よくある質問
この議論は、これらのプラットフォームを完全に置き換えることではなく、AIエージェントが私たちのプラットフォームとの対話方法をどのように変えているかという点にあります。既存の複雑なエンタープライズソフトウェア内での運用を拡張し、合理化するためにAIを使用することに焦点を当てており、ゼロから再構築することを目指すものではありません。
Klarnaは技術スタックを戦略的に整理し、一部の古いベンダーを最新のSaaSアプリに置き換えました。そして、その上にAIを重ねてワークフローを自動化し、これらの新しく柔軟なツールを連携させることで、全面的なリプレースなしでの簡素化を目指しました。
これらのシステムを置き換えることは、複雑なワークフロー、コンプライアンス要件、そして100%のデータ完全性の必要性が深く統合されているため、非常に困難です。数十年にわたる開発と複雑なロジックをゼロから再現することは、ほとんどの企業にとってエンジニアリングのブラックホールです。
AIはインテリジェントなレイヤーとして機能し、散在する情報源からナレッジを統合し、異なるプラットフォーム間でタスクを自動化することによって統合します。このアプローチでは、AIエージェントを使用してCRMやヘルプデスクなどの既存ツールを連携、合理化、強化し、より効率的にします。
主な利点には、散在するナレッジの統合、従業員がすべてのシステムから完全な回答を迅速に見つけられるようにすること、そしてプラットフォーム間で反復的なタスクを自動化することが含まれます。これにより、チームは戦略的な業務に集中でき、効率と問題解決能力が向上します。
エンタープライズシステムは、財務上および法的な理由から絶対的なデータ精度を要求しますが、確率に基づいて動作する生成AIは、コアレコードに対してそれを保証できません。下書きや要約には役立ちますが、LLMはSalesforceやWorkdayが必要とする基盤となるデータの完全性にとってはリスクの高い選択肢です。
カスタムのAI駆動型プラットフォームを構築するには、初期のコーディングをはるかに超える、設計、開発、セキュリティ、コンプライアンスチームのための莫大で継続的な費用がかかります。これらの隠れたコストにより、全面的な置き換えはほとんどの企業にとって非現実的なリソースの使い方となり、本来の製品から焦点をそらすことになります。
