Sztuczna inteligencja dla przestarzałych systemów biznesowych: Rewolucja 2025

Wyobraź sobie, że masz firmę, która nadal korzysta ze starego systemu księgowego z lat 90-tych, w pełni funkcjonalnego, ale niemożliwego do połączenia z nowoczesną technologią. Teraz wyobraź sobie, że jesteś w stanie sprawić, by ten system komunikował się z najnowocześniejszą sztuczną inteligencją, bez konieczności wyrzucania 30 lat danych i ustalonych procedur. Dokładnie to stanie się w 2025 roku dzięki inteligentnym systemom łączącym.

‍

Podczas gdy wszyscy mówią o ChatGPT i najnowszych innowacjach w sztucznej inteligencji, prawdziwa rewolucja biznesowa dzieje się za kulisami. Firmy odkrywają, jak zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącymi systemami bez konieczności całkowitej rewolucji infrastruktury IT.

‍

Indeks

Czym są inteligentne systemy połączeń

Inteligentny system łączący jest jak uniwersalny tłumacz między starym a nowym światem technologii. Pomyśl o podróżowaniu za granicę i korzystaniu z aplikacji tłumaczącej do komunikacji: inteligentny system łączący robi to samo, ale między starym oprogramowaniem biznesowym a nowoczesnymi technologiami sztucznej inteligencji.

‍

Według Miry Patel, dyrektor ds. technologii w Nexus Operations, "pytanie nie brzmi już "Czy możemy używać sztucznej inteligencji?", ale raczej "Jak zintegrować sztuczną inteligencję z naszymi codziennymi operacjami bez zepsucia całego systemu?"".

Jak działają w praktyce

Wyobraź sobie te konkretne scenariusze:

Przykład 1: Inteligentny magazynTwojafirma posiada system zarządzania magazynem z 2008 roku. Inteligentny system połączeń "uczy" sztuczną inteligencję przewidywania, kiedy skończą się zapasy, po prostu odczytując dane, które już istnieją. Magazynier nadal pracuje jak zwykle, ale teraz system automatycznie mówi mu, kiedy zamówić nowe produkty.

‍

Przykład 2: Asystent księgowyTwojeoprogramowanie do fakturowania z 2010 roku zostało wzbogacone o sztuczną inteligencję, która automatycznie rozpoznaje anomalie w fakturach. Sztuczna inteligencja "czyta" faktury tak, jak zrobiłby to księgowy i oznacza te podejrzane, ale dzięki oprogramowaniu, które już znasz.

‍

Przykład 3: Ulepszona obsługa klientaTwojastara centrala telefoniczna jest połączona ze sztuczną inteligencją, która analizuje ton głosu klientów i sugeruje operatorowi, jak najlepiej obsłużyć połączenie, wszystko w czasie rzeczywistym.

‍

Decyzje dotyczące transformacji cyfrowej: spadek czy skok? Znajdź swoją strategiczną ścieżkę rozwoju

‍

Silnie rozwijający się rynek

Liczby na rok 2025 są imponujące: inwestycje w inteligentne systemy połączeń wzrosły o 142% w ciągu jednego roku, przewyższając nawet inwestycje w nowe aplikacje sztucznej inteligencji.

Skąd ten wzrost?

Wyjaśnienie jest proste: 80% dużych firm nadal korzysta ze "starych" systemów komputerowych, które działają doskonale, ale nie mogą komunikować się z nowoczesną technologią. Ich wymiana kosztowałaby miliony euro i miesiące przestojów.

‍

Liczby, które się liczą:

5,4 mld euro: wartość rynku w 2024 r.
34,2 mld euro: prognoza na 2032 r.
70% systemów biznesowych zostanie zmodernizowanych za pomocą sztucznej inteligencji do 2028 r.

Oznacza to, że każdego dnia coraz więcej firm decyduje się na "modernizację" swoich istniejących systemów zamiast ich całkowitej wymiany.

‍

Tłumacze cyfrowi: nowy zawód

Pojawiła się nowa kategoria ekspertów: tłumacze systemów komputerowych. Są to specjaliści, którzy wiedzą, jak sprawić, by systemy powstałe w różnych epokach zaczęły ze sobą rozmawiać.

Trzy rodzaje specjalistów

1. Konwertery językówFirmytakie jak RetroAI specjalizują się w tłumaczeniu starych kodów programowania (takich jak COBOL z lat 80.) na nowoczesne języki, które sztuczna inteligencja może zrozumieć.

