a16z: Phần mềm doanh nghiệp khó nhất và cơ hội lớn nhất trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo

Tựa gốc: Vì sao thế giới vẫn vận hành dựa trên SAP?
Tác giả gốc: Eric và Seema Amble, a16z
Bản dịch: Peggy, BlockBeats

Ghi chú của biên tập viên: Trong khi các cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo vẫn tập trung vào các sản phẩm và khả năng mới, một sự thay đổi mang tính nền tảng hơn đang âm thầm diễn ra trong phần mềm doanh nghiệp. Bài viết này không tập trung vào việc trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tạo ra nhiều ứng dụng mới như thế nào, mà là cách nó đang thâm nhập vào một lĩnh vực sâu rộng hơn nhưng ít hào nhoáng hơn: các hệ thống cốt lõi của doanh nghiệp, điển hình là SAP, Salesforce và ServiceNow.

Nói một cách đơn giản, ba loại hệ thống này tương ứng với các khía cạnh khác nhau của hoạt động doanh nghiệp:

• SAP chịu trách nhiệm quản lý các nguồn lực cốt lõi như tài chính, hàng tồn kho và sản xuất, đóng vai trò như "sổ cái" của công ty;

• Salesforce quản lý các quy trình bán hàng và chăm sóc khách hàng, xác định cách thức công ty tạo ra doanh thu;

• ServiceNow hỗ trợ các quy trình nội bộ và hệ thống vận hành, giúp các tổ chức hoạt động trơn tru. Cả hai cùng nhau tạo nên cơ sở hạ tầng cho hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp.

Một mặt, các hệ thống này vô cùng quan trọng, nhưng mặt khác, chúng thường khó sử dụng, phức tạp và rườm rà. Các công ty đã bổ sung thêm rất nhiều tùy chỉnh và quy trình vào hệ thống, biến chúng thành cả bộ nhớ tổ chức và dần dần trở thành gánh nặng kỹ thuật khó chuyển đổi. Hệ thống càng quan trọng thì càng khó thay đổi.

Cơ hội cho trí tuệ nhân tạo đang nổi lên ở đây.

Thay vì thay thế các hệ thống hiện có, một hướng đi thực tế hơn là xây dựng một lớp hệ thống mới có khả năng hoạt động được trên nền tảng của chúng, giảm chi phí chuyển đổi trong giai đoạn triển khai, đơn giản hóa hoạt động thông qua sự phối hợp và quyền tự chủ trong giai đoạn sử dụng, và thay thế các tùy chỉnh phức tạp bằng các ứng dụng gọn nhẹ trong giai đoạn mở rộng. Do đó, sự thay đổi thực sự không phải là việc hệ thống có được thay thế hay không, mà là cách thức tương tác giữa con người và hệ thống đang được viết lại như thế nào. Trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế SAP, Salesforce hay ServiceNow, nhưng có thể dần dần khiến chúng trở nên "vô hình". Và các nền tảng mới sẽ định nghĩa lại ranh giới giá trị thực sự của phần mềm doanh nghiệp trên lớp giao diện vô hình này.

Sau đây là văn bản gốc:

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển, trọng tâm của các công ty khởi nghiệp và khách hàng của họ chủ yếu tập trung vào các khả năng hoàn toàn mới và các sản phẩm mà những khả năng đó mang lại. Ví dụ, có nhiều trợ lý giọng nói ấn tượng, công cụ tự động hóa quy trình làm việc và nền tảng cho các ứng dụng tạo văn bản.

Thực tế, những xu hướng này đã xuất hiện và sẽ tiếp tục tạo ra nhiều công ty đầy triển vọng (chúng tôi cũng đã đầu tư vào một số công ty trong số đó). Nhưng điều mà AI có thể thực sự tác động sâu sắc hơn không phải là những lĩnh vực có vẻ thú vị này, mà là một hướng đi ít hào nhoáng hơn nhưng có giá trị hơn: giúp các tổ chức tận dụng tốt hơn lượng phần mềm khổng lồ mà họ đã có sẵn.

