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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen 蹿眉谤 unsere Kunden ma脽geblich voran. Kunden , verbessern , und .

51风流Business AI 蹿眉谤 die IT und Entwickler

Code-Editor von Joule Studio und Joule-Studio-CLI

Aufbauend auf den transformativen Funktionen von Joule Studio Low-Code erweitert die 51风流die Joule-Studio-Familie um zwei leistungsstarke neue Angebote, die genau dort ansetzen, wo Entwickler arbeiten: der Code-Editor von Joule Studio, eine Erweiterung von Visual Studio Code IDE und die Joule-Studio-CLI, eine vielseitige Befehlszeilenschnittstelle. Zusammen bieten diese Tools eine einheitliche, KI-gest眉tzte Entwicklungserfahrung, die das gesamte Spektrum der Entwicklungspersonae und Pr盲ferenzen von Joule abdeckt.

• Der Code-Editor von Joule Studio bringt die Intelligenz von Joule direkt in Visual Studio Code, die weltweit beliebteste Entwicklungsumgebung, und unterst眉tzt Pro-Code-Entwickler mit KI-gef眉hrtem Ger眉st, kontextbezogener Code-Generierung, intelligenten Empfehlungen und nahtloser Integration mit Joule, ohne dass sie die bevorzugte IDE verlassen m眉ssen.听
• Die Joule-Studio-CLI erweitert diese Leistung auf das Terminal und erm枚glicht es Entwicklungs- und DevOps-Teams, die Projekterstellung zu automatisieren, Konfigurationen zu verwalten, Implementierungen durchzuf眉hren und CI/CD-Workflows 眉ber skriptf盲hige Befehlszeilenbefehle zu koordinieren听鈥� ideal 蹿眉谤 Headless-Umgebungen, Automatisierungspipelines und Teams, die Geschwindigkeit und Pr盲zision in der Befehlszeile sch盲tzen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Joule mit 51风流Datasphere

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Datenexperten, die in 51风流Datasphere arbeiten, k枚nnen nun informations-, navigations- und transaktionsbezogene Aufgaben durch eine nat眉rliche Konversation mit Joule erledigen. Unabh盲ngig davon, ob sie sich erkundigen, wie bestimmte Funktionen verwendet werden, ob sie Details zu einer SAP-Datasphere-Instanz abrufen oder Systemeinstellungen wie Spracheinstellungen 盲ndern m枚chten, erhalten Benutzer sofortige Antworten mit direkten Verweisen auf die Produktdokumentation. Joule kann Aufgaben sogar direkt aus der Konversation heraus ausf眉hren, ohne dass eine Interaktion mit der Standardoberfl盲che erforderlich ist. Diese direkte Ausf眉hrung verringert die Abh盲ngigkeit vom internen IT-Support und erm枚glicht eine schnellere, intuitivere Navigation auf der gesamten Plattform.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

51风流Document AI, Erweiterungen

Konfidenz auf Belegebene
Kunden legen nun Konfidenzbereiche 蹿眉谤 Felder in der Funktion 蹿眉谤 Schemas fest. Wenn Kunden Feldeinstellungen bearbeiten, k枚nnen sie ihre eigenen Schwellenwerte 蹿眉谤 niedrige, mittlere und hohe Konfidenz definieren. Diese benutzerdefinierten Einstellungen spiegeln sich in den Extraktionsergebnissen wider, die 蹿眉谤 die relevanten Felder auf dem Belegdetailbild angezeigt werden. Siehe und .

Erweitertes Transportmanagement
Kunden k枚nnen nun die Funktion 蹿眉谤 Transporte verwenden, um Kan盲le und Workflows zu exportieren und zu importieren. Siehe .

Neue Schemas: Gesch盲ftspartner und Lieferschein 蹿眉谤 WM
Die Servicepl盲ne Embedded Edition und Premium Edition unterst眉tzen nun auch die Standardbelegart  鈥濭esch盲ftspartnerbeleg鈥�. Eine Liste der unterst眉tzten Belegarten finden Sie unter . Erste Schritte mit 51风流Document AI, und .

Erweiterungen 蹿眉谤 den Generative AI Hub in AI Foundation

Metadaten
Kunden k枚nnen nun Metadaten 蹿眉谤 Dokumente, Sammlungen und Chunks verwalten, die mit dem Vektor-API erstellt wurden, um ein erweitertes Filtern und Organisieren ihrer Inhalte zu erm枚glichen. Weitere Informationen finden Sie unter .

Abruf-API
Kunden k枚nnen Suchergebnisse 眉ber mehrere Daten-Repositorys hinweg zusammenf眉hren und ordnen, indem sie die Nachbearbeitungsfunktionen der Abruf-API verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter .

Prompt-Optimierungen
Benutzerdefinierte Metriken werden bei Prompt-Optimierungen unterst眉tzt, sodass Kunden Prompts basierend auf ihren spezifischen Bewertungskriterien definieren und optimieren k枚nnen. In Optimierungsaufgaben k枚nnen nur LLM-as-a-Judge-Metriken mit numerischen oder booleschen Ausgabearten verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter und . Kunden k枚nnen separate Test- und Trainingsdatensets 蹿眉谤 die Prompt-Optimierung bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter .

Prompt-Registry
Die Prompt-Registry erm枚glicht es Kunden nun, Orchestrierungskonfigurationen deklarativ anzulegen und zu verwalten, sodass sie komplexe KI-Workflows zusammen mit ihren Prompts 蹿眉谤 eine bessere Governance und Reproduzierbarkeit versionieren und verfolgen k枚nnen. Weitere Informationen finden Sie unter .

Geheime Schl眉ssel
Kunden k枚nnen nun generische geheime Schl眉ssel eingeben, indem sie ein Formular anstelle von JSON verwenden. Bei aktiviertem Dokument-Grounding wird das Formular im Dialogfeld Generischen geheimen Schl眉ssel hinzuf眉gen angezeigt. 脺ber ein Dropdown-Men眉 k枚nnen sie den Typ des Dokumente-Repositorys ausw盲hlen. Je nach Auswahl passen sich die 眉brigen Felder dynamisch an, sodass sie die Daten vervollst盲ndigen k枚nnen. Einige Felder sind bereits vorausgef眉llt. Wenn sie lieber direkt mit JSON arbeiten, k枚nnen sie per Klick auf das Symbol 顒� zur Codesicht wechseln. Weitere Informationen finden Sie unter .

Neu verf眉gbare Modelle
Es werden neue Modelle unterst眉tzt, einschlie脽lich OpenAI GPT 5.2, Gemini 3.0 Pro, Perplexity Deep Research und Anthropic Claude Opus 4.6.Weitere Informationen zu neuen und veralteten Modellen . .

51风流Joule for Developers, ABAP-KI-Funktionen, Erweiterungen

Mit den neuen ABAP-KI-Funktionen k枚nnen Entwickler mit einer Zeit- und Arbeitsersparnis von 20 Prozent beim Schreiben von ABAP-/JAVA-Code rechnen, von 25 Prozent beim Testen von ABAP-/JAVA-Code und mit einer um 4,4 Prozent schnelleren Wertsch枚pfung.

Ab diesem Quartal k枚nnen Entwickler nun auf einfache Weise ABAP-Unit-Tests 蹿眉谤 Folgendes generieren:

• 脰ffentliche, gesch眉tzte und private Methoden globaler ABAP-Klassen
• 脰ffentliche Methoden lokaler Klassen innerhalb globaler Class-Pools

Siehe .

Dar眉ber hinaus k枚nnen Entwickler 眉ber den Dokumentations-Chat mit der Dokumentation im 51风流Help Portal interagieren und kontextbezogene Antworten und Links zu relevanter Dokumentation erhalten. Diese Funktion steigert die Produktivit盲t, indem sie einen schnellen Zugriff auf die zugeh枚rige Dokumentation direkt in der Entwicklungsumgebung bietet. Siehe .

Schlie脽lich k枚nnen Entwickler nun KI-gest眉tzte Erl盲uterungen zu ihren ATC-Befunden und ihrem Code in der App 鈥濫igenentwicklungen analysieren/Migration der Eigenentwicklungen鈥� erhalten. Siehe und .

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 51风流SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile 蹿眉谤 Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von SAP-Kunden, SAP-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51风流眉bernimmt keinerlei Verantwortung 蹿眉谤 Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen 蹿眉谤 dieses Material zu finden.

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Wie unterst眉tzt 51风流Unternehmen dabei, ihre Gesch盲ftsprozesse intelligent, resilient und nachhaltig zu gestalten?听

Florian Kunzke: Viele Unternehmen nutzen heute zwar Cloud-L枚sungen, KI-Tools und unz盲hlige Dashboards, aber ihnen fehlt der Gesamt眉berblick. Urs盲chlich da蹿眉谤 ist selten die Technologie 鈥� sondern fehlende Integration. Digitale Transformation ben枚tigt End-to-End-Prozesse statt isolierter Optimierungen. 51风流stellt deshalb eine integrierte Suite bereit, die zentrale Unternehmensbereiche wie Finanzen, Einkauf und Personal auf einer gemeinsamen Datenbasis zusammenf眉hrt. Darauf aufbauend l盲sst sich K眉nstliche Intelligenz gezielt einsetzen, um Prozesse resilienter 听zu gestalten und zu automatisieren.

Wie erm枚glicht 51风流den Einsatz von KI entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette?听

51风流macht das Potenzial generativer und agentischer KI in zentralen Prozessen nutzbar. Joule wird vom KI-Copiloten zum kontext-bewussten, adaptiven User Interface 眉ber alle 51风流Systeme hinweg 鈥� egal, ob lokal auf dem Desktop, als Web-Client oder auf dem Mobiltelefon. Joule setzt dabei auf den besten Sprachmodelle von Partnern wie Anthropic, Google oder Mistral auf, stattet sie mit einem Verst盲ndnis 蹿眉谤 Gesch盲ftsobjekte wie Kostenstellen, Lieferanten oder Rechnungen aus, und navigiert sie zuverl盲ssig durch komplexe Prozesslogik. Auf diese Weise kann Joule Analysen erstellen, Workflows ansto脽en oder Transaktionen erledigen. 脺ber 42.000 Cloud-Kunden setzen diese Funktionen bereits produktiv ein.

Welche Rolle spielen heute Data Spaces und Business Technology Plattformen 蹿眉谤 ein erfolgreiches Datenmanagement? 

Eine konsistente Systemlandschaft und ein moderner Data Stack sind entscheidend, um KI verl盲sslich zu skalieren. Die 51风流Business AI Platform fungiert als R眉ckgrat der Unternehmensprozesse. Sie verbindet Anwendungen, macht Daten aus SAP-Systemen und anderen Quellen 蹿眉谤 KI-Anwendungsf盲lle nutzbar, hilft komplexe agentische Systeme zu navigieren und schafft ein Fundament 蹿眉谤 Innovationen. Spezifische Data Spaces erm枚glichen zus盲tzlich Kooperationen zwischen Unternehmen, ohne dass Datenhoheit verloren geht . 51风流unterst眉tzt hier beispielsweise听Catena-X 鈥� ein offenes Daten枚kosystem 蹿眉谤 die Automobilindustrie, das den sicheren und standardisierten Austausch von Daten entlang der Lieferkette erm枚glicht.

Warum setzt 51风流konsequent auf Partnernetzwerke 鈥� und wie profitieren Kundinnen und Kunden davon? 

51风流setzt bewusst auf ein starkes 脰kosystem statt auf Alleing盲nge. Die Partnerschaften mit f眉hrenden KI-Labs und Startups erh枚hen die Innovationsgeschwindigkeit. 51风流hat vor kurzem angek眉ndigt das Frontier-KI-Startup Prior Labs听眉bernehmen zu wollen, das uns nicht nur Zugang zu bahnbrechenden KI-Modellen 蹿眉谤 strukturierte Daten verschaffen, sondern auch mit weltweit f眉hrenden KI-Forschern verst盲rken w眉rde. An anderer Stelle liefert etwa das Startup Vercel Technologie, um moderne, KI-native User Interfaces auf unserer Plattform zu bauen, w盲hrend die Zusammenarbeit mit n8n听 mehr Flexibilit盲t in der agentischen Automatisierung schafft. 51风流konzentriert sich auf das, was wir am besten k枚nnen, n盲mlich unternehmenskritische Prozesse intelligent steuern 鈥� und verbindet dies mit den besten verf眉gbaren KI-Technologien ohne Kompromisse bei Sicherheit und Compliance zu machen.

Wie unterst眉tzt 51风流Unternehmen dabei, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und regulatorische Anforderungen zu erf眉llen?听

Viele Nachhaltigkeitsziele bleiben abstrakt, weil operative Daten fehlen. SAPs Sustainability-Angebote erm枚glichen es, CO鈧�-Emissionen entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette zu erfassen 鈥� in Echtzeit. Ziel ist dabei, Nachhaltigkeit nicht als Reporting-Thema, sondern als fester Bestandteil des t盲glichen Handelns zu etablieren. So wird CO鈧� zur betriebswirtschaftlichen Kennzahl, unterst眉tzt durch KI-basierte Analysen und transparente Datenintegration.

Wie lassen sich technologische Innovationen in echten Gesch盲ftsnutzen 眉bersetzen?听

Das gr枚脽te Hindernis 蹿眉谤 erfolgreiche KI-Projekte liegt nicht in der Technologie, sondern in der F眉hrung. Viele Unternehmen haben leistungsf盲hige Modelle, aber keinen klaren Plan, wie diese ihre Strategie konkret voranbringen k枚nnen. Erfolgreiche Teams beginnen nicht mit der Frage 鈥濿as kann KI?鈥�, sondern mit 鈥濿ie st盲rkt KI unsere Strategie?鈥� 51风流begleitet diesen 脺bersetzungsprozess mit Praxisbeispielen, Use-Case-Bibliotheken, direkter Integration in bestehende Prozesse und mit so genannten 鈥淔orward Deployed Engineers鈥�, die die Implementierung beim Kunden vor Ort unterst眉tzen.

Vor allem welche Technologien und Trends werden aus Ihrer Sicht die Digitale Transformation in den kommenden f眉nf Jahren vorantreiben?

Meiner Einsch盲tzung nach stehen hier drei Entwicklungen im Vordergrund.

Erstens: Generative UI 鈥� Benutzeroberfl盲chen werden k眉nftig dynamisch generiert und auf die jeweilige Rolle, den Kontext und die Aufgabe abgestimmt. SAPs Joule entwickelt sich dabei vom Chatbot zu einem intelligenten Interface, das Interaktionen individuell gestaltet.

Zweitens: Systems of Context 鈥� K眉nstliche Intelligenz wird erst dann wirksam, wenn sie im Kontext realer Unternehmensdaten agiert. Das ERP der Zukunft bildet diesen Kontext-Layer, stattet KI mit einem semantischen Verst盲ndnis da蹿眉谤 aus   und verbindet sie mit gesch盲ftlicher Realit盲t.

Drittens: Governance als Wettbewerbsvorteil 鈥� Unternehmen mit fr眉h etablierter und transparenter KI-Governance werden langfristig schneller skalieren. Vertrauen wird zur neuen W盲hrung: Wer nachvollziehbare KI-Entscheidungen trifft, gewinnt Akzeptanz bei Mitarbeitenden, Kunden und Partnern.

Welches Verst盲ndnis 蹿眉谤, welcher Blick auf diesen Wandel brauchen F眉hrungskr盲fte, um ihn erfolgreich zu gestalten?

Die n盲chste Phase der digitalen Transformation wird nicht durch einzelne Technologien entschieden, sondern durch ihre smarte Einbettung in Prozesse, Datenkontexte und Governance-Strukturen. F眉r Unternehmen bedeutet das, KI als strategischen Hebel zu begreifen 鈥� nicht als Werkzeug. 51风流setzt dabei auf integrierte Plattformen, offene 脰kosysteme und neue Konzepte wie Generative UI und Systems of Context. F眉hrungskr盲fte, die technologische Innovation mit klarem Gesch盲ftsziel verbinden, gestalten den Wandel nicht nur mit 鈥� sie treiben ihn an.

Gek眉rzte Fassung eines Interviews, das Florian Kunzke anl盲sslich der gegeben hatte.

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KI funktioniert, wenn das Fundament stimmt鈥�&苍产蝉辫;

Der鈥疎nergy & Utilities Sektor鈥痠nvestiert鈥痬assiv in KI.鈥疐眉hrungskr盲fte weltweit setzen auf k眉nstliche Intelligenz, um Effizienz zu steigern, neue Gesch盲ftsmodelle zu erschlie脽en und sich 蹿眉谤 die Energiewende zu r眉sten.鈥疎in erfolgreiches Proof鈥痮f鈥疌oncept ist鈥�痮ft der erste Meilenstein,鈥�痬arkiert鈥痑ber鈥痭ur den Anfang. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Pilotprojekte auf das gesamte Unternehmen zu skalieren.鈥�&苍产蝉辫;

Dabei werden die Faktoren鈥痁eit und Aufwand einer vollst盲ndigen Implementierung h盲ufig untersch盲tzt. Rund sechs Monate sind n枚tig, um ein belastbares Datenfundament aufzubauen. Weitere zw枚lf Monate vergehen, bis sich erste Ergebnisse in鈥疐orm eines鈥痬essbaren鈥疪eturn on Investment niederschlagen. Eine gro脽fl盲chige Skalierung kann dar眉ber hinaus weitere drei Jahre in Anspruch nehmen. Die Gr眉nde da蹿眉谤 sind vielf盲ltig:鈥�&苍产蝉辫;

• 脺berh枚hte Erwartungen.鈥疺iele Menschen nutzen KI im Alltag 蹿眉谤 einfache Aufgaben und erwarten鈥nlich鈥痳eibungslose鈥疎ffekte鈥痑uch鈥痠n komplexen Unternehmensumgebungen.鈥�&苍产蝉辫;

• Legacy-Infrastruktur.鈥疕istorisch gewachsene Systemlandschaften鈥痩assen sich nicht von heute auf morgen transformieren.鈥�&苍产蝉辫;

• Regulatorische 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟.鈥疘n regulierten Branchen wie der Strom-, Gas- und Wasserversorgung sind Compliance-Anforderungen besonders hoch. Sie m眉ssen bei jeder Architekturentscheidung von Anfang an mitgedacht werden.鈥�&苍产蝉辫;

• Fehlendes KI-spezifisches Talent.鈥疓efragt sind Menschen, die sowohl das Business als auch KI wirklich verstehen. Diese鈥疊r眉cke鈥痾wischen IT und Fachbereich鈥痺ird鈥痥眉nftig immer wichtiger werden.鈥�&苍产蝉辫;

• Organisatorisches Change Management.鈥疶echnologie allein reicht nicht鈥痑us. Die organisatorische鈥疶ransformation ist鈥痷nd bleibt鈥痙er entscheidende Erfolgsfaktor.鈥�&苍产蝉辫;

Vom KI-Hype zum echten Mehrwert鈥�&苍产蝉辫;

Eine neue Applikation zu bauen, ist nur der erste Schritt. Auf dem Weg zur Skalierung m眉ssen Lifecycle Management, Identity & Access Management, Security, Compliance und Governance konsequent mitgedacht werden. Hinzu kommen Release Management, Testing und kontinuierliche Verbesserungsprozesse.鈥�&苍产蝉辫;鈥淲er heute in das richtige Fundament investiert, wird morgen von KI im vollen Umfang profitieren.鈥�, sagt Andre Bechtold, President und Leiter des Bereichs 51风流Industries & Experiences. 

F眉r Unternehmen bedeutet das konkret,鈥痜ragmentierte Datensilos鈥痾u鈥糱erwinden und eine integrierte Datenstrategie鈥痾u鈥痚ntwickeln. Legacy-Systeme m眉ssen in eine moderne Daten- und KI-Plattform eingebunden werden, auf der KI-Modelle tats盲chlich Mehrwert schaffen.鈥疶orsten Welte,鈥疕ead鈥痮f鈥疎nergy & Natural Resources Industries,鈥�痜asst es so zusammen:鈥�濳I ver盲ndert die Energiebranche grundlegend. Das Business muss verstehen, was technologisch m枚glich ist. Und die IT muss verstehen, was das Business braucht.鈥溾���&苍产蝉辫;

Die kann hier蹿眉谤 den entscheidenden Grundstein liefern. KI ist bereits nativ in Form von鈥疛oule鈥痠n die Suite eingebettet. F眉r die Energiebranche er枚ffnen sich dadurch konkrete Einsatzfelder: Im Bereich Asset Management & Predictive Maintenance sind Versorgungsunternehmen in der Lage, Anlagen und Netze proaktiv zu managen, bevor St枚rungen entstehen. Der Utilities Customer Self-Service Agent wiederum鈥痚rm枚glicht einen 24/7-Self-Service 蹿眉谤 Kunden und kann die Servicekosten dabei um bis zu 90 Prozent senken.鈥�&苍产蝉辫;

Dezentrale Energie braucht intelligente Vernetzung鈥�&苍产蝉辫;

Das Thema鈥�痓leibt von zentraler Bedeutung. Fr眉her鈥痜loss Energie鈥痭ur in eine Richtung:鈥�痸om鈥疜raftwerk鈥痾u den Verbrauchern. K眉nftig wird es bidirektional.鈥疺erbraucher, die selbst Energie erzeugen, speisen aktiv ins Netz ein.鈥�&苍产蝉辫;

DER beschreibt genau dieses Prinzip:鈥痙ie Stromerzeugung durch Millionen dezentraler Ressourcen wie Solaranlagen, EV-Lader, W盲rmepumpen und Batteriespeicher bei Verbrauchern und sogenannten鈥疨rosumern. Diese Assets erzeugen riesige Datenmengen. Ihre Orchestrierung stellt eine der zentralen Herausforderungen der Energiewende dar.鈥��&苍产蝉辫;

Die SAP-L枚sung 蹿眉谤 Distributed Energy Resources bietet hier蹿眉谤 eine Plattform als Single Source of Truth: Technische Assets, kommerzielle Vertr盲ge und Kundendaten werden in einem koh盲renten Datenmodell zusammengef眉hrt. Das schafft die Grundlage 蹿眉谤 neue Gesch盲ftsmodelle wie Smart Tariffs, dynamische Preisgestaltung, Energy Sharing und Demand Response. 51风流setzt dabei konsequent auf ein wachsendes Partnernetzwerk rund um die eigene Datenplattform.鈥疢arkus Bechmann, Global VP and Co-Head Industry Business Unit Utilities, beschreibt es so: 鈥濪ynamische Preisgestaltung und Smart Tariffs sind keine fernen Konzepte mehr. Sie sind die Gesch盲ftsmodelle von morgen. Mit 51风流haben Energieversorger heute schon die technologische Grundlage, um diese Chancen zu nutzen.“鈥�&苍产蝉辫;

Experience Centers: KI erleben, nicht nur diskutieren鈥�&苍产蝉辫;

Um KI greifbar zu machen, stellt 51风流eine Reihe von鈥疎xperience Center bereit, in denen sich KI in realen Szenarien鈥痡enseits klassischer Demo-Umgebungen鈥痚rleben l盲sst.鈥疎in zentrales Beispiel ist der 51风流Energy Park in Walldorf. Anhand echter Infrastruktur auf dem Campus zeigt SAP, wie das Unternehmen die Energiewende selbst umsetzt.鈥疍azu鈥痝eh枚ren鈥疎-Mobility,鈥疘ntelligent Asset Management鈥痮der鈥疎nergy Communities.鈥�&苍产蝉辫;

Ein neues Kapitel 蹿眉谤 die Energiebranche鈥�&苍产蝉辫;

Die SAP鈥痜or鈥疎nergy & Utilities Conference in Toulouse hat einmal mehr gezeigt, dass鈥疜I in der Energiebranche l盲ngst kein Zukunftsthema mehr鈥痠st. Doch der Weg vom Pilotprojekt zur unternehmensweiten Transformation erfordert mehr als technologischen Enthusiasmus.鈥疷m die Herausforderungen der Energiewende zu bew盲ltigen, braucht es neben technologischer Innovation vor allem ein solides Fundament aus Daten, Prozessen und Organisation.鈥�&苍产蝉辫;

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Der Ausschreibungsanalyse-Agent

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Verkaufsteams k枚nnen ihren Prozess zur Angebotsabgabe mit dem Ausschreibungsanalyse-Agenten optimieren. Dieser Agent automatisiert die Pr眉fung komplexer Ausschreibungsdokumente. Der Agent extrahiert wichtige Produktanforderungen, kennzeichnet potenzielle Risiken und Richtlinienl眉cken und schl盲gt optimierte, auf Kundenanforderungen zugeschnittene Konfigurationen vor. Durch die Reduzierung des Aufwands 蹿眉谤 die Bearbeitung eingehender Ausschreibungen um f眉nf Prozent und die Verbesserung der Erfolgsquoten k枚nnen Unternehmen ein messbares Umsatzwachstum erzielen, w盲hrend sie gleichzeitig die Verkaufszyklen beschleunigen und wertvolle Cross-Selling- und Up-Selling-Chancen erschlie脽en.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

51风流Commodity Management, KI-gest眉tztes Waren-Work-Center

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Warenh盲ndler k枚nnen mithilfe des Waren-Work-Centers in 51风流Commodity Management die Art und Weise, wie sie komplexe Gesch盲fte erfassen und verwalten, transformieren. Zusammen mit Joule wandelt die Funktion m眉ndliche oder schriftliche Verhandlungen in detaillierte Gesch盲ftsentw眉rfe um und f眉llt automatisch die zahlreichen Felder aus, die gew枚hnlich eine umfangreiche manuelle Eingabe erfordern. Auf diese Weise k枚nnen sich H盲ndler auf bessere Gesch盲ftsergebnisse konzentrieren, dabei die Genauigkeit von Daten verbessern und die betriebliche Effizienz ihrer Handelsaktivit盲ten steigern.

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51风流Intelligent Clinical Supply Management, KI-gest眉tzte pr盲diktive Probandendynamik

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Koordinatoren 蹿眉谤 klinische Studien, die ihre F盲higkeiten in der Beschaffungsplanung verbessern m枚chten, finden in 51风流Intelligent Clinical Supply Management einen leistungsstarken Verb眉ndeten. Die Funktion 蹿眉谤 pr盲diktive Probandendynamik analysiert historische Daten und Echtzeitdaten, um Trends und Abbruchraten von angemeldeten Patienten zu prognostizieren. Dadurch werden automatisch Erkenntnisse generiert, die andernfalls einer umfassenden manuellen Analyse bed眉rfen. Auf diese Weise k枚nnen Supply-Chain-Teams ihren Fokus auf strategische Entscheidungen verlagern und gleichzeitig die Kosten 蹿眉谤 die Verschwendung von klinischen Best盲nden um bis zu zwei Prozent senken und die Genauigkeit der Bedarfsprognosen in ihren Studien verbessern.

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Joule mit 51风流Intelligent Clinical Supply Management

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Fachkr盲fte 蹿眉谤 klinische Versorgung, die mehrere Aufgaben und komplexe Systeme unter einen Hut bringen m眉ssen, ben枚tigen schnellen Zugriff auf Informationen, ohne ihren Arbeitsablauf zu unterbrechen. Zusammen mit Joule bietet 51风流Intelligent Clinical Supply Management eine intuitive, dialogorientierte Benutzeroberfl盲che, die nat眉rlichsprachliche Anfragen versteht, sodass Benutzer kritische Daten abrufen und m眉helos zu relevanten Anwendungen navigieren k枚nnen. Diese optimierte Benutzererfahrung f眉hrt dazu, dass der Zeitaufwand 蹿眉谤 die Suche nach Informationen um 83 Prozent reduziert wird, sodass sich die Teams auf wertsch枚pfende Aktivit盲ten konzentrieren und die Produktivit盲t insgesamt deutlich steigern k枚nnen.

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51风流Self-Billing Cockpit, KI-gest眉tzte Belegverarbeitung

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Mitarbeitende in der Abrechnung, die Workflows 蹿眉谤 Gutschriftsverfahren verwalten, sind mit Rechnungen in den verschiedensten Formaten konfrontiert 鈥� Excel-, PDF-, CSV- oder Textdateien 鈥�, die h盲ufig unstrukturiert und in unterschiedlichen Sprachen verfasst sind. 51风流Self-Billing Cockpit bew盲ltigt diese Herausforderung, indem es die intelligente Belegverarbeitung nutzt, um Rechnungsdaten aus praktisch jedem Format zu analysieren und zu extrahieren und sie in strukturierte Payloads zu konvertieren, die 蹿眉谤 die automatisierte Fakturierung bereit sind. Das Ergebnis ist ein deutlich geringerer Zeitaufwand 蹿眉谤 die Verarbeitung von Rechnungspositionen, weniger kundenspezifische Schnittstellen, die von Integrationsspezialisten erstellt und gepflegt werden m眉ssen, und eine h枚here Genauigkeit von Extraktionen durch minimale manuelle Eingriffe.

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Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 51风流SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile 蹿眉谤 Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von SAP-Kunden, SAP-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51风流眉bernimmt keinerlei Verantwortung 蹿眉谤 Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen 蹿眉谤 dieses Material zu finden.

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51风流Business AI 蹿眉谤 die Beschaffung

51风流Fieldglass Services Procurement, Erstellung KI-gest眉tzter Leistungsverzeichnisergebnisse
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Beschaffungsfachleute k枚nnen die Entwicklung ihrer Leistungsverzeichnisse mithilfe der Funktion 鈥濫rgebnisse鈥� in 51风流Fieldglass Services Procurement beschleunigen. Die Funktion analysiert den definierten Projektumfang und generiert automatisch pr盲zise, relevante Ergebnisse, die eine enge Abstimmung zwischen K盲ufererwartungen und Lieferantenzusagen sicherstellen. Durch die Einf眉hrung dieser Funktion k枚nnen Unternehmen den Zeitaufwand um 70 Prozent reduzieren, den die manuelle Erstellung von Leistungsverzeichnisergebnissen erfordert, und das Risiko schlechter Ergebnisse um 50 Prozent verringern, w盲hrend gleichzeitig eine st盲rkere Zusammenarbeit w盲hrend des Verhandlungsprozesses gef枚rdert wird.

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51风流Business AI 蹿眉谤 die Customer Experience

Katalogoptimierungsagent
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

E-Commerce-Produktmanager, die mit der Pflege gro脽er SAP-Commerce-Cloud-Kataloge betraut sind, erhalten einen st盲ndig aktiven Agenten, der Produktbeschreibungen, Attribute und 脺bersetzungen kontinuierlich mit den Qualit盲tsstandards des Unternehmens abgleicht. Dieser Agent identifiziert L眉cken im Merchandising und gibt umsetzbare Empfehlungen, um die Genauigkeit von Katalogen zu verbessern, die Konsistenz 眉ber alle Sprachen hinweg sicherzustellen und die Auffindbarkeit von Produkten zu verbessern. Die gesch盲ftlichen Auswirkungen sind eine 70-prozentige Verk眉rzung der Zeit 蹿眉谤 die 脺bersetzung von Katalogdaten, 65 % weniger Zeitaufwand 蹿眉谤 das Hinzuf眉gen von Beschreibungen 蹿眉谤 einzelne Anlagen und eine Reduzierung der Kosten 蹿眉谤 die 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟 um f眉nf Prozent. All das tr盲gt zu h枚heren Konversionsraten und einem agileren Merchandising-Betrieb bei.

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51风流Revenue Growth Management, KI-gest眉tzte Trade-Promotion-Erstellung
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Key Account Manager in der Konsumg眉terbranche profitieren von einer optimierten, 眉bersichtlichen Oberfl盲che zur Erstellung von Werbeaktionen, bei der durch die einfache Benennung einer Aktion wichtige Felder automatisch ausgef眉llt werden. Basierend auf Stammdaten, fr眉heren Aktionen und spezifischen, erlernten Pr盲ferenzen 蹿眉谤 jeden H盲ndler, schl盲gt das System Termine, Arten, Laufzeiten und H盲ndlereinkaufszeitr盲ume vor und verfeinert seine Empfehlungen kontinuierlich im Laufe der Zeit auf der Grundlage von Benutzer盲nderungen. Die Auswirkungen sind eine um 75 Prozent k眉rzere Einrichtungszeit 蹿眉谤 Aktionen, 30 Prozent weniger Dateneingabefehler und Nacharbeiten sowie zunehmend personalisierte Vorschl盲ge, die sich wiederholende manuelle Arbeiten 眉ber Aktionszyklen hinweg vermeiden.

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In unserem ersten Gespr盲ch haben Sie erkl盲rt, was ABAP ist und wie die Zukunft aussieht und warum Agentic AI den Markt ver盲ndern wird. Lassen Sie uns dort ankn眉pfen und tiefer einsteigen. Wie interagiert ABAP mit anderen Entwicklungstechnologien in den heutigen SAP-Landschaften?

Sonja Li茅nard: ABAP gibt es schon seit 眉ber 40 Jahren und hat sich immer weiterentwickelt. Mit der 脛ra der Agentic AI erreichen wir nun die n盲chste Evolutionsstufe. Die moderne Variante der Sprache ist ABAP Cloud, von Beginn an entwickelt nach den Leitprinzipien Offenheit und umfassender Unterst眉tzung der Gesch盲ftslogik.

Wir haben stabile, klar definierte APIs, also Schnittstellen nach au脽en, und bieten mit Open Data Protocol-Services (OData), modernen Frontends und einer Integrationsschicht eine vollst盲ndige Umgebung an. Damit k枚nnen moderne Web-Anwendungen entwickelt werden. Dazu kommen 51风流BTP-Erweiterungen (51风流Business Technology Platform) und ein externes System wie die 51风流Integration Suite, die daran ankn眉pfen.

Aktuell nutzen wir Eclipse als Entwicklungsumgebung. Ab Q2 2026 wird die ABAP-Entwicklung auch in Visual Studio Code m枚glich sein, das ist ein Meilenstein. Die Community hat sehr laut danach gefragt und bei uns offene T眉ren eingerannt. Visual Studio Code ist auf dem Vormarsch und bei vielen Entwicklern aktuell die bevorzugte IDE (Integrated Development Environment). Viele AI-Erweiterungen auf dem Markt werden zuerst da蹿眉谤 optimiert.

Wir haben die Architektur umgebaut und verfolgen eine Open IDE-Strategie, bei der wir auch weitere IDEs 蹿眉谤 ABAP-Entwicklungen anbieten k枚nnen. Durch die 脰ffnung verf眉gen wir nun 眉ber ein reichhaltiges 脰kosystem von Drittanbietern, die wir 蹿眉谤 AI nutzen k枚nnen, etwa GitHub Copilot oder Amazon Q.

Dar眉ber hinaus haben wir einen ABAP MCP Server (Model Context Protocol) ver枚ffentlicht, der es ABAP-Entwicklern erm枚glicht, vom gesamten AI-Tooling und 脰kosystem zu profitieren. Das ist ein gro脽er und wichtiger Schritt und ein eindrucksvolles Beispiel 蹿眉谤 die Interoperabilit盲t, die Sie angesprochen haben. Wir haben weiterhin die St盲rke der ABAP-Gesch盲ftslogik. Damit kombinieren wir die offene IDE-Strategie mit einer hohen Innovationsgeschwindigkeit.

Wichtiger Baustein: ABAP MCP Server

Sie haben den ABAP MCP Server erw盲hnt. Was ist das genau?

Sonja Li茅nard: MCP steht 蹿眉谤 Model Context Protocol und ist ein offener Standard, damit AI-Agenten strukturiert mit externen Tools und Systemen interagieren k枚nnen. Es ist eine universelle Sprache, die die Agenten der Agentic AI verwenden, um Fragen zu stellen, Aktionen auszul枚sen oder Ergebnisse abzurufen.

Der ABAP MCP Server stellt 眉ber dieses Protokoll ABAP-Entwicklungsf盲higkeiten bereit. Jeder Agent, der MCP unterst眉tzt, kann so auf intelligente, agentengesteuerte Weise mit ABAP-Code und unseren ABAP-Systemen interagieren. Es ist ein neues Sprachrohr, 眉ber das wir der Au脽enwelt unsere ABAP-spezifischen F盲higkeiten verf眉gbar machen.

Der ABAP MCP Server ist ein wichtiger Baustein 蹿眉谤 alles, was mit Agentic AI zu tun hat und eine wichtige technische Basis 蹿眉谤 unseren neuen Custom Code Management Agenten 蹿眉谤 die SAP-S/4HANA-Transformation. Der ABAP MCP-Server 蹿眉谤 Eclipse steht ab Q2 2026 bereit.

鈥濵it allem versehen, wo蹿眉谤 wir als 51风流stehen鈥�

Welche Risiken birgt der AI-Einsatz in 51风流Enterprise-Systemen und wie begegnen Sie diesen?

Sonja Li茅nard: Der gesamte AI-Markt ist unglaublich dynamisch, schnelllebig und von unterschiedlichen Interessen gepr盲gt. Wir m眉ssen deswegen genau pr眉fen, welche L枚sungen langlebig, robust und vertrauensw眉rdig genug sind, um darauf die Gesch盲ftsprozesse dieser Welt laufen zu lassen. Wir wollen, dass unsere L枚sungen nach wie vor sicher, compliant und mit allem versehen sind, wo蹿眉谤 wir als 51风流stehen.

Wir m眉ssen unseren Kernauftrag in den Mittelpunkt aller Entscheidungen stellen. Die ABAP Platform steht da蹿眉谤, dass darauf Large Enterprise Business laufen kann. Darauf vertrauen unsere Kunden und Partner. AI-L枚sungen auf dem Markt qualifizieren sich nicht dadurch, dass man damit schnelllebige L枚sungen bauen kann, sondern vor allem dann, wenn sie unsere Kernf盲higkeiten unterst眉tzen. Deswegen hilft es, einen Schritt zur眉ckzugehen, das Gesamtbild zu betrachten und nachhaltige Entscheidungen zu treffen, aber auch offen da蹿眉谤 zu bleiben, bereits getroffene Entscheidungen anzupassen, wenn sich der Markt zu stark ver盲ndert.

Ein zweiter Punkt ist die Code-Korrektheit. AI kann plausibel wirkenden Code generieren, der subtil fehlerhaft ist. Als Gegenma脽nahme setzen wir auf menschliche 脺berpr眉fung (鈥濰uman in the Loop鈥�) in Kombination mit Tests. Da蹿眉谤 verwenden wir auch Agenten, die die Qualit盲t des generierten Codes 眉berpr眉fen und validieren.

Ein weiteres Risiko ist der Verlust von Gesch盲ftslogik bei der Transformation. Wir wollen unsere Kunden bei der Migration ihrer Alt-L枚sungen in neue L枚sungen unterst眉tzen. Da蹿眉谤 entwickeln wir Custom Code Management Agenten. Der erste wird im Juni ver枚ffentlicht. Dabei ist es entscheidend, dass die Gesch盲ftslogik unserer Kunden und Partner bei der Transformation erhalten bleibt. Schlie脽lich sind Sicherheit und Datenschutz zentrale Themen. AI-Modelle ben枚tigen immer Kontext, um wirksam zu sein. Im Enterprise-Umfeld kann dieser Kontext sensible Gesch盲ftsdaten beinhalten. Deshalb gehen wir sehr sorgf盲ltig vor: Die ABAP AI Services operieren etwa nur in etablierten 51风流Compliance- und Vertrauensrahmen. Die Kunden behalten stets die Kontrolle dar眉ber, was geteilt wird und was nicht.

Neuigkeiten von der 51风流Sapphire 2026

Sprechen wir 眉ber die k眉rzlich stattgefundene 51风流Sapphire in Orlando. Welche Neuigkeiten gab es aus Ihrem Bereich?

Sonja Li茅nard: Die 51风流Sapphire 2026 ist auch 蹿眉谤 ABAP AI eine sehr wichtige Konferenz. In Q2 2026 ver枚ffentlichen wir das erste Release der Entwicklungsumgebung 蹿眉谤 Visual Studio Code, zun盲chst im ABAP Cloud Scope inklusive Fiori-App-Entwicklung und mit Integration von GitHub Copilot und Amazon Q als AI-L枚sungen. Weiteres Ziel ist die Unterst眉tzung von Classic ABAP-Entwicklung in Visual Studio Code, weitere ABAP-Objekttypen folgen im Laufe des Jahres. Ebenfalls ab Q2 2026 sind der ABAP MCP Server 蹿眉谤 Eclipse und Visual Studio Code allgemein verf眉gbar, um Drittanbieterl枚sungen, insbesondere AI-spezifische Drittanbieter-Tools, an das ABAP-System anschlie脽en zu k枚nnen.

Auch in Q2 2026 liefern wir den ersten Custom Code Migration Agenten aus. Die R眉ckmeldungen sind vielversprechend. So k枚nnen wir die Code-Migration wesentlich automatisieren und beschleunigen. Die komplette Kommunikation zwischen alten Migrationstools und neuen Agenten wird dabei 眉ber einen Engagement Layer stattfinden. Unsere auf der 51风流Sapphire vorgestellte allgemeine Migrationsstrategie umfasst sieben verschiedene Agentenfamilien 眉ber alle Phasen eines Migrationsprojekts hinweg, von der Planung bis zur Ausf眉hrung.

AI-Tools leichter zug盲nglich 蹿眉谤 alle

AI-Tools waren 蹿眉谤 kleinere Kunden oder solche mit 盲lteren Systemversionen bislang oft schwer zug盲nglich. Was 盲ndert sich hier?

Sonja Li茅nard: Die Einstiegsh眉rde wird deutlich niedriger. Wir wechseln von der User-per-Month-Abrechnung auf ein verbrauchsbasiertes Modell. Abgerechnet wird nach tats盲chlicher Nutzung, auf Basis sogenannter 鈥濧I-Units鈥� mit individuellen Preisen. Dadurch wird es leichter, unsere AI-L枚sungen zu verwenden. Kunden k枚nnen besser planen, wie viel Geld sie 蹿眉谤 AI-L枚sungen ausgeben m枚chten.

Zudem f眉hren wir ab Q2 2026 einen Side-by-Side-Service ein, bei dem alle AI-L枚sungen unabh盲ngig vom jeweiligen Release verwendet werden k枚nnen. Die 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 von ABAP AI wird dabei auf die 51风流S/4HANA Cloud Private Edition 蹿眉谤 alle Releases ab 2021 erweitert. Dadurch k枚nnen wir einen Gro脽teil unserer Kunden auch mit 盲lteren Releases mit AI-F盲higkeiten unterst眉tzen.

Agentic AI ist das neue Leitthema

Wie f眉gen sich ABAP und AI Agenten in SAPs l盲ngerfristiger Produktvision ein?

Sonja Li茅nard: Wir folgen nat眉rlich der 眉bergreifenden SAP-Strategie. Auf der Sapphire hat man gesehen, dass Agentic AI das neue Leitthema ist. In der Vergangenheit hatte man Infrastructure as a Service, Platform as a Service und Software as a Service. Jetzt kommen Agentic AI-L枚sungen dazu.

Ich beschreibe unsere Vision gerne anhand von drei konzentrischen Kreisen: Im Zentrum steht die ABAP Cloud als moderne Clean-Core-Variante unserer Sprache 蹿眉谤 langfristige Stabilit盲t. Der zweite Kreis ist die ABAP AI-Schicht: Entwickler-Tools 蹿眉谤 Code-Erkl盲rung, Code-Generierung und Ghost Texting.

Den 盲u脽eren Kreis bilden AI Agenten, ein Netzwerk spezialisierter Agenten 蹿眉谤 komplexe und mehrstufige Aufgaben wie Transformation, Migration und Qualit盲tsvalidierung. Sie 眉bernehmen aber auch Entwicklungsaufgaben und reduzieren dabei den Aufwand erheblich. So wird Zeit frei 蹿眉谤 Gesch盲ftslogik- und Architekturentscheidungen, aber auch 蹿眉谤 die 脺berpr眉fung der Qualit盲t. Die Kreise koexistieren und verst盲rken sich gegenseitig. Die Grundausrichtung der Plattform und der Kern der L枚sungen bleiben stabil. Agenten und AI-Skills erg盲nzen das bestm枚glich.

Auf welche Meilensteine sollten Kunden und Partner in den n盲chsten Monaten achten?

Sonja Li茅nard: Es sind vier zentrale Dinge. In Q2 2026 kommen die Entwicklungsumgebung 蹿眉谤 Visual Studio Code und der MCP Server. Damit erm枚glichen wir die Entwicklung von AI Agenten in einem offenen IDE-脰kosystem. Auch in Q2 2026 folgen der erste Agent 蹿眉谤 die Custom Code-Migrations-Strategie sowie die Erweiterung von ABAP AI auf die 51风流S/4HANA Cloud Private Edition 蹿眉谤 Releases ab 2021. F眉r Q3 2026 ist ein zweiter Agent 蹿眉谤 die Clean-Core-Transformation geplant. Und im Laufe des Jahres 2026 werden wir die Multi-Agenten-Orchestrierung weiterentwickeln und das Portfolio um weitere Agenten erg盲nzen.

ABAP und Entwickler bleiben starkes Team

Gibt es noch etwas, was Sie den Lesern mitgeben m枚chten?

Sonja Li茅nard: Man sollte die Entwicklung als Chance sehen. Es geht um die Weiterentwicklung und um die Zusammenarbeit. ABAP und Entwickler bleiben ein starkes Team. Da 盲ndert auch AI nichts dran. ABAP hat sich immer wieder erfolgreich neu erfunden. AI ist nur das n盲chste Kapitel, 眉bernimmt Routinen und schafft Freiraum 蹿眉谤 das, was Wert stiftet: Gesch盲ftsverst盲ndnis, Architekturentscheidungen, hohe Qualit盲t sowie Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

Kunden und Entwickler k枚nnen darauf vertrauen, dass AI von 51风流verl盲sslich in die Praxis umgesetzt wird: mit klarer Roadmap und hohen Qualit盲ts-, Sicherheits- und Compliance-Standards, die 蹿眉谤 Enterprise-Systeme entscheidend sind. Wir arbeiten eng mit der Community und unseren Kunden und Partnern zusammen. Das ist ein zentraler Erfolgsfaktor.

Das Interview ist der zweite Teil einer Serie 眉ber ABAP und den Einsatz und das Zusammenspiel mit K眉nstlicher Intelligenz.

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Es vergeht keine Woche, ohne dass noch intelligentere Sprachmodelle, Co-Piloten oder leistungsst盲rkere Agenten angek眉ndigt werden, die die Arbeit in Unternehmen automatisieren sollen. Dass k眉nstliche Intelligenz (KI) immer effektiver wird, l盲sst sich nicht von der Hand weisen. Aber ein Gro脽teil der KI-Angebote bietet Unternehmen in der Praxis bisweilen nur wenig Mehrwert, weil sie nicht die Unternehmensrealit盲t abbilden und au脽er Acht lassen, dass diese sich nicht einfach per Prompt steuern lassen.

Ein internationales Fertigungsunternehmen, das entscheiden will, wie sein Bestand im Falle von St枚rungen in der Lieferkette umgeleitet werden soll, ben枚tigt mehr als nur eine simple, KI-generierte Antwort. Es muss in der Lage sein, alternative Lieferanten zu suchen, die Bestandsverf眉gbarkeit zu kontrollieren, Kundenzusagen einzusehen und finanzielle Kompromisse abzuw盲gen. Und um angesichts volatiler M盲rkte Liquidit盲tsrisiken prognostizieren zu k枚nnen, brauchen Finanzvorst盲nde Kontext, den ein einfacher Chatbot nicht bieten kann. All diese T盲tigkeiten umfassen miteinander verflochtene, operative Entscheidungen, in die Abh盲ngigkeiten, Pr盲ferenzen, Genehmigungen, finanzielle Auswirkungen und Kompromisse einflie脽en und die sich unmittelbar auf den gesamten Gesch盲ftsbetrieb auswirken.

In unz盲hligen Gespr盲chen, die ich im letzten Jahr mit F眉hrungskr盲ften gef眉hrt habe, verlagerte sich die Diskussion stets von KI-F盲higkeiten hin zur Umsetzbarkeit im Arbeitsalltag. KI-Modelle entwickeln sich zwar rasant weiter, doch die eigentliche Frage ist, ob KI den Unternehmenskontext versteht, in dem sie eingesetzt wird.

Beim Diskurs um KI wird zu oft davon ausgegangen, dass bessere Modelle automatisch zu besseren Gesch盲ftsergebnissen f眉hren. Dem ist nicht der Fall. Unternehmen stellen vermehrt fest, dass intelligente Funktionen ohne operativen Kontext 鈥� also die Prozesse, Daten, Regeln und Richtlinien, die zur Steuerung und zum Schutz von Unternehmen dienen 鈥� zwar Prozesse ansto脽en k枚nnen, dabei aber nur wenig Fortschritt erm枚glichen. Im Gegenteil, in einigen F盲llen kann dies sogar zu st盲rkerer Fragmentierung und mehr Risiken f眉hren.

Eine KI-generierte Empfehlung kann 眉berzeugend wirken, dabei jedoch m枚glicherweise wichtige Abh盲ngigkeiten in anderen Teilen des Systems au脽er Acht lassen. Und ein KI-Agent kann einen Arbeitsablauf effizient automatisieren, gleichzeitig aber die Planungsannahmen in einem anderen Arbeitsschritt durcheinanderbringen. Unternehmen mangelt es nicht an KI-Output, sondern vielmehr an KI-Systemen, die in der Lage sind, Auswirkungen auf den Betrieb zu verstehen.

Genau hier liegt aktuell die eigentliche Herausforderung 蹿眉谤 Unternehmens-KI. Und um dieses Problem zu l枚sen, ist die reine Steuerung von Prozessen nicht ausreichend. Es wird Kontext ben枚tigt.

Unternehmenssoftware bildet seit Jahrzehnten das R眉ckgrat der Weltwirtschaft. Finanzsysteme, Lieferketten, Beschaffungsnetzwerke, Personalplanungsplattformen, Fertigungsabl盲ufe und Auftragsabwicklungsprozesse laufen 眉ber vernetzte Systeme, in denen nicht nur Informationen, sondern auch die Logik hinter Unternehmensabl盲ufen erfasst werden. Diese Systeme umfassen Prozesswissen und -daten, Governance-Strukturen, Berechtigungen, Richtlinien und wirtschaftliche Beziehungen, die 眉ber viele Jahre hinweg gesammelt wurden und in jede Entscheidung eines Unternehmens einflie脽en. Sie sind das Gehirn eines jeden Unternehmens.

Im KI-Zeitalter ist dieser Gesch盲ftskontext besonders wertvoll. Ohne diese Daten bleiben KI-Outputs wohlgemeinte Vermutungen statt gut fundierter Beurteilungen.

Wenn KI aber direkt in operative Prozesse eingebettet wird, kann sie 眉ber alle Aspekte des Unternehmens hinweg logische Schl眉sse ziehen. Das ver盲ndert die Rolle von Software in Unternehmen, denn Unternehmenssysteme sind so zunehmend direkt an der eigentlichen Ausf眉hrung beteiligt.

KI kann Risiken fr眉her erkennen, Antworten funktions眉bergreifend koordinieren, in Echtzeit Handlungsempfehlungen geben und die Ausf眉hrung von Routinet盲tigkeiten innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen automatisieren. Dies geschieht nicht in Form isolierter Agenten, die getrennt voneinander arbeiten, sondern 眉ber intelligente Funktionen, die mit der wirtschaftlichen und operativen Struktur des Unternehmens selbst verkn眉pft sind. 

Autonomie im Unternehmen bedeutet dabei nicht, dass Menschen von der Entscheidungsfindung ausgeschlossen sind. Autonomie bedeutet vielmehr, die Fragmentierung und den administrativen Aufwand zu reduzieren, die Unternehmen daran hindern, schnell, einheitlich und umfassend zu arbeiten. Es sind nach wie vor Menschen, die Priorit盲ten festlegen, wichtige Entscheidungen treffen und Verantwortung tragen. KI kann jedoch dazu beitragen, die operativen Abl盲ufe im Zusammenhang mit diesen Entscheidungen zu koordinieren und auszuf眉hren.

Betrachten wir als Beispiel den Ausfall eines Lieferanten, der Auswirkungen auf eine kritische Fertigungskomponente hat. Die meisten modernen KI-Systeme k枚nnen das Problem zusammenfassend beschreiben oder auf Grundlage erlernter Muster die wahrscheinliche Verz枚gerung vorhersagen. KI, die in Prozesse eingebettet ist, liefert jedoch nicht nur Einblicke, sondern kann koordinieren und Ma脽nahmen einleiten. Sie kann betroffene Produktionspl盲ne identifizieren, globale Bestandspositionen analysieren, alternative Beschaffungsoptionen bewerten, die finanzielle Belastung absch盲tzen, auf Lieferrisiken 蹿眉谤 Kunden hinweisen und gleichzeitig Ma脽nahmen 蹿眉谤 Beschaffung, Logistik, Finanzwesen und Kundenvorg盲nge vorschlagen.

So automatisiert KI nicht nur Arbeitsabl盲ufe, sondern bietet v枚llig neue M枚glichkeiten bei der Interaktion zwischen Mensch und Unternehmenssystemen. Aber nicht nur das.

Je handlungsorientierter die KI wird, desto entscheidender werden die Systeme, die sie mit dem operativen Tagesgesch盲ft und Vorg盲ngen in der Praxis verbinden. Systeme, die Berechtigungen, Richtlinien, Abh盲ngigkeiten, Prozesse, finanzielle Auswirkungen und organisatorische Verantwortlichkeiten auf Unternehmensebene nachvollziehen k枚nnen, werden wichtiger denn je.

Diese Entwicklung wirkt sich auch darauf aus, wie F眉hrungskr盲fte mit dem Thema Transformation umgehen sollten.

Denn bislang experimentieren die meisten Unternehmen mit KI-Assistenten, f眉hren Pilotprojekte ein und automatisieren isolierte Aufgaben. Nur wenige von ihnen konnten ihre Produktivit盲t tats盲chlich steigern, und noch weniger ihre Abl盲ufe grundlegend neu ausrichten.

Die Unternehmen, die sich in der n盲chsten Phase als Vorreiter etablieren k枚nnen, werden einen anderen Ansatz 蹿眉谤 k眉nstliche Intelligenz verfolgen. Sie werden intelligente Funktionen direkt mit den operativen Systemen verbinden, in denen Entscheidungen echte gesch盲ftliche Konsequenzen nach sich ziehen. Sie werden erkennen, dass vertrauensw眉rdige, produktive KI auf dem Kontext, der 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟 und Prozessintegrit盲t sowie einem umfangreichen Prozesswissen beruht.

Vor allem aber werden diese Unternehmen verstehen, dass die erfolgreiche Nutzung von KI nicht nur ein technologischer Wandel, sondern eine Herausforderung in Bezug auf das Change-Management ist. Echter Mehrwert l盲sst sich nur erzielen, wenn KI-Agenten, Prozesse und Menschen Hand in Hand zusammenarbeiten.

Die Zukunft geh枚rt den Unternehmen, die dieses Gleichgewicht finden: Menschen legen Priorit盲ten fest und tragen Verantwortung, w盲hrend intelligente Systeme mit Pr盲zision Prozesse koordinieren und Ma脽nahmen ausf眉hren. Das erm枚glicht es Unternehmen, in einer zunehmend komplexen Welt widerstandsf盲higer, produktiver und intelligenter zu arbeiten.

Christian Klein ist Vorstandsvorsitzender der SAP SE.

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Joule mit SAP-Signavio-L枚sungen

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Prozessanalysten und Optimierungsspezialisten, die mit komplexen organisatorischen Workflows arbeiten, ben枚tigen raschen Zugriff auf Diagramme, Dokumentation und Leistungskennzahlen. SAP-Signavio-L枚sungen sind mit Joule integrierbar, um die Suche nach Schl眉sselw枚rtern in nat眉rlicher Sprache 眉ber Prozessdiagramme, Dictionary-Elemente und Hilferessourcen hinweg zu erm枚glichen. Gleichzeitig f眉hren Best-Practice-Empfehlungen 蹿眉谤 KPIs die Benutzer zu den relevantesten Erfolgskennzahlen. Dieser intuitive Ansatz erm枚glicht eine um 50 Prozent schnellere Informationssuche und Navigation und stellt sicher, dass Teams datengest眉tzte Entscheidungen mit qualitativ h枚herwertigen Suchergebnissen und einer verbesserten allgemeinen Benutzerfreundlichkeit treffen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

SAP-Signavio-L枚sungen, KI-gest眉tzte Erkenntnisse zur Simulation von Gesch盲ftsprozessmodellen und Notationen

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Prozessanalysten, die 51风流Signavio nutzen, k枚nnen nun direkt in ihren Prozessdiagrammen auf eingebettete Simulationen von Gesch盲ftsprozessmodellen und Notationen zugreifen, wodurch fragmentierte Tools und manuelle Interpretationen 眉berfl眉ssig werden. Wichtige Kennzahlen wie Kosten, Zykluszeiten und Ressourcenauslastung werden automatisch in klare, umsetzbare Zusammenfassungen umgewandelt, die Engp盲sse und Verbesserungsm枚glichkeiten aufzeigen. Dieser optimierte Ansatz verk眉rzt die Zeit, die 蹿眉谤 den Zugriff auf Einblicke in die Prozessmodellierung erforderlich ist um 50 Prozent, sodass Teams Szenarios m眉helos vergleichen und die Ergebnisse zuversichtlicher und klarer an Stakeholder kommunizieren k枚nnen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

SAP-LeanIX-L枚sungen, KI-gest眉tzte Hilfestellung 蹿眉谤 Architektur

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Unternehmensarchitekten, die Initiativen zur Transformation beschleunigen m枚chten, k枚nnen mithilfe von 51风流LeanIX aussagekr盲ftige Erkenntnisse direkt aus ihrem Architekturbestand gewinnen. Die Funktion analysiert Unternehmensarchitekturdaten, um Chancen zu identifizieren. Sie f眉hrt 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 f眉nf Prozent geringeren Wertverlust infolge von verz枚gerten Ma脽nahmen. Insgesamt tr盲gt diese Funktion zu einer produktiveren Architektur und flexibleren Entscheidungen bei.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 51风流SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile 蹿眉谤 Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von SAP-Kunden, SAP-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51风流眉bernimmt keinerlei Verantwortung 蹿眉谤 Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen 蹿眉谤 dieses Material zu finden.

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Die Mitarbeitenden von , einem globalen Modeh盲ndler mit zehntausenden Besch盲ftigten, mussten durch mehrere Systeme navigieren, um Daten aus Vertrieb und Beschaffung zusammenzust眉ckeln. Manchmal dauerte die Beantwortung einer einzigen Frage bis zu zehn Minuten.

Heute fragen sie einfach Joule. Was einmal zehn Minuten in Anspruch nahm, ist nun in etwa drei Sekunden erledigt. So konnte die betriebliche Effizienz um 70 Prozent gesteigert und die manuelle Fehlerquote um 50 Prozent verringert werden.

Mithilfe der Funktionen in entwickelte LC Waikiki in Kooperation mit 51风流und ein individuelles KI-gest眉tztes Benutzererlebnis, das Benutzeranfragen dynamisch interpretiert, rollenbasierten Kontext anwendet, die erforderlichen Abfragen durchf眉hrt und Daten system眉bergreifend vernetzt, um an zentraler Stelle eine umfassende Sicht darzustellen. Anschlie脽end erfolgt eine direkte Verkn眉pfung mit der entsprechenden Transaktion.

Bei 51风流inspirieren Geschichten wie diese unsere Vision 蹿眉谤 das Unternehmen, in dem KI die Arbeitsweise von Menschen und Prozessen revolutioniert 鈥� der Mensch gibt die Richtung vor, die KI setzt alles um. Diese Vision bezeichnen wir als 鈥瀌as autonome Unternehmen鈥�.

Im autonomen Unternehmen basieren Entscheidungen auf Informationen in Echtzeit. Workflows sind durchg盲ngig automatisiert, und KI verbessert proaktiv jede Funktion und erm枚glicht es den Mitarbeitenden, Bestleistungen zu erbringen.

Zudem bietet das autonome Unternehmen vertrauensw眉rdige KI mit vollst盲ndiger Kontrolle 鈥� 蹿眉谤 noch mehr Leistung. Dies in die Realit盲t umzusetzen, ist 蹿眉谤 Unternehmen erfolgsentscheidend, denn mittlerweile liegt KI allen Arbeitsabl盲ufen zugrunde. Sie ist zunehmend an Entscheidungen mit finanziellen, betrieblichen und regulatorischen Auswirkungen beteiligt.

Joule:  eine zentrale Leitstelle 蹿眉谤 das gesamte Unternehmen

Im autonomen Unternehmen bildet Joule Work, vorgestellt auf der 51风流Sapphire, den n盲chsten Schritt auf dem Weg der Interaktion mit durchg盲ngigen Gesch盲ftsprozessen und deren Ausf眉hrung. Joule Work ist ein dynamischer Arbeitsbereich, der sich an Absichten anpasst, da蹿眉谤 sorgt, dass Mitarbeitende Ergebnisse im Fokus behalten, und die Umsetzung an die KI delegiert.

Mit Joule Work entf盲llt die manuelle Koordination von Arbeitsabl盲ufen 眉ber mehrere Anwendungen und Schnittstellen hinweg. Stattdessen k枚nnen Sie Joule die gew眉nschten Ergebnisse mitteilen. Joule-Assistenten mit Rollen- und Prozesskontext koordinieren Teams aus Joule-Agenten, um die richtigen Einblicke sichtbar zu machen und Routineaufgaben abteilungs- und system眉bergreifend zu automatisieren. An die Stelle statischer, nicht vernetzter Systeme treten Arbeitsbereiche, die Informationen und Men眉s aus verschiedenen Systemen in Echtzeit zusammenf眉hren 鈥� abgestimmt auf Ihre individuellen Anforderungen.

