Уявіть, що у вас є компанія, яка досі використовує стару бухгалтерську систему з 1990-х років, повністю функціональну, але не може підключитися до сучасних технологій. А тепер уявіть, що ви можете змусити цю систему спілкуватися з найсучаснішим штучнимінтелектом, без необхідності викидати 30-річні дані та встановлені процедури. Це саме те, що відбувається у 2025 році завдяки інтелектуальним системам зв'язку.
Поки всі говорять про ChatGPT та останні інновації у сфері штучного інтелекту, справжня бізнес-революція відбувається за лаштунками. Компанії дізнаються, як інтегрувати штучний інтелект в існуючі системи без необхідності повністю змінювати свою ІТ-інфраструктуру.
Інтелектуальна система зв'язку - це як універсальний перекладач між старим і новим технологічним світом. Подумайте, коли ви подорожуєте за кордон і використовуєте для спілкування додаток-перекладач: інтелектуальна система зв'язку робить те ж саме, але між вашим старим бізнес-програмним забезпеченням і сучасними технологіями штучного інтелекту.
За словами Міри Патель, головного технічного директора Nexus Operations, "питання вже не в тому, чи можемо ми використовувати штучний інтелект, а в тому, як інтегрувати ШІ в нашу повсякденну діяльність, не зіпсувавши при цьому всю систему?".
Уявіть собі ці конкретні сценарії:
Приклад 1: Інтелектуальний складВашакомпанія має систему управління складом з 2008 року. Інтелектуальна система зв'язку "вчить" штучний інтелект передбачати, коли закінчаться запаси, просто зчитуючи дані, які вже існують. Комірник продовжує працювати у звичному режимі, але тепер система автоматично повідомляє йому, коли потрібно замовити нові товари.
Приклад 2: Помічник бухгалтераВашепрограмне забезпечення для виставлення рахунків-фактур 2010 доповнено штучним інтелектом, який автоматично розпізнає аномалії в рахунках-фактурах. ШІ "читає" рахунки-фактури, як це робить бухгалтер, і позначає підозрілі, але все це за допомогою вже знайомого вам програмного забезпечення.
Приклад 3: Покращене обслуговування клієнтівВашастара телефонна станція підключена до штучного інтелекту, який аналізує тон голосу клієнта і підказує оператору, як найкраще обробити дзвінок, і все це в режимі реального часу.
.png)
Цифри за 2025 рік вражають: інвестиції в інтелектуальні системи зв'язку зросли на 142% за один рік, навіть перевищивши інвестиції в нові програми штучного інтелекту.
Пояснення просте: 80% великих компаній досі використовують "старі" комп'ютерні системи, які чудово працюють, але не можуть взаємодіяти з сучасними технологіями. Їх заміна коштуватиме мільйони євро та місяці простою.
Цифри, які мають значення:
Це означає, що з кожним днем все більше і більше компаній обирають "модернізацію" своїх існуючих систем, а не їх повну заміну.
З'явилася нова категорія експертів - перекладачі комп'ютерних систем. Це фахівці, які знають, як змусити говорити системи, народжені в різні епохи.
1. Конвертери мовКомпаніїна кшталт RetroAI спеціалізуються на перекладі старих програмних кодів (наприклад, COBOL 1980-х років) на сучасні мови, які розуміє ШІ.
Практичний приклад: Пенсійна система державного органу, написана мовою COBOL у 1985 році, "перекладається" на сучасну мову, зберігаючи всі функції, але роблячи її сумісною зі штучним інтелектом.
2.Такі компанії, як Harmony Tech, розробляють рішення, які координують обробку даних штучного інтелекту в різних бізнес-системах, забезпечуючи узгодженість усіх автоматизованих рішень.
Практичний приклад: У лікарні штучний інтелект, який керує записами на прийом, автоматично зв'язується зі штучним інтелектом, який керує запасами ліків, і з штучним інтелектом, який планує чергування персоналу.
3.Такі компанії, як GuardRail, гарантують, що всі з'єднання з IA автоматично відповідають галузевим нормам.
Практичний приклад: у банку щоразу, коли ШІ приймає рішення про видачу кредиту, система автоматично перевіряє, чи відповідає воно всім правилам конфіденційності та боротьби з відмиванням грошей.
Ситуація: Компанія Westbrook мала 15-річну систему управління складом, яка працювала добре, але не могла передбачити проблеми.
Рішення: Вони встановили інтелектуальну систему зв'язку, яка "навчила" штучний інтелект зчитувати дані зі складу.
