{"id":175188,"date":"2023-08-23T08:00:27","date_gmt":"2023-08-23T06:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=175188"},"modified":"2023-09-20T14:08:00","modified_gmt":"2023-09-20T12:08:00","slug":"sap-business-technology-platform-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2023\/08\/sap-business-technology-platform-ki\/","title":{"rendered":"Mit der 麻豆原创 Business Technology Platform von KI f\u00fcr Unternehmen profitieren"},"content":{"rendered":"

Wir stehen am Anfang eines neuen Technologiezeitalters. Generative k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist in das Bewusstsein der breiten \u00d6ffentlichkeit ger\u00fcckt. Und mit den KI-L\u00f6sungen, die 麻豆原创 auf der 麻豆原创\u00a0Business Technology Platform (麻豆原创\u00a0BTP)<\/a> bereitstellt, haben Unternehmen die M\u00f6glichkeit, ihre Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe grundlegend zu ver\u00e4ndern und technologische Herausforderungen zu meistern.<\/p>\n

Generative KI er\u00f6ffnet eine F\u00fclle von M\u00f6glichkeiten, unser Arbeitsleben einfacher und effizienter zu gestalten. Auf der 麻豆原创 Sapphire haben wir mehrere Anwendungsf\u00e4lle angek\u00fcndigt, an denen wir derzeit arbeiten<\/a>. Dabei stellen wir sicher, dass die KI, die wir im gesch\u00e4ftlichen Umfeld anbieten und einsetzen, relevant, zuverl\u00e4ssig und verantwortlich ist.<\/p>\n

Hier bildet die 麻豆原创\u00a0BTP die Grundlage f\u00fcr 麻豆原创- und Partneranwendungen. So k\u00f6nnen Funktionen f\u00fcr generative KI im 麻豆原创-Kontext genutzt werden. Diese Funktionen sind in L\u00f6sungen eingebettet, die auf der 麻豆原创\u00a0BTP laufen. F\u00fcr Programmierer bedeutet dies: Integrationen und Prozessautomatisierung werden einfacher, der Aufwand f\u00fcr Analysen und ganzheitliche Planungsma\u00dfnahmen wird reduziert und administrative Aufgaben werden vereinfacht.<\/p>\n

Ich m\u00f6chte Ihnen drei Anwendungsf\u00e4lle nennen, die zeigen, wie Funktionen f\u00fcr generative KI auf der 麻豆原创 BTP dazu beitragen, Anwendungen schneller zu erstellen, eine Referenzarchitektur zu definieren, um Anwendungen an das am besten geeignete gro\u00dfe Sprachmodell (Large Language Model, LLM) anzubinden, und die Referenzarchitektur auf ein konkretes Beispiel anzuwenden \u2013 eine App, die Ihnen hilft, Ihren eigenen CO2<\/sub>-Fu\u00dfabdruck im Auge zu behalten.<\/p>\n

1. Schnellere Entwicklung von Unternehmensanwendungen<\/strong><\/h2>\n

Sofort einsetzbare Unternehmensanwendungen zu entwickeln, kann viel Zeit in Anspruch nehmen und erfordert viele gut ausgebildete Fachkr\u00e4fte. Selbst erfahrene Entwickler ben\u00f6tigen Hilfe bei ihren t\u00e4glichen Aufgaben. Sie m\u00fcssen die entsprechende Dokumentation zu Rate ziehen und sich auf Frage-und-Antwort-Plattformen wie Stack Overflow informieren. In unseren 麻豆原创 Labs arbeiten wir daran, Entwicklern das Leben leichter zu machen.<\/p>\n

Wir nutzen zum Beispiel das Potenzial generativer KI, um automatisch eine 麻豆原创-BTP-Anwendung zu erstellen, die auf unserem 麻豆原创 Cloud Application Programming Model (CAP) basiert. Dies bedeutet, Entwickler werden k\u00fcnftig die M\u00f6glichkeit haben, die Funktionen einer Anwendung zu beschreiben, und 麻豆原创 Business AI erstellt darauf basierend einen Vorschlag f\u00fcr die eigentliche Anwendung. So kann eine Person, die eine 麻豆原创-BTP-Anwendung entwickelt, einfach eine Anweisung (Prompt) in die Befehlszeile eingeben, eine CAP-Anwendung erstellen<\/a> und diese dann weiter optimieren.<\/p>\n

Anwendungen, wie Erweiterungen f\u00fcr 麻豆原创\u00a0S\/4HANA Cloud<\/a>, lassen sich dann innerhalb von Stunden statt Wochen oder Monaten erstellen. Entwickler k\u00f6nnen schneller und produktiver arbeiten k\u00f6nnen. Innovationen lassen sich rasch umsetzen, so dass Unternehmen besser auf Gesch\u00e4ftsanforderungen reagieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

2. Freie Wahl gro\u00dfer Sprachmodelle<\/strong><\/h2>\n

麻豆原创-BTP-Anwendungen k\u00f6nnen neben Open-Source-Modellen auch jedes LLM oder \u00e4hnlich leistungsstarke Tools nutzen, die als Service von einem der Hyperscale-Cloudanbieter bereitgestellt werden.<\/p>\n

