Fördelar, användningsfall och strategier för att implementera ERP AI chatbots

Chef för Big Data och AI9 min

Viktiga lärdomar

ERP AI chatbots gör komplexa ERP-uppgifter till en barnlek, med omedelbara svar och automatiserade arbetsflöden.
Bland de viktigaste funktionerna finns säker integration, frågor med naturligt språk, proaktiva varningar och rollbaserad support.
Alla stora aktörer, från tillverkningsindustrin till finanssektorn, använder chatbots för att snabba upp vardagliga uppgifter, förbättra noggrannheten och fatta beslut.
Det finns nycklar till framgångsrika lanseringar: identifiera flaskhalsar, starta pilotprojekt, utbilda användare och förfina genom övervakning.
Vanliga utmaningar som datasäkerhet, äldre system och införande är hanterbara med hjälp av starka skyddsvallar och förändringshantering.

ERP-system har en till synes obegränsad potential, men många företag kämpar fortfarande med att få ut maximalt värde av dem. Även efter ERP-implementeringen kan anställda fortfarande slösa bort otaliga timmar på att söka efter data, chefer väntar på försenade rapporter och IT-team hanterar ärenden som borde automatiseras. Detta skapar en smältdegel av friktion och frustration, vilket i slutändan saktar ner verksamheten.

Du kanske har förväntat dig det, men det är här vi i hemlighet (blinkning) föreslår en färdig och paketerad lösning... AI ERP-botar (ta-dah!) förändrar helt och hållet hur användare interagerar med sina system. I stället för att navigera genom instrumentpaneler kan användarna ställa frågor på ett enkelt, vardagligt språk och lämna det tunga arbetet till robotarna. Oavsett om det handlar om att snabbt få fram rapporter, utlösa arbetsflöden eller få tillgång till de data de behöver. Den här snabbheten leder till mer välgrundade beslut, bättre processer och frigör tid för viktigare uppgifter.

Vi kan inte ta åt oss äran för att ha satt branschen på det här fenomenet; företag har stadigt infört AI-drivna ERP-assistenter på ett stort sätt. Enligt Gartner, År 2026 kommer 40% av företagsappar att innehålla uppgiftsspecifika AI-agenter, upp från mindre än 5% år 2025. För ledare är det tydligt: konversationell AI blir allt viktigare. Företag som inte fastställer en strategi inom de närmaste 6-12 månaderna riskerar att hamna efter dem som redan har infört AI för beslutsfattande inom ERP. De som stagnerar kan helt enkelt inte matcha den effektivitet och snabbhet som erbjuds.

I den här artikeln går jag igenom hur ERP AI chatbots fungerar, vilket mätbart värde de ger, var de vinner mark i olika branscher och praktiska strategier för att rulla ut dem på ett effektivt sätt.

Vad är en ERP AI chatbot?

Låt oss börja med att definiera begreppet, vi kommer att bli torra en stund (rensar halsen). En ERP AI chatbot iär en konversationsassistent som är inbyggd i ditt affärssystem. Den använder naturlig språkbehandling för att förstå användarens avsikt, hämta eller uppdatera ERP-data i realtid och automatisera rutinuppgifter inom ekonomi, supply chain, försäljning och HR.

I praktiken fungerar det som en förlängning av redan bekanta verktyg; anställda interagerar med det via ERP-gränssnittet, webb- eller mobilappar, Slack eller Microsoft Teams. Bakom kulisserna ansluter det via säkra API:er, tillämpar rollbaserade behörigheter och loggar varje åtgärd för revision och efterlevnad. Sammanfattningsvis ger det dig tillgång till ERP-data och -åtgärder samtidigt som kontroller av företagsklass bibehålls.

Här är ett exempel från vardagen: En försäljningschef är inloggad i Teams och vill veta hur stor pipeline han har för kvartalet, filtrerat per region. Med några få knapptryckningar skickar de begäran och sekunder senare fylls rapporten i på skärmen. Ännu bättre är att ERP-boten AI erbjuder sig att göra detta till en regelbunden sak och schemalägga en automatisk uppdatering av informationen varje måndag morgon. Lycka till.

