Инвестиции в ИИ достигают беспрецедентных масштабов. В заголовках новостей сообщается о колоссальных инвестициях в ИИ и смежные с ним компании. Такие темпы активности проявляются и на уровне бизнеса, поскольку компании перенаправляют бюджеты с ИТ-подразделений на ИИ. Наше последнее исследование показывает, что почти половина всех опрошенных ИТ-организаций планируют инвестировать в инициативы по созданию искусственного интеллекта, при этом уровень инвестиций в основные ИТ-возможности, такие как инфраструктура и архитектура, значительно снижается.

С одной стороны, этот сдвиг логичен, поскольку компании перенаправляют ресурсы на ИИ, чтобы воспользоваться невероятными возможностями, которые он открывает. Но с другой стороны, этот шаг создает «большой разрыв», в котором компании сосредотачиваются на ИИ в ущерб возможностям вспомогательных систем планирования ресурсов предприятия (ERP), многие из которых имеют решающее значение для внедрения ИИ.

Этот возникающий разрыв имеет негативные последствия. Эксперименты с ИИ (и, в частности, с искусственным интеллектом) привели к распространению вариантов использования и экспериментов, которые не поддерживаются базовыми сквозными процессами, данными, людьми и технологиями, позволяющими масштабировать эти варианты (другими словами, «пилотный чистилище»). Цифры это подтверждают: только около 40 процентов компаний сообщают о каком-либо влиянии своих инициатив в области ИИ на прибыль до вычета процентов и налогов на уровне предприятия.

На фоне продолжающегося ажиотажа вокруг агентов ИИ, приложения ERP часто рассматриваются как второстепенные и считаются громоздкой устаревшей технологией. Такое отношение к ERP как к «нелюбимому пасынку» опасно недооценивает его важность в дискуссии об ИИ. Сценарии использования ИИ не только зависят от данных и многих приложений, размещенных в системах ERP, но и сквозной характер преобразования рабочих процессов, который определяет большую часть потенциальной ценности агентов ИИ, требует продуманной интеграции с экосистемой возможностей ERP (Рисунок 1).

Ценность ERP как ключевого инструмента масштабирования агентов особенно проявляется в крупномасштабных транзакциях, в которых логика рабочих процессов четко определена. Агенты на основе ИИ становятся расширением ERP, особенно в случаях с «длинным хвостом» (обширный набор традиционно менее ценных возможностей) и исключительных случаях, когда требуется значительный ручной труд.

Это не означает, что системы ERP могут развиваться по традиционным, привычным путям. Хотя маловероятно, что агенты ИИ заменят ERP в ближайшей или среднесрочной перспективе из-за сложности системы, компаниям следует учитывать не только то, как агенты ИИ изменят работу ERP, но и то, как они обеспечат мощные возможности для развития и модернизации самой ERP.

Основа для ERP-систем, призванная помочь раскрыть потенциал ИИ в масштабах предприятия

По прогнозам, ИИ окажет глобальное экономическое воздействие в размере от 17 до 26 триллионов долларов (см. диаграмму 2). Большинство генеральных директоров и руководителей признают этот потенциальный потенциал — около 80 процентов компаний сообщают об использовании искусственного интеллекта как минимум в одной из своих функций. Наше последнее глобальное исследование в области ИИ показывает, что около 40 процентов организаций сообщают об увеличении прибыли до вычета процентов и налогов (EBIT) за счет ИИ, хотя большинство приписывают это увеличение менее чем на 5 процентов. Те, кто добился увеличения EBIT на 5 процентов и более за счет ИИ, сообщают о стремлении к перепроектированию рабочих процессов, более быстрому масштабированию и более агрессивным инвестициям в трансформационный ИИ. Потенциал искусственного интеллекта огромен, но большинству компаний сложно преобразовать его в ощутимые бизнес-результаты.

Наши последние исследования показывают, что высокоэффективные системы гораздо чаще, чем другие, доводят ИИ-агентов до стадии масштабирования. Как показано в нашей книге «Rewired», одним из ключевых шагов, которые они предпринимают, является сосредоточение трансформации на уровне предметной области — другими словами, на функции или процессе (см. рис. 3). Сосредоточение внимания на предметной области позволяет компаниям решать все взаимосвязанные задачи, обеспечивая целостные изменения и масштабируемость.

Бизнес-домены объединяют людей, процессы и данные в потоках, определяющих фактическое функционирование компании. Эти домены не могут функционировать или трансформироваться без ERP-системы, которая определяет, как ценность перемещается внутри бизнеса: она структурирует данные, устанавливает правила и организует рабочие процессы, обеспечивающие повседневную деятельность.

Многие руководители сосредотачиваются только на техническом долге ERP-системы, забывая о ее «ценности» — глубоких знаниях процессов, чистых структурах данных и встроенной бизнес-логике, которые представляют собой операционную ДНК компании. Именно эти возможности являются топливом для искусственного интеллекта в бизнесе.

