Analyse der Generative AI Angebote von SAP: Implikationen für Entscheidungsträger in Unternehmen

Einleitung

Die Integration von Generative AI in Unternehmenssoftware-Ökosysteme markiert eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Entscheidungen treffen. SAP, ein wichtiger Akteur im Markt für Unternehmenssoftware, hat kürzlich Generative AI-Funktionen in sein Business AI Framework integriert. Dieser Artikel bietet eine umfassende Analyse der Generative AI Angebote von SAP mit dem Ziel, Entscheidungsträgern in Unternehmen zu helfen, die potenziellen Vorteile, Einschränkungen und am Markt verfügbaren Alternativen zu verstehen.

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SAP's Generative AI Ökosystem

SAP's Ansatz zur Integration von Generative AI basiert auf drei Schlüsselkomponenten:

1. SAP AI Core: Dies dient als zentrale Ausführungs-Engine für AI-Operationen innerhalb des SAP-Ökosystems. Es stellt die Infrastruktur für die Verwaltung von AI-Assets, die Orchestrierung von Workflows und die Sicherstellung einer konsistenten Leistung in verschiedenen Cloud-Umgebungen bereit.
2. Generative AI Hub: Integriert in SAP AI Core fungiert diese Komponente als Gateway für den Zugriff auf und die Verwaltung von Large Language Models (LLMs). Es ermöglicht Unternehmen, mit verschiedenen Generative AI Modellen zu experimentieren und diese zu nutzen, während die Kontrolle über Datensicherheit und Modellzugriff gewahrt bleibt.
3. SAP AI Launchpad: Diese Management-Schnittstelle ermöglicht es Unternehmen, AI-Szenarien und Lifecycle-Prozesse über mehrere AI-Laufzeitumgebungen hinweg zu überwachen. Es unterstützt sowohl traditionelle Machine Learning Operations (MLOps) als auch Large Language Model Operations (LLMOps) und bietet eine einheitliche Plattform für AI-Management.

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Diese Komponenten sind darauf ausgelegt, nahtlos innerhalb der SAP Business Technology Platform (BTP) zu funktionieren und bieten Integration über verschiedene SAP-Lösungen wie S/4HANA, SuccessFactors und Ariba hinweg. Diese Integration zielt darauf ab, wichtige Geschäftsprozesse in Bereichen wie Cloud ERP, Human Capital Management und Customer Relationship Management zu verbessern.

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Potenzielle Vorteile der Generative AI Integration von SAP

Die Generative AI Integration von SAP bietet mehrere potenzielle Vorteile für Unternehmen, die bereits in das SAP-Ökosystem investiert haben:

• Nahtlose Integration mit bestehender SAP-Infrastruktur: Die enge Kopplung zwischen SAP's Generative AI Tools und seiner breiteren Software-Suite kann die Implementierung rationalisieren und Integrationsprobleme reduzieren.
• Sicherheits- und Compliance-Funktionen auf Unternehmensebene: SAP's Fokus auf Datenschutz und regulatorische Compliance kann besonders wertvoll für Unternehmen in stark regulierten Branchen sein.
• Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerungen in SAP-zentrierten Workflows: Die Möglichkeit, Generative AI innerhalb bestehender SAP-Prozesse zu nutzen, könnte zu erheblichen Produktivitätsverbesserungen führen.
• Zugang zu vortrainierten Modellen und Entwicklungstools: SAP bietet eine Reihe von AI-Modellen und Tools, die speziell auf gängige Geschäftsanwendungsfälle zugeschnitten sind, was potenziell die Entwicklungszeit und -kosten reduzieren kann.

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Einschränkungen und Nachteile

Während SAP's Generative AI Angebot Chancen bietet, ist es wichtig, seine Einschränkungen zu berücksichtigen:

1. Vendor Lock-in: Die tiefe Integration von SAP's AI-Tools mit seinem breiteren Ökosystem kann signifikante Abhängigkeiten schaffen. Dieser Lock-in-Effekt könnte es für Unternehmen schwierig und kostspielig machen, zu alternativen AI-Lösungen zu wechseln oder in Zukunft von SAP wegzumigrieren. Unternehmen könnten sich an SAP's Innovationstempo und Preisstrukturen gebunden finden, was möglicherweise ihre Fähigkeit einschränkt, bahnbrechende AI-Fortschritte von anderen Anbietern zu nutzen.
2. Architektonische Komplexität: SAP's mehrschichtige AI-Architektur, bestehend aus AI Core, AI Hub und AI Launchpad, führt ein Komplexitätsniveau ein, das für einige Organisationen herausfordernd sein kann. Diese Komplexität könnte zu längeren Implementierungszeiten, höheren Schulungskosten und der Notwendigkeit spezialisierter Fähigkeiten zur effektiven Verwaltung und Optimierung der AI-Infrastruktur führen.
3. Herausforderungen der Kostenstruktur: SAP's Preismodell, basierend auf AI Units und nachrichtenbasierter Abrechnung für seinen Joule-Assistenten, kann schwierig zu navigieren und vorherzusagen sein. Der Mangel an einer unkomplizierten, verbrauchsbasierten Preisgestaltung könnte zu unerwarteten Kosten führen, insbesondere bei Anwendungsfällen mit hohem Volumen. Organisationen könnten Schwierigkeiten haben, ihre AI-bezogenen Ausgaben genau vorherzusagen, was möglicherweise die Budgetplanung und ROI-Berechnungen beeinflusst.
4. Begrenzte Modellauswahl: Während SAP Zugang zu einigen Drittanbietermodellen bietet, könnte die Auswahl im Vergleich zu offenen AI-Plattformen eingeschränkter sein. Diese Einschränkung könnte Unternehmen behindern, die spezialisierte oder hochmoderne AI-Modelle benötigen, die nicht im SAP-Ökosystem verfügbar sind.
5. Abhängigkeit von SAP's Entwicklungs-Roadmap: Fortschritte in den Generative AI Fähigkeiten werden an SAP's Entwicklungsprioritäten und -zeitpläne gebunden sein. Diese Abhängigkeit kann zu Verzögerungen beim Zugriff auf die neuesten AI-Innovationen führen, was Unternehmen möglicherweise einen Wettbewerbsnachteil gegenüber denjenigen verschafft, die agilere, unabhängige AI-Plattformen nutzen.
6. Integrationsprobleme mit Nicht-SAP-Systemen: Während SAP's AI-Tools gut mit SAP's eigenen Produkten integriert sind, könnten Organisationen mit vielfältigen IT-Landschaften Herausforderungen bei der nahtlosen Verbindung von SAP's AI-Fähigkeiten mit Nicht-SAP-Systemen haben. Dies könnte zu Datensilos und einer reduzierten Gesamteffektivität von AI-Initiativen im gesamten Unternehmen führen.

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Vergleichende Analyse: SAP vs. Alternativen für Generative AI

Um SAP's Generative AI Angebote in einen Kontext zu setzen, betrachten wir einige alternative Lösungen, wobei wir uns speziell auf ihre Generative AI Fähigkeiten konzentrieren:

SAP's Generative AI

SAP's Generative AI ist in sein Business AI Framework integriert und hauptsächlich über den Generative AI Hub innerhalb von SAP AI Core zugänglich.

Vorteile:

• Tiefe Integration mit SAP's Geschäftsprozessen und Datenmodellen
• Sicherheits- und Compliance-Funktionen auf Unternehmensebene, maßgeschneidert für SAP-Umgebungen
• Vorgefertigte Anwendungsfälle für gängige Geschäftsszenarien in SAP-Ökosystemen

Nachteile:

• Begrenzte Auswahl an Generative AI Modellen im Vergleich zu spezialisierten AI-Plattformen
• Potenzial für Vendor Lock-in innerhalb des SAP-Ökosystems
• Könnte bei der Übernahme der neuesten Generative AI Fortschritte hinterherhinken

Am besten geeignet für: Organisationen, die stark in SAP investiert haben und bestehende Prozesse mit Generative AI Fähigkeiten verbessern möchten.

Microsoft Azure OpenAI Service

Microsoft's Azure OpenAI Service bietet Zugang zu großen Generative AI Modellen, einschließlich GPT-4, GPT-3.5, Codex und DALL-E.

Vorteile:

• Breites Spektrum modernster Generative AI Modelle für Text-, Code- und Bildgenerierung
• Robuste Integration mit Microsoft's breiteren Cloud- und Produktivitätstools
• Starker Fokus auf verantwortungsvolle AI-Praktiken und Ethik
• Fine-tuning von Generative AI Modelle für spezialisierte Aufgaben

Nachteile:

• Erfordert separate Integrationsbemühungen mit SAP-Systemen
• Preisgestaltung kann komplex und potenziell teuer für Anwendungen mit hohem Volumen sein
• Könnte vorgefertigte Lösungen für SAP-spezifische Geschäftsprozesse vermissen lassen

Am besten geeignet für: Organisationen, die modernste Generative AI Fähigkeiten für verschiedene Anwendungen benötigen, insbesondere solche, die bereits Microsoft's Cloud-Ökosystem nutzen.

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI bietet eine Reihe von generativen KI-Tools für verschiedene Anwendungen, einschließlich fortschrittlicher Textgenerierungs- und Bilderstellungsfunktionen.

Vorteile:

• Fortschrittliche Generative AI Fähigkeiten, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildgenerierung
• Integration mit Google's umfangreicher Daten- und ML-Infrastruktur
• Fine-tuning von Generative AI Modelle für spezialisierte Aufgaben
• Zugang zu einer Vielzahl von Generative AI Modelle

Nachteile:

• Weniger fokussiert auf SAP-spezifische Geschäftsprozesse
• Könnte erhebliche Expertise erfordern, um seine generativen Fähigkeiten voll auszuschöpfen
• Könnte erheblichen Aufwand erfordern, um mit bestehenden SAP-Systemen integriert zu werden

Am besten geeignet für: Organisationen, die kundenspezifische Generative AI Lösungen aufbauen möchten, insbesondere solche, die fortgeschrittene Sprachmodelle oder Bildgenerierungsfähigkeiten benötigen.

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock ist AWS's vollständig verwalteter Service, der eine Auswahl an leistungsstarken Foundation Models von AI-Unternehmen und Amazon anbietet.

Vorteile:

• Zugang zu einer Vielzahl von Generative AI Modelle für Text-, Bild- und Embedding-Generierung
• Nahtlose Integration mit AWS-Diensten für Bereitstellung und Skalierung
• Flexibilität bei der Auswahl und fine-tuning verschiedener Modelle für verschiedene Anwendungsfälle

Nachteile:

• Relativ neuer Service, der sich in Bezug auf Funktionen und Modellangebote noch entwickelt
• Könnte erhebliche AWS-Expertise erfordern, um vollständig genutzt zu werden
• Weniger auf SAP-zentrische Geschäftsprozesse zugeschnitten

Am besten geeignet für: AWS-Kunden, die Generative AI Lösungen mit einer Auswahl an Modellen und tiefer Integration in AWS-Dienste implementieren möchten.

Open-Source-Lösungen (z.B. Hugging Face)

Open-Source AI-Plattformen wie Hugging Face bieten Zugang zu einer Vielzahl vortrainierter generativer Modelle und Tools zum Aufbau kundenspezifischer Generative AI Lösungen.

Vorteile:

• Maximale Flexibilität und Anpassungsoptionen für Generative AI Modelle
• Zugang zu hochmoderner Forschung und Modellen in Generative AI
• Potenzial für erhebliche Kosteneinsparungen bei der Modellentwicklung und -schulung

Nachteile:

• Erfordern erhebliches internes Fachwissen in Generative AI für Implementierung und Management
• Mangel an unternehmenstauglichen Support- und Sicherheitsfunktionen von Haus aus
• Könnten erheblichen Aufwand erfordern, um mit SAP-Systemen integriert zu werden und Produktionsreife zu gewährleisten

Am besten geeignet für: Organisationen mit starken technischen Teams, die vollständige Kontrolle über ihre Generative AI Infrastruktur und Fähigkeiten suchen, oder solche, die an hochspezialisierten Generative AI Anwendungen arbeiten.

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Jede dieser Plattformen bietet einzigartige Stärken in Generative AI. Die Wahl zwischen ihnen hängt von Faktoren wie bestehenden Technologieinvestitionen, internem AI-Fachwissen, spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls und dem gewünschten Gleichgewicht zwischen vorgefertigten Lösungen und Anpassungsmöglichkeiten ab. Organisationen sollten diese Optionen im Kontext ihrer gesamten AI-Strategie und Geschäftsanforderungen sorgfältig evaluieren.

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Preismodell

Basic und Premium Generative AI Funktionen bei SAP

Bevor wir das Preismodell diskutieren, ist es wichtig zu verstehen, dass SAP sowohl Basic als auch Premium Generative AI Funktionen anbietet. Basic Funktionen sind oft in bestehenden SAP-Produkten enthalten und können einfache Aufgaben wie Textergänzungen oder grundlegende Datenanalysen umfassen. Premium Generative AI Funktionen hingegen bieten fortschrittlichere Fähigkeiten wie komplexe Textgenerierung, detaillierte Datenanalyse, Erstellung von Code-Snippets oder sogar die Generierung von Berichten basierend auf unternehmensspezifischen Daten. Diese Premium-Funktionen erfordern in der Regel zusätzliche Rechenleistung und spezialisierte Modelle, was sich in der Preisstruktur widerspiegelt.

