Cresce la domanda di soluzioni ERP avanzate. L’intelligenza artificiale potenzia la spina dorsale dell’impresa. Passaggio al cloud semplificato, RPA integrata, previsione della domanda, manutenzione predittiva, supporto decisionale e green line più efficiente
Negli ultimi anni, l’evoluzione dell’intelligenza artificiale è stata straordinaria. Non solo ha dimostrato di essere una tecnologia rivoluzionaria, ma sta contribuendo a trasformare i modelli tradizionali di gestione, aprendo così le porte a nuove opportunità di innovazione. La tecnologia svolge quindi un ruolo fondamentale. L’AI può infatti trasformare l’ERP rendendolo più intelligente, efficiente e orientato al futuro, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti di un mercato sempre più dinamico e complesso. Secondo IDC, il mercato mondiale dell’ERP crescerà con un CAGR 2022-2027 dell’8,8%. Si prevede che la ripartizione tra software on-prem e altri software e software in cloud pubblico passerà rispettivamente dal 61% e 39% nel 2022 al 48% e 52% nel 2027. La domanda di ERP cloud-based, che continua a essere il modello di distribuzione fondamentale nell’era digitale, supera quella di soluzioni on-premise. IDC prevede infatti che gli investimenti on-premises si sposteranno verso il private cloud e il public cloud. «La maggior parte delle organizzazioni sta abbracciando il cloud, ma molte vogliono un private cloud» – spiega Fabio Rizzotto, VP, European Consulting and Custom Solutions di IDC. «Un gran numero di aziende, tuttavia, sta utilizzando un approccio ibrido: iniziano con il private cloud prima di passare eventualmente al public cloud, mentre altre passano immediatamente al public cloud, rinunciando alle caute fasi di transizione verso il public cloud. Le piccole imprese stanno passando da prodotti basati su fogli di calcolo a sistemi basati su cloud, in modo da ottenere maggiore visibilità, l’utilizzo da parte di ogni azienda e la possibilità di scalare più rapidamente. Inoltre, le grandi imprese hanno compreso che possono innovarsi anche senza impattare sul core system, aumentando il valore e il vantaggio competitivo di cui hanno bisogno per accrescere la quota di mercato nel mondo digitale».
Queste strategie di investimento consentono di avere un’organizzazione proiettata al futuro fin dall’inizio, capitalizzando i continui investimenti tecnologici. Molte aziende di medie e grandi dimensioni stanno riesaminando ciò che viene attualmente utilizzato, analizzando le personalizzazioni delle diverse applicazioni e preparando il passaggio al cloud. Anche se tradizionalmente questo processo potrebbe richiedere anni, l’emergere di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, il machine learning e persino l’AI generativa sta cambiando il gioco. Queste innovazioni stanno aiutando le organizzazioni a comprendere che possono automatizzare un numero sempre maggiore di fasi delle migrazioni, ottenendo benefici più rapidi di quanto mai immaginato. In effetti, molte soluzioni automatizzate stanno aiutando le organizzazioni a dimezzare i tempi di migrazione verso il cloud, rendendo molto più semplice il passaggio. Con il passare degli anni, questa diventerà una prassi normale, che offrirà alle aziende di servizi e ai fornitori di tecnologia maggiori opportunità di ottimizzare e aumentare il ritmo delle implementazioni tecnologiche.
In particolare, la GenAI sta cambiando il tessuto delle organizzazioni per diventare più esperienziale e orchestrata, portando a un aumento significativo dell’adozione delle applicazioni software all’interno delle organizzazioni. È indispensabile che i fornitori dimostrino non solo di averne compreso il valore, ma anche di aver già intrapreso iniziative per esplorare casi d’uso specifici per trarre vantaggio dalla GenAI. «Sul fronte operativo, l’AI generativa sta apportando miglioramenti significativi ai sistemi ERP, diventando un pilastro fondamentale per l’innovazione. Questa tecnologia è essenziale per le organizzazioni che guardano al futuro e si impegnano nella trasformazione digitale, contribuendo a modellare l’azienda per il mondo digitale in continuo cambiamento» – sottolinea Rizzotto. Inoltre, le funzioni aziendali danno il via a una serie di attività in cui dati e persone collaborano per portare a termine un processo. Tuttavia, i vendor si concentrano spesso esclusivamente sui dati, trascurando di ottimizzare la customer-experience. Da parte delle imprese utenti, invece, emerge il profondo desiderio di un’esperienza d’uso più conforme al workload quotidiano. L’integrazione di una funzione di comunicazione in tempo reale, per esempio, può portare più ordine in processi aziendali caotici come la chiusura di fine periodo, la gestione delle relazioni con i fornitori e persino i pagamenti. Le funzioni mobile consentono di gestire alcuni processi in movimento. Anche funzioni come la sintesi vocale, il design a colori ad alto contrasto e il “close captioning” possono essere utili agli utenti. E l’aggiunta di altri workload alle applicazioni può migliorare l’esperienza complessiva.
L’IMPATTO DELL’AI
Ma quale impatto ha avuto effettivamente l’intelligenza artificiale negli ultimi anni secondo i principali vendor e system integrator del settore? È il tormentone del momento oppure l’inizio di una rivoluzione tecnologica? «Di intelligenza artificiale se ne parla da decenni, ma negli ultimi due anni l’accelerazione è più che palpabile e ognuno nel suo ambito cerca di utilizzarla al meglio» – dichiara Simone Casadei Valentini, direttore Progettazione, Assistenza, Formazione – Area Imprese e Commercialisti di Passepartout. «Come tutte le rivoluzioni non è facile capirne da subito la portata ed è impossibile predire quali saranno gli effetti a lungo termine. Le aziende e i commercialisti che usano i nostri prodotti non vogliono rimpiazzare gli esseri umani, ma chiedono di farli lavorare meglio e in maniera più produttiva, proprio come recitava lo slogan ideato dal nostro fondatore più di venti anni fa: Lavorare meglio, lavorare meno». Dello stesso parere, Luisa Ferrari, Solution & Strategy director di Formula: «Gli algoritmi euristici sono presenti da tempo nell’ambito operation degli ERP, ma oggi è in atto un’onda innovativa. Siamo solo all’inizio, ma nei prossimi anni vedremo importanti cambiamenti».
Secondo Federico Chieppa, direttore Salesforce Practice di Sopra Steria, l’ERP è sicuramente un ambito in grande trasformazione, con nuove tendenze e nuove tecnologie che consentono alle aziende un sempre più veloce ed efficace adattamento all’evoluzione delle necessità di gestione delle risorse aziendali. «Le principali spinte evolutive nell’implementazione di questi sistemi derivano dall’adozione di soluzioni cloud, integrazioni con soluzioni che permettono maggiore automazione dei processi, necessità di fornire maggiore flessibilità per aree di business e diversi approcci allo smart working e, naturalmente, l’opportunità di far leva su diversi aspetti dell’AI».
SOLUZIONI ERP BASATE SULL’AI
L’AI, secondo gli operatori del settore, è in grado di migliorare l’efficienza e l’innovazione all’interno dei sistemi ERP. Ma quali sono le soluzioni più emblematiche? «La nostra offerta include sia strumenti basati sull’AI “tradizionale” sia sulla Gen AI» – dichiara Simone Marchetti, business development manager ERPM di Oracle Italia. «I primi sono di grande aiuto nei processi ERP, che in quanto “spina dorsale” dell’impresa si alimentano con ampie quantità e varietà di informazioni; offrono infatti un supporto decisionale a figure differenti per ruolo, e appartenenti non solo all’ambito finance, con insights approfonditi, sintesi di scenari complessi, letture che consentano di individuare trend. Parallelamente, integriamo funzionalità basate su GenAI nelle applicazioni ERP con un approccio personalizzabile. Lavoriamo con Cohere che addestra con i suoi algoritmi un potente large language model che opera poi sulla base di dati e informazioni propria del cliente, così da fornire un output coerente e specifico. Le applicazioni sono erogate dalla piattaforma OCI, supportata dalla potenza di calcolo offerta dalla collaborazione con NVIDIA».
Ormai da tempo l’AI in fabbrica tocca diversi ambiti. Secondo Luisa Ferrari di Formula, grazie a modelli specifici di ML, l’intelligenza artificiale permette di controllare qualità e processi in modo automatizzato. «Nella programmazione della produzione si possono ottenere proposte ottimizzate, come analogamente in ambito logistico, lungo tutta la catena del valore per ottimizzazione spazi e percorsi. Vi sono poi le soluzioni per la manutenzioni predittiva in base al reale utilizzo degli impianti, che consentono di anticipare fermi e rischi e promuovono risparmi economici e sostenibili. Oggi, le nuove frontiere di AI generativa e specializzata permettono inoltre di specializzare copilot “esperti” basati sui dati ERP del cliente e capaci di essere un vero assistente nella quotidianità».
