تم تقديمه بواسطة Oracle NetSuite
ينتج عن كل تحول تكنولوجي كبير مجموعة من الافتراضات حول الاتجاه الذي يتجه إليه السوق. غالبًا ما تكون الافتراضات صحيحة من الناحية الاتجاهية، ولكنها تميل إلى التقليل من تقدير الدرجة التي تقوم بها المؤسسات بتكييف التقنيات الجديدة مع ظروفها الخاصة. ويتبع الذكاء الاصطناعي مسارا مماثلا.
تفترض العديد من المناقشات الحالية حول الذكاء الاصطناعي المؤسسي مستقبلًا يتفاعل فيه الموظفون مع أنظمة الأعمال من خلال واجهة مشتركة. تختلف التفاصيل اعتمادًا على التنبؤ، لكن الوجهة غالبًا ما تبدو متشابهة: نظام محادثة يصبح الطريقة الأساسية التي يصل بها الأشخاص إلى المعلومات، وإكمال المهام، والتفاعل مع البرامج.
ويشير تاريخ تكنولوجيا المؤسسات إلى نتيجة أكثر تعقيدا. نادراً ما تتبنى المؤسسات قدرات جديدة بشكل موحد لأن أجزاء مختلفة من العمل تعمل تحت قيود مختلفة. يتعامل الفريق المالي المسؤول عن دقة التقارير والضوابط والموافقات مع التكنولوجيا بشكل مختلف عن مجموعة التحليلات التي تستكشف البيانات التشغيلية. لدى كلا المجموعتين متطلبات مختلفة عن مؤسسة خدمة العملاء التي تركز على أوقات الاستجابة وحل الحالة. حتى عندما يكون هناك اتفاق واسع النطاق على أن التكنولوجيا ذات قيمة، فإن الطريق إلى اعتمادها يميل إلى التباين عبر الوظائف.
وقد اتبع التحول إلى البرمجيات السحابية هذا النمط، حيث تحركت بعض المؤسسات بقوة بينما قضت مؤسسات أخرى سنوات في تشغيل بيئات هجينة. غالبًا ما يتم تحديث الأقسام المختلفة وفقًا لجداول زمنية مختلفة، مما يعكس أولويات العمل نفسه بدلاً من أي إجماع في الصناعة حول الوتيرة الصحيحة للاعتماد.
لا يوجد ذكاء اصطناعي واحد يناسب الجميع
لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى تسريع العديد من جوانب تطوير التكنولوجيا، لكنه لم يغير هذه الديناميكية الأساسية. لا تزال المنظمات تقوم بتقييم القدرات الجديدة من خلال عدسة العمليات والمسؤوليات والمتطلبات التشغيلية الحالية.
بالنسبة لبعض الموظفين، قد تكون قدرات الذكاء الاصطناعي الأكثر فائدة هي الأقل وضوحًا. غالبًا ما يكون المدير المالي الذي يغلق الدفاتر أقل اهتمامًا بالواجهة الجديدة من اهتمامه بتقصير دورة إعداد التقارير. عادةً ما يركز قائد العمليات الذي يتعامل مع مشكلات المخزون على تحديد المشكلات مبكرًا وحلها بسرعة أكبر. في هذه المواقف، تأتي قيمة الذكاء الاصطناعي من تقليل مقدار الجهد المطلوب لإكمال العمل الحالي.
وفي الوقت نفسه، ترغب مجموعة أخرى من المستخدمين بشكل متزايد في التفاعل المباشر مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يستفيد المحللون والمخططون والفرق التشغيلية من القدرة على استكشاف المعلومات بشكل محادثة، ومقارنة السيناريوهات، والتحقيق في الأسئلة التي لا تتناسب بدقة مع التقارير المحددة مسبقًا. بالنسبة لهؤلاء المستخدمين، تصبح الواجهة نفسها ذات قيمة لأنها توفر طريقة أكثر مرونة للتعامل مع معلومات الأعمال.
