Synergia AI oraz ERP: jak odpowiednie wykorzystanie danych zwiększa efektywność biznesową
„Zmiany wywołane przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe pomogą firmom, które je wprowadzą, i stworzą bariery dla tych, które tego nie zrobią” – Jeff Bezos
Sztuczna inteligencja to dziś nie tylko trend technologiczny, ale konieczność dla firm dążących do osiągnięcia wydajności, skalowalności i przewagi konkurencyjnej. Według PWC 54% kierowników firm twierdzi, że sztuczna inteligencja już znacząco zwiększyła produktywność ich firm. To jednak dopiero początek – prognozy wskazują, że od 2023 do 2030 roku średni roczny wzrost sektora sztucznej inteligencji wyniesie 37,3%.
Jednak sztuczna inteligencja, podobnie jak młotek w rękach rzemieślnika, może być potężnym narzędziem budowy lub po prostu kawałkiem metalu – wszystko zależy od sposobu jej wykorzystania. Kluczowym „budulcem” AI są dane. Ich jakość, aktualność i dokładność decydują o tym, czy AI przyniesie firmie wartość, czy wręcz przeciwnie – spowoduje błędne prognozy i nietrafione decyzje. Niedokładne lub niepełne dane to jak krzywe gwoździe – nawet najlepsze narzędzie nie zapewni wtedy oczekiwanych rezultatów. Dlatego firmy wdrażające AI powinny skupić się nie tylko na algorytmach, ale również na strategii gromadzenia, analizy i organizacji danych.
Dlaczego jednak firma musi optymalizować systemy danych, które dotąd „działały całkiem dobrze”? Czy jest sens zaryzykować wprowadzeniem zmian w procesach na rzecz sztucznej inteligencji? Przyjrzyjmy się temu bliżej.
Jakie korzyści przynoszą rozwiązania AI firmom: konkretne zalety
W świecie, w którym ilość danych rośnie wykładniczo, firmom nie wystarcza już poleganie wyłącznie na doświadczeniu i zasobach ludzkich. Nawet jeśli zbierzesz cały zespół analityków, nie będą oni w stanie przetwarzać i analizować Big Data tak szybko i dokładnie, jak może to zrobić AI. Ale to nawet nie jest najważniejsze – najważniejsze jest to, że nie ma sensu marnować zasobów ludzkich na procesy, które można zautomatyzować. AI nie zastępuje ludzi, ale wspiera ich, uwalniając od rutyny i pozwalając skupić się na strategicznych decyzjach.
Właściwe wykorzystanie sztucznej inteligencji w biznesie może przynieść szereg korzyści: poprawę obsługi klienta, zwiększenie wydajności operacyjnej, poprawę bezpieczeństwa, innowacyjne produkty i usługi itp. Organizacje, które aktywnie wdrażają AI, kształtują przyszłość swoich branż i z pewnością znajdą się w czołówce trendów rynkowych, co wzmacnia ich pozycję i zwiększa wartość w oczach nie tylko konsumentów, ale także potencjalnych pracowników i partnerów.
Może się wydawać, że AI jest efektywna tylko w przypadku dużych firm IT, ale to mit. Sztuczna inteligencja już dawno zaadaptowała się do większości procesów biznesowych, oferując unikalne możliwości dla każdego z nich, np:
- Systemy rekomendacji: AI analizuje wcześniejsze preferencje użytkowników i na ich podstawie generuje dalsze rekomendacje.
- Chatboty i wirtualni asystenci: Sztuczna inteligencja pomaga zautomatyzować obsługę klienta i może szybko udzielać odpowiedzi na często zadawane pytania.
- Prognozowanie popytu: Wykorzystanie AI pomaga budować dokładniejsze prognozy popytu, co pozwala na bardziej efektywne planowanie i alokację zasobów.
- Procesy produkcyjne i logistyczne: AI pozwala na lepsze zarządzanie zapasami i dostawami oraz kontrolę jakości produktów, a także optymalizację tras dostaw z uwzględnieniem czynników zewnętrznych.
