SAP Business Technology Platform & Künstliche Intelligenz

Das Thema Artificial Intelligence (AI) gewinnt immer mehr an Bedeutung, ist aber häufig noch abstrakt.​

Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, spezifische Ziele und Erwartungen für den Einsatz von AI zu definieren.​

AI umfasst ein breites Spektrum an Technologien und Anwendungen, was es schwierig macht, den passenden Ansatz zu finden.​

Viele Unternehmen haben nicht das nötige Fachwissen oder die Ressourcen, um AI-Projekte effektiv zu planen und umzusetzen.​

Durchlaufen eines Innovationsprozesses von der Idee bis zum funktionsfähigen AI-Prototypen​

Überblick über die SAP AI Komponenten und deren Anwendungsmöglichkeiten​

Interaktive Session anhand konkreter Beispiele und Design-Thinking-Methoden ​

Übermitteln von Methoden zur optimalen Sammlung und Konkretisierung von Ideen​

Kritische Bewertung von Ideen (was im Bereich AI von grundlegender Bedeutung ist​)

Bestehende AI-Funktionalitäten werden bekannt und können nutzbringend eingesetzt werden​.

Praktischer Ansatz, bei dem die Teilnehmer Methoden erlernen und von Lessons Learned profitieren sowie diese auch anwenden, um einen greifbaren AI-Prototypen zu erstellen.

Praxisnahe und relevante Session, bei der reale Anwendungsfällen und deren kritischen Bewertungen​ behandelt werden.

Teilnehmende können ihren generativen AI-Prototypen mitnehmen​.

Umsetzung von komplexen AI-Anwendungsfällen im Analysebreich​

Integration der verwendeten Komponente ohne manuellen Datentransfer​

Komplexe Datenvorbereitung und –qualitätssicherung​

Nachhaltiges Betreiben von AI-Erweiterungen​

Ressourcenmangel aufgrund spezieller AI-Knowhows in Verbindung mit der SAP BTP​

Komplexität der BTP-Architektur mit einer breiten Palette an Softwarediensten​

Durchführung eines BTP-Reviews für die Bestandsaufnahme​

Festlegung des Use Cases​

Konzeption von Data Lakes/Datenquellen und Schnittstellenanalyse​

Review der AI-Methoden und Auswahl einer Methode​

Realisierung/Programmierung des Minimal Viable Product (MVP)

Aufwandsschätzung für Einbau in Produktion​

Maßgeschneiderter AI-Anwendungsfall, der auf spezifische Geschäftsanforderungen abzielt​

Erste erfolgreiche und nutzbare AI-Implementierung als Proof of Concept​

Integration der AI-Modelle in die SAP Analytics Cloud

Verbesserung von Analyseprozessen im Bereich Reporting und Planung durch intelligente Automatisierungen​

Vorantreiben der Innovationen im Unternehmen​

Besseres Verständnis der Anforderungen durch enge Zusammenarbeit

Anwendungsfälle sind vorhanden, jedoch Umsetzung unklar

Nachhaltiges Betreiben von AI-Erweiterungen​

Ressourcenmangel aufgrund speziellen AI-Knowhows in Verbindung mit der SAP BTP​

Komplexität der BTP-Architektur mit einer breiten Palette an Softwarediensten

Kritische Bewertung von Ideen inklusive Machbarkeitsbeurteilung​

Überblick über SAP AI-Komponenten und -Lösungen​

SAP und Scheer Best Practices inklusive Referenzprojekte​

Durchführung eines BTP-Reviews für die Bestandsaufnahme

Architekturvorschlag​

Initiale Planung der Umsetzung​

Aufwandsschätzung für die Implementierung​

Schätzung der Betriebskosten inkl. Lizenzen