Selon le rapport AI Adoption in the Enterprise 2021 d’O’Reilly, l’intérêt pour l’automatisation a triplé au cours de la dernière année et pour cause. Compte tenu des pénuries de main-d’œuvre actuelles, des défis logistiques et de la concurrence croissante, il n’est pas étonnant que les entreprises s’adaptent et découvrent de nouvelles façons d’obtenir un avantage concurrentiel. Dans le buzz des développeurs comme des leaders de la transformation numérique, il est important de discuter dans quel but et à qui ces technologies sont destinées. Les chefs d’entreprise recherchent des solutions aux pénuries de main-d’œuvre, aux inexactitudes des données et à l’inefficacité des opérations. Leurs équipes de direction ont une compréhension approfondie des défis quotidiens, mais n’ont pas le temps ni le talent nécessaires pour diriger une équipe logicielle interne. Les data scientists et les développeurs de logiciels se tournent vers les plateformes d’apprentissage automatique dotées des meilleures capacités de gestion des données, de contrôle de version et d’intégration disponibles. Les plateformes de développement d’apprentissage automatique, telles que Data Intelligence de SAP, fournissent une suite complète de boîtes à outils et de fonctionnalités intégrées prêtes à donner vie à ces solutions. De telles plates-formes permettent aux data scientists et aux développeurs de logiciels de se concentrer sur les capacités des modèles d’apprentissage automatique plutôt que de créer et de gérer l’infrastructure nécessaire pour démarrer. D’un autre côté, les leaders de la transformation numérique recherchent des technologies d’automatisation des processus robotiques (RPA) non perturbatrices. C’est là que l’équilibre de la collaboration entre les leaders de la transformation numérique et les data scientists professionnels crée la solution idéale.

Ce qui propulse encore davantage l’espace du Machine Learning, ce sont les capacités croissantes des plates-formes et des boîtes à outils parmi lesquelles choisir. Fournir aux équipes de science des données et aux ingénieurs logiciels des plates-formes telles que SAP Data Intelligence crée l’environnement d’innovation parfait. Les développeurs n’ont pas besoin d’écrire des programmes pour lire et écrire dans des fichiers de données. Le gestionnaire de lac de données SAP DI le fait déjà. Ils n’ont pas besoin de programmer les connexions entre les bases de données, de gérer des bibliothèques, de construire des portes logiques complexes ou d’écrire de longs scripts pour résoudre les problèmes. SAP DI fournit déjà des outils qui font cela. Cela signifie que les ingénieurs et les data scientists peuvent mieux utiliser leur temps pour rechercher, tester et améliorer les algorithmes utilisés pour créer des produits intelligents. Ces plates-formes fonctionnent déjà avec les logiciels ERP et nécessitent peu ou pas d’intégration pour interagir avec les données sur les matériaux, les clients et les stocks dans le backend. De plus, les développeurs et les data scientists ayant peu ou pas d’expérience ERP peuvent toujours exploiter et utiliser SAP Data Intelligence, ce qui leur permet d’ajouter immédiatement de la valeur et de mettre en valeur leurs talents en apprentissage automatique et en intelligence artificielle dans l’espace ERP.

Les responsables de la transformation et les spécialistes des opérations ont besoin d’accéder à des produits intelligents préconçus, prêts à l’emploi, qui peuvent être formés avec des données spécifiques à l’entreprise en quelques minutes. Cela permet à l’équipe de livraison de produits d’élaborer des résultats personnalisés en fonction des données spécifiques du client et des défis commerciaux. Cela permet à l’équipe de livraison de produits d’élaborer des résultats personnalisés en fonction des données spécifiques du client et des défis commerciaux. Une fois le défi commercial identifié, il peut être modifié pour envoyer les informations dans n’importe quel sens, mais la chaîne d’assemblage elle-même est pré-construite et prête à fonctionner. En personnalisant une suite de solutions prédéfinies, les derniers algorithmes de reconnaissance optique de caractères et de prédiction de pointe ont déjà été recherchés, testés et la suite de solutions a été conçue pour s’intégrer de manière transparente aux logiciels ERP préexistants.

Avec des produits personnalisables sur le marché, il est regrettable que de nombreux experts du secteur pensent qu’une solution d’automatisation de l’IA personnalisée n’est pas disponible ou pourrait être construite en interne. Bien qu’apparemment personnalisées, les solutions locales, rapides et sous-financées fournissent rarement l’automatisation adaptable et révolutionnaire nécessaire pour être compétitive et progresser dans le paysage de la transformation numérique. Cependant, avec de meilleures plates-formes de développement, davantage d’ingénieurs logiciels et de data scientists peuvent utiliser leurs talents pour rechercher et créer des solutions. As machine learning development platforms enter the space, it is imperative to consider if such a solution is designed for a data science team or an operations manager. De nombreuses solutions d’automatisation des processus robotiques sont actuellement présentées comme des produits prêts à l’emploi qui nécessitent peu ou pas d’expérience en science des données alors qu’il s’agit en fait de boîtes à outils prêtes à aider les équipes professionnelles. Il est important de prendre en compte les connaissances nécessaires pour gérer efficacement les données et de poursuivre les recherches nécessaires pour tester et développer les meilleures façons de les utiliser. Heureusement, avec la prise de conscience croissante de l’automatisation des processus robotiques, de plus en plus d’acteurs et de solutions entrent dans l’espace aussi bien pour les équipes de science des données que pour les leaders de la transformation numérique.