Investimenti per 1 miliardo di euro in soli due anni. Con il programma Business AI, Sap accelera l’adozione della GenAI attraverso una vera e propria trasformazione nel modo in cui si utilizzano le applicazioni. Sono oltre 24.000 i clienti Sap che stanno sperimentando l’intelligenza generativa e circa 150 gli scenari applicativi. Ora la roadmap prevede di estendere il programma ad altri 150 casi d’uso. Che il 2024 sia un passaggio strategico nell’evoluzione di Sap lo dimostra la recentissima nomina di Philippe Herzig, chief artificial intelligence officer: avrà la responsabilità globale di supervisionare l’intera catena del valore di Sap Business AI, dallo sviluppo e ricerca del prodotto fino all’implementazione per il cliente finale. «La nostra strategia è l’intelligenza artificiale integrata (embedded AI) in tutte le business application. Sarà come accendere un interruttore. L’utente non si renderà nemmeno conto di utilizzare l’intelligenza artificiale», dice Herzig. «L’intelligenza artificiale, e in particolare quella generativa, rappresentano un cambiamento epocale. Modificheranno radicalmente il lavoro di white e blue collar e gli indici di produttività», afferma Christian Klein, ceo di Sap al comando della software & service company che vanta un fatturato di 31,2 miliardi di euro, di cui 13,6 generati dal cloud. Cambiare il modo in cui le persone interagiscono con il software: i modelli linguistici saranno addestrati su dati specifici dei clienti integrando la conoscenza di contesto.
Insomma, in Sap è in corso una grande attività di training affinché i modelli possano automatizzare i processi di business, nell’area financial, supply chain, logistica, sales & marketing, produzione e HR. Gli utenti potranno interagire con Sap in modo naturale attraverso Joule, il copilota, attualmente disponibile per lo Human Capital Management, che sarà progressivamente esteso a tutte le applicazioni Sap. «Centinaia di milioni di utenti potranno operare con maggiore efficienza e produttività semplicemente ponendo domande o indicando al sistema cosa fare. I sistemi comprenderanno il significato delle richieste degli utenti e agiranno di conseguenza, automatizzando processi per cui era prevista una specifica conoscenza e professionalità», afferma Adriano Ceccherini, chief operating officer di Sap Italia. Insomma, dimenticatevi le ricerche infinite: chiedete e vi sarà dato, riceverete risposte su dati aziendali, riducendo il tempo medio di ricerca e consultazione. Joule, disponibile esclusivamente in modalità cloud, è pensato per navigare facilmente attraverso l’ampio portafoglio delle soluzioni della software company. Accedere alle informazioni più rilevanti, automatizzare compiti ripetitivi e ridurre i passaggi necessari per eseguire le più svariate attività, ottenere insight intelligenti on-demand, ricevere suggerimenti e analisi personalizzate in tempo reale per prendere decisioni informate. Tutto questo sarà a breve possibile. «A tantissimi clienti stiamo già mostrando le potenzialità di queste nuove tecnologie».
Ma occorre tenere presente che l’applicazione intensiva e diffusa dell’IA generativa crea disruption organizzative. Le aziende devono essere consapevoli del cambiamento e agire di conseguenza, con programmi adeguati di change management», dice Ceccherini. È quello che sta accadendo in Sap. Nel 2024 è infatti previsto un piano di trasformazione che coinvolgerà circa 8.000 dipendenti a livello globale, posizioni che verranno attualizzate con programmi di upskill-reskill, dismissisoni e nuove assunzioni, e questo in conseguenza dell’adozione massiva dell’intelligenza generativa. Ecco il metodo Joule e come la new wave generativa sta rivoluzionando il mondo applicativo di Sap, i possibili scenari di business e i potenziali ritorni di investimento.
IA generativa come nuovo modo di interagire con le business application di Sap
Machine learning e deep learning applicato al mondo produttivo e al mondo enterprise. Sono milioni i clienti Sap che utilizzano queste soluzioni. Adesso l’IA generativa, che implica automazione e ottimizzazione dei processi. «Non parliamo tanto di artificial intelligence ma di business intelligence», dice Ceccherini. «Siamo infatti convinti che l’adozione di questa tecnologia potrà avvenire solo se la si contestualizza nell’operatività aziendale».
Tre i principi che sostengono lo sviluppo IA di Sap: creare scenari o use case rilevanti in termini di miglioramento dei processi mission critical; sviluppare modelli affidabili che possano automatizzare operation e gestione del business; produrre strumenti il cui utilizzo garantisca compliance a policy di privacy e sicurezza. In sintesi, un’IA rilevante, affidabile, responsabile. «L’IA generativa è la nuova metafora di utilizzo delle business application. Molto più efficace di altre tecnologie. Abbatterà i silos tecnologici e il livello di specializzazione tecnica richiesta alle persone», osserva Ceccherini.
