Képzelje el, hogy két vállalat ugyanazt a problémát próbálja megoldani: automatizálni szeretné a beszerzési folyamatait. Az egyik egy hagyományos szoftverhez ad hozzá egy AI chat ablakot. A másik az alapoktól kezdve úgy építi fel a rendszerét, hogy az AI a folyamatok szerves része legyen. Melyik működik hatékonyabban?
A mesterséges intelligencia térnyerésével szinte minden szoftvergyártó azt hirdeti magáról, hogy "AI-alapú" vagy "AI-vezérelt". De vajon mit jelent ez a gyakorlatban? Miért van az, hogy egyes rendszerek valóban átalakítják a munkavégzést, míg mások csupán a régi rendszert csomagolják új köntösbe?
AI Accordion Section - Native Blog Style
AI
Nincs ideje végigolvasni? Rövidítse le AI-al!
Az eredeti cikk olvasási ideje: 5 perc
~60 másodperc olvasás
Mi a különbség az AI-natív és a Bolt-on AI megoldások között?
A mesterséges intelligencia térnyerésével minden szoftvergyártó "AI-alapúnak" hirdeti magát, de nem minden AI megoldás egyforma.
Bolt-on AI (utólag hozzáadott): A hagyományos platformok AI chat ablakot adnak a meglévő rendszerhez. Ez olyan, mint egy régi autóba szerelt elektromos motor - javít, de soha nem lesz olyan hatékony, mint egy eleve hibridnek tervezett jármű.
Problémák:
Minden alkalommal újra kell magyarázni a kontextust
Folyamatos promptolás szükséges
Manuális átvitel és formázás
Csak reagál, nem kezdeményez
AI-natív megközelítés: Az egész rendszer úgy épül fel, hogy az AI ügynökök a folyamatok természetes részei legyenek. Az intelligencia beépül a munkafolyamatokba.
AI-natív esetén: A rendszer automatikusan felismeri → feldolgozza → összeveti korábbi adatokkal → strukturált összehasonlítást készít → értesíti a döntéshozókat
Kritikus különbségek:
Kontextus: AI-natív rendszerek ismerik a vállalat specifikus folyamatait
Működés: Proaktív vs. reaktív approach
Integráció: Beépített vs. elszigetelt intelligencia
Az AI-natív megoldások nem egyszerűen AI funkciókat adnak hozzá - újragondolják a munkafolyamatokat úgy, hogy az intelligencia szerves része legyen a rendszernek.
Bolt-on AI, vagy AI retrofitting
Kezdjük a leggyakoribb megközelítéssel. Sok hagyományos platform úgy próbál modernnek tűnni, hogy utólag ad hozzá AI funkciókat a meglévő rendszeréhez. Ez olyan, mintha egy régi autóba egy plusz elektromos motort szerelnénk – javíthatja a teljesítményt, de soha nem lesz olyan, mint egy új, eleve hibridnek tervezett jármű.
Hogyan néz ki ez a gyakorlatban?
Ilyen a chat ablak csapdája, amikor megjelenik egy új funkció a felületen – egy AI asszisztens, amellyel cseveghetünk. Kérdezhetünk tőle, kérhetünk összefoglalókat, vagy segítséget a szövegírásban. Első pillantásra hasznos újításnak tűnik.
De nézzük meg közelebbről, mi történik valójában:
Minden alkalommal újra kell magyarázni a kontextust – Az AI nem tudja, min dolgozunk éppen, nem ismeri a folyamat előzményeit.
Folyamatos promptolás szükséges – Ugyanúgy meg kell fogalmaznunk a kéréseket, mintha kilépnénk a rendszerből és egy külső AI szolgáltatást használnánk, mint a Claude, ChatGPT vagy Gemini.
Sokszor az eredményt manuálisan kell átvinni – Amit az AI generál, azt még be kell illeszteni, formázni kell, vagy át kell alakítani a megfelelő formátumra.
Nincs valódi automatizálás – Az emberi munka nem csökken jelentősen a külső genAI használatához képest.
Egy konkrét példa: Képzelje el, hogy szeretne automatikusan feldolgozni egy beérkező árajánlatot. Az utólagos AI megoldásnál:
Meg kell nyitnia az AI chat ablakot
Bemásolnia vagy feltöltenie az árajánlatot
Megfogalmaznia, hogy mit szeretne (elemzés, összehasonlítás, stb.)
Megvárnia az eredményt
Kimásolnia és beillesztenie a megfelelő helyre
Ellenőriznie és formáznia a végeredményt
Ez valóban lehet gyorsabb, mint manuálisan elvégezni ugyanezt, viszont egy genAI-hoz képest alig, vagy egyáltalán nem.
Az AI-natív megközelítés
Most nézzük meg, hogyan működik egy valódi AI-natív platform. Itt nem arról van szó, hogy hozzáadunk AI funkciókat egy meglévő rendszerhez. Az egész architektúra úgy épül fel, hogy az intelligens ügynökök a folyamatok természetes részei legyenek.
A működés szépsége a láthatatlanságban rejlik
Az AI-natív rendszerekben az intelligencia beépül a munkafolyamatokba. Nem kell külön aktiválni, nem kell promptolni – egyszerűen ott van és dolgozik.
Ugyanaz a példa AI-natív megközelítéssel:
Az árajánlat beérkezésekor:
A rendszer automatikusan felismeri a dokumentum típusát, és feldolgozza azt
Kontextus alapján tudja, hogy ez melyik beszerzési folyamathoz tartozik
Előre definiált szabályok szerint feldolgozza az adatokat
Összeveti a korábbi ajánlatokkal, szerződésekkel, belső követelményekkel
Generál egy strukturált összehasonlítást, és ajánlást tesz
Értesíti a megfelelő döntéshozókat
Mindezt anélkül, hogy a felhasználónak bármit is látna, vagy tennie kellene. A folyamat egyszerűen megtörténik, és csak a végső összehasonlítást és ajánlást látja.
