MI itt, MI ott, MI mindenütt

Teljes mellszélességgel a mesterséges intelligencia felé fordult az SAP. A június 11–13. között, Barcelonában rendezett Sapphire konferencián (mint ahogy egy héttel korábban, a hasonló, orlandói eseményen) az MI-vel kapcsolatos bejelentések foglalták el a központi szerepet. Dióhéjban összefoglalva: a generatív mesterséges intelligencia tetőtől-talpig beépül az SAP rendszereibe.

■ SAP Sapphire

2024 végére az SAP rendszereiben leggyakrabban használt feladatok 80 százalékában segíteni tud majd a Joule, a vállalat pár hónapja bemutatott copilot-megoldása – adta meg az alaphangot nyitóelőadásában Christian Klein, az SAP vezérigazgatója. A Joule központi szerepet játszik a vállalat MI-terveiben: olyan, mindig rendelkezésre álló személyi asszisztens szeretnének faragni belőle, amely képes a napi feladatokkal kapcsolatos kérdések megválaszolására, vagy akár maguknak a feladatoknak az elvégzésére.
„A Joule nagy előnye a hagyományos copilotokhoz képest, hogy valóban érti a vállalatot, az üzletmenetet és abban a felhasználó helyét, szerepét”, hangsúlyozta Klein. Ennek megfelelően releváns tanácsokkal tud szolgálni a legkülönfélébb helyzetekben: a céges adatok és folyamatok ismeretében villámgyorsan kiadja a kér kimutatást, riportot, megírja a sales ajánlatot, elkészíti a költségjelentés – vagy legalábbis megmutatja, hogy a felhasználó milyen eszközökkel és hogyan tudja elvégezni a feladatot. Mindez pedig óriási hatékonyságjavulást eredményezhet az SAP 400 ezer ügyfelénél dolgozó mintegy 300 millió felhasználónál.

SAP-kódot is ír az MI

Számos módon igyekszik kiterjeszteni a Joule képességeit az SAP. Az egyik friss bejelentés arról szólt, hogy kétirányú integrációt valósítanak meg a Joule és az Office-szoftverekkel használható Copilot for Microsoft 365 között. Amikor ez készen lesz, bármelyik MI-asszisztenst használva hozzáférnek mind az SAP-ban, mind a Microsoft-alkalmazásokban tárolt adatokhoz – a Joule ki tudja nyerni az információt a levelezésből, a Microsoft Copilot pedig az SAP-szoftverekben tárolt adatokból is tud dolgozni. A felhasználónak így nem feltétlenül kell ide-oda kapcsolni a két copilot között, hanem mindig azt használhatja, amelyik éppen „kéznél” van. Csak egy példa: a felhasználó az SAP Concur költségkezelő alkalmazásban tervez meg egy üzleti utat és foglalja le a repülőjegyét, ezzel párhuzamosan pedig a Joule létrehozza a naptárbejegyzést az Outlookban.
Ugyancsak a Joule-lal kapcsolatos friss bejelentés volt, hogy az Nvidiával együttműködve a copilot képességeit elérhetővé teszik az SAP-tanácsadók és a fejlesztők számára is. (Az SAP az chipgyártó NeMo Retriever mikroszolgáltatásait használja arra, hogy összekapcsolja az MI-t és a belső vállalati adatokat, ezzel adva pontosabb válaszokat a felhasználóknak.)

Phillip Herzig, az SAP legfőbb MI-vezetője (a Chief AI Officer) elmondta, hogy 200 ezer oldalnyi tananyagot és több mint 2 terabájtnyi, az SAP-közösségtől származó tudásanyagot használtak fel a tanácsadói Joule betanításához. Az SAP-rendszereket bevezető konzultánsok természetes nyelven tehetik fel kérdéseiket a Joule-nak, akár fogósabb implementációs problémákkal kapcsolatban is, a copilot pedig eléjük tárja a lehetséges válaszokat, megoldásokat.
Hasonlóképpen, az SAP saját programozási nyelvében, az ABAP-ban is segít a Joule. 250 millió kódsorral tanították fel, így egyes kisebb feladatokra, integrációs problémákra még kódot is tud generálni, de használható lesz tesztelésre is. Mind a tanácsadóknak, mind a fejlesztőknek szánt copilotot teszteli már egyebek mellett az Accenture, a PwC és a Deloitte is, tette hozzá Christian Klein.

Egymásra épülő MI-képességek

A Joule azonban igazából csak a felszín – bár annak figyelemreméltó, az SAP jelen lévő képviselői szerint ez lehet a jövő kezelőfelülete. Mindez, ami a Joule erejét adja, a mélyben rejtőzik, kevésbé látható.

