AI u ERP sustavima: hype ili stvarna vrijednost?

Pogled s Odoo Experiencea

Umjetna inteligencija u poslovnim sustavima nije nova priča. SAP-ov Joule na tržištu je već više od tri godine, a Odoo je AI agente i automatizirane akcije ugradio u verziju 19. Novo je nešto drugo: oba su dobavljača prešla s AI-ja koji savjetuje na AI agente koji sami izvršavaju repetitivne zadatke unutar ERP-a.

Krajem rujna naš je tim bio na Odoo Experienceu u Bruxellesu, na događaju s oko 45.000 očekivanih posjetitelja, gdje je ta ambicija bila glavna tema. Predstavljen je Odoo 20, koji snažno naglašava integrirani AI (1). Fabien Pinckaers, osnivač i izvršni direktor Odooa, poručio je u otvarajućem keynoteu da AI više ne samo analizira podatke, nego kroz agente i radi posao. Slika je zavodljiva: poslovni sustav koji ne treba upute, nego razumije i sam djeluje. Zato smo konferenciju gledali kroz još jedno pitanje: što od toga drži vodu u praksi?

Obećanje protiv iskustva

Kod tvrtki koje kupe „AI-ready" ili „AI-powered" ERP module sve češće vidimo isti obrazac: funkcionalnost postoji, demonstracija izgleda impresivno, ali stvarna korist stiže tek nakon mjeseci pripreme. Razlog je jednostavan. AI unutar ERP-a nije čarobni sloj koji se dodaje na vrh postojećeg sustava, nego alat koji ovisi o kvaliteti onoga što se ispod njega nalazi. Ako su podaci nedosljedni, ako se artikli dupliciraju pod različitim nazivima, ako financijski zapisi imaju propuste, AI ne popravlja taj kaos, nego ga nasljeđuje i uvećava.

Najjednostavniji primjer su duplikati. AI može predložiti da su dva zapisa isti dobavljač ili artikl samo ako zapisi sadrže dovoljno pouzdanih podataka za takav zaključak, primjerice naziv, adresu i porezni broj. Što su zapisi nepotpuniji, to su prijedlozi manje pouzdani.

Drugim riječima, AI u ERP-u ne stvara vrijednost iz ničega. Pojačava ono što sustav već radi, bilo to dobro ili loše.

Gdje AI stvarno donosi vrijednost

Kad se skine marketinški sloj, ostaje nekoliko područja s jasno mjerljivim učinkom:

– Predviđanje nabave i zaliha: prema McKinseyju, bolje predviđanje potražnje može smanjiti razine zaliha za 20 – 30 % u distribucijskim tvrtkama (2). To je procjena potencijala, a stvarni rezultat ovisi o industriji i kvaliteti podataka.

– Automatizacija unosa dokumenata: OCR i jezični modeli danas pouzdano čitaju fakture, otpremnice i narudžbenice. Upravo je to bilo najkonkretnije što se u Bruxellesu pokazalo, uz važan detalj: sustav predlaže, a čovjek potvrđuje.

– Detekcija anomalija: AI sloj prati financijske transakcije u realnom vremenu i označava sumnjive obrasce prije nego što ih čovjek primijeti.

– Razgovor sa sustavom: korisnik sustavu postavi pitanje kao kolegi, pisano ili glasom, umjesto da izvještaj gradi kroz nekoliko modula. To posebno pomaže manjim timovima bez namjenske BI podrške.

Zanimljiv je i primjer samog Odooa. Prema Pinckaersovoj objavi iz travnja 2025., dva mjeseca nakon uvođenja Odoo AI-ja i live chata isti tim od 650 inženjera podrške obrađuje dvostruko više slučajeva, a 70 % problema rješava se odmah, na licu mjesta (3). Brojke je objavio sam Odoo i ne odvajaju učinak AI-ja od učinka ljudskog chata, ali pokazuju smjer: AI ovdje služi kao dodatni kapacitet uz ljude, a ne kao njihova zamjena.

Zajednički nazivnik svih ovih primjera jest da rade najbolje kada rješavaju dobro definiran problem, a ne kada pokušavaju „voditi cijelo poslovanje".

„Kad govorimo o AI-ju u ERP-u, ali i u drugim IT sustavima, ključno je krenuti od konkretnog poslovnog problema, a ne od same tehnologije. Kad su procesi posloženi i podaci uredni, AI može preuzeti dio rutinskog rada, ubrzati aktivnosti i puno brže prepoznati odstupanja. Time korisnicima ne štedimo samo vrijeme, nego im omogućujemo da iz postojećih podataka brže dođu do kvalitetnijih odluka. Za mene je AI prije svega nadogradnja koja ERP čini bržim i korisnijim u svakodnevnom radu." Ivanka Vranješ , Director of Engineering & Delivery u Notusu.

