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<\/a><\/div>\n\n\n\nTats\u00e4chlich waren die Fortschritte nach der Dartmouth Conference erst einmal recht \u00fcberschaubar. In der j\u00fcngeren Vergangenheit haben aber verschiedene Entwicklungen dazu beigetragen, dass die Zukunftsvisionen von Wissenschaftlerinnen und Hollywoodregisseuren immer realer werden: <\/p>\n\n\n\n
Die Leistung von Rechnern ist immens und rasant angestiegen; Unternehmen bringen immer mehr digitale und vernetzte Produkte auf den Markt; dar\u00fcber hinaus entstehen auch in der Gesellschaft und Wirtschaft gewaltige Mengen an digitalen Daten.<\/p>\n\n\n\n
Was KI kann und was nicht<\/h3>\n\n\n\n
Bislang fehlt allerdings eine valide Definition von KI beziehungsweise von dem, was wir unter Intelligenz verstehen. Was wir sagen k\u00f6nnen, ist: Rechner sind mittlerweile in der Lage, bis zu einem gewissen Grad autonom zu entscheiden und zu agieren. <\/p>\n\n\n\n
Dazu erkennen und analysieren sie Muster in Daten, Sprache oder Bildern. Und dabei sind sie in vielen F\u00e4llen deutlich besser \u2013 umfassender, schneller und fehlerfreier \u2013 als wir Menschen. <\/p>\n\n\n\n
Zum Einsatz kommt dabei eine ganze Reihe von einzelnen technologiebasierten Methoden \u2013 beispielsweise das Machine Learning, das h\u00e4ufig in einem Atemzug mit KI genannt wird.<\/p>\n\n\n\n
All das f\u00e4llt in die Kategorie \u201eschwache KI\u201c: Eine Software l\u00f6st eigenst\u00e4ndig spezifische Anwendungsprobleme. Sie erreicht aber kein tieferes Verst\u00e4ndnis oder bildet \u00fcbergreifende kognitive F\u00e4higkeiten aus \u2013 was die entscheidenden Kriterien f\u00fcr \u201estarke KI\u201c sind. <\/p>\n\n\n\n
Einige Wissenschaftler gehen davon aus, dass \u201estarke KI\u201c sich in Zukunft sogar zu einer Superintelligenz mit (simuliertem) Bewusstsein entwickeln kann, die sich rasch der menschlichen Kontrolle entzieht. Vorerst bleibt das aber dann doch Science Fiction.<\/p>\n\n\n\n Die Aufmerksamkeit richtet sich daher aktuell fast ausschlie\u00dflich auf \u201eschwache KI\u201c und damit auf Ans\u00e4tze mit einem konkreten Nutzen, die sich gut kontrollieren lassen und aus ethischer Sicht weniger heikel sind. <\/p>\n\n\n\n Prognosen des Beratungsunternehmens PwC zufolge kann in Deutschland allein durch (schwache) KI bis zum Jahr 2030 eine Wertsch\u00f6pfung von 430 Milliarden Euro erzielt werden. In einer weiteren Studie hat PwC die Einsatzgebiete f\u00fcr k\u00fcnstlich intelligente Technologien untersucht. <\/p>\n\n\n\n Ein gro\u00dfer Teil der befragten Unternehmen nutzt KI aktuell zur Automatisierung bestehender Gesch\u00e4ftsprozesse und f\u00fcr die Datenanalyse. Besonders hilfreich ist KI dann, wenn es um einzelne, komplexe Sachverhalte mit einer enormen Datenmenge geht.<\/p>\n\n\n\n Dass KI f\u00fcr jedes Unternehmen ein enormes Potenzial hat, ist ziemlich naheliegend. F\u00fcr SAP-Anwender stellt sich damit die Frage, welche Technologien ihnen SAP anbietet, um die bestehende Systemlandschaft upzugraden. Und tats\u00e4chlich finden sich im Portfolio ein paar Anwendungen, die nach KI klingen.