Внедрение ИИ различается в зависимости от функций предприятия
При поддержке Oracle NetSuite
Любой крупный технологический переход порождает ряд предположений о том, куда движется рынок. Эти предположения часто верны по своему направлению, но они склонны недооценивать степень, с которой организации адаптируют новые технологии под свои собственные условия. Искусственный интеллект следует по схожей траектории.
Многие современные дискуссии об ИИ в корпоративном секторе предполагают будущее, в котором сотрудники взаимодействуют с бизнес-системами через единый интерфейс. Детали разнятся в зависимости от прогнозов, но конечная точка часто выглядит одинаково: разговорная система, которая становится основным способом доступа людей к информации, выполнения задач и взаимодействия с программным обеспечением.
История корпоративных технологий указывает на более сложный исход. Организации редко внедряют новые возможности единообразно, поскольку разные подразделения бизнеса работают в условиях разных ограничений. Финансовый отдел, отвечающий за точность отчетности, контроль и согласования, подходит к технологиям иначе, чем аналитическая группа, изучающая операционные данные. У обеих групп требования отличаются от требований службы поддержки клиентов, которая сосредоточена на времени ответа и разрешении инцидентов. Даже когда существует широкое согласие относительно ценности технологии, путь к ее внедрению, как правило, варьируется в зависимости от функций.
Переход на облачное ПО следовал тому же паттерну: некоторые организации действовали агрессивно, в то время как другие годами работали в гибридных средах. Различные департаменты часто модернизировались в разное время, отражая приоритеты самой работы, а не какое-либо отраслевое согласие относительно правильного темпа внедрения.
Не существует универсального ИИ на все случаи жизни
ИИ ускорил многие аспекты разработки технологий, но он не изменил эту базовую динамику. Организации по-прежнему оценивают новые возможности сквозь призму существующих процессов, обязанностей и операционных требований.
Для некоторых сотрудников наиболее полезные возможности ИИ могут оказаться наименее заметными. Финансовому директору, закрывающему бухгалтерские книги, часто менее интересен новый интерфейс, чем сокращение цикла формирования отчетности. Руководитель операционной деятельности, сталкивающийся с проблемами запасов, обычно сосредоточен на более раннем выявлении проблем и их более быстром решении. В таких ситуациях ценность ИИ заключается в снижении усилий, необходимых для выполнения текущей работы.
В то же время другая группа пользователей все больше нуждается в прямом взаимодействии с системами ИИ. Аналитикам, планировщикам и операционным командам часто идет на пользу возможность исследовать информацию в диалоговом режиме, сравнивать сценарии и изучать вопросы, которые не укладываются аккуратно в предопределенные отчеты. Для таких пользователей сам интерфейс становится ценным, поскольку он предоставляет более гибкий способ работы с бизнес-информацией.
У специалиста службы поддержки клиентов, обрабатывающего большой объем запросов, требования отличаются от требований финансового аналитика, исследующего тенденцию операционных расходов. Один из них получает выгоду от информации, появляющейся автоматически в рамках существующего процесса, в то время как другой может извлечь пользу из свободы задавать уточняющие вопросы, исследовать альтернативные объяснения и более динамично работать с данными.
Многие организации обнаруживают, что оба паттерна существуют одновременно, что отражает более широкую реальность того, как развиваются компании. Операционная сложность накапливается постепенно, системы множатся, а процессы фрагментируются. Информация распределяется по приложениям, отчетам, электронным таблицам и рабочим процессам, и сотрудники тратят все больше времени на поиск информации, прежде чем смогут приступить к действиям.
Значительная часть ценности, созданной корпоративным программным обеспечением за последние несколько десятилетий, была получена за счет сокращения этой фрагментации. Объединение финансов, операций, запасов, информации о клиентах, планирования и отчетности в общую систему создало более полное представление о том, как работает бизнес.
ИИ начинает решать смежную проблему. Когда информация появляется в связанных системах, сотрудникам все равно нужно ее найти, интерпретировать и применить. Циклы отчетности отнимают время. Рутинные вопросы требуют расследования. Менеджеры часто тратят значительные усилия на сбор информации, прежде чем смогут принять решения. По мере роста организаций эти виды деятельности становятся все более затратными, поскольку они отвлекают внимание людей, чья экспертиза часто находится в дефиците.
