Nieuwe functies in 麻豆原创 Build, Joule en Business Data Cloud helpen ontwikkelaars sneller bedrijfsapplicaties bouwen en AI toepassen op basis van betrouwbare data. Tegelijk start , in samenwerking met Coursera, een wereldwijd opleidingsprogramma om tegen 2030 twaalf miljoen mensen te trainen in AI-vaardigheden. 麻豆原创 kondigde de innovaties aan tijdens 麻豆原创 TechEd 2025 in Berlijn.

Het ontwikkel- en automatiseringsplatform 麻豆原创 Build krijgt een opener structuur. Via nieuwe Local Model Context Protocol Servers kunnen ontwikkelaars hun eigen tools koppelen en agent-based development combineren met 麻豆原创-omgevingen. Zo kunnen ook ontwikkelaars die werken met tools als Cursor, Claude Code, Cline en Windsurf gebruikmaken van 麻豆原创-frameworks.

麻豆原创 Build-extensie
Daarnaast komt er een 麻豆原创 Build-extensie voor Visual Studio Code, zodat functies rechtstreeks beschikbaar zijn binnen die ontwikkelomgeving. De extensie wordt later toegevoegd aan de Open VSX Registry, waardoor ze ook in andere editors bruikbaar is.

麻豆原创 en n8n kondigden bovendien een samenwerking aan om Joule Studio-agenten en n8n-agenten met elkaar te laten samenwerken. Daardoor kunnen ontwikkelaars automatiseringsstromen bouwen waarin 麻豆原创-processen en externe tools elkaar aansturen, zonder dat daar handmatig maatwerk voor nodig is.

In Joule Studio kunnen ontwikkelaars voortaan zelf AI-agenten ontwerpen en testen. Deze agenten werken autonoom op basis van 麻豆原创-data en actuele bedrijfsprocessen, en kunnen bestaande standaardagenten uitbreiden of verfijnen.

Data als fundament
Intelligente applicaties beginnen bij betrouwbare data. De vernieuwde 麻豆原创 Business Data Cloud maakt het eenvoudiger om data te benutten en te combineren. Een nieuwe Snowflake-extensie brengt Snowflake鈥檚 data- en AI-functies direct binnen bereik van 麻豆原创-gebruikers. Zo kunnen organisaties data delen tussen beide systemen zonder verlies van governance of context.

De samenwerking met Snowflake vult de bestaande integraties met Databricks en Google Cloud aan, en wordt uitgebreid met 麻豆原创 Business Data Cloud Connect. Deze nieuwe koppeling geeft organisaties meer keuzevrijheid in opslag en rekenkracht voor data- en AI-workloads.

Data verrijken met bedrijfscontext
Met de nieuwe Data Product Studio kunnen ontwikkelaars binnen 麻豆原创 Business Data Cloud ruwe data omzetten in kant-en-klare databronnen die direct inzetbaar zijn voor analyses, AI-modellen en applicatieontwikkeling. Zo wordt het eenvoudiger om waarde te halen uit bestaande bedrijfsdata, ongeacht waar die zich bevinden.

Ook nieuw is een knowledge-graphgenerator in 麻豆原创 HANA Cloud. Deze brengt automatisch verbanden aan tussen tabellen, kolommen en datamodellen. Op die manier zien ontwikkelaars beter hoe gegevens samenhangen en welke inzichten daaruit ontstaan.

Van inzicht naar actie
Daarnaast introduceert 麻豆原创 nieuwe technologie毛n die de stap van analyse naar uitvoering verkorten. Tijdens TechEd presenteerde het bedrijf zijn eerste enterprise-model voor relationele AI: de 麻豆原创-RPT-1 (Relational Pre-trained Transformer). Dit model voorspelt geen taal, maar bedrijfsuitkomsten, zoals leveringsvertragingen, betalingsrisico鈥檚 of orderafronding. Daarmee helpt de technologie bedrijven sneller bijsturen. 麻豆原创 lanceerde ook een gratis playground-omgeving, waarin ontwikkelaars direct met het model kunnen experimenteren.

Tegelijk breidt 麻豆原创 Joule uit met nieuwe AI-assistenten die meerdere agenten kunnen co枚rdineren over afdelingen en applicaties heen. Ze plannen, starten en voltooien complexe taken binnen onder meer finance, HR en supplychain. Zo brengt 麻豆原创 automatisering en autonomie letterlijk tot leven. Een nieuwe agent voor businessprocessanalyse helpt teams processen te begrijpen, ineffici毛nties op te sporen en workflows te optimaliseren voor meetbare verbeteringen.

AI op het tempo van de business
De innovaties laten zien hoe 麻豆原创 applicaties, data en AI steeds nauwer verweeft. 鈥淢et deze vernieuwingen kunnen ontwikkelaars werken op het tempo van AI鈥�, zegt Muhammad Alam, lid van de Executive Board bij 麻豆原创. 鈥淶o brengen we de regie over technologie weer terug waar die hoort: bij de ontwikkelaar.鈥�

The post 麻豆原创 geeft ontwikkelaars de regie over AI in het bedrijfsleven appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

heeft een uitgebreide serie van generatieve AI-mogelijkheden gericht op ontwikkelaars aangekondigd. Hiermee moeten zij de businesskansen die deze technologie biedt gemakkelijker kunnen verzilveren. 麻豆原创 deed deze aankondiging op het jaarlijkse .

