«Maschinen fehlt es noch an der Fähigkeit, Inhalte zu abstrahieren»

Markus Noga: In der Regel sind Kunden immer sehr daran interessiert, unser Portfolio und dessen Vorteile, auch im Vergleich zu anderen Anbietern, zu verstehen. Im Wesentlichen macht SAP die Adaption und die Integration von maschinellem Lernen (ML) einmalig leicht, indem Algorithmen direkt in die SAP-Produkte eingebunden werden. Zudem verfügt SAP als Traditionsanbieter in der Unternehmens-Software-Branche über ein unvergleichliches Wissen und eine Expertise in zwölf Geschäftsfeldern und 27 Industrien. Auch berühren drei Viertel aller weltweiten Geschäftsumsätze ein SAP-System. Darüber hinaus werden wir von den Kunden für unsere Zuverlässigkeit im Umgang mit ihren geschäftskritischen Daten geschätzt.

Zweitens möchten Kunden natürlich erfahren, wie reif maschinelles Lernen in der Geschäftswelt heute bereits ist. Unsere Vision ist das intelligente Unternehmen, in dem Menschen technologische Systeme anleiten, die ihnen bei der Bewältigung ihrer Kerntätigkeiten zur Seite stehen. Im intelligenten Unternehmen bewältigt Technologie repetitive Aufgaben in End-to-End-Prozessen. Dadurch können sich die Arbeitnehmer auf anspruchsvolle Herausforderungen konzentrieren. Heute sind bereits Teilschritte dieser Prozesse automatisierbar. Doch in den kommenden zehn Jahren werden Unternehmenssysteme immer intelligenter und automatisieren sich mehr und mehr selbst.

Noga: Wir haben uns zum Ziel gesetzt, maschinelles Lernen auch in unseren internen Anwendungen nutzbar zu machen. Seit einiger Zeit verwenden wir SAP Service Ticket Intelligence in einigen unserer elektronischen Ticketsysteme, SAP Cash Application und SAP Accounts Payable stehen kurz vor ihrer internen Implementierung. Über kurz oder lang werden alle unsere ML-Lösungen und -Services Teil von SAP-Produkten sein.

Noga: Unsere Vision ist das intelligente Unternehmen. Dazu gehört auch die Automatisierung der Kerngeschäftsprozesse. Ein vollständig automatisiertes ERP-System ist allerdings wirklich noch Zukunftsmusik. Derzeit ist lediglich die Automatisierung einzelner Prozessschritte beispielsweise im Finanzbereich möglich.

Noga: Heute reicht maschinelle Intelligenz noch nicht in allen Bereichen an die menschliche heran. Die Algorithmen sind etwa nicht in der Lage, ein vergleichbares Urteilsvermögen zu entwickeln. Dies zeigt sich etwa in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die das Niveau der menschlichen Übersetzung noch lange nicht erreicht hat, aber auch in der Fähigkeit des Algorithmus, Kontexte einer Situation zu erkennen, die es zu analysieren gilt. Maschinen fehlt es noch an der Fähigkeit, Inhalte zu abstrahieren oder deren Bedeutung abseits der puren Zeichenkette zu erfassen.

CW: Automatisierung und Machine Learning machen diverse Jobs obsolet. Bitte kommentieren Sie.

Noga: Aus der Erfahrung wissen wir, dass jede industrielle Revolution neue Jobs kreiert und andere verschwinden lässt – so wird es sich auch mit dieser verhalten. Wir müssen uns vor Augen führen, dass wir die Fäden in der Hand haben und selbst entscheiden können, welche Tätigkeiten in welchem Umfang automatisiert werden. Letztendlich soll Technologie das menschliche Potenzial erweitern und nicht einschränken. Maschinelles Lernen tut dies durch die Automatisierung von repetitiven Aufgaben. Dadurch werden Ressourcen freigesetzt, die wiederum zur allgemeinen Wertschöpfung beitragen können.

Wollen Sie über ein individuelles Einsatzszenario für Machine Learning in Ihrem Unternehmen diskutieren? Das wird am SAP Forum vom 6. bis 7. März in Basel unter dem Motto «Where Thinking meets Doing» möglich sein. Diskutieren Sie mit Markus Noga und weiteren Experten am Expert Summit im Rahmen des SAP Forum am 7. März 2018 die neusten Technologien und konkrete Anwendungen für das intelligente Unternehmen der Zukunft.
Details, Agenda & Anmeldung: www.sapevent.ch/forum2018