В 2025 году истории об ERP-системах часто представляли собой истории об искусственном интеллекте в оболочке ERP — но не всегда. Это требовало от нас активного участия и сосредоточенности. Старые проблемы с ERP-системами оставались актуальными, включая миграцию в облако и сложности с интеграцией сторонних решений. Разбор шумихи вокруг «агентных ERP» на конференциях усугублял проблемы, с которыми сталкивались клиенты, — но могли ли поставщики ERP-систем обеспечить их внедрение?

Истории успеха предприятий, которые нам нужны в 2025 году

Если взглянуть на новые инструменты ИИ в современном прикладном программном обеспечении, становится очевидно, что у пользователей нет возможности сообщать о таких аномальных результатах работы ИИ. Механизм обратной связи отсутствует. Нет способа зафиксировать и сообщить о неправомерных действиях/рекомендациях ИИ. Новые технологии ИИ интегрированы в существующий процесс, в котором проверки/контроль/надзор никогда не были частью.

Почему? В этой статье были обозначены пять основных проблем, с которыми сегодня сталкиваются пользователи ERP-систем. Высказанные тогда рекомендации остаются весьма актуальными и в конце этого года. Инновации в области ИИ (например, агентный ИИ, небольшие LLM-проекты и т. д.) появляются быстрее, чем компании успевают их осваивать. Предприятия сталкиваются с новыми видами технического долга/устаревания и нуждаются в более быстрых механизмах для глубокого изучения новых технологий, снижения потенциальных рисков, переосмысления своих бизнес-процессов и обеспечения реальной ценности для бизнеса.

Майк Эттлинг передает бразды правления Unit4 и размышляет о влиянии ИИ на ERP-системы

Я по-прежнему считаю, что транзакции должны быть прочитаны, записаны и выполнены, и это должно происходить в рамках какого-либо транзакционного механизма. В контексте ERP-систем, я думаю, что ИИ сможет делать всё то же самое, что ERP делает для нас, людей — предоставлять нам более качественные данные, более глубокое понимание для принятия решений — быстрее, эффективнее и даже без участия человека. Но транзакционный аспект всё равно должен будет существовать...

Думаю, главная битва будет заключаться в том, станут ли поставщики ERP-систем поставщиками всех приложений и всего, что связано с ИИ, или же они будут играть роль низкозатратных операторов связи?

Почему? В 2025 году многие руководители технологических компаний, эксперты и другие высказывали свои мнения о будущем SaaS-приложений, ERP-систем и т.д. в эпоху искусственного интеллекта. К сожалению, большая часть этих заявлений представляла собой кликбейт, призванный привлечь внимание и не давая покупателям программного обеспечения достаточной информации. Однако цитата Фила Уэйнрайта из высказывания Майка Эттлинга помогает понять суть проблемы. Роль ERP в мире искусственного интеллекта формируется сегодня, но то, что это значит для поставщиков ERP, откровенно говоря, зависит от самих поставщиков и ясности их видения. 

Обзор саммита Workday Innovation Summit: генеративный ИИ не оправдал ожиданий предприятий, но будут ли агенты другими?

Если я посмотрю на то, что используют наши клиенты из этой волны [искусственного интеллекта]… Там много приятных, но незначительных функций, которые действительно имеют большое значение для агентного управления. Это действительно что-то другое. Если эти агенты будут созданы правильно, они будут действовать независимо; они будут достигать целей; они будут учиться; они будут адаптироваться и принимать решения. Они звучат как человек, и я думаю, что именно так нам нужно думать об этих агентах в будущем.

Почему? На апрельском саммите Workday по инновациям 2025 года для аналитиков остро встал вопрос о результатах генеративного ИИ. Как показывает цитата Анила Бхусри из Workday, у него совершенно иное видение (и надежды) относительно результатов агентного ИИ в корпоративной среде, чем в отношении генеративного ИИ. Это различие важно. Остаток года мы посвятили изучению того, как поставщики подходят к агентному ИИ, и где лежат возможности (и риски). Но это различие между генеративным ИИ и агентными рабочими процессами задало тон всему году. 

