Як підключити генеративний AI до даних організації в ERP, CRM, SharePoint та інших системах

Дані організацій зберігаються всюди.

Інформація про клієнтів може зберігатися у Salesforce або Microsoft Dynamics. Фінансові та операційні дані містяться в SAP, Oracle, Odoo чи іншій ERP-системі. Контракти та документи зберігаються у SharePoint, OneDrive, Google Drive або на файлових серверах. Бізнес-процеси виконуються за допомогою BPM- і workflow-платформ. Юридичні, HR-, закупівельні та комплаєнс-підрозділи, а також команди, що працюють із клієнтами, використовують власні спеціалізовані застосунки.

Щоб генеративний AI приносив організації реальну цінність, він має працювати з цією інформацією.

Але підключити LLM до одного сховища відносно просто. Безпечно підключити генеративний AI до даних організації, розподілених між десятками систем, і водночас забезпечити дотримання прав доступу, вимог до управління даними, вимог щодо місця зберігання даних, надійність і гнучкість у виборі AI-моделей – це зовсім інше завдання.

Саме тому організаціям варто мислити ширше, ніж окремі AI-інтеграції.

Замість створення окремої AI-архітектури для кожної ERP-, CRM-системи, сховища чи бізнес-застосунку організації можуть створити єдиний Enterprise GenAI Hub, який поєднує AI-можливості з розподіленими даними та бізнес-процесами.

Завдяки LLM-агностичній архітектурі, оркестрації кількох LLM, Agentic RAG, AI-агентам для роботи з документами, скоординованим процесам опрацювання документів, API та корпоративним інтеграціям elDoc надає основу для створення такого єдиного шару GenAI.

Чому підключити дані організації до генеративного AI складно

Більшість організацій спочатку не створювали свою ІТ-інфраструктуру з урахуванням AI.

Їхні технологічні середовища формувалися протягом років або десятиліть, а різні застосунки впроваджувалися для виконання окремих бізнес-функцій.

У результаті інформація закономірно розподілена між різними системами, зокрема:

Коли організації починають упроваджувати генеративний AI, вони часто природним чином намагаються додати AI окремо до кожного середовища.

Одна команда створює RAG-рішення для SharePoint.

Інша підключає LLM до CRM.

Ще одна створює AI-асистента для ERP.

Юридичний підрозділ упроваджує окреме AI-рішення для роботи з контрактами, а комплаєнс створює іншу архітектуру для KYC.

У результаті організація може дуже швидко створити нові AI-сховища ізольованих даних поверх уже наявних інформаційних силосів.

Чому створення окремої AI-архітектури для кожної системи не дає змоги ефективно масштабувати AI

Кожне окреме корпоративне AI-рішення потенційно потребує власних:

• інтеграції з LLM;
• RAG-архітектури;
• векторної індексації та пошуку необхідних знань;
• конвеєрів опрацювання документів;
• OCR, Computer Vision та візуальних моделей;
• промптів та AI-агентів;
• автентифікації, прав і контролю доступу;
• механізмів безпеки та захисту даних;
• моніторингу, журналювання та спостережуваності;
• механізмів управління AI та контролю із залученням людини;
• API, конекторів та системних інтеграцій;
• налаштування моделей та управління їхнім життєвим циклом.

Спочатку створення окремого AI-рішення для одного застосунку може здаватися цілком керованим завданням. Однак складність швидко зростає, коли таку саму архітектуру потрібно відтворювати для багатьох корпоративних систем.

Організація може створити одне RAG-середовище для SharePoint, окрему AI-інтеграцію для CRM, самостійне рішення для опрацювання документів в ERP, а також додаткових AI-агентів для закупівель, юридичного підрозділу, HR, комплаєнсу та обслуговування клієнтів. Кожне таке рішення матиме власні інтеграції, індекси, промпти, налаштування безпеки, залежності від моделей, засоби моніторингу та вимоги до обслуговування.

Якщо масштабувати такий підхід на десять, двадцять або сотні корпоративних застосунків, організація вже не просто керуватиме кількома AI-сценаріями використання, а буде змушена підтримувати дедалі більш фрагментовану AI-інфраструктуру.

