De peste două decenii piața IT a funcționat după un model relativ simplu.
Compania are o problemă. Cumpără un sistem. Implementează sistemul. Instruiește angajații. Învăță să folosească sistemul. Și apoi încearcă să atingă obiectivul de business stabilit.
Așa arătau implementările:
- CRM,
- ERP,
- sisteme de depozit,
- platforme e-commerce,
- instrumente de marketing,
- sisteme de management al proiectelor.
Ani de zile nimănui nu i s-a părut ciudat. La urma urmei software-ul era un instrument menit să ajute la atingerea unui rezultat determinat.
Dar astăzi apare o întrebare care acum câțiva ani ar fi sunat absurd: Companiile vor mai cumpăra software?
Sau poate vor începe să cumpere competențe gata realizate de inteligența artificială?
Aceasta nu mai este o viziune futuristă. Primele simptome ale acestei schimbări sunt deja vizibile.
Cum a funcționat piața IT până acum?
Decenii la rând am cumpărat unelte.
Un exemplu?
Compania avea nevoie să gestioneze mai bine vânzările. - Cumpăra CRM.
Avea nevoie de raportare. - Cumpăra un sistem BI.
Avea nevoie de automatizare a marketingului. - Cumpăra încă un instrument.
Problema era că achiziția unui sistem nu însemna automat atingerea obiectivului.
Cumpărarea unui CRM nu garanta creșterea vânzărilor.
Cumpărarea unui ERP nu garanta o gestiune mai bună.
Cumpărarea unei platforme de marketing nu garanta mai mulți clienți.
Compania cumpăra posibilitatea de a efectua lucrul. Nu chiar efectul.
Și tocmai asta s-ar putea schimba.
Software-as-a-Service - modelul care a dominat lumea
Mai întâi a apărut SaaS (Software-as-a-Service).
În loc să cumpere o licență și să instaleze sistemul pe serverele proprii, companiile au început să folosească servicii pe bază de abonament.
Au apărut mii de platforme:
- CRM-uri,
- sisteme HR,
- helpdesk-uri,
- platforme e-commerce,
- instrumente de marketing.
Modelul s-a dovedit a fi un mare succes.
Dar avea un defect - încă necesita operare. Omul realiza muncă. Sistemul era doar un instrument.
Ce schimbă AI?
Pentru prima dată în istorie instrumentul începe să execute o parte din muncă de unul singur. Aceasta este o diferență fundamentală.
Un exemplu.
CRM clasic:
- stochează date despre clienți,
- permite adăugarea de note,
- generează rapoarte.
Agent AI:
- analizează clienții,
- detectează riscul de pierdere,
- propune acțiuni,
- pregătește mesajele,
- porneste workflow-uri.
Și în viitor poate face și mai mult.
Și tocmai din acest motiv din ce în ce mai des se vorbește despre un nou model.
Outcome-as-a-Service
Acest concept va apărea tot mai des.
Outcome înseamnă rezultat.
Nu mai cumpărăm instrumentul. Cumpărăm efectul.
Un exemplu.
Astăzi o companie cumpără o platformă de marketing automation.
Mâine ar putea cumpăra: „obținerea a 100 lead-uri calificate pe lună”.
Fără a se interesa de tehnologia care funcționează în fundal.
Pentru client contează rezultatul. Nu instrumentul.
Este o schimbare foarte asemănătoare cu cea pe care am observat-o în cloud.
Puțini se întreabă astăzi pe ce server rulează aplicația. Contează disponibilitatea serviciului.
Similar se poate întâmpla cu AI.
Agent-as-a-Service
Unul dintre direcțiile și mai interesante este Agent-as-a-Service.
Adică posibilitatea de a „închiria” competențe.
Nu o persoană.
Nici un sistem.
Agenți AI.
Ne imaginăm o companie care are nevoie de suport pentru vânzări.
În loc să angajeze o persoană suplimentară sau să cumpere un alt instrument, folosește un agent responsabil pentru:
- analiza lead-urilor,
- pregătirea ofertelor,
- calificarea clienților,
- raportare.
Compania nu cumpără funcții. Cumpără competență.
Este o schimbare foarte mare în modul de gândire despre tehnologie.
Glosar de concepte
SaaS (Software-as-a-Service)
Model de livrare a software-ului sub formă de serviciu pe bază de abonament.
