Jo mer AI får lov til å gjøre, desto viktigere blir kontroll på data, rettigheter og den faktiske bruken, mener Anders Hoffgaard, Managing Director for Inspirit i Danmark.

– ERP-systemet får hender, ikke bare hukommelse. Det er hele forskjellen.

Slik beskriver Anders forandringen som akkurat nå er på vei inn i virksomhetenes forretningssystemer. Tradisjonelt har ERP-systemet vært stedet der virksomheten samler data om blant annet økonomi, lager, produksjon og kunder, og bruker dem til å planlegge forretningen. Med AI-agenter kan systemene i økende grad også utføre oppgaver selv, på grunnlag av de samme opplysningene.

Analyse- og konsulentselskapet Gartner bruker betegnelsen Enterprise Resource Execution (ERX) om det ERP-systemet er på vei mot, mens Microsoft snakker om «Systems of Action». Men uansett betegnelse er det interessante at de første byggeklossene allerede er tilgjengelige. Brukeren vil i økende grad kunne beskrive hva som skal løses, i stedet for å navigere selv gjennom menyer, skjemaer og ulike systemer.

Dårlige data blir et større problem

Når systemene ikke lenger bare viser informasjon, men også kan handle på den med AI-agenter, øker kravene til fundamentet de bygger på.

– AI-agenter arver datakvaliteten din. Har du rot i data, får du automatisert rot, sier Anders.

Hvis opplysninger om kunder, varer eller prosesser er feil, eller tilgangsrettighetene ikke er på plass, risikerer en AI-agent å handle på feil grunnlag – og gjøre det langt raskere enn et menneske.

Inspirit har selv bygget en felles arbeidsflate oppå virksomhetens ulike datakilder, der medarbeiderne blant annet kan få oversikt over kunder, prosjekter, økonomi, ressurser og kompetanse.

– Poenget er at medarbeideren ikke trenger å vite nøyaktig hvilket underliggende system informasjonen ligger i, men i større grad kan spørre etter det han eller hun har bruk for, forklarer danmarkssjefen.

Verdien flytter seg

Utviklingen endrer også rollen til den tradisjonelle ERP-konsulenten. Når AI kan hjelpe med dokumentasjon, testing, konfigurasjon og andre deler av implementeringen, blir det mindre avgjørende å være spesialist på selve systemet.

Utviklingen ses allerede i Microsofts Dynamics 365 Activate, der AI-agenter støtter hele implementeringsløpet. Målet er ifølge Microsoft å gjøre implementeringer mer «rapid, reliable and repeatable».

Det endrer konsulentrollen markant. Verdien flytter seg fra å utføre oppgavene til å forstå kundens forretning og designe de riktige løsningene.

– Vi kommer i enda større grad til å etterspørre medarbeidere som kombinerer praktisk bransjeerfaring fra for eksempel produksjon, logistikk, økonomifunksjoner eller offentlig forvaltning med forståelse for data og arkitektur. Dyp forretningskunnskap er svært verdifull, fordi den gir en viktig forståelse av hvor AI-teknologien kan endre prosesser og skape varig forretningsverdi. Og den profilen utvikler vi også internt, sier Anders.

Utviklingen påvirker også måten konsulenttjenestene blir solgt på. Når AI gjør det mulig å gjennomføre deler av prosjektene raskere og med færre tradisjonelle konsulenttimer, vil bransjen gradvis bevege seg vekk fra ren timebetaling og mot avtaler der konsulenthuset i større grad blir målt og betalt på verdien som skapes hos kunden.

– For Inspirit handler det om å ta medansvar for kundens resultat. Derfor jobber vi allerede med modeller der gevinst og risiko i større grad deles mellom kunde og leverandør, påpeker han.

Fra lisenser til bruk

Også økonomien rundt teknologien endrer seg. Der programvare tradisjonelt i stor grad er blitt solgt som lisenser til et bestemt antall brukere, blir deler av AI-verdenen i stedet avregnet etter forbruk. Det gjør det viktigere å vite hvilke agenter virksomheten har satt i arbeid, hva de foretar seg, og hva de koster.

Man må ha kontroll på kostnadene, og det gjelder også hvis virksomheten investerer i AI som medarbeiderne aldri får innarbeidet i det daglige arbeidet.

– Den dyreste AI-en er den kunden har kjøpt og aldri tatt i bruk, fastslår Anders.