La inteligencia artificial en los sistemas SAP - El manual completo

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Editorial SAP PRESS

Año / Edición 2026 / 1

Páginas 524

Autores Sebastian Sav, Michael Schwarzenberger

La inteligencia artificial en los sistemas SAP

¡Aprovecha todo el potencial de la inteligencia artificial en tus sistemas SAP! En este manual, Sebastian Sav y Michael Schwarzenberger te explican la orientación estratégica de SAP en el ámbito de la IA y te presentan todas las herramientas y productos relevantes. Conocerá soluciones de IA integrada y preconfiguradas para finanzas, compras, cadena de suministro, HCM y CRM, y aprenderá a desarrollar sus propias aplicaciones de IA personalizadas. Ejemplos prácticos lo guiarán a lo largo de la implementación, desde Joule y los agentes de IA hasta el desarrollo con ABAP y CAP en SAP BTP.

Todas las herramientas de IA de SAP: desde Joule hasta SAP AI Core y Generative AI Hub
Ejemplos prácticos de finanzas, SCM, HCM y CRM, así como implementaciones concretas de IA personalizada
Modelo de programación de aplicaciones RESTful de ABAP, CAP, ISLM y Joule Studio

Aprenderás sobre:

Comprender las herramientas de IA de SAP:
Desde SAP Business AI, pasando por Joule, hasta SAP AI Core y Generative AI Hub: obtenga una visión general de los productos y servicios de IA de SAP. En este libro descubrirá qué soluciones estándar están disponibles y cómo son las arquitecturas de estas soluciones.
SAP Business AI en la práctica:
Conozca casos de uso concretos en todas las áreas de la empresa: contabilidad de clientes con IA, verificación automática de entregas, mantenimiento preventivo, planificación de carrera profesional con IA, Lead-Booster y mucho más. Sebastian Sav y Michael Schwarzenberger le explican qué beneficios concretos aportan estos casos de uso a su empresa, cómo se implementan técnicamente y cómo se integran en sus procesos.
Desarrollar y operar IA personalizada:
Los autores le muestran, paso a paso, cómo desarrollar sus propias soluciones de IA con Joule Studio, el Modelo de Programación de Aplicaciones RESTful de ABAP y CAP. Conocerá el Generative AI Hub en SAP BTP y el Intelligent Scenario Lifecycle Management (ISLM) en SAP S/4HANA Cloud, y aprenderá a gestionar de manera estructurada todo el ciclo de vida de sus proyectos de IA, desde la idea inicial hasta la puesta en producción.

Aspectos Destacados:

SAP Business AI
Joule, SAP AI Core y Generative AI Hub
IA integrada
IA personalizada
SAP Joule para desarrolladores
SAP Joule para consultores
Joule Studio
Desarrollo de IA con ABAP y CAP
Gestión inteligente del ciclo de vida de los escenarios
Entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático

Ver Tabla de Contenidos Completa

Introducción
I Fundamentos
1 Introducción al mundo de la inteligencia artificial
- 1.1 Evolución de la inteligencia artificial
  - 1.1.1 Orígenes en la IA simbólica
  - 1.1.2 De la IA simbólica al aprendizaje automático
  - 1.1.3 Del aprendizaje automático al aprendizaje profundo
- 1.2 Cambio de paradigma: sistemas determinísticos vs. probabilísticos
- 1.3 La IA estrecha como fundamento en el contexto de SAP
  - 1.3.1 La regresión en aplicaciones empresariales
  - 1.3.2 Pronóstico de series temporales para la planificación
  - 1.3.3 Clasificación de transacciones comerciales
  - 1.3.4 Agrupación en clústeres y detección de anomalías
- 1.4 IA generativa y modelos de lenguaje a gran escala en el sistema SAP
  - 1.4.1 Modelos de lenguaje a gran escala en el ámbito empresarial
  - 1.4.2 Modelos fundamentales específicos de SAP
  - 1.4.3 Joule, la solución de IA de SAP
- 1.5 Generación aumentada por recuperación y bases de datos vectoriales
  - 1.5.1 El proceso RAG
  - 1.5.2 SAP HANA Cloud Vector Engine
  - 1.5.3 Los grafos de conocimiento como columna vertebral semántica
- 1.6 Importancia para el ecosistema de SAP
2 La IA en el mundo de SAP
- 2.1 Principios rectores de la inteligencia artificial en los sistemas SAP
- 2.2 Posibilidades de las aplicaciones de IA empresarial de SAP
  - 2.2.1 ¿Qué soluciones y escenarios estándar de IA ofrece SAP?
  - 2.2.2 Escenarios integrados en SAP Cloud ERP
  - 2.2.3 Joule
  - 2.2.4 SAP Business Technology Platform
  - 2.2.5 SAP AI Core
  - 2.2.6 SAP AI Launchpad
  - 2.2.7 Centro de IA generativa
  - 2.2.8 SAP Business Data Cloud
- 2.3 Arquitecturas de soluciones para el uso de SAP Business AI
  - 2.3.1 IA integrada
  - 2.3.2 IA personalizada
- 2.4 Gobernanza y ética de la IA en SAP
  - 2.4.1 Ética de la IA
  - 2.4.2 Seguridad de la IA
  - 2.4.3 Cumplimiento normativo de la IA
  - 2.4.4 Directrices para el desarrollo de SAP
- 2.5 Modelo de licencia de SAP
II Ejemplos de aplicación
3 IA integrada en finanzas y compras
- 3.1 Agente de periodificaciones contables
  - 3.1.1 Desafío comercial
  - 3.1.2 Solución basada en IA e implementación
  - 3.1.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 3.2 Análisis de informes financieros con inteligencia artificial
  - 3.2.1 Desafío empresarial
  - 3.2.2 Solución basada en IA e implementación
  - 3.2.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 3.3 SAP Cash Application: liquidación de partidas pendientes en la contabilidad de clientes con apoyo de IA
  - 3.3.1 Desafío comercial
  - 3.3.2 Solución basada en IA e implementación en SAP Cash Application
  - 3.3.3 Beneficios y repercusiones comerciales
4 IA integrada en la gestión de la cadena de suministro
- 4.1 Planificación conversacional: planificación del transporte con lenguaje natural
  - 4.1.1 Retos comerciales en la planificación del transporte
  - 4.1.2 Solución basada en IA e implementación en SAP Transportation Management
  - 4.1.3 Aplicación de la planificación conversacional en el «Transport-Cockpit»
  - 4.1.4 Arquitectura técnica e integración de la planificación conversacional
  - 4.1.5 Beneficios comerciales e impacto de la planificación conversacional
- 4.2 SAP Document AI
  - 4.2.1 Certificados de calidad en SAP S/4HANA Public Cloud
  - 4.2.2 Desafíos en el procesamiento de certificados de calidad
  - 4.2.3 Procesamiento inteligente de certificados de calidad con SAP Document AI en SAP S/4HANA
  - 4.2.4 Integración técnica y configuración del sistema
  - 4.2.5 Beneficios comerciales del uso de SAP Document AI en la gestión de calidad
- 4.3 Predicción automática de la fecha de entrega por parte del proveedor
  - 4.3.1 Desafíos comerciales en caso de incumplimiento de la fecha de entrega
  - 4.3.2 Solución basada en IA en SAP para la predicción de la fecha de entrega
  - 4.3.3 Arquitectura técnica e integración de la predicción de la fecha de entrega
  - 4.3.4 Beneficios comerciales de la predicción de la fecha de entrega en las posiciones de pedido
