BERLIN 鈥� 27. oktober 2026 鈥� 麻豆原创 SE (NYSE: 麻豆原创) annonserte i dag en rekke AI-nyheter p氓 sin 氓rlige 麻豆原创 TechEd-konferanse. Forbedringene i l酶sningene Joule Studio og Joule Work og i 麻豆原创 Business AI Platform, inkludert 麻豆原创s nyeste tabul忙re grunnmodell, gir nye verkt酶y for 氓 bygge og utvide AI-agenter. De gir ogs氓 agentene en rikere data- og forretningskontekst 氓 resonnere ut fra, og styrkede styringskontroller slik at de kan kj酶res ansvarlig i hele virksomheten.

麻豆原创 Business AI Platform gir organisasjoner ett sted 氓 bygge, kontekstualisere og styre AI p氓 tvers av 麻豆原创- og tredjepartsmilj酶er. Med Joule Studio kan forretningsbrukere og utviklere bruke b氓de no-code- og pro-code-verkt酶y til 氓 bygge og utvide agenter, med mer enn 70 AI-modeller 氓 velge mellom. Kunder i early adopter-programmet for Joule Studio kan ogs氓 designe og kj酶re n8n-arbeidsflyter i Joule Studio, og bredere tilgjengelighet kommer senere. L酶sningene 麻豆原创 Business Data Cloud og 麻豆原创 Knowledge Graph forankrer agentene i p氓litelige forretningsdata og kontekst. Det hjelper organisasjoner med 氓 velge riktig modell for hvert bruksomr氓de og 氓 styre verdien av og forbruket p氓 AI bedre. Viktigst av alt: 麻豆原创-kundenes data forblir deres egne. 麻豆原创 deler ikke kundedata med noen for 氓 trene eller forbedre store spr氓kmodeller.

鈥撀槎乖� TechEd har alltid et sted der utviklere f氓r v忙re med 氓 forme fremtiden

Philipp Herzig, CTO 麻豆原创.

鈥揑 氓r viser vi hvordan vi g氓r fra at AI l忙rer virksomheten din, til at den driver den. Joule Work er der du uttrykker intensjonen din og f氓r jobben gjort, i 茅n opplevelse p氓 tvers av hele 麻豆原创 og mer til. Det er dette skiftet vi leverer i stor skala. Alt under kj酶rer p氓 麻豆原创 Business AI Platform. Det gir raskere verdiskaping gjennom innebygd forretningsforst氓else, h酶yere presisjon og virksomhetsklarhet som er sikker, styrt og i samsvar med regelverk fra f酶rste utrulling. I tillegg kommer et unikt kontekstlag bygget p氓 over 50 氓rs prosess- og bransjekompetanse, som er innebygd i hver eneste agenthandling. Dette er AI bygget der det virkelige arbeidet skjer, fortsetter Philipp Herzig, CTO 麻豆原创.

Joule Work og Joule Studio gj酶r den autonome virksomheten til virkelighet

Nye funksjoner i Joule Work skal gj酶re AI-agenter mer effektive i h氓ndteringen av komplekse forretningsprosesser via 氓pne protokoller som Agent2Agent (A2A) og Model Context Protocol (MCP). Nyhetene gj酶r Joule Work bedre i stand til 氓 forst氓 kontekst, ta beslutninger og utf酶re forretningsarbeidsflyter i flere trinn p氓 tvers av virksomhetssystemer og forretningsomr氓der:

• Nye funksjoner for agentisk tenkning som planlegger og orkestrerer stegene assistenter og agenter trenger for 氓 fullf酶re komplekse forretningsarbeidsflyter i flere trinn p氓 en p氓litelig m氓te i 麻豆原创-landskap.
• Nye funksjoner i 麻豆原创 Knowledge Graph vil ta inn data fra flere 麻豆原创- og ikke-麻豆原创-kilder som er unike for hver kunde. Brukere kan sp酶rre i og utforske sine tilpassede data med naturlig spr氓k og f氓 presise svar forankret i egen informasjon.
• Forbedret interoperabilitet lar tredjepartsagenter kalle Joule Agents p氓 en sikker m氓te gjennom en styrt agent-gateway. Den h氓ndhevede tilgangskontrollen gj酶r at agenter fra ulike leverand酶rer kan samarbeide i forretningsarbeidsflyter uten at det g氓r p氓 bekostning av styring og kontroll.
• Den nye l酶sningen 麻豆原创 Enterprise AI Gateway vil utvide styringen til AI-interaksjoner. Den gir en sentralisert m氓te 氓 h氓ndtere AI-trafikk i hele virksomheten p氓, og samler autentisering, h氓ndheving av retningslinjer, ruting, overv氓king, sporing av bruk og revisjon.
• Nye Joule Assistant og 麻豆原创 AI Agent Hub utvider styringsfunksjonene, og en ny AI Governance Assistant hjelper kundene med 氓 oppfylle kravene i EUs AI-forordning (EU AI Act). Disse er utviklet for 氓 fjerne kritiske hindringer for 氓 skalere AI i virksomheter: 氓 holde AI-systemer klassifisert, i samsvar med regelverk og innenfor organisasjonens definerte rammer og kontekst.

麻豆原创 annonserte ogs氓 at Joule Studio har f氓tt nye funksjoner for observerbarhet og administrasjon som gir utviklere og administratorer innsyn i agentatferd, modellbruk og kostnader. Joule Studio er 麻豆原创s AI-f酶rst-utviklingsmilj酶, tilgjengelig via Joule Work, for 氓 bygge og utvide virksomhetsagenter. Joule Studio vil ha en tidsbegrenset kampanje for utvalgte kunder der utrulling og kj酶ring av egendefinerte agenter p氓 det 麻豆原创-administrerte Joule Studio-milj酶et er gratis ut desember 2026. Designverkt酶yene for 氓 bygge og teste agenter og n8n-arbeidsflyter med AI-assistert utvikling forblir gratis innenfor rimelig bruk.

麻豆原创 Business Data Cloud som forankringsmotoren i den autonome virksomheten

麻豆原创 Business Data Cloud Ontology Manager i 麻豆原创 Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) vil tilby en AI-native redigeringsopplevelse for 氓 bygge kunnskapsmodeller p氓 tvers av 麻豆原创- og tredjepartsdata. N氓r AI forst氓r hvordan data fra ulike team, systemer og applikasjoner henger sammen, kan AI-agenter resonnere og ta beslutninger mer presist i hele virksomheten. L酶sningene utfyller 麻豆原创 Knowledge Graph, som gir rik forretningskontekst for 麻豆原创-data.

麻豆原创 utvider i tillegg sine lakehouse-funksjoner med Dremio. Det gir innebygd st酶tte for Apache Iceberg og Apache Polaris, samt en sp酶rremotor som vil gi samlet datatilgang uten 氓 flytte eller kopiere dataene. 麻豆原创 utvider ogs氓 partnerskapet med Databricks og bringer hele bredden av og de nyeste nyhetene innen data engineering og virksomhets-AI inn i 麻豆原创 Business Data Cloud som 麻豆原创 Databricks.

Sentrale nyheter som Lakeflow, Agent Bricks, Unity Gateway og Lakebase vil hjelpe kundene med 氓 forenkle datah氓ndteringen og gi et solid datafundament for AI-reisen. Med dypere integrasjon mot 麻豆原创 Business Data Cloud, en ny 麻豆原创 Application Data Foundation og en integrasjon mellom Joule og Genie hjelper 麻豆原创 og Databricks kundene med 氓 etablere et virksomhetsomfattende lakehouse som fundament for den autonome virksomheten og Joule Work.

L酶sningen 麻豆原创 Reltio, nylig annonsert p氓 麻豆原创 Connect, vil bringe masterdatah氓ndtering p氓 tvers av flere domener til 麻豆原创 BDC. Den samler og beriker kunde-, leverand酶r- og produktdata p氓 tvers av 麻豆原创- og ikke-麻豆原创-systemer til p氓litelige, gjenbrukbare dataprodukter som kan drive applikasjoner og AI-agenter.

Tabul忙r grunnmodell til 氓 stole p氓 for virksomheter 鈥� validert i verdensrommet

麻豆原创 annonserte sin nyeste tabul忙re AI-modell, 麻豆原创-RPT-2.0, som vil g氓 utover klassifisering og regresjon og ogs氓 st酶tte deteksjon av avvik, samt rikere AI-drevet analyse gjennom embeddings. Disse innebygde funksjonene p氓 tvers av flere tabeller vil redusere manuelt utviklingsarbeid ytterligere og gi raskere og dypere innsikt fra strukturerte data. I tillegg vil en ny 麻豆原创-RPT-TS-modell hjelpe kundene med 氓 predikere verdier for tidsindekserte forretningsn酶kkeltall i sentrale prognosescenarioer i l酶sningen 麻豆原创 Integrated Business Planning, uten behov for egenutviklet maskinl忙ring.

I samarbeid med HPE annonserte 麻豆原创 ogs氓 utrullingen av 麻豆原创-RPT p氓 HPE Spaceborne Computer-2 om bord p氓 Den internasjonale romstasjonen (ISS). Dette er en av de mest betydningsfulle valideringene av edge-databehandling for noen virksomhets-AI-modell til n氓. Planen er at 麻豆原创-RPT skal kj酶re direkte om bord p氓 ISS for 氓 st酶tte triagering av anomalier, forutsi problemer f酶r feil eskalerer, rekonstruere manglende sensorverdier fra historiske data og generere forklarbare rapporter om oppdragets tilstand for astronauter og bakkemannskap 鈥� alt uten at data m氓 sendes tilbake til jorden for analyse.

