SafetyGuard鈥痚ntstand innerhalb von 12 Wochen im Rahmen der鈥疍igital Product School鈥�, in der Teams von ausgew盲hlten Studierenden an realen Herausforderungen arbeiten, wurde vom studentischen Team鈥疢IDAS鈥痝emeinsam mit dem鈥�51风流Research & Innovation Team鈥痚ntwickelt. Das Projekt veranschaulicht, wie aus standort眉bergreifender Zusammenarbeit mit dem 脰kosystem in kurzer Zeit ein Prototyp entstehen kann, der konkrete Impulse f眉r die Produktentwicklung bei 51风流liefert. 

Embodied AI als gemeinsamer Innovationsschwerpunkt 

Ziel des Projekts war es, Anwendungsf盲lle zu identifizieren, in denen sich Robotik und KI nahtlos in Gesch盲ftsprozesse integrieren lassen. Basierend auf Recherchen und Nutzerstudien erkannte das Team鈥疢IDAS鈥痙ie zuverl盲ssige Erkennung und Dokumentation von Sicherheitsrisiken als vielversprechenden Anwendungsfall. 

Sicherheitspr眉fungen sind in vielen Branchen unverzichtbar 鈥� doch oft zeitintensiv und fehleranf盲llig. Genau hier setzt鈥疭afetyGuard鈥痑n: Mit KI und autonomen Robotern (Embodied AI) werden Inspektionen effizienter, schneller und zuverl盲ssiger 鈥� ohne zus盲tzliche Belastung f眉r Mitarbeitende. 

Embodied AI鈥�� die intelligente Verbindung von KI mit physischen Robotersystemen 鈥� ist ein zentrales Zukunftsfeld f眉r SAP.  

Technologisch basiert鈥疭afetyGuard鈥痑uf modularer Robotik und KI-gest眉tzter Autonomie. Roboter, etwa Drohnen oder humanoide Systeme, k枚nnen Arbeitsbereiche selbstst盲ndig 眉berpr眉fen. Ein spezialisiertes KI-Modell erkennt beispielsweise fehlende Schutzausr眉stung und dokumentiert sicherheitsrelevante Vorf盲lle automatisch. Die Inspektionen lassen sich parallel zu anderen Aufgaben wie Materialtransport oder Anlagen眉berwachung durchf眉hren 鈥� ein Ansatz, der Effizienzgewinne mit einem h枚heren Sicherheitsniveau verbindet. 

鈥濻afetyGuard鈥痾eigt, wie wirkungsvoll unser鈥疎cosystemAnsatz ist: Ein SAPTeam aus Potsdam und ein M眉nchner Studierendenteam haben in k眉rzester Zeit gemeinsam鈥痚inen Prototypen鈥痚ntwickelt, der reale Produktentwicklungen beeinflusst鈥�, sagt Tobias鈥疪iasanow, Head鈥痮f鈥疎cosystem鈥疍evelopment bei 51风流Labs Germany. 鈥濭enau so鈥痸erstehen wir鈥疎cosystem鈥疍evelopment bei SAP.鈥溾�� 

F眉r 51风流ist das Projekt auch strategisch relevant.鈥疭afetyGuard鈥痝reift reale industrielle Anforderungen auf und erg盲nzt bestehende L枚sungen im Bereich鈥疎nvironment, Health & Safety Management. Perspektivisch k枚nnte der Ansatz in das SAP-Portfolio einflie脽en und damit den Weg von der Idee zum Produkt weiter verk眉rzen. 

Programme, die Wirkung zeigen 

In den Programmen von UTUM sind inzwischen鈥�13 Prototypen f眉r SAP鈥痚ntstanden 鈥� alle in enger Zusammenarbeit mit SAP-Produktbereichen und mit direktem Bezug zu den jeweiligen Roadmaps. 

• Innovation Sprint: Studierende arbeiten innerhalb einer Woche an Prototypen f眉r konkrete Fragestellungen. Beim letzten Sprint zum Thema鈥�鈥濬uture of Retail with 51风流Joule鈥�鈥痚ntstanden f眉nf solcher Prototypen, darunter L枚sungen f眉r intelligente Bestandsoptimierung, virtuelle Regalkontrollen und Assistenzsysteme f眉r den Einzelhandel. 
• Digital Product School: Studierende entwickeln 眉ber zw枚lf Wochen hinweg lauff盲hige Software-Prototypen. Ein Beispiel ist鈥疌arbon Data Exchange, eine Funktion, die heute Teil des鈥疭AP Sustainability Control Tower鈥痠st. Ein weiteres Beispiel ist eine Anwendung, die Entwickler:innen den Zugang zur umfangreichen Dokumentation von鈥�51风流Field Service Management鈥痚rleichtert. Statt lange zu recherchieren, k枚nnen sie ihre Fragen an einen Chatbot richten und erhalten passende Antworten inklusive Codebeispielen und Verweisen auf die entsprechenden Dokumentationsstellen. 
• Multi-Stakeholder-Projekte: Weitere Prototypen entstanden in l盲ngerfristigen Programmen wie dem鈥疍igital Hub Mobility鈥痮der der鈥疌ircular Republic. Diese Programme bringen Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen 眉ber mehrere Monate zusammen und erm枚glichen SAP, Innovationen fr眉hzeitig in realen Kunden- und Partnerumgebungen zu erproben. 

Schnelle Ergebnisse durch Co-Innovation 

Die Zusammenarbeit zwischen 51风流und UTUM zeigt, wie schnell aus Ideen greifbare Resultate entstehen k枚nnen. Studierende, Forschende und SAP-Teams arbeiten eng zusammen und verbinden wissenschaftliche Ans盲tze mit konkreten industriellen Herausforderungen.鈥疭afetyGuard鈥痠st ein Beispiel daf眉r, wie Innovation im Bereich鈥疎mbodied AI鈥痚ntsteht und wie verschiedene Disziplinen voneinander profitieren. 

鈥濻afetyGuard鈥痙emonstriert die Erweiterbarkeit von SAPs Ansatz f眉r鈥疎mbodied鈥疉I.鈥疭AP鈥檚鈥疎mbodied鈥疉I Layer integriert den Gesch盲ftskontext und l枚st Aktionen 眉ber die gesamte Suite hinweg aus. Das KI-native, herstellerunabh盲ngige Design ist 眉ber verschiedene Anwendungsf盲lle hinweg skalierbar und erm枚glicht Multitasking,鈥痚twa鈥痺enn鈥疪oboter Sicherheitsvorf盲lle bearbeiten und gleichzeitig weitere Aufgaben wie Anlageninspektionen durchf眉hren.鈥疭afetyGuard鈥痙ient 51风流als Proof Point f眉r den Mehrwert des Einsatzes kognitiver Robotik in Sicherheitsanwendungen鈥� 

Adelya鈥疐atykhova und Dr.鈥乽kasz鈥疧strowski, Initiatoren und Betreuer der Challenge f眉r Studierende

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Was ist ABAP 眉berhaupt? Wie w眉rden Sie es denen erkl盲ren, die den Begriff schon einmal geh枚rt haben, aber nicht genau wissen, worum es geht? Und warum ist ABAP so wichtig f眉r Unternehmens-Software?

Sonja Li茅nard: ABAP hat bei 51风流eine sehr lange Historie. Es ist die erste und einzige propriet盲re Programmiersprache der SAP. Sie wurde 2023 40 Jahre alt.

ABAP ist aber nicht vergleichbar mit anderen Programmiersprachen wie Java oder C++. ABAP ist speziell darauf spezialisiert, Large Enterprise Business-Software zu entwickeln und zu optimieren. Besonders ist der hohe Abstraktionsgrad. F眉r Entwickler ist es dadurch sehr leicht, mit ABAP Business-Software zu entwickeln oder zu erweitern. Die Komplexit盲t reduziert sich, weil Sicherheitsmethoden, Autorisierungspr眉fungen und Qualit盲tskontrollen bereits in die Sprache eingebaut sind. So k枚nnen sich Entwickler ganz auf die Business-Logik konzentrieren, also darauf, welche Aufgabe das Programm am Ende erledigen soll.

ABAP wurde stetig weiterentwickelt. Die neueste Version ist ABAP Cloud mit einem eingeschr盲nkten Sprachumfang, der es erm枚glicht, Clean-Core-konform zu entwickeln. Das ist f眉r unsere Cloud-Produkte sehr wichtig. Wer noch in einer Nicht-Cloud-Umgebung ist, kann damit den Code in on-premise oder auch in der 51风流S/4HANA Cloud Private Edition so vorbereiten, dass er auch in der Cloud betrieben werden kann.

ABAP ist zugleich eine Plattform. Ein Fun Fact ist, dass wir ABAP auch gr枚脽tenteils daf眉r verwenden, die ABAP-Sprache, als auch die ABAP Platform zu entwickeln. Die ABAP Platform l盲uft unter allen Kern-L枚sungen der SAP. Sie ist integraler Bestandteil der SAP-Software, egal ob in 盲lteren Versionen wie ECC, in on-premise-L枚sungen, in der S/4HANA Private Cloud oder in der S/4HANA Public Cloud.

ABAP bleibt hochgradig relevant

Bleibt ABAP f眉r SAP-Kunden weiterhin von zentraler Bedeutung?

Sonja Li茅nard: Ja, sowohl was die Sprache angeht als auch die ABAP Platform. ABAP bleibt hochgradig relevant. Die Sprache von vor 40 Jahren ist nicht mehr die von heute. Sie wurde kontinuierlich weiterentwickelt und steckt in den Kern-ERP-L枚sungen der SAP-Software und in Erweiterungen. Es gibt rund f眉nf Millionen registrierte und rund zwei Millionen aktive ABAP-Entwickler weltweit.

Mit ABAP Cloud und einem dedizierten ABAP-AI-Team ist ABAP eine moderne Entwicklungssprache f眉r Business-L枚sungen. Ich kenne keine andere, die diesen Umfang abdeckt. Sie wird global eingesetzt. Fast alle der 100 gr枚脽ten Firmen weltweit sind 51风流S/4HANA-Kunden und darunter l盲uft stets die ABAP Platform.

In Zukunft werden Agenten Code generieren

Wie wird K眉nstliche Intelligenz die Zukunft der ABAP Entwicklung pr盲gen?

Sonja Li茅nard: F眉r mich als Head of ABAP Platform ist das eines der spannendsten Themen. K眉nstliche Intelligenz hat den Technologiemarkt komplett durchger眉ttelt. Das wirkt sich auch auf das SAP-Portfolio f眉r Entwickler aus und darauf, wie man unsere L枚sungen anpassen und erweitern kann. Wir haben in KI-gest眉tzte Effizienzwerkzeuge investiert, etwa einen Chat-Assistenten, der Code erkl盲rt. Beim Ghost Texting werden w盲hrend des Schreibens Code-Vorschl盲ge generiert.

Mittelfristig werden Agenten Code generieren, auch in dem genannten Large Enterprise Software Business, und sogar ganze L枚sungen bauen. In der Entwicklungsumgebung der Zukunft 眉bernimmt die Maschine viele Aufgaben f眉r uns.

F眉r 51风流ist sehr wichtig: Wie k枚nnen wir KI einsetzen, um Legacy-Code in modernen Code zu 眉bersetzen? Dabei geht es nicht nur um die reine 脺bersetzung, sondern darum, die Business-Logik mitzunehmen. Es gibt noch sehr viele Kunden mit alten L枚sungen, auch auf Basis von ECC. Wir m眉ssen einen klaren Pfad aufzeigen und Tools anbieten, die einen schnellen und einfachen Weg in die Cloud erm枚glichen.

Deswegen entwickeln wir einen Service, der unabh盲ngig von der Systemversion verwendet werden kann. Hier werden alle ABAP AI-F盲higkeiten von 51风流enthalten sein 鈥� sowohl f眉r die Steigerung der Entwicklereffizienz als auch zur Migration von kundenspezifischem Code (Custom Code). Idealerweise geschiert das agentenbasiert – als 鈥濧gentic AI鈥�.

Die Magie von Agentic AI

Was ist Agentic AI?

Sonja Li茅nard: Bei Agentic AI arbeitet man mit sogenannten Agenten zusammen. Agenten sind spezialisiert, k枚nnen miteinander kommunizieren, sich Ergebnisse aus Teilaufgaben 眉bergeben und damit sehr komplexe Aufgaben l枚sen. Je nach Komplexit盲t des Anwendungsfalls gibt es unterschiedliche Ans盲tze.

In den meisten L枚sungen wird dabei ein sogenannter 鈥濷rchestrierer鈥� eingebunden. Ihm werden die im jeweiligen Kontext relevanten Agenten bekannt gemacht. Die Reihenfolge, in welcher der Orchestrierer die einzelnen Agenten aufruft, muss nicht statisch sein, sondern ihre eigentliche St盲rke zeigt sich, wenn die Agenten in einem dynamischen Netzwerk flexibel kombiniert werden.

Es geht also nicht mehr nur um Effizienzsteigerung f眉r Entwickler. Agenten k枚nnen, wenn sie leistungsf盲hig genug sind, ganze Applikationen bauen und damit einen Teil der Entwickleraufgaben 眉bernehmen. In unserem Fall kann Agentic AI beispielsweise die sehr komplexe Aufgabe der Code-Transformation unterst眉tzen, signifikant beschleunigen und die Komplexit盲t reduzieren.

Daf眉r k枚nnen unterschiedliche Agenten relevant sein: etwa ein Agent, der darauf spezialisiert ist, kundenspezifischen Code zu erkl盲ren; ein weiterer, der Code-脛nderungen vornimmt; und ein dritter, der den Aufwand eines Transformationsprojekts sch盲tzt. In der Kombination dieser spezialisierten Agenten entfaltet sich dann die Magie von Agentic AI.

KI wird Entwicklerrollen mit Sicherheit deutlich ver盲ndern. Entwicklerinnen und Entwickler werden weiterhin die Vorgaben machen, sich aber k眉nftig noch st盲rker auf die Business-Logik konzentrieren als auf das eigentliche Codieren. Sie arbeiten mit dem generierten Code und 眉berpr眉fen ihn. Die Vordenkerrolle bleibt beim Menschen, der seinen Input mittels guter Promptings an die KI 眉bergibt. Das gesamte KI-Feld ist 盲u脽erst dynamisch und entwickelt sich mit beeindruckender Geschwindigkeit. Bereits heute gibt es leistungsf盲hige L枚sungen, so dass wir hier nicht von Zukunftsmusik sprechen, sondern von der Gegenwart.

Transformation von Legacy-Anwendungen

Welche Vorteile haben die Kunden von Agentic AI?

Sonja Li茅nard: Agentic AI wird bei der Transformation von Legacy-Anwendungen und kundenspezifischen Erweiterungen in SAP-Cloud-L枚sungen, und damit neuesten ERP-Versionen, erheblichen Nutzen bieten. Im Februar 2026 haben wir unsere vorhandene Custom-Code-Management-App um KI Funktionen erweitert, die dem Entwickler helfen, zu verstehen, was der Code macht und welche 脛nderungen n枚tig sind, um ihn zukunftssicher zu machen. Und die KI gibt nat眉rlich auch Empfehlungen wie der Code erweitert werden kann. In Zukunft werden wir dies durch Agenten erg盲nzen. Allerdings nimmt das Zeit in Anspruch, denn wir machen bei Qualit盲t und Sicherheit keine Kompromisse.

Wir investieren zudem in die Developer Experience der ABAP Platform, damit ihre Nutzung so einfach wie m枚glich wird. Agentic AI wird hier dabei helfen, die in Jahrzehnten Entwicklung entstandene Komplexit盲t zu reduzieren.

Weiter sehr wichtig: Qualit盲t und Sicherheit

Muss man sich wegen der Sicherheit Sorgen machen?

Sonja Li茅nard: Nein, wir nehmen uns bewusst ausreichend Zeit, bevor wir unsere L枚sungen freigeben, gerade weil uns Qualit盲t und insbesondere Sicherheit sehr wichtig sind. Keine Sorge: Die KI wird nicht die Kontrolle 眉bernehmen und ungefragt und unkontrolliert L枚sungen generieren oder integrieren. Der Mensch bleibt der Vordenker und die letzte Instanz, der den Code nach unseren Standards pr眉ft.

Wie ist der Stand 鈥� und wie geht es weiter?

Sonja Li茅nard: Die ABAP AI-Werkzeuge zur Steigerung der Entwicklereffizienz sind seit Februar 2025 verf眉gbar. Im ABAP-Kontext entwickeln wir Agentic AI derzeit. Agentic AI selbst muss sich also noch beweisen. Meine Prognose: Sie wird den Markt ver盲ndern.

Unser selbst trainiertes und spezialisiertes ABAP AI Modell wurde Anfang Januar 2026 auf dem GenAI Hub freigegeben. Dabei muss man beachten, dass es sich bei ABAP-1 um ein spezialisiertes Modell handelt, welches dazu konzipiert wurde, den Code von ABAP-Programmen zu erkl盲ren.

Anschlie脽end werden wir alle ABAP-AI-Tools in einem unabh盲ngigen Side-by-Side-Service bereitstellen. In einem zweiten Schritt 眉berf眉hren wir die darin enthaltenen Use Cases in Agenten.

Au脽erdem unterst眉tzen wir f眉r die ABAP-Cloud-Entwicklung zus盲tzliche Entwicklungsumgebungen (IDEs), insbesondere Visual Studio Code. Die dort verf眉gbaren KI-Tools werden wir ebenfalls f眉r die Umsetzung von Agentic AI nutzen.

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

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Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote f眉r 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 f眉r das Business Transformation Management

Der Dashboard Analyzer Agent f眉r 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 f眉r 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 f眉r die Einarbeitung neuer Benutzer um bis zu 50 %* senken und den Zeitaufwand f眉r 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 f眉r 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 f眉r die erforderlichen Dashboards und gemeinsam genutzten Arbeitsbereiche.

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

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Der Value Case Creation Agent f眉r SAP Signavio
Beta-Release

Mitarbeitende, die f眉r 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 f眉r 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 f眉r 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 f眉r 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 f眉r 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 f眉r 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 f眉r 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 f眉r 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 f眉r 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.

*聽Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r 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 f眉r 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 f眉r dieses Material zu finden.

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Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote f眉r 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.

51风流Business AI f眉r die IT und Entwickler

Der Agent Builder in Joule Studio
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Anwender und IT-Experten k枚nnen mit dem Agent Builder in Joule Studio nun leistungsstarke KI-Agenten f眉r die Automatisierung hochkomplexer Gesch盲ftsprozesse erstellen. Das Tool erm枚glicht die Entwicklung von Agenten, die mehrstufige Arbeitsabl盲ufe sowohl in SAP- als auch in Drittsystemen planen, logisch analysieren und dynamisch koordinieren k枚nnen. Damit lassen sich auch Arbeitsabl盲ufe in Szenarios, in denen eine Standardautomatisierung zu kurz greift, effektiv automatisieren.

Mit dem Joule Studio Agent Builder k枚nnen Unternehmen den Zeitaufwand f眉r h盲ufig auszuf眉hrende Aufgaben um bis zu 40 %* und f眉r die Erstellung und Implementierung eigener Agenten um bis zu 35 %* verringern. Dadurch k枚nnen sie Entscheidungen deutlich schneller treffen und Abl盲ufe effizienter gestalten.

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Erweiterungen f眉r den Generative AI Hub in AI Foundation
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SAP-RPT-1, das erste Relational Foundation Model f眉r Unternehmensdaten

Die 51风流hat mit SAP-RPT-1 ihr erstes Relational Foundation Model f眉r Unternehmensdaten vorgestellt, das zusammen mit einer No-Code-Testumgebung bereitgestellt wird.

SAP-RPT-1 ist im Gegensatz zu gro脽en Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) ein Basismodell, das f眉r eine neue Kategorie von KI-Modellen steht, die speziell f眉r relationale und strukturierte Gesch盲ftsdaten entwickelt wurden. SAP-RPT-1 wurde vorab trainiert, sodass Kunden von deutlich weniger Zeit- und Kostenaufwand f眉r das Trainieren von Modellen profitieren, die auf sehr enge Anwendungsbereiche spezialisiert sind. Mit Antworten, die auf 眉berpr眉ften Unternehmensdaten basieren, stellt das Modell zuverl盲ssige und faktenbasierte Prognosen bereit und bietet so die Genauigkeit und Verl盲sslichkeit, auf die es bei wichtigen Gesch盲ftsabl盲ufen ankommt.