Kärnfunktioner i AI-driven ERP-chatbot

Nu när vi har definierat vad en ERP-chatbot Låt oss därför titta på de funktioner som gör dem effektiva i den dagliga verksamheten. Dessa funktioner hjälper medarbetarna att hitta information snabbare, automatisera rutinuppgifter och se till att affärsverksamheten fungerar smidigt.

Automatiserad tillgång till data. Agentassistenten ger ditt team omedelbara svar från ERP-systemet. Istället för att klicka sig igenom flera skärmar kan de fråga om lagernivåer, betalningsstatus eller kundhistorik på ett enkelt språk. Det sparar tid och tar bort manuella steg från det dagliga arbetet.
Användarinteraktioner. Med hjälp av NLP och NLU förstår chatboten avsikt, sammanhang och till och med vardagliga formuleringar. Medarbetarna kan ställa frågor med sina egna ord och få tydliga svar, vilket gör att komplexa frågor känns lika enkla som att chatta med en arbetskamrat.
Beslutsstöd. Agentassistenterna gör mer än att bara ta fram data. De lyfter fram trender, flaggar för avvikelser och genererar tydliga sammanfattningar så att chefer och ledning kan fatta snabbare och bättre beslut.
ERP-integration. API-drivna integrationer kopplar ihop chatbottar med viktiga ERP-moduler som ekonomi, HR, supply chain och CRM. På så sätt får de korrekt och säker tillgång till data i hela systemet.
Proaktiv varning. Den ERP AI bot spårar viktiga mätvärden och skickar varningar i realtid när tröskelvärden överskrids. De kan meddela en ansvarig för leveranskedjan om lågt lager eller flagga en förfallen faktura med högt värde för finansavdelningen.
Personlig assistans. ERP-boten anpassar sig till varje användares roll och dagliga rutin. En försäljningschef kan få automatiska försäljningsrapporter, medan HR snabbt kan ta fram semestersaldon eller checklistor för nyanställda. Varje interaktion känns skräddarsydd och effektiv.

Se vilka relaterade tjänster vi erbjuder

ERP AI chatbot arkitektur

Låt oss nu ta en titt på vad som sitter under huven. En ERP AI chatbot kan verka enkel att använda på ytan, men den drivs av en mycket komplex arkitektur med flera lager som ser till att allt fungerar som du förväntar dig.

Här är de viktigaste komponenterna som skapar magin

Naturlig språkbehandling (NLP)

Detta är som AI-agentens öra och ögon, om man så vill. Den förstår vad människor skriver eller säger, extraherar avsikter och nyckelfält som datum, belopp, SKU eller PO-nummer och upprätthåller sammanhanget mellan olika vändningar så att uppföljningar blir meningsfulla. Resultatet blir en strukturerad begäran som ERP-systemet kan utföra.

Protokoll för modellkontext (MCP)

Denna komponent definierar hur chatbottarna ansluter till ERP-systemet. API:er fungerar som säkra budbärare och gör det möjligt för dem att hämta data, uppdatera poster eller utlösa processer i moduler som ekonomi, HR eller supply chain. När du frågar efter utestående fakturor går agentassistenten direkt in i ERP-systemet, hämtar live-data och levererar den direkt.

AI motor

Motorn AI är chatbotens hjärna. Den analyserar sammanhang, upptäcker mönster och genererar rekommendationer. Om försäljningen till exempel sjunker i en viss region kan den lyfta fram trenden och föreslå att man kontrollerar lager- eller prisdata.

Användargränssnitt

Användargränssnittet är där medarbetarna interagerar med agentassistenten, oavsett om det är i affärssystemet, via en mobilapp eller i verktyg som Microsoft Teams eller Slack. Oavsett var de skriver eller talar är chatboten redo att svara.

