Что такое встроенный ИИ?

От разрозненных инструментов к унифицированному интерфейсу

Для многих организаций внедрение ИИ означает болтирование отдельных инструментов в существующие системы. Результатом являются фрагментированные данные, дублирующиеся трудозатраты и проблемы интеграции, которые замедляют прогресс. Благодаря встроенному ИИ интеллектуальная автоматизация и аналитика работают внутри уже используемых систем, объединяя данные, решения и людей в разных отделах и трансформируя работу во всех областях бизнеса.

Встроенный ИИ опирается на передовые технологии ИИ, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и прогнозная аналитика, интегрированные напрямую в корпоративные системы для улучшения каждого потока операций. В то время как термин «встроенный ИИ» иногда относится к аппаратным или периферийным вычислениям, основное внимание здесь уделяется корпоративным решениям на базе ИИ. В этом контексте встроенный ИИ относится к интеллектуальным функциям, которые изначально работают в основных бизнес-приложениях, таких как ERP, закупки, управление персоналом и управление цепочкой поставок. Этот переход к встроенному искусственному интеллекту на уровне предприятия отражает растущую отраслевую тенденцию, которую аналитики и руководители теперь признают как способствующие определению новой эры эффективности.

Встроенный и автономный ИИ: важнейшие различия

Автономные системы ИИ находятся вне корпоративного ландшафта. Они зависят от экспортированных данных, отдельных пользовательских интерфейсов и постоянного сохранения. Интеграция может быть медленной, а управление — противоречивым. Встроенный ИИ, напротив, является частью самой платформы. Он использует актуальные бизнес-данные, наследует правила безопасности и соответствия хост-системы и реагирует в реальном времени. В отличие от инструментов Bolt-on, встроенный ИИ снижает головные боли при интеграции и помогает обеспечить безопасность операций в рамках основных бизнес-систем. Оно предоставляет контекстно-ориентированную аналитическую информацию непосредственно в бизнес-приложениях, помогая людям принимать более взвешенные решения именно там, где происходит работа.

Эта разница заключается не только в технических аспектах — это трансформация. Вместо отправки данных во внешние системы для анализа встроенный ИИ позволяет использовать аналитику, автоматизацию и прогнозные модели непосредственно в данных.

Основные преимущества встроенного ИИ для бизнеса

Встроенный ИИ помогает организациям оптимизировать операции, принимать более взвешенные решения и ответственно масштабировать инновации. Конкретные преимущества:

• Надежный, управляемый и централизованно управляемый ИИ. Поскольку встроенный ИИ является частью корпоративной платформы, он наследует существующие структуры безопасности, соответствия и управления, снижая риски и упрощая надзор.
• Аналитика в реальном времени с учетом контекста. Встроенный ИИ предоставляет рекомендации, прогнозы и предупреждения непосредственно в рамках потоков операций, помогая командам принимать более взвешенные решения без переключения инструментов.
• Сокращение объемов технического обслуживания и ускоренное обновление: модели и возможности ИИ можно обновлять централизованно, сводя к минимуму ручное обслуживание и обеспечивая согласованную производительность во всех системах.
• Межфункциональная аналитика. Встроенный ИИ использует данные, объединенные между отделами — финансами, персоналом, цепочкой поставок и т. д. — выявляя закономерности, которых часто не хватает разрозненным инструментам.
• Масштабируемая автоматизация. Благодаря собственной работе в бизнес-приложениях встроенный ИИ обеспечивает автоматизацию, которая растет вместе с организацией и поддерживает как рутинные задачи, так и сложные процессы.
• Совместные агенты ИИ: многоагентные структуры позволяют встроенным системам ИИ работать вместе на разных платформах, повышая прозрачность и обеспечивая принятие комплексных решений.

Примеры встроенных функций ИИ в корпоративных решениях

Встроенный ИИ во всех отраслях помогает организациям оптимизировать операции, повысить точность и быстрее принимать решения. Некоторые примеры^{включают 1}:

• Финансы. В средах управления финансами встроенный ИИ позволяет автоматизировать задачи выверки и сопоставления, сокращая время обработки до 70%, и предоставлять прогнозную аналитику, ускоряющую анализ рыночной конкуренции на 90%.
• Закупки. В системах выбора поставщиков и управления поставщиками инструменты на основе ИИ автоматически создают запросы предложений, выявляют закономерности рисков и рекомендуют стратегии переговоров, сокращая объем ручной работы примерно на 70%.
• Цепочка поставок. Применяемые к планированию и логистическим операциям прогнозные модели выявляют аномалии в оборудовании и оптимизируют запасы, повышая эффективность планирования и надзора на 25% и 50% соответственно.
• Управление персоналом. Встроенная аналитика в потоках операций HR позволяет автоматически создавать описания должностей, просматривать резюме и поддерживать оценку производительности, сокращая рутинное время выполнения задач на 70%.
• Клиентский опыт. На платформах взаимодействия с клиентами контекстные рекомендации и модели последующих лучших действий помогают командам быстрее реагировать и более эффективно персонализировать взаимодействие.
• ИТ и разработки: технические команды, ассистенты ИИ или копилоты, предлагающие код, логику EXPLAIN или документирующие API, могут сократить циклы разработки на 75% при одновременном снижении затрат на сопровождение примерно на 30%.

Эти примеры демонстрируют, как встроенные решения ИИ на уровне предприятия помогают компаниям перейти от изолированной автоматизации к интегрированной аналитике. Дополнительные примеры см. в разделе об этих дополнительных случаях использования.

Измерение влияния на бизнес: KPI и окупаемость инвестиций

Ведущие организации оценивают встроенные инициативы ИИ так же, как и любые стратегические инвестиции, основанные на ощутимых результатах, таких как снижение затрат, повышение эффективности и рост выручки.

Общие KPI:

• Сокращение времени цикла в финансах и закупках
• Повышение точности прогнозов и своевременности поставок
• Сокращение объема работ вручную и доли ошибок
• Повышение производительности во всех отделах

SAP предоставляет специальный калькулятор стоимости ИИ, помогающий организациям оценивать отдачу от автоматизации, аналитики и интеграции ИИ. Для получения более подробных рекомендаций ознакомьтесь с нашим руководством по повышению окупаемости инвестиций в ИИ и ознакомьтесь с передовыми практиками внедрения ИИ.

Встраивание ИИ, где происходит работа

Встроенный ИИ выводит организации за рамки теории. Когда аналитические данные поступают непосредственно в потоки бизнес-операций, решения становятся быстрее, работа становится проще, а инновации масштабируются естественным образом.

Компании, которые рассматривают ИИ как встроенную возможность, а не дополнение, повышают устойчивость и ясность всех подразделений — от финансов и цепочки поставок до управления персоналом и привлечения клиентов. Следующий шаг заключается в преобразовании этого понимания в измеримые результаты благодаря ответственному проектированию, четкому управлению и непрерывному обучению, которое обеспечивает согласованность людей и технологий вокруг общих целей эффективности, доверия и устойчивого роста.

Следующие шаги: от понимания до внедрения

Изучение встроенного ИИ — только начало. Чтобы превратить аналитическую информацию в измеримые результаты, организациям необходима четкая маршрутная карта для внедрения. SAP предоставляет инструменты, руководства и передовые практики для перехода от стратегии к ее реализации. Ознакомьтесь со следующими ресурсами:

• Путь к внедрению ИИ: развертывание ИИ на вашем предприятии с помощью этого пошагового руководства
• ИИ для бизнеса: ознакомьтесь с решениями, сценариями использования и историями успеха

Часто задаваемые вопросы