IBM如何基于SAP平臺和數(shù)據(jù)推動生成式AI的成功應用

“近日，IBM 商業(yè)價值研究院（IBV）與 SAP研究洞察中心聯(lián)合開展了一項大規(guī)模調(diào)研，覆蓋全球 1200余位全球企業(yè)高管，其中 200位來自大中華區(qū)，以深入洞察組織如何基于SAP 平臺和數(shù)據(jù)推動生成式 AI 的成功應用。

我對這份報告印象最深刻的是三個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：

第一，那些擁有最成熟的 SAP 生成式 AI 業(yè)務和技術(shù)能力的全球受訪組織平均實現(xiàn)了 20% 的利潤率，比那些未有效應用 SAP 生成式 AI 技術(shù)的企業(yè)高出 4%。全球受訪高管表示 2024年的 SAP 專有生成式 AI 項目的投資回報率為 6.8%。預計到 2025年，將提高近一倍，達到 12.2%。

第二，企業(yè)應用 SAP 生成式 AI 的場景主要集中在客戶服務、供應鏈、銷售與營銷三個業(yè)務領(lǐng)域。這三個領(lǐng)域從可行性和提高生產(chǎn)效率兩個維度來評估，都是最高的。

第三，超過一半的生成式 AI 支出正投入用于 SAP 專有項目。全球 56% 的高管計劃將其他預算領(lǐng)域的支出重新分配給 SAP 專有的生成式 AI 項目，而在大中華區(qū)，這一比例更是達到 64%。

這些都證明 SAP 生成式 AI 技術(shù)在提升企業(yè)盈利能力方面有著巨大潛力，企業(yè)對生成式 AI 技術(shù)在驅(qū)動業(yè)務增長方面擁有強大信心。

當然，企業(yè)在這個過程中一定也面臨著諸多挑戰(zhàn)，這份報告也給出了從數(shù)據(jù)、戰(zhàn)略到人才全方位的行動指南。我和團隊期待與中國企業(yè)攜手，幫助企業(yè)在業(yè)務流程中實施嵌入式 AI 和生成式 AI 功能，釋放 SAP 和 AI 融合的最大效能，打造企業(yè)競爭優(yōu)勢。”

SAP 為什么能推動生成式 AI 的成功——四大特點

因為 SAP 系統(tǒng)具備以下特點：

深度發(fā)掘。SAP 系統(tǒng)可以生成海量且多樣化的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是生成式 AI 計劃的金礦。

結(jié)構(gòu)良好。SAP 系統(tǒng)的固有結(jié)構(gòu)可支持生成式 AI 模型更高效地處理信息和提取有價值的洞察。

值得信賴。SAP 數(shù)據(jù)準確、維護有序且有安全保障。

互聯(lián)互通。精心設計的 SAP 平臺可實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。

SAP 生成式 AI 項目的成功要素是什么——四大秘訣

前提條件——云架構(gòu)。全球 44% 和大中華區(qū) 39% 的受訪組織借助云架構(gòu)，加速了 SAP 專有生成式 AI 項目的部署。那些擁有最先進 SAP 云架構(gòu)（包括 RISE with SAP 和 SAP S/4HANA）的組織的收入增長率要比那些架構(gòu)成熟較低的組織高出 10%。

整合比零散好。那些從戰(zhàn)略上在各業(yè)務領(lǐng)域整合生成式 AI 的組織，大幅領(lǐng)先于采用“零散方法”的組織。

標準比定制好。盡管企業(yè)可能會傾向于定制其生成式 AI 解決方案的各個方面，但采用統(tǒng)一方法將帶來更大的優(yōu)勢。借助 SAP AI Core 中的生成式 AI 管理中心，組織可以采用標準化、可擴展的方式來開發(fā)、部署和管理 AI 解決方案，并對其進行全生命周期管理，從而信心十足地做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

