L’IA générative recèle un immense potentiel pour transformer les déploiements d’ERP et les efforts de modernisation. En tirant parti des connaissances et de l’automatisation basées sur l’IA, les organisations peuvent rationaliser des processus complexes, améliorer la prise de décision et favoriser l’efficacité opérationnelle.
Pour une mise en œuvre réussie, les DSI doivent intégrer stratégiquement la technologie de l’IA dans leur pile technologique existante, tout en assurant l’interopérabilité avec les systèmes actuels.
L’un des principaux défis liés à l’adoption de l’IA générative dans les systèmes ERP est le manque de clarté des modèles de tarification des fournisseurs, ce qui complique la tâche des DSI en matière de budgétisation et de planification. Les fournisseurs ne donnent souvent pas d’informations détaillées sur les prix, laissant les organisations spéculer sur les coûts potentiels. L’incertitude à ce niveau peut limiter la précision de la prise de décision et ralentir le processus d’adoption de l’IA.
Le coût de la mise en œuvre de l’IA générative peut varier considérablement. Par exemple, une solution d’IA qui réduit le temps de travail des employés de 50 % pourrait ne coûter qu’un dollar dans certains scénarios, mais pourrait atteindre 100 millions de dollars dans d’autres. Cette fourchette difficile à prévoir souligne la nécessité de procéder à des analyses coûts-avantages approfondies et à des négociations minutieuses avec les fournisseurs afin de s’assurer que les investissements correspondent aux rendements escomptés, et ce de manière cohérente.
Les principaux fournisseurs d’ERP s’appuient sur l’intégration de l’IA pour un avenir plus intelligent
Copilot de Microsoft réorganise Dynamics 365
En décembre, Microsoft a proposé à ses clients un aperçu de sa technologie Copilot dans Dynamics 365, un outil alimenté par l’IA qui s’appuie sur l’IA pour automatiser les tâches de routine, générer des informations et stimuler la productivité des utilisateurs. En intégrant l’IA directement dans sa plateforme ERP, Microsoft vise à donner aux entreprises des capacités avancées pour mieux stimuler l’efficacité et l’innovation.
SAP élargit son arsenal d’IA générative
Le géant de l’ERP SAP réalise également d’importants investissements dans l’IA générative pour soutenir ses offres de produits. L’entreprise se concentre actuellement sur l’intégration de capacités d’IA dans ses solutions ERP afin d’aider les entreprises à rationaliser leurs opérations et à obtenir des informations plus approfondies à partir de leurs données. SAP vise à offrir à ses clients des outils plus puissants pour l’automatisation des processus, l’analyse prédictive et l’aide à la décision.
Comment les partenariats ERP avec les fournisseurs d’IA façonnent l’avenir
Les partenariats entre les fournisseurs d’ERP et les grands fournisseurs de modèles linguistiques sont de plus en plus influents et ont un impact sur les coûts associés à l’intégration de l’IA. Cela dit, l’ampleur de cet impact reste incertaine.
Les DSI doivent se tenir informés de ces partenariats et comprendre comment ils peuvent influer sur les prix et les fonctionnalités. Les partenariats stratégiques peuvent permettre d’accéder à des technologies d’IA de pointe, mais ils nécessitent également une gestion attentive des coûts pour maximiser les avantages.
Applications perturbatrices de l’IA dans les solutions ERP
Transformer les récits et les communications financières grâce à l’IA
L’IA générative bouleverse la manière dont les organisations gèrent les communications financières. Les outils pilotés par l’IA peuvent rédiger automatiquement des descriptions financières pour les appels de résultats, améliorant ainsi la précision et la cohérence tout en économisant du temps. L’automatisation s’étend également à la rédaction des courriels de paiement et de recouvrement, ce qui permet de rationaliser les processus de communication et de réduire les efforts manuels.
Synthèse d’informations et innovation de scripts de test pilotées par l’IA
Une autre application prometteuse de l’IA générative dans les systèmes ERP est la synthèse d’informations. L’IA peut rapidement compiler et présenter des données pertinentes pour les utilisateurs de l’ERP, favorisant une prise de décision plus précise et stimulant l’efficacité opérationnelle.
Les capacités de codage alimentées par l’IA deviennent de plus en plus populaires pour créer des scripts de test, accélérant ainsi le processus de développement et de test des logiciels. En fin de compte, cela réduit le temps et les efforts nécessaires au codage, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et plus sophistiquées.
Pourquoi la modernisation du cloud est la clé de l’ERP augmenté par l’IA.