- Spersonalizowana reklama: AI pozwala na personalizację doświadczeń klientów poprzez identyfikację potrzeb grupy docelowej, co pozwala na tworzenie najbardziej trafnych reklam dla danego konsumenta.
- Analiza finansowa: AI może szybko wykrywać nieuczciwe działania w sektorze bankowym oraz innych instytucjach finansowych, a także automatyzować handel na giełdzie.
- Medycyna: AI jest coraz częściej wykorzystywana do diagnozowania chorób i przewidywania zapotrzebowania na usługi medyczne.
- HR i rekrutacja: Sztuczna inteligencja jest z powodzeniem wykorzystywana do analizy CV, selekcji kandydatów, przeprowadzania wstępnych rozmów kwalifikacyjnych itp.
Przed wyborem rozwiązania AI warto zdefiniować, czego dokładnie od niego oczekujemy, czyli jakie korzyści chcemy uzyskać dla naszego biznesu oraz jakie problemy musimy rozwiązać. Od tego zależy, jaki rodzaj AI będzie dla nas odpowiedni, bo, jak każda nauka, AI ma swoje dziedziny. Obecnie usługi kognitywne i uczenie maszynowe można uznać za najbardziej rozpowszechnione. Usługi kognitywne mają na celu naśladowanie aktywności ludzkiego mózgu, takie jak rozpoznawanie głosu, rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analiza nastrojów i generowanie treści.
Bezpłatne narzędzia generatywne, takie jak ChatGPT i Microsoft Copilot, są już dość powszechnie wykorzystywane do optymalizacji procesów biznesowych. ChatGPT rzeczywiście może zautomatyzować niektóre aspekty działalności firmy, przejmując rutynowe zadania. Jednak jeśli chodzi o precyzyjne procesy, takie jak prognozowanie popytu, tego typu narzędzie może nie być najlepszym rozwiązaniem. Pracując z darmowymi narzędziami generatywnymi należy zawsze pamiętać, że ich algorytmy są stochastyczne, losowe – nigdy nie otrzymamy dwóch identycznych odpowiedzi, nawet jeśli nie zmieniliśmy brzmienia promptu. Nie należy też wykluczać zjawiska tzw. „halucynacji” sztucznej inteligencji, czyli sytuacji, w której generuje ona informacje niepoparte rzeczywistymi faktami. Należy również pamiętać, że tego typu narzędzia nie gwarantują bezpieczeństwa poufnych danych użytkownika, gdyż są one jawnie wykorzystywane do dalszego maszynowego uczenia modelu.
Obecnie kluczową wartość dla firm mają bardziej zaawansowane rozwiązania oparte na algorytmach uczenia maszynowego. Przykładem takich rozwiązań może być SMART Decision HUB. W zależności od potrzeb firmy można wybrać narzędzia do prognozowania popytu, optymalizacji cen, zarządzania czasem zespołu, optymalizacji procesów marketingowych oraz personalizowania interakcji z klientami itp. Jeśli nie masz pewności, jak wybrać najbardziej odpowiednie rozwiązanie dla swojej firmy, powinieneś zwrócić się o pomoc do dostawców. Współpracując z ekspertami sprawisz, że Twoje dane będą pracować dla Ciebie, a nie odwrotnie. Dostawcy oprogramowania mogą nie tylko wdrożyć niezbędne narzędzie, ale także pomóc w przygotowaniu istniejących danych do wykorzystania. W niektórych przypadkach mogą nawet powiedzieć, jakich danych brakuje, by zacząć korzystać z pożądanego rozwiązania AI.
Jedną z najważniejszych kluczowych zalet rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji jest to, że umożliwiają one firmom działanie proaktywne, a nie po fakcie. Aby jednak każde rozwiązanie AI działało prawidłowo i generowało jak najdokładniejsze wyniki, musi mieć dostęp do aktualnych i ustrukturyzowanych danych – czyli dokładnie tego, co zapewnia system ERP.