Säkerhetsskikt

Eftersom ERP-data är mycket känsliga är säkerhetslagret mycket viktigt. Det hanterar användarautentisering och auktorisering, så att medarbetarna bara får tillgång till de data och åtgärder som tillåts av deras roller. All kommunikation skyddas med end-to-end-kryptering.

“AI-chattbottar gör ERP-system smartare och mer lättillgängliga. De omvandlar data till något som människor kan använda direkt, utan att behöva känna till systemet inifrån och ut. Resultatet blir färre förseningar, färre möten och snabbare resultat över hela linjen.”

Dmitry Nazarevich

CTO

Varför företag behöver ERP AI chatbots

Så varför lägger så många företag till chatbottar i sina affärssystem? För att de gör det dagliga arbetet enklare. Chatbots hanterar repetitiva uppgifter, förenklar åtkomsten till data och ger omedelbara insikter som hjälper chefer att fatta snabbare och mer välgrundade beslut. Resultatet blir högre effektivitet, mindre administration och en verksamhet som snabbt anpassar sig till förändringar.

Ökad effektivitet och automatisering

Medarbetarna får svar på några sekunder istället för att klicka sig igenom olika skärmar. Rutinmässiga arbetsflöden, som att kontrollera en leverans, skicka in ledighet eller godkänna en inköpsorder, körs i en enkel chatt. Tid som sparas går direkt till strategiskt arbete.

Tillgänglighet dygnet runt

Globala team slutar aldrig att röra på sig. Chatboten är alltid på, så att människor i alla tidszoner kan hämta data eller slutföra uppgifter utan att vänta på kollegor.

Svar på och lösning av problem

Boten hanterar vanliga ERP-frågor först. “Hur genererar jag en utläggsrapport för Q3?” eller “Varför misslyckas min inloggning?” får ett omedelbart svar. Helpdesken får färre ärenden och kan fokusera på komplexa frågor.

Kostnadsminskning

Automatisering, färre supportförfrågningar och enklare onboarding minskar driftskostnaderna. Besparingarna visar sig i support, utbildning och processtid.

Förbättrade insikter i data

Icke-tekniska användare får analyser på begäran. Du kan bara fråga “Vad var vår kundanskaffningskostnad förra månaden?” och få ett tydligt, källbelagt svar. Nyfikenhet förvandlas till informerad handling.

Personlig användarupplevelse

Svar och genvägar matchar varje roll. Sales ser dagliga uppdateringar av pipeline. HR hoppar till semestersaldon och checklistor för nyanställda. ERP känns som en personlig assistent, inte som en labyrint.

Ökad säkerhet

Varje förfrågan går genom ett kontrollerat, autentiserat gränssnitt. Rollbaserad åtkomst begränsar vad varje användare kan se eller ändra, med fullständig loggning för granskning och efterlevnad.

Datadrivet beslutsfattande

Ledarna kan ställa följdfrågor, gå in på detaljer och utforska trender i realtid. Strategidiskussioner går snabbare eftersom data redan finns i rummet.

Konsekvent kommunikation

Alla hämtar information från samma sanningskälla. Chatboten ger standardiserade och uppdaterade svar, så att teamen kan enas om fakta i stället för att diskutera versioner.

Användningsfall av ERP AI chatbots för olika branscher

Varje bransch står inför sina egna flaskhalsar, till exempel produktionsförseningar inom tillverkningsindustrin eller överbelastning av data inom finanssektorn. ERP AI-chattbottar syftar till att hantera dessa utmaningar med ett specifikt sammanhang och anpassa sig till arbetsflöden och prioriteringar i varje sektor. I nästa avsnitt,

I följande avsnitt tittar vi på hur sektorer som tillverkning, detaljhandel, hälso- och sjukvård, finans, resor och hotell redan använder chatbots och skördar frukterna av dem.

Tillverkning & leveranskedja

Inom tillverkning och logistik, där timing och synlighet är avgörande, Chatbots för affärssystem ger cheferna omedelbar tillgång till lagernivåer, orderstatus och leverantörernas tidslinjer. De kan också flagga för risker som förseningar eller låga lagernivåer innan de blir kritiska.

