هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان فناوری شبیه‌سازی هوش انسان تعریف کرد. در دنیای واقعی، هوش مصنوعی شامل زیر مجموعه‌هایی مانند یادگیری ماشین و یا پردازش زبان طبیعی است. امروزه، این فناوری در بسیاری از زمینه‌ها به خصوص تحولات و فرآیندهای تجاری، نقش مهم و تاثیرگذاری را ایفا می‌کند. یکی از این موارد تاثیرات هوش مصنوعی بر ERP در عرصه تجارت می‌باشد.

مشاغل جهت رونق گرفتن فضای کسب‌وکارشان، نیاز دارند در برنامه‌ریزی منابع سازمانی خود از قابلیت‌ها و فناوری‌های پیشرفته‌تری استفاده کنند. سازمان‌ها از طریق ترکیب هوش مصنوعی و ERP، می‌توانند مدل عملیاتی خود را بهینه‌تر کنند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف معمول و برخی فرآیندهایی که توسط انسان انجام می‌شود را به عهده بگیرند و همچنین توانایی‌های افراد و بهره‌وری شرکت را افزایش دهند. علاوه براین، راهکارهای هوش مصنوعی می‌توانند معاملات را یاد بگیرند، بخوانند، پاسخ دهند و آن‌ها را پیش‌بینی و اجرا کنند.

به‌طور کلی می توان گفت، ترکیب هوش مصنوعی و ERP از اهمیت بالایی برخوردار است. زیرا مشاغل به راه‌حل‌هایی نیاز دارند که آن‌ها را قادر به انجام عملیات موثر و مقرون‌به‌صرفه، مدیریت داده‌ها و همچنین ارائه اطلاعاتی جهت ایجاد یک تجربه کاربری عالی کند. بنابراین، باید استراتژی‌های فناوری فعلی خود را مورد ارزیابی قرار دهند و با این فناوری پیشرفته، سازگار شوند. 

ارائه بینش عمیق‌تر در داده‌ها

در یک مجموعه داده خاص، مانند مجموعه داده‌های عظیم موجود در ERP، الگوها و همبستگی هایی وجود دارد که گاهی با چشم انسانی قابل مشاهده و تشخیص نیستند. با استفاده از هوش مصنوعی، SMB ها می‌توانند روندها و الگوهای این چنینی را شناسایی کنند و درمورد عملیات‌های خاص کسب‌وکار خود نتیجه‌گیری‌های روشن بینانه‌ای داشته باشند. این موضوع، امکان پیش‌بینی دقیق‌تر و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر را فراهم خواهد کرد.

به عنوان مثال، یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند ارتباط بین افزایش یا کاهش تولید و یک عملکرد تجاری خاص را در مدیریت زنجیره تأمین مشخص کند. رسیدن به بینش‌های این چنینی توسط انسان‌ها به صرف زمان زیادی نیاز خواهد داشت.

مدیریت انبار

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند صدها مدل پیش بینی و احتمال تقاضا را در دقیق ترین سطح ممکن، آزمایش کنند و به‌طور خودکار با متغیرهای مختلفی مانند معرفی محصول جدید، اختلالات زنجیره تأمین و یا تغییرات ناگهانی تقاضا، منطبق شوند. با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، می‌توان از زمان تولید اولین بخش تا مونتاژ و ارسال آن به مشتری نهایی ، تک تک بخش‌ها را مورد بررسی و پیگیری قرار داد.

مدیریت مالی بهینه

یکی از تاثیرات هوش مصنوعی بر ERP، مدیریت مالی بهینه است. ربات‌ها می‌توانند عملکردهای تکراری حسابداری و مالی را عهده دار شوند. هوش مصنوعی می‌تواند عملیات را ببندد و فرآیندهای ماهانه ، سه ماهه و پایان سال را به صورت خودکار انجام دهد. علاوه براین، AL تعادل حساب در میان انواع سیستم‌های مستقل را مقایسه می‌کند و صحت اظهارات و گزارش‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهد. ربات ها می‌توانند به وسیله یادگیری ماشین، از ورودی‌های مختلف انسان جهت نتیجه‌گیری بهتر و انطباق با الگوهای رفتاری متخصصان مختلف حسابداری، استفاده کنند.

خدمات مشتری

راه‌حل‌های هوش مصنوعی می توانند از تاریخچه خدمات مشتری، درک روشنی کسب کنند و امکان پاسخگویی سریع تر و موثرتر را برای چت‌بات‌ها فراهم آورند. تلفیق داده‌های موجود در بخش‌های مربوط به مشتری با یک دیدگاه کلی از مشتریان، باعث بهبود خدمات مشتری خواهد شد. زمانی‌که مشتریان به خدمات میدانی احتیاج دارند، یک راه‌حل هوش مصنوعی می‌تواند از مجموعه مهارت‌ها و بخش‌های مورد نیاز جهت کمک به برنامه‌ریزی و زمان‌بندی تماس‌های خدماتی استفاده کند.

