A SAP anuncia a inauguração da mais recente localização da rede SAP Innovation Center Network. Além dos impressionantes novos escritórios e do nosso conceito HanaHaus. Sob a liderança de Hans-Martin Will, que anteriormente liderou o desenvolvimento de sistemas de IA para Amazon Alexa, uma nova equipe de engenharia está trabalhando na solução de alguns dos problemas mais difíceis da IA ??corporativa, aproveitando a experiência da matriz da SAP em aprendizado de máquina.
O icônico Varsity Theater de Palo Alto, construído em 1920, começou como um cinema e anos depois foi convertido em Borders Bookstore até a empresa fechar, deixando-a vazia por alguns anos. A SAP, que tem grande escritório no Vale do Silício, aproveitou a oportunidade para transformar o edifício único em um espaço criativo.
A equipe de profissionais irá se concentrar em:
Tecnologia de voz ambiente: 57% dos tomadores de decisão de TI cujas empresas estão atualmente investindo em tecnologia de voz acreditam que a precisão é o maior desafio: mudar isso e tornar a voz pronta para a empresa. E para infundir pesquisas de primeira linha fechou parceria com a Universidade da Califórnia, Irvine.
Desenvolvimento orientado por IA: a inteligência artificial está sendo incorporada a todas as funções de negócios, e o desenvolvimento de software em si não é uma exceção. O centro quer tornar mais fácil para os desenvolvedores incorporar recursos de IA nos aplicativos e criar recursos que automatizem de maneira inteligente partes do processo de desenvolvimento.
IA explicável: Muitas vezes, os julgamentos pessoais ainda substituem as decisões tomadas por uma IA. Por quê? Se uma pessoa toma uma decisão, ela geralmente a justifica, apoia-a com fatos e apresenta argumentos para torná-la compreensível para todos os envolvidos. Uma máquina não faz isso. Para criar mais confiança e acelerar o impacto positivo da IA, o centro acredita que ela precisa de novas estratégias para torná-la explicável.
Rotulagem e anonimização de dados: o aprendizado de máquina exige que grandes quantidades de dados de treinamento sejam eficazes e tem uma alta demanda por utilidade de dados. Os métodos típicos de anonimização de dados não são suficientes para proteger as informações confidenciais ou reduzir drasticamente o utilitário de dados. O centro quer identificar novas técnicas de rotulagem e anonimização de dados que ajudem a superar esse desafio.