Dal canto suo Passepartout, per quanto riguarda gli ERP, sta lavorando su due filoni dell’AI. Come spiega Valentini, il primo filone si appoggia sul machine learning applicato alla contabilizzazione delle fatture elettroniche. «Il ML si basa sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, prendendo decisioni con un intervento umano minimo. Oggi, i dati raccolti con la nostra funzione di contabilizzazione nutrono un algoritmo di cui beneficia solo la singola azienda che li ha generati. Domani l’esperienza di tutte le aziende verrà messa a fattor comune. Il conto economico statisticamente più probabile per quella fattura verrà proposto anche alle aziende che non hanno mai incontrato quella casistica. Abbiamo anche condotto alcuni test con algoritmi di machine learning per il Supply Forecasting o per il Clustering della clientela, divisa per metriche di rischio d’insolvenza». L’altro progetto su cui Passepartout sta lavorando si basa sul secondo filone, l’intelligenza artificiale generativa. «Il nostro team di Ricerca, capeggiato da Gianluca Suzzi, sta impiegando le API di ChatGPT per realizzare tanti assistenti virtuali – uno per ambito – in grado di fornire risposte esaustive sull’utilizzo dei nostri prodotti. I risultati delle prime sperimentazioni sono stati sorprendenti. ChatGPT conosce già molto bene sia Mexal che Passcom in quanto tutta la documentazione di riferimento, per nostra scelta strategica, è sempre stata posizionata in siti pubblici privi di autenticazione e quindi raggiungibili anche dagli “spider” di OpenAI che esplorano il web».
L’approccio adottato da SAP consiste nel fornire funzionalità di intelligenza artificiale integrate in tutte le sue applicazioni che spaziano dall’ERP alle soluzioni di HCM, dal gestione delle spese all’approvvigionamento fino all’esperienza del cliente. «In questo modo, i processi aziendali si basano su un’intelligenza artificiale tanto intuitiva quanto flessibile ed efficace» – spiega Ivano Fossati, head of Cloud ERP di SAP Italia. «Inoltre, abbiamo integrato nelle nostre soluzioni Joule, il copilota di AI generativa in linguaggio naturale, capace di rivoluzionare il modo con cui i clienti interagiscono con i sistemi SAP, rendendo ogni punto di contatto pertinente e ogni compito più semplice. Per quanto riguarda l’ERP, per esempio, Joule permette a un responsabile Finance di chiedere informazioni sui fornitori in base ai tempi medi di pagamento delle fatture, ai margini e alla loro impronta di carbonio, e di ricevere una risposta immediata e contestualizzata». Un altro esempio riguarda un annoso problema per le aziende: la gestione dei crediti. Su questo punto, SAP S/4HANA analizza in modo intelligente i dati storici e identifica i clienti e le fatture con un rischio maggiore di ritardi di pagamento. «La soluzione – spiega Fossati – riduce i costi di fatturazione, accredito e incasso del cliente. In uno studio che abbiamo svolto su un nostro cliente che produce beni di consumo e ha 30mila dipendenti, la soluzione ha consentito di realizzare fino a 2,9 milioni di dollari in più di guadagni all’anno».
COSA CHIEDONO LE AZIENDE
Per Paola Pomi, CEO di Sinfo One, i clienti e il mercato in generale richiedono costantemente un’unica cosa: sfruttare al massimo le tecnologie per ottenere risultati ottimali con minori risorse. «Questo si traduce in implementazioni e sfide sempre differenti» – spiega Paola Pomi. «Per quanto riguarda le tecnologie disponibili e le relative implementazioni sui clienti abbiamo risultati evidenti di ottimizzazione – sia qualitativa che quantitativa, intesa come riduzione del tempo di esecuzione dei processi e risparmio di risorse economiche – a fronte di progetti di Robotic Process Automation integrati con AI, fino a spingerci nella Enterprise automation».
