La IA en el entorno SAP se ha rediseñado con una arquitectura «side-by-side»

SAP posiciona claramente sus innovaciones en inteligencia artificial dentro de su propia estrategia de nube y plataforma. Funciones como Joule están disponibles para aquellos usuarios que trabajan con las últimas versiones de S/4 y, al mismo tiempo, utilizan la nube de SAP. Para muchas empresas, esto aún no es una opción realista. Los sistemas ECC que siguen utilizándose, los elevados costes de transformación, los requisitos normativos sobre el almacenamiento de datos y las preocupaciones relativas a la soberanía de los datos en las nubes de los hiperescaladores hacen que, de hecho, muchos clientes de SAP queden excluidos de estas innovaciones. En los sectores regulados, a menudo ni siquiera está permitido gestionar datos críticos para el negocio fuera de entornos controlados.

Separación de la lógica de IA del sistema central de SAP

Es precisamente aquí donde entra en juego el modelo «side-by-side». Este enfoque separa deliberadamente la lógica de la IA del sistema central de SAP y permite ejecutar la IA en una arquitectura independiente, pero estrechamente conectada. De este modo, las empresas pueden aprovechar las innovaciones en IA sin tener que transformar radicalmente su entorno SAP actual. En su lugar, SAP sigue siendo el sistema principal para los datos empresariales, mientras que la IA actúa como una capa independiente junto a él.

Red Hat ofrece, por ejemplo, con Red Hat AI, una solución que es compatible precisamente con este modelo de arquitectura. La plataforma integrada para el uso de la IA en entornos de nube híbrida se ejecuta fuera de los sistemas SAP y, sin embargo, garantiza una integración perfecta. Desde el punto de vista tecnológico, Red Hat AI se basa, entre otros, en componentes como Red Hat OpenShift AI como plataforma operativa, así como en un servidor de inferencia que se encarga de la ejecución de los modelos de IA.

Desde el punto de vista arquitectónico, SAP sigue siendo el backend en el que se almacenan los datos empresariales relevantes, ya sea en ECC, S/4 o un Business Warehouse. A través de interfaces estandarizadas como OData o REST, estos datos pueden transferirse a un LLM y a un servidor de inferencia para procesar la información y generar resultados. A continuación, los resultados pueden devolverse a la interfaz de SAP a través de API, normalmente en formato JSON, por ejemplo, a la interfaz de usuario SAP Fiori. De este modo, los usuarios disfrutan de una experiencia de usuario coherente, aunque la inteligencia propiamente dicha se ejecute fuera del sistema SAP. Una de las ventajas de este tipo de arquitectura es su carácter abierto. Las empresas no están limitadas a un modelo concreto, sino que pueden utilizar diferentes LLM en función del caso de uso. Entre ellos se encuentran, por ejemplo, SAP-RPT-1 —un modelo de IA para datos empresariales proporcionado por SAP—, así como IBM Granite o modelos como Llama o Mistral. Esta flexibilidad permite orientar las estrategias de IA de forma individualizada y diseñarlas con independencia de los distintos proveedores.

Además, las empresas con arquitecturas «side-by-side» pueden garantizar la soberanía de los datos, ya que pueden ejecutar sus soluciones de IA íntegramente en su propia nube privada o en su propio centro de datos. De este modo, mantienen el control sobre sus datos, pueden cumplir los requisitos normativos y evitan la dependencia de los hiperescaladores. Precisamente en Europa, este factor está adquiriendo una importancia estratégica cada vez mayor.

Desde la detección del fraude hasta la cadena de suministro

El valor añadido empresarial del enfoque «side-by-side» en la aplicación de la IA, mediante el uso de datos de SAP y externos, es considerable. Los ámbitos de aplicación abarcan desde la automatización de la detección de fraudes en el ámbito financiero, pasando por la optimización de las existencias en la cadena de suministro, hasta el aumento de la fidelización de los clientes. El modelo «side-by-side» ofrece una respuesta pragmática y de aplicación inmediata a los retos actuales. Las empresas pueden seguir utilizando los sistemas existentes, integrar al mismo tiempo funcionalidades de IA e impulsar la innovación independientemente de los ciclos de lanzamiento o las estrategias de nube. De este modo, la IA pasa de ser una función vinculada a una plataforma a convertirse en una herramienta de uso flexible a lo largo de toda la cadena de valor.

Al directorio de socios: