L’85% dei CEO intervistati al 22 ° Annual Global CEO Survey di PwC sostiene che nei prossimi 5 anni l’IA avrà un impatto notevole sulle aziende e i loro modelli di business.*
L’accelerazione all’integrazione tra l’Intelligenza Artificiale (IA) e i sistemi ERP sta trasformando il modo in cui le aziende gestiscono le loro attività produttive. L’IA incide in diversi ambiti, tra cui: l’automazione, l’analisi dei dati e il miglioramento dei processi decisionali. In questo articolo, esploreremo come l’IA si integra con l’ERP, i vantaggi che ne derivano, le sfide da affrontare e le tendenze future.
Cos’è un ERP e come si integra con l’IA
Un sistema ERP è un software che consente alle aziende di gestire e automatizzare diversi processi aziendali nelle aree:
- Operation
- Supply chain
- Magazzino e inventario
- Finanza e contabilità
- Vendite e marketing
- Assistenza clienti.
Attraverso le tecnologie come il Conversational IA, la Content Analytics, la Generative IA, il Process Mining, l’IA si integra all’ERP per facilitare l’esperienza utente e migliorare l’efficienza aziendale. Andiamo più nel dettaglio dei diversi ambiti.
Operation
- Automazione dei processi: l’IA può automatizzare le attività ripetitive come l’inserimento dei dati e più in generale la gestione delle operazioni di routine, andando a ridurre gli errori umani.
- Manutenzione predittiva: grazie ad algoritmi di machine learning, l’IA può prevedere i fermi delle macchine in modo da ottimizzare i costi.
Supply Chain
- Previsione della domanda: L’IA analizza una grande quantità di dati, incrociando le tendenze di mercato e potrà prevedere la domanda futura.
- Ottimizzazione della logistica: Gli algoritmi di IA può ottimizzare i percorsi di consegna, abbattendo i costi di trasporto e migliorando i tempi di consegna.
Magazzino e Inventario
- Ottimizzazione dello spazio di magazzino: per migliorare l’efficienza, l’IA può ottimizzare la disposizione degli articoli all’interno del magazzino
- Riconoscimento delle anomalie: opportunamente addestrata, l’IA potrà identificare anomalie o discrepanze nell’inventario, facilitando una rapida risoluzione dei problemi.
Finanza e Contabilità
- Previsione finanziaria: Utilizzando algoritmi predittivi, l’IA può IAutare a prevedere i flussi di cassa, analizzare le tendenze di spesa e pianificare il budget in modo più accurato.
- Rilevamento delle frodi: L’IA può monitorare le transazioni finanziarie in tempo reale e identificare attività sospette, migliorando la sicurezza e riducendo il rischio di frodi.
Assistenza Clienti
- Assistenti virtuali: l’IA potrà permettere di dare supporto IA clienti 24/7 rispondendo alle domande su cui è addestrata
- Gestione delle richieste: L’IA potrà dare priorità e instradare automaticamente le richieste dei clienti al team di supporto appropriato, migliorando i tempi di risposta e la soddisfazione del cliente.
Vantaggi dell’integrazione AI-ERP
L’integrazione AI-ERP darà diversi vantaggi alle aziende che sapranno sfruttarne il potenziale. Di seguito alcuni ambiti di applicazione che vedranno un forte miglioramento:
- Automazione dei processi: migliora l’efficienza aziendale eliminando i processi ripetitivi, riducendo potenziali errori.
- Analisi dei dati: grazie ad analisi su molteplici data set vengono restituiti output in grado di realizzare scenari previsionali su trend di settore.
- Facilitare le decisioni: grazie ad un’analisi accurata, con l’IA è possibile migliorare la qualità delle decisioni aziendali.
- Personalizzazione: la UX dell’utente può essere facilitata grazie alla personalizzazione dell’interfaccia.
- Sicurezza: grazie all’IA è possibile monitorare costantemente il sistema per rilevare attività sospette.
Questo a livello di visione generale, ma in quali settori può essere applicata l’IA?
Potenziali mercati di applicazione
L’ERP con funzionalità IA avanzate, se correttamente sfruttate, può portare a dei vantaggi competitivi all’interno dei processi produttivi di molteplici settori. Alcuni esempi possono essere:
Manifatturiero
- Automazione della produzione: monitorando le prestazioni delle macchine, l’IA può ottimizzare le linee di produzione per prevedere i guasti e migliorarne l’efficienza.
Agricoltura
- Monitoraggio delle colture: un’applicazione dell’IA è quella di analizzare i dati provenienti dIA sensori per ottimizzare l’uso dell’acqua.
Logistica e Trasporti
- Ottimizzazione delle rotte: analizzando i dati di traffico, l’IA può ottimizzare le rotte di consegna, riducendo i tempi e i costi di viaggio.
Settore Chimico
- Scoperta di nuovi materiali: analizzando vaste quantità di dati, l’IA può identificare nuove combinazioni di materiali, per accelerare il processo di scoperta di nuovi prodotti chimici.
Settore Ceramico
- Analisi delle immagini: analizzando le immagini dei prodotti ceramici, gli algoritmi di machine learning possono garantire che questi rispettino gli standard di qualità.
Settore Siderurgico
- Qualità del prodotto: analizzando la composizione chimica dei metalli in tempo reale l’IA può rilevare e correggere impurità durante il processo di produzione.
Implementazione dell’IA nei sistemi ERP: non è gratis
Fin qui abbiamo parlato dei vantaggi di integrare l’IA con l’ERP. Ma come ogni innovazione, esistono delle complessità da non sottovalutare soprattutto nella primissima fase di adozione, come ad esempio:
- Compatibilità dei sistemi: le differenze tecnologiche possono creare problemi di compatibilità con le attuali piattaforme
- Capacità di calcolo: in generale gli strumenti di IA hanno necessità di potenze di calcolo superiori a quelle utilizzate sino ad oggi. Probabilmente l’adozione di piattaforme cloud per aumentare la potenza di calcolo sarà la soluzione più percorribile;
- Potenziale aumento dei costi: la manutenzione dei sistemi ERP/IA potrebbe portare ad un aumento dei costi rispetto a quanto progettato precedentemente
- Resistenza al cambiamento: in alcuni contesti si potrebbe scontare la difficoltà ad adattarsi IA nuovi strumenti di lavoro, rallentando il progresso tecnologico
- Normative e compliance: le soluzioni IA devono poter essere compliant rispetto a tematiche di privacy e GDPR.
Futuro dell’ERP/IA
Quale sarà il futuro dell’integrazione tra ERP e IA? Difficile dirlo, sicuramente si farà un passo in avanti verso interfacce iper-personalizzate dove il rapporto utente/ERP sarà connotato da un approccio conversazionale tramite chatbot intelligenti e assistenti virtuali, così da semplificare l’esperienza quotidiana dell’utente.
Inoltre, sempre lato utente, un altro elemento di sicuro interesse potrà essere la riduzione del lavoro ripetitivo a favore di un maggiore ruolo interpretativo.
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*Fonte: https://www.pwc.com/mu/pwc-22nd-annual-global-ceo-survey-mu.pdf