Praktyczny przykład: system emerytalny organu publicznego napisany w języku COBOL w 1985 r. został "przetłumaczony" na nowoczesny język, zachowując wszystkie funkcje, ale czyniąc go kompatybilnym ze sztuczną inteligencją.

‍

2. Orkiestratorzy komunikacjiFirmytakie jak Harmony Tech opracowują rozwiązania, które koordynują przetwarzanie AI w różnych systemach biznesowych, zapewniając spójność wszystkich zautomatyzowanych decyzji.

‍

Praktyczny przykład: w szpitalu sztuczna inteligencja zarządzająca spotkaniami komunikuje się automatycznie ze sztuczną inteligencją zarządzającą zapasami leków i sztuczną inteligencją planującą zmiany personelu.

‍

3. Strażnicy zgodnościFirmytakie jak GuardRail zapewniają, że wszystkie połączenia z IA są automatycznie zgodne z przepisami branżowymi.

‍

Praktyczny przykład: w banku za każdym razem, gdy sztuczna inteligencja podejmuje decyzję w sprawie pożyczki, system automatycznie sprawdza, czy jest ona zgodna ze wszystkimi przepisami dotyczącymi prywatności i przeciwdziałania praniu pieniędzy.

‍

Konkretne przykłady sukcesu

Studium przypadku 1: Przemysł wytwórczy - Westbrook Industries

Sytuacja: Westbrook posiadał 15-letni system zarządzania magazynem, który działał dobrze, ale nie był w stanie przewidzieć problemów.

‍

Rozwiązanie: Firma zainstalowała inteligentny system powiązań, który "nauczył" sztuczną inteligencję odczytywania danych z magazynu.

‍

Rezultat: W ciągu 6 miesięcy firma zaoszczędziła 28 milionów euro, przewidując zakłócenia w łańcuchu dostaw z tygodniowym wyprzedzeniem.

‍

"Najlepsza implementacja sztucznej inteligencji to taka, której pracownicy nawet nie zauważają" - mówi James Chen, kierownik IT w Westbrook. "Nasi pracownicy magazynu korzystają z tego samego systemu co zawsze, ale teraz zawsze wiedzą, co i kiedy zamówić".

‍

Studium przypadku 2: Usługi bankowe - Fidelity Financial

Sytuacja: System przetwarzania płatności z 2000 roku przetwarzał tysiące transakcji dziennie, ale nie był w stanie automatycznie identyfikować oszustw.

Rozwiązanie: Połączenie ze sztuczną inteligencją specjalizującą się w rozpoznawaniu oszustw, bez zmiany istniejącego systemu.

Mierzalne wyniki:

Operatorzy spędzają 68% mniej czasu na wyszukiwaniu informacji
43% więcej czasu na przydatne rozmowy z klientami
Poprawa satysfakcji klientów i pracowników

Sarah Williams, menedżer ds. obsługi klienta w Fidelity, wyjaśnia: "Nasi operatorzy mogą teraz poświęcić więcej czasu na faktyczną pomoc klientom, zamiast tracić czas na ręczne wyszukiwanie".

Studium przypadku 3: Administracja publiczna

Sytuacja: Amerykański Urząd Kadr zarządzał emeryturami za pomocą systemów COBOL z lat 80-tych - funkcjonalnych, ale niemożliwych do modernizacji.

‍

Rozwiązanie: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy milionów wierszy starożytnego kodu i jego stopniowej modernizacji.

‍

Rezultat: Modernizacja, która normalnie zajęłaby lata, została skrócona do miesięcy, bez przerywania świadczenia usług emerytalnych.

‍

Natychmiastowe korzyści dla firm

1. Szybki i wymierny zwrot z inwestycji

Firmy, które łączą sztuczną inteligencję z istniejącymi systemami, widzą konkretne wyniki:

+18% produktywności pracowników
3 razy większe prawdopodobieństwo przekroczenia oczekiwań dotyczących zysków
80% mniej czasu spędzonego na ręcznej optymalizacji

2. Większe zadowolenie pracowników, a nie ich zastępowanie

Wbrew początkowym obawom, połączenie sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami sprawiło, że pracownicy są bardziej zadowoleni ze swojej pracy. Sztuczna inteligencja radzi sobie z powtarzalnymi i nudnymi zadaniami, uwalniając ludzi od bardziej interesujących i kreatywnych zadań.

