Cum funcționează un sistem de operare AI pentru o companie? 

După mai bine de două decenii de informatizare, companiile nu mai duc lipsă de sisteme informatice. Provocarea este însă aceea de a face toate aceste sisteme să funcționeze împreună, astfel încât informația să poată fi transformată rapid în decizii. În acest context apare conceptul de „sistem de operare AI pentru business”, un strat tehnologic construit peste infrastructura existentă a unei companii. 

Potrivit lui Cosmin Balaban, fondator al CIBINNO CONSULTING, o companie medie din România poate utiliza astăzi între cinci și cincisprezece sisteme informatice. ERP-ul, contabilitatea, gestiunea stocurilor, soluțiile de monitorizare a flotei, pontajul, e-mailul și numeroasele fișiere de calcul rezolvă fiecare câte o problemă, însă informațiile rămân de multe ori izolate. 

Problema devine evidentă atunci când managementul are nevoie de un răspuns care presupune corelarea mai multor surse. Pentru a afla profitabilitatea unui proiect, de exemplu, poate fi nevoie de date din ERP, contabilitate, proiecte și alte sisteme. În lipsa unei legături automate între acestea, informațiile sunt adunate manual, ceea ce consumă timp și poate genera erori. 

Un strat care conectează sistemele existente 

Un sistem de operare pentru business nu este, în această abordare, încă o aplicație pe care angajații trebuie să o învețe. Este un strat care conectează și administrează informațiile provenite din sistemele deja utilizate de companie. 

ERP-ul, WMS-ul, TMS-ul, contabilitatea, aplicațiile de flotă, pontajul, documentele juridice, facturile și e-mailurile pot avea propriile reguli și propriile definiții pentru aceleași date. Fără un mecanism comun, oamenii ajung să joace rolul de „integrator”, mutând manual informațiile între aplicații. 

Arhitectura propusă de CIBINNO este construită pe patru niveluri. Primul este reprezentat de conectori, care preiau datele din sistemele existente fără a le modifica. Integrarea poate fi realizată prin API, replică SQL în regim read-only sau schimb de fișiere, inclusiv în cazul unor sisteme mai vechi. 

Al doilea nivel este maparea și normalizarea datelor. Acesta stabilește corespondențele dintre informațiile provenite din sisteme diferite și definește aceeași realitate de business într-un mod unitar. Astfel, clientul din ERP, partenerul din contabilitate și beneficiarul dintr-un dosar de proiect pot fi recunoscuți ca aceeași entitate. 

Urmează nivelul algoritmilor, unde sunt aplicate reguli pentru identificarea pragurilor depășite, a scadențelor, a abaterilor, a marjelor sau a unor costuri duplicate. Spre deosebire de o interpretare bazată exclusiv pe AI, regulile deterministe pot produce rezultate verificabile și reproductibile. 

Abia apoi intervine inteligența artificială. Rolul său este de a accelera și scala procesele deja construite, inclusiv prin citirea documentelor nestructurate, clasificare, rezumare și explicarea în limbaj natural a unor abateri. AI-ul poate răspunde inclusiv la întrebări formulate în limba română, însă funcționează peste date care trebuie să fie deja curate și verificate. 

AI-ul nu repară datele incoerente 

Una dintre principalele probleme în proiectele de inteligență artificială aplicate în business este tendința de a începe direct cu modelul AI, fără ca datele să fi fost mai întâi organizate și normalizate. 

În această situație, un sistem poate furniza răspunsuri formulate convingător, dar bazate pe informații incoerente. De aceea, arhitectura propusă pune accent pe conectare, mapare și algoritmi înainte de folosirea AI-ului. 

Pentru utilizator, tehnologia ar trebui să fie aproape invizibilă. Contabilul continuă să lucreze în sistemul contabil, agentul de vânzări în CRM, iar șeful de depozit în aplicația de stocuri. Diferența apare în modul în care informațiile sunt corelate în jurul acestor activități. 

De la raportare la acțiune 

Un element important al unui astfel de sistem este capacitatea de a trece de la simpla raportare la acțiune. Metoda CLAR, utilizată de CIBINNO, este structurată în jurul conectării la sistemele existente, vizualizării în timp real, acțiunii și rafinării continue a regulilor. 

Un dashboard poate arăta că există o restanță sau o abatere. Un sistem de operare pentru business poate merge mai departe: poate deschide o sarcină, poate transmite o notificare, poate urmări răspunsul și poate escalada situația dacă nu este rezolvată. 

