Att utvärdera ERP-system med AI – Varför du bör vara försiktig

AI-verktyg, såsom Copilot och ChatGPT, kan erbjuda intressanta möjligheter i utvärderingsprocessen av ERP-system:

• Automatiserad dataanalys: AI kan snabbt bearbeta stora datamängder för att identifiera trender och mönster. Detta kan vara värdefullt vid bedömningen av hur väl Business Central stödjer företagets specifika processer.
• Förbättrad användarupplevelse: Genom att simulera användarinteraktioner kan AI bistå med insikter om gränssnittets användarvänlighet och hur intuitivt systemet är.
• Prognostisering: AI kan modellera olika scenarier och ge en överblick över hur ERP-systemet kan prestera under varierande affärsförhållanden.

Trots dessa fördelar är det viktigt att förstå att AI-lösningar har sina begränsningar och inte kan ersätta den mänskliga förståelsen av en organisations unika behov och strategiska mål.

Att enbart förlita sig på AI-verktyg för att utvärdera ett ERP-system kan medföra flera problem:

1. Brist på kontextuell förståelse: AI saknar alltid den djupare insikten i företagets kultur, strategiska vision och de specifika utmaningar som organisationen står inför. Även om verktygen kan bearbeta data i stor skala, kan de missa de kvalitativa faktorer som är avgörande.
2. Överberoende av automation: Även om AI kan automatisera många uppgifter riskerar man att förbise kritiska aspekter som leverantörsstöd, erfarenheter från användarcommunityn och systemets långsiktiga livskraft.
3. Bias i AI-modeller: AI-system är beroende av de data de tränats på. Om dessa data är partiska eller ofullständiga kan rekommendationerna bli snedvridna.
4. Säkerhets- och integritetsproblem: ERP-utvärderingar involverar ofta känsliga affärsdata. När AI-verktyg processar dessa, särskilt via molnbaserade lösningar, uppstår potentiella risker för datasäkerhet.
5. Integrationens komplexitet: Att integrera ett ERP-system med befintliga processer och andra programvarulösningar är en komplex uppgift. AI kan ha svårt att ta hänsyn till alla nyanser i denna komplexitet.

En balanserad utvärdering bör därför alltid vara en kombination av AI-insikter och expertbedömning från erfarna konsulter och interna specialister.

ChatGPT och liknande AI-modeller tränas på enorma mängder textdata från en mängd olika källor – allt från böcker och artiklar till forum och nyhetsinlägg. Genom att identifiera mönster, kontext och samband genererar modellen svar baserade på sannolikhet. Det innebär att:

• Svar baseras på mönster: Istället för att direkt "läsa av" en specifik källa genererar modellen svar utifrån hur den tidigare har sett information prissatt i träningsdatan.
• Fiktiva referenser: Ibland kan ChatGPT generera referenser eller källhänvisningar som låter trovärdiga men som i själva verket inte existerar, en process som ofta kallas för ”hallucinering”. Detta sker för att modellen försöker fylla ut luckor i sin kunskap med det den har lärt sig om vad som brukar vara korrekt.
• Brist på uppdaterad information: Eftersom AI-modeller inte alltid har tillgång till den senaste data eller specifika implementationsdetaljer riskerar de att ge råd som är föråldrade eller helt enkelt irrelevanta för det aktuella fallet.

Det är därför viktigt att använda AI-genererade svar som ett förstahandsintryck eller grovbedömning, men alltid validera och komplettera med faktisk expertkunskap.

Att försöka "fixa saker själv" i Business Central med hjälp av ChatGPT kan ibland leda till felaktiga eller vilseledande lösningar. Här är tre exempel på vanliga frågor:

“Hur åtgärdar jag felet 'Obligatoriskt fält saknas' vid bokföring?”

Problem: ChatGPT kan ge generella råd om att kontrollera olika inställningar eller fält, men utan att förstå de specifika konfigurationerna i din installation av Business Central. Det kan leda till rekommendationer som inte stämmer överens med din systemmiljö eller den senaste versionen.

"Hur konfigurerar jag integrationen mellan Business Central och Dynamics 365 Sales?"

Problem: Eftersom integrationsdetaljer ofta ändras med uppdateringar och kräver specifika API-konfigurationer kan ChatGPT sakna den senaste informationen. Svaren kan därför innehålla felaktiga API-anrop eller sakna viktiga säkerhetsaspekter som gör lösningen ohållbar i ett produktionsscenario.

"Hur optimerar jag prestandan vid rapportgenerering i Business Central?"

Problem: ChatGPT kan erbjuda generella tips baserade på standardoptimeringsmetoder, men det tar ofta inte hänsyn till de specifika prestandaproblem som kan bero på unika dataflöden, anpassade rapporter eller systemkonfigurationer. Detta kan leda till att rekommendationerna inte löser det underliggande problemet, utan istället ger en ytlig optimering.

Att använda AI-verktyg som Copilot och ChatGPT i utvärderingen av ERP-system som Business Central kan ge snabba och intressanta insikter. Men de bör aldrig utgöra den enda bedömningsmetoden. Eftersom AI saknar djupare kontextuell förståelse, kan generera fiktiva källhänvisningar och ibland leverera felaktiga lösningar, blir det avgörande att kombinera dessa verktyg med expertis från erfarna konsulter och intern kompetens.

För ett strategiskt och långsiktigt välgrundat beslut, tänk på att:

• Bevara mänsklig översyn: Låt erfarna specialister granska AI-genererade insikter.
• Använd en omfattande utvärdering: Kombinera AI-verktyg med traditionella metoder såsom pilotprojekt, leverantörsintervjuer och feedback från användare.
• Fokusera på anpassningsbarhet: Inse att det är den skräddarsydda lösningen som avgör hur väl ERP-systemet passar just din organisation.

Genom att tillämpa en balanserad metod kan ni säkerställa att ert ERP-val inte bara är tekniskt gediget, utan även strategiskt anpassat till företagets långsiktiga mål och operativa behov.