Systemy ERP jako źródło danych dla AI: jak to działa?
Zanim zaczniesz wykorzystywać sztuczną inteligencję w swojej pracy, ważne jest, aby pamiętać o jednej rzeczy: ona niczego nie tworzy, generuje wyniki na podstawie otrzymanych informacji. Jak każda nauka, AI opiera się na algorytmach matematycznych i dokładnych obliczeniach. W związku z tym – im bardziej precyzyjne dane wejściowe dostarczysz sztucznej inteligencji, tym dokładniejszy wynik wygeneruje. Jeśli sztuczna inteligencja otrzyma nieustrukturyzowane lub błędne informacje, jej wyniki również będą nieprawidłowe, prowadząc do chaosu w procesach zamiast optymalizacji.
Możliwe jest jednak zautomatyzowanie chaosu – należy go najpierw ustrukturyzować. Do tego właśnie służą systemy ERP (Enterprise Resource Planning), które organizują i konsolidują informacje o wszystkich procesach biznesowych firmy: finansach, zapasach, produkcji, zaopatrzeniu itp. System ERP, taki jak Dynamics 365 Business Central, stanowi pojedynczy punkt dostępu do aktualnych i wiarygodnych danych, które mogą być skutecznie wykorzystywane do szkolenia i rozwijania modeli sztucznej inteligencji.
Efektywne wykorzystanie danych z systemów ERP dla narzędzi AI pozwala analizować duże ilości ustrukturyzowanych danych, identyfikować ukryte wzorce i dostarczać informacje prognostyczne w celu optymalizacji operacji. Przyjrzyjmy się, w jaki sposób strukturyzacja informacji w systemie ERP może pomóc w korzystaniu z AI:
- Dane finansowe: Systemy ERP pozwalają na prowadzenie księgowości, zarządzanie wydatkami, budżetami i sprawozdaniami finansowymi. AI z kolei może analizować te dane w celu prognozowania przepływów pieniężnych, identyfikowania ryzyka finansowego, przewidywania oszustw oraz optymalizacji kosztów.
- Polityka cenowa: System ERP zawiera wszystkie informacje o sprzedaży, promocjach, budżetach i strategiach marketingowych firmy. Na podstawie tych danych narzędzie AI, takie jak SMART Price Insights, może zautomatyzować i zoptymalizować ustalanie cen w firmie, opierając strategie na popycie.
- Dane dotyczące produkcji: Systemy ERP konsolidują informacje o planowaniu i kontroli procesów produkcyjnych, jakości produktów lub usług oraz informacje o sprzedaży. Narzędzia AI, takie jak SMART Demand Forecast, są w stanie poprawić efektywność produkcji poprzez dokładne obliczanie prognoz popytu na podstawie tych danych.
- Dane logistyczne: Systemy ERP przechowują informacje dotyczące zarządzania łańcuchem dostaw, magazynowania i dystrybucji. AI może analizować te dane w celu optymalizacji tras dostaw, zarządzania zapasami i prognozowania popytu.
- Dane sprzedażowe i marketingowe: Systemy ERP przetwarzają informacje o zamówieniach klientów, historii sprzedaży, skuteczności kampanii marketingowych itp. A rozwiązania oparte na AI, takie jak SMART Personal Engagement, pozwalają personalizować oferty dla klientów w oparciu o te dane, przewidywać trendy rynkowe i oceniać skuteczność strategii reklamowych.
- Dane HR: Systemy ERP organizują informacje dotyczące zarządzania zasobami ludzkimi, w tym informacje o pracownikach, produktywności i szkoleniach. AI może wykorzystywać te dane do optymalizacji harmonogramów pracy i przewidywania potrzeb kadrowych. Przykładowo, SMART Flexi Scheduler pozwala efektywnie zarządzać czasem pracy zespołów, równomiernie dystrybuując nakład pracy personelu.
