La distopía de la IA de SAP

El uso indirecto impide el éxito de la IA

Para reducir la complejidad autoinfligida del ERP, SAP introdujo un nuevo modelo de precios en 2018, con el objetivo de ayudarle a los clientes a determinar la necesidad de adquirir licencias adicionales para el uso indirecto de sus propios datos. La base legal es controversial.

Un ejemplo: un cliente de SAP utiliza un software de facturación de terceros que transfiere automáticamente datos a una solución SAP. Esta conexión de datos puede estar sujeta a la concesión de licencias por parte de SAP. De vez en cuando, SAP envía listas de programas que considera consumidores indirectos de datos. Los clientes de SAP suelen tener que buscar en su infraestructura de TI conexiones de datos entre sus propios sistemas SAP y otros programas. Este proceso es tedioso y lleva mucho tiempo, pero es absolutamente necesario. SAP está al acecho y puede cobrar tasas de licencia adicionales excepcionalmente altas por el uso indirecto.

En última instancia, el juego de manos es fácil de descifrar: SAP no quiere que sus propios clientes utilicen software ERP, CRM, HCM, SCM, etc. de otros proveedores. Sin embargo, como SAP ERP suele ser el líder de sistemas, todos los sistemas de terceros son usuarios indirectos de los datos generados y disponibles en SAP. Aún no se ha debatido lo que este punto de vista jurídicamente controversial significa para la IA generativa futura.

La IA generativa se nutre de datos externos

Una característica de la IA generativa es que los sistemas están vacíos y son lentos al principio. Con una buena cantidad de datos de entrenamiento, estos sistemas de IA acaban despertando. Al final, son estadísticas bastante complejas las que clasifican y retroalimentan los datos. El hecho es que, sin datos de entrenamiento, no hay IA generativa.

Sin embargo, lo mismo ocurre con un sistema CRM de Salesforce conectado a un sistema ERP de SAP. Si ese CRM de terceros no se alimentara de datos del sistema SAP, no habría gestión de relaciones con los clientes finales. ERP y SCM y CRM y HCM son interdependientes: se ayudan mutuamente de forma indirecta, pero sólo SAP quiere cobrar licencias por esta transferencia de datos vitales.

Mientras que el intercambio de datos entre SAP y Salesforce puede seguir siendo en gran medida controlado y minimalista, la IA generativa es mucho más caótica y voluminosa. Cuantos más datos, mejor.

Abap falla por falta de datos

Cuantos más datos de entrenamiento reciba una IA, más inteligente podrá llegar a ser. Un ejemplo: SAP sigue sin desarrollar un copiloto para Abap, su propio lenguaje de programación. Hay muy poco código Abap en el mundo para entrenar una IA generativa como ChatGPT de OpenAI. La propia SAP no dispone de un gran modelo de lenguaje que pudiera utilizarse para crear un copiloto Abap con las funcionalidades de la IA generativa.

Sin embargo, la falta oficial de un copiloto Abap sólo dice algo sobre la propia falta de empuje de SAP y sus limitados recursos de IA. Cuando se quiere, se puede. Según fuentes no oficiales, Microsoft, socio de SAP, ya dispone de un copiloto Abap experimental, y Microsoft seguramente no tiene tanto acceso al código Abap como SAP, ¿cierto?

Uso indirecto frente a datos de entrenamiento de IA

La construcción de SAP para el uso indirecto de los datos generados y almacenados en los sistemas SAP es, con toda probabilidad, la muerte de cualquier IA generativa de ERP. Sin suficientes datos de entrenamiento, los clientes existentes de SAP se enfrentan a una distopía de IA y a la ruina financiera. Licenciar todos los datos de un sistema ERP de SAP para uso indirecto probablemente sobrecargaría a todos los clientes existentes. Con el concepto de uso indirecto, SAP es el primer enemigo innovador de su propia base de clientes.

Encontrando el tesoro de los datos ERP

La situación actual es ambivalente porque SAP está haciendo grandes esfuerzos para proporcionar datos ERP completos. Con las adquisiciones de Signavio y LeanIX, los sistemas ERP de SAP pueden analizarse a un nivel mucho más alto, lo que en última instancia producirá datos de formación óptimos. El cofundador de Aleph-Alpha, Jonas Andrulis, alabó la combinación de minería de procesos con Signavio y un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) de su empresa en una conferencia sobre IA organizada por el periódico alemán Handelsblatt.

La empresa de SAP Signavio podría utilizar la minería de procesos ERP para proporcionar los datos de formación para el LLM Aleph Alpha de Jonas Andrulis si no pendiera sobre ella la espada de Damocles del uso indirecto.