L’IA generativa nell’ERP: casi d’uso, opportunità e sfide

Se utilizzi un sistema ERP supportato da GenAI, la tua azienda beneficerà di processi più efficienti, di percorsi decisionali più brevi e di significativi risparmi sui costi. Questo perché l’IA analizza i dati aziendali rilevanti e genera autonomamente raccomandazioni utili per l’azione a partire dai risultati.

Ti mostreremo esattamente come la GenAI nell’ERP sta rivoluzionando la vita lavorativa di tutti i giorni, grazie a specifici esempi pratici. Allo stesso tempo, esamineremo anche le sfide dell’utilizzo dell’IA nell’ERP, in modo che tu possa minimizzare i potenziali rischi fin dall’inizio.

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Ti mostriamo le più importanti tendenze dell’AI nelle aree delle vendite, della gestione della merce e dell’assistenza.

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Che cos’è la GenAI? Definizione e funzionamento

L’abbreviazione GenAI sta per ”intelligenza artificiale generativa”. In questa sottoarea dell’IA, la tecnologia genera nuovi contenuti invece di analizzare semplicemente le informazioni esistenti. Basandosi su ampi set di dati di formazione e reti neurali , apprende modelli e li utilizza per sviluppare contenuti in modo indipendente.

Se utilizzata correttamente, l’IA generativa accelera numerosi processi creativi che prima richiedevano tempi molto più lunghi. Questo include, ad esempio, la creazione dei seguenti tipi di media:

• Testi (articoli, e-mail, riassunti, ecc.)
• Immagini e grafica
• Audio (ad esempio musica e parlato)
• Video e animazioni
• Codice

GenAI findet heute bereits in vielen Bereichen der Geschäftswelt Anwendung, um Mitarbeitende bei ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen. So nutzen in Deutschland inzwischen 67 % der Beschäftigten regelmäßig generative KI am Arbeitsplatz. Das besagt eine globale Studie der Strategieberatung Boston Consulting Group (BCG).

Lo scambio tra sistema e uomo è sempre interattivo. Un esempio di applicazione molto diffuso è l’interazione scritta e verbale con un Large Language Model (LLM) come ChatGPT di OpenAI o Gemini di Google: dopo un input testuale o vocale, il modello linguistico sottostante elabora il contesto precedente e valuta continuamente quali unità linguistiche si adattano meglio a quello successivo. La risposta viene generata passo dopo passo a partire da queste probabilità, dando vita a testi coerenti e contestualizzati.

GenAI nell’ERP: come l’AI generativa sta cambiando l’utilizzo?

Wer schon einmal mit einem klassischen ERP-System gearbeitet hat, kann ein Lied davon singen: komplexe Masken, überladene Oberflächen und die Suche nach Informationen können die Nerven strapazieren. Viele Aufgaben gestalten sich dadurch so umständlich und zeitraubend, dass sie sich eher stumpfsinnig als wertschöpfend anfühlen.

Questo cambia con GenAI in ERP:

• Il software si trasforma da strumento a volte complicato in un partner attivo che riconosce le correlazioni ed è sempre a disposizione come assistente.
• Invece di cliccare faticosamente sui menu, gli utenti interagiscono semplicemente con il sistema ERP in linguaggio naturale.
• Nel migliore dei casi, la tecnologia AI fornisce suggerimenti utili prima ancora che l’utente li richieda.

Gli agenti AI tengono d’occhio anche l’intera catena dei processi, dalla richiesta iniziale fino alla consegna. Senza alcun intervento umano, sono in grado di identificare i problemi all’interno della catena del valore e di avviare autonomamente misure di ottimizzazione.

È importante qui:

Erst das intelligente Zusammenspiel von Mensch und Maschine liefert einen echten Mehrwert. Während generative KI im Unternehmen für mehr Tempo sorgt und Empfehlungen ausspricht, bleiben die Steuerung und Entscheidungshoheit nach wie vor dem Menschen vorbehalten. Ziel ist es also nicht, den Menschen komplett zu ersetzen, sondern eine starke Symbiose zwischen KI-Technologie und Mitarbeitenden zu schaffen.
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Casi d’uso dell’IA generativa nell’ERP: vendite, gestione delle merci e assistenza

IA generativa nelle vendite

1. supporto nella ricerca delle parti interessate

Im ERP-System sind sämtliche Vertriebsdaten zentral gespeichert, darunter:

• Dati anagrafici dei clienti
• Storia del cliente
• contatti precedenti
• Opportunità aperte

Con un sistema ERP supportato da GenAI, questo prezioso tesoro di dati può essere analizzato in modo mirato e quindi utilizzato in modo ottimale per identificare i contatti.

