SAP Business AI
La Inteligencia Artificial se ha convertido en la tendencia de moda a la que se están apuntando todo tipo de empresas de muy diferentes tamaños y sectores de actividad. Sin embargo, la IA no es una tecnología nueva realmente. Lo que es novedoso es la IA Generativa sustentada en los llamados Large Language Models (LLMs). Se trata de un caso particular de aplicación de la IA, basada en arquitecturas como las Recurrent Neural Networks (RRNs), Long Short-Term Memory (LSTM) o los Transformers, siendo estos últimos los que sustentan LLMs como ChatGPT de OpenAI.
La IA clásica se sustenta sobre tecnologías como Machine Learning o ML. Este tipo de IA se lleva usando con éxito desde hace años en aplicaciones específicas o muy específicas, frente a un uso más generalista que es el que caracteriza a la IA Generativa. Concretamente, SAP empezó a integrar la IA en sus aplicaciones y soluciones empresariales de un modo explícito allá por el año 2016.
Bajo el paraguas de la IA clásica, SAP cuenta con más de 130 casos de uso en la actualidad. Se trata de casos de uso en materias específicas y en sectores concretos, como las finanzas, la cadena de suministro o el marketing.
Es importante destacar que la integración de la IA en los procesos de negocio solo tiene sentido para SAP si se traduce en un valor real y tangible para las cuentas de resultados de las organizaciones o para los KPIs de aquellas áreas de actividad en las que se introduce la IA como parte de la solución. Así, la IA clásica ya permite realizar previsiones de demanda hasta un 92% más rápidas, así como aumentar en un 48% el número de clientes finales que repiten en el contexto de acciones de marketing.
El boom de la IA Generativa, sustentada sobre paradigmas como los LLMs, que a su vez van un paso más allá de la IA clásica en el uso de redes neuronales, es muy reciente. Es un fenómeno con connotaciones positivas, aunque también bajo la sombra de la sospecha del hype, o lo que es lo mismo, de las expectativas desmedidas.
SAP, sin embargo, ha hecho un acercamiento a la IA generativa más conservador si cabe, que podría considerarse como continuista más que disruptor. No se trata de un “a partir de ahora vamos a ofrecer soluciones basadas en IA Generativa”, sino de extender las propuestas de IA existentes añadiendo la tecnología generativa bajo la forma de un copiloto propio de SAP denominado Joule.
El uso del lenguaje natural para interactuar con las tecnologías de automatización específicas para una tarea o sector, o más generales en el contexto de propuestas de automatización transversales, es un gran avance frente interfaces de usuario tradicionales basadas en menús y la selección de opciones.
La clave —o una de ellas— radica en la calidad de los datos de negocio que maneja SAP, que son de los que se nutren las propuestas de IA de SAP para generar valor, ya sea en el contexto de la IA clásica en el pasado, o ahora en el de la IA Generativa.
Los datos de negocio que maneja SAP han permitido a la compañía desarrollar soluciones empresariales con un valor real y una utilidad tangible y cuantificable en el contexto de la IA Generativa en general y el copiloto Joule en particular, con una adopción progresiva, pero sin interrupciones, de este tipo de IA en las diferentes soluciones de SAP.
Primero en SAP SuccessFactors y SAP Start, para pasar después a integrar Joule en SAP S/4HANA Cloud Public Edition y SAP S/4HANA Cloud Private Edition, así como en múltiples productos como SAP Customer Data Platform, SAP BTP Cockpit, SAP Build, SAP Build Code y SAP Integration Suite. Es loable, teniendo en cuenta que Joule se anunció en septiembre de 2023, y que SAP Business AI se estableció como tal a principios de 2024.
En cualquier caso, es entendible sin más que tener en cuenta que, en la IA Generativa, uno de los aspectos que marcan la diferencia entre lo realizable y lo no realizable es la calidad de los datos empleados en el entrenamiento de los modelos. Y la cantidad y variedad de datos de los que dispone SAP son muy elevadas.