In buona sostanza, allargherà la platea di utilizzo a persone che hanno competenze di business e non tecniche. Finanza, vendite, supply chain. Per ciascuna di queste aree si stanno creando modelli ad hoc, che possano essere utilizzati per prevedere le date di pagamento delle fatture, la qualità delle consegne dei fornitori o suggerire i miglioramenti dell’efficienza di uno specifico processo. Nel manifatturiero potranno per esempio essere eseguiti in automatico ordini di acquisto di parti manutentive in base ai livelli di usura di componenti di macchine che si riscontrano in una fabbrica o in un impianto. E nell’area di magazzino Joule potrà essere istruito per generare in automatico le bolle di spedizione.
Orizzontale e verticale, il potenziale dell’IA generativa nell’ambiente enterprise e di produzione
Come evidenziato, l’approccio Sap all’IA generativa è intimamente legato alla trasformazione delle modalità con cui gli utenti interagiscono con l’erp. «Il sistema è complesso e comporta una formazione significativa del personale, le operazioni devono essere ben conosciute per poterle sfruttare al meglio», dice Ceccherini. Ecco, quindi, che in questa prima fase di sviluppo l’attenzione è stata focalizzata alla creazione di Joule: interpreta il linguaggio naturale traducendo le domande in transazioni sap, capisce cosa viene chiesto e lo esegue. Insomma, come racconta Ceccherini, «la parte di comprensione linguistica è orizzontale a tutte le applicazioni. Quello che dobbiamo fare è curare la parte di apprendimento tra quello che il cliente chiede e il richiamo delle transazioni necessarie per dare quella risposta». A questo proposito ecco l’esempio pratico fornito dal manager di Sap «Supponiamo di avere una rete distributiva di negozi. Caro Joule, generami un documento di analisi punto vendite raccogliendo le informazioni relative all’area specifica, con riferimento alle scorte di magazzino, ai piani di approvvigionamento, alle spedizioni del materiale, alle previsioni di vendita e alle promozioni in essere. Ebbene, la richiesta innesca delle transazioni e genera diversi formati di visualizzazione dei dati, creando in automatico un report o una dashboard. Morale della storia? Operazioni che richiedevano un lavoro da specialista vengono completamente automatizzate». Un metodo che sarà esteso in maniera progressiva a tutte le applicazioni. «Al momento Joule è disponibile per lo human capital ma la roadmap ne prevede la disponibilità su tutte le aree applicative. Un percorso complesso, poiché significa addestrare i modelli linguistici in modo che possano comprendere le richieste all’interno di specifici contesti di business», dice Ceccherini.
Scenari applicativi Sap per la GenAI
L’intelligenza artificiale generativa introduce capacità completamente nuove nel software aziendale. Consente di creare contenuti inediti, riassumere informazioni complesse, scrivere codice e molto altro. Ecco alcuni scenari applicativi delle potenzialità dei modelli generativi embedded nelle business application di Sap.
Human capital management – Le soluzioni HR di Sap integrate con l’intelligenza generativa permettono di ridurre le procedure più burocratiche e time consuming. Nell’ambito risorse umane Joule può generare su richiesta il profilo professionale più adeguato da inserire in un annuncio di lavoro, risparmiando fino a due ore per ogni descrizione di lavoro. È stato calcolato che per un’azienda con 50.000 dipendenti che pubblica migliaia di offerte all’anno, questo si traduce in un potenziale risparmio di produttività fino a 400.000 euro. Ma le descrizioni di lavoro sono solo l’inizio: l’intelligenza artificiale generativa offre infinite possibilità per ottimizzare la scrittura di piani annuali, domande di colloquio e altro ancora.
Supply chain – L’estrazione automatica dei dati dai documenti con intelligenza artificiale riduce i costi di ricevimento merci del 55% La verifica manuale delle note di consegna cartacee in entrata, al cancello di fabbrica, è un processo dispendioso e soggetto a errori che colpisce tutti i clienti Sap che hanno dei siti di produzione. Ebbene, il servizio di estrazione delle informazioni dai documenti, potenziato con intelligenza artificiale generativa, potrà automatizzare l’elaborazione dei documenti con maggiore precisione ed efficienza, riducendo i costi operativi fino al 55%. Facciamo un esempio: un cliente che riceve 50 pagine di note di consegna per camion e 1.000 consegne al giorno potrebbe risparmiare 300.000 euro per stabilimento all’anno.
Customer Relationship Management – Con l’intelligenza i team di vendita possono ottenere un vantaggio competitivo accedendo alle preferenze dei clienti e alla loro cronologia degli acquisti, consentendo interazioni personalizzate e una maggiore soddisfazione. I clienti, a loro volta, possono incrementare l’efficienza del servizio attraverso raccomandazioni personalizzate in risposta alle loro richieste. Secondo quanto affermato da Sap, «In test interni, i team di vendita e i consulenti di Sap hanno risparmiato dal 16% al 20% dello sforzo grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per attività quotidiane come la preparazione di e-mail e briefing sui clienti».