I team di vendita possono porre al sistema domande semplici come: ”Quali clienti esistenti non ordinano da molto tempo ma sono adatti al nostro nuovo prodotto?”. Non appena l’intelligenza artificiale ha cercato nel database interno del CRM e ha aggiunto informazioni contestuali da fonti esterne, crea profili compatti di potenziali clienti. Se lo desideri, la tecnologia può anche generare possibili spunti di conversazione e gestire automaticamente il contatto iniziale.

2. qualificazione e prioritizzazione dei lead

Quando nuovi contatti entrano nel sistema ERP, di solito inizia un processo di selezione manuale che richiede molto tempo. Quali sono i contatti che vale la pena mantenere e quali quelli che il reparto vendite non dovrebbe seguire ulteriormente?

L’intelligenza artificiale generativa può facilmente sostituirsi alla monotona preselezione di lead caldi e freddi analizzando con precisione il loro comportamento, ad es:

• Quanto spesso e per quanto tempo un cliente ha visitato il sito web dell’azienda?
• Hanno scaricato materiale di marketing come Whitepaper o case study?
• Il contatto si è registrato per un webinar?

Inoltre, GenAI confronta i contatti attuali con casi simili del passato, specificando così la valutazione delle possibilità di successo. Un contatto promettente con diverse interazioni e un profilo aziendale adeguato sale automaticamente nella lista delle priorità. I contatti meno promettenti, invece, vengono inizialmente destinati ad azioni successive.

3. sollievo da altre attività di routine

Riassumere le note delle chiamate, suggerire e-mail di follow-up o preparare gli appuntamenti: molte altre attività ricorrenti costano al tuo team di vendita molto tempo nel lavoro quotidiano. Tempo che sarebbe meglio investire nell’assistenza attiva ai clienti.

GenAI nel sistema ERP automatizza le attività ripetitive, dando al personale di vendita più tempo per discutere personalmente con i clienti e fornire consigli personalizzati. Questo aiuta a costruire relazioni a lungo termine con i clienti.

GenAI trasforma il sistema ERP da un puro sistema di registrazione a un sistema di azione che supporta in modo proattivo i dipendenti.

Karl Maresch, Asseco Solutions

IA generativa nella gestione delle merci

1. ottimizzazione delle quantità e dei tempi degli ordini

Il tempismo è tutto: questo vale anche per la gestione della merce. Le aziende possono evadere gli ordini dei clienti in tempo solo se il materiale necessario è sempre in magazzino al momento giusto e nella giusta quantità. Un sistema ERP supportato da GenAI ti aiuta attivamente anche in questa sfida:

• Analisi: per prima cosa, l’intelligenza artificiale analizza i dati storici delle scorte e delle vendite, le fluttuazioni stagionali, la situazione attuale degli ordini, i dati economici esterni e molto altro ancora.
• Riconoscimento dei modelli: riconosce i modelli nei dati che indicano determinate tendenze o fluttuazioni della domanda.
• Calcolo della quantità: invece di applicare rigide regole di programmazione, l’AI calcola dinamicamente quando e in che quantità ordinare i pezzi.

Se, ad esempio, le vendite di un prodotto aumentano inaspettatamente e i tempi di consegna di un fornitore si allungano allo stesso tempo, il sistema suggerisce un adeguamento della quantità ordinata in tempo utile. Invece di un riordino reattivo, il sistema fornisce quindi un controllo predittivo.

2. riduzione delle scorte e dell’impegno di capitale

Mentre una quantità eccessiva di scorte immobilizza il capitale, una quantità insufficiente mette a repentaglio la capacità di fornire servizi. Un gioco di equilibri che la maggior parte delle aziende deve padroneggiare ogni giorno. GenAI nell’ERP ti aiuta a bilanciare quest’area di conflitto:

• Identificazione delle scorte in eccesso: Analizzando i tassi di rotazione, i dati di consumo e le scorte di sicurezza, l’IA riconosce le scorte in eccesso.
• Identificazione delle scorte insufficienti: Allo stesso tempo, la tecnologia registra i materiali e i prodotti che non sono disponibili in tempo o in quantità insufficienti.
• Raccomandazioni: GenAI suggerisce misure mirate, come la riduzione o l’aumento degli ordini ripetuti o delle campagne di vendita.