Đây là một câu hỏi có thể nghe hơi xúc phạm, nhưng một khi bạn dành một tuần làm việc tại một công ty thuộc Fortune 500, bạn sẽ hiểu được tính thực tế của nó: Tại sao mọi người vẫn sử dụng SAP (cùng với ServiceNow, Salesforce) cho đến ngày nay?

Câu trả lời ngắn gọn là: SAP và các hệ thống quy mô lớn tương tự lưu trữ dữ liệu quan trọng cần thiết cho hoạt động của doanh nghiệp. Quan trọng hơn, các công ty đã tùy chỉnh rất nhiều các hệ thống này, chồng lên nhau các quy trình phức tạp và phân công vai trò, mà phần lớn trong số đó thậm chí không được ghi chép rõ ràng. Việc chuyển đổi khỏi các hệ thống này thường tốn kém, mất nhiều thời gian và khó khăn, thường đòi hỏi một đội ngũ tư vấn lớn, kéo dài nhiều năm và tiêu tốn hàng tỷ đô la. Ví dụ, việc nâng cấp từ SAP ECC lên SAP S/4HANA có thể tiêu tốn 700 triệu đô la, mất 3 năm và cần đến một nhóm 50 người từ Accenture. Và ngay cả sau khi quá trình chuyển đổi hoàn tất, phần mềm này thường chỉ được sử dụng chủ yếu để tạo ra các báo cáo tĩnh, với rất ít khả năng chỉnh sửa dữ liệu.

Tuy nhiên, tình hình này đang thay đổi.

Trí tuệ nhân tạo đang mở ra một lĩnh vực khả năng mới, cho phép các công ty nâng cấp, tùy chỉnh, thay thế các hệ thống này, và quan trọng nhất là truy cập và sử dụng dữ liệu được lưu trữ trong đó một cách hiệu quả hơn.

Tóm lại, mục tiêu của AI có thể không phải là thay thế SAP/ServiceNow/Salesforce mà là làm cho chúng dễ lập trình hơn và thân thiện hơn với người dùng. Những nền tảng thực sự thắng cuộc sẽ là những nền tảng có thể làm được hai việc: thứ nhất, tận dụng ngân sách chuyển đổi số của doanh nghiệp để giảm thiểu rủi ro và rút ngắn chu kỳ một cách định lượng; thứ hai, tích hợp dần vào hoạt động hàng ngày, trở thành trung tâm điều khiển công việc, phá vỡ các giao diện truyền thống cồng kềnh thành các hoạt động có thể kết hợp, quản lý được và các ứng dụng nhẹ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.

Nói cách khác, hệ thống ghi nhận dữ liệu sẽ không biến mất; điều sẽ trải qua sự chuyển đổi là lớp giao diện tương tác phía trên, khả năng tự động hóa và các lớp mở rộng, đánh dấu bước tiến tiếp theo trong cạnh tranh phần mềm.

SAP khó sử dụng, nhưng chúng ta vẫn không thể thiếu nó.

Để chuẩn bị cho câu hỏi này, trước tiên chúng ta hãy cùng tìm hiểu ngắn gọn SAP là gì và nó làm gì. Thoạt nhìn, các hệ thống như vậy rất khó vận hành, phức tạp về mặt kỹ thuật và tốn kém khi cần sửa đổi, khiến chúng khá cồng kềnh khi sử dụng; tuy nhiên, đồng thời, chúng vẫn là trụ cột hoạt động chính của các tổ chức quy mô lớn toàn cầu. Hãy tưởng tượng xem việc sử dụng SAP hàng ngày sẽ như thế nào.

Nhưng chính khái niệm về sự không thể giải thích này lại là nơi ẩn chứa cơ hội.