- 4.4 Cumplimiento de pedidos de clientes con inteligencia artificial y Joule como solución de IA
  - 4.4.1 Desafíos comerciales en el cumplimiento de pedidos de clientes
  - 4.4.2 Solución basada en IA e implementación del cumplimiento de pedidos de clientes en SAP
  - 4.4.3 Beneficios comerciales e impacto del cumplimiento de pedidos con IA
5 IA integrada en la gestión del capital humano
- 5.1 Perspectivas basadas en IA sobre el potencial profesional y de desarrollo
  - 5.1.1 Desafíos comerciales
  - 5.1.2 Solución e implementación: del perfil de competencias al plan de desarrollo basado en IA
  - 5.1.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 5.2 Optimización de las descripciones de puestos con ayuda de la IA
  - 5.2.1 Desafíos empresariales
  - 5.2.2 Solución e implementación: del texto modelo a la convocatoria optimizada con IA
  - 5.2.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 5.3 Establecimiento de objetivos de desempeño con el apoyo de la IA
  - 5.3.1 Desafíos comerciales
  - 5.3.2 Solución e implementación: del punto clave al objetivo de desempeño estructurado
  - 5.3.3 Beneficios y repercusiones comerciales
6 IA integrada en la gestión de las relaciones con los clientes
- 6.1 Visión general de los clientes con apoyo de IA
  - 6.1.1 Desafíos empresariales
  - 6.1.2 Solución e implementación
  - 6.1.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 6.2 Potenciador de clientes potenciales
  - 6.2.1 Desafíos comerciales
  - 6.2.2 Solución e implementación
  - 6.2.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 6.3 SAP CX AI Toolkit
  - 6.3.1 Desafíos comerciales
  - 6.3.2 Solución e implementación
  - 6.3.3 Beneficios y repercusiones comerciales
7 IA integrada con Joule
- 7.1 SAP Joule para consultores
  - 7.1.1 Desafíos comerciales
  - 7.1.2 Solución e implementación
  - 7.1.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 7.2 Joule con SAP S/4HANA Cloud Public Edition
  - 7.2.1 Desafíos comerciales
  - 7.2.2 Solución e implementación
  - 7.2.3 Beneficios y repercusiones comerciales
- 7.3 SAP Joule for Developers en las herramientas de desarrollo ABAP
  - 7.3.1 Desafíos de negocio
  - 7.3.2 Requisitos técnicos para SAP Joule for Developers
  - 7.3.3 SAP Joule for Developers en desarrollos del modelo de programación de aplicaciones ABAP RESTful
- 7.4 SAP Joule for Developers en el Modelo de Programación de Aplicaciones en la Nube de SAP
  - 7.4.1 Modelo de programación de aplicaciones en la nube de SAP
  - 7.4.2 Integración de SAP Joule for Developers en el código de SAP Build
  - 7.4.3 Guión gráfico de CAP
  - 7.4.4 Iniciar la aplicación generada por Joule for Developers
8 Ejemplos de IA personalizada
- 8.1 Aprobación de facturas con inteligencia artificial
  - 8.1.1 Desafíos comerciales de la aprobación de facturas
  - 8.1.2 Aplicación de la autorización de facturas con extracción mediante IA
  - 8.1.3 Implementación técnica de la autorización de facturas con IA
  - 8.1.4 Beneficios y repercusiones comerciales
- 8.2 Proceso de gestión de calidad de extremo a extremo basado en agentes
  - 8.2.1 Desafíos comerciales del proceso de gestión de calidad de extremo a extremo
  - 8.2.2 Aplicación del proceso respaldado por IA
  - 8.2.3 Implementación técnica del proceso de gestión de calidad de extremo a extremo
  - 8.2.4 Beneficios y repercusiones comerciales del proceso de gestión de calidad de extremo a extremo respaldado por IA
- 8.3 Análisis de flujos de trabajo con el apoyo de la IA
  - 8.3.1 Desafíos comerciales del análisis de flujos de trabajo
  - 8.3.2 Aplicación del análisis de flujos de trabajo
  - 8.3.3 Implementación técnica del análisis de flujos de trabajo con IA
  - 8.3.4 Beneficios comerciales e impacto del análisis de flujos de trabajo
- 8.4 Generación de envíos con apoyo de IA
  - 8.4.1 Desafíos comerciales de la creación de envíos con apoyo de IA
  - 8.4.2 Aplicación de la creación de envíos con apoyo de IA
  - 8.4.3 Implementación técnica de la creación de entregas con apoyo de IA
  - 8.4.4 Beneficios comerciales e impacto de la creación de entregas con apoyo de IA
- 8.5 Análisis basado en IA de archivos de registro en la planificación de SAP TM
  - 8.5.1 Desafíos comerciales del análisis de archivos de registro en SAP TM
  - 8.5.2 Aplicación del análisis basado en IA de archivos de registro en la planificación de SAP TM
  - 8.5.3 Implementación técnica del análisis basado en IA de archivos de registro en SAP TM
  - 8.5.4 Beneficios comerciales e impacto del análisis basado en IA de los archivos de registro en la planificación de SAP TM
- 8.6 Edith, un asistente de habilitación respaldado por IA
  - 8.6.1 Desafíos de negocios
  - 8.6.2 Aplicación y uso de Edith
  - 8.6.3 Implementación técnica
  - 8.6.4 Beneficios comerciales e impacto
III Desarrollo de IA en SAP BTP
9 Arquitectura de referencia de SAP AI y componentes de la solución
- 9.1 Arquitectura de referencia de SAP BTP para la aplicación de la inteligencia artificial
  - 9.1.1 SAP AI Launchpad
  - 9.1.2 SAP AI Core
  - 9.1.3 SAP HANA Cloud
- 9.2 Arquitectura ISLM
  - 9.2.1 Escenarios inteligentes integrados
  - 9.2.2 Escenarios en paralelo
10 Joule Studio
- 10.1 Introducción a Joule Studio
- 10.2 Desafíos empresariales
- 10.3 Configuración de Joule Studio
  - 10.3.1 Configuración de SAP S/4HANA Cloud Public Edition con Joule Studio
  - 10.3.2 Configuración en SAP BTP
- 10.4 Ejemplo de principio a fin para el análisis de pedidos de clientes
  - 10.4.1 Crear acciones para llamar a las API
  - 10.4.2 Crear un proyecto en Joule Studio
- 10.5 Creación de un pedido de cliente a partir de un correo electrónico
- 10.6 Depuración y análisis en Joule
- 10.7 Beneficios comerciales de Joule Studio y sus repercusiones
- 10.8 Perspectivas: el nuevo Joule Studio
11 IA personalizada con el desarrollo del modelo de programación de aplicaciones RESTful de ABAP
- 11.1 Desarrollo con el modelo de programación de aplicaciones RESTful de ABAP
- 11.2 Integración del desarrollo RAP con IA personalizada
  - 11.2.1 Desafíos comerciales del desarrollo RAP
  - 11.2.2 Solución e implementación del desarrollo de RAP
  - 11.2.3 Beneficios y repercusiones comerciales del desarrollo de RAP
12 Custom AI en el desarrollo de CAP
- 12.1 Inspecciones visuales con aprendizaje automático
  - 12.1.1 Desafíos comerciales de la inspección visual en la producción
  - 12.1.2 Implementación de la inspección visual en una aplicación SAP Fiori
  - 12.1.3 Implementación técnica de la aplicación
  - 12.1.4 Beneficios comerciales e impacto de la inspección visual
- 12.2 Escenario de principio a fin para los reportes de fallas basados en IA
  - 12.2.1 Desafíos comerciales del registro de notificaciones de fallas con apoyo de IA
  - 12.2.2 Implementación del registro de avisos de falla con apoyo de IA en aplicaciones SAP Fiori
  - 12.2.3 Implementación técnica de la aplicación
  - 12.2.4 Beneficios comerciales e impacto del registro de notificaciones de fallas con apoyo de IA
13 Desarrollo de IA con la gestión inteligente del ciclo de vida de los escenarios (ISLM)
- 13.1 Funcionalidades e integración de ISLM
  - 13.1.1 Funciones principales de ISLM
  - 13.1.2 Integración con otras soluciones de SAP
  - 13.1.3 Beneficios comerciales de ISLM
- 13.2 Posibilidades de aplicación de ISLM
- 13.3 Entrenamiento e implementación de modelos propios de IA
- 13.4 Ejemplo de aplicación: IA generativa en ISLM
  - 13.4.1 Requisito: Apoyo en la configuración de un robot
  - 13.4.2 Solución con ISLM y Advanced Variant Configuration
  - 13.4.3 Aplicación de la solución en Advanced Variant Configuration
14 Diseñar e implementar innovaciones de IA de manera específica
- 14.1 Preparación
  - 14.1.1 Analizar el panorama de soluciones y la situación de las licencias
  - 14.1.2 Revisar la estrategia y la gobernanza de la IA
  - 14.1.3 Alineación de la hoja de ruta
  - 14.1.4 Análisis basado en datos
  - 14.1.5 Identificación de casos de uso basada en la inspiración
- 14.2 Planificación estratégica
- 14.3 Implementación y validación
  - 14.3.1 Creación de prototipos
  - 14.3.2 Prueba de concepto
- 14.4 Resumen
El equipo de autores
Índice