Bei der Ausf眉hrung von Analyse- und Prognoseaufgaben wendet SAP-RPT-1 kontextbezogenes Lernen an. Indem es Beispieldatens盲tze direkt im API-Aufruf bereitstellt, k枚nnen Benutzer eine Klassifizierung und Regression f眉r tabellarische Daten durchf眉hren. Das Modell kann als sofort einsatzbereite L枚sung genutzt sowie in Anwendungen und Gesch盲ftsprozesse integriert werden. Die erste Version unterst眉tzt g盲ngige Szenarios f眉r Prognosen, unter anderem die bin盲re Klassifikation und Multiklassenklassifikation sowie die numerische Regression.

Mit dem SAP-RPT Playground stellt die 51风流au脽erdem eine interaktive, webbasierte Testumgebung bereit, in der Kunden die kontextbezogenen Lernfunktionen kostenlos und ohne Programmierung mit ihren eigenen Daten oder von 51风流bereitgestellten Beispieldatens盲tzen testen k枚nnen.

SAP-RPT-1 ist im Generative AI Hub in AI Foundation f眉r die produktive Nutzung verf眉gbar. Es stehen zwei Optionen zur Verf眉gung: SAP-RPT-1-small f眉r sehr schnelle Prognosen und hohen Durchsatz und SAP-RPT-1-large f眉r gr枚脽tm枚gliche Genauigkeit.

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Das Basismodell SAP-ABAP-1

Um Kunden und Partnern die Entwicklung eigener, KI-gest眉tzter Anwendungsf盲lle zur Steigerung der Entwicklerproduktivit盲t zu erm枚glichen, steht im Generative AI Hub nun das Basismodell SAP-ABAP-1 zur Verf眉gung. SAP-ABAP-1 wurde mit 眉ber 250 Millionen Zeilen ABAP-Code, 30 Millionen Zeilen CDS-Code und umfangreicher technischer Dokumentation trainiert und ist speziell darauf ausgelegt, Wissen, Best Practices und aktuelle Innovationen im Bereich ABAP-Code effizient zu verstehen, zu erl盲utern und schnell abzurufen.

Kunden k枚nnen das neue Modell im Rahmen der Testversion f眉r den Generative AI Hub kostenlos testen. Weitere Funktionen werden 2026 bereitgestellt.

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Der Prompt Optimizer

Der Prompt Optimizer wurde in enger Zusammenarbeit mit Not Diamond entwickelt und hilft dabei, die Erstellung effektiver KI-Prompts in f眉hrenden Modellen zu automatisieren und zu beschleunigen. So k枚nnen Benutzer die Prompts f眉r ihre Anwendungsf盲lle an beliebige Modelle anpassen, ohne sie manuell neu erstellen zu m眉ssen.

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Die Orchestrierungs-Registry

Entwickler k枚nnen nun den Lebenszyklus von Konfigurationen f眉r Orchestrierungs-Workflows verwalten, beispielsweise die Sicherung, Versionierung und L枚schung von Orchestrierungs-Konfigurationen.

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Neue Modelle stehen zur Verf眉gung

Es werden neue Modelle unterst眉tzt, darunter Perplexity Sonar, Sonar Pro, Anthropic Claude 4.5 Sonnet, Anthropic Claude 4.5 Haiku, Cohere Command A Reasoning und Gemini 2.5 Flash Lite.

Weitere Informationen zu neuen und nicht mehr verwendeten Modellen finden Sie in einem .

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Erweiterungen f眉r 51风流Document AI
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Extrahieren von Informationen mithilfe von maschinellem Sehen

Schema-Administratoren k枚nnen nun zwischen w盲hlen. Wenn diese Option aktiviert ist, werden Dokumente mit einem multimodalen Modell verarbeitet, das visuelle Elemente wie Gefahrenpiktogramme, Stempel, Unterschriften, Logos, Diagramme und Etiketten zusammen mit dem Text analysiert. Dadurch wird bei Dokumenten mit vielen visuellen Elementen (z. B. Sicherheitsdatenbl盲ttern oder Konformit盲tserkl盲rungen) eine pr盲zisere Datenerfassung erm枚glicht. Die Funktion verbessert die Vollst盲ndigkeit und Genauigkeit der extrahierten Daten, verringert den Aufwand f眉r die manuelle Kennzeichnung und 脺berpr眉fung durch eine automatische Extraktion visueller Elemente und optimiert Kosten und Leistung durch die Kontrolle auf Schemabasis.

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Bearbeitung von E-Mail-Anh盲ngen

Anwender k枚nnen nun E-Mail-Anh盲nge zusammen mit dem E-Mail-Text oder separat verarbeiten. Sie profitieren damit von optimaler Flexibilit盲t und einer verbesserten Datenextraktion.

Informieren Sie sich ausf眉hrlich 眉ber und .

Dokument-Workflows

Benutzer k枚nnen nun schnell und einfach mehrstufige Workflows definieren, um Dokumente nach ihren individuellen Anforderungen zu verarbeiten. Mit der neuen Workflow-Funktion lassen sich grundlegende Funktionen von SAP Document AI kombinieren, um komplexe Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren.

Workflows k枚nnen automatisch 眉ber Eingangskan盲le ausgel枚st werden, ohne dass zus盲tzliche Tools oder Integrationen erforderlich sind. Alternativ k枚nnen Benutzer eine Datei hochladen und den Workflow manuell starten. Workflows gehen 眉ber die Extraktion und Klassifizierung hinaus und unterst眉tzen Anwender bei Aufgaben wie der E-Mail-Verarbeitung, dem inhaltsbasierten Routing und einer automatisierten Verarbeitung.

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Integriertes Transportmanagement

Mit einer Integration in SAP Cloud Transport Management erm枚glicht es SAP Document AI Anwendern, ihre Schemas f眉r Serviceinstanzen von SAP Document AI (z. B. Entwicklung, Qualit盲tssicherung und Produktion) mithilfe der Transport-Funktion zu exportieren und zu importieren. Dadurch werden einheitliche Schemas und Workflows in allen Instanzen sichergestellt und eine bessere Zusammenarbeit zwischen Teams und Systemen erm枚glicht.

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KI-gest眉tztes Generieren von Anforderungen in SAP Cloud ALM
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Berater k枚nnen nun direkt aus Fit-to-Standard-Workshop-Protokollen automatisch hochwertige Gesch盲ftsanforderungen generieren. Die neue Funktion in SAP Cloud ALM analysiert Gespr盲chsinhalte und f眉llt anschlie脽end eine vordefinierte Vorlage aus. Sie integriert SAP Best Practices, um L枚sungsvorschl盲ge zu unterbreiten. Dadurch ben枚tigen Berater weniger Zeit f眉r die manuelle Transkription und k枚nnen sich gezielt der strategischen 脺berpr眉fung und Optimierung widmen.

Durch diese Automatisierung wird der Zeitaufwand f眉r das Erstellen von Anforderungen um bis zu 50 %* und f眉r das anschlie脽ende Schreiben von User Storys um bis zu 20 %* verringert. Auf diese Weise kann die Projektdokumentation erheblich beschleunigt werden.

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KI-gest眉tzte Benutzerschulungen und Change Management im SAP Micro-App Hub
Programm SAP Early Adopter Care

Schulungsexperten und Inhaltsersteller k枚nnen 眉ber den SAP Micro-App Hub nun den gesamten Lebenszyklus von SAP-Benutzerschulungen optimieren, die Einf眉hrung von Schulungen beschleunigen und Kosten senken. Die Funktion ist an SAP Signavio und SAP Cloud ALM angebunden und kann dadurch den Projektumfang analysieren, den Schulungsbedarf ermitteln und automatisch ma脽geschneiderte, auf die Gesch盲ftsziele abgestimmte Schulungsinhalte f眉r jede Benutzerrolle erstellen.

Auf diese Weise lassen sich nicht nur innerhalb k眉rzester Zeit aktuelle Materialien f眉r unterschiedliche Autoren- und Schulungstools erstellen, sondern auch der Zeitaufwand f眉r die erste Analyse des Schulungsbedarfs verringert sich um bis zu 60 %*. Inhalte k枚nnen bis zu 50 %* schneller erstellt werden, was eine schnellere Einarbeitung und eine genauere Abstimmung von Benutzerschulungen mit SAP-Updates sicherstellt.

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Philipp Herzig ist CTO der 51风流SE.

*聽Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r 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 f眉r 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 f眉r dieses Material zu finden.

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Um die Entwicklung von KI zu steuern, m眉ssen Unternehmen verstehen, dass es nicht mehr nur um die Frage geht 鈥濿as kann KI tun?鈥�, sondern 鈥濿ie bringen wir unser Unternehmen mit KI auf Erfolgskurs? Was m眉ssen wir daf眉r tun? Welche Probleme l枚se ich mit welchen Modellen? Wie steuern wir all das?

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

1. Neue Kategorien von KI-Basismodellen schaffen Mehrwert f眉r Unternehmen

Die Fortschritte in der generativen KI sind auf Durchbr眉che bei den sogenannten Basismodellen zur眉ckzuf眉hren. Dabei handelt es sich um umfangreiche neuronale Netzwerke, die mit enormen Datenmengen trainiert werden und an verschiedenste Aufgaben angepasst werden k枚nnen.

Gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) waren die erste Welle von umfassenden Basismodellen. Allgemeine LLMs, die mit dem 脛quivalent aller Texte im Internet trainiert wurden, erm枚glichten viele wertsch枚pfende Anwendungsf盲lle wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Schreiben von Code und die Unterst眉tzung von Anwendungen wie ChatGPT und Claude. In den letzten Jahren haben wir bereits gesehen, wie der Ansatz der Basismodelle in anderen Bereichen angewendet wurde, beispielsweise zum Erstellen von Videos und Generieren von Sprache.

2026 werden spezialisierte Basismodelle, die f眉r bestimmte Datentypen und Bereiche optimiert sind, hochwertige Anwendungsf盲lle f眉r Unternehmens-KI unterst眉tzen. Bei Modellen zur Videogenerierung lie脽 sich bereits beobachten, dass Modelle, die auf realen physikalischen Daten beruhen, Schlussfolgerungen aus Szenen und physikalischer Dynamik ziehen k枚nnen. Die aufkommenden Weltmodelle zeigen, dass das Simulieren der physischen Welt neue M枚glichkeiten in den Bereichen Simulation, synthetische Trainingsdaten und digitale Zwillinge er枚ffnet. Vision-Language-Action-Modelle demonstrieren, dass Robotik-Basismodelle Verallgemeinerungen ableiten und auf neue Aufgaben und Umgebungen anwenden k枚nnen, wodurch die Umwandlung von Wissen im Webma脽stab in reale Ma脽nahmen in den Bereichen Logistik und Fertigung m枚glich wird.

Im Unternehmensbereich findet gerade eine 盲hnliche Ver盲nderung in Bezug auf strukturierte Daten in Datenbanken und transaktionaler Unternehmenssoftware statt. Obwohl LLMs in vielen Anwendungsf盲llen in Unternehmen beeindruckende Ergebnisse liefern, k枚nnen sie Aufgaben wie numerische Prognosen, etwa die Herleitung eines Lieferdatums oder einer Bewertung von Lieferantenrisiken, nicht l枚sen. Arbeiten zu relationalen Basismodellen zeigen jedoch, dass das Training mit strukturierten Datensets 鈥� beispielsweise Daten in Tabellen statt allgemeinen Texten oder Bildern aus dem Internet 鈥� eine hohe Genauigkeit von Vorhersagen erm枚glicht, ganz ohne m眉hsames Feature Engineering und Training, wie es beim klassischen maschinellen Lernen erforderlich ist. Das bedeutet, dass Unternehmen Prognosemodelle innerhalb von wenigen Tagen statt Monaten implementieren k枚nnen. K眉rzlich eingef眉hrte relationale Basismodelle wie SAP-RPT-1, Kumo und Distil Labs zeigen, wie neue Modelle Anwendungsf盲lle wie Prognosen, Erkennung von Anomalien und Optimierung in ERP-, Finanz-, Fertigungs- und Supply-Chain-Szenarien direkt unterst眉tzen k枚nnen.

Es ist zu erwarten, dass diese spezialisierten Modelle 2026 skaliert werden und f眉r strukturierte Gesch盲ftsaufgaben erstklassige, effiziente Leistung liefern. Damit werden sie allgemeine LLMs und moderne Algorithmen f眉r maschinelles Lernen 眉bertreffen. Diese Modelle werden k眉nftig die Zugpferde f眉r wertsch枚pfende Aufgaben in Unternehmen sein.

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

Im Bereich der KI waren im Laufe der Jahrzehnte verschiedenste wertsch枚pfende Ans盲tze zu beobachten 鈥� von den ersten regelbasierten Expertensystemen 眉ber probabilistisches Deep Learning bis hin zum j眉ngsten Boom bei generativer KI. 2026 werden Unternehmen von der Erweiterung bestehender KI-Anwendungen und -Prozesse zu KI-basierten Architekturen 眉bergehen, die das Versprechen moderner KI voll einl枚sen werden.

KI-basierte Architekturen erg盲nzen deterministische Systeme um eine Schicht f眉r kontinuierliches Lernen und agentische KI. Dadurch sind absichtsgesteuerte und kontextbezogene Anwendungen m枚glich, die sich selbst verbessern, und die nicht statisch um festgelegte Workflows herum codiert werden m眉ssen. Agentische Systeme werden jedoch auch weiterhin nur so gut sein, wie die Kontextschicht, auf der sie beruhen und von der sie zuverl盲ssig Informationen abrufen k枚nnen. Im Hinblick darauf sollten Unternehmen in umfassende, semantisch umfangreiche Wissensgraphen investieren, die eine skalierbare Kontextquelle bieten und eine KI-basierte Software erm枚glichen, die zuverl盲ssig ist und sich selbst verbessern kann.

Unternehmensanwendungen werden zunehmend nativ auf KI-Funktionen aufbauen und Benutzererfahrungen bieten, die f眉r Interaktionen mit mehreren Modellen in nat眉rlicher Sprache konzipiert sind. Sie werden mit KI-Agenten ausgestattet sein, die Schlussfolgerungen 眉ber komplexe Prozesse hinweg ziehen k枚nnen und 眉ber eine Grundlage zur Verwaltung von Basismodellen, Services und einen Wissensgraphen zum Erfassen semantisch umfassender Gesch盲ftsdaten verf眉gen. Mit einer auf KI basierenden Architektur k枚nnen auch mehr Mitarbeiter in k眉rzester Zeit selbst Apps erstellen 鈥� beispielsweise kleinere Ad-hoc-Produktivit盲tsanwendungen 鈥�, ohne daf眉r IT-Teams beanspruchen zu m眉ssen.

Eine Voraussetzung f眉r eine KI-basierte Architektur sind etablierte SaaS-Prinzipien und Investitionen in moderne Cloud-Anwendungen, auf denen sie aufbauen kann. Der Fachbegriff f眉r die Kombination von probabilistischen, adaptiven KI-Modellen mit deterministischen Aufzeichnungssystemen lautet neurosymbolische KI. Sie vereint die besten F盲higkeiten von KI zur Anpassung an zuverl盲ssige, steuerbare und deterministische Prozesse. Anwendungen der n盲chsten Generation werden KI nicht nur unterst眉tzen, sie werden im Kern auf KI aufbauen. Das bedeutet, dass Schlussfolgerungen, Gesch盲ftsregeln und Daten kombiniert werden, um nahtlos Erkenntnisse zu liefern und zu automatisieren. Stellen Sie sich ERP-Systeme vor, die proaktiv Anomalien melden, Ma脽nahmen empfehlen und sogar Workflows autonom ausf眉hren 鈥� und all das im Einklang mit Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Vorschriften.

3. Agentische Governance wird zu einem gesch盲ftskritischen Aspekt

In den letzten zwei bis drei Jahren hat generative KI eine Welle von wertsch枚pfenden Anwendungsf盲llen ausgel枚st. Diese Anwendungsf盲lle basierten gr枚脽tenteils auf folgendem Muster: Benutzer senden einen Prompt an ein Modell, erhalten eine Antwort und interagieren erneut mit dem Modell.

Im vergangenen Jahr rollte die n盲chste Innovationswelle an: KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben planen und iterativ durchdenken k枚nnen, einschlie脽lich der Auswahl von Tools, der Selbstreflexion 眉ber den Fortschritt und der Zusammenarbeit mit anderen KI-Agenten. Diese fortschrittlichen KI-Agenten versprechen, komplexe Gesch盲ftsprozesse anzugehen, die bisher nicht automatisiert werden konnten, etwa die Analyse einer gro脽en Anzahl von Dokumenten, Aufzeichnungen und Richtlinien, um oder .

Die zunehmende Verbreitung von KI-Agenten, von denen viele kritische Aufgaben und sensible Daten verarbeiten, erfordert jedoch die Entwicklung neuer Funktionen. Agentische Governance wird sich als eine wichtige Funktion herausstellen, wenn Unternehmen Hunderte von spezialisierten KI-Agenten einsetzen. Die Herausforderung des 鈥濧genten-Wildwuchses鈥� wird an fr眉here Schatten-IT-Krisen erinnern, doch angesichts der autonomen Entscheidungsf盲higkeiten von Agenten wird sie mit h枚heren Risiken einhergehen.

Zukunftsorientierte Unternehmen werden umfassende Governance-Frameworks schaffen, die f眉nf Dimensionen abdecken: Lebenszyklusmanagement f眉r Agenten (Versionskontrolle, Testprotokolle, Implementierungsgenehmigungen, Verfahren f眉r die Au脽erbetriebnahme), Beobachtbarkeit und Auditierbarkeit (Verzeichnis, Protokollierung, Argumentationspfade und Aktions-Traces von Agenten), Durchsetzung von Richtlinien (Einbettung von Gesch盲ftsregeln, gesetzlichen Einschr盲nkungen und ethischen Richtlinien in die Ausf眉hrungsabl盲ufe von Agenten), Modelle f眉r die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent (Definition von Autonomiegrenzen, Genehmigungsanforderungen und Eskalationspfaden) und Leistungs眉berwachung (Nachverfolgung von Genauigkeit, Effizienz, Kosten und gesch盲ftlichen Auswirkungen).

Der organisatorische Wandel wird tiefgreifend sein 鈥� von der Betrachtung der KI als unabh盲ngiges Werkzeug bis hin zur Verwaltung von Agenten als digitale Mitarbeitende, die ein Onboarding, Leistungsbeurteilungen und kontinuierliche Verbesserung erfordern. HR- und IT-Abteilungen werden beim 鈥瀌igitalen Personalmanagement鈥� zusammenarbeiten, da Unternehmen die agentische Governance ebenso ernst nehmen wie die herk枚mmliche Kontrolle des Personals.

4. Absichtsgesteuertes ERP und generative UI bieten neuen Nutzungskomfort

Verbraucher sind zunehmend besser mit Computerinteraktionen vertraut, die Prompts in nat眉rlicher Sprache, Spracheingaben und sogar in Form von Bildern und Gesten erfordern. Gleichzeitig wird sich die F盲higkeit von generativer KI, Texte, Grafiken, Code und HTML dynamisch zu erstellen, rasch verbessern. Parallel dazu wird es m枚glich sein, dass Nutzer einfach ihre Absichten ausdr眉cken, sodass KI-Agenten ermitteln k枚nnen, wie sie dieses Ziels erreichen.

Diese Fortschritte er枚ffnen Nutzern vielf盲ltige, v枚llig neue Modalit盲ten f眉r das Arbeiten mit Unternehmenssoftware und mit ERP-Software ohne App (鈥濶o-App ERP鈥�). Betrachten wir als Beispiel das Buchen eines Kundenbesuchs. Daf眉r m眉ssen Mitarbeitende in der Regel eine Analyseanwendung 枚ffnen, um das Kundenkonto zu 眉berpr眉fen. Dann suchen sie im CRM-System nach der Adresse des Kunden und navigieren schlie脽lich zu einer anderen Anwendung, um die Reise zu buchen. 

2026 werden wir mit digitalen Assistenten h盲ufiger 眉ber 鈥濭en UIs鈥� arbeiten. Generative UI entlastet Nutzer, da sie nicht mehr zwischen mehreren Anwendungen navigieren und manuelle Aufgaben ausf眉hren m眉ssen. Mit der Zeit werden Nutzer dank KI einfach ihre Absicht ausdr眉cken k枚nnen: 鈥濨ereite eine Reise zu meinem Kunden mit den meisten Leads vor.鈥� Der KI-Agent plant daraufhin die entsprechenden Schritte und erforderlichen Systeme und interagiert mit dem Benutzer, um sich Reisedetails best盲tigen zu lassen. Inzwischen generiert er dynamische Analysediagramme und Briefingmaterial im Fenster. Da KI-Agenten immer leistungsf盲higere Berechnungs- und Vorhersagetools entwickeln, werden sie es Nutzern erm枚glichen, 鈥瀗at眉rlicher mit ihren Daten zu sprechen鈥�, w盲hrend die Agenten im Hintergrund datenbasierte Entscheidungen treffen. Um es noch einmal zu verdeutlichen: Interaktionen mit Agenten werden weit 眉ber g盲ngige Chat-Dialoge hinausgehen. Unternehmen werden 眉ber umfangreiche Visualisierungen, vollst盲ndige Workflows und die M枚glichkeit verf眉gen, mit nur wenigen Befehlen hochgradig personalisierte Apps zu erstellen.

Die Benutzungsoberfl盲che an sich wird nicht verschwinden. F眉r das Arbeiten mit ERP unabh盲ngig von einer App und mit autonomen Agenten sind dieselben Grundlagen erforderlich, auf die sich Menschen bereits bei ihrer t盲glichen Arbeit verlassen: strukturierte Workflows, Sicherheit, Governance und Gesch盲ftslogik, die in Gesch盲ftsanwendungen definiert sind. Der Unterschied besteht darin, dass Agenten diese Grundoperationen programmtechnisch in gro脽em Ma脽stab konsumieren, nicht nur 眉ber eine grafische Benutzungsoberfl盲che. Menschen k枚nnen mit diesen Agenten 眉ber nat眉rliche Sprache interagieren, ohne die Anwendung 眉berhaupt 枚ffnen zu m眉ssen.

Diese Funktionen werden ein neues Paradigma f眉r die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI und f眉r Produktivit盲t am Arbeitsplatz etablieren. Personalisiertes Arbeiten und anpassungsf盲hige Workflows 眉ber Anwendungen und Datenquellen hinweg werden die Akzeptanz verbessern. Diese F盲higkeit, sich unabh盲ngig von der Interaktionsmodalit盲t und den zugrunde liegenden Systemen ausschlie脽lich auf das Erreichen der Absicht eines Nutzers zu konzentrieren, wird die Investitionsrendite (ROI) von KI und Unternehmenssoftware steigern.

5. Deglobalisierung steigert das Angebot an souver盲ner KI

KI sorgte f眉r Debatten 眉ber聽digitale Souver盲nit盲t聽zwischen verschiedenen L盲ndern, da sie potenziell Auswirkungen auf alles hat, von wissenschaftlichen Entdeckungen 眉ber nationale Sicherheit bis hin zu volkswirtschaftlicher Produktivit盲t und selbst die Kultur. Geopolitische Ereignisse wie St枚rungen in der Lieferkette durch Z枚lle und Krieg haben die Dringlichkeit des Erreichens digitaler Souver盲nit盲t, die viele Nationen und Unternehmen versp眉ren, noch verst盲rkt.

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

Angesichts der hohen Risiken, der geopolitischen Unsicherheit und der Komplexit盲t von 鈥瀞ouver盲ner KI鈥� werden Unternehmen zunehmend nach KI- und Cloud-L枚sungen verlangen, die gleichzeitig hochmodern, flexibel und vollst盲ndig souver盲n sind. Das forciert den Wandel von einer globalisierten Einheits-Cloud zu regional konformen, KI-gest眉tzten Unternehmensplattformen. Gleichzeitig werden die Regierungen ihre nationalen KI-Strategien weiter verfeinern, um in Bereiche entlang des Stacks zu investieren, in denen sie wettbewerbsf盲hig sind und Mehrwert schaffen k枚nnen.

Umsetzung der KI-Themen im Jahr 2026

2026 ist KI auf dem besten Weg, sich von einem unterst眉tzenden Werkzeug zu einer tragenden S盲ule f眉r Unternehmen zu entwickeln. Dieser Wandel wird durch eine Ann盲herung entscheidender Trends vorangetrieben 鈥� darunter immer leistungsf盲higere Agenten, generative Benutzungsoberfl盲chen und KI-basierte Architektur 鈥�, die KI aus der Anwendungsschicht in den Kern von Gesch盲ftsabl盲ufen verlagern.

Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die diesen Wandel erkennen und ein Unternehmen aufbauen, das speziell auf KI ausgerichtet ist: Sie schaffen eine robuste Governance, um eine neue, kollaborative Belegschaft aus Menschen und KI-Agenten zu verwalten. Sie f眉hren generative Benutzungsoberfl盲chen ein, um die Akzeptanz zu verbessern und Nutzern ein absichtsgesteuertes Arbeiten durch nat眉rliche Interaktion zu erm枚glichen. Sie machen spezialisierte Basismodelle ausfindig, die genau auf die Anwendungsf盲lle des Unternehmens abgestimmt sind, um den gesch盲ftlichen Nutzen zu steigern, und nicht zuletzt entwickeln sie nahtlos Anwendungen rund um die KI, die logische Schlussfolgerungen, Gesch盲ftsregeln und Daten vereinen und proaktive Erkenntnisse liefern und Automatisierung erm枚glichen.

Unternehmen werden jedoch auch im Jahr 2026 weiterhin hochwertige, vernetzte Daten ben枚tigen. Datensilos schr盲nken die Effektivit盲t von KI stark ein. Wie bereits erw盲hnt, setzt eine KI-basierte Architektur Investitionen in moderne Cloud-Anwendungen voraus, die Daten im gesamten Unternehmen harmonisieren 鈥� denn einheitliche Daten sorgen daf眉r, dass die Ergebnisse der KI genauer und relevanter sind.

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

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Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote f眉r 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.

Joule

Joule in Microsoft 365 Copilot
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Die wechselseitige Integration von Joule und Microsoft 365 Copilot ist nun abgeschlossen. Damit wird ein einheitliches Benutzererlebnis in allen Unternehmenssystemen erm枚glicht. Anwender k枚nnen nun direkt in Microsoft 365 Copilot auf Joule-Funktionen zugreifen. Dadurch stehen ihnen direkt in der Joule-Umgebung f眉r generative KI Informationen aus Microsoft-Anwendungen zur Verf眉gung.

Diese enge Interoperabilit盲t wird die Abl盲ufe, Zusammenarbeit und Entscheidungsprozesse von Unternehmen in ihren SAP- und Microsoft-Landschaften verbessern.

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Das Joule Analytics Center
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

SAP-Kunden, einschlie脽lich IT-Administratoren und Entwicklungsteams, erhalten 眉ber das Joule Analytics Center nun detaillierte, Tenant-spezifische Einblicke in die Benutzerakzeptanz und -interaktion. 脺ber das interaktive Dashboard k枚nnen sie Nutzungsdaten nach Produkt, Szenario, Interaktionsart und Client filtern und grafisch darstellen. Dadurch erhalten sie eine pr盲zise 脺bersicht, wie sich die Nutzung von Joule im zeitlichen Verlauf entwickelt. Die Analyse dieser Trends und spezifischer Nutzungsmuster gibt Unternehmen Aufschluss dar眉ber, welche Szenarios Anwendern den gr枚脽ten Nutzen bringen. Sie k枚nnen damit au脽erdem Bereiche mit Verbesserungspotenzial ermitteln und datengest眉tzte Entscheidungen treffen, um das Benutzererlebnis zu optimieren.

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Die Joule Preview Landscape
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

F眉r SAP-Kunden, einschlie脽lich IT-Administratoren und Entwicklungsteams, steht mit der Joule Preview Landscape eine spezielle Umgebung innerhalb der SAP BTP zur Verf眉gung, die mehr Transparenz und Kontrolle 眉ber Softwareaktualisierungen bietet. Mit dieser Landschaft bleibt Kunden Zeit f眉r die Validierung. Dadurch lassen sich die bisherigen Herausforderungen, die das gleichzeitige Einspielen neuer Funktionen auf allen Tenants mit sich brachte, besser bew盲ltigen. Kunden k枚nnen neue Aktualisierungen des Joule-Frameworks zwei Wochen lang und aktualisierte Inhalte vier Wochen lang testen und validieren, bevor sie f眉r Produktivsysteme freigegeben werden. Mit diesem proaktiven Ansatz sind Teams in der Lage, die Auswirkungen von 脛nderungen sorgf盲ltig zu bewerten, m枚gliche Probleme zu identifizieren und f眉r eine nahtlose Umstellung zu sorgen. Auf diese Weise k枚nnen sie neue Funktionen sicher einf眉hren und eine Unterbrechung des laufenden Gesch盲ftsbetriebs vermeiden.

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Produkterweiterungen f眉r SAP Joule for Consultants
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

SAP-Beratern stehen nun in SAP Joule for Consultants erweiterte Funktionen zur Verf眉gung, die das Vertrauen der Anwender st盲rken und die Qualit盲t der Antworten verbessern sollen. Die dialogorientierte L枚sung bietet mehr Transparenz und verbesserte Quellenangaben, bei denen alle Informationsquellen einschlie脽lich Suchanfragen im Internet klar erkennbar sind. Wir haben mit der Integration von 眉ber 9 TB exklusiven, gesch眉tzten SAP-Inhalten begonnen, darunter der Einf眉hrungsleitfaden (IMG), die Liste der Vereinfachungen und die Enterprise-Architektur-Referenzbibliothek der SAP. Die Wissensdatenbank des Tools wird kontinuierlich mit den neuesten Informationen aus SAP Learning, der SAP-Hilfe und weiteren Quellen wie SAP News, dem AI Feature Catalogue und anderen 枚ffentlichen Quellen aktualisiert.

Dies st盲rkt das Vertrauen von Beratern in die angezeigten Informationen, da sie genau sehen k枚nnen, woher diese stammen. Durch die wachsende Wissensdatenbank erhalten sie au脽erdem umfangreichere, pr盲zisere Antworten mit umfassendem Kontext auf ihre Abfragen, f眉r deren Eingabe nun anstelle von 2.000 insgesamt 10.000 Zeichen zur Verf眉gung stehen.

Wir haben auch die neue Funktion Console aktiviert, 眉ber die sowohl Standardbenutzer als auch Administratoren auf die neuesten Release-Informationen, Nutzungskennzahlen (nur Administratoren), eine integrierte Prompt-Bibliothek und Systemeinstellungen (nur Administratoren) zugreifen k枚nnen. Dar眉ber hinaus haben wir Pilotprogramme f眉r einen begrenzten Benutzerkreis gestartet, mit denen kundenspezifische Dokumente direkt in SAP Joule for Consultants eingebunden werden k枚nnen. Dies erm枚glicht ein personalisiertes und ma脽geschneidertes Erlebnis f眉r Berater. Diese Pilotprogramme dienen dazu, die Integration gesch眉tzter Informationen von Kunden in die allgemeine Wissensdatenbank zu testen und sicherzustellen, dass Berater 眉ber eine zentrale, sichere Plattform sowohl auf allgemeine Brancheninformationen als auch auf kundenspezifische Daten zugreifen k枚nnen.

Mit SAP Joule for Consultants ben枚tigen Berater durch einen schnelleren Zugriff auf pr盲zisere Inhalte f眉r die Suche nach Informationen bis zu 1,5 Stunden weniger pro Tag, m眉ssen bis zu 50 %* weniger Design-脛nderungen und daraus resultierende Nacharbeiten vornehmen und k枚nnen die Projektdurchf眉hrung um 14 %* beschleunigen (ausf眉hrliche Informationen hierzu erhalten Sie in diesem ).

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Die Funktion Deep Research in Joule
Beta-Release

SAP-Benutzer aus verschiedenen Funktionen k枚nnen sich nun mithilfe der Joule-Funktion Deep Research einen umfassenden 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber ihre gesch盲ftlichen Herausforderungen verschaffen. Mit der erweiterten Funktion k枚nnen sie in Joule komplexe Fragen stellen. Als Antwort werden ihnen direkt in ihrer Arbeitsumgebung nicht nur Daten, sondern fachkundig zusammengestellte Erkl盲rungen und kontextbezogene Einblicke bereitgestellt, denen sowohl ihre internen SAP-Daten als auch umfangreiche externe Internetquellen aus Perplexity zugrunde liegen.

Durch diese umfassenden Auswertungsm枚glichkeiten verringert sich der Aufwand f眉r die manuelle Datenabstimmung und -analyse erheblich. Sie f枚rdern dar眉ber hinaus fundierte Entscheidungen und geben Anwendern klar verst盲ndliche, handlungsrelevante Erl盲uterungen an die Hand, die sie bei strategischen Initiativen unterst眉tzen.

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Philipp Herzig ist CTO der 51风流SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r 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 f眉r 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 f眉r dieses Material zu finden.

The post Highlights des Q4 2025 Release: Joule appeared first on 51风流News Center.

Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote f眉r 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-RPT-1 ist ein neues KI-Modell, das speziell f眉r Prognosen zu tabellarischen Daten optimiert ist. W盲hrend LLMs das n盲chste Wort in einer Textsequenz vorhersagen, prognostiziert SAP-RPT-1 das n盲chste Feld in einer Tabellenzeile. Das Modell kann relationale Gesch盲ftsdaten interpretieren und ist f眉r nahezu alle Prognoseaufgaben geeignet. Dar眉ber hinaus ben枚tigen Kunden mit SAP-RPT-1 nicht mehr unz盲hlige KI-Modelle, die auf sehr enge Anwendungsbereiche spezialisiert sind, mit gro脽em Aufwand trainiert und gepflegt werden m眉ssen und hohe Investitionen erfordern 鈥� sie profitieren von einer zentralen, universellen KI-Engine und damit von einem einfacheren Einsatz von KI. SAP-RPT-1 zeichnet sich auch durch einen 50.000-fach geringeren Energiebedarf aus. F眉r das neue Modell werden zudem 100.000 weniger GPU-FLOPs ben枚tigt, es erzielt bis zu 3,5 Mal bessere Prognosen und ist 50 Mal schneller als die neusten LLMs. Die , die auf der SAP TechEd vorgestellt wurden, stehen Kunden nun 眉ber unseren Generative AI Hub zur Verf眉gung.

ist unser neues Full-Stack-Angebot f眉r souver盲ne Cloud-L枚sungen, das die Datenhaltung in der EU und vollst盲ndige Souver盲nit盲t unterst眉tzt. Kunden k枚nnen damit gesetzliche und betriebliche Anforderungen einfacher erf眉llen, indem sie die vollst盲ndige Kontrolle 眉ber ihre Infrastruktur, Plattform und Software erhalten. Sie k枚nnen die EU AI Cloud in SAP-eigenen Rechenzentren, auf vertrauensw眉rdiger europ盲ischer Infrastruktur oder als vollst盲ndig verwaltete L枚sung im eigenen Unternehmen bereitstellen. Europ盲ische Unternehmen und Einrichtungen im 枚ffentlichen Sektor k枚nnen nun die neuesten KI-Innovationen sicher und unter Einhaltung europ盲ischer Standards nutzen und profitieren dabei von der erforderlichen Souver盲nit盲t und Flexibilit盲t.

Wir haben auch Ma脽nahmen ergriffen, um die Datenlandschaft unserer Kunden zu vereinfachen und den Gesch盲ftskontext aller Daten zu bewahren. SAP Snowflake f眉hrt die Plattform von mit der L枚sung (SAP BDC) zusammen. Diese Partnerschaft erm枚glicht den wechselseitigen Datenaustausch zwischen Snowflake und SAP BDC Connect ohne Kopieren von Daten. Kunden, die Snowflake einsetzen, k枚nnen durch die Integration ihrer vorhandenen Instanzen in SAP BDC nahtlos und in Echtzeit auf die zusammengef眉hrten SAP- und Drittdaten mit umfangreicher Gesch盲ftssemantik in SAP BDC zugreifen. SAP Snowflake wird im ersten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein, SAP BDC Connect for Snowflake im Laufe des ersten Halbjahres 2026.

脺ber den Generative AI Hub der 51风流stehen au脽erdem die neuesten, f眉hrenden Modelle von Mistral, OpenAI, Gemini und Anthropic bereit. Kunden haben so die M枚glichkeit, das f眉r ihre konkreten Anwendungsf盲lle am besten geeignete Modell zu implementieren. Mit 350 KI-Funktionen, zu denen auch Joule Agents z盲hlen, und 眉ber 2.400 Joule-Skills auf Basis der L枚sung AI Foundation in der (SAP BTP) profitieren Kunden bereits von beispiellosem Mehrwert.

Hier sind einige Highlights aus dem vierten Quartal 2025:

• Joule war im vierten Quartal in mehr Anwendungen integriert als je zuvor. Die wechselseitige Integration mit Microsoft 365 Copilot sorgt f眉r ein einheitliches Benutzererlebnis und erm枚glicht es Anwendern, direkt in ihren Arbeitsabl盲ufen auf Informationen zuzugreifen. SAP Joule for Consultants bietet mehr Transparenz in Bezug auf Quellenangaben, w盲hrend Anwender mit der Funktion Deep Research in Joule auf komplexe Anfragen Antworten erhalten, f眉r die strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen zusammengef眉hrt werden. Grundlage daf眉r bilden unter anderem das Model Context Protocol, Dokument-Grounding und Perplexity. Das Joule Analytics Center bietet Kunden detaillierte Einblicke in die Benutzerakzeptanz und die Joule Preview Landscape stellt eine dedizierte Kundenumgebung zum Testen und Validieren von Softwareaktualisierungen zur Verf眉gung, bevor sie f眉r den Produktivbetrieb freigegeben werden.
• 51风流Business AI f眉r die Lieferkette bietet Unternehmen umfangreiche Einblicke. Neue Analysefunktionen in SAP Integrated Business Planning fassen komplexe Ergebnisse von Optimierungs-, Bestands- und Prognoseprozessen zusammen und 眉bersetzen komplizierte Berechnungen in klare, nat眉rliche Sprache. Der neue Production Planning and Operations Agent automatisiert die Pr眉fung der Voraussetzungen f眉r die Freigabe von Fertigungsauftr盲gen, indem er Materialunterdeckungen ermittelt und Behelfsl枚sungen vorschl盲gt, um Verz枚gerungen zu vermeiden.
• 51风流Business AI f眉r das Personalwesen erm枚glicht neue Ans盲tze beim Talentmanagement und verringert den administrativen Aufwand. Der Performance Preparation Agent automatisiert die Datenerfassung und generiert Gespr盲chspunkte, mit denen sich F眉hrungskr盲fte auf Mitarbeitergespr盲che vorbereiten und diese effektiver f眉hren k枚nnen. Mitarbeitende k枚nnen au脽erdem verborgene Kompetenzen direkt aus ihren Lebensl盲ufen ableiten, wodurch die interne Mobilit盲t gef枚rdert wird. SAP Business AI f眉r das Personalwesen bietet zahlreiche weitere Funktionen.
• 51风流Business AI f眉r das Finanzwesen wurde in diesem Quartal um zahlreiche Funktionen erweitert, unter anderem um weitere Agenten f眉r die Automatisierung komplexer Prozesse. Der Accounting Accruals Agent tr盲gt zu schnelleren Periodenabschl眉ssen bei. Der International Trade Classification Agent gew盲hrleistet die zuverl盲ssige Einhaltung von Vorschriften bei globalen Lieferungen, w盲hrend der Cash Management Agent eine detaillierte 脺bersicht 眉ber den Cashflow bietet. Joule unterst眉tzt Unternehmen nun auch bei der Stammdaten-Governance, analysiert Verrechnungslaufergebnisse und vereinfacht Aufgaben im Risikomanagement.
• 51风流Business AI f眉r IT und Entwickler erm枚glicht Kunden eine schnellere und einfachere Entwicklung, Automatisierung und Analyse. Die Funktion Agent Builder in Joule Studio ist nun allgemein verf眉gbar und erm枚glicht die Entwicklung eigener KI-Agenten, mit denen sich komplexe, durchg盲ngige Gesch盲ftsprozesse automatisieren lassen. Zur Verwaltung dieser wachsenden Landschaft stellt der neue Hub f眉r KI-Agenten in 51风流LeanIX ein zentrales Dashboard bereit, 眉ber den Agenten gesteuert werden k枚nnen. Mit SAP-RPT-1, einem neuen Modell f眉r strukturierte Unternehmensdaten, und SAP-ABAP-1 f眉r eine schnellere Generierung von ABAP-Code, f眉hrt die 51风流auch eigene Basismodelle ein. 
• Mit den neuesten Innovationen f眉r SAP Business AI k枚nnen Kunden komplexe Prozesse in den Bereichen Ausgabenmanagement, Beschaffung und Kundenerlebnis vereinfachen und st盲rker personalisierten. Im Ausgabenmanagement erm枚glicht der neue Booking Agent mit ma脽geschneiderten Empfehlungen eine einfachere Reiseplanung, w盲hrend der Receipt Analysis Agent f眉r pr盲zise Spesenabrechnungen sorgt. In der Beschaffung k枚nnen Kunden nat眉rliche Sprache verwenden, um Bedarfe in SAP Ariba weiterzuleiten und die Erstellung von Leistungsbeschreibungen in SAP Fieldglass zu automatisieren. Zur Verbesserung des Kundenerlebnisses k枚nnen Marketingexperten nun mithilfe einfacher Prompts umgehend Berichte in SAP Emarsys erstellen, w盲hrend Servicemitarbeiter mithilfe von KI-generierten Zusammenfassungen Fragen zu Abrechnungen effizienter bearbeiten k枚nnen.