همان‌طور که می‌دانید هوش مصنوعی فناوری می‌باشد که رفتار انسان را شبیه‌سازی کرده و اطلاعات مربوط به رفتار و واکنش‌های انسان را فرا می‌گیرد تا به این نتیجه برسد که چگونه می‌توان فرآیند زندگی انسان را بهینه کرد. خدمات شرکت هوش مصنوعی با طراحی و تولید این فناوری، مواردی از جمله توصیه­‌های رژیمی برای خانواده‌های بیماران و بهبود عملکرد مالی را شامل می‌شود. در میان کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی، برخی از انتظارات متخصصان منابع انسانی شامل استخدام و پذیرش سازمانی، تجربه کارمند، بهبود فرآیند و اتوماسیون کارهای اداری می‌باشد.

بهینه‌سازی منابع انسانی از تاثیرات هوش مصنوعی بر ERP

یکی از تاثیرات هوش مصنوعی بر ERP، بهینه‌سازی روندهای منابع انسانی است. به عنوان مثال، نرم افزار استعدادیابی می‌تواند متقاضیان را اسکن و ارزیابی کند و ۷۵٪ آن‌ها را به سرعت از مراحل استخدام حذف کند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برنامه‌های آموزشی را برای همه کارکنان با موفقیت برنامه‌ریزی، سازماندهی و هماهنگ کنند. علاوه براین، سیستم‌های هوش مصنوعی با آگاهی از تمایلات کارمندان، تشخیص افرادی که شایستگی ترفیع دارند و همچنین شناسایی نیروهای ناراضی، می‌توانند به شکل پیشگیرانه‌ای عمل کنند و مانع از وقوع ریزش کارکنان شوند.

اتوماسیون فروش

سیستم‌های اتوماسیون فروش سنتی، مربوط به پیگیری، تهیه گزارش‌ها و همچنین بهره‌وری اعضای تیم ها هستند. اما سیستم‌های اتوماسیون فروشی که با هوش مصنوعی ادغام شده‌اند، مربوط به هوشمندسازی تعاملات منحصربه‌فردی می‌شوند که جهت تعیین محتوا، پاسخگویی و نمایش‌های فروش، از داده‌های یکپارچه استفاده می‌کنند. این موضوع در کسب موفقیت ERP سازمان‌ها تاثیر بسزایی خواهد داشت.

هوش مصنوعی با جمع آوری حجم وسیعی از داده‌های برون سازمانی، می‌تواند به نمایندگان فروش جهت ایجاد پروفایل‌های جامعی از اهداف‌شان کمک کند. علاوه براین، هوش مصنوعی ایجاد تعامل با مشتری جهت فروش را به صورت کاملاً خودکار انجام خواهد داد و الویت‌بندی‌های اصلی فروش مانند جمع آوری اطلاعات، تعیین کیفیت اولیه و همچنین تقسیم‌بندی و مدیریت پاسخ در زمان واقعی را اجرا خواهد کرد.

ریسک‌های اجرای ERP مبتنی بر هوش مصنوعی

اگرچه استفاده از هوش مصنوعی در ERP مزایای زیادی به دنبال دارد، اما اجرای چنین فناوری بلند پروازانه و گسترده، ریسک‌هایی نیز خواهد داشت. به عنوان مثال، ادغام AL با ERP، بدون داشتن منابع کافی می‌تواند با شکست مواجه شود. داشتن منابع لازم برای استفاده از هوش مصنوعی جهت تحقق کامل پتانسیل آن امری ضروری است. اما حتی کسانی که امکانات لازم را در اختیار دارند، بدون تحقیق و آماده‌سازی‌های جامع، در معرض خطر هستند. هافمن می‌گوید: “هوش مصنوعی در حال حاضر یک هنر تخصصی است. شما برای درک نحوه تجزیه و تحلیل داده‌های بدست آمده به کمک متخصصان و توسعه‌دهندگان داده نیاز دارید.”

در ترکیب هوش مصنوعی با ERP، هرچه پیچیدگی بیشتری به سیستم خود تزریق کنید، نقاطی که در معرض خطر شکست قرار خواهند گرفت، به همان اندازه افزایش خواهند یافت. در نظر داشته باشید، سیستم‌هایی که برای انسان طراحی شده‌اند به سطح خاصی از آموزش و کنترل کاربر نیاز دارند و زمانی‌که هوش غیر انسانی به این ترکیب اضافه شود، احتمال بروز عواقب ناخواسته افزایش خواهد یافت و ممکن است تجربه کاربر را مختل کند.