I sistemi ERP stanno evolvendo da strumenti di pianificazione a piattaforme di automazione intelligente, con l’integrazione di AI e Machine Learning come elemento chiave. Secondo l’analisi di Gartner (Gartner, Predicts 2024: ERP Evolves Planning With Automation and AI), entro il 2027 il 60% delle aziende sceglierà soluzioni basate su orchestrazione dei processi e piattaforme tecnologiche. L’AI generativa promette di rivoluzionare l’esperienza utente e l’automazione dei processi. Tuttavia, il 75% delle aziende riporta un disallineamento tra strategia ERP e obiettivi di business, evidenziando la necessità di ripensare l’approccio all’ERP.
Indice argomenti:
L’evoluzione dell’ERP: dalla pianificazione all’automazione intelligente
I sistemi ERP stanno vivendo una profonda trasformazione, passando da sistemi gestionali e strumenti di pianificazione delle risorse aziendali a piattaforme di automazione intelligente.
Questo cambiamento di paradigma è guidato dalla necessità delle imprese di rispondere in modo più agile e automatizzato a un contesto di business sempre più complesso e dinamico. I nuovi sistemi ERP si stanno evolvendo verso un’architettura componibile (composable) che offre una migliore integrazione tra le applicazioni aziendali, capacità avanzate di process intelligence e automazione, nonché funzionalità superiori di analisi dei dati.
AI e Machine learning: la chiave per i sistemi ERP del futuro
Un elemento chiave di questa evoluzione è l’integrazione sempre più profonda dell’intelligenza artificiale e del machine learning all’interno delle soluzioni ERP. La maggior parte dei vendor ha già incorporato funzionalità di AI e ML nelle proprie offerte, mentre l’AI generativa e l’AI agentica, seppur ancora in una fase iniziale, promettono di avere un impatto significativo in termini di esperienza utente, automazione intelligente, architettura componibile e orchestrazione autonoma dei processi.
Questa trasformazione sta portando a una progressiva “commoditizzazione” dei processi di business implementati nei sistemi ERP, spingendo i vendor a differenziarsi sempre di più attraverso le capacità della propria piattaforma tecnologica. Ciò richiede alle aziende di ripensare il proprio approccio all’ERP, passando da una visione incentrata sul software a una focalizzata sulle capacità di orchestrazione dei processi di business e di abilitazione dell’innovazione.
L’impatto dell’integrazione di ERP e AI
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi ERP sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i propri processi e prendono decisioni strategiche. Secondo lo studio AI 4 Italy, l’adozione diffusa dell’IA Generativa potrebbe aggiungere fino a 312 miliardi di euro al PIL annuale italiano nei prossimi 15 anni, rappresentando una potenziale crescita del PIL fino al 18,2%. Questo impatto si riflette anche nel settore ERP, dove l’IA sta trasformando diverse aree chiave.
Automazione dei processi e user experience
In primo luogo, l’automazione intelligente dei processi sta permettendo di ridurre significativamente le attività manuali e ripetitive, liberando risorse per attività a maggior valore aggiunto. Ad esempio, l’elaborazione automatica delle fatture tramite AI può ridurre gli errori e accelerare i cicli di pagamento.
Nel campo della pianificazione e previsione, l’IA sta migliorando notevolmente l’accuratezza delle proiezioni finanziarie e operative, consentendo alle aziende di adattarsi più rapidamente ai cambiamenti del mercato. Le capacità di machine learning integrate nei sistemi ERP possono analizzare grandi volumi di dati storici e in tempo reale per identificare pattern e tendenze, supportando decisioni più informate.
Un’altra area di impatto significativo è l’esperienza utente, con l’introduzione di interfacce conversazionali e assistenti virtuali basati su IA che semplificano l’interazione con i sistemi ERP e migliorano l’accessibilità delle informazioni. La manutenzione predittiva abilitata dall’IA sta inoltre ottimizzando la gestione delle risorse aziendali, prevedendo potenziali guasti o necessità di interventi prima che si verifichino problemi.
Nel contesto della supply chain, l’IA sta permettendo una gestione più dinamica e resiliente, con algoritmi che ottimizzano in tempo reale i flussi logistici e le scorte.
Strategie per allineare l’ERP agli obiettivi aziendali tramite l’AI
L’allineamento dei sistemi ERP agli obiettivi aziendali attraverso l’integrazione dell’intelligenza artificiale richiede un approccio strategico e ben pianificato.
Una strategia efficace dovrebbe iniziare con una chiara definizione degli obiettivi aziendali e una mappatura dettagliata di come l’IA può supportare il raggiungimento di questi obiettivi attraverso il sistema ERP. Ad esempio, se l’obiettivo è migliorare l’efficienza operativa, si potrebbe puntare sull’implementazione di algoritmi di AI per l’ottimizzazione dei processi produttivi o della gestione del magazzino. È fondamentale coinvolgere fin dall’inizio i leader di business nella definizione della strategia ERP, assicurando che le capacità di AI siano allineate alle esigenze specifiche di ogni area funzionale.
Un altro elemento chiave è la creazione di una data strategy robusta, che garantisca la disponibilità di dati di alta qualità necessari per alimentare efficacemente gli algoritmi di AI.
