a16z: Самое сложное программное обеспечение для предприятий и величайшая возможность в области ИИ

Оригинальное название: Почему мир все еще работает на SAP
Автор оригинала: Эрик и Seema Amble, a16z
Перевод: Пегги, BlockBeats

Примечание редактора: Пока дискуссии об ИИ все еще сосредоточены на новых продуктах и возможностях, в программном обеспечении для предприятий тихо происходит более фундаментальный сдвиг. Основное внимание в этой статье уделяется не тому, как ИИ создаст множество новых приложений, а тому, как он входит в более глубокий, но менее эффектный сценарий: основные системы предприятий, представленные SAP, Salesforce и ServiceNow.

Простыми словами, эти три типа систем соответствуют различным аспектам работы предприятия:

· SAP отвечает за управление основными ресурсами, такими как финансы, запасы и производство, выполняя функции "бухгалтерского учета" компании;

· Salesforce управляет процессами работы с клиентами и продажами, определяя, как компания генерирует доходы;

· ServiceNow поддерживает внутренние процессы и операционные системы, позволяя организациям работать бесперебойно. Вместе они формируют инфраструктуру повседневной работы предприятия.

С одной стороны, эти системы крайне важны, но с другой стороны, они обычно сложны в использовании, сложны и громоздки. Компании добавили к ним множество настроек и процессов, превратив их как в организативную память, так и постепенно превращая их в сложное техническое бремя, которое трудно перенести. Чем важнее система, тем труднее ее изменить.

Здесь открываются возможности для ИИ.

Вместо замены этих систем более реалистичным путем является создание нового слоя систем, которые можно использовать, поверх них, что снижает затраты на миграцию на этапе внедрения, упрощает операции за счет совместного пилотирования и агентства на этапе использования и заменяет сложную настройку легкими приложениями на этапе расширения. Поэтому реальное изменение заключается не в том, заменяется ли сама система, а в том, как переписывается взаимодействие между людьми и системой. ИИ не заменит SAP, Salesforce или ServiceNow, но может постепенно сделать их «невидимыми». И новые платформы переопределят истинную границу стоимости корпоративного программного обеспечения на этом невидимом уровне интерфейса.

Ниже приведен исходный текст:

По мере развития ИИ основное внимание стартапов и их клиентов было сосредоточено в основном на совершенно новых возможностях и продуктах, которые они обеспечивают. Например, различные ошеломляющие голосовые агенты, инструменты автоматизации рабочих процессов и платформы для приложений генерации текста.

Действительно, эти направления уже появились и будут продолжать давать жизнь многим интересным компаниям (мы также инвестировали в некоторые из них). Но то, на что ИИ может оказать более глубокое влияние, — это не эти, казалось бы, крутые области, а менее эффектное, но более ценное направление: помощь организациям в более эффективном использовании огромного количества программного обеспечения, которое у них уже есть.

Вот вопрос, который может показаться несколько оскорбительным, но после недели в компании из списка Fortune 500 вы поймете его практическую пользу: Почему люди до сих пор используют SAP (наряду с ServiceNow, Salesforce)?

Короткий ответ: SAP и аналогичные крупномасштабные системы хранят критически важные данные, необходимые для работы предприятия. Что еще более важно, компании активно настраивают эти системы, накладывая сложные процессы и распределение ролей, большая часть которых даже не документирована явно. Переход с этих систем часто является дорогостоящим, длительным и болезненным процессом, обычно требующим привлечения большой команды консультантов, занимающим годы и обходящимся в миллиарды долларов. Например, обновление с SAP ECC до SAP S/4HANA может стоить 700 миллионов долларов, занять 3 года и привлечь команду из 50 человек из Accenture. И даже после завершения миграции это программное обеспечение часто используется в основном для генерации статических отчетов с небольшими возможностями для манипуляций.

Однако эта ситуация меняется.

Искусственный интеллект открывает новые возможности, позволяя компаниям модернизировать, настраивать, заменять эти системы и, что самое важное, более эффективно получать доступ к данным, хранящимся в них, и использовать их.

В конечном итоге цель ИИ может заключаться не в том, чтобы заменить SAP/ServiceNow/Salesforce, а в том, чтобы сделать их более программируемыми и удобными для пользователя. Настоящими победителями станут платформы, которые могут делать две вещи: во-первых, использовать бюджет цифровой трансформации предприятия для количественного снижения рисков и сокращения циклов; во-вторых, постепенно интегрироваться в повседневные операции, становясь нервным центром работы, разбивая традиционные громоздкие интерфейсы на компоновку, управляемые операции и облегченные приложения с поддержкой ИИ.