Крім того, виникає значне дублювання. Один і той самий документ може індексуватися кілька разів для різних AI-рішень. Аналогічні конектори можуть розроблятися повторно. Логіку безпеки та керування правами доступу доводиться реалізовувати в різних середовищах. Одні й ті самі корпоративні знання можуть опрацьовуватися в кількох незалежних RAG-архітектурах, тоді як різні команди підтримують власні промпти, AI-агентів, моделі та політики управління AI.

Це збільшує витрати на інфраструктуру, обсяг робіт із впровадження, операційну складність і ускладнює запровадження узгодженого управління AI на рівні всієї організації.

Що ще важливіше, корпоративні бізнес-процеси рідко відбуваються повністю в межах однієї системи.

Робота з одним клієнтським зверненням може охоплювати дані з CRM, контракти, що зберігаються у SharePoint, рахунки в ERP, листування в іншому сховищі та процес погодження, який керується через BPM. Якщо кожне AI-рішення може працювати лише зі своїм окремим системним середовищем, AI ніколи не отримує повного бізнес-контексту.

Саме тому завдання полягає не просто в тому, щоб окремо додати AI до кожного корпоративного застосунку.

Більш масштабованим підходом є створення єдиної корпоративної GenAI-архітектури, у якій спільні можливості, зокрема опрацювання документів, індексація, Agentic RAG, AI Document Agents, оркестрація моделей, безпека, управління AI та API, можуть повторно використовуватися в різних системах і бізнес-процесах.

Замість створення окремого AI-середовища для кожного наявного інформаційного силосу організації можуть створити єдиний шар GenAI, який безпечно поєднує AI-можливості в усій наявній технологічній інфраструктурі.

Кращий підхід: створення єдиного корпоративного шару GenAI

Замість незалежного впровадження AI в кожному окремому застосунку організації можуть створити єдину GenAI-архітектуру, яка поєднує корпоративні системи, дані, бізнес-процеси та AI-моделі.

Саме цю роль виконує elDoc GenAI Hub.

Завдяки API та конекторам elDoc може створити єдиний AI-шар для різних категорій корпоративних технологій:

Мета полягає не в тому, щоб замінити ці системи або перенести всі бізнес-процеси в інший застосунок. ERP і надалі відповідає за свої процеси, CRM продовжує керувати взаємовідносинами з клієнтами, SharePoint залишається корпоративним сховищем контенту, а BPM-платформи продовжують керувати робочими процесами.

Змінюється AI-шар, який працює поверх цих систем і поєднує їх між собою.

elDoc надає єдину основу, завдяки якій такі можливості, як AI OCR, Computer Vision, візуальні моделі, GenAI Agentic RAG, оркестрація кількох LLM, безпека та управління AI, можуть повторно використовуватися в підключених корпоративних середовищах.

Замість того щоб щоразу, коли іншій системі потрібен генеративний AI, створювати нову RAG-реалізацію, конвеєр опрацювання документів, середовище для AI-агентів та інтеграцію з LLM, організації можуть розширювати наявний GenAI Hub, додаючи нові конектори, сховища, AI-агентів і сценарії використання.

ERP залишається ERP. CRM залишається CRM. SharePoint залишається SharePoint. elDoc створює єдиний GenAI-шар, який поєднує AI з корпоративними знаннями, документами, системами та бізнес-процесами в усій цій екосистемі.

Від розрізнених даних організації до єдиного Agentic RAG

Підключення корпоративних систем є лише частиною завдання. Наступне питання ще важливіше: як генеративний AI може безпечно знаходити та використовувати потрібну інформацію, якщо дані організації розподілені між десятками систем і сховищ?

Один бізнес-сценарій може залежати від інформації, розподіленої між ERP, CRM, SharePoint, OneDrive, хмарними сховищами, BPM-платформами, базами даних, підрозділовими застосунками та застарілими системами. Без єдиної архітектури пошуку кожен AI-застосунок бачить лише частину загального контексту організації.

elDoc надає основу для єдиної індексації даних організації та безпечного Agentic RAG.

