5 Things That Break When You Put AI in Your ERP
カートのアイテムが多すぎます
ご購入は五十タイトルがカートに入っている場合のみです。
カートに追加できませんでした。
しばらく経ってから再度お試しください。
ウィッシュリストに追加できませんでした。
しばらく経ってから再度お試しください。
ほしい物リストの削除に失敗しました。
しばらく経ってから再度お試しください。
ポッドキャストのフォローに失敗しました
ポッドキャストのフォロー解除に失敗しました
-
ナレーター:
-
著者:
Send us a message about this episode!
Pete opens the show with a fourth guest in the room: a live AI, talking back in real time, interruptible mid-sentence. It gives a perfectly competent answer about AI in ERP — augment, don't blindly automate — sings an unsolicited song about master data, and gets thrown off the show twice. Emily's verdict: it takes being told to shut up far better than any human.
In this episode:
- Why anomaly detection is the sensible first step — and why it's barely AI
- Using AI to clean master data, instead of waiting until the data is clean to use AI
- The semantic layer problem: define "customer", define "revenue", then ask again
- Vibecoded solutions, shovelware, and why 100% perfect is a trap
- Token costs, $100-a-day allowances, and why we're currently in Goldilocks land
- Agentic AI for onboarding new starters — the use case nobody's building yet
Hosts: Peter Nicholson · Nirav Shah (AdCirrus ERP) · Emily Browning
Fourth guest: an AI, briefly, twice, badly behaved. It still needs a name — send suggestions.
No sponsors, no adverts. Still nothing from Starlink or QuickBooks.
Support the show
adbl_web_anon_alc_button_suppression_t1
まだレビューはありません