Die Desktop-App Joule Work, die lokal ausgef眉hrt wird und mit lokalen Dateien und Anwendungen interagieren kann, sowie ein Web-Client sind 眉ber das Programm 51风流Early Adopter Care verf眉gbar.  Sie soll im Laufe des Jahres 2026 allgemein verf眉gbar sein. Die mobile App Joule Work, eine Weiterentwicklung von 51风流Mobile Start, ist allgemein verf眉gbar.

Au脽erdem hatten wir angek眉ndigt, dass die bidirektionalen Agent-to-Agent-Funktionen (A2A-Funktionen) von Joule im vierten Quartal allgemein verf眉gbar sein werden, sodass Agenten von Drittanbietern sicher mit Joule-Agenten kooperieren und in Unternehmensprozessen handeln k枚nnen. Dies erweitert die Interoperabilit盲t 眉ber SAP- und Nicht-SAP-Umgebungen hinweg in beide Richtungen. Agenten, die in Joule Studio erstellt wurden, unterst眉tzen nativ A2A-Protokolle und erm枚glichen so Interoperabilit盲t und Skalierbarkeit 蹿眉谤 die Ausf眉hrung mehrerer Agenten.

51风流Autonomous Suite: der operative Kern des Unternehmens von morgen

W盲hrend Joule Work jede einzelne Person dabei unterst眉tzt, Bestleistungen zu erzielen und sich optimal einzubringen, ver盲ndert die 51风流Autonomous Suite die Arbeitsweise ganzer Unternehmensfunktionen oder 鈥瀉utonomer Bereiche鈥�.

51风流Autonomous Suite umfasst f眉nf Bereiche: Finanzwesen, Ausgabenmanagement, Lieferkette, Human Capital Management und Customer Experience. Diese Bereiche arbeiten als ein einzelnes System zusammen, sodass Workflows und Agenten funktions眉bergreifend und ohne Fragmentierung in separate Tools, Daten oder Entscheidungen ausgef眉hrt werden. Durch diesen Ansatz kann die KI Empfehlungen abgeben, die Ihre betriebliche Realit盲t umfassend widerspiegeln.

Im Rahmen der integrierten Suite aus Gesch盲ftsanwendungen und branchenf眉hrenden Gesch盲ftsdaten der 51风流beruht KI im autonomen Unternehmen auf den spezifischen Anforderungen der tats盲chlichen Funktionsweise zentraler Gesch盲ftsfunktionen. In diesem grundlegenden Kontext 蹿眉谤 revolution盲re KI-Ergebnisse kommt die herausragende Erfahrung der 51风流ins Spiel. Seit Jahrzehnten vertrauen uns unsere Kunden die Ausf眉hrung ihrer wichtigsten Funktionen an. Mit der 51风流Autonomous Suite flie脽en unsere fundierten Kenntnisse der Gesch盲ftsprozesse in  Ihre KI ein. Hinzu kommen Datenkontext und operative Leitlinien, damit KI in Unternehmen wirklich effektiv und zuverl盲ssig zum Einsatz kommen kann.

Jedes Unternehmen ist einzigartig. Mit der Zeit haben sich in Ihrem Unternehmen spezifische Arbeitsweisen herausgebildet. Aus diesen entspringen die Regeln, die Workflows und die Reaktionsweisen von Systemen bei unerwarteten Ereignissen, z. B. einer fehlgeschlagenen Transaktion, sodass Prozesse nicht unterbrochen werden. Im autonomen Unternehmen entfaltet KI ihr gr枚脽tes Potenzial, wenn sie diese Grenzen respektiert und Ihre einzigartigen Arbeitsweisen zu einem echten Vorteil macht.

Auf der 51风流Sapphire hatten wir neue Joule-Assistenten und Joule-Agenten vorgestellt, die alle Bereiche des autonomen Unternehmens umfassen und Unternehmen helfen sollen, Ergebnisse gezielt zu steuern statt nur Arbeitsaufgaben zu verwalten. Diese neuen Assistenten und Agenten werden ab der ersten Jahresh盲lfte 2026 eingef眉hrt, wobei die 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 im Portfolio im Laufe des Jahres zunehmend erweitert wird.

51风流Business AI Platform: die Grundlage 蹿眉谤 das autonome Unternehmen

51风流Business AI Platform verwandelt die Vision von Gesch盲ftsabl盲ufen, die vom Menschen geleitet und von der KI unterst眉tzt werden, in etwas Greifbares, das Unternehmen entwickeln und umsetzen k枚nnen. Mithilfe der Plattform gelingt Unternehmen der Umstieg von reinen Experimenten mit KI zum Einsatz in der Praxis, indem Agenten und Anwendungen in realem Unternehmenskontext verwurzelt werden, der alles auf Unternehmensebene steuert.

Im Mittelpunkt steht , eine vollst盲ndig verwaltete Umgebung, in der Unternehmen den gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten, Anwendungen, Erweiterungen und Workflows erstellen und verwalten k枚nnen. Dank absichtsbasierter Entwicklungsfunktionen k枚nnen Mitarbeitende in nat眉rlicher Sprache beschreiben, was sie ben枚tigen. Ein Joule-Agent generiert dann strukturierte Anforderungen, Spezifikationen, Code und Testartefakte, die auf SAP-Prozess- und -Datenkontext beruhen.

Entwickler k枚nnen in ihren vertrauten Tools arbeiten, einschlie脽lich VS Code und MCP-f盲higer Toolchains, und ihre bevorzugten Agent-Frameworks wie , und verwenden.

Durch die enge Integration mit , und den neuen 51风流Domain Models, die mit SAP-Code, Kundendaten, Metadaten und Gesch盲ftsprozessen trainiert wurden, ziehen Joule-Agenten Schlussfolgerungen aus realen Unternehmensdaten mit umfangreicher Semantik anstatt aus allgemeinem Wissen. 51风流Domain Models sind 眉ber das Programm Early Adopter Care verf眉gbar. Sie sollen im dritten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Schnelligkeit und Governance sind in die 51风流Business AI Platform integriert, sodass hier keine Kompromisse mehr eingegangen werden m眉ssen. Wir bei der 51风流sind davon 眉berzeugt, dass Corporate Governance, einschlie脽lich Genehmigungsabl盲ufen, Compliance-Prozessen, Identit盲tsmanagement und der F盲higkeit, Entscheidungen zu pr眉fen, in die Implementierung, Aktualisierung und Skalierung von KI einflie脽en muss. Die Joule-Studio-Laufzeitumgebung bietet eine sichere, produktiv nutzbare, vollst盲ndig verwaltete Umgebung 蹿眉谤 die Bereitstellung von Agenten, die Unternehmen dabei unterst眉tzt, Compliance-Standards zu erf眉llen und die Infrastruktur weniger komplex zu gestalten.

51风流AI Agent Hub bietet zudem eine anbieterunabh盲ngige Einsatzzentrale, um SAP- und Nicht-SAP-KI-Agenten und MCP-Server unternehmensweit zu ermitteln, zu erfassen und zu steuern. Durch die Integration mit und werden Governance und Architekturtransparenz in den Entwicklungsprozess integriert.

51风流AI Agent Hub nutzt unternehmensweite Prozessintelligenz, um kontinuierlich nachzuverfolgen, wo KI-Agenten Mehrwert schaffen, und kann proaktiv ermitteln, wo diese noch mehr Nutzen bringen, denn wir sind 眉berzeugt, dass KI neben der Produktivzeit auch zuverl盲ssig 蹿眉谤 Ergebnisse zust盲ndig bleiben muss. 51风流AI Agent Hub ist allgemein verf眉gbar. Zus盲tzliche Funktionen sind im Laufe des Jahres 2026 geplant.

Jedes Unternehmen kann Probleme mit KI l枚sen

Wir setzen das autonome Unternehmen in die Realit盲t um, denn wir bei der 51风流sind 眉berzeugt, dass Unternehmen jeder Gr枚脽e weitaus mehr ben枚tigen als nur geringf眉gig bessere KI-Modelle oder die neuesten Zusatzl枚sungen. Sie haben es verdient, KI-gest眉tzte Ergebnisse erzielen zu k枚nnen, die Innovation, Umsatz und Margen steigern. 

Das autonome Unternehmen setzt unsere Vision in die Realit盲t um: KI, die auf Ihren Daten basiert, 眉ber Ihre wichtigsten Prozesse hinweg vernetzt ist und gem盲脽 der Arbeitsweise Ihres Unternehmens gesteuert wird.

Brenda Bown ist Chief Marketing Officer des Bereichs Business AI bei SAP.

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Mit KI r眉cken diese Ziele in greifbare N盲he. Unternehmen k枚nnen damit schneller handeln, eine umfassende Personalisierung umsetzen und bei der Kundeninteraktion neue Wege gehen. Allerdings steigen auch die Erwartungen. Bei jeder Interaktion zeigt sich nun, wie gut alles funktioniert.

Wenn Kunden eine Bestellung aufgeben oder um Unterst眉tzung bitten, h盲ngen die Erfahrungen, die sie anschlie脽end damit machen, davon ab, was hinter den Kulissen geschieht. Bei ungenauen Preisangaben, ungewissen Lagerbest盲nden oder mangelhafter Auftragsabwicklung sind schlechte Erfahrungen vorprogrammiert.

Deshalb wird die Customer Experience jetzt durch die Umsetzung definiert. Nicht Systeme oder Absichten pr盲gen die Erfahrungen, die die Kunden machen, sondern das am Ende stehende Ergebnis.

Agentic AI kann Geschwindigkeit, Intelligenz und Personalisierung optimieren. Aber Geschwindigkeit allein verbessert die Customer Experience nicht. Sie verst盲rkt lediglich das bereits Vorhandene. Wenn die Umsetzung auf Prozesse, Daten und Governance abgestimmt ist, f眉hrt KI zu besseren Ergebnissen. Ist dies nicht der Fall, wird durch KI die fehlende Abstimmung sp眉rbar.

Customer Experience und Umsetzung aufeinander abstimmen

Autonomous CX bringt Agentic AI direkt in die Unternehmensprozesse ein, anstatt diese einfach auf nicht vernetzte Systeme aufzusetzen. Sie verbindet KI-Assistenten aus den Bereichen Marketing, Handel, Vertrieb und Service im Rahmen eines gemeinsamen Kontextes 眉ber 51风流CX, 51风流Cloud ERP, Lieferkettensysteme und vernetzte Systeme hinweg. Auftr盲ge, Best盲nde, Preise und Finanzdaten werden einmal definiert und konsistent verwendet, sodass Entscheidungen auf den tats盲chlichen Betriebsabl盲ufen basieren.

Im Mittelpunkt dieses Wandels stehen KI-Assistenten und autonome Agenten. Assistenten koordinieren mehrere Agenten 眉ber durchg盲ngige kundenbezogene Workflows hinweg, von der Produktsuche bis zur Auftragsabwicklung, von der Interaktion bis zum Service und vom Problem bis zur L枚sung.

Auf der Sapphire hatten wir Assistenten vorgestellt, die dies im gesamten Portfolio umsetzen.

• Im Marketing koordinieren Content Assistant und Campaign Assistant das Verst盲ndnis der Kundenabsicht, die Erstellung von Inhalten, die Segmentierung, die Optimierung und die Umsetzung von Kampagnen im Rahmen von Kontrollmechanismen 蹿眉谤 die Governance.
• Im Bereich Commerce verkn眉pfen Merchandising Assistant, Shopping Assistant und Order Management Assistant Produktsuche, Konversion und Auftragsabwicklung mit den tats盲chlichen Betriebsabl盲ufen.
• Im Vertrieb werden Verk盲ufer durch Sales Assistant, Deal Qualification Assistant und Deal Closing Assistant vom Kaufsignal bis zur Umsetzung unterst眉tzt.
• Im Service verbessern Case Management Assistant und Service Management Assistant die Bearbeitung von F盲llen und die Servicequalit盲t. Hier kommen zus盲tzliche Assistenten zum Einsatz, die 蹿眉谤 Self-Service-, HR-Service- und Debitoren-Workflows entwickelt wurden.

KI-gest眉tzte Produktsuche und Interaktion, ausgerichtet an der Realit盲t im Unternehmen

Die Zusammenarbeit der 51风流mit Google folgt demselben Prinzip: Verbindung der KI-gest眉tzten Produktsuche und Kundeninteraktion mit der Umsetzung.

Gemeinsam konzentrieren sich die 51风流und Google auf drei Priorit盲ten. Erstens: Es kommen die neuesten KI-Modelle, u.听a. Gemini, zum Einsatz, um eine hochwertige Customer Experience zu bieten. Zweitens: Es werden Branchenstandards und offene Protokolle unterst眉tzt, um die Interoperabilit盲t 眉ber Netzwerke hinweg zu erm枚glichen. Drittens: Es werden nahtlose, personalisierte Customer Journeys 眉ber mehrere Vertriebskan盲le und Google-Oberfl盲chen wie Shopping und Gemini erm枚glicht.

Durch die Kombination der von 51风流verwalteten Gesch盲ftsdaten mit den KI-Funktionen von Google k枚nnen Assistenten und Agenten die Absichten der Kunden aus Storefronts, Suchvorg盲ngen und KI-gest眉tzten Vertriebskan盲len mit SAP-Commerce- und Auftragsprozessen verkn眉pfen. So wird sichergestellt, dass die Kunden das gezeigt bekommen, was das Unternehmen auch erf眉llen kann.

Dies ist auch der Grund, warum die 51风流 einf眉hrt und Bereiche erweitert, in denen SAP-Produktdaten eine KI-gest眉tzte Customer Experience dort optimieren k枚nnen, wo sich Kundenabsichten herausbilden. Denn so bleibt die Customer Experience in Echtzeit auf Preise, Best盲nde und die Auftragsabwicklung abgestimmt.

Innovationen in 51风流Commerce Cloud

Die 51风流wird in Analystenbewertungen regelm盲脽ig ausgezeichnet, unter anderem im Gartner庐 Magic Quadrant鈩� for Digital Commerce. Hier wurde die 51风流11 Mal in Folge als f眉hrend eingestuft.

, eingesetzt in den gr枚脽ten Unternehmen, wird nun mit 51风流Cloud ERP auch auf mittelst盲ndische und wachsende Unternehmen ausgeweitet. Die neue Cloud-ERP-Edition von 51风流Commerce Cloud bietet einen standardisierten, durchg盲ngigen Ansatz, sorgt 蹿眉谤 weniger 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟, nutzt k眉nstliche Intelligenz nativ und beschleunigt die Wertsch枚pfung. Durch eine enge Integration mit 51风流Cloud ERP vernetzt sie den gesamten Prozess der Produktsuche bis zur Auftragsabwicklung.

F眉r Unternehmen mit einem hohen Digitalisierungsgrad erweitert 51风流den Bereich Composable Commerce um neue und modulare Services 蹿眉谤 Warenkorb und Kaufabwicklung. Diese Services sind in Kernprozesse wie Preisgestaltung, Werbeaktionen, Kundenbindung, Steuern, Zahlungen, Bestand, Bezugsquellenfindung und Auftragsverwaltung 眉ber SAP- und Nicht-SAP-Kontaktpunkte hinweg integriert. So k枚nnen Unternehmen ihre Architektur bei durchg盲ngiger Ausf眉hrung modernisieren.

Dar眉ber hinaus erweitert die 51风流ihr Partnernetz durch Vercel, um die Entwicklung und Implementierung der Storefront mit optimierter Performance, Skalierbarkeit und modularer Customer Experience im Frontend voranzutreiben.

Im Bereich Zahlungen integriert Unified Payments auf der Basis von Adyen die globale Verarbeitung direkt in den Commerce-Ablauf, um die Integration zu vereinfachen und h枚here Konversionsraten zu erzielen. Dar眉ber hinaus erweitert die 51风流ihr Open Payment Framework um vorab integrierte Anbieter wie Checkout.com und PayPal, sodass Kunden flexibel Anbieter ausw盲hlen k枚nnen, die sich einfach konfigurieren und nutzen lassen.

In der Kombination senken diese Funktionen die Gesamtbetriebskosten, beschleunigen die Implementierung und vereinfachen die umfassende Bereitstellung einer besseren Customer Experience.

Mit Vertriebsaktivit盲ten Einblicke in Ergebnisse umsetzen

Customer Experience umfasst auch die Vertriebsaktivit盲ten. Hier ben枚tigen Teams klare Vorgaben 蹿眉谤 die n盲chsten Schritte und m眉ssen sich darauf verlassen k枚nnen, dass diese Aktivit盲ten erf眉llt werden k枚nnen.

Wir haben in neue Innovationen eingef眉hrt, darunter Funktionen 蹿眉谤 den Au脽endienst 蹿眉谤 Einzelhandelsprozesse bei Konsumg眉terherstellern und andere Umgebungen mit Bezug zum Au脽endienst. Diese Funktionen bieten umfassende mobile Benutzererlebnisse, die sich auch offline nutzen lassen. So l盲sst sich der Besuch in der Filiale einfacher planen, die Aktivit盲t in den Filialen besser erfassen und die Umsetzung in Echtzeit steuern.

F眉hrungskr盲fte im Vertrieb gewinnen vernetzte Einblicke, die direkt mit Preis-, Bestands- und Auftragsprozessen verkn眉pft sind 鈥� 蹿眉谤 eine konsistente Umsetzung und bessere Ergebnisse.

Zuverl盲ssigen autonomen Service skalieren

Autonomous CX wird durch Partnerschaften gest盲rkt, die die Umsetzung erweitern und Vertrauen und Governance bewahren.

kombiniert dessen durch Agentic AI unterst眉tzte Sprach- und digitale Self-Services mit Service-, Auftrags- und Berechtigungsdaten aus 51风流Service Cloud. Die KI-gest眉tzte Automatisierung kann routinem盲脽ige Interaktionen mit vollst盲ndigem Kontext abwickeln. Wird menschliches Know-how ben枚tigt, erfolgt nahtlos und ohne Unterbrechung eine Eskalation an die Serviceteams. Dank dieses Ansatzes k枚nnen Unternehmen Services skalieren, ohne Vertrauen zu verspielen. Zudem wird sichergestellt, dass die Kundeninteraktion mit den tats盲chlichen Gesch盲ftsprozessen vernetzt bleibt.

Die 51风流baut auch ihre Partnerschaft mit Amazon aus, um KI-gest眉tzte Services 眉ber Sprach- und digitale Kan盲le hinweg zu skalieren. So werden schneller und konsistenter L枚sungen erm枚glicht, die Serviceausf眉hrung gr眉ndet dabei auf Gesch盲ftsdaten in Echtzeit.

Industry AI im Einsatz

Wir stellen au脽erdem Szenarien 蹿眉谤 Industry AI vor, die zeigen, wie Assistenten und autonome Funktionen in realer Umgebung funktionieren.

Autonomous Revenue Growth Management unterst眉tzt Teams 蹿眉谤 die Handelsplanung und Key Account Manager bei Konsumg眉terherstellern mit Vertrieb 眉ber den Einzelhandel, wobei sich der Anwendungsbereich auch auf die Agrarindustrie und den Gro脽handel erstreckt. Branchenspezifische Joule-Assistenten bieten KI-gest眉tzte Einblicke in die Handelsplanung und -umsetzung und helfen Teams dabei, Wachstumschancen zu erkennen, kaufm盲nnische Bedingungen zu optimieren und schneller auf Signale zu reagieren. So wird Wachstum besser planbar, nachgelagerte Ausnahmen lassen sich verringern.

Unified Commerce unterst眉tzt Teams 蹿眉谤 Merchandising und operative Abl盲ufe in Einzelhandels-, Gro脽handels- und Direktvertriebsmodellen.

Unified Commerce verkn眉pft Bedarfs-, Bestands- und Kundendaten 眉ber alle Kan盲le hinweg, wobei Joule-Assistenten Entscheidungshilfe zu Sortiment, Preisgestaltung und Platzierung leisten. Hierdurch wird die Umsetzung konsistenter und die Entscheidungsfindung schneller.

Die n盲chste Phase der Kundeninteraktion

Angesichts dieser Innovationen und Industry-AI-Szenarien zeichnet sich ein klares Muster ab.

KI bietet nur dann Mehrwert, wenn ihre Vorgehensweise auf einem gemeinsamen, verl盲sslichen Kontext beruht. Wenn Customer Experience und Umsetzung best盲ndig im Einklang stehen, entsteht durch eine schnelle Abwicklung Vertrauen statt Risiko.

So geht die 51风流die Zukunft der Customer Experience an: als koordiniertes System, in dem jede Entscheidung transparent ist und jedes Versprechen gehalten werden kann.

Von Balaji Balasubramanian ist President und Chief Product Officer, 51风流CX.

Die hier vorgestellten CX-Innovationen und Szenarien 蹿眉谤 Industry AI sollen im 3.听Quartal听2026 allgemein verf眉gbar sein.

Die Funktionen, die im Rahmen des autonomen Unternehmens von 51风流angek眉ndigt wurden, werden 眉berall in 51风流Cloud ERP ausgef眉hrt, einschlie脽lich 51风流Cloud ERP Private.

Gartner spricht keine Empfehlung 蹿眉谤 die in seinen Publikationen beschriebenen Unternehmen, Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen aus und r盲t Technologienutzern nicht, nur die Anbieter mit den h枚chsten Bewertungen bzw. einer sonstigen Bezeichnung zu w盲hlen. Die Publikationen von Gartner geben die Meinungen der Organisation 蹿眉谤 Erkenntnisse aus Gesch盲ftswelt und Technologie von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenfeststellung ausgelegt werden. Gartner lehnt jegliche ausdr眉ckliche oder stillschweigende Gew盲hrleistung in Bezug auf diese Publikation ab, einschlie脽lich jeglicher Gew盲hrleistung der Marktg盲ngigkeit oder Eignung 蹿眉谤 einen bestimmten Zweck.

Gartner und Magic Quadrant sind Marken von Gartner, Inc. und/oder dessen Tochtergesellschaften.

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In seiner Er枚ffnungsrede auf der Kundenkonferenz SAP Sapphire in Orlando, Florida, erl盲uterten Klein und andere SAP-Vorstandsmitglieder, wie die 51风流agentenbasierte KI in die wichtigsten globalen Gesch盲ftsabl盲ufe integrieren m枚chte, damit Menschen und KI den wachsenden Anforderungen der globalen Wirtschaft auf gewinnbringende, strategische und sichere Weise begegnen k枚nnen.

鈥濰eute bin ich besonders stolz darauf, unsere neue SAP Business AI Platform vorzustellen, die die Grundlage 蹿眉谤 unsere Vision der Gesch盲ftswelt von morgen bildet: das autonome Unternehmen, in dem Agenten Gesch盲ftsprozesse abwickeln und Sie sich auf das konzentrieren k枚nnen, was wirklich z盲hlt鈥�, so Klein.

Unternehmens-KI stehe an einem Wendepunkt, 别谤办濒盲谤迟别 er den 30.000 Zuschauern seiner Keynote, die vor Ort und virtuell teilnahmen. Und die 51风流sei bestens positioniert, Kunden das zu bieten, was sie ben枚tigten, um sich zu autonomen Unternehmen zu entwickeln.

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Unternehmens-KI ist unerl盲sslich

Unternehmen aus zahlreichen Branchen investieren verst盲rkt in k眉nstliche Intelligenz (KI), doch viele haben noch immer M眉he, diese Investition in einen konkreten gesch盲ftlichen Mehrwert umzusetzen. Das Fazit auf der SAP Sapphire war eindeutig: Es handelt sich hierbei nicht um ein Technologieproblem, sondern um ein Problem mit dem Kontext und der Umsetzung.

鈥濫ine Genauigkeit von 80 Prozent mag bei KI-Anwendungen 蹿眉谤 Endverbraucher ausreichend sein鈥�, sagte Klein. 鈥濧ber wenn es darum geht, die gr枚脽ten Unternehmen der Welt zu f眉hren, dann sind 80 Prozent einfach nicht gut genug. Sie [gro脽e Sprachmodelle] sollten nicht raten; sie sollten pr盲zise, richtlinienkonforme und sichere Ergebnisse liefern.鈥� 

Klein merkte an, dass KI zwar nahezu 眉berall eingesetzt werde, ein messbarer gesch盲ftlicher Nutzen jedoch nach wie vor nur schwer zu realisieren sei. Er berief sich auf eine k眉rzlich durchgef眉hrte Umfrage der Stanford University zum Thema KI und berichtete, dass fast jedes Unternehmen heute KI nutze, dies aber nur begrenzt profitabel sei.

Zur眉ckzuf眉hren sei dies auf eine strukturelle L眉cke, so Klein. An der sichtbaren Spitze des Eisbergs der Unternehmens-KI k枚nne man sehen, dass gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) bei Aufgaben, 蹿眉谤 die sie mit 枚ffentlich zug盲nglichen Daten trainiert worden seien, immer besser werden w眉rden. Doch unter der Wasseroberfl盲che verberge sich das, was Unternehmen wirklich ben枚tigten: eine KI, die gesch盲ftskritische Daten und durchgehende Prozesse nachvollziehen und dabei Vorgaben 蹿眉谤 Sicherheit, Gesetzeskonformit盲t und Unternehmenssteuerung einhalten k枚nne.

ERP als Grundlage 蹿眉谤 Unternehmens-KI

Die Antwort der 51风流auf diese Herausforderung beginne mit dem, was Klein als 鈥瀌as Gehirn jedes Unternehmens“ bezeichnete: sein ERP-System. Seit mehr als 50 Jahren biete die 51风流L枚sungen, die fundiertes Fachwissen mit Gesch盲ftsprozessen und Datendom盲nen integrierten. Gleichzeitig ber眉cksichtigten diese L枚sungen Governance-Anforderungen, Compliance-Kontrollen und individuelle Unternehmenskonfigurationen und pr盲gten dadurch die Gesch盲ftsabl盲ufe von Unternehmen.

In Rahmen der neuen Unternehmensvision plane die 51风流jetzt, dieses kollektive Wissen in KI-Agenten einflie脽en zu lassen, wodurch diese durch Tausende von Gesch盲ftsprozessen navigieren, aus 眉ber 7 Millionen Datenfeldern ausw盲hlen und Identit盲ts- und Zugriffsberechtigungen pr眉fen k枚nnten, bevor sie Ergebnisse lieferten.

鈥濿ir kombinieren LLMs mit unserem 眉ber 50 Jahre hinweg gesammelten fachlichen Know-how, das in unseren ERP-Systemen gespeichert ist. Aber da蹿眉谤 mussten wir nichts weniger tun, als unser Unternehmen komplett neu zu erfinden鈥�, berichtete er dem Publikum. 鈥濰eute freuen wir uns sehr, Ihnen die neue 51风流und unsere Vision 蹿眉谤 das autonome Unternehmen zu zeigen.鈥�

51风流Business AI Platform

Um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, stellten SAP-F眉hrungskr盲fte auf der B眉hne eine Reihe wichtiger Innovationen vor, angefangen bei der Einf眉hrung der neuen SAP Business AI Platform, einer einheitlichen Architektur, die die SAP Business Technology Platform, SAP Business Data Cloud und AI Foundation unter einem Dach zusammenbringt.

鈥濪as Herzst眉ck dieser neuen Plattform ist der umfangreiche Context Layer鈥�, erl盲uterte Klein. 鈥濰ier statten wir die KI-Agenten mit fundiertem Wissen aus dem ERP-Gesch盲ftsbereich aus. Unsere Knowledge Graphs liefern unseren KI-Agenten nun einen Kompass, eine Landkarte, um den richtigen Prozess und die richtigen Daten
in Ihrer ERP-Landschaft zu finden. Und um den Agenten noch mehr Kontext zu geben, haben wir auch unsere neuen SAP听Domain Models eingef眉hrt. Sie wurden mit SAP-Code trainiert, um die Gesch盲ftslogik Ihres Unternehmens noch besser zu verstehen.鈥�

Aber die 51风流gehe noch weiter: 鈥濪a Sie in Ihrem Unternehmen nicht nur mit SAP-L枚sungen arbeiten, m眉ssen unsere KI-Agenten auch Daten aus Fremdsystemen verstehen. Aus diesem Grund haben wir unsere SAP听Business Data Cloud in die Kontextebene integriert, um eine zentrale semantische Datenschicht 蹿眉谤 SAP- und Nicht-SAP-Daten zu schaffen.听Keine Silos mehr, kein Datensalat 鈥� denn kein KI-Agent ist in der Lage, ein defektes Datenmodell zu kompensieren.鈥�

Philipp Herzig, Chief Technology Officer der SAP, griff die Ausf眉hrungen von Klein auf und stellte die SAP听Business AI Platform im Detail vor. Er sagte, dass diese darauf ausgelegt sei, die Akzeptanzl眉cke 蹿眉谤 KI-Agenten in Unternehmen zu schlie脽en, indem sie Ergebnisse, Schnelligkeit und Kontext liefere und die Praxistauglichkeit 蹿眉谤 Unternehmen gew盲hrleiste. 鈥濪as ist der Ort, an dem man KI entwickelt, steuert, Kontext bereitstellt und ihre F盲higkeit zum logischen Schlussfolgern st盲rkt鈥�, sagte er.

Herzig erl盲uterte, dass die Plattform um drei Ebenen herum strukturiert sei: den Context Layer, 眉ber den Klein bereits gesprochen hatte, den Build Layer und den Governance Layer. 鈥濧genten sind nur so leistungsf盲hig wie der Kontext, mit dem sie arbeiten鈥�, betonte er. 鈥濬ehlender Kontext ist der Hauptgrund da蹿眉谤, dass Projekte im Bereich Unternehmens-KI keinen Mehrwert liefern.鈥�

Innerhalb des Build Layer der neuen Plattform sei die neue L枚sung Joule Studio darauf ausgerichtet, die gesch盲ftlichen Herausforderungen eines Unternehmens zu verstehen. Zudem k枚nne man hier schnell und einfach neue KI-Agenten gestalten.

Der Governance Layer sei die dritte Ebene, die vom neuen SAP AI Agent Hub auf Grundlage von SAP LeanIX gest眉tzt werde. Diese Ebene biete ein Steuerungszentrum, 眉ber die alle KI-Agenten 鈥� sowohl aus SAP- als auch aus Nicht-SAP-Systemen 鈥� identifiziert, verwaltet und gelenkt werden k枚nnten. Der Governance Layer werde im dritten Quartal allgemein verf眉gbar und ohne zus盲tzliche Kosten in der SAP Business AI Platform enthalten sein.

Anschlie脽end trat Rob Fisher, Global Head of Advisory bei KPMG, zu Herzig auf die B眉hne. Auch er sprach davon, dass sich der KI-Markt ver盲ndere: 鈥濾on Kunden h枚re ich, dass ganz klar ein Wandel stattfindet. Sie gehen von KI-Pilotprojekten dazu 眉ber, KI und Agenten in Arbeitsabl盲ufe zu integrieren. Erst in der Umsetzung und der Anpassungsf盲higkeit der Unternehmen zeigt sich, wer die Marktf眉hrer sind, die sich klar vom Wettbewerb absetzen.鈥�

51风流Autonomous Suite

SAP-Vorstandsmitglied Muhammad Alam, SAP听Product & Engineering, kn眉pfte daran an und gab bekannt, dass das SaaS-Anwendungsportfolio der 51风流zur SAP听Autonomous Suite werde, was die 51风流als die bedeutendste Weiterentwicklung des SAP-Anwendungsgesch盲fts in der Unternehmensgeschichte bezeichnet.

Die Suite umfasst f眉nf autonome Gesch盲ftsbereiche: Autonomous Finance, Autonomous Spend, Autonomous Supply Chain Management, Autonomous HCM und Autonomous CX, mit mehr als 200 Agenten und 眉ber 50 Assistenten, die in den n盲chsten Monaten verf眉gbar sein werden. Jeder Assistent ist zentralen Benutzerrollen zugeordnet und mit festgelegten KPIs verkn眉pft, die 眉ber den SAP AI Agent Hub verfolgt werden.

鈥濪ie SAP Autonomous Suite vereint unser fundiertes Prozesswissen, Daten mit umfangreicher Semantik und integrierte Governance und Compliance鈥�, sagte Alam. 鈥濪iese Agenten sind als zentrales Ziel auf bestimmte Ergebnisse ausgerichtet. Jeder Assistent hat eine vorgegebene Reihe von Kennzahlen, die er zu erf眉llen hat.鈥�  

鈥濪ie Grundlage 蹿眉谤 die SAP听Autonomous Suite bilden sofort einsatzbereite Agenten 鈥� Hunderte von Agenten, die alle Kernprozesse abdecken鈥�, erl盲uterte er. 鈥濪iese Agenten werden unter sogenannten Assistenten oder Joule-Assistenten geb眉ndelt. Wir haben diese Assistenten Rollen in s盲mtlichen Kernprozessen eines Unternehmens zugeordnet. Denn wenn man von KI profitieren will, besteht der erste Schritt darin, den Mitarbeitenden zu erm枚glichen, mehr zu erreichen, ihre Arbeit zu verbessern oder etwas zu tun, was bisher nicht m枚glich war.“

Mit Joule, so Muhammad weiter, ver盲ndert die 51风流grundlegend die Art und Weise, wie Nutzer in Zukunft mit SAP-Anwendungen arbeiten werden.

鈥濿ir nennen dies Joule Spaces. Und zusammen mit der vertrauten dialogorientierten Kommunikation in Joule und Joule Studio 2.0 bildet dies nun Joule Work, wie wir es nennen鈥�, 别谤办濒盲谤迟别 er.

鈥濲oule Work ist ein enormer Schritt nach vorn, wenn es darum geht, die bisherigen Funktionen von Joule zu optimieren鈥�, sagte Alam. 鈥濵it Joule Work erweitern wir Joule um eine Claw-basierte Agenten-Infrastruktur, zusammen mit Computer- und Dateizugriff, besserer Unterst眉tzung 蹿眉谤 offene Standards wie MCP und A2A, Zugang zu einer umfassenderen Wissensdatenbank und nat眉rlich beeindruckenden dynamischen Visualisierungen.鈥� 

Industry AI: H&M- und branchenspezifische Transformation

W盲hrend der Keynote stellte Sebastian Steinh盲user, Chief Operating Officer der SAP, die 鈥濱ndustry AI鈥�-Initiative vor, mit der KI-gest眉tzte L枚sungen bereitgestellt werden, die auf jahrzehntelanger branchenspezifischer Erfahrung in 26 Branchen basieren. Er hob hervor, wie der SAP-Kunde Takeda in der Life-Sciences-Branche durch das Branchenszenario Autonomous Regulated Manufacturing Produktivit盲tssteigerungen von bis zu 10 %, eine Verringerung der Umsatzeinbu脽en durch Fehlbest盲nde von bis zu 25 % und eine Reduzierung der Sicherheitsbest盲nde von bis zu 5 % erziele.

Anschlie脽end kam Ellen Svanstr枚m, CDIO der H&M Group, auf die B眉hne und erl盲uterte, wie der Modeh盲ndler KI in seine gesamte Wertsch枚pfungskette integriert. Auf Basis von RISE with SAP, SAP Business Data Cloud, SAP Commerce Cloud und SAP-SuccessFactors-L枚sungen hat H&M einen Store Intelligence Agent entwickelt, der Echtzeitdaten verarbeitet, um konkrete Empfehlungen 蹿眉谤 Filialleiter zu generieren. Svanstr枚m stellte auch den KI-gest眉tzten InStore Concierge vor, einen kundenbezogenen Agenten, der digitalen und physischen Einzelhandel durch individualisierte Outfit-Empfehlungen und 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 in Echtzeit verbindet.

RISE with 51风流und 51风流GROW: Der Weg zum autonomen Unternehmen

Zur眉ck auf der B眉hne betonte Klein, dass die Einf眉hrung von Technologie allein noch keinen gesch盲ftlichen Nutzen bringe.

鈥濿enn Sie KI-Agenten einfach nur in Ihre Systemlandschaft einbinden, wird der Mehrwert gleich Null sein鈥�, bekr盲ftige er.

Er sprach zudem 眉ber den Wandel zum autonomen Unternehmen und 别谤办濒盲谤迟别, dass dieser konsequentes Change Management erfordere. 鈥濪ie Einf眉hrung von KI geht Hand in Hand mit der 脛nderung von Gesch盲ftsprozessen und der Schulung von Endanwendern鈥�, betonte Klein.

Um Kunden auf diesem Weg zu unterst眉tzen, k眉ndigte die 51风流eine umfassende Neuausrichtung ihrer Angebote RISE with 51风流und 51风流GROW an. Kunden von RISE with 51风流wird vertraglich best盲tigt, dass sie im ersten Jahr drei aktivierte Joule-Assistenten erhalten. Mit dem Max Success Plan l盲sst sich die Einf眉hrung dann auf das gesamte Unternehmen ausweiten. 

Kunden von 51风流GROW erhalten bereits vom ersten Tag an Zugriff auf mehr als 20 KI-Assistenten. Eine KI-gest眉tzte Toolchain hilft ihnen, den Produktivstart innerhalb weniger Wochen zu vollziehen. Neue Partnerschaften mit Palantir und Accenture zielen darauf ab, die komplexesten Migrationsszenarien zu unterst眉tzen.

Abschluss der Keynote: Das autonome Unternehmen

Zum Abschluss seiner Keynote bat Klein den KI-Assistenten Joule, die wichtigsten Erkenntnisse zusammenzufassen und betonte, dass sich die 51风流von einem Softwareunternehmen zu einem Anbieter von Unternehmens-KI entwickle.

鈥濿ir haben gezeigt, wie die 51风流Business AI Platform das Versprechen von Unternehmens-KI einl枚st. Die Plattform stellt die Daten, Prozesse und Governance bereit, die die KI ben枚tigt, um pr盲zise und sichere Ergebnisse im gro脽en Ma脽stab zu liefern. Mit der 51风流Autonomous Suite haben wir eine L枚sung vorgestellt, in der Anwendungen 蹿眉谤 Sie analysieren, entscheiden und handeln. Und wir haben gezeigt, wie sich Change Management mit RISE with 51风流sicherstellen l盲sst. Gemeinsam mit Kunden und Partnern haben wir gezeigt, wie 51风流Unternehmen dabei unterst眉tzt, die Vision des Autonomen Unternehmens Wirklichkeit werden zu lassen鈥�, f眉hrte Klein aus.

鈥濻eit 眉ber 50 Jahren definieren wir immer wieder neu, wie Unternehmen ihre Gesch盲fte abwickeln. Indem wir das ERP-Wissen der 51风流in die neue 51风流Business AI Platform integrieren, l枚sen wir eine der gr枚脽ten Herausforderungen, vor denen Unternehmen heute stehen: Wie l盲sst sich KI in echten Gesch盲ftswert verwandeln?鈥� Abschlie脽end sagte er: 鈥濴ange Verhandlungen, St枚rungen in Lieferketten und fehlende Transparenz in Finanzprozessen geh枚ren der Vergangenheit an. Nun beginnt eine neue 脛ra: Willkommen im autonomen Unternehmen.鈥�

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Partnerschaft er枚ffnet neue Wege 蹿眉谤 die Migration von Unternehmensdaten mit KI-gest眉tzten Tools von SAP, erg盲nzt durch AIP von Palantir 蹿眉谤 Datenmigrationsszenarien. Dies vereinfacht und beschleunigt die digitale Transformation 蹿眉谤 SAP-Kunden, wobei Accenture als Co-Innovationspartner 蹿眉谤 gemeinsame Kunden fungiert.

Auf der diesj盲hrigen SAP听Sapphire haben 51风流und Palantir einen Ausbau ihrer strategischen Partnerschaft angek眉ndigt, durch die neue Funktionen 蹿眉谤 die Datenmigration bereitgestellt werden. Diese sollen Kunden helfen, im KI-Zeitalter erfolgreich zu sein und die SAP-Vision des autonomen Unternehmens zu verwirklichen.

Ziel der erweiterten Partnerschaft ist es, die Cloudmigrationen gemeinsamer Kunden zu erleichtern, damit die komplexesten Szenarien der Datenmigration schnell und sicher den Prozess der Unternehmenstransformation durchlaufen.

KI im gesamten Migrationslebenszyklus integriert

Die erweiterte Partnerschaft baut auf der breiteren agentenbasierten Migrationsstrategie der 51风流auf. Sie vereint das umfassende Know-how der 51风流bei Unternehmensanwendungen und SAP Business AI und die Plattform AIP von Palantir, um KI-gest眉tzte Funktionen 蹿眉谤 die Datenmigration bereitzustellen, die Zeitpl盲ne beschleunigen, Kosteneinsparungen gew盲hrleisten und die Prozesse von Unternehmen grundlegend ver盲ndern. SAP-Kunden k枚nnen nun AIP von Palantir 蹿眉谤 Datenmigrationsszenarien neben den agentenbasierten nahtlos integrierten Tools von 51风流nutzen, die Tools 蹿眉谤 die Unternehmenstransformation und die neuen Migrations- und Modernisierungsassistenten umfassen und den Umstieg auf SAP-Cloud-ERP-Anwendungen beschleunigen.

鈥濽m die Vision des autonomen Unternehmens zu verwirklichen, ben枚tigen Unternehmen vertrauensw眉rdige Partner, die ihnen helfen, ihre Kernprozesse umzugestalten und von Gesch盲ftsdaten und KI zu profitieren鈥�, sagte Christian Klein, Vorstandsvorsitzender der SAP SE. 鈥濭emeinsam mit Palantir erm枚glichen wir unseren Kunden einen schnellen und sicheren Umstieg auf die Cloud durch erg盲nzende Funktionen, die Innovationen im gesamten Unternehmen beschleunigen.鈥�

鈥濿ir sind stolz darauf, mit 51风流und Accenture zusammenzuarbeiten, um Unternehmen zu helfen, die M枚glichkeiten von fortgeschrittener KI und Datenmigration 蹿眉谤 die weltweit wichtigsten Abl盲ufe zu nutzen. Diese Partnerschaft soll Kunden dabei helfen, gr枚脽tm枚glichen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, die Migration in die Cloud und den Einsatz von KI zu beschleunigen und widerstandsf盲higere und effizientere Abl盲ufe zu schaffen鈥�, sagte Alex Karp, Mitgr眉nder und CEO von Palantir Technologies.

Accenture als Global Strategic Services Partner

Accenture spielt als erster Global Strategic Services Partner 蹿眉谤 diese Initiative eine Schl眉sselrolle bei der Realisierung dieses Gemeinschaftsprojekts, um Kunden zu helfen, diese Funktionen in gro脽e Unternehmensprogramme umzusetzen. Gemeinsam k枚nnen SAP, Palantir und Accenture gemeinsame Kunden dabei unterst眉tzen, M枚glichkeiten zur Beschleunigung in SAP- und Fremdsystemen fr眉her zu erkennen, eine schnellere Wertsch枚pfung zu erzielen und kontinuierliche Innovationen voranzutreiben, indem sie den Ansatz 蹿眉谤 SAP-Cloud-ERP-Migrationen grundlegend neu definieren. Wenn Unternehmen von Anfang an KI einsetzen, k枚nnen sie Migrationsanalysen, Planung, Fehlerbehebung, Tests und Folgenabsch盲tzungen automatisieren und in jeder Phase messbaren Mehrwert schaffen, statt nur Projektzeitpl盲ne zu verfolgen.

鈥濱n der heutigen Welt ist eine schnelle Wertsch枚pfung 蹿眉谤 unsere Kunden von entscheidender Bedeutung鈥�, sagte Julie Sweet, Vorsitzende und CEO von Accenture. 鈥濿ir freuen uns, gemeinsam mit der 51风流und Palantir Innovationen zu entwickeln, damit unsere Kunden schneller ihre ERP-Systeme mit 51风流modernisieren k枚nnen. Dies ist die Grundlage, um Kernprozesse neu zu gestalten und mithilfe von KI neue Chancen zur Leistungssteigerung zu entdecken.鈥�

Neue von 51风流validierte Bereitstellungsoptionen

Die 51风流stellt Palantir AIP 蹿眉谤 Datenmigrationsszenarien als SAP Endorsed App im SAP Store und bald als SAP-L枚sungserweiterung zur Verf眉gung. Dies gew盲hrleistet einen zuverl盲ssigen, von 51风流validierten Weg zur Beschleunigung komplexer Datenmigrationen, darunter auch Migrationen zu SAP-Cloud-ERP-Anwendungen. Die neue SAP-L枚sungserweiterung vereint das umfassende Wissen der 51风流眉ber wichtige Gesch盲ftsprozesse und Daten mit vielf盲ltiger Semantik mit Palantir AIP, um Datenmigrationen 蹿眉谤 SAP-Kunden sicher zu beschleunigen. Mit dem neuen Angebot k枚nnen Kunden schneller wertvolle Erkenntnisse gewinnen und intelligentere, datengest眉tzte Ergebnisse erzielen.

Gemeinsam definieren 51风流und Palantir SAP-Datenmigrationen neu, einschlie脽lich der Modernisierung von ERP-Systemen durch erg盲nzende L枚sungen. Dadurch wird aus einem bisher komplexen Migrationsprozess ein Projekt, das eine schnellere Wertsch枚pfung erm枚glicht.

痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Palantir AIP 蹿眉谤 Datenmigrationsszenarien ist nun als SAP听Endorsed App im 51风流Store verf眉gbar. Die 听SAP-L枚sungserweiterung 听soll 蹿眉谤 SAP-Kunden im dritten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Jan Gilg ist Mitglied des Erweiterten Vorstands der 51风流SE.

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F眉r SAP-Kunden kann diese Entwicklung eine deutliche Produktivit盲tssteigerung bedeuten. Zugleich gehen damit jedoch auch strenge Anforderungen einher: KI-Agenten 蹿眉谤 Unternehmen m眉ssen von Grund auf sicher, kontrollierbar und 眉berpr眉fbar sein.

Dies ist der Hintergrund 蹿眉谤 die enge technische Zusammenarbeit zwischen 51风流und NVIDIA, mit der die 51风流Business AI Platform und NVIDIA OpenShell, eine sichere Open-Source-Laufzeitumgebung 蹿眉谤 autonome KI-Agenten, integriert werden sollen. Ziel dabei ist es nicht, dass 51风流die OpenShell-Laufzeitumgebung 鈥灻糱ernimmt鈥�. Vielmehr geht es darum, dass 51风流die Ausf眉hrungsschicht 蹿眉谤 Agentic AI gemeinsam mit NVIDIA gestaltet, mit Sicherheitsfunktionen versieht und in Produkte 眉berf眉hrt.

Welche Vorteile die Zusammenarbeit 蹿眉谤 SAP-Kunden mit sich bringt

SAP-Kunden profitieren durch diese Zusammenarbeit von konkretem und praktischem Nutzen.

Sie schafft die Voraussetzungen 蹿眉谤:

• KI-Agenten, die innerhalb von SAP-Prozessen agieren, ohne Governance-Mechanismen zu umgehen
• Sicherheitsmodelle, die sich an den IAM- und Compliance-Frameworks von Unternehmen orientieren
• 眉bersichtliche Pr眉fpfade 蹿眉谤 system眉bergreifende Aktionen von Agenten
• einen sicheren 脺bergang von Pilotprojekten zum Produktiveinsatz

Vor allem aber sorgt sie da蹿眉谤, dass Kunden sich nicht zwischen Innovation und Kontrolle entscheiden m眉ssen. Sie sind nicht gezwungen, Sicherheitsfunktionen nachtr盲glich zu implementieren oder ihre Risikomodelle zu 眉berarbeiten, um den Anforderungen von KI-Agenten Rechnung zu tragen.

Sicherheit und Governance werden vielmehr von Anfang an in das Ausf眉hrungsmodell integriert.

Die eigentliche Herausforderung 蹿眉谤 Unternehmen: Vertrauen in die Aktionen von Agenten aufbauen

Wenn KI-Systeme nicht mehr nur Antworten auf Fragen liefern, sondern auch Aktionen ausf眉hren, bringt dies v枚llig neue Risiken mit sich.

Agentenbasierte Systeme k枚nnen:

• auf Daten in Erfassungssystemen zugreifen,
• 眉ber Anwendungs- und Datengrenzen hinweg agieren und
• Aktionen ausf眉hren, ohne dass dabei jeder Schritt durch einen Menschen 眉berpr眉ft wird.

Diese M枚glichkeiten stellen alle Unternehmen听鈥� insbesondere in regulierten Branchen听鈥� vor enorme Herausforderungen, was die Sicherheit und Governance bei der Ausf眉hrung von Agenten betrifft. Kontrollen, wie sie im Zeitalter von Chatbots 眉blich waren, greifen zu kurz, wenn Agenten Zugriff auf Shells, Dateien, Netzwerke, Anmeldeinformationen und APIs haben.

SAP-Kunden wissen nur zur gut, welche Folgen das in der Praxis haben kann. Der Einsatz von KI ist 蹿眉谤 sie nur dann von Nutzen, wenn die KI:

• auf Fehler untersucht und 眉berpr眉ft werden kann,
• auf der Grundlage von Richtlinien eingesetzt wird und
• von Sicherheits- und Compliance-Teams 蹿眉谤 vertrauensw眉rdig erachtet wird.

Um dieses Problem zu l枚sen, gen眉gt es nicht, grundlegende Infrastrukturbausteine bereitzustellen oder Regeln auf Anwendungsebene zu definieren.

NVIDIA OpenShell als Grundlage

NVIDIA OpenShell tr盲gt mit der sicheren Ausf眉hrung autonomer Agenten in einer Sandbox-Umgebung entscheidend zur L枚sung dieses Problems bei.

Die Open-Source-Laufzeitumgebung OpenShell stellt leistungsstarke Funktionen zur Verf眉gung. Beispiele hier蹿眉谤 sind:

• isolierte Ausf眉hrungsumgebungen
• die Durchsetzung von Richtlinien beim Zugriff auf das Dateisystem und das Netzwerk
• eine Ausf眉hrung ausschlie脽lich auf Ebene der Laufzeitumgebung, wodurch die Folgesch盲den eingegrenzt werden, selbst wenn die Logik des Agenten fehlschl盲gt

Diese Funktionen bilden eine grundlegende Schicht 蹿眉谤 die sichere Ausf眉hrung autonomer Agenten. In der Praxis ist es 蹿眉谤 Unternehmen wichtig, dass diese Ausf眉hrungsschicht auf den gesch盲ftlichen Kontext und das Governance-Modell abgestimmt ist. Unternehmen erwarten klare Antworten auf folgende Fragen:

• Welche Benutzerrolle autorisiert eine Aktion?
• Welcher Prozesskontext muss ber眉cksichtigt werden?
• Welche Unternehmensrichtlinien und Pr眉fpfade gelten 蹿眉谤 Aktionen?

Hier kann 51风流einen entscheidenden Beitrag leisten.

51风流erg盲nzt OpenShell um Gesch盲ftssemantik, Governance und Skalierungsm枚glichkeiten

51风流bringt die konkreten Anforderungen von Unternehmen in die Entwicklung von OpenShell ein.

1. Anforderungen von Unternehmen an Laufzeitumgebungen

51风流ist wie kaum ein anderer Softwareanbieter in gro脽em Ma脽stab verantwortlich 蹿眉谤:

• die Steuerung gesch盲ftskritischer Prozesse
• die Unterst眉tzung von Unternehmen in regulierten Branchen
• die Ausf眉hrung von Millionen von Transaktionen pro Stunde

Mit Workloads, die in der Praxis von SAP-Agenten ausgef眉hrt werden, stellt 51风流im Rahmen der Zusammenarbeit mit NVIDIA das operative Versuchsfeld bereit, mit dem sich die leistungsf盲hige Laufzeitumgebung OpenShell zu einer praxiserprobten Umgebung weiterentwickeln kann.

In diesem Zusammenhang m眉ssen auch die Anforderungen 蹿眉谤 folgende Aspekte definiert werden:

• Grenzen 蹿眉谤 die Isolierung, die den Risikomodellen des Unternehmens entsprechen
• Durchsetzung von Richtlinien im Einklang mit den konkreten gesch盲ftlichen Rahmenbedingungen
• 脺berpr眉fbarkeit, die den Erwartungen der Kunden und den gesetzlichen Vorgaben entspricht

2. Gemeinsame Entwicklung von OpenShell-Funktionen

51风流stellt Kapazit盲ten 蹿眉谤 die Entwicklung der Open-Source-Codebasis von OpenShell zur Verf眉gung. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Bereichen, die 蹿眉谤 Unternehmen besonders wichtig sind:

• Absicherung der Laufzeitumgebung
• Modellierung von Richtlinien
• Integration in das Identit盲tsmanagement von Unternehmen
• Hooks 蹿眉谤 die 脺berpr眉fung und Governance

51风流leistet einen Beitrag zur Definition der Anforderungen 蹿眉谤 eine sichere Ausf眉hrung von Agenten im Unternehmen听鈥� nicht nur in der Theorie, sondern auch beim Produktiveinsatz.

3. Joule-Studio-Laufzeitumgebung: von einer sicheren Ausf眉hrung zur Kontrolle durch das Unternehmen

W盲hrend OpenShell eine sichere Ausf眉hrung erm枚glicht, stellt die Joule-Studio-Laufzeitumgebung die n枚tigen Funktionen und Prozesse bereit, damit Agenten von Unternehmenssystemen genutzt und gesteuert werden k枚nnen:

• Gesch盲ftsorientierte Richtliniensemantik (Rollen, F盲higkeiten, Lebenszyklus)
• Identit盲ts- und Zugriffskontrolle 蹿眉谤 Unternehmen
• Beobachtbarkeit und 脺berpr眉fbarkeit aller Verhaltensweisen von Agenten
• Implementierung und operative Governance in allen Landschaften

Dadurch wird sichergestellt, dass sich das autonome Handeln von Agenten stets an den gesch盲ftlichen Zielen und Zust盲ndigkeiten orientiert und nicht nur auf den technischen Berechtigungen basiert.

Die Antwort von OpenShell lautet: 鈥濳ann diese Aktion sicher ausgef眉hrt werden?鈥�
Die Antwort der Joule-Studio-Laufzeitumgebung lautet: 鈥濻oll diese Aktion 眉berhaupt ausgef眉hrt werden?鈥�

Die Messlatte 蹿眉谤 Agentic AI 蹿眉谤 Unternehmen h枚her legen

Die Zusammenarbeit zwischen 51风流und NVIDIA zielt nicht nur auf die Integration von Technologien ab. Sie steht vielmehr 蹿眉谤 die gemeinsame Absicht, die Bedeutung des Begriffs 鈥灤诿及� Unternehmen鈥� im Zusammenhang mit autonomen KI-Systemen zu definieren.

Durch B眉ndelung

• der innovativen Laufzeitumgebung und Sicherheitsfunktionen von NVIDIA
• mit der F盲higkeit von SAP, Technologien in Produkte zu 眉berf眉hren, sowie dem Governance-Wissen von 51风流und dem gro脽fl盲chigen Einsatz von SAP-L枚sungen

schaffen 51风流und NVIDIA eine integrierte L枚sung 蹿眉谤 die vertrauensw眉rdige Ausf眉hrung von Agenten听鈥� eine L枚sung, die Unternehmen 眉berpr眉fen, steuern und sicher einsetzen k枚nnen.

SAP-Kunden stehen durch diese Zusammenarbeit KI-Agenten zur Verf眉gung, die nicht nur leistungsf盲hig, sondern auch da蹿眉谤 ausgelegt sind, Vertrauen in Umgebungen zu schaffen, in denen Vertrauen besonders wichtig ist.

Andre Lamego ist SVP und Chief Product Officer 蹿眉谤 51风流BTP Fabric.

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Mit einem vielf盲ltigen Portfolio von Marken 鈥� Kito, Crosby, Harrington, Gunnebo Industries, Peerless und eepos 鈥� verzeichnete das Unternehmen ein schnelles Wachstum und konnte seinen Umsatz von Millionen US-Dollar auf rund eine Milliarde US-Dollar steigern. Aber nach zahlreichen Akquisitionen hatte das Unternehmen eine fragmentierte IT-Landschaft aus veralteten, nicht unterst眉tzten und nicht skalierbaren Systemen.

Um einen einheitlichen digitalen Kern zu schaffen und Prozesse zu standardisieren, entschied sich Kito Crosby 蹿眉谤 und implementierte SAP S/4HANA Cloud Private Edition, mit dem Ziel, seine langfristige Strategie einer einzigen globalen Instanz umzusetzen.

Eine erfolgreiche Strategie Richtung Cloud

Kito Crosby habe eine 鈥濩lean Core鈥�-Strategie nach dem Greenfield-Ansatz gew盲hlt, um die bestehende Fragmentierung zu beseitigen und langfristige Skalierbarkeit zu erm枚glichen, sagte Johnson Lai, Chief Digital Transformation Officer und Chief Information Officer, . 鈥濬r眉her haben wir unsere ERP-Systeme nicht integriert, sodass unsere IT-Landschaft sehr fragmentiert und unsere Funktionen 蹿眉谤 die Gesch盲ftsprozesse eingeschr盲nkt waren鈥�, sagte er. 鈥濪aher wollten wir alle unsere ERP-Systeme erneuern und
mit einer Neuimplementierung wesentliche Ver盲nderungen 蹿眉谤 das gesamte Unternehmen einleiten.鈥�

Der Greenfield- und 鈥濩lean-Core鈥�-Ansatz 鈥� im Grunde die Einrichtung eines v枚llig neuen Systems, bei dem Standardfunktionen gegen眉ber Anpassungen priorisiert werden 鈥� waren ausschlaggebend, um die aktuelle Technologielandschaft von Kito Crosby zu berichtigen, sodass Prozesse wie Auftragsabwicklung, Buchhaltung, Fertigung und Versand integriert werden konnten. Dieser Ansatz habe es dem Unternehmen auch erm枚glicht, Kernprozesse genau zu betrachten und Abl盲ufe zu optimieren, insbesondere in der Lagerverwaltung und Absatz- und Produktionsplanung, betonte Lai.

Da Kito Crosby 蹿眉谤 diesen Projektumfang nicht 眉ber die interne Mitarbeitenden verf眉gte, um die Server und Infrastruktur einzurichten, entschied man sich 蹿眉谤 RISE with 51风流und . 鈥濪ie 51风流hat sehr viel zu bieten und wir wollten das 蹿眉谤 uns nutzen鈥�, sagte Lai.

Das Unternehmen begann seine Transformation in Nordamerika, da dies sein gr枚脽ter Markt ist und der Betrieb eines 盲lteren, nicht unterst眉tzten ERP-Systems dort das gr枚脽te Risiko darstellte.

Ver盲nderungsprozesse sind nicht zu untersch盲tzen

Obwohl die Belegschaft laut Lai anfangs motiviert und voller Tatendrang war, war man durch die Gr枚脽e des Projekts doch schnell 眉berfordert.

Paradoxerweise wollten viele die neue L枚sung SAP S/4HANA Cloud Private Edition so anpassen, dass sie wie die alte Technologie funktioniert. 鈥濲eder ist vom 鈥濩lean Core鈥�-Ansatz 眉berzeugt, bis es um seine eigenen Funktionen geht. Dann will man doch lieber individuelle Anpassungen. Man str盲ubte sich etwas, einfache Funktionen zu nutzen鈥�, sagte Lai. 鈥濻obald wir den Leuten aber Live-Demos mit ihren eigenen Daten zeigten, schwand dieser Widerstand langsam鈥�, f眉gte er hinzu.

Besonders die IT-Abteilung wollte unbedingt ihre eigene Infrastruktur und ihre eigenen Server aufbauen und betreiben und das nicht einem anderen Unternehmen 眉berlassen. Ein gewisses Verantwortungsgef眉hl sei wichtig, so Lai, aber da Kito Crosby letztlich sein Altsystem in Nordamerika schnell habe abl枚sen m眉ssen, sei es erforderlich gewesen, mit der 51风流zusammenzuarbeiten. Und es war die richtige Entscheidung: 鈥濫inige, die sich anfangs fragten, warum wir manche der Aufgaben an die 51风流auslagern, sind mittlerweile unsere gr枚脽ten F眉rsprecher. Wir finden, dass die Zusammenarbeit mit dem SAP-Team nicht anders ist als die Zusammenarbeit in unseren Teams.鈥�

Unternehmen, die vor einem Digitalisierungsprojekt stehen, sollten, so Lai, 鈥瀌ie Auswirkungen von Ver盲nderungen auf die Mitarbeitenden niemals untersch盲tzen鈥�. Globale Projekte erfordern eine umfassende Planung und entsprechende Zeit, bis Mitarbeitende und F眉hrungskr盲fte mitmachen.

Erfahrungswerte und Vorteile des Cloud ERP

Die Modernisierung des ERP-Systems brachte Kito Crosby messbare Vorteile, unter anderem einen verbesserten Kundenservice, eine bessere Bestandskontrolle und effizientere Fertigungs- und Lagerabl盲ufe. Durch die Verbesserungen bei den Gesch盲ftsprozessen und die optimierten Systemfunktionen erreichte die Liefertreue von Kito Crosby den h枚chsten Wert seit 10 Jahren.