Platforma CIBINNO include peste 30 de secțiuni, de la cockpit executiv și prognoză până la clienți, oportunități, contracte, licitații, proiecte, șantiere, achiziții, stocuri, logistică, flotă, mentenanță, încasări, plăți, creanțe, costuri, facturare, trezorerie, bugete, resurse umane, juridic, documente și asistent AI. 

Specialiștii de proces, parte din construcția platformei 

Un alt element al soluției este implicarea unor specialiști pentru fiecare zonă de business. Potrivit CIBINNO, secțiunile nu sunt concepute generic, ci împreună cu consultanți seniori care au experiență practică în domeniile respective. 

Astfel, un modul dedicat stocurilor poate lua în calcul nu doar cantitățile existente, ci și rotația, gradul de imobilizare și acoperirea cererii în raport cu termenele de livrare ale furnizorilor. În cazul trezoreriei sau al licitațiilor, experiența specialistului poate contribui la identificarea unor situații care ar putea fi omise de un sistem construit exclusiv din perspectivă tehnică. 

Miza finală nu este numărul de funcționalități, ci impactul asupra companiei. Un astfel de sistem trebuie să arate dacă deciziile sunt luate mai repede, dacă marjele sunt vizibile la timp și dacă angajații își pot concentra efortul pe activități care necesită judecată și experiență, nu pe transferul manual de date. 

Datele și infrastructura, în centrul proiectului 

Pentru companii, integrarea mai multor sisteme ridică inevitabil și problema securității și a administrării datelor. Potrivit informațiilor furnizate de CIBINNO, platforma rulează în cloud, în containere izolate pentru fiecare client, iar datele sunt găzduite în Uniunea Europeană. 

Accesul este separat pe roluri, astfel încât utilizatorii să poată vedea doar informațiile relevante pentru responsabilitățile lor. Pentru componenta AI există un punct unic de acces la modele, construit intern, ceea ce permite rutarea către diferiți furnizori fără modificarea codului care procesează datele aplicațiilor. 

Platforma are și un standard intern de dezvoltare, care stabilește reguli pentru API-uri, tratarea erorilor, testare și monitorizare. Componentele sunt verificate automat înainte de integrarea în platformă, astfel încât arhitectura să rămână coerentă pe măsură ce sunt adăugate noi secțiuni. 

De ce devine relevant acum 

În România, procesul de informatizare al companiilor se întinde pe mai mult de 25 de ani. Companiile au trecut de la primele ERP-uri la noi generații de aplicații, soluții cloud și sisteme specializate. Fiecare etapă a rezolvat probleme specifice, dar a adăugat și noi surse de date. 

În acest moment, problema nu mai este neapărat lipsa tehnologiei, ci existența unui număr mare de sisteme care nu comunică suficient de bine între ele. CIBINNO susține că stratul de integrare poate fi construit și adaptat pornind de la componente deja dezvoltate, ceea ce ar putea reduce semnificativ timpul necesar unor proiecte care, în trecut, presupuneau investiții mari și perioade lungi de implementare. 

Pentru companiile medii și mari, această schimbare poate deveni importantă tocmai pentru că acestea au acumulat deja volume mari de date și utilizează numeroase sisteme informatice. Cu cât numărul surselor crește, cu atât costul coordonării manuale devine mai ridicat. 

De la digitalizare la inteligență operațională 

Conceptul de sistem de operare AI pentru o companie marchează, astfel, o schimbare de perspectivă asupra digitalizării. Dacă prima etapă a fost despre introducerea sistemelor informatice pentru fiecare activitate, următorul pas este conectarea lor și transformarea datelor într-un flux coerent de decizie și acțiune. 

Conform lui Cosmin Balaban, ideea a pornit din experiența acumulată în roluri executive, unde deciziile trebuiau uneori luate înainte ca informațiile necesare să fie disponibile. Soluția propusă este ca tehnologia să preia activitățile repetitive de urmărire, alertare și verificare, astfel încât oamenii să se poată concentra pe ceea ce necesită judecată și inițiativă. 

În această viziune, AI-ul nu este un înlocuitor pentru sistemele informatice existente și nici un simplu chatbot adăugat peste acestea. Este componenta de accelerare a unui strat mai larg, care conectează datele, le normalizează, aplică reguli și transformă rezultatele în acțiuni. Pentru companiile care au deja infrastructură digitală, miza următorilor ani poate fi mai puțin legată de cumpărarea unui nou sistem și mai mult de capacitatea de a face toate sistemele existente să lucreze ca unul singur. 

Citește și Inteligența artificială, principalul motor al transformării organizaționale