Andando più nel dettaglio, la RPA consente ai sistemi di eseguire azioni ripetitive all’interno delle funzioni integrate nell’ERP che in passato richiedevano l’intervento degli utenti. Inoltre, è possibile integrare algoritmi di machine learning nelle soluzioni offerte. «In questi casi – continua Paola Pomi – è importante ripercorrere con gli utenti ogni processo coinvolto, andando a ottimizzare per step successivi tutti gli ambiti. Ci sono casi in cui il tempo impiegato dagli utenti a sistema per determinati processi viene ridotto di entità molto significative, anche superiori al 75%. Tuttavia, alleggerire del 20% l’operatività dell’utente su attività a basso valore aggiunto rappresenta comunque un risultato ragguardevole che comporta un saving importante per le aziende. Nello specifico, l’Enterprise Automation è un’attività pervasiva e sistemica di ottimizzazione dei processi aziendali che, tramite l’integrazione di RPA e AI, è sicuramente guidata dalle necessità del cliente, ma anche dagli insights che vengono generati tramite i sistemi stessi che, grazie ad apposite funzioni o tecnologie, possono evidenziare quali sono i processi più a rilento o dispendiosi per l’azienda. In questo modo diventa anche più agevole dirigere l’attività di ottimizzazione sui punti che possono generare un ROI più veloce e risparmi di risorse più significativi».
Altre richieste specifiche delle aziende in ambito ERP vengono evidenziate da Ivano Fossati di SAP Italia: «Le aziende ci stanno chiedendo di essere a prova di futuro, diventando organizzazioni intelligenti e sostenibili. In particolare, cercano una soluzione ERP cloud che automatizzi e che integri l’intelligenza artificiale, con un’interfaccia utente semplice e intuitiva. Inoltre, SAP è molto impegnata in ambito sostenibilità e ha intercettato le esigenze ambientali e le relative normative, integrando nel suo ERP il green ledger che offre un approccio preciso alla sostenibilità. Consente infatti di passare dalle stime delle emissioni di carbonio ai dati effettivi: ogni singola materia prima, ogni singolo semi-lavorato, ogni singolo step nel processo produttivo, ogni singolo evento di logistica e distribuzione, come pure l’impiego di risorse per la vendita e i processi di manutenzione e service, genera informazioni green di dettaglio e contestuali, esattamente come avviene per i dati gestionali. Le aziende possono gestire la loro green line con la stessa visibilità e precisione che hanno sulla top line e bottom line, per tutti i processi: da quelli di reporting normativo, alla ricerca e sviluppo, alla condivisione con i propri clienti del profilo green di prodotti e servizi».
QUALI SONO I VANTAGGI
Nella visione di Oracle, l’AI porta sempre più efficienza sostituendo l’uomo nelle operazioni più a basso valore e liberando risorse. «In area ERP, possiamo citare tre macro casi d’uso particolarmente vantaggiosi» – spiega Marchetti. «Il dynamic discounting, che ottimizza il ROI e dà supporto ai fornitori strategici. L’intelligent account combination defaulting, che automatizza l’immissione di dati banali nelle fatture, aiuta a aumentare l’output e riduce i tassi di errore perché apprende i modelli da usare in base ai dati di ogni cliente. La fatturazione intelligente, che allinea fatture e ordini e analizza modelli e dati storici utilizzando il machine learning, riducendo tassi di errore, intervento umano e aumentando la velocità. La Gen AI nel mondo “dei numeri” dell’ERP invece gioca il suo valore nell’assistenza nelle attività di contenuto, come la creazione di report, note, spiegazioni». Per Luisa Ferrari di Formula, l’AI sta rivoluzionando i sistemi ERP, portando un’efficienza senza precedenti e stimolando l’innovazione in tutte le aree aziendali. «Possiamo distinguere due approcci: il primo è quello di avere un assistente virtuale esperto che non solo esegue compiti ripetitivi, ma impara e si adatta continuamente per ottimizzare i processi aziendali, rispondendo alle richieste in linguaggio naturale e proponendo insights su quanto sta accadendo. I vantaggi sono quelli di velocizzare azioni ripetitive e supportare in analisi e controlli con un importante risparmio di tempo. Il secondo è quello di sfruttare modelli predittivi per simulare e valutare gli scenari futuri, con vantaggi competitivi significativi, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato».