<\/p>\n\n\n\n Besonders lohnt sich ein Blick auf die Innovationsplattform SAP Leonardo, die 2017 aufmerksamkeitswirksam eingef\u00fchrt wurde, um die es aber etwas still geworden ist. Versammelt hat SAP hier verschiedene Anwendungen und Microservices zu einer ganzen Reihe von Hype-Themen: <\/p>\n\n\n\n So sollten neben Machine Learning etwa auch IoT und Blockchain als innovative Technologien in das SAP-Universum einbezogen werden. Inzwischen scheint SAP diese Strategie aufgegeben zu haben. <\/p>\n\n\n\n Statt als umfassender Technologie-Provider will man in Walldorf offenbar wieder als praxisorientierter L\u00f6sungsanbieter auftreten. Daf\u00fcr spricht, dass SAP Leonardo zun\u00e4chst unter den Intelligenten Technologien subsumiert wurde und nun sukzessive im gesamten Produktportfolio aufgeht.<\/p>\n\n\n\n Hei\u00dft konkret: Viele der technischen und funktionellen Services, die unter dem Dach von SAP Leonardo entstanden, werden in den n\u00e4chsten Wochen in Rente geschickt.<\/p>\n\n\n\n Stattdessen fokussiert SAP auf die Gesch\u00e4ftsprozesse und die Anforderungen der Unternehmen und integriert daf\u00fcr die Innovationen und einzelne L\u00f6sungen. In diesem Zusammenhang bietet SAP den Kunden im Wesentlichen drei Wege in die Welt der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die sich an unterschiedliche Zielgruppen richten und sich gegenseitig erg\u00e4nzen.<\/p>\n\n\n\n Im neuen ERP-System S\/4 Hana hat SAP einige KI-Funktionalit\u00e4ten eingebettet, die einzelne Applikationen von S\/4 intelligent machen. Ziel ist die Automatisierung von Routineaufgaben, um Mitarbeiter so zu entlasten, dass sie sich ganz auf die komplexen F\u00e4lle konzentrieren k\u00f6nnen. Daf\u00fcr existieren mehrere Ans\u00e4tze.<\/p>\n\n\n\n Vordefinierte Szenarien: SAP liefert vordefinierte Szenarien aus, die nur noch anhand der historischen Daten eines Unternehmens trainiert werden m\u00fcssen und mit denen sich dann Routineaufgaben automatisieren lassen. Das funktioniert zum Beispiel bei der Zuordnung von Zahlungseing\u00e4ngen zu offenen Rechnungen oder dem Anlegen von Bestellungen.<\/p>\n\n\n\n Robotic Process Automation: Unternehmen bzw. Fachbereiche oder Anwender haben mit Robotic Process Automation die M\u00f6glichkeit, eigene KI-basierte Automatisierungen anzulegen, bei denen Bots wiederkehrende Aufgaben anhand erkannter Muster abarbeiten.<\/p>\n\n\n\n Situation Handling: Durch die vordefinierten Szenarien und Robotic Process Automation wird das neue Paradigma Situa\u00adtion Handling konkretisiert: Anwendern im Fachbereich werden nur noch au\u00dfergew\u00f6hnliche Ereignisse angezeigt, auf die sie gezielt reagieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n SAP Conversational AI: Ebenfalls im Kontext von S\/4 kommt SAP Conversational AI zum Einsatz. Die Plattform, mit der sich als Teil von SAP Leonardo eigentlich Chatbots realisieren lassen, erm\u00f6glicht innerhalb von S\/4 die Interkation via Sprache.<\/p>\n\n\n\n Als strategische Analytics-L\u00f6sung der Zukunft enth\u00e4lt die SAP Analytics Cloud (SAC) neben den herk\u00f6mmlichen, auf Vergangenheit und Gegenwart ausgerichteten BI-Funktionalit\u00e4ten auch KI-basierte pr\u00e4diktive Funktionalit\u00e4ten, die von SAP Smart Predict genannt werden.