Другими словами, сама система учета не исчезнет; претерпевает трансформацию верхний слой интерфейсов взаимодействия, возможности автоматизации и расширения, что обозначает следующую границу конкуренции в области программного обеспечения.

SAP сложен в использовании, но мы все равно не можем без него обойтись

Чтобы подготовить почву для этого вопроса, давайте сначала кратко обсудим, что такое SAP и что он делает. На первый взгляд, такие системы сложны в управлении, сложны в эксплуатации и дороги в модификации, что делает их довольно громоздкими в работе; тем не менее, в то же время, они остаются центральной опорой для работы глобальных крупномасштабных организаций. Только представьте, каково было бы использовать SAP на ежедневной основе.

Но именно в этом понятии необъяснимости и заключается возможность.

Неудобный, но более правдивый ответ таков: за этими громоздкими интерфейсами и бесконечными настройками на самом деле скрываются чрезвычайно мощные системы. Они содержат основную модель данных компании, определяют механизмы разрешений и контроля для обеспечения соответствия, включают поддержку рабочих процессов для оперативного масштабирования и связывают интегрированные отношения с десятками или даже сотнями последующих процессов. Это не приложения в понимании потребительского интернета, а скорее организативная память, кристаллизованная в виде таблиц данных, систем ролей, процессов утверждения, логики учета и обработки исключений.

Замена таких систем не только дорога, но и крайне рискованна. Чем больше компания инвестирует, например, в пользовательские поля, процессы, правила ценообразования и логику отчетности, тем больше эта система становится похожей на ров, образованный издержками на замену, и даже частью конкурентного преимущества. Вот почему масштабируемость так важна: каждая компания уникальна, изменения повсеместны, например, новые нормативные требования, новые продукты, новые организационные структуры. Эти платформы могут просуществовать в долгосрочной перспективе именно потому, что их можно постоянно корректировать, чтобы адаптироваться к реальности.

Однако проблема заключается в том, что та самая масштабируемость, которая делает их мощными, также делает их хрупкими. Каждая настройка является потенциальным минным полем для будущих обновлений; каждый рабочий процесс превращается в сложный лабиринт; каждый интерфейс является постоянным бременем для пользователя.

Эта хрупкость почти повсеместна. Несмотря на широкое внедрение CRM, удовлетворенность пользователей всегда была смешанной; высокая степень настройки ERP почти всегда связана с задержками проектов и перерасходом бюджета. Сотрудники перегружены фрагментированными рабочими процессами, им приходится переключаться между различными приложениями около 1200 раз в день, что эквивалентно потере около 4 часов в неделю; 47% цифровых работников испытывают трудности с поиском информации, необходимой для выполнения их работы. Крупномасштабные проекты цифровой трансформации также часто терпят неудачу, и, по оценкам, около 70% из них не достигают заявленных целей. Расходы, вызванные этими трениями, огромны, и только рынок внедрения программного обеспечения и интеграции систем достигает масштаба около 380 миллиардов долларов в 2023 году.

Именно в этих процессах и болевых точках ИИ предоставил возможность изменить способ внедрения и использования программного обеспечения. Один из простых способов понять эту возможность - рассмотреть жизненный цикл корпоративного программного обеспечения: сначала внедрение или миграция, затем ежедневное использование и, наконец, постоянное развитие в ответ на изменения в бизнесе. На каждом этапе основной задачей является перевод хаотичного человеческого намерения в выполнимые и проверяемые правильные операции, записанные в системе.

Далее мы можем отдельно рассмотреть, как ИИ улучшает использование традиционной системы программного обеспечения на каждом этапе.

Этап внедрения

Давайте начнем с этапа внедрения, который является наиболее рискованным, наиболее чувствительным к бюджету, но в то же время наиболее явно вознаграждающим этапом. В частности, речь идет о преобразовании разрозненной исследовательской информации, такой как встречи, документы, рабочие заказы, в структурированные требования и автоматическом генерации необходимого рабочего процесса внедрения, включая картирование процессов и полей, конфигурацию и код, тестовые скрипты, планы переключения, руководства по миграции и очистку и проверку данных перед запуском. Этот процесс чрезвычайно сложен и подвержен ошибкам. Немецкий ритейл-гигант Lidl однажды отказался от своего проекта трансформации SAP после инвестирования 500 миллионов долларов.