3. automazione degli ordini ricorrenti

Molti ordini seguono sempre gli stessi schemi, soprattutto quando si tratta di materiali di consumo e parti C. GenAI riconosce queste routine e può generare automaticamente proposte d’ordine nel sistema ERP o attivare ordini autonomi, se necessario. L’intelligenza artificiale tiene conto anche delle esigenze attuali e dell’andamento dei prezzi. Di conseguenza, la riduzione dei processi di ordinazione manuali riduce significativamente il carico di lavoro del reparto acquisti, consentendogli di concentrarsi maggiormente sulle questioni strategiche.

IA generativa in servizio

1. elaborazione automatica delle richieste dei clienti

Nel servizio clienti, le richieste vengono spesso ricevute attraverso un’ampia varietà di canali, ad esempio via e-mail, modulo di contatto, chat o portale clienti. GenAI può analizzare direttamente questi messaggi in entrata e assegnarli in modo strutturato in base al loro contenuto:

• Creazione di un ticket: a seconda del tipo di messaggio (segnalazione di un guasto, richiesta di informazioni su una fattura, problema tecnico con un prodotto, ecc.
• Aggiunta di informazioni: La tecnologia aggiunge anche dati rilevanti come il numero del cliente o gli articoli interessati.
• Prioritarizzazione e consegna: il sistema assegna una priorità alla richiesta in base all’urgenza e inoltra il ticket direttamente al reparto competente.

Il vantaggio: il lavoro di smistamento manuale appartiene ormai al passato. Proprio come i ticket assegnati in modo errato e i lunghi tempi di risposta.

2. soluzioni proposte da fonti di conoscenza verificate

In parallelo, GenAI può accedere a un database di conoscenze verificate. Questo contiene informazioni provenienti, ad esempio

• casi di servizio documentati
• manuali tecnici
• guide alle soluzioni interne
• Istruzioni passo dopo passo per la risoluzione dei problemi

In base al problema specifico, l’intelligenza artificiale determina le proposte di soluzione più adatte e le mette a disposizione dei dipendenti in un formato chiaramente organizzato. Per le richieste standard più comuni, il sistema può persino inviare automaticamente la risposta al cliente. Il risultato:

• Tempi di elaborazione significativamente più rapidi
• Tassi di riscatto più elevati per la prima volta
• un’esperienza di servizio eccezionale
• clienti più soddisfatti

GenAI nell’ERP: cosa richiede una strategia AI di successo

Abbiamo visto: L’Intelligenza Artificiale Generativa porta molti vantaggi per un’ampia gamma di settori aziendali. Tuttavia, prima di decidere a favore di un sistema ERP supportato dall’AI generativa, dovresti anche essere consapevole delle sfide. Se ne sei consapevole, puoi prevenire i potenziali rischi.

1. il sistema ERP deve comprendere i processi

Un’idea sbagliata comune è che l’intelligenza artificiale abbia bisogno solo di una grande quantità di dati aziendali per automatizzare le attività. Non è così. Affinché GenAI possa automatizzare le attività di routine, deve anche conoscere nel dettaglio i processi specifici della tua azienda. In caso contrario, è molto probabile che la tecnologia non esegua le attività in modo corretto.

Prozesskenntnisse kann generative KI natürlich nur dann erlangen, wenn das ERP-System selbst eine prozessbasierte Funktionalität unterstützt. Moderne Lösungen wie APplus beispielsweise bilden Prozesse in einer für die KI verständlichen Sprache digital ab. Hierfür wurde der sogenannte Flow Mode entwickelt, der auf einer BPMN-Engine (Business Process Model and Notation) basiert und Anwender*innen prozessorientiert Schritt für Schritt ans Ziel leitet.

2. la qualità e la coerenza dei dati devono essere corrette

Affinché l’IA generativa possa utilizzare correttamente i dati del sistema ERP per le analisi e le raccomandazioni di intervento, deve innanzitutto comprenderli. Deve sapere esattamente quali informazioni la soluzione ERP mappa e in base a quale sistema. Tuttavia, poiché le tabelle e le colonne dei database hanno spesso nomi criptici, l’IA generativa non può semplicemente interpretare correttamente le informazioni.

