بعد از گذشت حدود 60 سال از ظهور هوش مصنوعی، در حال حاضر از آن برای سهولت و افزایش بهره‌وری در کسب‌وکار ها استفاده می‌شود. امروزه حتی در ساخت‌وساز هم از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.
سنسورها در چرخه تولید، از زمان تولید تا عرضه، دلایل وقفه جریان‌های کاری را پیگیری می‌کنند. در همین راستا راهکار ابری، جمع‌آوری میلیون‌ها داده را ممکن ساخته تا اساس یادگیری ماشینی را ایجاد کنند. کمک‌های فردی همیشه آماده آسان سازی و بالا بردن سرعت اطلاعات به‌منظور تصمیم‌گیری آگاهانه هستند.
در اینجا به چند نمونه از تاثیرات هوش‌مصنوعی بر تغییرات سیستم‌های ERP اشاره می‌کنیم.
1- مدیریت انبار: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بیشتر از صد نوع تقاضا و احتمال را با بالاترین دقت بررسی می‌نماید؛ این درحالی است که هوش مصنوعی همزمان و به‌طور خودکار با متغیرهای گوناگونی مانند معرفی تولیدات جدید، وقفه در زنجیره تامین یا تغییرات ناگهانی در تقاضا سازگار می‌باشد. با استفاده از سیستم هوش مصنوعی، هر بخش به‌طور مجزا از ابتدای پروسه تولید تا زمان عرضه به مشتری رصد می‌شود. امروزه با استفاده از هواپیماهای کوچکی که در انبار پرواز می‌کنند محصولات اسکن شده و مواردی که سر جای خود قرار ندارند، شناسایی می‌شوند، درنتیجه انبارداری فیزیکی از یک ماه به 24 ساعت کاهش می‌یابد. کارخانه BMW با استفاده از الگوریتم‌هایی که به‌صورت تجربی روی بهینه‌سازی محصولات کار می‌کند، بخش‌های مختلف را از زمان تولید تا عرضه بررسی و پیگیری می‌کند. این رصد برای تمام قطعات مونتاژ شده واقع در 15 کشور جهان انجام می‌شود.
2- مدیریت مالی: ربات‌ها عملیات تکراری مالی از قبیل دسته‌بندی پیش فاکتورها و حتی متمایز کردن هزینه‌های ماهانه تلفن و خرید را خودکارسازی می‌کند. هوش مصنوعی عملیات تکراری را حذف کرده و پروسه‌های ماهانه، سه‌ماهه و سالانه را خودکارسازی می‌کند؛ حتی می‌تواند تعادل بین حساب ها را در سیستم‌های مختلف به‌طور جداگانه بررسی کرده و گزارش صحت آنها را صادر نماید. با استفاده از یادگیری ماشینی، امروزه حتی از ورودی‌های متفاوتی که توسط نیروی انسانی ثبت می‌شود، می‌توان برای تصمیم‌گیری‌های درست و سازگار کردن آنها با الگوهای رفتاری متخصصان مختلف حسابداری نیز بهره برد.
3- خدمات مشتریان: راهکار هوش مصنوعی با بهره‌گیری از تاریخچه سرویس‌دهی مشتریان در سیستم ارتباط با مشتری، به پاسخ‌گویی هرچه سریع‌تر و اثربخش‌تر به مشتریان می‌پردازد. سیستم پاسخ‌گویی به مشتری با یکپارچه سازی زمان واقعی داده‌ها در بین مشتریان مختلف، بهبود یافته و همچنین با رصد 360 درجه (همه جانبه)، نیاز مشتری را برآورده می‌سازد. زمانی که مشتری نیاز به خدمات تعمیر در محل دارد، سیستم هوش مصنوعی درمورد مجموعه مهارت‌ها و قطعات مورد نیاز، از این دانش برای کمک به برنامه‌ریزی و زمان‌بندی تماس‌ها استفاده می‌کند.
4- سرمایه انسانی: سیستم استعدادیابی با اسکن، مطالعه و ارزیابی فرم‌های استخدام متقاضیان، تا 75درصد از پروسه جذب را کاهش می‌دهد. سیستم هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌های آموزشی پرسنل را برنامه‌ریزی و سازماندهی نماید. این سیستم با رصد پرسنل و بررسی افرادی که باید ارتقا یابند یا کسانی که از شرایط کاری خود راضی نیستند، مشکلات را قبل از وقوع، بررسی و رفع می‌کند.
5- خودکارسازی فروش: در حال حاضر، سیستم خودکارسازی فروش در حیطه بررسی، گزارش‌گیری و بهره‌وری تیمی کار می‌کند. فاز بعدی این سیستم، قطعا درحوزه هوشمندسازی روابط بین فردی که با استفاده از داده‌ها برای تعیین محتوا، پاسخ‌ها و فروش‌های نتیجه‌بخش‌تر است، بررسی می‌شود. به‌علاوه، تعاملات داخلی مشتری برای فروش داخلی می‌تواند کاملا خودکارسازی شده و فروش پایه‌ای مثل جمع‌آوری اطلاعات، کیفیت اولیه و پاسخ‌گویی در زمان مناسب، مدیریت شود.
به‌رغم مزایای زیادی که مجهز کردن سیستم ERP به هوش مصنوعی دارد، همچنان معایبی نیز دیده می شود. اشتراک‌گذاری داده‌های مهم و حساسی مانند GDPR (مقررات حفاظت از اطلاعات عمومی) و همچنین در نظر گرفتن ترتیب داده ها، هنوز خالی از ریسک نیست. علاوه بر این، ساختار هوش مصنوعی همچنان در حال کامل شدن است تا بتواند در زمان واقعی با چالش تحلیل داده‌ها با منابع متفاوت و قابل اعتمادتری روبه‌رو شود. اما بدون شک در آینده بسیار نزدیک، ERPهایی که به هوش مصنوعی مجهز شده‌اند، بهره‌وری بیشتری را برای سازمان‌ها به ارمغان خواهند آورد. سرمایه‌گذاری روی تکنولوژی‌های هوشمند در آینده موضوعی کاملا طبیعی خواهد بود و هوش مصنوعی برای بهبود بهره‌وری و پیروزی در بازار رقابت به عضو جدانشدنی سازمان‌ها و شرکت‌ها تبدیل خواهد شد.