Kontrollera lagernivåer i fabriker och lager
Spåra leverantörsleveranser och uppdatera förväntade datum
Övervaka MRP-undantag och godkänna föreslagna beställningar
Få aviseringar om förseningar, brister eller kvalitetsproblem

Ta Rheem tillverkning, Nordamerikas största tillverkare av produkter för vattenuppvärmning. De förenade silosystem med hjälp av Microsoft Dynamics 365 med Copilot AI-assistenten och Power BI. Som ett resultat av detta minska tiden för samtalshantering med 14%, De ökade kundnöjdheten, minskade antalet eskaleringar och fick till slut en tydlig, centraliserad rapportering.

Allmännyttiga tjänster & energi

Inom allmännyttiga företag och energisektorn läggs chatbottar ovanpå ERP-, fakturerings- och fältservicesystem för att förbättra kundservicen och den operativa responsen. Kunderna kan kontrollera saldon, betala räkningar eller rapportera avbrott direkt. Samtidigt får fältteamen tillgång till arbetsorder, tillgångsdata och checklistor för säkerhet.

Ta fram arbetsorder, tillgångshistorik och säkerhetschecklistor
Kontrollera lager i depåer och reservera delar för jobb
Granska undantag i fakturerings- eller meter-to-cash-processer
Push-uppdateringar om avbrott och SLA-varningar från leverantörer

SA Power Networks, South Australias eldistributör, kör S/4HANA Cloud med AI-drivna Joule inbäddade i ERP-arbetsflöden, förbättra både den kundnära servicen och de interna processerna.

Detaljhandel & E-handel

Team inom detaljhandel och e-handel förlitar sig på snabbhet för allt från lageromsättningar till kampanjer. Chatbots för affärssystem ger personalen en enda ingång till data om varuhantering, varuuppfyllnad och service. En butikschef kan helt enkelt fråga: “Hur ser vårt lager ut för SKU 562 i Warszawa och Berlin?” och få ERP-data i realtid.

Förfrågan på lager per SKU, butik eller lager
Spåra kundorder och hantera returer
Granskning av prissättning och marknadsföringsresultat
Balansera lagret på olika platser med överföring mellan butikerna

Vera Bradley är ett starkt exempel. Varumärket lade till Microsoft Copilot i Dynamics 365 Store Commerce. Medarbetarna kan nu ställa frågor på naturligt språk och få åtgärder i realtid baserade på ERP-data, förbättra både effektivitet och kundupplevelse.Vera Bradley | Vem använder Copilot? | Dynamics 365 Kundberättelse

Hälso- och sjukvård

Sjukhus och vårdinrättningar har stora arbetsbelastningar i backoffice med HR, ekonomi, inköp och lager. ERP-anslutna agentassistenter förenklar dessa processer så att personalen kan ägna mer tid åt patientvård.

Kontrollera löne-, förmåns- eller schemaläggningsuppgifter
Skicka in och godkänna rekvisitioner för förnödenheter
Spåra inventarier för viktiga mediciner
Granska budgetar och avdelningarnas utgifter

Ett tydligt exempel är Northwell Hälsa. Organisationen implementerade Oracle Digital Assistant med Fusion Cloud HCM för att modernisera HR för 85 000 anställda. De klippa HR-biljetter av 40%, träff 94% deltagande i utbildning på sju månader, och loggade 2,5 miljoner nedladdningar av guide i appen.

Utbildning

Universitet och utbildningsanordnare hanterar antagning, schemaläggning, kurshantering och studenttjänster i ERP- och akademiska system. Agentassistenter minskar komplexiteten för både studenter och personal.

