SAP ha creato una nuova area di crescita end-to-end incentrata sull’intelligenza artificiale sotto la guida del Dr. Philipp Herzig nel ruolo appena creato di chief artificial intelligence officer (CAIO).
La nuova unità supervisiona l’intera catena del valore di SAP Business AI, dallo sviluppo e ricerca del prodotto fino all’implementazione finale per il cliente. In questo nuovo ruolo, a partire da gennaio 2024, Herzig riporta direttamente al CEO Christian Klein.
Il team di Herzig collaborerà con gli innovatori di SAP per includere l’intelligenza artificiale in ogni parte del portafoglio dell’azienda. Con questa nuova struttura, SAP intende accelerare ulteriormente il ritmo con cui i clienti possono beneficiare di soluzioni e servizi innovativi di business AI. La nuova divisione sottolinea inoltre l’importanza centrale della business AI come motore strategico per la crescita continua di SAP.
Il team di Herzig è composto da manager di comprovata esperienza e leadership, tra cui Walter Sun, che continua a guidare tutte le attività di ingegneria di prodotto per la business AI, in qualità di responsabile globale per l’intelligenza artificiale. Sun è passato da Microsoft a SAP nel settembre 2023.
”La crescente attenzione di SAP per la business AI segna l’inizio di una generazione completamente nuova di innovazione aziendale e sono onorato di avere la possibilità di aiutare i clienti a sfruttare al meglio questa opportunità unica”, ha dichiarato Philipp Herzig, CAIO di SAP. “Non vedo l’ora di lavorare con il nostro team, così come con il nostro ecosistema di clienti e partner, per guidare lo sviluppo e la disponibilità di una business AI rilevante, affidabile e responsabile, che cambierà radicalmente come le aziende operano”.
Affidarsi alle raccomandazioni fornite dall’IA generativa per prendere decisioni di business richiede infatti che la tecnologia sottostante sia estremamente affidabile, molto più che nel settore delle applicazioni consumer.
Relevant, reliable, responsible: le tre “R” dell’AI secondo SAP
Il CEO di SAP Christian Klein lo chiarisce in un recente post sul corporate blog di SAP.
Affidabilità significa, innanzitutto, che l’IA generativa per le aziende deve essere rilevante.
L’IA può essere tanto buona quanto lo sono i dati su cui viene addestrata, e i dati generici utilizzati per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più noti attualmente non sono in grado di aiutare le aziende a risolvere i loro problemi più specifici. Per fornire proposte specifiche per il contesto, l’IA rilevante per le aziende deve addestrarsi e lavorare con dati aziendali reali.
L’IA generativa per le aziende deve essere affidabile (reliable). La posta in gioco nelle aziende può essere molto alta: le singole decisioni possono influenzare migliaia di clienti, colleghi e il futuro a lungo termine dell’azienda. Per questo motivo, i risultati dell’IA aziendale devono essere forniti con la massima precisione e qualità. E se le “allucinazioni” dell’IA possono essere divertenti nel mondo dei consumatori, non lo sono nel mondo degli affari.
In terzo luogo, l’IA generativa per le aziende deve essere responsabile. È in corso un dibattito sul modo in cui i modelli di IA addestrati sui dati pubblici di Internet possono violare la privacy e le norme sul copyright. Nel mondo degli affari, questo tipo di modalità di funzionamento in “zona grigia” è impensabile.
Affinché le aziende si fidino dell’IA generativa, devono essere sicure che i loro dati siano gestiti in modo sicuro e confidenziale. Devono essere certe che gli strumenti di IA generativa rispettino e osservino la privacy dei dati, la proprietà dei dati e le restrizioni di accesso ai dati per loro stessa natura, e che operino solo in aree in cui è stato dato un consenso esplicito.
Queste tre “R” – rilevanza, affidabilità (reliability), responsabilità – sono le pietre miliari dell’IA affidabile per il mondo delle imprese. Sono anche la chiave per costruire la fiducia nella tecnologia come strumento per affrontare le più grandi sfide del nostro tempo.