Вокруг этого этапа группа компаний создает инструменты для содействия миграции и внедрению, такие как различные системы ко-пилота, инструменты управления проектами и многое другое. Вот некоторые типичные примеры:

· Axiamatic предлагает уровень защиты ИИ для ERP, который создает проектную базу знаний для выявления потенциальных проблем в требованиях и управлении изменениями в Slack или Teams, снижая риски и ускоряя прогресс проекта S/4HANA. Он интегрирован с SAP Build и встроен в консалтинговые процессы KPMG, EY, IBM и других компаний.

· Conduct — это инструмент совместного пилотирования для картирования кода и процессов, который может генерировать семантический слой и техническую документацию в процессе миграции с ECC на S/4. Он поддерживает Q&A для пользовательских таблиц и API для ускорения внутреннего внедрения.

· Auctor предоставляет возможность доставки агентурной реализации для системных интеграторов и профессиональных сервисных команд. Он может автоматически преобразовывать процесс обнаружения в структурированные требования и далее служить системной записью для управления SOW, проектной документацией, историями пользователей, конфигурацией и тестовыми планами.

· Supersonik сосредоточен на обеспечении возможностей продукта, предоставляя визуальных и голосовых агентов для обучения в контексте, снижая потребность в инженерах по решениям и поддерживая реализацию и расширение, ориентированные на канал и клиента.

· Tessera создает возможности для интеграции систем на базе ИИ для прямого подключения к существующей системе ERP компании, оценки ее статуса реализации, автоматического выявления и исправления проблем в процессе миграции и достижения управления преобразованием от начала до конца.

Ценность этих компаний заключается в том, что они делают преобразование быстрее, дешевле и более управляемым. Это конкретно отражается в нескольких аспектах: раннее выявление проблем на этапах требований и управления изменениями, чтобы избежать их усиления в дальнейшем; сокращение цикла времени, поскольку даже месячная задержка может привести к затратам в миллионы долларов; преобразование разрозненных данных проекта в структурированные знания, чтобы внутренние команды могли быстрее взять на себя управление; и снижение зависимости от крупных команд по интеграции систем за счет автоматического сопоставления, генерации документов, тестирования и обучения.

Мы считаем, что в этой области все еще есть место для новых стартапов, особенно тех, которые сотрудничают с существующими партнерами, а не используют конфронтационные инструменты. Конкретные направления включают:

· Агенты реализации, связанные с результатами и рисками проекта, например, используемые для отслеживания требований, сравнения конфигураций, моделирования переключения, генерации кода и обнаружения отклонений;

· Инструменты семантической документации для обеспечения актуальности и легкости доступа к знаниям;

· Предоставление агентам полномочий для преобразования обучения и продвижения каналов в повторно используемые продуктызированные возможности.

Поскольку стартапы действительно могут облегчить нагрузку на предприятия, они могут устанавливать цены на основе экономии затрат, которые предприятие сэкономило, и напрямую использовать трансформационные бюджеты, которые ИТ-директора и финансовые директора уже выделили, при этом вытесняя эти раздутые проекты системной интеграции.

Использование и обслуживание

Далее, после полной реализации программной системы, начинается реальная проблема. Ежедневное использование означает постоянное перемещение по сложным и хаотичным интерфейсам этих систем. Ежедневная работа часто охватывает десятки интерфейсов, и текучка кадров постоянно сбрасывает накопленный опыт, в то время как большое количество периферийных процессов никогда не получают хорошей поддержки на уровне продукта. Пользователям приходится тратить время на поиск полей, ручную синхронизацию данных между различными системами или часто обращаться в операционную команду с запросами вроде «можете ли вы выполнить этот отчет за меня». Результатом являются более медленные циклы процессов, частые ошибки и постоянные затраты на обучение.

Здесь возможность для ИИ заключается в создании более дружелюбного и мощного слоя поверх этих устаревших систем.

Такие компании стремятся помочь командам извлечь больше пользы из существующих систем. На практике это часто второй пилот, присутствующий в Slack или в боковой панели браузера, способный отвечать на вопросы о том, где найти определенные данные или как выполнить определенную операцию с помощью семантического поиска, а также выполнять безопасные действия, если доступны API, такие как создание заказов на работу, ввод записей в журнал, обновление условий с поставщиками и многое другое. Эти инструменты также могут связывать несколько систем для формирования составных рабочих процессов, таких как получение заказов на покупку за последний квартал из SAP, проверка условий контрактов в Coupa, подготовка объяснений отклонений в ServiceNow и включение в процесс одобрений человека, журналов аудита и детализированных контролей разрешений. Отличные продукты также отслеживают использование, экономию времени, уровень ошибок и другие показатели.