Le caratteristiche tipiche dei vari tipi di AI ben si adattano quindi alle necessità delle implementazioni ERP. Si pensi alla previsione della domanda e alla gestione delle scorte e della supply chain oppure alla manutenzione predittiva o alla simulazione delle condizioni operative. «Naturalmente – spiega Chieppa di Sopra Steria – l’AI Generativa apre ulteriori opportunità, quali quelle derivanti dalla possibilità di generare dati sintetici per analisi e modellazione, piuttosto che l’automazione di alcuni flussi di lavoro dove a tendere si potrà limitare l’intervento umano fino a eliminarlo del tutto». Garantire la sicurezza e la protezione dei dati nelle soluzioni ERP basate sull’AI è cruciale per proteggere la riservatezza dei dati, rispettare le normative di conformità, prevenire le minacce informatiche e assicurare l’affidabilità delle decisioni aziendali. «L’adozione di modelli di AI generativa e il processo di addestramento di questi sistemi si basano su perimetri molto estesi di dati aziendali, spesso contenenti informazioni riservate o sensibili. Questo comporta una necessità di migliorare efficienza e capillarità della sicurezza dei dati per evitare sia pericolose fuoriuscite di dati sensibili dal perimetro protetto, sia la generazione di output che contengono elementi dannosi/offensivi oppure leakage di dati sensibili in contrasto con le norme di accessibilità dei vari profili aziendali».
LE SFIDE PRINCIPALI
Nel processo di implementazione dell’intelligenza artificiale, le sfide principali che le aziende devono affrontare sono tre: sviluppare una solida data strategy per acquisire e gestire informazioni di alta qualità, adottare tecnologie basate su cloud per sfruttare appieno il potenziale dell’AI e ottimizzare i processi aziendali per integrare in modo efficace le nuove soluzioni intelligenti. Affrontare queste sfide richiede un approccio integrato e una stretta collaborazione tra i dipartimenti aziendali, con un costante impegno per l’innovazione e l’adattamento alle esigenze del mercato e della tecnologia.
«Un prerequisito di cui le aziende hanno bisogno per ottenere un reale vantaggio dall’AI, è la bontà dei dati aziendali» – spiega Fossati di SAP Italia. «Se i dati non sono corretti, qualsiasi algoritmo di AI fornirà risultati deludenti. Compito dell’intelligenza artificiale è poi applicare i dati giusti al modello giusto. Abbiamo una storia di oltre 50 anni dedicata sulla gestione dei dati aziendali, siamo quindi in grado di fornire dati di business puliti e affidabili con un’elevata ampiezza e qualità». La seconda sfida è il cloud. «Solo se un’azienda ha abbracciato un’infrastruttura cloud – continua Fossati – sarà capace di sfruttare appieno la potenza dell’AI e innovare più velocemente. Per esempio, la nostra offerta RISE with SAP, che include SAP S/4HANA Cloud, consente a un’azienda di prendere decisioni migliori e più rapide basate su insights basati su analytics in tempo reale potenziati con l’AI». L’altro importante elemento è la trasformazione dei processi. «Perché l’AI possa accelerare il tempo di implementazione del process mining e produrre dati rilevanti – spiega Fossati – le aziende devono contare su processi fluidi ed efficienti. A tal proposito, nei prossimi mesi sarà resa disponibile una funzionalità di SAP Signavio chiamata Process AI, che rappresenterà il nostro motore di process recommendation basato sull’AI generativa».
Anche per Marchetti di Oracle, l’implementazione dell’intelligenza artificiale (AI) presenta diverse sfide che riguardano l’aspetto organizzativo, i modelli dati ottimali, la pulizia dei dati e l’aggiornamento continuo. «L’applicazione dell’AI è produttiva se si cala nella quotidianità lavorativa dei team in modo efficace. Altro punto dolente è il modello dati: l’AI funziona meglio su modelli dati pensati per questo tipo di applicazioni quindi le aziende devono orientare in questo modo le loro scelte. Dati che devono essere puliti, cosa che nell’ERP che attinge a fonti molto varie è più critica che mai. Per aiutare l’adozione, Oracle ha scelto di sfruttare il modello SaaS con aggiornamenti trimestrali delle app, che mettono a disposizione man mano nuovi tool e casi d’uso basati su AI, implementati sulla base della nostra visione strategica e dell’ascolto dei clienti». Le soluzioni di AI si basano quindi sulla loro capacità di “digerire” enormi quantità di dati: è imperativo che la qualità dei dati su cui l’AI opera sia elevata. Per Chieppa di Sopra Steria, le imprese devono quindi intraprendere importanti attività di data management per garantire la completezza, pulizia e affidabilità dei dati nei sistemi ERP, pena la compromissione dell’efficacia dell’output atteso dall’AI. «Altro aspetto chiave – spiega Chieppa – è il cambiamento culturale necessario perché gli utenti possano adattarsi a questi nuovi tool e trarre il massimo vantaggio dalla loro adozione. Training e change management assumono, quindi, una rilevanza strategica perché la trasformazione abbia successo».