Một câu trả lời khó nghe nhưng chân thực hơn là: ẩn sau những giao diện cồng kềnh và vô số tùy chỉnh đó, các hệ thống này thực sự vô cùng mạnh mẽ. Chúng chứa mô hình dữ liệu cốt lõi của công ty, xác định các cơ chế phân quyền và kiểm soát để đảm bảo tuân thủ, tích hợp hỗ trợ quy trình làm việc cho quy mô hoạt động và kết nối các mối quan hệ tích hợp với hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm quy trình hạ nguồn. Chúng không phải là các ứng dụng theo nghĩa internet dành cho người tiêu dùng, mà là những bộ nhớ tổ chức được kết tinh dưới dạng bảng dữ liệu, hệ thống vai trò, quy trình phê duyệt, logic kế toán và xử lý ngoại lệ.

Việc thay thế các hệ thống như vậy không chỉ tốn kém mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Công ty càng đầu tư nhiều vào các yếu tố như trường dữ liệu tùy chỉnh, quy trình, quy tắc định giá và logic báo cáo, thì hệ thống này càng trở nên vững chắc hơn nhờ chi phí chuyển đổi, thậm chí trở thành một phần lợi thế cạnh tranh. Đây là lý do tại sao khả năng mở rộng lại quan trọng đến vậy: mỗi công ty đều độc đáo, sự thay đổi là điều tất yếu, chẳng hạn như các yêu cầu pháp lý mới, sản phẩm mới, cấu trúc tổ chức mới. Những nền tảng này có thể tồn tại lâu dài chính là vì chúng có thể được điều chỉnh liên tục để thích ứng với thực tế.

Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ chính khả năng mở rộng quy mô khiến chúng mạnh mẽ cũng đồng thời khiến chúng dễ bị tổn thương. Mỗi tùy chỉnh đều tiềm ẩn nguy cơ gây khó khăn cho các bản nâng cấp trong tương lai; mỗi quy trình làm việc đều phát triển thành một mê cung phức tạp; mỗi giao diện đều liên tục gây mệt mỏi cho người dùng.

Sự mong manh này gần như phổ biến ở khắp mọi nơi. Mặc dù CRM đã được áp dụng rộng rãi, nhưng mức độ hài lòng của người dùng luôn không đồng đều; mức độ tùy chỉnh cao của ERP hầu như luôn dẫn đến việc chậm trễ dự án và vượt ngân sách. Nhân viên bị quá tải bởi quy trình làm việc rời rạc, phải chuyển đổi giữa các ứng dụng khác nhau khoảng 1200 lần mỗi ngày, tương đương với việc lãng phí khoảng 4 giờ mỗi tuần; 47% người lao động trong môi trường kỹ thuật số gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin cần thiết để hoàn thành công việc. Các dự án chuyển đổi số quy mô lớn cũng thường xuyên gặp trục trặc, với ước tính cho thấy khoảng 70% không đạt được mục tiêu đã đề ra. Chi phí phát sinh do những mâu thuẫn này là rất lớn, riêng thị trường triển khai phần mềm và tích hợp hệ thống đã đạt quy mô khoảng 380 tỷ đô la vào năm 2023.

Chính trong những quy trình và điểm yếu này mà trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang đến cơ hội định hình lại cách thức triển khai và sử dụng phần mềm. Một cách đơn giản để hiểu cơ hội này là xem xét vòng đời của phần mềm doanh nghiệp: đầu tiên là triển khai hoặc chuyển đổi, sau đó là sử dụng hàng ngày, và cuối cùng là liên tục phát triển dựa trên đó để đáp ứng những thay đổi trong kinh doanh. Ở mỗi giai đoạn, công việc thiết yếu là chuyển đổi ý định hỗn loạn của con người thành các thao tác chính xác, có thể thực thi và kiểm toán được, được ghi lại trong hệ thống.

Tiếp theo, chúng ta có thể xem xét riêng từng giai đoạn mà trí tuệ nhân tạo (AI) cải thiện việc sử dụng hệ thống phần mềm truyền thống.

