AI로 구동되는 강력한 비디오 요약 – 혁신 전도

최근에 캄브리아기 폭발 새로운 AI 기회에 대해 알아보겠습니다. 여기에 또 다른 예가 있습니다. 작년에 나는 35분을 주었다 기조 GUSP(Portuguese SAP Person Group) 연례 회의에서 최고의 기술 동향을 다룹니다.

나는 방금 시도했다 요약.기술 세션을 요약하면 결과가 인상적입니다! 전체 요약 및 섹션별 세부 정보를 모두 제공하며 관심이 있는 부분에 대한 직접 비디오 링크를 제공합니다. 특히 제품 이름과 회사 이름을 얼마나 잘 다루고 있는지에 깊은 인상을 받았습니다. 지금까지 발견한 단 한 가지 실수는 “Avangrid” 대신 “Avan Grid”였습니다.

이 비디오에서 SAP의 혁신 에반젤리스트인 Timo Elliott는 SAP 기술을 사용하는 기업이 얻을 수 있는 세 가지 주요 기회인 더 빠른 혁신, 비즈니스 인력의 역량 강화, 분석에서 실행으로의 전환을 강조합니다. 그는 기업이 AI와 기계 학습을 활용하여 모든 것을 센서로 바꾸고 새로운 방식으로 패턴을 감지하고 인간 지능을 강화할 수 있는 방법을 설명합니다. Elliott는 또한 혼돈을 피하기 위해 안전하고 규정을 준수하는 프레임워크를 유지하면서 직원에게 필요한 도구와 정보를 제공함으로써 직원의 역량을 강화하는 것이 중요하다고 강조합니다. 또한 그는 SAP의 제품군이 조직이 지속 가능성을 실행 가능하고 수익성 있게 만드는 동시에 윈-윈-윈 상황에서 수익성과 지구 환경의 균형을 맞추는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

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• • 00:00:00 비디오의 이 섹션에서는 SAP의 혁신 전도사인 Timo Elliott가 고객이 SAP 기술을 사용하여 비즈니스 방식을 혁신하는 방법에 대한 새로운 기회에 대해 설명합니다. 그는 더 빠른 혁신, 비즈니스 인력의 역량 강화, 분석에서 실행으로의 이동이라는 세 가지 큰 기회에 중점을 둡니다. 그는 전 세계가 공급망 중단, 인플레이션, 극심한 기상 이변, 근로자 부족 및 불확실성을 경험함에 따라 자동화와 혁신이 중요해졌다고 설명합니다. 그러나 분석가들은 디지털 혁신 프로젝트의 30percent가 기존 시스템의 단편화로 인해 예상 결과를 제공하지 못한다고 말합니다. 이를 해결하기 위해서는 민첩하고 유연한 혁신을 가능하게 하는 견고한 기술 기반인 디지털 비즈니스 플랫폼이 필요합니다. SAP는 비즈니스에 빠른 수익을 제공하기 위해 디지털 코어의 안정성과 쾌속정의 속도를 모두 제공하는 것을 목표로 합니다.
  • 00:05:00 이 섹션에서 Timo Elliott는 인공 지능 알고리즘을 사용하여 설명을 기반으로 사실적인 이미지를 생성하는 것을 언급하면서 SAP 비즈니스 기술 플랫폼이 기업의 더 빠른 혁신을 지원하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 기업이 AI를 사용하여 모든 것을 센서로 바꾸고 새로운 방식으로 패턴을 감지하는 방법에 대한 예를 제공합니다. 예를 들어 Avan Grid의 경우 전력망 수리 속도를 30% 높였습니다. 그는 또한 기계 학습을 사용하여 600명의 고객에게 설탕 배달 경로를 최적화하여 물류 비용을 절감하는 ASR Group에 대해 언급합니다. 전반적으로 Elliott는 프로덕션 준비가 된 비즈니스 애플리케이션을 위해 AI 시스템을 SAP 기술에 연결하는 것의 중요성을 강조합니다.
  • 00:10:00 이 섹션에서 Timo Elliott는 인공 지능(AI)이 조직 내에서 인간 지능을 강화하는 데 어떻게 사용되는지에 대한 몇 가지 예를 설명합니다. 한 가지 예는 AI 및 기계 학습 모델을 사용하여 날씨 및 외부 경제 데이터가 비즈니스에 미치는 영향을 예측하는 회사입니다. 그런 다음 예측은 SAP Analytics Cloud를 사용하여 비즈니스 분석가에게 표시되며, 사람은 여전히 ​​조직에서 가장 강력한 기술이기 때문에 더 나은 예측이 가능합니다. 또 다른 예로는 SAP Money Utility 및 기계 학습을 사용하여 인보이스를 은행 정보와 자동으로 일치시키는 Mercedes-Benz가 있습니다. 그 결과 자동 일치가 58% 증가하고 재무 부서의 시간과 비용이 크게 절감되었습니다. 더 많은 비기술 인력이 기술 혁신에 참여함에 따라 SAP는 데이터를 유지 관리하고 보안을 유지하며 규정을 준수하도록 보장함으로써 비즈니스가 더욱 지능화되도록 지원할 수 있는 위치에 있습니다.
  • 00:15:00 이 섹션에서 Timo Elliott는 기업이 필요한 도구와 정보를 제공하여 직원이 더 많은 혁신을 수행할 수 있도록 지원하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 HR 데이터에서 비상 데이터에 이르기까지 직원들이 필요로 하는 모든 정보를 통합하는 시드니의 동물원에서 사용하는 모바일 애플리케이션의 예를 들었습니다. 그러나 그는 기업이 직원에게 너무 많은 권한을 부여할 경우 혼란의 위험이 있음을 인정했습니다. 해결책은 프레임워크와 레고 브릭을 제공한 다음 비즈니스 사용자가 안전하고 규정을 준수하는 방식으로 해당 프레임워크 위에 구축할 수 있도록 하는 것이라고 그는 말했습니다. 그는 SAP 데이터 웨어하우스 클라우드, SAP 프로세스 인텔리전스, 코드 없는 비즈니스 애플리케이션과 같은 기술을 강조하여 비즈니스 사람들이 자신의 워크플로를 생성하고 프로세스를 자동화하여 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 지원했습니다.
  • 00:20:00 이 섹션에서 Timo Elliot는 기업이 데이터에 기술을 도입하는 대신 클라우드를 통해 비즈니스 프로세스에 분석을 훨씬 더 밀접하게 연결하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 스위스 재보험 회사 및 Freudenberg House and Cleansing Solutions와 같이 SAP 분석 클라우드를 비즈니스 프로세스에 성공적으로 통합하여 직원들이 필요한 모든 정보를 손쉽게 얻을 수 있도록 하고 실시간 시나리오 계획을 가능하게 한 회사의 예를 제공합니다. 그렇게 함으로써 기업은 분석을 실행으로 전환하고 즉각적인 결과를 볼 수 있습니다. Timo는 기업이 기술을 제공할 뿐만 아니라 사람들이 기술을 채택하고 설득하도록 도울 것을 촉구합니다.
  • 00:25:00 이 섹션에서는 Timo Elliott가 비즈니스 프로세스 인텔리전스와 같은 신기술의 이점에 대해 설명합니다. 그는 이를 복잡한 시스템인 무릎 문제를 진단하기 위해 의사가 환자에게 MRI를 찍으라고 조언하는 시나리오와 비교합니다. 그는 Signavio와 같은 도구가 비즈니스 조직이 의사와 같은 문제를 진단하고 솔루션을 권장하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 이 도구는 조직이 개선이 필요한 변수를 추적하고 혁신을 위한 ROI 사례를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. Timo는 또한 지속 가능성과 기업이 탄소 발자국을 모니터링하여 환경에 긍정적으로 기여할 수 있는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 제품에 탄소 발자국 라벨을 도입한 Walkers Crisps와 같은 회사의 사례를 인용하면서 기업이 에너지 사용에 대한 책임을 지고 지속 가능성을 위해 노력할 것을 조언합니다.
  • 00:30:00 이 섹션에서는 Timo Elliott가 지속 가능성을 위해 데이터와 분석을 활용하는 실제 프로젝트에 대해 이야기합니다. 그는 영국에 기반을 둔 감자 칩 회사인 Walkers와 같은 사례를 공유합니다. 이 회사는 감자 생산의 종단 간 프로세스를 분석하여 폐기물과 탄소 배출량을 줄일 수 있었습니다. 그는 또한 기계 학습을 사용하여 다양한 운송 프로젝트를 벤치마킹하고 모니터링하는 영국의 지능형 인프라 제어 센터와 SAP Analytics Cloud를 사용하여 메타버스에서 실시간 탄소 발자국 계산을 생성한 터키 회사에 대해 언급합니다. Elliott는 SAP의 제품군이 어떻게 조직이 지속 가능성을 실행 가능하고 수익성 있게 만드는 데 도움이 되는 동시에 강력한 플랫폼을 통해 혁신을 가속화하고 비즈니스 담당자가 체계화된 방식으로 많은 작업을 수행할 수 있도록 하는지에 대해 설명합니다.
  • 00:35:00 이 섹션에서 Timo Elliott는 기업이 고객 결과를 개선하고 수익을 높이며 동시에 세상이 더 나은 곳이 되도록 도울 수 있는 윈-윈-윈 상황의 개념에 대해 논의합니다. 그는 이것이 수익성과 지구 환경의 균형에 관한 것이라고 언급하고 혁신에 도움을 주겠다고 제안합니다. 청중은 그의 고무적이고 유용한 예에 박수를 보냅니다.