a16z: O software empresarial mais complexo e a maior oportunidade em IA

Título original: Por que o mundo ainda funciona com a SAP
Autor original: Eric e Seema Amble, a16z
Tradução: Peggy, BlockBeats

Nota do editor: Embora as discussões sobre IA ainda se concentrem em novos produtos e recursos, uma mudança mais profunda está ocorrendo discretamente no setor de software empresarial. O foco deste artigo não é como a IA criará muitas novas aplicações, mas sim como ela está entrando em um cenário mais profundo, embora menos glamoroso: os sistemas centrais das empresas, representados pela SAP, Salesforce e ServiceNow.

Em termos simples, esses três tipos de sistemas correspondem a diferentes aspectos das operações empresariais:

· A SAP é responsável pela gestão dos principais recursos, como finanças, estoque e produção, atuando como o “livro-razão” da empresa;

· O Salesforce gerencia os processos de atendimento ao cliente e de vendas, determinando como a empresa gera receita;

· O ServiceNow dá suporte a processos internos e sistemas operacionais, permitindo que as organizações funcionem sem contratempos. Juntos, eles formam a infraestrutura das operações diárias da empresa.

Por um lado, esses sistemas são extremamente essenciais, mas, por outro, costumam ser difíceis de usar, complexos e pouco práticos. As empresas adicionaram uma grande quantidade de personalizações e processos a esses sistemas, transformando-os tanto na memória organizacional quanto, gradualmente, em um fardo técnico difícil de migrar. Quanto mais crucial for o sistema, mais difícil é mudá-lo.

É aqui que surge a oportunidade para a IA.

Em vez de substituir esses sistemas, uma abordagem mais realista consiste em criar uma nova camada de sistemas práticos sobre eles, reduzindo os custos de migração na fase de implementação, simplificando as operações por meio da co-gestão e da autonomia na fase de uso e substituindo personalizações complexas por aplicativos leves na fase de extensão. Portanto, a verdadeira mudança não está em saber se o próprio sistema será substituído, mas sim em como a interação entre as pessoas e o sistema está sendo redefinida. A IA não substituirá o SAP, o Salesforce ou o ServiceNow, mas poderá, gradualmente, torná-los “invisíveis”. E as novas plataformas redefinirão o verdadeiro limite de valor do software empresarial nessa camada de interface invisível.

O seguinte é o texto original:

À medida que a IA avança, o foco das startups e de seus clientes tem se concentrado principalmente em novas funcionalidades e nos produtos que elas possibilitam. Por exemplo, diversos assistentes de voz impressionantes, ferramentas de automação de fluxos de trabalho e plataformas para aplicativos de geração de texto.

De fato, essas tendências já surgiram e continuarão a dar origem a muitas empresas promissoras (também investimos em algumas delas). Mas o que a IA pode realmente impactar de forma mais profunda não são essas áreas aparentemente interessantes, e sim uma direção menos chamativa, mas mais valiosa: ajudar as organizações a aproveitar melhor a vasta quantidade de software que já possuem.

Aqui vai uma pergunta que pode parecer um pouco ofensiva, mas depois de passar uma semana em uma empresa da Fortune 500, você vai entender por que ela faz sentido: Por que as pessoas ainda usam o SAP (junto com o ServiceNow e o Salesforce) até hoje?

A resposta curta é: O SAP e outros sistemas de grande escala armazenam os dados essenciais necessários para as operações da empresa. Mais importante ainda, as empresas personalizaram profundamente esses sistemas, incorporando processos complexos e atribuições de funções, muitos dos quais nem sequer estão explicitamente documentados. A migração para fora desses sistemas costuma ser cara, demorada e complicada, exigindo normalmente uma grande equipe de consultoria, levando anos e custando bilhões de dólares. Por exemplo, a migração do SAP ECC para o SAP S/4HANA poderia custar US$ 700 milhões, levar três anos e envolver uma equipe de 50 pessoas da Accenture. E mesmo após a conclusão da migração, esse software costuma ser usado principalmente para gerar relatórios estáticos, com pouca flexibilidade para manipulação.