Giai đoạn thực hiện

Chúng ta hãy bắt đầu với giai đoạn triển khai, đây là giai đoạn có rủi ro cao nhất, nhạy cảm nhất về ngân sách, nhưng cũng mang lại lợi ích rõ ràng nhất. Cụ thể, đó là việc chuyển đổi thông tin nghiên cứu rải rác, chẳng hạn như các cuộc họp, tài liệu, lệnh công việc, thành các yêu cầu có cấu trúc và tự động tạo ra quy trình triển khai cần thiết, bao gồm lập bản đồ quy trình và trường, cấu hình và mã, kịch bản kiểm thử, kế hoạch chuyển đổi, hướng dẫn di chuyển và làm sạch và xác thực dữ liệu trước khi khởi chạy. Quá trình này vô cùng phức tạp và dễ xảy ra lỗi. Tập đoàn bán lẻ khổng lồ Lidl của Đức từng từ bỏ dự án chuyển đổi sang hệ thống SAP sau khi đã đầu tư 500 triệu đô la.

Ở giai đoạn này, một nhóm các công ty đang xây dựng các công cụ hỗ trợ quá trình chuyển đổi và triển khai, chẳng hạn như các hệ thống hỗ trợ khác nhau, công cụ quản lý dự án, v.v. Dưới đây là một số ví dụ điển hình:

• Axiamatic cung cấp một lớp bảo vệ AI cho hệ thống ERP, xây dựng biểu đồ kiến ​​thức dự án để làm nổi bật các vấn đề tiềm ẩn trong quản lý yêu cầu và thay đổi trên Slack hoặc Teams, giảm thiểu rủi ro và đẩy nhanh tiến độ dự án S/4HANA. Nó đã được tích hợp với SAP Build và được sử dụng rộng rãi trong các quy trình tư vấn của KPMG, EY, IBM và nhiều công ty khác.

• Conduct là công cụ hỗ trợ lập bản đồ mã và quy trình, có thể tạo ra lớp ngữ nghĩa và tài liệu kỹ thuật trong quá trình chuyển đổi từ ECC sang S/4. Nó hỗ trợ hỏi đáp cho các bảng tùy chỉnh và API để đẩy nhanh quá trình áp dụng nội bộ.

• Auctor cung cấp khả năng triển khai dựa trên tác nhân cho các nhà tích hợp hệ thống và các nhóm dịch vụ chuyên nghiệp. Nó có thể tự động chuyển đổi quy trình khám phá thành các yêu cầu có cấu trúc và tiếp tục đóng vai trò là hồ sơ hệ thống để quản lý phạm vi công việc (SOW), tài liệu thiết kế, câu chuyện người dùng, cấu hình và kế hoạch kiểm thử.

• Supersonik tập trung vào việc hỗ trợ sản phẩm, cung cấp các trợ lý ảo và giọng nói để giảng dạy theo ngữ cảnh, giảm nhu cầu về kỹ sư giải pháp và hỗ trợ việc triển khai và mở rộng do kênh phân phối và khách hàng chủ động thực hiện.

• Tessera xây dựng các khả năng tích hợp hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo để kết nối trực tiếp với hệ thống ERP hiện có của công ty, đánh giá trạng thái triển khai, tự động xác định và khắc phục sự cố trong quá trình chuyển đổi và đạt được quản lý chuyển đổi toàn diện từ đầu đến cuối.

Giá trị của những công ty này nằm ở việc giúp quá trình chuyển đổi diễn ra nhanh hơn, tiết kiệm hơn và dễ quản lý hơn. Điều này được thể hiện rõ ràng ở một số khía cạnh: phát hiện sớm các vấn đề trong giai đoạn quản lý yêu cầu và thay đổi để tránh làm trầm trọng thêm vấn đề về sau; rút ngắn chu kỳ thời gian vì chỉ cần chậm trễ một tháng cũng có thể gây thiệt hại hàng triệu đô la; chuyển đổi dữ liệu dự án phân tán thành kiến ​​thức có cấu trúc để các nhóm nội bộ có thể tiếp quản nhanh hơn; và giảm sự phụ thuộc vào các nhóm tích hợp hệ thống lớn thông qua việc tự động hóa lập bản đồ, tạo tài liệu, kiểm thử và đào tạo.

