利用新的數字商業模式及其提供的增長機會將會迫使企業重新評估ERP的作用。
由於多年的定製化，傳統的ERP系統已經無法滿足當今數字業務模型的規模和增長需求。傳統的ERP系統是專門為了優先考慮生產一致性而犧牲靈活性和響應客戶不斷變化的需求，然而可以通過採用基於業務案例的方法將人工智能和機器學習集成到自己的平臺中，雲ERP供應商就可以填補傳統ERP系統無法填補的空白。
一個清晰、引人注目的業務模型和相關策略的成功執行是所有成功的雲ERP實現的共同之處。雲ERP平臺和應用程序為企業提供了他們需要的靈活性，以優先考慮增長計劃而非IT約束。許多企業已經採用了應用程序編程接口（API）方法與傳統的ERP系統集成，以獲得這些系統提供的增量數據。
當ERP系統不斷學習時，新的商業模式就會蓬勃發展。這是雲ERP平臺的潛力和當今傳統ERP之間最大的差距之一。雲平臺提供了更大的集成選項和更大的靈活性來定製應用程序和提高可用性，這是傳統ERP系統的最大缺陷之一。通過提供人工智能和機器學習的見解、雲ERP平臺和應用程序來交付結果，併為業務增長做出貢獻。
以下是通過人工智能和機器學習改進雲ERP的10種方法，彌補了與傳統ERP系統的信息差距：
1、雲ERP平臺需要創建和加強自學知識系統，該系統將人工智能和機器學習從車間企業高管，並跨越供應商網絡；
2、虛擬代理有可能重新定義許多製造業務領域，從逐個語音系統到高級診斷；
3、在數據結構層面設計物聯網（IoT），以便在數據收集上和擴展能快速實現；
4、人工智能和機器學習可以提供有關如何提高整體設備效率(OEE)的見解，而這在當今並不明顯；
5、將機器學習算法設計為跟蹤和追溯性，以預測哪些供應商最有可能是優質或劣質的；
6、雲ERP供應商需要關注如何通過人工智能和機器學習來幫助縮小PLM、CAD、ERP和CRM系統之間的配置差距；
7、通過更高質量的數據，可以提高需求預測的準確性，並基於機器學習的預測模型與供應商進行更好的合作；
8、通過分析機器級數據來確定何時需要替換某個給定部件，從而減少設備故障和增加資產利用率；
9、需要在運ERP平臺中實現，使用生產報告來預測裝配線上生產問題的自學習算法；
10、通過機器學習算法對產品質量進行彙總、分析和持續學習，從供應商檢查、質量控制、退貨材料授權(RMA)和產品失效數據等方面進行學習。
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