IA y SAP: ¿Una conexión con futuro?

Está claro que las tecnologías que asumen o incluso superan las características humanas ejercen una gran atracción, y no sólo en el cine. La ciencia también se ha dedicado al tema durante décadas.

Se considera que el inicio de la IA como disciplina académica fue el taller "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence", que tuvo lugar en el verano de 1956 en el Dartmouth College de Hanover (New Hampshire, EE.UU.).

De hecho, los avances tras la Conferencia de Dartmouth fueron bastante manejables al principio. Sin embargo, en los últimos tiempos, diversos acontecimientos han contribuido a que las visiones del futuro de las mujeres científicas y directoras de Hollywood sean cada vez más reales:

La potencia de los ordenadores ha aumentado inmensa y rápidamente; las empresas sacan al mercado cada vez más productos digitales y conectados en red; además, en la sociedad y la economía también se crean enormes cantidades de datos digitales.

Lo que la IA puede y no puede hacer

Sin embargo, hasta ahora no existe una definición válida de IA o de lo que entendemos por inteligencia. Lo que sí podemos afirmar es que los ordenadores ya son capaces de decidir y actuar de forma autónoma hasta cierto punto.

Para ello, reconocen y analizan patrones en datos, lenguaje o imágenes. Y en muchos casos lo hacen mucho mejor -más exhaustivamente, más rápido y sin errores- que nosotros, los humanos.

Se utiliza toda una serie de métodos basados en tecnologías individuales, por ejemplo el aprendizaje automático, que a menudo se menciona al mismo tiempo que la IA.

Todo esto entra en la categoría de "IA débil": el software resuelve de forma independiente problemas de aplicación específicos. Sin embargo, no logra una comprensión más profunda ni desarrolla capacidades cognitivas globales, que son los criterios decisivos de la "IA fuerte".

Algunos científicos suponen que la "IA fuerte" podría incluso convertirse en el futuro en una superinteligencia con conciencia (simulada), escapando rápidamente al control humano. Por el momento, sin embargo, esto sigue siendo ciencia ficción.

Un potencial de IA de 430.000 millones de euros

Por ello, actualmente la atención se centra casi exclusivamente en la "IA débil" y, por tanto, en planteamientos con un beneficio concreto que pueden controlarse fácilmente y son menos delicados desde el punto de vista ético.

Según las previsiones de la consultora PwC, sólo la IA (débil) puede crear 430.000 millones de euros de valor en Alemania de aquí a 2030. En otro estudio, PwC examinó los ámbitos de aplicación de las tecnologías de inteligencia artificial.

Una gran proporción de las empresas encuestadas utiliza actualmente la IA para automatizar procesos empresariales existentes y para el análisis de datos. La IA es especialmente útil cuando se trata de cuestiones individuales y complejas con una enorme cantidad de datos.

Es bastante obvio que la IA tiene un enorme potencial para todas las empresas. Para los usuarios de SAP, esto plantea la cuestión de qué tecnologías les ofrece SAP para actualizar el entorno de sistemas existente. Y, efectivamente, hay algunas aplicaciones en la cartera que suenan a IA.

Leonardo: Aproximación a la IA

Merece especialmente la pena echar un vistazo a la plataforma de innovación SAP Leonardo, que se presentó en 2017 con mucha atención, pero que se ha quedado un poco en silencio. SAP ha reunido aquí diversas aplicaciones y microservicios para toda una serie de temas de bombo y platillo:

Por ejemplo, además del aprendizaje automático, se iban a incluir IoT y blockchain como tecnologías innovadoras en el universo SAP. Entretanto, SAP parece haber abandonado esta estrategia.

En lugar de ser un proveedor integral de tecnología, Walldorf parece querer resurgir como proveedor de soluciones orientadas a la práctica. Prueba de ello es que SAP Leonardo se integró inicialmente en Intelligent Technologies y ahora se está integrando gradualmente en toda la cartera de productos.

En concreto, esto significa que muchos de los servicios técnicos y funcionales que se crearon bajo el paraguas de SAP Leonardo se retirarán en las próximas semanas.

Automatización mediante ML e IA

En su lugar, SAP se centra en los procesos empresariales y los requisitos de las empresas e integra las innovaciones y soluciones individuales para este fin. En este contexto, SAP ofrece esencialmente a los clientes tres vías de acceso al mundo de la inteligencia artificial, que se dirigen a diferentes grupos destinatarios y se complementan entre sí.

