i collaboratori in condizione di dedicarsi ad azioni più incisive e importanti che, soprattutto, non si possono delegare a un’IA.
L’IA, dunque, migliora l'efficienza operativa dei sistemi ERP. Tecnologie come l'automazione dei processi robotici (RPA) e il machine learning (ML) ottimizzano flussi di lavoro come la gestione delle fatture e degli ordini dei clienti, riducendo gli errori e “permettendo al personale di concentrarsi su attività strategiche come il decision-making e il problem solving”.
L'integrazione dell'IA nei sistemi ERP, poi, consente una gestione più proattiva dei rischi. Gli algoritmi di ML possono analizzare grandi quantità di dati per identificare pattern e anomalie, permettendo alle aziende di prevedere e mitigare i rischi prima che diventino problemi seri. Questo è particolarmente utile per la rilevazione di frodi nelle transazioni finanziarie o per la previsione di interruzioni nella catena di approvvigionamento.
Ad esempio, l’algoritmo può rivelarsi determinante nel prevedere il flusso di domanda; sarà così possibile ottimizzare la logistica e la gestione dei magazzini, andando a prevenire tanto problemi di carenza quanto l’overstocking.
Aggiungere IA al sistema ERP, inoltre, permette anche di aggiungere valore alla gestione del cliente. Tecnologie come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e ML possono analizzare le interazioni con i clienti per offrire raccomandazioni di prodotti su misura e servizi di supporto personalizzati. Qui il ventaglio di opzioni è molto ampio: si va dalla “semplice” (si fa per dire) interpretazione automatica delle telefonata allo smistamento automatico dei ticket, con tanto di categorizzazione e prioritizzazione. L’IA non solo può gestire in autonomia i problemi più semplici, ma può anche comprendere superficialmente quelli più complessi, determinarne la priorità e inviarli alla divisione adeguata.
Si configura così un nuovo tipo di customer care, in una versione che è più efficiente dal punto di vista del costo e più efficace nel portare alla soddisfazione del cliente stesso.
Innovazioni future
Le tendenze emergenti nel campo dei sistemi ERP includono l'adozione di soluzioni basate sul cloud serverless, andando via via ad abbandonare tanto le soluzioni on-premise quanto il cloud tradizionale basato su server.
Questo perché l’uso dei moderni LLM impone anche una grande scalabilità e sopratutto rende vantaggioso passare da un modello all’altro. Un passaggio che è possibile solo con un servizio cloud - come ad esempio Amazon AWS con Bedrock - che offra sia la potenza sia l’infrastruttura necessario. Soluzioni moderne e altamente efficienti, dunque, rendono le capacità avanzate dell'IA più accessibili alle aziende di tutte le dimensioni.
Sicuramente ci sono anche nuove sfide da prendere in considerazione: quella più pressante riguarda forse la carenza di figure esperte in tema di IA, persone che sappiano maneggiare questi strumenti dalla configurazione tecnica fino al prompt engineering.
Tuttavia, le aziende che riescono a superare queste sfide possono aspettarsi un significativo miglioramento in termini di efficienza, riduzione dei costi e vantaggio competitivo.
