गत वर्षदेखि, इन्टरप्राइज AI कुराकानीहरूले प्रविधिले के गर्न सक्छ भन्ने कुरामा केन्द्रित छ — एजेन्टहरू निर्माण गर्ने, कार्यप्रवाहहरूलाई स्वचालित बनाउने, सामग्री उत्पन्न गर्ने र काम गर्ने तरिकालाई रूपान्तरण गर्ने।
तर धेरै संस्थाहरू पाइलटहरूबाट उद्यम-स्तर परिनियोजनमा सर्दै जाँदा, एउटा फरक वास्तविकता देखा परिरहेको छ: AI-पहिलो दृष्टिकोणले नयाँ जटिलता सिर्जना गर्न सक्छ जब तिनीहरूको मुनिको परिचालन आधार स्केलमा बुद्धिमत्तालाई समर्थन गर्न डिजाइन गरिएको छैन।
प्रारम्भिक पाइलटहरूले प्रायः आशाजनक परिणामहरू प्रदान गर्छन्। चुनौती पछि आउँछ – जब कम्पनीहरूले कार्यहरू, भौगोलिक र व्यापार प्रक्रियाहरूमा AI मापन गर्ने प्रयास गर्छन्।
जब लुकेका बाधाहरू सतहमा आउन थाल्छन्: खण्डित डेटा, असंगत प्रक्रियाहरू, अस्पष्ट स्वामित्व, शासन अन्तरालहरू, र समयसँगै व्यवस्थापन गर्न र कायम राख्न गाह्रो हुने वातावरण। प्रायः, यो यसको मुनि बलियो परिचालन आधारको अभाव हो।
वास्तविक बाधा: भाँचिएको परिचालन कोर
ढाँचालाई बेवास्ता गर्न गाह्रो भइरहेको छ। धेरै AI रणनीतिहरू एउटै उद्यम वास्तविकताहरूसँग टक्कर गरिरहेका छन्: विच्छेदन प्रणालीहरू, असंगत डेटा, अस्पष्ट प्रक्रिया स्वामित्व, र नियन्त्रणहरू जुन बढ्दो स्वायत्त प्रविधिहरूको लागि कहिल्यै डिजाइन गरिएको थिएन।
यी चुनौतीहरू संगठनहरूले AI मापन गर्दा अझ बढी देखिन्छन्।
एआईले गति लिन सक्छ र जटिल निर्णयहरूको लागि स्वचालित रूपमा काम गर्न सक्छ। सञ्चालन मोडेल वा सत्यको विरोधाभासी स्रोतहरू। धेरै अवस्थामा, AI ले उद्यम भित्र पहिले देखि नै रहेका कमजोरीहरूलाई मात्र उजागर गर्छ।
यसैले बलियो परिचालन कोर पहिले भन्दा बढी महत्त्वपूर्ण हुन्छ। ERP सफ्टवेयर, finance प्लेटफर्म, आपूर्ति श्रृंखला प्रणाली, इन्टरप्राइज डेटा प्लेटफर्म वा फराकिलो गभर्नेन्स क्षमताहरूमा एङ्कर गरिएको होस्, AI वातावरणमा निर्भर गर्दछ जहाँ डेटा, प्रक्रियाहरू, र नियन्त्रणहरू समर्थन गर्न पर्याप्त छैनन्
एआई समाप्त गर्न पर्याप्त विश्वासयोग्य छैनन्। जटिलता। धेरै अवस्थामा, यसले यसलाई बढाउँछ।
पङ्क्तिबद्धता बिनाको गतिले जोखिम सिर्जना गर्दछ
जब संगठनहरू अन्तर्निहित आधारलाई बलियो नगरीकन एआई-फर्स्ट आर्किटेक्चरतर्फ धेरै छिटो अघि बढ्छन्, दीर्घकालीन लागतहरू चाँडै थप्न सक्छन्।
प्रणालीहरू कडा बन्न सक्छन्। सुशासन कार्यान्वयन गर्न कठिन हुन्छ । टोलीहरूले अपवादहरू प्रबन्ध गर्न, आउटपुटहरू प्रमाणीकरण गर्न, र प्लेटफर्महरूमा असंगत डेटा मिलाउनमा बढी समय खर्च गर्छन्।
गति र लचिलोपनको रूपमा के सुरु हुन्छ अन्ततः परिचालन ड्र्याग सिर्जना गर्न सक्छ।
र त्यहि ठाउँमा ERP वार्तालापमा पुन: प्रवेश गर्छ।
वर्षदेखि, ERP सफ्टवेयर लाई मुख्य रूपमा रेकर्डको प्रणालीको रूपमा वर्णन गरिएको छ। वास्तवमा, यसले धेरै फराकिलो भूमिका खेल्छ। यो जहाँ व्यवसाय चल्छ — जहाँ लेनदेनहरू कार्यान्वयन हुन्छन्, भूमिका र नियन्त्रणहरू लागू हुन्छन्, कार्यप्रवाहहरू व्यवस्थित हुन्छन्, र व्यवसायका नियमहरू उद्यममा निरन्तर रूपमा लागू हुन्छन्।
त्यो स्थिरता सीमितता होइन। यसले कार्यान्वयनलाई विश्वसनीय बनाउँछ।
