Podcast-Rückblick: Einblicke von Mayank Sharma, VP of AI Product Engineering bei SAP

In einer sich rasch entwickelnden Technologielandschaft hat sich SAP als wichtiger Akteur etabliert und mit seinen KI-gestützten Strategien und Produkten neue Maßstäbe gesetzt.

In einer aktuellen Folge von KI-Geschäft Asienführte Gastgeber Leo Jang eine anregende Diskussion mit Mayank Sharma, Vice President of AI Product Engineering bei SAP.

Sharma, der auch die Abteilung AI Services und Accelerator von SAP leitet, bot einen faszinierenden tiefen Einblick in die KI-Reise von SAP, ihre Transformation im Laufe der Jahre und wie sie die Zukunft von Unternehmenslösungen prägt.

Hier ist eine ausführliche Zusammenfassung der Episode, vollgepackt mit umsetzbaren Erkenntnissen und spannenden Entwicklungen aus der Welt der KI.

Die Entwicklung von SAP: Vom ERP-Giganten zum KI-Vorreiter

Seit fast 50 Jahren ist SAP ein Synonym für Unternehmenssoftwarelösungen, insbesondere im Bereich ERP- und CRM-Systeme.

SAP ist für seine modularen, anpassbaren – und oftmals komplexen – Lösungen bekannt und hat seinen Schwerpunkt in der Vereinfachung von Unternehmensabläufen.

Die ernsthafte Reise des Unternehmens in den Bereich der künstlichen Intelligenz begann jedoch bereits 2015, also lange vor der explosionsartigen Verbreitung generativer KI und Transformer-basierter Modelle wie ChatGPT.

Sharma beschrieb diese frühe Phase als eine Zeit der Erkundung, in der der Schwerpunkt hauptsächlich auf klassischen Modellen des maschinellen Lernens und des Deep Learning lag.

Dies erforderte einen erheblichen Aufwand bei der Datenintegration, -aufbereitung und Schulung von Pipelines. Der Prozess war zwar bahnbrechend, war jedoch mit Hürden konfrontiert, darunter lange Zeiträume von der Ideenfindung bis zur Produktion und hohe Eintrittsbarrieren für Kunden mit eingeschränkter Dateninfrastruktur.

Die generative KI-Revolution

Die Einführung generativer KI-Modelle, insbesondere großer Sprachmodelle (LLMs), hat für SAP und seine Kunden tiefgreifende Veränderungen mit sich gebracht.

Sharma erläuterte, dass generative KI die Markteinführungszeit für KI-Lösungen erheblich verkürzt habe, da sie durch Zero-Shot- und Few-Shot-Learning Ergebnisse mit minimalen Trainingsdaten liefern könne.

Dieser Wandel hat auch die Eintrittsbarrieren für Unternehmen gesenkt, die KI einführen möchten, und erleichtert den Unternehmen die Integration dieser Funktionen in ihre Arbeitsabläufe.

Generative KI ist nicht nur auf Effizienz ausgerichtet – sie öffnet neue Türen für Innovationen. Laut Sharma hat SAP begonnen, KI für die Inhaltsgenerierung, agentenbasierte Workflows und revolutionäre Benutzererfahrungen durch KI-Co-Piloten wie Joule.

Diese Fortschritte verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit SAP-Systemen interagieren, und bieten intuitivere, automatisiertere und intelligentere Lösungen.

Joule: SAPs KI-Co-Pilot

Eine der wichtigsten KI-Innovationen von SAP ist Joule, ein KI-Copilot, der das Benutzererlebnis in allen Unternehmenssystemen verbessern soll. Joule lässt sich nahtlos in das SAP-Ökosystem integrieren und bietet Funktionen wie:

• Informationsextraktion: Vereinfachung komplexer Navigation durch Bereitstellung präziser Daten auf Anfrage.
• Transaktionale Unterstützung: Automatisierung mehrstufiger Prozesse wie der Auftragsverwaltung durch Identifizierung und Beseitigung von Blockaden.
• Analytische Erkenntnisse: Bereitstellung umsetzbarer Empfehlungen und Kontextdaten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.