Vägleda sökande genom registrering och schemaläggning
Förse studenter med studiesaldon eller betyg
Stödja personalen med att lämna in och godkänna utlägg
Förenkla HR- och rekryteringsuppgifterna för fakulteterna

Nevadas universitet introducerade Workday Assistant inom sin Workday-plattform. Personalen använder den nu på dator och mobil för att begära ledigt, skicka in utlägg, rekrytera och mycket mer.

Resa & gästfrihet

ERP AI chatbots inom rese- och hotellbranschen effektiviserar både gästservice och den dagliga verksamheten. Gästerna kan hantera bokningar, checka in eller ut, följa flygstatus och få omedelbara svar genom enkla konversationer. På backend får teamen avlastning från repetitiva uppgifter och cheferna drar nytta av smidigare arbetsflöden.

Stöd för bokningar, incheckningar och concierge-förfrågningar
Tillhandahålla uppdateringar i realtid om bokningar eller flygningar
Spåra F&B- eller städinventarier över fastigheterna
Automatisera godkännande av leverantörsfakturor och rapportering

Ledande företag i sektorn har redan påbörjat förändringen. KLM kopplar sin chatbot för kundservice till SAP ERP för att leverera konsekvent support. Marriott lanserar också Oracle OPERA Cloud i alla fastigheter och testar virtuella concierger som RENAI för att höja gästupplevelsen till en ny nivå.

Banking & finans

Banker och finansinstitut drivs av efterlevnad, snabbhet och förtroende. ERP AI-chattbottar ger både kunder och interna team konversationsbaserad tillgång till kritiska data och uppgifter.

Kontrollera saldon, transaktioner och betalningsstatus
Generera undantagsrapporter för avstämningar
Godkänna fakturor och betalningar inom rollens gränser
Varning för bedrägerier och kontroll av efterlevnad av regelverk

Ta Bank of America's Erica som ett exempel. Boten kanske inte sitter i ERP, men den spårar utgifter, flaggar för dubbla debiteringar, övervakar återkommande betalningar och skickar påminnelser om räkningar. Den byter också ut kort och hämtar tidigare transaktioner.

Telekommunikationer

Telekomföretag använder stora ERP-miljöer som täcker fakturering, provisionering och fältverksamhet. Chatbots lägger till ett konversationslager ovanpå dessa system, vilket gör både kundinteraktioner och interna processer snabbare och mer intuitiva.

Hantera faktureringsförfrågningar och betalningsuppgifter
Felsöka vanliga tekniska problem via chatt
Förse fältteamen med arbetsorder och inventeringsdata
Föreslå optimerade planer och paket baserat på användning

Vodafone illustrerar detta skifte med SuperTOBi, en generativ AI assistent som drivs av Microsoft Azure OpenAI. Den finns redan på flera europeiska marknader och hanterar komplexa förfrågningar på ett mer naturligt sätt, höjning lösningsgrad vid första kontakten och ökad kundnöjdhet.

Få omedelbara ERP-svar utan att vänta på support.

Överväganden för att implementera ERP AI chatbots

Utrullning av en AI chatbot ERP innebär att arbeta med kärnan i dina affärssystem. Det berör nyckeln till hur dina system fungerar och hur dina medarbetare använder dem varje dag. För att få det att fungera behöver du en chatbot som passar din ERP-installation, en tydlig plan för integration och skyddsräcken för saker som säkerhet, äldre system och användaranpassning.

Härnäst går vi igenom vad du ska leta efter när du väljer en chatbot, hur du rullar ut den utan huvudvärk och de vanliga hinder du vill planera för innan de blir till problem.

Att välja rätt ERP AI chatbot

Det första steget är att bestämma vilken typ av chatbot som är meningsfull för ditt företag. I praktiken finns det tre huvudvägar:

Native assistant från din ERP-leverantör. Detta finns inbyggt i system som SAP, Oracle eller Dynamics. Det är starkt när det gäller säkerhet och följer dina arbetsflöden noga, men det är vanligtvis begränsat om du behöver ansluta data utanför ERP.
Chattbot-plattform från tredje part. De här verktygen kan kopplas till ditt affärssystem och andra system som CRM eller lagerhantering. De ger dig mer flexibilitet, men du måste konfigurera dem noggrant så att säkerheten och datakonsistensen förblir stabil.
Specialbyggd. Det här alternativet är helt utformat kring dina processer. Det ger den bästa anpassningen men kräver mer resurser för att bygga upp och underhålla.