Künstliche Intelligenz in SAP-Systemen

Nutzen Sie das volle Potenzial künstlicher Intelligenz in Ihren SAP-Systemen! Sebastian Sav und Michael Schwarzenberger erklären Ihnen in diesem Handbuch die strategische Ausrichtung von SAP im KI-Bereich und stellen Ihnen alle relevanten Tools und Produkte vor. Sie lernen vorkonfigurierte Embedded-AI-Lösungen für Finanzen, Einkauf, Supply Chain, HCM und CRM kennen und erfahren, wie Sie eigene Custom-AI-Anwendungen entwickeln. Praxisnahe Beispiele führen Sie durch die Implementierung – von Joule und KI-Agenten bis zur Entwicklung mit ABAP und CAP auf der SAP BTP.

Alle SAP-KI-Tools: von Joule bis SAP AI Core und Generative AI Hub
Praxisbeispiele aus Finanzen, SCM, HCM und CRM sowie konkrete Custom-AI-Implementierungen
ABAP RESTful Application Programming Model, CAP, ISLM und Joule Studio

Du lernst etwas über:

SAPs KI-Tools verstehen:
Von SAP Business AI über Joule bis zu SAP AI Core und Generative AI Hub: Verschaffen Sie sich einen Überblick über die KI-Produkte und -Services von SAP. Sie erfahren in diesem Buch, welche Standardlösungen verfügbar sind und wie die Lösungsarchitekturen aussehen.
SAP Business AI in der Praxis:
Lernen Sie konkrete Anwendungsfälle in allen Unternehmensbereichen kennen: KI-gestützte Debitorenbuchhaltung, automatische Lieferprüfung, vorbeugende Instandhaltung, KI-gestützte Karriereplanung, Lead-Booster und vieles mehr. Sebastian Sav und Michael Schwarzenberger erläutern Ihnen, welchen konkreten Nutzen die Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen bringen, wie sie technisch umgesetzt werden und in Ihre Prozesse passen.
Custom AI entwickeln und betreiben:
Die Autoren zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie eigene KI-Lösungen mit Joule Studio, ABAP RESTful Application Programming Model und CAP entwickeln. Sie lernen den Generative AI Hub in der SAP BTP und das Intelligent Scenario Lifecycle Management (ISLM) in SAP S/4HANA Cloud kennen und erfahren, wie Sie damit den gesamten Lebenszyklus Ihrer KI-Projekte strukturiert managen – von der Idee bis zum produktiven Betrieb.

Aus dem Inhalt:

SAP Business AI
Joule, SAP AI Core und Generative AI Hub
Embedded AI
Custom-AI
SAP Joule for Developers
SAP Joule for Consultants
Joule Studio
KI-Entwicklung mit ABAP und CAP
Intelligent Scenario Lifecycle Management
Machine-Learning-Modelle trainieren und deployen