Однако реальность такова, что значительный объем критически важной работы в предприятиях не предоставляется через стандартизированные API, а существует в различных интерфейсах, таких как устаревшие клиенты, виртуальные рабочие среды и плохо задокументированные административные бэкенды. Поэтому современные компьютерные агенты стали важным дополнением к пилотам, управляемым через API. Они расширяют возможности автоматизации до тех 30-40% процессов, которые недоступны через интерфейсы.

Их основная функция — не просто нажимать кнопки, а стабильно работать в хаотичной среде. Эти агенты должны понимать структуру интерфейсов, находить стабильные элементы, восстанавливать выполнение в всплывающих окнах или при изменении макета и записывать прогресс в ключевых точках для безопасного восстановления после перерывов. Когда эти возможности сочетаются с механизмами проверки (такими как проверки с помощью diff, сверка, тестирование в песочнице) и корпоративными средствами контроля (единая аутентификация, управление ключами, принцип минимальных привилегий, логи аудита), они могут превратить работу, которая ранее требовала ручного вмешательства, в управляемые, повторяемые автоматизированные процессы, такие как сортировка заказов, завершение периодов, обновления клиентов, корректировки цен, даже в тех частях SAP, ServiceNow, Salesforce, которые изначально не были предназначены для автоматизации.

Это можно понять следующим образом: API делают стандартные пути более эффективными, а вычислительная мощность позволяет автоматизировать даже процессы с длинным хвостом.

Такие компании, как Factor Labs и Sola, уже внедрили таких агентов в производственной среде, заменив традиционные расходы на аутсорсинг бизнес-процессов и помогая крупным организациям достичь масштабируемой автоматизации задач.

Слои расширения

Наконец, даже когда вы делаете SAP, ServiceNow и Salesforce более удобными для пользователя, само предприятие постоянно развивается, а это значит, что записи в системе также должны развиваться. Новые продукты, новые политики, новые слияния и поглощения, новые нормативные требования и большое количество процессов с длинным хвостом, которые никогда не заслуживают отдельной разработки основного модуля, постоянно заставляют программное обеспечение адаптироваться к реальному состоянию бизнеса. В прошлом у команд обычно было только два варианта: либо глубоко настраивать систему и нести связанные с этим затраты на уязвимость, либо разрабатывать разрозненные автономные приложения, но затем сталкиваться с трудностями интеграции, управления и обслуживания.

ИИ предоставляет третий путь: создание небольших, управляемых приложений на основе основной системы более быстрыми темпами без ее нарушения.

Создание новых инструментов и возможностей автоматизации на основе традиционных систем можно рассматривать как добавление более "удобного" слоя опыта поверх набора не очень удобного для пользователя программного обеспечения. Основная схема заключается в том, чтобы сначала построить унифицированную плоскость данных и действий: считывать данные из записей системы через API и события (с дополнением безопасного сканирования интерфейса при необходимости), стандартизировать их в семантическую модель бизнес-объектов, таких как заказы, поставщики, рабочие заказы и т. д., а затем предоставить набор операционных интерфейсов с контролем разрешений, механизмами утверждения и возможностями аудита на этой основе.

На этой основе команды могут быстро создавать приложения, ориентированные на конкретные сценарии, которые более современны и ближе к реальным потребностям. Например, вместо того чтобы сотрудники отдела закупок проходили десятки этапов в SAP для подключения поставщика, предоставляется одно простое приложение для подключения поставщиков, которое собирает данные, выполняет проверки на соответствие, распространяет утверждения и, наконец, записывает данные обратно в SAP. Аналогично, вместо того чтобы команды по работе с выручкой переключались между несколькими интерфейсами в Salesforce для изменения условий возобновления, предоставляется высокоскоростной редактор, похожий на электронную таблицу, для пакетного изменения, проверки соответствия, предварительного просмотра последствий и, в конечном итоге, отправки изменений с полной регистрацией аудита. Или, вместо того чтобы постоянно создавать новые портальные системы, предоставляется единый операционный интерфейс для команд на передовой для выполнения ежедневных операций высокой частоты в различных системах, таких как создание возвратов, продление кредитных лимитов, инициация вторичных заявок на устранение неисправностей, начисление расходов и т. д., без необходимости постоянно переключаться между множеством страниц.