技能和人才。SAP 生成式 AI 需要新的技能組合。好消息是，在成功將 SAP 專有生成式 AI 嵌入到多個業(yè)務職能中的組織中，全球和大中華區(qū)都有 92% 的組織具備必要的生成式 AI 人才和技能。組織可以通過有針對性的再培訓、招聘以及與業(yè)務伙伴合作來填補 AI 技能缺口。

利用 SAP 實施生成式 AI 最大的障礙是什么 —— 一大障礙

AI 倫理問題成為阻礙 SAP 專有生成式 AI 大規(guī)模應用的關(guān)鍵因素。即使是高質(zhì)量的 ERP 數(shù)據(jù)也可能存在隱藏的偏見，而且 AI 模型的訓練方式也可能會引入偏見。同時，數(shù)據(jù)和模型必須受到保護，以防止新興網(wǎng)絡威脅對輸入和輸出進行惡意篡改。因倫理問題而表示將放棄 SAP 專有生成式 AI 好處的全球受訪高管比例，從 2024年 3月的 26% 激增至 2024年 7月的 65%。

這一轉(zhuǎn)變表明迫切需要組織建立全面的生成式 AI 治理框架和更嚴格的生成式 AI 治理措施，包括更新職能性工作流程來適應新的指導方針、根據(jù)法規(guī)的發(fā)展進行靈活調(diào)整、實現(xiàn)對 AI 系統(tǒng)的廣泛監(jiān)督和控制、不允許將 SAP 數(shù)據(jù)用于公開可用的生成式 AI 工具、營造一種以負責任 AI 為核心的內(nèi)部文化等。那些在動態(tài)監(jiān)管環(huán)境中錘煉出來的企業(yè)，能夠更好地把握 SAP 專有生成式 AI 治理的核心任務。

企業(yè)如何開始實施 SAP 生成式 AI 項目 —— 三個步驟

第一步：數(shù)據(jù)。

要確保 SAP 專有生成式 AI 項目取得成功，涵蓋所有部門和 SAP 職能領(lǐng)域的海量可信數(shù)據(jù)是一項基本要求。全球 66% 和大中華區(qū) 62% 的高管表示由其 SAP 系統(tǒng)處理并包含在其中的數(shù)據(jù)應作為大多數(shù)生成式 AI 項目的起點，56% 的受訪高管則表示其組織以 SAP 數(shù)據(jù)為起點開啟了生成式 AI 旅程。

第二步：戰(zhàn)略。

確定生成式 AI 解決方案可以解決哪些當前和未來未知的業(yè)務問題。明確每個領(lǐng)域在一段時間內(nèi)的預期成果。明確最具可行性、最有價值的用例。獎勵開展 SAP 專有生成式 AI 實驗，加強企業(yè)學習并推動短期成功。讓業(yè)務職能負責人、流程團隊和員工能夠利用 SAP 專有生成式 AI 的輸出來優(yōu)化其后續(xù)業(yè)務成效。

第三步：人才。

建立 AI 治理框架，明確倫理準則、數(shù)據(jù)隱私實踐和問責機制。為所有員工提供關(guān)于基本 AI 概念、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和負責任 AI 實踐的培訓，幫助員工在現(xiàn)有崗位上取得發(fā)展或轉(zhuǎn)為新崗位。營造一種鼓勵實驗的企業(yè)文化，鼓勵員工在良好治理和可信數(shù)據(jù)的明確界限內(nèi)嘗試使用 SAP 專有生成式 AI。

關(guān)于 IBM商業(yè)價值研究院

IBM 商業(yè)價值研究院（IBM IBV）是 IBM 的思想領(lǐng)導力智囊團，20多年來致力于提供有研究支持和技術(shù)支持的戰(zhàn)略洞察，幫助領(lǐng)導者做出更明智的業(yè)務決策。憑借IBM在商業(yè)、技術(shù)和社會交叉領(lǐng)域的獨特地位，IBV 每年都會針對成千上萬高管、消費者和專家展開調(diào)研、訪談和互動，將他們的觀點綜合成可信賴的、振奮人心和切實可行的洞察。