Chúng tôi tin rằng vẫn còn chỗ cho nhiều công ty khởi nghiệp hơn nữa trong lĩnh vực này, đặc biệt là những công ty hợp tác với các đối tác hiện có thay vì sử dụng các công cụ mang tính đối đầu. Các hướng dẫn cụ thể bao gồm:

• Các tác nhân triển khai gắn liền với kết quả và rủi ro của dự án, ví dụ: được sử dụng để theo dõi yêu cầu, so sánh cấu hình, mô phỏng chuyển mạch, tạo mã và phát hiện sai lệch;

• Các công cụ lập tài liệu ngữ nghĩa để đảm bảo kiến ​​thức luôn được cập nhật và dễ dàng truy cập;

• Trao quyền cho các đại lý để chuyển đổi hoạt động đào tạo và quảng bá kênh thành các năng lực có thể tái sử dụng được dưới dạng sản phẩm.

Vì các công ty khởi nghiệp có khả năng thực sự giảm bớt gánh nặng cho doanh nghiệp, họ có thể định giá dựa trên chi phí cơ hội được tiết kiệm cho doanh nghiệp và trực tiếp tận dụng ngân sách chuyển đổi mà các CIO và CFO đã đầu tư, đồng thời loại bỏ các dự án tích hợp hệ thống cồng kềnh.

Hướng dẫn sử dụng và bảo trì

Tiếp theo, khi hệ thống phần mềm được triển khai hoàn chỉnh, thử thách thực sự mới bắt đầu. Việc sử dụng hàng ngày đồng nghĩa với việc liên tục phải điều hướng qua các giao diện phức tạp và hỗn loạn của các hệ thống này. Công việc hàng ngày thường liên quan đến hàng chục giao diện, và sự thay đổi nhân sự liên tục làm mới kinh nghiệm tích lũy, trong khi một số lượng lớn các quy trình biên không bao giờ nhận được sự hỗ trợ tốt ở cấp độ sản phẩm. Người dùng cần dành thời gian tìm kiếm các trường dữ liệu, tự đồng bộ hóa dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau hoặc thường xuyên yêu cầu nhóm vận hành thực hiện các thao tác như "bạn có thể chạy báo cáo này giúp tôi được không?". Kết quả là chu kỳ quy trình chậm hơn, thường xuyên xảy ra lỗi và chi phí đào tạo liên tục.

Ở đây, cơ hội cho trí tuệ nhân tạo nằm ở việc xây dựng một lớp giao diện thân thiện hơn, mạnh mẽ hơn trên nền tảng các hệ thống cũ.

Các công ty này hướng đến mục tiêu giúp các nhóm khai thác tối đa giá trị từ các hệ thống hiện có. Trên thực tế, nó thường là một trợ lý ảo có mặt trong Slack hoặc thanh bên của trình duyệt, có khả năng trả lời các câu hỏi như tìm dữ liệu cụ thể ở đâu hoặc làm thế nào để hoàn thành một thao tác nhất định thông qua tìm kiếm ngữ nghĩa, và thực hiện các hành động bảo mật nếu có API, chẳng hạn như tạo đơn đặt hàng, nhập nhật ký, cập nhật điều khoản nhà cung cấp, v.v. Những công cụ này cũng có thể liên kết nhiều hệ thống để tạo thành các quy trình làm việc tổng hợp liên ứng dụng, chẳng hạn như lấy đơn đặt hàng quý trước từ SAP, xác minh các điều khoản hợp đồng trong Coupa, soạn thảo giải thích chênh lệch trong ServiceNow và tích hợp phê duyệt của con người, nhật ký kiểm toán và kiểm soát quyền chi tiết trong suốt quá trình. Các sản phẩm xuất sắc cũng theo dõi mức độ sử dụng, giúp tiết kiệm thời gian, giảm tỷ lệ lỗi và các chỉ số khác.

Tuy nhiên, thực tế là một lượng lớn công việc quan trọng trong các doanh nghiệp không được hiển thị thông qua các API tiêu chuẩn mà nằm ở nhiều giao diện khác nhau, chẳng hạn như các ứng dụng khách cũ, môi trường máy tính ảo và các hệ thống quản trị phụ trợ được tài liệu hóa kém. Do đó, các trợ lý ảo hiện đại được vận hành bằng máy tính đã trở thành một yếu tố bổ sung quan trọng cho các trợ lý ảo dựa trên API. Chúng mở rộng phạm vi tự động hóa đến 30% đến 40% quy trình cuối cùng mà không thể truy cập thông qua giao diện.