No entanto, essa situação está mudando.

A IA está abrindo um novo leque de possibilidades, permitindo que as empresas atualizem, personalizem e substituam esses sistemas e, acima de tudo, acessem e utilizem os dados armazenados neles de forma mais eficiente.

Em última análise, o objetivo da IA pode não ser substituir o SAP, o ServiceNow ou o Salesforce, mas torná-los mais programáveis e fáceis de usar. Os verdadeiros vencedores serão as plataformas capazes de fazer duas coisas: em primeiro lugar, aproveitar o orçamento de transformação digital da empresa para reduzir os riscos de forma quantificável e encurtar os ciclos; em segundo lugar, integrar-se gradualmente às operações diárias, tornando-se o centro nevrálgico do trabalho e transformando as interfaces tradicionais e pesadas em operações modulares e controláveis, além de aplicativos leves assistidos por IA.

Em outras palavras, o próprio sistema de registro não desaparecerá; o que passará por uma transformação é a camada superior de interfaces de interação, recursos de automação e camadas de extensão, marcando a próxima fronteira da concorrência no setor de software.

O SAP é difícil de usar, mas mesmo assim não podemos passar sem ele

Para contextualizar essa questão, vamos primeiro abordar brevemente o que é o SAP e para que serve. À primeira vista, sistemas como esses são difíceis de manejar, operacionalmente complexos e caros de modificar, o que torna seu uso bastante complicado; no entanto, ao mesmo tempo, continuam sendo o pilar central das operações de organizações globais de grande porte. Imagine como seria usar o SAP no dia a dia.

Mas é justamente nessa noção de inexplicabilidade que reside a oportunidade.

Uma resposta incômoda, mas mais sincera, é: por trás dessas interfaces desajeitadas e configurações intermináveis, esses sistemas são, na verdade, extremamente poderosos. Eles contêm o modelo de dados central da empresa, definem mecanismos de permissão e controle para garantir a conformidade, incorporam suporte a fluxos de trabalho para escalar as operações e conectam relações integradas com dezenas ou até centenas de processos a jusante. Não se trata de aplicativos no sentido da internet voltada para o consumidor, mas sim de memórias organizacionais cristalizadas na forma de tabelas de dados, sistemas de funções, processos de aprovação, lógica contábil e tratamento de exceções.

Substituir esses sistemas não só é caro, como também é altamente arriscado. Quanto mais uma empresa investe — por exemplo, em campos personalizados, processos, regras de precificação e lógica de relatórios —, mais esse sistema se torna uma espécie de fosso formado pelos custos de mudança e até mesmo parte de uma vantagem competitiva. É por isso que a escalabilidade é tão importante: cada empresa é única, e as mudanças são constantes, como novos requisitos regulatórios, novos produtos e novas estruturas organizacionais. Essas plataformas conseguem se manter no longo prazo justamente porque podem ser continuamente ajustadas para se adaptar à realidade.

No entanto, o problema reside no fato de que a própria escalabilidade que os torna poderosos também os torna frágeis. Cada personalização é um potencial campo minado para futuras atualizações; cada fluxo de trabalho se transforma em um labirinto complexo; cada interface é um desgaste constante para o usuário.

Essa fragilidade é quase onipresente. Embora o CRM tenha sido amplamente adotado, a satisfação dos usuários sempre foi mista; o alto grau de personalização do ERP está quase sempre associado a atrasos nos projetos e a excedentes orçamentários. Os funcionários se sentem sobrecarregados por fluxos de trabalho fragmentados, tendo que alternar entre diferentes aplicativos cerca de 1.200 vezes por dia, o que equivale a um desperdício de aproximadamente 4 horas por semana; 47% dos profissionais da área digital têm dificuldade para encontrar as informações necessárias para realizar seu trabalho. Os projetos de transformação digital em grande escala também costumam fracassar, com estimativas indicando que cerca de 70% não conseguem atingir os objetivos estabelecidos. Os custos gerados por esses atritos são enormes, sendo que só o mercado de implementação de software e integração de sistemas deve atingir cerca de US$ 380 bilhões em 2023.