W kontekście wykorzystania systemów ERP jako źródła danych dla sztucznej inteligencji, ważne jest, aby zrozumieć, że ustrukturyzowane informacje mają kluczowe znaczenie dla skutecznego zastosowania AI. SMART business wybrała podejście polegające na wykorzystaniu uniwersalnej struktury danych – dzięki temu firma osiągnęła wysokie wyniki w optymalizacji procesów decyzyjnych z wykorzystaniem AI. Na czym polega specyfika takiej strukturyzacji?
Uniwersalna struktura danych (USD) to sposób organizacji informacji, który zapewnia ich spójność, standaryzację i dostępność dla różnych systemów i użytkowników. Polega ona na wykorzystaniu wspólnych formatów, struktur i standardów do przechowywania i przetwarzania danych, co pozwala na integrację różnorodnych źródeł informacji w jedną całość.
Jak już wcześniej wspomniano, AI działa na podstawie algorytmów matematycznych. Dlatego korzystanie z danych, które nie zostały odpowiednio dostosowane do uniwersalnej struktury danych (USD), można porównać do próby rozwiązania równania a + b = c, używając zamiast tego zmiennych x i y. Oczywiście, teoretycznie jest to możliwe, ale przypominałoby pieszą wędrówkę z Niemiec do Francji, gdy w rzeczywistości można skorzystać z samolotu lub przynajmniej pociągu.
Niestrukturyzowane dane są praktycznie bezużyteczne w kontekście standardowych modeli AI – co więcej, w takim procesie istotne informacje mogą po prostu „zaginąć”, ponieważ nie są podporządkowane standardowej strukturze. Dlatego kluczowym krokiem w przygotowaniu do wdrożenia AI w procesach biznesowych jest pełna strukturyzacja i adaptacja danych, a systemy ERP i dostawcy mogą w tym pomóc.
Dostawcy, tacy jak eksperci SMART business, doradzą, jak najlepiej ustrukturyzować dostępne informacje, a system ERP stanie się źródłem danych niezbędnych do wdrożenia rozwiązań AI. Im dokładniej i bardziej szczegółowo zostaną opracowane dane, tym szybszy i wydajniejszy będzie efekt wykorzystania AI.
Jak Dynamics 365 Business Central i SMART Demand Forecast mogą poprawić dokładność prognozowania – konkretny przykład interakcji systemu ERP z rozwiązaniem AI
Nowoczesne firmy, które chcą pozostać liderami na rynku, nie tylko walczą o lojalność klientów – chcą przewidywać ich potrzeby. Pomaga im w tym prognozowanie popytu, które jest kluczem do efektywnego zarządzania biznesem: produkcją, zaopatrzeniem, logistyką i marketingiem. Jednak globalizacja i rosnące zapotrzebowanie na personalizację prowadzą do szybkiego wzrostu ilości danych, które firmy muszą analizować, aby dokładnie prognozować popyt. Ręczne metody nie nadają się już do tego celu – są powolne, zwiększają ryzyko błędów i nie pozwalają na efektywne przetwarzanie dużych ilości informacji. Rozwiązania AI zmieniają tę sytuację, szybko analizując dane oraz identyfikując wzorce. Pomagają nie tylko przewidywać popyt na nowe produkty w oparciu o analogi, ale także wygładzać anomalie, zwiększając dokładność obliczeń. Prognozowanie popytu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji pozwala firmom szybko reagować na zmiany, optymalizować procesy oraz efektywnie zarządzać zasobami, co jest kluczowe dla sukcesu całego łańcucha dostaw.