Khả năng cốt lõi của họ không chỉ là bấm nút mà còn là khả năng thực thi ổn định trong một môi trường hỗn loạn. Các tác nhân này cần hiểu cấu trúc giao diện, xác định các phần tử ổn định, khôi phục quá trình thực thi trong các cửa sổ bật lên hoặc thay đổi bố cục, và ghi lại tiến trình tại các điểm quan trọng để khôi phục an toàn sau khi bị gián đoạn. Khi kết hợp những khả năng này với các cơ chế xác minh (như kiểm tra khác biệt, đối chiếu, kiểm thử hộp cát) và các biện pháp kiểm soát doanh nghiệp (đăng nhập một lần, quản lý khóa, quyền hạn tối thiểu, nhật ký kiểm toán), chúng có thể chuyển đổi công việc trước đây phụ thuộc vào sự can thiệp thủ công thành các quy trình tự động có thể quản lý và lặp lại, chẳng hạn như phân loại đơn đặt hàng, các bước đóng kỳ kế toán, cập nhật thông tin khách hàng, điều chỉnh giá cả, ngay cả trong các phần của SAP, ServiceNow, Salesforce vốn không được thiết kế ban đầu để tự động hóa.

Điều này có thể được hiểu như sau: API giúp tối ưu hóa các quy trình chuẩn, trong khi sức mạnh tính toán cho phép tự động hóa ngay cả những quy trình phức tạp, ít phổ biến.

Các công ty như Factor Labs và Sola đã triển khai các tác nhân như vậy trong môi trường sản xuất, thay thế chi phí thuê ngoài quy trình kinh doanh truyền thống và giúp các tổ chức lớn đạt được khả năng tự động hóa tác vụ có thể mở rộng.

Lớp mở rộng

Cuối cùng, ngay cả khi bạn làm cho SAP, ServiceNow và Salesforce trở nên thân thiện hơn với người dùng, bản thân doanh nghiệp cũng liên tục phát triển, điều đó có nghĩa là các bản ghi hệ thống cũng phải phát triển theo. Các sản phẩm mới, chính sách mới, các vụ sáp nhập và mua lại mới, các yêu cầu pháp lý mới và một số lượng lớn các quy trình phức tạp không bao giờ đáng để phát triển thành các mô-đun cốt lõi độc lập, tất cả đều liên tục thúc đẩy phần mềm phải thích ứng với thực trạng kinh doanh. Trước đây, các nhóm thường chỉ có hai lựa chọn: hoặc tùy chỉnh hệ thống một cách triệt để và chấp nhận chi phí về tính dễ hỏng hóc đi kèm, hoặc phát triển các ứng dụng độc lập rải rác, nhưng sau đó lại gặp khó khăn trong việc tích hợp, quản trị và bảo trì.

Trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp một con đường thứ ba: xây dựng các trải nghiệm ứng dụng nhỏ, dễ quản lý trên nền tảng hệ thống cốt lõi với tốc độ nhanh hơn mà không làm gián đoạn hệ thống.

Việc xây dựng các công cụ và khả năng tự động hóa mới dựa trên các hệ thống truyền thống có thể được xem như việc bổ sung một lớp trải nghiệm "dễ sử dụng" hơn lên trên một bộ phần mềm vốn không mấy thân thiện với người dùng. Mô hình cơ bản là trước tiên xây dựng một mặt phẳng dữ liệu và hành động thống nhất: đọc dữ liệu từ các bản ghi hệ thống thông qua API và sự kiện (bổ sung thêm việc thu thập dữ liệu từ giao diện bảo mật khi cần thiết), chuẩn hóa dữ liệu đó thành một mô hình ngữ nghĩa của các đối tượng nghiệp vụ, chẳng hạn như đơn đặt hàng, nhà cung cấp, lệnh công việc, v.v., và sau đó cung cấp một tập hợp các giao diện vận hành với cơ chế kiểm soát quyền, cơ chế phê duyệt và khả năng kiểm toán dựa trên đó.

