佛羅里達州奧蘭多——SAP 在本週的年度 Sapphire 大會上宣佈了 其商業人工智能組合的重大新增內容 ，包括協調 AI 代理團隊的新 Joule 助手，以及針對八個垂直行業的 AI 代理包。該供應商還展示了商業人工智能技術基礎的重要更新，包括 AI 模型、基礎設施和開發工具，所有這些都旨在實現 “自主企業” 的願景。
Richard Grandpierre 領導 SAP 商業人工智能組織的產品管理團隊，負責 SAP 的 AI 模型協調的 AI“核心”，包括來自 SAP 的基礎模型和代理 AI 組件。他在 Sapphire 大會上與 Informa TechTarget 進行了交談，解釋了這些公告。
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您認為本週宣佈的最大 AI 進展是什麼？
Richard Grandpierre： 最大的公告是我們向自主企業和推動該自主企業的商業 AI 平台的戰略轉變。但歸根結底，我們正在重新思考 SAP 最終用户未來如何工作和與 SAP 應用程序互動。這對我們的客户和我們自己來説都是一個根本性的轉變。之前，我們有一個更以用户為中心的 SaaS 應用程序組合，我們專注於如何圍繞用户構建一切，提供不斷增強的功能和特性，以使我們的 ERP 結構更大、更強大。
現在，我們正在擺脱構建大量功能的思維，重新思考如何自動化並消除繁瑣的工作，以便用户不必手動完成所有這些事情。用户成為與 SAP 軟件互動的不同範式。他們成為一個過程的控制者，協調一組助手和代理為他們完成工作。
我們非常興奮，因為這超越了用户界面所假定的許多挑戰。我們邁出了一步，最終，您只需要一個界面或連接點來協調您角色中涉及的所有流程的工作，藉助我們即將推出的新 Joule 框架的強大功能。
Joule 將是用户的連接點嗎？
Grandpierre： 正確。Joule 是您桌面、Web 應用程序或移動設備上的界面。無論您身在何處，Joule 基本上是工作的參與點。
我們今天宣佈的一個很酷的事情與我們迄今為止談論的 Joule 非常不同：它不僅僅是您以自然語言互動的助手、協同工作者。現在是 Joule Work，一個工作空間，您可以在其中提示 Joule、提問和獲取數據。可以把它想象成一個儀表板，您可以開始配置瓷磚、想要展示的不同應用程序、想要突出顯示的見解，然後使用該界面完成您的工作。
您將更多的工作轉移到這個新的界面中，這個界面在實時匯聚數據、改變和修改數據以及進行交易方面更加動態和強大。
另一個公告是您 RPT-1 或 Rapid 1 基礎 AI 模型的 0.5 升級，預測表格數據的結果，升級到 1.5 版本。這有什麼重要性？
Grandpierre： 三個關鍵點。首先，我們擴展了我們的上下文。Rapid 模型的工作方式類似於大型語言模型，您將一些數據引入上下文。就像您有一個提示並添加應該用於生成響應的上下文數據，Rapid 預測模型以相同的方式使用添加到上下文的數據集來預測值。到目前為止，在上下文窗口中，我們的模型大小受到限制。現在，我們構建了一個叫做 RAP 的東西，用於增強檢索預測——與 LLMs 的增強檢索生成（RAG）相同——我們能夠攝取任何大小的無限數據集，然後在正確的上下文中使用 RAP 能力進行預測。您現在可以攝取更大的數據表來生成預測。
第二，我們為模型引入了可解釋性。這是一個預測模型，預測字段，但我們還使用 LLMs 來解釋模型如何得出結論及其置信水平。現在您還可以與您的模型聊天。我們將其添加到我們的遊樂場中。您今天可以嘗試，使用任何數據集與其聊天並理解其關鍵影響。
第三，我們引入了我們所稱的表格 AI。它基本上是多模態模型選擇，就像我們與 LLMs 一樣，您可以使用來自 Gemini、OpenAI、AWS 或任何其他供應商的模型。我們還在整合來自 Prior Labs 的表格模型，這是來自德國的一家初創公司 [其被 SAP 收購的消息上週宣佈]。您將能夠在這些不同的模型之間進行協調，並將其用於不同的質量。
開幕主題演講似乎比以往更技術化，這表明 AI 的實際應用仍然是客户面臨的技術挑戰。但這些發展對商業領袖，如 CFO，意味着什麼？
Grandpierre： AI 領域正在快速發展，每週都有新模型和能力推出。技術競賽對 SAP 來説也是一個重要話題。您可以感受到它如何進入我們的信息傳遞和我們現在更詳細討論的商業 AI 平台。這些最終是使商業用户在不同業務領域（如財務、物流和供應鏈）能夠實現非常強大用例的差異化能力。
行業內每個人仍然面臨巨大的學習曲線，以理解不同的技術以及如何在商業中使用它們。我們還希望提供一個內部視角，以解釋我們如何構建這一切，並確保技術堆棧架構良好，能夠在您的業務中提供強大、可靠和安全的結果。
最終，當然，唯一重要的是對首席財務官、首席信息官、首席人力資源官等不同領域負責人所產生的實際商業價值。這就是我們在自主企業方面有非常強大的故事的地方。我們通過所有這些業務流程——財務結算、現金收款、應收賬款、應付賬款等等——構建代理和助手，並將它們集成到您的應用程序中為您完成工作。您不必擔心技術棧，SAP 會為您處理這些。
