报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 报告围绕SAP的AI战略、应用、企业采用AI的驱动因素、挑战、AI信任演变、多智能体AI系统、投资与ROI、可持续性及AI未来发展等方面展开探讨，强调AI对企业的重要性及发展趋势 [8][16][34] 根据相关目录分别进行总结 SAP的AI战略 - SAP遵循“3Rs”框架确保AI解决方案有影响力且值得信赖，即相关、可靠、负责 [10][12] - SAP将AI集成到三个关键领域，包括原生AI集成、Joule AI副驾驶、业务技术平台（BTP） [13] Joule AI副驾驶 - Joule是SAP的数字副驾驶，可促进跨业务应用的自然语言交互，作为用户与各种AI智能体的桥梁，高效编排任务 [14] - Joule能跨多个SAP应用交互，提供统一的AI驱动体验，连接企业各职能，使组织能跨部门简化流程 [15] AI采用的驱动因素 - 企业采用AI的主要动机是提高效率和创造价值，实现更多目标、增强决策能力和自动化重复任务 [16] - 客户需求也是重要因素，AI可增强客户服务、个性化用户体验和提高整体业务效率 [17] - 企业认识到必须将AI集成到运营中以保持竞争力，同时探索AI潜力并降低安全和隐私风险 [20][21] AI采用的挑战 - 企业关注安全和隐私问题，希望在利用AI的同时保护数据，并了解AI模型决策的透明度，可通过“只读”AI实现建立信任 [22] - 数据质量是挑战，AI模型依赖高质量、结构化数据，企业需投资数据管理和治理以提高AI有效性 [25] - AI模型中的偏差也是问题，企业需精心策划训练数据并应用缓解偏差技术，确保AI决策的公平性和准确性 [25] AI信任的演变 - 企业对AI自主性的采用将遵循过去技术变革的模式，随着技术可靠性的证明，企业将逐渐扩大AI从低风险自动化到更具战略决策的角色 [26][28] - 在关键环境如医疗、航空航天等，不建议完全AI自主，人类专家必须始终做出高风险决策，AI与人类监督的平衡将不断演变 [33] 多智能体AI系统 - 多智能体AI系统使不同AI智能体协作执行复杂工作流程，如在纠纷管理中可大幅提高效率和客户满意度 [34][35] - 许多企业在受控环境中试验多智能体AI系统，然后再进行扩展，预计在金融、供应链管理和客户支持等行业会更广泛采用 [37][38] AI投资与ROI预期 - AI投资取决于组织规模和现有基础设施，包括AI软件和平台订阅、与现有企业系统集成、员工AI工作流程培训 [39] - ROI因用例而异，部署AI用于高容量任务的组织通常能快速获得ROI，许多情况下企业可在几个月内收回AI投资 [40][41] 可持续性与AI - SAP提供可持续性控制塔，帮助组织可视化碳足迹并采取纠正措施，AI可通过分析能源消耗数据识别低效问题 [42] - SAP的生成式AI中心支持多个大语言模型，通过为每个任务选择最高效的模型，企业可降低能源消耗并提高成本效益 [43] 未来展望 - AI将增强人类能力，未来可能出现混合团队，AI智能体承担更多运营责任，人类专注于战略决策 [45] - IT部门将演变为管理AI驱动的工作流程，HR部门需培训员工使用AI工具并开发专注于AI监督和治理的新角色 [48][49] - AI智能体将变得更加个性化，从通用助手向特定行业模型和个人AI智能体发展，提高生产力 [50][51]