芦Den samme p氓litelige 麻豆原创-RPT-modellen som driver globale forsyningskjeder, kan ogs氓 fungere i verdensrommet禄, sier Herzig. 芦麻豆原创s dyptg氓ende og velpr酶vde kompetanse har f酶rt til at Den internasjonale romstasjonen bruker v氓r tabul忙re grunnmodell til 氓 forutsi potensielle oppdragskritiske feil i bane. Med 麻豆原创-RPT og TabPFN fra Prior Labs bringer vi de unike egenskapene til tabul忙r AI inn i virksomheter og ut til alle nye grenser.禄

Ferdige assistenter og agenter definerer v氓rt fortrinn

I fem ti氓r har 麻豆原创 bygget registersystemene som driver virksomheten din. Vi vil levere, ferdig fra start, en pakke med assistenter og agenter innenfor fem horisontale domener, som alle kj酶rer p氓 麻豆原创 Business AI Platform 鈥� med bransjespesialisering 鈥� og som gir et grunnlag for intelligente systemer og handlingssystemer.

脴kosystempartnere bidrar til 氓 utvide plattformens funksjoner

麻豆原创s globale partner酶kosystem tilf酶rer nye funksjoner for l酶pende drift og utvidelse av l酶sninger p氓 麻豆原创 Business AI Platform, og hjelper kundene videre mot den autonome virksomheten. F酶lgende partnerannonseringer ble trukket fram p氓 麻豆原创 TechEd:

Et samarbeid med Intel lukker sl酶yfen mellom virksomhetens arbeidsflyter og autonome roboter, og bygger bro mellom informasjonsteknologi og operasjonell teknologi gjennom fysisk AI.

I tillegg utvider nye 麻豆原创-l酶sningsutvidelser med Docusign, Parloa og Redwood de autonome funksjonene for kundene, slik at de kan kj酶re kjerneprosessene sine fra start til slutt uten overleveringer mellom systemer.

Utover teknologien styrker 麻豆原创 sitt sterke utviklermilj酶 med ny oppl忙ring og nytt engasjement: Titusener deltok p氓 Devtoberfest i forkant av 麻豆原创 TechEd, og det lanseres nye referansearkitekturer, veiledninger og praktiske 酶velser som deltakerne kan pr酶ve b氓de p氓 arrangementet og hjemme.

Les mer om dagens annonseringer i 麻豆原创 TechEd Innovation News Guide.
叠别蝉酶办 麻豆原创 News Center. F酶lg 麻豆原创-nyheter p氓 LinkedIn og Bluesky.

叠别蝉酶办 麻豆原创 News Center. F氓 nyheter fra 麻豆原创 via LinkedIn og Bluesky.

Om 麻豆原创
Som en global leder innen bedriftsapplikasjoner og forretningsdrevet AI, er 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) et bindeledd mellom forretning og teknologi. I over 50 氓r har selskaper stolt p氓 麻豆原创 for 氓 lykkes ved 氓 samle forretningskritisk virksomhet som 酶konomi, innkj酶p, HR, forsyningskjeder og kundeopplevelser.

Mer informasjon finnes p氓 og news.sap.com/norway.

麻豆原创ekontakt
Ulrika Wass
Head of Nordic & Baltic Communications, 麻豆原创
+46 73 827 10 74
ulrika.wass@sap.com

The post 麻豆原创 utvider AI-plattform med nye verkt酶y og agenter og sender AI-modell ut i rommet appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

鈥� Dette er et gjennombrudd for AI i n忙ringslivet. Det autonome selskapet er her. Med Joule og 麻豆原创 Autonomous Suite, som bygger p氓 麻豆原创 Business AI Platform, hjelper vi selskaper som Novartis, Nestl茅 og PwC med 氓 koble sammen intelligens i hele virksomheten og skape p氓litelige forretningsresultater, sier Christian Klein, CEO i 麻豆原创.

P氓 麻豆原创 Connect fortalte flere kunder hvordan det 芦autonome selskapet禄 allerede skaper m氓lbare resultater i deres virksomheter.

鈥� Sammen har vi utviklet og nylig lansert et pilotprosjekt med 麻豆原创s Joule Sourcing Assistant. V氓r visjon er at AI-agenter skal ta seg av de manuelle og tidkrevende oppgavene, slik at innkj酶psspesialistene kan bruke mer tid p氓 strategi, leverand酶rsamarbeid og verdiskaping, sier Christoph Buerki, innkj酶pssjef i Novartis.

鈥� Hos Morgan Foods legger vi allerede grunnlaget for innf酶ringen av agenter, f酶rst og fremst gjennom v氓r tekniske plattform. Den st酶rste endringen blir overgangen fra en reaktiv til en prediktiv arbeidsm氓te, der agentene kan koble sammen ettersp酶rselssignaler, lagerniv氓er og leverand酶rstatus raskere enn noensinne. V氓r virkelige styrke ligger i kombinasjonen av mennesker og teknologi. Det er v氓re rundt 1 000 medarbeidere som f氓r forsyningskjedene til 氓 fungere, og teknologien hjelper dem 氓 gj酶re det enda bedre, sier Steve Hankins, 酶konomisjef i Morgan Foods.

鈥� V氓r overgang til 麻豆原创 S/4HANA i 140 land skaper en sammenkoblet digital kjerne med prosesser, p氓litelige data og bedre innsyn p氓 tvers av ulike markeder og funksjoner. Det tekniske grunnlaget gj酶r det mulig for Joule og Accounts Receivable Assistant 氓 automatisk prioritere inkassooppgaver ut fra risiko og forretningssammenheng, samt anbefale neste beste tiltak. P氓 den m氓ten kan 酶konomiteamene v氓re reagere raskere p氓 endringer, sier Luca Dell’Orletta, global leder for IT-innovasjon og virksomhetsarkitektur i Nestl茅.

鈥� Fakturering er 茅n av prosessene der feil lett kan oppst氓, samtidig som n酶yaktighet har stor betydning for kundeopplevelsen. 麻豆原创s Billing Assistant tilf酶rer mer intelligens til denne kritiske prosessen og bidrar til at potensielle problemer kan identifiseres tidligere. Det hjelper medarbeiderne v氓re med 氓 skape bedre resultater for kundene og bygge sterkere relasjoner. Etter suksessen med Billing Assistant til nye omr氓der for felles AI-innovasjon, sier Jill Notz, Chief Accounting Officer, Controller og Business Services Leader i PwC.

麻豆原创 skalerer opp det 芦autonome selskapet禄

Joule Work rulles n氓 ut til kunder som et nytt AI-basert brukergrensesnitt. Der kan brukerne samhandle med 麻豆原创-l酶sninger p氓 sitt eget spr氓k og utf酶re arbeidsoppgaver ved hjelp av data fra b氓de 麻豆原创 og tredjepartssystemer. Gjennom selskapskontekst fra 麻豆原创 Knowledge Graph, som kartlegger mer enn 7 millioner datafelt, gir Joule brukerne informasjon de kan stole p氓. Hos 麻豆原创 brukes Joule Work allerede av 110 000 medarbeidere, og selskapet ser produktivitetsforbedringer p氓 20 prosent innen 酶konomi, HR og innkj酶p. Ogs氓 en utvalgt gruppe kunder bruker Joule Work i sine egne milj酶er.

鈥� Etter 28 氓r som 麻豆原创-kunde har vi p氓 bare noen f氓 m氓neder gjort st酶rre fremskritt enn i alle tidligere 氓r til sammen. Det er takket v忙re samarbeidet med 麻豆原创 v氓r AI-reise og v氓r deltakelse i programmet som tidligbrukere av Joule Work-skrivebordet. Det som tidligere krevde opptil en times manuelt arbeid i v氓rt 麻豆原创 S/4HANA-milj酶, kan n氓 utf酶res p氓 noen sekunder. Det endrer grunnleggende hvordan teamene v氓re samhandler med selskapsdata, sier Peter Wied, leder for Complexity Management i Maschinenfabrik Reinhausen.

鈥� Det dedikerte teamet har v忙rt fenomenalt. Gjennom proaktiv kommunikasjon, raskere aktivering av arkitekturen, raske feilrettinger og sterk st酶tte gjennom hele prosessen har teamet hjulpet oss med 氓 bli klare for Joule betydelig raskere enn vi ville evnet alene. CONA-teamet er sv忙rt forn酶yd med fremgangen s氓 langt, og ser frem til 氓 utforske og teste Joules funksjoner mer inng氓ende i l酶pet av de kommende m氓nedene, samtidig som innf酶ringen fortsetter, sier Keith Smith, 麻豆原创-plattformarkitekt i CONA Services.

N氓r en foresp酶rsel ikke er nok, kan Joule-assistentene utf酶re arbeidsoppgaver direkte i selskapets arbeidsflyter ved hjelp av eksisterende data, tilganger og revisjonsspor. Kundene bestemmer selv graden av autonomi. 麻豆原创s l酶sning er dessuten 氓pen. Via Agent2Agent-protokollen kan Joule samarbeide med AI-systemer og AI-agenter fra tredjeparter, og bringe selskapsskontekst og innebygd styring inn i bredere AI-arbeidsflyter.