Эти дополнительные уровни также могут объединять возможности автоматизации и рабочих процессов между системами, что для любого отдельного поставщика сложно определить в качестве приоритета. Например, с помощью автоматизации, управляемой событиями: когда счет-фактура опубликован и разница превышает 3%, автоматически генерировать объяснение и отправлять на утверждение; или когда рабочее задание повторно открывается дважды, автоматически создавать тикет, назначать ответственного, обновлять статус клиента и вводить человеческую проверку в ключевых точках.

Со временем наиболее ценные практики постепенно закрепятся в виде повторно используемых модулей задач, таких как переход от расчета стоимости к оплате, подключение поставщиков, урегулирование в конце года и так далее. Эти модули не только определяют, что нужно сделать, но и, что более важно, как выполнять эти операции безопасно и в соответствии с требованиями в конкретной корпоративной среде.

Продукты вроде Cell, выпущенные General Magic, делают возможным создание таких настраиваемых рабочих процессов: вы можете загрузить спецификацию OpenAPI, чтобы превратить любой интерфейс в вызываемую операцию; затем, с помощью простого скрипта, встроенного в стандартную командную строку, напрямую выполнять реальные вызовы API, поддерживаемые аналитическими возможностями, архитектурой много арендаторов, средствами контроля безопасности и механизмами управления разрешениями. Таким образом, акцент работы смещается с восстановления набора интерфейсов на составление правильных операций и стратегий на существующих, проверенных системах.

Как будет выглядеть конечный результат?

Наша оценка такова, что эти традиционные системы в основном продолжат существовать, но они больше не будут основным интерфейсом, через который осуществляется работа. ERP, CRM, ITSM и другие системы глубоко интегрированы в предприятия и не могут быть заменены в темпе обычного программного обеспечения; они будут развиваться медленно и продолжат существовать как система учета. Настоящим изменением станут системы действий, ориентированные на пользователя, построенные поверх них: ИИ станет стандартной точкой входа для понимания того, как работают системы, оркестровки рабочих процессов между системами и создания легких современных приложений, обходящих традиционные интерфейсы. Другими словами, слой, который раньше служил мостом, станет настоящей магистралью.

В этой парадигме программное обеспечение, которое сможет добиться долгосрочного успеха, больше не будет напоминать чат-ботов, а будет выглядеть скорее как операционная система: единая плоскость данных и действий, построенная на семантической модели бизнес-объектов и оснащенная надежными механизмами безопасности и управления для обеспечения надежной работы ИИ в производственной среде. Конечным пользователям не нужно будет запоминать, какой конкретный интерфейс, поле или код транзакции использовать, а также повторно учиться после изменений в интерфейсе или процессе; достаточно описать желаемый результат, и система поможет его достичь. По ходу выполнения система будет задавать необходимые уточняющие вопросы, показывать предварительный просмотр выполнения и затем завершать операцию в рамках соответствующих механизмов утверждения и аудита.

Например, вы можете отдать команды, такие как: создать возврат и уведомить клиента, создать инцидент второго уровня и получить три наиболее последних связанных события или завершить процесс адаптации поставщика, включая сбор информации, прохождение процесса утверждения и установление условий оплаты. Сегодня для выполнения этих операций часто требуется переключаться между SAP, Salesforce, Service Now и электронными таблицами. Однако в новой парадигме они будут интегрированы в единый поток выполнения.

Результатом этой трансформации станет уменьшение количества ошибок и откатов, снижение зависимости от опыта, ускорение циклов обработки и значительное сокращение затрат на обучение, поскольку все взаимодействие основано на намерениях, учитывает роли и по умолчанию предполагает самообслуживание.

Преимущество также будет постоянно увеличиваться в реальном использовании: каждый успешно выполненный рабочий процесс будет зафиксирован как повторно используемое намерение; каждое обращение с исключением будет преобразовано в новые ограничения безопасности; каждый артефакт из процессов миграции станет частью постоянно обновляемой структуры системы; каждая интеграция углубит понимание того, как на самом деле работает бизнес. Со временем этот слой ИИ станет основной точкой входа для команды, чтобы понимать влияние изменений, предотвращать дрейф системы, измерять ROI и создавать новые рабочие процессы, даже если сами базовые системы не изменились.

[Ссылка на оригинальную статью]