En el nuevo sistema ERP S/4 Hana, SAP ha integrado algunas funcionalidades de IA que hacen que las aplicaciones individuales de S/4 sean inteligentes. El objetivo es automatizar las tareas rutinarias para aliviar a los empleados y que puedan concentrarse plenamente en los casos complejos. Para ello existen varios enfoques.

Escenarios predefinidos: SAP ofrece escenarios predefinidos que sólo hay que entrenar utilizando los datos históricos de una empresa y que luego pueden utilizarse para automatizar tareas rutinarias. Esto funciona, por ejemplo, con la asignación de cobros a facturas abiertas o la creación de pedidos de compra.

Automatización robótica de procesos: con la automatización robótica de procesos, las empresas, los departamentos o los usuarios pueden crear sus propias automatizaciones basadas en IA en las que los robots procesan tareas recurrentes basándose en patrones reconocidos.

Gestión de situaciones: el nuevo paradigma de la gestión de situaciones se concreta mediante escenarios predefinidos y la automatización robótica de procesos: A los usuarios del área especializada sólo se les muestran sucesos inusuales ante los que pueden reaccionar de forma específica.

SAP Conversational AI: SAP Conversational AI también se utiliza en el contexto de S/4. La plataforma, con la que se pueden realizar chatbots como parte de SAP Leonardo, permite la interacción mediante el habla dentro de S/4.

SAP Analytics Cloud

Como solución analítica estratégica del futuro, SAP Analytics Cloud (SAC) incluye funcionalidades predictivas basadas en IA, denominadas Smart Predict by SAP, además de las funcionalidades tradicionales de BI centradas en el pasado y el presente.

Las herramientas están diseñadas para científicos de datos ciudadanos, es decir, para usuarios empresariales ambiciosos. Ante la continua escasez de científicos de datos, actualmente se les presta cada vez más atención.

Las aplicaciones Smart Predict contienen todo lo necesario para equipar a los usuarios empresariales para los procedimientos predictivos típicos: por ejemplo, para procesar preguntas de clasificación, regresión y basadas en series temporales y, así, prever las ventas. Los modelos de IA necesarios para ello pueden entrenarse con los datos históricos de la empresa.

Inteligencia de datos SAP

SAP Data Intelligence, la solución de IA más elaborada de SAP, se ejecuta en SAP Cloud Platform (SCP) y puede entenderse mejor como el sucesor de SAP Leonardo. Sin embargo, el enfoque empresarial vuelve a ser claramente reconocible aquí:

SAP Data Intelligence combina el mundo empresarial, algo más conservador, con el mundo del código abierto en el que los científicos de datos se sienten como en casa, y está abierto a las aplicaciones correspondientes: por ejemplo, para Jupyter Notebooks de Project Jupyter, para Python y para marcos de aprendizaje automático basados en Python como pandas, scikit-learn o TensorFlow.

Estrategia centrada en la IA

Los modelos de datos creados con ello pueden transferirse al entorno SAP con SAP Data Intelligence, procesarse allí, probarse automáticamente y, por último, entregarse a un entorno productivo altamente disponible y escalable, incluida la posterior supervisión del rendimiento. Y muy importante en un contexto empresarial: los escenarios de IA pueden auditarse para que cumplan los requisitos de una auditoría, por ejemplo.

SAP ha reconocido que la IA es un tema importante -si no el más importante- para el futuro y se ha comprometido a ampliar su cartera actual con las tecnologías correspondientes.

Siempre con la vista puesta en los requisitos de negocio de las empresas. Sin embargo, SAP sigue manteniéndose al margen cuando se trata de investigación activa en IA. Aquí, empresas como Facebook, Google o Microsoft, así como iniciativas de código abierto, son las fuerzas motrices.

Conclusión y futuro

En nuestra opinión, si las empresas desean implementar escenarios de IA, primero deberían evaluar (por supuesto, después de haber examinado a fondo el beneficio del caso de uso respectivo) qué necesitan exactamente y en qué medida SAP proporciona las tecnologías correspondientes.

En los casos en que SAP deja lagunas, éstas pueden colmarse con aplicaciones basadas en SAP de socios de SAP. O se utilizan soluciones de terceros, cada vez más fáciles de integrar.