AI w systemach ERP — zastosowania i ograniczenia

AI w ERP pomaga pracować z danymi i obsługiwać procesy w systemie zarządzania firmą. Część funkcji działa w samym produkcie, jak w SAP Cloud ERP, a dodatki, takie jak SaldeoSMART, rozszerzają wybrane obszary ERP.¹ W artykule przyglądamy się zastosowaniom, potrzebnym danym i kryteriom wyboru.
Według SAP asystent Joule obsługuje w SAP Cloud ERP ponad 500 scenariuszy nawigacyjnych².

Czym jest AI w ERP i jakie zadania może wykonywać?

Funkcje AI połączone z ERP mogą odczytywać dokumenty, prognozować wartości na podstawie historii i pomagać pracownikom korzystać z danych systemu. SAP Document AI rozpoznaje cztery standardowe typy dokumentów: faktury, zamówienia, awiza płatności i wizytówki³. To różne zadania, choć wszystkie opierają się na danych używanych w procesach firmy.

Automatyzacja procesów biznesowych pozwala wykonać ustalone czynności bez ręcznego przepisywania danych. AI przydaje się wtedy, gdy trzeba odczytać dokument lub zinterpretować jego treść. RPA odtwarza czynności użytkownika w interfejsie; może działać bez modelu AI.
W Kingfisher połączenie odczytu dokumentów z RPA skróciło średni czas wprowadzania danych faktury do SAP z 5 minut do 25 sekund⁴.

Czym jest sztuczna inteligencja w systemie ERP?

Sztuczna inteligencja w systemie ERP analizuje dane lub język, by pomóc w określonym zadaniu. Jej odmianą jest uczenie maszynowe: model rozpoznaje zależności w danych historycznych, zamiast polegać wyłącznie na sztywnych regułach. Przy prognozowaniu liczy się aktualność danych oraz sposób zapisywania zdarzeń.
Wynik trzeba skontrolować, jeśli wpływa na zapis w ERP lub decyzję pracownika. W SAP Analytics Cloud Smart Predict prognoza z określonym przedziałem ufności wymaga co najmniej pięciu historycznych obserwacji⁵.

Funkcja AI pracuje na danych udostępnionych jej do danego zadania, a nie na całej wiedzy o firmie⁶. Zakres dostępu wpływa więc na to, jaki wynik może przygotować.

Jak różne modele AI wpływają na możliwości systemu ERP?

Model AI dobiera się do zadania: prognozy, rozpoznawania treści albo pracy z językiem. Hiperautomatyzacja nie jest osobnym rodzajem modelu; polega na łączeniu takich funkcji z regułami procesu i automatyzacją czynności.
W badaniu Gartnera dotyczącym inwestycji na 2023 rok 24% ankietowanych dyrektorów IT wskazało zwiększenie nakładów na hiperautomatyzację⁷.

Tabela pokazuje, jakie dane wykorzystują poszczególne rodzaje modeli i do jakich zadań służą w ERP.

O wyborze modelu decydują zadanie i dostępne dane, nie etykieta „ERP z AI”. W badaniu prognoz popytu na materiały energetyczne błąd MAPE wyniósł 15,7% dla Random Forest i 30,2% dla ARIMA⁸. Taki wynik dotyczy badanego zastosowania, nie każdego procesu planowania.

Czym jest AI w modułach ERP i gdzie znajduje zastosowanie?

AI w modułach ERP wspiera pracę w finansach, zakupach, produkcji i gospodarce towarowej. Prognoza pomaga planować, a analiza dokumentu lub rozrachunku przygotowuje dane do kolejnych czynności. O przydatności funkcji rozstrzyga więc przebieg danego procesu.
W finansach Kingfisher automatyzacja odczytu faktur i wprowadzania danych do SAP skróciła czas tej czynności o około 90%⁴.

Finanse, zakupy, produkcja i magazyn – gdzie AI może pomóc?

Tabela zestawia przykłady zastosowań w finansach, zakupach, produkcji i analizie śladu węglowego.

