Az SAP legfrissebb adatai szerint 34 ezer ügyfél használja aktívan a Business MI-megoldásokat – ez a szám pedig évente 26 százalékkal nő. A vállalat mérései szerint ezek az integrált mesterségesintelligencia-megoldások átlagosan 30 százalékkal javítják a termelékenységet azokon a munkaterületeken, ahol bevezették őket.
Ugyanakkor az SAP saját ügyfélfelmérése arra is rámutatott: valóban skálázható, mélyen integrált megoldása csupán minden nyolcadik vállalatnak van. A mesterséges intelligencia tehát már jelen van a rendszerekben – de még nem vált mindenhol valódi üzleti motorrá.
Varga Zsigmondot elsőként arról kérdeztük, miben változott meg az üzletfejlesztési fókusz egy olyan világban, ahol ma már szinte minden technológiai cég az MI hangján szólal meg.
Ha valaki üzletfejlesztési vezető az SAP-nál 2025-ben, akkor mire érdemes fókuszálnia?
A feladat alapvetően nem változott: továbbra is az a cél, hogy az SAP megoldásait – legyen szó szoftverről vagy szolgáltatásról – eljuttassuk a piacra. Ami azonban drámaian átalakult, az a kontextus és az eszköztár, amivel mindezt meg lehet (vagy meg kell) valósítani.
Minden technológiai cég ugyanazt mondja: MI, MI, MI. Nekünk ebben a zajban kell megkülönböztethető értékajánlatot és üzenetet megfogalmaznunk. Épp ezért az üzletfejlesztési vezető feladata azzal is kiegészült, hogy a piaci zajon keresztül áthatolva érthető, befogadható módon juttasson el testreszabott üzenetet a célcsoportnak.
Ehhez viszont érteni kell azt a paradoxont is, ami a legtöbb nagyvállalatnál jelen van: miközben mindenki tudja, hogy „valamit kezdeni kell az MI-vel”, csak nagyon kevesen dolgoznak valóban kiforrott stratégián. Sokan az évekre előre meghatározott projektroadmapek és betáblázott IT-kapacitások végére akarják beilleszteni az MI-t. Véleményem szerint ennyi ideje senkinek sincs.
Néhány éven belül alapvetően változik meg a működési környezet az iparágak túlnyomó többségében, és erről nem szabad lemaradni. Az SAP üzletfejlesztésének egyik kulcskérdése éppen az, hogy miként lehet ezt az eltolódást kezelni, és az ügyfeleket közelebb hozni az azonnali, de fenntartható MI-adaptációhoz.
A fentiek tükrében szerinted túl van hype-olva a mesterséges intelligencia?
Nem gondolom, hogy nagyobb a hype, mint amit a technológia „érdemel”. A mesterséges intelligencia legalább akkora változást fog hozni, mint amit várunk tőle – legfeljebb nem azon az időhorizonton. Jelenleg ez rengeteg működő tőkét vonz be, de a befektetők türelmetlenek, azonnali eredményeket akarnak.
Ami egy pilot esetében működhet is, de a széles körű piaci adaptáció ennél lényegesen hosszabb ideig tart, hiszen nemcsak az informatikai rendszereknek kell rendelkezésre állniuk, hanem a humán környezetnek ezt be is kell fogadnia. Jó példa volt erre az internet elterjedése – eleinte úgy tűnt, hogy túl nagy a hype, ez okozta a „dotkomlufit”, de mára senki sem tagadhatja le, hogy alapjaiban változtatta meg a mindennapi életet és a világgazdaság működését.
Mi éppen softver-as-a-service formában szállítjuk az MI-t, mert a bevezetés sikere nem a technológián, hanem az üzleti környezet felkészültségén és az adaptáció mélységén múlik – ennek a terhét vesszük át nagy részben az ügyfeleinktől.
Merre tart az SAP MI-stratégiája, és miben más, mint a versenytársaké?
A mi versenyelőnyünk nem a legfejlettebb MI-alaptechnológia kifejlesztésében rejlik, hanem ezek alkalmazásának képességében, abban, hogy mélyen ismerjük a vállalati működés logikáját – iparági és üzleti szinten egyaránt. Ezért van az, hogy az MI-megoldásaink jól reagálnak sok környezetben, mert értik a vállalat kontextusát.
Például egy just-in-time modellben kritikus lehet néhány perces késés az alapanyag beszállításánál, míg más szektorokban teljesen más a tolerancia és az üzleti válaszreakció, például a gyógyszeriparban és az internetes kereskedelemben. Ezeket az eltérő döntési mintákat mi nem utólag próbáljuk központilag lemodellezni, hanem az ügyfél saját adatain folyamatosan tanítjuk az MI-t, így az az ügyfél saját helyzetére és korábbi hasonló eseményeinek hatásmechanizmusára specifikus elemzést és javaslatot kaphat.
Jó példa erre az autók önvezetési képessége: az Egyesült Államokban már ma is vannak teljesen önvezető járművek, míg Európában a szabályozási környezet szigorúbb, így sokkal nehezebben alakíthatók ki a teljesen autonóm modellek. Ennek ellenére most is működik az SAP-n belül olyan MI-alapú értékesítési előrejelző rendszer, amely gyakran pontosabban becsüli meg a negyedéves bevételt, mint a tapasztalt értékesítési vezetők. Mindezt a hosszú távú adatsorok elemzésével, az emberi döntési mintázatok felismerésével és „kisimításával” teszi. Illetve meg is mutatja, hogy milyen adatok és logika mentén jutott oda.
A jövő egyértelműen abba az irányba mutat, hogy az MI nemcsak operatív eszköz, hanem stratégiai társ lesz – csak meg kell teremteni hozzá a bizalom, a felelősségvállalás és az adatbiztonság feltételeit.
A technológiai bizalom lehet az új versenyelőny: az SAP hogyan kezeli az MI-etikával, -átláthatósággal vagy -torzításokkal kapcsolatos üzleti kérdéseket?
Ez lesz az egyik legerősebb versenytényező. Az SAP MI-megoldásai esetén fontos, hogy determinisztikus eredményt adjunk, a modellek ne hallucináljanak. A tanuló algoritmusok esetén olyan adatokat használunk, amelyek az adott vállalat rendszerén belül érhetők el, és kifelé szigorú adatmaszkolási elveket alkalmazunk. Fontos, hogy egy „demokratizált”, azaz a felhasználók széles köre számára elérhető MI csak olyan választ adhat, amelyhez a felhasználónak van jogosultsága.
Van olyan projekt, ami igazán inspirál?
Nagyon izgalmasnak tartom az MI-ügynökök világát: amikor a rendszer képes egy beérkező panaszt automatikusan feldolgozni, annak tartalmát ellenőrizni, döntést javasolni, audit-trailt létrehozni, sőt még a válaszlevelet is megfogalmazni. Mindezt percek alatt, amit korábban többnapos átfutási idővel 3-4 kolléga végzett el. Ez a többszereplős, intelligens automatizáció az, ami valóban előrevetíti az MI-képes vállalat jövőbeli előnyeit.
(Nyitókép: Freepik)
