După cum bine știm, un sistem ERP contribuie la gestionarea activităților unei companii pe diferite segmente, cum ar fi finanțele (contabilitate, achiziții, analiză financiară), operațiunile (planificarea și gestionarea lanțurilor de aprovizionare, managementul stocurilor) și resursele umane (planificarea și gestionarea forței de muncă). El constituie astfel un instrument util de urmărire a proceselor și resurselor unui business interconectat. Soluțiile ERP conectează o gamă largă de procese de afaceri, asigurând o circulare de datelor între acestea și colectează informații din diferite surse în scopul creării unei baze de date unice.
Funcțiile unui ERP evoluează și se adaptează permanent, iar dezvoltarea lor este interdependentă de avansul tehnologic. Una dintre aceste tehnologii este inteligența artificială, ea influențând puternic progresul ERP-urilor. Printre aspectele principale AI care determină evoluția sistemelor de acest tip se numără machine learning-ul și agenții virtuali.
O soluție ERP dezvoltată pe bazele învățării automate poate oferi numeroase beneficii companiilor prin:
- Analiza predictivă (altfel spus, estimări mai precise)
- Analiza cauzelor primare
- Optimizare (spre exemplu, creșterea randamentului de producție prin optimizarea parametrilor, care conduce la un consum mai redus sau la o producție superior calitativă)
În mod similar, integrarea agenților virtuali cu capabilități conversaționale pot îmbunătăți experiența utilizatorului unui sistem ERP, oferind o interfață ușor de utilizat.
În practică, există numeroase exemple de utilizare a inteligenței artificiale la nivelul unui sistem ERP. În general, modelele AI permit organizațiilor să reducă costurile și să îmbunătățească calitatea operațiunilor.
Câteva dintre domeniile în care această tehnologie își găsește aplicațiile sunt:
-
Analiză și estimări
Majoritatea activităților operaționale, cum ar fi gestionarea lanțului de aprovizionare și producția beneficiază puternic de pe urma unor estimări exacte. Modelele AI pot îmbunătăți semnificativ estimările prin utilizarea eficientă a datelor istorice și a condițiilor actuale. Aplicații specifice sunt găsite în:
- Producție (gestionare mai bună a sezonalității în scopul evitării subproducției sau supraproducției)
- Gestionarea depozitelor (utilizare a algoritmilor de învățare automată pentru urmărirea unui articol pe toată perioada de viață a acestuia, de la fabricație și până la vânzare)
- Vânzări (o analiză detaliată a vânzărilor poate oferi estimări mai bune care determină, la rândul lor, obiective mai clare, îmbunătățind astfel performanța angajaților)
-
Resurse umane
Cele mai multe dintre sistemele ERP actuale oferă funcționalități de bază în zona HR. Cu toate acestea, creșterea capacităților de analiză prin integrarea inteligenței artificiale poate ajuta companiile să își dezvolte managementul performanței.
-
Relațiile cu clienții
Utilizarea capacităților tehnologiei AI la nivelul soluțiilor ERP poate determina oferirea unor servicii mai rapide, mai rentabile și mai stabile. Un exemplu recunoscut pe scară largă este chatbot-ul, utilizat pentru a răspunde rapid la întrebările cele mai comune ale clienților. În acest fel, problemele complexe ale acestora pot fi gestionate de reprezentanții serviciului pentru clienți.
-
IT și contabilitate
Într-un sondaj realizat de Harvard Business Review, între 34% și 51% dintre liderii de business au estimat că impactul inteligenței artificiale la nivelul unei companii va fi resimțit cel mai puternic în funcțiile back-office de IT și contabilitate. Mai exact, AI în managementul financiar poate să contribuie la:
- Automatizarea operațiunilor contabile repetitive
- Creșterea eficienței procesărilor tranzacțiilor
- Verificarea acurateței rapoartelor
Acestea sunt doar câteva dintre segmentele unei companii în care integrarea inteligenței artificiale la nivelul sistemelor ERP poate favoriza dezvoltarea relevantă a organizației.
