Die meisten SAP-Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten, sprechen schon seit Jahren von Predictive Analytics, ohne diese Technologie tatsächlich einzusetzen. Die Gründe dafür sind immer dieselben: Es fehlt an Data-Science-Fachkräften, um maßgeschneiderte Modelle zu entwickeln, ein sechsmonatiges Projekt mit ungewissem Ertrag lässt sich nicht rechtfertigen, und das IT-Team ist bereits durch die S/4HANA-Migrationsarbeiten voll ausgelastet. TabPFN-3.5 Plus löst alle drei Probleme. Es führt Vorhersagen auf der Grundlage tabellarischer Geschäftsdaten durch, ohne dass ein Modelltraining, eine Feinabstimmung oder ein spezielles ML-Team erforderlich ist.
In der Praxis bedeutet dies, dass ein Finanzanalyst oder Supply-Chain-Planer Prognoseaufgaben innerhalb von SAP AI Core ausführen kann, ohne Python-Code schreiben zu müssen oder darauf warten zu müssen, dass ein Datenwissenschaftler Zeit hat. Unternehmen passen ihre Personalpolitik entsprechend an. Wir haben in diesem Quartal zwei Aufträge für das angenommen, was Kunden als Positionen im Bereich Embedded Analytics: SAP-Funktionsberater, die AI Core-Dienste konfigurieren und die Ergebnisse interpretieren können. Diese Anforderungen setzen jemanden voraus, der die Geschäftsprozesse versteht und mit den Tools umgehen kann; Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen sind nicht erforderlich.
Für Bewerber in klassischen SAP-Funktionsrollen bedeutet das Erlernen der Einrichtung und Validierung von AI Core-Prognosen den Erwerb einer Kompetenz, die Personalverantwortliche derzeit aktiv nachfragen. Diejenigen, die neben ihrem FI/CO- oder MM-Fachwissen auch AI Core-Dienste konfigurieren können, erhalten in unseren aktuellen Suchaufträgen deutlich attraktivere Angebote. Für diejenigen, die bereits im Bereich Analytik oder Data Engineering tätig sind, liegt der Mehrwert darin, zu verstehen, welche geschäftlichen Fragestellungen die Modelle beantworten sollen und wie die Ergebnisse in operative Arbeitsabläufe eingebettet werden können. Fachwissen im Bereich der Modellentwicklung ist in komplexen Umgebungen nach wie vor sehr gefragt, und die neue Chance besteht darin, diese technische Tiefe mit SAP-Prozesswissen zu verbinden.
SAP-Kunden aus dem Mittelstand in der Fertigungs- und Vertriebsbranche verfügen über die tabellarischen Daten, sie haben die Anwendungsfälle, und sie haben nun ein Tool, das ein Data-Science-Team als Voraussetzung überflüssig macht. Die Unternehmen, die bereits bei uns nach diesen Embedded-Analytics-Profilen fragen, stammen genau aus diesen Branchen.
Angeregt durch Berichte von SAP-Nachrichtenzentrum.