Результат: За шість місяців вони заощадили 28 мільйонів євро, передбачивши збої в ланцюжку поставок за кілька тижнів до їх початку.
"Найкраще впровадження штучного інтелекту - це те, якого ваші працівники навіть не помічають", - каже Джеймс Чен, ІТ-менеджер компанії Westbrook. "Наші працівники складу використовують ту саму систему, що й завжди, але тепер вони завжди знають, що і коли замовляти".
Ситуація: Система обробки платежів 2000-х років обробляла тисячі транзакцій на день, але не могла автоматично виявляти шахрайство.
Рішення: Зв'язок зі штучним інтелектом, що спеціалізується на розпізнаванні шахрайства, без зміни існуючої системи.
Вимірювані результати:
Сара Вільямс, менеджер з обслуговування клієнтів Fidelity, пояснює: "Тепер наші оператори можуть приділяти більше часу реальній допомозі клієнтам, а не витрачати час на ручний пошук".
Ситуація: Управління кадрів США управляло пенсіями за допомогою систем COBOL з 1980-х років - функціональних, але таких, які неможливо модернізувати.
Рішення: Використання ШІ для аналізу мільйонів рядків стародавнього коду та його поступової модернізації.
Результат: Модернізація, яка зазвичай зайняла б роки, скоротилася до місяців, без переривання пенсійного забезпечення.
Компанії, які підключають АІ до існуючих систем, бачать конкретні результати:
Всупереч початковим побоюванням, прив'язка ШІ до існуючих систем зробила працівників більш задоволеними своєю роботою. Штучний інтелект справляється з повторюваними і нудними завданнями, звільняючи людей для більш цікавих і творчих завдань.
Конкретний приклад: у колл-центрі ШІ відповідає на прості запитання, що повторюються, тоді як люди-оператори мають справу зі складними випадками, що вимагають емпатії та творчого підходу до вирішення проблем.
Сучасні системи підключення включаються автоматично:
Покроковий підхід дозволяє
Проблема: Системи 1990-х років не були призначені для спілкування з сучасним штучним інтелектом. Це все одно, що намагатися підключити таксофон до інтернету.
Практичне рішення: встановлюються "розумні адаптери", які автоматично перекладають повідомлення між старою системою та ШІ, подібно до того, як адаптер дозволяє підключити італійську вилку до американської розетки.
Приклад: Система виставлення рахунків 1995 року оснащена "перекладачем", який перетворює рахунки-фактури у форматі PDF на дані, які ШІ може проаналізувати на наявність помилок або аномалій.
Проблема: ШІ потребує впорядкованих і чистих даних, але в старих системах інформація часто розрізнена, неповна або в застарілих форматах.
Практичне рішення: Ви використовуєте "пилососи даних", які автоматично видаляють дані:
Приклад: Транспортна компанія зберігала дані про клієнтів у 5 різних системах. Система очищення об'єднала їх, усунувши дублікати та виправивши помилки, створивши єдину базу даних для ШІ.
Проблема: з'єднання старих (часто менш захищених) систем з новими технологіями може створити вразливості.
Практичне рішення: Застосовуються принципи "нульової довіри" - кожне повідомлення перевіряється, кожен доступ авторизується, кожен фрагмент даних шифрується.
Приклад: У банку, навіть якщо ШІ зчитує дані про транзакції для виявлення шахрайства, кожен доступ до них відстежується і реєструється, а дані завжди зашифровані.
Перш за все, ви повинні зрозуміти, що ви маєте:
Питання, які потрібно задати:
Практична порада: створіть просту карту ваших систем, як ви робите це з кімнатами у вашому будинку перед ремонтом.
Характеристики ідеального проекту:
Ідеальний приклад: автоматизувати зчитування рахунків-фактур постачальників. Якщо щось піде не так, ви завжди можете повернутися до ручного методу, але якщо все пройде правильно, ви заощадите години роботи.
Типи доступних спеціалістів:
Підхід, що перемагає:
Аналогія: Це як вчитися їздити на велосипеді - ви починаєте з тренувальних коліс, а потім знімаєте їх, коли відчуваєте впевненість.
Наступним великим кроком стануть системи, що самовдосконалюються, які постійно оптимізують свою роботу, спостерігаючи за тим, як їх використовують. Уявіть собі автомобіль, який вивчає ваші звички водіння і автоматично підлаштовується під них, щоб споживати менше палива.
Майбутній приклад: система управління клієнтами, яка помічає, що певні типи скарг часто повторюються, і автоматично пропонує поліпшити сервіс.
