Sztuczna inteligencja na dobre weszła do systemów ERP. Dwaj gracze, z którymi mam najczęściej do czynienia – Odoo i SAP – idą jednak w zupełnie różnych kierunkach. Jeden stawia na otwartość i swobodę wyboru, drugi na zamknięty, w pełni kontrolowany ekosystem. Poniżej moje spojrzenie na oba podejścia.
W Odoo ERP mamy dostęp do MCP (Model Context Protocol), czyli otwartego standardu, który pozwala podłączyć model językowy bezpośrednio do danych i funkcji systemu. Schemat działania jest prosty: przy nawiązaniu połączenia klient MCP (czyli LLM) pobiera z serwera Odoo listę dostępnych narzędzi. Potem przy każdej wiadomości użytkownika model sam decyduje, które narzędzia wywołać, odbiera wyniki i na ich podstawie generuje odpowiedź.
W praktyce firmy najczęściej sięgają po gotowe modele i kupują tokeny do Claude czy ChatGPT. To najszybszy start, ale oznacza, że część danych trafia do zewnętrznego dostawcy. Jeśli bezpieczeństwo jest priorytetem i chcemy mieć wszystkie dane u siebie, możemy postawić własny serwer MCP i własną logikę LLM, np. z modelem uruchomionym lokalnie lub w prywatnej chmurze.
Od najnowszej wersji 20 Odoo poszło krok dalej i udostępniło własne Odoo AI, rozliczane w modelu kredytów IAP (In-App Purchase). Na start dostajemy 20 darmowych kredytów, a kolejne kosztują 1 € za sztukę (szczegóły na iap.odoo.com). To trzecia droga: AI wbudowane w system, bez konfigurowania zewnętrznych kluczy API.
Finalnie w Odoo mamy dużą dowolność. Możemy wybrać zewnętrzny model, natywne AI od Odoo albo całkowicie własną infrastrukturę. Jeśli compliance wymaga, żeby dane nie opuszczały firmy, możemy to rozwiązać po swojemu.
SAP idzie inną drogą. W centrum jest Business Data Cloud, na nim Knowledge Graph, a pomiędzy danymi a aplikacjami działają agenci Joule, którzy orkiestrują procesy w aplikacjach SAP i – częściowo – spoza SAP.
Na diagramie wygląda to spójnie i elegancko. Problem w tym, że cała warstwa AI jest ściśle związana z platformą SAP: dane, model wiedzy i agenci pochodzą od jednego dostawcy. Im głębiej wchodzimy w ten ekosystem, tym trudniej z niego wyjść.
Architektura: Odoo opiera się na otwartym standardzie MCP, do którego można podpiąć dowolny model. SAP buduje własną platformę: Business Data Cloud, Knowledge Graph i Joule Agents.
Wybór modelu: w Odoo decydujemy sami – Claude, ChatGPT, Odoo AI albo model własny. W SAP pracujemy z tym, co dostarcza i wspiera SAP.
Kontrola nad danymi: Odoo pozwala trzymać wszystko u siebie, jeśli postawimy własny serwer i LLM. W SAP dane i ich przetwarzanie żyją w chmurze SAP.
Koszty: w Odoo płacimy za tokeny zewnętrznego dostawcy, kredyty IAP albo własną infrastrukturę – do wyboru. W SAP koszty AI są częścią licencji i pakietów w ramach ekosystemu.
Ryzyko vendor lock-in: w Odoo niskie, w SAP wysokie.
Według mnie rozwiązanie SAP dla rynku jest przeciętne i powoduje vendor lock-in. Rozumiem, że SAP obsługuje ogromne organizacje, gdzie zasada „safety first” jest na pierwszym miejscu. Ale bezpieczeństwo nie musi oznaczać zamknięcia w jednym ekosystemie – Odoo pokazuje, że można to zrobić bezpiecznie i jednocześnie elastycznie. Bez wątpienia SAP robi kolejny krok w celu maksymalizacji przychodów.
A Wy – w którą stronę idziecie z AI w swoim ERP?
Marcin
Odoo daje MCP, własne AI i pełną kontrolę nad danymi. SAP stawia na zamknięty ekosystem Joule. Porównuję oba podejścia.
Przejdź do artykułuWielu producentów z Polski również zwraca uwagę, że ich produkty są kopiowane w Chinach i z powrotem “wlewane” na polski rynek.
Przejdź do artykułuDzisiaj, zakładając spółkę lub dokonując zmian w strukturze właścicielskiej, wspólnicy na coś się umawiają. Ustalany jest podział obowiązków
Przejdź do artykułu...zapisz się do newslettera i otrzymuj wartościowe treści z zakresu m.in. zarządzania biznesem oraz technologii. Wiadomość otrzymasz 1-2 razy w miesiącu.