‍

Konkretny przykład: w call center sztuczna inteligencja zajmuje się prostymi, powtarzalnymi pytaniami, podczas gdy ludzcy operatorzy zajmują się złożonymi sprawami wymagającymi empatii i kreatywnego rozwiązywania problemów.

‍

3. Automatycznie wzmocnione bezpieczeństwo

Nowoczesne systemy połączeń automatycznie obejmują:

Zaawansowana kontrola dostępu (kto może co robić)
Szyfrowanie danych (ochrona informacji)
Monitorowanie zgodności
Automatyczne wzmocnienie bezpieczeństwa komputera

4. Elastyczny wzrost

Podejście krok po kroku pozwala

Dodawanie funkcji AI pojedynczo
Rozwój w miarę potrzeb bez przerywania pracy
Stałe utrzymywanie sprawności krytycznych systemów

Kluczowe wyzwania i sposoby ich rozwiązania

Wyzwanie 1: "Stare systemy nie rozmawiają ze sztuczną inteligencją

Problem: Systemy z lat 90. nie zostały zaprojektowane do komunikacji z nowoczesną sztuczną inteligencją. To jak próba podłączenia automatu telefonicznego do Internetu.

‍

Praktyczne rozwiązanie: instalowane są "inteligentne adaptery", które automatycznie tłumaczą komunikaty między starym systemem a sztuczną inteligencją, tak jak adapter umożliwia podłączenie włoskiej wtyczki do amerykańskiego gniazdka.

‍

Przykład: System fakturowania z 1995 r. jest wyposażony w "tłumacza", który konwertuje faktury PDF na dane, które sztuczna inteligencja może analizować pod kątem błędów lub anomalii.

Wyzwanie 2: "Nasze dane to katastrofa".

Problem: Sztuczna inteligencja potrzebuje uporządkowanych i czystych danych, ale stare systemy często zawierają informacje, które są rozproszone, niekompletne lub w przestarzałych formatach.

‍

Praktyczne rozwiązanie: automatyczne odkurzanie danych:

Gromadzą one informacje z różnych systemów
Czyszczą je i organizują
Przekształcają je w format, z którego może korzystać sztuczna inteligencja

Przykład: Firma transportowa posiadała dane klientów w 5 różnych systemach. System czyszczący ujednolicił je, eliminując duplikaty i poprawiając błędy, tworząc jedną bazę danych dla AI.

Wyzwanie 3: "Co jeśli wykradną nasze dane?"

Problem: Łączenie starych (często mniej bezpiecznych) systemów z nowymi technologiami może stwarzać luki w zabezpieczeniach.

‍

Praktyczne rozwiązanie: zastosowanie mają zasady "Zero Trust" - każda komunikacja jest weryfikowana, każdy dostęp autoryzowany, a każdy fragment danych szyfrowany.

‍

Przykład: W banku, nawet jeśli sztuczna inteligencja odczytuje dane transakcji w celu wykrycia oszustwa, każdy pojedynczy dostęp jest monitorowany i rejestrowany, a dane są zawsze szyfrowane.

‍

Jak rozpocząć pracę w firmie

Krok 1: Przeprowadzenie inwentaryzacji domu

Przede wszystkim musisz zrozumieć, czym dysponujesz:

Pytania do zadania:

Z jakich systemów komputerowych korzystamy na co dzień?
Które z nich są najważniejsze dla biznesu?
Gdzie znajdują się nasze dane i w jakim formacie?
Które procesy wymagają najwięcej czasu pracy ręcznej?

Praktyczna wskazówka: Stwórz prostą mapę swoich systemów, tak jak zrobiłbyś to z pokojami w swoim domu przed remontem.

‍

Krok 2: Wybór projektu pilotażowego

Charakterystyka idealnego projektu:

Niezbyt krytyczny (jeśli coś pójdzie nie tak, nie zatrzyma to firmy)
Wymierne korzyści (oszczędność czasu lub kosztów)
Z dość czystymi i dostępnymi danymi
Z użytkownikami współpracującymi

Doskonały przykład: zautomatyzuj odczytywanie faktur od dostawców. Jeśli coś pójdzie nie tak, zawsze możesz wrócić do metody ręcznej, ale jeśli pójdzie dobrze, zaoszczędzisz wiele godzin pracy.