P氓 麻豆原创 Connect viste 麻豆原创 hvordan disse funksjonene skaper resultater i 麻豆原创 Autonomous Suite:

• I 酶konomifunksjoner kan controllere automatisere inntektsf酶ring, noter og regeletterlevelse. Tidlige implementeringer av International Trade Assistant har redusert arbeidet med handelsklassifisering med opptil 50 prosent.
• I forsyningskjeden kan man h氓ndtere forstyrrelser i planlegging, produksjon og logistikk med ett enkelt klikk, i stedet for 氓 bruke flere timer p氓 氓 finne en l酶sning.
• I HR kan ledere identifisere kompetanse- og bemanningsgap og avgj酶re hvordan de best kan dekkes. Samtidig kan medarbeidere ta mer velbegrunnede valg av goder ut fra sine behov.
• I innkj酶psavdelinger kan beslutningstakere identifisere besparelsesmuligheter ved hjelp av data, og h氓ndtere hele livssyklusen for midlertidig ansatte og eksterne spesialister.
• Innen kundeopplevelse kan selskaper bruke AI-drevne kampanjer, tilbudsh氓ndtering og kundearbeidsflyter for 氓 omdanne kundeengasjement til konkrete salgsmuligheter.
• P氓 tvers av ulike bransjer samarbeider 麻豆原创 med kunder om 氓 bruke AI i spesialiserte prosesser. Det hjelper organisasjoner innen produksjon, detaljhandel, r氓varehandel og kapitalintensive bransjer med 氓 ta bedre beslutninger, automatisere rutineoppgaver og bygge mer motstandsdyktige virksomheter.

Plattformen bak p氓litelig AI for n忙ringslivet  

麻豆原创 Business AI Platform gir selskaper et felles grunnlag for 氓 bygge, kontekstualisere og styre AI i b氓de 麻豆原创- og tredjepartsmilj酶er. Med Joule Studio kan forretningsbrukere og utviklere bygge og videreutvikle funksjoner og agenter i arbeidsflyter som spenner fra no-code til pro-code, samt velge blant mer enn 70 AI-modeller. 麻豆原创 Business Data Cloud og 麻豆原创 Knowledge Graph forankrer agentene i p氓litelige selskapsdata og relevant kontekst. Dermed kan organisasjoner velge riktig modell for hvert bruksomr氓de, styre hvordan AI brukes, og f酶lge opp hvilken verdi teknologien skaper.

鈥� V氓r reise med Joule handler ikke om 氓 innf酶re enda et AI-verkt酶y, men om 氓 jobbe p氓 nye m氓ter i hele 酶konomifunksjonen. Vi innf酶rer 麻豆原创 Joule i sentrale forretningsprosesser, blant annet for analyse av masterdata. Der kan vi n氓 analysere millioner av poster p氓 bare noen sekunder, samtidig som vi gir teamene v氓re mulighet til 氓 utvikle nye l酶sninger gjennom Joule Studio, sier Michalene Schechter, Global Finance and Procurement Lead & 麻豆原创 Platform Architect, Global IT, Accenture.

鈥� Vi forbereder ogs氓 innf酶ringen av v氓r f酶rste Joule Studio-agent for analyse av bankgebyrer innenenfor Treasury. Det vi hittil har sett i Early Adopter Care-programmet er sv忙rt positivt, og vil hjelpe oss 氓 skalere funksjonene i hele virksomheten. Samtidig bygger vi et felles grunnlag for intelligens som gir b氓de medarbeidere og agenter tilgang til de samme p氓litelige dataene, konteksten og kunnskapen. Det hjelper agentene med 氓 utf酶re flere virksomhetsspesifikke oppgaver, samtidig som mennesket fortsatt sitter i f酶rersetet, fortsetter Michalene Schechter.

麻豆原创s styringsmodell hjelper organisasjoner med 氓 skalere AI med transparens, ansvar og kontroll. AI Agent Hub i 麻豆原创 LeanIX-l酶sningene gir en sentral oversikt over selskapets agenter, mens 麻豆原创s styringsarkitektur, som er uavhengig sertifisert i henhold til ISO/IEC 42001, st酶tter regulatoriske krav, etablerte tilganger og reviderbare AI-prosesser.

For 氓 hjelpe organisasjoner med 氓 innf酶re AI i stor skala, tilbyr 麻豆原创s portef酶lje for Business Transformation Management 鈥� blant annet 麻豆原创 Signavio, 麻豆原创 LeanIX og 麻豆原创 WalkMe 鈥� verkt酶y for 氓 analysere prosesser, styre applikasjoner og agenter, samt drive bruken i hele organisasjonen.

麻豆原创 Pay integrerer betalinger i Cloud ERP

麻豆原创 kunngjorde ogs氓 at selskapet g氓r inn i betalingsmarkedet med 麻豆原创 Pay, som drives av 麻豆原创-selskapet Tereina. 麻豆原创 Pay er direkte integrert i 麻豆原创 Cloud ERP og gj酶r det mulig 氓 gjennomf酶re og avstemme betalinger i samme arbeidsflyt n氓r en faktura forfaller. Det reduserer behovet for manuell filh氓ndtering og ekstern betalingsh氓ndtering, samtidig som kundene f氓r st酶rre kontroll.

Nytt partnerskap mellom 麻豆原创 og Moody’s Corporation utvider rekkevidden

麻豆原创 utvider det 芦autonome selskapet禄 utover sin egen applikasjonsportef酶lje gjennom nye partnerskap som bringer spesialisert intelligens direkte inn i 麻豆原创s arbeidsflyter.

Et nytt partnerskap mellom 麻豆原创 og Moody’s Corporation skal integrere Moodys data for overv氓king av leverand酶rrisiko i 麻豆原创 Ariba Supplier Lifecycle and Performance. Innkj酶psteam f氓r dermed kontinuerlig oppdatert informasjon om leverand酶renes finansielle stilling, operasjonelle risiko og regulatoriske status, direkte n氓r beslutninger skal tas. Organisasjoner kan dermed g氓 fra periodiske risikogjennomganger til kontinuerlig overv氓king. Det gj酶r det mulig for Joule Agents 氓 fange opp signaler om leverand酶rrisiko og presentere alternativer f酶r en forstyrrelse p氓virker virksomheten.

叠别蝉酶办 麻豆原创 News Center. F酶lg nyheter fra 麻豆原创 via og .

Om 麻豆原创

Som en global leder innen forretningsapplikasjoner og forretningsdrevet AI er 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) et bindeledd mellom forretningsdrift og teknologi. I over 50 氓r har organisasjoner stolt p氓 麻豆原创 for 氓 lykkes ved 氓 forene forretningskritiske funksjoner som 酶konomi, innkj酶p, HR, forsyningskjeder og kundeopplevelser.

Mer informasjon finnes p氓 og .

Les mer i

麻豆原创ekontakt
Ulrika Wass
Head of Nordic & Baltic Communications, 麻豆原创
+46 73 827 10 74
ulrika.wass@sap.com

The post 麻豆原创 g氓r fra visjon til virkelighet med det autonome selskapet: viser hvordan AI skaper verdi i hele virksomheten appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

鈥� Vi l酶ste et problem jeg selv hadde m酶tt i arbeidshverdagen: fragmenterte l酶sninger som ikke snakket sammen. De samme problemene ser jeg fortsatt hos veldig mange i 2026, bare i en digital innpakning i stedet for en papirbasert, sier Hans-Petter Mellerud, gr眉nder og CEO i .

Blant kundene finner man en rekke tunge, internasjonale merkevarer som har sine l酶nn- og HR-tjenester gjennom Zalaris. I bunn ligger systemet og selve l酶nnsleveransen til kunden, i tillegg til at selskapet er 麻豆原创-partner med en egen konsulentenhet som hjelper kunder med overgang til skyen og vedlikehold av l酶sningene sine.

鈥� Jeg er veldig stolt over 氓 ha tatt selskapet fra null til 1,5 milliarder i omsetning og en markedsverdi p氓 2,2 milliarder, med lav churn blant store europeiske selskaper. N酶kkelen til 氓 lykkes er 氓 v忙re p氓 hugget hele tiden 鈥� 氓 finne ut hva markedet vil ha, og bygge det. Innen fem 氓r skal vi ha doblet omsetningen, sier Mellerud om veien videre for Zalaris, som har vokst med tosifret antall prosent de siste 氓rene.

麻豆原创 som vekst-akselerator

Allerede i 2001 falt valget p氓 麻豆原创 som partner og teknologisk plattform. Mellerud mener dette har v忙rt en avgj酶rende beslutning for selskapets veksttakt, og trekker frem en standardl酶sning som skalerer, og funksjonalitet som fungerer p氓 tvers av landegrenser.

鈥� Kombinasjonen av robustheten til 麻豆原创 og v氓rt eget People Hub-konsept gir en langt mer effektiv systemforvaltning enn om vi skulle bygget alt selv. Uten 麻豆原创 hadde vi ikke klart 氓 skalere slik vi har gjort, sier han.

Den samme 麻豆原创-plattformen har gjort det mulig for Zalaris 氓 bevege seg fra ett hjemmemarked til global drift. I dag leverer selskapet 茅n felles systeml酶sning til store, globale selskaper i 18 land, med kapasitet til 氓 levere i 100. Den st酶rste kunden har allerede en samlet l酶sning p氓 tvers av 56 land. Mellerud mener Zalaris ikke ville kunnet skalere geografisk i samme tempo uten 麻豆原创 som fundament.