É precisamente nesses processos e pontos críticos que a IA trouxe uma oportunidade de reformular a forma como o software é implementado e utilizado. Uma maneira simples de compreender essa oportunidade é analisar o ciclo de vida do software empresarial: primeiro vem a implementação ou migração, depois o uso diário e, por fim, o aprimoramento contínuo em resposta às mudanças nos negócios. Em cada etapa, o trabalho essencial consiste em transformar as intenções humanas caóticas em operações corretas, executáveis e auditáveis, registradas no sistema.

A seguir, podemos analisar separadamente como a IA melhora a utilização do sistema de software tradicional em cada etapa.

Fase de implementação

Vamos começar pela fase de implementação, que é a fase de maior risco, a mais sensível ao orçamento, mas também a que traz recompensas mais evidentes. Mais especificamente, trata-se de transformar informações de pesquisa dispersas, como reuniões, documentos e ordens de serviço, em requisitos estruturados, e gerar automaticamente o fluxo de trabalho de implementação necessário, incluindo mapeamento de processos e campos, configuração e código, scripts de teste, planos de transição, manuais de migração e limpeza e validação de dados antes do lançamento. Esse processo é extremamente complexo e propenso a erros. A gigante alemã do varejo Lidl chegou a abandonar seu projeto de transformação com a SAP após investir US$ 500 milhões.

Nesta fase, um grupo de empresas está desenvolvendo ferramentas para auxiliar na migração e na implementação, tais como diversos sistemas de co-piloto, ferramentas de gerenciamento de projetos e muito mais. Aqui estão alguns exemplos típicos:

· A Axiamatic oferece uma camada de proteção baseada em IA para sistemas ERP, que cria um gráfico de conhecimento do projeto para identificar possíveis problemas nos requisitos e na gestão de mudanças no Slack ou no Teams, reduzindo riscos e acelerando o andamento do projeto S/4HANA. Foi integrado ao SAP Build e incorporado aos processos de consultoria da KPMG, EY, IBM e outras empresas.

· O Conduct é uma ferramenta auxiliar para o mapeamento de códigos e processos, capaz de gerar uma camada semântica e documentação técnica durante o processo de migração do ECC para o S/4. Oferece suporte a perguntas e respostas para tabelas personalizadas e APIs, a fim de acelerar a adoção interna.

· A Auctor oferece recursos de implementação baseados em agentes para integradores de sistemas e equipes de serviços profissionais. Ele pode transformar automaticamente o processo de descoberta em requisitos estruturados e, além disso, servir como um registro do sistema para gerenciar o Escopo de Trabalho (SOW), documentos de projeto, histórias de usuário, configuração e planos de teste.

· A Supersonik concentra-se na capacitação de produtos, fornecendo agentes visuais e de voz para o ensino contextualizado, reduzindo a necessidade de engenheiros de soluções e apoiando a implementação e a expansão orientadas pelo canal e pelo cliente.

· A Tessera desenvolve recursos de integração de sistemas baseados em IA para se conectar diretamente ao sistema ERP existente de uma empresa, avaliar o status de sua implementação, identificar e corrigir automaticamente problemas durante o processo de migração e garantir uma gestão completa da transformação.

O valor dessas empresas reside em tornar a transformação mais rápida, mais econômica e mais fácil de gerenciar. Isso se reflete especificamente em vários aspectos: a detecção precoce de problemas nas fases de definição de requisitos e gestão de mudanças, para evitar que se agravem posteriormente; a redução do ciclo de tempo, pois mesmo um atraso de um mês pode resultar em custos de milhões de dólares; a transformação de dados dispersos do projeto em conhecimento estruturado, para que as equipes internas possam assumir o controle mais rapidamente; e a redução da dependência de grandes equipes de integração de sistemas por meio de mapeamento automatizado, geração de documentos, testes e treinamento.

