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 najbardziej zaawansowaną sztucznąinteligencją, 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.
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?"".
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.
.png)
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.
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:
Oznacza to, że każdego dnia coraz więcej firm decyduje się na "modernizację" swoich istniejących systemów zamiast ich całkowitej wymiany.
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.
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.
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".
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:
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".
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.
Firmy, które łączą sztuczną inteligencję z istniejącymi systemami, widzą konkretne wyniki:
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.
Nowoczesne systemy połączeń automatycznie obejmują:
Podejście krok po kroku pozwala
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.
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:
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.
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.
Przede wszystkim musisz zrozumieć, czym dysponujesz:
Pytania do zadania:
Praktyczna wskazówka: Stwórz prostą mapę swoich systemów, tak jak zrobiłbyś to z pokojami w swoim domu przed remontem.
Charakterystyka idealnego projektu:
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.
Rodzaje dostępnych specjalistów:
Zwycięskie podejście:
Analogia: To jak nauka jazdy na rowerze - zaczynasz od kółek treningowych, a następnie zdejmujesz je, gdy nabierzesz pewności siebie.
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.
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
Przekonamy się w najbliższej przyszłości:
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.
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.
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.
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.
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.
Praktycznie wszystkie systemy komputerowe mogą skorzystać na powiązaniach ze sztuczną inteligencją, w tym:
Ważne jest, aby system zawierał użyteczne dane, nawet jeśli są one w przestarzałym formacie.
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.
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.
Do liderów rynku należą:
Kroki przygotowawcze obejmują:
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:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)