Trên cơ sở này, các nhóm có thể nhanh chóng xây dựng trải nghiệm ứng dụng tập trung vào các kịch bản cụ thể, hiện đại hơn và sát với nhu cầu thực tế hơn. Ví dụ, thay vì nhân viên thu mua phải thực hiện hàng tá bước trong SAP để tiếp nhận nhà cung cấp, một ứng dụng tiếp nhận nhà cung cấp đơn giản và gọn nhẹ được cung cấp để thu thập dữ liệu, thực hiện kiểm tra xác thực, phân phối phê duyệt và cuối cùng ghi dữ liệu trở lại SAP. Tương tự, thay vì các nhóm vận hành doanh thu phải chuyển đổi giữa nhiều giao diện trong Salesforce để sửa đổi các điều khoản gia hạn, một trình chỉnh sửa tốc độ cao tương tự như bảng tính được cung cấp để sửa đổi hàng loạt, xác thực sự tuân thủ, xem trước tác động và cuối cùng là gửi các thay đổi với nhật ký kiểm toán đầy đủ. Hoặc, thay vì liên tục xây dựng các hệ thống cổng thông tin mới, một điểm truy cập vận hành thống nhất được cung cấp cho các nhóm tuyến đầu để thực hiện các thao tác thường xuyên hàng ngày trên nhiều hệ thống, chẳng hạn như tạo yêu cầu hoàn trả, gia hạn hạn mức tín dụng, khởi tạo phiếu báo lỗi thứ cấp, hạch toán chi phí, v.v., mà không cần phải liên tục chuyển đổi giữa nhiều trang.

Các lớp mở rộng này cũng có thể kết nối quy trình làm việc và khả năng tự động hóa giữa các hệ thống, điều mà không một nhà cung cấp nào có thể ưu tiên thực hiện. Ví dụ, thông qua tự động hóa dựa trên sự kiện: khi một hóa đơn được đăng và chênh lệch vượt quá 3%, tự động tạo bản giải thích và gửi để phê duyệt; hoặc khi một lệnh công việc được mở lại hai lần, tự động tạo phiếu yêu cầu, chỉ định người chịu trách nhiệm, cập nhật trạng thái khách hàng và đưa ra quy trình xem xét thủ công tại các điểm quan trọng.

Theo thời gian, những quy trình có giá trị nhất sẽ dần được củng cố thành các mô-đun mục tiêu có thể tái sử dụng, chẳng hạn như quy trình từ báo giá đến thanh toán, tuyển chọn nhà cung cấp, quyết toán cuối năm, v.v. Các mô-đun này không chỉ xác định những việc cần làm, mà quan trọng hơn, còn chỉ ra cách thực hiện các thao tác đó một cách an toàn và tuân thủ quy định trong môi trường doanh nghiệp cụ thể.

Các sản phẩm như Cell do General Magic ra mắt đã hiện thực hóa khả năng xây dựng các quy trình làm việc tùy chỉnh như vậy: bạn có thể tải lên đặc tả OpenAPI để biến mọi giao diện thành một thao tác có thể gọi; sau đó, thông qua một đoạn mã đơn giản được nhúng trong thanh lệnh gốc, bạn có thể trực tiếp thực thi các lệnh gọi API thực tế, được hỗ trợ bởi khả năng phân tích, kiến ​​trúc đa người dùng, kiểm soát bảo mật và cơ chế quản lý quyền. Do đó, trọng tâm công việc chuyển từ việc xây dựng lại một tập hợp các giao diện sang việc xây dựng các hoạt động và chiến lược phù hợp trên các hệ thống hiện có, đáng tin cậy.

Trận chiến cuối cùng sẽ diễn ra như thế nào?

