a16z: Найскладніше програмне забезпечення для підприємств і найбільша можливість у сфері штучного інтелекту

Оригінальний заголовок: Чому світ все ще працює на SAP
Оригінальний автор: Ерік і Сіма Амбле, a16z
Українська: Пеггі, BlockBeats

Примітка редактора: У той час як обговорення ШІ все ще зосереджені на нових продуктах і можливостях, у програмному забезпеченні для підприємств відбувається більш фундаментальний зсув. У цій статті мова йде не про те, як штучний інтелект створить багато нових додатків, а про те, як він входить у більш глибокий, але менш гламурний сценарій: основні системи підприємств, представлені SAP, Salesforce та ServiceNow.

Простими словами, ці три типи систем відповідають різним аспектам діяльності підприємства:

· SAP відповідає за основне управління ресурсами, такі як фінанси, інвентаризація та виробництво, виступаючи в якості "головної книги" компанії;

· Salesforce управляє процесами роботи з клієнтами та продажами, визначаючи, як компанія генерує дохід;

· ServiceNow підтримує внутрішні процеси та операційні системи, що дозволяє організаціям працювати безперебійно. Разом вони формують інфраструктуру щоденних операцій підприємства.

З одного боку, ці системи надзвичайно важливі, але з іншого – зазвичай складні у використанні, складні та громіздкі. Компанії додали до них багато налаштувань і процесів, перетворивши їх на організаційну пам'ять і поступово перетворюючи на технічне навантаження, яке важко мігрувати. Чим важливіша система, тим важче її змінити.

Тут з'являється можливість для штучного інтелекту.

Замість того, щоб замінювати ці системи, більш реалістичним шляхом є створення нового рівня дієвих систем поверх них, що зменшить витрати на міграцію на етапі впровадження, спростить операції за допомогою спільного пілотування та агентства на етапі використання та замінить складну настройку легковажними додатками на етапі розширення. Тому реальна зміна полягає не в тому, чи сама система буде замінена, а в тому, як буде переписана взаємодія між людьми та системою. Штучний інтелект не замінить SAP, Salesforce або ServiceNow, але може поступово зробити їх "невидимими". І нові платформи перевизначатимуть справжню межу цінності корпоративного програмного забезпечення на цьому невидимому рівні інтерфейсу.

Ось оригінальний текст:

З розвитком штучного інтелекту основна увага стартапів та їхніх клієнтів була зосереджена переважно на абсолютно нових можливостях і продуктах, які вони уможливлюють. Наприклад, різні приголомшливі голосові агенти, інструменти автоматизації робочого процесу та платформи для текстових генераторів.

Дійсно, ці напрямки вже з'явилися і продовжуватимуть народжувати багато захоплюючих компаній (ми також інвестували в деякі з них). Але те, на що штучний інтелект може вплинути більш глибоко, це не ці, здавалося б, круті напрямки, а менш помітний, але більш цінний напрямок: допомога організаціям у кращому використанні величезної кількості програмного забезпечення, яке вони вже мають.

Ось запитання, яке може здатися дещо образливим, але після тижня в компанії зі списку Fortune 500 ви зрозумієте його практичність: Чому люди досі використовують SAP (разом з ServiceNow, Salesforce) донині?

Коротка відповідь: SAP та подібні великомасштабні системи зберігають критичні дані, необхідні для роботи підприємства. Що ще важливіше, компанії сильно налаштовують ці системи, накладаючи складні процеси та розподіл ролей, багато з яких навіть не задокументовані явно. Перехід від цих систем часто є дорогим, тривалим і болючим, зазвичай вимагає великої команди консультантів, займає роки і коштує мільярди доларів. Наприклад, оновлення з SAP ECC до SAP S/4HANA може коштувати 700 мільйонів доларів, зайняти 3 роки і залучити команду з 50 осіб від Accenture. І навіть після завершення міграції це програмне забезпечення часто використовується переважно для створення статичних звітів, з невеликою гнучкістю для маніпуляцій.