Infine, è essenziale stabilire metriche chiare per misurare l’impatto dell’AI sugli obiettivi di business, monitorando costantemente i progressi e adattando la strategia in base ai feedback ricevuti. Le aziende che riusciranno a implementare con successo queste strategie potranno sfruttare appieno il potenziale dell’AI per trasformare i loro sistemi ERP da semplici strumenti operativi a veri e propri motori di innovazione e vantaggio competitivo.
ERP e AI: le sfide per il futuro
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi ERP, pur offrendo opportunità senza precedenti, presenta anche sfide significative che le aziende dovranno affrontare nei prossimi anni.
Qualità e governance dei dati
Una delle principali sfide riguarda la qualità e la governance dei dati. L’efficacia degli algoritmi di AI dipende fortemente dalla qualità e dalla completezza dei dati disponibili. Molte organizzazioni si trovano a dover gestire dati frammentati, inconsistenti o di bassa qualità, il che può compromettere l’accuratezza e l’affidabilità delle analisi e previsioni basate su AI.
Sarà quindi cruciale investire in robuste strategie di data management e governance per garantire che i sistemi ERP potenziati dall’AI possano operare su una base dati affidabile e coerente.
Sicurezza e privacy
Un’altra sfida significativa è rappresentata dalla sicurezza e dalla privacy dei dati. Con l’aumento della quantità di dati sensibili gestiti dai sistemi ERP e l’introduzione di algoritmi di AI che possono accedere e analizzare questi dati, le aziende dovranno implementare misure di sicurezza ancora più stringenti per proteggere le informazioni da accessi non autorizzati e violazioni.
Questo include non solo la sicurezza dei dati stessi, ma anche la protezione degli algoritmi di AI da potenziali manipolazioni o attacchi.
Scalabilità
La scalabilità e la flessibilità delle soluzioni ERP basate su AI rappresentano un’altra area di sfida. Man mano che le aziende crescono e si evolvono, i loro sistemi ERP devono essere in grado di adattarsi rapidamente a nuovi requisiti e volumi di dati in continua espansione.
Questo richiede architetture flessibili e scalabili che possano gestire efficacemente carichi di lavoro variabili e integrare nuove funzionalità AI senza interruzioni significative delle operazioni aziendali.
Etica e trasparenza
L’etica e la trasparenza nell’uso dell’AI nei sistemi ERP sono temi che stanno guadagnando sempre più attenzione. Le aziende dovranno affrontare questioni complesse legate all’equità e alla responsabilità delle decisioni prese dagli algoritmi di AI, specialmente in aree sensibili come la gestione delle risorse umane o la valutazione del rischio finanziario.
Sarà necessario sviluppare framework etici robusti e meccanismi di supervisione per garantire che l’uso dell’AI nei sistemi ERP sia allineato con i valori aziendali e le normative vigenti.
Formazione della forza lavoro
L’introduzione di capacità AI avanzate nei sistemi ERP richiederà un significativo aggiornamento delle competenze della forza lavoro, non solo in termini di competenze tecniche, ma anche di capacità di interpretare e agire sui insights generati dall’AI.
Le aziende dovranno investire in programmi di formazione continua e sviluppare una cultura organizzativa che abbracci l’innovazione e l’apprendimento continuo per sfruttare appieno il potenziale dell’AI nei loro sistemi ERP.
ERP e AI: le soluzioni su cui puntare
Nel panorama attuale delle soluzioni ERP che integrano funzionalità di intelligenza artificiale, emergono diverse offerte innovative che stanno ridefinendo gli standard del settore.
SAP S/4HANA Cloud
SAP, con il suo S/4HANA Cloud, si posiziona come uno dei leader di mercato nell’integrazione dell’AI nei sistemi ERP. L’azienda sta investendo significativamente in capacità di AI generativa, con l’introduzione dell’assistente digitale Joule e l’integrazione con Microsoft Copilot.
Queste funzionalità permettono agli utenti di interagire con il sistema ERP attraverso interfacce conversazionali, automatizzare attività complesse e ottenere insights predittivi in tempo reale.
Oracle Fusion Cloud ERP
Oracle, con il suo Fusion Cloud ERP, sta similmente puntando sull’AI per migliorare l’automazione dei processi e l’analisi predittiva.
L’azienda ha introdotto funzionalità di AI generativa in una vasta gamma di casi d’uso, dalla gestione finanziaria alle risorse umane, senza costi aggiuntivi per i clienti Fusion. Questo approccio democratizza l’accesso alle capacità di AI, permettendo anche alle organizzazioni di medie dimensioni di beneficiare di queste tecnologie avanzate.
Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics 365 si distingue per la sua integrazione nativa con l’ecosistema Microsoft, inclusi strumenti di AI come Azure Machine Learning e Power BI.
Secondo la ricerca di Gartner (Gartner, Magic Quadrant for Cloud ERP 2024) , Microsoft sta guidando l’innovazione nell’ambito dell’AI generativa per ERP, con l’introduzione di Copilot in Dynamics 365, che offre capacità di assistenza AI in varie aree funzionali.