Además, el profundo conocimiento que SAP posee sobre los procesos empresariales permite que sus soluciones de IA estén exentas de problemas asociados con inferencias incorrectas o inferencias desalineadas con los objetivos de las organizaciones. Nada menos que el 77% de los ingresos por transacciones del mundo pasan por un sistema SAP, al tiempo que SAP posee el conjunto de aplicaciones empresariales más amplio del mundo.
Cualquier mejora en eficiencia y productividad que se obtenga a partir de la IA, por tanto, tendrá un impacto enorme en la productividad y las cuentas de resultados de las compañías, y SAP está posicionada de forma envidiable para convertirse en la empresa número 1 como proveedora de aplicaciones e IA empresariales.
A pesar de ser una unidad de reciente creación, SAP Business AI, dirigida por Philip Herzig, SAP Chief AI Officer, se integra de forma nativa en las aplicaciones empresariales de SAP. Es una de las ventajas de contar con una plataforma de desarrollo integrada, flexible y versátil.
Prueba de esa versatilidad es la diversidad de modelos que están a disposición de los clientes y partnes a la hora de desarrollar sus propias extensiones para IA generativa, entre los que están los de OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini) o diferentes propuestas basadas en Open Source.
No menos importante es la integración de SAP Business AI con los protocolos y estándares de seguridad y tratamiento de datos de SAP. De este modo, es posible caracterizar a SAP Business AI como relevante, fiable y responsable, con aplicaciones reales en los procesos de negocio de las organizaciones. No se trata de llevar la IA a los procesos empresariales para “ver qué pasa”, sino para obtener resultados tangibles y cuantificables.
Philip Herzig y su equipo se encargan de supervisar toda la cadena de valor de SAP Business AI, comenzando por el I+D, hasta llegar a la implementación en los procesos de los clientes. Es importante destacar que Herzig reporta directamente a Christian Klein, CEO de SAP, una jerarquía que refleja la importancia de SAP Business AI dentro de la compañía.
En el evento SAP Sapphire de este año 2024, que tuvo lugar el pasado mes de junio, del día 3 al día 5 en Orlando, Estados Unidos, la IA ocupó un lugar significativo en las ponencias y anuncios de la conferencia. De hecho, se supo que Joule seguirá integrándose en más soluciones de SAP en los meses venideros: concretamente en SAP Ariba, SAP Analytics Cloud y en múltiples soluciones de gestión de la cadena de suministro de SAP.
También se anunció la compatibilidad de Joule con más idiomas, entre los que está el alemán, el español o el portugués y francés. Esta apuesta por las interacciones basadas en lenguaje natural beneficiará especialmente a perfiles poco duchos en el apartado técnico, como el de los consultores, a partir de más de 200.000 páginas con información sobre productos compartidas por la comunidad SAP.
Joule podría ahorrar hasta 600 millones de horas de trabajo anuales, nada menos. Además, Joule estará más integrado en áreas como ERP y finanzas, recursos humanos, industrias, TI y plataforma, aprovisionamiento y compras o la cadena de suministros, ahorrando trabajo en tareas como las relacionadas con la burocracia, la programación, la planificación de recursos o la consulta de documentación relacionada con políticas y normativas empresariales.
Convertir a Joule en el nuevo front end para las aplicaciones SAP es una de las estrategias clave de la compañía, con el objetivo de que, para finales de año, el 80% de las tareas más demandadas se gestionen a través de Joule, aumentando la productividad de 300 millones de usuarios hasta un 20%.
Para ello, SAP ha desarrollado alianzas con las compañías más relevantes del panorama de la IA actualmente, como Microsoft, AWS, Google Cloud, Meta, Mistral AI o NVIDIA. También está trabajando con universidades e instituciones y con start ups y scale ups que crean aplicaciones basadas en IA para llevarlas a la SAP Store.
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