Ein Blick auf KI-Tools im SAP-Umfeld und wie sie Sie beeinflussen

Dieser Blog wurde in Zusammenarbeit mit Aaron Lozano verfasst.

Zu sagen, dass die aktuelle KI-Ära im Fokus steht, ist fast schon eine Untertreibung. Diese gesteigerte Aufmerksamkeit kann sowohl vorteilhaft als auch ablenkend sein, abhängig davon, wo Sie sich auf Ihrer technologischen Reise befinden. Einerseits ist es entscheidend, alle verfügbaren Tools effektiv zu nutzen, um Ihre Ziele zu erreichen. Andererseits sollten Sie sicherstellen, dass Sie genau wissen, welche Tools Sie benötigen und wie diese Ihnen den grösstmöglichen Nutzen bieten. In diesem Blog wird untersucht, welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) in einer SAP-Umgebung spielt und wie Sie davon profitieren können. Tipp: Wenn Sie SAP S/4HANA bereits implementiert haben, nutzen Sie möglicherweise schon einige dieser Tools.

SAP hat den Begriff Business AI geprägt, um verschiedene Aspekte ihrer Technologie zu umfassen, darunter das Generative AI-Tool Joule sowie andere integrierte Tools, die schon lange Teil ihres Systems sind. Nachfolgend finden Sie einige Definitionen und Beispiele, wie diese Funktionalitäten in SAP S/4HANA genutzt werden:

• Generative KI (Gen AI): Erstellt neue Inhalte oder Daten basierend auf bestehenden Mustern. In SAP S/4HANA kann dies Funktionen wie die Erstellung detaillierter Berichte oder die Generierung von Zusammenfassungen aus Kundeninteraktionen unterstützen.
• Maschinelles Lernen: Ein Teilbereich der KI, der darauf abzielt, Computersysteme in die Lage zu versetzen, aus Erfahrungen oder Daten zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Hierbei werden Ansätze aus der Informatik, Statistik und Psychologie kombiniert.
• Tiefes Lernen: Eine Disziplin des maschinellen Lernens, die neuronale Netze mit mehreren Schichten nutzt, um komplexe Datenmuster zu analysieren. Je nach Aufgabe und Daten werden Methoden wie überwachtes, unüberwachtes oder verstärkendes Lernen eingesetzt.
• Prädiktive Analyse: Verwendet statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu bestimmen. SAP S/4HANA setzt Predictive Analytics z. B. für Umsatzprognosen, Risikomanagement und Wartungsplanung ein.
• Computer Vision: Ermöglicht Computern, visuelle Daten zu interpretieren und darauf basierend Entscheidungen zu treffen. In SAP S/4HANA kann dies z. B. in der Qualitätskontrolle zur automatischen Erkennung von Produktionsfehlern eingesetzt werden.
• Grundlegende Modelle: KI-Systeme, die selbstüberwachtes Lernen auf grossen Datensätzen anwenden, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen, wie das Schreiben von Dokumenten oder das Erstellen von Bildern. Diese Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit machen sie zu einem bedeutenden Fortschritt in der KI und erleichtern deren Einführung.

Vielleicht haben Sie auch schon von Joule, dem KI-Copiloten von SAP, gehört. Durch natürlichsprachliche Aufforderungen ermöglicht Joule eine einfache Navigation durch verschiedene Anwendungen und unterstützt Sie dabei, die Leistungsfähigkeit von Generative AI optimal zu nutzen. Benutzer können Fragen stellen und direkt mit Joule interagieren, ohne ihre aktuelle Anwendung verlassen zu müssen. Beispielsweise können sie sich in einem Kundenbericht befinden und Fragen zu einem Produkt haben, die sie dann direkt an Joule richten. Ob in SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors, SAP Start oder einer anderen SAP-Cloud-Lösung – Joule trägt zur Effizienzsteigerung bei. Das Tool wird noch in diesem Jahr in der Public Cloud Edition von SAP S/4HANA verfügbar sein, mit der Private Cloud Edition kurz darauf. Für On-Premise-Lösungen wird Joule jedoch nicht verfügbar sein.

Während wir alle begeistert davon sind, KI in unsere Geschäftsprozesse zu integrieren, ist es besonders bei einem ERP-System entscheidend, zunächst eine solide Basis zu schaffen, auf der Ihre KI aufbauen kann. Wenn zum Beispiel Probleme in Ihren Stammdaten vorliegen, könnten diese durch KI noch verstärkt werden. Stellen Sie sich vor, Sie haben fehlerhafte oder veraltete Informationen in Ihrem System. Die Auswirkungen auf das Training Ihrer KI-Tools auf diesen Daten könnten erheblich sein. Um solche Probleme zu vermeiden, ist es ratsam, mit einer klaren Roadmap für die Implementierung von SAP S/4HANA zu beginnen, die eine sorgfältige Datenverwaltung sowie die Implementierung wichtiger Werkzeuge berücksichtigt, die speziell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Wenn Ihre SAP-Landschaft dann weiter wächst, können fortschrittlichere Funktionen integriert werden. Kurz gesagt, es handelt sich um einen Prozess, der Zeit benötigt und erfolgreicher verläuft, wenn er gut geplant ist und im Einklang mit den übrigen Unternehmenszielen steht.

Dieser Prozess kann je nach Unternehmen und Branche unterschiedlich aussehen. Bevor Sie sich auf hochentwickelte KI-Tools und -Modelle konzentrieren, könnten Sie zunächst Werkzeuge zur robotergestützten Prozessautomatisierung in Betracht ziehen, um administrative Aufgaben wie Dateneingabe und Berichterstellung zu automatisieren oder zur Optimierung der Bestandsverwaltung. Alternativ könnten Sie die SAP Analytics Cloud einsetzen, um bessere Cashflow-Prognosen zu erstellen oder mehrere Datensätze aus SAP- und Nicht-SAP-Quellen zu analysieren. Zu einem späteren Zeitpunkt könnten Sie beispielsweise ein Ticket-System für den Kundenservice implementieren, bei dem KI Ihnen hilft, einfühlsame Antworten auf Anfragen von Kunden zu formulieren, die sich in einer schwierigen Situation befinden. Welche Lösung am besten geeignet ist, hängt davon ab, wo Ihre aktuellen Herausforderungen liegen, welche Effizienzgewinne Sie anstreben und welche Erkenntnisse Sie aus Ihren Daten gewinnen möchten.