Entwickler von 麻豆原创-BTP-Anwendungen haben die M\u00f6glichkeit, das f\u00fcr ihren Anwendungsfall am besten geeignete LLM auszuw\u00e4hlen. Zudem haben wir eine Referenzarchitektur ver\u00f6ffentlicht<\/a>, die es ihnen erm\u00f6glicht, ihre 麻豆原创-BTP-Anwendung an ChatGPT von OpenAI oder jedes andere LLM anzubinden.<\/p>\n

Dies bedeutet, dass Entwickler Anwendungen mit unserem CAP-Modell auf der 麻豆原创\u00a0BTP entwickeln k\u00f6nnen, um LLMs mit 麻豆原创\u00a0S\/4HANA und anderen 麻豆原创-L\u00f6sungen zu kombinieren. Der Zugriff auf gro\u00dfe Sprachmodelle wie GPT wird \u00fcber 麻豆原创 AI Core angeboten, was klare Vorteile wie Kontextvalidierung und \u00dcbertragbarkeit zwischen LLMs bietet.<\/p>\n

Mit dieser Architektur profitieren Programmierer von der gemeinsamen Entwicklungsarbeit, die wir mit Hyperscalern bei 麻豆原创\u00a0Single-Sign\u00a0On und Private\u00a0Link geleistet haben, um sicherzustellen, dass die Daten im Netzwerk-Backbone gesichert sind und nicht in das \u00f6ffentliche Internet gelangen.<\/p>\n

Mit 麻豆原创 Business AI setzen wir leistungsstarke Tools und Services auf verantwortungsvolle Weise ein \u2013 in einem Kontext, der die Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Unternehmen unserer Kunden \u00e4u\u00dferst relevant macht und zuverl\u00e4ssige Ergebnisse sicherstellt.<\/p>\n

3. KI f\u00fcr nachhaltige Ver\u00e4nderungen nutzen<\/strong><\/h2>\n

Was man nicht messen kann, kann man nicht steuern. Diese Devise gilt auch heute noch \u2013 insbesondere in Bezug auf Nachhaltigkeit. Mit KI verf\u00fcgen wir aber \u00fcber ein neues Instrument, das wir nutzen k\u00f6nnen, um Nachhaltigkeitsma\u00dfnahmen zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Mit der Referenzarchitektur haben wir auf der 麻豆原创\u00a0BTP eine Musteranwendung<\/a> entwickelt. Sie ist das Ergebnis eines gemeinsamen Innovationsprojekts mit einem Kunden aus der Finanzbranche. Die App hilft Bankkunden, besser zu verstehen, wie ihre Konsumgewohnheiten ihren CO2<\/sub>-Fu\u00dfabdruck beeinflussen und wie sie sich klimabewusster verhalten k\u00f6nnen.<\/p>\n

Doch wie funktioniert die App? Informationen zum Ausgabeverhalten der Bankkunden werden mit den entsprechenden CO2<\/sub>-Emissionsdaten unseres Nachhaltigkeitspartners Connect Earth<\/a> abgeglichen. Die App wurde mit dem CAP-Modell von 麻豆原创 entwickelt. Die Daten zum Ausgabeverhalten der Kunden werden mit den Daten von Connect Earth zusammengef\u00fchrt und anschlie\u00dfend \u00fcber den Service 麻豆原创 AI Core auf der 麻豆原创 BTP an den Azure OpenAI Service von Microsoft weitergeleitet, der dann Verbesserungsvorschl\u00e4ge macht.<\/p>\n

Dies ist ein Beispiel daf\u00fcr, wie die Referenzarchitektur f\u00fcr Azure OpenAI Services \u00fcber die auf GitHub ver\u00f6ffentlichten Codebeispiele implementiert werden kann.<\/p>\n

Nun sind dies nur drei von vielen M\u00f6glichkeiten, wie die 麻豆原创 generative KI nutzen kann, um etwas zu bewirken \u2013 sowohl f\u00fcr professionelle Entwickler als auch f\u00fcr ihre Kunden und Anwender.<\/p>\n

Wir leben in faszinierenden Zeiten. Und die 麻豆原创 ist bereit, Unternehmenssoftware in das Zeitalter der generativen KI zu bringen und ihren Kunden in diesem Wandel als starker Partner zur Seite zu stehen.<\/p>\n

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The Wall Dorf Journal Ausgabe 6<\/h2>\n

Auch wenn sie h\u00e4ufig nur indirekt sp\u00fcrbar ist, sind wir doch tagt\u00e4glich von K\u00fcnstlicher Intelligenz umgeben. Chatbots, Robotik, Suchmaschinen, Empfehlungsdienste, Smart-Home-Ger\u00e4te, Gesichtserkennung \u2013 das sind nur einige Beispiele daf\u00fcr, wie die KI in unseren Alltag Einzug gehalten hat. Auch Finanzabteilungen entdecken und nutzen die KI zunehmend, um effizienter und produktiver zu arbeiten. In unserer neuen Ausgabe von THE WALLDORF JOURNAL zeigen wir Ihnen, wie Finance-Verantwortliche innovative Technologien einsetzen, um Risiken zu mindern und proaktiv zu agieren \u2013 auch KI.<\/p>\n

Laden Sie hier<\/a> die neue Ausgabe herunter und lassen sich inspirieren!<\/p>\n<\/div>\n

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J\u00fcrgen M\u00fcller<\/em><\/a> ist Chief Technology Officer und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE.<\/em><\/small><\/p>\n

Dieser Beitrag wurde urspr\u00fcnglich auf LinkedIn ver\u00f6ffentlicht.<\/small><\/em><\/p>\n

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