ممثل خدمة العملاء الذي يتعامل مع عدد كبير من الاستفسارات لديه متطلبات مختلفة عن المحلل المالي الذي يبحث في اتجاه نفقات التشغيل. يستفيد أحدهما من ظهور المعلومات تلقائيًا ضمن عملية حالية بينما قد يستفيد الآخر من حرية طرح أسئلة المتابعة، واستكشاف التفسيرات البديلة، والتنقل عبر البيانات بشكل أكثر ديناميكية.
تكتشف العديد من المؤسسات أن كلا النموذجين موجودان في وقت واحد، وهو ما يعكس حقيقة أوسع حول كيفية تطور الأعمال. يتراكم التعقيد التشغيلي تدريجياً، وتتضاعف الأنظمة، وتصبح العمليات مجزأة. يتم توزيع المعلومات عبر التطبيقات والتقارير وجداول البيانات ومسارات العمل، ويقضي الموظفون وقتًا متزايدًا في تحديد موقع المعلومات قبل أن يتمكنوا من البدء في التصرف بناءً عليها.
إن الكثير من القيمة التي أنشأتها برامج المؤسسات على مدى العقود العديدة الماضية جاءت من تقليل هذا التجزئة. أدى جلب البيانات المالية والعمليات والمخزون ومعلومات العملاء والتخطيط وإعداد التقارير إلى نظام مشترك إلى إنشاء صورة أكثر اكتمالاً لكيفية عمل الشركة.
لقد بدأ الذكاء الاصطناعي في معالجة مشكلة ذات صلة. بمجرد وجود المعلومات داخل الأنظمة المتصلة، يظل الموظفون بحاجة إلى العثور عليها وتفسيرها وتطبيقها. دورات إعداد التقارير تستهلك الوقت. الأسئلة الروتينية تتطلب التحقيق. غالبًا ما يبذل المديرون جهدًا كبيرًا في تجميع المعلومات قبل أن يتمكنوا من اتخاذ القرارات. ومع نمو المنظمات، تصبح هذه الأنشطة باهظة الثمن على نحو متزايد لأنها تستهلك اهتمام الأشخاص الذين غالبًا ما تكون خبراتهم قليلة.
ويتمثل وعد الذكاء الاصطناعي في تقليل الجهد المطلوب للانتقال من المعلومات إلى العمل.
في Dura Software، تساعد مسارات العمل المتصلة بالذكاء الاصطناعي في أتمتة أجزاء من تقارير الإيرادات التي كانت تتطلب في السابق إعدادًا يدويًا خلال كل دورة إعداد تقارير. وصف سلون سيشن، المدير المالي في Dura Software، هذا الترتيب من الناحية العملية: “يتولى الوكلاء عملية الجذب. ويتولى البشر الحكم واللمسة الشخصية”.
تلتقط هذه الملاحظة جانبًا مهمًا من اعتماد الذكاء الاصطناعي الحالي. لا تحاول معظم المنظمات إزالة الأحكام من العمليات التجارية. إنهم يحاولون تقليل مقدار الوقت الذي يقضيه في جمع المعلومات وتنظيمها وإعدادها حتى يتمكن الموظفون ذوو الخبرة من التركيز على القرارات التي تتطلب الخبرة.
ظهر نمط مماثل في S&B Filters. كان الموظفون يقضون سابقًا عدة دقائق أثناء تفاعلات العملاء في جمع معلومات الطلب المتأخر من أنظمة متعددة. ومن خلال ربط الذكاء الاصطناعي بالبيانات التشغيلية، خفضت الشركة هذه العملية إلى ثوانٍ، وفي النهاية قامت بتوسيع القدرة مباشرة إلى العملاء من خلال الخدمة الذاتية.