Однак ця ситуація змінюється.

Штучний інтелект відкриває новий світ можливостей, дозволяючи компаніям модернізувати, налаштовувати, замінювати ці системи, і, що найважливіше, отримувати доступ до даних, що зберігаються в них, і використовувати їх більш ефективно.

Зрештою, мета штучного інтелекту може полягати не в тому, щоб замінити SAP/ServiceNow/Salesforce, а в тому, щоб зробити їх більш програмованими та зручними для користувачів. Справжніми переможцями будуть платформи, які можуть робити дві речі: по-перше, залучати бюджет підприємства на цифрову трансформацію для кількісного зменшення ризиків і скорочення циклів; по-друге, поступово інтегруватися в повсякденні операції, стаючи нервовим центром роботи, розбиваючи традиційні громіздкі інтерфейси на композиційні, керовані операції та легкі додатки, що підтримуються штучним інтелектом.

Іншими словами, сама система обліку не зникне; те, що зазнає трансформації, це верхній шар інтерфейсів взаємодії, можливості автоматизації та додаткові шари, що позначають наступний рубіж конкуренції програмного забезпечення.

SAP важко використовувати, але ми все одно не можемо без неї обійтися

Щоб підготувати ґрунт для цього питання, давайте спочатку коротко обговоримо, що таке SAP і що вона робить. На перший погляд, такі системи важко використовувати, вони складні в експлуатації та дорогі в модифікації, що робить їх досить громіздкими для роботи; проте, в той же час, вони залишаються центральною опорою операцій для глобальних великомасштабних організацій. Уявіть собі, як би це було використовувати SAP на щоденній основі.

Але саме в цьому понятті незрозумілості полягає можливість.

Незручна, але більш правдива відповідь: за цими громіздкими інтерфейсами та нескінченними налаштуваннями ці системи насправді надзвичайно потужні. Вони містять основну модель даних компанії, визначають механізми дозволів і контролю для забезпечення відповідності, вбудовують підтримку робочого процесу для операційного масштабу та підключають інтегровані взаємовідносини з десятками або навіть сотнями наступних процесів. Вони не є додатками в сенсі споживчого інтернету, а скоріше організаційною пам'яттю, кристалізованою у вигляді таблиць даних, систем ролей, процесів затвердження, логіки обліку та обробки винятків.

Заміна таких систем є не лише дорогою, але й дуже ризикованою. Чим більше компанія інвестує, наприклад, у спеціальні поля, процеси, правила ціноутворення та логіку звітування, тим більше ця система стає схожою на рів, утворений витратами на перехід, і навіть частиною конкурентної переваги. Ось чому масштабованість є такою важливою: кожна компанія унікальна, зміни всюдисущі, наприклад, нові регуляторні вимоги, нові продукти, нові організаційні структури. Ці платформи можуть витримати в довгостроковій перспективі саме тому, що їх можна постійно коригувати, щоб адаптуватися до реальності.

Однак проблема полягає в тому, що саме масштабованість, яка робить їх потужними, також робить їх крихкими. Кожна настройка є потенційною мінною полем для майбутніх оновлень; кожен робочий процес перетворюється на складний лабіринт; кожен інтерфейс є безперервним навантаженням для користувача.

Ця крихкість майже всюдисуща. Хоча CRM отримала широке поширення, задоволеність користувачів завжди була неоднозначною; високий рівень налаштування ERP майже завжди пов'язаний із затримками проектів і перевищенням бюджету. Співробітників перевантажують фрагментовані робочі процеси, їм потрібно перемикатися між різними програмами близько 1200 разів на день, що еквівалентно витраті приблизно 4 години на тиждень; 47% цифрових працівників намагаються знайти інформацію, необхідну для виконання своїх обов'язків. Масштабні проекти цифрової трансформації також часто зазнають невдачі, за оцінками, близько 70% з них не досягають своїх заявлених цілей. Витрати, що виникають через ці тертя, величезні, лише ринок впровадження програмного забезпечення та інтеграції систем у 2023 році досяг масштабу близько 380 мільярдів доларів.

Саме в цих процесах і проблемних місцях штучний інтелект надає можливість змінити спосіб реалізації та використання програмного забезпечення. Один простий спосіб зрозуміти цю можливість - подивитися на життєвий цикл корпоративного програмного забезпечення: спочатку реалізація або міграція, потім щоденне використання, і, нарешті, постійне вдосконалення його у відповідь на зміни в бізнесі. На кожному етапі основна робота полягає в перекладі хаотичного наміру людини в виконувані та перевіряються правильні операції, записані в системі.

Далі ми можемо окремо розглянути, як штучний інтелект покращує використання традиційної системи програмного забезпечення на кожному етапі.

Етап реалізації

Давайте розпочнемо з етапу впровадження, який є етапом з найвищим рівнем ризику, найбільш чутливим до бюджету, але водночас найвигіднішим. Зокрема, йдеться про перетворення розрізненої інформації з досліджень, такої як зустрічі, документи, робочі замовлення, на структуровані вимоги та автоматичне створення необхідного робочого процесу впровадження, включаючи відображення процесів і полів, конфігурацію та код, скрипти тестування, плани перемикання, посібники з міграції та очищення та перевірку даних перед запуском. Цей процес надзвичайно складний і схильний до помилок. Німецький гігант роздрібної торгівлі Lidl одного разу відмовився від свого проекту трансформації SAP після інвестування 500 мільйонів доларів.

На цьому етапі група компаній розробляє інструменти для сприяння міграції та впровадженню, такі як різні системи співавторів, інструменти управління проектами тощо. Ось деякі типові приклади:

· Axiamatic пропонує рівень захисту AI для ERP, який створює графік знань проекту, щоб висвітлити потенційні проблеми в вимогах і управлінні змінами в Slack або Teams, зменшуючи ризики, прискорюючи хід проекту S/4HANA. Він інтегрований з SAP Build і вбудований у консалтингові процеси KPMG, EY, IBM та інших.

· Conduct — це інструмент спільного пілотування для відображення коду та процесів, який може генерувати семантичний рівень і технічну документацію під час процесу міграції з ECC до S/4. Він підтримує Q&A для користувацьких таблиць і API, щоб прискорити внутрішнє впровадження.

· Auctor надає можливість постачання реалізації на основі агентів для системних інтеграторів і професійних сервісних команд. Він може автоматично перетворювати процес виявлення на структуровані вимоги та надалі слугувати системним записом для управління SOW, проектними документами, історіями користувачів, конфігурацією та тестовими планами.

· Supersonik зосереджується на активації продуктів, надаючи візуальних і голосових агентів для навчання в контексті, зменшуючи потребу в інженерах з рішень і підтримуючи реалізацію та розширення, керовані каналом і клієнтом.

· Tessera створює можливості для інтеграції систем на основі штучного інтелекту для прямого підключення до існуючої ERP-системи компанії, оцінки її статусу реалізації, автоматичного виявлення та виправлення проблем під час процесу міграції та досягнення комплексного управління трансформацією.

Цінність цих компаній полягає в тому, що вони роблять трансформацію швидшою, дешевшими та легшою для управління. Це особливо відображається в кількох аспектах: виявлення проблем на ранніх етапах вимог і управління змінами, щоб уникнути їхнього посилення пізніше; скорочення часового циклу, оскільки навіть місячна затримка може призвести до витрат у мільйони доларів; перетворення розрізнених даних проекту на структуровані знання, щоб внутрішні команди могли швидше взяти на себе відповідальність; та зменшення залежності від великих команд з інтеграції систем за рахунок автоматизованого відображення, генерації документів, тестування та навчання.