Sharma hob ein Beispiel aus der Praxis hervor: einen blockierten Bestellvorgang. Normalerweise musste man sich zur Lösung solcher Probleme durch mehrere Menüs und Unterschritte navigieren.

Mit Joule können Benutzer die KI einfach bitten, Blockaden zu identifizieren und zu beseitigen. Der Vorgang ist in wenigen Minuten abgeschlossen. Die Integration von Joule erstreckt sich auf Sprachbefehle, mobile Plattformen und Desktop-Anwendungen und gewährleistet so Zugänglichkeit und Komfort.

Datenschutz und -sicherheit

Da Unternehmen ihre Daten zunehmend in die Cloud verlagern, um generative KI zu nutzen, sind Datenschutz und -sicherheit von größter Bedeutung. SAP hat in seine KI-Angebote robuste Mechanismen integriert, um den Datenschutz zu gewährleisten.

Joule beispielsweise integriert benutzerspezifische Autorisierungen und stellt so sicher, dass vertrauliche Informationen nur autorisiertem Personal zugänglich sind. Dieser Ansatz sichert Vertrauen und Compliance und maximiert gleichzeitig das Potenzial der KI.

Ein flexibler Ansatz für LLMs

Die KI-Strategie von SAP umfasst sowohl Open-Source- als auch proprietäre LLMs. Durch seine Generatives KI-ZentrumSAP arbeitet mit führenden Anbietern wie Meta, Microsoft, Google und IBM zusammen und bietet Kunden Zugriff auf die Modelle, die ihren individuellen Anforderungen am besten entsprechen. Dieser hybride Ansatz ermöglicht es SAP, Modelle kontinuierlich zu bewerten und zu vergleichen und so sicherzustellen, dass seine Lösungen immer auf dem neuesten Stand sind.

Sharma betonte, wie wichtig Flexibilität bei der Einführung eines LLM sei. „Wir können uns nicht auf ein Modell oder einen Anbieter festlegen“, sagte er und wies darauf hin, dass die KI-Landschaftsarchitektur von SAP darauf ausgelegt ist, sich parallel zu den Fortschritten bei den LLM-Funktionen weiterzuentwickeln. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es SAP, seinen Kunden einen gleichbleibenden Mehrwert zu bieten und gleichzeitig in einer schnelllebigen Branche die Nase vorn zu behalten.

Agentenbasierte Workflows: Ein Blick in die Zukunft

Ein Schwerpunktbereich von SAP sind agentenbasierte Workflows, die spezialisierte KI-Agenten nutzen, um Aufgaben autonom auszuführen. Diese Agenten sind in bestimmten Bereichen – wie Finanzen oder Personalwesen – hervorragend geeignet und arbeiten nahtlos zusammen, um komplexe, funktionsübergreifende Prozesse auszuführen. Sharma beschrieb, wie diese Innovation Geschäftsabläufe verändert, indem sie manuelle Eingriffe reduziert und die Effizienz steigert.

So kann beispielsweise eine Transaktion, die Daten aus HR- und Finanzsystemen erfordert, nun von KI-Agenten verwaltet werden, die autonom interagieren und Ergebnisse ohne Benutzereingriff liefern. Während SAP diese Workflows noch verfeinert, ist das Potenzial für eine End-to-End-Automatisierung enorm.

Stärkung von Partnern und Startups durch das SAP-Ökosystem

Das Engagement von SAP für Innovation geht über seine eigenen Angebote hinaus. Im Rahmen von Initiativen wie SAP Ventures und SAP App Store arbeitet das Unternehmen mit Startups und Partnern zusammen, um gemeinsam ergänzende Anwendungen zu entwickeln. Diese Lösungen basieren auf der Business Technology Platform von SAP und profitieren von nahtloser Integration, robuster Autorisierung und Datenverwaltungsfunktionen.