Как использовать ERP-системы для развития искусственного интеллекта

Роль ERP-систем в обеспечении трансформации с помощью ИИ будет варьироваться в зависимости от компании и ее стратегии, что вполне ожидаемо. Но, по нашему опыту, успешные примеры в целом следуют одному и тому же сценарию.

Уточните значение на уровне рабочего процесса.

Определите наиболее важные проблемы в той или иной сфере бизнеса и свяжите их с четкими, измеримыми результатами, такими как маржа, затраты, уровень обслуживания или оборотный капитал. Как уже отмечали наши коллеги в других статьях, Для реализации этих возможностей ИИ необходимо детально проработать весь рабочий процесс, а не отдельные сценарии использования или инструменты. Для каждого приоритетного рабочего процесса ИИ (например, динамическое распределение запасов, интеллектуальное снабжение или планирование производства с помощью ИИ) необходимо отталкиваться от решения, которое должен принять ИИ, и перечислить конкретные элементы ERP-системы, от которых он зависит: какие основные данные (материалы, заводы, клиенты, поставщики), какие транзакции (заказы, поставки, заказы на закупку, производственные заказы), какие события (изменения запасов, задержки, подтверждения) и какие правила конфигурации или бизнес-правила (сроки выполнения, размеры партий, лимиты утверждения).

Наиболее эффективный способ сделать это — объединить экспертов в предметной области, функциональных экспертов ERP-систем и специалистов по ИИ на коротких, структурированных рабочих сессиях. Эти сессии носят практический и конкретный характер; команда шаг за шагом «проходит» целевой рабочий процесс ИИ и четко отмечает, какие таблицы, поля и процессы ERP должны быть точными, доступными и открытыми для ИИ, чтобы работать и масштабироваться (см. врезку «Купить или разработать?», чтобы ознакомиться с тем, как продумать распределение ресурсов для работы с агентами).

Уточните терминологию для обеспечения точности.

Единая онтология (по сути, общая карта того, как ваш бизнес определяет технологии), основанная на ERP-системе, имеет важное значение, поскольку она предоставляет ИИ единый согласованный набор определений данных, логики процессов и бизнес-правил для работы. Это гарантирует точность решений ИИ, их соответствие бизнес-процессам и масштабируемость в масштабах всего предприятия. Вместо создания каждого компонента этой онтологии с нуля, предприятия могут использовать существующие, хорошо определенные продукты данных ERP с пользовательскими расширениями, которые могут ускорить разработку онтологии (например, платформа SAP Business Data Cloud). Сосредоточение внимания на онтологии также подразумевает меньшее внимание к традиционным хранилищам данных ERP и репликации данных, что является одним из способов, с помощью которого ИИ будет способствовать эволюции ERP-систем.

Внедрите возможности агентного управления в рабочие процессы.

Внедрение ИИ непосредственно в этапы выполнения работы — утверждения, планирование, рекомендации, прогнозирование и обработка исключений — имеет решающее значение для его использования. Это также помогает агентам ИИ работать быстрее, умнее и надежнее, поскольку ИИ применяется именно там, где принимаются решения и выполняется работа, а не является отдельным инструментом.

Современные ERP-платформы упрощают этот процесс: например, SAP предоставляет готовых агентов на основе ИИ, которые могут интегрироваться в кросс-функциональные «группы агентов». Благодаря интеграции ИИ и ERP, ваши рабочие процессы с участием агентов основываются на передовых методах обработки процессов и данных, эффективно обеспечивая целостность процессов и данных, одновременно раскрывая потенциал агентов. В то же время, интеграция ИИ представляет собой отход от традиционного подхода к ERP-решениям типа «программное обеспечение как услуга» (SaaS).

В архитектуре необходимо найти баланс между гибкостью и стабильностью.

Цель состоит в том, чтобы сбалансировать гибкость и стабильность. Используйте открытые компоненты там, где необходима настройка или инновации, и используйте свои ERP-системы и облачные платформы там, где масштабируемость, надежность и безопасность имеют первостепенное значение. Продуманная архитектура предотвращает фрагментацию, одну из наиболее распространенных причин замедления работы программ искусственного интеллекта.

Для подключения ERP-систем к рабочим процессам с поддержкой ИИ необходимо сначала убедиться, что ИИ может получить доступ к нужным данным и процессам в нужный момент. Это означает предоставление доступа к чистым, структурированным данным ERP — таким как заказы, запасы, информация о поставщиках или производственные графики — через стандартные сервисы данных или API. Это также означает предоставление ИИ контролируемого способа передачи решений обратно в ERP с использованием существующих интерфейсов действий или триггеров рабочих процессов. Таким образом, когда ИИ рекомендует изменение, он может напрямую и безопасно обновлять операционную систему.

Важно объединить все этапы процесса в единый рабочий процесс, связывающий события ERP, логику ИИ и бизнес-действия. Уровень оркестровки упорядочивает поток — получение данных из ERP, отправка их в ИИ, получение рекомендаций и запись результата обратно в ERP, — а триггеры событий из ERP гарантируют, что ИИ запускается только тогда, когда происходит что-то значимое, например, изменение запасов или задержка со стороны поставщика. Вместе это создает плавный и отзывчивый рабочий процесс, в котором ERP и ИИ работают как единая система, а интеллект применяется именно там, где происходит работа.

Ключевым моментом является решение о том, нужна ли вам отдельная платформа данных или вы можете использовать существующую. Многие ERP-системы и облачные платформы теперь предлагают встроенные сервисы данных и интеграционные платформы, что может упростить интеграцию с крупными облачными провайдерами и часто снизить затраты и сложность.

Измерьте и усовершенствуйте систему.

Организациям необходим способ непрерывного измерения и совершенствования системы. Рассмотрите возможность создания «центра управления эффективностью» — небольшой команды и системы мониторинга, которая будет постоянно отслеживать производительность рабочих процессов с использованием ИИ, связывать показатели процессов с бизнес-ценностью и быстро выявлять области, требующие доработки или исправления, чтобы эффект от внедрения постоянно нарастал, а не ослабевал.

Многие платформы для анализа бизнес-процессов и ERP-систем предлагают каталоги показателей операционной эффективности, которые помогают сопоставить их с более высокими уровнями ценности. Они могут служить отправной точкой для построения системы отслеживания ценности, если организации адаптируют их к конкретным показателям и результатам, которые для них важны (например, SAP Signavio или Celonis). Такой подход позволяет организациям поддерживать темп в быстро меняющейся среде, начиная с обоснования ценности и закрепляя инициативы в области ИИ в бизнес-логике и измеримых результатах, а не в изолированных экспериментальных проектах.

Ключевые моменты для дальнейших действий

Целенаправленная модернизация ERP-системы для поддержки преобразований с использованием искусственного интеллекта — сложный процесс, и поэтому руководителям следует предпринять следующие шаги:

• Сделайте ERP-систему ключевым элементом обсуждения вопросов, связанных с ИИ. Если управление ERP-системой для трансформации в сфере ИИ будет делегировано ИТ-отделу и забыто, это создаст проблемы. CIO и CTO должны поднять ERP-систему с уровня бэк-офиса до стратегического инструмента. Ключевым элементом в этом является четкая привязка всех инициатив по внедрению ERP-систем не только к инициативам в области ИИ, но и к потенциальной выгоде для бизнеса. Этот момент имеет решающее значение для изменения мышления, согласно которому ERP-системы являются «устаревшими бэк-офисными системами», и превращения их в важные инструменты успешной трансформации в сфере ИИ. Убедитесь, что ERP-система является частью содержательных стратегических, плановых и исполнительных дискуссий.
• Разработайте стратегию управления рисками уже сейчас. Для управления рисками в процессе трансформации с использованием агентного ИИ в рамках ERP-систем организациям необходимо учитывать как традиционные риски системной интеграции, так и новые специфические проблемы ИИ (например, автономное принятие решений, чувствительность к качеству данных и дрейф модели). Наиболее важными мерами по смягчению рисков являются установление жесткого контроля за участием человека в принятии важных решений — определите, кто эти люди и какими будут эти важные решения. Уделите достаточно времени внедрению надежных средств контроля данных и ведению журналов, отслеживающих каждое действие, инициированное ИИ в среде ERP. Учитывая непредсказуемость агентных решений в обозримом будущем, важно обеспечить надлежащие ресурсы для тестирования.
• Четко определите экономику изменений на единицу продукции и тщательно отслеживайте их влияние на прибыль и убытки. В условиях растущего давления на маржу и производительность инвестиции в ИИ должны демонстрировать прямое, отслеживаемое влияние на прибыль и убытки. Убедитесь, что элементы ERP-системы имеют конкретные ключевые показатели эффективности (KPI), которые связаны с измеримым результатом. Обязательно учтите более высокие затраты на управление изменениями, связанные с программами ИИ, чем обычно включаются в обоснование целесообразности внедрения ERP-системы. Как правило, наш опыт показывает, что на каждый доллар, затраченный на разработку модели, необходимо потратить 3 доллара на управление изменениями.

---

Для раскрытия полного потенциала ИИ необходимо рассматривать ERP-системы не как устаревший багаж, а как ключевой фактор, обеспечивающий масштабируемость, безопасность и ценность интеллектуальных решений. Компании, которые преодолеют разрыв между амбициями в отношении ИИ и готовностью к внедрению ERP-систем, быстрее всего перейдут от экспериментов к реальному, обоснованному влиянию на прибыль. Те, кто этого не сделает, будут и дальше наблюдать, как потенциал ИИ превосходит его эффективность.

Полную версию статьи с инфографикой и всеми сносками смотрите здесь.

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

Источник: McKinsey Technology.

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