SAP lanceert RPT-1: het einde van machine learning?
In dit artikel:
SAP heeft op TechEd 2025 SAP‑RPT‑1 gepresenteerd, een enterprise “relational foundation model” dat gericht is op gestructureerde bedrijfsdata en voorspellingen kan doen zonder traditionele trainingscycli. In tegenstelling tot de grote taalmodellen die vooral tekst genereren, is RPT‑1 ontworpen om tabulaire data direct te analyseren en bijvoorbeeld te voorspellen of een bestelling op tijd komt, of een klant zal betalen, welk product een klant waarschijnlijk koopt of hoeveel voorraad nodig is.
Het model werkt met in‑context learning: je levert bestaande data en enkele voorbeelden, en RPT‑1 generaliseert meteen naar nieuwe gevallen zonder wekenlang verzamelen, schoonmaken en fine‑tunen. Het ondersteunt drie typen voorspellingen: binaire (ja/nee) beslissingen, keuze uit meerdere opties (multiclass) en numerieke schattingen (regressie). Input kan in de vorm van een pandas DataFrame of NumPy‑array worden aangeleverd; kolomnamen en waarden worden automatisch embedded en ontbrekende waarden afgehandeld. Voor optimale prestaties is een krachtige GPU (minimaal ~80 GB geheugen) en een contextgrootte tot 8192 aanbevolen.
Technisch is de basis niet volledig nieuw: het model bouwt voort op onderzoek dat eerder onder de naam ConTextTab verscheen en in een wetenschappelijk artikel is beschreven. SAP heeft het project gerebrand naar SAP‑RPT‑1 en commercieel klaargezet, maar maakt ook veel vrij beschikbaar: open‑weight modellen zijn al op Hugging Face te vinden en de code staat op GitHub. Daarnaast is er een gratis web‑playground waar gebruikers CSV‑bestanden (maximaal 2.073 rijen en 50 kolommen) kunnen testen.
SAP positioneert RPT‑1 als alternatief voor veel standaard machine learning‑trajecten: geen lange trainingsfases, minder afhankelijkheid van data‑scientists en sneller inzetbare voorspellingen voor veelvoorkomende bedrijfsvragen. Dat kan de drempel verlagen voor organisaties die eenvoudige voorspellende analyses willen uitvoeren zonder uitgebreide ML‑teams. Tegelijk erkent SAP impliciet dat het model niet in alle situaties een vervanger is; bij zeer specifieke of complexe bedrijfsprocessen zal maatwerk‑modellering waarschijnlijk nog nodig blijven.
Beschikbaarheid: de open‑weight versie is direct toegankelijk; de algemene uitrol via SAP’s AI Foundation (generative AI hub) staat gepland voor Q4 2025. SAP kondigt ook uitbreiding van de RPT‑familie aan en benadrukt dat deze stap past in een breder beleid richting meer openheid voor ontwikkelaars.
Kortom: RPT‑1 markeert een verschuiving naar pre‑getrainde, relationele AI voor gestructureerde gegevens, met potentieel om veel standaard business‑ML‑projecten te versnellen of te vereenvoudigen, maar met beperkingen bij diep gespecialiseerde use cases.