È quindi necessario un catalogo di dati moderno che possa essere utilizzato per gestire i dati strutturati e non strutturati e prepararli in modo ottimale per i modelli di IA. Non solo fornisce informazioni sull’origine e sulle responsabilità dei singoli record di dati. Garantisce anche che nel processo di valutazione non confluiscano dati obsoleti o scadenti. In questo modo si ottengono risposte di alta qualità e previsioni precise.

3. la sicurezza dei dati deve essere garantita

In un sistema ERP vengono gestiti dati aziendali altamente sensibili, dalle cifre finanziarie ai dati dei clienti, fino alle informazioni personali. L’uso di GenAI nell’ERP aumenta il rischio che questi dati finiscano nelle mani sbagliate. Ciò accade, ad esempio, quando:

• Le aziende utilizzano modelli di AI pubblici che utilizzano i dati aziendali per l’addestramento
• I dipendenti utilizzano strumenti di IA non autorizzati (la cosiddetta IA ombra), provocando un flusso incontrollato di dati.
• GenAI non è strettamente integrato nella gestione dei diritti del sistema ERP e gli utenti non autorizzati accedono alle valutazioni.
• Gli aggressori inseriscono comandi dannosi, inducendo l’intelligenza artificiale a rivelare informazioni riservate.

Il nostro consiglio: utilizza i data center europei per gli strumenti di intelligenza artificiale basati sul cloud. Questi sono soggetti a rigide normative UE sulla protezione dei dati e garantiscono che nessuna informazione venga trasferita in modo incontrollato in paesi terzi.

4. i dipendenti hanno bisogno di competenze di intelligenza artificiale

I dipendenti e i manager devono sapere come interpretare e classificare i risultati dell’intelligenza artificiale generativa. Dopotutto, l’intelligenza artificiale può anche commettere errori e dare consigli sbagliati. La formazione sulla corretta gestione dell’IA generativa è quindi essenziale per un uso responsabile della tecnologia.

Inoltre, stanno emergendo nuove professioni che si concentrano sullo sviluppo e sul controllo dell’intelligenza artificiale. Tra queste ci sono i prompt engineer, gli ingegneri del contesto e i manager dell’intelligenza artificiale. In generale, le professioni che richiedono un pensiero strategico stanno acquistando importanza. I lavori che richiedono attività ripetitive, invece, stanno diventando meno rilevanti.

5. la mancanza di fiducia può ostacolare il progresso

Anche la tecnologia più potente non fornisce alcun valore aggiunto se viene vista con scetticismo dagli utenti. La mancanza di fiducia nella GenAI si riflette spesso nei seguenti comportamenti:

• I dipendenti bypassano le funzioni supportate dall’intelligenza artificiale
• I risultati sono fondamentalmente messi in discussione
• Le decisioni richiedono più tempo perché ogni dettaglio viene controllato manualmente.

I motivi sono molteplici: preoccupazioni sulla sicurezza dei dati, paura di errori o incertezza sull’utilizzo della tecnologia. Le aziende dovrebbero quindi concentrarsi su processi trasparenti e su una formazione regolare. Ampliare le competenze dei dipendenti e comunicare apertamente i cambiamenti crea accettazione – e quindi la base per un reale progresso tecnologico.

Conclusione: la GenAI nell’ERP ti dà un reale vantaggio competitivo

L’intelligenza artificiale generativa nel sistema ERP sta già fornendo un tale valore aggiunto in un’ampia gamma di aree aziendali da rappresentare un vero e proprio fattore competitivo. Se vuoi continuare a operare con la stessa efficienza della concorrenza tra qualche anno, non puoi permetterti di ignorare il progresso tecnologico. L ‘uso di GenAI nell’ERP è praticamente d’obbligo per rimanere in forma per il futuro.

Ma utilizzare l’IA semplicemente per il gusto di farlo non ha senso. Al contrario, è necessario definire casi d’uso chiari che facciano davvero progredire la tua azienda con l’IA. Inoltre, l’IA non deve mai essere intesa come un singolo progetto o strumento, ma come uno strumento globale a supporto dell’intera strategia aziendale. Per gestirla correttamente, l’intero personale deve avere competenze complete in materia di intelligenza artificiale. da fornitore di servizi amministrativi a partner strategico per la gestione aziendale.