Kako AI v Business Centralu poišče podatke in pripravi odgovore namesto vas

Če je Business Central povezan z ustreznim AI-orodjem, se lahko ta način dela precej spremeni. Namesto da uporabnik išče pot do podatka, pove, kaj želi izvedeti, AI pa med dovoljenimi podatki poišče relevantne informacije in jih pripravi v uporabni obliki. To je lahko tabela, povzetek, vizualizacija ali osnova za naslednji korak.

Takšen pristop je zanimiv predvsem zato, ker AI ni več ločeno orodje, ki odgovarja samo na splošna vprašanja. Ko dobi dostop do pravega poslovnega konteksta, lahko dela z informacijami, ki jih podjetje že ima v Business Centralu, in uporabniku pomaga hitreje priti do odgovora, ki je relevanten za njegovo konkretno delo.

Namesto iskanja po sistemu lahko začnete z vprašanjem

Preprost primer so odprta naročila. Če želite vedeti, katera še niso bila dobavljena in kakšni so njihovi zneski, so ti podatki že v Business Centralu. Klasično mora uporabnik odpreti ustrezen pogled, nastaviti filtre in sestaviti pregled. Pri povezavi z AI lahko isto vprašanje zastavi v običajnem jeziku, orodje pa iz Business Centrala pridobi dovoljene podatke in pripravi rezultat.

V prikazanem primeru je uporabnik želel pregled odprtih naročil, ki še niso bila dobavljena, skupaj z njihovimi vrednostmi. AI je podatke iz Business Centrala pripravil v tabeli, rezultat pa je bilo mogoče nato še dodatno analizirati oziroma vizualizirati. Naročila so samo en primer. Na enak način je mogoče delati tudi z drugimi podatki, do katerih ima AI dovoljen dostop. V predstavljenem scenariju so bili uporabljeni tudi podatki o kupcih, AI pa je lahko informacije povezal in pripravil primeren prikaz.

To ne pomeni, da klasična poročila, pogledi ali Power BI postanejo nepotrebni. Pri rednem poročanju, spremljanju KPI-jev in vnaprej določenih analizah imajo še vedno jasno vlogo. Razlika se pokaže predvsem pri sprotnih vprašanjih, kjer uporabnik potrebuje hiter odgovor in zanj ni smiselno graditi novega poročila ali iskati po več različnih straneh sistema. Takrat je precej bolj naravno povedati, kaj želimo izvedeti, in pustiti sistemu, da poišče ustrezne podatke.

AI postane precej bolj uporaben, ko pozna vaše poslovne podatke

Splošno AI-orodje ne ve, katere stranke imate, katera naročila so odprta, kateri artikli obstajajo ali kateri podatki so pomembni za vaš način poslovanja. Business Central pa ta kontekst že vsebuje. Prav zato je zanimiva možnost, da se izbrani podatki iz Business Centrala povežejo tudi z drugimi AI-orodji, ki jih podjetje že uporablja.

S tem se Business Central ne spremeni v še eno AI-aplikacijo. Ostane poslovni sistem, v katerem živijo podatki in procesi, AI pa dobi nadzorovan dostop do tistega dela konteksta, ki ga potrebuje za določeno nalogo. Če podjetje že uporablja drugo AI-okolje, ni nujno, da vse nove scenarije gradi znotraj enega samega uporabniškega vmesnika. Business Central lahko postane eden od zanesljivih virov, iz katerih AI črpa relevantne informacije.

To je pomembna razlika. Brez poslovnega konteksta lahko AI poda splošen odgovor, ko pa razume podatke podjetja, lahko odgovori na vprašanje, ki je vezano na dejansko stanje v sistemu. Namesto »Kako običajno spremljamo odprta naročila?« lahko uporabnik vpraša: »Katera naša naročila še niso bila dobavljena in kakšna je njihova vrednost?«

Prav tu začne AI postajati bolj zanimiv za vsakodnevno delo, saj ne pomaga samo pri pisanju ali povzemanju, ampak tudi pri dostopu do informacij, ki so neposredno povezane s poslovanjem.

Ko standardna funkcionalnost ni dovolj

Vsako podjetje ima svoje procese, zato standardne AI-funkcionalnosti ne morejo pokriti vseh primerov. Če vnaprej pripravljeni agenti oziroma funkcionalnosti ne rešijo konkretnega scenarija, je mogoče pripraviti tudi bolj prilagojene rešitve, ki sledijo specifičnemu procesu podjetja.

