Die meisten SAP-Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten, sprechen schon seit Jahren von Predictive Analytics, ohne diese Technologie tats\u00e4chlich einzusetzen. Die Gr\u00fcnde daf\u00fcr sind immer dieselben: Es fehlt an Data-Science-Fachkr\u00e4ften, um ma\u00dfgeschneiderte Modelle zu entwickeln, ein sechsmonatiges Projekt mit ungewissem Ertrag l\u00e4sst sich nicht rechtfertigen, und das IT-Team ist bereits durch die S\/4HANA-Migrationsarbeiten voll ausgelastet. TabPFN-3.5 Plus l\u00f6st alle drei Probleme. Es f\u00fchrt Vorhersagen auf der Grundlage tabellarischer Gesch\u00e4ftsdaten durch, ohne dass ein Modelltraining, eine Feinabstimmung oder ein spezielles ML-Team erforderlich ist.<\/p>\n
In der Praxis bedeutet dies, dass ein Finanzanalyst oder Supply-Chain-Planer Prognoseaufgaben innerhalb von SAP AI Core ausf\u00fchren kann, ohne Python-Code schreiben zu m\u00fcssen oder darauf warten zu m\u00fcssen, dass ein Datenwissenschaftler Zeit hat. Unternehmen passen ihre Personalpolitik entsprechend an. Wir haben in diesem Quartal zwei Auftr\u00e4ge f\u00fcr das angenommen, was Kunden als Positionen im Bereich Embedded Analytics<\/strong>: SAP-Funktionsberater, die AI Core-Dienste konfigurieren und die Ergebnisse interpretieren k\u00f6nnen. Diese Anforderungen setzen jemanden voraus, der die Gesch\u00e4ftsprozesse versteht und mit den Tools umgehen kann; Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen sind nicht erforderlich.<\/p>\n F\u00fcr 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 k\u00f6nnen, erhalten in unseren aktuellen Suchauftr\u00e4gen deutlich attraktivere Angebote. F\u00fcr diejenigen, die bereits im Bereich Analytik oder Data Engineering t\u00e4tig sind, liegt der Mehrwert darin, zu verstehen, welche gesch\u00e4ftlichen Fragestellungen die Modelle beantworten sollen und wie die Ergebnisse in operative Arbeitsabl\u00e4ufe eingebettet werden k\u00f6nnen. 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.<\/p>\n SAP-Kunden aus dem Mittelstand in der Fertigungs- und Vertriebsbranche verf\u00fcgen \u00fcber die tabellarischen Daten, sie haben die Anwendungsf\u00e4lle, und sie haben nun ein Tool, das ein Data-Science-Team als Voraussetzung \u00fcberfl\u00fcssig macht. Die Unternehmen, die bereits bei uns nach diesen Embedded-Analytics-Profilen fragen, stammen genau aus diesen Branchen.<\/p>\n