Что на самом деле означает облачная ERP-система с приоритетом на ИИ для клиентов? Генеральный директор и директор по продуктам Acumatica отвечают на эти вопросы

Но в отличие от многих конкурентов, которые просто добавляют немного генеративного ИИ к этой функции, и вот немного агентного подхода здесь, и немного алгоритмического подхода где-то еще, [Acumatica] демонстрировала вещи, где информация поступала отовсюду — из всей вселенной Acumatica — и заполняла все, от рабочих процессов и содержимого отчетов и так далее, и направляла клиента к вещам, которые даже не напоминают транзакционный рабочий процесс, каким мы его знали раньше, — где они были ограничены с обеих сторон. 

Почему? В 2025 году дискуссия об ИИ и ERP-системах была посвящена тому, какой объем ИИ следует интегрировать в ERP и какой уровень ИИ могут принять пользователи малого и среднего бизнеса. Даже в обсуждениях агентного ИИ и ERP рассматривался вопрос о том, следует ли поставщикам придерживаться поэтапного подхода (который помогает защитить их инвестиции в ERP) или стремиться к более радикальным переосмыслениям работы с упором на ИИ. В 2026 году потребуется, чтобы больше поставщиков более конкретно подошли к этому вопросу, поскольку неэффективные, разрозненные усилия не принесут большой пользы. 

Как развивается NetSuite и какие последствия это имеет для рынка ERP-систем

Для нового (ориентированного на ИИ) ассортимента продукции поставщикам потребуются новые возможности, инструменты и т.д. В частности, им могут понадобиться: новые рабочие процессы, новые средства контроля, новая система безопасности, значительные объемы обучающих материалов/курсов для пользователей, партнеров по внедрению, специалистов по продажам, новые требования к навыкам и новые контрольные показатели (до и после внедрения приложений на основе ИИ).

Почему? Эта статья показывает, насколько далеко продвинулась NetSuite, особенно после приобретения компанией Oracle, и что ждет компанию в будущем, чтобы сохранить свой темп развития в эпоху ERP-систем с искусственным интеллектом. Слишком многие из их конкурентов даже не смогли должным образом оснастить свои решения до внедрения ИИ — поскольку лишь немногие ERP-продукты являются по-настоящему глобальными, имеют одинаковый уровень приложений и т. д. Это проверка реальностью для более старых и небольших поставщиков ERP-систем, показывающая, что потребуется, чтобы оставаться актуальными в эпоху ERP с искусственным интеллектом.

Отчет Certinia 2025 о динамике развития глобальных сервисов: поможет ли искусственный интеллект, если темпы использования PSO замедлятся?

Результаты опроса ясно показывают, что в настоящее время компании страдают от нехватки унифицированных данных и автоматизированных процессов, что приводит к чрезмерной зависимости от электронных таблиц и других обходных путей для устранения пробелов. Поэтому имеет смысл следовать примеру высокорентабельных компаний, которые инвестировали в автоматизацию своих операций в сфере профессиональных услуг и теперь инвестируют в свои стратегии в области искусственного интеллекта. Но простое добавление ИИ к существующим данным и процессам не станет панацеей, которая решит эти проблемы.

Почему? Автоматизация профессиональных услуг (PSA) — важный шаг на пути к современным ERP-системам, особенно для сферы услуг и для бизнес-моделей «как услуга». Аналогичная ситуация наблюдается и в методологиях обеспечения успеха клиентов, и компания Certinia активно продвигает эту тему в обеих областях. В этой статье Фил Вайнеррайт анализирует последний отчет Certinia по PSO и рассматривает причины трудностей, с которыми сталкиваются компании, предоставляющие услуги PSO, поскольку перспективы и проблемы, связанные с внедрением искусственного интеллекта, добавляют важный новый аспект. 

В обзоре ASUG Tech Connect AI Уолтер Сан рассказывает, почему SAP анонсировала свою базовую модель RPT-1 и чем она отличается от программы LLM

Я вижу две области, которые потенциально могут стать конкурентным преимуществом SAP AI. Одна из них — это сквозные рабочие процессы: об этом я расскажу в конце. Другая — это базовая модель SAP. Как я писал в статье «SAP обосновывает необходимость агентного ИИ, но готовы ли к этому клиенты?»: «Но базовая модель SAP для табличных/структурированных данных — это совсем другое направление, которое большинство поставщиков не рассматривают. Если это повлияет на использование табличных данных в агентных сценариях SAP, это может превратиться из простого предложения в настоящее конкурентное преимущество в области ИИ, если вы понимаете, о чём я».