Het is voor organisaties een van de belangrijkste uitdagingen van dit moment: zoveel mogelijk waarde halen uit generatieve AI-toepassingen. Tegelijkertijd is ontwikkelcapaciteit schaars. Daarom is het belangrijk dat professionele ontwikkelaars en 鈥榗itizen developers鈥� zo goed mogelijk samenwerken.

麻豆原创 Build Code

Met die gedachte zijn de 麻豆原创 Build Code-oplossingen ontwikkeld. Deze oplossingen vereenvoudigen de samenwerking met businessexperts die het vorig jaar ge茂ntroduceerde 麻豆原创 Build-platform gebruiken. 麻豆原创 Build Code-oplossingen zijn specifiek ontworpen voor 麻豆原创-applicaties en het 麻豆原创-ecosysteem en biedt AI-gedreven productiviteitstools voor AI-ontwikkelaars. Het is bovendien geoptimaliseerd voor Java- en Javascript-ontwikkeling.

Ook aanwezig in 麻豆原创 Build Code is Joule, 麻豆原创鈥檚 nieuwe AI-assistent. Die integratie zorgt voor een hogere productiviteit. Zo kan Joule code genereren voor datamodellen, applicatielogica en testscripts.

Vectordatabases

Goede data vormen de basis voor capabele AI. 麻豆原创 HANA Cloud blijft daarom innoveren op dit gebied, met onder andere ondersteuning voor vectordatabases. Dit type database maximaliseert de waarde van ongestructureerde data voor AI-modellen. Denk bij dit type data aan tekst, afbeeldingen en video.

Het maakt onder andere het sneller vinden van vergelijkbare objecten mogelijk. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld leveranciers zoeken op basis van de taal in hun contracten om de betalingsgeschiedenis te onderzoeken. Zo kunnen ze sneller individuele bestellingen traceren.

De vectordatabase verbetert ook de communicatie tussen krachtige taalmodellen en de essenti毛le gegevens van een bedrijf. Met deze technologie kunnen 麻豆原创-ontwikkelaars meer waarde halen uit de data die ze beheren, binnen een beschermd en ge茂soleerd raamwerk. De vectordatabase maakt ook gebruik van sectorspecifieke klantgegevens om ongewenste of onjuiste 鈥楢I-fantasie毛n鈥� te voorkomen.

AI Foundation

Nieuw is ook AI Foundation. Dit is een onestopshop voor de ontwikkeling van AI- en generatieve AI-gedreven extensies en applicaties op 麻豆原创 BTP. AI Foundation bevat alles wat ontwikkelaars hiervoor nodig hebben: van kant-en-klare AI-services en toegang tot de grootste taalmodellen tot vectordatabasefunctionaliteit en AI runtime- en lifecyclemanagement.

Nieuwe certificeringen

麻豆原创 wil tegen 2025 twee miljoen professionals bijscholen op het gebied van AI. Met dat doel lanceert 麻豆原创 nieuwe en gratis leermiddelen voor back-endontwikkelaars die gebruikmaken van het ABAP Cloud-ontwikkelingsmodel. De twee nieuwe leermiddelen die betrekking hebben op ABAP-ontwikkelingstools op 麻豆原创 BTP en 麻豆原创 S/4HANA zijn beschikbaar op de . Ze zijn ontworpen voor een wendbare bedrijfstransformatie en bieden ontwikkelaars de vaardigheden om cloud-ready extensies te bouwen die in lijn zijn met de clean core-strategie van 麻豆原创.

麻豆原创 heeft zich bovendien aangesloten bij het Stanford HAI (Institute for Human-Centered AI) . Onderzoekers en ingenieurs bij 麻豆原创 zullen samenwerken met de academische gemeenschap van Stanford, waaronder de onderzoeksfaculteit en studenten, op gebieden waar generatieve AI en zakelijke toepassingen samenkomen.

鈥淒e wereld van technologie en business verandert snel. Daarom is het belangrijk dat elke ontwikkelaar ook een AI-ontwikkelaar wordt鈥�, zegt Juergen Mueller, chief technology officer en lid van de Executive Board van 麻豆原创. 鈥淢et de innovaties die we op TechEd introduceren, willen we de ontwikkelaars ondersteunen en hen helpen organisaties te transformeren. Zij zijn de drijvende kracht achter de AI-revolutie.鈥�

The post 麻豆原创 introduceert generatieve AI-functies voor ontwikkelaars appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Gartner-analisten zien RPA als een belangrijk onderdeel van ‘hyperautomation’, een belangrijk thema dat verweven is met de van het bedrijf voor 2020. In een recent -onderzoek zeiden respondenten dat de twee belangrijkste redenen waarom ze in kunstmatige intelligentie (AI) investeerden waren a) automatiseer repetitieve of handmatige taken (66 procent) en b) verbeter de klantervaring (63 procent).