La modernisation de l’infrastructure cloud est une étape clé pour les organisations qui visent à maximiser les avantages de l’IA dans les systèmes ERP. Un environnement cloud moderne offre l’évolutivité, la flexibilité et la puissance de traitement nécessaires aux applications d’IA avancées.
Une infrastructure cloud robuste prend en charge l’intégration transparente des données, de sorte que les algorithmes d’IA puissent accéder à de vastes ensembles de données et les analyser rapidement. Cela est essentiel pour le traitement des données en temps réel et l’analyse avancée, qui sont de plus en plus demandés par les entreprises aujourd’hui.
Les organisations dotées de capacités cloud obsolètes ou limitées risquent de se retrouver dans l’incapacité d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA – passant ainsi à côté de gains d’efficacité et de capacités d’innovation.
Les entreprises qui investissent dans la modernisation du cloud peuvent rationaliser les opérations, réduire la latence et améliorer la fiabilité des données, établissant ainsi une base solide pour les transformations ERP axées sur l’IA.
Les plateformes cloud modernes offrent des fonctions de sécurité améliorées, qui sont essentielles pour protéger les données commerciales sensibles traitées par les systèmes d’IA. Ils fournissent également des solutions de stockage rentables, qui sont essentielles compte tenu des grands ensembles de données nécessaires à l’entraînement et à l’exécution des modèles d’IA.
Les entreprises doivent mettre à jour leur infrastructure cloud pour mieux gérer les coûts, optimiser les performances et garantir la conformité avec les réglementations relatives à la protection des données.
Des données et des analyses en temps réel pour remédier à l’impréparation
De nombreuses organisations ont du mal à se préparer à exploiter des capacités de données avancées. Une enquête menée par Affirma Consulting auprès de 500 chefs d’entreprise a révélé que près de la moitié d’entre eux ne se sentent pas préparés à des tâches telles que l’accès aux données en temps réel, la visualisation des données et l’analyse prédictive – ce qui entrave leur capacité à prendre rapidement des décisions éclairées et à capitaliser sur les technologies de l’IA.
L’accès aux données en temps réel est une priorité pour maintenir un avantage concurrentiel, car il permet aux organisations de répondre rapidement aux changements du marché et aux défis opérationnels. Sans la capacité de visualiser les données avec précision, les décideurs risquent de passer à côté d’informations essentielles, ce qui se traduit par des stratégies et des résultats sous-optimaux.
L’analyse prédictive, alimentée par l’IA, permet d’anticiper les tendances et les problèmes potentiels, mais sans une préparation adéquate, ces avantages restent hors de portée.
Les organisations doivent investir dans la formation et les outils qui permettent à leurs équipes de traiter et d’interpréter des ensembles de données complexes, notamment en adoptant des plateformes d’analyse de données avancées, en encourageant une culture axée sur les données et en favorisant les possibilités d’apprentissage continu pour les employés. En relevant ces défis de front, vous pouvez libérer tout le potentiel de l’IA, en stimulant l’innovation et l’excellence opérationnelle.
Créer une stratégie de données gagnante pour l’IA générative
Une stratégie de données bien définie couvre la gouvernance, la qualité, l’intégration et l’accessibilité des données, de sorte que les modèles d’IA reçoivent des données fiables et pertinentes. Les entreprises qui ne disposent pas d’une stratégie de données bien définie risquent de tomber dans le piège du « garbage in, garbage out », où la mauvaise qualité des données conduit à des résultats inefficaces en matière d’IA.
La gouvernance des données implique la mise en place de politiques et de procédures pour gérer l’intégrité, la sécurité et la conformité des données. Cela permet de s’assurer que les données utilisées par les systèmes d’intelligence artificielle sont exactes, cohérentes et dignes de confiance.
Les mesures de contrôle de la qualité, telles que les audits et les nettoyages réguliers des données, sont essentielles pour maintenir la fiabilité des données saisies.
Les capacités d’intégration sont également essentielles, car les systèmes d’IA nécessitent souvent des données provenant de sources multiples. L’intégration des données par des experts permet l’agrégation et l’analyse, fournissant des informations complètes qui favorisent une meilleure prise de décision. L’accessibilité est un autre aspect essentiel : il s’agit de s’assurer que les données sont facilement accessibles aux systèmes d’IA et aux parties prenantes.
Investir dans des outils avancés de gestion des données et favoriser une culture qui valorise la prise de décision fondée sur les données peut grandement améliorer la mise en œuvre de l’IA. En créant une stratégie de données solide, les organisations peuvent préparer le terrain pour que l’IA fournisse des informations exploitables, améliore l’efficacité opérationnelle et favorise une croissance durable de l’entreprise.
