إذا كنت لا تزال تبحث عن أفضل الأنظمة المتكاملة لإدارة المؤسسات، فقد حان الوقت لرفع توقعاتك. وفقًا لستيفان دي بارس، رئيس قسم الأعمال العالمي في SAP، فقد ظهر معيار ذهبي جديد – وهو توصيف يسميه “الأفضل في المجموعة”.
يرى دي بارس أن ساحة المنافسة لأنظمة إدارة المؤسسات أصبحت الآن داخل إطار متكامل من الذكاء الاصطناعي والبيانات والتطبيقات الأساسية. وهذا يرفعها عن نطاق أضيق، حيث يتطلب أن يكون المزود “الأفضل من نوعه” فحصًا لواحد أو اثنين من هذه المربعات فقط. التركيز الآن ينصب على أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) التي تتجاوز الوظائف التقليدية.
الأفضل في المجموعة: ثورة في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات
على الرغم من أن الأمر لا يتعلق فقط بالذكاء الاصطناعي، إلا أن التسارع السريع لسير العمل المعتمد على الذكاء الاصطناعي يعني أن شركة SAP اضطرت إلى التفكير بشكل مختلف حول دور الذكاء الاصطناعي في إدارة المؤسسات. وهذا التطور – وهو مسار واضح وقرب للذكاء الاصطناعي للتنقل بسهولة بين الأقسام والوظائف – هو أحد الطرق التي ترقى بها SAP Business Suite إلى هذا التصنيف الجديد.
صرح دي بارس قائلاً: “تتعامل العديد من الشركات مع الذكاء الاصطناعي كطبقة منفصلة في البنية التكنولوجية”. وأضاف أن هذا الأسلوب يفصل الذكاء الاصطناعي عن عمليات الأعمال الشاملة واستراتيجية البيانات. ووفقاً له، “في اللحظة التي لا يعود فيها الذكاء الاصطناعي إلى سياق عملية الأعمال الشاملة، يصبح من الصعب للغاية تحقيق قيمة”.
تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات
وفقًا لتتبع McKinsey المستمر للذكاء الاصطناعي في المؤسسات من وجهة نظر المديرين التنفيذيين – كما هو موضح في التقارير الدورية لحالة الذكاء الاصطناعي – تضاعف عدد المؤسسات التي ذكرت استخدام الذكاء الاصطناعي في ثلاثة أقسام أو أكثر بين عامي 2021 و 2025. وزاد استخدام الذكاء الاصطناعي في أربعة أقسام أو أكثر من الشركة ثلاث مرات خلال نفس الفترة. شهدت الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي عبر خمسة أقسام أو أكثر نموًا رباعيًا – بدءًا من نسبة 4٪ من إجمالي عدد المشاركين في الاستطلاع في عام 2021 – وتتوقع انتشارًا واسع النطاق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المؤسسة.
هذا المسار نحو المؤسسات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل أصيل له أهمية كبيرة. بينما كان حوار العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي يركز سابقًا على الإنتاجية المعممة التي توفرها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، لاحظ دي بارس أنه وصل إلى تحسينات ملموسة في كل من بيان الدخل (على سبيل المثال، تحسين الإيرادات) والميزانية العمومية (على سبيل المثال، تحسين رأس المال العامل).
أشار إلى مثال وكيل الذكاء الاصطناعي في الجانب التجاري من المؤسسة الذي يتنبأ بالصفقات المحتملة. ويرسل هذا إشارة إلى قسم التصنيع لزيادة الطاقة الإنتاجية وإلى قسم المشتريات لتأمين المواد الخام. هذه التطورات تعد بتحسين كبير في أتمتة العمليات.
وأضاف دي بارس: “إذا نظرت إلى سلسلة القيمة بأكملها، من الحصول على المكونات إلى وضع المنتج في أيدي العملاء، فيجب تنسيق ذلك بواسطة سلسلة من الوكلاء الذين يمكنهم مساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل وتحسين نتائج الأعمال.” وتابع قائلاً: “يريد العملاء العمل معنا لتحقيق ذلك، لأنهم يدركون أن هذا يجب أن يغطي جميع عمليات الأعمال.”
الأفضل في المجموعة يلتقي بالأفضل في التنسيق
يُعرف واجهة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ SAP باسم Joule، ووصفها دي بارس بأنها “منسق فائق” – وهو نقطة دخول واحدة وسهلة الوصول إلى جميع تطبيقات الأعمال التي تحدد بشكل جماعي كيفية عمل المؤسسة وكيفية عمل الموظفين، بالإضافة إلى تجربة العملاء.
باستخدام Joule، “أنت تطرح أسئلة، ولكنك أيضًا تعطي تعليمات”. وأوضح دي بارس: “لست بحاجة إلى تسجيل الدخول إلى خمسة تطبيقات مختلفة لإنجاز مهمة ما – يتم تنسيق كل شيء بواسطة Joule. لذلك، فإن الطريقة التي نتفاعل بها مع البرامج تتغير”.
بالنسبة للمصنعين، يمكن أن يعني ذلك ببساطة طرح سؤال محادثة حول التنبؤ باضطرابات سلسلة التوريد المحتملة والوصول إلى حل. في السياق المالي، يعني ذلك الحصول على رؤى فورية حول دورة التحويل النقدي بالنسبة لرأس المال العامل. يخضع هذا التطور لرقمنة شاملة لـ تحليلات البيانات.
وأضاف دي بارس: “على مستوى المؤسسة، يحدث هذا بوتيرة غير مسبوقة”.
في رأي دي بارس، تتطلب هذه القدرات أيضًا تحولات ثقافية داخل المؤسسات – الابتعاد عن تحسين العمليات الحالية وإعادة التفكير في كيفية تنفيذ الوظائف بأكملها، بحيث يتم تشغيل ما يتم أتمتته وتعيينه إلى الوكلاء في أفضل حالاته.
واختتم دي بارس قائلاً: “إنه أمر مثير للغاية. هذا هو الفرصة.”
تم إنشاء هذا المقال بواسطة Insider Studios بالتعاون مع SAP.
من المتوقع أن تستمر SAP في تطوير قدرات Joule، مع التركيز على توسيع التكامل مع المزيد من التطبيقات والخدمات. من المهم مراقبة كيفية استجابة المنافسين لهذه التطورات وما إذا كانوا سيتبعون نهجًا مشابهًا. قد يلعب اعتماد معايير الصناعة لتبادل البيانات دورًا حاسمًا في نجاح هذه الاستراتيجية، حيث ستضمن التوافق والتشغيل البيني بين الأنظمة المختلفة. سيستمر تقييم الفعالية الحقيقية لـ “الأفضل في المجموعة” في التطور مع زيادة نشر الذكاء الاصطناعي وتوفر المزيد من البيانات.