Почему? Большую часть года поставщики ERP-систем стремились выделиться за счет ИИ. Слишком часто их заявления были запутанно похожими и недостаточно смелыми на наш вкус. Реальность такова: большинство поставщиков корпоративных решений используют схожие стратегии для улучшения «контекста» и результатов работы ИИ (даже если они заявляют об уникальности ИИ). Я не виню поставщиков за это — ответственный/точный/ориентированный на клиента ввод данных делает LLM более привлекательным. Конфиденциальный и безопасный подход уже доказал свою эффективность. Но к концу 2025 года мы увидели, как все больше поставщиков стремятся к уникальным/более глубоким подходам; за этим стоит понаблюдать в новом году. Усовершенствования базовой модели SAP — один из таких примеров. 

Oracle AI World 25 — актуальные темы в области ИИ и малоизвестные вопросы, за которыми вам следует следить

На конференции Oracle AI World акцент сместился на главное: даже при наличии качественных корпоративных данных, LLM-специалистам необходимы «аннотации». Во время своего брифинга для аналитиков Хуан Лоайса, исполнительный вице-президент Oracle по критически важным технологиям баз данных, объяснил, что он подразумевает под аннотациями для LLM-специалистов… Что же такое аннотации? Можно начать с метаданных или, возможно, с основных данных. Ключевой момент: аннотации сообщают LLM-специалистам что-то о данных в соответствующем документе/базе данных и т. д. Во время моего разговора с Курапати он подробно рассказал об этом, упомянув API-графы и метаданные.

Почему? Oracle — ещё один поставщик, который укрепил свои позиции в области агентного ИИ во время осеннего сезона мероприятий. Oracle также повлиял на обсуждение «готовности к ИИ». Мы понимаем, что значительная часть результатов корпоративного ИИ зависит от качественных данных, но как они на самом деле выглядят? Графы? Векторы? Слой данных без копирования? Облачное хранилище данных? Некоторые из этих вариантов зависят от конкретного клиента, но ясность Oracle в отношении того, почему LLM-ам необходимы аннотации метаданных, продвинула обсуждение вперёд. 

Будущее промышленных операций в эпоху искусственного интеллекта — видение IFS

Это мероприятие было посвящено не столько пресс-релизам, планам развития продуктов и перечислению множества функций, сколько тому, какие возможности сегодня есть у компаний и что могут предложить их новые технологии. Хотя это утверждение звучит банально, само мероприятие/информационный посыл были совсем другими. Нет, участники увидели демонстрации искусственного интеллекта, роботов, управляемых ИИ, интеллектуальных устройств, информирующих операторов, и того, как операторы корректируют рабочие процессы в соответствии с новыми знаниями/протоколами и т. д., и многое другое. 

Почему? В мире ERP-систем с использованием ИИ мы покончили с заявлениями о видении и теоретическими концепциями, приукрашенными для выступления генерального директора. Клиенты и покупатели программного обеспечения хотят потрогать, почувствовать и испытать на себе, что ИИ + ERP будут делать на самом деле. Не каждый поставщик может это сделать сегодня. Недавняя конференция IFS показала, что сегодня возможно в промышленных ERP-системах. Это знаменует собой поворотный момент в том, как поставщики ERP-систем будут продавать, внедрять и поддерживать клиентов в будущем. Рынок ERP уже значительно менялся в начале 2025 года, но поставщики не совсем двигались с той же скоростью и в том же направлении. «Решение» больше не будет просто кодом обработки транзакций. Оно также должно включать в себя переосмысленные рабочие процессы, агентов, оркестровку, соответствующие LLM, высококачественные данные и многое другое.

Данная статья переведена с английского языка на русский язык при помощи автопереводчика.

Источник: Diginomica.

Больше новостей читайте в телеграм-канале SAPLAND: Новости экосистемы.