Philipp Herzig ist CTO der 51风流SE.

*Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r 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 f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite https://www.sap.com/legal-notice sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.

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Ich sprach 眉ber diese Herausforderung mit Dan Newman auf dem , das von und ausgerichtet wurde. Wir sprachen 眉ber die Hindernisse, vor denen F眉hrungskr盲fte stehen, wenn sie 眉berlegen, wo sie generative KI einsetzen sollen, um ihr Unternehmen voranzubringen, und welche besonderen Vorteile SAP Business AI hier bietet.

Aus diesem Gespr盲ch ergaben sich im Wesentlichen vier Schritte, die Ihnen helfen, zum KI-Vorreiter zu werden.

1. Die vielversprechendsten Anwendungsszenarien priorisieren

Konzentrieren Sie sich zun盲chst auf Bereiche Ihres Unternehmens, in denen Sie mithilfe von KI schnell messbaren Mehrwert erzielen k枚nnen. KI-Vorreiter beginnen h盲ufig mit Finanzwesen, Personalmanagement, Lieferketten und dem Kundenerlebnis. Wenn Sie Ihre M枚glichkeiten pr眉fen, sollten Sie das Konzept eines 鈥濸roof of Concept鈥�, also eines Machbarkeitsnachweises, au脽er Acht lassen. Entwickeln Sie stattdessen einen 鈥濸roof of Value鈥�, indem Sie Ihr Know-how, Ihre Daten und Ideen sowie die Ihres Teams nutzen, um Bereiche zu finden, die st盲rker von Automatisierung oder KI-Agenten profitieren k枚nnen. 

Der Begriff 鈥濸roof of Value鈥� wurde 眉brigens von KI-Pionier , Vice President of IT bei , gepr盲gt und bezieht sich auf einen KI-Agenten f眉r die Kreditorenbuchhaltung, den sein Team zusammen mit der 51风流entworfen hatte. Entscheidend ist, genau festzulegen, welche Ergebnisse f眉r Ihr Unternehmen am wichtigsten sind, und die Anwendungsf盲lle zu w盲hlen, die schnell den gew眉nschten Mehrwert belegen.

2. Intelligente Agenten einsetzen, um komplexe Aufgaben zu vereinfachen

KI-Vorreiter nutzen au脽erdem h盲ufig KI-Agenten, die 眉ber Abteilungen und Systeme hinweg arbeiten, um durchg盲ngige Probleme zu l枚sen. Durch ihre F盲higkeit, ganze Prozesse selbstst盲ndig ausf眉hren, unterscheiden sich KI-Agenten auch von einzelnen KI-F盲higkeiten (Skills), wie zum Beispiel der F盲higkeit, eine Nachricht zu schreiben oder eine Excel-Tabelle zu analysieren und anhand dieser Analyse Aktionen anzusto脽en. Ein Agent f眉hrt dagegen selbst盲ndig komplexe, mehrstufige Prozesse durch, um ein messbares Ergebnis zu erzielen. Wir haben k眉rzlich ein erweitertes Netzwerk von , die die autonome Zusammenarbeit zwischen Systemen und Gesch盲ftsbereichen f枚rdern sollen. Dazu geh枚ren unter anderem sofort einsatzf盲hige Agenten f眉r HR, Finanzwesen, Lieferketten und andere Bereiche. Unternehmen k枚nnen diese schnell nutzen, um wichtige Workflows zu automatisieren.

KI-Vorreiter wie erstellen auch individuelle Agenten, die spezielle M枚glichkeiten zur Prozessverbesserung nutzen k枚nnen. Diese k枚nnen nun mit entwickelt werden. In einem Low-Code-Arbeitsbereich lassen sich hierbei kundenspezifische Agenten mithilfe vordefinierter F盲higkeiten, Modelle und Datenverbindungen erstellen, verkn眉pfen und verwalten. Dies erm枚glicht es, sein Agenten-Netzwerk zu erweitern und genau an die eigenen Anforderungen und den Gesch盲ftskontext anzupassen.

3. KI in t盲gliche Abl盲ufe integrieren

KI muss nahtlos in die t盲glichen Arbeitsabl盲ufe Ihrer Teams integriert sein. Au脽erdem m眉ssen Sie sicherstellen, dass sie in ihrer breiten IT-Landschaft funktioniert. Aufgrund dieser wichtigen Gesch盲ftsanforderungen haben wir als KI-Benutzeroberfl盲che f眉r nat眉rliche Sprache konzipiert, die direkt in Ihre SAP-Systeme integriert ist. Auch f眉hren wir eine neue Aktionsleiste ein. Joule kann dadurch den Kontext noch besser verstehen und ist noch besser in Drittanbieter-Tools wie ServiceNow und Microsoft Copilot integriert. Der Assistent wartet nicht auf m枚gliche Anweisungen von Ihnen, sondern verfolgt proaktiv Ihr Verhalten und schl盲gt hilfreiche Aktionen im entsprechenden Gesch盲ftskontext 眉ber verschiedene SAP- und Drittanwendungen hinweg vor. Dies erm枚glicht ein reibungsloses Arbeiten, sodass Ihre Teammitglieder nicht zwischen Tools wechseln oder sich auf neue Oberfl盲chen umstellen m眉ssen.

4. Ein Partnernetz mit interoperablen, f眉hrenden KI-Tools unterst眉tzen

Um unterschiedliche Tools und L枚sungen handhaben zu k枚nnen, sollte ein offenes, interoperables Partnernetz geschaffen werden. Denn was n眉tzt ein innovatives KI-Tool, wenn es nicht mit Ihren eigenen oder Drittl枚sungen kommunizieren kann. Deshalb haben wir k眉rzlich eine engere Integration mit Microsoft Copilot zur Steigerung der Produktivit盲t und Partnerschaften mit und f眉r einen flexiblen Zugriff auf f眉hrende KI-Modelle 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟. Diese und viele andere Partnerschaften helfen Teams dabei, mehrere KI-Funktionen zu kombinieren, vertrauensw眉rdige Daten 眉ber Systeme hinweg bereitzustellen und schneller Ergebnisse zu erzielen, ohne sich um manuelle Verbindungen k眉mmern zu m眉ssen.

Sind Sie bereit eine Vorreiterrolle einzunehmen? Hier sind die ersten Schritte

Ich m枚chte Sie ermutigen, im KI-Zeitalter nicht nur den anderen zu folgen, sondern voranzugehen. Wenn Sie dazu bereit sind, k枚nnen Sie auf unterschiedliche Weise damit anfangen. Befassen Sie sich zun盲chst eingehender mit diesen Themen, indem Sie sich das gesamte Gespr盲ch vom ansehen. Und erfahren Sie mehr dar眉ber, und .

Brenda Bown ist Chief Marketing Officer f眉r 51风流Enterprise AI Business.

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Personalisierung in KI ist keine Zusatzinnovation mehr, sondern zunehmend eine Grundvoraussetzung. Egal, ob Abl盲ufe optimiert, die Customer Experience verbessert oder schnellere Entscheidungen erm枚glicht werden sollen 鈥� Unternehmen setzen zunehmend auf KI, die ihrer Realit盲t entspricht.

Generische KI-Modelle sind so konzipiert, dass sie allgemein anwendbar sind 鈥� genau darin liegen aber auch ihre Grenzen. Diese Modelle ber眉cksichtigen h盲ufig nicht die individuellen Nuancen eines Unternehmens, sodass die Ergebnisse h盲ufig weniger pr盲zise und sehr allgemein ausfallen und zudem die funktions眉bergreifende Skalierbarkeit leidet. Einheitsl枚sungen erschweren die branchen眉bergreifende Anpassung an unterschiedliche gesetzliche Anforderungen, Datentypen und komplexe Unternehmensabl盲ufe.

In problematischen Branchen, in denen es auf Pr盲zision, Compliance und Kontext ankommt, kann die Nutzung generischer Modelle zu ineffizienten Abl盲ufen und verpassten Chancen f眉hren. Dar眉ber hinaus lassen sich diese Modelle nur schwer in Workflows der Unternehmenssteuerung, Sicherheit und Compliance integrieren. Das Ergebnis: mangelhafte Leistung und die zunehmende Erkenntnis, dass sich standardm盲脽ige KI nicht f眉r komplexe Unternehmensanforderungen eignet.

Deshalb investieren immer mehr Unternehmen in differenzierte Innovationen mit KI-L枚sungen, die von Grund auf entwickelt wurden, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Ein anschauliches Beispiel daf眉r ist unsere Partnerschaft mit . Mit nahezu 1 Million Rechnungen pro Jahr und 眉ber 40.000 Vertr盲gen verursachte der manuelle Abrechnungsprozess einen immensen Aufwand. Gemeinsam entwickelten wir mithilfe der 51风流Business Technology Platform (51风流BTP) und generativer KI eine vorschriftenkonforme, intuitive Anwendung, mit der Kundenbetreuer die Rechnungsstellung weitgehend unabh盲ngig von Expertenteams direkt verwalten und durch Preislisten und Vertragsbedingungen navigieren k枚nnen.

Die Ergebnisse sind beeindruckend. Die Abrechnung ist schneller und genauer, die Benutzerfreundlichkeit hat sich verbessert, und Teams mit Kundenkontakt k枚nnen sich auf die Kunden statt auf operative Aufgaben konzentrieren. Bis zum Jahresende d眉rfte sich die Effizienz der Abrechnung um 32 Prozent verbessern, und die Zeiten f眉r das Einrichten d眉rften sich halbieren. Manuelle Arbeiten lassen sich nun 眉ber eine intuitiv bedienbare Plattform automatisieren.

Wo es funktioniert: Wandel auf Branchenebene

Kundenspezifische KI-Anwendungen ver盲ndern Branchen, indem sie Informationen zu den spezifischen Daten, Prozessen und Herausforderungen jeder Branche entwickeln.

In der Fertigung zeigen sich die Auswirkungen kundenspezifischer KI-Anwendungen in der Optimierung komplexer operativer Prozesse. So hat unser Team beispielsweise eine L枚sung f眉r Henkel entwickelt, um die Indexierung im R眉ckerstattungs- und Kl盲rungsmanagement der Finanz- und Lieferkettenprozesse zu unterst眉tzen. Diese L枚sung automatisiert die Analyse und Indexierung von Reklamationsdokumenten, die von Kunden eingehen, und integriert modernste KI-Funktionen direkt in die t盲glichen Workflows des Kl盲rungsmanagements. So wird die Fallbearbeitung beschleunigt, pr盲zisiert und flexibler gestaltet sowie die Effizienz gesteigert.

In der 脰l- und Gasindustrie verbessern KI-Modelle, die mit geologischen Daten, Ger盲teprotokollen und Umweltvariablen trainiert werden, die Bohrprognosen und erm枚glichen eine proaktive Instandhaltung, was sowohl die Sicherheit als auch die Energieeffizienz verbessert. Die Automobilindustrie verzeichnet 盲hnliche Vorteile, da KI vorausschauende Instandhaltung, Systeme f眉r autonomes Fahren und Echtzeitdiagnosen unterst眉tzt und das Erlebnis Auto personalisieren kann. Der Einzelhandel nutzt KI, die sich an regionale Kaufmuster und Live-Verkaufsdaten anpasst. So werden genauere Bedarfsprognosen, eine lokalisierte Bestandsplanung und gezielte Werbeaktionen erm枚glicht, was weniger Verschwendung bedeutet.

Selbst Beh枚rden entdecken den Nutzen kontextbezogener KI und automatisieren damit Routineprozesse, priorisieren B眉rgeranfragen und entwerfen Richtlinien pr盲ziser, um schneller und effektiver 枚ffentliche Dienstleistungen bereitzustellen.

An diesen Beispielen wird offensichtlich: KI, die den Kontext versteht, in dem sie arbeitet, f枚rdert fundiertere Entscheidungen, effizientere Abl盲ufe und bessere Ergebnisse sowohl f眉r Unternehmen und Organisationen als auch deren Zielgruppen.

Die Vision von SAP: Entwicklung kundenspezifischer KI-Anwendungen f眉r Unternehmen

51风流ist Vorreiter bei dieser Umstellung auf personalisierte KI f眉r Unternehmen. Zur Vision des Unternehmens geh枚rt, KI zu schaffen, die nicht experimentell, sondern unternehmenstauglich ist.

Anstatt eigenst盲ndige L枚sungen zu entwickeln, integriert 51风流KI direkt in zentrale Gesch盲ftsprozesse im Finanzwesen, Personalwesen, in der Lieferkette usw. Durch gemeinsame Innovationen mit Kunden und Partnern arbeitet 51风流daran, jede KI-L枚sung technisch stabil zu gestalten und auf realistische Anwendungsf盲lle abzustimmen.

Damit KI in Unternehmen wirklich etwas bewirken kann, muss sie vollst盲ndig integriert und nicht nur angekoppelt sein. Hierzu geh枚rt, eng mit Fachleuten zusammenzuarbeiten, sich an Compliance-Standards auszurichten und Modelle st盲ndig auf der Grundlage von Echtzeit-Feedback zu optimieren. Bei kundenspezifischen KI-Anwendungen geht es nicht nur um Code, sondern um Zusammenarbeit, Vertrauen und langfristigen Nutzen.

Unser Ansatz besteht darin, Unternehmen in die Lage zu versetzen, KI zu entwickeln, die deren Struktur, Unternehmensphilosophie und Kunden widerspiegelt und die gezielt, zuverl盲ssig und verantwortungsvoll ist.

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt zur Skalierung

Unternehmen, die wettbewerbsf盲hig bleiben m枚chten, k枚nnen es sich nicht mehr leisten, KI als Nebenprojekt zu behandeln. Die Zeit des Herumexperimentierens ist vorbei. Jetzt ist es an der Zeit, KI zu skalieren, die intelligent, verantwortungsvoll und schnell arbeitet. Kundenspezifische KI-Anwendungen sind keine Technikfunktionen, sondern strategische Faktoren f眉r Innovation, Effizienz und Differenzierung.

Die Zukunft geh枚rt denen, die Personalisierung skalieren k枚nnen, ohne die Performance zu beeintr盲chtigen. Es ist an der Zeit, sich mit KI weiterzuentwickeln, die Ihr Unternehmen kennt.

Sindhu Gangadharan ist Leiterin des Bereichs Customer Innovation Services bei SAP.

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Die neue Verordnung verpflichtet Unternehmen dazu, die CO鈧�-Emissionen ausgew盲hlter importierter Produkte zu bilanzieren. F眉r die Automobilindustrie sind die Kategorien Stahl und Aluminium besonders von Bedeutung.

Komplette Fahrzeuge fallen derzeit zwar noch nicht unter das CBAM, doch der Automobilsektor z盲hlt zu den am st盲rksten betroffenen Branchen, da er auf emissionsintensive Materialien angewiesen ist. Bei Komponenten wie Karosserieteilen, Fahrgestellen, Rahmen und Batteriewannen besteht eine hohe Abh盲ngigkeit von importiertem Stahl und Aluminium.

Derzeit befindet sich das CBAM noch in der 脺bergangsphase, am 1. Januar 2026 wird es in die endg眉ltige Phase eintreten. Das bedeutet, dass Unternehmen die Emissionen erfassen m眉ssen, die im Laufe des Jahres 2026 durch die betreffenden von ihnen eingef眉hrten Produkte verursacht werden. Ab Februar 2027 m眉ssen sie Zertifikate f眉r die erfassten Emissionen erwerben, der erste Bericht dazu wird im August 2027 f盲llig.

Kosten f眉r CBAM werden sich rasch summieren

Ein moderner Personenkraftwagen besteht aus rund einer Tonne Stahl und 200 Kilogramm Aluminium. Der weltweite Durchschnitt liegt bei etwa pro Tonne produziertem Stahl, und mit jeder Tonne Prim盲raluminium entstehen rund .

Prognosen von Analysten zufolge k枚nnten sich die bis 2030 auf 150 Euro pro Tonne CO鈧� belaufen. Somit k枚nnten f眉r ein neu hergestelltes Fahrzeug bald 300 Euro an CBAM-Zertifikatkosten anfallen, vorausgesetzt, die Hersteller importieren den EU-Importdaten gem盲脽 20 Prozent des ben枚tigten Stahls und 54 Prozent des ben枚tigten Aluminiums. Angesichts der Tatsache, dass Deutschland 2024 produziert hat, k枚nnten deutsche Automobilhersteller und Zulieferer im Jahr 2027 in der Pflicht stehen, rund 1,2 Milliarden Euro an CBAM-Zertifikaten zu erwerben.*

F眉r die Zeit nach 2027 plant die Europ盲ische Kommission, Kategorien wie Chemikalien und Kunststoffe in die Verordnung aufzunehmen, wodurch noch weitere Autoteile unter die CBAM-Verordnung fallen w眉rden. Im Hinblick darauf ist es f眉r europ盲ische Automobilhersteller und Zulieferer noch wichtiger, dass sie schon heute solide CBAM-Strategien entwickeln.

Vorbereitungen auf CBAM f眉r Automobilhersteller und Zulieferer

In der gesamten EU-Automobilindustrie scheinen die Unternehmen nur unzureichend auf die neue CBAM-Phase vorbereitet zu sein.

Das ist allerdings nicht nur auf die Unt盲tigkeit der Unternehmen zur眉ckzuf眉hren, sondern liegt auch daran, dass die EU-Regulierungsbeh枚rden die Details zur Berechnungsmethode von Emissionswerten und zur 脺berpr眉fung von Daten noch nicht endg眉ltig ausgearbeitet haben. Der Umfang der meldepflichtigen Unternehmen und die Fristen f眉r den Kauf von Zertifikaten stehen dagegen bereits fest.

Angesichts dessen ist es f眉r europ盲ische Automobilhersteller und Zulieferer nun an der Zeit, sich auf die Regelungen vorzubereiten, die im Januar 2026 in Kraft treten. Sie sollten folgende Priorit盲ten ins Auge fassen.

1. Einarbeitung in CBAM und Bewertung eigener Prozesse

Die wichtigsten Elemente des CBAM wurden definiert, jetzt m眉ssen Unternehmen handeln. Wenn Sie dies noch nicht getan haben, sollten Sie sich zun盲chst mit dem Gesamtprozess und den Anforderungen vertraut machen.

Wenn Sie in den Geltungsbereich fallen, das hei脽t wenn Sie die De-minimis-Schwelle f眉r den Import von mehr als 50 Tonnen CBAM-relevanter Waren pro Jahr oder 100 Tonnen von damit verbundenen CO鈧�-Emissionen pro Jahr 眉berschreiten, sollten Sie ermitteln, welche Bereiche Ihrer Lieferkette am st盲rksten betroffen sind. Identifizieren Sie Ihre wichtigsten Lieferanten und importierten Waren, entwickeln Sie einen gezielten Ansatz, um von diesen Lieferanten die tats盲chlichen Emissionsdaten zu erhalten, und bewerten Sie die potenziellen finanziellen Auswirkungen. Da immer mehr Materialien in den Anwendungsbereich des CBAM fallen und die Preise f眉r Treibhausgasemissionszertifikate steigen, werden die finanziellen Auswirkungen in den kommenden Jahren zunehmen. Unternehmen m眉ssen sich darauf vorbereiten, diese neuen Verpflichtungen zu erf眉llen und die finanziellen Auswirkungen zu tragen.

2. Zusammenarbeit mit Lieferanten

Identifizieren Sie Ihre wichtigsten Lieferanten 鈥� in der Regel die 50 bis 100 gr枚脽ten 鈥� und konzentrieren Sie sich auf diese. Erstellen Sie dann einen zielgerichteten Plan f眉r die Zusammenarbeit und definieren Sie gleichzeitig einen fundierten Ansatz f眉r den breiteren Lieferantenstamm. Ziehen Sie in Betracht, Ihre Beschaffungsbedingungen zu 眉berarbeiten, um zuk眉nftig die Weitergabe von Daten verlangen zu k枚nnen. Gegebenenfalls k枚nnen Sie Ihre Lieferanten auch bei der Einarbeitung in das Thema Emissionen und deren Berechnung unterst眉tzen. Eine enge Zusammenarbeit ist unerl盲sslich, um tats盲chliche Emissionsdaten zu erhalten, die teureren Standardwerte zu vermeiden und weiteres Potenzial f眉r die Dekarbonisierung zu identifizieren. 

