驱动商业价值with AI agents

1 高管对话Capgemini 研究院驱动商业价值with AIagents与…的对话Dr. Walter SunAI负责人，SAPSAP高管对话2Capgemini 研究院DR. WALTER SUNAI负责人高管对话瓦尔特·孙博士是SAP公司的高级副总裁和全球人工智能负责人。他领导一个集中的AI部门，负责为SAP应用程序设计、实施和复用人工智能产品。在加入SAP之前，孙博士担任微软公司业务应用领域协作人工智能应用副总裁。此前，孙博士曾在黑石集团担任量化投资组合分析师，在苹果公司担任高级软件工程师和科学家。通过驱动业务价值AI AGENTSCapgemini 研究院 3 4SAP的AI战略：3R框架高管对话Capgemini 研究院SAP遵循“三项原则”Dr. Walter Sun:一个确保人工智能解决方案具有影响力且值得信赖的框架：AI必须量身定制1. 相关性 –为了满足业务需求。我们将特定行业的背景信息整合到我们的AI模型中。例如，美国的一家供应链公司可能与其他英国公司有所不同，而我们的AI会相应地进行调整。AI必须提供准确，2. 可靠—基于事实的输出。我们使用接地技术[将模型输出与可验证来源连接]和溯源检查来验证人工智能生成信息，以最小化幻觉并最大化准确性。Dr. Walter SunAI SAP负责人AI必须符合伦理。3. 负责任 –可解释的，并符合法规要求。透明度是我们方法的核心，确保用户理解AI驱动决策背后的逻辑。SAP如何将人工智能整合到业务运营中？ 5SAP将人工智能集成到三个关键领域：WE USE GROUNDINGTECHNIQUES [CONNECTINGMODEL OUTPUT TOVERIFIABLE SOURCES]AND PROVENANCE CHECKSTO VERIFY AI-GENERATED信息，最小化HALLUCINATION AND最大化准确性。AI必须符合伦理。可解释的，和符合regulationsAI被嵌入到SAP应用程序中，如• 本土AI集成：SuccessFactors用于人力资源管理，允许用户使用自然语言生成职位描述。焦耳是SAP的数字• Joule AI 协助工具：助手，使用户能够在SAP应用程序中无缝执行任务。Our• 商业技术平台 (BTP):生成式人工智能（Gen AI）中心提供对超过30个大型语言模型（LLMs）的访问权限，允许企业构建和定制人工智能应用程序。 6例如，如果用户想要安排商务旅行，Joule可以：Joule AI——SAP的数字助手——是如何工作的？AI 采用：驱动因素和挑战与SAP的旅行平台协调预订航班和酒店。J企业采用AI的主要动机是Dr. Walter Sun:提升效率并创造价值。组织希望在更短的时间内取得更多成就，增强其决策能力，并自动化重复性任务。人工智能技术——包括人工智能代理——为企业实现这些目标提供了强大的工具。Joule 在众多 AI 代理中脱颖而出，是因为其深度整合于 SAP 生态系统。它能够在多个 SAP 应用程序（如财务、供应链、人力资源、客户关系）之间进行交互，提供统一的人工智能驱动体验。与独立的 AI 代理不同，Joule 连接了各种企业职能，使组织能够跨部门简化流程。另一个重要因素是客户需求。终端消费者和企业客户期望实现无缝、智能的交互。人工智能可以提升客户服务、个性化用户体验，并提高整体业务效率。焦耳是SAP的数字副驾驶，旨在促进自然Dr. Walter Sun:跨业务应用的交互语言。它作为用户与各种AI代理之间的桥梁，高效地协调任务。是什么驱动企业采用人工智能和人工智能代理？3. 连接到CRM[客户关系管理]系统以通知相关利益相关者并记录会议。1. 检查用户的日历以及其同事的日历，以找到所有相关方都空闲的时段。7AI 采用是not just about自动化。它is about staying\"竞争的\但人工智能的采用并不仅仅是关于自动化。这是关于保持竞争力。从历史上看，每一次重大的技术变革都创造了赢家和落后者。那些早期认识到个人电脑优势的组织比那些坚持使用打字机的组织获得了优势。类似地，当互联网出现时，拥抱在线连接的企业比那些没有这样做的企业变得更有效率。许多组织Dr. Walter Sun:他们渴望探索人工智能，但目前仍处于早期阶段，并采取谨慎的态度。他们最大的担忧之一是围绕安全和隐私。组织希望在保护其数据的同时利用人工智能。他们还希望了解人工智能模型如何做出决策的透明度，因为这是建立系统信任的关键。信任是一个主要的障碍。企业需要在授予人工智能系统自主权之前对其建立信心。建立信任的一种方式是通过“只读”的人工智能实施，其中人工智能提供建议，但人类做出最终决策。随着时间的推移，随着人工智能持续提供可靠的结果，企业将更愿意自动化更多任务。AI代表另一种范式转变。公司意识到它们必须将AI整合到其运营中以保持竞争力。它们希望探索AI的潜力，同时最大限度地降低与安全和隐私相关的风险。在采用人工智能时，一些最大的挑战是什么？8AI 信任的演变AI自主技术的采纳将遵循以下模式Dr. Walter Sun:过去的科技变革。当电子商务最初出现时，许多人不愿在网上输入信用卡信息。但随着时间的推移，网上购物已成为常态，如今，我们在进行数字交易前很少再犹豫。AI模型中的偏见也是一个问题。AI通过历史数据学习，而这些数据可能包含偏见。企业必须仔细筛选训练数据，并应用缓解偏见的技术，以确保AI决策的公平性和准确性。数据质量是另一项挑战。AI模型依赖于高质量、结构化的数据。不良数据会导致AI输出不准确。组织必须投资于数据管理和治理，以最大化AI效能。你认为组织将如何适应人工智能决策？建立信任的一种方式是通过“仅读”型AI实施，即AI提供推荐，但由人类做出最终决策。9AI自主性是一个Dr. Walter Sun:频谱。随着时间的推移，随着信心的增强，组织可以逐步通过设置预定义阈值来提高AI的自主性。例如，如果AI代理处理报销，金额低于100美元的审批可以自动处理，而金额超过10,000美元的可能需要管理人员批准。这种结构化方法有助于在不影响监督的前提下建立对AI的信任。例如，AI驱动的旅行规划系统已经可以提供建议行程、预订机票和酒店。最初，用户可能会在确认前审查每个细节，但最终他们可能会允许AI自主管理预订。这将是AI在各行各业应用的自然发展趋势。同样的原则适用于客户服务。AI代理可以处理标准咨询，但将复杂案例升级给人工代表。同样，在金融领域，AI可以验证发票并在需要人工批准大额交易之前核对财务数据。同样地，如今企业密切监督人工智能，但随着技术证明其可靠性，组织将逐步扩大人工智能的作用，使其从低风险自动化扩展到更具战略性的决策。AI代理应具备何种自主性，特别是在医疗保健和航空航天这类关键环境中？随着该技术证明其可靠性，组织将逐步扩大人工智能的作用，从低风险自动化扩展到更具战略性的决策制定。 10多智能体AI系统的兴起4. CRM人工智能代理根据公司政策起草决议邮件。相互之间，聚集相关数据，和呈现一个完整的resolution to thecustomer多智能体AI系统支持Dr.