Se l’intelligenza artificiale sta entrando in modo sempre più concreto nelle aziende, nei sistemi ERP deve ancora esprimere appieno il suo potenziale.
Non si tratta solo di un’evoluzione tecnologica, ma di un cambiamento culturale profondo nel modo di progettare e governare i processi aziendali: dal reagire agli eventi al prevederli, grazie all’analisi dei dati in tempo reale.
In questo contesto, l’AI può trasformare radicalmente il modo in cui si pensano processi, dati e decisioni, contribuendo a superare criticità diffuse come operatività ripetitive, silos informativi, costi nascosti, lentezza decisionale e instabilità dei mercati. A condizione, però, di avere chiaro l’obiettivo da raggiungere.
Prima della tecnologia, la scelta dell’obiettivo
Attraverso scelte consapevoli sulle soluzioni più evolute, l’ERP può diventare una piattaforma intelligente su misura, capace di svolgere attività complesse in tempi significativamente ridotti rispetto a prima. Questo richiede una stretta collaborazione con partner tecnologici esperti, in grado di guidare l’implementazione dell’AI in funzione degli obiettivi di business e di massimizzarne i benefici.
In Sinfo One adottiamo proprio questo approccio: non partiamo dalla tecnologia, ma dai problemi concreti dell’azienda. L’attenzione è rivolta non solo alla AI ma anche alla formazione. L’obiettivo non è “aggiungere” AI all’ERP, ma costruire una soluzione coerente a necessità e obiettivi del cliente.
Esempi di applicazioni AI sviluppate
Nella pratica, l’integrazione dell’AI avviene attraverso modelli specializzati per compiti specifici. Un esempio è il sistema di gestione degli ordini via e-mail sviluppato combinando Name Entity Recognition e Large Language Model: la soluzione interpreta, riconosce ed estrae automaticamente i dati del testo delle mail e dei documenti allegati, li associa alle anagrafiche esistenti (clienti, articoli, unità di misura) e li inserisce nel gestionale, richiedendo solo una supervisione finale. I vantaggi sono stati subito evidenti: riduzione del data entry di oltre il 90% nei primi 3 mesi, errori drasticamente ridotti e benefici crescenti grazie all’autoapprendimento.
Progetti analoghi, basati su reti neurali e microservizi AI si stanno aprendo a tutti gli ambiti, dal supporto decisionale nella pianificazione intelligente – ovvero adeguata al contesto aziendale, settoriale e competitivo – al controllo qualità tramite analisi delle immagini; dall’analisi predittiva che integra dati esterni all’ERP per elaborare scenari “what if”, fino all’interazione in linguaggio naturale per inserire e consultare i dati dialogando con il sistema tramite Generative AI. Tutti interventi che migliorano affidabilità, integrazione tra reparti e qualità delle decisioni.
Gradualità e focus sul business
Per generare valore reale, il passaggio all’ERP AI-driven deve essere consapevole. Avviare progetti pragmatici e a step consente di testare l’efficacia delle soluzioni, dimostrarne il ritorno e creare la cultura organizzativa per affrontare il cambiamento. Solo così l’innovazione tecnologica diventa anche innovazione culturale, mantenendo il focus sul business e creando basi solide per il futuro.
