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Künstliche Intelligenz (KI) in SAP S/4HANA Cloud, Public Edition

Inhaltsverzeichnis

In einer Welt, in der die Geschwindigkeit der Technologieentwicklung kontinuierlich zunimmt, spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung effizienter, präziser und innovativer Geschäftsprozesse. Als führender Anbieter von Cloud-basierten Lösungen integriert SAP fortschrittliche KI-Technologien u.a. in seine SAP S/4HANA Cloud Public Edition, um Unternehmen weltweit in die Lage zu versetzen, ihre Abläufe zu transformieren und zu optimieren. Von automatisierten Workflows über genaue Vorhersagemodelle bis hin zu ethisch vertretbaren KI-Anwendungen – die Integration von Künstlicher Intelligenz bietet zahlreiche Möglichkeiten, die Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Risiken zu minimieren. In diesem Artikel beleuchten wir, wie SAP Business AI bereits heute die Geschäftsprozesse in der SAP S/4HANA Cloud Public Edition verändert und welche neuen Chancen sich am Horizont für Unternehmen abzeichnen.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Klären wir zunächst ein paar wichtige Begriffe in diesem Kontext: Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) umfasst Technologien, die es Maschinen ermöglichen, menschliche Intelligenz und Problemlösefähigkeiten abzubilden. Im Folgenden werden wir immer von AI sprechen, wenn es um künstliche Intelligenz geht, um den Bezug zu SAP Business AI deutlich zu machen.

Zum Themenkomplex der AI gehört auch Machine Learning (ML). Der Teilbereich von AI konzentriert sich darauf, Computersysteme in die Lage zu versetzen, aus Erfahrungen oder Daten zu lernen und sich zu verbessern, wobei Elemente aus Bereichen wie Informatik, Statistik und Psychologie einbezogen werden.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist Deep Learning (DL). Dieser Zweig des Machine Learning verwendet Computersysteme zur Analyse komplexer Datenmuster. Dabei können je nach Aufgabe und verfügbaren Daten diese verschiedenen Lernmethoden eingesetzt werden:

  • Supervised Learning: Datenwissenschaftler trainieren das System und überwachen seinen Lernfortschritt. Sie versorgen es mit einer Vielzahl an Input-Daten, die jeweils ein Label für den erforderliche Output tragen. Das Ergebnis ist also vorher bekannt und das Netzwerk wird so lange trainiert, bis es die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen zwischen Input und Output sicher erkennt.
  • Unsupervised Learning: Das System erhält Input-Daten, die zuvor nicht mit einem Label für den Output versehen wurden. Es soll selbst herausfinden, welche Muster und Ähnlichkeiten zwischen den Daten bestehen.
  • Reinforcement Learning: Datenwissenschaftler nutzen Belohnungen und Bestrafungen, um das Netzwerk zu trainieren. Es erlernt durch Ausprobieren selbstständig eine Strategie, mit dem Ziel, die Belohnungen zu maximieren.

Dem gegenüber steht die Generative AI (GenAI) ist eine Form des Deep Learning, bei der eine weitere Lernmethode eingesetzt wird, das Self-Supervised Learning. Das System generiert sich aus den Input-Daten selbstständig Labels für den Output und wendet diese im Lernprozess dann eigenständig an. Diese Lernmethode versetzt GenAI-Systeme in die Lage, neue Inhalte zu generieren. Ein Beispiel dafür sind Large Language Models (LLM) zur Generierung von Text (vgl. ChatGPT von OpenAI). Mit anderen Trainingsdaten können solche Systeme aber z. B. auch Töne, Videos oder Bilder (vgl. Firefly von Adobe) generieren.

Was ist SAP Business AI?

Auch bei SAP hat Künstliche Intelligenz bereits einen Weg in die Systemlandschaft gefunden. Aktuell bietet SAP ein breites Produktportfolio von Cloud-Lösungen an, die alle technischen Voraussetzungen erfüllen, um mit AI-Technologien kombiniert und erweitert zu werden. Hier einige Beispiele:

  • Enterprise Resource Planning (ERP): SAP S/4HANA Cloud Public Edition
  • Human Capital Management (HCM): SAP SucessFactors, SAP Fieldglass
  • Travel & Spend Management (TSM): SAP Concur, SAP Ariba
  • Customer Relationship Management (CRM): SAP Customer Experience

SAP setzt heute bereits alle oben beschriebenen Formen von AI im gesamten Cloud-Produktportfolio ein.

Doch damit nicht genug. Der Einsatz von AI wird von SAP massiv in den Business-Lösungen und Anwendungen ausgebaut, da die Kombination von AI-Technologien und Geschäftsprozessen für Kunden enorme Mehrwerte schafft. Hier ein paar Beispiele:

  • Erhöhte Effizienz: Indem Geschäftsprozesse bzw. Prozessschritte durch AI unterstützt bzw. übernommen werden, laufen diese schneller ab. Gleichzeitig gewinnen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter dadurch Zeit für andere Aufgaben.
  • Reduzierte Fehler: Die AI-basierte Automatisierung von Geschäftsprozessen resultiert somit auch in einer Minimierung menschlicher Fehler.
  • Verbesserte Genauigkeit: Dadurch sind AI-gestützte Prozesse auch genauer und zuverlässiger.
  • Prozesssimulation: AI erkennt bisher verborgene Muster in Datenmengen und unterstützt somit bei Vorhersagen und Simulationen, die zu besseren operativen und strategischen Geschäftsentscheidungen führen.