Wolters Kluwer Tax & Accounting Italia dialoga quotidianamente con migliaia di piccole e medie imprese e si adopera non solo a proporre soluzioni tecnologicamente adeguate e “future ready” ma anche a fare da consulente agli imprenditori italiani e a propagare la cultura del dato, dell’analisi, dei vantaggi dell’AI. Secondo Claudio Ferrante, director, sales di Wolters Kluwer Tax & Accounting Italia, l’innovazione e la trasformazione che l’AI apporta agli ERP può rappresentare una problematica non banale per le PMI italiane. «In termini assolutamente generali – spiega Ferrante – nel tessuto delle piccole medie e imprese italiane, la cultura del dato è carente e si accompagna spesso a una scarsa propensione all’analisi dei dati. Dunque un ERP arricchito con l’AI può spaventare. Le PMI potrebbero non avere una conoscenza approfondita delle tecnologie di AI e delle loro potenzialità per il business. D’altro canto, la tecnologia e l’innovazione non si fermano alle perplessità delle PMI e bisogna che l’imprenditoria piccola e media capisca la centralità di queste soluzioni innovative e affronti sia la problematica della formazione costante sia l’opportunità di dotarsi di strumenti digitali strategicamente rilevanti».
I SETTORI PIÙ COINVOLTI
Oggi, risulta ancora difficile tracciare delle linee di demarcazione tra settori che utilizzano, o intendono utilizzare, soluzioni ERP avanzate e quelli che non lo fanno. «I settori che più propendono all’utilizzo di ERP innovativi sono quelli popolati da aziende che raccolgono un elevato volume di dati generati dalle attività core» – spiega Ferrante di Wolters Kluwer Tax & Accounting Italia. «Per esempio, aziende che hanno grandi attività di e-commerce, produzioni altamente tecnologiche, aziende che operano nella finanza, nella logistica. Poi in settori altamente competitivi, dove le aziende sono sottoposte a una pressione costante per migliorare l’efficienza e l’agilità, e gli ERP avanzati possono fornire un vantaggio competitivo significativo».
Infine, esiste un valore importante che è però transettoriale: la cultura all’innovazione. «Le aziende culturalmente più aperte al cambiamento e all’innovazione sono più propense ad adottare nuove tecnologie come gli ERP dotati di AI» – afferma Ferrante. L’adozione degli strumenti digitali adeguati non solo migliora l’efficienza operativa e supporta decisioni informate, ma costituisce anche un potente motore per aumentare la competitività aziendale. Settori con maggiore complessità e processi ripetitivi possono ottenere rapidi vantaggi dall’adozione di soluzioni digitali. Come sottolinea Luisa Ferrari di Formula, nel settore manifatturiero, l’innovazione e la sostenibilità possono diventare paradigmi vincenti, offrendo vantaggi competitivi significativi. D’altra parte, le aziende di servizi possono sfruttare l’intelligenza artificiale tramite l’utilizzo di bot per fornire supporto personalizzato, consentendo un risparmio di tempo e risorse interne.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale negli ERP rappresenta una svolta significativa nell’evoluzione del mondo aziendale. Questa sinergia non solo migliora l’efficienza operativa e supporta decisioni informate, ma promette di trasformare radicalmente i processi aziendali, aprendo nuove opportunità di innovazione e crescita. Stiamo parlando concretamente di automazione dei processi, analisi predittiva, assistenza decisionale, strategie di pricing, personalizzazione del servizio clienti, gestione dei rischi, dell’inventario e della catena di approvvigionamento. Tuttavia, la gestione dei dati, la sicurezza informatica e il cambiamento culturale restano fattori critici per sfruttare appieno il potenziale di questa convergenza tecnologica. Con una strategia sistemica e un impegno costante per l’aggiornamento e l’adattamento, le aziende possono capitalizzare appieno i vantaggi offerti dall’integrazione dell’AI negli ERP, portando a risultati tangibili nel panorama aziendale in continuo cambiamento.
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Qintesi – IA: un salto nel futuro