За допомогою API та конекторів авторизована інформація з підключених корпоративних джерел може опрацьовуватися та індексуватися в межах єдиної AI-архітектури для роботи зі знаннями:

Замість створення окремого ізольованого RAG-індексу для кожного застосунку elDoc може забезпечити єдину систему індексації та пошуку в підключених і авторизованих джерелах корпоративної інформації.

Важливо, що єдина індексація не означає, що всі дані організації потрібно просто скопіювати до одного централізованого сховища elDoc. Залежно від архітектури та вимог до інтеграції elDoc може підключати розподілені джерела інформації, опрацьовувати та індексувати релевантний контент, зберігати необхідні метадані та взаємозв’язки між даними й робити цю інформацію доступною для пошуку авторизованими AI-процесами, водночас зберігаючи за вихідними системами їхні початкові функції.

Від єдиної індексації до агентного пошуку

Саме тут особливого значення набуває Agentic RAG.

Традиційний RAG часто будується навколо одного сховища: користувач ставить запитання, система здійснює пошук в індексі, знаходить кілька релевантних фрагментів і передає їх LLM.

Запити в корпоративному середовищі рідко бувають настільки простими.

Перед тим як сформувати відповідь або виконати наступний крок процесу, AI-агент може визначати, де здійснювати пошук, яка інформація потрібна, які джерела є релевантними, чи потрібно знайти додаткові документи та як об’єднати інформацію з кількох систем.

Наприклад, під час опрацювання справи постачальника AI-агент для роботи з документами може отримати інформацію з таких джерел:

Основні дані про постачальника з ERP → договірні документи із SharePoint → попереднє листування з CRM → технічну документацію з корпоративного сховища → політики у сфері закупівель із корпоративної бази знань → актуальну інформацію про погодження з BPM.

Після цього агент може аналізувати цю інформацію в межах єдиного бізнес-контексту, а не розглядати кожну корпоративну систему як ізольоване AI-середовище.

Та сама архітектура може використовуватися для KYC, кредитного аналізу, перевірки контрактів, закупівель, аудиту, опрацювання заяв і претензій, роботи зі знаннями працівників, обслуговування клієнтів та багатьох інших сценаріїв з інтенсивним використанням документів.

Створіть єдину GenAI-основу для всієї організації

Дані організації й надалі залишатимуться розподіленими між ERP, CRM, SharePoint, хмарними сховищами, BPM-платформами, базами даних, бізнес-застосунками та застарілими системами. Водночас AI-моделі, можливості Agentic AI та корпоративні сценарії використання продовжуватимуть розвиватися.

Рішення полягає не в тому, щоб щоразу створювати нову ізольовану AI-архітектуру, коли нова система, модель або сценарій використання потребує генеративного AI.

Організаціям потрібна багаторазово використовувана GenAI-основа, яка дає змогу підключати наявні системи, індексувати авторизовані корпоративні знання, оркеструвати різні AI-моделі та надавати ці AI-можливості AI-агентам, застосункам, користувачам і автоматизованим робочим процесам.

Саме цю роль виконує elDoc GenAI Hub.

Поєднуючи LLM-агностичну архітектуру, оркестрацію кількох LLM, єдину індексацію корпоративних даних, безпечний Agentic RAG, AI-агентів для роботи з документами, AI OCR, Computer Vision, візуальні моделі та оркестроване опрацювання документів за допомогою GenAI, elDoc допомагає організаціям створити єдину AI-основу для раніше не пов’язаних між собою корпоративних систем і даних.

Підключіть системи, які вже використовуєте. Об’єднайте розподілені в них знання. Створіть єдине безпечне GenAI-середовище для всієї організації.

Замість запитання «Як додати генеративний AI до кожної з наших систем?» організації можуть почати з більш перспективного запитання:

«Як створити єдину корпоративну AI-архітектуру, здатну безпечно працювати з усіма ними?»

Готові підключити дані організації до генеративного AI?

Поспілкуйтеся з експертом elDoc, щоб дізнатися, як ваші ERP, CRM, SharePoint, корпоративні сховища та бізнес-застосунки можуть стати частиною безпечної LLM-агностичної GenAI-архітектури на основі єдиного Agentic RAG та AI-агентів для роботи з документами.