Il mondo dei gestionali ERP ha guardato all’intelligenza artificiale con curiosità (invidia?) per le numerose potenzialità che l’AI offre in tema di ottimizzazione di stime e processi. Tutti gli ambiti di un software gestionale possono infatti beneficiare dell’introduzione di strumenti basati sul Machine Learning, che è una delle applicazioni che più potrebbe sfruttare proficuamente l’abbondanza di dati immagazzinata da un sistema ERP.
Affamati di automazione per ridurre monotone sessioni di Data Entry, e sempre più orientati al forecasting per budget e previsioni di vendite e acquisti, gli ingegneri gestionali da anni cercano di capire come integrare i due mondi dell’ERP e dell’AI per poter ottimizzare i processi e ridurre i costi.
Gli scogli all’integrazione
Questa visione fino a qualche anno fa si è sempre scontrata con l’amara realtà di due mondi tecnologicamente troppo distanti, tra cui la comunicazione era difficile. Il mondo degli ERP tradizionali, basati su LAN aziendali e soluzioni client server era troppo lontano dall’avveniristico universo dei tensori in cloud, per non parlare dei framework di sviluppo di un tipico gestionale, costruiti su architetture informatiche agli antipodi di linguaggi come R o Python.
Solo con l’avvento dei moderni ERP in cloud, o della loro versione On Premise (basata sempre su un server web in house) tra i due mondi si è disteso un ponte che, grazie all’intraprendenza di ingegneri visionari, si è rapidamente trasformato in un flusso di dati e di informazioni tra le due realtà.
La leva è stata costituita dall’apertura del mondo dei gestionali ai servizi Graph, che hanno favorito un interscambio di dati in formati più performanti e la possibilità di creare interfacce moderne e flessibili.
La nascita di Copilot
I primi esperimenti di integrazione tra intelligenza artificiale ed ERP avevano portato alla creazione di sperimentali plugin al confine tra AI e automazione d’ufficio, dove l’intelligenza artificiale sembrava rivestire più il ruolo di un assistente all’inserimento dati, con scarso valore aggiunto.
I team di sviluppo si focalizzarono perciò nel cercare di capire dove realmente i key user potessero necessitare dell’aiuto dell’intelligenza artificiale. Si resero così conto che l’utente non cercava tanto un’automazione del flusso di compilazione di videate o moduli, ma sembrava poter trarre beneficio da un aiutante con cui dialogare e ricevere indicazioni su come portare a completamento un determinato processo, magari incagliato in una particolare situazione critica. Dopo diversi tentativi, venne perciò alla luce la versione embrionale di quello che poi sarebbe diventato noto come Copilot.
Come funziona un Copilot
Le soluzioni Copilot sono basate sulla tecnologia Graph, ossia un insieme di API (Application Programming Interface) disegnate per gestire dati complessi e fortemente interconnessi.
Le API Graph, al contrario dei servizi REST, sono ottimizzate per gestire le relazioni tra i dati, e offrono allo sviluppatore un linguaggio di query che mappa la struttura dei dati sottostanti su endpoint accessibili ad alte prestazioni.
La soluzione Copilot offre all’utente del gestionale un intuitivo prompt, e impiega le API Graph per fare una valutazione del contesto espresso dalla richiesta dell’utente e restituire una risposta per mezzo di un’interrogazione mirata dei dati salvati nel gestionale. Copilot può limitarsi a dare una risposta in formato testuale oppure può integrarla con strumenti di presentazione che aiutino l’utente a comprendere meglio il processo o il flusso dei dati, come ad esempio disegnando un diagramma di Gantt o un grafico che metta in risalto una particolare KPI non immediatamente evidente nella schermata del gestionale.
Come l’utente può usare Copilot
L’utilizzo di Graph permette a Copilot di essere flessibile sia nell’interpretare la richiesta dell’utente sia nel formulare una risposta appropriata, motivandola con dati ricavati dal gestionale. Per ottenere i risultati migliori, ci sono però delle best practice che l’utente può seguire, in modo che l’AI possa ricevere una richiesta già pronta per essere decodificata e mappata sui propri layer neuronali.
I primi consigli da tenere in mente sono di:
- specificare chiaramente l’obiettivo della propria richiesta e contestualizzarla dando riferimenti espliciti al processo e alle entità coinvolte.
- Utilizzare nel prompt riferimenti ai campi del database gestionale e a valori di codici o documenti: questo accorgimento aiuta l’AI a posizionarsi correttamente sul nodo Graph pertinente, in modo da estrarre i dati più appropriati da utilizzare per elaborare la migliore risposta possibile.
- Rivolgere al prompt la stessa richiesta, facendo delle piccole variazioni a ogni tentativo, e verificare quale format risulti il più gradito all’AI.
Formazione con Copilot?
Un’interessante applicazione offerta da Copilot è il ruolo che può giocare nell’on boarding di nuove risorse. Neo assunti che non hanno esperienza sul programma e sui processi aziendali possono beneficiare dell’aiuto di Copilot affiancato al training da parte di un tutor senior. Copilot può essere di grande aiuto nell’illustrare in modo semplice come funziona una videata del gestionale oppure i passaggi critici di un processo aziendale. Grazie alla tecnologia Graph le risposte date da Copilot in ambito formativo riescono ad essere complete e intuitive allo stesso momento.
Il futuro di Copilot
Se ora Copilot ci affianca come un “semplice” prompt, la vision delle maggiori software house è di lanciare sul mercato soluzioni ERP sempre più integrate con l’intelligenza artificiale. Possiamo perciò aspettarci future versioni del nostro assistente sempre più proattive, meglio addestrate e con crescenti capacità di predire decisioni inerenti ai processi.
L’evoluzione di Graph e la sempre maggiore accessibilità dei database vettoriali creano uno scenario ottimale per l’evoluzione dei software Copilot, che potranno beneficiare di un accesso sempre più veloce e strutturato ai dati del gestionale, per non parlare della possibilità di arricchire i propri modelli con informazioni recuperate da sorgenti esterne o dal web.