När du vet vilken väg som passar dig är nästa steg att utvärdera de alternativ som finns på marknaden. De viktigaste sakerna att titta på är:

Integrationsförmåga. Chattbotten ska fungera bra med dina ERP-moduler och appar. Stabila API:er eller connectorer är ett måste, oavsett om du använder SAP, Dynamics, NetSuite eller Odoo.
AI och språkkunskaper. Den ska förstå hur dina medarbetare faktiskt pratar om data, inte bara polerade frågor. En bra leverantör kommer att visa dig botten som arbetar med dina egna data, inte ett iscensatt skript.
Skalbarhet och säkerhet. Leta efter förmågan att hantera tusentals frågor utan fördröjning samtidigt som data hålls säkra genom korrekt kryptering, åtkomstkontroller och certifieringar som SOC 2 eller ISO 27001.
Domänexpertis. En leverantör som redan känner till din bransch kommer att få dig till värde mycket snabbare. En chatbot för finansbranschen ser helt annorlunda ut än en för tillverkningsindustrin.

Välj en leverantör som kan visa upp fungerande bevis med din ERP-installation. Om de kan visa liveintegration, verifieringskedjor och verkliga riktmärken, tittar du på en agentassistent som kan växa med dig istället för en som stannar efter en pilot.

Steg för integration

Implementering av en AI chatbot ERP är inte något man gör över en natt. De bästa resultaten får du om du tar det steg för steg, testar under resans gång och låter medarbetarna stå i centrum för allt. Så här ser processen vanligtvis ut.

Identifiera smärtpunkter och definiera mål

Börja med de verkliga flaskhalsarna: de förseningar som frustrerar medarbetarna, de processer som regelbundet misslyckas eller de IT-köer som aldrig tycks minska. Prata direkt med avdelningscheferna för att ta fram högfrekventa uppgifter och mäta hur mycket tid som går förlorad. Därefter kan du sätta upp konkreta mål, som att minska antalet ärenden till IT-helpdesken med 40% eller minska tiden för att hämta rapporter från tio minuter till tio sekunder. På Innowise använder vi dessa riktmärken för att vägleda både design och utvärdering, vilket säkerställer att chatboten levererar mätbara resultat istället för vaga förbättringar.

Pilotprogram och proof of concept

Välj en avdelning eller ett arbetsflöde med en tydlig omfattning och hanterbar risk, t.ex. förfrågningar om ledighet från HR eller inventeringskontroller. På Innowise startar vi ofta pilotprojekt i skuggläge, där agentassistenten körs tyst i bakgrunden och loggar potentiella svar utan att interagera med användarna. Detta tillvägagångssätt låter oss finjustera noggrannheten och upptäcka integrationsluckor innan vi går live. Insikterna från den här fasen används direkt för att förfina konversationsflöden, säkerhetskontroller och den övergripande användarupplevelsen.

Utbildning och förändringsledning

Även den bästa chatbot kommer att misslyckas om den inte tas i bruk. Utrullningen bör omfatta enkel, praktisk utbildning som visar medarbetarna hur agentassistenten gör deras arbete enklare. Korta videodemonstrationer, tips i appen och snabbreferensguider fungerar bättre än tjocka manualer.

Jag rekommenderar också att man utser team champions som använder boten tidigt, delar med sig av framgångshistorier och hjälper kollegorna att bygga upp ett förtroende. Tydlig kommunikation om vad chatboten kan göra och hur den tillför värde är lika viktigt som tekniken i sig.

