שני קצוות, פתרון אחד

אני פוגש בשטח ארגונים שנתקעים בשני קצוות שונים לחלוטין, אבל בשניהם חסר אותו דבר: שכבת בינה שמסוגלת לראות את התמונה המלאה ולקבל החלטות.

1️⃣ב- Brownfield (ריבוי מערכות ליבה ישנות)- כל מערכת היא עולם סגור. אף אחד לא רואה את התמונה המלאה: איך עיכוב בחומר גלם ישפיע על תוכנית הייצור או האספקה?

2️⃣ ב-Greenfield (כאוס אקסלים)-אין מערכות ישנות, אבל גם אין סדר. הפיתוי הגדול הוא לרוץ לקנות מערכת גדולה שתעשה סדר. זה פרויקט של שנתיים שלא יפתור את הבעיה האמיתית.

איפה ה-AI נכנס לתמונה?

✅ ל-Brownfield: לא מחליפים את הליבה, אלא מניחים מעליה שכבת AI. זהו "מוח מלאכותי" שמתחבר למערכות הישנות, שואב את הדאטה, ומייצר תובנות בזמן אמת ששום ERP לא יודע לתת.

✅ ל-Greenfield: לא קונים מערכת - בונים על ה-AI. במקום להטמיע תוכנה "טיפשה", מקימים תשתית דאטה רזה ומתחילים ב-AI-Lite (נרמול נתונים והתראות) כדי לייצב את הכאוס. רק אחרי שצוברים "אמת תפעולית" - מתקדמים לחיזוי ואופטימיזציה. ה-AI מנהל את האופרציה מהיום הראשון.

העלות האמיתית היא לא הטכנולוגיה. היא ההמתנה.