Acreditamos que ainda há espaço para mais startups nessa área, especialmente aquelas que colaboram com parceiros já estabelecidos, em vez de oferecerem ferramentas competitivas. As instruções específicas incluem:

· Agentes de implementação vinculados aos resultados e riscos do projeto, utilizados, por exemplo, para rastreamento de requisitos, comparação de configurações, simulação de comutação, geração de código e detecção de variações;

· Ferramentas de documentação semântica para garantir que o conhecimento permaneça atualizado e facilmente acessível;

· Capacitar os agentes para transformar a formação e a promoção de canais em competências padronizadas e reutilizáveis.

Como as startups são capazes de realmente aliviar a carga das empresas, elas podem definir seus preços com base no custo de oportunidade economizado para a empresa e acessar diretamente os orçamentos destinados à transformação que os CIOs e CFOs já reservaram, substituindo, nesse processo, aqueles projetos de integração de sistemas excessivamente onerosos.

Uso e manutenção

Em seguida, assim que um sistema de software estiver totalmente implementado, o verdadeiro desafio começa. O uso diário implica navegar constantemente pelas interfaces complexas e caóticas desses sistemas. O trabalho diário envolve frequentemente dezenas de interfaces, e a rotatividade de pessoal reinicia continuamente a experiência acumulada, enquanto um grande número de processos periféricos nunca recebe um bom suporte ao nível do produto. Os usuários precisam perder tempo procurando campos, sincronizando manualmente os dados entre diferentes sistemas ou solicitando frequentemente à equipe de operações coisas como “vocês poderiam gerar esse relatório para mim?”. O resultado são ciclos de processo mais lentos, erros frequentes e custos contínuos com treinamento.

Nesse contexto, a oportunidade para a IA reside na criação de uma camada mais intuitiva e poderosa sobre esses sistemas legados.

Esse tipo de empresa tem como objetivo ajudar as equipes a extrair mais valor dos sistemas existentes. Na prática, trata-se frequentemente de um assistente presente no Slack ou na barra lateral de um navegador, capaz de responder a perguntas como onde encontrar determinados dados ou como realizar uma determinada operação por meio de pesquisa semântica, além de executar ações seguras caso haja APIs disponíveis, tais como criar ordens de serviço, lançar entradas contábeis, atualizar condições de fornecedores e muito mais. Essas ferramentas também podem conectar vários sistemas para formar fluxos de trabalho compostos entre aplicativos, como extrair as ordens de compra do último trimestre do SAP, verificar os termos contratuais no Coupa, redigir explicações sobre desvios no ServiceNow e incorporar aprovações humanas, trilhas de auditoria e controles granulares de permissão ao longo do processo. Os produtos de excelência também monitoram o uso, a economia de tempo, as taxas de erro e outras métricas.

No entanto, a realidade é que uma parte significativa das tarefas críticas nas empresas não é disponibilizada por meio de APIs padronizadas, mas sim em diversas interfaces, como clientes legados, ambientes de desktop virtual e back-ends administrativos mal documentados. Portanto, os agentes modernos controlados por computador tornaram-se um complemento essencial aos copilotos baseados em API. Elas ampliam o alcance da automação para os últimos 30% a 40% dos processos que não podem ser acessados por meio de interfaces.

A principal competência deles não é apenas clicar em botões, mas sim a capacidade de agir com estabilidade em um ambiente caótico. Esses agentes precisam compreender as estruturas da interface, localizar elementos estáveis, retomar a execução em janelas pop-up ou alterações de layout e registrar o progresso em pontos-chave para uma recuperação segura após interrupções. Quando essas capacidades são combinadas com mecanismos de verificação (como verificações de diferenças, reconciliações e testes em ambiente de teste) e controles corporativos (autenticação única, gerenciamento de chaves, princípio do privilégio mínimo e trilhas de auditoria), elas podem transformar tarefas que antes dependiam de intervenção manual em processos automatizados, controláveis e repetíveis, como triagem de ordens de serviço, etapas de fechamento de período, atualizações de clientes e ajustes de preços, mesmo em módulos do SAP, ServiceNow, Salesforce que não foram originalmente projetadas para automação.

