公司动态 - QKS集团将SAP评为2025年全球SPARK Matrix™数字孪生组织解决方案领域的领导者 [1] - QKS集团SPARK Matrix™对全球市场动态、主要趋势、供应商格局和竞争定位进行了详细分析 [2] - SAP的数字孪生组织(DTO)解决方案通过整合业务流程、系统、数据和战略，帮助企业创建动态实时的运营镜像 [3] 技术优势 - SAP利用其业务技术平台(BTP)使组织能够通过情境洞察和端到端可视性模拟、监控和优化业务绩效 [3] - 该平台结合了流程智能、企业架构和分析，使运营执行与战略目标保持一致 [3] - SAP的DTO功能包括自动流程发现、AI驱动的洞察、场景建模和主动风险管理，促进业务部门的持续改进和转型规划 [3] 市场地位 - SAP通过提供一个统一的数字模型来整合业务结构、绩效洞察和战略一致性，将自己定位为数字孪生组织领域的领先者 [4] - SAP的云优先设计确保了跨不同企业环境的适应性和集成性，使利益相关者能够优化运营、增强响应能力 [4] - 这是SAP连续第五年被SPARK Matrix评为领导者，反映了该方法的价值和公司对创新和客户满意度的承诺 [4] 公司背景 - SAP是全球企业应用和商业AI领域的领导者，50多年来一直帮助企业整合关键运营 [5] - SAP的数字孪生组织综合技术在技术卓越和客户影响方面获得了很高的评价 [5] - QKS集团是一家全球咨询公司，专注于通过战略业务和增长咨询服务帮助客户实现业务转型目标 [7]

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]