Soccer team in a huddle

Machine Learning: Ein Lernfeld für Alle

Feature | 5. Oktober 2017 von Michael Zipf 4

Eng geht es zu an den Standorten in der SAP-Welt wie Singapur oder Walldorf, wo die Entwickler an Machine-Learning-Lösungen arbeiten. Für Dirk Jendroska, Head of Machine Learning Strategy and Operations, ist die Enge in den Büros aber ein untrügliches Zeichen, „dass maschinelles Lernen ein Wachstumsbereich bei SAP ist und unsere Bedeutung steigt“.

Die meisten der Machine-Learning-Experten treiben das Thema von den Standorten Singapur, Palo Alto, Brisbane, Raanana, Potsdam und Walldorf voran. „Wenn wir aber unsere Vision in die Tat umsetzen wollen, alle SAP-Lösungen intelligent zu machen, benötigen wir natürlich das Know-how der gesamten Entwicklungsmannschaft“, sagt Jendroska.

Drei Möglichkeiten, die Machine-Learning-Strategie umzusetzen

Dabei gibt es für SAP drei Möglichkeiten, die ML-Strategie umzusetzen, wie Daniel Dahlmeier, im ML-Team zuständig für die Bereiche Vertrieb und Services, erläutert: „An der Spitze der Pyramide haben wir unsere eigenen Anwendungen, also Machine-Learning-Produkte wie SAP Cash Application oder SAP Brand Impact, die wir als eigenständige Produkte auf der Preisliste vertreiben.“

Darunter baue das Team sogenannte Business Services, die zum einen in die SAP-Lösungen integriert werden, „um sie intelligent zu machen“. Zum anderen könnten Kunden diese Services aber auch auf Basis der SAP Cloud Platform erwerben. Ein Beispiel: SAP Service Ticket Intelligence ist in SAP Hybris Cloud for Service integriert. Hat der Kunde diese Lösung aber nicht, kann er den Business Service dennoch wie ein API erwerben und in seine eigene Anwendung integrieren.

Die dritte Ebene ist die SAP Leonardo Machine Learning Foundation, ein Produkt, das SAP auf der diesjährigen SAPPHIRE NOW vorgestellt hat. Dies ist die Machine Learning Platform der SAP, basierend auf der SAP Cloud Platform. Die ML Foundation biete den SAP-Teams wie den Kunden „die technische Grundlage, um Machine-Learning-Logik in ihre Lösungen einzubauen“, sagt Dahlmeier.

Wichtig für den Erfolg von SAP S/4HANA in der Cloud

Machine Learning sei gerade auch für den Erfolg von SAP S/4HANA in der Cloud „von enormer Bedeutung“, sagt Matthias Haendly vom S/4HANA Cloud Produkt-Management. Die Kunden erwarteten, dass die nächste Generation von ERP für noch effizientere Prozesse sorge. „Da können wir mit maschineller Intelligenz zahlreiche Prozess-Schritte verbessern.“ Zudem sei es wichtig, den Unternehmen zu zeigen, „dass wir neue Technologien verstehen und für unsere Kunden nutzbar machen“. Auch deshalb beschäftigt sich SAP intensiv mit ML.

Phoebe Poon aus dem Business-Development-Team bestätigt, „dass das Thema Machine Learning verändert, wie die Kunden die SAP wahrnehmen“. Und es biete neue Gesprächsthemen – für bestehende und neue Kunden. „Sobald ihnen bewusst ist, dass auch wir auf diesem Feld aktiv sind, sind die Unternehmen sehr interessiert zu hören, was wir bei Geschäftsanwendungen mit Machine Learning machen.“

Und so mancher könne „es gar nicht erwarten, ein Ko-Innovationsprojekt mit uns zu starten“, sagt Teamkollegin Niveditha Hari. Diese Kunden seien sehr offen für neue Dinge. „Und sie wissen, dass wir verlässlich sind und dass sie von einer solchen Partnerschaft und einer offenen und engen Beziehung zu uns nur profitieren können.“

Bereitschaft zum lebenslangen Lernen

Auch das Arbeitsfeld der Programmierer wandelt sich. Für Markus Noga, den Leiter des ML-Teams im SAP Innovation Center Network, zeichnet Entwickler „seit jeher die Bereitschaft zum lebenslangen Lernen“ aus. „Ob es sich um eine neue Sprache handelt, neue Betriebssysteme oder um einen Paradigmenwechsel wie die Cloud: Entwickler arbeiten in einem dynamischen technischen Umfeld. Ich möchte jeden Entwickler dazu ermutigen, sich mit dem Thema Machine Learning auseinander zu setzen und erste Schritte zu wagen: Bekommt ein Gefühl dafür, was Machine Learning leisten kann und was nicht.“

ML-Expertise benötigt aber nicht nur die Entwicklung. Das Thema sei auch für den Bereich Digital Business Services sehr relevant, wie Christian Boos, Leiter des ML Business Development, betont. Vor allem, wenn Kunden ML-Business-Services in ihre Lösungen integrieren möchten, müssten die Kolleginnen und Kollegen aus DBS in der Lage sein, die Kunden dabei zu unterstützen, sagt Boos. So könne dann auch eine Feedback-Schleife zurück in die Entwicklung etabliert werden, „wenn DBS oder auch Partner einen Business Service installieren, den es noch nicht als Standard-Service auf der ML-Foundation gibt“.

Und so ist Machine Learning ein Wachstumsfeld für alle, SAP, Kunden, Partner und Mitarbeiter.

 

Tags: ,

Leave a Reply