Мы используем файлы cookie для оптимизации вашего взаимодействия с сайтом, анализа трафика и персонализации рекламы. Пожалуйста, выберите, согласны ли вы с использованием необязательных файлов cookie. Подробнее
Карла — IT-менеджер средней по размеру дистрибьюторской компании. Система ERP компании существует уже более десяти лет, работает на локальном сервере и имеет свои уникальные особенности: по понедельникам резервное копирование замедляет работу всей системы; по пятницам кому-то всегда приходится что-то перезапускать.
В очереди Карлы билет номер 214 ждёт уже две недели. Он принадлежит Пауло, директору по продажам, который запросил отчёт, сопоставляющий продажи и запасы. Команда Карлы из пяти человек была занята устранением неполадок на сервере.
Пауло не из тех, кто тянет время. Он экспортировал данные в электронную таблицу, загрузил их в инструмент искусственного интеллекта и за один день составил отчет. Карла узнала об этом лишь три недели спустя, совершенно случайно.
Никто из них не ошибался. Проблема заключалась в том, что скрывалось под поверхностью.
(Карла и Пауло — вымышленные персонажи, созданные на основе поведения, описанного в исследовании.)
Устаревшие системы и перегруженная ИТ-инфраструктура являются главными препятствиями для внедрения ИИ в компаниях. В исследовании Vibe Coding Brazil Panorama только 22% компаний используют ИИ или LLM в своих циклах разработки, а устаревшие ERP-системы и отсутствие API препятствуют масштабируемости. Когда ИТ-специалистам требуется от 2 дней до более чем 2 недель для ответа, 73% пользователей уже создали собственное решение.
В отчете Panorama используется обобщенная формулировка, которая суммирует сценарий: ускоренное внедрение, устаревающая инфраструктура. Более 80% компаний планируют увеличить свой бюджет на ИИ и автоматизацию в следующем году, но только 22% уже используют ИИ или LLM в своих циклах разработки.
Что удерживает масштабы на низком уровне? Три вещи, как говорится в отчете:
| Проблема | Что это значит |
|---|---|
| Устаревшая ERP-система | Центральные системы и устаревшие данные |
| API отсутствуют | Нас не хватает мостов, соединяющих эти места |
| ИИ застрял | Приложения, которые не масштабируются |
Искусственный интеллект, не способный обрабатывать данные о доходах, запасах и кадрах, гораздо менее полезен, чем обещалось.
Именно так обстояло дело с заявкой № 214. В исследовании сравнивалось время отклика ИТ-отдела с созданием внутренних решений:
| Сценарий (среда с стимулами для использования ИИ) | Они сами разработали решение |
|---|---|
| ИТ-отдел отвечает в течение 2 дней или более чем через 2 недели. | 73,0% |
| ИТ-отдел отвечает менее чем за 1 день. | 56,4% |
И 85,3% проектов создаются индивидуально или непосредственно командой, без участия ИТ-специалистов. Длинная очередь приводит к сокращению времени, а у ИТ-специалистов, занятых решением текущих проблем, нет времени на управление проектами.
Три или более утвердительных ответа указывают на то, что узкое место находится у основания.
Спустя несколько месяцев дистрибьютор перевел свою ERP-систему в облако. Вот так все и изменилось.
Во-первых, основа. Компания Skyone Autosky перенесла ERP-систему в управляемое облако без переписывания программного кода. В отчете описывается следующая цепочка: миграция (перенос сложных ERP-систем и устаревших систем в облако), стабильность (гарантированная высокая операционная доступность), освобождение ИТ-инфраструктуры (выход из режима «тушения пожаров») и инновации (новые проекты в рамках институциональных правил).
Затем, данные. С Skyone Studioданные ERP больше не являются проблемой. iPaaS объединяет системы и устраняет разрозненность, Lakehouse объединяет доверенные данные, а оркестровка объединяет автоматизацию, данные и агентов ИИ в один поток с управлением на уровне источника.
Когда Пауло попросил следующий отчет, разговор изменился. Вопрос был не в том, "когда ИТ-специалисты могут это сделать?", а в том, "как лучше всего сделать это безопасно?". Отчет Пауло был составлен в соответствии с правилами, без каких-либо отклонений от установленных процедур с использованием электронных таблиц.
(Результат, полученный Карлой, является иллюстративным, а не измеренным результатом у конкретного клиента.)
| Испытание | Панорамные данные | Решение Skyone |
|---|---|---|
| Устаревшие технологии препятствуют масштабируемости ИИ | 22% используют ИИ в разработке | Skyone Autosky: Управляемая облачная ERP-система, освобождающая ИТ-специалистов для внедрения инноваций. |
| Разрозненные системы и фрагментированная интеграция | 60,9% не имеют рекомендаций по сбору данных (фрагментированная группа) | Skyone Studio: iPaaS, Lakehouse и оркестровка |
| Самосозидание | 73,0%, когда это занимает больше времени | Autosky + Studio: стабильная база и доступные данные в рамках установленных правил. |
Когда кто-то в вашей компании придумывает обходной путь, это редко бывает бунтом. Это реакция человека, которому нужно работать и который столкнулся с препятствием. Если вы хотите, чтобы ИИ действительно продвинулся вперед, сначала посмотрите на то, что лежит в основе: доступные данные и ИТ-отдел, у которого есть время подумать.
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.
Есть вопрос? Поговорите со специалистом и получите ответы на все ваши вопросы о платформе.