Da oltre un decennio, il software gFM-Business rappresenta qualcosa di speciale nel mercato ERP tedesco: non si basa su un sistema ingombrante e difficile da mantenere, ma sulla piattaforma FileMaker, leggera, personalizzabile e modellata visivamente. Ciò comporta numerosi vantaggi: gFM-Business può essere espanso individualmente, funziona su Windows, macOS e iOS e può essere personalizzato sia da sviluppatori che da power user ambiziosi.
Con l'avvento dell'intelligenza artificiale (AI) - in particolare attraverso i cosiddetti modelli linguistici come ChatGPT - stanno emergendo nuove opportunità che vanno ben oltre l'automazione tradizionale. gFM-Business si sta preparando attivamente per questo futuro: con l'obiettivo non solo di gestire i dati, ma anche di sbloccare la conoscenza.
Da ERP a sistema di assistenza intelligente
I sistemi ERP tradizionali memorizzano i dati dei clienti, le fatture, i livelli delle scorte o i progetti. Possono calcolare, strutturare e gestire molte cose. Ma non "capiscono" veramente quello che fanno.
Un sistema ERP intelligente dovrebbe essere in grado di fare proprio questo: capire cosa vuole fare l'utente, perché mancano informazioni o come si può migliorare un processo. I moderni strumenti di intelligenza artificiale aiutano in questo senso. Modelli linguistici come GPT-4 o Mistral sono in grado di comprendere ed elaborare il linguaggio naturale. Ciò significa che un utente può chiedere: "Quali clienti hanno ordinato di più nell'ultimo trimestre rispetto all'anno precedente?". - e l'assistente non solo produce un elenco, ma spiega anche come ci è arrivato.
Il ruolo dell'intelligence locale: perché non solo il cloud?
Molti dei moderni sistemi di intelligenza artificiale funzionano nel cloud: ciò significa che i dati vengono inviati ai server via Internet, vengono elaborati e il risultato viene restituito. Questo comporta dei vantaggi (potenza di calcolo, aggiornamento), ma anche degli svantaggi:
- Protezione dei datiI dati personali nel cloud sono particolarmente sensibili in Europa.
- DipendenzaSe il fornitore fallisce o aumenta i prezzi, il sistema si blocca.
- Latenza e controlloIl tempo di reazione è più lungo, il controllo è minore.
Ecco perché gFM-Business adotta un approccio diverso: l'IA deve avvenire dove si trovano i dati. Localmente, sul computer dell'utente o nella rete aziendale. A tal fine, i modelli linguistici vengono installizzati localmente e preparati in modo da poter gestire le strutture dell'gFM-Business. Si tratta di un'operazione tecnicamente impegnativa, ma estremamente efficace: l'intelligenza artificiale non riconosce solo il "linguaggio", ma anche il "contenuto".
Conosce i nomi dei clienti, la struttura delle fatture e i campi disponibili. L'gFM-Business supporterà quindi sia i noti sistemi cloud come ChatGPT o Claude, sia i modelli linguistici locali, che possono essere avviati direttamente dall'gFM-Business con un semplice clic del mouse.
L'assistente AI gFM: più di un semplice chatbot
Che cosa significa questo in particolare per gFM-Business? Stiamo lavorando a un assistente intelligente integrato direttamente nell'interfaccia utente. Questo assistente sostituirà il sistema di aiuto esistente in gFM-Business e:
- Risposte alle domande per il funzionamento ("Come faccio a creare un nuovo cliente?".)
- Spiega le funzioni ("Che cosa significa questo campo?".)
- Analisi dei dati ("Mostrami i clienti con il livello di sollecito più alto".)
- fornisce raccomandazioni per l'azione ("Cosa posso fare se un cliente non paga?".)
- può cercare la documentazione ("Esiste un manuale per le fatture in serie?".)
E la cosa più bella è che più il sistema viene utilizzato, più impara, perché leghiamo anche una Database vettoriale Qdrant come memoria centrale. Ricorda cosa è importante, dove si verificano i problemi e cosa ha avuto successo. Questa "memoria" non è una raccolta di dati alla Google, ma una struttura di conoscenza memorizzata localmente e controllata dall'utente.
Grafo della conoscenza al posto di Excel: Come l'intelligenza artificiale comprende le strutture
Il termine centrale di questo sviluppo è "Grafico della conoscenza". Invece di vedere i singoli campi ("Nome del cliente", "Importo") in modo isolato, il grafico collega queste informazioni tra loro:
- Un cliente ha Fatture
- Una fattura riferito a a un'offerta
- Un'offerta è stato creato da un dipendente
- Un dipendente lavora in un dipartimento
Un grafo della conoscenza può rappresentare tali relazioni e un sistema di intelligenza artificiale può navigare attraverso di esse. Ciò consente di effettuare interrogazioni come:
- "Quali progetti sono stati gestiti da dipendenti che non sono più in azienda?".
- "Quali clienti hanno ordinato di nuovo entro 30 giorni da un reclamo?".
Le domande che in precedenza potevano essere risolte solo con un sacco di script SQL o Excel possono ora essere poste in linguaggio naturale - e ricevere risposte precise e comprensibili.
Sondaggio in corso sul futuro di Claris FileMaker e AI
Cosa è possibile fare con gFM-Business, knowledge graph e IA locale
Collegando l'gFM-Business con un modello linguistico locale e una rete di conoscenza basata su grafi (ad esempio, tramite Neo4j), si creano numerosi nuovi casi d'uso nella pratica:
- Consulenza ai clienti e supporto alle vendite basati sul contesto
"Quali clienti non hanno ordinato dall'ultima newsletter?".
"Quali dei miei clienti potrebbero essere interessati al prodotto X, in base agli acquisti precedenti?".
"Chi è stata l'ultima persona a reagire negativamente a un aumento di prezzo e non dovrebbe essere contattata di nuovo?". - Interrogazione automatica del supporto e del database delle conoscenze
I dipendenti possono porre domande in linguaggio naturale: "Come faccio a creare un'unione di posta?"., "Quali formati di esportazione supporta il modulo X?". o "Come faccio a impostare un'importazione bancaria?". L'IA accede alla documentazione esistente, alle FAQ, ai video tutorial e alle descrizioni dei processi interni e fornisce un aiuto mirato al momento giusto. - Gestione delle vendite e ottimizzazione dei processi
"Quali offerte sono state create ma non hanno avuto seguito entro 30 giorni?".
"Ci sono clienti che subiscono regolarmente ritardi nelle consegne?".
"Quali processi di vendita si interrompono spesso e in modo evidente in determinati punti?". - Sistema di sollecito intelligente
L'intelligenza artificiale è in grado di riconoscere i modelli di rischio: "Quali clienti lasciano regolarmente che i solleciti arrivino al terzo livello, ma poi pagano poco prima di passare al recupero crediti?". In base a ciò, i livelli di sollecito o gli obiettivi di pagamento possono essere modificati in modo mirato. - Gestione del personale e dei progetti
"Quali progetti hanno causato molti straordinari anche se il budget è stato rispettato?".
"Chi ha ricevuto valutazioni particolarmente positive nei feedback dei clienti negli ultimi 6 mesi?".
"Ci sono dipendenti che hanno partecipato a diversi progetti di successo?". - Analisi storiche con intelligenza contestuale
"Come si sono sviluppati i volumi degli ordini dopo l'aumento dei prezzi di febbraio 2023?".
"Quali campagne (sconti, newsletter, eventi) hanno prodotto cambiamenti misurabili nelle vendite?". - Suggerimenti di reazione e raccomandazioni automatiche
"Il cliente XYZ ha ricevuto 3 solleciti e non ha risposto. Desidera generare un modello per una lettera di recupero crediti?".
"Avete appena creato un preventivo per un cliente con un alto tasso di reclami. Desidera attivare una lista di controllo per la consegna?".
Tali casi d'uso sarebbero difficili o impossibili da realizzare con i sistemi ERP tradizionali. La combinazione della flessibilità dell'FileMaker, dei contesti basati su grafi (Neo4j) e di un modello linguistico locale crea una nuova dimensione di intelligenza dei processi.
Cosa significa concretamente per le aziende?
Per le piccole e medie imprese, questo sviluppo significa
- Più indipendenzaÈ necessario un supporto minore perché l'assistente aiuta.
- Familiarizzazione più rapidaI nuovi dipendenti si orientano più rapidamente.
- Decisioni miglioriLe analisi e le raccomandazioni sono disponibili immediatamente.
- Protezione e controllo dei datiTutto rimane all'interno dell'azienda, senza obblighi di cloud.
- Sicurezza futuraIl software si sviluppa con l'azienda.
