Auf der diesjährigen SAP Sapphire in Madrid ging es vornehmlich um Neuheiten im Bereich der KI und wie sie zum Unternehmenserfolg beitragen können. Im Interview mit ITWelt.at spricht Jesper Schleimann, Head of Business AI EMEA, über SAPs KI-Ansatz, Regulierungen, Nachhaltigkeit, wie die Akzeptanz von KI bei den Mitarbeitenden erhöht werden kann und die Chancen, die KI bietet. [...]
Das Alleinstellungsmerkmal von SAP ist die Standardisierung. Wie können Sie Künstliche Intelligenz und alle auf der Sapphire vorgestellten neuen Technologien nutzen, um diese auf standardisierte Weise zu implementieren?
Generative KI ist für viele, mich eingeschlossen, ein großartiges Werkzeug zur Steigerung der persönlichen Produktivität. Sie führt jedoch nicht direkt zu einer Steigerung der Produktivität im Unternehmen. Die Magie der KI liegt in ihrer Fähigkeit, Vorhersagen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten zu treffen. Unternehmen bevorzugen jedoch deterministische Ansätze. KI kann große Datenmengen analysieren, um wahrscheinliche Ergebnisse zu prognostizieren, indem sie identifizierte Muster und Trends nutzt. Unternehmen sind jedoch auf präzise, vorhersehbare Ergebnisse und Zeitpläne im Kontext des Geschäfts angewiesen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Wenn man auf bahnbrechende neue KI stößt, sieht man großes Potenzial, aber keine Vorhersagbarkeit.
Um dem entgegenzuwirken, müssen wir KI in einen Kontext stellen, um Halluzinationen zu reduzieren und das Vertrauen der Nutzer zu stärken. Das trägt letztendlich dazu bei, dass die Nutzer KI-Funktionen annehmen. Auf diese Weise können wir KI vorantreiben und Unternehmensveränderungen oder organisatorische Transformationen in Bezug auf die großflächige Einführung von KI ermöglichen. Konkret suchen wir nach KI-Agenten für die nächste Stufe der Geschäftstransformation.
Der wichtigste Aspekt, auf den wir uns bei KI konzentrieren, ist, sie verantwortungsbewusst und transparent zu gestalten, indem wir sie in den geschäftlichen Kontext einbetten. Gleichzeitig machen wir sie relevant, indem wir sie in Geschäftsprozesse einbetten. Wir kombinieren unsere leistungsstarke Suite von Geschäftsanwendungen mit einzigartig umfangreichen Daten und den neuesten KI-Innovationen, um einen Schwungrad-Effekt für den Kundennutzen zu erzielen. Durch den Aufbau dieser Elemente können wir KI skalieren, indem wir den geschäftlichen Kontext einbeziehen. Zu diesen Elementen gehört unser SAP Knowledge Graph, der die DNA des Unternehmens aufschlüsselt und die Daten semantisch miteinander verknüpft: Was bedeutet beispielsweise ein Kundenauftrag? Was bedeutet irgend eine Information in den 470.000 SAP-Tabellen oder den 7,3 Millionen Datenobjekten, die dort gespeichert sind? Der SAP Knowledge Graph dient als Schatzkarte, die große Sprachmodelle lesen und verwenden können. Natürlich müssen wir sicherstellen, dass KI über Joule in Geschäftsprozesse integriert wird, damit sie einfach genutzt werden kann, und sie so zur neuen Benutzeroberfläche im Zeitalter der KI machen.
Vertrauenswürdige KI ist wichtig. Der Mensch muss die letzte Instanz sein – Stichwort »human-in-the-loop«. Halten Sie es für eine gute Idee, KI durch eine andere KI statt durch einen Menschen zu kontrollieren? Agentenbasierte KI geht ja in diese Richtung …
KI-Agenten können argumentieren und koordinieren, um Aufgaben autonom durch mehrstufige, selbst konzipierte Arbeitsabläufe auszuführen, wobei immer ein Mensch involviert ist. Dieses Prinzip, den Menschen im Loop zu halten, war von Anfang an ein Schlüsselelement des ethischen KI-Ansatzes von SAP und spiegelt unsere Überzeugung wider, dass KI die menschliche Entscheidungsfindung ergänzen und nicht ersetzen sollte.
Ok, wir haben jetzt den Menschen im Loop, der die KI überprüft. Was halten Sie davon, den Loop zu erweitern, sodass mehr Prozesse von der KI übernommen werden und der Mensch nicht mehr so oft prüfen muss?
Bedenken Sie Folgendes: Wenn Sie heute Excel verwenden, führt es bereits viele Berechnungen für Sie durch. Sie überprüfen nicht immer alle, aber Sie wissen im Allgemeinen, dass einige davon korrekt sind. Aber manchmal machen Sie einen Fehler, insbesondere wenn Sie Daten miteinander vergleichen. In solchen Fällen führen Sie übergeordnete Überprüfungen durch. Das ist eine natürliche Entwicklung. Ich glaube, es wird einige Zeit dauern, bis wir die nächste Stufe erreichen.
Die Herausforderung, vor der wir derzeit stehen, besteht darin, dass die KI-Technologie virtuell ist und exponentiell wächst. Die Einführung findet jedoch nach wie vor in der physischen Welt statt. Wie wir arbeiten, handeln und kommunizieren, ist eine physische Angelegenheit, sodass sich hier möglicherweise eine Kluft auftut. Ich habe vielfältige Erfahrungen damit gemacht, wie Unternehmen damit umgehen. Ich denke, hier müssen wir uns insbesondere in Europa die Frage stellen: Betrachten wir KI als Risiko oder als Chance? Es ist wichtig, das richtige Gleichgewicht zwischen der Förderung von KI-Innovationen und der Einhaltung durchdachter Vorschriften zu finden.