Wie geht SAP mit den Risiken von AI um?

Wie jede neue Technologie ist auch der Einsatz von AI mit Risiken und ethischen Fragen verbunden. Bei SAP nimmt man dies sehr ernst und hat u.a. diese Risiken bei der Anwendung identifiziert:

  • Bias und Diskriminierung: AI-Systeme können unbewusste Vorurteile aus den Trainingsdaten übernehmen und diese in ihren Entscheidungen reproduzieren.
  • Privatsphäre: AI-Systeme können persönliche Daten analysieren und somit die Privatsphäre gefährden.
  • Sicherheitsrisiken: AI-Systeme können anfällig für Angriffe oder Missbrauch sein.
  • Ethik und Verantwortlichkeit: Die Verantwortung für AI-Entscheidungen ist oft unklar.
  • Mangelnde Transparenz: Fortgeschrittene AI-Modelle sind oft schwer zu interpretieren und, was zu unkorrekten Antworten führen kann (z.B. Trennung von Fakten und Fiktion).

SAP hat deshalb drei Prinzipien für den Umgang mit AI definiert, um diese Risiken zu minimieren:

  • Relevanz: AI wird nur dort eingesetzt, wo sie einen Mehrwert bietet.
  • Verlässlichkeit: Die Qualität der Ergebnisse, die mit AI-Technologien erzielt werden, muss exzellent sein. Dafür können Kunden selbst festlegen, wo und wie sie mit AI arbeiten möchten.
    • Kunden entscheiden, ob und welche AI-Drittdienstleister eingebunden werden.
    • Kunden entscheiden, ob und welche vorgefertigten AI-Komponenten sie von SAP nutzen und ob bzw. wie sie diese mit eigenen Daten feinjustieren (Grounding).
    • Kunden entscheiden, ob sie eigene AI-Komponenten entwickeln und nutzen.
  • Verantwortung: SAP hält die höchsten Standards für KI-Ethik, IT-Sicherheit und Datenschutz ein. SAP arbeitet nur mit AI-Drittanbietern zusammen, die sich diesen Standards ebenfalls verpflichten.

Wie wirkt sich SAP Business AI heute schon in SAP S/4HANA Cloud Public Edition aus?

In allen End-2-End-Geschäftsprozessen in SAP S/4HANA Cloud Public Edition kommen AI-Technologien zum Einsatz. Hier zwei Beispiele für eine gelungene Anwendung:

Einkauf: Lead to Cash

Im Auftragseingang können Aufträge von einem intelligenten Prozess-Bot automatisiert aus Excel angelegt werden. Per Machine Learning ist es auch möglich, Aufträge aus unstrukturierten Daten zu erzeugen.

In der Auftragsverarbeitung kann die Abwicklung anschließend mittels intelligenter Workflows optimiert werden.

Im ausgehenden Versand können Lieferverzögerungen mit Machine Learning vorhergesagt werden.

Bei der Bezahlung kann das intelligente Situation-Handling unterstützen, falls sich Zahlungen nicht verbuchen lassen.

Verkauf: Source to Pay

Die Erstellung von Bestellanforderungen kann durch einen intelligenten Bot unterstützt werden.

Die Genehmigung von Bestellanforderungen kann mit einem intelligenten Workflow (teil-) automatisiert werden. Zusätzlich kann eine intelligente Hochrechnung zum CO₂-Fußabdruck der Bestellung erfolgen.

Beim Auslösen der Bestellung kann mit Machine Learning das Warenempfangsdatum vorhergesagt werden. Ein intelligenter Bot kann außerdem bei Massenauslösungen unterstützen.

Zusätzlich ist SAP S/4HANA Cloud Public Edition die erste SAP-Lösung, für die der GenAI-Assistent Joule zur Verfügung steht, der zukünftig übergreifend über alle SAP Cloud-Lösungen zum Einsatz kommen wird.

Fazit: Effizienz und Ethik im Zentrum von SAPs AI-Strategie

Die Integration von Künstlicher Intelligenz durch SAP in die S/4HANA Cloud Public Edition markiert einen entscheidenden Schritt in Richtung einer effizienteren und intelligenteren Unternehmenslandschaft. Durch den Einsatz von fortschrittlichen AI-Technologien, einschließlich Machine Learning und Deep Learning, ermöglicht SAP Unternehmen, ihre Prozesse zu automatisieren, die Genauigkeit zu erhöhen und operative Entscheidungen auf der Basis tiefgehender Datenanalysen zu treffen. Gleichzeitig adressiert SAP ethische Bedenken und Sicherheitsrisiken durch klare Richtlinien und Standards, die gewährleisten, dass der Einsatz von KI bzw. AI verantwortungsvoll und mit Blick auf Datenschutz und IT-Sicherheit erfolgt. Indem SAP Business AI tief in die Kerngeschäftsprozesse integriert wird, können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch nachhaltiger und agiler in einem sich schnell wandelnden Markt agieren.

Weiterführende Links

  1. SAP AI Whitepaper: https://www.sap.com/documents/2023/09/bac24f28-a57e-0010-bca6-c68f7e60039b.html
  2. SAP Business AI: https://www.sap.com/products/artificial-intelligence.html
  3. SAP AI Roadmap: https://roadmaps.sap.com/board?range=FIRST-LAST&FT=AI&FT=GEN_AI#Q4%202023
  4. SAP AI Ethics Handbook: https://www.sap.com/products/artificial-intelligence/ai-ethics.html

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