Il tutto senza la necessità di un enorme apparato informatico. Si tratta di un vero e proprio vantaggio competitivo, soprattutto per le aziende più piccole.
Rischi e sfide
Per quanto grande sia il potenziale, ci sono anche degli ostacoli:
- Focus tecnicoL'intelligenza artificiale locale ha bisogno di un buon hardware (RAM, CPU, eventualmente GPU).
- Qualità dei datiSe si mantengono dati non puliti, si otterranno anche risposte sbagliate.
- AccettazioneI dipendenti devono avere fiducia nel sistema, altrimenti lo ignoreranno.
- ManutenzioneI modelli devono essere aggiornati, salvati e testati
Tuttavia, questi rischi possono essere minimizzati con un concetto ben studiato, come quello attualmente perseguito da gFM-Business. L'obiettivo non è quello di un supercomputer strapotente, ma di un assistente intelligente che serva l'uomo, non lo sostituisca.
gFM-Business 9 in corso, nuova struttura di vendita da ottobre
Attualmente è in corso un intenso lavoro di versione 9 in arrivo di gFM-Business. Questa nuova versione principale integrerà per la prima volta molte delle funzioni di intelligenza artificiale e automazione descritte, in particolare la connessione a modelli linguistici locali e lo sviluppo di conoscenze aziendali dinamiche e basate su grafi con Neo4j. Il rilascio è previsto per l'inizio del 2026.
Chi si iscrive ora non solo si assicura condizioni interessanti, ma anche un percorso di aggiornamento continuo alla generazione successiva, e quindi l'accesso anticipato alla soluzione ERP AI-enabled forse più flessibile del mondo di lingua tedesca.
Prospettive: L'ERP sta diventando più umano, non più tecnico
Se pensiamo a questo sviluppo fino in fondo, potremmo dire che il software ERP sta diventando più umano. Risponde al linguaggio, pensa in modo contestuale, spiega le relazioni, impara e supporta le decisioni. E FileMaker come piattaforma è ideale per questo: grazie alla sua struttura visiva, all'architettura aperta, alla forte comunità e alla capacità di collegare dati, layout e logica in un unico ambiente.
Se volete iniziare oggi, avete l'opportunità di pensare fin dall'inizio: mantenere i dati in modo corretto, documentare i processi, nominare le strutture, formulare domande. Perché alla fine il sistema ERP di domani non sarà più solo un programma. Sarà un partner, con orecchie, mente e memoria. E gFM-Business è sulla buona strada per guidare questo cambiamento.
Domande frequenti
- Che cos'è esattamente l'gFM-Business e come si differenzia dagli altri sistemi ERP?
gFM-Business è un software ERP modulare basato sulla piattaforma FileMaker. A differenza dei sistemi ERP tradizionali, è completamente personalizzabile, funziona su tutte le piattaforme (macOS, Windows, iOS) e può essere gestito anche da piccole aziende senza un grande reparto IT. Grazie allo sviluppo visuale con FileMaker, può essere ampliato in modo particolarmente rapido ed è ora aperto anche alla moderna integrazione dell'intelligenza artificiale. - Perché l'FileMaker è una piattaforma adatta per l'AI e l'ERP?
FileMaker combina database, interfaccia utente e logica aziendale in un unico ambiente di sviluppo. In questo modo è possibile integrare le funzioni di IA direttamente nei moduli, nelle valutazioni e nei dialoghi, senza dover utilizzare interfacce esterne o strumenti aggiuntivi. Questa stretta integrazione è un grande vantaggio per l'utilizzo dell'IA. - Che cos'è un modello linguistico e perché dovrebbe essere eseguito localmente?
Un modello linguistico come il GPT-4 è un'intelligenza artificiale che comprende ed elabora il linguaggio naturale. Se un modello di questo tipo viene eseguito localmente, cioè direttamente sul computer o sul server aziendale, tutti i dati rimangono all'interno dell'azienda. Questo è un vantaggio decisivo in termini di protezione dei dati, indipendenza e prestazioni, soprattutto per le aziende che non vogliono dipendere da servizi cloud esterni. - Cos'è un "grafo della conoscenza" e a cosa serve?
Un grafo della conoscenza non collega i dati in modo lineare (come una tabella), ma come una rete di significati e relazioni. In gFM-Business, ad esempio, questo permette di vedere quali clienti sono collegati a quali progetti, dipendenti, documenti o prodotti. L'intelligenza artificiale può fornire risposte molto più precise perché comprende le relazioni, non solo i singoli campi. - Quali vantaggi specifici ho con la nuova integrazione dell'intelligenza artificiale nell'gFM-Business?
È possibile comunicare con il sistema in linguaggio naturale, ricevere aiuti legati al contesto, analisi intelligenti, raccomandazioni automatiche e assistenti adattivi. Il software pensa da solo, basandosi sui dati aziendali reali e non sulle conoscenze generali di Internet. - Devo temere che i miei dati possano essere "trafugati" dall'intelligenza artificiale?
No. L'integrazione dell'intelligenza artificiale di gFM-Business si basa su un approccio locale. Ciò significa che il modello linguistico viene eseguito sul vostro computer o server. Non c'è accesso automatico al cloud, non c'è trasferimento di dati a terzi e non c'è upload nascosto: tutto rimane nel sistema e sotto il vostro controllo. - Quali sono i requisiti tecnici necessari per utilizzare l'IA locale?
Un computer moderno con almeno 16 GB di RAM è sufficiente per semplici funzioni di IA. Per modelli linguistici più sofisticati o grafi di conoscenza complessi, può essere utile una potenza di calcolo aggiuntiva (ad esempio una buona GPU). Tuttavia, stiamo lavorando per ottenere prestazioni solide anche su hardware di livello medio. - L'IA sarà integrata automaticamente nei sistemi gFM-Business esistenti?
No. L'integrazione dell'intelligenza artificiale fa parte della prossima versione 9, il cui rilascio è previsto per l'inizio del 2026. Tuttavia, chi lavora già con una versione esistente può contare su un percorso di migrazione senza problemi. I primi acquirenti beneficiano inoltre di condizioni più favorevoli e di un continuo sviluppo. - Come fa l'intelligenza artificiale ad "imparare" quando funziona in locale?
L'intelligenza artificiale analizza quali strutture di dati, processi e schemi sono frequenti nella vostra azienda. Queste conoscenze vengono memorizzate localmente come un cosiddetto "grafo della conoscenza". In questo modo si crea un modello interno dell'azienda che migliora nel tempo, senza bisogno di inviare dati all'esterno. - Anche le aziende più piccole possono fare buon uso di queste funzioni di IA?
Sì, soprattutto! Soprattutto i piccoli team spesso non hanno tempo per la formazione, le analisi o la documentazione. Un assistente intelligente che mostri, ad esempio, come creare correttamente un preventivo o avviare un'operazione di sollecito fa risparmiare una quantità enorme di tempo e previene i tipici errori. Con FileMaker, la barriera all'ingresso è piacevolmente bassa. - Qual è il prezzo attuale di gFM-Business e per quanto tempo rimarrà valido il vecchio prezzo?
Fino al 30 settembre 2025, l'gFM-Business può ancora essere acquistato nell'attuale negozio online di gofilemaker ai prezzi noti. Dal 1° ottobre 2025, il software sarà offerto attraverso una nuova struttura di vendita con condizioni riviste. Coloro che acquistano ora beneficeranno delle condizioni esistenti per i clienti. - Sarà possibile definire i propri prompt o comandi per l'IA?
Sì, nella versione 9 prevista dovrebbe essere possibile memorizzare le proprie query, i flussi di lavoro e i comandi vocali, sia come prompt di testo che attraverso funzioni di assistenza visiva. Ciò significa che ogni azienda può personalizzare l'IA senza bisogno di programmazione. - Che ruolo svolge Neo4j in questo sistema?
Neo4j è un database a grafo professionale, perfetto per mappare relazioni complesse tra insiemi di dati. Nell'gFM-Business, viene utilizzato come base di conoscenza per l'IA: Clienti, ordini, prodotti, comunicazioni, casi di servizio: tutto questo viene catturato in una rete dinamica di relazioni che l'IA può utilizzare. - Esiste un'opzione di prova o una versione demo delle nuove funzioni AI?
La versione 9 con funzioni di intelligenza artificiale è attualmente (a settembre 2025) ancora in fase di sviluppo. Tuttavia, dall'inizio del 2026 è prevista una fase di test aperta ed eventualmente una serie di webinar di accompagnamento. Gli interessati possono registrarsi in anticipo tramite la newsletter di gofilemaker scaricando una versione di prova o tramite il sito web per ottenere l'accesso.