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Machine Learning: Nur Hype?

Feature | 12. Oktober 2017 von Michael Zipf 1

Auch in der komplexen Welt der Geschäftsprozesse bietet das maschinelle Lernen unbegrenzte Möglichkeiten. Doch die Unternehmen müssen auf ihren Partner vertrauen können.

Einen Aha-Moment erlebte Christian Boos auf der SAPPHIRE NOW im Mai dieses Jahres: Da hatte der weltweit für Machine Learning (ML) zuständige Business-Development-Experte der SAP einen 20-minütigen Termin mit einem langjährigen Kunden aus der Farbenbranche, anberaumt. Es wurden 90 Minuten daraus: „Die hörten gar nicht mehr auf mit den Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in ihrem Unternehmen.“

Dieses und viele andere Kundengespräche auf der SAPPHIRE bestätigten Boos in seiner Überzeugung, dass Machine Learning nicht „die nächste Sau ist, die durchs IT-Dorf getrieben wird, sondern ein Thema, das mit über die Zukunft der Unternehmen entscheiden wird“.

Beim Thema Künstliche Intelligenz und Machine Learning stehen viele Firmen noch am Anfang – auch wenn in der Welt der Verbraucher schon viele weit entwickelte Produkte auf ihre Käufer warten.

Unendlich sind die erst ansatzweise identifizierten Einsatzmöglichkeiten auch in der sehr viel komplexeren und von Datenschutz und intellektuellem Eigentum geprägten Welt der Geschäftsprozesse.

Noch können sich die Unternehmen hier mit intelligenten Lösungen von ihren Konkurrenten absetzen. SAP tut dies beispielsweise mit SAP Brand Impact, einer ML-Lösung, die Unternehmen zeigt, wie erfolgreich sie ihre Markenlogos bei Veranstaltungen platziert haben. „So etwas gab es auf dem Markt bisher nicht“, sagt Boos. Es zeige, dass sich SAP mit neuen Anwendungen und Geschäftsmodellen auch neues Umsatzpotenzial erschließen könne.

Auch im Personalwesen hat SAP bereits ML-Produkte entwickelt, die noch kein anderer Software-Anbieter aufweisen kann. Etwa SAP Resume Matching. Hier hilft die Lösung als Teil von SAP Fieldglass, die besten Bewerber für eine Stelle zu identifizieren.

Diese und andere Lösungen werden aber „mittelfristig zur Commodity werden“, ist sich Christian Boos sicher. „Die musst du als Technologie-Anbieter also in deinem Portfolio drin haben, wenn du nicht aufs Abstellgleis geraten willst.“

Neue Form der Problemlösung

Für Markus Noga, den Leiter des ML-Teams im SAP Innovation Center Network, ist Machine Learning mehr als eine neue Technologie. „Es ist eine neue Art, durch das Lernen aus Daten Problemstellungen rund um Unternehmensanwendungen zu bewältigen, die früher unmöglich waren“, sagt er.

Allerdings, betont er, handele es sich bei Machine Learning nicht um eine „Wunderwaffe“. Eine künstliche Intelligenz könne nicht auf Knopfdruck alle Probleme lösen, die sich bei der Führung eines Unternehmens auftun. Machine Learning habe jedoch „ein hohes Potenzial für Unterstützung im Entscheidungsfindungsprozess, indem Routineaufgaben automatisiert werden, sowie für Entlastung in Bezug auf Tätigkeiten, die oft als eintönig empfunden werden.“

Und hier böten sich für SAP riesige Möglichkeiten. Peter Weigt, Co-Leiter des SAP Innovation Centers in Palo Alto, spricht vom „Right to win“. Die SAP sei im Geschäftsumfeld der beste Ansprechpartner für Machine Learning. „Wir haben über unsere Cloud-Lösungen die Daten, wir kennen die Geschäftsprozesse und wir können die Intelligenz auf allen Ebenen integrieren“, sagt Weigt. Das könnten andere Anbieter nicht. Und – keineswegs zuletzt: „Wir haben das Vertrauen der Kunden, dass wir sorgsam mit ihren Daten umgehen.“

Bei Unternehmensanwendungen seien die Anforderungen an Schutz und Vertraulichkeit der Daten sehr viel höher. Weigt: „Da ist die SAP als vertrauenswürdiger Partner ihrer Kunden sicher in einer guten Startposition.“

Das sieht wohl auch der asiatische Farbenhersteller so. Das Unternehmen lotet gerade aus, welche ML-Projekte sie mit der SAP realisieren wollen.

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