Integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi ERP: il caso ThinkAI e la suite Target Cross

This thesis analyzes the integration of artificial intelligence modules into ERP systems, with particular reference to the ThinkAI case within the Target Cross suite. After introducing the role of ERP systems as integrated information infrastructures supporting business processes, the work examines the evolution of artificial intelligence, focusing on machine learning, generative artificial intelligence, Large Language Models, and natural language-based interfaces. The thesis explores the main opportunities offered by AI in business contexts, including the automation of operational activities, support for data analysis, document management, access to internal knowledge, and the improvement of the interaction between users and information systems. Alongside these benefits, the main critical issues are also considered, such as hallucinations, bias, security, privacy, output reliability, the need for human oversight, and the organizational conditions required for adoption. The ThinkAI case is analyzed as an example of an AI module integrated into an ERP environment, capable of interacting with business data, documents, and processes. The aim is to understand how generative artificial intelligence can extend the functionalities of traditional management systems, enabling more flexible access to information and new forms of operational and decision-making support.

La tesi analizza l’integrazione di moduli di intelligenza artificiale nei sistemi ERP, con particolare riferimento al caso ThinkAI nella suite Target Cross. Dopo aver introdotto il ruolo dei sistemi ERP come infrastrutture informative integrate a supporto dei processi aziendali, il lavoro approfondisce l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, con attenzione al machine learning, all’intelligenza artificiale generativa, ai Large Language Models e alle interfacce basate sul linguaggio naturale. La ricerca esamina le principali opportunità offerte dall’AI nei contesti aziendali, tra cui l’automazione di attività operative, il supporto all’analisi dei dati, la gestione documentale, l’accesso alla conoscenza interna e il miglioramento dell’interazione tra utente e sistema informativo. Accanto ai benefici, vengono considerate anche le principali criticità, quali allucinazioni, bias, sicurezza, privacy, affidabilità degli output, necessità di controllo umano e condizioni organizzative di adozione. Il caso ThinkAI viene analizzato come esempio di modulo AI integrato in un ambiente ERP, capace di interagire con dati, documenti e processi aziendali. L’obiettivo è comprendere in che modo l’intelligenza artificiale generativa possa estendere le funzionalità dei sistemi gestionali tradizionali, favorendo modalità di accesso più flessibili alle informazioni e nuove forme di supporto operativo e decisionale.