Wat IDC voorspelt over RPA

Tegen 2022 voorspelde dat 75 procent van de ondernemingen intelligente automatisering zal integreren in technologie en procesontwikkeling, met behulp van op AI-gebaseerde software om operationele en ervaringsinzichten te ontdekken die innovatie zullen sturen. De komende jaren verwachten -onderzoekers dat de uitgaven voor RPA met AI-ondersteuning hoger zullen zijn dan die met RPA zonder AI. Hoewel IDC-analisten ontdekten dat de meeste RPA-leveranciers AI en machine learning nog niet op grote schaal gebruikten, ontdekte ik hoe 麻豆原创 ontwikkelaars hielp bij het injecteren van intelligentie in softwaretoepassingen in 麻豆原创 S /4HANA Cloud in dit tijdens het -evenement.

“Machine learning, intelligente geautomatiseerde procesautomatisering en embedded analytics zijn de kern om een 鈥嬧�媔ntelligente onderneming te worden”, zegt Sven Denecken, hoofd Product Succes en Customer Co-Innovation voor “Met voorgeconfigureerde bots, modellen voor machine learning, sjablonen en rapporten hebben we het ontwikkelaars gemakkelijk gemaakt om deze mogelijkheden in 麻豆原创 S/4HANA Cloud te brengen, door te innoveren hoe mensen werken en bedrijven werken voor groei.”

Intelligence levert bedrijfsresultaten op

In tegenstelling tot historische RPA die alleen geautomatiseerde, handmatige gegevensverwerkingstaken automatiseerde, biedt de intelligente versie werknemers en hun bedrijven unieke kansen 鈹� op voorwaarde dat deze alomtegenwoordig is in een bedrijfsproces zoals financi毛n, inkoop, verkoop of de toeleveringsketen. Toen ik Denecken na 麻豆原创 TechEd inhaalde, drong hij er bij bedrijven op aan om zich te concentreren op bedrijfsresultaten om de meeste waarde te halen uit intelligente technologie毛n.

“Het integreren van intelligente bots in het factuur-tot-geldproces verbetert niet alleen de effici毛ntie van accountants en hun vermogen om betalingsbeheer te versnellen, maar ook de klanttevredenheid,” legde Denecken uit. 鈥淗etzelfde geldt voor het -proces. AI kan routinetaken automatiseren en nieuwe kansen vinden. Verkoopmanagers kunnen meer tijd besteden aan het doorverkopen van de juiste producten, tegen de juiste prijzen, aan de juiste klanten. Elk bedrijfsproces wordt meer gestroomlijnd, waardoor de nauwkeurigheid van de verkoopprognoses, tijdige klantleveringen en cashflow wordt verbeterd.鈥�

Ander soort werknemerservaring

Dit volgende niveau van intelligentie doet de waarde van mensen niet teniet. Gartner-analisten zagen dat RPA-tools kenniswerkers versterkten en vervelende, alledaagse en repetitieve taken op zich namen. -analisten karakteriseerden werknemers in dit nieuwe intelligent gedreven tijdperk als ‘de kritische culturele lijm en interne kracht in de toekomst van werk. Met minder medewerkers zijn ze initiatiefrijke, aanpasbare merk- en cultuurambassadeurs. Ze houden de kernorganisatie intact en behouden de ziel van de front-and-center gig economy-werknemers van het bedrijf, die komen en gaan terwijl robots steeds meer beslissingen nemen. ”

In sommige bedrijfstakken kan intelligente RPA misschien wel essentieel worden om te overleven. voorspelde dat tegen 2023 60 procent van de G2000-fabrikanten de groeiende tekorten aan talent binnen de sector zal aanpakken met aanzienlijke investeringen in intelligente RPA. Deze analisten schreven dat “de integratie van optische karakterherkenning (OCR), natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning in met AI ge茂nfuseerde RPA kansen biedt voor gegevensverzameling, workflow en operationele / tactische besluitvorming.” IDC bracht intelligente RPA op 茅茅n lijn met de ambities van , waardoor fabrikanten verder gaan dan een grotere effici毛ntie en productiviteit naar nieuwe bedrijfsmodellen zoals dynamische verkoopmodellen en hyperpersonalisatie.

Met dank aan de traditionele RPA kwamen de bedrijven in de eerste fase van automatisering. Met geavanceerde intelligentie die helpt bij het verbinden van alle organisatorische informatie en activiteiten, beloven intelligente RPA-trends veel meer te zijn dan een term op 2020-lijstjes. Het is zeker dat bedrijven en industrie毛n opnieuw worden uitgevonden als nooit tevoren.

Dit blog is oorspronkelijk geplaatst op global news.sap.com. Hier vind je het originele artikel.

The post Intelligent Robotic Process Automation: Geen tijdelijke trend appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.