Theo đánh giá của chúng tôi, các hệ thống truyền thống này phần lớn sẽ tiếp tục tồn tại, nhưng chúng sẽ không còn là giao diện chính nơi công việc diễn ra nữa. ERP, CRM, ITSM và các hệ thống khác đã ăn sâu vào hoạt động của doanh nghiệp và không thể thay thế với tốc độ của phần mềm thông thường; chúng sẽ phát triển chậm và tiếp tục tồn tại như hệ thống ghi nhận dữ liệu. Điều thực sự sẽ thay đổi là các hệ thống tương tác hướng đến người dùng được xây dựng trên nền tảng đó: Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ trở thành điểm khởi đầu mặc định để hiểu cách thức hoạt động của các hệ thống, điều phối quy trình làm việc giữa các hệ thống và xây dựng các ứng dụng hiện đại, gọn nhẹ, bỏ qua các giao diện truyền thống. Nói cách khác, lớp đất từng đóng vai trò là cầu sẽ trở thành con đường cao tốc thực sự.

Trong mô hình này, phần mềm có thể thành công lâu dài sẽ không còn giống chatbot mà sẽ giống một hệ điều hành hơn: một nền tảng dữ liệu và hành động thống nhất được xây dựng trên mô hình ngữ nghĩa của các đối tượng nghiệp vụ và được trang bị các cơ chế bảo mật và quản trị mạnh mẽ để cho phép hoạt động AI đáng tin cậy trong môi trường sản xuất. Đối với người dùng cuối, không cần phải học giao diện, trường hoặc mã giao dịch cụ thể nào để sử dụng, cũng không cần phải học lại nhiều lần sau khi giao diện hoặc quy trình thay đổi; chỉ cần mô tả kết quả bạn muốn đạt được, và hệ thống sẽ giúp bạn hoàn thành nó. Trong quá trình thực hiện, hệ thống sẽ đặt ra các câu hỏi cần làm rõ, hiển thị bản xem trước quá trình thực thi, và sau đó hoàn tất thao tác theo các cơ chế phê duyệt và kiểm toán phù hợp.

Ví dụ, bạn có thể đưa ra các lệnh như: tạo yêu cầu trả hàng và thông báo cho khách hàng, tạo phiếu sự cố cấp 2 và truy xuất ba sự kiện liên quan gần đây nhất, hoặc hoàn tất quy trình tiếp nhận nhà cung cấp, bao gồm thu thập thông tin, trải qua quy trình phê duyệt và thiết lập điều khoản thanh toán. Hiện nay, các thao tác này thường đòi hỏi phải chuyển đổi qua lại giữa SAP, Salesforce, Service Now và bảng tính để hoàn thành. Tuy nhiên, trong mô hình mới, chúng sẽ được tích hợp vào một quy trình thực thi thống nhất.

Kết quả của sự chuyển đổi này là ít lỗi và thao tác hoàn tác hơn, ít phụ thuộc vào kinh nghiệm hơn, chu kỳ xử lý nhanh hơn và chi phí đào tạo giảm đáng kể, vì toàn bộ tương tác đều dựa trên ý định, nhận biết vai trò và mặc định là tự phục vụ.

Lợi thế cạnh tranh cũng sẽ liên tục được củng cố trong quá trình sử dụng thực tế: mọi quy trình làm việc được thực thi thành công sẽ được lưu trữ dưới dạng một ý định có thể tái sử dụng; mọi thao tác xử lý ngoại lệ sẽ được chuyển đổi thành các ràng buộc bảo mật mới; mọi thành phần từ các quy trình di chuyển sẽ trở thành một phần của cấu trúc hệ thống được cập nhật liên tục; mọi sự tích hợp sẽ giúp hiểu sâu hơn về cách thức hoạt động thực sự của doanh nghiệp. Theo thời gian, lớp trí tuệ nhân tạo này sẽ trở thành điểm khởi đầu cốt lõi giúp nhóm hiểu được tác động của sự thay đổi, ngăn ngừa sự lệch hướng của hệ thống, đo lường lợi tức đầu tư (ROI) và xây dựng các quy trình làm việc mới, ngay cả khi các hệ thống cơ bản không thay đổi.

[ Liên kết bài viết gốc ]