Der Zugang zu vertrauensw眉rdigen Lieferantendaten ist eine der gr枚脽ten Herausforderungen, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind.

W盲hrend die EU Mechanismen f眉r den Datenaustausch zwischen Zulieferern und Importeuren bereitstellt, bietet , ein Branchennetzwerk f眉r die europ盲ische Automobilindustrie, in Kombination mit einer Datenaustauschsoftware von Drittanbietern eine Alternative zur Erfassung vertrauensw眉rdiger, standardisierter Emissionsdaten. Catena-X erm枚glicht es Unternehmen, in einer vertrauensw眉rdigen Umgebung zusammenzuarbeiten und Daten auszutauschen. Es bringt Hersteller, Technologieanbieter und Lieferanten zusammen, um die Datenaustauschprozesse entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette zu standardisieren. 脺ber den Datenaustausch hinaus f枚rdern diese Netzwerke den Wissensaustausch, sodass die Mitglieder kennenlernen, Standards abstimmen und gemeinsam die Compliance-Bereitschaft beschleunigen k枚nnen.

Um Teil dieses Netzwerks zu werden, m眉ssen sich Unternehmen in der Regel registrieren und zertifizierte Software einf眉hren, die einen standardisierten Datenaustausch unterst眉tzt. Dann k枚nnen sie beginnen, mit anderen Mitgliedern zusammenzuarbeiten. Dieser Ansatz gew盲hrleistet Interoperabilit盲t und automatisiert die Erfassung vertrauensw眉rdiger Emissionsdaten. Catena-X arbeitet aktiv daran, seine M枚glichkeiten und Standards zur Unterst眉tzung des CBAM zu verfeinern.

3. Das richtige Tool f眉r das jeweilige Gesch盲ft finden

Das Wichtigste ist, den richtigen Technologiepartner zu finden, der die CBAM-Berichterstattung optimiert und die Integration von Daten zu Treibhausgasemissionen in zentrale Finanzbuchhaltungsprozesse unterst眉tzt.

Der EU-CBAM-Bericht erfordert viele Daten, die alle mithilfe von ma脽geschneiderten ERP-basierten Systemen automatisch angefordert, ausgef眉llt und gemeldet werden k枚nnen. Dazu werden die tats盲chlichen Emissionswerte verwendet. Die L枚sung 51风流Sustainability Footprint Management unterst眉tzt die Berichterstattung f眉r CBAM-Anmelder, indem sie standardisierte, auditierbare Berichtsworkflows erm枚glicht. Die L枚sung 51风流Green Ledger verwaltet das Zertifikateregister und tr盲gt dazu bei, die finanzielle und CO鈧�-Bilanzierung von CBAM-Emissionen und -Zertifikaten in 脺bereinstimmung mit Rechnungslegungsstandards wie US-GAAP und IFRS (geplant f眉r das erste Halbjahr 2026) sicherzustellen.

Manuelle Prozesse wie E-Mails und Excel-Dateien sind fehleranf盲llig, nicht skalierbar und machen die Einhaltung der CBAM-Anforderungen zeit- und ressourcenintensiv.

Vorbereitung aller Systeme auf CBAM-Konformit盲t

Das CBAM wird die Materialbeschaffung in der Automobilindustrie neu gestalten, indem es CO鈧�-Emissionen als Kostenfaktor einf眉hren und die Transparenz in globalen Lieferketten f枚rdern wird.

Das ideale Szenario f眉r Automobilhersteller und Zulieferer besteht darin, entschiedene Ma脽nahmen zur Dekarbonisierung zu ergreifen 鈥� zum Beispiel die Beschaffung von emissionsarmen Stahl- und Aluminiumprodukten, intensivere Bem眉hungen um Kreislaufwirtschaft und die Optimierung von Produktdesigns, um weniger CBAM-Materialien einzusetzen 鈥� und gleichzeitig die Aktivit盲ten zur Einhaltung der CBAM-Vorgaben vollst盲ndig zu automatisieren.

Der Zugriff auf genaue Daten zu Emissionen in der Lieferkette und deren finanzielle Auswirkungen liefert die Erkenntnisse, die F眉hrungskr盲fte ben枚tigen, um in den kommenden Jahren die Dekarbonisierung voranzubringen und Risiken zu reduzieren.

Die richtige Kombination aus Softwaretools und Zusammenarbeit innerhalb des branchenspezifischen Netzwerks erm枚glicht die kostenoptimierte und automatisierte Konformit盲t mit den CBAM-Anforderungen und liefert wertvolle Informationen 眉ber die Lieferkette. Die  k枚nnen einen messbaren ROI erzielen, indem sie die Datenerfassung und Workflows automatisieren. Zudem erm枚glichen sie es Finanzteams, manuellen Prozessen ein Ende zu setzen, damit sie sich st盲rker strategischen Analysen und Ma脽nahmen widmen k枚nnen. Dies tr盲gt dazu bei, eine skalierbare Grundlage f眉r ein kontinuierliches CO鈧�-Kostenmanagement zu schaffen und gleichzeitig den standardisierten Datenaustausch und die Zusammenarbeit entlang der gesamten Wertsch枚pfungskette zu unterst眉tzen.

Beginnen Sie jetzt mit den Vorbereitungen, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen weiterhin w盲chst, w盲hrend sich die endg眉ltige Phase des CBAM 2026 n盲hert.

Lesen Sie das CBAM- und sehen Sie sich das an, um mehr zu erfahren.

Thomas Janzen ist Branchenexperte bei der SAP SE.

*Dies ist eine grobe Berechnung, um die m枚glichen Auswirkungen zu veranschaulichen. Sie basiert auf Daten, aus denen hervorgeht, dass die EU im Jahr 2024 27,4 Millionen Tonnen an Fertigerzeugnissen aus Stahl eingef眉hrt hat. Der EU-Verbrauch lag bei etwa 129 Millionen Tonnen. Daher gehen wir davon aus, dass Importe etwa 20 Prozent des EU-Stahlverbrauchs ausmachen. stammten 54 Prozent des in der EU verwendeten Aluminiums aus Importen. Legt man diese Durchschnittswerte zugrunde, ergibt das etwa zwei Tonnen an importierten Treibhausgasemissionen pro Fahrzeug oder 300 Euro, wobei 20 Prozent der Emissionen eine Tonne Stahl und 53 Prozent der Emissionen 200 Kilogramm Aluminium zugerechnet werden.

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Neben den eingesetzten Technologien r眉ckt die F盲higkeit, diese sinnvoll im Arbeitsalltag zu nutzen, in den Mittelpunkt. Dies wird auch als die gro脽e Herausforderung der sogenannten AI-Adoption gesehen.

Kompetenzentwicklung in KI ist somit zu einer strategischen Aufgabe geworden. F眉r SAP-Kunden und Partner stellt sich die Frage, wie sie die eigenen Teams so qualifizieren, dass sie aktuelle wie zuk眉nftige Anforderungen souver盲n bew盲ltigen k枚nnen. Im Folgenden finden Sie 7 Tipps zur Entwicklung von KI Skills speziell f眉r den 51风流Kontext.

 1. Grundlagen in KI Lernen

Es gibt viele Lern-Angebote f眉r die Basics in Form von E-Learning-Kursen oder Webinaren. Teilweise sogar kostenfrei wie die , am oder nat眉rlich auch von SAP. Wir haben hier im einige Grundlagen herausgesucht: zu KI allgemein, 51风流Joule, 51风流Business AI aber auch zum wichtigen Thema Ethik und verantwortungsvolle KI.

2. Standortbestimmung 鈥� Wo stehe ich

Grundlagen von KI sollte jeder verstehen, danach kann man sich gezielt vertiefen. Hierbei kann das bei einer Standort-Bestimmung helfen. Hier sch盲tzt man sich selbst ein in den Bereichen Awareness, Motivation, Wissen und Anwendungskompetenz. Die Themen-Bereiche sind dabei 51风流Joule (Copilot & Agents), Embedded AI, Machine Learning Services on 51风流BTP, 51风流Build Joule Studio, Responsible AI & Implementierung von 51风流Business AI.

3. Vertiefung nach Thema & Rolle: Welche KI Skills werden weiter ben枚tigt?

Hat man sich als Team oder Individuum eingesch盲tzt, k枚nnen dann die verschiedenen 51风流Lernangebote 鈥� Infos dazu auch hier im Blog 鈥炩�� – helfen, einen eigenen Lernplan zu erstellen. Ein Blick auf die jeweils relevanten Themenbereich, die eigene Rolle sowie bevorzugter Lernformate erleichtert die Orientierung und die Auswahl.

4. Lern-Ziele setzen und Erfolge dokumentieren

Vielen hilft das Setzen konkreter Lernziele und die Vereinbarung konkreter Lern-Zeiten wie zum Beispiel im eigenen Kalender. Auch die Dokumentation und Reflektion der Lernfortschritte und Aha-Momente hilft Ihnen und anderen 鈥� ob durch Blogs in der 51风流Community, einem eigenen Lerntagebuch in digitalen Notizen oder einfach m眉ndlich im Team.

5. Lernen von und mit Anderen

Im sogenannten Peer-Learning wird in Barcamps, Workshops, Diskussionsrunden, Communities, Lerngruppen, Netzwerktreffen oder Promptathons gelernt.

Ein Promptathon ist eine Art Hackathon, wobei kleine Gruppen Herausforderungen aus ihrem Arbeitsalltag mit KI-Tool l枚sen. Firmen wie die Deutsche Telekom, Continental oder auch 51风流nutzen dieses Format bereits.

Lernen durch Austausch in Communities wie in der mit vielen Blogs und Diskussionen ist ein weiteres Format zum Lernen mit Peers. Im 51风流Learning Hub gibt es zudem sehr viele , in denen man Fragen stellen kann.  

6. Lernen durch Erfahrung und Tun

Bei solch generischen Technologien wie KI ist es wichtig, dass jeder selbst erkundet, wo KI ihm oder ihr helfen kann und Hands-on ausprobiert. Sei es in Lernprojekten, wobei man den Umgang mit neuen KI Tools experimentiert und reflektiert, oder in Teamworkshops. F眉r Workshops kann der mit Vorlagen helfen u.a. f眉r Joule Agent Discovery, AI Agent Design, Business AI Design, Business AI Exploration. Die Discovery und Exploration sollte unbedingt auf strategischer Ebene geschehen, ist jedoch auch auf Team-Ebene sehr hilfreich.  Beim 脺ben k枚nnen auch die 脺bungssysteme im 51风流Learning Hub helfen.

7. Regelm盲ssig KI-Kompetenzen pr眉fen und updaten

Das Feld der KI entwickelt sich rasant, daher ist das regelm盲脽ige Lernen, Updaten und Ausprobieren neuer Tools hier Pflicht. , die im Artikel genannten Ressourcen, der 聽oder die k枚nnen dabei helfen. Oder warum bauen Sie sich nicht selbst einen News-Update Agenten f眉r Ihren eigenen Kontext?

Zusammenfassung und Ausblick

KI-Lernen im SAP-Umfeld ist eine unternehmensrelevante, kontinuierliche Aufgabe. KI versteht man nur, indem man es anwendet und sich aktiv damit besch盲ftigt. Zudem gilt es, sich an diese neue Technologien anzupassen oder sogar Aufgaben und Jobs ganz neu zu denken.

Starten Sie mit einen 脺产别谤产濒颈肠办 hier im Blog machen Sie das Self-Assessment, erstellen Sie einen Lern-Plan mit ihren Peers und buchen Sie noch heute die f眉r Sie relevanten Lernangebote.

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Dar眉ber hinaus liefert der KI-Katalog Details zum Mehrwert und dem gesch盲tzten betriebswirtschaftlichen Nutzen f眉r Kunden sowie hilfreiche Ressourcen, zum Beispiel ausf眉hrliche Produktdokumentation und Demos.

鈥濻eit dem Start vor zehn Monaten wird der KI-Katalog von Kunden und Partnern stark frequentiert鈥�, berichtet Holger Neuert, Chief Product Manager f眉r den KI-Katalog. 鈥濶utzer verbringen viel Zeit damit, die dokumentierten KI-Anwendungsf盲lle zu durchsuchen. Sie kehren auch regelm盲脽ig zum KI-Katalog zur眉ck, um mehr 眉ber KI-Funktionen, Joule Agents und Ressourcen [in diesem Zusammenhang] zu erfahren.鈥�

Kunden den Mehrwert von KI aufzeigen

Der KI-Katalog fungiert als umfassende Informationsquelle und stellt Details zu L枚sungen sowie den potenziellen gesch盲ftlichen Vorteilen bereit.

51风流Customer Success Manager Nick Pearce nutzt den KI-Katalog, um auf wichtige Dokumentation, Informationen zum Mehrwert und zur Preisgestaltung f眉r Kunden sowie das 鈥濧I Estimator鈥�-Tool f眉r KI鈥慒unktionen zuzugreifen.

鈥濱ch kann Informationen zum potenziellen betriebswirtschaftlichen Nutzen schnell einsehen, zum Beispiel wie Stellenbewerbungen mithilfe von KI-gest眉tztem Bewerber-Screening um 70 Prozent schneller bearbeitet werden k枚nnen. So kann ich mich mit meinen SAP SuccessFactors-Kunden 眉ber den Mehrwert austauschen und besprechen, wo sie mit ihrer KI-Strategie ansetzen sollten鈥�, erl盲utert Pearce.

鈥濪er KI-Katalog und das Sch盲tzungs-Tool f眉r KI-Funktionen im SAP Discovery Center sind echte Game Changer und die besten Ressourcen, um mehr 眉ber die neuesten KI-Innovationen von 51风流f眉r alle Branchen und Gesch盲ftsbereiche zu erfahren鈥�, so Richard Grandpierre, Leiter des Bereichs SAP Business AI Product Management. 鈥濪iese leistungsstarke Plattform zeigt den betriebswirtschaftlichen Nutzen auf und erm枚glicht umfassende transformative Ergebnisse.鈥�

Dr. Michael Gl眉ck, Global Head of Value Advisory bei der SAP, erkl盲rt, dass die Sch盲tzungen des Mehrwerts der KI-Funktionen im KI-Katalog auf der Branchenexpertise von 51风流basieren und von Benchmark-Daten sowie Recherchen von Drittanbietern gest眉tzt werden. Zus盲tzlich wird das anf盲ngliche Feedback von Kunden zu jedem KI-Anwendungsfall ber眉cksichtigt.

鈥濱ndem wir Vorteile in Bezug auf Effizienz, direkten Einfluss, Effektivit盲t sowie indirekte und kausale Auswirkungen betrachten, bieten wir eine ganzheitliche Sicht auf den Mehrwert, den ein bestimmter Anwendungsfall innerhalb von 51风流Business AI unseren Kunden bieten kann鈥�, betont Gl眉ck.

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Dynamische Preisoptimierungen, kassenlose Superm盲rkte, intelligente Beschaffungsagenten 鈥� Einsatzszenarien f眉r K眉nstliche Intelligenz gibt es im Handel zuhauf. 鈥濻ie kann Umsatz steigern, Kosten senken und helfen, Prozesse nachhaltiger auszurichten 鈥� vorausgesetzt, sie wird mutig, verantwortungsvoll und strategisch genutzt鈥�, ist der Schweizer Handelsexperte 眉产别谤锄别耻驳迟.

Kein Wunder also, dass KI in der Branche zunehmend als unverzichtbare Schl眉sseltechnologie gilt 鈥� und aus dem Alltag vieler Handelsunternehmen bereits nicht mehr fortzudenken ist. 鈥濽nsere aktuelle Studie zeigt: KI ist im Einzelhandel definitiv angekommen鈥�, best盲tigt vom Handelsverband Deutschland (HDE). 鈥濽nternehmen, f眉r die KI noch vor zwei Jahren 眉berhaupt kein Thema war, befinden sich heute in der konkreten Planung oder Pilotierung intelligenter Prozesse.鈥� Insgesamt nutzen Handelsunternehmen der HDE-Studie zufolge KI derzeit vor allem zur Prozessbeschleunigung, f眉r Erkenntnisgewinne sowie die Verbesserung der Ergebnisqualit盲t.

Top 5 KI-Anwendungsszenarien im Handel

Ein wichtiger Grund f眉r den durchschlagenden KI-Erfolg im Handel d眉rfte die breite 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sein. Etliche der laut HDE-Studie umgesetzten und geplanten Anwendungsf盲lle basieren darauf. 鈥濰andelsunternehmen konzentrieren sich aktuell vor allem auf KI-Anwendungen mit schnell sichtbaren Ergebnissen, w盲hrend komplexere Szenarien wie der kassenlose Supermarkt, die intelligente Theke oder Predictive Baskets die Ausnahme bleiben鈥�, so Tromp. Zu den im Handel beliebtesten Anwendungsf盲llen geh枚ren laut Studie:

• Generierung von Artikeltexten
  KI automatisiert die Erstellung von Produktbeschreibungen und stellt Content schnell und konsistent bereit. Das spart Kosten und steigert die SEO-Sichtbarkeit in Online-Shops.
• Auswertung von Kundenfeedback aus sozialen Medien
  KI-gest眉tzte Sentiment-Analysen erleichtern die Identifizierung von Trends, Stimmungen und Problemen. Produkt- und Serviceverbesserungen k枚nnen so gezielt gesteuert werden.
• Massenpr眉fung von Daten
  Smarte Analysewerkzeuge identifizieren Fehler, Redundanzen oder Compliance-Vorst枚脽e in gro脽en Datenmengen im Handumdrehen. Manuelle Aufw盲nde sinken, die 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟 steigt.
• Smart Shelfs zur Bestands眉berwachung
  Intelligente Regale melden Fehlbest盲nde oder Falschplatzierungen automatisch und tragen so dazu bei, die Warenverf眉gbarkeit zu sichern und Out-of-Stock-Situationen zu minimieren.
• Absatzprognosen
  KI verbessert die Vorhersage von Verkaufszahlen durch pr盲zisere Modelle. H盲ndler profitieren von optimierten Best盲nden und geringeren Abschriften.

Nachhaltige Wertsch枚pfung erfordert strategischen KI-Ausrichtung

Und das sind nur einige Beispiele daf眉r, dass der Einzelhandel das KI-Experimentierstadium hinter sich gelassen hat und die Vorteile intelligenter Prozesse in etlichen Bereichen bereits erfolgreich zu nutzen wei脽 鈥� allerdings in der Regel in Form isolierter L枚sungen und nur selten 眉ber Prozessketten hinweg.

Laut einer aktuellen Erhebung der Universit盲t St. Gallen gehen Handelsexperten davon aus, dass intelligente Werkzeuge in naher Zukunft vor allem das Category Management, Warenbedarfsprognosen sowie die Personaleinsatzplanung deutlich ver盲ndern werden. 鈥濶achhaltige Wertsch枚pfung wird jedoch nur gelingen, wenn KI strategisch verankert, datenintensive Kernprozesse automatisiert und Mitarbeitende entlastet werden鈥�, bringt vom Institut f眉r Handelsmanagement der Universit盲t St. Gallen zentrale Erkenntnisse der Expertenstudie auf den Punkt. Die nahtlose Integration von KI in s盲mtliche Unternehmensbereiche sowie die Verzahnung unterschiedlicher Systeme und Datenquellen bilden daf眉r die Voraussetzung 鈥� sind Rudolph zufolge derzeit aber noch Zukunftsmusik.

Das Problem: Heterogene, historisch gewachsene IT-Landschaften, fragmentierte Daten und unzureichende 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟 bremsen die KI-Nutzung vor allem bei kleinen und mittelst盲ndischen Unternehmen aus. 鈥濫inheitliche Datenarchitekturen, cloudbasierte Plattformen sowie ein der fr眉hzeitige Vertrauens- und Know-how-Aufbau k枚nnten an dieser Stelle Abhilfe schaffen鈥�, ist Rudolph 眉产别谤锄别耻驳迟.

51风流stellt die Weichen f眉r intelligente Handelsprozesse

51风流liefert mit der neuen 51风流Business Suite und der darin enthaltenen 51风流Business Data Cloud (51风流BDC) alles, was es daf眉r braucht: Das durchg盲ngig integrierte System aus Anwendungen, Daten und k眉nstlicher Intelligenz (KI) vernetzt s盲mtliche Unternehmensbereiche und schafft so auch im Handel die Basis f眉r intelligente Entscheidungen, fundierte Echtzeiterkenntnisse und automatisierte Prozesse. 鈥濳I bringt im Handel nur dann echten Mehrwert, wenn sie nicht als isoliertes Tool, sondern als Teil der Unternehmensstrategie gedacht wird鈥�, res眉miert , Vice President Retail & Wholesale Advisory, Middle & Eastern Europe (MEE) bei SAP. Das Portfolio von 51风流und speziell die L枚sungen um 51风流Business Data Cloud und 51风流Business AI machen daf眉r den Weg frei.