Sharma betonte die wachsende Bedeutung der generativen KI in diesem Ökosystem. Über 100 Partner entwickeln KI-Anwendungen über den Generative AI Hub von SAP. Diese Apps werden im SAP App Store veröffentlicht, sodass sie für Kunden leicht zugänglich sind und eine Win-Win-Situation für Start-ups, Partner und Endbenutzer gleichermaßen schaffen.

Herausforderungen und Chancen in der KI-Landschaft Asiens

Bei der Diskussion über KI-Innovationen in Asien wies Sharma auf die einzigartigen Herausforderungen und Chancen der Region hin. Während die Vielfalt in Kultur und Geschäftsdynamik ein reichhaltiges Umfeld für maßgeschneiderte Lösungen schafft, ist die Ausgereiftheit der KI-Einführung nach wie vor uneinheitlich. Globale Akteure dominieren den Raum, aber das Aufkommen regionaler Innovatoren ist ein vielversprechender Trend.

SAP arbeitet aktiv mit lokalen Start-ups zusammen und erkundet Möglichkeiten, KI-Innovationen zu fördern, die auf die spezifischen Bedürfnisse Asiens zugeschnitten sind. Die generativen KI-Initiativen des Unternehmens zielen darauf ab, Unternehmen in der gesamten Region zu stärken und ihnen zu helfen, neue Effizienzen und Geschäftsmodelle zu erschließen.

Aufbau einer nachhaltigen KI-Strategie

Sharma gab wertvolle Ratschläge für Organisationen, die ihre KI-Strategien entwickeln:

1. Priorisieren Sie eine solide Datengrundlage: Harmonisierte und anonymisierte Daten sind für die effektive Einführung von KI von entscheidender Bedeutung.
2. Investieren Sie in Flexibilität: KI-Architekturen müssen sich weiterentwickeln, um sich an die sich schnell verändernden LLM-Landschaften anzupassen.
3. Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit: Robuste Mechanismen zum Schutz von Daten und zur Verwaltung des Zugriffs sind nicht verhandelbar.
4. Nutzen Sie die Automatisierung: KI-gesteuerte Workflows sollen das Benutzererlebnis verbessern und Geschäftsprozesse optimieren.

Er betonte, dass eine solide KI-Strategie auf den Grundlagen der digitalen Transformation und der Datenstrategie aufbaut und sicherstellt, dass sich Unternehmen an eine KI-orientierte Welt anpassen und in ihr erfolgreich sein können.

Der Weg in die Zukunft: KI-First-Lösungen

Mit Blick auf die Zukunft ist Sharma optimistisch, was die rasanten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz angeht. Er sieht eine Welt vor sich, in der KI-Strategien die Softwareentwicklung dominieren und Unternehmen ein beispielloses Maß an Effizienz und Innovation erreichen können. Von agentenbasierten Workflows bis hin zu verbesserten Benutzererfahrungen ist SAP bereit, diesen Wandel anzuführen.

„Ich bin froh, Teil dieser spannenden Reise zu sein“, sagte Sharma. „Jeder Tag bringt neue Möglichkeiten, innovativ zu sein und das Mögliche neu zu definieren.“

SAPs Weg in die KI ist ein Beleg für die transformative Kraft der Technologie. Indem das Unternehmen generative KI nutzt, Partnerschaften fördert und kundenorientierte Innovationen in den Vordergrund stellt, definiert es nicht nur sein Erbe neu, sondern gestaltet auch die Zukunft von Unternehmenslösungen.

Für Unternehmen, die sich mit der Einführung künstlicher Intelligenz befassen, bietet die Strategie von SAP eine Blaupause für den Erfolg: Konzentrieren Sie sich auf Flexibilität, priorisieren Sie ein benutzerzentriertes Design und hören Sie nie auf, sich weiterzuentwickeln.