To ne pomeni, da je smiselno za vsak proces takoj razvijati lastnega agenta. Veliko bolj uporabno je najprej pogledati, kje se ista vprašanja ali koraki pogosto ponavljajo. Če uporabniki vedno znova iščejo iste podatke, pripravljajo podoben pregled ali morajo informacije iz več mest sestavljati v en odgovor, je tak proces precej boljši kandidat za prilagoditev.

Prednost je v tem, da podjetje ni omejeno samo na en vnaprej določen način uporabe AI-ja. Standardne možnosti lahko uporablja tam, kjer zadostujejo, pri procesih z večjo poslovno vrednostjo pa lahko razmisli o bolj prilagojenem scenariju. Business Central tako ostane del širšega okolja, ki se lahko razvija skupaj s potrebami podjetja, namesto da bi bile nove AI-možnosti omejene na nekaj vnaprej pripravljenih funkcij.

AI ne potrebuje dostopa do vsega

Ko AI povežemo s poslovnimi podatki, je vprašanje dostopa enako pomembno kot sama funkcionalnost. Povezava z Business Centralom ne pomeni, da mora AI videti vse, kar je v sistemu. Podjetje lahko določi, katere podatke sploh izpostavi in kaj sme povezano orodje z njimi početi. Dostop je lahko omejen samo na branje, po potrebi pa je mogoče dovoliti tudi ustvarjanje ali spreminjanje podatkov.

To je pomembno predvsem zato, ker več podatkov ne pomeni avtomatično boljše rešitve. Če AI za odgovor na vprašanje potrebuje podatke o naročilih, ni razloga, da bi imel dostop tudi do informacij, ki z njegovo nalogo nimajo nobene povezave. Dober AI-scenarij zato ni samo tisti, ki hitro vrne odgovor, ampak tudi tisti, pri katerem je jasno določeno, katere podatke uporablja in kaj lahko z njimi naredi.

Tak pristop podjetju omogoča, da nove možnosti uvaja postopoma. Ni treba odpreti celotnega ERP-ja ali naenkrat spreminjati načina dela za vse uporabnike. Začnemo lahko z enim konkretnim primerom, omejenim naborom podatkov in jasno poslovno koristjo ter nato rešitev širimo tam, kjer se izkaže za uporabno.

Business Central ostane vir podatkov, način dostopa do njih pa se spreminja

Dolga leta smo poslovne sisteme uporabljali tako, da smo se morali naučiti njihove strukture: kam klikniti, kateri pogled odpreti, kateri filter uporabiti in kako povezati podatke med seboj. AI temu dodaja še en način dela. Uporabnik lahko začne pri vprašanju, Business Central ostane zanesljiv vir podatkov, AI pa pomaga poiskati relevantne informacije in jih pripraviti v obliki, ki jo lahko človek hitreje uporabi.

Največja vrednost zato ni v tem, da ima podjetje še en AI-vmesnik. Vrednost nastane takrat, ko ljudem ni treba porabljati časa za iskanje informacij, ki jih podjetje že ima, ali za pripravo pregledov, ki jih potrebujejo samo za eno odločitev. Če lahko uporabnik vpraša po naročilih, kupcih ali drugih poslovnih podatkih in dobi uporaben odgovor brez dolgega iskanja po sistemu, postane AI dejanski del vsakodnevnega dela.

Business Central ima pri tem pomembno vlogo prav zato, ker vsebuje poslovni kontekst. AI sam po sebi ne pozna vašega podjetja, ko pa lahko na nadzorovan način uporabi relevantne podatke iz sistema, so lahko njegovi odgovori precej bolj uporabni za konkretno poslovno vprašanje.

Kaj bi želeli hitreje izvedeti iz svojih podatkov?

Dober prvi korak ni vprašanje, kje bi lahko uporabili AI, ampak pri katerih vprašanjih danes zaposleni porabijo preveč časa za iskanje in sestavljanje podatkov.

Če se ista vprašanja ponavljajo, so podatki že v Business Centralu, odgovor pa zahteva več klikov, filtrov ali ročnega sestavljanja, je to lahko dober kandidat za prvi AI-scenarij.