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Zugleich bieten diese Ver盲nderungen auch die einzigartige Chance, Lieferketten von Grund auf neu zu konzipieren 鈥� angetrieben durch k眉nstliche Intelligenz (KI) und agentenbasierte Arbeitsabl盲ufe, die als wichtige Transformationsmotoren des kommenden Jahrzehnts fungieren. Das Fazit ist eindeutig: Unternehmen, die auf KI-gest眉tzte Anwendungen und zuverl盲ssige Daten setzen und Prozesse neu 眉berdenken, schaffen Stabilit盲t und sichern sich das Vertrauen von Kunden, w盲hrend andere m枚glicherweise mit anhaltenden Schocks, sinkender Servicequalit盲t, h枚heren Kosten und Umsatzverlusten rechnen m眉ssen.

Auf der Konferenz SAP Connect stellten wir im Rahmen der Veranstaltung 鈥濻upply Chain Connect鈥� vor, wie sich mithilfe von KI die Logistikkette optimieren l盲sst 鈥� mit Innovationen, die F眉hrungskr盲ften im Bereich Lieferketten helfen sollen, St枚rungen nicht nur zu 眉berstehen, sondern als Chance f眉r mehr Resilienz und Wachstum zu nutzen.

51风流Supply Chain Orchestration

Im dynamischen Marktumfeld von heute sind zwei Faktoren absolut entscheidend: Weitblick und die F盲higkeit, St枚rungen schnell zu 眉berwinden. F眉hrungskr盲fte m眉ssen wissen, wo sich ihre Produkte befinden, welche Lieferanten oder Unterlieferanten Probleme haben und wie sie souver盲n reagieren k枚nnen. Dennoch f眉hrt mangelnde Transparenz oft dazu, dass Unternehmen v枚llig unvorbereitet von St枚rungen getroffen werden.

ist eine neue KI-basierte L枚sung, die darauf ausgerichtet ist, potenzielle St枚rungen fr眉hzeitig zu erkennen und Risiken f眉r die individuelle Lieferkettenkonfiguration eines Unternehmens einzuordnen. Zudem erm枚glicht sie intelligente Auswirkungsanalysen und das Einleiten KI鈥慻est眉tzter Ma脽nahmen in der Planung, Logistik, Beschaffung und Fertigung. Die an Lieferketten beteiligten Parteien werden k眉nftig von leistungsstarken Joule-Assistenten unterst眉tzt, die KI-Agenten einsetzen, um die Einhaltung von Vorgaben durch Lieferanten sicherzustellen, den Kundenservice zu verbessern und die Abh盲ngigkeit von einzelnen Umsatzquellen zu reduzieren.

Was SAP聽Supply Chain Orchestration besonders auszeichnet, ist die Basis der L枚sung: die . Die L枚sung integriert Daten aus dem sowie aus und bietet so einen umfassenden 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber alle Ebenen der Lieferkette. Diese mehrstufige Transparenz hilft dabei, externe und interne Risikosignale in Ma脽nahmen mit verschiedenen Priorit盲ten umzuwandeln und so die betriebliche Effizienz, Compliance und Kundenzufriedenheit zu steigern.

51风流Supply Chain Orchestration soll im ersten Halbjahr 2026 verf眉gbar sein und markiert die n盲chste Etappe auf dem Weg in eine Zukunft, in der Unternehmen globale Ver盲nderungen antizipieren k枚nnen, bevor diese zu schwerwiegenden gesch盲ftlichen Auswirkungen f眉hren.

Hochentwickelte KI-Funktionen und einheitliche Szenario-Simulationen f眉r optimierte Logistikkettenplanung

51风流erm枚glicht es Kunden, mithilfe von die Logistikkettenplanung neu zu gestalten, um dadurch noch schneller und intelligenter wirtschaften zu k枚nnen und eine st盲rkere Vernetzung zu gew盲hrleisten. Die L枚sung vereint intelligente Automatisierung, ein harmonisiertes Datenmodell und KI-gest眉tzte Funktionen, um genauere Prognosen zu liefern und Prozesse zu optimieren, sodass Planer sich auf wichtige Entscheidungen konzentrieren k枚nnen.

Ein einheitlicher Planungsbereich unterst眉tzt nun sowohl die Planung auf Basis von Zeitreihen als auch auftragsbasierte Planung, sodass Nutzer nahtlos zwischen strategischen, taktischen und operativen Ebenen wechseln k枚nnen, was letztendlich eine nahtlose und ma脽geschneiderte Planung erm枚glicht. Neue harmonisierte Szenario-Simulationen zeigen die Auswirkungen von Warnungen und Risiken auf Auftr盲ge 眉ber alle Planungshorizonte hinweg auf. Integrierte KI sorgt f眉r pr盲zisere Prognosen und eine bessere Bestandsf眉hrung, w盲hrend merkmalsbasierte Planung f眉r eine genaue Beschaffungsplanung sorgt, um den Bestands- und Kapazit盲tsabgleich f眉r wichtige Branchen wie den Modehandel, Hightech, Life Sciences oder Konsumg眉ter zu optimieren.

Der neue konfigurierbare Planner Workspace bietet eine einheitliche Oberfl盲che, auf der Planer die aktuelle Entwicklung verfolgen, Szenarios simulieren und sofort handeln k枚nnen. Unterst眉tzt werde sie dabei von , dem SAP-Assistenten, der kontextbezogenen Support und aussagekr盲ftige Einblicke aus Prognosen, Beschaffungspl盲nen und mehrstufigen Best盲nden bietet.

Die KI-Funktionen befinden sich derzeit im Beta-Modus und sollen im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein. Alle anderen Erweiterungen sind bereits verf眉gbar.

Schnellere Entscheidungen und Automatisierung in der gesamten Lieferkette dank neuer Joule Agents

51风流stellt drei neue f眉r das聽Supply Chain Management vor, die wichtige, zeitaufwendige Aufgaben automatisieren und Teams in die Lage versetzen, sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren. Diese Agenten erm枚glichen KI-gest眉tzte Automatisierung direkt in den Workflows von SAP聽Cloud ERP, SAP聽Cloud ERP Private und dem聽51风流Business Network, sodass der manuelle Aufwand reduziert wird und Fehler minimiert werden.

• Production Planning and Operations Agent: Automatisiert die Pr眉fung der Voraussetzungen f眉r die Freigabe von Fertigungsauftr盲gen, 眉berpr眉ft Materialien, Kapazit盲ten und die Terminierung und kann Behelfsl枚sungen empfehlen oder Auftr盲ge sofort freigeben. So k枚nnen Auftragsabwicklungszyklen verk眉rzt und die Kosten gesenkt werden. Der Agent soll im ersten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
• Change Record Management Agent: Unterst眉tzt Produktmanager und -ingenieure, indem er Problemberichte und 脛nderungsantr盲ge begr眉ndet, weitere Schritte empfiehlt und 脛nderungen einleitet, was die Governance und R眉ckverfolgbarkeit verbessert und die Entscheidungsfindung beschleunigt. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.
• Supplier Onboarding Agent: Optimiert das Onboarding im SAP聽Business Network, indem er Lieferantendetails heranzieht, Einladungen koordiniert, Daten 眉berpr眉ft und Eskalationen abwickelt, sodass Beschaffungsteams schneller skalieren und sich auf die strategische Lieferantenentwicklung konzentrieren k枚nnen.

Mit diesen Agenten bettet die 51风流intelligente Funktionen von Grund auf in die t盲glichen Abl盲ufe der Logistikkette ein und sorgt daf眉r, dass Entscheidungen in den wichtigsten Bereichen noch schneller getroffen werden k枚nnen.

Optimierung des 51风流Business Network auf Basis von Kundenanforderungen

Der globale Handel ist enger verflochten als je zuvor, aber zu viele Unternehmen arbeiten noch mit fragmentierten Beschaffungs- und Logistikprozessen. Die 51风流k眉ndigt deshalb Optimierungen f眉r das SAP Business Network an, die weltweit gr枚脽te B2B-Plattform, 眉ber die j盲hrlich ein Handelsvolumen von mehr als 6,3 Billionen US-Dollar in 190 L盲ndern abgewickelt wird.

• 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 auf der SAP聽BTP: Grundlage des 51风流Business Network bildet nun die 51风流BTP, die ein modernes Datenfundament bietet und Unternehmen in die Lage versetzt, im gro脽en Ma脽stab zu wirtschaften. Das SAP聽Business Network vernetzt SAP- und Drittanbietersysteme, bietet ein einheitliches globales Verzeichnis mit einem gef眉hrten Onboarding-Prozess und erm枚glicht Anpassungen von Workflows 眉ber SAP聽Build. Die Integration von Joule wird ab Januar 2026 verf眉gbar sein, sodass eingebettete KI-Funktionen f眉r Analysen, Automatisierung und Genehmigungen im gesamten Netzwerk bereitstehen.
• Netzwerkgest眉tzte Integration in der gesamten Business Suite: Das SAP聽Business Network wird im Laufe dieses Jahres durchg盲ngige Wertsch枚pfungsketten mit SAP聽Cloud ERP, SAP聽Ariba, SAP聽Fieldglass und SAP聽Transportation Management unterst眉tzen. So k枚nnen Kl盲rungsf盲lle schneller bearbeitet und Emissionen genauer verfolgt werden. Zudem ist eine KI-gest眉tzte Navigation im Angebot.
• Einfacher Zugriff auf Lieferantendaten: Ab dem vierten Quartal 2025 k枚nnen Nutzer direkt 眉ber ihre ERP-Schnittstelle nach Lieferanten suchen, wodurch das manuelle Onboarding entf盲llt. K盲ufer k枚nnen so schneller auf neue Anbieter zur眉ckgreifen, was die Aktivierungskosten verringert und die Transparenz erh枚ht.

All diese Innovationen erg盲nzen das SAP Business Network mit intelligenten Funktionen, einer gr枚脽eren Reichweite, mehr Benutzerfreundlichkeit sowie integrierten KI-Prozessen, einer nahtlosen Business-Suite-Integration und der ERP-gest眉tzten Ermittlung von Lieferanten.

51风流f眉hrt neue L枚sung f眉r Logistikmanagement ein

51风流k眉ndigte au脽erdem an 鈥� eine neue Cloudl枚sung, die Abl盲ufe in gro脽en Verteilzentren mit Funktionen zur Unterst眉tzung kleinerer, lokaler und regionaler Lager erg盲nzt. Dies tr盲gt dazu bei, mehrstufige Verteilnetzwerke aufzubauen, die widerstandsf盲higere Prozesse und schnellere Lieferungen gew盲hrleisten.

Die L枚sung ist vollst盲ndig mit SAP Cloud ERP Private und dem SAP Business Network for Logistics vernetzt, sodass Bestand, Lieferungen und die Koordination von Partnern zentral ablaufen. Im Gegensatz zu Standalone-Tools werden ERP-Funktionen direkt auf mehrere dezentrale Lager ausgeweitet. Auf diese Weise k枚nnen manuelle Aufgaben erheblich reduziert werden und es kann 眉ber verschiedene Netzwerke hinweg f眉r Konsistenz gesorgt werden.

Integrierte KI-Funktionen steuern zudem operative Entscheidungen, beseitigen Silos und st盲rken die Zusammenarbeit in allen Logistiknetzen. SAP Logistics Management wird im ersten Quartal 2026 verf眉gbar sein.

Doehler, ein globaler Hersteller, Vermarkter und Anbieter von technologiebasierten nat眉rlichen Ingredients f眉r die Lebensmittel-, Getr盲nke- und Ern盲hrungsindustrie, wird die L枚sung in seinen Lagern nutzen, um seine Produktionsstandorte, den Umgang mit Proben und Ersatzteile zu verwalten.

鈥濻AP Logistics Management wird f眉r den Gro脽teil unserer 眉ber 50 Produktionsstandorte, die Entnahme von Proben und die technischen Lager eine effiziente Prozessautomatisierung und eine schnellere Transformation erm枚glichen鈥�, berichtet Dr. Michael Merget, Chief Operating Officer der Doehler Group. 鈥濿ir sehen die leistungsstarken, integrierten KI-Funktionen dieser L枚sung nicht als Zusatz, sondern als intelligenten Kern, der unsere Logistikprozesse von morgen pr盲gen wird.鈥�

Ein Blick in die Zukunft

Robuste, intelligente und vernetzte Lieferketten sind keine Zukunftsmusik mehr 鈥� sie sind bereits unerl盲sslich geworden. Die hier vorgestellten innovativen Neuerungen sind Teil der Vision der 51风流f眉r eine perfekt koordinierte Lieferkette. Die n盲chste Generation an Technologien f眉r die Logistikkette wird Unternehmen in die Lage versetzen, St枚rungen fr眉hzeitig zu erkennen, Daten im gro脽en Ma脽stab zu nutzen und die Kundenerwartungen fortw盲hrend zu 眉bertreffen. Indem sie mit Intelligenz und Weitblick vorangehen, k枚nnen Unternehmen Krisen in Chancen verwandeln und in einer von Unsicherheit gepr盲gten Welt erfolgreich sein.

Weitere Informationen zu allen Ank眉ndigungen finden Sie im .

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

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Durch die Anbindung von Google BigQuery, der autonomen Daten- und KI-Plattform mit agentenbasierten Funktionen, an m枚chten 51风流und Google Unternehmen jeder Gr枚脽e umgehenden Zugriff auf vertrauensw眉rdige, sofort einsetzbare Daten f眉r Unternehmensanalysen und KI auf ihren Plattformen erm枚glichen.

脺ber Jahrzehnte hinweg gab es eine klare Trennung zwischen Unternehmensdaten und Analysen. Gesch盲ftskritische Daten mit umfassendem semantischem Kontext waren in Transaktionssystemen isoliert. Herk枚mmliche ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) erzeugen Datenreplikate, die schwierig zu verwalten sind, schnell veralten und Unternehmen daran hindern, auf der Grundlage von Echtzeiteinblicken zu agieren. Dadurch wird die digitale Transformation ausgebremst.

Die Partnerschaft von 51风流und Google l枚st dieses Dilemma. Durch die Beseitigung von Datenreplikationen und die Vereinheitlichung der Datenlandschaft erm枚glichen 51风流und Google Cloud Unternehmen die Entwicklung von intelligenten Agenten, automatisierten Workflows und Prognosen, die direkt auf vertrauensw眉rdigen Echtzeitdaten basieren.

Google f眉hrt nun als erster Hyperscaler 51风流BDC Connect ein. Mit 51风流BDC Connect f眉r Google BigQuery k枚nnen Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten und Anwendungen in gro脽em Ma脽stab erschlie脽en. M枚glich wird dies durch den sicheren und schnellen Zugriff auf die verwalteten Datenprodukte von 51风流mit vielf盲ltiger Semantik 鈥� ohne Verz枚gerungen, ohne komplexe Datenreplikation und ohne ETL-Pipelines. Kunden k枚nnen SAP-Daten flexibel mit anderen Unternehmensdaten in BigQuery kombinieren und umgekehrt, um mit f眉hrenden Analyse- und agentenbasierten KI-Funktionen Innovationen voranzutreiben.

鈥�51风流und Google Cloud unterst眉tzen globale Unternehmen seit vielen Jahren dabei, das Potenzial von Daten und KI zu nutzen鈥�, erkl盲rte Christian Klein, CEO der 51风流SE. 鈥濪urch die Zusammenf眉hrung von Google BigQuery und 51风流Business Data Cloud bieten wir unseren Kunden Auswahlm枚glichkeiten ohne Kompromisse, sodass sie ihre Analyse- und KI-Initiativen beschleunigen k枚nnen.鈥�

鈥濽nternehmen unterst眉tzen s盲mtliche Aspekte ihrer Gesch盲ftsabl盲ufe mit einer Kombination aus intelligenten Funktionen und Automatisierung鈥�, bekr盲ftigte Thomas Kurian, CEO von Google Cloud. 鈥濪ank der Integration von BigQuery und Gemini-Modellen in 51风流Business Data Cloud k枚nnen Unternehmen ganz einfach eine einheitliche Datengrundlage schaffen, die Silos beseitigt und die Entwicklung einer neuen Kategorie von KI-Agenten und -Anwendungen erm枚glicht.鈥�

Innovation mit SAP-Datenprodukten und Google BigQuery

Im Mittelpunkt der Partnerschaft steht die neue L枚sung 51风流Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery. Hierbei handelt es sich um eine Zero-Copy-Data-Fabric, die einen nahtlosen Zugriff auf die semantisch reichhaltigen Gesch盲ftsdaten von 51风流BDC mit den leistungsf盲higen Daten- und KI-L枚sungen von Google erm枚glicht, einschlie脽lich Gemini-Modellen und der Plattform Vertex AI. Dadurch entsteht eine moderne Plattform f眉r Daten, Analysen und KI, die automatisierte, funktions眉bergreifende Gesch盲ftsprozesse unterst眉tzt.

Diese bidirektionale Integration bildet die Grundlage f眉r eine L枚sung, mit der Unternehmen KI-Funktionen entwickeln und skalieren k枚nnen. Mit 51风流Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery profitieren Kunden von diesen M枚glichkeiten:

• Entwicklung fundierter, vertrauensw眉rdiger KI: Stellen Sie sicher, dass den KI-Modellen und -Agenten von Google BigQuery eine aktuelle und vollst盲ndige Sicht auf das Unternehmen zugrunde liegt, indem sie ohne Kopieren und in Echtzeit auf vertrauensw眉rdige SAP-Daten mit vielf盲ltiger Semantik zugreifen k枚nnen.
• Einsatz autonomer Agenten: Entwickeln und implementieren Sie intelligente Agenten mithilfe von Vertex AI und Gemini von Google Cloud, mit denen sich komplexe funktions眉bergreifende Prozesse automatisieren lassen 鈥� von der Optimierung der Lieferkette bis hin zu Finanzprognosen.
• Gewinnen Sie tiefere Einblicke: Verkn眉pfen Sie SAP-Daten 眉ber 51风流BDC mit speziellen globalen Datensets, die ausschlie脽lich in Google Cloud verf眉gbar sind, z. B. Geodaten aus Google Maps, Google Trends und 枚ffentlichen Datens盲tzen. Auf diese Weise k枚nnen Sie umfassende Informationen zum Gesch盲ftskontext bereitstellen.
• Definieren Sie Analysen neu: Nutzen Sie Funktionen, die weit 眉ber Dashboards und Berichte hinausgehen. Erm枚glichen Sie es allen Mitarbeitenden, in Google Cloud in nat眉rlicher Sprache komplexe Fragen zu ihren Gesch盲ftsdaten zu stellen und umgehend intelligente Antworten zu erhalten.

痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Google Cloud bietet Kunden und Partnern Anreize f眉r eine schnelle Einf眉hrung dieser gemeinsamen L枚sungen, mit denen sie die Transformation ihrer Datennutzung mit Unterst眉tzung durch KI beschleunigen k枚nnen.

51风流Business Data Cloud ist ab sofort in Google-Cloud-Regionen in Asien/Pazifik, Europa und den USA verf眉gbar. Weitere Regionen sind geplant. 51风流Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery soll im ersten Halbjahr 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Dar眉ber hinaus wird das Portfolio 51风流Business Warehouse, Private Cloud Edition, das 眉ber 51风流BDC angeboten wird, in 眉ber 40 Google-Cloud-Regionen unterst眉tzt. Dadurch sind unsere Kunden in der Lage, wichtige Anforderungen an Datenresidenz und Compliance zu erf眉llen.

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Wie wird aus einem F眉nf-Personen-Startup ein globaler IT-Konzern 鈥瀖ade in Germany鈥�? In sechs Episoden wirft 鈥濪ie 51风流Story鈥� einen Blick hinter die Kulissen, von den Anf盲ngen bis zur Zukunft mit Cloud und KI 鈥� mit exklusiven Einblicken von 51风流CEO Christian Klein und ehemaligen Mitarbeiter:innen. Es geht um die Kultur, den Aufstieg und die st盲ndige Transformation des Konzerns.

Der Podcast ist f眉r alle, die verstehen wollen, was es braucht, damit Innovation und Wandel immer wieder gelingen.

Worum es geht:

• Die Anf盲nge: F眉nf Ex-IBM-Mitarbeiter k眉ndigen sichere Jobs und legen den Grundstein f眉r einen Weltkonzern.
• Die Kultur: Was Arbeiten bei 51风流besonders macht und welche Rollen Hasso Plattner und Dietmar Hopp dabei spielten.
• Der Aufstieg: Getrieben von einer neuen Softwaregeneration, Mut zur Internationalisierung und dem Gl眉ck perfekten Timings.
• Die Innovation: Warum 51风流Zukunftstrends oft fr眉h richtig antizipiert 鈥� dank konsequentem Kundenfokus.
• Die Transformation: Wie der Konzern trotz Gr枚脽e beweglich bleibt und sich st盲ndig neu erfindet.
• Das Erbe: Warum 51风流ein in Deutschland einzigartiges Unternehmen ist, wie 51风流mit Cloud und KI in die Zukunft geht und was passieren muss, damit mehr globale IT-Champions entstehen.

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Die Zusammenarbeit erm枚glicht es Millionen von Besch盲ftigten im 枚ffentlichen Sektor, KI sicher und verantwortungsvoll zu nutzen und dabei strenge Anforderungen an Datenhoheit, Sicherheit und rechtliche Vorgaben einzuhalten.

Christian Klein, CEO der 51风流SE, sagt: Angewandte KI ist das, was echten Mehrwert schafft. Als Business-KI-Unternehmen mit jahrzehntelanger Erfahrung bei 枚ffentlichen Organisationen sind wir 眉berzeugt, dass OpenAI f眉r Deutschland einen gro脽en Schritt nach vorn darstellt. Wir b眉ndeln das Know-how von 51风流Sovereign Cloud mit der f眉hrenden KI-Technologie von OpenAI und ebnen so den Weg f眉r KI-L枚sungen, die in Deutschland f眉r Deutschland entwickelt werden.鈥�

Sam Altman, CEO von OpenAI, sagt: 鈥濪eutschland ist seit Langem f眉hrend in Ingenieurwesen und Technologie. Millionen Menschen in Deutschland nutzen bereits ChatGPT, um ihr Leben zu vereinfachen, Forschung und Wissenschaft voranzutreiben und neue Unternehmen zu gr眉nden. Mit OpenAI f眉r Deutschland werden wir gemeinsam mit lokalen Partnern daran arbeiten, dieses Potenzial auf den 枚ffentlichen Sektor auszuweiten 鈥� um Dienstleistungen zu verbessern und sicherzustellen, dass die Vorteile von KI im ganzen Land ankommen, und zwar im Einklang mit wichtigen Werten wie Vertrauen und Sicherheit.鈥�

Satya Nadella, Chairman und CEO von Microsoft, sagt: Im Rahmen dieser Partnerschaft freuen wir uns darauf, dem 枚ffentlichen Sektor in Deutschland noch mehr KI-F盲higkeiten zur Verf眉gung zu stellen. Azure als Plattform f眉r Delos Cloud erm枚glicht, dass KI mit h枚chsten Standards an Souver盲nit盲t, Datenschutz, regulatorischer Compliance und operativer Resilienz eingesetzt werden kann 鈥� sodass 枚ffentliche Institutionen KI zielgerichtet und verantwortungsvoll anwenden k枚nnen.鈥�

Im Rahmen dieser Zusammenarbeit, deren Umsetzung 2026 starten soll, werden OpenAI, 51风流und Microsoft Mitarbeitende in Beh枚rden, Verwaltungen und Forschungseinrichtungen in Deutschland dabei unterst眉tzen, ihre t盲gliche Arbeit zu beschleunigen und mehr Zeit f眉r wertsch枚pfende Aufgaben statt f眉r administrative T盲tigkeiten zu bekommen. OpenAI f眉r Deutschland dient zudem als Eckpfeiler f眉r die Entwicklung ma脽geschneiderter Anwendungen f眉r den 枚ffentlichen Sektor und die direkte Integration von KI-Agenten in bestehende Workflows, um Prozesse wie Aktenverwaltung oder die Analyse von Verwaltungsdaten zu automatisieren und zu verbessern.

Zur Unterst眉tzung dieses Vorhabens plant SAP, die bestehende Infrastruktur von Delos Cloud in Deutschland auf 4.000 GPUs f眉r KI-Workloads auszubauen. Je nach zuk眉nftiger Nachfrage wird 51风流zudem weiter in angewandte KI-F盲higkeiten in Deutschland investieren 鈥� mit Skalierung 眉ber bestehende, SAP-eigene Infrastruktur sowie 眉ber neue Kooperationen mit Colocation-Anbietern und weiteren Partnern. Diese Ma脽nahmen zielen darauf ab, das Angebot auf zus盲tzliche Branchen und M盲rkte in Europa auszuweiten.

OpenAI f眉r Deutschland unterst眉tzt direkt die nationalen KI-Ambitionen Deutschlands. Die Hightech-Agenda der Bundesregierung zielt darauf ab, bis 2030 eine KI-getriebene Wertsch枚pfung von bis zu 10 % des BIP zu erreichen 鈥� ein deutliches Signal f眉r eine umfassende Einf眉hrung von KI in Wirtschaft und 枚ffentlichem Sektor. Unterdessen hat die Initiative 鈥濵ade for Germany鈥�, die inzwischen von 61 f眉hrenden Unternehmen und globalen Investoren 鈥� darunter 51风流鈥� unterst眉tzt wird, Investitionen von mehr als 631 Milliarden Euro zugesagt, um Wachstum und Modernisierung zu beschleunigen. 51风流hat zudem k眉rzlich eine Investition von mehr als 20 Milliarden Euro 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟, um die digitale Souver盲nit盲t Europas zu st盲rken.

脺ber OpenAI

OpenAI ist ein KI-Forschungs- und Entwicklungsunternehmen, das sich daf眉r einsetzt, dass allgemeine k眉nstliche Intelligenz allen Menschen zugutekommt. Weitere Informationen finden Sie unter openai.com.

脺ber SAP

Als weltweit f眉hrender Anbieter von Unternehmensanwendungen und Business AI steht 51风流(NYSE:SAP) an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Technologie. Seit 眉ber 50 Jahren vertrauen Unternehmen auf SAP, um ihr volles Potenzial auszusch枚pfen, indem sie gesch盲ftskritische Abl盲ufe wie Finanzwesen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis vereinheitlichen. Weitere Informationen finden Sie unter .

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Hinweis an die Redaktionen

F眉r Pressefotos und Fernsehmaterial in hoher Aufl枚sung besuchen Sie bitte unsere Plattform . Dort finden Sie aktuelles sendef盲higes TV-Footage-Material sowie Bilder zu Themen rund um 51风流zum direkten Download.

Ansprechpartner f眉r die Presse

Benjamin Nickel, +49 30 6341070266, benjamin.nickel@sap.com, CEST

Larissa Haida, +49 176 62614186, larissahaida@openai.com, CEST

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.  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 2024 auf dem Formular 20-F. 漏 2025 51风流SE. Alle Rechte vorbehalten. 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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Die ersten der mehr als 40 Joule-Agenten, die wir auf der 51风流Sapphire 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟 haben, sind nun f眉r Kunden verf眉gbar. 脺ber verschiedene Funktionsbereiche hinweg unterst眉tzen diese Agenten Unternehmen dabei, Kl盲rungsf盲lle zu l枚sen, enge Beziehungen zu ihren Kunden zu pflegen, Folgeaktivit盲ten durchzuf眉hren und zahlreiche weitere Aufgaben zu erledigen. , das KI-Betriebssystem f眉r alle SAP-Business-AI-L枚sungen, f眉hrt s盲mtliche Tools f眉r die Entwicklung, Erweiterung und Ausf眉hrung kundenspezifischer KI-L枚sungen und Agenten in gro脽em Ma脽stab auf einer zentralen Plattform zusammen und vereinfacht so die Entwicklung im Bereich KI.

Und das waren nur einige Beispiele f眉r die Innovationen und L枚sungen, die wir auf der 51风流Sapphire 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟 haben. Weitere Ank眉ndigungen und ausf眉hrliche Informationen finden Sie im oder in diesem 脺产别谤产濒颈肠办. Zum Ende des zweiten Quartals 2025 m枚chten wir Sie 眉ber die zahlreichen Neuerungen f眉r SAP Business AI informieren.

Im Folgenden finden Sie einen ausf眉hrlichen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die KI-Innovation f眉r das Personalwesen, die wir im zweiten Quartal 2025 f眉r unsere Kunden bereitgestellt haben.

• Erfahren Sie mehr 眉ber Joule
• Erfahren Sie mehr 眉ber 51风流Business AI f眉r die Lieferkette
• Erfahren Sie mehr 眉ber 51风流Business AI f眉r das Finanzwesen und Ausgabenmanagement

KI-gest眉tzte Massen眉bersetzung in SAP-SuccessFactors-L枚sungen

Allgemein verf眉gbar

Zur Verbesserung der Mitarbeitermotivation und Unterst眉tzung der Compliance k枚nnen Systemadministratoren Massen眉bersetzungen in SAP-SuccessFactors-L枚sungen nutzen. Das Tool 眉bersetzt voreingestellte Seiteninhalte umgehend in verschiedene Sprachen und stellt eine intuitive Oberfl盲che zur 脺berpr眉fung der 脺bersetzungen bereit. Zu den Vorteilen, die sich daraus ergeben, z盲hlen ein einfacherer 脺bersetzungsprozess, der im Vergleich zur manuellen 脺bersetzung Zeit und Kosten spart, sowie eine h枚here Qualit盲t und Konsistenz von 脺bersetzungen. Dar眉ber hinaus sorgen lokalisierte Inhalte f眉r eine h枚here Mitarbeitermotivation.

Systemadministratoren k枚nnen mit Massen眉bersetzungen die Kosten f眉r die 脺bersetzung kundenspezifischer Objekte w盲hrend der Systemlokalisierung um bis zu 90 % senken.*

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KI-gest眉tzte Bildgenerierung f眉r Schulungen in 51风流SuccessFactors Learning
Allgemein verf眉gbar

Schulungsadministratoren, die 51风流SuccessFactors Learning verwenden, k枚nnen nun mithilfe der KI-gest眉tzten Bildgenerierung ansprechendere Inhalte erstellen, ohne auf Bilder aus externen Quellen zur眉ckgreifen zu m眉ssen. Mit dem Tool k枚nnen durch Eingeben einer Beschreibung schnell und einfach Bilder f眉r benutzerdefinierte Karten, Banner, Elemente, Programme und Curricula generiert werden. Zu den wichtigsten Vorteile z盲hlen die deutliche Verringerung des Zeitaufwands f眉r die Suche nach Bildern, eine schnellere Erstellung von Inhalten und ein besseres Lernerlebnis f眉r Administratoren und Anwender.

Schulungsdesigner k枚nnen davon ausgehen, dass sie Bilder f眉r Schulungen bis zu 70 % schneller generieren k枚nnen, w盲hrend Schulungsadministratoren die Kosten f眉r den Erwerb von Archivbildern um bis zu 90 % senken k枚nnen.*

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KI-gest眉tzte Stimmungsanalyse in 360-Grad-Beurteilungen in 51风流SuccessFactors Performance & Goals
Allgemein verf眉gbar

Personalverantwortliche und F眉hrungskr盲fte k枚nnen sich nun mithilfe von Stimmungsanalysen in 360-Grad-Beurteilungen in 51风流SuccessFactors Performance & Goals ein genaueres Bild der Mitarbeiterleistung machen. Die Funktion analysiert die Stimmung, die aus dem Feedback von Bewertern in 360-Grad-Beurteilungen abgeleitet werden kann, und gibt so Aufschluss 眉ber die Einstellung von Mitarbeitenden gegen眉ber Qualifikationen und Kompetenzen.

Personalverantwortliche und F眉hrungskr盲fte profitieren damit von Vorteilen wie Zeitersparnis durch einen schnelleren 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die Leistungsentwicklung, datengest眉tzten Entscheidungen zur Verbesserung der Mitarbeiterleistung und einer intuitiven M枚glichkeit, die St盲rken und Entwicklungsm枚glichkeiten von Mitarbeitenden zu identifizieren.

Mithilfe dieser Funktion kann der Anteil der Mitarbeitenden, die freiwillig aus dem Unternehmen ausscheiden, weil ihnen die Motivation hinter 360-Grad-Feedback nicht klar ist, um bis zu 30 % verringert werden.*

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KI-gest眉tztes Anlegen von Teamzielen in 51风流SuccessFactors Performance & Goals
Allgemein verf眉gbar

Teamleiter und F眉hrungskr盲fte, die 51风流SuccessFactors Performance & Goals nutzen, k枚nnen nun mithilfe von KI aussagekr盲ftige und motivierende Teamziele definieren. Das System erzeugt sorgf盲ltig strukturierte Ziele, die auf die Unternehmensstandards abgestimmt sind, indem es die gew眉nschten Teamleistungen beschreibt. Die Inhalte k枚nnen bei Bedarf 眉berpr眉ft, bearbeitet und neu erstellt werden.

Mit der Funktion lassen sich hochwertige, abgestimmte Teamziele anlegen, wobei der Fokus von der Ideenfindung und der Entwicklung auf das Erreichen von Ergebnissen verlagert wird.

F眉hrungskr盲fte k枚nnen damit Teamziele bis zu 65 % schneller anlegen.*

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KI-gest眉tzte Leistungsanalysen in 51风流SuccessFactors Performance & Goals
Allgemein verf眉gbar

F眉hrungskr盲fte k枚nnen sich nun mithilfe von Leistungsanalysen ein umfassendes Bild der Mitarbeiterleistung machen, das auf dem Feedback aus 51风流SuccessFactors Performance & Goals beruht. Die Funktion generiert eine Zusammenfassung und Synthese qualitativer R眉ckmeldungen in einem bestimmten Leistungsjahr, die es F眉hrungskr盲ften erm枚glicht, die Mitarbeiterleistung besser zu visualisieren und zu verstehen.

Zu den Vorteilen z盲hlen eine h枚here Effizienz beim Ausf眉llen von Leistungsformularen und der Vorbereitung von Einzelgespr盲chen, die Verkn眉pfung von qualitativem Feedback und Leistungsdaten mit quantitativen Bewertungen sowie erweiterte Informationen f眉r das Leistungsmanagement im Team.

F眉hrungskr盲fte k枚nnen damit ihren Zeitaufwand f眉r die Erstellung einer 脺bersicht 眉ber die Leistungsentwicklung der ihnen direkt unterstellten Mitarbeitenden f眉r die jeweiligen Leistungsgespr盲che um bis zu 70 % verringern.*

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KI-gest眉tzte Nachfolgeanalysen in 51风流SuccessFactors Succession & Development
Allgemein verf眉gbar

Nachfolgeplaner und Personalverantwortliche, die 51风流SuccessFactors Succession & Development nutzen, k枚nnen nun mithilfe von Nachfolgeanalysen die Nachfolgeplanung vereinfachen und optimieren. Anwender k枚nnen direkt 眉ber die entsprechenden Talent Cards wertvolle Erkenntnisse zu potenziellen Nachfolgern gewinnen, unter anderem zur Eignung f眉r die Rolle, Leistung, zu erreichten Zielen, St盲rken und Entwicklungsbedarfen.

Zu den Vorteilen z盲hlen einfach zug盲ngliche und relevante Erkenntnisse, die als Grundlage f眉r Entscheidungen zur Nachfolgeplanung genutzt werden k枚nnen, eine Verlagerung des Schwerpunkts von der Datenauswertung hin zu einem strategischen Personalmanagement und die M枚glichkeit, durch gezielte Karriereentwicklung und Weiterbildung eine gr枚脽ere Auswahl qualifizierter Bewerber f眉r wichtige Positionen zu erhalten.

Nachfolgeplaner und F眉hrungskr盲fte k枚nnen durch automatisierte Einblicke in Bewerberprofile und die Verwaltung von Daten zur Nachfolge den Zeitaufwand f眉r die Nachfolgeplanung um bis zu 20 % verringern.*

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KI-gest眉tzte Einblicke in Feedback zu Vorstellungsgespr盲chen in 51风流SuccessFactors Recruiting
Allgemein verf眉gbar

Recruiter und einstellende F眉hrungskr盲fte k枚nnen nun mithilfe von KI-gest眉tzten Einblicken in Feedback zu Vorstellungsgespr盲chen die Bewertung von Bewerbern optimieren. Das System erm枚glicht eine umfassende Bewertung von Bewerbern, indem es Qualifikations- und Kompetenzbewertungen, allgemeine Kommentare, Notizen, kompetenzspezifisches Feedback und die endg眉ltige Empfehlung einbezieht. All diese Informationen werden aus dem Feedback zu Vorstellungsgespr盲chen abgeleitet. Recruiter k枚nnen diese Einblicke nach Bedarf generieren und anzeigen. Um sicherzustellen, dass stets aktuelles Feedback einbezogen wird, k枚nnen die Einblicke aktualisiert werden.

Dadurch l盲sst sich das Feedback von Bewerbern effizienter 眉berpr眉fen, w盲hrend zugleich der Aufwand f眉r das manuelle Erstellen von Zusammenfassungen verringert wird. Teams, die Vorstellungsgespr盲che durchf眉hren, k枚nnen sich schneller einigen oder Bedenken identifizieren. Sobald zus盲tzliches Feedback verf眉gbar wird, k枚nnen Zusammenfassungen neu erstellt werden.

Recruiter k枚nnen ihren Zeitaufwand f眉r die Zusammenfassung des Feedbacks zu Vorstellungsgespr盲chen um bis zu 70 % pro Gespr盲ch verringern.*

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KI-gest眉tzte erweiterte KI-Sprachversionen in SAP-SuccessFactors-L枚sungen
Allgemein verf眉gbar

F眉hrungskr盲fte im Personalwesen k枚nnen zur Unterst眉tzung einer globalen Belegschaft mithilfe erweiterter KI-Sprachversionen in SAP-SuccessFactors-L枚sungen zus盲tzliche Sprachen abdecken. Mit dieser von Systemadministratoren verwalteten Funktion lassen sich mit KI 眉bersetzte Sprachversionen 眉ber eine Oberfl盲che und einen integrierten Workflow erstellen, 眉berpr眉fen und verwalten. Dabei wird sichergestellt, dass die 脺bersetzungen von Menschen gepr眉ft und angepasst werden.

Systemadministratoren k枚nnen so die Kosten f眉r die Verwaltung von KI-眉bersetzten Sprachversionen f眉r kundenspezifische Objekte bei der Systemlokalisierung um bis zu 90 % senken.*

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Einsatz von Joule in 51风流SuccessFactors Mobile
Allgemein verf眉gbar

Anwender von 51风流SuccessFactors k枚nnen nun Joule in den Apps von 51风流SuccessFactors Mobile nutzen, um ihre t盲glichen Aufgaben intuitiver und effizienter zu erledigen. Mithilfe von Joule k枚nnen Mitarbeitende Probleme eigenst盲ndig l枚sen und ihren Zeitaufwand f眉r die Suche nach Informationen verringern. F眉hrungskr盲fte k枚nnen mit Joule datengest眉tzte Entscheidungen treffen und so die Teamleistung verbessern und Wachstum f枚rdern.

iPhone- und iPad-Nutzer k枚nnen Siri bitten, Joule zu 枚ffnen, um Antworten auf ihre Fragen zu erhalten. Mit dem Sprachbefehl 鈥濰i Siri, frag Joule in 51风流SuccessFactors鈥� k枚nnen sie 眉ber Siri die Interaktion mit Joule starten.

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KI-gest眉tzte Erl盲uterung des Gehaltsnachweises in 51风流SuccessFactors Employee Central
Allgemein verf眉gbar

In 51风流SuccessFactors Employee Central Payroll k枚nnen Mitarbeitende Joule nutzen, um sich ihren Gehaltsnachweis erl盲utern und Fragen zu Gehalts盲nderungen und Zahlungsdetails umgehend beantworten zu lassen. Die KI-gest眉tzte Funktion zeigt sofortige Erl盲uterungen an, sodass die Zahl der Helpdesk-Tickets zur Gehaltsabrechnung deutlich verringert werden kann und die Mitarbeiterzufriedenheit steigt.