Komplettes Inhaltsverzeichnis

Einleitung
I Grundlagen
1 Einstieg in die Welt der künstlichen Intelligenz
- 1.1 Evolution der künstlichen Intelligenz
  - 1.1.1 Ursprung in der symbolischen KI
  - 1.1.2 Von der symbolischen KI zum maschinellen Lernen
  - 1.1.3 Vom maschinellen Lernen zu Deep Learning
- 1.2 Paradigmenwechsel: deterministische vs. probabilistische Systeme
- 1.3 Narrow AI als Fundament im SAP-Kontext
  - 1.3.1 Regression im Unternehmenseinsatz
  - 1.3.2 Zeitreihenprognose für die Planung
  - 1.3.3 Klassifizierung von Geschäftsvorfällen
  - 1.3.4 Clustering und Anomalieerkennung
- 1.4 Generative AI und Large Language Models im SAP-System
  - 1.4.1 Large Language Models im Unternehmenseinsatz
  - 1.4.2 SAP-spezifische Foundational Models
  - 1.4.3 Joule, die KI-Lösung von SAP
- 1.5 Retrieval-Augmented Generation und Vektordatenbanken
  - 1.5.1 Der RAG-Prozess
  - 1.5.2 SAP HANA Cloud Vector Engine
  - 1.5.3 Knowledge Graphs als semantisches Rückgrat
- 1.6 Bedeutung für das SAP-Ökosystem
2 KI in der SAP-Welt
- 2.1 Leitprinzipien künstlicher Intelligenz in SAP-Systemen
- 2.2 Möglichkeiten von SAP-Business-AI-Anwendungen
  - 2.2.1 Welche KI-Standardlösungen und -szenarien liefert SAP aus?
  - 2.2.2 Eingebettete Szenarien in SAP Cloud ERP
  - 2.2.3 Joule
  - 2.2.4 SAP Business Technology Platform
  - 2.2.5 SAP AI Core
  - 2.2.6 SAP AI Launchpad
  - 2.2.7 Generative AI Hub
  - 2.2.8 SAP Business Data Cloud
- 2.3 Lösungsarchitekturen zur Verwendung von SAP Business AI
  - 2.3.1 Embedded AI
  - 2.3.2 Custom AI
- 2.4 Governance und KI-Ethik bei SAP
  - 2.4.1 KI-Ethik
  - 2.4.2 KI-Sicherheit
  - 2.4.3 KI-Compliance
  - 2.4.4 Leitlinien für die SAP-Entwicklung
- 2.5 SAP-Lizenzmodell
II Anwendungsbeispiele
3 Embedded AI in Finanzen und Einkauf
- 3.1 Accounting Accruals Agent
  - 3.1.1 Geschäftliche Herausforderung
  - 3.1.2 KI-gestützte Lösung und Implementierung
  - 3.1.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 3.2 Finanzberichtanalyse mit künstlicher Intelligenz
  - 3.2.1 Geschäftliche Herausforderung
  - 3.2.2 KI-gestützte Lösung und Implementierung
  - 3.2.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 3.3 SAP Cash Application – KI-unterstützte Auszifferung von offenen Posten in der Debitorenbuchhaltung
  - 3.3.1 Geschäftliche Herausforderung
  - 3.3.2 KI-gestützte Lösung und Implementierung in SAP Cash Application
  - 3.3.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
4 Embedded AI im Supply Chain Management
- 4.1 Conversational Planning: Transportplanung mit natürlicher Sprache
  - 4.1.1 Geschäftliche Herausforderungen in der Transportplanung
  - 4.1.2 KI-gestützte Lösung und Implementierung im SAP Transportation Management
  - 4.1.3 Anwendung von Conversational Planning im Transport-Cockpit
  - 4.1.4 Technische Architektur und Integration von Conversational Planning
  - 4.1.5 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen von Conversational Planning
- 4.2 SAP Document AI
  - 4.2.1 Qualitätszertifikate in SAP S/4HANA Public Cloud
  - 4.2.2 Herausforderungen bei der Verarbeitung von Qualitätszertifikaten
  - 4.2.3 Intelligente Verarbeitung von Qualitätszertifikaten mit SAP Document AI in SAP S/4HANA
  - 4.2.4 Technische Integration und Systemeinrichtung
  - 4.2.5 Geschäftlicher Nutzen durch den Einsatz von SAP Document AI im Qualitätsmanagement
- 4.3 Automatische Vorhersage des Lieferanten über das Lieferdatum
  - 4.3.1 Geschäftliche Herausforderungen bei Nichteinhaltung des Lieferdatums
  - 4.3.2 KI-gestützte Lösung in SAP zur Vorhersage des Lieferdatums
  - 4.3.3 Technische Architektur und Integration der Lieferdatumvorhersage
  - 4.3.4 Geschäftlicher Nutzen der Lieferdatumvorhersage in Bestellpositionen
- 4.4 Kundenauftragserfüllung mit künstlicher Intelligenz und Joule als KI-Lösung
  - 4.4.1 Geschäftliche Herausforderungen bei der Kundenauftragserfüllung
  - 4.4.2 KI-gestützte Lösung und Implementierung der Kundenauftragserfüllung in SAP
  - 4.4.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen durch KI-gestützte Auftragserfüllung
5 Embedded AI im Human Capital Management
- 5.1 KI-gestützte Einblicke in Karriere- und Entwicklungspotenziale
  - 5.1.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 5.1.2 Lösung und Implementierung: vom Kompetenzprofil zum KI-gestützten Entwicklungsplan
  - 5.1.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 5.2 KI-gestützte Optimierung von Stellenbeschreibungen
  - 5.2.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 5.2.2 Lösung und Implementierung: vom Vorlagentext zur KI-optimierten Ausschreibung
  - 5.2.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 5.3 KI-gestützte Leistungszielerstellung
  - 5.3.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 5.3.2 Lösung und Implementierung: vom Stichpunkt zum strukturierten Leistungsziel
  - 5.3.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
6 Embedded AI im Customer Relationship Management
- 6.1 KI-unterstützte Kundenübersicht
  - 6.1.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 6.1.2 Lösung und Implementierung
  - 6.1.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 6.2 Lead-Booster
  - 6.2.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 6.2.2 Lösung und Implementierung
  - 6.2.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 6.3 SAP CX AI Toolkit
  - 6.3.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 6.3.2 Lösung und Implementierung
  - 6.3.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
7 Embedded AI mit Joule
- 7.1 SAP Joule for Consultants
  - 7.1.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 7.1.2 Lösung und Implementierung
  - 7.1.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 7.2 Joule mit SAP S/4HANA Cloud Public Edition
  - 7.2.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 7.2.2 Lösung und Implementierung
  - 7.2.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 7.3 SAP Joule for Developers in den ABAP Development Tools
  - 7.3.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 7.3.2 Technische Voraussetzungen für SAP Joule for Developers
  - 7.3.3 SAP Joule for Developers in ABAP-RESTful-Application-Programming-Model-Entwicklungen
- 7.4 SAP Joule for Developers in SAP Cloud Application Programming Model
  - 7.4.1 SAP Cloud Application Programming Model
  - 7.4.2 Integration von SAP Joule for Developers in SAP Build Code
  - 7.4.3 CAP-Storyboard
  - 7.4.4 Die von Joule for Developers generierte Applikation starten
8 Custom-AI-Beispiele
- 8.1 Rechnungsfreigabe mit künstlicher Intelligenz
  - 8.1.1 Geschäftliche Herausforderungen der Rechnungsfreigabe
  - 8.1.2 Anwendung der Rechnungsfreigabe mit KI-Extraktion
  - 8.1.3 Technische Umsetzung der Rechnungsfreigabe mit KI
  - 8.1.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
- 8.2 Agent-basierter End-to-End-Qualitätsmanagement-Prozess
  - 8.2.1 Geschäftliche Herausforderungen des End-to-End-Qualitätsmanagement-Prozesses
  - 8.2.2 Anwendung des KI-unterstützten Prozesses
  - 8.2.3 Technische Implementierung des End-to-End-Qualitätsmanagement-Prozesses
  - 8.2.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen des KI-unterstützten End-to-End-Qualitätsmanagement-Prozesses
- 8.3 Workflow-Analyse mit KI-Unterstützung
  - 8.3.1 Geschäftliche Herausforderungen der Workflow-Analyse
  - 8.3.2 Anwendung der Workflow-Analyse
  - 8.3.3 Technische Implementierung der KI-Workflow-Analyse
  - 8.3.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen der Workflow-Analyse
- 8.4 KI-unterstützte Erstellung von Anlieferungen
  - 8.4.1 Geschäftliche Herausforderungen der KI-unterstützten Erstellung von Anlieferungen
  - 8.4.2 Anwendung der KI-unterstützten Erstellung von Anlieferungen
  - 8.4.3 Technische Implementierung der KI-unterstützten Erstellung von Anlieferungen
  - 8.4.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen der KI-unterstützten Erstellung von Anlieferungen
