In questo articolo mostriamo come sfruttare l’intelligenza artificiale per ottenere insight concreti dai dati del gestionale Bman, partendo da un caso reale.
Nel video qui sotto viene illustrato passo dopo passo un esempio pratico:
- Analisi di un’attività commerciale che utilizza Bman da tempo
- Estrazione dei dati tramite il report Carichi/Scarichi su un’intera stagione
- Utilizzo dell’intelligenza artificiale per interpretare i dati e individuare trend, criticità e opportunità
Il caso: dati reali di una stagione
Nel video viene preso in esame uno storico completo di movimentazioni di magazzino (carichi e scarichi). Questo tipo di report è particolarmente utile perché consente di:
- osservare l’andamento delle vendite nel tempo
- identificare prodotti più performanti
- individuare eventuali sprechi o giacenze anomale
Tuttavia, leggere questi dati manualmente può risultare limitante. È in questo contesto che entra in gioco l’intelligenza artificiale.
Come interviene l’Intelligenza Artificiale
Una volta esportato il report, i dati vengono analizzati tramite un modello AI che permette di:
- sintetizzare automaticamente grandi volumi di informazioni
- individuare pattern nascosti (stagionalità, picchi, cali)
- evidenziare anomalie nei flussi di magazzino
- suggerire azioni strategiche basate sui dati
Ad esempio, è possibile individuare:
- prodotti con rotazione lenta
- periodi con maggiore fatturato
- opportunità di ottimizzazione negli acquisti
L’utilizzo combinato di Bman e dell’intelligenza artificiale apre nuove possibilità per le attività commerciali, rendendo l’analisi dei dati più veloce, accessibile e orientata alle decisioni.
Il video mostra l’intero processo in modo concreto, offrendo un esempio replicabile su altri casi r