Az alapot az MI-ökoszisztéma nagy szereplőivel kötött megállapodások, egyezségek adják. Az SAP többféle nagy nyelvi modellt (LLM-et) is használ, és attól függően alkalmazza egyiket vagy másikat, hogy az adott feladatra éppen melyik jobb. A már említett Nvidián túl vannak hasonló megállapodásaik a Microsofttal, a Metával, az Anthropiccal, és éppen a Sapphire-en jelentették be, hogy a Mistral AI két modellje, a Mixtral 8x7B és Mixtral 8x22B is elérhető lesz az SAP rendszereiben.

Mindezek a modellek az SAP Business Technology Platformba (BTM-be) épített AI Foundationön keresztül érhetők el a felhasználók számára. A BTM az SAP-rendszerek központi magja, technológiai alapja, erre épülnek rá az egyes üzleti alkalmazások – ebben vannak most már az alapvető mesterséges intelligencia képességek is. A BTP-ben az SAP folyamatosan hoz létre újabb építőkockákat, amelyekből az ügyfelek maguk hozhatnak létre egyedi MI-megoldásokat. Ehhez felhasználhatják bármelyik nyelvi modellt, amellyel együttműködik az SAP.

A BTP jelentette technológiai réteg felett vannak az egyes SAP-alkalmazások, mint maga a felhő alapú ERP-rendszer, az ellátási láncot kezelő Ariba vagy a SuccessFactor HR-megoldás. Ezek mindegyikébe beépülnek az MI-képességek, így kész, az üzleti folyamatokba integrált, előre betanított, gombnyomásra használható mesterséges intelligencia rendszereket kínál az SAP, mondta Herzig. Már most is több mint 50 use case áll készen, az év végére pedig megduplázódik a számuk.
Ezeknek a megoldásoknak az egyik legnagyobb előnye, hogy valós vállalati adatokon tanították be az algoritmusokat, emelték ki a vállalat képviselői. Az SAP több ezer ügyfelétől kért és kapott valós, de anonimizált adatokat, és így akkora tapasztalat, adatmennyiség gyűlt össze náluk, amilyen nincs másik a B2B világban – ezzel pedig valós értéket nyújtó, üzleti célú mesterséges intelligenciát tudnak kínálni az ügyfeleknek.

Végül a harmadik, legfelső réteget adja a Joule, amely az üzletmenetet, a vállalati folyamatokat megértve ad azonnali, kézzelfogható segítséget a felhasználóknak. Christian Klein többször is hangsúlyozta, hogy az SAP nem a technológia kedvéért fejleszti a mesterséges intelligenciát, hanem mindig az üzlethez kötik, ha nem segít a felhasználóknak, az üzleti folyamatokban, akkor nem foglalkoznak vele. A cél az, hogy az ügyfelek és a felhasználók a legtöbbet hozhassák ki a rendszereikből – „bring out your best”, ahogy a konferencia mottója mondta.

A jövő útjai

A szűkebb körű megbeszéléseken és interjúkon a jövőről is több szó esett. Jesper Schleimann, aki az EMEA területen vezeti az SAP mesterséges intelligencia tevékenységét, a következő nagy lépésként az MI ügynökök (agent-ek) megjelenését említette.

Az MI ügynökök olyan, önállóan működő entitások lesznek, amelyek a rendszerekbe beépülve több lépésből vagy tranzakcióból álló, több rendszert érintő folyamatokat is végre tudnak hajtani.

Bizonyos értelemben a jelenlegi folyamatrobotizálási megoldások továbbfejlesztésének tekinthetők, csak éppen nem mechanikusan hajtanak végre adott lépéseket, hanem a felhasználó kérésére, a kontextust figyelembe véve hajták végre a feladatot

Schleimann szerint igen lényeges, hogy az MI-ügynökök nem felügyelet nélkül fognak működni. A jelenlegi (még nem végleges) elképzelések szerint az agenteket az SAP fejleszti majd és egy-egy adott felhasználóhoz lesznek rendelve, aki mindig „rajta tartja a szemét” az MI-asszisztensen, magánál tartva a végső döntés jogát.

Gondolkodik az SAP saját MI modell építésében is. A nagy újítás itt az lenne, ha olyan modellt tudnának létrehozni, amely ötvözni képes a jelenlegi nagy nyelvi modellek tudását a strukturálatlan adatok értelmezésében és feldolgozásában azokkal az algoritmusokkal, amelyek az adatbázisokban és tranzakciós rendszerekben tárolt strukturált adatokkal dolgoznak hatékonyan. Ennek révén egészen új szintre lehetne emelni a vállalati MI képességeit az üzleti problémák megoldására, mondta Jesper Schleimann.

(Hamarosan további beszámolókkal jelentkezünk a konferenciáról, köztük egy interjúval Pintér Szabolccsal, az SAP hazai ügyvezetőjével.)