A aplicação do Machine Learning no SAP S/4HANA é um assunto bastante debatido entre gestores. E isso não ocorre por acaso. Segundo dados da Gartner, 69% do trabalho rotineiro realizado atualmente pelos gestores será totalmente automatizado até 2024 e as inovações baseadas em ML são as mais críticas para as empresas que desejam transformar o negócio.

As empresas de hoje enfrentam a necessidade constante de acompanhar o ritmo do mercado e superar os concorrentes. Nesse contexto, a previsão de cenários de tendências, os influenciadores e a tomada de decisões baseada em dados estão se tornando normais com a rápida adoção da tecnologia.

Os sistemas ERP modernos, como o SAP, consideram a automação, a análise preditiva, a UI conversacional, os chatbots e a modelagem inovadora de processos de negócios como blocos de construção essenciais para constituir uma empresa “inteligente”. Mas como podemos ver isso na prática?

Neste artigo vamos compreender melhor toda a aplicação do Machine Learning no SAP S/4HANA para gerar mais eficiência para o seu negócio. Confira!

Inteligência Artificial vs. Machine Learning vs. Deep Learning

Antes de falarmos sobre o Machine Learning no SAP S/4HANA, é importante diferenciar três termos associados à tecnologia que costumam causar confusão: Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning. Com isso seguimos o conteúdo falando as mesmas conceituações!

Inteligência artificial

IA é um termo um tanto genérico para máquinas que imitam habilidades normalmente encontradas em humanos – como resolver problemas ou aprender. A maior parte da IA é, na verdade, um conjunto de instruções programadas que dizem à máquina como responder em situações específicas.

Machine Learning

O aprendizado de máquina é um subconjunto menor de IA que detecta padrões e aprende como fazer previsões e recomendações processando dados em vez de confiar na lógica de programação.

Deep Learning

Deep Learning é um subconjunto do Machine Learning, onde o aprendizado é baseado em redes neurais artificiais que também requerem grandes quantidades de dados.

O papel do Machine Learning no SAP S/4HANA

O Machine Learning no SAP S/4HANA usa histórico e exceções específicas do cliente para prever resultados futuros que podem ser usados para automatizar decisões.

É importante destacar que o ML é diferente do RPA (Robotic Process Automation), que é uma tecnologia responsável por automatizar tarefas repetitivas e recorrentes sem valor agregado, liberando os usuários empresariais para trabalhos mais importantes.

Na prática, o uso do Machine Learning no SAP S/4HANA ajuda a resolver problemas de negócios que não têm uma lógica clara ou se a lógica envolve regras complexas. Prever prazos de entrega ou segmentar perspectivas de vendas são bons exemplos.

Como funciona o Machine Learning no SAP S/4HANA?

No SAP S/4HANA, temos dois tipos de recursos de Machine Learning: ML incorporado e ML lado a lado.

  • O ML incorporado é usado para cenários de ML simples usando algoritmos clássicos como regressão, clustering, classificação e série temporal que requer pouca CPU e RAM e nenhum dado externo é necessário. Ele é baseado na nuvem SAP Analytics.
  • O ML lado a lado é usado para cenários complexos de ML, usando deep learning – como processamento de imagem ou linguagem. Por isso, requer alta CPU e RAM, além de dados externos. Ele é baseado na SAP Business Technology Platform.

Aplicações práticas do Machine Learning no SAP S/4HANA

O ML pode ser aplicado para realizar diferentes processos dentro do SAP S/4HANA. Veja só alguns exemplos práticos:

Correspondência

Atribui relacionamentos e detecta semelhanças e anomalias em um determinado conjunto de dados. A correspondência manual consome muito tempo para os usuários, mas sistemas inteligentes podem acelerar significativamente as decisões de correspondência usando métodos de Machine Learning.

O sistema pode apresentar uma ou mais estratégias para vincular objetos semelhantes. Os usuários só precisam aprovar, rejeitar ou ajustar as sugestões às suas necessidades.

Recomendação

Propõe conjuntos de dados ou ações com base no contexto atual. Os sistemas inteligentes podem ajudar os usuários, recomendando conteúdo apropriado ou sugerindo uma ação ou contribuição que o usuário possa preferir.

Classificação

Distingue entre conjuntos de dados relevantes e menos relevantes do mesmo tipo em relação ao contexto atual. Os itens de um grupo são classificados comparando critérios relevantes para o contexto de negócios do usuário, como valor, prioridade ou pontuação.

Predição

Prevê dados e tendências futuras com base em padrões identificados em dados passados, tendo em conta todas as informações potencialmente relevantes. Os sistemas inteligentes baseados em modelos preditivos reduzem significativamente o custo necessário para as empresas preverem resultados de negócios, fatores ambientais, inteligência competitiva e condições de mercado.

Categorização

Atribui conjuntos de dados a grupos predefinidos (classes). Além disso, também descobre novos grupos (clusters) nos conjuntos de dados – como agrupar clientes em segmentos para ofertas de produtos apropriadas, marketing direcionado ou detecção de fraudes.

UX conversacional

Interage com o sistema com base na conversação em linguagem natural. Ser capaz de conversar com um assistente digital para processos de negócios é uma parte fundamental da UX para uma aplicação inteligente.

 

Você já conhecia a aplicação do Machine Learning no SAP S/4HANA? Quer entender melhor como explorar essa tecnologia para gerar valor no seu negócio? Entre em contato com os especialistas da Coopersap!