Artykuły

Obecnie AI nie jest wyłącznie trendem, lecz narzędziem, z którego przedsiębiorcy chcą czerpać wymierne korzyści. Dlatego dziś menedżerowie nie pytają już, czy system ERP posiada funkcje AI, ale jakiego typu są to rozwiązania. W poniższym artykule porządkujemy rynek i pokazujemy różnice istotne dla decydentów.   Jeszcze 2–3 lata temu sztuczna inteligencja w systemach biznesowych bywała traktowana jako „dodatek” do prezentacji sprzedażowej. Dziś – szczególnie z perspektywy dyrektorów finansowych i menedżerów IT – jest to obszar twardo weryfikowany. Widać to także w wynikach raportu “Cyfrowy Menedżer”, przygotowanego przez portal myERP, które podkreśliły wyraźne przejście w tryb “sprawdzam”. AI ma działać dopiero wtedy, gdy firma zapewni solidne fundamenty w postaci jakościowych danych i jasno zdefiniowanych KPI.   Jak porównywać rozwiązania AI w ERP?  Największa pułapka wdrożeń AI w ERP polega na założeniu, że model LLM zastąpi brak porządku w danych i procesach. Z perspektywy zakupowej lepiej przyjąć, że AI jest warstwą produktywności. Sztuczna inteligencja skraca czas pracy, wspiera decyzje, automatyzuje rutynę – ale jednocześnie wymaga wysokiej jakości danych wejściowych.   Działy zajmujące się IT oraz finansami w firmach powinny zwrócić uwagę na trzy kluczowe kwestie:  Zakres ingerencji w proces. Niektóre rozwiązania AI pełnią wyłącznie funkcję asystenta informacyjnego, dając podsumowania lub streszczenia konkretnych raportów. Inne natomiast wykonują konkretne akcje w systemie. Przykładowo, ustawiają limit kredytowy lub wystawiają dokumenty.   Źródła generowanych odpowiedzi. Część rozwiązań bazuje wyłącznie na danych firmy, co ogranicza ryzyko “halucynacji” AI. Inne – zwłaszcza generatywne – wymagają sprecyzowania ze strony użytkownika odnośnie do źródeł, z jakich model LLM może korzystać.   Koszty i warunki techniczne. Część modeli jest wdrażana bezpłatnie w ramach systemu ERP. Niektóre jednak zawierają alternatywne opcje, które są udostępniane za opłatą.   Asystenci AI w systemach ERP   Najbardziej widoczną dla użytkownika formą AI są asystenci konwersacyjni. To rozwiązania umożliwiające komunikację z systemem w języku naturalnym, inspirowane narzędziami takimi jak ChatGPT czy Gemini. Pozwalają także na przyspieszenie onboardingu nowych pracowników.   ChatERP od Comarch ERP  ChatERP to wbudowany asystent w formie czatu, który umożliwia rozmowę z ERP w języku naturalnym – również po polsku. Docelowo rozwiązanie ma obejmować zarówno wersje stacjonarne, jak i chmurowe wszystkich programów Comarch ERP. Obecnie dostępne jest w wersji BETA.   Zakres funkcjonalności ChataERP jest szeroki:  Przegląd danych firmowych udostępnionych w systemie,   Analiza i wnioskowanie danych,  Podpowiadanie funkcji systemowych,  Wykonywanie zadań na żądanie użytkownika.   Istotnym aspektem jest możliwość wykonywania operacji biznesowych, takich jak ustawianie limitów kredytowych czy wystawianie faktur. W praktyce oznacza to konieczność wdrożenia rygorystycznych mechanizmów uprawnień i audytu. Bez takiego zabezpieczenia, ryzyko błędnych poleceń będzie się zwiększać.  Warto jednak zaznaczyć, że Comarch zapewnia bezpieczeństwo danych osobowych i wrażliwych w ChacieERP. Treści pytań i odpowiedzi mają być przesyłane do podwykonawców technologicznych, a samo AI nie powinno przekazywać tajemnic przedsiębiorstwa. Niemniej jednak firmy z wysokimi wymaganiami powinny przed wdrożeniem formalnie ustalić zasady dotyczące przekazywanych danych.   Genius od Asseco Business Solutions  Na poziomie deklarowanych funkcji Genius jest bliżej koncepcji współpracownika, który pilnuje zadań i decyzji oraz podpowiada konkretne działania. Zgodnie z oficjalnym opisem Asseco BS, Genius ma powiadamiać o sprawach czekających na decyzję i zadaniach do wykonania. Potrafi także odpowiadać na pytania o obszary typowo ERP-owe. Rozwiązuje kwestie związane z zamówieniami, fakturami czy dokumentami magazynowymi. Oprócz tego, na bazie dostarczonego przez użytkownika kontekstu, Asystent jest w stanie dostarczać konkretne podpowiedzi.   Ten kierunek jest rozwijany o dwa ważne elementy dla decydentów:  Adaptacyjny interfejs – AI analizuje sposób pracy i proponuje zmiany w układzie, menu czy elementach ekranu. Co kluczowe, wprowadza je dopiero po akceptacji użytkownika.   Warstwa analityczna – Genius nie tylko daje podpowiedzi w zakresie procesów biznesowych, ale także oferuje inteligentne analizy w oparciu o aktualne dane w systemie ERP.   MAiA w Monitor ERP System  Monitor ERP posiada własnego asystenta AI, który “strukturyzuje, kompiluje i analizuje dane”. Główny cel jest oczywisty: zająć się wszystkim, co czasochłonne. W praktyce MAiA to nie tylko czat – tryb konwersacyjny to wyłącznie jeden z interfejsów. Częściowo działa to w formie automatycznych podsumowań i analiz osadzonych w istniejących procedurach. W podobnym stylu Gemini w wersji Pro streszcza dokumenty dostępne w Dysku Google.   Co istotne, wsparcie AI od Monitora opiera się wyłącznie na własnych danych biznesowych. Tym samym producent zapewnia integralność danych i kontrolę. Dodatkowo MAiA obejmuje nie tylko pytania o dane transakcyjne, ale też wsparcie “tekstowe”. Podsumowuje bowiem notatki, tłumaczy e-maile i koryguje ton komunikacji.   MAiA posiada dwa poziomy:  Basic – dołączony dla każdego klienta,   Pro – z miesięczną opłatą za użytkownika.  Początkowo wersja MAiA Pro jest dostępna bezpłatnie na okres próbny, by użytkownik mógł przetestować jej pełną funkcjonalność. Sztuczna inteligencja wciąż się rozwija – Monitor ERP czeka na pomysły i wskazówki od swoich klientów. Komentarze można przesyłać za pośrednictwem Forum Pomysłów.   Katalog aplikacji AI zamiast jednej funkcji   Ciekawe jest podejście firmy Proalpha, która w 2025 roku ogłosiła powstanie swojej platformy Industrial AI. To katalog ponad 30 aplikacji AI dla procesów podstawowych – od zakupów i produkcji, aż po kwestie serwisowe. Obejmuje ona rozwiązania AI firmy Empolis i Nemo. Jest budowana w architekturze SaaS, co usprawnia integrację zarówno z ekosystemem Proalpha, jak i systemami innych dostawców.   Funkcjonalności AI od Nemo umożliwiają identyfikację korelacji i anomalii w procesach. Oprócz tego, definiują zalecane działania i oceniają potencjał optymalizacji w kategoriach pieniężnych. Tym samym, w podejściu platformowym sztuczna inteligencja staje się “silnikiem” integracji danych i analityki.   Dla decydentów istotne są dwie praktyczne konsekwencje:   Sposób przetwarzania danych. Industrial AI przetwarza zarówno dane uporządkowane w tabelach, jak i nieuporządkowane (dokumenty, notatki). Następnie zamienia tę “ukrytą” wiedzę w informacje decyzyjne.   Automatyczne zalecenia, które mogą być wdrażane przez platformę po odpowiedniej diagnozie i prognozowaniu trendów.   Ekosystem Microsoft a wykorzystanie AI  Szczególną pozycję na rynku zajmuje system Microsoft Dynamics 365. To rozwiązanie będące skalowalną platformą ERP/CRM, która mocno integruje się z innymi usługami Microsoft.   Wdrożeniami Dynamics 365 zajmuje się wielu partnerów portalu myERP, w tym m.in.:  7F Technology Partners,  Companial,  Integris,   MS POS Poland,   xalution Group,   IT.integro,   Solemis.  Copilot  W warstwie ERP Microsoft osadził Copilota na dwa różne sposoby. AI pełni funkcję konwersacyjną jako czat, a także jest wbudowany bezpośrednio w konkretne funkcje systemu.   O praktycznych możliwościach tego narzędzia opowiedział Robert Jachowicz, Senior D365 F&O & Power Platform Consultant w MS POS Poland, w podcaście “CYFRYZACJA w BIZNESIE”.   Rzeczywiste funkcjonalności Copilota w Dynamics 365 Business Central są następujące:  Podpowiadanie funkcjonalności systemu w trybie konwersacyjnym,   Analizowanie danych przy dodatkowym korzystaniu z filtrów czy opcji sortowania,   Tworzenie dokumentów sprzedaży (oferty, zamówienia, faktury),   Pisanie tekstów marketingowych,   Mapowanie e-dokumentów,   Uzgadnianie wyciągów bankowych,   Generowanie serii numeracji dokumentów,   Proponowanie produktów zamiennych przy niedostępności towaru,   Automatyzacja procesu obsługi zamówień.   Power BI  Wielu firmom zależy na tym, by dane w systemie ERP były konsumowane w analityce w sposób samoobsługowy. W tym kontekście Copilot w Power BI przynosi wymierne korzyści dla decydentów. Połączenie tego rozwiązania AI z analityką umożliwia m.in.:  Szybkie tworzenie oraz modyfikację wizualizacji i raportów,   Automatyczne podsumowania raportów,  Pracę z danymi w trybie konwersacyjnym.   Jednocześnie, Copilot w Power BI jest płatny. Możliwe jest wykupienie pakietu Fabric lub Premium. Oprócz tego, sama organizacja musi zadbać o poprawną jakość danych, by mogły być odpowiednio sczytane przez AI.   Rozwiązania AI w ERP – co wybrać?  Poniższe zestawienie nie zakłada, że istnieje “najlepsze AI” dla wszystkich. W rzeczywistości nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania. Najlepiej wybrać takie, które odpowiada na dominujący problem w danej organizacji. To może być niższa produktywność użytkowników, potrzeba zwiększa kontroli finansowej czy optymalizacja produkcji w czasie rzeczywistym.  

Wyzwania współczesnych przedsiębiorstw w zakresie danych Współcześnie przedsiębiorstwa każdego dnia mierzą się z koniecznością przetwarzania ogromnych wolumenów danych. W związku z tym wśród kluczowych trendów cyfrowych w obszarze systemów ERP, obok rozwiązań takich jak IoT czy AI, istotne miejsce zajmuje zaawansowana analityka biznesowa (Business Intelligence). Dostęp do kompletnych, spójnych danych umożliwia zrozumienie zachodzących zmian, a także tworzenie wiarygodnych prognoz i scenariuszy rozwoju. W organizacjach posiadających już system ERP, które rozważają wdrożenie narzędzi BI, pojawia się konieczność odpowiedzi na pytania dotyczące przygotowania infrastruktury oraz oceny, czy aktualne środowisko systemowe pozwala na efektywne wykorzystanie analityki biznesowej. Problemy wynikające z rozproszonych systemów ERP Dobrym przykładem ilustrującym skalę wyzwań związanych z analizą danych jest przypadek jednego z klientów Solemis, u którego występował problem z bieżącym raportowaniem wyników finansowych. Uzyskanie informacji o wyniku z poprzedniego dnia zajmowało nawet tydzień, co znacząco ograniczało możliwość szybkiego reagowania na zagrożenia, podejmowania decyzji operacyjnych oraz prowadzenia wiarygodnych prognoz niezbędnych do dynamicznego rozwoju przedsiębiorstwa. W analizowanym okresie organizacja funkcjonowała w 17 lokalizacjach, posiadających zróżnicowaną infrastrukturę oraz różne systemy ERP. Część z nich oferowała funkcjonalności analityczne, w tym analizy wielowymiarowe OLAP, natomiast inne pełniły wyłącznie rolę systemów finansowo-księgowych. Taki stan był konsekwencją przyjętej strategii rozwoju polegającej na przejmowaniu kolejnych lokalizacji wraz z ich wyposażeniem, infrastrukturą oraz działającymi w nich systemami informatycznymi. Wdrożenie Business Intelligence i jego ograniczenia Przez pewien czas model ten spełniał swoje zadanie. Wdrożono również rozwiązanie Business Intelligence wraz z hurtownią danych, którego celem była konsolidacja informacji z różnych oddziałów. Jednak wraz z dalszym rozwojem przedsiębiorstwa oraz zwiększającą się liczbą spółek zależnych pojawiły się istotne trudności. Rosnąca ilość danych powodowała problemy z zarządzaniem zmianą, utrzymaniem spójnej logiki analitycznej oraz dostosowaniem wielowymiarowości analiz. Wydłużał się również czas wprowadzania modyfikacji w systemie. Konsolidacja ERP jako warunek efektywnej analityki W konsekwencji podjęto decyzję o wdrożeniu jednego, skonsolidowanego systemu ERP dla wszystkich lokalizacji, co miało umożliwić osiągnięcie nowego poziomu jakości analiz w istniejącym środowisku Business Intelligence. Wnioskiem wynikającym z tego doświadczenia jest fakt, że utrzymanie wysokiej jakości systemu BI jest znacząco utrudnione w sytuacji, gdy dane pochodzą z wielu niezależnych systemów ERP o różnej strukturze i logice działania. Opisany przypadek wskazuje, że w organizacjach dynamicznie rozwijających się, posiadających wiele lokalizacji i rozbudowaną infrastrukturę, zasadne jest rozważenie konsolidacji systemów ERP przed rozpoczęciem rozbudowy hurtowni danych i narzędzi Business Intelligence. Choć początkowy koszt takiego przedsięwzięcia jest wyższy, w dłuższej perspektywie rozwiązanie to pozwala ograniczyć koszty utrzymania, skrócić czas wdrażania zmian oraz zwiększyć efektywność zarządzania. Jednolity system ERP stanowi stabilną podstawę do dalszego rozwoju, w tym dołączania nowych lokalizacji, oddziałów, kanałów dystrybucji czy procesów biznesowych. Zwrot z inwestycji w konsolidację systemów najczęściej kalkulowany jest w horyzoncie od trzech do pięciu lat. Koszty i ryzyka braku konsolidacji ERP Brak decyzji o ujednoliceniu środowiska ERP w dynamicznie rozwijającej się organizacji wiąże się natomiast z koniecznością ponoszenia wysokich kosztów utrzymania infrastruktury. Różne systemy wymagają odmiennych kompetencji, często współpracy z wieloma dostawcami zewnętrznymi oraz znacznego zaangażowania zasobów ludzkich. Dodatkowo duża liczba lokalizacji korzystających z różnych systemów komplikuje i wydłuża ewentualny projekt wdrożenia jednolitego systemu ERP w przyszłości. Kiedy bezpośrednie wdrożenie Business Intelligence jest uzasadnione Istnieją jednak sytuacje, w których bezpośrednie wdrożenie systemu Business Intelligence może być uzasadnione. Dotyczy to organizacji posiadających ograniczoną liczbę lokalizacji, stabilną strukturę oraz brak planów intensywnej rozbudowy, a także firm działających w oparciu o jeden system ERP. W takich przypadkach rozwój analityki biznesowej bez wcześniejszej konsolidacji systemów może przynieść oczekiwane rezultaty przy relatywnie niższych kosztach. Strategiczne podejście do wyboru ścieżki wdrożenia W praktyce nie istnieje jedno uniwersalne rozwiązanie właściwe dla wszystkich organizacji. Wybór odpowiedniej strategii powinien wynikać z analizy aktualnego etapu rozwoju przedsiębiorstwa, planów rozbudowy struktury, liczby wykorzystywanych systemów oraz oczekiwań dotyczących raportowania i analityki. Zarówno konsolidacja systemów ERP, jak i bezpośrednie wdrożenie Business Intelligence mogą być właściwą decyzją, o ile są zgodne z długoterminową strategią organizacji. Podsumowanie Kluczowe znaczenie ma rzetelna ocena obecnej sytuacji oraz świadome zaplanowanie kolejnych kroków rozwoju środowiska informatycznego, ponieważ to właśnie spójność danych i stabilność systemów stanowią fundament efektywnego zarządzania przedsiębiorstwem.

Firmy coraz częściej poszukują sposobów na przyspieszenie cyfryzacji procesów, bez konieczności angażowania się w długie i kosztowne wdrożenia. W odpowiedzi na te potrzeby Microsoft stworzył Power Platform – zestaw narzędzi obejmujący Power BI, Power Apps, Power Automate, Power Pages oraz Copilot Studio. To platforma, która umożliwia szybkie budowanie aplikacji biznesowych, automatyzację procesów i analizę danych, bez konieczności rozbudowanych projektów IT. Jej największą zaletą jest pełna integracja z Microsoft 365 (Teams, Outlook, SharePoint) oraz Dynamics 365 (ERP, CRM). Firmy mogą więc rozwijać istniejący ekosystem, dostosowując go do bieżących potrzeb. Dlaczego warto sięgnąć po Power Platform? Decydując się na Power Platform, organizacje zyskują przede wszystkim szybkość działania – rozwiązania można wdrożyć w ciągu dni lub tygodni, a nie miesięcy. Ważnym atutem jest niski próg wejścia: aplikacje i automatyzacje tworzą nie tylko programiści, ale także zaawansowani użytkownicy biznesowi. Platforma daje elastyczność w dostosowywaniu procesów, pełną integrację z Dynamics 365, Microsoft 365 i innymi systemami, a także bezpieczeństwo gwarantowane przez chmurę Azure zgodną z wymaganiami compliance. Realne zastosowania Potencjał Power Platform najlepiej pokazują przykłady wdrożeń w codziennych procesach przedsiębiorstw. Firmy wykorzystują platformę do automatyzacji powtarzalnych zadań biurowych, takich jak kopiowanie danych z maili czy przenoszenie plików do SharePoint. Dzięki temu oszczędzają godziny pracy i znacząco ograniczają liczbę błędów. Wiele organizacji buduje wewnętrzne aplikacje dla pracowników – do obsługi wniosków urlopowych, ewidencji wydatków czy zarządzania sprzętem. Zamiast wymiany maili i arkuszy Excel, procesy są uporządkowane i dostępne w jednej aplikacji. Raportowanie w Power BI konsoliduje dane z różnych źródeł i prezentuje je w interaktywnych dashboardach, które umożliwiają podejmowanie decyzji w oparciu o aktualne dane, a nie statyczne raporty. Duże oszczędności czasu przynosi elektroniczny obieg dokumentów – faktur, wniosków zakupowych czy inwestycyjnych. Dzięki integracji Power Apps i Power Automate ścieżka akceptacji staje się przejrzysta, a cały proces skraca się z dni do godzin. Chatboty HR i IT wspierają pracowników w podstawowych zgłoszeniach, pozwalając zespołom wsparcia skupić się na bardziej złożonych zadaniach. Power Platform świetnie uzupełnia systemy ERP i CRM, umożliwiając ich elastyczne rozszerzanie bez kosztownego developmentu. Może to być np. aplikacja do zgłaszania zmian danych klientów czy automatyczne aktualizowanie statusów zamówień. W firmach produkcyjnych i serwisowych popularnym rozwiązaniem są aplikacje do obsługi zgłoszeń awarii i reklamacji – każde z nich ma przypisany status, odpowiedzialną osobę i termin realizacji, co skraca czas reakcji i podnosi satysfakcję klientów. Z kolei w pracy projektowej Power Platform wspiera zarządzanie zadaniami i kontrolę postępów dzięki integracji z Microsoft Teams. Aplikacje terenowe pozwalają pracownikom zbierać dane bezpośrednio u klienta, także offline – odczyty liczników, raporty z wizyt handlowych czy inspekcje BHP trafiają do systemu natychmiast, eliminując papierowe formularze i podwójną pracę. W obszarze compliance i audytów platforma wspiera checklisty oraz raportowanie w Power BI, co pomaga minimalizować ryzyko niezgodności i ułatwia dokumentowanie kontroli jakości. Korzyści w ekosystemie Microsoft Największą siłą Power Platform jest jej osadzenie w narzędziach, które wiele firm już posiada. Teams staje się centralnym miejscem pracy, gdzie dostępne są aplikacje i raporty. Dynamics 365 można w prosty sposób rozszerzyć o dodatkowe procesy. Outlook i SharePoint współpracują z Power Automate, porządkując dokumenty i komunikację. A chmura Azure zapewnia skalowalność oraz zgodność z regulacjami. Naturalny krok w cyfryzacji Power Platform to narzędzie, które pozwala zwiększyć efektywność i przyspieszyć cyfrową transformację. Kluczową przewagą jest możliwość rozpoczęcia od jednego, prostego rozwiązania – np. elektronicznego obiegu faktur, chatbotu HR czy dashboardu sprzedażowego w Power BI – i stopniowego rozwijania ekosystemu.