我們知道大型公司可能與德勤和安永等諮詢公司有合作關係。那麼，對於那些年收入在 10 億美元以下但可能有數據科學家在職的中型企業，他們將如何完成這項工作呢？
Grandpierre: 有很多不同的方法來實現這一點，沒有一種方法比另一種更好。如果您有合作伙伴來幫助您實施，那總是一個很好的起點，通常也是一個良好的情況。您越小，這種情況就越不常見。
然後還有不同的方法可以通過內部團隊來處理這個問題。我始終主張在您的組織中擁有一定水平的人工智能專業知識，因為最終這是一個非常複雜的領域。SAP 通常在多平台環境中運行，因此您必須對如何使用不同的應用程序、如何連接它們以及在哪裏優先考慮有一個良好的認識——還要知道何時合作與自己構建。根據您的規模，擁有自己的團隊可以是一種成功的方式，將這些能力實施到您自己身上。
SAP 正着重於儘可能簡化這一過程。我們將許多人工智能堆棧和能力轉移到 SAP 管理的客户部署中，以便他們不必自己處理。基本上，他們只需觸發部署。然後我們提供系統，連接它們並將其與我們的業務技術平台組件和您的業務應用程序集成。
對於較小的公司來説，使用 SAP 的技術並自行構建也是一條不錯的道路。我們正在幫助客户進行這些項目，並與他們密切合作。我們有一個特別的團隊，稱為區域實施小組。
我們非常希望使這一過程簡單無縫，以便我們能夠推廣我們的人工智能能力並從中學習。讓客户輕鬆使用對我們來説是有利的。
您能解釋一下 SAP 知識圖譜的作用以及這裏宣佈的新功能嗎？
Grandpierre: 知識圖譜是您數據結構的語義表示。想想您的 API 和應用程序中獲取某些數據的不同端點——也許是來自您的 S/4 HANA 系統的銷售訂單數據。知識圖譜基本上是所有 API 和表結構的語義表示。如果您有一個大型語言模型來協調並從我們在數據之上構建的成千上萬的表和視圖中提取數據，SAP 知識圖譜可以幫助它在這個複雜的結構中導航，找到正確的表並查詢正確的組件，以便為您提供準確可靠的結果。
我們已經談論我們的知識圖譜很長時間了，因為我們知道這是我們需要交付的基礎技術。這裏在 Sapphire 的新變化是，我們將其投入生產於 Joule 中。在新的 Joule 工作界面和架構中，知識圖譜被內置並從 S/4HANA 公共雲、私有云、Ariba 和 SuccessFactors 中提取數據。Joule 現在對所有這些應用程序都有了知識。知識圖譜幫助 Joule 比以前更準確地生成響應。過去，Joule 有些受限。我們還收到了客户的反饋，表示它在某些實體、業務對象和查詢上表現良好，但對於其他我們沒有進行訓練的情況，因為知識圖譜尚未到位，它的表現就不那麼理想。它返回了一條消息，表示無法獲取數據。
SAP 今天宣佈，已經表示將遷移到 S/4HANA 的客户可以在其遺留的本地系統上獲得一些人工智能功能。這將如何影響 2027 年的遷移截止日期？直到一兩年前，遷移到 S/4HANA 在 SAP 的宣傳中是一個高優先級。
Grandpierre: 我們所有的工作和重點都在雲上，我們專注於雲交付。在如何在客户系統中可靠地交付開箱即用的人工智能與在本地系統中交付是完全不同的遊戲，因為我們沒有那種級別的訪問權限，無法以正確的方式進行配置。
現實情況是，很多客户都有本地安裝。對於那些正在遷移到 S/4HANA 並已經在旅程中的客户，我們有標準。他們必須將超過 50% 的維護轉換到雲中才能符合該計劃。我們説，好吧，您正在與我們一起遷移到雲中，以便我們可以在未來向您提供所有最新的創新和能力。即使轉型需要一兩年，我們也不想讓您處於困境。我們希望在您的 S/4HANA 和 ECC 本地系統上為您提供我們能提供的支持。
我們必須對此保持清晰。我們希望將這些人工智能能力帶給他們，但這仍然是一項重大工作。技術要求並沒有改變。如果 Joule 中的代理想要從系統中獲取數據，當我們在雲中為 S/4HANA 系統構建開箱即用的功能時，我們知道在哪裏可以獲取數據並進行配置。在 ECC 系統中，這些端點可能不存在，因為 ECC 有完全不同的技術層，客户可能進行了高度定製。這將需要我們和客户進行大量的努力，以向本地客户提供某些人工智能能力。
大衞·埃塞克斯是一位行業編輯，為多個 Informa TechTarget 網站創作關於企業應用、前沿技術和市場趨勢的深度內容。

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SAP 在 Sapphire 大會上推出了其商業 AI 產品組合的重要增強，介紹了 Joule 助手和針對各行業的 AI 包。Richard Grandpierre 強調了向 “自主企業” 的戰略轉變，強調通過自動化減少用户的手動任務。Joule 界面將作為用户管理任務和數據的動態工作空間。此外，還宣佈對 Rapid 1 基礎 AI 模型進行 0.5 版本升級，新增了擴展的上下文能力、可解釋性以及多模態模型的集成，以改善預測效果

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