Outcome-as-a-Service
Model în care clientul plătește pentru un rezultat de business, nu pentru instrument în sine.
Agent-as-a-Service
Serviciu constând în furnizarea de agenți AI specializați care îndeplinesc anumite sarcini.
AI Agent
Sistem capabil să analizeze informații, să întreprindă acțiuni și să realizeze obiective determinate.
AI Orchestration
Coordonarea mai multor agenți, procese și sisteme pentru realizarea unei sarcini de business.
Cum ar putea arăta o companie peste câțiva ani?
Ne imaginăm o întreprindere de mărime medie.
Astăzi are:
- CRM,
- ERP,
- helpdesk,
- sistem contabil,
- platformă de marketing,
- sistem de raportare.
Angajații se conectează zilnic la multe aplicații. Comută între ecrane. Exportează date. Creează rapoarte. Transferă informații.
Peste câțiva ani este posibil un alt model - angajatul comunică obiectivul.
Stratul de agenți AI:
- colectează date,
- analizează situația,
- ia măsuri,
- raportează rezultate.
Sistemele încă există, dar încetează să mai fie centrul muncii - devin surse de date.
Înseamnă asta sfârșitul SaaS tradițional?
Nu. Cel puțin nu în următorii ani.
Sistemele de business vor rămâne necesare.
ERP nu va dispărea.
CRM nu va dispărea.
Platformele e-commerce nu vor dispărea.
Se va schimba însă modul de utilizare al acestora.
Tot mai des utilizatorul nu va lucra direct în sistem. Va colabora cu un strat de inteligență care va realiza majoritatea operațiunilor.
Unde pot companiile să greșească?
Cea mai mare greșeală este să crezi că AI va rezolva totul de unul singur.
Asta nu funcționează.
Un agent fără date este inutil.
Un agent fără integrare este limitat.
Un agent fără control poate lua decizii greșite.
De aceea viitorul nu constă în înlocuirea tuturor sistemelor cu AI. Constă în conectarea lor inteligentă.
Steaguri roșii la implementări
🚩 Compania implementează AI fără date ordonate.
🚩 Agentul nu are acces la procese reale.
🚩 Lipsește validarea și supravegherea umană.
🚩 AI funcționează alături de organizație în loc să fie integrat în procesele ei.
🚩 Se așteaptă autonomie completă din prima zi.
Astfel de proiecte se termină foarte des cu dezamăgire.
Cum să te pregătești pentru această schimbare?
Nu trebuie să construiești imediat o armată de agenți. Merită să începi cu fundațiile.
1. Pune ordine în date
Datele vor fi moneda noii economii AI.
2. Construiește o arhitectură API-first
Integrările vor deveni și mai importante decât astăzi.
3. Documentează procesele
Un agent nu poate prelua un proces pe care nimeni nu îl înțelege.
4. Gândește în termeni de rezultate
Nu întreba:
"Ce instrument să cumpărăm?"
Întreabă:
"Ce rezultat vrem să obținem?"
Un exemplu din viață
Ne imaginăm departamentul de suport clienți.
Abordarea clasică:
- sistem de ticketing,
- analiză manuală a solicitărilor,
- atribuirile cazurilor manual,
- raportare.
Abordarea bazată pe agenți:
- agentul clasifică solicitările,
- stabilește prioritatea,
- atribuie departamentul potrivit,
- pregătește răspunsul,
- monitorizează termenul de rezolvare,
- raportează rezultatele.
Angajatul rămâne. Dar rolul său se schimbă din operator în supraveghetor al procesului.
Concluzia cea mai importantă
Viitorul pieței IT s-ar putea să nu mai constea în cumpărarea de noi sisteme. Ar putea consta în cumpărarea capacității de a obține rezultate determinate.
Așa cum companiile au încetat să mai cumpere servere proprii și au început să folosească cloud-ul.
La fel ar putea înceta să mai cumpere tot felul de instrumente și să înceapă să folosească competențe realizate de agenți AI.
Aceasta nu înseamnă sfârșitul software-ului. Înseamnă schimbarea rolului său.
Software-ul va fi tot mai des invizibil. Va rămâne vizibil doar efectul.
Și despre efect a fost întotdeauna vorba pentru business.
