AI в ERP: от первых гипотез до работающих корпоративных решений

О чем вебинар

AI уже используют в аналитике, разработке, обработке документов и работе с корпоративными знаниями. Но когда речь заходит об ERP-системах, важно не просто добавить искусственный интеллект, а понять, какие задачи действительно стоит решать с его помощью, где достаточно классической автоматизации, а где нужны ML-модели, интеграции или доработка существующих процессов.

Для ИТ-директоров и проектных команд главный вопрос — как перейти от идеи к рабочему корпоративному решению: выбрать подходящий сценарий, проверить гипотезу, оценить эффект, учесть данные, безопасность, роли доступа и ответственность бизнеса и ИТ.

На вебинаре разобрали, как AI может применяться вокруг ERP: в закупках, тендерной документации, обработке документов, корпоративном поиске, поддержке пользователей, подготовке аналитики и проектных материалов. Также обсудим, какие процессы нельзя отдавать AI без контроля человека и как запускать AI-инициативы через проверяемые гипотезы, а не через большие рискованные проекты.

Что разобрали на вебинаре

Где AI действительно помогает в ERP-контуре

Покажем, какие задачи можно решать с помощью AI уже сейчас: работа с документами, закупками, тендерами, корпоративными знаниями, аналитикой и поддержкой пользователей.

Чем AI отличается от автоматизации и ML

Разберем, где нужен обычный регламент, интеграция или доработка ERP, где лучше работают прогнозные ML-модели, а где большие языковые модели помогают разобраться в текстах, данных и знаниях.

Какие процессы нельзя отдавать AI без контроля

Обсудим, почему критичные операции в ERP — проводки, закрытие периода, изменение мастер-данных и другие действия с финансовыми последствиями — должны оставаться под контролем человека.

Как выбрать первую AI-гипотезу

Поговорим, как не начинать с большого проекта, а сначала проверить конкретную идею: какую проблему решаем, для кого, какие данные нужны и как понять, что от AI есть реальная польза.

Как проверить идею до внедрения

Разберем, какие форматы подходят для быстрой проверки: интервью, прототип, ручная имитация AI, тест на ограниченном наборе данных или пилот на одном процессе.

Что нужно, чтобы пилот стал рабочим решением

Покажем, что важно подготовить после успешной проверки: интеграции, доступы, безопасность, контроль качества, мониторинг, SLA и зоны ответственности бизнеса и ИТ.

Посмотрите запись вебинара

YouTube

Rutube