‍

Krok 3: Wybór odpowiednich partnerów

Rodzaje dostępnych specjalistów:

Tłumacze systemowe (konwertują stare kody)
Integratory (łączą różne systemy)
Specjaliści ds. bezpieczeństwa (ochrona danych)
Konsultanci branżowi (znają specyfikę Twojej działalności)

Krok 4: Zacznij na małą skalę

Zwycięskie podejście:

Testowanie prostego procesu
Pomiar wyników
Korekcja błędów
Stopniowe rozszerzanie na inne procesy

Analogia: To jak nauka jazdy na rowerze - zaczynasz od kółek treningowych, a następnie zdejmujesz je, gdy nabierzesz pewności siebie.

‍

Przyszłość systemów dla przedsiębiorstw

Systemy, które same się ulepszają

Kolejnym dużym krokiem będą samodoskonalące się systemy, które stale optymalizują swoją wydajność, obserwując sposób, w jaki są używane. Wyobraźmy sobie samochód, który uczy się nawyków kierowcy i automatycznie dostosowuje się do zużycia mniejszej ilości paliwa.

‍

Przyszły przykład: system zarządzania klientami, który zauważa, że pewne rodzaje skarg powtarzają się często i automatycznie sugeruje ulepszenia usługi.

Specjalizacja według sektorów

Obserwujemy coraz większą specjalizację:

‍

Opieka zdrowotna: systemy łączące różne urządzenia medyczne w celu uzyskania pełnego obrazu pacjenta

‍

‍Finanse: Rozwiązania, które automatycznie spełniają wszystkie przepisy bankowe

‍

‍Produkcja: sztuczna inteligencja optymalizująca linie produkcyjne i przewidująca awarie maszyn

Integracja z nowymi technologiami

Przekonamy się w najbliższej przyszłości:

‍

Przetwarzanie lokalne: sztuczna inteligencja działająca bezpośrednio na urządzeniach firmowych w celu skrócenia czasu oczekiwania.
Wirtualna rzeczywistość: trójwymiarowe interfejsy dla złożonych systemów
Asystenci głosowi dla przedsiębiorstw: sterowanie systemami za pomocą poleceń głosowych

Wnioski

Inteligentne systemy połączeń to coś więcej niż tylko rozwiązanie techniczne: to strategia cyfrowej ewolucji, która pozwala firmom wejść w erę sztucznej inteligencji bez utraty dziesięcioleci inwestycji i wiedzy.

‍

Studia przypadków pokazują, że firmy, które wybierają tę ścieżkę, nie tylko wdrażają nowe technologie - radykalnie zmieniają sposób swojej pracy, jedno małe ulepszenie na raz.

‍

Przesłanie dla liderów biznesu jest jasne: podczas gdy spektakularne pokazy sztucznej inteligencji mogą trafić na pierwsze strony gazet, prawdziwa przewaga konkurencyjna polega na inteligentnej i prawie niewidocznej integracji sztucznej inteligencji z istniejącymi codziennymi operacjami.

‍

Piękno tego podejścia polega na tym, że nie musisz stać się ekspertem technologicznym, aby z niego skorzystać. Musisz tylko być przygotowany na ewolucję tego, co już masz, jak remont domu przy zachowaniu solidnych fundamentów.

‍

Dowiedz się więcej o tym, jak nasza firma może pomóc Ci zintegrować sztuczną inteligencję z istniejącymi systemami, skontaktuj się z nami.

‍

Pytania i odpowiedzi

Czym dokładnie jest tłumacz systemów komputerowych?

Tłumacz systemów komputerowych to wyspecjalizowane rozwiązanie, które działa jako inteligentny pośrednik między starym oprogramowaniem a nowoczesnymi technologiami sztucznej inteligencji. Działa jak tłumacz, który umożliwia komunikację osobom posługującym się różnymi językami.

‍

Praktyczny przykład: jeśli masz oprogramowanie magazynowe z 2005 roku, które rejestruje wszystko w określonym formacie, tłumacz "uczy" sztuczną inteligencję odczytywania tego formatu i wykorzystywania tych danych do prognozowania lub automatyzacji procesów.

Ile kosztuje podłączenie sztucznej inteligencji do naszych istniejących systemów?

Koszty różnią się znacznie w zależności od złożoności, ale zazwyczaj projekty kosztują od 1,3 do 5 milionów euro dla dużych firm. Jednak średni zwrot z inwestycji wynosi +18% produktywności, a oszczędności znacznie przekraczają początkową inwestycję w czasie.

‍

W przypadku małych i średnich firm można rozpocząć od projektów pilotażowych o wartości kilku tysięcy euro, aby przetestować to podejście.