A kritikus különbségek, amelyek számítanak
1. Kontextus-érzékenység vs. általános tudás
Bolt-on AI:
Általános nyelvi modellt használ, amely nem ismeri a vállalat specifikus folyamatait
Minden interakciónál újra kell építeni a kontextust
Nem tud különbséget tenni a vállalat egyedi szabályai és az általános gyakorlat között
AI-natív platform:
Az ügynökök tisztában vannak a folyamat teljes kontextusával
Ismerik a korábbi lépéseket, a következő teendőket
Értik a vállalat specifikus üzleti szabályait és követelményeit
2. Reaktív vs. proaktív működés
Bolt-on AI:
Vár, amíg a felhasználó kérdez vagy kér valamit
Csak akkor aktiválódik, ha valaki használja
Nem kezdeményez, csak reagál
AI-natív platform:
Folyamatosan figyeli a rendszert
Automatikusan észleli, amikor cselekvésre van szükség
Proaktívan kezdeményez: figyelmeztet határidőkre, jelzi az anomáliákat, javaslatokat tesz
3. Elszigetelt vs. integrált intelligencia
Bolt-on AI:
Az AI funkció egy külön modul, amely nem kommunikál a többi rendszerrésszel
Az eredmények manuális átvitelt igényelhetnek
Nem fér hozzá az összes releváns adathoz
AI-natív platform:
Az intelligencia átszövi az egész rendszert
Képes különböző adatforrásokból információt gyűjteni és összegezni
Az eredmények automatikusan megjelennek a megfelelő helyeken
A láncba kötött AI ügynökök ereje
Az AI-natív platformok egyik legnagyobb előnye, hogy több AI ügynök képes együttműködni komplex feladatok megoldásában. Ez nem egyszerűen több AI funkció párhuzamos használatát jelenti, hanem valódi együttműködést.
Példa egy összetett beszerzési folyamatra:
Az első ügynök elemzi a beérkező igénylést
A második ügynök megkeresi a megfelelő beszállítókat
A harmadik ügynök előkészíti és kiküldi az ajánlatkéréseket
A negyedik ügynök összegyűjti és strukturálja a beérkező válaszokat
Az ötödik ügynök összehasonlító elemzést készít
A hatodik ügynök előkészíti a döntési javaslatot
Mindez egyetlen, összefüggő folyamatként zajlik, emberi beavatkozás nélkül. Egy hagyományos rendszerben ezt hat különböző alkalommal, hat különböző prompttal kellene megoldani.
A Fluenta One: Ahol az AI-natív megközelítés találkozik az üzleti valósággal
Ha eddig elméleti különbségekről beszéltünk, nézzük meg, hogyan néz ki mindez a gyakorlatban. A Fluenta One nem utólag integrált AI funkciókat kínál, hanem az alapoktól kezdve úgy épült, hogy az intelligens ügynökök a beszerzési folyamatok természetes részei legyenek.
Intelligens ügynökök, amelyek valóban értik a munkájukat
A Fluenta One AI ügynökei nem általános célú chatbotok, hanem specializált digitális munkatársak, amelyek mélyen értik a beszerzési folyamatokat:
Folyamatautomatizációs asszisztensek átveszik a számlaegyeztetés és teljesítésigazolás rutinfeladatait, automatikusan továbbítják a dokumentumokat jóváhagyásra, és akár kezelik az alapszintű beszállítói kommunikációt – ezzel akár 60-80%-kal csökkentve a 3-irányú egyeztetésre fordított időt.
Előrejelző elemzők folyamatosan figyelik a szerződési határidőket, észlelik a jóváhagyási folyamatok elakadásait, és proaktívan jelzik a költségvetéstől való eltéréseket. Automatikusan értesítenek a hamarosan lejáró szerződésekről és kezdeményezhetik a megújítási folyamatot.
Adatelemző specialisták valós időben dolgozzák fel és elemzik a beszerzési adatokat, értékelik a beszállítói teljesítményeket, és strukturált formában jelenítik meg a költési mintázatokat – így a beszerzési szakemberek azonnal átláthatják a kategóriák és beszállítók szerinti költéseket, megalapozva a stratégiai döntéseket.
Mérhető eredmények, amelyekre számíthat
A Fluenta One használói nem ígéreteket, hanem valós, mérhető eredményeket tapasztalnak:
40-60% időmegtakarítás az adminisztratív feladatokban
15-25% rövidebb átfutási idő a beszerzési folyamatokban
70%+ csökkenés a manuális hibák előfordulásában
8-15% közvetlen költségmegtakarítás a pontosabb beszerzési döntések révén
Ezek nem távoli célok – ügyfeleink már az első 3-6 hónapban tapasztalják ezeket az eredményeket.
Az Ön tempójában, az Ön igényei szerint
A Fluenta One rugalmasan alkalmazkodik az Ön helyzetéhez:
Kezdhet egyetlen folyamattal – például a számlafeldolgozással
Fokozatosan bővítheti – ahogy látja az eredményeket
Integrálhatja meglévő rendszereivel – nem kell mindent lecserélnie
Skálázhatja igény szerint – a rendszer növekszik az Ön vállalatával
Kíváncsi, hogyan működne az AI-natív megközelítés az Ön beszerzési folyamataiban?
Fedezze fel a Fluenta One képességeit:
Töltse ki automatizáltsági felmérésünket és tudja meg, hol áll most
Kérjen személyre szabott demót és lássa a rendszert működés közben
Beszéljen szakértőinkkel az Ön konkrét kihívásairól.