Jonathan von Rueden, Autor bei 51��News Center

Highlights des Q1 2026 Release: 51��Business AI für die Beschaffung und für die Customer Experience

Jonathan von Rueden — Thu, 11 Jun 2026 06:00:00 +0000

Willkommen bei den Produktaktualisierungen von 51��Business AI für das erste Quartal 2026. In der Rolle des Chief AI Officer bin ich zwar neu, doch das Ziel ist unverändert: unsere Kunden unterstützen, damit sie echten Mehrwert aus KI ziehen können.

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern , und .

51��Business AI für die Beschaffung

51��Fieldglass Services Procurement, Erstellung KI-gestützter Leistungsverzeichnisergebnisse
Allgemeine Verfügbarkeit

Beschaffungsfachleute können die Entwicklung ihrer Leistungsverzeichnisse mithilfe der Funktion „Ergebnisse“ in 51��Fieldglass Services Procurement beschleunigen. Die Funktion analysiert den definierten Projektumfang und generiert automatisch präzise, relevante Ergebnisse, die eine enge Abstimmung zwischen Käufererwartungen und Lieferantenzusagen sicherstellen. Durch die Einführung dieser Funktion können Unternehmen den Zeitaufwand um 70 Prozent reduzieren, den die manuelle Erstellung von Leistungsverzeichnisergebnissen erfordert, und das Risiko schlechter Ergebnisse um 50 Prozent verringern, während gleichzeitig eine stärkere Zusammenarbeit während des Verhandlungsprozesses gefördert wird.

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51��Business AI für die Customer Experience

Katalogoptimierungsagent
Allgemeine Verfügbarkeit

E-Commerce-Produktmanager, die mit der Pflege großer SAP-Commerce-Cloud-Kataloge betraut sind, erhalten einen ständig aktiven Agenten, der Produktbeschreibungen, Attribute und Übersetzungen kontinuierlich mit den Qualitätsstandards des Unternehmens abgleicht. Dieser Agent identifiziert Lücken im Merchandising und gibt umsetzbare Empfehlungen, um die Genauigkeit von Katalogen zu verbessern, die Konsistenz über alle Sprachen hinweg sicherzustellen und die Auffindbarkeit von Produkten zu verbessern. Die geschäftlichen Auswirkungen sind eine 70-prozentige Verkürzung der Zeit für die Übersetzung von Katalogdaten, 65 % weniger Zeitaufwand für das Hinzufügen von Beschreibungen für einzelne Anlagen und eine Reduzierung der Kosten für die Datenqualität um fünf Prozent. All das trägt zu höheren Konversionsraten und einem agileren Merchandising-Betrieb bei.

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51��Revenue Growth Management, KI-gestützte Trade-Promotion-Erstellung
Allgemeine Verfügbarkeit

Key Account Manager in der Konsumgüterbranche profitieren von einer optimierten, übersichtlichen Oberfläche zur Erstellung von Werbeaktionen, bei der durch die einfache Benennung einer Aktion wichtige Felder automatisch ausgefüllt werden. Basierend auf Stammdaten, früheren Aktionen und spezifischen, erlernten Präferenzen für jeden Händler, schlägt das System Termine, Arten, Laufzeiten und Händlereinkaufszeiträume vor und verfeinert seine Empfehlungen kontinuierlich im Laufe der Zeit auf der Grundlage von Benutzeränderungen. Die Auswirkungen sind eine um 75 Prozent kürzere Einrichtungszeit für Aktionen, 30 Prozent weniger Dateneingabefehler und Nacharbeiten sowie zunehmend personalisierte Vorschläge, die sich wiederholende manuelle Arbeiten über Aktionszyklen hinweg vermeiden.

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Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der 51��SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile für Unternehmen. Sämtliche Berechnungen sind Schätzwerte, denen Fallstudien von SAP-Kunden, SAP-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tatsächlichen Vorteile können variieren und durch zusätzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht berücksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gewähr, weder ausdrücklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51��übernimmt keinerlei Verantwortung für Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter „Rechtliche Hinweise“ Nutzungsbedingungen, Haftungsausschlüsse, Pflichtangaben und Einschränkungen für dieses Material zu finden.

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Highlights des Q1 2026 Release: 51��Business AI für das Business Transformation Management

Jonathan von Rueden — Mon, 01 Jun 2026 06:00:00 +0000

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Joule mit SAP-Signavio-Lösungen

Allgemeine Verfügbarkeit

Prozessanalysten und Optimierungsspezialisten, die mit komplexen organisatorischen Workflows arbeiten, benötigen raschen Zugriff auf Diagramme, Dokumentation und Leistungskennzahlen. SAP-Signavio-Lösungen sind mit Joule integrierbar, um die Suche nach Schlüsselwörtern in natürlicher Sprache über Prozessdiagramme, Dictionary-Elemente und Hilferessourcen hinweg zu ermöglichen. Gleichzeitig führen Best-Practice-Empfehlungen für KPIs die Benutzer zu den relevantesten Erfolgskennzahlen. Dieser intuitive Ansatz ermöglicht eine um 50 Prozent schnellere Informationssuche und Navigation und stellt sicher, dass Teams datengestützte Entscheidungen mit qualitativ höherwertigen Suchergebnissen und einer verbesserten allgemeinen Benutzerfreundlichkeit treffen.

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SAP-Signavio-Lösungen, KI-gestützte Erkenntnisse zur Simulation von Geschäftsprozessmodellen und Notationen

Allgemeine Verfügbarkeit

Prozessanalysten, die 51��Signavio nutzen, können nun direkt in ihren Prozessdiagrammen auf eingebettete Simulationen von Geschäftsprozessmodellen und Notationen zugreifen, wodurch fragmentierte Tools und manuelle Interpretationen überflüssig werden. Wichtige Kennzahlen wie Kosten, Zykluszeiten und Ressourcenauslastung werden automatisch in klare, umsetzbare Zusammenfassungen umgewandelt, die Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen. Dieser optimierte Ansatz verkürzt die Zeit, die für den Zugriff auf Einblicke in die Prozessmodellierung erforderlich ist um 50 Prozent, sodass Teams Szenarios mühelos vergleichen und die Ergebnisse zuversichtlicher und klarer an Stakeholder kommunizieren können.

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SAP-LeanIX-Lösungen, KI-gestützte Hilfestellung für Architektur

Allgemeine Verfügbarkeit

Unternehmensarchitekten, die Initiativen zur Transformation beschleunigen möchten, können mithilfe von 51��LeanIX aussagekräftige Erkenntnisse direkt aus ihrem Architekturbestand gewinnen. Die Funktion analysiert Unternehmensarchitekturdaten, um Chancen zu identifizieren. Sie führt Benutzer durch die Workflows und Aufgaben, die erforderlich sind, um Empfehlungen effizient umzusetzen. Unternehmen profitieren von einer um 95 Prozent schnelleren Erkenntnisgewinnung, einer um 80 Prozent schnelleren Transformation und einem um fünf Prozent geringeren Wertverlust infolge von verzögerten Maßnahmen. Insgesamt trägt diese Funktion zu einer produktiveren Architektur und flexibleren Entscheidungen bei.

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Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der 51��SE.

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Highlights des Q1 2026 Release: 51��Business AI für das Ausgabenmanagement

Jonathan von Rueden — Thu, 21 May 2026 06:00:00 +0000

, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern , und .

51��Business AI für das Ausgabenmanagement

Validierungsagent für Spesenabrechnung
Allgemeine Verfügbarkeit

Geschäftsreisende profitieren von einem intelligenteren, geführten Ansatz für die Erledigung von Spesenabrechnung mit einem Agenten, der proaktiv fehlende Positionen ermittelt, die Angabe erforderlicher Details anfordert und verwirrende Warnmeldungen während des gesamten Einreichungsprozesses erläutert. Indem der Agent das Verständnis und die Lösung von Problemen für Benutzer vereinfacht, stellt er sicher, dass Berichte genau, richtlinienkonform und mit minimalem Aufwand erstellt werden. Das bedeutet eine Reduzierung des Zeitaufwands für die Vorbereitung und Einreichung von Abrechnungen um 30 Prozent, eine um 24 Prozent höhere Anzahl von Genehmigungen beim ersten Einreichen und ein spürbar verbessertes Mitarbeitererlebnis durch einen reibungsloseren Spesenmanagementprozess.

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Agent für die Prüfung vor dem Einreichen von Spesenabrechnungen
51��Early Adopter Care

Einreichende von Spesenabrechnungen können Probleme mit der Richtigkeit von Belegen und Verstöße gegen Richtlinien nun feststellen, bevor sie auf die Schaltfläche zum Einreichen klicken. Dadurch lassen sich Frustrationen durch abgelehnte Abrechnungen und verzögerte Erstattungen vermeiden. Der Agent prüft Ausgaben automatisch während der Erstellung, zeigt Compliance-Probleme auf und bietet intelligente Vorschläge für schnelle Korrekturen an. Der Agent ist so konzipiert, dass er im Zweifel nicht blockiert, sondern Benutzern die Kontrolle über endgültige Entscheidungen überlässt. Unternehmen profitieren von einem Rückgang bei zurückgesendeten Spesenabrechnungen um zehn Prozent, weniger Nacharbeit für Reisende, Führungskräfte und Prüfende sowie einem deutlich reibungsloseren Erstattungsprozess, der die Erfahrung für Mitarbeitende insgesamt verbessert.

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Agent für die Automatisierung von Spesenabrechnungen
51��Early Adopter Care

Mitarbeitende, die sich mit dem administrativen Aufwand von Spesenabrechnungen abmühen, können diese aufwendige Aufgabe nun an einen Joule-Agenten delegieren. Der Agent erstellt automatisch Spesenabrechnungen, indem er Transaktionen zusammenfasst, benutzerdefinierte Felder basierend auf Kontextdetails und Benutzerhistorie befüllt und alles für eine schnelle Überprüfung vor dem Einreichen vorbereitet. Das Ergebnis ist eine Zeitersparnis von bis zu 30 Prozent bei automatisch generierten Spesenabrechnungen. Der Agent bietet eine moderne Erfahrung beim Spesenmanagement, das manuelle Dateneingaben drastisch verringert, den Einreichungsprozess beschleunigt und Mitarbeitenden die Möglichkeit gibt, sich auf wertschöpfende Arbeit statt auf Formalitäten zu konzentrieren.

Näheres erfahren Sie in der Demo.

Concur Expense, KI-gestützte Konfiguration für Rechnungsprüfungsregeln
Allgemeine Verfügbarkeit

Administratoren für Abrechnungen, die für komplexe Konfigurationen von Rechnungsprüfungsregeln zuständig sind, können nun in einfacher Sprache mit der Konfigurationsumgebung interagieren, sodass tiefgehendes technisches Fachwissen oder mühsame manuelle Anpassungen nicht mehr erforderlich sind. Mit dieser KI-gestützten Funktion können Administratoren vorhandene Regeln durchsuchen, neue Regeln anlegen und Erklärungen in Echtzeit erhalten, indem sie einfach Fragen stellen, wie „Welche Regeln gelten für Mahlzeiten in Frankreich?“. Sie erhalten dann sofort klare, umsetzbare Anleitungen. Das Ergebnis ist eine 40-prozentige Reduzierung des Konfigurationsaufwands für Rechnungsprüfungsregeln, weniger Support-Tickets und Administratoren, die mit größerer Unabhängigkeit, Genauigkeit und Zuversicht an der Aufrechterhaltung der Compliance-Logik arbeiten.

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Richtliniennavigator
51��Early Adopter Care

Geschäftsreisende, die schnelle Antworten auf Reise- und Spesenrichtlinien ihres Unternehmens suchen, müssen keine langen Dokumente mehr durchsuchen oder auf Antworten aus der Verwaltung warten. Über den Richtliniennavigator in Joule können Mitarbeitende Fragen in natürlicher Sprache stellen und eine klare, kontextbezogene Anleitung erhalten, die auf genehmigten Richtlinien basiert, unabhängig davon, ob sie eine Reise planen, sich mitten in einer Reise befinden oder sie eine Spesenabrechnung erstellen. Damit erhalten sie sofortige Klarheit über die Richtlinien, wodurch nicht konforme Ausgaben verhindert werden, bevor sie entstehen, Support-Tickets reduziert und es Reisenden ermöglicht wird, fundierte, gesetzeskonforme Entscheidungen zu treffen, ohne ihre Arbeitsabläufe zu unterbrechen.

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Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der 51��SE.

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Highlights des Q1 2026 Release: 51��Business AI für das Finanzwesen

Jonathan von Rueden — Mon, 18 May 2026 06:00:00 +0000

, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern , und .

51��Business AI für das Finanzwesen

Agent für Streitbeilegung (für 51��S/4HANA Cloud Public Edition)
Beta-Release

Wenn Streitigkeiten im Zusammenhang mit Rechnungen auftreten, muss die Debitorenbuchhaltung schnell handeln, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet. 51��S/4HANA Cloud Public Edition führt einen Agenten ein, der die Ursachenanalyse automatisiert und Rechnungen, Kundenaufträge, Lieferdatensätze, Preisvereinbarungen und Steuerregeln scannt, um die Ursache von Unstimmigkeiten zu identifizieren. Der Agent erkennt falsche Gebühren und empfiehlt konforme Lösungen wie die Erstellung von Gutschriften, sodass Finanzteams Streitfälle schneller lösen, manuelle Untersuchungen minimieren und durch transparente, effiziente Prozesse die Beziehungen zu Lieferanten stärken können.

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51��S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte intelligente Personalisierung der Startseite für Anwendungen
Allgemeine Verfügbarkeit

Benutzer von 51��S/4HANA Cloud Public Edition können ihre Startseite einfach über die KI-gestützte intelligente Personalisierung mit den für sie relevantesten Anwendungen konfigurieren. Durch die Beschreibung ihrer Aufgabe in natürlicher Sprache identifiziert das System die entsprechende App, die dann mit einem einzigen Klick zur Startseite hinzugefügt werden kann. Diese intuitive Funktion senkt die Kosten für die Personalisierung der Startseite um 33 Prozent, verkürzt die Einarbeitungszeit für neue Benutzer und verbessert die Zufriedenheit, indem häufig benötigte Tools leicht zugänglich bleiben.

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51��S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Erläuterung von Fehlern
Allgemeine Verfügbarkeit

Bei Systemfehlern können Benutzer von 51��S/4HANA Cloud Public Edition auf eine neue Funktion zurückgreifen, die klare Erklärungen und Lösungsempfehlungen in natürlicher Sprache generiert. Diese Funktion wandelt kryptische Fehlermeldungen in leicht verständliche Anleitungen um, sodass Benutzer aller Erfahrungsstufen Probleme schnell beheben und ihre Arbeit fortsetzen können. Durch die Verkürzung der Fehlerbehebungszeit um fünf Prozent profitieren Unternehmen von einer höheren Produktivität, einer besserer Datenqualität und kürzeren Einarbeitungszeiten für neue Teammitglieder.

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51��S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Erstellung von Kundenaufträgen aus unstrukturierten Daten
Allgemeine Verfügbarkeit

Vertriebsmitarbeiter profitieren von einem optimierten Prozess zur Auftragserstellung in 51��S/4HANA Cloud Public Edition, der unstrukturierte Daten wie PDF- oder bildbasierte Bestellungen verarbeitet. Nach dem Hochladen einer Datei extrahiert 51��Document AI automatisch die relevanten Informationen und schlägt die Daten für eine entsprechende Kundenauftragsanforderung vor. Diese Automatisierung reduziert den Aufwand für die manuelle Dateneingabe erheblich, minimiert Fehler und verbessert die allgemeine betriebliche Effizienz, sodass Teams Aufträge schneller bearbeiten und so die Kundenzufriedenheit steigern können.

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51��S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Verarbeitung von Zahlungsanweisungen mit 51��Document AI
Allgemeine Verfügbarkeit

Debitorenbuchhaltungsteams können ihren Workflow mit der KI-gestützten Funktion zur Verarbeitung von Zahlungsanweisungen, die von 51��Document AI unterstützt wird, in 51��S/4HANA Cloud Public Edition beschleunigen. Das System extrahiert automatisch Zahlungsbeträge, Referenzen und Währungen aus verschiedenen Rechnungsformaten in mehreren Sprachen mit einer Selbstlernfunktion, die die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich verbessert. Unternehmen, die diese Funktion implementieren, können die Verarbeitungszeit von Dokumenten um 70 Prozent reduzieren, den Zeitaufwand für die Bearbeitung von Vorlagen um 83 Prozent verkürzen und Wertverluste durch Verzögerungen bei der manuellen Bearbeitung um 40 Prozent verringern.

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51��S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützte Erklärung von Anlagenkennzahlen
Allgemeine Verfügbarkeit

Mitarbeitende der Anlagenbuchhaltung erhalten durch eine neue KI-Funktion in 51��S/4HANA Cloud Private Edition Klarheit bei der Berechnung komplexer Anlagen. Die Funktion generiert natürlichsprachliche Erläuterungen, die die Herkunft der angezeigten Werte und die Berechnungsweise von Werten wie Abschreibungen detailliert beschreiben, z. B. die Auswirkungen unterjähriger Anschaffungen mit bestimmten Abschreibungsschlüsseln. Diese Transparenz reduziert den Aufwand für die Analyse von Anlagenwerten, ermöglicht schnellere Antworten auf anlagenbezogene Fragen und trägt zur Minderung von Compliance-Risiken bei.

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51��S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützter Abrechnungsregelvorschlag für Anlagenaktivierung
Allgemeine Verfügbarkeit

Buchhaltungsteams in den Bereichen Gemeinkosten und Anlagen können nun den komplexen Prozess der Erstellung von Abrechnungsregeln für Investitionsmaßnahmen optimieren, wodurch die gewöhnlich zeitaufwendige, fehleranfällige manuelle Konfiguration wegfällt. Die Lösung ermittelt automatisch Empfänger, berechnet Prozentsätze und schlägt zulässige Regeln basierend auf Kontextdaten und benutzerdefinierten Anweisungsprofilen vor. Unternehmen reduzieren den Aufwand für die Erstellung vollständiger Abrechnungsregeln um 50 Prozent und verbessern gleichzeitig die Genauigkeit bei der Aktivierung von Anlagen sowie die allgemeine operative Effizienz ihrer Finanzprozesse.

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51��Document and Reporting Compliance für 51��S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützte Fehlerbehandlung bei elektronischen Belegen
Allgemeine Verfügbarkeit

Steuerbuchhalter, die die wachsende ��ǳ��澱��ä�� der Vorschriften für die elektronische Rechnungsstellung in mehreren Ländern bewältigen, erhalten eine einfache Möglichkeit, technische Fehler zu entschlüsseln, ohne sich durch komplizierte XML- oder JSON-Formate kämpfen zu müssen. Joule, das in 51��Document and Reporting Compliance integriert ist, liefert Erläuterungen in einfacher Sprache zu Fehlern in elektronischen Belegen. So ermöglicht es eine schnellere Ermittlung der Ursachen und eine effizientere Fehlerbehebung. Unternehmen können den Zeitaufwand für das Verstehen und Beheben von Fehlern um 80 Prozent reduzieren – von 150 Minuten auf etwa 30 Minuten. Dies führt zu schnelleren Bearbeitungszyklen, einem geringeren Risiko von Strafen und einem verbesserten Cashflow.

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51��S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Fehlerauflösung für die Kostenrechnung
Allgemeine Verfügbarkeit

Manager des operativen Betriebs in Einzelhandelsunternehmen können nun über 51��Order Management Services auf Joule zugreifen. So können sie Auftragsdaten abfragen und erhalten in Echtzeit rollenspezifische operative Anleitungen über die Abläufe der Auftragsabwicklung, Orchestrierung, Beschaffung, Verfügbarkeit, Retouren und Auftragsausführung. Joule bietet sofortige Einblicke und empfohlene Aktionen direkt im Workflow, sodass das Navigieren durch mehrere Systeme wegfällt. Das ermöglicht ein proaktives Eingreifen, bevor Probleme eskalieren. Die Funktion bietet einen schnelleren Zugriff auf Transaktionen, eine höhere Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit und ein geringeres operatives Risiko, was intelligentere und schnellere Entscheidungen über den gesamten Auftragslebenszyklus hinweg unterstützt.

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The post Highlights des Q1 2026 Release: 51��Business AI für das Finanzwesen appeared first on 51��News Center.

Highlights des Q1 2026 Release: 51��Business AI für die Lieferkette

Jonathan von Rueden — Mon, 11 May 2026 06:00:00 +0000

, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern ,��ܲԻ��.

51��Business AI für die Lieferkette

Projekteinrichtungs-Agent
Beta-Release

Projektmanager können nun schnell neue Projekte einrichten, indem sie Daten aus ähnlichen früheren Initiativen nutzen. Der Agent umgeht komplexe Schnittstellen und verringert die Abhängigkeit vom Projektmanagementbüro, um die schnelle Zuweisung wichtiger Ressourcen zu erleichtern, die für einen effektiven Projektstart erforderlich sind. Dank einer Zeitersparnis von 10 Prozent beim Erstellen von Projekten, von 16 Prozent beim Zuordnen von Ressourcen und von 30 Prozent beim Nachbearbeiten von Projekten aufgrund falscher Vorlagen können Teams ihren Fokus nun von der operativen Koordination auf die Steigerung von Rentabilität und Effizienz ihrer Projekte verlagern.

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51��S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützter Abruf von Equipmentinformationen im Servicemanagement
Allgemeine Verfügbarkeit

Servicemanager, die die Funktion für KI-gestützten Abruf in 51��S/4HANA Cloud Private Edition nutzen, erhalten eine vollständige Rundumsicht auf das Equipment von Kunden. Die Funktion bietet sofortigen Zugriff auf Garantieinformationen und eine vollständige Historie der Servicevorgänge, ergänzt durch eine KI-Zusammenfassung und umsetzbare Empfehlungen. Dies ermöglicht es Servicemanagern, Servicepläne effizienter zu überwachen, potenzielle Ausfallzeiten zu reduzieren und sicherzustellen, dass das Equipment der Kunden mit maximaler Leistung betrieben wird.

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51��S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Empfehlungen für Eingaben zum Anlegen von Retourenaufträgen
Allgemeine Verfügbarkeit

Sachbearbeiter für Retouren können Kundenretouren schneller anlegen, indem sie Empfehlungen für Datenfelder nutzen, die auf historischen Daten basieren. Diese Funktion analysiert frühere Retourenbelege mit ähnlichen Prozessvarianten, um automatisch die häufigsten Eingabewerte und Retourengründe vorzuschlagen, wodurch die manuelle Dateneingabe minimiert und Fehler reduziert werden. Unternehmen profitieren von einer Senkung der Kosten für das Datenmanagement um ein Prozent und einer Verringerung der Ausgaben für Geschäfts- und Betriebsanalysen um fünf Prozent. Retourenteams können Aufträge damit effizienter bearbeiten, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.

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51��Integrated Business Planning, KI-gestützte MRO-Bestandsanalyse
Allgemeine Verfügbarkeit

Bestandsplaner erhalten mit der MRO-Bestandsanalysefunktion für 51��Integrated Business Planning einen neuen Analyseassistenten. Die Funktion beschleunigt die Ursachenanalyse, indem sie klare Zusammenfassungen in natürlicher Sprache generiert, die die wichtigsten Faktoren für empfohlene Sicherheitsbestände und Meldebestände erläutern. Durch die Umwandlung komplexer Berechnungen in verständliche Erkenntnisse können Planer den Zeitaufwand für die Analyse von Bestandsläufen um 30 Prozent reduzieren. Das führt zu einer schnelleren Umsetzung der Ergebnisse und stellt sicher, dass die Bestandsparameter mit den strategischen Geschäftszielen übereinstimmen.

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51��Integrated Business Planning, Add-in für Microsoft Excel, KI-gestützte Planung
Allgemeine Verfügbarkeit

Supply-Chain-Planer können ihre Arbeit nun mit einem neuen Add-in für KI-gestützte Planung für Microsoft Excel vereinfachen. Anstatt komplexe Formeln oder Formatierungsregeln manuell zu erstellen, was häufig technisches Fachwissen erfordert, können sie ihre Anforderungen einfach in natürlicher Sprache beschreiben. Das System generiert dann automatisch die korrekte Syntax. Diese intuitive Art der Interaktion mit dem System beseitigt technische Hürden und steigert die Effizienz von Planern um 10 Prozent, sodass sie sich stärker auf strategische Analysen statt auf Implementierungsdetails konzentrieren können.

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51��Integrated Business Planning, KI-gestützte Systemsicherheitsprüfung
Allgemeine Verfügbarkeit

Supply-Chain-Planer und Sicherheitsanalysten erhalten eine zuverlässige Methode, um Systemkonfigurationen anhand etablierter Sicherheitsempfehlungen zu bewerten. Die Funktion bewertet Compliance-Status und liefert klare Anleitungen zu erforderlichen Anpassungen. So können Administratoren potenzielle Lücken identifizieren und beheben und gleichzeitig Konfigurationen an den 51��Best Practices ausrichten. Unternehmen können mit einer 27-prozentigen Steigerung der Einhaltung von Härtungsrichtlinien und einer 32-prozentigen Reduzierung des Aufwands zur Erfüllung von Sicherheitsempfehlungen rechnen. Diese Funktion stärkt den Schutz sensibler Daten und verringert das Risiko von Sicherheitsverletzungen.

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51��Integrated Product Development, KI-gestützte Problembericht-Erstellung
Allgemeine Verfügbarkeit

Wartungsteams können die Erstellung formaler Problemberichte vereinfachen, indem sie KI-Funktionen in 51��Integrated Product Development nutzen. Indem sie ein Problem mit eigenen Worten für Joule beschreiben, extrahiert der Assistent auf intelligente Weise wichtige Details wie Problemname, Tags und Priorität und generiert anschließend automatisch einen strukturierten Bericht. Dieser optimierte Prozess reduziert den Aufwand für die manuelle Dateneingabe erheblich und stellt sicher, dass alle Berichte konsistent sind und den Unternehmensstandards entsprechen, was die Gesamteffizienz verbessert.

und starten Sie .

51��Integrated Product Development, KI-gestützte Anforderungsmodell-Erstellung
Allgemeine Verfügbarkeit

Anforderungsmanager haben nun eine direktere Möglichkeit zum Anlegen von Anforderungsmodellen in 51��Integrated Product Development, indem sie Befehle in natürlicher Sprache mit Joule verwenden. Mit dieser Funktion können sie in einem einzigen Schritt neue Modelle initiieren, Namen festlegen und Vorlagen anwenden, ohne durch komplexe Ordnerstrukturen navigieren zu müssen. Dieser optimierte Ansatz bietet einen viel schnelleren Ausgangspunkt für neue Projekte und ermöglicht es Benutzern, ihre Arbeit sofort zu beginnen, ohne fundierte Kenntnisse des Repository-Layouts zu benötigen.

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51��Field Service Management, KI-gestützte automatische Planungsanalysen
Allgemeine Verfügbarkeit

Disponenten und Berater im Außendienst können nun auf klare, On-Demand-Erklärungen zu Ergebnissen der automatischen Planung zugreifen, durch die komplexe Systemlogik leichter verständlich wird. Die neue Funktion interpretiert Planungsberichte und übersetzt technische Scoring-Details in geschäftsrelevante Erkenntnisse. Sie bietet Erläuterungen dazu, warum bestimmte Techniker zugeordnet, Alternativen nicht berücksichtigt und bestimmte Aktivitäten nicht geplant wurden. Diese Transparenz führt zu einer Steigerung der Produktivität der Disponenten um 12,5 Prozent und einer Reduzierung fehlerhafter Ressourcenzuordnungen um fünf Prozent. Dadurch wird das Vertrauen in automatisierte Entscheidungen gestärkt und die Analysezeit erheblich verkürzt.

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51��Digital Manufacturing, KI-gestützte Kurztexterweiterung
Allgemeine Verfügbarkeit

Qualitätsmanager, die komplexe Fertigungsprobleme dokumentieren, können nun mit minimalem Aufwand klare, objektive und strukturierte Beschreibungen erstellen. 51��Digital Manufacturing für Problemlösung ermöglicht das Generieren von Beschreibungen. Dabei werden grobe erste Eingaben verfeinert, Voreingenommenheit und subjektive Sprache entfernt und ausgewogene, sachliche Problemdarstellungen erstellt. Dank der Unterstützung für mehrsprachige Übersetzungen und verbesserter Klarheit können Unternehmen die Effizienz von Qualitätstechnikern bei der Problembearbeitung um bis zu fünf Prozent verbessern und Fehler während des gesamten Problemlösungsprozesses um bis zu zehn Prozent reduzieren.

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Highlights des Q1 2026 Release: Joule

Jonathan von Rueden — Thu, 07 May 2026 06:00:00 +0000

, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern , und .

Joule

Joule, Erweiterungen

Die Benutzerfreundlichkeit von Joule wird durch optimierte Startzeiten und die Einführung einer threadübergreifenden Suchfunktion verbessert. Damit finden Endbenutzer Informationen in allen Konversations-Threads, ohne einzelne Verläufe manuell prüfen zu müssen. Auch die Dokument-Grounding-Funktion wurde erheblich verbessert und unterstützt nun die nahtlose Integration mit Google Drive.

Informationen zum Einrichten finden Sie unter , und .

Mit einer Unterstützung von bis zu 8.000 Dokumenten pro Pipeline wurde zudem die Skalierbarkeit sehr verbessert, sodass große Daten-Repositorys effizient verarbeitet und genutzt werden können.

Weitere Informationen finden Sie unter .

51��Joule for Consultants, Erweiterungen

Verbesserte Darstellung von Quellenangaben
Für 51��Joule for Consultants wurde die Darstellung von Quellenangaben aller identifizierten Quellen, die das Produkt zurückgibt, verbessert. Quellenangaben wurden zur besseren Übersichtlichkeit auf die rechte Seite in einen eigenen Bereich verschoben und umfassen nun gegebenenfalls auch öffentliche Websuchergebnisse (siehe unten).

Außerdem wurde eine neue Gruppierungsfunktion hinzugefügt, mit der Quellenangaben gruppiert werden können. Dieses Update bietet Benutzern einen transparenteren Überblick darüber, woher Informationen stammen. Dadurch wird das Vertrauen gestärkt und die Rückverfolgbarkeit für sämtliche Antworten verbessert.

Um die Quellen und den Bildbereich anzuzeigen, klicken Sie auf die Schaltfläche für Quellen unter den einzelnen Nachrichten. Der Bereich wird auf der rechten Seite geöffnet und enthält alle gruppierten Quellen.

Websuche aktivieren
Administratoren können nun über das Kontrollpanel die Websuche für alle zugeordneten Endbenutzer in 51��Joule for Consultants aktivieren beziehungsweise deaktivieren.

Bei Aktivierung dieser Option berücksichtigt 51��Joule for Consultants öffentliche Webinhalte in seinem Reasoning und gibt relevante öffentliche Quellen in Antworten an, wenn sie zur Antwort beitragen. Diese Erweiterung bietet Unternehmen mehr Flexibilität und Transparenz, da sie eine umfassendere Abdeckung von Informationen ermöglicht und gleichzeitig für klare Quellenangaben zu allen verwendeten Quellen sorgt.

Datei-Uploads in der Joule-Nachrichteneingabe
Endbenutzer können nun bis zu zehn Dateien direkt aus dem Eingabefeld für dialogorientierte Nachrichten hochladen und während des gesamten Dialogs Bezug darauf nehmen.

Zu den unterstützten Dateitypen gehören PDF und TXT. Die einzelnen Dateien sollten nicht größer als 10 MB sein beziehungsweise höchstens 600.000 Zeichen enthalten; für PDFs handelt es sich um einen Richtwert. Es gilt eine Begrenzung von 100 Seiten. Größere Dateien können in mehrere Dokumente aufgeteilt werden. Bilddateien werden derzeit nicht verarbeitet und bleiben unberücksichtigt. Wir arbeiten intensiv daran, diese Funktion für Endbenutzer noch nützlicher zu gestalten. Durch diese Erweiterung sind reichhaltigere, kontextbezogene Interaktionen möglich, da hochgeladene Dokumente während der gesamten Sitzung in die dialogbezogenen Antworten integriert werden können. Zu beachten ist, dass die Standard-Datenschutzbestimmungen gelten. Weitere Informationen zum kostenfreien Benutzerkontingent sind in der Hilfedokumentation enthalten.

Inhalt: 51��Enterprise Architecture Reference Library
Die Daten der 51��Enterprise Architecture Reference Library wurden aufgenommen und sind in Konversationen nutzbar. Wenn weitere Daten hinzugefügt werden, können die relevanten Bestandteile in die Antworten von 51��Joule for Consultants aufgenommen werden. So sind umfassendere, genauere und stärker kontextbezogene Antworten auf Benutzerabfragen möglich. Da Inhalte der 51��Enterprise Architecture Reference Library nicht per Link referenziert werden können, wird der zusätzliche Inhalt nicht unter den Quellen aufgeführt, auch wenn darauf Bezug genommen wird.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der 51��SE.

The post Highlights des Q1 2026 Release: Joule appeared first on 51��News Center.

51��Business AI: Highlights des Q1 2026 Release

Jonathan von Rueden — Mon, 04 May 2026 06:00:00 +0000

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern , und .

Joule ist aktuell in 35 Lösungen verfügbar und wird weiterhin dort für unsere Kunden bereitstehen, wo sie es benötigen: in den Anwendungen, die sie nutzen, und mit einem fundierten Verständnis ihres Geschäftskontexts und ihrer Daten. Deshalb integrieren wir Joule im ersten Quartal in weitere Anwendungen – von 51��Datasphere, wo es nun Aufgaben ausführen oder bestimmte Funktionen erklären kann, bis hin zu 51��Intelligent Clinical Supply Management, wo Benutzer mit natürlicher Sprache kritische Daten abrufen und zu relevanten Anwendungen navigieren können.

Joule Agents, wie der Ausschreibungsanalyse-Agent, steigern das Umsatzwachstum der Kunden, indem sie wichtige Anforderungen extrahieren und Risiken in komplexen Dokumenten hervorheben. Projektmanager wiederum sparen mit dem neuen Projekteinrichtungs-Agenten in 51��S/4HANA Cloud Public Edition Zeit beim Einrichten von Projekten. Daneben gibt es noch viele weitere Agenten, die nachfolgend näher erläutert werden.

Agenten entwickeln sich gerade zu einer wichtigen neuen Benutzergruppe von – und Wegbereitern für – Unternehmenssoftware. Sie treffen auf Menschen als die einzigen anderen nicht deterministischen Operatoren und erweitern gleichzeitig den Umfang und den Nutzen von Unternehmenssoftware. Unsere Agenten werden auch weiterhin bei jeder Interaktion vertrauenswürdige, wiederholbare und überprüfbare Ergebnisse liefern.

Wir haben mittlerweile mehr als 40 spezialisierte Agenten und mehr als 2.400 Joule Skills. Dank des Agent-to-Agent-Protokolls können unsere Agenten in SAP-Systemen sowie in Systemen anderer Anbieter eingesetzt werden. Da die Zahl der Agenten in beiden Bereichen wächst, bietet der 51��AI Agent Hub Kunden bereits heute die notwendige Infrastruktur und Leitlinien, um Agenten in diesem neuen Ökosystem zu verwalten, zu steuern und zu erkunden.

Einige Highlights aus dem ersten Quartal 2026:

51��Joule for Consultants ist eine dialogorientierte KI-Lösung, die fachkundige Hilfestellung bei Cloud-Transformationen bietet und auf der SAP-Wissensdatenbank basiert. Um das Vertrauen und die Nachvollziehbarkeit zu verbessern, werden Quellenangaben nun in einem eigenen Seitenbereich angezeigt und können zur besseren Übersichtlichkeit gruppiert werden. Administratoren können die Websuche aktivieren, sodass Joule auf öffentliche Inhalte zurückgreifen kann. Die Quellenangaben bleiben dabei klar erkennbar. Für maßgeschneiderte Antworten auf Probleme, für die das System möglicherweise keine kundenspezifische Dokumentation enthält, können Berater nun bis zu zehn PDF- oder Textdateien direkt in den Chat hochladen. Dies wird durch die Einbindung von Inhalten aus der 51��Enterprise Architecture Reference Library ergänzt, die umfassendere und genauere Antworten auf komplexe Abfragen liefert.
51��Business AI für die Lieferkette minimiert Unterbrechungen und vereinfacht die Planung. Mit dem Projekteinrichtungs-Agenten können Projektmanager schnell neue Projekte einrichten, indem sie Daten aus früheren Initiativen nutzen. Benutzer von 51��Integrated Business Planning können nun komplexe Formeln in Microsoft Excel mit natürlicher Sprache erstellen. 51��Digital Manufacturing kann vielschichtige Fertigungsprobleme in klare Beschreibungen umwandeln. Joule unterstützt Benutzer von 51��Integrated Product Development außerdem dabei, Problemberichte und Anforderungsmodelle mit einfachen Befehlen in natürlicher Sprache zu erstellen.
51��Business AI für das Finanzwesen bietet mehr Effizienz und Einblicke in wichtige Prozesse. Joule übersetzt nun komplexe Fehler bei der elektronischen Rechnungsstellung in einfache Sprache. Der Agent für Streitbeilegung automatisiert die Ursachenanalyse für Streitigkeiten im Zusammenhang mit Rechnungen, während durch die Verarbeitung von Zahlungsavisen die Bearbeitungszeit für Dokumente erheblich verkürzt wird. Unstrukturierte Daten wie PDFs können nun automatisch in Kundenaufträge umgewandelt werden, und Buchhalter können auf Erklärungen in natürlicher Sprache für komplexe Berechnungen des Anlagevermögens zugreifen. Benutzer können ihre Startseite personalisieren und Systemfehler mithilfe natürlicher Sprache in 51��S/4HANA Cloud Public Edition leicht nachvollziehen.
51��Business AI für Beschaffung und Customer Experience verbessert die gesamten kaufmännischen Abläufe durch neue Funktionen. In der Beschaffung verkürzt die automatisierte Erstellung von Leistungsbeschreibungen in 51��Fieldglass die Zeit für die Definition von Leistungsumfängen. Mit dem Katalogoptimierungsagenten können E-Commerce-Manager die Qualität von Produktdaten kontinuierlich verbessern. Im Einzelhandel erhalten Manager sofortige, dialogorientierte Antworten von Joule zu Daten aus der Auftragsverwaltung.
51��Business AI für IT und Entwickler gibt Entwicklern und Datenexperten die neuesten Tools direkt an die Hand und bietet ihnen mehr Kontrolle. Joule ist nun in 51��Datasphere allgemein verfügbar, das heißt, Benutzer können mithilfe einfacher dialogorientierter Sprache durch die Plattform navigieren, Antworten erhalten und Aufgaben durchführen. Der Generative AI Hub in AI Foundation wird weiter ausgebaut und bietet Entwicklern Zugang zu den neuesten Modellen, darunter OpenAI GPT 5.2, Gemini 3.0 Pro, Anthropic Claude Opus 4.6 und Claude Sonnet 4.6. Entwickler profitieren zudem von verbesserten Funktionen wie fortschrittlicher Prompt-Optimierung, Metadaten-Filterung und deklarativen Konfigurationsoptionen zur Orchestrierung in der Prompt-Registry. Darüber hinaus bietet 51��Document AI nun detailliertere Steuerungsoptionen mit benutzerdefinierten Konfidenzschwellenwerten und erweiterter Unterstützung von Dokumenten.
51��Business AI für Branchen umfasst eine spezialisierte KI zur Lösung einzigartiger geschäftlicher Herausforderungen. Verkaufsteams können ihren Reaktionsprozess mit dem neuen Ausschreibungsanalyse-Agenten beschleunigen. Dieser Agent automatisiert die Prüfung komplexer Ausschreibungsdokumente, um die Erfolgsquoten zu verbessern. Joule funktioniert nun auch in 51��Commodity Management, sodass sich mündliche oder schriftliche Verhandlungen direkt in detaillierte Geschäftsentwürfe umwandeln lassen. In der Life-Sciences-Branche können Fachleute aus dem Bereich der klinischen Versorgung vorausschauende Analysen nutzen, um Kosten zu senken, die durch die Verschwendung von Beständen entstehen. Joule verkürzt zudem die Zeit für die Informationssuche erheblich. Das 51��Self-Billing Cockpit automatisiert die Extraktion von Rechnungsdaten aus beliebigen Formaten, was deutlich kürzere manuelle Verarbeitungszeiten zur Folge hat.
51��Business AI für Business Transformation Management liefert wichtige Erkenntnisse, die zum Steuern und Beschleunigen organisatorischer Veränderungen entscheidend sind. Joule ist nun in 51��Signavio verfügbar und ermöglicht die Suche in natürlicher Sprache, wodurch sich die Zeit für die Informationssuche verkürzt. Simulationen von Geschäftsprozessmodellen und Notationen in 51��Signavio liefern klare, umsetzbare Zusammenfassungen direkt in Prozessdiagrammen. In der Zwischenzeit können Unternehmensarchitekten die Anleitungen in 51��LeanIX nutzen, um aussagekräftige Erkenntnisse direkt aus ihrem Architekturbestand zu gewinnen. So lässt sich die Umsetzung von Transformationen beschleunigen und die Zeit zur Gewinnung der Erkenntnisse verkürzen.

Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der 51��SE.

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Generative UI eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmenssoftware

Jonathan von Rueden — Tue, 24 Mar 2026 07:00:00 +0000

Für Benutzeroberflächen bricht momentan ein neues Zeitalter an. Der Einzug der künstlichen Intelligenz (KI) in unseren Alltag hat dazu geführt, dass auch die Erwartungen an Unternehmenssoftware gestiegen sind: Mitarbeitende erwarten heutzutage, dass ihre Geschäftsanwendungen die gleichen intuitiven, dialogorientierten Oberflächen bieten, die sie auch privat nutzen.

Das hat zu einem Comeback zeichenorientierter Benutzerschnittstellen und damit zu einer Rückbesinnung auf die Interaktion über die Ein- und Ausgabe von Text geführt.

Viele Anwendungen kommen mit reinem Text aus und können ganz intuitiv und ohne Anleitung für ein bestimmtes Ziel genutzt werden. Texte können jedoch nur bedingt die strukturierten Daten vermitteln, die in Unternehmen üblich 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 können. Aus diesem Grund sind grafische Benutzeroberflächen (GUIs) ideal, um strukturierte Daten darzustellen und Nutzer durch komplexe Workflows zu führen. Aber die Entwicklung von GUIs ist kostspielig, lässt wenig Freiraum und erfordert generische Einheitslösungen, die es schwer machen, das dynamische und maßgeschneiderte Benutzererlebnis zu bieten, das Anwender heute verlangen.

Text ist biegsam, bietet jedoch nur begrenzte Möglichkeiten; GUIs wiederum sind leistungsstark, aber unflexibel. „Generative UI“ – das Konzept KI-gestützter Benutzeroberflächen – schlägt eine Brücke zwischen diesen beiden Ansätzen und eröffnet 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 Störung in der Lieferkette untersucht. Anstatt Daten aus fünf verschiedenen Anwendungen manuell abzugleichen, kann sie mit einem Prompt arbeiten: „Zeig mir, für welche Lieferanten in Südostasien Risiken bestehen, und gestalte alternative Beschaffungsszenarios.“

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 ausführende Agenten bereit, um auf Befehl zu handeln.

Anwender müssen sich nicht mit diesen komplexen Vorgängen beschäftigen. Für sie steht innerhalb von Sekunden eine dynamische Benutzeroberfläche bereit – und zwar kein generisches Dashboard, sondern ein speziell für sie erstelltes Kontrollzentrum. Auf interaktiven Karten werden betroffene Regionen hervorgehoben, und Lieferkettendiagramme werden in Echtzeit aktualisiert. Wenn Anwender die Parameter ändern, wird die Risikobewertung sofort angepasst. Darüber hinaus stehen integrierte Kontrollen bereit, um Bestellungen auszulösen oder Lieferanten zu benachrichtigen. Anwender sind damit in der Lage, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Außerdem wird die Zusammenarbeit vereinfacht: Kollegen können an einem interaktiven Arbeitsbereich mitwirken, ohne dass Briefings oder Besprechungen notwendig sind, um den Kontext zu erläutern.

Und so sieht die Zukunft aus: Eine Business Suite, in der die Absicht der Anwender ihre Benutzeroberfläche gestaltet und ihre Entscheidungen die entsprechenden Maßnahmen bestimmen. Um das zu ermöglichen, kombinieren wir unsere KI-Lösung Joule und Joule Agents mit unserer Vision für „generative UI“. Dabei geht es nicht nur um bedarfsorientierte Dashboards, sondern um die Steuerung von Geschäftsprozessen mithilfe von Schnittstellen, die sich an die Rolle, den Kontext und die Aufgaben des Anwenders anpassen. So lässt sich „Vibe Coding“ – eine Programmiermethode, bei der Prompts in natürlicher Sprache zum Einsatz kommen – für Geschäftsabläufe einsetzen. Der Schwerpunkt wird dabei von der Syntax auf die Absicht verlagert.

Wir befinden uns auf dem Weg in ein Zeitalter, in dem Benutzeroberflächen auf dynamische Weise von KI erstellt werden, sodass Anwender sofort mit diesen Oberflächen interagieren können. Generative Oberflächen ermöglichen den Übergang von statischen Software-Suites hin zu hochindividuellen Anwendungen, die wie temporäre Kontrollzentren aufgebaut und auf ein bestimmtes Problem zugeschnitten sind.

Wie 51��Herausforderungen meistert

Um eine absichtsgesteuerte, unternehmensweite Business Suite bereitstellen zu können, müssen komplexe Anforderungen umgesetzt werden. Wir entwickeln generative Oberflächen, weil wir sowohl ihr Potenzial als auch die damit verbundenen Risiken verstehen – und wir verfügen über die notwendige Kompetenz, um diese Herausforderung anzugehen.

Genauigkeit

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) können plausible, aber falsche Ergebnisse liefern oder „halluzinieren“. Ein Chatbot, der die Handlung eines Films halluziniert, ist kein großes Problem; ein Beschaffungssystem, das Lieferantenbedingungen falsch darstellt, hat hingegen reale Konsequenzen. Unser Ansatz für „generative UI“ zielt darauf ab, Daten aus Erfassungssystemen mit transparenten Informationen zu ihrer Herkunft direkt zu visualisieren. Verlässliche Echtzeitdaten als Grundlage von Benutzeroberflächen sind der erste Schritt, um Ungenauigkeiten zu vermeiden.

Vertrauen

Wie können sich Anwender darauf verlassen, dass die Benutzeroberfläche zuverlässig ist, wenn jede Oberfläche dynamisch generiert wird? Vertrauen fußt auf Konsistenz und Vorhersehbarkeit. Unsere generativen Oberflächen basieren auf den bekannten und bewährten architektonischen Grundsätzen von SAP Fiori für Listen, Dashboards und Workflows. Der Inhalt ist maßgeschneidert und die Struktur konsistent und vertraut, sodass Benutzer mit Zuversicht die Lage beurteilen und reagieren können.

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Unternehmenssoftware umfasst hochentwickelte und individuelle Funktionen. Sie wird über Jahrzehnte hinweg weiterentwickelt und basiert auf umfassendem Fachwissen und umfangreicher Geschäftslogik. „Generative UI“ baut auf den bewährten Funktionen von Joule zur Integration und Koordination auf, die bereits für die Vernetzung von Systemen innerhalb einer IT-Landschaft sorgen und Agenten steuern, um komplexe Workflows auszuführen. Auf dieser Grundlage können Nutzer über einfache Benutzeroberflächen eng integrierte Prozesse ausführen, während Joule die dafür notwendige Abstimmung übernimmt.

Warum diese Entwicklung wichtig ist

Die private Nutzung von KI hat dazu geführt, 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 Benutzeroberflächen. Stattdessen geht der Trend hin zu maßgeschneiderten Kontrollzentren – Oberflächen, die sich der Absicht eines Anwenders anpassen und die auf Live-Daten basieren, von Agenten ausgeführt und von Anwendern gesteuert werden.

Auf diese Weise können wir Arbeitsabläufe komplett neu gestalten.

Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der 51��SE.

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KI im Jahr 2026: Fünf bestimmende Themen

Jonathan von Rueden — Wed, 11 Feb 2026 07:00:00 +0000

KI entwickelt sich derzeit rasch von einer Reihe leistungsstarker Werkzeuge hin zu einer zentralen Komponente wettbewerbsfähiger Unternehmen. Spezialisierte Modelle, KI-Agenten und KI-basierte Architekturen werden dafür sorgen, dass KI weiterhin in den Kern von Unternehmensabläufen eingebettet wird – mit potenziell enormen Vorteile.

Um die Entwicklung von KI zu steuern, müssen Unternehmen verstehen, dass es nicht mehr nur um die Frage geht „Was kann KI tun?“, sondern „Wie bringen wir unser Unternehmen mit KI auf Erfolgskurs? Was müssen wir dafür tun? Welche Probleme löse ich mit welchen Modellen? Wie steuern wir all das?

Sehen wir uns fünf wichtige Themen an, die Unternehmens-KI im Jahr 2026 bestimmen werden und die für Unternehmen sowohl Chancen als auch Herausforderungen bedeuten. Los geht’s!

1. Neue Kategorien von KI-Basismodellen schaffen Mehrwert für Unternehmen

Die Fortschritte in der generativen KI sind auf Durchbrüche bei den sogenannten Basismodellen zurückzuführen. Dabei handelt es sich um umfangreiche neuronale Netzwerke, die mit enormen Datenmengen trainiert werden und an verschiedenste Aufgaben angepasst werden können.

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) waren die erste Welle von umfassenden Basismodellen. Allgemeine LLMs, die mit dem Äquivalent aller Texte im Internet trainiert wurden, ermöglichten viele wertschöpfende Anwendungsfälle wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Schreiben von Code und die Unterstützung von Anwendungen wie ChatGPT und Claude. In den letzten Jahren haben wir bereits gesehen, wie der Ansatz der Basismodelle in anderen Bereichen angewendet wurde, beispielsweise zum Erstellen von Videos und Generieren von Sprache.

2026 werden spezialisierte Basismodelle, die für bestimmte Datentypen und Bereiche optimiert sind, hochwertige Anwendungsfälle für Unternehmens-KI unterstützen. Bei Modellen zur Videogenerierung ließ sich bereits beobachten, dass Modelle, die auf realen physikalischen Daten beruhen, Schlussfolgerungen aus Szenen und physikalischer Dynamik ziehen können. Die aufkommenden Weltmodelle zeigen, dass das Simulieren der physischen Welt neue Möglichkeiten in den Bereichen Simulation, synthetische Trainingsdaten und digitale Zwillinge eröffnet. Vision-Language-Action-Modelle demonstrieren, dass Robotik-Basismodelle Verallgemeinerungen ableiten und auf neue Aufgaben und Umgebungen anwenden können, wodurch die Umwandlung von Wissen im Webmaßstab in reale Maßnahmen in den Bereichen Logistik und Fertigung möglich wird.

Im Unternehmensbereich findet gerade eine ähnliche Veränderung in Bezug auf strukturierte Daten in Datenbanken und transaktionaler Unternehmenssoftware statt. Obwohl LLMs in vielen Anwendungsfällen in Unternehmen beeindruckende Ergebnisse liefern, können sie Aufgaben wie numerische Prognosen, etwa die Herleitung eines Lieferdatums oder einer Bewertung von Lieferantenrisiken, nicht lösen. Arbeiten zu relationalen Basismodellen zeigen jedoch, dass das Training mit strukturierten Datensets – beispielsweise Daten in Tabellen statt allgemeinen Texten oder Bildern aus dem Internet – eine hohe Genauigkeit von Vorhersagen ermöglicht, ganz ohne mühsames Feature Engineering und Training, wie es beim klassischen maschinellen Lernen erforderlich ist. Das bedeutet, dass Unternehmen Prognosemodelle innerhalb von wenigen Tagen statt Monaten implementieren können. Kürzlich eingeführte relationale Basismodelle wie SAP-RPT-1, Kumo und Distil Labs zeigen, wie neue Modelle Anwendungsfälle wie Prognosen, Erkennung von Anomalien und Optimierung in ERP-, Finanz-, Fertigungs- und Supply-Chain-Szenarien direkt unterstützen können.

Es ist zu erwarten, dass diese spezialisierten Modelle 2026 skaliert werden und für strukturierte Geschäftsaufgaben erstklassige, effiziente Leistung liefern. Damit werden sie allgemeine LLMs und moderne Algorithmen für maschinelles Lernen übertreffen. Diese Modelle werden künftig die Zugpferde für wertschöpfende Aufgaben in Unternehmen sein.

2. Software entwickelt sich hin zu einer KI-basierten Architektur

Im Bereich der KI waren im Laufe der Jahrzehnte verschiedenste wertschöpfende Ansätze zu beobachten – von den ersten regelbasierten Expertensystemen über probabilistisches Deep Learning bis hin zum jüngsten Boom bei generativer KI. 2026 werden Unternehmen von der Erweiterung bestehender KI-Anwendungen und -Prozesse zu KI-basierten Architekturen übergehen, die das Versprechen moderner KI voll einlösen werden.

KI-basierte Architekturen ergänzen deterministische Systeme um eine Schicht für kontinuierliches Lernen und agentische KI. Dadurch sind absichtsgesteuerte und kontextbezogene Anwendungen möglich, die sich selbst verbessern, und die nicht statisch um festgelegte Workflows herum codiert werden müssen. Agentische Systeme werden jedoch auch weiterhin nur so gut sein, wie die Kontextschicht, auf der sie beruhen und von der sie zuverlässig Informationen abrufen können. Im Hinblick darauf sollten Unternehmen in umfassende, semantisch umfangreiche Wissensgraphen investieren, die eine skalierbare Kontextquelle bieten und eine KI-basierte Software ermöglichen, die zuverlässig ist und sich selbst verbessern kann.

Unternehmensanwendungen werden zunehmend nativ auf KI-Funktionen aufbauen und Benutzererfahrungen bieten, die für Interaktionen mit mehreren Modellen in natürlicher Sprache konzipiert sind. Sie werden mit KI-Agenten ausgestattet sein, die Schlussfolgerungen über komplexe Prozesse hinweg ziehen können und über eine Grundlage zur Verwaltung von Basismodellen, Services und einen Wissensgraphen zum Erfassen semantisch umfassender Geschäftsdaten verfügen. Mit einer auf KI basierenden Architektur können auch mehr Mitarbeiter in kürzester Zeit selbst Apps erstellen – beispielsweise kleinere Ad-hoc-Produktivitätsanwendungen –, ohne dafür IT-Teams beanspruchen zu müssen.

Eine Voraussetzung für eine KI-basierte Architektur sind etablierte SaaS-Prinzipien und Investitionen in moderne Cloud-Anwendungen, auf denen sie aufbauen kann. Der Fachbegriff für die Kombination von probabilistischen, adaptiven KI-Modellen mit deterministischen Aufzeichnungssystemen lautet neurosymbolische KI. Sie vereint die besten Fähigkeiten von KI zur Anpassung an zuverlässige, steuerbare und deterministische Prozesse. Anwendungen der nächsten Generation werden KI nicht nur unterstützen, sie werden im Kern auf KI aufbauen. Das bedeutet, dass Schlussfolgerungen, Geschäftsregeln und Daten kombiniert werden, um nahtlos Erkenntnisse zu liefern und zu automatisieren. Stellen Sie sich ERP-Systeme vor, die proaktiv Anomalien melden, Maßnahmen empfehlen und sogar Workflows autonom ausführen – und all das im Einklang mit Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Vorschriften.

3. Agentische Governance wird zu einem geschäftskritischen Aspekt

In den letzten zwei bis drei Jahren hat generative KI eine Welle von wertschöpfenden Anwendungsfällen ausgelöst. Diese Anwendungsfälle basierten größtenteils auf folgendem Muster: Benutzer senden einen Prompt an ein Modell, erhalten eine Antwort und interagieren erneut mit dem Modell.

Im vergangenen Jahr rollte die nächste Innovationswelle an: KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben planen und iterativ durchdenken können, einschließlich der Auswahl von Tools, der Selbstreflexion über den Fortschritt und der Zusammenarbeit mit anderen KI-Agenten. Diese fortschrittlichen KI-Agenten versprechen, komplexe Geschäftsprozesse anzugehen, die bisher nicht automatisiert werden konnten, etwa die Analyse einer großen Anzahl von Dokumenten, Aufzeichnungen und Richtlinien, um oder .

Die zunehmende Verbreitung von KI-Agenten, von denen viele kritische Aufgaben und sensible Daten verarbeiten, erfordert jedoch die Entwicklung neuer Funktionen. Agentische Governance wird sich als eine wichtige Funktion herausstellen, wenn Unternehmen Hunderte von spezialisierten KI-Agenten einsetzen. Die Herausforderung des „Agenten-Wildwuchses“ wird an frühere Schatten-IT-Krisen erinnern, doch angesichts der autonomen Entscheidungsfähigkeiten von Agenten wird sie mit höheren Risiken einhergehen.

Zukunftsorientierte Unternehmen werden umfassende Governance-Frameworks schaffen, die fünf Dimensionen abdecken: Lebenszyklusmanagement für Agenten (Versionskontrolle, Testprotokolle, Implementierungsgenehmigungen, Verfahren für die Außerbetriebnahme), Beobachtbarkeit und Auditierbarkeit (Verzeichnis, Protokollierung, Argumentationspfade und Aktions-Traces von Agenten), Durchsetzung von Richtlinien (Einbettung von Geschäftsregeln, gesetzlichen Einschränkungen und ethischen Richtlinien in die Ausführungsabläufe von Agenten), Modelle für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent (Definition von Autonomiegrenzen, Genehmigungsanforderungen und Eskalationspfaden) und Leistungsüberwachung (Nachverfolgung von Genauigkeit, Effizienz, Kosten und geschäftlichen Auswirkungen).

Der organisatorische Wandel wird tiefgreifend sein – von der Betrachtung der KI als unabhängiges Werkzeug bis hin zur Verwaltung von Agenten als digitale Mitarbeitende, die ein Onboarding, Leistungsbeurteilungen und kontinuierliche Verbesserung erfordern. HR- und IT-Abteilungen werden beim „digitalen Personalmanagement“ zusammenarbeiten, da Unternehmen die agentische Governance ebenso ernst nehmen wie die herkömmliche Kontrolle des Personals.

4. Absichtsgesteuertes ERP und generative UI bieten neuen Nutzungskomfort

Verbraucher sind zunehmend besser mit Computerinteraktionen vertraut, die Prompts in natürlicher Sprache, Spracheingaben und sogar in Form von Bildern und Gesten erfordern. Gleichzeitig wird sich die Fähigkeit von generativer KI, Texte, Grafiken, Code und HTML dynamisch zu erstellen, rasch verbessern. Parallel dazu wird es möglich sein, dass Nutzer einfach ihre Absichten ausdrücken, sodass KI-Agenten ermitteln können, wie sie dieses Ziels erreichen.

Diese Fortschritte eröffnen Nutzern vielfältige, völlig neue Modalitäten für das Arbeiten mit Unternehmenssoftware und mit ERP-Software ohne App („No-App ERP“). Betrachten wir als Beispiel das Buchen eines Kundenbesuchs. Dafür müssen Mitarbeitende in der Regel eine Analyseanwendung öffnen, um das Kundenkonto zu überprüfen. Dann suchen sie im CRM-System nach der Adresse des Kunden und navigieren schließlich zu einer anderen Anwendung, um die Reise zu buchen.

2026 werden wir mit digitalen Assistenten häufiger über „Gen UIs“ arbeiten. Generative UI entlastet Nutzer, da sie nicht mehr zwischen mehreren Anwendungen navigieren und manuelle Aufgaben ausführen müssen. Mit der Zeit werden Nutzer dank KI einfach ihre Absicht ausdrücken können: „Bereite eine Reise zu meinem Kunden mit den meisten Leads vor.“ Der KI-Agent plant daraufhin die entsprechenden Schritte und erforderlichen Systeme und interagiert mit dem Benutzer, um sich Reisedetails bestätigen zu lassen. Inzwischen generiert er dynamische Analysediagramme und Briefingmaterial im Fenster. Da KI-Agenten immer leistungsfähigere Berechnungs- und Vorhersagetools entwickeln, werden sie es Nutzern ermöglichen, „natürlicher mit ihren Daten zu sprechen“, während die Agenten im Hintergrund datenbasierte Entscheidungen treffen. Um es noch einmal zu verdeutlichen: Interaktionen mit Agenten werden weit über gängige Chat-Dialoge hinausgehen. Unternehmen werden über umfangreiche Visualisierungen, vollständige Workflows und die Möglichkeit verfügen, mit nur wenigen Befehlen hochgradig personalisierte Apps zu erstellen.

Die Benutzungsoberfläche an sich wird nicht verschwinden. Für das Arbeiten mit ERP unabhängig von einer App und mit autonomen Agenten sind dieselben Grundlagen erforderlich, auf die sich Menschen bereits bei ihrer täglichen Arbeit verlassen: strukturierte Workflows, Sicherheit, Governance und Geschäftslogik, die in Geschäftsanwendungen definiert sind. Der Unterschied besteht darin, dass Agenten diese Grundoperationen programmtechnisch in großem Maßstab konsumieren, nicht nur über eine grafische Benutzungsoberfläche. Menschen können mit diesen Agenten über natürliche Sprache interagieren, ohne die Anwendung überhaupt öffnen zu müssen.

Diese Funktionen werden ein neues Paradigma für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI und für Produktivität am Arbeitsplatz etablieren. Personalisiertes Arbeiten und anpassungsfähige Workflows über Anwendungen und Datenquellen hinweg werden die Akzeptanz verbessern. Diese Fähigkeit, sich unabhängig von der Interaktionsmodalität und den zugrunde liegenden Systemen ausschließlich auf das Erreichen der Absicht eines Nutzers zu konzentrieren, wird die Investitionsrendite (ROI) von KI und Unternehmenssoftware steigern.

5. Deglobalisierung steigert das Angebot an souveräner KI

KI sorgte für Debatten über digitale Souveränität zwischen verschiedenen Ländern, da sie potenziell Auswirkungen auf alles hat, von wissenschaftlichen Entdeckungen über nationale Sicherheit bis hin zu volkswirtschaftlicher Produktivität und selbst die Kultur. Geopolitische Ereignisse wie Störungen in der Lieferkette durch Zölle und Krieg haben die Dringlichkeit des Erreichens digitaler Souveränität, die viele Nationen und Unternehmen verspüren, noch verstärkt.

Digitale Souveränität hat zwei weit gefasste Definitionen. Erstens ist digitale Souveränität eine Bezeichnung für Informationssicherheit, die die Speicherung und den Zugriff auf Daten regelt, so etwa FedRAMP in den USA und die VSA in Deutschland, die die Voraussetzung dafür sind, sensible Regierungsdaten in einer souveränen Cloud zu verarbeiten. In der zweiten, etwas allgemeineren Definition bezieht sich Souveränität auf die Herkunft von physischen Anlagen, geistigem Eigentum, Gerichtsstand und Services für den gesamten Cloud-Stack. Nutzt eine Anwendung beispielsweise ein KI-Modell, das in Europa, den USA oder China erstellt wurde, und ist das Rechenzentrum geografisch isoliert?

Angesichts der hohen Risiken, der geopolitischen Unsicherheit und der ��ǳ��澱��ä�� von „souveräner KI“ werden Unternehmen zunehmend nach KI- und Cloud-Lösungen verlangen, die gleichzeitig hochmodern, flexibel und vollständig souverän sind. Das forciert den Wandel von einer globalisierten Einheits-Cloud zu regional konformen, KI-gestützten Unternehmensplattformen. Gleichzeitig werden die Regierungen ihre nationalen KI-Strategien weiter verfeinern, um in Bereiche entlang des Stacks zu investieren, in denen sie wettbewerbsfähig sind und Mehrwert schaffen können.

Umsetzung der KI-Themen im Jahr 2026

2026 ist KI auf dem besten Weg, sich von einem unterstützenden Werkzeug zu einer tragenden Säule für Unternehmen zu entwickeln. Dieser Wandel wird durch eine Annäherung entscheidender Trends vorangetrieben – darunter immer leistungsfähigere Agenten, generative Benutzungsoberflächen und KI-basierte Architektur –, die KI aus der Anwendungsschicht in den Kern von Geschäftsabläufen verlagern.

Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die diesen Wandel erkennen und ein Unternehmen aufbauen, das speziell auf KI ausgerichtet ist: Sie schaffen eine robuste Governance, um eine neue, kollaborative Belegschaft aus Menschen und KI-Agenten zu verwalten. Sie führen generative Benutzungsoberflächen ein, um die Akzeptanz zu verbessern und Nutzern ein absichtsgesteuertes Arbeiten durch natürliche Interaktion zu ermöglichen. Sie machen spezialisierte Basismodelle ausfindig, die genau auf die Anwendungsfälle des Unternehmens abgestimmt sind, um den geschäftlichen Nutzen zu steigern, und nicht zuletzt entwickeln sie nahtlos Anwendungen rund um die KI, die logische Schlussfolgerungen, Geschäftsregeln und Daten vereinen und proaktive Erkenntnisse liefern und Automatisierung ermöglichen.

Unternehmen werden jedoch auch im Jahr 2026 weiterhin hochwertige, vernetzte Daten benötigen. Datensilos schränken die Effektivität von KI stark ein. Wie bereits erwähnt, setzt eine KI-basierte Architektur Investitionen in moderne Cloud-Anwendungen voraus, die Daten im gesamten Unternehmen harmonisieren – denn einheitliche Daten sorgen dafür, dass die Ergebnisse der KI genauer und relevanter sind.

Jonathan von Rueden ist Chief AI Officer der 51��SE.
Walter Sun ist Senior Vice President und Global Head of AI for 51��Business AI bei der SAP.
Sean Kask ist Vice President und Head of AI Strategy for 51��Business AI bei der SAP.

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KI im Jahr 2025: Fünf beherrschende Themen

Jonathan von Rueden — Tue, 04 Mar 2025 07:00:00 +0000

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich in einem frappierenden Tempo von einer neuen Technologie zu einer Einflussgröße für Geschäftsabläufe. Von der Entwicklung von KI-Agenten hin zur Interaktion mit Technologien, die sich eher wie eine natürliche Unterhaltung anfühlt, sind KI-Technologien in der Lage, unsere Arbeitsweise zu verändern.

Doch was genau kommt auf uns zu? Wir möchten Ihnen fünf Themen vorstellen, die im Jahr 2025 für KI große Bedeutung haben werden. Diese sind für Unternehmen sicherlich mit Herausforderungen verbunden, sie haben aber auch das Potenzial, die Grenzen des Machbaren neu auszuloten. Sind Sie bereit für einen Blick auf das, was uns im neuen Jahr und darüber hinaus erwartet? Los geht’s!

1. KI-Agenten: „Agent Washing“ ade, Willkommen Multi-Agenten-Systeme

KI-Agenten stecken derzeit noch in den Kinderschuhen. Viele Softwareanbieter bringen gerade ihre ersten sogenannten „KI-Agenten“ heraus, die lediglich auf einer einfachen dialogorientierten Dokumentsuche beruhen. Die Entwicklung geht aber bereits hin zu innovativen KI-Agenten, die in der Lage sind, zu planen, logische Schlüsse zu ziehen, Tools zu verwenden, mit Menschen und anderen Agenten zusammenzuarbeiten und Fortschritte iterativ zu reflektieren, bis sie ihr Ziel erreicht haben. Diese werden sich 2025 rasch weiterentwickeln und immer autonomer agieren. Genauer gesagt wird man KI-Agenten im Jahr 2025 eher im Hintergrund einsetzen, damit sie komplexe agentengestützte Workflows steuern.

Anwender werden als Unterstützung für ihre Aufgaben mit einem Assistenten interagieren, der die Anforderung umsetzen und die Koordination zwischen Systemen mehrerer spezialisierter KI-Agenten übernehmen wird, um schwierigere Aufgaben zu erledigen. Künftige KI-Agenten oder Multi-Agenten-Systeme (MAS) können zusammenarbeiten, um Anwender zu verstehen, über den umfassenden Kontext zu verfügen und ein Problem zu strukturieren. Anschließend interagieren sie mit diesen domänenspezifischen, spezialisierten KI-Agenten, die jeweils bestimmte Teilaufgaben ausführen, die zusammen zur Erledigung einer deutlich komplexeren Aufgabe beitragen. In Zukunft werden Anwender eine Aktion nicht einmal mehr auslösen müssen. KI-Agenten werden stattdessen proaktiv auf Geschäftsereignisse wie eingehende Kundenanfragen, Unterbrechungen der Lieferkette oder Bedarfsspitzen reagieren. Sie werden einen Entscheidungsworkflow automatisch so weit wie möglich vorbereiten, bevor sie menschliche Benutzer für Feedback einbeziehen.

Auf Sicht von fünf Jahren werden KI-Agenten beträchtliche Teile von Workflows vereinfachen, auch Aspekte, die sich bisher nur schwer automatisieren lassen. Das sind etwa Ausnahmen im Kundenservice, langwierige Verwaltungsaufgaben und spezielle Programmiertätigkeiten wie das Codieren oder das Debuggen von Software. KI-Agenten werden flexibel sein. Sie werden planen, scheitern und etwas anderes versuchen oder sich auf Grundlage von Schlussfolgerungen selbst korrigieren können. KI-Agenten werden wiederkehrende Routineaufgaben genauso effektiv und oft sogar effektiver erledigen als Menschen. Dies wird zu höherer Produktivität und nachweisbaren Kosteneinsparungen führen. Für langwierige und sehr umfangreiche Aufgaben werden Agenten anpassungsfähiger und robuster als die herkömmliche robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) sein. Das heißt, dass sie aus vielen möglichen Ergebnissen das beste herausfinden können, was mit klassischen Automatisierungsmethoden in einem RPA-Algorithmus kaum programmierbar ist.

Die Einführung von KI in diesen Bereichen wird auch die Dynamik innerhalb der Belegschaft verändern. Die Rolle des Menschen wird sich zunehmend darauf konzentrieren, nicht alltägliche Szenarien zu antizipieren, mit Mehrdeutigkeit umzugehen, menschliches Verhalten zu berücksichtigen, strategische Entscheidungen zu treffen und echte Innovationen voranzutreiben – und zwar ergänzt, nicht ersetzt durch KI-Fähigkeiten.

Kurz gesagt: KI wird umfangreiche Routineaufgaben übernehmen, während der Wert des menschlichen Urteilsvermögens, der Kreativität und qualitativ hochwertiger Ergebnisse steigen wird.

2. Modelle: Ohne Kontext kein Wert

Der Trend, dass große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) immer mehr als Rohstoff für generative KI-Routineaufgaben dienen, wird sich fortsetzen. LLMs greifen auf einen zunehmend stärker genutzten Pool öffentlicher Daten zurück, die aus dem Internet stammen. Dies wird sich noch verschärfen. Und Unternehmen müssen lernen, ihre Modelle an einzigartige Datenquellen mit umfassenden Inhalten anzupassen. Modellverbesserungen werden in Zukunft nicht mit Brachialgewalt und größeren Datenmengen erreicht werden, sondern durch qualitativ bessere Daten, mehr Kontext und die Verfeinerung zugrunde liegender Techniken. Unternehmen müssen mehr Zeit in Innovationen investieren, um durch Feinabstimmungen und Modellanpassungen bessere Modelle zu entwickeln, anstatt immer noch größere Modelle zu trainieren. Neurosymbolische KI-Techniken, insbesondere Wissensgraphen, werden eine Renaissance erleben, da sie sowohl Lernziele für Basismodelle als auch Kontext liefern können, um die Leistung generativer KI erheblich zu verbessern und gleichzeitig Halluzinationen zu verringern.

Wir werden außerdem eine größere Vielfalt von Basismodellen für unterschiedliche Zwecke erleben. Nehmen wir zum Beispiel physikalisch fundierte neuronale Netzwerke (Physics-Informed Neural Networks, PINNs). Sie generieren Ergebnisse auf der Grundlage von Vorhersagen, die auf der physischen Realität oder der Robotik basieren. PINNs werden auf dem Arbeitsmarkt an Bedeutung gewinnen, da sie autonome Roboter in die Lage versetzen, in der realen Welt zu navigieren und Aufgaben auszuführen. Die Einsatzmöglichkeiten reichen von Lagerhäusern bis hin zu Fertigungsanlagen. Außerdem eignen sie sich für Modelle, die mit tabellarischen, strukturierten Daten wie dem 51��Foundation Model trainiert werden, und die Aufgaben bewältigen können, für die LLMs nicht so gut geeignet sind, etwa für Prognosen numerischer Werte.

Modelle werden zunehmend multimodaler werden, das heißt, ein KI-System kann Informationen aus verschiedenen Arten von Eingaben verarbeiten. KI-Anwendungen werden sich schließlich zu „Any-to-Any“-Modalitätslösungen entwickeln, die in der Lage sind, Text-, Sprach-, Bild-, Video- und Sensordaten mit einem einzigen Modell zu verstehen, zu verarbeiten und Schlussfolgerungen zu ziehen. Darüber hinaus werden kleinere und stärker spezialisierte LLMs mit skalierbaren Techniken zur Feinabstimmung und der Fähigkeit, auf beliebigen Geräten zu arbeiten, häufiger anzutreffen sein. Dieser Trend kann dazu führen, dass es in Zukunft hochgradig personalisierte Modelle für Unternehmen oder sogar Einzelpersonen gibt.

Unternehmen werden sich Strategien zuwenden, bei denen mehrere Basismodelle genutzt werden (nicht zu verwechseln mit den zuvor beschriebenen multimodalen Fähigkeiten eines einzigen Modells) und dabei eine Reihe von KI-Modellen und -Techniken einsetzen, die auf bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Gestützt wird dies durch den Trend zur Optimierung kleiner Teile von Modellen, was weniger Ressourcen und wesentlich weniger Daten erfordert. So entstehen vollständig flexible Modelle, mit denen Unternehmen einen größeren Mehrwert aus ihren einzigartigen Daten und dadurch Wettbewerbsvorteile erzielen können. Anbieter von Unternehmenssoftware werden Marktplätze und Plattformen mit integrierten KI-Modellen anbieten oder erweitern, die eine nahtlose Modellbereitstellung, -verwaltung und -aktualisierung unterstützen. Durch Benchmarking und die Senkung von Modellwechselkosten wird es einfacher möglich sein, dieselben Anwendungsfälle in heterogenen Umgebungen einzusetzen. Kontext ist gleich Nutzen. Die Technologie der Wissensgraphen gibt es schon seit 40 Jahren. Nun erlebt sie ein Revival, da mit ihr wichtige Herausforderungen von LLMs bewältigt werden können, beispielsweise das Verstehen komplexer Formate, von Hierarchien und von Beziehungen zwischen Geschäftsdaten. Wissensgraphen geben Daten eine Bedeutung und erklären die Beziehungen zwischen Entitäten. Dies verbessert die Fähigkeiten von LLMs erheblich. Der nächste Schritt auf diesem Weg sind große Graphenmodelle, die neue Fortschritte im Bereich generativer KI ermöglichen werden.

Implizites Wissen ist Macht – und Wissen für andere explizit zu machen, ist eine noch viel größere Macht.

3. Akzeptanz: Vom Hype in den Geschäftsalltag

Während das Jahr 2024 ganz im Zeichen der Einführung von KI-Anwendungsfällen und ihrem Nutzen für Unternehmen und auch Einzelpersonen stand, wird 2025 das Jahr der beispiellosen Einführung von unternehmensspezifischer KI sein. Mehr Menschen werden verstehen, wann und wie sie KI einsetzen können, und die Technologie wird so weit ausreifen, dass damit kritische Geschäftsprobleme wie komplexe multinationale Angelegenheiten bewältigt werden können. Viele Unternehmen werden auch praktische Erfahrungen sammeln, wenn sie zum ersten Mal mit KI-spezifischen rechtlichen und datenschutzrechtlichen Bestimmungen konfrontiert sind (im Vergleich zu der Zeit von vor 10 Jahren, als Unternehmen mit der Umstellung auf die Cloud begonnen haben) und damit die Grundlage dafür schaffen, dass sie die Technologie auf ihre Geschäftsprozesse anwenden können.

In technologischer Hinsicht wurden 2024 bedeutende Fortschritte im Bereich KI erzielt. 2025 werden sich die Unternehmen hingegen darauf konzentrieren, diese Fortschritte durch eine nahtlose Datenintegration sinnvoller zu nutzen, um letztlich die Genauigkeit und die Aussagekraft KI-gestützter Ergebnisse zu verbessern und die Akzeptanz zu erhöhen. Nicht zuletzt ist es denkbar, dass wir 2025 eine Verschiebung des Fokus im Geschäftsmodell mit Software beobachten: von der Erstellung statischer Softwarefunktionen hin zu einem Outcome-as-a-Service-Modell, das auf das Erreichen von Prozesszielen ausgerichtet ist.

4. Benutzererlebnis: KI wird die neue UI

Die nächste Barriere für KI ist es, Menschen, Daten und Prozesse nahtlos zusammenzuführen, um Geschäftsergebnisse zu verbessern. 2025 werden wir eine zunehmende Verbreitung von KI auf allen personellen Ebenen erleben, da die Menschen die Vorteile entdecken werden, die sich aus menschlicher Leistung plus KI ergeben können.

Das bedeutet, dass sich das klassische Benutzererlebnis von systemgesteuerten Interaktionen hin zu absichtsbasierter, durch menschlichen Dialog gesteuerter Kommunikation verändern wird, bei der KI im Hintergrund aktiv ist. Die neue Benutzeroberfläche für die Interaktion mit einem System wird aus KI-Assistenten bestehen. Dadurch wird Software für Menschen einfacher zugänglich sein. KI wird nicht auf eine bestimmte Anwendung beschränkt sein, sie könnte diese stattdessen eines Tages sogar ablösen. Durch KI werden die Grenzen zwischen Frontend, Backend, Browser und Anwendungen verschwimmen. Das ist in etwa so, als würde man seine KI mit „Armen, Beinen und Augen“ ausstatten. Power-User werden zwar immer noch mit einzelnen, sehr speziellen Schnittstellen arbeiten, die meisten Anwender werden jedoch Flexibilität über mehrere Zugriffsmuster hinweg fordern. Gleichzeitig wird die Bereitschaft steigen, längere Inferenzzeiten in Kauf zu nehmen, um qualitativ hochwertige Antworten auf komplexe, bisher unlösbare Probleme und Aktionen in Bereichen zu erhalten, für die tiefgreifende Analysen und Nachforschungen erforderlich sind. Die Anwender werden letztlich den Kompromiss zwischen der Latenzzeit und der ��ǳ��澱��ä�� von Aufgaben erkennen, die durch KI bearbeitet wurden.

Wichtig ist, dass Unternehmen KI nicht mehr nur als eine Sammlung von Produktivitätswerkzeugen betrachten, sondern ihre Belegschaft neu ausrichten: als ein Netzwerk aus auf Zusammenarbeit basierender Intelligenz, in dem KI-Agenten und Menschen gemeinsam daran arbeiten, Innovationen im Unternehmen zu beschleunigen. Die Kombination von menschlicher Kompetenz im strategischen Denken mit den Stärken künstlicher Intelligenz in umfassenden Analysen und im Erkennen von Mustern wird Unternehmen neue Wettbewerbsvorteile verschaffen – wenn es ihnen gelingt, solche Netzwerke hybrider Intelligenz effektiv zu koordinieren und dadurch wegweisende Entdeckungen und Marktchancen zu fördern. Das nächste Jahr wird außerdem das Anfangsstadium eines weiteren bedeutenden Wandels kennzeichnen, und zwar in der Art und Weise, wie Menschen und KI zusammenarbeiten: KI-Agenten werden sich zu Workflow-Partnern weiterentwickeln, die erste Schritte in Richtung einer eigenständigen Navigation in Softwareumgebungen und der Automatisierung von Routineaufgaben unternehmen – von Datenanalysen und der Erstellung von Berichten bis hin zu Terminkoordination und Softwaretests. Dies wird auch der Beginn einer längeren Umstellung hin zu veränderten Arbeitsprozessen und -mustern sein, wobei zukunftsorientierte Unternehmen neue Rollen, Messgrößen und Schulungsansätze für eine effektive Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI entwickeln.

5. Regulierung: Erst Innovationen schaffen, dann regulieren

Man könnte sagen, dass Regierungen weltweit gerade zu kämpfen haben, mit den rasanten Fortschritten in der KI-Technologie Schritt zu halten und sinnvolle rechtliche Rahmenbedingungen zu schaffen, die angemessene Leitlinien für KI darstellen, ohne dabei Innovationen einzuschränken. Die Regulierungslandschaft wird sogar noch heterogener werden; das verfolgt aktuell Hunderte von Vorschriften in Zusammenhang mit KI, die weltweit erörtert werden. Dies erfordert eine Bewertung der Einhaltung von verschiedenen rechtlichen Rahmenbedingungen für Modelle und die technische Auslegung dieser Rahmenbedingungen.

2025 wird sich die Diskussion verlagern, von dem, was wir aus technischer Sicht zu regulieren versuchen, hin zu der Art und Weise, wie wir Innovationen schaffen und was wir als grundsätzlich menschlich erachten. Diese Diskussion wird die Rolle des Menschen aufwerten, zu einer wesentlich positiveren Perspektive und auch dazu beitragen, dass wir eine langfristige Vision dafür entwickeln, wie wir uns das Zusammenleben und -arbeiten von Mensch und KI vorstellen.

In diesem Umfeld wird es für Unternehmen, die KI-Technologie entwickeln und einsetzen, weiterhin entscheidend sein, verantwortungsbewusste Prinzipien in Bezug auf Sicherheit und ethische Nutzung einzuhalten. Dies wird auch dazu beitragen, den Rahmen für wichtige Präzedenzfälle und Compliance vorzugeben.

Umsetzung der Themen im Jahr 2025

Dies sind jedoch nur einige Beispiele für die vielen spannenden Fortschritte, die KI unserer Ansicht nach im Jahr 2025 machen wird. Insgesamt wird die wichtigste Erkenntnis des kommenden Jahres darin bestehen, die Verwertbarkeit der vorhandenen bahnbrechenden Technologie zu steigern. Wir werden erleben, wie KI viel tiefer und fast unsichtbar in Verbraucher- und Unternehmensanwendungen eingebettet wird und wie Anbieter und Unternehmen, die diese Anwendungen nutzen, ihre individuellen Rahmen und Daten nahtlos in KI einbinden.

In Bezug auf die allgemeine Nutzung von KI, müssen Unternehmen jedoch eine moderne Cloud-Suite mit einheitlichem Datenzugriff und harmonisierten Datenmodellen einsetzen. Nur so können sie Datensilos überwinden und umfassend von KI-Innovationen profitieren, die sich über das gesamte Unternehmen erstrecken. Dies wird die Genauigkeit und Aussagekraft von KI-gestützten Ergebnissen erheblich verbessern und letztlich die Akzeptanz, insbesondere in Unternehmen, steigern.

Sean Kask ist Vice President und Head of AI Strategy for 51��Business AI bei der SAP.

Walter Sun ist Senior Vice President und Global Head of AI for 51��Business AI bei der SAP.

Jonathan von Rueden ist Head of AI Frontrunner Innovation for 51��Business AI bei der SAP.

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Jonathan von Rueden, Autor bei 51����News Center

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