genAI: viel Lärm um nichts oder Nutzen auch in SAP SuccessFactors?
ChatGPT hat zusammen mit anderen Large Language Models (LLM) definitiv einen Hype ausgelöst. Viele glauben, dass der große Wert von generativer KI (genAI) darin liegt, die Erstellung von Millionen generischer, oft kaum relevanter Texte automatisieren. Wir alle sehen wie diese Texte unsere EMail-Eingänge und Social Media Feeds überschwemmen.
Andere sehen kaum Mehrwert. Sie verkünden, dass wir noch 10 Jahre warten müssen, bis KI in SAP und anderswo echten Nutzen bringt. Dazu führen sie an, dass die Texte aus genAI zu unspezifisch sind und durch die häufigen Halluzinationen ein Risiko darstellen.
Dazu ein Beispiel: Stellen wir uns vor, Ihr Unternehmen bietet den Mitarbeitenden keine Option zum Kauf zusätzlicher Urlaubstage an. Daher steht zu dem Thema auch nichts in den Policy-Dokumenten. Dann fragt eine Mitarbeiterin wie viele Urlaubstage man maximal kaufen kann. Ein reines LLM wie ChatGPT würde die Lücke vielleicht mit einer Halluzination füllen und ganz selbstsicher „5 Tage“ antworten. Ärgerlich, wenn die Kollegin auf dieser Basis ihre Urlaubspläne macht und dann feststellt, dass sie diese wieder umwerfen muss.
Die Realität ist, dass beide Gruppen den gleichen Fehler machen. Sie betrachten große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT nur isoliert. Das ist das Äquivalent dazu, einen Verbrennungsmotor allein zu betrachten. Dann hält man ihn entweder für nutzlos oder man denkt, dass sein Wert in der Erzeugung von Lärm liegt. Aber der wahre Wert entsteht, wenn man ein Auto um den Motor herum baut und diesen mit den Rädern verbindet.
Die SAP Business KI ist das Auto, das wir um den Motor herumbauen. Es ergänzt die LLMs und fängt durch das unternehmensspezifische „Grounding“ Fehler ab. Was das heißt, erklären wir im folgenden Absatz möglichst „untechnisch“.
SAP Business KI macht LLMs für SuccessFactors oder ERP zuverlässig nutzbar
Das ist es, was SAP KI tut: zusammen mit der SAP HANA Cloud Vector Engine verwendet sie mehrere LLMs, um die natürliche Sprachfähigkeit und das allgemeine Wissen bereitzustellen. Aber dann kommen hinzu:
(1) auf das Unternehmen, die Technologie, das Produkt usw. zugeschnittene Informationen, um den Output von SAP KI spezifisch zu machen. Zum Beispiel Ihre Urlaubsrichtlinie.
(2) Echtzeitdaten, um Ergebnisse aktuell zu machen. Z.B. Daten aus SAP SuccessFactors oder aus S/4HANA Cloud ERP.
(3) ein Gedächtnis, um die Antworten der SAP KI für den jeweiligen Kontext relevant zu machen.
Hinzu kommen strenge Regeln und Technologien, die auf Sicherheit, Datenschutz und Ethik ausgerichtet sind (z. B. lernt die Außenwelt nichts von Ihren Eingaben!). Und schon ist sie fertig:
Generative KI, die tatsächlich geschäftlichen Nutzen bringt – und zwar heute schon. Die Architektur der SAP setzt der genAI also Leitplanken, um sie sicher ins Ziel zu leiten.
In dem hier verlinkten Artikel erklären Jürgen Müller und Stefan Bäuerle die SAP HANA Cloud Vector Engine und ihre Rolle in SAP KI im Detail. Er ist definitiv zu empfehlen!
Beispiele für Generative KI in SAP SuccessFactors HCM
Wir als HRler haben besonderes Glück: SuccessFactors HCM ist ein Vorreiter für SAP Business KI. Bereits jetzt basieren viele KI-Anwendungen in SAP SuccessFactors auf generativer KI. Ein gutes Beispiel ist die Möglichkeit über den digitalen Assistent Joule Fragen zu unternehmensspezifischen Richtlinien und Policies zu stellen. Hier wäre ein „ungezähmter“ ChatGPT, der Wissenslücken mit Halluzinationen füllt eine Katastrophe. Das zeigt unser Beispiel mit den Urlaubstagen von oben. Die SAP Business KI fängt durch das unternehmensspezifische „Grounding“ solche Fehler in der Regel ab.
Weitere Beispiele für den Einsatz von generativer KI in SAP SuccessFactors sind:
- Formulierung von Zielen
- Formulierung von Feedback
- Erstellung von Stellenbeschreibungen für Stellenanzeigen
- Überblick über die Vergütung von Mitarbeitenden für Führungskräfte
- Skills Screening im Recruiting
Darüber hinaus können Kunden bereits jetzt eigene mit SuccessFactors HCM integrierte SAP-KI-Anwendungen im Generative AI Hub auf der SAP Business Technology Platform (BTP) entwickeln.
Wann sollten wir mit SAP Business KI starten?
Sicherlich ist auch die SAP Business AI im SuccessFactors Kontext noch mit vielen Einschränkungen behaftet. Dennoch ist es wichtig, jetzt bereits Erfahrungen mit dem Einsatz von SAP KI zu sammeln. Dann können Sie Quick-Wins erzielen und auf diesem Wissen aufbauen, um mit der Technologie mitzuwachsen. Auf keinen Fall sollten Sie vorschnell KI-basierte Drittlösungen kaufen und implementieren. Diese mögen 6 bis 12 Monate vor entsprechenden Lösungen der SAP verfügbar sein. Das liegt oft daran, dass sie isoliert und ohne Berücksichtigung eines komplexen Kontexts entwickelt werden. Aber die frühere Verfügbarkeit bezahlt man in der Regel damit, dass die Lösung nur unzureichend in die SuccessFactors-Umgebung integrierbar ist. Außerdem nehmen andere Anbieter – gerade solche von außerhalb der EU oder kleinere Hersteller – Datenschutz und Ethik-Richtlinien oft weniger ernst als die SAP.
Eine andere SAP Lösung, die sich für den Einstieg in KI eignet ist das Reisemanagement. Dieser Artikel stellt die KI in SAP Concur vor.
Sven Ringling arbeitet bei ORBIS People im Bereich HCM Lösungen, insbesondere SAP SuccessFactors und Employee Experience.
In über 25 Jahren als Consultant für die HR-Lösungen der SAP hat er für Beratungen in Deutschland, UK und Belgien gearbeitet und umfassende Erfahrungen gesammelt in Kundenprojekten unter anderem mit SAP HR / SAP HCM (on-premise) einschl. Payroll, SAP Concur, SAP SuccessFactors, Workforce Software und Qualtrics Employee Experience.