<\/p>\n\n\n\n Konzipiert sind die Tools f\u00fcr Citizien Data Scientists \u2013 also f\u00fcr ambitionierte Business User. Diesen wird angesichts des nach wie vor bestehenden Mangels an Data Scientists aktuell immer mehr Aufmerksamkeit gewidmet. <\/p>\n\n\n\n So enthalten die Smart-Predict-Anwendungen alles, um die Business User f\u00fcr typische Predictive-Verfahren auszur\u00fcsten: etwa um Klassifikations-, Regressions- und zeitreihenbasierte Fragen zu bearbeiten und so zum Beispiel Abverk\u00e4ufe zu prognostizieren. Die daf\u00fcr erforderlichen KI-Modelle lassen sich mit den historischen Daten des Unternehmens trainieren.<\/p>\n\n\n\n Auf der SAP Cloud Platform (SCP) l\u00e4uft mit SAP Data Intelligence die elaborierteste KI-L\u00f6sung von SAP, die sich am ehesten als Nachfolder von SAP Leonardo verstehen l\u00e4sst. Allerdings ist hier der \u00adBusiness-Fokus wieder klar erkennbar: <\/p>\n\n\n\n SAP Data Intelligence verbindet die etwas konservativere Gesch\u00e4ftswelt mit der Open-Source-Welt, in der sich Data Scientists zuhause f\u00fchlen, und ist f\u00fcr entsprechende Anwendungen offen: zum Beispiel f\u00fcr Jupyter Notebooks von Project Jupyter, f\u00fcr Python und f\u00fcr Python-basierte Frameworks f\u00fcr maschinelles Lernen wie pandas, scikit-learn oder TensorFlow.<\/p>\n\n\n\n Die damit erstellten Datenmodelle lassen sich mit SAP Data Intelligence in die SAP-Umgebung \u00fcbernehmen, dort weiterverarbeiten, automatisiert testen und schlie\u00dflich in eine hochverf\u00fcgbare und skalierbare Produktivlandschaft ausliefern \u2013 samt anschlie\u00dfendem Monitoring der Performance. Und ganz wichtig im Business-Kontext: KI-Szenarien lassen sich auditieren, sodass sie beispielsweise den Anforderungen einer Wirtschaftspr\u00fcfung gen\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n SAP hat erkannt, dass KI ein wichtiges \u2013 wenn nicht sogar das wichtigste \u2013 Zukunftsthema ist, und erweitert das bestehende Portfolio engagiert um entsprechende Technologien.<\/p>\n\n\n\n Immer mit dem Blick auf die Business-Anforderungen der Unternehmen. Bei der aktiven KI-Forschung h\u00e4lt sich SAP aber weiterhin zur\u00fcck. Hier sind Unternehmen wie Facebook, Google oder Microsoft sowie Open-Source-Initiativen die treibenden Kr\u00e4fte.<\/p>\n\n\n\n Wollen Unternehmen KI-Szenarien umsetzen, sollten sie aus unserer Sicht dennoch zun\u00e4chst evaluieren (nat\u00fcrlich nachdem der Nutzen des jeweiligen Use Case grunds\u00e4tzlich gepr\u00fcft wurde), was genau sie ben\u00f6tigen und inwieweit SAP entsprechende Technologien zur Verf\u00fcgung stellt. <\/p>\n\n\n\n Wo SAP L\u00fccken l\u00e4sst, k\u00f6nnen diese eventuell mit SAP-basierten Anwendungen von SAP-Partnern geschlossen werden. Oder es werden Third-Party-L\u00f6sungen genutzt, die sich immer leichter integrieren lassen.<\/p>\n\n\n\n Lange Zeit war k\u00fcnstliche Intelligenz nicht viel mehr als attraktiver Stoff f\u00fcr Science-Fiction. 1982 machte Harrison Ford in \u201eBlade Runner\u201c Jagd auf Replikanten. 2001 lie\u00df Steven Spielberg in \u201eA. 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