Baifang、企業に警告：すべてのプロセスをAIで再構築するな

過去2年間の企業AI熱狂にスローガンが必要なら、「すべてをAIでやり直す」は有力候補だろう。カスタマーサービス、マーケティング、研究開発、財務、人事、調達はすべてAIワークフローとして再パッケージ化され、かつて人が記入したフォームは生成され、かつて職員が読んだ文書はモデルがスキャンし、かつて手でクリックしたボタンはエージェントが起動する。

財務・税務業務向けのエンタープライズソフトウェアを販売する中国企業Baifangは、そのような捉え方が企業の最大の過ちだと考えている。広く共有された主張の中で、同社は企業におけるAIの価値は一様ではないと述べる。自動化から多大な利益を得るステップもあれば、すでに効率的で、モデルを挿入すると遅く、高コストに、あるいは監査が困難になるステップもある。

同社の例は請求書と経費の処理であり、中国企業が膨大な量を処理するバックオフィス業務の一種だ。モデルはスキャンした領収書を読み取り、発注書と照合し、不一致を事務員よりはるかに速く指摘できる。しかし、同じモデルにすでに機能している承認チェーンを再設計させると、結果はしばしばより長いプロセス、より多くの例外、そして誰も予算を取っていなかった新たなレビュー層となる。

この区別が重要なのは、中国企業がAI支出のリターンを示すよう圧力を受けているからだ。Baifangの助言は、文書認識、データ入力、照合など、大量で規則が多く測定しやすいタスクから始め、明確なコスト削減やエラー削減が現れるところだけに拡大することだ。

同社はまた構造的な問題も指摘する。多くのAIプロジェクトはプラットフォームの全面改修として売り込まれる。ベンダーはスタック全体の再構築を約束し、調達を遅らせ、統合を危険にする。より狭いアプローチ、つまり既存システム内の少数のステップにAIを追加する方法は地味だが、正当化しやすく、失敗した場合にロールバックしやすい。

これは世界中のエンタープライズソフトウェアで見られるパターンだ。初期のクラウドプロジェクトは、企業がすべてのアプリケーションを一度にリフト・アンド・シフトしたときに失敗し、最も利益を得るワークロードを移行したときに成功した。企業AIも同じ曲線をたどっているように見える。壮大な変革の売り込みから、測定可能な成果を持つ的を絞ったツールへ。

Baifangにとって、この主張はポジショニングの一手でもある。財務・税務ソフトウェアプロバイダーとして、顧客にAIを既に信頼しているワークフロー内の機能として扱ってほしいのであり、それらのシステムを置き換える理由として扱ってほしくない。同社の買い手へのメッセージは、モデルが各ステップで実際に何を変えるかを問い、その答えをテストできるほど狭く保つことだ。

注目すべきは、企業買い手がその規律に報いるかどうかだ。より多くの中国企業が、広範な変革プログラムではなく特定のバックオフィス指標に結びついたAI予算を公表し始めれば、「すべてをやり直す」時代は静かに終わるかもしれない。請求書一枚ずつ。