Gdje je najviše hypea

Najviše razočaranja dolazi iz obećanja o potpuno autonomnim AI agentima koji navodno sami donose poslovne odluke. U Bruxellesu je upravo ta ideja bila najglasnija: korisnik može napraviti agenta tako da ga opiše pisano ili govorom. Demonstracija je uvjerljiva, ali takva autonomija u praksi traži kvalitetne podatke i procesnu disciplinu koju rijetko koja tvrtka doista ima. Pitanje se stoga pomiče s „može li" na „tko ga smije pokrenuti, što smije mijenjati i tko odgovara kada pogriješi".

Drugi čest scenarij: tvrtka kupi premium AI paket, ali u prvoj godini koristi tek djelić ponuđenih mogućnosti, dok račun za licence raste s brojem korisnika ili upita.

„Iz mog dosadašnjeg iskustva, AI u ERP sustavima danas nije tu da nas zamijeni u donošenju ključnih poslovnih odluka. Nije tu ni da zamijeni čovjeka operatera u njegovim redovnim zadacima, već da nam svima oslobodi vrijeme od administrativnog rudarenja. Tvrtke koje traže quick-fix brzo će se razočarati, možda čak izgubiti ljude u procesu, ali one koje traže alat koji će im u pravom trenutku ponuditi pravu informaciju i ukazati na rješenja, ostvarit će ogromnu prednost na tržištu. Danas govorimo o AI-ju kao što smo nekada govorili o AutoCADu ili čak ERP sustavima, koji su tad ulijevali strah od gubitka posla, a danas su sastavni dio procesa. Gdje vidim da stvari najčešće zapinju? Najveća je greška pokušati uvesti AI u sve dijelove sustava odjednom. Najbolje je AI tretirati kao novog, vrlo efikasnog asistenta kojem dodjeljujemo vrlo specifičan zadatak. Najefikasniji je kad dobije zadatak koji je jasan, s mjerljivim rezultatima, poput automatizacije unosa ulaznih računa. Tada pregledamo i izmjerimo rezultate, a dobivene spoznaje možemo širiti dalje." Adis Petrović , voditelj Odoo odjela u Notusu.

Zaključak: nije pitanje hypea ili vrijednosti, nego zrelosti

Pogrešno je postaviti pitanje kao izbor između dvije krajnosti. AI u ERP sustavima nije ni čista marketinška fikcija ni univerzalno rješenje. Njegova vrijednost izravno ovisi o zrelosti podataka, jasnoći definiranog problema i realnim očekivanjima tvrtke koja ga uvodi.

Tvrtke koje AI tretiraju kao čarobni štapić koji će „riješiti ERP" razočarat će se već u prvim mjesecima. One koje ga postave kao alat za konkretan zadatak, poput predviđanja zaliha, automatizacije unosa dokumenata i detekcije anomalija, vidjet će stvaran, mjerljiv povrat investicije. Tehnologija nagrađuje disciplinu i pripremu, a ne samo entuzijazam.

Prepoznajete li se u ovim pitanjima?

Prije nego krenete u odabir ili nadogradnju ERP sustava s AI komponentama, vrijedi iskreno odgovoriti na četiri pitanja:

1. Koliko su naši podaci danas čisti i strukturirani, realno, ne optimistično?

2. Koji je konkretan problem koji AI treba riješiti u prvih šest mjeseci?

3. Kolika je stvarna cijena po transakciji ili upitu, a ne samo cijena licence?

4. Tko unutar tvrtke ili partnera održava i nadzire AI sloj nakon implementacije?

Ako na neko od ovih pitanja nemate jasan odgovor, to nije razlog za odustajanje od AI-ja u ERP-u, nego znak da vam treba partner koji će prvo posložiti temelje, a tek onda graditi na njima.

1. The Brussels Times / Belga (24. rujna 2026.). Odoo announces €10-billion valuation and a partial price increase. https://www.brusselstimes.com/2332306/odoo-announces-e10-billion-valuation-and-a-partial-price-increase

2. Oca, A., Panikkar, R., Sampat, C., Brown, T. (15. studenoga 2024.). Harnessing the power of AI in distribution operations. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/industrials/our-insights/distribution-blog/harnessing-the-power-of-ai-in-distribution-operations

3. Pinckaers, F. (travanj 2025.). LinkedIn objava o Odooovoj podršci. https://www.linkedin.com/posts/fpodoo_odoos-support-used-to-be-by-email-through-share-7314576215279919104-cp-i/