Ми спостерігаємо все більшу спеціалізацію:
Охорона здоров'я: системи, що об'єднують різне медичне обладнання для повного огляду пацієнта
Фінанси: рішення, які автоматично відповідають усім банківським нормам
Виробництво: ШІ, який оптимізує виробничі лінії та прогнозує збої в роботі машин
Найближчим часом побачимо:
Інтелектуальні системи зв'язку - це більше, ніж просто технічне рішення: це стратегія цифрової еволюції, яка дозволяє компаніям увійти в епоху штучного інтелекту, не викидаючи на вітер десятиліття інвестицій і знань.
Практичні приклади показують, що компанії, які обирають цей шлях, не просто впроваджують нові технології - вони докорінно змінюють спосіб своєї роботи, одне маленьке покращення за іншим.
Послання для бізнес-лідерів зрозуміле: хоча вражаючі демонстрації ШІ можуть потрапляти в заголовки газет, реальна конкурентна перевага полягає в розумній і майже непомітній інтеграції штучного інтелекту в існуючі повсякденні операції.
Принадність цього підходу полягає в тому, що вам не потрібно ставати експертом у галузі технологій, щоб отримати від нього вигоду. Ви просто повинні бути готові розвивати те, що вже маєте, як при ремонті будинку, зберігаючи при цьому міцний фундамент.
Дізнайтеся більше про те, як наша компанія може допомогти вам інтегрувати штучний інтелект у ваші існуючі системи, зв'яжіться з нами.
Перекладач комп'ютерних систем - це спеціалізоване рішення, яке діє як інтелектуальний посередник між вашим старим програмним забезпеченням і сучасними технологіями штучного інтелекту. Він працює як перекладач, що дозволяє спілкуватися людям, які розмовляють різними мовами.
Практичний приклад: якщо у вас є складське програмне забезпечення 2005 року, яке записує все в певному форматі, перекладач "вчить" АІ читати цей формат і використовувати ці дані для прогнозування або автоматизації процесів.
Витрати широко варіюються залежно від складності, але зазвичай проекти коштують від 1,3 до 5 мільйонів євро для великих компаній. Однак середня рентабельність інвестицій становить +18% продуктивності, а економія з часом значно перевищує початкові інвестиції.
Для малих і середніх компаній можна почати з пілотних проектів на кілька тисяч євро, щоб протестувати підхід.
Пілотні проекти зазвичай показують результати за 6-12 тижнів, що набагато швидше, ніж місяці або роки, необхідні для повної заміни систем. Поетапний підхід дозволяє побачити негайні переваги, мінімізуючи при цьому перерви в роботі.
Приклад: Логістична компанія автоматизувала зчитування накладних за 2 місяці, одразу заощадивши 4 години ручної роботи на день.
Так, якщо все зробити правильно. Сучасні системи зв'язку включають передові засоби захисту, такі як автоматичне шифрування, суворий контроль доступу та безперервний моніторинг. Багато рішень сертифіковані для суворо регульованих галузей, таких як банки та лікарні.
Приклад: У банках, коли ШІ отримує доступ до даних клієнтів, доступ реєструється, авторизується, а дані завжди залишаються зашифрованими, навіть під час обробки.
Практично всі комп'ютерні системи можуть отримати вигоду від зв'язку зі штучним інтелектом:
Важливо, щоб система містила придатні для використання дані, навіть якщо вони в застарілому форматі.
Практичний досвід показує протилежне. Працівники стають більш задоволеними, тому що ШІ справляється з повторюваними і нудними завданнями, дозволяючи їм зосередитися на більш цікавих і творчих завданнях, які вимагають людського судження, креативності та міжособистісних стосунків.
Конкретний приклад: у Fidelity Financial співробітники витрачають на 68% менше часу на ручний пошук і на 43% більше часу на корисну роботу з клієнтами.
Безумовно, це найбільш рекомендований підхід. Більшість успішних впроваджень починаються з некритичних процесів, щоб перевірити, як працює інтеграція, перш ніж переходити до більш важливих додатків.
Порада: Почніть з чогось на кшталт автоматизації зчитування рахунків або аналізу скарг клієнтів - важливих, але не життєво необхідних процесів.
Серед них - лідери ринку:
Підготовчі кроки включають в себе:
Поетапний підхід мінімізує ризики. Якщо пілотний проект не спрацює, ви можете просто повернутися до попереднього методу без шкоди для критично важливих систем. Це як спробувати новий рецепт: якщо він не вийшов, у вас завжди є інгредієнти для приготування старого.
Крім того, більшість серйозних постачальників пропонують гарантії на результати та підтримку протягом усього процесу впровадження.
Джерела та література:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.png)
.jpeg)