Обещание ИИ заключается в сокращении усилий, необходимых для перехода от информации к действию.
В Dura Software рабочие процессы, подключенные к ИИ, помогают автоматизировать часть процессов подготовки финансовой отчетности, которые ранее требовали ручной подготовки во время каждого отчетного периода. Слоан Сессион, финансовый директор Dura Software, описала эту систему в практических терминах: «Агент выполняет сбор данных. Люди берут на себя оценку и человеческий подход».
Это наблюдение отражает важный аспект текущего внедрения ИИ. Большинство организаций не пытаются исключить принятие решений из бизнес-процессов. Они пытаются сократить время, затрачиваемое на сбор, организацию и подготовку информации, чтобы опытные сотрудники могли сосредоточиться на решениях, требующих экспертных знаний.
Аналогичная тенденция проявилась в S&B Filters. Раньше сотрудники тратили несколько минут во время общения с клиентами на сбор информации о задержках поставок из нескольких систем. Подключив ИИ к операционным данным, компания сократила этот процесс до секунд и в конечном итоге предоставила эту возможность напрямую клиентам через систему самообслуживания.
Не забывайте об управлении и контроле
В обоих случаях выгода проистекает из снижения трения, связанного с поиском и использованием информации, а не из внедрения нового интерфейса. Как только информацию становится проще получить, вопросы самого доступа приобретают важнейшее значение. Права доступа, структуры утверждения и правила безопасности существуют потому, что бизнесу необходимы механизмы контроля доступа к информации и управления рисками. Эти требования никуда не исчезают, когда сотрудники начинают взаимодействовать с данными через системы ИИ. Более того, они становятся еще важнее, поскольку ИИ может упростить доступ к информации.
Берри Картер, генеральный директор S&B Filters, четко описал этот принцип. Если пользователь не может получить доступ к определенной информации в NetSuite, этот пользователь не должен получать доступ к той же информации через ИИ-ассистент. Это утверждение звучит очевидно. Последовательное внедрение этого принципа во всех системах, рабочих процессах и моделях требует гораздо большей дисциплины, чем кажется на первый взгляд.
Лорен Поласек, бывший администратор NetSuite и член правления группы пользователей Texas NetSuite, недавно высказала схожую мысль. Подключение технологий часто является более простой частью задачи. Организациям по-прежнему необходимо определить, какие инструменты следует использовать, кто должен иметь к ним доступ и как должно развиваться управление по мере расширения внедрения.
Это одна из причин, почему прогнозы о едином интерфейсе ИИ трудно согласуются с тем, как на самом деле работают предприятия. Требования финансового отдела, закрывающего бухгалтерские книги, отличаются от требований службы поддержки клиентов, обрабатывающей тысячи взаимодействий ежедневно. Некоторые возможности ИИ будут встроены непосредственно в бизнес-процессы, где сотрудники их едва ли заметят. Другие обеспечат более прямой доступ к операционной информации с помощью разговорных систем. Многие предприятия в конечном итоге будут использовать оба подхода, поскольку лежащая в их основе работа различается.
Используйте ИИ по-своему
Эта перспектива сформировала наш подход к ИИ в NetSuite. Одни клиенты хотят, чтобы ИИ был встроен непосредственно в операционные рабочие процессы. Другие хотят иметь возможность подключать данные NetSuite к внешним моделям и помощникам, чтобы они могли взаимодействовать с бизнес-информацией с помощью инструментов, которые уже являются частью их повседневной работы. Все больше организаций запрашивают оба варианта.
Сервис NetSuite AI Connector Service и наша поддержка протокола контекста моделей (MCP) были разработаны с учетом этой реальности. Цель состоит в том, чтобы позволить организациям безопасно подключать бизнес-информацию к рабочим процессам и системам, которые имеют для них смысл, продолжая при этом пользоваться преимуществами возможностей ИИ, встроенных непосредственно в NetSuite.
История корпоративного программного обеспечения показывает, что внедрение редко идет по прямой линии. По мере внедрения ИИ бизнес-лидерам следует определить бизнес-цель и задействованные рабочие процессы, чтобы соотнести решение с реалиями работы.
Спонсорские статьи — это контент, подготовленный компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко промаркированы. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.