Ми вважаємо, що в цій галузі все ще є місце для нових стартапів, особливо тих, що співпрацюють з існуючими партнерами, а не з конфронтаційними інструментами. Конкретні напрямки включають:

· Агенти впровадження, прив'язані до результатів і ризиків проекту, наприклад, використовувані для відстеження вимог, порівняння конфігурацій, моделювання перемикання, генерації коду та виявлення відхилень;

· Інструменти семантичної документації для забезпечення актуальності та легкості доступу до знань;

· Надання агентам повноважень для перетворення навчання та просування каналів у повторно використовувані продуктизовані можливості.

Оскільки стартапи можуть фактично полегшити навантаження на підприємства, вони можуть встановлювати ціни на основі альтернативних витрат, заощаджених для підприємства, і безпосередньо звертатися до трансформаційних бюджетів, які CIO та CFO вже виділили, при цьому витісняючи ті роздуті проекти системної інтеграції.

Використання та обслуговування

Далі, після повного впровадження програмної системи, починається реальне випробування. Щоденне використання означає постійну навігацію через складні та хаотичні інтерфейси цих систем. Щоденна робота часто охоплює десятки інтерфейсів, а плинність кадрів постійно скидає накопичений досвід, тоді як велика кількість допоміжних процесів ніколи не отримують належної підтримки на рівні продукту. Користувачам доводиться витрачати час на пошук полів, вручну синхронізувати дані між різними системами або часто звертатися до оперативної команди із запитами на кшталт "чи можете ви виконати цей звіт за мене". Результатом є уповільнення циклів процесів, часті помилки та постійні витрати на навчання.

Тут можливість для ШІ полягає у створенні більш дружнього та потужного рівня поверх цих застарілих систем.

Такі компанії прагнуть допомогти командам отримувати більше користі з існуючих систем. На практиці це часто є штурманом, присутнім у Slack або на бічній панелі браузера, здатним відповідати на запитання, наприклад, де знайти певні дані або як виконати певну операцію за допомогою семантичного пошуку, а також виконувати безпечні дії, якщо доступні API, такі як створення робочих замовлень, введення журнальних записів, оновлення умов постачальників тощо. Ці інструменти також можуть зв'язувати кілька систем для формування складних робочих процесів між додатками, таких як отримання замовлень на закупівлю за останній квартал із SAP, перевірка умов контракту в Coupa, складання пояснень відхилень у ServiceNow та інтеграція людського схвалення, журналів аудиту та деталізованих елементів керування дозволами на цьому шляху. Відмінні продукти також відстежують використання, економлячи час, рівень помилок та інші показники.

Однак реальність така, що значна кількість критично важливої роботи в підприємствах не відображається через стандартизовані API, а існує в різних інтерфейсах, таких як застарілі клієнти, віртуальні середовища робочого столу та погано задокументовані адміністративні бекенди. Тому сучасні комп'ютерні агенти стали важливим доповненням до штурманів, керованих API. Вони розширюють можливості автоматизації до того останнього 30% до 40% процесів, до яких не можна отримати доступ через інтерфейси.

Їхня основна здатність полягає не просто в натисканні кнопок, а в можливості стабільно працювати в хаотичному середовищі. Ці агенти повинні розуміти структури інтерфейсів, знаходити стабільні елементи, відновлювати виконання у спливаючих вікнах або при зміні макета, а також записувати хід виконання в ключових точках для безпечного відновлення після перерв. Коли ці можливості поєднуються з механізмами верифікації (такими як перевірка різниць, узгодження, тестування в пісочниці) та корпоративними засобами контролю (єдиний вхід, управління ключами, мінімальні привілеї, журнали аудиту), вони можуть перетворити роботу, яка раніше залежала від ручного втручання, на керовані, повторювані автоматизовані процеси, такі як сортування робочих замовлень, кроки закриття періоду, оновлення клієнтів, коригування цін, навіть у частинах SAP, ServiceNow, Salesforce, які спочатку не були призначені для автоматизації.