SAP's Preisgestaltung für Generative AI Dienste basiert auf zwei Hauptkomponenten:

1. AI Units: Diese sind für Premium-Generative-AI-Funktionen im gesamten SAP-Portfolio erforderlich. AI Units werden basierend auf den spezifischen genutzten AI-Diensten verbraucht, wie z.B. Inhaltsgenerierung oder Datenanalyse.
2. Joule-Preisgestaltung: SAP's konversationeller AI-Assistent, Joule, folgt einem nachrichtenbasierten Preismodell. Unternehmen kaufen Blöcke von 10.000 Nachrichten, die verbraucht werden, wenn Benutzer mit der AI interagieren.

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Dieses duale System von AI Units und nachrichtenbasierter Preisgestaltung führt zu mehreren Überlegungen:

• Komplexität bei der Kostenprognose: Die Interaktion zwischen AI Units für allgemeine Dienste und nachrichtenbasierter Preisgestaltung für Joule kann es für Unternehmen schwierig machen, ihre AI-bezogenen Ausgaben genau vorherzusagen. Diese Komplexität kann zu Budgetunsicherheiten und potenziellen Kostenüberschreitungen führen.
• Skalierbarkeitsbedenken: Mit zunehmender Nutzung von Generative AI innerhalb einer Organisation könnten die Kosten rapide eskalieren, insbesondere bei Anwendungen mit hohem Volumen wie Kundenservice-Chatbots oder großangelegten Datenanalyseaufgaben. Dies könnte möglicherweise die weit verbreitete Einführung von AI in allen Geschäftsfunktionen einschränken.
• Begrenzte Transparenz: Die Korrelation zwischen AI Units und spezifischen Rechenressourcen ist nicht immer klar, was es für Organisationen schwierig macht, ihre Nutzung und Kosten effektiv zu optimieren.
• Potenzial für unerwartete Kosten: Das verbrauchsbasierte Modell bietet zwar Flexibilität, führt aber auch das Risiko unerwarteter Kostensteigerungen ein, wenn die Nutzung nicht sorgfältig überwacht und verwaltet wird.
• Vergleichsschwierigkeiten: Die einzigartige Struktur von SAP's Preismodell kann es schwierig machen, Kosten direkt mit anderen AI-Anbietern zu vergleichen, was möglicherweise die Anbieterauswahlprozesse verkompliziert.

Allerdings bietet dieses Preismodell auch einige potenzielle Vorteile:

• Flexibilität für verschiedene Anwendungsfälle: Die Kombination von AI Units und nachrichtenbasierter Preisgestaltung ermöglicht maßgeschneiderte Kostenstrukturen je nach spezifischer AI-Anwendung.
• Ausrichtung an der Wertschöpfung: Theoretisch sollten die Kosten mit dem aus AI generierten Wert skalieren, da eine höhere Nutzung typischerweise mit größeren Geschäftsauswirkungen korreliert.
• Potenzial zur Kostenkontrolle: Mit sorgfältigem Management und Überwachung können Organisationen möglicherweise ihre AI-Nutzung optimieren, um Kosten zu optimieren.

Organisationen, die SAP's Generative AI Lösungen in Betracht ziehen, sollten gründliche Kostenmodellierungsübungen durchführen, unter Berücksichtigung der prognostizierten Nutzung in verschiedenen Szenarien, um die finanziellen Auswirkungen der Einführung vollständig zu verstehen.

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Strategische Überlegungen für Entscheidungsträger in Unternehmen

Bei der Bewertung von SAP's Generative AI Angeboten sollten Entscheidungsträger mehrere Schlüsselfaktoren berücksichtigen, die den Erfolg und Wert ihrer AI-Initiativen erheblich beeinflussen könnten. Diese Überlegungen helfen dabei, die AI-Einführung mit breiteren Geschäftsstrategien und -zielen in Einklang zu bringen:

1. Langfristige Vision: Wie passt SAP's Generative AI zu Ihrer langfristigen AI- und digitalen Transformationsstrategie? Berücksichtigen Sie, ob SAP's Roadmap für AI-Entwicklung zu den zukünftigen Bedürfnissen und Bestrebungen Ihrer Organisation passt.
2. Gesamtbetriebskosten: Berücksichtigen Sie neben den Lizenzkosten auch Implementierungskosten, laufende Verwaltungskosten, potenzielle zukünftige Migrationskosten und die Auswirkungen auf bestehende SAP-Investitionen.
3. Qualifikationsabgleich: Beurteilen Sie, ob Ihr Team über die notwendigen Fähigkeiten verfügt, um SAP's AI-Tools effektiv zu nutzen. Berücksichtigen Sie die Schulungsanforderungen und den potenziellen Bedarf an Neueinstellungen oder Beratern.
4. Datenstrategie: Bewerten Sie, wie SAP's AI-Lösungen mit Ihrem breiteren Datenökosystem interagieren werden, insbesondere mit Nicht-SAP-Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten-Governance-Richtlinien mit den Anforderungen von SAP's AI-Tools übereinstimmen.
5. Wettbewerbsvorteil: Bestimmen Sie, ob SAP's AI-Angebote einzigartige Fähigkeiten bieten, die Sie von Wettbewerbern abheben, oder ob Sie mit spezialisierten Lösungen besser bedient sind.
6. Anbieter-Diversifizierung: Berücksichtigen Sie die Auswirkungen einer weiteren Konsolidierung Ihres IT-Stacks mit SAP im Vergleich zur Beibehaltung eines vielfältigen Anbieterportfolios für verschiedene AI-Bedürfnisse.
7. Regulatorische Compliance: Bewerten Sie, wie SAP's AI-Lösungen branchenspezifische regulatorische Anforderungen adressieren, insbesondere in stark regulierten Sektoren wie Gesundheitswesen oder Finanzen.
8. Skalierbarkeit und Leistung: Evaluieren Sie, ob SAP's AI-Infrastruktur Ihre Leistungsanforderungen erfüllen kann, insbesondere für Echtzeit- oder Hochvolumen-AI-Anwendungen.
9. Integrationskomplexität: Berücksichtigen Sie den Aufwand, der erforderlich ist, um SAP's AI-Fähigkeiten sowohl mit SAP- als auch mit Nicht-SAP-Systemen in Ihrer IT-Landschaft zu integrieren.
10. AI-Governance und Ethik: Bewerten Sie, wie gut SAP's AI-Governance-Funktionen mit den ethischen AI-Prinzipien und Governance-Rahmenwerken Ihrer Organisation übereinstimmen.

Durch sorgfältige Berücksichtigung dieser Faktoren können Organisationen fundiertere Entscheidungen über die Einführung von SAP's Generative AI Lösungen treffen und sicherstellen, dass ihre AI-Strategie mit breiteren Geschäftszielen und -einschränkungen übereinstimmt.

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Fazit

SAP's Integration von Generative AI in sein Business AI Framework stellt eine bedeutende Entwicklung für SAP-zentrische Unternehmen dar. Sie bietet das Potenzial für eine nahtlose AI-Integration innerhalb bestehender SAP-Workflows, was zu erheblichen Effizienzsteigerungen und neuen Fähigkeiten führen könnte. Diese Integration bringt jedoch auch Überlegungen zu Vendor Lock-in, Preiskomplexität und potenziellen Einschränkungen bei der Modellauswahl und -anpassung mit sich.

Für viele Organisationen könnte der ideale Ansatz darin bestehen, SAP's AI-Fähigkeiten dort zu nutzen, wo sie einen klaren Mehrwert bieten, während andere Lösungen für spezifische Anwendungsfälle oder fortgeschrittenere AI-Anforderungen einbezogen werden. Diese ausgewogene Strategie könnte die Vorteile der SAP-Integration bieten und gleichzeitig die Flexibilität bewahren, modernste AI-Technologien zu übernehmen, wenn sie entstehen.

Die Entscheidung zur Einführung von SAP's Generative AI Lösungen sollte als Teil einer breiteren AI- und digitalen Transformationsstrategie getroffen werden. Sie erfordert eine gründliche Bewertung der einzigartigen Anforderungen einer Organisation, der bestehenden Infrastruktur, der langfristigen Ziele und der Bereitschaft zur Verwaltung komplexer, Multi-Vendor-AI-Ökosysteme.

Da sich das Feld der Generative AI weiterhin rapide entwickelt, wird es entscheidend sein, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in Ihrer AI-Strategie aufrechtzuerhalten. Regelmäßige Neubewertungen Ihrer AI-Fähigkeiten und -Bedürfnisse, zusammen mit dem Auf-dem-Laufenden-Bleiben über Entwicklungen sowohl innerhalb als auch außerhalb des SAP-Ökosystems, werden dazu beitragen, dass Ihre Organisation das transformative Potenzial von Generative AI Technologien vollständig nutzen kann.