Personalabteilungen k枚nnen damit die Zahl der HR-Tickets zum Gehaltsnachweis um 50 % verringern, w盲hrend die Mitarbeitenden von umgehenden qualifizierten Antworten profitieren.*

. Im Video zu den Highlights des SAP-SuccessFactors-Release f眉r das erste Halbjahr 2025 k枚nnen Sie die Funktion im Praxiseinsatz sehen:

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Performance and Goals Agent
Beta-Release

Der neue Performance and Goals Agent in 51风流SuccessFactors automatisiert die Datenerfassung, stellt F眉hrungskr盲ften personalisierte Gespr盲chspunkte f眉r Mitarbeitergespr盲che bereit und unterbreitet Handlungsempfehlungen wie das Erstellen von Besprechungsnotizen in Continuous Performance Management, die Planung von Einzelgespr盲chen, das Anfordern von Feedback usw.鈥� Mit dem Agenten haben F眉hrungskr盲fte Zugriff auf relevante Informationen und ben枚tigen weniger Zeit f眉r manuelle Vorbereitungen.

Der Agent kann F眉hrungskr盲fte beispielsweise darauf hinweisen, dass bald ein Gespr盲ch zur Leistungsbeurteilung mit einem ihrer Mitarbeitenden ansteht, jedoch noch kein Feedback von anderen Teammitgliedern vorliegt. Der Agent kann in ihrem Namen Feedback vom Team des Mitarbeitenden einholen, dieses Feedback zusammenfassen und sie auf das Gespr盲ch vorbereiten.

Der Performance and Goals Agent vereinfacht komplexe HR-Prozesse wie Leistungsbeurteilungen und die Verg眉tungsplanung und verringert den Verwaltungsaufwand. Er kann au脽erdem umsetzbare Pl盲ne mit den richtigen Informationen und Daten erstellen und ausf眉hren.

F眉hrungskr盲fte ben枚tigen mit dem Agenten bis zu 50 % weniger Zeit f眉r die Vorbereitung von Gespr盲chen zur Leistungsbeurteilung und bis zu 80 % weniger Zeit f眉r Folgeaktivit盲ten nach diesen Gespr盲chen. Dar眉ber hinaus verringert sich die Zahl freiwillig ausscheidender Mitarbeitender infolge unzureichender Gespr盲che um bis zu 30 %.*

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Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der SAP SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtlichen 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 M盲ngelgew盲hr und ohne Gew盲hrleistung jedweder Art, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51风流眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r 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 f眉r dieses Material zu finden.

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Die ersten der mehr als 40 Joule-Agenten, die wir auf der 51风流Sapphire 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟 haben, sind nun f眉r Kunden verf眉gbar. 脺ber verschiedene Funktionsbereiche hinweg unterst眉tzen diese Agenten Unternehmen dabei, Kl盲rungsf盲lle zu l枚sen, enge Beziehungen zu ihren Kunden zu pflegen, Folgeaktivit盲ten durchzuf眉hren und zahlreiche weitere Aufgaben zu erledigen. , das KI-Betriebssystem f眉r alle SAP-Business-AI-L枚sungen, f眉hrt s盲mtliche Tools f眉r die Entwicklung, Erweiterung und Ausf眉hrung kundenspezifischer KI-L枚sungen und Agenten in gro脽em Ma脽stab auf einer zentralen Plattform zusammen und vereinfacht so die Entwicklung im Bereich KI.

Und das waren nur einige Beispiele f眉r die Innovationen und L枚sungen, die wir auf der 51风流Sapphire 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟 haben. Weitere Ank眉ndigungen und ausf眉hrliche Informationen finden Sie im oder in diesem 脺产别谤产濒颈肠办. Zum Ende des zweiten Quartals 2025 m枚chten wir Sie 眉ber die zahlreichen Neuerungen f眉r SAP Business AI informieren.

Im Folgenden finden Sie einen ausf眉hrlichen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die KI-Innovation f眉r das Finanzwesen und Ausgabenmanagement, die wir im zweiten Quartal 2025 f眉r unsere Kunden bereitgestellt haben.

• Erfahren Sie mehr 眉ber 51风流Business AI in Q2 2025
• Erfahren Sie mehr 眉ber Joule
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51风流Business AI f眉r das Finanzwesen und Ausgabenmanagement

KI-gest眉tzte Fehlerbehandlung f眉r elektronische Belege in 51风流Document and Reporting Compliance

Allgemein verf眉gbar

Steuerbuchhalter, die mit der zunehmenden Komplexit盲t der elektronischen Rechnungsstellung konfrontiert sind, k枚nnen vom Einsatz von Joule in 51风流Document and Reporting Compliance profitieren. Die L枚sung 眉bersetzt komplexe Fehler in elektronischen Belegen in leicht verst盲ndliche nat眉rliche Sprache, sodass Anwender sich nicht mit den technischen Fachausdr眉cken auskennen m眉ssen. So k枚nnen sie die zugrunde liegenden Probleme schnell identifizieren und effizient beheben, wodurch Beeintr盲chtigungen und potenzielle Strafen minimiert werden.

Dadurch k枚nnen nachweislich gesch盲ftliche Vorteile erzielt werden, etwa eine Verringerung des Zeitaufwands f眉r die Analyse von Fehlerdetails und Ursachenermittlung um bis zu 80 %. Dies hat eine deutlich h枚here Effizienz und bessere Compliance zur Folge.*

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Produkterweiterungen f眉r den Einsatz von Joule in 51风流S/4HANA Cloud Public Edition

Allgemein verf眉gbar

Joule bietet nun noch bessere Unterst眉tzung in 51风流S/4HANA Cloud Public Edition. Dadurch lassen sich wichtige Gesch盲ftsprozesse effizienter gestalten und besser steuern. Anwender k枚nnen nicht nur Gesch盲ftsdaten f眉r Arbeitspl盲tze und Ressourcen anzeigen, sondern auch die Abwicklung von Kundenauftr盲gen proaktiv 眉berwachen. Indem Joule potenzielle Probleme kennzeichnet und Vorschl盲ge zur Problembehebung unterbreitet, k枚nnen Anwender daf眉r sorgen, dass Auftr盲ge fristgerecht erf眉llt werden.

Dar眉ber hinaus bietet Joule die M枚glichkeit, Anlagenstammdaten direkt in 51风流S/4HANA Cloud Public Edition anzulegen. So ben枚tigen Unternehmen weniger Zeit f眉r umfangreiche Schulungen und k枚nnen die Genauigkeit und Daten-Governance verbessern.

Joule kann Preisfindungssachbearbeiter au脽erdem dabei unterst眉tzen, auslaufende Preise besser zu steuern, indem er neue angepasste Preise vorschl盲gt. Dadurch kann der Zeit- und Kostenaufwand f眉r die Ermittlung auslaufender Preise und die Festlegung neuer Preise um bis zu 90 % verringert werden.*

Ausf眉hrliche Informationen zu den neuesten Erweiterungen finden Sie im .

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Produkterweiterungen f眉r den Einsatz von Joule in 51风流S/4HANA Cloud Private Edition

Allgemein verf眉gbar

F眉r den Einsatz von Joule in 51风流S/4HANA Cloud Private Edition werden neue Funktionen f眉r verschiedene Gesch盲ftsbereiche bereitgestellt. Im Bereich Field-Logistik k枚nnen Anwender Mengen f眉r Nichtlagerpositionen nun direkt abrufen. Dar眉ber hinaus ist 眉ber Joule nun der Zugriff auf umfassende Cash-Management-Funktionen m枚glich, beispielsweise zur 脺berwachung von Kontoausz眉gen und zum Durchf眉hren von 脺berweisungen. Bei der konvergenten Fakturierung k枚nnen Anwender wichtige Prozesse nun direkt verwalten und unter anderem Kl盲rungsf盲llen Bearbeiter zuordnen oder Drucksperren f眉r Fakturierungsbelege setzen und aufheben.

Mit Joule k枚nnen Versandsachbearbeiter zudem Details zu Auslieferungen abrufen und detaillierte Informationen wie den Kommissionierstatus oder Warenempf盲nger f眉r Auslieferungen und Kundenauftr盲ge anzeigen, ohne die zugeh枚rigen Anwendungen suchen und 枚ffnen zu m眉ssen. Joule kann beispielsweise alle Auslieferungen mit noch nicht vollst盲ndig kommissionierten Waren oder alle zu liefernden Kundenauftr盲ge anzeigen. Dies erm枚glicht eine schnellere Probleml枚sung und eine bessere Nachverfolgung der Auftragsabwicklung.

Und das ist noch nicht alles. Mithilfe von Joule k枚nnen Vertriebsmitarbeiter nun wichtige Vertragsdetails effizient extrahieren, historische 脛nderungen verfolgen, wichtige Kennzahlen analysieren und Fehler beheben. Dies erm枚glicht eine detaillierte Analyse und einen schnellen Abschluss von Verkaufsverhandlungen, was wiederum die M枚glichkeiten f眉r Vertragsverl盲ngerungen und Upselling verbessert. Joule vereinfacht au脽erdem Vertragsanfragen und steigert so die Kundenzufriedenheit. Vertriebsmitarbeiter k枚nnen davon ausgehen, dass sie ihren Zeitaufwand f眉r die Verdichtung von Daten zu Subskriptionsvertr盲gen um bis zu 80 % verringern k枚nnen.*

Ausf眉hrliche Informationen zu diesen Erweiterungen finden Sie im .

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Agent f眉r die Debitorenbuchhaltung
Beta-Release

Debitorenbuchhalter werden nun bei der Verarbeitung von Daten zu 眉berf盲lligen Forderungen unterst眉tzt. Der Agent f眉r die Debitorenbuchhaltung kann 眉berf盲llige Au脽enst盲nde in verschiedenen Anwendungen suchen und auf der Grundlage der Profile und Zahlungshistorie von Kunden entsprechende Folgeaktivit盲ten durchf眉hren.

Kunden k枚nnen davon ausgehen, dass sie mit diesem Joule-Agenten die Au脽enstandsdauer von Forderungen um bis zu 1 %, die Ausbuchung uneinbringlicher Forderungen um bis zu 2 % und den Aufwand f眉r die Analyse und Abstimmung offener Debitorenposten um bis zu 75 % verringern k枚nnen.*

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Meeting Location Planner Agent
Beta-Release

Mit dem Meeting Location Planner Agent k枚nnen Besprechungsplaner externe Veranstaltungen einfacher und schneller planen. Der Agent schl盲gt Orte vor, bei denen die Teilnehmenden m枚glichst kurze Anreisezeiten haben, unterbreitet auf der Grundlage des Sitzes eines Unternehmens Empfehlungen f眉r den Veranstaltungsort und schl盲gt geeignete Hotels vor. Er bietet dar眉ber hinaus einen umfassenden 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die Gesamtkosten f眉r eine externe Besprechung und stellt Vorlagen f眉r E-Mails mit Deep-Links zur Verf眉gung, 眉ber die Teilnehmende ihre Reise buchen k枚nnen. Dadurch wird eine Planung innerhalb der Budgetvorgaben erm枚glicht.

Die automatisierte Datenerfassung und -koordination sorgt f眉r eine einfachere Planung und h枚here Produktivit盲t. Der Agent erm枚glicht fundierte Entscheidungen zur Ausgabenkontrolle und zugleich die Umsetzung der Ziele f眉r Veranstaltungen. Durch eine nahtlose Kommunikation und klare Buchungsanweisungen profitieren Teilnehmende von einem besseren Erlebnis.

Dadurch k枚nnen die Kosten f眉r geplante Besprechungen um bis zu 10 % und der Zeitaufwand f眉r die Planung von externen Veranstaltungen um 15 % verringert werden, indem der Informationsaustausch mit allen Teilnehmenden verbessert wird.*

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Agent f眉r die 脺berpr眉fung von Spesenabrechnungen
Release im Rahmen des Programms 51风流Early Adopter Care

Ausgabenmanager k枚nnen den Abrechnungsprozess mit dem Agenten f眉r die 脺berpr眉fung von Spesenabrechnungen optimieren. Der Agent kennzeichnet Probleme proaktiv und f眉hrt Anwender durch die einzelnen Schritte f眉r die Korrektur von Abrechnungsfehlern, um Verz枚gerungen durch abgelehnte oder zur眉ckgesendete Abrechnungen zu minimieren. Er verbessert die Benutzerfreundlichkeit, indem er Anwender beim Abschlie脽en und Einreichen von Spesenabrechnungen unterst眉tzt und die Zahl der Fehler verringert. Er fordert Anwender au脽erdem zur Eingabe der erforderlichen Informationen auf und stellt dadurch sicher, dass Abrechnungen alle erforderlichen Details enthalten.

Dadurch l盲sst sich der Zeitaufwand f眉r die Erstellung und Einreichung von Spesenabrechnungen um 30 % verringern, w盲hrend zugleich 24 % mehr Spesenabrechnungen ohne Korrekturen genehmigt werden k枚nnen. Anwender profitieren so insgesamt von einem besseren Erlebnis.*

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Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der SAP SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtlichen 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 M盲ngelgew盲hr und ohne Gew盲hrleistung jedweder Art, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51风流眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r 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 f眉r dieses Material zu finden.

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Geht man jedoch dar眉ber hinaus und wendet diese Modelle auf strukturierte, tabellarische Daten an, die f眉r die operativen Aufgaben von Unternehmen wesentlich sind, steht man vor einigen Herausforderungen. Dieses Ungleichgewicht ist teilweise auf die 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 von Trainingsdaten zur眉ckzuf眉hren. Texte zum Trainieren von Modellen sind reichlich vorhanden und werden h盲ufig aus dem Internet gezogen. Tabellarische Daten hingegen, vor allem solche mit mehreren verkn眉pften Tabellen, sind rar.

Um die Fortschritte von KI in den Unternehmenskontext zu 眉bertragen, ben枚tigen Forschende, die sich mit Trainings und Vergleichen der Leistungsf盲higkeit dieser Modelle im Unternehmensumfeld besch盲ftigen, realistische tabellarische Daten. Aus diesem Grund hat die 51风流鈥濻ales Autocompletion Linked Business Tables鈥� (SALT) entwickelt. Dabei handelt es sich um einen eigens zusammengestellten Datensatz mit anonymisierten Daten aus dem ERP-System eines Kunden.

SALT wurde speziell zur Unterst眉tzung von Forschenden entwickelt, die an KI-Modellen f眉r praxisbezogene Gesch盲ftskontexte arbeiten. Zug盲nglich ist SALT 眉ber  und .

Herausforderungen: Beschaffung und Umgang mit Unternehmensdaten

Bislang ist es kein leichtes Unterfangen, der Forschungsgemeinschaft realistische Unternehmensdaten wie SALT zur Verf眉gung zu stellen. Datenschutz, Vertraulichkeit und wirtschaftliche Interessen erschweren es, gro脽e, bereinigte, hochwertige Unternehmensdatens盲tze f眉r das Training und Benchmarking von Modellen f眉r bestimmte Anwendungsf盲lle zu beschaffen. Das bedeutet, dass die Kluft zwischen den Daten, mit denen Forschende arbeiten, und den tats盲chlichen Unternehmensdaten w盲chst.

Zu dem Problem der mangelnden 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 kommt hinzu, dass Unternehmensdaten komplex sind. Zun盲chst werden Gesch盲ftsdaten in der Regel in mehreren miteinander verbundenen Tabellen gespeichert. Ein Eintrag in einem Kundenauftrag kann etwa mit zahlreichen Tabellen verbunden sein, beispielsweise Kundennummern, die mit einer Lieferantentabelle mit Adressdaten verkn眉pft sind. Zweitens sind Tabellen per se heterogen in Bezug auf die Datentypen, die sie enthalten k枚nnen. So ist ein Feld zum Beispiel ein Textfeld, ein anderes kann dagegen numerische oder kategorische Werte enthalten. Schlie脽lich weisen Gesch盲ftsdaten h盲ufig erhebliche Ungleichgewichte in Bezug auf Spalten auf. Das hei脽t, dass eine bestimmte Produktkategorie beispielsweise in bis zu 90 Prozent aller Kundenauftr盲ge enthalten sein kann, w盲hrend andere nur selten vorkommen.

Der beste Weg, um Forschende bei der Entwicklung von Unternehmensmodellen f眉r diese Herausforderungen zu unterst眉tzen, besteht darin, pr盲zise Unternehmensdaten bereitzustellen.

SALT 鈥� der neue Datensatz

Pr盲zise Unternehmensdaten sind in der KI-Forschung Mangelware. Der Datensatz SALT schafft hier Abhilfe, indem er der Forschungsgemeinschaft den ersten realen ERP-Datensatz bereitstellt. SALT nutzt tats盲chliche Branchendaten aus einem ERP-System, in dem Kundenauftr盲ge erfasst werden. Um die Vertraulichkeit zu wahren, wurden die Daten minimal bearbeitet.

鈥濱n Bezug auf Daten besteht eine Kluft zwischen Wissenschaft und Industrie. Diese l盲sst sich aus Datenschutzgr眉nden nicht so leicht schlie脽en鈥�, sagt Tassilo Klein aus dem Bereich Research/SALT bei der SAP. 鈥濿ir m枚chten aber, dass die Forschungsgemeinschaft an realen und nicht nur an simulierten Problemen arbeitet.鈥�

ERP-Systeme helfen Unternehmen dabei, ihre Kerngesch盲ftsprozesse wie Finanzwesen und Ausgabenmanagement zu verwalten. Mit Millionen von Eintr盲gen und umfangreichen miteinander verkn眉pften relationalen Tabellen, die 眉berwiegend aus dem Verkaufsbereich stammen, repliziert der SALT-Datensatz Kundeninteraktionen in einem ERP-System. Aufgrund der Unternehmensdaten aus der Praxis bildet SALT eine perfekte Grundlage daf眉r, dass Modelle die Merkmale von Unternehmensdaten besser verstehen und deren Leistung durch Benchmarking validieren. Zudem d眉rfte SALT Forschenden dabei helfen, bessere Basismodelle f眉r verbundene Gesch盲ftsdaten zu entwickeln.

Wenn all das gelingt, wird es die Automatisierung in Unternehmen voranbringen, da viele Gesch盲ftsprozesse in hohem Ma脽 auf Daten in strukturierten Tabellenformaten beruhen. Wenngleich diese Daten eine entscheidende Rolle im Tagesgesch盲ft von Unternehmen spielen, ist es mit der revolution盲ren generativen KI noch nicht gelungen, ihr Potenzial voll zu erschlie脽en.

鈥濻ALT ist ein erster Schritt, um Forschenden authentische repr盲sentative Branchendaten zur Verf眉gung zu stellen, die einen kleinen Einblick in tats盲chliche Unternehmensdaten erm枚glichen. Vorerst beginnen wir mit nur einem Kunden und einem Anwendungsfall鈥�, erkl盲rt Johannes Hoffart, Chief Technology Officer von Business AI bei der SAP. 鈥濿ir planen jedoch, weitere Datens盲tze zu ver枚ffentlichen, die eine gr枚脽ere Bandbreite von Kunden und Anwendungsf盲llen abdecken. Dies kann dann zusammen mit SALT als eine Basis f眉r das Pre-Training, das Anpassen sowie das Benchmarking von Modellen dienen.鈥�

Ein weiterer Beweggrund f眉r die Ver枚ffentlichung dieser Daten ist die Kooperation mit Hochschulen.

鈥濿ir bei der 51风流hoffen auf eine Zusammenarbeit mit Partnern aus der Wissenschaft, die ihre Ergebnisse normalerweise nur in offenen Repositorys ver枚ffentlichen k枚nnen鈥�, so Klein. 鈥濫ine weitere Hoffnung ist, dass dieser Datensatz mehr Menschen dazu ermutigt, neue Methoden zu erproben und zu validieren, die Basismodellen helfen, besser mit tabellarischen Unternehmensdaten umzugehen.鈥�

Das macht die SAP

Neben dem Engagement in der offenen Forschungsgemeinschaft mit SALT, entwickelt die 51风流das 51风流Foundation Model, um tabellarische Unternehmensdaten verarbeiten zu k枚nnen. Dieses KI-Modell speziell f眉r tabellarische Daten soll die Zeit bis zur Wertsch枚pfung f眉r vorausschauende Aufgaben auf Basis tabellarischer Daten verk眉rzen. Das zugrunde liegende Modell soll ohne oder mit nur wenigen zus盲tzlichen Trainingsdaten sofort mit tabellarischen Daten arbeiten k枚nnen. Das , das in Verbindung mit SALT ver枚ffentlicht wurde, bietet einen ersten Blick darauf, wie dieses Modell einmal aussehen k枚nnte.

Wissensgraphen spielen dabei eine wichtige Rolle. Sie arbeiten auf der Grundlage von Metadaten 鈥� das Wer, Was und Wann von Daten 鈥�, durch die Verkn眉pfungen zwischen Informationen genutzt werden k枚nnen. Dies erm枚glicht eine strukturierte, vernetzte Darstellung der Daten, die KI-Modelle leicht verstehen und verwenden k枚nnen. Mithilfe von 51风流Knowledge Graph kann das 51风流Foundation Model auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsf