Od copilotów do agentów: spektrum zastosowań AI w systemach ERP

Katgoria: ERP / Utworzono: 25 październik 2025

Systemy ERP stały się centralnym układem nerwowym współczesnych przedsiębiorstw — integrują finanse, łańcuch dostaw, produkcję, sprzedaż i HR w jeden, spójny obraz operacji. W ostatnich latach ten obraz zyskał jednak zupełnie nowy wymiar: warstwę inteligencji. Połączenie uczenia maszynowego, predykcji i automatyzacji pozwala nie tylko szybciej raportować, ale przede wszystkim wyprzedzać zdarzenia, które do tej pory były widoczne dopiero „w lusterku wstecznym”.

REKLAMA

W praktyce oznacza to lepsze prognozy popytu, krótsze zamknięcia okresów, trafniejsze decyzje zakupowe i bardziej odporne łańcuchy dostaw. Równocześnie rośnie świadomość ryzyk: halucynacji, stronniczości danych, ekspozycji informacji wrażliwych i nadmiernego „podążania za modą” na agentów AI bez gotowości organizacyjnej. Poniżej porządkujemy krajobraz rozwiązań — od asystujących copilotów po coraz bardziej autonomiczne agentowe scenariusze — oraz wskazujemy, jak bezpiecznie i skutecznie przejść od pilota do trwałej przewagi operacyjnej.

Spektrum AI w ERP: od asysty do autonomii

Współczesne platformy ERP łączą trzy filary: przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analitykę predykcyjną i inteligentną automatyzację. Na tej bazie powstaje kontinuum zastosowań:

Copiloty (asysta) – konwersacyjne interfejsy, które streszczają dane, podpowiadają kroki, generują zapytania i usprawniają żmudne zadania (np. opis faktury, uzupełnienie zamówienia, draft raportu). Tu zysk jest szybki i mierzalny, a ryzyko relatywnie niskie.
Modele predykcyjne (wyprzedzanie zdarzeń) – przewidywanie popytu, awarii, odchyleń w przepływach finansowych; wspomaganie planowania zapasów i harmonogramów produkcji.
Agenci (koordynacja i działanie) – systemy inicjujące i realizujące sekwencje czynności na podstawie celów biznesowych (np. przygotuj prognozę, porównaj z planem, uruchom korektę zamówień, zainicjuj przegląd dostawców). Potencjał wysoki, ale dojrzałość organizacyjna i łady danych są tu krytyczne.

W 2025 r. najbardziej rozpowszechnione pozostają przypadki asystujące; scenariusze w pełni autonomiczne pojawiają się punktowo i wymagają starannego nadzoru oraz solidnej architektury danych.

Typowe zastosowania: od finansów po utrzymanie ruchu

Poniższe przykłady dobrze oddają przekrój wartości:

Finanse: wykrywanie anomalii w zapisach księgowych, przyspieszenie zamknięcia miesiąca, automatyzacja uzgodnień oraz obsługi zobowiązań (AP) i należności (AR).
Utrzymanie ruchu: predykcja awarii i harmonogramowanie przeglądów prewencyjnych na podstawie telemetrii maszyn.
Łańcuch dostaw: prognozy popytu w czasie zbliżonym do rzeczywistego, rekomendacje poziomów zapasu, optymalizacja tras i okien dostaw.
Zakupy i zgodność: monitorowanie zgodności zamówień, automatyczne alerty o odchyleniach od polityk, wsparcie raportowania regulacyjnego.
Zarząd i operacje: streszczenia wielkoskalowych zbiorów danych ERP oraz źródeł zewnętrznych w formie paneli dla decydentów i odpowiedzi w języku naturalnym.
Planowanie scenariuszowe: modelowanie „what-if” w finansach, operacjach i rynku, a także aktualizacja prognoz w reakcji na zmienne otoczenie (szoki popytowe, polityka, zakłócenia dostaw).

Ryzyka: gdzie AI może zawieść i jak temu przeciwdziałać

Halucynacje: modele potrafią wygenerować odpowiedź brzmiącą wiarygodnie, ale nieprawdziwą. W ERP stawką są liczby, więc każdy wniosek wymaga walidacji, a krytyczne decyzje — mechanizmów human-in-the-loop i ścieżek audytu.

Bias danych: historyczne wzorce (np. preferowanie określonego dostawcy) wzmacniają się w predykcjach. Konieczne są przeglądy jakości i reprezentatywności danych, testy sprawiedliwości oraz dokumentowanie rodowodu danych (data lineage).

Bezpieczeństwo i ład danych: warstwa AI poszerza powierzchnię ataku i ryzyko wycieku informacji (wynagrodzenia, kontrakty, arkusze kosztowe). Niezbędne są role i uprawnienia oparte na zasadzie najmniejszych uprawnień, polityki użycia AI, klasyfikacja danych oraz zgodność z regulacjami.

„Efekt tłumu”: presja rynkowa na wdrożenia agentów AI prowadzi czasem do inicjatyw wyprzedzających dojrzałość danych i procesów. Rezultat: niska trafność, koszty reputacyjne i rozczarowanie ROI.

Gotowość do AI: cztery filary sukcesu

Dane i standardy – oczyszczenie rejestrów historycznych, własność danych, spójne słowniki i metadane. Bez tego predykcje będą niestabilne. Przykładowo, przed „odpaleniem” predykcji awarii warto uporządkować kartoteki BOM, kody usterek i historię serwisową.
Nowoczesna architektura – chmura, modularność, API-first i warstwy do analityki w czasie rzeczywistym. Umożliwia to eksperymentowanie i wersjonowanie modeli bez paraliżu operacji.
Ład i etyka AI – zasady dostępu, monitorowania modeli, wyjaśnialności, audytowalności i zarządzania ryzykiem; organ nadzorczy (rada ds. AI) z udziałem biznesu, IT, bezpieczeństwa i prawników.
Zmiana i kompetencje – upskilling w zakresie alfabetyzmu danych, właściwego użycia promptów, interpretacji wyników i odpowiedzialnego korzystania z AI. Celem jest wzmocnienie kompetencji ludzi, nie ich zastąpienie.

Dwa podejścia wdrożeniowe: „doklejenie AI” vs. ERP z AI w rdzeniu

Integracja AI z istniejącym ERP (augmentacja)
Zalety: mniejsza inwazyjność, wykorzystanie dotychczasowych inwestycji, szybsze MVP.
Wyzwania: heterogeniczne dane, integracje punkt-punkt, ryzyko „technicznego długu” w warstwie analitycznej.
Platforma ERP z wbudowaną AI (greenfield lub wymiana)
Zalety: spójny model danych, natywne przepływy z AI, lepsza obserwowalność i zarządzalność.
Wyzwania: większa zmiana organizacyjna, migracje danych, krzywa adopcji i koszty transformacji.

Wybór zależy od architektury źródłowej, dojrzałości danych i apetytu na zmianę. Często optymalna jest ścieżka hybrydowa: szybkie przypadki asystujące na dziś, a w tle program porządkowania danych i docelowa platforma.

Jak mierzyć wartość: metryki, które mają znaczenie

Finanse: skrócenie czasu zamknięcia (D+N → D+N-x), redukcja nieuzgodnionych pozycji, trafność prognoz przychodów/kosztów.
Supply chain: rotacja i dostępność zapasów (service level), spadek braków i nadstanów, krótsze lead time.
Utrzymanie ruchu: MTBF/MTTR, redukcja nieplanowanych przestojów, wykorzystanie części zamiennych.
Efektywność zespołów: godzinowa oszczędność na zadaniach powtarzalnych, wskaźniki adopcji copilotów (aktywni użytkownicy, scenariusze na użytkownika), jakość decyzji (odchyle nie od planu).
Ryzyko i zgodność: liczba incydentów dostępowych, kompletność logów, odsetek spraw domkniętych bez eskalacji.

Proponowana ścieżka wdrożenia (90–180 dni)

Diagnoza i priorytety (2–4 tyg.): mapowanie procesów, ocena jakości danych, wybór 3–5 przypadków użycia o najwyższym potencjale (np. copilot AP, prognoza popytu SKU-store, wykrywanie anomalii GL).
Przygotowanie danych (4–8 tyg.): szybkie „higieniczne” interwencje (deduplikacja, słowniki, brakujące atrybuty), ustanowienie właścicieli danych i KPI jakości.
MVP i pętle walidacji (6–10 tyg.): wdrożenie copilotów i pierwszych modeli, pomiary bazowe i docelowe, human-in-the-loop, rejestry decyzji.
Operacjonalizacja i governance (ciągłe): monitorowanie driftu, wersjonowanie, testy regresji, przeglądy etyczne, polityki uprawnień i retencji.
Skalowanie (po MVP): przejście od asysty do predykcji i wybranych agentów (tam, gdzie dojrzałość danych i procesów na to pozwala).

Dobre praktyki implementacyjne

Zaczynaj od danych krytycznych dla decyzji: produkt, klient, dostawca, koszt — z jasno zdefiniowanymi definicjami i kontrolą jakości.
Buduj ścieżki eskalacji: co dzieje się, gdy model i człowiek nie zgadzają się w ocenie? Kto ma „ostatnie słowo”?
Traktuj transparentność jako funkcję produktu: wyjaśnialne prognozy, link back do rekordów źródłowych, dzienniki rekomendacji.
Unikaj nadmiernej automatyzacji na starcie: asysta i półautomaty to najlepszy poligon dla kultury i governance.
Projektuj na błąd: halucynacje i bias nie znikną — kluczowe jest ich wczesne wykrywanie i ograniczanie wpływu na procesy finansowo-operacyjne.

Kiedy (jeszcze) nie wprowadzać agentów

Jeśli:

brak spójnego modelu danych i słowników,
procesy biznesowe nie są wystandaryzowane i mierzona,
role i uprawnienia są rozmyte, a logowanie zdarzeń niekompletne,
to wdrożenia agentowe przyniosą głównie tarcie: manualne omijanie automatyzacji, spadek zaufania do systemu i ryzyko naruszeń. Najpierw porządkujemy fundamenty.

Inteligentny ERP to podróż, nie punkt docelowy

AI w ERP nie jest magicznym przełącznikiem, który natychmiast czyni organizację „inteligentną”. To droga od asysty w powtarzalnych czynnościach, przez predykcję i planowanie scenariuszowe, po selektywną autonomię tam, gdzie dane są dojrzałe, a procesy mierzalne. Kluczami do wartości są: czyste i dobrze opisane dane, nowoczesna architektura, rygor governance oraz inwestycja w kompetencje ludzi. Najlepsze programy zaczynają od copilotów, które dowożą szybkie korzyści, i ewoluują w kierunku agentów, gdy organizacja jest gotowa na większą odpowiedzialność maszyn. Tylko wtedy inteligencja w ERP staje się nie jednorazowym projektem, lecz trwałą przewagą operacyjną.

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes

W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.

Czytaj całość

PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems

PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.

Czytaj całość

SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF

SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.

Czytaj całość

Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Czytaj całość

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością

Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.

Czytaj całość

RAPORT ERP

Katalog rozwiązań IT

Katalog firm

Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP

Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.

Czytaj całość

SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP

Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.

Czytaj całość

Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)

Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.

Czytaj całość

Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników

Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.

Czytaj całość

Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej

Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Czytaj całość