Introduire GenAI de manière structurée dans l'environnement SAP

Il est essentiel d'adopter une approche structurée et axée sur l'entreprise, qui maximise l'acceptation et l'impact au lieu de se limiter à des expériences technologiques isolées. Les étapes suivantes vous aideront à réussir.

Étape 1 - Poser le problème avant la technologie : L'erreur la plus fréquente : les entreprises s'enthousiasment pour GenAI et ne cherchent qu'ensuite un champ d'application. Les initiatives réussies commencent par des problèmes ou des inefficacités clairement définis. Les ateliers interdisciplinaires, au cours desquels les services, les experts en technologie et les utilisateurs analysent les processus, ont fait leurs preuves. Les données de processus issues des systèmes SAP, les tickets du service desk et le feed-back des domaines spécialisés fournissent des indications supplémentaires.

Étape 2 - Vérifier le potentiel de GenAI : GenAI peut-il réellement apporter une contribution dans ce domaine - par exemple par la création de textes, le résumé, la classification ou l'analyse d'informations non structurées ou d'images ? Un premier examen sommaire filtre les idées en fonction de l'utilité attendue, de l'effort, de l'adéquation stratégique et de la disponibilité des données. Les projets irréalistes ou peu pertinents sont ainsi éliminés à un stade précoce.

Étape 3 - Concrétiser le cas d'utilisation et le classer par ordre de priorité : L'idée devient un cas d'utilisation concret. Un cas d'utilisation
Case-Canvas aide à clarifier les questions centrales : Quel problème est résolu ? Qui utilise la solution ? À quoi ressemble-t-elle - par exemple en tant que copilote, chatbot ou assistant documentaire ? Quelles données sont nécessaires et où se trouvent-elles ? En outre, on examine comment le succès sera mesuré. En parallèle, on procède à un examen de faisabilité technique, organisationnel et éthique. Ensuite, les avantages, les dépenses et les risques sont classés par ordre de priorité.

Étape 4 - Preuve de concept : Avant d'engager des budgets plus importants, il est recommandé d'effectuer une preuve de concept. En quelques semaines, on vérifie avec une configuration minimale si GenAI peut résoudre le problème principal. L'accent est mis sur la fonctionnalité de base et l'ingénierie d'impulsion. L'objectif n'est pas seulement un test technique, mais la preuve que l'environnement informatique, les processus et l'organisation sont prêts. Le résultat est une démo avec des connaissances solides sur l'acceptation, les limites et les exigences en matière de données - comme base pour la décision "go/no go".

Étape 5 - Développement de la première version de production : C'est seulement maintenant que commence le développement de la première version opérationnelle. Il doit se faire de manière agile et se concentrer sur quatre aspects : Premièrement, l'intégration dans les systèmes SAP et non-SAP existants. Deuxièmement : une architecture robuste, y compris le système d'exploitation AI (monitoring, logging, versioning). Troisièmement : l'expérience utilisateur, qui s'oriente sur le travail quotidien des utilisateurs. Quatrièmement, la sécurité et la gouvernance, comme la protection contre l'injection de messages, la protection des données et des responsabilités claires.

Étape 6 - Tester avec des groupes pilotes et déployer : On demande : Validation de la sortie (exactitude, style, biais), robustesse face aux entrées inhabituelles, sécurité (protection des données, autorisations, vecteurs d'attaque) ainsi que performance et coûts. Des boucles de feedback avec des groupes pilotes - par exemple dans des ateliers UAT dans le contexte SAP - sont obligatoires. Sur la base de ces expériences, un déploiement progressif est effectué, en commençant par un groupe limité d'utilisateurs. Une gestion professionnelle du changement, une communication claire, des formations ciblées et des processus adaptés sont des facteurs décisifs de réussite.

Étape 7 - Optimisation continue : Les solutions GenAI ne sont pas des produits statiques, mais des systèmes vivants. Les nouveaux modèles, l'évolution des conditions-cadres et le feed-back des domaines spécialisés exigent un développement continu : de meilleurs messages-guides, des fonctions étendues, une gouvernance réajustée. Le suivi permanent de la qualité, des coûts et de la satisfaction des utilisateurs constitue la base nécessaire.

Conclusion

Pour utiliser GenAI avec succès dans l'écosystème SAP, il faut un processus clair et itératif. Les entreprises qui rassemblent systématiquement les services spécialisés, l'informatique et les experts en données et qui considèrent GenAI comme un processus d'apprentissage centré sur l'utilisateur, augmentent considérablement les chances d'obtenir une valeur ajoutée commerciale mesurable. C'est ainsi que GenAI passe du statut de sujet à la mode à celui d'outil de production concret.

Continuer vers l'inscription du partenaire :