Це можна зрозуміти так: API роблять стандартні шляхи більш ефективними, тоді як обчислювальна потужність дозволяє автоматизувати навіть довгохвостисті процеси.

Такі компанії, як Factor Labs і Sola, вже розгорнули таких агентів у виробничих середовищах, замінивши витрати на традиційний аутсорсинг бізнес-процесів і допомагаючи великим організаціям досягати масштабованої автоматизації завдань.

Розширюючий шар

Зрештою, навіть коли ви робите SAP, ServiceNow і Salesforce більш зручними для користувачів, саме підприємство постійно розвивається, а це означає, що записи в системі також повинні розвиватися. Нові продукти, нові політики, нові злиття та поглинання, нові нормативні вимоги та велика кількість довгохвостистих процесів, які ніколи не варті окремої розробки основного модуля, постійно спонукають програмне забезпечення адаптуватися до реального стану бізнесу. Раніше у команд зазвичай було лише два варіанти: або глибоко налаштовувати систему та нести пов'язані з цим витрати на вразливість, або розробляти окремі автономні програми, але тоді виникали труднощі з інтеграцією, управлінням і обслуговуванням.

Штучний інтелект пропонує третій шлях: швидше створювати невеликі керовані функціональні можливості додатків поверх основної системи, не порушуючи її роботу.

Створення нових інструментів і можливостей автоматизації поверх традиційних систем можна розглядати як додавання більш "зручного" рівня досвіду поверх набору не надто зручного для користувача програмного забезпечення. Основний шаблон полягає в тому, щоб спочатку створити уніфіковану площину даних і дій: зчитувати дані з записів системи через API та події (за необхідності доповнювати безпечним скрепінгом інтерфейсу), стандартизувати їх у семантичну модель бізнес-об'єктів, таких як замовлення, постачальники, робочі замовлення тощо, а потім надати набір операційних інтерфейсів з контролем дозволів, механізмами затвердження та можливостями аудиту на основі цього.

На цій основі команди можуть швидко створювати функціональні можливості додатків, орієнтовані на конкретні сценарії, які є більш сучасними та ближчими до реальних потреб. Наприклад, замість того, щоб працівники відділу закупівель проходили десятки кроків у SAP для реєстрації постачальника, надається окремий легковаговий додаток для реєстрації постачальників, який збирає дані, виконує перевірки достовірності, поширює схвалення та, нарешті, записує дані назад у SAP. Аналогічно, замість того, щоб команди з питань доходів перемикатися між кількома інтерфейсами в Salesforce для зміни умов поновлення, надається швидкісний редактор, схожий на електронну таблицю, для пакетного редагування, перевірки відповідності, попереднього перегляду наслідків і, нарешті, подання змін із повною журналістикою аудиту. Або, замість того, щоб постійно створювати нові портальні системи, для команд на передовій надається уніфікований операційний вхід для виконання щоденних операцій високої частоти в різних системах, таких як створення повернень, продовження кредитних лімітів, ініціювання вторинних квитків про несправності, нарахування витрат тощо, без необхідності постійно перемикатися між багатьма сторінками.

Ці додаткові рівні також можуть забезпечувати міжсистемну роботу та можливості автоматизації, що важко для будь-якого окремого постачальника визначити пріоритет. Наприклад, за допомогою автоматизації, керованої подіями: коли рахунок-фактура опублікована, а розбіжність становить понад 3%, автоматично генеруйте пояснення та подавайте на затвердження; або коли робочий замовлення повторно відкривається двічі, автоматично створюйте квиток, призначайте відповідальну сторону, оновлюйте статус клієнта та вводите людський огляд у ключових точках.

З часом найцінніші практики поступово перетворяться на повторно використовувані модулі намірів, такі як від котирування до оплати, підключення постачальників, розрахунки в кінці року тощо. Ці модулі не лише визначають, що потрібно зробити, але й, що важливіше, як виконувати ці операції безпечно та відповідно до вимог у конкретному середовищі підприємства.

Такі продукти, як Cell, випущені General Magic, роблять можливим створення таких індивідуальних робочих процесів: ви можете завантажити специфікацію OpenAPI, щоб перетворити кожен інтерфейс на викличну операцію; потім, за допомогою простого скрипту, вбудованого в рядку команд, безпосередньо виконувати реальні виклики API, підтримувані аналітичними можливостями, архітектурою багатопоточності, механізмами контролю безпеки та управління дозволами. Таким чином, акцент роботи зміщується з відтворення набору інтерфейсів на складання правильних операцій і стратегій на існуючих, надійних системах.

Як буде виглядати кінцевий результат?

На нашу думку, ці традиційні системи здебільшого продовжуватимуть існувати, але вони більше не будуть основним інтерфейсом, де відбувається робота. ERP, CRM, ITSM та інші системи глибоко вбудовані в підприємства і не можуть бути замінені в темпі звичайного програмного забезпечення; вони будуть розвиватися повільно і продовжуватимуть існувати як система обліку. Те, що дійсно зміниться, це системи дій, орієнтовані на користувача, побудовані поверх них: ШІ стане типовою точкою входу для розуміння того, як працюють системи, оркестрування робочих процесів між системами та створення легковажних сучасних додатків, які обходять традиційні інтерфейси. Іншими словами, той шар, який раніше служив мостом, стане справжньою магістраллю.

У цій парадигмі програмне забезпечення, яке зможе досягти успіху в довгостроковій перспективі, більше не буде нагадувати чат-ботів, а буде більше схожим на операційну систему: уніфіковану площину даних і дій, побудовану на семантичній моделі бізнес-об'єктів і оснащену надійними механізмами безпеки та управління для забезпечення надійної роботи штучного інтелекту в виробничому середовищі. Кінцевим користувачам не потрібно буде вчитися, який конкретний інтерфейс, поле або код транзакції використовувати, а також повторно вчитися після змін в інтерфейсі або процесі; просто опишіть результат, якого ви хочете досягти, і система допоможе вам його досягти. По дорозі система буде задавати необхідні уточнюючі питання, показувати попередній перегляд виконання, а потім завершувати операцію відповідно до механізмів затвердження та аудиту.

Наприклад, ви можете видавати команди на кшталт: створити повернення та сповістити клієнта, створити квиток інциденту рівня 2 та отримати три останні пов'язані події, або завершити процес впровадження постачальника, включаючи збір інформації, проходження робочого процесу затвердження та встановлення умов оплати. Сьогодні для виконання цих операцій часто потрібно перемикатися між SAP, Salesforce, Service Now та електронними таблицями. Однак у новій парадигмі вони будуть інтегровані в єдиний потік виконання.

Результатом цієї трансформації стане зменшення кількості помилок і відкатів, зниження залежності від досвіду, прискорення циклів обробки та значне зниження витрат на навчання, оскільки вся взаємодія керується наміром, враховує роль і за замовчуванням використовує самообслуговування.

Парапет також буде постійно зростати в реальному використанні: кожен успішно виконаний робочий процес буде зберігатися як повторно використовуваний намір; кожен виняток обробки буде перетворено на нові обмеження безпеки; кожен артефакт з процесів міграції стане частиною постійно оновлюваної системи; кожна інтеграція поглибить розуміння того, як насправді працює бізнес. З часом цей шар ШІ стане основною точкою входу для команди, щоб зрозуміти вплив змін, запобігти дрейфу системи, виміряти ROI та створити нові робочі процеси, навіть якщо самі базові системи не змінилися.

[Посилання на оригінальну статтю]