Kontinuerlig övervakning och förbättring

Lanseringen är inte mållinjen. Följ upp användning, lösningsfrekvens och medarbetarnöjdhet för att se hur agentassistenten fungerar under verkliga förhållanden. Se var den levererar värde och var den kämpar. Vårt team sätter upp regelbundna granskningscykler med analytiska instrumentpaneler för att justera uppmaningar, utöka täckningen och förbättra noggrannheten. En gradvis utrullning i nya ERP-moduler garanterar att chatboten förblir tillförlitlig samtidigt som den växer med verksamheten.

Att övervinna utmaningar vid implementering av ERP AI chatbot

Även med en solid plan är det inte utan hinder att föra in en AI chatbot i ett ERP-landskap. De största utmaningarna brukar handla om datasäkerhet, äldre system och medarbetarnas anpassning. Men alla dessa utmaningar kan hanteras med rätt tillvägagångssätt.

Datasekretess och säkerhetsfrågor. ERP-data är känsliga, så agentassistenten behöver samma skyddsnät som själva systemet. Det innebär strikta rollbaserade behörigheter, single sign-on och fullständiga loggar över vem som gjort vad. Kryptering bör vara standard, och certifieringar som SOC 2 eller ISO 27001 ger extra säkerhet. Våra experter lägger ofta till ett extra lager, som att redigera personliga detaljer innan AI ser dem. På så sätt får användarna användbara svar utan att exponera privata uppgifter.
Integration med äldre system. Många affärssystem körs med anpassade konfigurationer som inte fungerar bra med moderna API:er. Att ersätta dem över en natt är sällan ett alternativ. Middleware eller RPA kan fungera som en brygga, så att chatboten kan hämta och uppdatera data utan att bryta befintliga arbetsflöden. Våra team speglar ofta affärsregler i dessa anslutningar så att agentassistenten respekterar valideringar och postningslogik, vilket håller verksamheten säker samtidigt som stacken gradvis moderniseras.
Användaranpassning. Även den smartaste agentassistent misslyckas om folk inte litar på den. Ett klumpigt första intryck kan snabbt döda momentum. Lösningen på detta är att börja med små, vardagliga vinster: kontrollera lager, återställa lösenord eller ta fram en statusrapport på några sekunder. Bygg upp förtroendet steg för steg. Lätt utbildning hjälper, men de bästa resultaten uppnås när de som är tidigt ute i företaget delar med sig av sina framgångar och uppmuntrar andra.

Glöm kalkylblad. Be din ERP-chatbot om data i realtid.

Samarbete med ett ERP AI chatbot-företag

Nu har du planen, stegen och de vanliga fallgroparna. Men för att omvandla detta till verkliga, dagliga resultat krävs en partner som kan integrera agentassistenten på rätt sätt i affärssystemet, anpassa AI till ditt affärsspråk och vägleda införandet så att folk fortsätter att använda den. Innowise blandar djup ERP-expertis med praktisk AI-leverans. Vi har hjälpt företag att få fram analyser genom konversationella chatbots och lanserade ERP-plattformar i stor skala. Våra team utformar arkitekturen, ansluter säkra API:er, tillämpar rollbaserade kontroller och revisioner samt coachar användarna så att agentassistenten blir en naturlig del av det dagliga arbetet.

Philip Tikhanovich

Ledning av ERP-konsulter

Philip ger skarpt fokus på allt som har med data och AI att göra. Han är den som ställer rätt frågor tidigt, skapar en stark teknisk vision och ser till att vi inte bara bygger smarta system - vi bygger rätt system, för verkligt affärsvärde.

Läs mer

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.

Du kan också skicka oss din förfrågan

.till contact@innowise.com

Vad händer härnäst?

När vi har tagit emot och behandlat din förfrågan återkommer vi till dig för att beskriva dina projektbehov och undertecknar en NDA för att säkerställa sekretess.

Efter att ha undersökt dina önskemål, behov och förväntningar tar vårt team fram ett projektförslag med arbetsomfattning, teamstorlek, tids- och kostnadsberäkningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och fastställa detaljerna.

Slutligen undertecknar vi ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt direkt.