Prawidłowe prognozowanie popytu ma większy wpływ na działalność firmy, niż mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka, ponieważ wszystkie procesy biznesowe są ze sobą ściśle powiązane. Przykładowo, jeden błąd w prognozowaniu popytu może łatwo doprowadzić do problemów w dziale HR. Jak dokładnie? Niedokładne prognozy popytu mogą prowadzić do braków lub nadwyżek, co będzie miało bezpośredni wpływ na produkcję. Jeśli w produkcji brakuje surowców lub sprzętu z powodu nieprawidłowych obliczeń, spowoduje to opóźnienia, które z kolei mogą prowadzić do przeciążenia lub niedoboru personelu, powodując problemy w dziale HR. To z kolei może mieć wpływ na wyniki finansowe, logistykę i obsługę klienta.
Wyzwań tych można uniknąć dzięki rozwiązaniu SMART Demand Forecast. System oparty na algorytmach uczenia maszynowego pomoże:
- Poprawić dokładność prognoz: Algorytmy sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego wykorzystywane przez rowiązanie uwzględniają optymalny zestaw czynników wpływających na dokładność prognozy.
- Zmniejszyć poziom zapasów i zoptymalizować dostępność towarów: Potężne algorytmy analityczne dokładnie przewidują popyt, zapewniając, że produkty są dostępne, gdy są potrzebne, bez generowania nadmiernych zapasów i redukując straty. Pozwala to nie tylko zoptymalizować zapasy, ale także zwiększyć zyski, poprawić jakość usług i wzmocnić reputację firmy.
- Obniżyć koszty pracy: SMART Demand Forecast optymalizuje planowanie i analitykę, odciążając zespoły od niepotrzebnego nakładu pracy, minimalizując błędy ludzkie i pozwalając skupić się na rozwoju strategicznym, a nie rutynowych zadaniach.
- Szybko podejmować decyzje biznesowe: Możliwości analityczne Power BI zapewniają szybkie podejmowanie decyzji zarządczych w oparciu o aktualne dane. SMART Demand Forecast pozwala na przeprowadzenie retrospektywnej analizy sprzedaży, ocenę jakości danych wejściowych, zestawów promocyjnych i sprzedaży kompensowanej.
Jedną z największych zalet rozwiązania SMART Demand Forecast jest możliwość budowania prognoz scenariuszowych w oparciu o konkretne dane firmy pochodzące z jej systemu ERP. Takie podejście pozwala na teoretyczne sprawdzenie możliwych rezultatów wdrożenia konkretnej strategii bez konieczności poświęcania na to czasu i zasobów. W zależności od wyników różnych scenariuszy, kierownictwo firmy może podjąć najkorzystniejszą decyzję zarządczą dotyczącą przyszłej strategii rozwoju.
Podczas prognozowania popytu algorytmy sztucznej inteligencji w SMART Demand Forecast biorą pod uwagę wszystkie specyficzne szczegóły związane z działalnością danej firmy. Na przykład dla McDonald’s Georgia, klienta SMART business, wdrożona została prognoza z tygodniową agregacją dla poszczególnych restauracji, w przeciwieństwie do poprzedniej taktyki, w której prognozowanie odbywało się na poziomie całej sieci. W praktyce pomogło to osiągnąć dokładność prognozowania sprzedaży na poziomie 83% w każdym punkcie sprzedaży na podstawie danych agregowanych co tydzień przez okres 4 tygodni.
Według badań dokładne prognozowanie popytu pozwala średnio:
- Zwiększyć sprzedaż o 15%
- Poprawić zadowolenie klientów o 20%
- Zmniejszyć ryzyko zadłużenia o 7%
- Zwiększyć konkurencyjność o 15%
- Zoptymalizować planowanie produkcji o 7%
- Zwiększyć efektywność marketingu o 15%
- Zwiększyć zyski o 25%.
* Dane oparte są na materiałach McKinsey & Company, Gartner, IDC, Ipsos, Dr Steve Morlidge – „The Little Book of Operational Forecasting”.
Jeśli wciąż szukasz odpowiedniego systemu automatyzacji, skontaktuj się z nami – eksperci SMART business pomogą Ci znaleźć skuteczne rozwiązanie:
