KI muss konsumierbarer werden

Das Potential für künstliche Intelligenz (KI) ist gewaltig – und zwar in allen Branchen und vielen Unternehmen, weiß Peter Sperk, Leiter des Presales-Bereichs bei SAP Österreich. Die COMPUTERWELT hat ihn zur Herangehensweise, zu Usecases und Feedback zum Thema KI der SAP-Kunden befragt. "KI muss konsumierbarer und als Embedded KI nutzbar gemacht werden", sagt Sperk. [...]

Peter Sperk leitet den Presales-Bereich bei SAP Österreich und hat schon einige KI-Projekte begleitet. (c) SAP Österreich
Peter Sperk leitet den Presales-Bereich bei SAP Österreich und hat schon einige KI-Projekte begleitet. (c) SAP Österreich

Wie ist denn Ihr persönlicher Zugang zum Thema künstliche Intelligenz?

Als Betriebswirt habe ich einen wirtschaftlichen, praxisbezogenen Zugang. Natürlich steht dabei auch immer die Frage im Raum: Was bringt ein KI-Projekt? Ich habe schon einige Projekte begleitet und miterlebt. Aber nicht jedes KI-Projekt, an dem ich mit Kunden gearbeitet habe, ist zum Erfolg geworden – obwohl es viele Prototypen und Pilotprojekte mit vielversprechenden Erfahrungen gab. Oft fehlt es noch am entscheidenden Schritt, das Projekt dann wirklich in die Praxis zu bringen. 

Wie gehen Sie denn zum Thema KI an die SAP-Kunden heran und wie schaut das Feedback der Unternehmen aus?

Wenn man Projekte macht, ist die Euphorie natürlich groß, wenn es funktioniert. Zum Beispiel haben wir mit Swarovski ein KI-Projekt gemacht, wo es um Bilderkennung von Kristallprodukten ging. Das ist ein Anwendungsfall, der heute produktiv ist und im Service-Bereich großen Nutzen bringt. Genutzt wird die Lösung konkret für die Identifikation und schnelle Auffindbarkeit für eine große Anzahl von Produkten, um die Prozesse in unterschiedlichen Abteilungen vereinfachen zu können. Ein anderes Beispiel ist ein Projekt der Supermarkt-Konzern Coop in der Schweiz, wo es um KI-basierte Nachschubplanung ging. Damit wird dreierlei bewirkt: Kostenreduktion, weniger verdorbene Produkte sowie zufriedenere Kunden. Bei Villeroy & Boch haben wir einen Bot entwickelt, der Dokumente ausliest, und diese Dokumente je nach Typ interpretiert und dann automatisiert einen Prozess startet. In diesen Beispielen ging es um Prozesse, die effizienter werden sollten. Ganz wichtig ist es vorweg, die Erwartungshaltungen genau abzuklären, bevor man den Schritt von der Idee zum Usecase geht. Das Potenzial ist riesig, aber auch große Unternehmen schaffen nicht zwanzig KI-Initiativen gleichzeitig, sondern man sollte sich auf wenige  fokussieren und dann skalieren. Daher haben wir bei SAP unsere KI-Strategie vor zwei Jahren geändert.

Inwiefern? Wie schaut die aktuelle KI-Strategie aus? Und wie ist sie in der Praxis für die Kunden anwendbar?

Wir wollen KI konsumierbarer machen, das heißt in vorgefertigter Form zur Verfügung stellen. Das bedeutet, der Kunde muss sich gar nicht mehr darum kümmern, wie jetzt z.B. ein Modell trainiert wird oder wie akkurat ein Modell ist. Ein Beispiel ist die  Reisekostenabrechnung unserer Lösung SAP Concur, die wir auch intern einsetzen: Wir haben bei SAP hunderte Millionen Reisebelege analysiert. Die KI erkennt, welche Art des Belegs es ist, der Netto-Betrag sowie die Steuer werden erkannt. Der Vorteil für uns als User intern: Es genügt heute, ein Foto zu machen, es einzureichen und nach kurzer Kontrolle ein OK zu geben. Dass dahinter eine KI im Einsatz ist, merken die Anwender nicht. Da gibt es von SAP schon eine Reihe von Anwendungen, die unter dem Stichwort Embedded KI zusammengefasst sind. Für den User sind das kleine, sehr praktische Helferlein für den Alltag.


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