播客评论：SAP 人工智能产品工程副总裁 Mayank Sharma 的见解

在快速发展的技术环境中，SAP 已成为重要参与者，并凭借其人工智能驱动的战略和产品不断突破界限。

在最近一集中 亚洲人工智能商业，主持人 Leo Jang 与 SAP 人工智能产品工程副总裁 Mayank Sharma 进行了一场精彩的讨论。

Sharma 同时还负责 SAP 的 AI 服务和加速器，他深入探讨了 SAP 的 AI 历程、多年来的转型以及它如何塑造企业解决方案的未来。

以下是该集的详细回顾，其中包含了可操作的见解和人工智能领域的令人兴奋的发展。

SAP 的演变：从 ERP 巨头到 AI 开拓者

近 50 年来，SAP 一直是企业软件解决方案的代名词，尤其是 ERP 和 CRM 系统。

SAP 以其模块化、可定制且通常很复杂的解决方案而闻名，其传统在促进企业运营方面根深蒂固。

然而，该公司在人工智能领域的征程早在 2015 年就已开始，远早于生成式人工智能和基于 Transformer 的模型（如 ChatGPT）的爆发。

Sharma 将这个早期阶段描述为探索时期，主要关注经典机器学习和深度学习模型。

这些需要在数据集成、准备和训练流程方面付出巨大努力。这一过程虽然具有开创性，但也面临诸多障碍，包括从构思到生产的时间过长，以及数据基础设施有限的客户的进入门槛较高。

生成式人工智能革命

生成式 AI 模型（尤其是大型语言模型 (LLM)）的出现，对 SAP 及其客户产生了变革性的影响。

夏尔马解释说，生成式人工智能显著缩短了人工智能解决方案的上市时间，因为它能够通过零样本和少样本学习，用最少的训练数据提供结果。

这种转变也降低了企业采用人工智能的进入门槛，使企业更容易将这些功能集成到他们的工作流程中。

生成式人工智能不仅关乎效率，还为创新打开了新的大门。据 Sharma 介绍，SAP 已开始通过 AI 辅助驾驶系统利用 AI 进行内容生成、基于代理的工作流程和革命性的用户体验，例如 焦耳.

这些进步正在重塑企业与 SAP 系统的交互方式，提供更加直观、自动化和智能的解决方案。

Joule：SAP 的 AI 副驾驶

SAP 的旗舰 AI 创新之一是 焦耳，一款旨在增强整个企业系统用户体验的 AI 副驾驶。Joule 与 SAP 生态系统无缝集成，提供以下功能：

• 信息提取：根据请求提供精确的数据，简化复杂的导航。
• 交易协助：通过识别和解决阻碍因素，实现销售订单管理等多步骤流程的自动化。
• 分析见解：提供可行的建议和背景数据以协助决策。

Sharma 强调了一个现实生活中的例子：销售订单流程受阻。传统上，解决此类问题需要浏览多个菜单和子步骤。

借助 Joule，用户只需让 AI 识别并解决拦截器，几分钟内即可完成整个过程。Joule 的集成范围扩展到语音命令、移动平台和桌面应用程序，确保可访问性和便利性。

解决数据隐私和安全问题

随着企业越来越多地将数据转移到云端以利用生成式人工智能，对数据隐私和安全的担忧变得至关重要。SAP 在其人工智能产品中建立了强大的机制来确保数据保护。

例如，Joule 采用了用户特定的授权，确保只有授权人员才能访问敏感信息。这种方法既能保持信任和合规性，又能最大限度地发挥 AI 的潜力。

灵活的法学硕士学习方法

SAP 的 AI 战略涵盖开源和专有 LLM。通过其 生成式人工智能中心SAP 与 Meta、Microsoft、Google 和 IBM 等领先供应商合作，为客户提供最适合其独特需求的模型。这种混合方法使 SAP 能够不断评估和基准测试模型，确保其解决方案始终处于领先地位。

Sharma 强调了 LLM 采用灵活性的重要性。“我们不能将自己锁定在一种模式或提供商上，”他表示，并指出 SAP 的 AI 架构旨在随着 LLM 功能的进步而发展。这种适应性使 SAP 能够为客户提供一致的价值，同时在快速发展的行业中保持领先地位。

基于代理的工作流程：未来展望

SAP 的一个重点关注领域是基于代理的工作流，它利用专门的 AI 代理自主执行任务。这些代理在特定领域（例如财务或人力资源）表现出色，并无缝协作以执行复杂的跨职能流程。Sharma 描述了这项创新如何通过减少人工干预和提高效率来改变业务运营。

例如，一项需要人力资源和财务系统数据的交易现在可以由自主交互的 AI 代理管理，无需用户干预即可提供结果。虽然 SAP 仍在完善这些工作流程，但端到端自动化的潜力是巨大的。

通过 SAP 生态系统为合作伙伴和初创企业提供支持

SAP 对创新的承诺不仅限于其自身产品。通过 SAP Ventures 和 SAP App Store 等计划，该公司与初创公司和合作伙伴合作开发互补的应用程序。这些解决方案基于 SAP 的业务技术平台构建，具有无缝集成、强大的授权和数据管理功能。

Sharma 强调了生成式人工智能在这个生态系统中日益重要的作用，目前有 100 多家合作伙伴通过 SAP 的生成式人工智能中心开发人工智能应用程序。这些应用程序发布在 SAP App Store 上，方便客户使用，为初创公司、合作伙伴和最终用户带来双赢局面。

亚洲人工智能领域的挑战与机遇

在讨论亚洲的人工智能创新时，夏尔马指出了该地区独特的挑战和机遇。尽管文化和商业动态的多样性为量身定制的解决方案创造了丰富的环境，但人工智能采用的成熟度仍然参差不齐。全球参与者占据主导地位，但区域创新者的崛起是一个有希望的趋势。

SAP 积极与本地初创企业合作，探索促进符合亚洲特定需求的 AI 创新的机会。该公司的生成式 AI 计划旨在为整个地区的企业提供支持，帮助他们解锁新的效率和商业模式。

构建可持续的人工智能战略

Sharma 为制定 AI 战略的组织提供了宝贵的建议：

1. 优先考虑强大的数据基础：协调和匿名的数据对于有效采用人工智能至关重要。
2. 投资灵活性：AI 架构必须不断发展以适应快速变化的 LLM 格局。
3. 确保隐私和安全：保护数据和管理访问的强大机制是不可协商的。
4. 拥抱自动化：人工智能驱动的工作流程应该增强用户体验并简化业务流程。

他强调，完善的人工智能战略建立在数字化转型和数据战略的基础上，确保企业能够在人工智能优先的世界中适应并蓬勃发展。

未来之路：人工智能优先解决方案

展望未来，Sharma 对人工智能的快速发展持乐观态度。他设想一个人工智能优先战略将主导软件开发的世界，使企业能够实现前所未有的效率和创新水平。从代理工作流程到增强的用户体验，SAP 已准备好引领这一转型。

“我很荣幸能参与这段激动人心的旅程，”夏尔马说道。“每天都有新的机会来创新和重新定义一切可能。”

SAP 在 AI 领域的发展历程充分体现了技术的变革力量。通过拥抱生成式 AI、建立合作伙伴关系以及优先考虑以客户为中心的创新，SAP 不仅重新定义了其传统，还塑造了企业解决方案的未来。

对于探索采用 AI 的企业，SAP 的战略提供了成功的蓝图：注重灵活性、优先考虑以用户为中心的设计、永不停止发展。