Dane w tabeli: 1,9

W planowaniu zapasów prognoza popytu pomaga określić potrzebę uzupełnienia towaru. Porównanie czasów produkcji służy z kolei ocenie terminu wykonania zamówienia. Każda z tych funkcji odpowiada na inne pytanie pracownika.

Agenci AI w systemach Comarch ERP – jakie zadania wspierają?

Agenci AI Comarch wspierają rozliczanie płatności, kwalifikowanie faktur i planowanie pracy magazynu. Agent rozliczeń dopasowuje przelewy do faktur oraz rozrachunków. Analizuje przy tym między innymi tytuły przelewów i identyfikatory KSeF, czyli numery faktur w Krajowym Systemie e-Faktur.¹⁰ Agent kwalifikujący koszty rozróżnia faktury kosztowe i handlowe na podstawie historii dekretacji oraz treści dokumentów.¹⁰

Planista pickingu Comarch analizuje planowane wydania i sugeruje przesunięcia towaru, zanim wystąpi brak. Picking oznacza tu kompletowanie towaru do wydania.¹⁰ W przykładzie producenta agent może seryjnie przetworzyć 200 ofert Allegro.¹⁰ Przy wyborze warto ustalić, co dokładnie robi agent i na jakich danych pracuje.

AI i ERP w MŚP: od trendu do wymagań wdrożeniowych

AI w ERP dla małych i średnich przedsiębiorstw zaczyna się od wyboru procesu oraz danych potrzebnych do jego obsługi. Duża liczba zastosowań nie przesądza, czy funkcja pomoże firmie rozliczać płatności, prowadzić zakupy albo planować produkcję. Liczy się zadanie wykonywane przez pracowników.
Według danych Eurostatu przytoczonych przez Komisję Europejską w 2024 roku z AI korzystało 4,92% polskich firm zatrudniających 10–249 osób¹¹.

Tabela przedstawia liczby podawane przez producentów, ale każda dotyczy innej kategorii. Proalpha deklaruje w AI Hub ponad 30 gotowych aplikacji AI; nie należy utożsamiać ich z pojedynczymi funkcjami¹².

Dane w tabeli: 9,12,13

Liczba aplikacji czy przykładów nie zastąpi oceny konkretnej czynności w firmie. W Kingfisher automatyczny odczyt i RPA skróciły czas wprowadzenia danych jednej faktury do SAP z 5 minut do 25 sekund⁴. To miara pracy przy fakturze, a nie miara przydatności wszystkich funkcji AI.

Planowanie AI w ERP: dane, mierniki i ryzyka

Planowanie AI w ERP wymaga ustalenia dostępu do danych i sposobu pomiaru wyniku. Zbyt szerokie uprawnienia zwiększają ryzyko ujawnienia informacji. Sam krótszy czas pracy nie mówi zaś, czy wynik jest poprawny.
Dla każdego procesu trzeba określić zakres danych, miejsce ich przetwarzania i możliwość zatwierdzenia działania przez człowieka¹⁴.

Jak chronić poufne dane podczas korzystania z AI w ERP?

Ochrona danych w ERP zaczyna się od ograniczenia dostępu AI do informacji potrzebnych do zadania. Trzeba też ustalić miejsce ich przetwarzania. Asystent Asseco ERP pokazuje użytkownikowi tylko dane objęte jego uprawnieniami w systemie.¹⁵ Według przedstawicieli Asseco Business Solutions dane używane przez AI są anonimizowane albo przetwarzane w zamkniętym środowisku.¹⁶

• Uprawnienia użytkownika ERP powinny ograniczać dane widoczne przez asystenta do zakresu pracy tej osoby¹⁷.
• Dostęp modelu do danych powinien obejmować pola potrzebne do zadania, nie całe rekordy bez rozróżnienia.
• Miejsce przetwarzania powinno odpowiadać wymaganiom procesu i zasadom ochrony informacji w firmie.

Przetwarzanie lokalne ma znaczenie, gdy dane nie powinny opuszczać środowiska firmy. Funkcja Voice Picking w Asseco ERP działa na urządzeniu mobilnym także offline, a nagrania nie opuszczają magazynu.¹⁵ Materiał o wyborze agentów AI do ERP w enova365 wskazuje możliwość użycia różnych modeli językowych lub uruchomienia ich lokalnie. To kryterium związane z prywatnością danych.¹⁸

Które procesy warto usprawnić w pierwszej kolejności?

Procesy ERP najlepiej wybierać do automatyzacji na podstawie nakładu pracy, jakości danych i skutków pomyłki. Dobrym punktem wyjścia jest powtarzalna czynność z określonym wejściem, wynikiem i osobą odpowiedzialną za akceptację. Jeśli proces obejmuje wyjątki, człowiek powinien skontrolować wynik przed działaniem w systemie.
Przykład Kingfisher pokazuje, jak porównać czas obsługi tej samej czynności przed automatyzacją i po niej⁴.

Jak zmierzyć wpływ AI na efektywność procesów?

Wpływ AI na proces ERP ocenia się, porównując ten sam przebieg pracy przed uruchomieniem funkcji i po nim. Warto zapisać czas obsługi, liczbę poprawek oraz udział wyników wymagających ręcznej akceptacji. Process Mining analizuje zapisy zdarzeń w systemie. Pomaga znaleźć przestoje i powroty do wcześniejszych czynności.
Ocena powinna uwzględniać czas oraz jakość danych zapisanych w ERP¹⁹. W procesie Kingfisher mierzono czas wprowadzania danych faktury, nie liczbę dostępnych funkcji.

Kiedy zastosowanie AI w ERP może podlegać obowiązkom wynikającym z AI Act?

AI Act, czyli unijne rozporządzenie dotyczące sztucznej inteligencji, wymaga oceny zastosowania AI, nie samej nazwy ERP. Narzędzie do obsługi dokumentów pełni inną rolę niż system wpływający na decyzje dotyczące pracowników. Firma musi ustalić przeznaczenie funkcji, swoją rolę oraz wpływ wyniku na osobę objętą decyzją.
Opisany wcześniej zakres SAP Document AI nie rozstrzyga więc o ocenie każdego późniejszego użycia odczytanych danych.

Plan AI w ERP powinien łączyć ograniczony dostęp do danych z pomiarem procesu. Osobnej oceny wymaga ryzyko konkretnego zastosowania.

Korzyści z AI a wybór systemu ERP

Wybór systemu ERP z AI zależy od zadania firmy i sposobu połączenia funkcji z systemem. Funkcja wbudowana i dodatek zewnętrzny mogą obsługiwać podobny proces. Różnią się jednak integracją oraz odpowiedzialnością za jej utrzymanie.
W kalkulacji należy oddzielić koszt licencji lub subskrypcji od wdrożenia, integracji i późniejszego utrzymania. Wynik Kingfisher opisuje czas pracy w procesie, nie te kategorie kosztów.

Czym różni się ERP z AI od tradycyjnego systemu?

ERP z AI może analizować treść lub dane i przygotowywać wynik do dalszej pracy. Tradycyjna automatyzacja wykonuje natomiast czynności według ustalonych reguł. OCR, czyli optyczne rozpoznawanie znaków, odczytuje tekst z dokumentu.
Integracja SaldeoSMART z SAP Business One używa OCR do odczytu danych z faktur i importuje je do systemu bez ręcznego przepisywania.¹

Rozszerzenie AI może też powstać na platformie producenta ERP. AI Foundation na SAP Business Technology Platform udostępnia narzędzia do tworzenia rozszerzeń integrowanych z systemami SAP.¹ Takie rozszerzenie trzeba ocenić oddzielnie od funkcji dostępnych bezpośrednio w wybranym produkcie.

Tabela porównuje sposoby dodania AI do ERP, ich integrację, ograniczenia i sytuacje, w których nie odpowiadają potrzebom firmy.

Dane w tabeli: 20

Jak dopasować funkcje AI do branży, skali i procesów firmy?

Dopasowanie AI do firmy zaczyna się od nazwania procesu, danych wejściowych i wyniku potrzebnego pracownikowi. Firma handlowa może oceniać obsługę dokumentów sprzedaży, a produkcyjna – planowanie zleceń. W obu przypadkach liczy się czynność, nie nazwa funkcji.
Opisane wcześniej przykłady dotyczą różnych potrzeb: obiegu faktur oraz planowania produkcji.

• Branża wskazuje dokumenty i decyzje, które funkcja AI ma obsługiwać.
• Skala pracy pokazuje, czy dana czynność zajmuje dość czasu, by uzasadnić wdrożenie i utrzymanie funkcji.
• Proces firmy wyznacza wymagane dane, moment kontroli wyniku i sposób przekazania go do ERP.

Przydatna funkcja AI rozwiązuje określony problem w procesie. Jej wybór wymaga też zrozumienia sposobu integracji.

Od wyboru systemu do wdrożenia: jak ocenić efekty?

Wdrożenie AI w ERP należy oceniać po wyniku procesu, a nie po samej obecności funkcji w systemie. Firma określa dane wejściowe, zadanie AI, punkt zatwierdzenia przez użytkownika i miernik efektu. Dzięki temu porównuje to samo zadanie przed zmianą i po niej.
W planie finansowym licencja lub subskrypcja stanowi osobną pozycję niż wdrożenie, integracja i utrzymanie. Przykład Kingfisher dotyczy efektu operacyjnego, nie całkowitego kosztu systemu.

Jak umiejscowić funkcje AI w planie wdrożenia ERP?

Plan wdrożenia ERP powinien umieszczać funkcję AI na konkretnym etapie procesu. Firma opisuje dane wejściowe i oczekiwany wynik, a także przydziela uprawnienia oraz osobę zatwierdzającą. Następnie ustala sposób pomiaru i warunki uruchomienia.
Weryfikator e-faktur Comarch wymaga aktualizacji do wersji 2026.5 w subskrypcyjnej wersji stacjonarnej lub Chmurze Standard.¹⁰

Od e-maila do zamówienia w ERP – jak może wyglądać proces?

Agent zamówień sprzedaży w Dynamics 365 Business Central analizuje e-maile i sprawdza dostępność produktów. Następnie przygotowuje wstępne oferty do zatwierdzenia przez użytkownika.²¹ Pracownik kontroluje ofertę powstałą na podstawie zapytania i danych o produktach.
Działanie agenta kończy się na ofercie wstępnej. Nie oznacza samodzielnego zatwierdzenia zamówienia.

4 kryteria oceny systemu ERP z AI

Ocena systemu ERP z AI obejmuje dopasowanie procesu, wymagania dotyczące danych, kontrolę działania i mierzalny efekt. Te same kryteria dotyczą funkcji wbudowanej oraz dodatku połączonego z ERP. Przy wspomnianej ofercie wstępnej szczególnie ważne są źródło danych i moment zatwierdzenia przez pracownika.

• Dopasowanie procesu pokazuje, czy funkcja obsługuje czynność wskazaną przez firmę.
• Wymagania dotyczące danych wskazują źródło informacji i sposób przekazania ich do funkcji AI.
• Kontrola działania określa osobę zatwierdzającą wynik oraz sposób obsługi wyjątków.
• Mierzalny efekt pozwala porównać czas, koszt lub jakość procesu przed uruchomieniem funkcji i po nim.

Kalkulator oszczędności z agentami AI Comarch podaje wynik po 2 minutach. Jest to oszacowanie, a nie pomiar efektu wdrożenia w danej firmie.^10,22

Przykładowe scenariusze wdrożenia – gdzie mierzyć wpływ na biznes?

Scenariusze wdrożenia AI potrzebują mierników dobranych do zadania. Może nim być koszt obsługi faktury, terminowość zaopatrzenia albo efektywność produkcji.
Dla integracji SaldeoSMART z SAP Business One podano obniżenie kosztu wprowadzania faktur do 50%. Ten wynik dotyczy wskazanego zastosowania i nie gwarantuje takich oszczędności w każdym wdrożeniu.^1,23

Nemo Parts Advisor i Proalpha ERP są używane w grupie Apra, która zatrudnia około 400 pracowników w 6 lokalizacjach.⁹ W opisie INOTEC Sicherheitstechnik terminowość dostaw przy użyciu Nemo połączonego z Proalpha ERP wzrosła z 86% do 96%.⁹
Firma powinna mierzyć wynik własnego wdrożenia w tym samym procesie przed uruchomieniem AI i po nim²⁴.

Algorytm, asystent czy agent: jak zmienia się praca w ERP?

Asystent AI reaguje na polecenie użytkownika. Agent AI może prowadzić powierzony proces i przekazać wyjątek człowiekowi. Algorytm wykonuje z kolei określone zadanie, na przykład analizę danych. Sama nazwa „AI” nie wyjaśnia, kto rozpoczyna działanie ani kto zatwierdza wynik.
W przykładzie Comarch agent obsługuje także oferty seryjnie, lecz sposób kontroli zależy od zadania.

Co potrafi asystent AI w systemie ERP?

Asystent AI w ERP pozwala pracownikowi pytać o dane bez samodzielnego przygotowywania analizy. SAP Joule przyjmuje pytania tekstowe i głosowe, a odpowiedzi oraz wykresy tworzy na podstawie danych systemu SAP.¹
Copilot w Dynamics 365 Business Central pozwala przygotowywać analizy przez zapytania w języku naturalnym.²¹

Copilot w Dynamics 365 Business Central proponuje też dopasowanie wierszy e-faktur do wierszy zamówień zakupu. Korzysta przy tym między innymi z opisów i ilości.²¹ Użytkownik ocenia, czy proponowane pozycje rzeczywiście dotyczą tego samego zakupu.

Czym agent AI różni się od asystenta?

Agent różni się od asystenta tym, że może inicjować kolejne działania w powierzonym procesie. Nie chodzi wyłącznie o sposób rozmowy z użytkownikiem. W Asseco ERP asystent działa na polecenie, natomiast agent może prowadzić proces i przekazać wyjątek opiekunowi.¹⁵ Reguły procesu wyznaczają granicę samodzielności oraz moment decyzji człowieka.
Wspomniany przykład rozliczania płatności pokazuje, dlaczego warto oceniać czynność agenta, a nie jego nazwę.

Asystenci i agenci AI w Asseco Softlab ERP i Asseco Merit ERP

Asystenci i agenci AI w Asseco Softlab ERP i Asseco Merit ERP korzystają z danych, uprawnień i reguł biznesowych systemu.¹⁵ Ta liczba opisuje zakres oferty. O przydatności poszczególnych funkcji decydują procesy firmy.

Asystent Asseco ERP sprawdza jednym pytaniem 9 warunków gotowości do zamknięcia okresu. Obejmują one dokumenty księgowe, dekretację i listy płac.¹⁵ Pracownik otrzymuje obraz stanu procesu; samo zamknięcie okresu pozostaje odrębną decyzją.

Rola AI w ERP zależy od tego, kto uruchamia zadanie i jakie czynności wykonuje system. Ważny jest również moment przekazania wyniku człowiekowi.

Gdzie w procesach ERP znika czas pracy?

Czas pracy w procesach ERP zajmują między innymi przepisywanie danych, przypisywanie kosztów i kierowanie faktur do akceptacji. OCR AI w enova365 automatycznie wprowadza papierowe dokumenty księgowe.¹⁸ Ogranicza ręczne wpisywanie, ale dokument nadal przechodzi przez proces księgowy firmy²⁵.
Wynik Kingfisher opisany wcześniej dotyczył wprowadzania danych, nie całej obsługi księgowej faktury.

AI w systemach Asseco ERP podpowiada dekretację faktur kosztowych, dzieli koszty i kieruje dokumenty na właściwą ścieżkę akceptacji. Użytkownik weryfikuje oraz zatwierdza te działania.¹⁶ Dekretacja oznacza przypisanie dokumentu do odpowiednich zapisów księgowych.
Pomiar czasu powinien uwzględniać przygotowanie faktury, jej weryfikację i akceptację.

AI ogranicza pracę przy wprowadzaniu i przygotowaniu faktur, lecz nie usuwa kontroli użytkownika²⁵. To rozróżnienie ma znaczenie przy ocenie całego obiegu dokumentu.

Sales Order Agent: od wiadomości do zamówienia

Agent sprzedażowy Asseco ERP rozpoznaje zamówienie w wiadomości, sprawdza dostępność towaru i limit kredytowy. Następnie tworzy zamówienie albo przekazuje wyjątek opiekunowi.¹⁵ Są to odrębne wyniki procesu.
W odróżnieniu od opisanego agenta Dynamics Business Central ten przykład obejmuje utworzenie zamówienia, nie tylko przygotowanie oferty wstępnej.

Ocena działania agenta powinna osobno ujmować sprawy zapisane w ERP i te wymagające decyzji opiekuna. Taki podział pokazuje zakres samodzielnej pracy systemu. Pokazuje też, w którym miejscu zaczyna się praca człowieka.

Autonomiczny ERP: co może zrobić sam, a gdzie potrzebuje człowieka?

Autonomiczny ERP może prowadzić powtarzalny proces bez każdorazowego polecenia użytkownika. Człowiek pozostaje jednak potrzebny, gdy wynik wymaga sprawdzenia lub zatwierdzenia. Agent Asseco ERP może automatycznie przeprowadzić powtarzalną fakturę od bufora dokumentów do księgowania.¹⁵
Tę samodzielność należy odnosić do opisanego procesu faktury, nie do wszystkich czynności w systemie.

Agent obsługi wydatków w Business Central Online wyodrębnia dane z paragonów, kategoryzuje wydatki i przygotowuje raporty. Użytkownik sprawdza je przed zatwierdzeniem.²¹ Sam interfejs konwersacyjny pozwala wydawać polecenia i uzyskiwać odpowiedzi. O automatyzacji procesu świadczą wykonane działania w ERP oraz określony moment przekazania sprawy człowiekowi.

Granica autonomii przebiega między działaniem, które system może zakończyć, a wynikiem wymagającym decyzji użytkownika. To ją trzeba ustalić dla każdego procesu.

Najczęściej zadawane pytania

Czy SAP Document AI rozpoznaje dowolny dokument?

W artykule wymieniono cztery standardowe typy: faktury, zamówienia, awiza płatności i wizytówki. Nie określono, jak narzędzie obsługuje inne dokumenty.

Ile obserwacji historycznych wymaga prognoza z przedziałem ufności w SAP Analytics Cloud?

W SAP Analytics Cloud Smart Predict potrzeba co najmniej pięciu historycznych obserwacji.

Czy wynik prognozy z jednego badania można przenieść na każdy proces w firmie?

Nie. Wynik MAPE przytoczony w artykule dotyczy badanego przypadku prognozowania popytu na materiały energetyczne, a nie wszystkich procesów planowania.

Czy funkcja AI w ERP może działać bez połączenia z internetem?

Tak. Voice Picking w Asseco ERP działa na urządzeniu mobilnym offline.

Czy liczby aplikacji i funkcji AI podawane przez producentów można porównywać wprost?

Nie zawsze. Artykuł zestawia różne kategorie, takie jak gotowe aplikacje, wskazane funkcje i przykłady zastosowań.

Czy automatyzacja RPA wymaga użycia modelu AI?

Nie. RPA może odtwarzać czynności użytkownika w interfejsie bez modelu AI.

Czy 25 sekund w przykładzie Kingfisher oznacza pełną obsługę faktury?

Nie. To czas wprowadzania danych faktury do SAP, a nie miara całego procesu jej obsługi.

Ceny i warunki sprawdzone u źródeł: październik 2026.