जब AI मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाहरूमा सम्मिलित हुन्छ, संगठनहरूलाई जवाफदेहिता, ट्रेसबिलिटी, र नियन्त्रण कायम राख्दै बुद्धिमत्तालाई कार्यमा परिणत गर्न सक्षम प्रणालीहरू चाहिन्छ।
ERP आफै विकसित भइरहेको छ
यसको मतलब यो होइन कि ERP प्लेटफर्मबाट द्रुत रूपमा अपरिवर्तित रहन्छ। लेनदेन प्रणालीहरू बौद्धिक कार्यान्वयन प्लेटफर्महरूमा जसले AI लाई सीधा व्यापार प्रक्रियाहरूमा इम्बेड गर्दछ। प्रमुख संस्थाहरूले एजेन्टहरू, भविष्यवाणी गर्ने क्षमताहरू, कार्यप्रवाह स्वचालन, र वास्तविक-समय निर्णय समर्थनहरूलाई तिनीहरूको परिचालन वातावरणमा एकीकृत गर्दैछन्।
उद्देश्य ERP र AI बीच छनौट गर्नु होइन। यो AI को अनुशासन, शासन, र उद्यम प्लेटफर्मको मापन योग्यता संग संयोजन गर्न को लागी हो।
भविष्य संगठनहरु संग सम्बन्धित छ जसले दुबैलाई एक साथ ल्याउन सक्छ।
AI र ERP पूरक हुन्, प्रणालीको लागि पूर्व-डिजाइन होइन। तिनीहरूले प्रक्रियाहरू निरन्तर रूपमा कार्यान्वयन गर्न, नियन्त्रणहरू लागू गर्न, र उद्यममा लेखा योग्य परिणामहरू सिर्जना गर्न मद्दत गर्छन्।
AI प्रणालीहरू मौलिक रूपमा फरक छन्। तिनीहरू सिक्छन्, अनुकूलन गर्छन्, ढाँचाहरू पहिचान गर्छन्, र अन्तरक्रिया, निर्णय समर्थन, र स्वचालनका नयाँ रूपहरू परिचय गर्छन्।
यी प्रतिस्पर्धी मोडेलहरू होइनन्। तिनीहरू पूरक हुन्।
AI ले अन्तरक्रिया, बुद्धिमत्ता, अर्केस्ट्रेशन र उत्पादकता को नयाँ तहहरू प्रस्तुत गर्दछ। तर कार्यान्वयन गर्न अझै पनि शासित वातावरण चाहिन्छ। निर्णयहरू अझै परिभाषित प्रक्रियाहरू चाहिन्छ। नियन्त्रणहरू एआई-संचालित कार्यप्रवाहहरूसँगै विकसित हुनुपर्छ। र संगठनहरूलाई अझै पनि अन्तर्दृष्टिलाई कार्यमा अनुवाद गर्न सक्षम प्रणालीहरू चाहिन्छ।
एआई र ईआरपीले सँगै काम गर्दा सबैभन्दा ठूलो मूल्य सिर्जना हुन्छ — इन्टरप्राइज प्लेटफर्महरूले प्रदान गर्ने परिचालन अनुशासन, स्केलेबिलिटी, र प्रशासनसँग AI को अनुकूलन क्षमताको संयोजन।
त्यस मोडेलमा, AI बुद्धिमत्ता तह बन्छ। ERP कार्यान्वयन तह बन्छ।
एकसाथ, तिनीहरूले संगठनहरूलाई अझ बढी आत्मविश्वास, स्थिरता, र व्यापार प्रभावका साथ AI मापन गर्न अनुमति दिने आधार सिर्जना गर्छन्।
किन कार्यान्वयन अझै पनि महत्त्वपूर्ण छ
एआई बिना कसरि काम गर्नको लागि बलियो आधार वा फ्रेमवर्कको कमी हुनु पर्छ भनेर स्पष्ट हुनुपर्छ। भित्र सञ्चालन गर्नुपर्छ। यो सामान्य प्रयोगका केसहरू भन्दा बाहिर विशेष रूपमा स्पष्ट हुन्छ।
वित्तमा, AI ले विसंगतिहरू पहिचान गर्न सक्छ वा नगद प्रवाहको भविष्यवाणी गर्न सक्छ — तर ती अन्तर्दृष्टिहरूमा कार्य गर्न प्रणालीहरू चाहिन्छ जसले अनुमोदनहरू लागू गर्दछ, लेखापरीक्षण ट्रेलहरू कायम गर्दछ, र अनुपालनलाई समर्थन गर्दछ। आपूर्ति शृङ्खला, खरिद र सञ्चालनहरूमा पनि यही कुरा लागू हुन्छ।
खुफिया जानकारी मात्र पर्याप्त हुँदैन। कार्यान्वयन र नियन्त्रणले त्यो बुद्धिमत्तालाई परिणाममा परिणत गर्छ।
किन ERP बढी महत्त्वपूर्ण हुँदै गइरहेको छ — कम होइन
