Aquela ideia de se ter um sistema único para gerenciar todos os processos de uma empresa ficou no passado. É quase impossível um sistema monolítico agregar novas funcionalidades ao ritmo frenético do mercado atual. Como competir com startups, com suas metodologias ágeis que entregam novos serviços em ciclos muitos curtos usando algoritmos de aprendizado de máquina, com sistemas antigos que imprimem rigidez de processos nas empresas? Entramos na era dos microsserviços, plataforma modernas, abertas, inteligentes, flexíveis e que operam na nuvem (Cloud Computing).
O pior é que estes mastodontes, pouco flexíveis que tiram a competitividade ainda drenam muito dinheiro das empresas. O que fazer?
Os ERPs foram muito uteis as empresas no passado, quando tiveram a façanha de reunir em um único sistema todos os processos e manter em uma base de dados todas as informações operacionais da empresa. A integridade das informações é garantida por processos interligados que validam as informações. Isto é fantástico para o controle operacional de um ambiente fechado, incluindo dados de fornecedores e clientes, através de troca eletrônica de dados (EDI).
É justo mencionar que alguns ERPs com base em dados operacionais, podem fazer análises preditivas pré-definidas, baseadas em algoritmos estatísticos.
Para análises mais avançadas, com a possibilidade de testar e ajustar algoritmos de aprendizado de máquina, é necessário exportar os dados e fazer as análises em outro ambiente. Esta prática é realizada há algum tempo com os sistemas de datawarehouse e BI (Business Intelligence). Entretanto, estas análises são pós fato e servem para sugerir mudanças na estratégia da empresa ou para melhoria contínua de processos.
O ideal é inserir os algoritmos de aprendizado de máquina dentro dos sistemas e faze-los interagir em tempo real. Estes algoritmos devem ser treinados e testados dentro das condições e dados da empresa.
Imagine a complexidade disso. Se desenvolvermos estas funcionalidades dentro do ERP, toda a sua estrutura deve ser modificada, o que significa altos investimentos. Por outro, se a empresa decidir eleger ou desenvolver um software para cada processo teremos um complexo sistema de interface entre os diversos softwares.
O que precisamos é um sistema multiplataforma que integre os dados e softwares especialistas com seus algoritmos de inteligência artificial.
Para uma startup isto é mais fácil, principalmente, para aquelas que já nascem com uma estrutura de microsserviços. Porém, para as grandes empresas que já possuem um ERP a tarefa não é nada simples. O processo de migração deve ser gradativo tomando todas as precauções para mitigar riscos na operação.
A mudança de abordagem dos sistemas de informações faz parte dos projetos de transformação digital das empresas, que exigem plataformas mais flexíveis e baseadas em algoritmos de inteligência artificial. Neste processo, as empresas devem se unir com os fornecedores de ERP e traçar uma estratégia conjunta para a migração. Nem um dos lados pode trabalhar sozinho nesta empreitada. Afinal, os ERPs ainda garantem o funcionamento das empresas hoje.
