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Con IA y SAP hacia la empresa inteligente

Aunque los rumores del mercado digan lo contrario: la inteligencia artificial (IA) para casos de uso concretos funciona con las tecnologías SAP. El principio "pensar en grande, empezar en pequeño, escalar rápido" puede aplicarse muy bien en el mundo SAP.
Sahil Sundri, Capgemini
Farhad Khakzad, Capgemini
31 de octubre de 2019
Columna AI
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

La orientación coherente de la cartera de SAP hacia la transformación en una empresa inteligente permite operar el negocio principal en una única plataforma y, al mismo tiempo, desarrollar y probar nuevos servicios, así como nuevas líneas de negocio, en una especie de entorno de innovación.

Por encima de todo, las tecnologías inteligentes disponibles en la oferta de productos SAP son un factor clave de éxito para el uso de la IA: mejoran la experiencia del usuario, automatizan procesos y crean un valor añadido directamente medible a través de la reducción de costes.

Cabe destacar aquí los módulos de Analytics, Data Intelligence y Machine Learning del ecosistema SAP Leonardo junto con SAP Cloud Platform y Hana.

Éstos constituyen la base para la operacionalización de los métodos de IA. Al estar abierta a los lenguajes de programación R y Python, SAP también satisface los requisitos de la comunidad de la ciencia de datos.

La ampliación es crucial para obtener beneficios

Aunque algunas empresas han integrado la IA en su estrategia global, en la práctica muchos proyectos de IA se consideran meros ensayos de investigación: Sirven para elucidar el valor de la IA, y acaban ya a nivel piloto.

Crucial para el beneficio de los proyectos de IA es el enfoque basado en casos de uso según el principio "pensar en grande, empezar en pequeño, escalar rápido": En este proceso, desarrollamos metódicamente -por ejemplo, en forma de talleres de pensamiento de diseño- casos de uso para la aplicación de la IA y determinamos su valor añadido en pruebas de valores.

Las que tienen mayor potencial se aplican de forma productiva y, en el mejor de los casos, se extienden a todo el grupo para lograr el mayor efecto de escala posible.

Este enfoque funciona especialmente bien en el entorno SAP, ya que Intelligent Suite de SAP ofrece un amplio contenido estándar para las distintas divisiones y áreas de negocio de la empresa sobre el que se pueden construir métodos de IA.

Para aplicaciones SAP basadas en IA, se recomienda la licencia Hana Full Use para almacenar resultados de modelos de IA o para leer datos externos, por ejemplo de redes sociales.

Por otro lado, la licencia Hana Runtime que se encuentra en la mayoría de los clientes limita considerablemente la posibilidad de desarrollar aplicaciones de IA. Además, cabe mencionar la interfaz Python demandada por la comunidad de ciencia de datos.

Obstáculos con SAP

Python se considera uno de los lenguajes de programación más importantes en el contexto de la IA. Sin embargo, no existen tantas posibilidades de integración para él como a través de la interfaz de R.

Sin embargo, SAP ha dado un paso importante con el módulo Data Intelligence: ofrece un entorno de desarrollo para científicos de datos y amplía considerablemente la gama estándar de funciones gracias a la posibilidad de utilizar R y Python.

No obstante, será apasionante observar qué otras interfaces Python adaptará SAP en otros módulos.

Según nuestra experiencia, la plataforma SAP puede proporcionar una base sólida para la innovación al combinar "gestionar el negocio" (negocio principal) y "ganar nuevos negocios" (nuevo negocio).

Nuestra recomendación es que, en caso de duda, se compruebe la idoneidad de la IA para cada empresa utilizando el enfoque basado en casos de uso. Actualmente, solo una fracción de los casos de uso dan lugar a un uso productivo.

Hay muchas razones para ello, pero en particular se debe a la falta de disponibilidad de datos pertinentes de calidad suficiente. La gestión de datos -como base de todas las aplicaciones de IA- es y sigue siendo esencial.

El sistema SAP, altamente integrado, es el patrón oro más aceptado para muchos procesos y, por tanto, el entorno adecuado para las aplicaciones iniciales.

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Sahil Sundri, Capgemini

Sahil Sundri es SAP Analytics Solution Architect I&D en Capgemini.


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Farhad Khakzad, Capgemini

Farhad Khakzad es SAP Analytics Lead I&D en Capgemini.


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Entrada anticipada

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