KPMG i OpenAI chcą zmienić sposób, w jaki pracownicy korzystają z firmowych aplikacji. Zamiast logować się do kolejnych systemów, przechodzić przez moduły i wypełniać formularze, mają po prostu powiedzieć agentowi AI, jaki rezultat chcą osiągnąć. Oprogramowanie pozostanie w tle, a głównym interfejsem pracy stanie się rozmowa.
- KPMG zostało partnerem OpenAI najwyższego szczebla i zamierza wspólnie sprzedawać firmom rozwiązania oparte na agentach AI
- Pierwszym wdrożeniem była platforma do zarządzania łańcuchem dostaw i realizacją zamówień przygotowana przez KPMG dla samego OpenAI
- „Headless software” (czyli oprogramowanie działające w tle) ma oddzielić doświadczenie pracownika od ekranów, formularzy i modułów tradycyjnych systemów ERP oraz CRM
- Automatyzacja skróci wykonywanie zadań, ale zwiększy znaczenie decyzji, kontroli, odpowiedzialności i rozmów o pracy
KPMG nie zaczęło od prezentacji dla klientów. Najpierw sprzedało własną koncepcję OpenAI. Firma konsultingowa zbudowała dla laboratorium platformę Supply Chain & Fulfillment Orchestration, koordynującą procesy związane z łańcuchem dostaw i realizacją zamówień. Wdrożenie określane jako klient zero stało się dowodem, że model może działać w dużej organizacji, a nie tylko w pilotażu.
Zapisz się na newsletter BGR. Otrzymuj najlepsze informacje i porady, a także zaproszenia na eventy.
Klikając „Zapisz mnie”, potwierdzasz, że przeczytałeś i zgadzasz się z naszą Polityką prywatności.
Na tej podstawie obie firmy ogłosiły szerszy sojusz. KPMG otrzymało status OpenAI Elite Partner, przeznaczony dla partnerów zdolnych prowadzić duże, globalne wdrożenia. Etap eksperymentów ma ustąpić wykorzystaniu agentów AI w najważniejszych procesach firm.
Systemy zostają, znikają ich ekrany
Najważniejszym elementem tej wizji jest headless software, czyli oprogramowanie pozbawione tradycyjnego interfejsu jako głównego punktu kontaktu z użytkownikiem. Nie oznacza to, że ERP, CRM, systemy finansowe czy aplikacje do obsługi dostaw przestaną istnieć. Nadal będą przechowywały dane i pozostaną systemami referencyjnymi. Z perspektywy pracownika mają jednak stać się niemal niewidoczne.
Dziś wykonanie prostego zadania często wymaga znajomości „geografii” programu: trzeba wiedzieć, gdzie znajduje się odpowiedni moduł, które pola są obowiązkowe i jak połączyć dane z kilku narzędzi.
W modelu KPMG pracownik opisuje oczekiwany efekt, a agent AI interpretuje intencję, wybiera systemy, pobiera informacje i wykonuje kolejne czynności. Gdy pojawia się ryzyko, niejednoznaczność lub potrzeba oceny, zadanie wraca do człowieka.
Docelowym interfejsem ma być głos. Zamiast wpisywać dane do kilku aplikacji, pracownik poprosi system o przygotowanie prognozy, sprawdzenie zapasów, uruchomienie zamówienia albo zestawienie informacji o kliencie. Agent połączy dane z wielu źródeł i wykona działania w różnych systemach. Model SaaS nie znika — zmienia się natomiast powierzchnia, przez którą człowiek z niego korzysta.
Taki model może być istotny również w Polsce. W wielu firmach systemy ERP, CRM i obiegu dokumentów wdrażano etapami, często u różnych dostawców, a ich obsługa nadal wymaga ręcznych operacji. Warstwa agentowa mogłaby ograniczyć potrzebę kosztownej wymiany całej infrastruktury, ale wymusiłaby uporządkowanie danych, uprawnień i odpowiedzialności za decyzje AI.
Sprawdź też: Cyfrowy sprzedawca, który przekonał Sequoię. Sable zebrał 45 mln dol. na „pracownika” Aiden
Mniej wykonywania, więcej decydowania
Automatyzacja nie oznacza jednak, że praca po prostu zniknie. Arvind Narayanan z Princeton opisuje ją jako „kanapkę” złożoną z trzech warstw: decyzji, wykonania i dostarczenia rezultatu. AI najszybciej kompresuje środkową część, czyli samo wykonywanie zadań. Trudniej skrócić czas potrzebny na wybór celu, ocenę ryzyka, weryfikację efektu i przyjęcie odpowiedzialności.
Chad Seiler, lider biznesowy ds. technologii, mediów i telekomunikacji w KPMG w USA zgadza się z tym ujęciem, ale dodaje, że większa szybkość może stworzyć nowe obowiązki. Gdy system generuje więcej analiz, dokumentów i działań w krótszym czasie, organizacja musi intensywniej sprawdzać ich poprawność. Pracownicy mogą więc mniej czasu poświęcać na klikanie, a więcej na uzgadnianie celów, formułowanie poleceń, omawianie rezultatów i zatwierdzanie decyzji. Przyszłość pracy może być bardziej oparta na rozmawianiu, choć niekoniecznie będzie prostsza.
Narayanan zauważa ponadto, że AI zwiększa ambicję projektów, a wraz z nią znaczenie osądu i odpowiedzialności. Ostrzega również przed uzależnieniem od jednego agenta, który może stać się repozytorium nieformalnej wiedzy o procesach. Jego wymiana mogłaby sparaliżować pracę wielu zespołów.
Dlatego KPMG nie przedstawia agentowej transformacji jako zwykłej migracji technologicznej. To zestaw decyzji biznesowych: które procesy przebudować, gdzie dopuścić autonomiczne działanie, a gdzie zachować kontrolę człowieka. Duże organizacje prawdopodobnie nie będą opierać się też na jednym dostawcy modeli. Obok OpenAI mogą wykorzystywać rozwiązania Anthropic, modele otwarte i tańsze narzędzia do węższych zadań.
Przewagą firm konsultingowych ma być nie sam dostęp do modeli, lecz znajomość danych, procesów, kultury, silosów i regulacji klientów. Połączenie AI z przedsiębiorstwem pozostaje trudnym projektem organizacyjnym. KPMG i OpenAI stawiają więc nie na koniec oprogramowania, lecz na koniec oprogramowania widocznego dla użytkownika.
Czytaj też: AI tylko na slajdach? Nowy indeks obnaża pozorne wdrożenia w firmach