Ny eier 氓pner for langsiktige investeringer

I August 2026 iverksatte Zalaris en prosess om 氓 bli tatt av Oslo B酶rs, etter at private equity-fondet kj酶pte nesten 90% av selskapet. Mellerud tror avtalen kan bidra til ytterligere vekst, og viser til 酶kende tilgang p氓 avtaler og muligheter utenfor Norge.

Tyskland er i dag Zalaris’ st酶rste marked og st氓r for rundt 35 prosent av omsetningen, og mye av veksten kommer ogs氓 derfra. Finland vokser raskt, mens Norge er det nest st酶rste markedet. Selskapet er n氓 etablert i alle de store europeiske landene.

鈥� 脜 st氓 utenfor b酶rs gir oss et mulighetsrom til 氓 tenke enda mer langsiktig og ta st酶rre investeringsbeslutninger uten de samme kortsiktige hensynene et b酶rsnotert selskap m氓 ta. Jeg tror at med den n氓v忙rende strukturen virkelig kan ta markedsandeler, sier Mellerud om veien videre og peker p氓 at kombinasjon av ny eierstruktur og transformasjonsprosjektet i samarbeid med 麻豆原创 setter selskapet i posisjon for ytterligere vekst.

Modernisering muliggj酶r mer AI og bedre funksjonalitet

Zalaris har frem til n氓 driftet 麻豆原创 ECC i eget milj酶, men gjennom RISE with 麻豆原创 tar selskapet n氓 steget til skyen, og vil g氓 over til 麻豆原创 S/4HANA Cloud i 2026. Overgangen styrker sikkerheten ytterligere og skaper helt nye muligheter for 氓 ta i bruk 麻豆原创s Business AI-l酶sninger, samt annen innovativ funksjonalitet.

鈥� Kombinasjonen av nytt og solid eierskap, et omfattende transformasjonsprogram og en moderne skyplattform med innebygd AI gir oss et langt bedre grunnlag for 氓 utvikle og levere tjenester til kundene v氓re. Dette vil v忙re avgj酶rende for 氓 n氓 v氓re ambisjoner om 氓 doble omsetningen innen 2031, sier Mellerud.

鈥� Kombinasjonen av nytt og solid eierskap, et omfattende transformasjonsprogram og en moderne skyplattform med innebygd AI gir oss et langt bedre grunnlag for 氓 utvikle og levere tjenester til kundene v氓re. Dette vil v忙re avgj酶rende for 氓 n氓 v氓re ambisjoner om 氓 doble omsetningen innen 2031, sier Mellerud.

Han understreker at den nye plattformen vil gj酶re Zalaris enda bedre rustet til 氓 levere fremtidsrettede tjenester innen l酶nn, HR-administrasjon og masterdata, tidsregistrering og reiseregninger.

Mellerud fremhever ogs氓 migreringsprosjektet som et godt eksempel p氓 hvordan virksomheter kan modernisere sin teknologiplattform samtidig som de legger grunnlaget for videre vekst, innovasjon og 酶kt kundeverdi.

Ogs氓 Marius Vetter, Managing Director i 麻豆原创 Norge skryter av Zalaris-samarbeidet. 

鈥� Zalaris har v忙rt b氓de kunde og partner gjennom to ti氓r, og er et skoleeksempel p氓 hvordan 麻豆原创 酶nsker 氓 vokse sammen med kundene. Kombinasjonen av et solid system i bunn, og innovative l酶sninger som markedet ettersp酶r, har gjort samarbeidet til en suksess.

The post Fra id茅 til 1200 ansatte: N氓 vil Zalaris doble omsetningen de neste fem 氓rene appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

Det viser tall fra en den globale unders酶kelsen , der 麻豆原创 og Oxford Economics har spurt 2鈥�600 bedriftsledere i 13 land* om deres AI-investeringer.

Den gjennomsnittlige virksomheten i unders酶kelsen, venter i 氓r en avkastning p氓 21 prosent p氓 sine AI-investeringer, tilsvarende 6,3 millioner amerikanske dollar (ca. NOK 63 millioner). Det er opp fra 16 prosent i fjor. S忙rlig forventningene til agentbasert AI, der AI-systemer selv planlegger og utf酶rer oppgaver innenfor gitte rammer, har 酶kt markant. Samtidig som selskapene investerer mer enn noen gang, med NOK 280 millioner i snitt, er det kun 3 prosent av selskapene som anser seg som selv fullt forberedt p氓 氓 ta i bruk AI-agentene.

Styring og kontroll henger etter

Tallene i rapporten viser samtidig at mange organisasjoner mangler grunnleggende mekanismer for styring og kontroll av AI.

鈥� Oxford Economics finner at kun 12 prosent av virksomhetene mener de er fullt klare til 氓 styre AI. Under halvparten har et register over agentene som opererer i virksomheten鈥� under halvparten! Forestill deg at det samme gjaldt ansatte eller eksterne konsulenter. Du ville ikke sovet godt om natten. I tillegg mangler halvparten logger over agentenes beslutninger, og over 40 prosent har ingen tilgangs- og rettighetsstyring for sine agenter. Kanskje er det derfor nesten halvparten allerede har opplevd datalekkasjer fra uautorisert bruk av AI. Det er ganske alvorlige tall, sier David Pontoppidan, Head of Business AI Nordic & Baltic i 麻豆原创.

Han ser samtidig ingen tydelig forskjell mellom Norden 鈥� som ellers ofte fremheves som digitalt ledende 鈥� og resten av Europa n氓r det gjelder evnen til 氓 integrere AI i forretningsprosessene.

Kun f氓 virksomheter er klare for AI鈥慳genter

Bak de 酶kende forventningene viser unders酶kelsen et paradoks: Kun 3 prosent av virksomhetene vurderer at de er fullt forberedt p氓 氓 ta i bruk AI鈥慳genter.

If酶lge 麻豆原创s nordiske og baltiske AI-sjef skyldes dette blant annet at AI-debatten i for stor grad fokuserer p氓 modeller fremfor fundamentet som skal skape verdi i praksis.

鈥� Fascinasjonen for modellaget har blitt usunn, og det er alvorlig. Den offentlige samtalen dreier seg om benchmarks og lanseringer av de nyeste modellene som Claude Fable 5 og GPT鈥�5.6 Sol, samtidig som 73 prosent av virksomhetene peker p氓 datakvalitet som den viktigste 氓rsaken til at de f氓r mindre verdi ut av AI enn de burde, og 79 prosent jevnlig opplever AI鈥憃utput av lav kvalitet som skaper merarbeid, sier David Pontoppidan.

David Pontoppidan samarbeider daglig med noen av de viktigste og mest komplekse virksomhetene i Norden for 氓 skalere forretningsverdien av deres enterprise-AI-investeringer. Han opplever at det er stor avstand mellom 芦demooppsett禄 i kontrollerte milj酶er og hvor klare virksomheter faktisk er til 氓 drive AI som en industrialisert kapasitet.

鈥� To virksomheter kan kj酶re agentbaserte arbeidsflyter basert p氓 samme modell og f氓 vidt forskjellige resultater. Og det har lite 氓 gj酶re med hvor dyktige utviklerne er. Det handler snarere om hvordan man angriper oppgaven. Etter min mening er dette en strategisk diskusjon som b酶r starte i toppledelsen: Hvor skal verdien skapes, hvordan m氓ler vi den, og hvilke beslutninger skal vi aldri overlate til en agent? Modellvalget kommer langt senere.

Ekspertens r氓d: Modeller kan leies. Fundamentet m氓 eies

Hvis virksomheter skal realisere verdien af agentbasert AI, hander det if酶lge David Pontoppidan om a koble teknologien til de prosessene, dataene og styringsmekanismene som allerede driver virksomheten.

鈥� Mitt beste r氓d er 氓 la agentene flytte inn der virksomheten allerede opererer: i systemene som kjenner deres data, prosesser, roller og kontroller. P氓 den m氓ten arver agentene fundamentet fra dag 茅n, og man kan bruke ressursene p氓 det kun mennesker kan: 氓 designe hvor d酶mmekraften skal ligge i prosessene.

Hvis ambisjonen snarere er 氓 unng氓 氓 bli hengende etter, er r氓det enklere: bygg ikke et parallelt AI鈥憀andskap ved siden av virksomheten. Integrer intelligensen i plattformene som allerede driver kjerneprosessene, slik at registre, rettigheter og revisjonsspor f酶lger med.

Hos de fleste virksomheter er fundamentet allerede p氓 plass. Det de mangler, er 氓 koble p氓 intelligensen. Det er egentlig rapportens korteste konklusjon: Modeller kan leies. Fundamentet m氓 eies.

Les hele rapporten her:

* Australia, Brasil, Canada, Frankrike, India, Italia, Japan, Kina, Singapore, Storbritannia, Thailand, Tyskland og USA

Om 麻豆原创
Som en global leder innen virksomhetskritiske applikasjoner og forretnings-AI, representerer 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) koblingen mellom virksomhet og teknologi. I over 50 氓r har organisasjoner stolt p氓 麻豆原创 for 氓 f氓 frem sitt beste ved 氓 forene forretningskritiske operasjoner p氓 tvers av 酶konomi, innkj酶p, HR, forsyningskjede og kundeopplevelse.听For mer informasjon, bes酶k听听辞驳听

Oversikt:
叠别蝉酶办
F酶lg 麻豆原创 p氓 och
麻豆原创 麻豆原创 Room 鈥� press@sap.com

麻豆原创ekontakt
Ulrika Wass
麻豆原创 Nordic Integrated Communications
Telefon: +46 73听827 1074
贰鈥憄辞蝉迟: ulrika.wass@sap.com

The post Halvparten av selskapene har ingen oversikt over sine egne AI-agenter appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

Den forskjellen er viktigere enn mange tror. For virksomheter drives ikke av prompts. De drives av handling og gjennomf酶ring.

Tenk p氓 en global produsent som m氓 bestemme hvordan lageret skal omfordeles under en alvorlig forstyrrelse i forsyningskjeden. Da trenger man mer enn bare et svar. Organisasjonen m氓 vurdere alternative leverand酶rer, lagerstatus, kundeavtaler og 酶konomiske avveininger. Eller en finansdirekt酶r som skal forutsi likviditetsrisiko i et urolig marked. Vedkommende trenger en kontekst som en enkel chatbot-samtale ikke kan gi. Dette er sammensatte operasjonelle beslutninger, formet av avhengigheter, preferanser, godkjenninger, 酶konomiske konsekvenser og avveininger som forplanter seg i sanntid gjennom hele virksomheten.

I de utallige samtalene jeg har hatt med ledere det siste 氓ret, har diskusjonen alltid endt opp med 氓 handle om operasjonell virkelighet, ikke om hva AI kan. Modellene blir raskt bedre. Det vanskeligere sp酶rsm氓let er om AI forst氓r de forretningsmessige rammene den jobber innenfor.

Mye av AI-debatten bygger fortsatt p氓 antakelsen om at bedre modeller alene vil gi bedre forretningsresultater. Det stemmer ikke. Virksomheter oppdager at intelligens uten operasjonell kontekst, alts氓 prosessene, dataene, reglene og retningslinjene som styrer og beskytter organisasjonen, kan skape aktivitet uten reell fremdrift. I noen tilfeller kan det til og med 酶ke fragmentering og risiko.

En AI-generert anbefaling kan h酶res overbevisende ut, men overse kritiske avhengigheter i systemet. En AI-agent kan effektivt automatisere 茅n arbeidsflyt, men samtidig forstyrre planleggingen et annet sted. Virksomheter mangler ikke AI-svar. De mangler AI-systemer som forst氓r de operasjonelle konsekvensene.

Det er den virkelige utfordringen Business AI st氓r overfor n氓, og l酶sningen krever noe mer enn orkestrering. Den krever kontekst.

I ti氓r har SaaS v忙rt den operasjonelle ryggraden i den globale 酶konomien. 脴konomisystemer, forsyningskjeder, innkj酶psnettverk, bemanningsplanlegging, produksjonssystemer og kundeleveranser g氓r gjennom sammenkoblede systemer som ikke bare inneholder informasjon, men ogs氓 logikken bak hvordan virksomheter fungerer. De rommer ti氓r med oppsamlet kunnskap om forretningsprosesser, data, styringsstrukturer, godkjenninger, retningslinjer og 酶konomiske relasjoner. De er virksomhetens institusjonelle hukommelse.

I en AI-verden blir denne forretningskonteksten sv忙rt verdifull. Uten den blir AI-ens svar kvalifiserte gjetninger snarere enn velfunderte vurderinger.

N氓r AI forankres direkte i operasjonelle prosesser, kan den begynne 氓 handle p氓 tvers av hele virksomhetens virkelighet. Det endrer programvarens rolle fundamentalt. Bedriftssystemene begynner 氓 delta direkte i selve gjennomf酶ringen.

AI kan oppdage risiko tidligere, koordinere innsats p氓 tvers av funksjoner, anbefale tiltak i sanntid og automatisere rutineoppgaver innenfor fastsatte rammer. Ikke som isolerte agenter, men som intelligens som er koblet til virksomhetens 酶konomiske og operasjonelle struktur.

Det er viktig 氓 understreke at autonomi i virksomheter ikke betyr at mennesker tas ut av beslutningene. Det handler om 氓 redusere friksjon, fragmentering og administrative byrder som hindrer organisasjoner i 氓 handle raskt og helhetlig i stor skala. Mennesker setter fortsatt prioriteringene, tar beslutningene og har ansvaret. Men AI kan hjelpe med 氓 koordinere og utf酶re det operasjonelle arbeidet rundt disse beslutningene.

Se for deg en leverand酶rforstyrrelse som rammer en kritisk komponent i produksjonen. De fleste AI-systemer i dag kan oppsummere problemet eller forutsi forsinkelser ut fra m酶nstre. Men en operasjonelt forankret AI kan g氓 lenger og s酶rge for koordinert handling. Den kan identifisere hvilke produksjonsplaner som p氓virkes, vurdere globale lagerposisjoner, analysere alternative leverand酶rer, ansl氓 酶konomisk eksponering, kartlegge leveringsrisiko og anbefale tiltak innen innkj酶p, logistikk, 酶konomi og kundeoppf酶lging p氓 samme tid.

Dette er ikke bare automatisering av prosesser. Det er en helt ny m氓te for mennesker og systemer 氓 jobbe sammen p氓.

Det er ogs氓 derfor jeg mener at AI vil gj酶re bedriftssystemene viktigere strategisk, ikke mindre viktige.

Etter hvert som AI n忙rmer seg gjennomf酶ringen, vil de viktigste systemene v忙re de som kan forankre intelligens i en operasjonell og transaksjonell virkelighet. Verdien forskyves mot systemer som forst氓r rettigheter, retningslinjer, avhengigheter, prosesser, 酶konomiske konsekvenser og organisatorisk ansvar i hele virksomheten.

Dette skiftet endrer ogs氓 hvordan ledere b酶r tenke om transformasjon.

Den f酶rste fasen av Business AI handlet om 氓 eksperimentere. Virksomheter testet copiloter, kj酶rte pilotprosjekter og automatiserte isolerte oppgaver. F氓 skapte reelle produktivitetsgevinster, og enda f忙rre klarte 氓 endre hvordan organisasjonen i bunn og grunn fungerer.

De virksomhetene som vil lede den neste fasen, vil g氓 annerledes til verks. De vil koble intelligens direkte til de operasjonelle systemene der beslutningene f氓r reelle 酶konomiske konsekvenser. De vil forst氓 at troverdig AI ikke bare handler om styring, men ogs氓 om kontekst, datakvalitet, prosessintegritet og transaksjonell forst氓else.

Og viktigst av alt: de vil innse at vellykket bruk av AI i virksomheter ikke bare er et teknologisk skifte. Det er en oppgave for endringsledelse.

Den virkelige verdien oppst氓r f酶rst n氓r AI-agenter, prosesser og mennesker spiller p氓 lag.

Fremtiden tilh酶rer de virksomhetene som finner denne balansen. Der mennesker setter retningen og har ansvaret, mens intelligente systemer koordinerer og gjennomf酶rer med presisjon, og gj酶r det mulig 氓 navigere i en stadig mer kompleks verden med st酶rre robusthet, produktivitet og innsikt.

Orginalartikkel publisert i Computer world, 10 juni, 2026

The post AI-kappl酶pet er p氓 villspor appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

Norden ligger foran, men risikerer 氓 bli fanget i sin egen digitale modenhet, som gj酶r b氓de at systemene v氓re er mer komplekse enn vi tror 鈥� og at vi overvurderer hvor AI-klare vi faktisk er. Det digitale forspranget kan dermed bli en hemsko 鈥� ikke en fordel. Nordiske virksomheter kan ikke lenger forvente billigere kapasitet over tid; n氓 m氓 AI tas i bruk der den faktisk skaper effekt i driften.

Philip Johannesson, AI Lead i 麻豆原创 Norge

鈥� Den tiden da skykapasitet ble billigere 氓r for 氓r, er over for AI. Selskaper beskytter seg ikke ved 氓 kj酶pe mer GPU-kapasitet og h氓pe at det fungerer om seks m氓neder. Det er n氓r AI kj酶res inne i virksomheten 鈥� i prosesser for finans, innkj酶p og forsyningskjeder 鈥� at man f氓r riktig avkastning, sier Philip Johannesson, AI Lead i 麻豆原创 Norge.

Ettersp酶rselen etter regnekraft vokser n氓 s氓 raskt at kostnadene formes av tunge investeringer, knapp GPU-tilgang og et marked som presses fra alle sider. Dette endrer hele 酶konomien i AI-prosjekter og gj酶r strategisk bruk av teknologien avgj酶rende.

鈥� AI er n氓 s氓 kapitalintensivt at infrastrukturen finansieres som store industrielle prosjekter. Da m氓 selskapene g氓 fra eksperimentering til industrialisering. 脜 operasjonalisere AI 鈥� ikke 氓 leke med prototyper 鈥� er det som skaper verdi. AI skal drive kontantstr酶m, kundeservice og produktivitet fra dag 茅n, sier han.

Positiv avkastning p氓 AI-investeringer innen tre 氓r

I 麻豆原创s nye internasjonale studie, gjennomf酶rt av Oxford Economics, deltok 1 600 bedriftsledere fra store og mellomstore virksomheter i 氓tte land: Australia, Brasil, Kina, Tyskland, India, Singapore, Storbritannia og USA.

Her fremg氓r det at 79 prosent av selskapene forventer positiv avkastning p氓 sine AI-investeringer innen tre 氓r. AI vurderes 氓 bli en sentral del av virksomheten allerede i 2029. Samtidig viser studien et tydelig gap: Nesten halvparten beskriver satsingen som enkelttiltak, og bare 9 prosent har en helhetlig strategi 鈥� selv om over halvparten allerede opplever bedre beslutningstaking, produktivitet og kundedialog.

Utfordringene speiles i tallene: 55 prosent mangler evne til 氓 dele data internt, 60 prosent er usikre p氓 deling med eksterne, og 64 prosent sier ansatte bruker uautoriserte AI-verkt酶y. Hele 77 prosent av lederne uttrykker bekymring for skygge-AI.

鈥� Mange forventer h酶ye gevinster, men f氓 har strukturen som trengs for 氓 hente dem ut. Uten en helhetlig strategi vil mye av potensialet forbli p氓 tegnebrettet, sier Johannesson.

鈥淰i skal ikke bygge leker, men fabrikker鈥�

De nordiske landene er ikke med i studien, men if酶lge Johannesson vurderer 麻豆原创 at organisasjoner i v氓r region har forutsetninger for 氓 ligge p氓 omtrent samme niv氓 鈥� rundt 31 prosents avkastning p氓 investeringer innen to 氓r. Det skyldes at AI her i st酶rre grad er integrert i sentrale prosesser, ikke lagt som et tillegg p氓 toppen.

鈥� Digital modenhet er v氓r styrke, men ogs氓 v氓r risiko. Mange tror de er i m氓l, men kompleksiteten i systemer og data gj酶r det vanskelig 氓 f氓 AI til 氓 virke p氓 tvers. Da bygger man leker n氓r man egentlig burde bygge fabrikker, sier Johannesson.

Studien peker p氓 at tilgang til h酶ykvalitetsdata er det st酶rste hinderet globalt. Her har Norden et fortrinn gjennom god dokumentasjon, h酶yt tillitsniv氓 og strukturerte prosesser 鈥� men dette m氓 aktiveres for 氓 gi full effekt i AI-prosjekter.

Policy-as-code 鈥� neste store steg i AI-styring

Johannesson mener at neste store steg for nordiske selskaper blir 氓 gj酶re styring og etterlevelse like automatisert som selve AI-modellene. Dette skjer gjennom det som teknologibransjen n氓 kaller 鈥減olicy-as-code鈥�.

鈥� Forestill deg at selskapets regler og policyer finnes som maskinlesbar kode som automatisk anvendes i alle systemer og agentstr酶mmer. Det betyr at hver eneste AI-drevne handling skjer innenfor tydelige og sporbare rammer. Det er slik man gj酶r regeletterlevelse til en konkurransefordel i AI-忙raen, sier han.

AI er i dag et av 麻豆原创s viktigste strategiske satsingsomr氓der globalt, og rundt 15 prosent av selskapets AI-prosjekter i EMEA gjennomf酶res i Norden. De skybaserte l酶sningene er utvidet med innebygde agentfunksjoner, generativ AI og bransjespesifikke modeller, med m氓l om 氓 skape m氓lbare effekter p氓 produktivitet, kontantstr酶m, innkj酶p og forsyningskjeder.

鈥� Kundene v氓re 酶nsker ikke flere piloter 鈥� de 酶nsker AI som faktisk virker. Det er i produksjon den reelle verdien skapes, sier Johannesson.

Norden m氓 skalere og ikke bare teste

De nordiske innsiktene fra 麻豆原创 peker tydelig p氓 at tiden for frittst氓ende AI-eksperimenter er forbi. For 氓 fortsette 氓 ligge foran kreves det at regionens selskaper aktiverer AI der den gir st酶rst effekt 鈥� i virksomhetens kjerneprosesser.

鈥� AI-kostnadene stabiliserer seg p氓 et h酶yt niv氓. N氓 avgj酶res det hvilke virksomheter som skaper verdi, og hvilke som sakker akterut, sier Johannesson.

Les rapporten 鈥澛槎乖� Value of AI鈥� her: .

Les artikkel publisert i Computerworld, 12 December, 2025:

Om 麻豆原创

Som en global leder innen bedriftsapplikasjoner og forretningsdrevet AI, er 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) et bindeledd mellom forretningsdrift og teknologi. I over 50 氓r har organisasjoner stolt p氓 麻豆原创 for 氓 lykkes ved 氓 forene forretningskritiske operasjoner som 酶konomi, innkj酶p, HR, forsyningskjeder og kundeopplevelser. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se og .

Overblikk p氓 1 side om 麻豆原创: .

麻豆原创ekontakt

Ulrika Wass
Kommunikasjonssjef, 麻豆原创
+46 73 827 1074
ulrika.wass@sap.com

麻豆原创 麻豆原创 Room; press@sap.com

The post Ny 麻豆原创-rapport: Norden m氓 industrialisere AI for 氓 beholde forspranget appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

鈥� 麻豆原创s kunngj酶ringer i dag gir utviklere verkt酶yene de trenger for 氓 holde tritt med AI-revolusjonen. Innovasjoner p氓 tvers av 麻豆原创s unike samspill mellom applikasjoner, data og AI plasserer utviklerne der de h酶rer hjemme 鈥� i f酶rersetet for digital transformasjon, sier Muhammad Alam i 麻豆原创s konsernledelse.

Nye muligheter for utviklere

Med nye muligheter til 氓 bygge agenter i Joule Studio kan programvareutviklere utvide 麻豆原创s ferdigbygde agenter og utvikle nye som tar utgangspunkt i 麻豆原创s forretningsdata og -kontekst. Disse agentene kan handle selvstendig n氓r forretningsforhold endrer seg.

麻豆原创 Build, selskapets sentrale plattform for utvikling og automatisering av forretningsapplikasjoner, gir n氓 utviklere st酶rre frihet til 氓 bygge, utvide og automatisere l酶sninger med de verkt酶yene de selv foretrekker. Utviklere som arbeider med agentbaserte l酶sninger som Cursor, Claude Code, Cline og Windsurf, kan n氓 bruke 麻豆原创s utviklingsrammeverk via de nye 麻豆原创 Build Local Model Context Protocol Servers.

Visual Studio Code-brukere f氓r direkte tilgang til 麻豆原创 Build i sitt utviklingsmilj酶 gjennom en ny 麻豆原创 Build-utvidelse, som senere ogs氓 blir tilgjengelig i Open VSX Registry for andre plattformer. 麻豆原创 og n8n har i tillegg annonsert planer om integrasjon, slik at Joule Studio-agenter og n8n-agenter kan samarbeide s酶ml酶st.

Data som drivkraft

Alle intelligente applikasjoner er bygget p氓 p氓litelige data, og 麻豆原创 gir n氓 utviklere enda flere m氓ter 氓 utnytte verdien i disse dataene p氓 gjennom 麻豆原创 Business Data Cloud. Plattformen kan n氓 kobles til et bredere spekter av data- og AI-l酶sninger som utviklere allerede bruker i sitt daglige arbeid.

En ny 麻豆原创 Snowflake-l酶sning for 麻豆原创 Business Data Cloud bringer Snowflakes fulladministrerte data- og AI-funksjoner direkte til 麻豆原创s kunder. Det gir virksomheter fleksibilitet til 氓 velge riktig kapasitet og lagring for hver enkelt data- og AI-oppgave, samtidig som styring, interoperabilitet og forretningskontekst ivaretas.

麻豆原创 har ogs氓 annonsert et nytt partnerskap med Snowflake om 麻豆原创 Business Data Cloud Connect, som utfyller de eksisterende integrasjonene med Databricks og Google Cloud. Dette gir utviklere st酶rre frihet til 氓 bestemme hvordan de vil arbeide med 麻豆原创-data 鈥� uavhengig av plattform.

Med den nye data product studio-funksjonen i 麻豆原创 Business Data Cloud kan utviklere forvandle r氓data til bruksklare dataprodukter som st酶tter analyse, kunstig intelligens og applikasjonsutvikling. I tillegg gj酶r en utvidet funksjon i 麻豆原创 HANA Cloud Knowledge Graph Engine det mulig 氓 automatisk generere grafer som viser relasjonene mellom tabeller, kolonner og datamodeller 鈥� og dermed avdekke hvordan data henger sammen og hvorfor de er viktige. Resultatet er et klarere bilde av sammenhenger p氓 tvers av systemer og dypere innsikt i virksomhetens data for utviklere.

AI-autonomi i praksis
麻豆原创 utvider n氓 sin AI-portef酶lje for 氓 gi utviklere den intelligensen og styringen som kreves for 氓 omsette innsikt til handling. Selskapet lanserer sin f酶rste enterprise relational foundation model 鈥� en ny type kunstig intelligens som forutsier forretningsresultater, ikke bare neste ord i en setning.

麻豆原创-RPT-1, den f酶rste generasjonen av Relational Pre-trained Transformer, gj酶r det mulig 氓 raskt og presist forutsi scenarier som leveringsforsinkelser, betalingsrisiko eller sannsynlighet for fullf酶ring av salgsordrer. 麻豆原创 氓pner samtidig et gratis testmilj酶 der utviklere kan eksperimentere med modellen og se hvordan den fungerer i praksis.

De nye AI-assistentene i Joule samordner flere agenter p氓 tvers av arbeidsflyter, avdelinger og applikasjoner, og gj酶r b氓de automatisering og autonomi til en realitet. Assistentene kan planlegge, iverksette og fullf酶re komplekse oppgaver innen 酶konomi, forsyningskjede, HR og andre kjerneomr氓der.

麻豆原创 introduserer ogs氓 nye agenter rettet mot tekniske brukere. En ny forretningsprosessanalyse-agent hjelper team med 氓 kartlegge hvordan prosesser faktisk fungerer, identifisere flaskehalser og finne muligheter for 氓 optimalisere arbeidsflyter, slik at forbedringer blir b氓de m氓lbare og varige.

Ettersom kunstig intelligens endrer arbeidslivet for alle, forplikter 麻豆原创 seg til 氓 gi 12 millioner mennesker over hele verden kompetanse innen kunstig intelligens f酶r 2030. Gjennom et utvidet samarbeid med den digitale l忙ringsplattformen Coursera 氓pner 麻豆原创 sine praktiske oppl忙rings- og sertifiseringsprogrammer for enda flere 鈥� slik at b氓de utviklere og virksomheter kan ta aktiv del i den nye AI-酶konomien.

Les mer i og p氓 . F氓 麻豆原创-nyheter via og .

Om 麻豆原创

Som en global leder innen bedriftsapplikasjoner og forretningsdrevet AI, er 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) et bindeledd mellom forretningsdrift og teknologi. I over 50 氓r har organisasjoner stolt p氓 麻豆原创 for 氓 lykkes ved 氓 forene forretningskritiske operasjoner som 酶konomi, innkj酶p, HR, forsyningskjeder og kundeopplevelser. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se og .

Overblikk p氓 1 side om 麻豆原创: .

麻豆原创ekontakt

Ulrika Wass
Kommunikasjonssjef, 麻豆原创 Norden & Baltikum
+46 73 827 1074
ulrika.wass@sap.com

The post 麻豆原创 l酶fter utviklernes rolle i den nye AI-忙raen appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

Oppkj酶pet skal styrke og supplere , 麻豆原创s samlede skybaserte HR-portef酶lje, og gi kundene tilgang til avanserte verkt酶y for rekruttering, automatisering og datadrevet beslutningsst酶tte. Dette vil gj酶re det lettere for virksomheter 氓 tiltrekke seg og beholde toppkandidater i et konkurransepreget marked.

鈥� 脜 ansette de rette talentene er ikke bare viktig for HR 鈥� det er en topprioritert for hele virksomheten. Med det planlagte oppkj酶pet vil vi hjelpe kundene v氓re med 氓 tiltrekke de beste medarbeiderne og implementere deres talentstrategier raskt, smidig og effektivt 鈥� samtidig som vi reduserer de totale driftskostnadene, sier Muhammad Alam, 麻豆原创 Product & Engineering og styremedlem i 麻豆原创.

鈥� Kundene vil kunne h氓ndtere hele kandidatens livssyklus 鈥� fra f酶rste kontakt og intervju til onboarding og videre 鈥� i ett samlet system, noe som forenkler prosessen for rekrutteringsansvarlige, ledere og ikke minst kandidatene.

SmartRecruiters鈥� l酶sninger vil i en overgangsperiode fortsatt v忙re tilgjengelige som en frittst氓ende l酶sning.

Transaksjonen forventes fullf酶rt i fjerde kvartal 2025, avhengig av de vanlige betingelsene, inkludert myndighetsgodkjenninger. De kommersielle detaljene er ikke offentliggjort.

Les den fullstendige pressemeldingen p氓 engelsk her: 麻豆原创 to Acquire SmartRecruiters | 麻豆原创 News Center

Om 麻豆原创
Som en global leder innen virksomhetskritiske applikasjoner og forretnings-AI, representerer 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) koblingen mellom virksomhet og teknologi. I over 50 氓r har organisasjoner stolt p氓 麻豆原创 for 氓 f氓 frem sitt beste ved 氓 forene forretningskritiske operasjoner p氓 tvers av 酶konomi, innkj酶p, HR, forsyningskjede og kundeopplevelse.听For mer informasjon, bes酶k听听辞驳听

For mer informasjon bes酶k og

麻豆原创ekontakt
Ulrika Wass
麻豆原创 Nordic & Baltic Communications
telefon: +46 73听827 10 74
e-mail: ulrika.wass@sap.com

The post 麻豆原创 vil overta SmartRecruiters: strategisk utvidelse av HR-portef酶ljen appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

P氓 sin 氓rlige TechEd-konferanse 2024 kunngj酶r 麻豆原创 nye kraftige funksjoner som utfyller og utvider Joule, inkludert samarbeidende AI-agenter med tilpassede ferdigheter for 氓 fullf酶re komplekse tverrfaglige oppgaver. 脴vrige innovasjoner inkluderer 麻豆原创 Knowledge Graph, som 氓pner opp for neste generasjons l酶sning for utviklere som vil l氓se opp hele verdien av 麻豆原创-relaterte data ved 氓 koble dem til en relevant og rik forretningskontekst med nye verkt酶y for 氓 sikre at utviklere kan fortsette 氓 drive frem stadig ny AI-innovasjon for sine virksomheter.

鈥� 麻豆原创 er verdens mest p氓litelige partner for innovasjon som driver reelle forretningsresultater, og dagens fremskritt hjelper kundene 氓 utnytte kraften til AI, data og nye utviklingsl酶sninger for 氓 katalysere vekst. Med 麻豆原创s uovertrufne forretnings- og teknologiekspertise danner AI-innovasjonene vi kunngj酶r p氓 TechEd et nytt partnerskap mellom mennesker og AI for 氓 transformere landskapet i moderne virksomhet, sier Muhammad Alam, medlem av Executive Board i 麻豆原创 SE, 麻豆原创 Product Engineering.

Joule med superkrefter

P氓 tampen av sin f酶rste bursdag, markerer Joule et skille i hvordan forretninger gj酶res. 麻豆原创 introduserer samarbeidende AI-agenter til den eneste copiloten som virkelig snakker forretningsspr氓ket, og utvider Joules evner til 氓 st酶tte 80 prosent av 麻豆原创s mest brukte forretningsoppgaver og integrerer Joule dypere i virksomheters portef酶lje.

Samarbeidende multi-agent-systemer utnytter spesialiserte AI-agenter til 氓 takle spesifikke oppgaver og gj酶re dem i stand til 氓 samarbeide om intrikate forretningsflyter, og tilpasse deres strategier for 氓 m酶te felles m氓l.

麻豆原创 tilf酶rer Joule flere samarbeidende AI-agenter som vil kombinere unik ekspertise p氓 tvers av forretningsfunksjoner, for 氓 samarbeide om 氓 gjennomf酶re komplekse arbeidsflyter. Disse AI-agentene vil hjelpe virksomheter med 氓 l氓se opp enorme produktivitetsgevinster ved 氓 bryte ned siloer og frigj酶re medarbeidere til 氓 konsentrere seg om omr氓der der menneskelig oppfinnsomhet trives.

P氓 TechEd ble disse to bruksomr氓dene vist frem som eksempler p氓 agentenes transformative kraft:

• Et system for tvisteh氓ndtering som bruker autonome AI-agenter for 氓 analysere og l酶se aktuelle tvistel酶sningsscenarier, inkludert feilaktige og manglende fakturaer, ubrukte kreditter og avsl氓tte eller dupliserte betalinger.
• Et finansielt regnskapssystem som bruker autonome AI-agenter for 氓 str酶mlinjeforme viktige 酶konomiske prosesser ved 氓 automatisere fakturabetalinger, fakturabehandling og reskontrooppdateringer, samtidig som inkonsekvenser eller feil h氓ndteres raskt.听

Utnytter datakraften
麻豆原创s AI-innovasjoner utnyttet ogs氓 selskapets enest氓ende forretningsdataekspertise. Den nye Knowledge Graph-l酶sningen fra 麻豆原创, som blir tilgjengelig gjennom 麻豆原创 Datasphere og Joule i f酶rste kvartal neste 氓r, vil gi brukerne et dypere lag av forretningsforst氓else ved at l酶sningen s酶ml酶st kartlegger relasjoner og aktuell kontekst p氓 tvers av 麻豆原创s enorme datalandskap. Det gir organisasjoner mulighet til 氓 ta bedre beslutninger basert p氓 virksomhetens egne data.

Ved 氓 tilby klare relasjoner mellom forretningsenheter som innkj酶psordrer, fakturaer og kunder, reduseres kompleksiteten til manuell datamodellering betydelig. 麻豆原创 Knowledge Graph forankrer kunstig intelligens innen 麻豆原创-spesifikk forretningssemantikk, noe som reduserer risikoen for un酶yaktige eller irrelevante resultater og gj酶r det enklere for organisasjoner 氓 bygge intelligente applikasjoner og utnytte generativ AI mer effektivt.

Styrker utviklere

麻豆原创 avduket ogs氓 en rekke innovasjoner for 氓 sikre at utviklere kan fortsette 氓 drive AI-innovasjon for virksomheter. Nye generative AI-utviklerfunksjoner som kodeforklaring og dokumentasjonss酶k i 麻豆原创 Build, selskapets plattform for 氓 utvide sine l酶sninger, vil redusere utviklingstiden for Java- og JavaScript-utviklere. 麻豆原创 Build legger ogs氓 til en Extensibility Wizard-funksjon som lar utviklere f氓 tilgang til 麻豆原创 Build direkte fra 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, noe som forenkler utvidelsesprosessen. I mellomtiden vil ABAP-utviklere og fusjonsteam f氓 s酶ml酶s tilgang til ABAP Cloud-utviklingsverkt酶y fra 麻豆原创 Build.

Samtidig kunngjorde 麻豆原创 at selskapet er p氓 vei til 氓 oppfylle l酶ftet om 氓 酶ke kunnskapsniv氓et til 2 millioner mennesker over hele verden innen 2025. Gjennom f酶rsteklasses, veiledet l忙ring med 麻豆原创 Learning Hub og gratis l忙ringsressurser tilgjengelig gjennom , har selskapet redusert verdens digitale kompetansegap gjennom rollebaserte sertifiseringer, gratis oppl忙ringsmateriell, praktiske muligheter for utviklere og mer.

麻豆原创 fortsetter 氓 utvide sin voksende portef酶lje av AI-relaterte l忙ringsmuligheter, inkludert kurs om generativ AI, AI-etikk og 麻豆原创s avanserte AI-verkt酶y og -plattformer.

Les nyhetsguiden for TechEd 2024
—

Om 麻豆原创
Som en global leder innen virksomhetskritiske applikasjoner og forretnings-AI, representerer 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) koblingen mellom virksomhet og teknologi. I over 50 氓r har organisasjoner stolt p氓 麻豆原创 for 氓 f氓 frem sitt beste ved 氓 forene forretningskritiske operasjoner p氓 tvers av 酶konomi, innkj酶p, HR, forsyningskjede og kundeopplevelse.

For mer informasjon bes酶k og

麻豆原创ekontakt
Ulrika Wass
Head of Communications at 麻豆原创, Nordic & Baltic
+46 73 827 1074
ulrika.wass@sap.com

The post 麻豆原创 gir Copiloten Joule nye superkrefter med samarbeidsevner som skyter fart p氓 AI-revolusjonen for virksomheter appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.

鈥� AI-innovasjonene som vi presenterer p氓 Sapphire 2024 vil endre m氓ten selskaper driver virksomheten sin p氓. Dagens AI-nyheter og partnerskap er basert p氓 v氓rt 酶nske om 氓 levere revolusjonerende teknologi som f酶rer til reelle resultater. Det hjelper kundene 氓 bli fleksible og innovative for 氓 lykkes i en tid hvor alt endres veldig raskt, sier 麻豆原创-sjef Christian Klein.

AI som gir 芦business禄

麻豆原创s integrering av Business AI i bedriftsl酶sningene gir brukere tilgang til rik innsikt og hjelper dem med kreativ tenkning og probleml酶sning 鈥� det som mennesker er best p氓. Et eksempel er AI-genererte rapporter i 麻豆原创 SuccessFactors som hjelper HR-ledere ved 氓 komme med kompensasjonsanbefalinger. De kan ogs氓 bruke prognosefunksjoner i 麻豆原创 Sales Cloud for 氓 forutsi hvilke kombinasjoner av selgere og produkter som mest sannsynlig vil 酶ke salget.

Samtidig legges store spr氓kmodeller fra Amazon Web Services, Meta og Mistral AI til den generative AI-huben i 麻豆原创 Business Technology Platform. De nye egenskapene i 麻豆原创s kjerne-AI-infrastruktur gj酶r det enklere 氓 bygge generative AI-applikasjoner for 麻豆原创-applikasjoner.

麻豆原创s generative AI-assistent Joule kan raskt sortere og kontekstualisere data fra flere systemer for 氓 lette automatisering og forbedre beslutningstaking. N氓 blir Joule en del av hele 麻豆原创s l酶sningsportef酶lje. Assistenten ble lansert i 麻豆原创 SuccessFactors h酶sten 2023 og er i dag en del av 麻豆原创 S/4HANA Cloud og andre l酶sninger, inkludert 麻豆原创 Build og 麻豆原创 Integration Suite. Ved utgangen av 氓ret vil Joule ogs氓 v忙re inkludert i 麻豆原创 Ariba og 麻豆原创 Analytics Cloud.

P氓 Sapphire presenterte ogs氓 麻豆原创 planen om 氓 utvide bruken av Joule ytterligere ved 氓 integrere den med Copilot for Microsoft 365. Integrasjonen er dyp og toveis, slik at brukerne kan f氓 en enhetlig opplevelse som er innebygd rett inn i arbeidsflyten 鈥� og at de enkelt kan f氓 tilgang til informasjon fra interaksjoner med forretningsapplikasjoner i 麻豆原创 og Microsoft 365.

Det er n氓 en 酶kende bevissthet rundt betydningen av forretningskritisk anvendelse av kunstig intelligens, som bygges inn i l酶sningene, slik det er med Business AI for bedrifter. Samtidig forsterker 麻豆原创 fokuset p氓 prinsippene for relevant, p氓litelig og ansvarlig AI som selskapet er en pioner for. P氓 Sapphire vil derfor 麻豆原创 vedta de 10 veiledende prinsippene i UNESCOs anbefaling om etikk for kunstig intelligens. De er utviklet for at AI-teknologi skal utvikles og brukes p氓 en m氓te som respekterer menneskerettighetene, fremmer rettferdighet og bidrar til b忙rekraftig utvikling.

Partnerskap som skalerer innovasjon

麻豆原创 samarbeider med ledende teknologiselskaper for 氓 flytte grensene for hva generativ AI kan gj酶re p氓 bedriftsniv氓. I tillegg til utvidede samarbeid med AWS og Microsoft, gj酶r partnerskap med Google Cloud, Meta, Mistral AI og NVIDIA det mulig for 麻豆原创 氓 utnytte kraften i AI-klar teknologi for 氓 lansere nye innovasjoner raskere og levere bedre og mer handlingsrettede resultater.

Google Cloud

麻豆原创 og Google Cloud utvider samarbeidet ved 氓 bruke Business AI for 氓 hjelpe bedrifter med 氓 bedre forutsi og redusere risikoen for sine forsyningskjeder, slik at de kan minimere forstyrrelser og opprettholde optimale lagerniv氓er. Selskapene vil integrere Joule og 麻豆原创 Integrated Business Planning for Supply Chain-l酶sninger med Google Clouds AI-assistent Gemini og Google Cloud Cortex Frameworks datafundament.

Meta

麻豆原创 vil bruke Meta Llama 3 til 氓 lage skript som lager sv忙rt tilpassede analytiske applikasjoner i 麻豆原创 Analytics Cloud. Metas neste generasjons AI-modell utmerker seg ved spr氓klige nyanser og kontekstuell forst氓else, noe som gj酶r den perfekt for 氓 oversette bedrifters forretningsm氓l til konkrete resultater.

Mistral AI

麻豆原创 vil ogs氓 legge til nye store spr氓kmodeller fra Mistral AI, et globalt selskap med hovedkontor i Paris som spesialiserer seg p氓 generativ AI. Spr氓kmodellene vil v忙re et tillegg til den generative AI-huben i 麻豆原创 AI Core.

NVIDIA

麻豆原创 og NVIDIA Corporation innleder et for 氓 integrere banebrytende teknologi i bedriftsapplikasjoner:

• Mens 麻豆原创 trener Joule til 氓 fungere som AI-assistent for RISE med 麻豆原创-implementeringer, kj酶rer NVIDIAs avanserte AI-modeller gjennom 麻豆原创s konsulentressurser for 氓 gi relevante og n酶yaktige svar p氓 implementeringsrelaterte sp酶rsm氓l.
• N氓r 麻豆原创 bygger inn Joule i ABAP-skyen for 氓 generere ABAP-kode for 麻豆原创-utviklere, vil NVIDIAs akselererte infrastruktur kj酶re, skalere og administrere 麻豆原创s generative AI-modell for generering av ABAP-kode.
• Ettersom 麻豆原创 inkorporerer generativ AI i 麻豆原创 Intelligent Product Recommendation, gj酶r NVIDIA Omniverse Cloud APIer det mulig 氓 simulere komplekse produksjonsprodukter og konfigurasjoner som industrielle digitale tvillinger.

Skyl酶sninger gir fleksibilitet og b忙rekraft

脜 lykkes med virksomheten sin i AI-忙raen inneb忙rer 氓 v忙re i skyen. 麻豆原创 gj酶r flyttingen enklere enn noen gang med nye initiativer som gir raskere avkastning p氓 investeringen for kunder som flytter til RISE med 麻豆原创. Kundene f氓r ogs氓 hjelp til 氓 finne partnere med ekspertisen som trengs for komplekse 麻豆原创 S/4HANA Cloud-transformasjoner.

Blant nyhetene p氓 Sapphire var ogs氓 funksjoner som hjelper bedrifter over hele verden 氓 m氓le, administrere og utf酶re b忙rekraftsstrategiene sine. Sustainability Control Tower og Sustainability Footprint Management sporer n氓 karbonfotavtrykk i stor skala og hjelper selskaper med 氓 oppfylle regulatoriske og juridiske krav.

Om 麻豆原创
Som en global leder innen bedriftsapplikasjoner og forretningsdrevet AI, er 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) en kobling mellom virksomhet og teknologi. I over 50 氓r har organisasjoner stolt p氓 麻豆原创 for 氓 lykkes ved 氓 forene forretningskritiske operasjoner som finans, innkj酶p, HR, forsyningskjeder og kundeopplevelse. Mer informasjon er tilgjengelig p氓 og news.sap.com/sweden.

麻豆原创ekontakt

Ulrika Wass
Head of Nordic & Baltic Communications, 麻豆原创
+46 73听827 1074
ulrika.wass@sap.com

The post 麻豆原创 bringer Business AI inn i hele skyportef酶ljen og samarbeider med ledende AI-selskaper appeared first on 麻豆原创 Norge Nyheter.