Was halten Sie vom EU-AI-Act? Ist das ein regulatorischer Bremsklotz? Immerhin stuft dieses Gesetz so gut wie jeden Algorithmus als KI ein …
Das EU-KI-Gesetz setzt einen globalen Maßstab für verantwortungsvolle KI und ermöglicht einen einheitlichen Standard in der gesamten EU, was für grenzüberschreitende Innovationen unerlässlich ist. Dadurch können wir das Vertrauen in KI stärken und ihre breite Akzeptanz und Anwendung sicherstellen. Genau das brauchen wir, um die europäische Wirtschaft anzukurbeln. Bei SAP sehen wir dies nicht als Bremsklotz, sondern als einen Rahmen, der Vertrauen und Klarheit fördert, insbesondere für Kunden in regulierten Branchen. Was jetzt zählt, sind klare Leitlinien und eine gemeinsame Umsetzung in ganz Europa, um sicherzustellen, dass Innovation und Regulierung Hand in Hand gehen.
Wir brauchen also Regeln, aber wir müssen noch an den Regeln arbeiten?
Ja, wir brauchen unbedingt Regeln, aber wir müssen sie auch kontinuierlich weiterentwickeln. Der EU-KI-Gesetzesentwurf ist ein wichtiger erster Schritt, aber wie jede wegweisende Regulierung muss er sich parallel zu der Technologie, die er regelt, weiterentwickeln. Bei SAP glauben wir an einen kooperativen Ansatz: Regulierung sollte Klarheit und Vertrauen schaffen und gleichzeitig Innovation ermöglichen. Das bedeutet, dass wir mit politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass die Regeln praktikabel, verhältnismäßig und zukunftsfähig sind.
Bei der Implementierung von KI sind Mitarbeitende immer wieder besorgt über den Verlust ihres Arbeitsplatzes. Wie geht ein Technologiekonzern wie SAP damit um?
Sie haben Recht, und wir sind hier Vorreiter, nicht wahr? Wir nutzen KI, um SAP effizienter zu machen. Beispielsweise spart Joule for Consultants unseren internen Beratern bis zu 90 Minuten pro Tag und Joule for Developers steigert die Produktivität um 20 Prozent. Durch diese Effizienzsteigerungen können sich unsere internen Berater wertschöpfenderen Aufgaben widmen und mehr Aufgaben als zuvor übernehmen. Darüber hinaus schafft KI neue Arbeitsplätze, wie zum Beispiel Datenwissenschaftler, KI-Spezialisten, KI-Produktmanager und Prompt-Ingenieure.
Es werden jedoch nicht nur KI-Experten benötigt, sondern alle Berufe und Funktionen erfordern eine Ausbildung im KI-Bereich. Eine entsprechende Aufklärung und Ausbildung ist bereits vor der KI-Einführung von entscheidender Bedeutung. Sie müssen beharrlich Champions identifizieren, die nicht in KI-Entwicklungsabteilungen tätig sind, sondern über Kenntnisse in den Bereichen Finanzen, Lieferkette oder Personalwesen verfügen. Diese Personen haben die KI-Technologie angenommen und unterstützen sie. Sie sollten diejenigen sein, die kommunizieren und als Botschafter fungieren können, jedoch mit ihrer eigenen Perspektive. Die Technologie ist viel einfacher zu handhaben als alles bisher Dagewesene, was den Einstieg in die Transformation erleichtert. Diese Transformation umfasst die Neugestaltung Ihrer Organisation und Ihrer Arbeitsweise.
Nachhaltigkeit ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, und SAP strebt CO2-Neutralität an. KI verbraucht viel Strom. Wie geht SAP damit um? Ist es die Verantwortung von SAP, wenn ein LLM von einem Hersteller verwendet wird und sich dieser offenbar nicht um den Stromverbrauch kümmert?
Der Großteil des CO2-Verbrauchs entsteht durch die Trainingszeit, nicht durch die Inferenzzeit. Bei SAP legen wir großen Wert darauf, dass alle von uns betriebenen Cloud-Anwendungen umweltfreundlich sind. Seit 2014 werden unsere verwalteten Rechenzentren mit grüner Energie betrieben. Natürlich möchten wir sicherstellen, dass auch unsere Partner, insbesondere Hyperscaler, einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten. Viele von ihnen, wie Google und Microsoft, legen großen Wert auf nachhaltig gewonnene Energie.
KI hat ein großes Potenzial, die Herausforderungen im Bereich Nachhaltigkeit zu bewältigen. Wir nutzen KI bereits zur Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten, was ein einzigartiger Ansatz ist. Allerdings ist dies auch eine komplexere Aufgabe, die übrigens meiner Ausbildung im Bereich Nachhaltigkeit entspricht. Bei der Analyse der Auswirkungen der Lieferkette ist beispielsweise das CO2-Mapping von entscheidender Bedeutung. Die Zuweisung von Emissionsfaktoren kann für Menschen eine gewaltige Aufgabe sein, aber KI kann diese Schätzungen erheblich verbessern.
Dies sind nur einige Bereiche, in denen KI die grüne Transformation beschleunigen kann. Während wir uns weiterentwickeln, müssen wir sicherstellen, dass die verwendete Energie und die KI-Anwendungen selbst nachhaltig sind.
Abschließend ist zu sagen: Ein Wissensgraph reduziert nicht nur Halluzinationen, sondern fördert auch die Wiederverwendung. Wenn jemand eine Frage stellt, die bereits jemand anderes gestellt hat, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie erneut gestellt wird, von zunächst 0 bis 30 auf dann 30 bis 70 Prozent. Das hat für sich genommen keine Auswirkungen auf den Energieverbrauch, da jemand anderes diese – häufig gestellte – Frage bereits gestellt hat.
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