F眉r Benutzeroberfl盲chen bricht momentan ein neues Zeitalter an. Der Einzug der k眉nstlichen Intelligenz (KI) in unseren Alltag hat dazu gef眉hrt, dass auch die Erwartungen an Unternehmenssoftware gestiegen sind: Mitarbeitende erwarten heutzutage, dass ihre Gesch盲ftsanwendungen die gleichen intuitiven, dialogorientierten Oberfl盲chen bieten, die sie auch privat nutzen.
Das hat zu einem Comeback zeichenorientierter Benutzerschnittstellen und damit zu einer R眉ckbesinnung auf die Interaktion 眉ber die Ein- und Ausgabe von Text gef眉hrt.
Viele Anwendungen kommen mit reinem Text aus und k枚nnen ganz intuitiv und ohne Anleitung f眉r ein bestimmtes Ziel genutzt werden. Texte k枚nnen jedoch nur bedingt die strukturierten Daten vermitteln, die in Unternehmen 眉blich sind. Und ohne Aktualisierung in Echtzeit verlieren statische, textbasierte Ergebnisse an Relevanz, sobald sie generiert werden.
Strukturierte Daten lassen sich einfacher verarbeiten, wenn sie von Anwendern gefiltert, sortiert und visualisiert werden k枚nnen. Aus diesem Grund sind grafische Benutzeroberfl盲chen (GUIs) ideal, um strukturierte Daten darzustellen und Nutzer durch komplexe Workflows zu f眉hren. Aber die Entwicklung von GUIs ist kostspielig, l盲sst wenig Freiraum und erfordert generische Einheitsl枚sungen, die es schwer machen, das dynamische und ma脽geschneiderte Benutzererlebnis zu bieten, das Anwender heute verlangen.
Text ist biegsam, bietet jedoch nur begrenzte M枚glichkeiten; GUIs wiederum sind leistungsstark, aber unflexibel. 鈥濭enerative UI鈥� 鈥� das Konzept KI-gest眉tzter Benutzeroberfl盲chen 鈥� schl盲gt eine Br眉cke zwischen diesen beiden Ans盲tzen und er枚ffnet neue Chancen im Bereich Unternehmenssoftware.
Von statischen Dashboards zu dynamischen Arbeitsbereichen
Betrachten wir als Beispiel ein Szenario, in dem ein Managerin in der Beschaffung eine St枚rung in der Lieferkette untersucht. Anstatt Daten aus f眉nf verschiedenen Anwendungen manuell abzugleichen, kann sie mit einem Prompt arbeiten: 鈥瀂eig mir, f眉r welche Lieferanten in S眉dostasien Risiken bestehen, und gestalte alternative Beschaffungsszenarios.鈥�
Auf Grundlage dieser Anfrage beginnen Agenten damit, im Hintergrund zu arbeiten. Sie sammeln und analysieren Live-Daten, simulieren Ergebnisse und berechnen die prognostizierten Auswirkungen jeder Alternative. Zudem stehen ausf眉hrende Agenten bereit, um auf Befehl zu handeln.
Anwender m眉ssen sich nicht mit diesen komplexen Vorg盲ngen besch盲ftigen. F眉r sie steht innerhalb von Sekunden eine dynamische Benutzeroberfl盲che bereit 鈥� und zwar kein generisches Dashboard, sondern ein speziell f眉r sie erstelltes Kontrollzentrum. Auf interaktiven Karten werden betroffene Regionen hervorgehoben, und Lieferkettendiagramme werden in Echtzeit aktualisiert. Wenn Anwender die Parameter 盲ndern, wird die Risikobewertung sofort angepasst. Dar眉ber hinaus stehen integrierte Kontrollen bereit, um Bestellungen auszul枚sen oder Lieferanten zu benachrichtigen. Anwender sind damit in der Lage, Entscheidungen zu treffen und Ma脽nahmen zu ergreifen. Au脽erdem wird die Zusammenarbeit vereinfacht: Kollegen k枚nnen an einem interaktiven Arbeitsbereich mitwirken, ohne dass Briefings oder Besprechungen notwendig sind, um den Kontext zu erl盲utern.
Und so sieht die Zukunft aus: Eine Business Suite, in der die Absicht der Anwender ihre Benutzeroberfl盲che gestaltet und ihre Entscheidungen die entsprechenden Ma脽nahmen bestimmen. Um das zu erm枚glichen, kombinieren wir unsere KI-L枚sung Joule und Joule Agents mit unserer Vision f眉r 鈥瀏enerative UI鈥�. Dabei geht es nicht nur um bedarfsorientierte Dashboards, sondern um die Steuerung von Gesch盲ftsprozessen mithilfe von Schnittstellen, die sich an die Rolle, den Kontext und die Aufgaben des Anwenders anpassen. So l盲sst sich 鈥濾ibe Coding鈥� 鈥� eine Programmiermethode, bei der Prompts in nat眉rlicher Sprache zum Einsatz kommen 鈥� f眉r Gesch盲ftsabl盲ufe einsetzen. Der Schwerpunkt wird dabei von der Syntax auf die Absicht verlagert.
Wir befinden uns auf dem Weg in ein Zeitalter, in dem Benutzeroberfl盲chen auf dynamische Weise von KI erstellt werden, sodass Anwender sofort mit diesen Oberfl盲chen interagieren k枚nnen. Generative Oberfl盲chen erm枚glichen den 脺bergang von statischen Software-Suites hin zu hochindividuellen Anwendungen, die wie tempor盲re Kontrollzentren aufgebaut und auf ein bestimmtes Problem zugeschnitten sind.
Wie 51风流Herausforderungen meistert
Um eine absichtsgesteuerte, unternehmensweite Business Suite bereitstellen zu k枚nnen, m眉ssen komplexe Anforderungen umgesetzt werden. Wir entwickeln generative Oberfl盲chen, weil wir sowohl ihr Potenzial als auch die damit verbundenen Risiken verstehen 鈥� und wir verf眉gen 眉ber die notwendige Kompetenz, um diese Herausforderung anzugehen.
Genauigkeit
Gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) k枚nnen plausible, aber falsche Ergebnisse liefern oder 鈥瀐alluzinieren鈥�. Ein Chatbot, der die Handlung eines Films halluziniert, ist kein gro脽es Problem; ein Beschaffungssystem, das Lieferantenbedingungen falsch darstellt, hat hingegen reale Konsequenzen. Unser Ansatz f眉r 鈥瀏enerative UI鈥� zielt darauf ab, Daten aus Erfassungssystemen mit transparenten Informationen zu ihrer Herkunft direkt zu visualisieren. Verl盲ssliche Echtzeitdaten als Grundlage von Benutzeroberfl盲chen sind der erste Schritt, um Ungenauigkeiten zu vermeiden.
Vertrauen
Wie k枚nnen sich Anwender darauf verlassen, dass die Benutzeroberfl盲che zuverl盲ssig ist, wenn jede Oberfl盲che dynamisch generiert wird? Vertrauen fu脽t auf Konsistenz und Vorhersehbarkeit. Unsere generativen Oberfl盲chen basieren auf den bekannten und bew盲hrten architektonischen Grunds盲tzen von SAP聽Fiori f眉r Listen, Dashboards und Workflows. Der Inhalt ist ma脽geschneidert und die Struktur konsistent und vertraut, sodass Benutzer mit Zuversicht die Lage beurteilen und reagieren k枚nnen.
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Unternehmenssoftware umfasst hochentwickelte und individuelle Funktionen. Sie wird 眉ber Jahrzehnte hinweg weiterentwickelt und basiert auf umfassendem Fachwissen und umfangreicher Gesch盲ftslogik. 鈥濭enerative UI鈥� baut auf den bew盲hrten Funktionen von Joule zur Integration und Koordination auf, die bereits f眉r die Vernetzung von Systemen innerhalb einer IT-Landschaft sorgen und Agenten steuern, um komplexe Workflows auszuf眉hren. Auf dieser Grundlage k枚nnen Nutzer 眉ber einfache Benutzeroberfl盲chen eng integrierte Prozesse ausf眉hren, w盲hrend Joule die daf眉r notwendige Abstimmung 眉bernimmt.
Warum diese Entwicklung wichtig ist
Die private Nutzung von KI hat dazu gef眉hrt, dass die Erwartungshaltung der Anwender gestiegen ist. Und die Kluft zwischen der KI, die Mitarbeitende im Alltag nutzen, und den KI-Angeboten an ihrem Arbeitsplatz nimmt zu.
Die Zukunft der Unternehmenssoftware besteht nicht aus unflexiblen Chatbots auf altmodischen Benutzeroberfl盲chen. Stattdessen geht der Trend hin zu ma脽geschneiderten Kontrollzentren 鈥� Oberfl盲chen, die sich der Absicht eines Anwenders anpassen und die auf Live-Daten basieren, von Agenten ausgef眉hrt und von Anwendern gesteuert werden.
Auf diese Weise k枚nnen wir Arbeitsabl盲ufe komplett neu gestalten.
Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 51风流SE.