Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην εξέλιξη του ERP

Όλοι μας γνωρίζουμε πως η ΑΙ είναι ήδη παρούσα, αν και ακόμα βρισκόμαστε σε αρχικό στάδιο και δεν μπορούμε να γνωρίζουμε τον ακριβή αντίκτυπό της στους διάφορους κλάδους. Ένας κλάδος πάντως που σχετίζεται με αυτό το θέμα είναι το ERP. Πού και πώς η τεχνητή νοημοσύνη θα ενσωματωθεί και θα επηρεάσει τις επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν το ERP;

Workflows… δυναμικά

Καθώς η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης μαθαίνει με ποιους τρόπους τόσο η επιχείρηση, όσο και οι συγκεκριμένοι χρήστες αλληλεπιδρούν σε καθημερινή βάση με το σύστημα, οι λύσεις ERP θα προχωρήσουν ακόμα πιο πέρα και θα προτείνουν τρόπους βελτιστοποίησης του συστήματος προς όφελος όλων.

Για παράδειγμα, μετά την εκμάθηση επαναλαμβανόμενων προτύπων, το ERP θα μπορεί από μόνο του να αυτορυθμιστεί σε σημαντικό βαθμό, προκειμένου να ελαχιστοποιήσει τη χειροκίνητη εργασία – θα δημιουργεί αυτόματες ενέργειες, θα παραμετροποιεί ακόμα και το περιβάλλον εργασίας, ώστε να ανταποκρίνεται στις δεδομένες συνήθειες των χρηστών. Το αποτέλεσμα θα είναι πως θα απελευθερωθεί η δημιουργικότητα των ανθρώπων, μέσω της αυτοματοποίησης των διεργασιών.

Αποτελεσματικότερα insights

Κατά το παρελθόν, οι επιχειρήσεις θα έπρεπε να συγκεντρώσουν με μεγάλη προσπάθεια και να παρουσιάζουν predictive insights για συγκεκριμένα αποτελέσματα. Η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει/βελτιώσει το ERP και ως προς αυτό, όχι μόνο συγκεντρώνοντας δεδομένα από το σύστημα ακόμα πιο εύκολα, αλλά επιπλέον, αναλύοντας τα δεδομένα και εντοπίζοντας τάσεις με ακόμα πιο αποτελεσματικό τρόπο από εκείνον που μια ειδική ομάδα αναλυτών δεδομένων θα μπορούσε να καταφέρει.

Σε τελική ανάλυση, καμία επιχείρηση που βασίζεται στα data, δεν θα μπορούσε να συγκεντρώσει αρκετούς αναλυτές για να ασχοληθούν με το σύνολο των υποθέσεων από τις οποίες τα προγνωστικά analytics θα μπορούσαν να αποκομίσουν αποτελέσματα. Αυτό που θα κάνει η τεχνητή νοημοσύνη, είναι να επιτρέψει στις επιχειρήσεις να επεκτείνουν περαιτέρω και να αναδείξουν νέα insights με τη χρήση μηχανικής εκμάθησης και του λεγόμενου adaptive modeling, με τρόπους που καμία ομάδα -όσο μεγάλη- αναλυτών δεν θα μπορούσε από μόνη της να αποκαλύψει. Και βέβαια, ως αποτέλεσμα, αυτά τα insights θα μπορούν να χρησιμοποιηθούν ακόμα πιο εύκολα σε όλη την έκταση της επιχείρησης.

Παρακολούθηση επιδόσεων

Η τεχνητή νοημοσύνη θα βελτιώσει και τον τρόπο με τον οποίο οι υπεύθυνοι ανθρώπινων πόρων χρησιμοποιούν το σύστημα ERP της επιχείρησης. Συγκεκριμένα, το ERP θα μπορεί να αλλάξει σημαντικό αριθμό από αδικίες που -επί του παρόντος- αναπόφευκτα προκύπτουν στις επιχειρήσεις. Για παράδειγμα, κάποιος πωλητής δεν θα μπορεί να θεωρηθεί ως υψηλής απόδοσης, εφόσον η επιχείρηση γνωρίζει ότι η υπό όρους πιθανότητα να κλείσει ένα δεδομένο lead σε μια συγκεκριμένη περιοχή, είναι πολύ υψηλή.

Χάρη στην ΑΙ είναι εξίσου δυνατή η ακόμα πιο αποτελεσματική σύνδεση της σχέσης αιτίας-αποτελέσματος στο χώρο εργασίας, αποκαλύπτοντας πώς κάποιος εργαζόμενος βοηθάει ή βλάπτει τελικά την επιχείρηση μέσω της εργασίας του.

Αυτό το επίπεδο insight για τον έλεγχο των επιδόσεων μπορεί να ακούγεται υπερβολικό σε κάποιους, και υπό συνθήκες ίσως να είναι έτσι. Από την άλλη πλευρά, προσφέρει τεράστιες δυνατότητες για την εξέλιξη εκείνων των εργαζομένων που πραγματικά προσφέρουν και έχουν τη διάθεση και τα προσόντα να ανελιχθούν.