- 8.5 KI-basierte Analyse von Protokolldateien in der SAP-TM-Planung
  - 8.5.1 Geschäftliche Herausforderungen der Analyse der Protokolldateien in SAP TM
  - 8.5.2 Anwendung der KI-basierten Analyse von Protokolldateien in der SAP-TM-Planung
  - 8.5.3 Technische Implementierung der KI-basierten Analyse von Protokolldateien in SAP TM
  - 8.5.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen der KI-basierten Analyse von Protokolldateien in der SAP-TM-Planung
- 8.6 Edith, ein KI-gestützter Enablement-Assistent
  - 8.6.1 Geschäftliche Herausforderungen
  - 8.6.2 Anwendung und Verwendung von Edith
  - 8.6.3 Technische Implementierung
  - 8.6.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen
III KI-Entwicklung auf der SAP BTP
9 SAP-AI-Referenzarchitektur und Lösungsbausteine
- 9.1 SAP-BTP-Referenzarchitektur zur Anwendung künstlicher Intelligenz
  - 9.1.1 SAP AI Launchpad
  - 9.1.2 SAP AI Core
  - 9.1.3 SAP HANA Cloud
- 9.2 ISLM-Architektur
  - 9.2.1 Eingebettete intelligente Szenarien
  - 9.2.2 Side-by-Side-Szenarien
10 Joule Studio
- 10.1 Einführung in Joule Studio
- 10.2 Geschäftliche Herausforderungen
- 10.3 Joule Studio einrichten
  - 10.3.1 Konfiguration von SAP S/4HANA Cloud Public Edition mit Joule Studio
  - 10.3.2 Konfiguration auf der SAP BTP
- 10.4 End-to-End-Beispiel zur Kundenauftragsanalyse
  - 10.4.1 Aktionen zum Aufruf von APIs anlegen
  - 10.4.2 Projekt in Joule Studio anlegen
- 10.5 Kundenauftragsanlage basierend auf einer E-Mail
- 10.6 Debugging und Analyse in Joule
- 10.7 Geschäftlicher Nutzen von Joule Studio und Auswirkungen
- 10.8 Ausblick: das neue Joule Studio
11 Custom AI mit ABAP-RESTful-Application-Programming-Model-Entwicklung
- 11.1 Entwicklung mit dem ABAP RESTful Application Programming Model
- 11.2 Integration der RAP-Entwicklung mit Custom AI
  - 11.2.1 Geschäftliche Herausforderungen der RAP-Entwicklung
  - 11.2.2 Lösung und Implementierung der RAP-Entwicklung
  - 11.2.3 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkung der RAP-Entwicklung
12 Custom AI bei der CAP-Entwicklung
- 12.1 Visuelle Prüfungen mit Machine Learning
  - 12.1.1 Geschäftliche Herausforderungen der visuellen Prüfung in der Produktion
  - 12.1.2 Abbildung der visuellen Prüfung in einer SAP-Fiori-App
  - 12.1.3 Technische Umsetzung der Anwendung
  - 12.1.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen der visuellen Prüfung
- 12.2 End-to-End-Szenario für KI-basierte Störungsmeldungen
  - 12.2.1 Geschäftliche Herausforderungen der KI-gestützten Störungsmeldungserfassung
  - 12.2.2 Abbildung der KI-gestützten Störungsmeldungserfassung in SAP-Fiori-Apps
  - 12.2.3 Technische Umsetzung der Anwendung
  - 12.2.4 Geschäftlicher Nutzen und Auswirkungen der KI-gestützten Störungsmeldungserfassung
13 KI-Entwicklung mit Intelligent Scenario Lifecycle Management
- 13.1 Funktionsumfang und Integration von ISLM
  - 13.1.1 Kernfunktionen von ISLM
  - 13.1.2 Integration mit anderen SAP-Lösungen
  - 13.1.3 Geschäftlicher Nutzen von ISLM
- 13.2 Anwendungsmöglichkeiten für ISLM
- 13.3 Training und Deployment eigener KI-Modelle
- 13.4 Anwendungsbeispiel: Generative KI in ISLM
  - 13.4.1 Anforderung: Unterstützung der Konfiguration eines Roboters
  - 13.4.2 Lösung mit ISLM und Advanced Variant Configuration
  - 13.4.3 Anwendung der Lösung in Advanced Variant Configuration
14 KI-Innovationen gezielt gestalten und umsetzen
- 14.1 Vorbereitung
  - 14.1.1 Lösungslandschaft und Lizenzsituation analysieren
  - 14.1.2 KI-Strategie und Governance prüfen
  - 14.1.3 Roadmap-Abgleich
  - 14.1.4 Datengestützte Analyse
  - 14.1.5 Inspirationsbasierte Use-Case-Findung
- 14.2 Strategische Planung
- 14.3 Realisierung und Validierung
  - 14.3.1 Prototyping
  - 14.3.2 Proof of Concept
- 14.4 Zusammenfassung
Das Autorenteam
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La inteligencia artificial en los sistemas SAP - El manual completo

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