Isso pode ser entendido da seguinte forma: As APIs tornam os fluxos de trabalho padrão mais eficientes, enquanto o poder de computação permite automatizar até mesmo os processos menos comuns.

Empresas como a Factor Labs e a Sola já implementaram esses agentes em ambientes de produção, substituindo os gastos tradicionais com terceirização de processos de negócios e ajudando grandes organizações a alcançar uma automação de tarefas escalável.

Camada de expansão

Por fim, mesmo à medida que você torna o SAP, o ServiceNow e o Salesforce mais fáceis de usar, a própria empresa está em constante evolução, o que significa que os registros do sistema também precisam evoluir. Novos produtos, novas políticas, novas fusões e aquisições, novos requisitos regulatórios e um grande número de processos de longa duração — que nunca justificariam o desenvolvimento de um módulo central independente — estão constantemente levando o software a se adaptar à realidade atual dos negócios. No passado, as equipes geralmente tinham apenas duas opções: personalizar profundamente o sistema e arcar com o custo associado à fragilidade, ou desenvolver aplicativos independentes e dispersos, mas, nesse caso, enfrentar dificuldades de integração, governança e manutenção.

A IA oferece uma terceira opção: criar experiências de aplicativos pequenas e fáceis de gerenciar sobre o sistema central, em um ritmo mais rápido, sem prejudicá-lo.

A criação de novas ferramentas e recursos de automação sobre os sistemas tradicionais pode ser vista como a adição de uma camada de experiência mais “intuitiva” sobre um conjunto de softwares que não são tão fáceis de usar. O padrão básico consiste em, primeiro, construir um plano unificado de dados e ações: ler dados de registros do sistema por meio de APIs e eventos (complementados por extração segura de interfaces quando necessário), padronizá-los em um modelo semântico de objetos de negócios, como pedidos, fornecedores, ordens de serviço etc., e, em seguida, fornecer um conjunto de interfaces operacionais com controle de permissões, mecanismos de aprovação e recursos de auditoria com base nisso.

Com base nisso, as equipes podem desenvolver rapidamente experiências de aplicativos voltadas para cenários específicos, que são mais modernas e mais próximas das necessidades reais. Por exemplo, em vez de a equipe de compras ter que passar por dezenas de etapas no SAP para cadastrar um fornecedor, é disponibilizado um único aplicativo leve de cadastro de fornecedores para coletar dados, realizar verificações de validação, encaminhar aprovações e, por fim, gravar os dados no SAP. Da mesma forma, em vez de as equipes de operações de receita terem que alternar entre várias interfaces no Salesforce para modificar os termos de renovação, é disponibilizado um editor de alta velocidade semelhante a uma planilha para realizar modificações em lote, validar a conformidade, visualizar os impactos e, por fim, enviar as alterações com uma trilha de auditoria completa. Ou, em vez de criar repetidamente novos sistemas de portal, é oferecido um ponto de acesso operacional unificado para que as equipes da linha de frente realizem operações diárias de alta frequência em todos os sistemas, como criar devoluções, ampliar limites de crédito, abrir tickets de falhas secundárias, contabilizar despesas etc., sem a necessidade de alternar constantemente entre várias páginas.

Essas camadas de extensão também podem fazer a ponte entre fluxos de trabalho e recursos de automação entre sistemas, algo que é difícil para um único fornecedor priorizar. Por exemplo, por meio da automação orientada por eventos: quando uma fatura é lançada e a discrepância for superior a 3%, gerar automaticamente uma explicação e enviar para aprovação; ou quando uma ordem de serviço for reaberta duas vezes, criar automaticamente um ticket, designar um responsável, atualizar o status do cliente e introduzir uma revisão humana em pontos-chave.

Com o tempo, as práticas mais valiosas irão gradualmente se consolidar em módulos de intenção reutilizáveis, como, por exemplo, do orçamento ao recebimento, integração de fornecedores, liquidação de fim de ano e assim por diante. Esses módulos não apenas definem o que precisa ser feito, mas, mais importante ainda, como realizar essas operações de forma segura e em conformidade com as normas em um ambiente corporativo específico.

Produtos como o Cell, lançado pela General Magic, concretizam a capacidade fundamental de criar esses fluxos de trabalho personalizados: é possível carregar uma especificação OpenAPI para transformar qualquer interface em uma operação executável; em seguida, por meio de um script simples incorporado à barra de comandos nativa, executar diretamente chamadas de API reais, com o suporte de recursos analíticos, arquitetura multilocatária, controles de segurança e mecanismos de gerenciamento de permissões. Assim, o foco do trabalho passa da reconstrução de um conjunto de interfaces para a combinação das operações e estratégias adequadas em sistemas existentes e confiáveis.

Como será o desfecho?

Nossa avaliação é que esses sistemas tradicionais continuarão, em grande parte, a existir, mas não serão mais a principal interface onde o trabalho é realizado. Sistemas como ERP, CRM, ITSM e outros estão profundamente integrados nas empresas e não podem ser substituídos no mesmo ritmo que os softwares comuns; eles evoluirão lentamente e continuarão a existir como sistemas de registro. O que realmente mudará são os sistemas de ação voltados para o usuário construídos sobre eles: A IA se tornará o ponto de partida padrão para compreender como os sistemas funcionam, orquestrar fluxos de trabalho entre sistemas e criar aplicativos modernos e leves que contornam as interfaces tradicionais. Em outras palavras, a camada que antes servia de ponte se tornará a verdadeira rodovia.

Nesse paradigma, os softwares capazes de ter sucesso a longo prazo não se assemelharão mais a chatbots, mas se parecerão mais com um sistema operacional: um plano unificado de dados e ações construído sobre um modelo semântico de objetos de negócios e equipado com mecanismos robustos de segurança e governança para permitir o funcionamento confiável da IA em um ambiente de produção. Para os usuários finais, não é necessário aprender qual interface, campo ou código de transação específico usar, nem ter que reaprender repetidamente após alterações na interface ou no processo; basta descrever o resultado que deseja alcançar, e o sistema o ajudará a concluí-lo. Ao longo do processo, o sistema fará as perguntas de esclarecimento necessárias, exibirá uma pré-visualização da execução e, em seguida, concluirá a operação de acordo com os mecanismos adequados de aprovação e auditoria.

Por exemplo, você poderia emitir comandos como: criar uma devolução e notificar o cliente, criar um ticket de incidente de nível 2 e recuperar os três eventos relacionados mais recentes, ou concluir o processo de integração de fornecedores, incluindo a coleta de informações, a tramitação pelo fluxo de trabalho de aprovação e a definição das condições de pagamento. Hoje em dia, essas operações muitas vezes exigem alternar entre o SAP, o Salesforce, o Service Now e planilhas para serem concluídas. No entanto, no novo paradigma, elas serão integradas a um fluxo de execução unificado.

O resultado dessa transformação é uma redução no número de erros e reversões, menor dependência da experiência do usuário, ciclos de processamento mais rápidos e custos de treinamento significativamente reduzidos, já que toda a interação é orientada pela intenção, leva em conta as funções dos usuários e, por padrão, é baseada no autoatendimento.

Essa vantagem competitiva também se acumulará continuamente na prática: cada fluxo de trabalho executado com sucesso será registrado como uma intenção reutilizável; cada tratamento de exceção será transformado em novas restrições de segurança; cada artefato proveniente dos processos de migração passará a fazer parte da estrutura do sistema, que é atualizada continuamente; cada integração aprofundará a compreensão de como o negócio realmente funciona. Com o tempo, essa camada de IA se tornará o principal ponto de partida para que a equipe compreenda os impactos das mudanças, evite desvios no sistema, avalie o retorno sobre o investimento e crie novos fluxos de trabalho, mesmo que os próprios sistemas subjacentes não tenham mudado.

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