鈥濿ir sehen diese Vorteile auf der ganzen Welt und freuen uns darauf, unsere Erfahrungen, die wir in Nordamerika gesammelt haben, weltweit zu nutzen, um all die kleinen ERP-Systeme, die veraltet sind und nicht unterst眉tzt werden, in einem SAP-System zusammenzuf眉hren und eine einzige globale Instanz zu erreichen鈥�, sagte Lai. Seit Kito Crosby SAP S/4HANA Cloud Private Edition produktiv einsetzt und die nativen Funktionen umfassend nutzt, hat das Unternehmen messbare Vorteile erzielt und von optimierten Gesch盲ftsprozessen profitiert.  Die Transformation sorgte 蹿眉谤 erhebliche Leistungssteigerungen bei wichtigen Kennzahlen, wie zum Beispiel mehr termingerechte Kundenlieferungen, eine deutliche Verringerung von Lieferr眉ckst盲nden, eine h枚here Bestandsgenauigkeit und eine schnellere unternehmens眉bergreifende Verarbeitung.

Gleichzeitig werden im Lagerbetrieb neue Ma脽st盲be in puncto Effizienz gesetzt und Rekordmengen bei Aus- und Einlagerung, Nachschub und Versand erreicht. Diese Ergebnisse wurden sicher, ohne Verletzungen und mit weniger Ressourcen erzielt.

Umstieg auf die Cloud

Nach der k眉rzlich abgeschlossenen 脺bernahme von Kito Crosby durch , einen weltweit f眉hrenden Entwickler, Hersteller und Vermarkter von L枚sungen 蹿眉谤 intelligente Bewegungssteuerung, setzt Kito Crosby weiterhin auf seine starke digitale Basis.

鈥濪a wir mit einer Neuimplementierung begannen und uns so weit wie m枚glich am 鈥濩lean Core鈥�-Ansatz orientiert haben, laufen die Upgrades nach unserer Einsch盲tzung noch schneller und mit weniger Aufwand ab鈥�, sagte Lai. 鈥濿ir m枚chten die neueste Version von SAP S/4HANA Cloud Private Edition einf眉hren, um die KI-Funktionen von  nutzen k枚nnen.鈥�

Als N盲chstes ist die Konsolidierung des Systems SAP ERP Central Component (51风流ECC) 6.0 in Europa geplant.

鈥濪ies ist nur ein Beispiel da蹿眉谤, wie unser IT-Team das gesamte Unternehmen dabei unterst眉tzt, unsere Kunden und Endanwender weiter zu begeistern鈥�,  Lai. 鈥濪a wir unsere Gesch盲ftsaktivit盲ten weiter ausweiten, erwarten wir zus盲tzliche Vorteile durch die Technologie, die erweiterten Funktionen und die KI-Tools in unserer SAP-Landschaft.鈥�

Gillian Hixson ist Integrated Communications Specialist bei SAP.

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Inzwischen sehen viele Wirtschaftsexperten und politische Entscheidungstr盲ger k眉nstliche Intelligenz (KI) als potenziellen Katalysator an, um diesem Abw盲rtstrend entgegenzuwirken. KI, insbesondere die zunehmende Nutzung von generativer KI und KI-Agenten, d眉rfte die n盲chste Phase des Produktivit盲tswachstums in Industriel盲ndern 鈥� wie zum Beispiel die USA und L盲nder in Europa 鈥� entscheidend pr盲gen.

Die Kernfrage 蹿眉谤 F眉hrungskr盲fte ist nicht, ob KI eine zentrale Rolle spielen wird, sondern wie gro脽 die Produktivit盲tssteigerungen sein werden, wie schnell sie sich einstellen und welche Regionen am meisten davon profitieren.

笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI

Die (OECD) geht davon aus, dass die Arbeitsproduktivit盲t in Industriel盲ndern durch KI j盲hrlich um etwa 0,4 bis 1,3 Prozentpunkte steigen k枚nnte, je nachdem, wie intensiv und branchendeckend KI genutzt wird. Diese Steigerungen w盲ren signifikant, da selbst ein zus盲tzlicher halber Prozentpunkt j盲hrlichen Wachstums 眉ber ein Jahrzehnt hinweg einen erheblichen Gesamteffekt hat.

Die OECD und andere Wirtschaftsexperten betonen jedoch, dass die Ergebnisse nicht nur von der Technologie abh盲ngen, sondern vor allem von zus盲tzlichen Investitionen in die digitale Infrastruktur, der Weiterbildung der Belegschaft und organisatorischen 脛nderungen.

Zwischen 1995 und 2019 stieg die Arbeitsproduktivit盲t in den USA j盲hrlich um 2,1 Prozent im Vergleich zu 1 Prozent in Europa. Diese Diskrepanz ist zum Teil darauf zur眉ckzuf眉hren, dass Unternehmen in den USA offensiver in die Informations- und Kommunikationstechnologie sowie andere Technologien investierten, w盲hrend man in Europa st盲rkeren gesetzlichen Vorschriften und anderen Faktoren unterlag.

Im Hinblick auf Produktivit盲tsgewinne durch den Einsatz von KI sind die Erwartungen in den USA nach wie vor h枚her als in Europa. Sch盲tzungen des Analystenhauses zufolge k枚nnte die Arbeitsproduktivit盲t in den USA durch die Nutzung generativer KI um rund 1 bis 1,5 Prozentpunkte pro Jahr steigen.

Diese Prognose basiert auf mehreren strukturellen Faktoren: Die USA verf眉gen zum einen 眉ber ein umfassendes Technologie-脰kosystem und nehmen in Bezug auf KI-Forschung und Risikokapital weltweit eine Vorreiterrolle ein. Zum anderen gibt es dort einen gro脽en Dienstleistungssektor, in dem die Digitalisierung bereits weit fortgeschritten ist. Generative KI-Tools k枚nnen hier schnell eingesetzt werden, zum Beispiel im Finanzwesen, in der Beratung und im IT-Bereich.

Agentenbasierte KI

Sowohl in Europa als auch in den USA stellen KI-Agenten einen besonders wichtigen Trend dar. Im Gegensatz zu 盲lteren Automatisierungstools, die separate Aufgaben abwickeln, sind KI-Agenten 鈥� zum Beispiel Joule Agents von 51风流鈥� darauf ausgelegt, Workflows mit mehreren Schritten zu planen, zu begr眉nden und auszuf眉hren. Ein Agent kann beispielsweise Kundenmeldungen koordinieren, Vorschl盲ge 蹿眉谤 Antworten erstellen, Abfragen in Datenbanken ausf眉hren, Probleme eskalieren und Systeme aktualisieren. Menschliches Eingreifen ist dabei nur bis zu einem gewissen Grad notwendig.

In wissensbasierten Branchen k枚nnte diese Art der Workflow-Automatisierung die Leistung der einzelnen Mitarbeitenden erheblich steigern. Anstatt jedoch ganze Berufe zu ersetzen, k枚nnten KI-Agenten den Zeitaufwand 蹿眉谤 sich wiederholende Verwaltungsaktivit盲ten und langwierige Aufgaben reduzieren. Mitarbeitende w盲ren so in der Lage, sich auf wertsch枚pfende Analysen und Strategien zu konzentrieren sowie auf T盲tigkeiten, die Kommunikationsverm枚gen erfordern.

Trotz Berichten 眉ber gescheiterte KI-Projekte in Unternehmen, bei denen es sich in der Regel eher um nachtr盲glich aufgesetzte oder eigenst盲ndige KI-Pilotprojekte als um einen integrierten, ganzheitlichen Ansatz handelte, deuten j眉ngste Erkenntnisse aus den USA darauf hin, dass sich in einigen Branchen bereits Produktivit盲tszuw盲chse abzeichnen. Finanzinstitute beispielsweise konnten eine deutliche Effizienzsteigerung in Backoffice-Abl盲ufen durch die Nutzung von KI verzeichnen.

Ebenso zeigen experimentelle Studien im Bereich Beratung, dass generative KI die Qualit盲t und Geschwindigkeit steigern kann, insbesondere bei weniger erfahrenen Mitarbeitenden. So k枚nnen Qualifikationsl眉cken innerhalb von Teams effektiv geschlossen werden.

Aussichten 蹿眉谤 Wachstum im Europa dank KI

Die Aussichten 蹿眉谤 Produktivit盲tssteigerungen durch KI in Europa sind eher durchwachsen. Einem aktuellen zufolge w眉rde der mittelfristige 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI allein je nach Land erheblich variieren. F眉r ganz Europa w眉rde der Gesamtzuwachs mit etwa 1,1 Prozent in einem Zeitraum von f眉nf Jahren eher bescheiden ausfallen.

Der IWF legt jedoch nahe, dass mit wachstumsf枚rdernden Reformma脽nahmen auf lange Sicht deutlich gr枚脽ere Zuw盲chse m枚glich sind. Genau wie die OECD betont der IWF, dass gesetzliche Rahmenbedingungen, Arbeitsmarktstrukturen und das Tempo der Technologieverbreitung einen gro脽en Einfluss auf die Resultate haben werden.

Der Kurs Europas sowie das Ausma脽 des finanziellen Nutzens durch das Wachstum von KI werden von mehreren strukturellen Unterschieden gepr盲gt. Erstens geht die Einf眉hrung von KI in kleinen und mittelst盲ndischen Unternehmen, die in Europa einen gr枚脽eren Anteil an der Wirtschaft ausmachen als in den USA, tendenziell langsamer vonstatten. Zweitens ist der digitale Markt Europas 眉ber L盲ndergrenzen, Sprachen und Rechtssysteme hinweg st盲rker fragmentiert, was die Ausweitung von Technologieplattformen erschweren kann. Und Drittens verfolgt die Europ盲ische Union bei der Regulierung von KI einen vorsichtigeren Ansatz. Dies kann zwar bestimmte Risiken verringern, aber auch kurzfristige Produktivit盲tssteigerungen d盲mpfen, wenn gesetzliche Vorgaben die Einf眉hrung von KI verlangsamen.

Die St盲rken Europas: KI-Agenten eingebettet in industrielle Systeme

Doch Europa hat auch seine St盲rken und ist beispielsweise f眉hrend in der modernen Fertigung und Industrietechnik. In diesen Bereichen k枚nnten KI-gest眉tzte Optimierungsma脽nahmen, Robotertechnik und vorausschauende Instandhaltung die Kapitalproduktivit盲t erh枚hen. KI-Agenten, die in industrielle Systeme eingebettet sind, k枚nnten die Effizienz in der Lieferkette deutlich verbessern und Ausfallzeiten reduzieren.

Wie SAP-F眉hrungskr盲fte betont haben, verf眉gt Europa zudem 眉ber ein enormes Volumen an strukturierten Gesch盲fts- und Fertigungsdaten, die 蹿眉谤 zuverl盲ssige und effektive KI-Systeme sowie das Vertrauen in KI-Agenten unerl盲sslich sind.

Wenn die Umsetzung von KI in Fertigungs- und Energiesystemen beschleunigt wird und europ盲ische Unternehmen die Chance nutzen, mithilfe ihrer Gesch盲ftsdaten hochentwickelte KI-Agenten und -Apps zu entwickeln, k枚nnte Europa mittelfristig deutlich h枚here Produktivit盲tssteigerungen verzeichnen. Durch den internen Einsatz von KI-Tools konnte die 51风流beispielsweise die Produktivit盲t der eigenen Entwicklungsabteilungen bereits deutlich steigern.

Flexibler Arbeitsmarkt

Die Anpassungsf盲higkeit des Arbeitsmarktes ist sowohl in den USA als auch in Europa ein entscheidender Faktor. Historisch gesehen ist der US-Arbeitsmarkt flexibler und durch h盲ufigere Arbeitsplatzwechsel sowie eine gr枚脽ere berufliche Mobilit盲t gepr盲gt. Diese Flexibilit盲t erm枚glicht es, Besch盲ftigte schneller in Rollen umzugliedern, in denen KI Unterst眉tzung bietet, was die Produktivit盲t steigern kann. Eine effektivere Umschulung der Belegschaft k枚nnte die Produktivit盲t zus盲tzlich erh枚hen.

Wie die (BIZ) anmerkte, werden sich die Produktivit盲tseffekte durch KI wahrscheinlich nicht automatisch einstellen. 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI h盲ngt von zus盲tzlichen Investitionen in die Kompetenzen von Mitarbeitenden, Managementpraktiken und die digitale Infrastruktur ab. Die BIZ warnt au脽erdem, dass KI-Tools ohne diese Investitionen eventuell nur zu geringf眉gigen Effizienzsteigerungen f眉hren w眉rden.

Erfahrungen mit fr眉heren Querschnittstechnologien wie Elektrizit盲t und IT zeigen, dass sich Produktivit盲tssteigerungen erst dann einstellen, wenn Unternehmen Prozesse umgestalten, um neue M枚glichkeiten auszusch枚pfen, und anstatt eines fragmentarischen Ansatzes ein ganzheitliches Konzept 蹿眉谤 die Umsetzung verfolgen.

KI ist keine Blase

W盲hrend einige Anleger Bedenken 眉ber eine KI-Blase ge盲u脽ert haben, liegen die Gesamtausgaben 蹿眉谤 KI in den USA immer noch unter 1 Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP). Laut Joseph Briggs, Senior Global Economist bei Goldman Sachs, liegen die Ausgaben somit weit unter historischen Investitionszyklen. Zum Vergleich: In der Vergangenheit lagen die Investitionen in Infrastrukturen wie IT, Eisenbahnen und Schifffahrtskan盲le in der Regel bei 2 bis 5 Prozent des BIP.

脛hnlich wie diese vergangenen Investitionsma脽nahmen d眉rfte KI 鈥� insbesondere agentenbasierte KI 鈥� in den Regionen und Branchen, die das Potenzial von KI voll aussch枚pfen, 蹿眉谤 ein deutliches Produktivit盲tswachstum und einen entsprechenden Anstieg des BIP sorgen.

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Mit den neuen C3A-Kriterien des (Bundesamt 蹿眉谤 Sicherheit in der Informationstechnik) und der wachsenden Bedeutung resilienter Cloud-Infrastrukturen beginnt nun eine Phase der praktischen Umsetzung digitaler Souver盲nit盲t. 脺ber diese Entwicklung und die Rolle der Technologiepartnerschaft mit 51风流haben wir mit Thomas Caspers, Vizepr盲sident des BSI, gesprochen.

Digitale Souver盲nit盲t ist derzeit eines der zentralen Themen in der deutschen und europ盲ischen Digitalpolitik. Warum gewinnt das Thema gerade jetzt so stark an Bedeutung?

Thomas Caspers: Die Diskussion ist klar geopolitisch getrieben. F眉r uns ist entscheidend, dass Europa handlungsf盲hig bleibt. Genau darum geht es bei digitaler Souver盲nit盲t und 眉brigens allgemein in der Cybersicherheit: vorbereitet zu sein, statt erst im Ernstfall zu reagieren.

Die Frage ist dabei nicht nur, wo Daten liegen. Wir schauen systemisch auf das Gesamtbild: Bleiben kritische Rechenzentren betriebsf盲hig? Ist Personal verf眉gbar? Sind Lieferketten abgesichert? K枚nnen Dienste weiter genutzt werden, auch wenn sich Rahmenbedingungen pl枚tzlich ver盲ndern? Diese Handlungsf盲higkeit ist der Kern der Debatte.

Mit den C3A b眉ndeln wir nun die Kriterien, die aus unserer Sicht eine selbstbestimmte und sichere Nutzung von Cloud-Angeboten erm枚glichen, nicht nur in der 枚ffentlichen Verwaltung, sondern weit dar眉ber hinaus.

Mit dem C3A-Kriterienkatalog macht das BSI seine Anforderungen an autonome beziehungsweise selbstbestimmte Cloud-Nutzung jetzt 枚ffentlich. Was ist daran neu oder besonders?

Vieles daran ist 蹿眉谤 Kooperationspartner wie SAP, mit denen wir schon lange eng zusammenarbeiten, nicht grunds盲tzlich neu. Wir wenden diese Kriterien in der Praxis seit Jahren an, entwickeln sie mit dem technischen Fortschritt stets weiter. Das Neue ist, dass wir sie jetzt systematisch aufgeschrieben haben und als richtungsweisende Handlungsrahmen 枚ffentlich machen.

Die C3A haben dabei keine unmittelbar regulative Wirkung, schaffen jedoch erstmals eine hohe Transparenz 蹿眉谤 den Markt. Es wird sichtbar, welche Anforderungen Cloud-Anbieter erf眉llen m眉ssen, wenn Cloud-Kunden oder auch Beh枚rden Cloud-Angebote selbstbestimmt und sicher nutzen wollen. Dazu geh枚ren technische, betriebliche und inzwischen auch juristische Kriterien. Genau dieser systematische Rundumblick ist neu und wichtig.

Welche Rolle spielt die Zusammenarbeit mit Technologieanbietern wie SAP, wenn solche Anforderungen in konkrete Architekturen und Betriebsmodelle 眉bersetzt werden sollen?

Eine sehr wichtige. 51风流war einer der ersten Partner, mit denen wir in diesem Rahmen enger zusammengearbeitet haben. Nat眉rlich gibt es 蹿眉谤 diese Zusammenarbeit formale Regeln und festgelegte Austauschformate. Aber in der Praxis hat sich schnell gezeigt: Eigentlich sind wir permanent im Austausch. So haben wir bei den C3A auch auf den Erfahrungen aufgebaut, die wir im Kontext Delos Cloud und 51风流Cloud Infrastructure gemacht haben. Genau diese direkte Zusammenarbeit braucht es auch, wenn sich Technologien, Sicherheits- und Souver盲nit盲tsanforderungen so dynamisch weiterentwickeln.

F眉r uns ist entscheidend, mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, mit denen wir eng, vertrauensvoll und schnell in die Umsetzung kommen. Das gilt 蹿眉谤 klassische Cloud-Themen genauso wie 蹿眉谤 neue Technologien. Wenn wir wollen, dass Innovation sicher und kontrolliert nutzbar wird, dass Deutschland in der Digitalisierung wettbewerbsf盲hig bleibt, braucht es genau diese fr眉he und belastbare Abstimmung zwischen Aufsicht und Industrie.

Was zeigt aus Ihrer Sicht, dass digitale Souver盲nit盲t nicht nur ein politisches Konzept bleibt, sondern in der Praxis umgesetzt werden kann?

F眉r mich zeigt sich das immer dort, wo Anforderungen nicht nur beschrieben, sondern praktisch erprobt und umgesetzt werden. Und auf Grundlage dieser Umsetzung Produkte und Dienste dann erfolgreich auf dem Markt bestehen. Das gilt etwa 蹿眉谤 die Frage, wie Cloud-Infrastrukturen auf ein Niveau gebracht werden, auf dem sie auch in besonders kritischen Umfeldern einsetzbar sind. Es muss ganz klar sein, welche Kriterien gelten und wie diese technisch, organisatorisch und nicht zuletzt auch physisch erf眉llt werden.

Ein konkretes Beispiel da蹿眉谤 ist Delos Cloud als souver盲ne Cloud 蹿眉谤 Beh枚rden in Deutschland. Im Austausch mit 51风流arbeitet das BSI daran, Microsoft-Cloud-Technologie in ein Modell zu 眉berf眉hren, das unter deutschen Anforderungen sicher und selbstbestimmt betrieben werden kann. Genau daran zeigt sich, dass digitale Souver盲nit盲t nicht behauptet, sondern architektonisch, organisatorisch und regulatorisch umgesetzt werden kann und muss.

Das macht den Wert der Zusammenarbeit aus. Wenn Anforderungen klar sind, k枚nnen wir gemeinsam mit Unternehmen an Architekturen, an Betriebsmodellen und an Sicherheitsma脽nahmen arbeiten.

Ein zentraler Punkt in der aktuellen Debatte ist Resilienz. Was muss ein souver盲nes Cloud-Modell leisten, wenn es zu geopolitischen Verwerfungen oder Ausf盲llen kommt?

Es muss arbeitsf盲hig bleiben. Resilienz hei脽t 蹿眉谤 uns, Optionen zu haben und auch auf 听schwierige Szenarien vorbereitet zu sein, um 听im Ernstfall den Betrieb aufrechterhalten zu k枚nnen. In unseren aktuellen Szenarien gehen wir davon aus, dass ein Minimalbetrieb 眉ber einen l盲ngeren Zeitraum sichergestellt sein muss. Dabei denken wir ausdr眉cklich auch Situationen mit, in denen urspr眉ngliche Anbieter oder Lieferketten kurzfristig nicht mehr in der bisherigen Form verf眉gbar sind.

Das bedeutet: Wir m眉ssen nicht nur den Normalbetrieb betrachten, sondern auch den Ausnahmefall. Wer digitale Souver盲nit盲t ernst meint, muss auch auf Szenarien vorbereitet sein, die sich niemand w眉nscht. Genau deshalb spielen Themen wie Betriebsfortf眉hrung, Personalverf眉gbarkeit und Lieferkettenresilienz in den C3A eine so gro脽e Rolle.

Wie wichtig ist das Zusammenspiel nationaler Standards, etwa zwischen dem BSI in Deutschland und ANSSI in Frankreich, 蹿眉谤 ein gemeinsames europ盲isches Verst盲ndnis digitaler Souver盲nit盲t?

Dieses Zusammenspiel ist essentiell. Deutschland und Frankreich spielen in der europ盲ischen Diskussion eine besondere Rolle, weil beide L盲nder sehr konkret an Kriterien, Standards und Umsetzungsmodellen arbeiten. Und diese auch in die Anwendung bringen.

Was wir in Deutschland lernen, bringen wir in die europ盲ische Debatte ein. Und umgekehrt profitieren wir nat眉rlich auch vom Austausch mit unseren Partnern in Frankreich und anderen europ盲ischen L盲ndern. Wenn Europa bei digitaler Souver盲nit盲t vorankommen will, braucht es nationale Innovationskraft, verl盲ssliche Partner und gleichzeitig eine gemeinsame Richtung. Dies ist auch elementar, um 蹿眉谤 europ盲ische Unternehmen wie 51风流einen skalierbaren Markt zu schaffen, der Investionen in Innovation f枚rdert.

Worauf sollten sich Beh枚rden, Unternehmen und Cloud-Anbieter in den kommenden Jahren einstellen?

Die Anforderungen werden konkreter, 眉berpr眉fbarer und systemischer. Erst kommt die Frage, was technologisch m枚glich ist, aber dann muss die Frage folgen, wie belastbar, transparent und kontrollierbar ein Angebot tats盲chlich ist. Das betrifft technische Aspekte genauso wie betriebliche und juristische. Dabei m眉ssen wir den gesamten Stack betrachten.

Wenn wir Technologien sicher und souver盲n nutzbar machen k枚nnen, dann sollten wir das auch tun. Das hei脽t: klare Standards, ein ganzheitlicher Ansatz und die F盲higkeit, neue Technologien entlang des Full Stack kontrolliert in die Anwendung zu bringen.

脺ber den Interviewpartner: Thomas Caspers ist Vizepr盲sident des Bundesamtes 蹿眉谤 Sicherheit in der Informationstechnik (BSI).

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Ich freue mich, bekannt zu geben, dass die n盲chste Generation von SAP-Ariba-L枚sungen jetzt verf眉gbar ist. Dies markiert die n盲chste Phase unserer Ma脽nahmen, mit denen wir den gesamten Beschaffungsprozess 蹿眉谤 das Zeitalter der k眉nstlichen Intelligenz neu gestalten m枚chten. Mit diesem Meilenstein setzen wir unsere Ank眉ndigungen um und bieten Kunden eine grundlegend neu entwickelte Plattform.

Dies wurde auch in der Branche entsprechend gew眉rdigt.听Die 51风流wurde 2026 von Gartner in seiner Studie 鈥濵agic Quadrant for Source-to-Pay Suites鈥� als einer der f眉hrenden Anbieter eingestuft. Die Anerkennung spiegelt die Bedeutung von 51风流Ariba der n盲chsten Generation wider und unterstreicht unseren kontinuierlichen Fokus auf einer Modernisierung der Plattform und KI-basierte Innovationen 蹿眉谤 Unternehmen.

Umbau des technischen Fundaments

Wie F眉hrungskr盲fte in der Beschaffung wissen, wird das Potenzial von KI weithin anerkannt, aber ihr Mehrwert zeigt sich nicht immer durchg盲ngig. Das Vertrauen in KI ist hoch, aber die Ergebnisse h盲ngen nicht allein von Algorithmen ab. KI ist nur dann von Nutzen, wenn sie von den richtigen Daten, Prozessen und der passenden Plattformarchitektur unterst眉tzt wird. Wir haben uns daher entschieden, SAP Ariba von Grund auf neu aufzusetzen.

Das unabh盲ngige Analystenhaus  als 鈥瀍ine vollst盲ndige Neugestaltung der weltweit gr枚脽ten und etabliertesten Source-to-Pay-Plattform鈥� und betont, dass damit nicht einfach Altsysteme um KI-Funktionen erweitert wurden. Vielmehr wurde die architektonische Grundlage geschaffen, die 蹿眉谤 eine zuverl盲ssige und fl盲chendeckende Nutzung von KI erforderlich ist.

Das entspricht dem, was wir immer wieder von Kunden h枚ren, n盲mlich dass nachhaltige Ver盲nderungen eine Modernisierung im Kern erfordern.

Eine KI-native Source-to-Pay-Plattform auf Basis der SAP Business Technology Platform

51风流Ariba der n盲chsten Generation basiert auf der听听(SAP听BTP) und bietet eine einheitliche Datenbasis in Echtzeit im gesamten Source-to-Pay-Lebenszyklus. Dies erm枚glicht eine engere Integration in , bessere Erweiterungsm枚glichkeiten und eine schnellere Bereitstellung von Innovationen.

Durch den Umstieg auf die SAP BTP kann SAP Ariba offene APIs und Datenkonsistenz in der gesamten Suite unterst眉tzen und weist die erforderliche Reaktionsf盲higkeit 蹿眉谤 intelligente, KI-gest眉tzte Beschaffungsprozesse auf 鈥� Funktionen, die von f眉hrenden Source-to-Pay-Plattformen zunehmend erwartet werden, aber auf 盲lteren Architekturen schwer zu erreichen sind.

Die aktuellen Funktionen der n盲chsten Generation werden 2026 und 2027 schrittweise bereitgestellt, sodass Kunden flexibel gem盲脽 ihren gesch盲ftlichen Priorit盲ten Innovationen einf眉hren k枚nnen.

Integrierte Intelligenz mit Joule: Entscheidungen umsetzen

Ein wesentliches Element von SAP Ariba der n盲chsten Generation ist die enge Integration von  direkt in den Beschaffungsworkflows. SAP Ariba der n盲chsten Generation behandelt KI nicht als optionales Add-on, sondern ist in der Lage, Arbeitsabl盲ufe von vorneherein intelligenter zu machen, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu erm枚glichen und gleichzeitig 蹿眉谤 reibungslose t盲gliche Prozesse zu sorgen.

Zu den ersten Funktionen geh枚ren:

• 别颈苍听Agent 蹿眉谤 die Gebotsanalyse, der komplexe Gebotsszenarien, einschlie脽lich 脺berlegungen zu Gesamtkosten, automatisch bewerten kann
• KI-gest眉tzte Vertragsunterst眉tzung zur Automatisierung von Routineanfragen, Erstellung von Zusammenfassungen und 蹿眉谤 den sofortigen Zugriff auf Vertragsdetails

Diese Funktionen verdeutlichen den umfassenden Wechsel von Systemen, die st盲ndig manuelle Eingaben erfordern, zu Plattformen, die Ergebnisse aktiv unterst眉tzen.

Eine einheitlichere, intuitive Oberfl盲che 蹿眉谤 die Beschaffung

Die n盲chste Generation von SAP-Ariba-L枚sungen beseitigt auch die seit langem bestehende Fragmentierung im Lebenszyklus des gesamten Beschaffungsprozesses.

Zu den wichtigsten Verbesserungen z盲hlen:

• 51风流Ariba Intake Management: Die L枚sung ist jetzt global verf眉gbar und bietet einen zentralen Einstiegspunkt 蹿眉谤 alle Beschaffungsanfragen
• eine vereinfachte Benutzeroberfl盲che auf Basis von SAP听Fiori, die 眉ber ein zentrales Launchpad bereitgestellt wird
• ein modernisierter听Vertragslebenszyklus, unterst眉tzt durch die Integration in Icertis Contract Intelligence

Insgesamt sollen diese Verbesserungen die Beschaffung vereinfachen und gleichzeitig sicherstellen, dass Prozesse im Hintergrund durchg盲ngig, konform und intelligent bleiben.

Was das 蹿眉谤 Kunden bedeutet

F眉r bestehende SAP-Ariba-Kunden bietet SAP Ariba der n盲chsten Generation Wahlm枚glichkeiten und Kontinuit盲t. Kunden profitieren von diesen Vorteilen:

• Freiwilliger Umstieg auf 51风流Ariba der n盲chsten Generation
• Zugriff auf Funktionen der n盲chsten Generation ohne vertragliche Auswirkungen
• Paralleler Betrieb von aktueller Systemumgebung und Systemumgebung der n盲chsten Generation w盲hrend eines aktiven 脺bergangs zur Reduzierung von Risiken und Unterbrechungen.

Die 51风流bietet Tools, Services und Zeitpl盲ne 蹿眉谤 einen gesteuerten Umstieg, damit Unternehmen zuversichtlich und ohne Handlungsdruck agieren k枚nnen.

Die Basis 蹿眉谤 zuk眉nftige Technologien

51风流Ariba der n盲chsten Generation ist nicht das Ziel an sich, sondern die Grundlage 蹿眉谤 die Beschaffung von morgen.

Mit einer KI-nativen Architektur, integrierter agentenbasierter Intelligenz und einer einheitlichen Benutzeroberfl盲che erm枚glicht diese neue Generation von SAP Ariba Unternehmen nicht nur effizientere Transaktionen, sondern intelligentere Entscheidungen, gr枚脽ere Widerstandsf盲higkeit und messbare Ergebnisse.

Ardent Partners bemerkte, dass dieser Umbau als Katalysator betrachtet werden kann 鈥� nicht nur 蹿眉谤 SAP-Ariba-Kunden, sondern 蹿眉谤 das breitere Umfeld der Beschaffungstechnologien. Die n盲chste Generation von SAP-Ariba-L枚sungen vereint Skalierbarkeit, Daten und KI auf eine ganz neue Weise und zeigt damit, was moderne Source-to-Pay-Plattformen bieten k枚nnen.

Die L枚sung ist nun verf眉gbar. Wir freuen uns daher, Kunden auf ihrem Weg von der Vision zur Wertsch枚pfung unterst眉tzen zu k枚nnen. Gemeinsam k枚nnen wir die Zukunft intelligenter Beschaffung gestalten.

Baber Farooq ist Senior Vice President von Product Marketing 蹿眉谤 SAP Ariba und SAP Fieldglass.

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Den FC Bayern an der Spitze zu halten, ist keine leichte Aufgabe. Um den Fans, die bei jedem Heimspiel die Allianz Arena besuchen, ein optimales Erlebnis zu bieten, sind Tausende von Mitarbeitenden 蹿眉谤 die Spieltage im Einsatz. Zudem wird das Spielgeschehen von einem Verwaltungsteam mit 眉ber 1.200 Besch盲ftigten weltweit unterst眉tzt. Der Fokus auf den Spieltagsbetrieb umfasst alle denkbaren Aspekte, von der Sicherheit 眉ber den Kartenverkauf und Einlass bis hin zu Shops und der Verwaltung eines der gr枚脽ten Parkh盲user Europas, in dem innerhalb weniger Stunden bis zu 12.000 Autos ein- und ausfahren.

Der Spieltagsbetrieb des FC Bayern generiert auch ein gewaltiges Datenvolumen, sodass die Erfassung und Analyse jeder Faninteraktion 鈥� sowohl bei den Fans im Stadion als auch seitens der Hundert Millionen virtuellen Zuschauer weltweit 鈥� zu einer Herkulesaufgabe wurden. Daten 眉ber die Aktivit盲ten der Fans wurden in mehr als 50 separaten Altsystemen gespeichert, was zu einer fragmentierten Informationslandschaft f眉hrte. F眉r den FC Bayern war es deshalb nicht leicht, die Anforderungen der Anh盲nger zu verstehen und diesen gerecht zu werden.

F眉r einen Verein, der seit 眉ber einem Jahrhundert Siege feiert, ist Innovation gl眉cklicherweise kein Fremdwort.

Daten aus dem Spieltagsbetrieb

, der beim FC Bayern M眉nchen die Bereiche Entwicklung und Prozesse verantwortet, fasste die Herausforderungen des Vereins wie folgt zusammen: 鈥濿ir brauchen 蹿眉谤 alles Daten鈥�. Von der Feuerwehr und den Polizisten, die an den Spieltagen im Einsatz sind, 眉ber die IT-Teams bis hin zum Verkaufspersonal: Alle Beteiligten 鈥瀊rauchten Daten, und alle brauchten die gleiche Sicht auf die Daten鈥�, so Winter.

Doch die Daten des Vereins waren auf Dutzende isolierter Systeme von verschiedenen Anbietern und Dienstleistern verteilt. Als es darum ging, wichtige Entscheidungen zu Spieltagen zu treffen, mussten die Teams auf analoge, fragmentarische Methoden zum Informationsaustausch zur眉ckgreifen 鈥� oftmals 眉ber SMS und Radio. So konnten die einzelnen Teammitglieder nie zur gleichen Zeit auf dieselben Informationen zugreifen.

Der FC Bayern musste deshalb sein riesiges Datenvolumen in einem zentralen, integrierten System b眉ndeln, das eine einheitliche Rundumsicht bietet.

Von Silos zu einem schlankeren System

Der traditionsreiche Sportverein arbeitete bereits seit mehr als 25 Jahren im Rahmen einer Partnerschaft mit 51风流zusammen. Die (SAP BTP) war 蹿眉谤 die n盲chste Phase der digitalen Transformation des Vereins somit bestens geeignet. Die Plattform umfasst die , mit der Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen, einschlie脽lich SAP- und Fremdsystemen, erfasst und zusammengebracht werden k枚nnen. Diese neu integrierte Datenlandschaft dient als zentrale Datenquelle im gesamten Unternehmen. So sind Datenanalysen in Echtzeit m枚glich, die nicht nur die Abl盲ufe am Spieltag und das Fanerlebnis vor Ort optimieren, sondern auch wertvolle Erkenntnisse 蹿眉谤 eine langfristige strategische Planung liefern.

Laut Winter kann der Verein nun zum Beispiel auf eine minutenaktuelle, detaillierte 脺bersicht 眉ber die Fans des FC Bayern zugreifen 鈥� 鈥瀢as sie tun, was ihre Interessen sind, wie alt sie sind, ob sie Trikots kaufen, ob sie nur zu Fu脽ballspielen gehen, ob sie sich auch schon 蹿眉谤 Basketball interessieren鈥� und vieles mehr. Das habe zu einem viel umfassenderen Verst盲ndnis der Fanaktivit盲ten gef眉hrt, und zwar nicht nur auf individueller Ebene, sondern auch was die Anh盲ngerschaft insgesamt angeht.

Zukunftsprognosen: Technologielandschaft um KI erweitern

Mit dieser soliden, integrierten Datengrundlage kann der FC Bayern seinen Blick auf die Zukunft richten und seine Technologielandschaft um k眉nstliche Intelligenz (KI) erweitern, um das Potenzial seiner eigenen Daten unternehmensweit voll auszusch枚pfen 鈥� von der Steigerung der Prozesseffizienz bis hin zur Entwicklung robuster, datengest眉tzter Prognosefunktionen.

Unternehmen, die ihre eigene digitale Transformation vollziehen m枚chten, riet Winter, das Pferd nicht von hinten aufzuz盲umen: 鈥濽m KI zu nutzen, muss man 眉ber gute Daten verf眉gen.鈥� Er wies darauf hin, dass jedes Unternehmen seine ganz eigenen Prozesse habe. Er empfahl, zuallererst zuzuh枚ren: 鈥濻prechen Sie mit Ihren Nutzern. Welche Probleme haben sie? Welche Informationen ben枚tigen sie? Welche Prozesse m枚chten sie optimieren?鈥�

Obwohl der Weg nicht immer einfach ist, wei脽 der FC Bayern, dass sich der Aufwand 蹿眉谤 einen Sieg immer lohnt.

Die vollst盲ndige Folge mit dem FC Bayern M眉nchen aus der Reihe 鈥濨etter Together: Customer Conversations鈥� finden Sie unter .

Komplette Folge

Erfahren Sie mehr dar眉ber, wie der FC Bayern M眉nchen den Spieltagsbetrieb neu ausgerichtet hat:

• : Dominik Winter, der den Bereich Entwicklung und Prozesse beim FC Bayern M眉nchen leitet, spricht im Podcast mit Tamara McCleary, CEO von Thulium. Er berichtet, warum es erfolgsentscheidend war, das Fanerlebnis durch die Integration von Daten der Fans zu verbessern, um ein personalisiertes und zielgerichtetes Angebot 眉ber verschiedene Kan盲le hinweg zu bieten. Vom Parken des Autos bis zum Einkaufserlebnis werden dabei individuelle Pr盲ferenzen ber眉cksichtigt.
• : Dominik Winter spricht mit Timo Elliott, Vice President und Global Innovation Evangelist bei SAP, 眉ber die Herkulesaufgabe, die enorme Menge an Fandaten aus mehr als 50 separaten Altsystemen zu erfassen und auszuwerten. Dar眉ber hinaus beschreiben sie die n盲chsten Schritte, auch in Bezug auf KI.

Alle Folgen der Reihe 鈥濨etter Together: Customer Conversations鈥� finden Sie .

Haben Sie Ideen 蹿眉谤 Themen oder Technologien, 眉ber die wir berichten sollten, oder m枚chten Sie gerne als Gast beim Podcast dabei sein? Wir w眉rden uns freuen, von Ihnen zu h枚ren. Senden Sie uns eine E-Mail.

Timo Elliott ist Vice President und Global Innovation Advocate 蹿眉谤 die 51风流BTP bei SAP. 

Foto oben mit freundlicher Genehmigung der FC Bayern M眉nchen AG

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Zur Er枚ffnung wurden die Network-Partner von President Andre Bechtold, SAP Industries & Experiences, begr眉脽t. Er betonte die strategische Bedeutung von Partnern 蹿眉谤 die 51风流und ihren globalen Kundenstamm. Diese Partner sind Vorreiter des nutzerorientierten Ansatzes 蹿眉谤 Innovation, bei dem L枚sungen mit und 蹿眉谤 Kunden unter Einsatz neuester SAP-Technologien wie SAP Business AI getestet und konzipiert werden.

Offenheit, Zusammenarbeit und Storytelling im Vordergrund

Dennis Kecskemeti, Head of SAP Innovation Experience, Paul Saunders, Head of SAP Customer Outcome & Advocacy, und Andreas Wendel, Head of Innovation Experience Services, beantworteten im Rahmen eines Fireside-Chats Fragen von Kathrin Tarnai-Sindl, Moderatorin und Head of Customer Engagement Services 蹿眉谤 die Regionen MEE, EMEA und APAC.

Alle drei G盲ste hatten ein pers枚nliches Objekt mitgebracht, das sie auf eine ganz besondere Weise mit dem SAP听AppHaus in Verbindung bringen. Interessanterweise hatten zwei der G盲ste ihre Handys mitgebracht, aber aus ganz unterschiedlichen Gr眉nden: Ein Gast h枚rt damit auf Reisen oder beim Berufspendeln H枚rb眉cher, w盲hrend es 蹿眉谤 den anderen ein multifunktionales Ger盲t ist, um unter anderem auf Reisen privat zu telefonieren und Musik zu h枚ren. Der dritte Gast brachte einen Handball mit, um alle daran zu erinnern, dass Prozesse nur durch das Zusammenspiel und die Zusammenarbeit von Teams reibungslos funktionieren. Sie beschrieben das SAP听AppHaus Network mit den W枚rtern Storytelling, Offenheit, Kreativit盲t, Multifunktionalit盲t und Kooperation.

Mit dem neuen integrierten Ansatz bietet das engere Zusammenspiel von SAP AppHaus, SAP Experience Centers sowie Services 蹿眉谤 gemeinsame Innovation ein konsistentes Gesamterlebnis in einem durchg盲ngigen Kontext. Im SAP AppHaus werden Problemstellungen formuliert und Zielsetzungen auf strategische Weise und mit Fokus auf die Nutzer festgelegt und verfolgt. In den SAP Experience Centers werden diese Ziele in greifbaren Narrativen zur Wertsch枚pfung realisiert und es wird aufgezeigt, welche M枚glichkeiten SAP, SAP Business AI und die SAP Business Suite bieten. Und mit Services 蹿眉谤 gemeinsame Innovation werden Ideen praktisch umgesetzt, indem konkrete L枚sungen mit Kunden und Partnern getestet, gepr眉ft und skaliert werden. Gemeinsam bilden diese drei Elemente einen geschlossenen Kreislauf 鈥� von der anf盲nglichen Herausforderung 眉ber die Zielsetzung und das Sammeln von Erfahrungswerten bis hin zur Realisierung und Erschlie脽ung von Nutzen.

鈥濲eder Service im Rahmen des Innovationskonzepts der 51风流ist 蹿眉谤 sich genommen leistungsstark. Das volle Potenzial zeigt sich aber erst durch Vernetzung und Kooperation. Durch die Zusammenf眉hrung von SAP听AppHaus, SAP听Experience Centers und gemeinsamer Innovation richten wir die Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern neu aus. So wird aus Ambition Vertrauen und aus Inspiration nachhaltiger Erfolg.鈥�

Andreas Wendel, Head of 51风流Innovation Experience Services

Mitglieder des SAP AppHaus Network kamen in Walldorf zusammen

Auf der Agenda der Veranstaltung standen verschiedene Arbeitssitzungen und -formate zu folgenden Themen: strategische Ausrichtung, Erfahrungsaustausch zu Kundenprojekten, gemeinsame Marketingma脽nahmen, Fusionen und 脺bernahmen, Wissenstransfer und Feedback zu den . Dar眉ber hinaus konnten die Teilnehmer Kontakte kn眉pfen und es fanden Ausfl眉ge statt. Nach stundenlangem Austausch im Rahmen von Diskussionen, Arbeitsgruppen und Sessions besuchte eine Gruppe von rund 30 Vertretern von Partnern die S.Factory, den S.Mart und das SAP Experience Center. Ein Bowlingwettbewerb, eine Schnitzeljagd 眉ber den Walldorfer Campus und ein kurzer Blick auf die Baustelle des zuk眉nftigen SAP AppHauses Walldorf rundeten die Veranstaltung ab, sodass die Partner umfassend 眉ber alle neuen Entwicklungen bei 51风流informiert waren.

鈥濨eim diesj盲hrigen Zusammentreffen des SAP听AppHaus Network haben wir uns darauf konzentriert, unser zuk眉nftiges Kooperationsmodell zu gestalten, unsere Methoden 蹿眉谤 gemeinsame Innovation gemeinsam weiter zu verbessern und mehr 眉ber unsere verschiedenen strategischen Anforderungen und Priorit盲ten zu erfahren. Es ist eine sehr wertvolle Erfahrung, die Vertreter der SAP-AppHaus-Mitglieder pers枚nlich zu treffen und sich auszutauschen. Und wir d眉rfen nicht vergessen, dass es in diesem Jahr darum geht, Br眉cken zwischen unseren neuen Schwesterteams im Bereich Innovation bei 51风流und den weltweiten Partnern des SAP听AppHaus Network zu bauen.鈥�

Svenja M眉ller, Customer Engagements MEE, EMEA und APAC sowie Co-Lead des SAP听AppHaus Network

Das 51风流AppHaus Network 

Seit mehr als einem Jahrzehnt arbeitet das 51风流AppHaus eng mit einem wachsenden Netzwerk von mehr als 20 Partnern auf der ganzen Welt zusammen. Es entstanden mehrere SAP-AppHaus-Standorte und die Mitarbeitenden sind umfassend mit dem nutzerorientierten Innovationsansatz der 51风流vertraut. Gemeinsam arbeiten alle Mitglieder daran, gemeinsame Innovationsprojekte mit Kunden voranzutreiben. Dazu nutzen sie modernste SAP-Technologien wie SAP Business AI, Joule und Agentic AI. Es geht darum, alle Mitglieder zeitnah mit Train-the-Trainer-Formaten zu unterst眉tzen, um Anwendungsf盲lle in Unternehmen im Rahmen von Kundenworkshops zu testen und zu gestalten. Aktuelle Beispiele da蹿眉谤 sind die SAP Learning Journey und andere Formate, Tools und Methoden, die im angeboten werden.  

Auf diese Weise k枚nnen alle Mitglieder des 51风流AppHaus Network als Vorreiter und Experten in Sachen gemeinsamer Innovation fungieren. Sie begleiten Kunden auf jeder Stufe ihrer digitalen Entwicklung und helfen ihnen, mit dem der 51风流weltweit konkrete gesch盲ftliche Vorteile zu erschlie脽en.

Imke Vierjahn ist Communications Lead bei 51风流AppHaus.

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In der vergangenen Woche gab der SAP-Vorstand die Gewinner des Hasso Plattner Founders鈥� Award (HPFA) 2025 bekannt 鈥� der prestigetr盲chtigsten Auszeichnung 蹿眉谤 Mitarbeitende des Unternehmens. Benannt nach SAP-Mitgr眉nder Hasso Plattner, w眉rdigt der Preis Teams, deren Innovation, Zusammenarbeit und Umsetzung au脽ergew枚hnlichen Mehrwert 蹿眉谤 Kunden schaffen und den langfristigen Erfolg des Unternehmens pr盲gen.

Die elfte Ausgabe des Hasso Plattner Founders鈥� Award markiert zugleich eine Weiterentwicklung des Preises selbst. Mit einer 眉berarbeiteten Struktur und einem starken thematischen Fokus auf K眉nstliche Intelligenz werden Leistungen nun in zwei Kategorien ausgezeichnet: Emerging Ideas, die vision盲re Konzepte w眉rdigt, welche neue architektonische Richtungen und langfristige Chancen 蹿眉谤 Kunden und Unternehmen erschlie脽en, sowie Scaling Innovation, die Innovationen auszeichnet, die bereits nachweislich Wirkung in gro脽em Ma脽stab entfalten.

Insgesamt gingen 254 Einreichungen aus aller Welt ein. Daraus wurden 41 Finalisten aus neun verschiedenen L盲ndern ausgew盲hlt. In den vergangenen Wochen stellte 51风流News die sechs Teams vor, die es in die Finalrunde geschafft haben, und zeigte damit die Vielfalt der Innovationen in Teams weltweit.

Die Gewinnerteams wurden am 26. M盲rz im Rahmen einer feierlichen Red-Carpet-Veranstaltung am SAP-Hauptsitz in Walldorf offiziell ausgezeichnet. Die SAP-Vorstandsmitglieder Christian Klein und Sebastian Steinhaeuser stellten die Finalisten vor und verk眉ndeten die Gewinner in den Kategorien Emerging Ideas und Scaling Innovation.

Gewinner in der Kategorie Emerging Ideas: 51风流Cognitive Twin Enterprise

Die Kategorie 鈥濫merging Ideas鈥� ehrt mutiges Denken und vision盲re Konzepte, die die Zukunft von Unternehmenssoftware erforschen. Der diesj盲hrige Gewinner, 51风流Cognitive Twin Enterprise (51风流CTE), verk枚rpert diesen zukunftsweisenden Geist, indem er eine neue Herangehensweise daran zeigt, wie Organisationen in einer zunehmend komplexen und schnelllebigen Welt planen, simulieren und agieren.

51风流CTE f眉hrt die Idee einer st盲ndig lernenden, KI-gest眉tzten Intelligenzebene ein, die auf einem kontinuierlich aktualisierten Modell der gesamten Organisation basiert. Es vereint Daten, Simulation und KI auf der SAP-Plattform, um eine gesteuerte Autonomie 眉ber Funktionen hinweg zu erm枚glichen und den Wandel von keyboard-zentriertem SaaS hin zu gesteuertem Entscheiden und agentenbasiertem Handeln zu unterst眉tzen.

Als st盲ndiger Beobachter des Gesch盲ftsumfelds bewertet 51风流CTE die Position einer Organisation im Vergleich zu erwarteten Trends und potenziellen Ver盲nderungen. Es f眉hrt 鈥濿as-w盲re-wenn鈥�-Simulationen durch und liefert gesteuerte Empfehlungen 蹿眉谤 SAP-Anwendungen und -Daten in den Bereichen Finanzen, Ausgaben, Lieferkette, Personalwesen und Kundenerfahrung, mit selektiver, risikoarmer Auto-Ausf眉hrung sowie menschlicher Kontrolle bei risikoreichen Schritten. Auf diese Weise verwandelt es ERP in ein KI-natives System der Voraussicht und erh枚ht die Intelligenz der Belegschaft.

Die L枚sung hilft Organisationen, vom Reagieren nach Ereignissen zu einem proaktiven, kontinuierlichen Testen von Szenarien 眉berzugehen, Risiken vorauszusehen und Optionen zu bewerten. So erhalten sie die Informationen, die sie 蹿眉谤 kritische Entscheidungen ben枚tigen, und k枚nnen das Kommende antizipieren, gestalten und in einer einzigen, vernetzten Umgebung umsetzen.

鈥濪er Gewinn des Hasso Plattner Founders鈥� Award hat die Vision von 51风流Cognitive Twin Enterprise best盲tigt鈥�, sagte Natalia Aksakova, Strategy & Portfolio bei Global Finance and Administration, im Namen des Teams. 鈥濫r best盲rkt uns darin, dass wir auf dem richtigen Weg sind, und gibt uns den Schwung, die n盲chste 脛ra von ERP schneller zum Leben zu erwecken 鈥� mit dem Ziel, zu definieren, wie Organisationen in den kommenden Jahren arbeiten werden.鈥�

Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation: 51风流Document AI

Der Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation zeigt, wie bahnbrechende Innovation erst dann wirklich transformativ wird, wenn sie in allt盲gliche Gesch盲ftsprozesse integriert und weltweit genutzt wird. Die L枚sung 51风流Document AI hat grundlegend ver盲ndert, wie Unternehmen die enorme Menge an Dokumenten verarbeiten und verstehen, die t盲gliche Abl盲ufe antreiben.

Unternehmen aller Branchen stehen weiterhin vor der Herausforderung des rasanten Wachstums unstrukturierter Daten. Rechnungen, Bestellungen, Vertr盲ge, Versanddokumente und viele weitere Gesch盲ftsunterlagen erfordern in zahlreichen Organisationen nach wie vor erheblichen manuellen Aufwand 鈥� mit entsprechenden Engp盲ssen, Verz枚gerungen und vermeidbaren Fehlern. Das SAP-Document-AI-Team begegnete dieser Herausforderung, indem es intelligente Dokumentenverarbeitung direkt in zentrale Gesch盲ftsanwendungen integrierte und so eine nahtlose und sichere Automatisierung von Dokumenten-Workflows erm枚glichte.

Was diese Leistung besonders macht, ist nicht nur die technologische Innovation, sondern vor allem die Skalierung in der Praxis. Die L枚sung ist tief in das SAP-Portfolio integriert und wird von Zehntausenden Kunden weltweit genutzt, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten. Durch die direkte Integration fortschrittlicher KI-Funktionen in bestehende Arbeitsabl盲ufe wurde Automatisierung zug盲nglich 鈥� ohne komplexe Integrationen oder spezialisiertes Expertenwissen. Unternehmen k枚nnen dadurch Prozesse beschleunigen, manuellen Aufwand reduzieren und die Qualit盲t sowie Geschwindigkeit von Entscheidungen verbessern.

Die Auszeichnung w眉rdigt die F盲higkeit des Teams, exzellente Forschung und Ingenieurskunst in messbaren Gesch盲ftswert zu 眉bersetzen. Ihre Arbeit zeigt, wie eingebettete KI den Schritt von der Experimentierphase zu einem verl盲sslichen Bestandteil allt盲glicher Unternehmensprozesse vollziehen kann. Durch verantwortungsvolle Skalierung von KI st盲rkt das Team SAPs Position als f眉hrender Anbieter im Bereich Unternehmensautomatisierung und intelligenter Anwendungen.

Gleichzeitig unterstreicht die Innovation eine langfristige Perspektive: Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Dokumentenverst盲ndnis und die wachsende Nutzung innerhalb der SAP-Plattform zeigen, wie skalierbare KI zur Grundlage k眉nftiger Innovationen werden kann. Die Auszeichnung w眉rdigt daher nicht nur die bereits erzielte Wirkung, sondern auch die Dynamik 蹿眉谤 die n盲chste Generation intelligenter Unternehmensprozesse.

鈥濪iese Auszeichnung zu gewinnen, ist eine gro脽e Ehre 蹿眉谤 unser Team鈥�, sagt Tobias Weller, Chief Product Owner und Team Lead. 鈥濻ie best盲tigt jahrelange harte Arbeit, enge Zusammenarbeit und den gemeinsamen Glauben an das transformative Potenzial von KI, um zentrale Gesch盲ftsprozesse zu beschleunigen und echten Gesch盲ftswert 蹿眉谤 unsere Kunden zu schaffen.鈥�

Innovation entlang des gesamten KI-Spektrums feiern

Der Hasso Plattner Founders鈥� Award w眉rdigt seit jeher die Menschen und Ideen, die 51风流voranbringen. Indem sowohl skalierte Wirkung als auch vision盲res Denken ausgezeichnet werden, zeigt der Preis, wie Innovation in jeder Phase entsteht 鈥� von der fr眉hen Exploration bis zur globalen Anwendung. Er unterstreicht die 脺berzeugung, dass langfristiger Erfolg davon abh盲ngt, heute Wert zu liefern und gleichzeitig kontinuierlich neu zu denken, was m枚glich ist.

Bei der Veranstaltung in Walldorf kamen Mitarbeitende aus aller Welt vor Ort und virtuell zusammen, um die Gewinnerteams und alle Beteiligten zu feiern, die zur Umsetzung der Projekte beigetragen haben. Ihre Arbeit steht 蹿眉谤 Kreativit盲t, Engagement und Leidenschaft 鈥� zentrale Elemente der Innovationskultur bei SAP. W盲hrend das Unternehmen seine KI-getriebene Strategie weiter vorantreibt, zeigen die diesj盲hrigen Gewinner, wie Teams im gesamten Unternehmen Ambitionen in konkrete Ergebnisse verwandeln und Kunden dabei unterst眉tzen, erfolgreicher zu arbeiten, schneller zu reagieren und sich auf die Zukunft vorzubereiten.

Die Gewinnerteams erhalten zudem die Gelegenheit, ihre Projekte 2026 dem SAP-Vorstand zu pr盲sentieren. Dar眉ber hinaus werden die Projekte dauerhaft in den Founders鈥� Exhibits in Walldorf und Palo Alto gew眉rdigt, die Teammitglieder erhalten eine personalisierte Troph盲e 鈥� und mit dem Award-Jahrgang 2025 kehren auch pers枚nliche In-Person-Erlebnisse 蹿眉谤 alle Gewinner zur眉ck, die 蹿眉谤 unvergessliche Momente sorgen sollen.

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Von der gemeinsamen Nutzung von Energie und dynamischer Preisgestaltung bis hin zu cloud-nativen und interoperablen Flexibilit盲tsm盲rkten: Die L枚sung vernetzt Z盲hler, M盲rkte und Kunden, um Gesch盲ftsmodelle wie Energiegemeinschaften, virtuelle Kraftwerke und Nachfrageflexibilit盲t (Demand Response) zu erm枚glichen. Im Verbund mit einem sorgf盲ltig ausgew盲hlten Partnernetz spezialisierter Technologieunternehmen versetzt 51风流Versorgungsunternehmen in die Lage, ihre Energiewende eigenst盲ndig zu gestalten. 

Daten bilden das R眉ckgrat der Energiewende, aber es wird immer schwieriger sie zu verwalten听

Die Energiewende ver盲ndert die Stromlandschaft. Der Energiemarkt ver盲ndert sich.  Versorgungsunternehmen bewegen sich weg von der zentralen Erzeugung hin zu einer Energieversorgung aus Millionen von dezentralen Systemen wie Sonnenkollektoren, Ladestationen 蹿眉谤 Elektrofahrzeuge, W盲rmepumpen und Batteriespeichersysteme, die von Verbrauchern und Prosumenten betrieben werden. Die Anzahl der vernetzten Anlagen w盲chst rasant und generiert riesige Mengen an Betriebs-, Gesch盲fts- und Kundendaten. Die zuverl盲ssige und konsequente Verwaltung dieser Daten ist eine der zentralen Herausforderungen des kommenden Energiejahrzehnts. 

Gleichzeitig 眉bernehmen digitale Energieplattformen und neue Marktteilnehmer die Kundenbeziehung und schn眉ren integrierte Angebote, die Konnektivit盲t, Flexibilit盲t und Abrechnung unter einem Dach vereinen.  Versorgungsunternehmen, die jetzt unt盲tig bleiben, riskieren, zu reinen Rohstofflieferanten herabgestuft zu werden.

Um das volle Potenzial dezentraler Energiequellen zu erschlie脽en, ben枚tigen Versorgungsunternehmen mehr als nur Konnektivit盲t. Sie ben枚tigen Datenorchestrierung. Dabei werden s盲mtliche Informationen aus Prozessen, von Partnern und Ger盲ten harmonisiert und zu einer verl盲sslichen, intelligenten Datengrundlage zusammengef眉hrt, mit der sie sicherstellen, dass sie ihre Energiewendekompetenz aufbauen, ohne auf Services von Drittanbietern zur眉ckgreifen zu m眉ssen. 

Von dezentralen Anlagen zu intelligenter Orchestrierung 

Die L枚sung 51风流Distributed Energy Resources (51风流DER) wurde entwickelt, um genau diese Herausforderung zu bew盲ltigen. Die auf der 51风流BTP basierende L枚sung erm枚glicht es Versorgungsunternehmen, Daten zu dezentralen Energiequellen (Produktion, Verbrauch und Speicher) im gro脽en Ma脽stab zu verwalten und gleichzeitig Zuverl盲ssigkeit, Leistung und Konsistenz sicherzustellen. 

51风流DER dient weniger als System zur Kontrolle des Betriebs, sondern konzentriert sich eher auf die Datenorchestrierung und -integration. Die L枚sung tr盲gt dazu bei, dass Daten von dezentralen Energieanlagen nahtlos zwischen operativen, kommerziellen und analytischen Systemen flie脽en k枚nnen, und bietet eine zentrale Datenquelle, die die physische und digitale Energiewelt miteinander verbindet. 

鈥濪ie 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 der Energiedaten von Prosumenten, mit der unsere Kunden umgehen m眉ssen, steigt exponentiell. Sie ben枚tigen Daten, die 眉ber all ihre Datenquellen hinweg zuverl盲ssig und konsistent sind, und genau hier kommt 51风流Distributed Energy Resources ins Spiel.鈥� 

Kim Maren Ekrutt, Co-Head Global Industry Business Unit Utilities, SAP 

Die zwei S盲ulen der L枚sung 51风流DER 

1. Komplexe Installation und Orchestrierung von Prosumentendaten: technische und wirtschaftliche Grundlage

Verwalten Sie das gesamte Spektrum der Daten von Prosumenten, das sowohl komplexe technische Anlagendetails wie Z盲hler, Photovoltaikanlagen, Batterien, Elektrofahrzeuge und deren Ladestationen sowie W盲rmepumpen umfasst, als auch die kommerziellen Informationen, die 蹿眉谤 den reibungslosen Betrieb dezentraler Energieressourcen unerl盲sslich sind. Dazu geh枚ren Stammdaten von Kunden- und Prosumenten, Produktstrukturen, Tarife, Vertr盲ge, Netzanschlussvereinbarungen, Einspeisevertr盲ge und alle Gesch盲ftsbeziehungen rund um jede Anlage. 

Durch das Zusammenf眉hren von technischen Anlagendaten mit kaufm盲nnischen Attributen und Vertragsinformationen, liefert die L枚sung ein stimmiges und belastbares Gesamtbild jeder Anlage. Dies ist das A und O, denn nur rein technische Informationen reichen nicht aus, um dezentrale Energieressourcen zu verwalten. Kommerzielle Produkte, Netzvertr盲ge, flexible Tarife und Vereinbarungen 蹿眉谤 Leistungsanreize bestimmen, wie Energiefl眉sse gemessen, abgerechnet, geteilt oder monetarisiert werden. 

Diese S盲ule wird zur Grundlage 蹿眉谤 Energiegemeinschaften, die Teilnahme an virtuellen Kraftwerken, Flexibilit盲tsprogramme, dynamische Preisgestaltung, Kapazit盲ts- und Engpassmanagement sowie jedes Gesch盲ftsmodell, bei dem Prosumenten und dezentrale Energieanlagen ins Spiel kommen. 

2. Management und Verteilung von Energie 

Verfolgen und analysieren Sie, wie Energie verbraucht, erzeugt, gespeichert und verteilt wird, und erm枚glichen Sie so neue Energiegemeinschaften und Peer-to-Peer-Gesch盲ftsmodelle. Dank hochaufl枚sender Energiedaten und intelligenter Zuordnungsalgorithmen k枚nnen Energieversorger sowohl Privat- als auch Gewerbekunden transparente, faire und regelkonforme Energy-Sharing-L枚sungen anbieten. 

Vernetzung von Daten, Prozessen und Personen 

Bei gesch盲ftskritischen Prozessen wie Meter-to-Cash, Anlagenmanagement und Kundenerlebnis verlassen sich Versorgungsunternehmen bereits auf SAP-L枚sungen. Mit 51风流DER l盲sst sich diese Basis erweitern, indem s盲mtliche Anlagen, Vertr盲ge und Kundeninteraktionen in einem einheitlichen Datenmodell zusammengef眉hrt werden. Durch diesen integrierten Ansatz werden technische Daten in echten Mehrwert verwandelt  鈥� als Grundlage 蹿眉谤 Anwendungsf盲lle wie intelligente Tarife, dynamische Preisgestaltung und gemeinschaftliche Energienutzung. F眉r Versorgungsunternehmen bedeutet dies ein zentrales digitales R眉ckgrat, das zwei Welten miteinander verbindet: auf der einen Seite die klassische Meter-to-Cash-Welt (von der Z盲hlerablesung bis zur Rechnungsstellung) 鈥� und auf der anderen Seite die entstehenden Flexibilit盲tsm盲rkte mit zunehmender Dezentralisierung der Energieversorgung.

Ein Partnernetz 蹿眉谤 Flexibilit盲t im Energiemarkt 

Kein einzelner Lieferant kann die gesamte Breite der dezentralen Energielandschaft abdecken. 51风流hat ein Netzwerk aus handverlesenen Technologiepartnern aufgebaut, die jeweils fundiertes Fachwissen einbringen und damit die Gesch盲ftsdatenplattform von 51风流optimal erg盲nzen. S盲mtliche Daten verbleiben beim Versorgungsunternehmen 鈥� es beh盲lt damit die volle Kontrolle 眉ber die Gesch盲ftslogik und die Kundenbeziehung. 

Die Technologiepartner von 51风流erweitern die Plattform in sechs entscheidenden Bereichen: 

• Flexibilit盲tsmanagement und virtuelle Kraftwerke: Orchestrieren und nutzen Sie die Anlagen von Prosumenten gewinnbringend. Dazu z盲hlen Elektrofahrzeuge, Batterien, W盲rmepumpen und Solarwechselrichter 鈥� 蹿眉谤 Flexibilit盲tsm盲rkte und intelligentes Lademanagement. 
• Gemeinsame Nutzung von Energie durch Energiegemeinschaften: Entwerfen und verwalten Sie Energiegemeinschaften mit transparenter Zuteilung, dynamischer lokaler Preisgestaltung bei l眉ckenloser Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften.  
• 脺berlastung des Stromnetzes und Kapazit盲tsmanagement: Antizipieren, identifizieren und l枚sen Sie Engpassprobleme im Niederspannungsnetz 鈥� und erschlie脽en Sie dabei zus盲tzliche Erl枚se durch Flexibilit盲tsvermarktung. 
• Energieportfoliomanagement und Handel: Nutzen Sie den Zugang zu Gro脽handels- und Flexibilit盲tsm盲rkten mit Echtzeitpreisen, dynamischer Angebotsgestaltung und Risikomanagement. 
• Kundeninformationen und Lastaufschl眉sselung: Bieten Sie Transparenz hinter dem Z盲hler durch nicht-invasive Last眉berwachung und ger盲tespezifische Analysen. 
• Demand Response und Lastmanagement: Entwickeln und implementieren Sie Programme zur Steuerung des Energiebedarfs, die Kundenanreize, dynamische Preisgestaltung und automatisierte Ger盲testeuerung miteinander verbinden. 

鈥濽nsere Aufgabe besteht darin, Versorgungsunternehmen dabei zu unterst眉tzen, die zunehmende Datenkomplexit盲t nicht nur zu bew盲ltigen, sondern gezielt 蹿眉谤 sich zu nutzen. Mit 51风流Distributed Energy Resources und unserem Partnernetz bringen wir Daten, Prozesse und Partner auf einer intelligenten Plattform zusammen, und damit erm枚glichen wir Versorgungsunternehmen, ihre Energiewende selbst zu gestalten.鈥� 

Kim Maren Ekrutt, Global VP und Co-Head Industry Business Unit Utilities

脺ber 51风流Distributed Energy Resources 

51风流Distributed Energy Resources stellt Versorgungsunternehmen eine Public-Cloud-Plattform zur Verf眉gung, die ihnen hilft, die Daten rund um die dezentrale Energieerzeugung zu modellieren, zu verwalten und gemeinsam zu nutzen. Die L枚sung ist in das branchenspezifische Portfolio 51风流for Utilities integriert und wird von einem globalen Netzwerk ausgew盲hlter Partner unterst眉tzt. So erm枚glicht sie einen zuverl盲ssigen Datenaustausch, intelligentes Energiemanagement und innovative Kundenservices 鈭� Aspekte, die im Zeitalter der dezentralen Energieerzeugung entscheidend sind. 

Mateu Munar ist Senior Director der Industry Business Unit Utilities bei SAP.

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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 蹿眉谤 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, 蹿眉谤 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 蹿眉谤 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 蹿眉谤 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� 蹿眉谤 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 蹿眉谤 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 Fiori 蹿眉谤 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.

碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟

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 蹿眉谤 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 da蹿眉谤 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.

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Diese Ank眉ndigung setzt das Engagement von 51风流蹿眉谤 souver盲ne Cloud-L枚sungen in Europa fort, das erstmals im September 2025 vorgestellt wurde, sowie die Partnerschaften mit Capgemini, Sopra Steria und Mistral AI. Das Angebot richtet sich an Beh枚rden und Betreiber kritischer Infrastrukturen, die sensible Daten verarbeiten, darunter personenbezogene Daten, die durch die DSGVO gesch眉tzt sind (wie Gesundheits- und Identit盲tsdaten), staatliche Souver盲nit盲tsdaten sowie gesch盲ftskritische operative Daten.

Angesichts steigender Anforderungen an Sicherheit, Resilienz und Datensouver盲nit盲t erm枚glicht 51风流Sovereign Cloud in Frankreich Organisationen, ihre kritischen Systeme zu modernisieren und gleichzeitig in einem GovernanceRahmen zu arbeiten, der mit den franz枚sischen Vorschriften konform ist insbesondere mit dem von der ANSSI 蹿眉谤 vertrauensw眉rdige Cloud-Umgebungen entwickelten SecNumCloud-Referenzrahmen. Diese Initiative stellt einen wichtigen Schritt dar, die digitale Resilienz Frankreichs zu st盲rken und das europ盲ische 脰kosystem 蹿眉谤 souver盲ne Cloud-L枚sungen zu erweitern, im Einklang mit den langfristigen Investitionen von 51风流in souver盲ne Cloud- und KI-F盲higkeiten in Europa.

鈥濪ie digitale Resilienz Europas st眉tzt sich auf eine sichere und skalierbare Souver盲nit盲t. Frankreich zeigt dies mit SecNumCloud, das einen klaren Ma脽stab 蹿眉谤 vertrauensw眉rdige Cloud-Umgebungen setzt. Gemeinsam mit Bleu bringen wir die 51风流Sovereign Cloud nach Frankreich und erm枚glichen unseren Kunden, ihre gesch盲ftskritischen Workloads auszuf眉hren und gleichzeitig dank Cloud und K眉nstlicher Intelligenz zu innovieren鈥�, so Martin Merz, President 51风流Sovereign Cloud.

Eine vertrauensw眉rdige Cloud 蹿眉谤 die anspruchsvollsten Organisationen

51风流Sovereign Cloud in Frankreich wird auf der Cloud-Plattform von Bleu bereitgestellt. Bleu ist ein unabh盲ngiges franz枚sisches Cloud-Unternehmen, gegr眉ndet von Orange und Capgemini, das 蹿眉谤 seine Dienste die SecNumCloud3.2-Qualifikation der ANSSI anstrebt.

51风流wird souver盲ne SoftwareasaService-(SaaS)-Angebote bereitstellen, die in Frankreich gehostet und betrieben werden und es Beh枚rden sowie regulierten Industrien erm枚glichen, Cloud-Innovation zu nutzen und gleichzeitig die nationalen regulatorischen Anforderungen einzuhalten. Der Ansatz von 51风流ist darauf ausgelegt, diese Anforderungen sowie h枚chste Standards in Bezug auf Sicherheit und Governance zu erf眉llen.

鈥濪iese Zusammenarbeit mit 51风流markiert einen entscheidenden Schritt 蹿眉谤 das franz枚sische Cloud-脰kosystem. Durch das Hosting der SAP-L枚sungen auf unserer auf SecNumCloud ausgerichteten Plattform st盲rken wir das verf眉gbare Vertrauensangebot 蹿眉谤 Beh枚rden und regulierte Organisationen. Gemeinsam f枚rdern wir den Aufbau einer robusten und sicheren digitalen Infrastruktur, gesch眉tzt vor au脽ereurop盲ischen Gesetzen mit extraterritorialer Wirkung und ausgerichtet auf die strategischen Anforderungen des franz枚sischen Staates鈥�, so Jean Coumaros, CEO von Bleu.

Eine klare europ盲ische Ambition

Diese Einf眉hrung steht im Einklang mit der 鈥濩loudattheCenter鈥�-Strategie des franz枚sischen Staates, der Organisationen eine Transformation hin zu sicheren und innovativen SaaS-L枚sungen empfiehlt, die nationalen Anforderungen entsprechen.

Sie spiegelt zudem ein breiteres deutsch-franz枚sisches Engagement wider, das darauf abzielt, das europ盲ische Modell der digitalen Governance zu st盲rken. Indem 51风流und seine franz枚sischen Technologiepartner kritische Cloud-F盲higkeiten 蹿眉谤 Unternehmen unter europ盲ische Jurisdiktion stellen, erweitern sie vertrauensw眉rdige Bereitstellungsoptionen 蹿眉谤 Regierungen und regulierte Industrien. Mit dieser Ank眉ndigung wird digitale Souver盲nit盲t in Frankreich von einer politischen Debatte zu einer operativen Realit盲t.

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Ansprechpartner 蹿眉谤 die Presse: 

Sylvie L茅chevin | +33 (0)6 28 74 99 23 | sylvie.lechevin@sap.com  
51风流Press Room;鈥�press@sap.com  

Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des SAP-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;

漏 2026 51风流SE. Alle Rechte vorbehalten. 鈥�&苍产蝉辫;
51风流und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 51风流sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 51风流SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite . 

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Naturipe ist seit 2008 SAP-Kunde. Anfangs war der Beerenproduzent nicht sehr proaktiv, wenn es um Software-Upgrades ging. Doch  im Laufe der Zeit hat sich die Unternehmensphilosophie ge盲ndert. Heute betont Carol McMillan, Senior IT Director von Naturipe, wie wichtig es ist, Upgrades vorzunehmen und das Team regelm盲脽ig weiterzubilden.

鈥濫s ist tats盲chlich riskanter, das Produkt nicht zu aktualisieren und das Team nicht weiterzubilden, als einen strafferen Zeitplan zu verfolgen鈥�, sagt sie. Seit der Migration auf 51风流S/4HANA im Jahr 2018 hat das Unternehmen drei Upgrades durchlaufen, darunter .

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鈥濿ir sind zu RISE with 51风流migriert, und wir pr眉fen, wie wir diese Tools nutzen, um unsere Lieferkette zu optimieren und eine besseres Benutzererlebnis 蹿眉谤 unsere Belegschaft zu schaffen. Unsere Belegschaft ver盲ndert sich st盲ndig, und die Technologie muss sich mit der Belegschaft weiterentwickeln鈥�, sagt McMillan.

Migration zu RISE with 51风流蹿眉谤 eine optimierte Lieferkette und ein besseres Benutzererlebnis

Sie sagt, es sei auch wichtig, technologisch immer auf dem neuesten Stand zu bleiben, um Gesch盲ftsprobleme effizient zu l枚sen, und merkt an, dass technologische Fortschritte entscheidend waren bei der Bew盲ltigung des enormen Wachstums des Unternehmens: 鈥濵an kann kein lineares Wachstum in der Technologie haben, wenn man ein exponentielles Branchenwachstum verzeichnet.鈥�

Laut McMillan setzt das Naturipe-Team die Technologie der 51风流ein, um seine Mitarbeitenden und Kunden zu priorisieren, die Zufriedenheit am Arbeitsplatz zu verbessern und den Anwendern ein besseres Erlebnis zu bieten. 鈥濿ir nutzen Software, um sicherzustellen, dass wir so optimal wie m枚glich arbeiten鈥�, erkl盲rt sie. 鈥濿ir betrachten Prozessverbesserungen und versuchen, in Bezug auf die Technologien immer auf dem neuesten Stand zu sein. Regelm盲脽ige Aktualisierungen stellen sicher, dass wir gewappnet sind, wenn unternehmerische Herausforderungen zu bew盲ltigen sind. Auf diese Weise haben wir die Technologie bereits zur Hand und sind damit in der Lage, die Probleme zu l枚sen.鈥�

Investition in moderne Logistik

Die Lieferung der frischesten und hochwertigsten Produkte an Kunden, 365 Tage im Jahr, erfordert st盲ndige Agilit盲t 鈥� besonders in einer Branche, die von unbest盲ndigem Wetter und der 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 einer 盲u脽erst zeitkritischen Lieferkette beeinflusst wird. 鈥濨eeren haben eine sehr kurze Haltbarkeit, daher ist es notwendig, unseren Kunden die beste Qualit盲t so schnell wie m枚glich zu liefern鈥�, betont sie.

Um dieser Verpflichtung Nachdruck zu verleihen, hat Naturipe Farms in modernste Logistik- und Supply-Chain-Technologien investiert, die Geschwindigkeit, Transparenz und Entscheidungsfindung verbessern. Diese Investitionen dienen nicht nur der Sicherstellung einer p眉nktlichen Lieferung frischer Produkte, sondern tragen auch ma脽geblich zur Mitarbeiterzufriedenheit und zur F枚rderung der Work-Life-Balance bei 鈥� etwa durch gezielte Wellnessprogramme und flexible Arbeitszeitmodelle.

Das Potenzial von KI aussch枚pfen

F眉r die Zukunft strebt Naturipe an, das Anwendererlebnis mit noch leistungsf盲higeren Tools zu optimieren. Zugleich m枚chte das Unternehmen lernen, das Potenzial s盲mtlicher mit RISE with 51风流verf眉gbarer Tools noch besser auszusch枚pfen. McMillan unterstreicht zudem das Potenzial von KI sowie den gezielten Einsatz von Tools wie Joule zur weiteren Optimierung der Abl盲ufe von Naturipe. 鈥濿ir wollen KI wirklich optimal nutzen und unseren Anwendern das bestm枚gliche Erlebnis bieten鈥�, f眉gt McMillan hinzu.

Ihr Rat an andere Unternehmen der Agrarbranche lautet: Den Menschen stets in den Mittelpunkt stellen, Technologie als Motor 蹿眉谤 strategisches Wachstum nutzen und sich nicht von Risiken l盲hmen lassen. 鈥濫s ist genauso riskant, die eigene Technologie nicht zu aktualisieren, wie eine straffe Zeitplanung zu verfolgen 鈥� insbesondere dann, wenn man bereits die notwendigen Instrumente 蹿眉谤 ein exponentielles Wachstum zur Verf眉gung hat鈥�, erkl盲rt sie.

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51风流erweitert Joule in SAP-Concur-L枚sungen um neue Automatisierungsfunktionen: 

• Eine neue Integration听zwischen听Joule und Microsoft 365 Copilot bindet听Aufgaben aus dem Reise- und Ausgabenmanagement听direkt in听g盲ngige听Arbeitstools听ein.听Mitarbeitende听k枚nnen听damit听Reisekostenabrechnungen erstellen und einreichen, Belege hochladen, Reisen buchen und听Hinweise zu Reiserichtlinien听in SAP-Concur-L枚sungen听erhalten,听ohne Microsoft-Anwendungen zu verlassen.听Die L枚sung ist ab sofort verf眉gbar.听

• Zwei neue Joule-Agenten听vereinfachen听Reisekosten-Compliance und听-Reporting.听听

• Der听Expense听Automation Agent erstellt听und bef眉llt听Reisekostenabrechnungen听automatisch.听Mitarbeitende听m眉ssen sie听nur听noch听pr眉fen, anpassen und einreichen.听

• Der听Expense听Pre-Submit听Audit Agent听pr眉ft Belege, bevor Mitarbeitende ihre Reisekostenabrechnung听einreichen听und weist sie direkt auf听Unstimmigkeiten听hin. So听werden听Abrechnungen听seltener abgelehnt und Erstattungen schneller ausgezahlt.听

• Beide Agenten sind 眉ber das SAP-Early-Adopter-Care-Programm verf眉gbar. Die allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 ist im Laufe听des Jahres听geplant.听

• Neue KI-basierte Tools zur听Richtlinienerstellung vereinfachen听die Verwaltung von Richtlinien in听Complete听by听SAP听Concur听and Amex GBT,听Concur听Travel und听Concur听Expense.听

• 51风流Sales Cloud听ist听jetzt听mit dem Booking Agent integriert, wodurch sich听Arbeitsabl盲ufe und Produktivit盲t der Vertriebsteams听optimieren lassen.听

SAP Concur und American Express Global Business Travel (Amex GBT) haben . Die gemeinsam entwickelte KI-gest眉tzte L枚sung vereint die Bereiche Buchungen, Services, Zahlungen und Abrechnungen. Zu den neuen Funktionen geh枚ren ein KI-gest眉tzter Reisesupport, der bei Bedarf nahtlos an einen pers枚nlichen Reiseberater 眉bergibt sowie eine spezielle Homepage 蹿眉谤 Travel Manager. Dar眉ber hinaus l盲sst sich Concur Expense nun weltweit mit Amex GBT Egencia integrieren. 

Gemeinsame Kunden von 51风流Concur und听 k枚nnen nun听听in听Concur听Expense听virtuelle American-Express-Kreditkarten erstellen und verwalten.听Unternehmen听erhalten damit听mehr Kontrolle 眉ber Mitarbeiterausgaben und erh枚hen听die Sicherheit.听Die virtuellen Karten k枚nnen auch in听Concur听Travel verwendet werden. Die Funktion steht ab sofort ausgew盲hlten American听Express庐-Firmen- und Gesch盲ftskunden mit Sitz in den USA zur Verf眉gung, die听Concur听Expense听nutzen.听F眉r alle weiteren听US-Kunden ist die听痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟听蹿眉谤听Q3听2026 geplant.听

SAP Concur geht zudem im Rahmen des Visa Commercial Integrated Partner Programms eine Partnerschaft mit Visa ein, um Concur Expense und Visa zu integrieren. In einem ersten Schritt werden Echtzeitbenachrichtigungen bei Visa-Kartenzahlungen automatisch als Ausgabe in Concur Expense erfasst. Diese Funktion soll im dritten Quartal 2026 眉ber das SAP-Early-Adopter-Care-Programm verf眉gbar sein. SAP Concur unterst眉tzt damit Echtzeitbenachrichtigungen aller gro脽en Kreditkartengesellschaften. 

Auch im Gesch盲ftsreisemanagement legt SAP Concur nach: erweiterte Buchungsm枚glichkeiten, ein breiterer globaler Zugang und intelligente Reiseunterst眉tzung. Das neue Nutzererlebnis in Concur Travel unterst眉tzt Gastbuchungen, erweiterte Cleartrip-Inhalte in Indien sowie zus盲tzliche Airline-Optionen. TripIt Pro erg盲nzt zudem Image to Plan um Apple Intelligence und erweiterte Risikowarnungen, damit Reisende ihre Reiserouten besser organisieren und St枚rungen im Blick behalten k枚nnen. 

Zus盲tzliche Informationen zu den Ank眉ndigungen auf der SAP Concur Fusion sind &苍产蝉辫;惫别谤蹿眉驳产补谤.&苍产蝉辫; geht鈥榮 zum virtuellen Event.  

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Ansprechpartner 蹿眉谤 die Presse:鈥�&苍产蝉辫;

Kelly鈥疭heldon鈥疢urray, +1 (978) 708-6821,鈥�kelly.murray@sap.com, ET 
SAP-Pressebereich; press@sap.com鈥��&苍产蝉辫;

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des SAP-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;

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51风流und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 51风流sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 51风流SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf听der Seite听.听

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Royal Greenland mit Hauptsitz in Nuuk, Gr枚nland, vollst盲ndig im Besitz der gr枚nl盲ndischen Regierung, will seine SAP-Plattform modernisieren und wechselt von einer On-Premise-L枚sung zu Cloud ERP, um Kernprozesse zukunftssicher zu machen und integrierte KI-Funktionen in all seinen SAP-Unternehmensanwendungen nutzen zu k枚nnen.

鈥濿ir gehen von unserer bestehenden Konfiguration zu SAP Cloud ERP und SAP Business Data Cloud 眉ber, weil wir Zugriff auf die Funktionen haben m枚chten, die auf einer Cloudplattform genutzt werden k枚nnen鈥�, erkl盲rt Lars Bo Hassinggaard, Chief Information Officer und seit mehr als 25 Jahren bei Royal Greenland t盲tig.

Das Unternehmen vertreibt weltweit hochwertigen Wildfisch und Muscheln aus dem Nordatlantik und dem Arktischen Ozean. Royal Greenland nutzt seit 1998 SAP-Systeme, steht nun aber vor seinem bisher gr枚脽ten Vorhaben: Das Fischerei- und Fischverarbeitungsunternehmen will von 51风流ERP Central Component auf SAP Cloud ERP migrieren und gleichzeitig seine Business-Intelligence-Landschaft (BI-Landschaft) auf SAP Business Data Cloud umstellen, gefolgt von der 脺berf眉hrung von BI auf SAP Datasphere.

Das Projekt erfolgt gem盲脽 der strukturierten 鈥濺ISE with SAP“-Methodik, bei der die Transformation der Plattform, die betrieblichen Abl盲ufe und der Innovationszyklus im Rahmen eines Vertrags kombiniert sind.

Vereinfachte 脺bertragung ausgew盲hlter Daten: Reduzierung der zu migrierenden Daten um 90 Prozent

Im Rahmen der Migration wendet Royal Greenland die 鈥濴ean Selective Data Transition鈥�-Methodik an, um das Datenvolumen erheblich zu reduzieren.

鈥濿ir bewahren Daten und bereinigte Daten zehn Jahre lang auf. So vermeiden wir veraltete Buchungskreise und historische Daten, die keinen Mehrwert mehr haben鈥�, so Hassinggaard. 鈥濿ir konnten die Daten, die gespeichert und migriert werden m眉ssen, um 90 Prozent reduzieren. Diese Methodik f眉hrt Datenanalysen, die Definition des Umfangs und standardisierte Mapping-Objekte in einem gef眉hrten Prozess zusammen. So wird sichergestellt, dass Royal Greenland nur die Daten 眉bertr盲gt, die wirklich notwendig sind. Auf diese Weise werden die Kosten des Transformationsprojekts vorhersehbarer und unn枚tige 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 kann vermieden werden.鈥�

Technologie an erster Stelle, gefolgt von Innovation

Der Produktivstart ist 蹿眉谤 den 1. M盲rz 2027 geplant. Im Jahr 2026 steht die Migration der Plattform selbst an. 2027 wird Royal Greenland damit beginnen, gesch盲ftsorientierte Verbesserungen auf Grundlage des standardisierten Kerns vorzunehmen 鈥� zum Beispiel durch neue Benutzungsoberfl盲chen und die Optimierung von Prozessen mit einfachen KI-Agenten im Finanzwesen und in der Verwaltung.

鈥濺oyal Greenland und 51风流arbeiten seit 1998 zusammen, und wir freuen uns darauf, diesen Januar mit dem technischen Teil der Migration der Plattform beginnen zu k枚nnen鈥�, teilt Hassinggaard mit. 鈥濿ir halten die Transformation vorerst so einfach wie m枚glich und werden uns 2027 damit besch盲ftigen, Vorteile zu erschlie脽en, zum Beispiel eine verbesserte Datenanalyse, h枚here Benutzerfreundlichkeit und effizientere Arbeitsprozesse.鈥�

Royal Greenland nutzt ein klassisches Wasserfallmodell und hat bereits ein Zielsystem, die sogenannte 鈥濭olden Shell鈥�, als Grundlage 蹿眉谤 die weitere Konfiguration und Nachr眉stung eingerichtet.

51风流ist 蹿眉谤 die Implementierung der Cloudl枚sung verantwortlich, die zun盲chst in Schweden auf Microsoft Azure betrieben wird. Es besteht die M枚glichkeit, sp盲ter in ein d盲nisches Rechenzentrum zu wechseln. Das externe Beratungshaus Spektra Analytics 眉bernahm die Vertragspr眉fung.

Von internen Versuchen zu standardisierten KI-L枚sungen

Royal Greenland hat bereits erfolgreich mit eigenen KI-L枚sungen experimentiert, zum Beispiel im Rahmen von Projekten 蹿眉谤 maschinelles Sehen in der Produktion. Die k眉nftige strategische Ausrichtung des Unternehmens sieht jedoch vor, integrierte und standardisierte KI-Datenprodukte von 51风流sowie Modelle zu nutzen, die auf der SAP Business Data Cloud und ihrer semantischen Datenschicht basieren.

鈥濿ir sind ein Unternehmen, das es vorzieht, aus vorhandenen KI-L枚sungen Nutzen zu ziehen, anstatt diese selbst zu entwickeln鈥�, betont Hassinggaard. 鈥濬眉r uns ist das viel effizienter. Es gibt keinen Grund, dass wir Ressourcen da蹿眉谤 einzusetzen, um das, was die 51风流bereits bietet, neu zu erfinden. Der Schwerpunkt wird zun盲chst auf der Prozessoptimierung innerhalb von administrativen Funktionen wie dem Finanzwesen liegen 鈥� etwa mit einfachen KI-Agenten, die t盲gliche Arbeiten erleichtern k枚nnen.鈥�

Mehr Zeit investieren und die Methodik von Cloud ERP verstehen

Hassinggaard macht deutlich, dass der 鈥濺ISE with SAP鈥�-Vertrag und die damit einhergehende Methodik und Vorbereitung Zeit und einen gewissen Reifegrad erfordern. Sein Rat an andere Unternehmen, die vor einer 盲hnlichen Entscheidung in Bezug auf Cloud ERP stehen: 鈥濵an muss sorgf盲ltig vorgehen 鈥� und mehr Zeit investieren, als man denkt. Die Methodik, Preisgestaltung und Vertr盲ge m眉ssen genau gepr眉ft werden. Und man muss einen kompetenten Berater ins Boot holen.鈥�

Ellen Vig Nelausen ist Integrated Communications Expert 蹿眉谤 51风流Regional Communications.

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Die letzten Jahre haben gezeigt: St枚rungen in der Lieferkette sind mittlerweile zur neuen Normalit盲t geworden. Ob globale Konflikte, Rohstoffengp盲sse oder pl枚tzliche Nachfragespitzen: Lieferketten m眉ssen sich schneller anpassen als je zuvor. Deshalb geht es dieses Jahr nicht um schrittweise Verbesserungen, sondern darum, Prozesse neu zu denken 鈭� mit intelligenten Technologien, die antizipieren, sich anpassen und autonom agieren.

Von 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 zu Klarheit: Wie Agentic AI v枚llig neue M枚glichkeiten schafft

KI-Agenten gestalten Lieferketten neu, und wir sehen bereits echten Mehrwert in der Praxis:

• Lieferanten-Onboarding in Stunden statt Wochen: Unternehmen k枚nnen erhebliche Effizienzsteigerungen erzielen, indem sie enger mit ihren Lieferanten, zum Beispiel Materiallieferanten oder Logistikdienstleistern, zusammenarbeiten. KI-Agenten 眉berpr眉fen selbstst盲ndig die Angaben von Lieferanten und die Einhaltung von Vorschriften und nehmen sie in Ihr Netzwerk auf. Dadurch verk眉rzt sich die Onboarding-Zeit um bis zu 50 Prozent.
• Vorausschauende Wartung und Instandhaltung zur Vermeidung von Ausfallzeiten: Anstatt auf Ausf盲lle zu reagieren, 眉berwachen KI-Agenten den Anlagenzustand und l枚sen proaktiv Wartungsma脽nahmen aus, wodurch ungeplante Ausf盲lle um 30 Prozent reduziert werden.  
• Selbstst盲ndiges Agieren bei St枚rungen: Wenn kurzfristige Ver盲nderungen 鈭� wie St枚rungen oder Chancen bei hoher Nachfrage 鈭� auftreten, analysieren KI-Agenten Ereignisse und Warnmeldungen, modellieren Szenarien und leiten Ma脽nahmen ein, wobei die menschliche Beteiligung stets gew盲hrleistet bleibt. Wenn beispielsweise kritische Best盲nde verlagert werden m眉ssen, geben die Agenten automatisch Bestellungen auf, optimieren die Lagerbest盲nde und verk眉rzen die Durchlaufzeiten um 25 Prozent.

Dies sind keine fernen M枚glichkeiten, sondern echte Szenarien, die bereits von SAP-Supply-Chain-Kunden erprobt wurden. KI ersetzt nicht den Menschen, sie dient vielmehr der Unterst眉tzung menschlicher Entscheidungsfindung. Teams werden entlastet und k枚nnen sich auf strategische Aufgaben konzentrieren, anstatt st盲ndig L眉cken zu stopfen.

Warum eine KI-Strategie wichtig ist, zeigen Analystenberichte

SAP-L枚sungen bilden die Grundlage 蹿眉谤 Strategien, die 2025 in Berichten f眉hrender Analysten als wegweisend hervorgehoben wurden. Dazu z盲hlen:

• IDC MarketScape for Multi-Enterprise Supply Chain Commerce Networks *: 51风流wurde mit 51风流Business Network als f眉hrend in diesem Bereich eingestuft, da das Gesch盲ftsnetzwerk die weltweite Zusammenarbeit und den Austausch von Informationen mit Partnern in Echtzeit erm枚glicht.
• **: 51风流wurde in diesem Bereich als f眉hrend eingestuft. Hervorgehoben wurden Innovationen wie vorausschauende Instandhaltung und Joule-KI-Agenten.
• ***: 51风流wurde in diesem Quadranten als f眉hrend eingestuft. Hervorgehoben wurden Integration von Planung, Fertigung und Logistik mit komplexen Analysen und KI.

Diese Auszeichnungen sind mehr als nur eine Anerkennung. Sie best盲tigen das Vertrauen unserer Kunden und Partner in 51风流und spiegeln die Erfolge wider, die wir gemeinsam erzielen. Zudem unterstreichen sie eine wichtige Tatsache: Exzellenz in der Lieferkette hat heute 蹿眉谤 den Vorstand h枚chste Priorit盲t.

Nachhaltigkeit: Vom Muss zum Wettbewerbsvorteil

Nachhaltigkeit ist nicht nur ein H盲kchen auf der Compliance-Checkliste. Nachhaltiges Wirtschaften bringt Wettbewerbsvorteile. 脺ber 25 Prozent der weltweiten Emissionen werden bereits besteuert oder durch Handelssysteme reguliert. Kreislaufwirtschaft und CO鈧�-Bilanzierung sind zu zentralen Kennzahlen 蹿眉谤 Lieferkettenverantwortliche geworden, denn verantwortungsvolle Praktiken f眉hren zu messbaren Vorteilen. Die Einhaltung von Umwelt-, Sozial- und Governance-Standards (ESG) mindert regulierungsbedingte Risiken und Reputationsrisiken, und die Optimierung der Logistik zugunsten geringerer Emissionen bedeutet oft weniger gefahrene Kilometer und geringere Treibstoffkosten. Gleichzeitig bevorzugen Kunden und Investoren zunehmend Marken, die ihre Nachhaltigkeitskennzahlen transparent offenlegen und sich damit auch ein starkes Alleinstellungsmerkmal auf dem Markt verschaffen.

SAP-L枚sungen helfen Unternehmen, ihre Emissionen zu messen, 蹿眉谤 ESG-Compliance zu sorgen und Nachhaltigkeitsdaten als Grundlage 蹿眉谤 Einkaufs-, Beschaffungs-, Distributions- und Planungsentscheidungen zu nutzen. Dadurch wird Nachhaltigkeit zu einem Hebel 蹿眉谤 Wachstum und nicht zu einer Berichts眉bung. Im Gartner-Ranking ausgezeichnete Unternehmen nennen Nachhaltigkeit h盲ufig als Treiber 蹿眉谤 Resilienz und Rentabilit盲t. Wenn Unternehmen ihr Engagement 蹿眉谤 die Reduzierung von CO鈧�-Emissionen und die Umsetzung der Kreislaufwirtschaft glaubw眉rdig darlegen k枚nnen, erf眉llen sie nicht nur Vorschriften, sondern bauen Vertrauen auf und erschlie脽en sich neue Marktchancen.

Ausblick: SAP-Roadmaps 蹿眉谤 globale Lieferketten 2026

Im Jahr 2026 liegen unsere Priorit盲ten darauf, Lieferketten zu erm枚glichen, die intelligenter, vernetzter und widerstandsf盲higer sind. Wir verst盲rken unsere Investitionen in Agentic AI, um durchg盲ngige Wertsch枚pfung zu unterst眉tzen, zum Beispiel integrierte Unternehmensplanung, Vertriebs- und Betriebsplanung, digitale Fertigung und Logistikausf眉hrung. Ziel ist es, KI direkt in Prozesse zu integrieren, in denen Entscheidungen getroffen werden, sodass die Planung vorausschauender und die Ausf眉hrung automatisiert wird. Im Laufe der Zeit werden Unternehmen Workflows und Entscheidungsprozesse komplett neu gestalten und somit Agentic AI einen echten Paradigmenwechsel einleiten.

Wir entwickeln auch unsere Funktionen 蹿眉谤 die Orchestrierung der Lieferkette weiter. Da globale Lieferketten zunehmend 眉ber Netzwerke agieren, ben枚tigen Unternehmen eine integrierte Plattform, um Planung, Beschaffung, Fertigung und Logistik mit ihren Partnernetzwerken abzustimmen. Dieses Jahr arbeiten wir weiterhin an der Optimierung unserer L枚sungen, damit Risiken in komplexen Lieferketten mit vielen Sub-Lieferanten noch besser ermittelt werden k枚nnen. Daten 鈥� aus dem gesamten Unternehmen und dem Partnernetz 鈥� werden synchronisiert, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Somit verhelfen wir unseren Kunden zu mehr Klarheit, um bei St枚rungen in der Lieferkette schneller agieren zu k枚nnen.

Unseren Fokus legen wir weiterhin auf die hohe Qualit盲t der Daten. Zuverl盲ssige, harmonisierte Daten sind 蹿眉谤 KI-gesteuerte Entscheidungen und 蹿眉谤 die Orchestrierung der Lieferkette unerl盲sslich. 2026 konzentrieren wir uns darauf, die Konsistenz unserer Stammdaten und die 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟 im gesamten Netzwerk zu verbessern. Gleichzeitig integrieren wir moderne KI-Modelle, um unseren Kunden verl盲ssliche und skalierbare Erkenntnisse zu liefern, auf deren Basis sie fundierte Entscheidungen treffen k枚nnen.

Zusammen bilden diese Bereiche das R眉ckgrat der Innovationen, die wir in diesem Jahr bereitstellen. Damit erm枚glichen wir es unseren Kunden, von reaktiven Abl盲ufen zu einer intelligenten, proaktiven Orchestrierung 眉berzugehen. Doch Technologie ist nicht alles. Richtig interessant wird es, wenn wir mit unseren Kunden und Partnern zusammenarbeiten und 碍辞尘辫濒别虫颈迟盲迟 in Chancen verwandeln.

Die Hauptbotschaft 2026: Handeln im gro脽en Stil

Die Supply-Chain-Landschaft entwickelt sich schneller denn je. Agentic AI, Nachhaltigkeit und intelligente Automatisierung sind nicht optional, sondern unerl盲sslich. Unternehmen, die diese Technologien nutzen, um ihre Arbeitsweise wirklich zu optimieren und selbst komplexe Entscheidungen zu treffen, werden in Bezug auf Resilienz, Effizienz und Verantwortung f眉hrend sein. In einer Welt, in der Anpassungsf盲higkeit der entscheidende Wettbewerbsvorteil ist, riskiert man mit Z枚gern, den Anschluss zu verlieren.

Warten Sie nicht, bis tiefgreifende Ver盲nderungen Sie zum Handeln zwingen. Bauen Sie jetzt die F盲higkeiten auf, um durch unsichere Zeiten zu navigieren und Ihr Unternehmen optimal 蹿眉谤 zuk眉nftiges Wachstum zu positionieren. Mehr 眉ber die KI-gest眉tzten L枚sungen von 51风流erfahren Sie .

Dominik Metzger ist President und Chief Product Officer bei 51风流Supply Chain Management.

*, Dokument Nr. US53010225, November 2025
**, Dokument Nr. US52977525, Dezember 2025
*** , Dokument Nr. G00826212, Oktober 2025

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Bei 鈥�Beyond Tech 鈥� Expanding Perspective鈥� geht es um ihre Geschichten. Mit dieser Serie m枚chte ich einen Einblick in die inspirierenden K枚pfe geben, denen ich begegne, und ihre Ideen festhalten, um Einblicke und Innovationen anzuregen.

F眉r die hatte ich das Privileg, mit Nisha Bakker, Director of Partnerships bei The Ocean Cleanup, zu sprechen, einer Organisation, die zeigt, dass wir mit der richtigen Vision, den richtigen Beweisen und der richtigen Technik globale Herausforderungen in gro脽em Ma脽stab l枚sen k枚nnen.

Plastik ist eine der gr枚脽ten Erfindungen der Menschheit und gleichzeitig eines ihrer hartn盲ckigsten Probleme. Es ist langlebig, billig und vielseitig und hat so die Lebensmittelsicherheit, Medizin, Logistik und Fertigung von Grund auf ver盲ndert. Doch genau diese Langlebigkeit bedeutet, dass der gr枚脽te Teil des jemals produzierten Plastiks noch heute vorhanden ist. Und ein Gro脽teil davon ist dort angekommen, wo er nicht hingeh枚rt: in unseren Fl眉ssen, Ozeanen und 脰kosystemen, ja sogar in unseren K枚rpern.

Heute werden weltweit produziert. Die Produktion steigt weiter an und soll bis 2040 um 66 Prozent wachsen, auch wenn die Abfallbeseitigungssysteme schon jetzt 眉berlastet sind. Weltweit werden nur 9 Prozent des Plastiks recycelt. Ein Drittel wird nicht sachgem盲脽 entsorgt und gelangt durch offene Lagerung, nicht regulierte M眉lldeponien und achtloses Wegwerfen in die Umwelt. Damit haben sich in Fl眉ssen und Seen angesammelt, weit mehr als die 30 Millionen Tonnen in den Ozeanen selbst.

Fl眉sse sind die Haupttransportwege, 眉ber die Abf盲lle ins Meer gelangen. Allein im Jahr 2020 trieben 1,4 Millionen Tonnen Plastik 眉ber Fl眉sse ins Meer. Wenn wir nichts dagegen unternehmen, wird sich die Menge bis 2060 mehr als verdoppeln. Gerade einmal 1.000 Fl眉sse sind 蹿眉谤 80 Prozent dieses Zustroms verantwortlich, gr枚脽tenteils in schnell wachsenden Volkswirtschaften, in denen Wachstum, Urbanisierung und schwache Abfallsysteme aufeinandertreffen.

Darauf konzentriert ihre Mission. Die Organisation hat sich zum Ziel gesetzt, die Weltmeere von Plastik zu befreien. Dazu verfolgt sie eine umfassende Strategie, die sowohl die Entfernung von Altplastik im Meer und entlang der K眉sten als auch die Verhinderung neuer Plastikverschmutzung in die Meeresumwelt umfasst. Ihre Ambitionen sind mutig und eindeutig: Ihre Organisation soll bis 2040 眉berfl眉ssig werden.

Mit Daten den Unterschied von Reinigungsbem眉hungen darstellen

W盲hrend unseres Gespr盲chs 别谤办濒盲谤迟别 Nisha, dass nicht nur Leidenschaft, sondern auch Beweise die Arbeit antreiben. 鈥濵an k枚nnte sich einen Fluss ansehen, das Problem erkennen und sofort beginnen, Plastik daraus zu entfernen鈥�, sagte sie. 鈥濧ber wir ermitteln zuerst die beste Stelle 蹿眉谤 die Plastikentfernung und bauen dann die gesamte Wertsch枚pfungskette darum herum auf 鈥� einschlie脽lich Recycling, Betreibern, Genehmigungen und langfristigen Partnern. Daten sind das, was uns von anderen unterscheidet.鈥�

Hinter jeder Reinigungsaktion steckt ein enormer technischer und Analyseaufwand. Die Teams von The Ocean Cleanup bilden die politische, wirtschaftliche und soziale Dynamik in jedem Land ab, in dem ein Flusssystem betroffen ist. Sie setzen Tracker ein, um zu verstehen, wie schnell sich das Plastik bewegt, wo es h盲ngen bleibt und wie sich saisonale Ver盲nderungen von Monsunregen bis zu Trockenzeiten auf die Plastikstr枚me auswirken. Kameras, die mit Algorithmen zur Erkennung von Mustern ausgestattet sind, helfen dabei, Volumen und Muster zu bestimmen. Modellierungen und Simulationen liefern Anhaltspunkte da蹿眉谤, wo Interceptor-Systeme am besten eingesetzt und wie sie skaliert werden.

Diese Datengrundlage erkl盲rt ihren Erfolg: Mehr als 46 Millionen Kilogramm Abf盲lle wurden dank System 03 in Meeres- und S眉脽wasserumgebungen abgefangen und entfernt. Die Technologie besteht aus einem mehr als 2,2 Kilometer langen Fangnetz, mit dem ein Gebiet in der Gr枚脽e eines Fu脽ballfeldes innerhalb von f眉nf Sekunden gereinigt werden kann. Mehr als 20 dieser Interceptor-Systeme werden in den am st盲rksten verschmutzten Fl眉ssen der Welt eingesetzt. Die Organisation hat k眉rzlich Pl盲ne vorgestellt, wie sie mit ihrem Programm 鈥�30 Cities鈥�, das auf Ballungszentren mit wichtigen Wasserstra脽en und gro脽en Problemen mit Umweltverschmutzung abzielt, bis zu einem Drittel aller Kunststoffabf盲lle aus Fl眉ssen entfernen m枚chte.

Doch wie Nisha betonte, ist die Reinigung nur ein Teil der L枚sung. 鈥濿ir gewinnen dadurch Zeit 蹿眉谤 systemische Ver盲nderungen鈥�, 别谤办濒盲谤迟别 sie. 鈥濴etztendlich m眉ssen Regierungen, Produzenten, Recyclingunternehmen und Gemeinden zusammenarbeiten.鈥�

Es gibt Anzeichen 蹿眉谤 Fortschritte: Mehr als 90 L盲nder haben inzwischen Plastikt眉ten verboten, die Vorschriften zur Erweiterten Herstellerverantwortung werden ausgedehnt und die Verhandlungen 眉ber ein globales Plastik-Abkommen haben eine beispiellose internationale Aufmerksamkeit auf das Thema gelenkt, obwohl die Einigung noch offen ist.

Die Bedeutung von Systemen

Was mich bei unserem Gespr盲ch am meisten beeindruckt hat, war die Philosophie von The Ocean Cleanup. Mit Mitarbeitern aus 40 Nationen bauen sie Br眉cken zwischen Branchen, Disziplinen und Regionen. Sie beweisen, was m枚glich ist, wenn eine globale Bewegung auf einem evidenzbasierten Konzept und unerm眉dlichem Experimentieren basiert.

Bei 51风流erkennen wir diese Denkweise an. Um die Abl盲ufe der weltweiten Wirtschaft und das Leben von Menschen zu verbessern, braucht es mehr als gute Absichten. Da蹿眉谤 sind agile Systeme erforderlich, die Unternehmens Erkenntnisse unmittelbar zur Verf眉gung stellen k枚nnen. Deshalb vertraut The Ocean Cleanup auf die SAP, um seine Mission umzusetzen. Jede Stunde, die sie mit dem Aufbau von Unternehmenssystemen verbringen, ist eine Stunde, die sie nicht auf die Entwicklung von Meeres- und Flusssystemen oder neuen technischen L枚sungen verwenden k枚nnen. Unsere Aufgabe ist es, eine stabile, integrierte digitale Grundlage zu schaffen, damit sich die Organisation auf Innovationen konzentrieren kann, statt ihre Zeit mit Verwaltungsaufgaben zu verbringen. Technologie sollte die Wirkung beschleunigen und Skalierung erm枚glichen, statt sie zu behindern.

Das gleiche gilt 蹿眉谤 jedes Unternehmen. Ganz gleich, ob es darum geht, Umweltverschmutzung zu bek盲mpfen, Lieferketten neu zu gestalten oder Gesch盲ftsmodelle zu transformieren 鈥� die gr枚脽ten Durchbr眉che werden erreicht, wenn man ein Ziel mit einer Technologie kombiniert, die das Ziel unterst眉tzen kann. Saubere, vernetzte Daten, intelligente Prozesse und Anwendungen, die automatisieren, was automatisiert werden kann, damit sich die Menschen auf das Wesentliche konzentrieren k枚nnen: Deshalb ist die 51风流heute relevanter denn je.

Die Ocean Cleanup zeigt, was m枚glich ist, wenn mutige Ideen auf die richtige Technologie und die richtigen Partnerschaften treffen. Genau diese Art von Gespr盲ch m枚chte ich Ihnen mit Beyond Tech 鈥� Expanding Perspectives,  Geschichten von inspirierenden K枚pfen, n盲herbringen, die zeigen, dass die Zukunft nicht etwas ist, das wir vorhersagen, sondern etwas, das wir gemeinsam gestalten.

Manos Raptopoulos ist Global President des Bereichs Customer Success 蹿眉谤 Europa, Naher Osten und Afrika und Mitglied der erweiterten Gesch盲ftsleitung bei der SAP.

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Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote 蹿眉谤 eine souver盲ne Cloud eingef眉hrt, zahlreiche Produkte aktualisiert und neue und vertiefte Partnerschaften bekannt gegeben, um Kunden eine bessere Nutzung von KI zu erm枚glichen. Diese werden im Folgenden im Detail beschrieben.

SAP Business AI 蹿眉谤 das Business Transformation Management

Der Dashboard Analyzer Agent 蹿眉谤 SAP Signavio
Beta-Release

Gesch盲ftsprozessexperten, die den Dashboard Analyzer Agent verwenden, k枚nnen SAP-Signavio-Dashboards in intelligente Tools umwandeln, die Schritte vorgeben. Der KI-Agent wertet komplexe Ereignisprotokolle und Kennzahlen eigenst盲ndig aus, um ineffiziente Prozesse zu ermitteln, die Ursachen zu erl盲utern und umsetzbare Empfehlungen in nat眉rlicher Sprache zu generieren.

Die KI-gest眉tzten Einblicke werden direkt in die Arbeitsabl盲ufe von Benutzern integriert. Unternehmen k枚nnen so bis zu 80 %* schneller auf Erkenntnisse aus Prozessauswertungen zugreifen und den Wertverlust infolge einer unzureichenden Datenauswertung deutlich reduzieren.

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Der Screen Guide Agent 蹿眉谤 51风流Signavio
Beta-Release

Anwender und Prozessanalysten k枚nnen mit dem Screen Guide Agent die Einf眉hrung von SAP Signavio beschleunigen und sich schneller mit der Plattform vertraut machen. Der KI-Agent bietet dynamische Bildschirmanleitungen und erl盲utert den Zweck verschiedener Funktionen, hebt besonders relevante Daten hervor und unterbreitet in nat眉rlicher Sprache Empfehlungen zu den n盲chsten Schritten.

Indem komplexe Bildschirme in intuitive Erlebnisse umgewandelt werden, k枚nnen Unternehmen ihre Kosten 蹿眉谤 die Einarbeitung neuer Benutzer um bis zu 50 %* senken und den Zeitaufwand 蹿眉谤 das Verst盲ndnis einer Seite um bis zu 30 %* verringern. Dadurch k枚nnen Benutzer aller Kenntnisstufen effizienter und produktiver arbeiten.

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Der Workspace Administration Agent 蹿眉谤 51风流Signavio
Beta-Release

Administratoren und Manager von Arbeitsbereichen k枚nnen nun mit dem Workspace Administration Agent das Onboarding von Benutzern in SAP Signavio erheblich vereinfachen und beschleunigen. Der KI-Agent automatisiert die Massenerstellung von Benutzern, die Zuordnung der richtigen Rollen und Lizenzen sowie die umgehende Erteilung von Zugriffsrechten 蹿眉谤 die erforderlichen Dashboards und gemeinsam genutzten Arbeitsbereiche.

Durch Implementierung dieses Tools k枚nnen Unternehmen den Zeitaufwand 蹿眉谤 die Bereitstellung von Zugriffsberechtigungen um bis zu 90 %* verringern und so da蹿眉谤 sorgen, dass neue Teammitglieder umgehend produktiv sein k枚nnen.

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Der Value Case Creation Agent 蹿眉谤 SAP Signavio
Beta-Release

Mitarbeitende, die 蹿眉谤 Prozessverbesserungen verantwortlich sind, und Business-Analysten k枚nnen mit dem Value Case Creation Agent Rohdaten aus der Prozessanalyse in 眉berzeugende, datengest眉tzte Business Cases umwandeln. Der KI-Agent ermittelt automatisch ineffiziente Abl盲ufe, quantifiziert die potenziellen finanziellen Auswirkungen und generiert Entw眉rfe zur Darstellung des Wertpotenzials, die bearbeitet werden k枚nnen und das Problem und die erwarteten Vorteile zusammenfassen.

Unternehmen k枚nnen damit ihre Transformationsinitiativen besser rechtfertigen. Auf diese Weise k枚nnen sie den Zeitaufwand 蹿眉谤 die Darstellung des Wertpotenzials um bis zu 70 %* verringern und den Wertverlust mindern, der entstehen w眉rde, wenn keine Ma脽nahmen ergriffen werden. So kann sichergestellt werden, dass Verbesserungsma脽nahmen auf der Grundlage eines klaren ROI priorisiert werden.

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Der Process Content Recommender Agent 蹿眉谤 SAP Signavio
Beta-Release

Enterprise Architects und Prozessmanager erhalten mit dem Process Content Recommender Agent intelligente Hilfestellung bei Fragen zu bestimmten Prozessen in SAP Signavio. Der Agent wertet viele Tausend Best Practices sowohl aus SAP-Modellen als auch aus internen benutzerdefinierten Modellen aus und stellt eine strukturierte, priorisierte Liste ma脽geschneiderter Inhalte bereit, einschlie脽lich relevanter Kennzahlen und Value Accelerators.

Mit dieser Funktion k枚nnen Unternehmen die Suche nach Inhalten um bis zu 50 %* beschleunigen und ihren Teams 蹿眉谤 das Gesch盲ftsprozessmanagement ein produktiveres Arbeiten erm枚glichen, sodass sie schneller datengest眉tzte Entscheidungen zu ihren Transformationsinitiativen treffen k枚nnen.

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KI-gest眉tzte Beschreibung von Erkenntnissen in SAP Signavio Process Transformation Manager
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Analysten, die mit SAP Signavio Process Transformation Manager arbeiten, k枚nnen mit dieser neuen integrierten Funktion effektiver zusammenarbeiten und schneller Entscheidungen treffen. Die Funktion generiert automatisch klar verst盲ndliche, konsistente und benutzerfreundliche Beschreibungen zu Erkenntnissen aus SAP Signavio Process Intelligence.

Analysten k枚nnen damit ihren manuellen Aufwand deutlich verringern, indem sie komplexe Metamodellbegriffe in leicht verst盲ndliche Sprache umwandeln und dadurch die Lesbarkeit und die Abstimmung auf die Stakeholder verbessern. Auf diese Weise kann der Zeitaufwand 蹿眉谤 die 脺bersetzung von Metamodellbegriffen um bis zu 80 %* verringert werden, w盲hrend zugleich die Produktivit盲t der Anwender um bis zu 5 %* gesteigert wird.

KI-gest眉tzte Beschreibung von Erkenntnissen

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Der Initiative Builder 蹿眉谤 die KI-gest眉tzte Transformationsberatung in SAP-Signavio-L枚sungen
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Transformationsverantwortliche k枚nnen nun mit dem Initiative Builder in SAP-Signavio-L枚sungen allgemeine Gesch盲ftsdokumente in konkrete, umsetzbare Projekte umwandeln. Benutzer k枚nnen strategische Berichte, Jahresberichte oder Finanzberichte in den Initiative Builder laden, um wichtige Herausforderungen automatisch zu extrahieren und diese in SAP Signavio Process Transformation Manager umgehend in vordefinierte Initiativen umzuwandeln.

Dadurch wird sichergestellt, dass Transformationsma脽nahmen direkt auf die Unternehmensziele abgestimmt sind. Dies erm枚glicht eine deutlich h枚here Effizienz, indem der manuelle Aufwand 蹿眉谤 die Suche nach relevanten Erkenntnissen um bis zu 75 %* reduziert und die Ausf眉hrung von Initiativen insgesamt beschleunigt wird.

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Der AI Agent Hub 蹿眉谤 SAP LeanIX
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Mit dem AI Agent Hub erhalten CIOs und F眉hrungskr盲fte umgehend eine 脺bersicht 眉ber ihre gesamte Landschaft von KI-Agenten. 脺ber ein zentrales Dashboard k枚nnen sie sich ein Bild davon machen, in welchen Bereichen Agenten implementiert wurden, mit welchen Prozessen sie interagieren und welche Ergebnisse damit erzielt werden.

So k枚nnen Teams die Effektivit盲t von KI-Agenten bewerten, Redundanzen aufdecken und KI-L枚sungen auf dieselbe Weise verwalten wie andere Anlagen des Unternehmens: ergebnisorientiert, richtliniengesteuert und mit laufender Leistungsoptimierung.

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Aktionsleiste 蹿眉谤 51风流Joule in WalkMe
Release im Rahmen des Programms SAP Early Adopter Care

Mitarbeitende, die unterschiedliche Unternehmenssysteme nutzen, haben Zugriff auf die Joule-Aktionsleiste, einen proaktiven KI-Assistenten auf Basis von WalkMe. Das intelligente Overlay kann nahtlos in SAP- und Drittanwendungen genutzt werden. Durch Analyse des Bildschirmkontexts kann es die Aktivit盲ten von Benutzern nachvollziehen und Echtzeiteinblicke bereitstellen oder direkt im Arbeitsablauf Empfehlungen zu den nachfolgenden Aktionen unterbreiten.

Die Aktionsleiste stellt eine einheitliche und intuitive KI-Benutzeroberfl盲che bereit. Indem sie die Anforderungen der Anwender antizipiert, erm枚glicht sie ein schnelleres und effizienteres Arbeiten, verbessert das Benutzererlebnis und harmonisiert Aufgaben system眉bergreifend.

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Philipp Herzig ist CTO der 51风流SE.

*听Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile 蹿眉谤 Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von SAP-Kunden, SAP-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51风流眉bernimmt keinerlei Verantwortung 蹿眉谤 Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen 蹿眉谤 dieses Material zu finden.

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Die 51风流hat deshalb das 蹿眉谤 eingef眉hrt. Damit lassen sich Demos innerhalb weniger Minuten anpassen und personalisieren, w盲hrend zugleich sichergestellt wird, dass Backend-Systeme unber眉hrt bleiben und das Vertrauen zwischen Stakeholdern in den Bereichen Presales, Vertrieb und IT nicht verloren geht.

Demos 蹿眉谤 individuelle Zielgruppen personalisieren

Das auf den L枚sungen des Drittanbieters Saleo basierende Add-on 蹿眉谤 die Personalisierung von Demodaten ist eine Erweiterung 蹿眉谤 die SAP Demo Environment 2.0. Die Plattform 蹿眉谤 SAP-Partner wird bereits von 眉ber 2.000 Partnerunternehmen und mehr als 10.000 qualifizierten Nutzern eingesetzt und stellt eine stetig wachsende Bibliothek von Partner-Demoszenarios bereit. Das Add-on ist 蹿眉谤 Partner zum Vorzugspreis verf眉gbar und unterst眉tzt Teams mit integrierten KI-Funktionen dabei, personalisierte und vordefinierte Demos mit umfangreichen Daten schnell, sicher und direkt im Browser zu erstellen. Anstatt verschiedene Demo-Varianten anlegen oder die Umgebung unter hohem Zeitaufwand 盲ndern zu m眉ssen, k枚nnen Teams bew盲hrte, vorkonfigurierte Grundlagen nutzen und diese um relevante Kontextinformationen 蹿眉谤 jedes Kundengespr盲ch erweitern. So k枚nnen sie die einzelnen Zielgruppen im entscheidenden Moment gezielt ansprechen.

Eine zentrale Rolle spielt dabei die M枚glichkeit, Oberfl盲chenelemente eines Demoszenarios in Echtzeit anzupassen. Mit Saleo Live lassen sich bestimmte UI-Komponenten wie Textelemente und Bilder mit einem Plug-in 蹿眉谤 den Browser Google Chrome dynamisch 盲ndern. Dadurch wird es m枚glich, eine Demo auf den Sprachgebrauch unterschiedlicher Branchen oder bestimmter Rollen zuzuschneiden: von der Pr盲sentation von Ergebnissen und Kennzahlen 蹿眉谤 F眉hrungskr盲fte und Vorstandsmitglieder bis hin zu den Workflows und Routineaufgaben von Anwendern. Die Integrit盲t der zugrunde liegenden Systeme bleibt dabei gewahrt. Statt separate Gespr盲che mit den einzelnen Zielgruppen zu f眉hren, k枚nnen die Gespr盲che in der abschlie脽enden Phase angepasst werden. So k枚nnen Teams bei der Pr盲sentation auf Fragen eingehen, bestimmte Anwendungsf盲lle hervorheben und die Demo schnell auf die Priorit盲ten des Kunden abstimmen, ohne die Umgebung wechseln zu m眉ssen.

Saleo Capture baut auf dieser Grundlage auf und wandelt diese ma脽geschneiderten Gespr盲chssituationen in gef眉hrte, sofort einsatzbereite, HTML-basierte Demo-Erlebnisse um. Indem sie mithilfe von Demodaten interaktive Customer Journeys gestalten, k枚nnen Verk盲ufer szenariobasierte Erlebnisse schaffen. Erweiterte Einkaufsteams k枚nnen sich diese Demos im eigenen Tempo und im richtigen Kontext ansehen. Dadurch wird Kunden der Eindruck vermittelt, das System aktiv steuern zu k枚nnen, ohne sich im System zu befinden. Dies ist vor allem bei komplexen Gesch盲ftsabschl眉ssen hilfreich, an denen verschiedene Stakeholder beteiligt sind und bei denen eine zeitlich versetzte Erkundung und eine einheitliche Kundenansprache die Konsensbildung beschleunigen und die Dynamik zwischen einzelnen Besprechungen aufrechterhalten k枚nnen.

Gemeinsam sorgen diese Funktionen da蹿眉谤, dass aus statischen Pr盲sentationen zielf眉hrende Gespr盲che werden, die den Gesch盲ftsalltag der Kunden abbilden. Teams haben die M枚glichkeit, einheitliche Grundlagen aus den vorkonfigurierten Partner-Demos und der umfangreichen L枚sungsbibliothek von 51风流Demo Environment听2.0 wiederzuverwenden und anschlie脽end durch Personalisierung die letzten Schritte auf bestimmte Priorit盲ten und Anwendungsf盲lle auszurichten. Diese Kombination sorgt 蹿眉谤 wiederholbare Prozesse und f枚rdert die Governance, w盲hrend Teams zugleich flexibel bleiben. Der Ansatz tr盲gt so dazu bei, den Zeitaufwand 蹿眉谤 die Vorbereitung von Demos zu verringern und die einzelnen Interaktionen relevanter zu gestalten. Zudem wird ein skalierbares Modell 蹿眉谤 die Bereitstellung hochwertiger Demos in allen Regionen, Branchen und Segmenten unterst眉tzt.

Messbare Erfolge: schnellere Abschl眉sse und h枚here Abschlussquoten

Erste R眉ckmeldungen lassen darauf schlie脽en, dass Effizienz und Effektivit盲t sp眉rbar steigen: Teams ben枚tigen weniger Zeit 蹿眉谤 die Erstellung personalisierter Demos, der w枚chentliche Aufwand 蹿眉谤 die Pflege von Demos wird deutlich reduziert und die Kundenzufriedenheit und Abschlussquoten steigen. Vor dem Hintergrund der dynamischen Entwicklung von Gesch盲ftschancen k枚nnen sich daraus verschiedene Vorteile ergeben: ein klareres Storytelling, eine bessere Zusammenarbeit zwischen Presales- und Vertriebsteams und eine fundierte Entscheidungsgrundlage 蹿眉谤 Kunden bei der Evaluierung komplexer L枚sungen. Unternehmen k枚nnen nach und nach eine langfristig nutzbare Bibliothek mit gef眉hrten, personalisierten Abl盲ufen erstellen, die eine schnellere Einarbeitung neuer Teammitglieder erm枚glichen und da蹿眉谤 sorgen, dass bei Kundenprojekten ein hoher Standard gewahrt bleibt.

Die Kombination von 51风流Demo Environment 2.0 mit dem Add-on 蹿眉谤 die Personalisierung von Demodaten erm枚glicht es Unternehmen, nicht nur Demos 蹿眉谤 allgemeine Zielgruppen zu erstellen, sondern Erlebnisse zu schaffen, mit denen sie Kunden schnell, sicher und in gro脽em Ma脽stab gezielt ansprechen k枚nnen. Karl Fahrbach, Chief Partner Officer der SAP, zeigt sich 眉berzeugt: 鈥濪ie neue Personalisierungsoption 蹿眉谤 51风流Demo Environment 2.0 ist ein wichtiger Fortschritt. Wir geben SAP-Partnern damit das richtige Instrument an die Hand, um Demos auf die Bed眉rfnisse ihrer Kunden zuzuschneiden 鈥� intelligenter, schneller und mit personalisierten Daten.鈥�

Andre Bechtold ist President und Leiter des Bereichs 51风流Industries & Experiences.

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