ERP ले सञ्चालन संरचना, प्रक्रिया अनुशासन, र नियन्त्रण ढाँचा प्रदान गर्दछ जसले संगठनहरूलाई AI कसरी सञ्चालन गर्न मद्दत गर्दछ। यसले सुसंगत डेटा मोडेलहरू स्थापना गर्न मद्दत गर्दछ, व्यापार नियमहरू र नियन्त्रणहरू इम्बेड गर्दछ, र निर्णयहरू पत्ता लगाउन योग्य र अडिट योग्य बनाउँछ।
छोटकरीमा, यसले AI लाई उद्यमभरि अझ भरपर्दो रूपमा मापन गर्न अनुमति दिने अवस्थाहरू सिर्जना गर्दछ।
मूल उद्यम प्रणालीहरू प्रतिस्थापन गर्नुको सट्टा, धेरै संस्थाहरूले AI को आधुनिकीकरण प्रयासहरू जोड्दै छन्। शासन। AI अपनाउने गति बढ्दै जाँदा, एक बलियो परिचालन आधारको मूल्य झन्झन् स्पष्ट हुँदै गइरहेको छ।
प्रविधि नेताहरूको लागि रणनीतिक परिवर्तन
धेरै AI रणनीतिहरू अझै पनि उपकरणहरूबाट सुरु हुन्छन् — कुन मोडेलहरू प्रयोग गर्ने, कुन एजेन्टहरू प्रयोग गर्ने, कुन एजेन्टहरू प्रयोग गर्ने वा केसहरू प्रयोग गर्ने। दृष्टिकोणले गति उत्पन्न गर्न सक्छ, तर सधैं दिगो प्रभाव हुँदैन।
अझ बढी प्रभावकारी दृष्टिकोण परिणामबाट सुरु हुन्छ: कुन निर्णयहरू सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण हुन्छन्? कुन प्रक्रियाहरूले मूल्य ड्राइभ गर्छ? र संगठनले कुन मेट्रिक्स सुधार गर्न आवश्यक छ?
त्यहाँबाट, ध्यान केन्द्रित हुन्छ कसरी AI ले ती परिणामहरूलाई समर्थन गर्दछ — र कस्तो प्रकारको परिचालन वातावरणले त्यस समर्थनलाई विश्वसनीय बनाउँछ।
अधिकांश अवस्थामा, त्यो वातावरण बलियो परिचालन ERP कोरमा निर्भर हुन्छ।
तलको रेखा: AI तयार छ। धेरैजसो फाउन्डेसनहरू छैनन्।
एआई मार्फत सफल हुने संस्थाहरू सबैभन्दा धेरै मोडेलहरू प्रयोग गर्ने, सबैभन्दा धेरै एजेन्टहरू निर्माण गर्ने वा सबैभन्दा नयाँ उपकरणहरू पहिले अपनाउने व्यक्तिहरू नै हुँदैनन्। तिनीहरूले मापन, शासन र निरन्तर कार्यान्वयनलाई समर्थन गर्न डिजाइन गरिएको परिचालन आधारहरूको शीर्षमा AI निर्माण गर्नेछन्।
AI द्रुत गतिमा अघि बढिरहेको छ। तर यसको मुनिको भरपर्दो परिचालन कोर बिना, सबैभन्दा आशाजनक AI पहलहरू पनि टिकाउन गाह्रो हुन सक्छ।
एआईले परिचालन जटिलतालाई हटाउँदैन—यसले यसलाई पर्दाफास गर्छ।
बलियो आधार भएका संस्थाहरूले कार्यसम्पादनलाई गति दिन, निर्णय गर्ने क्षमतामा सुधार गर्न र मूल्यका नयाँ स्रोतहरू अनलक गर्न AI प्रयोग गर्न सक्छन्। तिनीहरू नभएकाहरूले प्राय: एआईले क्षमता मापन गरेझैं जटिलता मापन गर्छ भनेर प्राय: पत्ता लगाउँछन्।
किनकि अन्ततः, AI मा सबैभन्दा ठूलो जोखिम टेक्नोलोजी नै नहुन सक्छ। यसले AI लाई समर्थन गर्ने आधारहरूमा मापन गर्ने प्रयास गरिरहेको छ।
हामी उत्कृष्ट रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (RPA) सफ्टवेयरको सूची।
यो लेख
को उत्पादनको अंश थियो। href=”https://www.techradar.com/pro/perspectives” target=”_blank”>TechRadar Pro Perspectives, आजको प्राविधिक उद्योगका उत्कृष्ट र उज्यालो दिमागहरू प्रस्तुत गर्ने हाम्रो च्यानल।
यहाँ व्यक्त गरिएका विचारहरू लेखकका हुन् र FuturecRadar वा TechRadar का होइनन्। यदि तपाईं योगदान गर्न इच्छुक हुनुहुन्छ भने यहाँ थप जान्नुहोस्: https://www.techradar.com/pro/perspectives-how-to-submit