لا تنسى الحكم
وفي كلتا الحالتين، تأتي الفائدة من تقليل الاحتكاك المرتبط بالعثور على المعلومات واستخدامها بدلاً من تقديم واجهة جديدة. في اللحظة التي يصبح فيها الوصول إلى المعلومات أسهل، تصبح الأسئلة المتعلقة بالوصول نفسه أكثر أهمية. توجد الأذونات وهياكل الموافقة والسياسات الأمنية لأن الشركات تحتاج إلى آليات للتحكم في الوصول إلى المعلومات وإدارة المخاطر. ولا تختفي هذه المتطلبات عندما يبدأ الموظفون في التفاعل مع البيانات من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي. بل إنها أصبحت أكثر أهمية لأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسهل الوصول إلى المعلومات.
وصف بيري كارتر، الرئيس التنفيذي لشركة S&B Filters، المبدأ بوضوح. إذا لم يتمكن المستخدم من الوصول إلى معلومات محددة داخل NetSuite، فيجب ألا يتمكن هذا المستخدم من الوصول إلى نفس المعلومات من خلال مساعد الذكاء الاصطناعي. البيان يبدو واضحا. ويتطلب تنفيذه بشكل متسق عبر الأنظمة وسير العمل والنماذج قدرًا أكبر من الانضباط مما يقترحه البيان نفسه.
لورين بولاسيك، مدير NetSuite السابق وعضو مجلس إدارة مجموعة مستخدمي Texas NetSuite، أوضحت مؤخرًا نقطة ذات صلة. غالبًا ما تكون تكنولوجيا الاتصال هي الجزء الأسهل. لا تزال المنظمات بحاجة إلى تحديد الأدوات التي يجب استخدامها، ومن يجب أن يكون لديه إمكانية الوصول إليها، وكيف يجب أن تتطور الحوكمة مع توسع التبني.
وهذا هو أحد أسباب صعوبة التوفيق بين التنبؤات المتعلقة بواجهة واحدة للذكاء الاصطناعي وبين كيفية عمل المؤسسات فعليًا. تختلف متطلبات إغلاق دفاتر المؤسسات المالية عن متطلبات فريق خدمة العملاء الذي يتعامل مع آلاف التفاعلات كل يوم. سيتم دمج بعض قدرات الذكاء الاصطناعي مباشرة في العمليات التجارية حيث بالكاد يلاحظها الموظفون. وسيوفر البعض الآخر المزيد من الوصول المباشر إلى المعلومات التشغيلية من خلال أنظمة المحادثة. سينتهي الأمر بالعديد من الشركات باستخدام كلا النهجين لأن العمل الأساسي مختلف.
احصل على الذكاء الاصطناعي في طريقك
وقد ساهم هذا المنظور في تشكيل طريقة تفكيرنا بشأن الذكاء الاصطناعي في NetSuite. يريد بعض العملاء تضمين الذكاء الاصطناعي مباشرة في سير العمل التشغيلي. يريد الآخرون القدرة على ربط بيانات NetSuite بالنماذج والمساعدين الخارجيين حتى يتمكنوا من التفاعل مع معلومات الأعمال من خلال الأدوات التي تعد بالفعل جزءًا من عملهم اليومي. وعلى نحو متزايد، تطلب المنظمات كلا الأمرين.
تم تصميم خدمة NetSuite AI Connector ودعمنا لبروتوكول السياق النموذجي (MCP) مع أخذ هذا الواقع في الاعتبار. الهدف هو السماح للمؤسسات بربط معلومات الأعمال بشكل آمن بسير العمل والأنظمة التي تناسبها مع الاستمرار في الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي المضمنة مباشرة في NetSuite.
يشير تاريخ برامج المؤسسات إلى أن اعتمادها نادرًا ما يتبع خطًا مستقيمًا. مع اعتماد المؤسسات للذكاء الاصطناعي، يجب على قادة الأعمال تحديد هدف العمل ومسارات العمل المعنية حتى يتمكنوا من مطابقة الحل مع واقع العمل.
المقالات الدعائية هي محتوى تنتجه شركة تدفع مقابل المنشور أو لديها علاقة عمل مع VentureBeat، ويتم تمييزها دائمًا بشكل واضح. لمزيد من المعلومات، اتصل sales@venturebeat.com.
