Ökologischer Fußabdruck ist eher gering
Neben dem monetären Aspekt spart die Wahl eines Open Source Modells auf eigener Hardware viel Strom im Vergleich zu riesigen Rechenzentren, welche in der Regel cloudbasierten Anwendungen zugrunde liegen. Sie setzen keine unternehmenseigene Hardware voraus und basieren meist auf einer Nutzungsgebühr je nach Anzahl der eingegebenen Wörter. Dabei kommen Unternehmen je nach Anwendungsszenario schnell auf einen bedeutenden Kostenfaktor. Cloudbasierte Systeme sind bei entsprechender Vorbereitung bereits nach einem Tag lauffähig. Lokale Anwendungen setzen hingegen die Anschaffung der Hardware voraus. Sie muss dann ins Unternehmensnetzwerk eingebunden und das KI-Modell aufgesattelt sowie abhängig vom Einsatzzweck mit den eigenen Parametern antrainiert werden. Dabei ist die Einführung zwar komplex, der Betrieb entspricht aber den eigenen Sicherheitsanforderungen und die laufenden Kosten sind deutlich geringer, als bei einem cloudbasierten KI-System, bei denen jeder API-Zugriff vergütet wird.
Zielrichtung autonome SAP-Prozesse
Je besser die Basis der SAP-Daten, desto leistungsfähiger eine darauf aufgesetzte generative KI. Die Vorbereitung der Inputdaten ist ein nicht zu vernachlässigender Schritt auf dem Weg einer KI-Inbetriebnahme. Doch SAP-Daten bilden eine vergleichsweise einfache Grundlage für solche Systeme. Die Business-Daten liegen schließlich bereits in der SAP-Software vor. Doch sie müssen zuerst aus dem System gezogen werden, um sie zu verarbeiten und wieder in die Software zurückzuspielen. Dabei bewegt Experten derzeit auch die Frage, inwieweit der Einsatz von KI am Ende des Tages überhaupt Produktivitätsvorteile im SAP-Umfeld bringt. Insbesondere bei Engpassressourcen zeichnet sich dabei ein schnelles Optimierungspotenzial ab. Während KI heute vor allem als reine Chat-Funktion und in Programmierumgebungen für die Erstellung von Auswertungen direkt aus SAP-Daten und zur Erstellung und Änderung von SAP-Objekten zum Einsatz kommt, dürfte es künftig möglich sein, komplette Prozesse in SAP auf Basis natürlicher Sprache zu bedienen. Dabei werden Daten so abgelegt, dass die KI auf diese Daten über Trainings zugreifen kann. Es ist bereits absehbar, dass Prozesse mitsamt Maschinen zunehmend automatisiert im Hintergrund durch die KI gesteuert werden und nurmehr der Chat die Anwendung durch den User darstellt. Nichtsdestotrotz steckt der Einsatz von generativer KI im SAP-Umfeld noch in den Kinderschuhen: Der tatsächliche Nutzen, ob cloudbasiert oder On-Premise, muss sich erst noch unter Beweis stellen.
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