Jak długo trzeba czekać na pierwsze rezultaty?

Projekty pilotażowe zazwyczaj pokazują wyniki w ciągu 6-12 tygodni, znacznie szybciej niż miesiące lub lata potrzebne do całkowitej wymiany systemów. Podejście "krok po kroku" pozwala dostrzec natychmiastowe korzyści przy jednoczesnym zminimalizowaniu przerw w pracy.

‍

Przykład: Firma logistyczna zautomatyzowała odczytywanie dowodów dostawy w ciągu 2 miesięcy, natychmiast oszczędzając 4 godziny pracy ręcznej dziennie.

Czy łączenie naszych wrażliwych danych ze sztuczną inteligencją jest bezpieczne?

Tak, jeśli jest to zrobione poprawnie. Nowoczesne systemy połączeń obejmują zaawansowane zabezpieczenia, takie jak automatyczne szyfrowanie, ścisła kontrola dostępu i ciągłe monitorowanie. Wiele rozwiązań jest certyfikowanych dla wysoce regulowanych branż, takich jak banki i szpitale.

‍

Przykład: W bankach za każdym razem, gdy sztuczna inteligencja uzyskuje dostęp do danych klienta, dostęp jest rejestrowany, autoryzowany, a dane zawsze pozostają zaszyfrowane, nawet podczas przetwarzania.

‍

Które stare systemy można połączyć ze sztuczną inteligencją?

Praktycznie wszystkie systemy komputerowe mogą skorzystać na powiązaniach ze sztuczną inteligencją, w tym:

Oprogramowanie księgowe z lat 90-tych
Baza danych starej generacji
Przestarzałe systemy zarządzania magazynem
Dostosowane oprogramowanie opracowane we własnym zakresie
Przemysłowe i maszynowe systemy sterowania

Ważne jest, aby system zawierał użyteczne dane, nawet jeśli są one w przestarzałym formacie.

Czy AI zastąpi naszych pracowników?

Praktyka pokazuje, że jest wręcz przeciwnie. Pracownicy stają się bardziej zadowoleni, ponieważ sztuczna inteligencja radzi sobie z powtarzalnymi i nudnymi zadaniami, pozwalając im skoncentrować się na bardziej interesujących i twórczych zadaniach, które wymagają ludzkiej oceny, kreatywności i relacji interpersonalnych.

‍

Konkretny przykład: w Fidelity Financial pracownicy poświęcają 68% mniej czasu na ręczne wyszukiwanie informacji i 43% więcej czasu na przydatne działania z klientami.

Czy możemy najpierw wypróbować mały projekt?

Oczywiście, jest to najbardziej zalecane podejście. Większość udanych wdrożeń rozpoczyna się od niekrytycznego procesu, aby przetestować działanie integracji przed rozszerzeniem jej na ważniejsze aplikacje.

‍

Wskazówka: Zacznij od automatyzacji odczytywania faktur lub analizowania skarg klientów - to ważne, ale nie kluczowe procesy.

Kim są główni dostawcy tych rozwiązań?

Do liderów rynku należą:

RetroAI: Specjalizuje się w tłumaczeniu starszych systemów
Harmony Tech: Koordynacja między różnymi systemami
GuardRail: Bezpieczeństwo i zgodność
OpenLegacy: Kompletne platformy modernizacyjne
Duzi dostawcy usług w chmurze (Amazon, Microsoft, Google) z określonymi rozwiązaniami

Jak przygotować się do wdrożenia?

Kroki przygotowawcze obejmują:

Inwentaryzacja systemów: Wymień wszystkie programy, z których korzystasz na co dzień.
Ocena danych: Zrozumienie posiadanych danych i ich lokalizacji
Definiowanie celów: Zdecyduj, co chcesz poprawić
Tworzenie zespołu: określenie, kto będzie odpowiedzialny za projekt
Wyszukiwanie dostawców: Znajdowanie specjalistów dla swojego sektora

Co się stanie, jeśli projekt nie zadziała?

Podejście krok po kroku minimalizuje ryzyko. Jeśli projekt pilotażowy nie zadziała, można po prostu wrócić do poprzedniej metody bez narażania krytycznych systemów. To jak wypróbowanie nowego przepisu: jeśli nie wyjdzie dobrze, zawsze masz składniki do przygotowania starego.

‍

Co więcej, większość poważnych dostawców oferuje gwarancje wyników i wsparcie w całym procesie wdrażania.

‍

Źródła i odniesienia: