SAP maakt AI-engine Leonardo steeds zichtbaarder

Eerder dit jaar spraken we uitgebreid met SAP over zijn AI-engine Leonardo, en wat de ERP-leverancier er nou eigenlijk mee voor ogen heeft. Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich echter razendsnel, waardoor ook Leonardo in een rap tempo met allerlei vernieuwing te maken krijgt. Tijdens Connect to Innovate, de Nederlandse editie van het jaarlijks SAP-congres SAPPHIRE NOW, stond AI hoog op de agenda. Tijd voor een update voor het innovatieve project van SAP.

Wat ons iedere keer weer opvalt als we SAP over Leonardo horen praten, is de omvang van het AI-project. In de basis omschreven we Leonardo eerder dit jaar als een pakket met daarin machine learning, blockchain, Internet of Things (IoT), analytics, data intelligence en big data. Sommige bedrijven kiezen voor twee tot drie core AI-features, bijvoorbeeld chatbots en het toepassen van machine learning op een berg met data om nieuwe inzichten te krijgen. Dan gaat het echt om het gericht inzetten van AI-technologieën, wat alleszins verklaarbaar is. Als bedrijf moet je immers zoeken naar welke AI-toepassingen voor jou van meerwaarde kunnen zijn.

Daar kan SAP een rol inspelen. De ERP-gigant bereikt echter een ontzettend divers publiek, van financiële instellingen tot autofabrikanten. Zo’n divers publiek heeft SAP altijd gediend door middel van een groot aantal verschillende oplossing. Wat dat betreft past SAP een zelfde truc toe met zijn AI-engine. De SaaS-leverancier houdt rekening met de potentiële wensen van de eindgebruikers. Vandaar het grote AI-aanbod dat Leonardo biedt, waarbij we moeten zeggen dat onderdelen van de AI-engine afzonderlijk gebruikt kunnen worden.

RPA prominenter

Hoewel eerder dit jaar vooral de focus lag op zes onderdelen, noemt SAP nu een zevende technologie wat prominenter: Robotic Process Automation (RPA) wat prominenter. Eigenlijk komt deze technologie neer op het inzetten van een softwarerobot die menselijk handelen kopieert, een proces-gedreven techniek.

Juist RPA is iets wat ontzettend waardevol kan zijn voor ERP-installaties, aangezien er behoorlijk wat handmatige taken in dergelijke systemen zitten. Denk bijvoorbeeld aan het opvragen van data benodigd voor een maandelijks rapport. Veel onderdelen van zo’n proces zijn iedere keer weer hetzelfde. Een routinematig proces dat RPA prima kan kopiëren van de mens.

In de basis is RPA dus anders dan core AI, waarbij menselijke intelligentie gesimuleerd wordt door middel van machines. Waar RPA meer een proces-gedreven techniek is, is AI veel meer data afhankelijk.

Vervangen repetitieve taak

SAP noemt Robotic Process Automation echter wel als onderdeel van zijn AI-engine. Dat komt doordat de ERP-gigant kunstmatige intelligentie niet als één ding ziet, maar een middel dat een bepaald probleem oplost. Naar de smaak van de ERP-gigant is dat het overnemen van één taak die vaak repetitief en geestdodend is. Daar gaat nu nog veel tijd aan verloren. Bovendien bestaat er een kans op gemakzucht, waardoor er foutjes optreden. Neem bijvoorbeeld een jurist, die nu nog documenten moet vergelijken om fouten te vinden. Een tijdrovende taak die weinig voldoening geeft. In theorie zou dat soort werk door robots overgenomen kunnen worden, waardoor de jurist zich met de wat moeilijkere taken bezig kan houden.

Praktijk

Voor het overnemen van een dergelijke taak zijn de verschillende onderdelen van Leonardo nodig. Een voorbeeld toont wat beter aan hoe dat in de praktijk werkt. Stel dat een machine in een fabriek met een defect onderdeel te maken krijgt. Dan ga je uiteraard kijken of er een mogelijkheid is om die reparatie zo snel mogelijk uit te voeren. Door een foto van het kapotte onderdeel te nemen, kan machine learning het object herkennen. Blockchain gaat vervolgens controleren of het onderdeel op voorraad is, waarna big data bekijkt of het het meest voor de hand liggende product is. Tot slot geeft analytics aan of het voorval eerder gebeurde en wat dan eventueel de oorzaak was. Aan het einde van de rit bepaalt de mens dan nog of er ook een nieuw onderdeel besteld dient te worden, dat soms tien- tot honderdduizenden euro’s kost. Of wellicht is het door Leonardo voorgestelde onderdeel voldoende. Dit levert niet alleen tijdsbesparing voor de werknemers op, maar ook is de machine sneller aan het werk dan in het pre-AI-tijdperk het geval was.

Voor het uitvoeren van zulke taken heb je dus bijna altijd meerdere onderdelen van Leonardo nodig. Om te bepalen wat de unieke situatie van de klant vereist, werkt men samen met de klant. Daarmee vindt er een soort co-innovatie plaats, waar SAP, partners en de eindklanten betrokken bij zijn. Alle partijen leren van elkaar. Voor de ERP-gigant misschien wel een extra voordeel dat het die lessen mee kan nemen voor de doorontwikkeling van Leonardo.

Ook op productniveau

Aan alles merk je dan ook dat SAP veel ziet in kunstmatige intelligentie. Dat zie je ook in de producten zelf terug. Updates voor S/4HANA komen tegenwoordig met veel AI-features. Natuurlijk een vrij diverse suite, dus komt SAP met functionaliteiten gericht op de verschillende industrieën die het ondersteunt. Zo is er voor Financial Statement Insights, een tool voor financiële professionals, inmiddels Smart Alerts. Deze functie analyseert rekeningen om ongewone factoren op te sporen, een proactieve manier om de eindgebruiker op de hoogte te houden. Slechts één van de voorbeelden die aantoont hoe SAP AI al toepast. Waarschijnlijk mogen we tijdens de aankomende S/4HANA release wederom nieuwe AI-features verwachten.

Richtlijnen

Maar zoals we eerder aanhaalden gaat de AI van SAP er in de eerste plaats om dat het één taak wegneemt, zodat de werknemer daar beter van wordt. Het Duitse bedrijf erkent echter dat die vorm van automatisering niet voor ieder beroep opgaat. Wereldwijd hebben fabrieksarbeiders al bepaalde taken verloren zien gaan door procesautomatisering. De eenvoudige weg zou dan zijn om werknemers niets nieuws aan te bieden, omdat de taken die zij altijd uitvoerden zijn komen te vervallen. Je kan er echter ook voor kiezen om personeel iets nieuws te leren. Wat SAP betreft is dat de juiste manier, zeker nu de economie weer goed draait en veel bedrijven zoeken naar extra mankracht.

De impact van AI moet echter niet onderschat worden. Zodoende kwam SAP met richtlijnen voor de ontwikkeling en uitrol van zijn kunstmatige intelligentie, zodat de software daadwerkelijk het leven van de mens verbetert. Concreet zijn hier zeven regels in opgenomen. Zo belooft de ERP-specialist openheid richting zijn klanten. Die openheid gaat niet alleen op voor het voorgestelde doel, maar ook voor de input, mogelijkheden en beperkingen. Ook voor klanten- en geanonimiseerde data die AI-software gebruikt belooft SAP openheid: hoe, waarom, waar en wanneer is die gebruikt. Het zou in lijn zijn met de richtlijnen van regelgevers, zoals de General Data Protection Regulation.

Daarnaast belooft SAP dat zijn AI getest is onder omstandigheden zoals ze in de echte wereld voorkomen. Op die manier krijg je als maker van software bevestigt dat het daadwerkelijke doel behaald wordt en dat de oplossing voldoet aan de specifieke eisen.

Optimisme en realisme

Al met al kunnen we stellen dat het project Leonardo steeds zichtbaarder wordt. Niet alleen zien we kunstmatige intelligentie in de SAP-producten terug, ook spreekt het bedrijf steeds meer zijn intentie uit. Een eindgebruiker zal merken dat software één repetitieve, vaak geestdodende taak overneemt. Op die manier houdt de medewerker meer tijd over om te spenderen aan de wat moeilijkere taken. Een manier om de tevredenheid te verhogen, aangezien het overige werk meer uitdaging biedt.

Desalniettemin moeten we niet denken dat AI de oplossing is voor alles. Die boodschap horen we steeds vaker van allerlei softwarebedrijven, en dat ziet SAP ook in. De ERP-gigant is optimistisch over de ontwikkelingen en blijft daarbij realistisch. Reden genoeg om het AI-project van SAP de komende periode te blijven volgen.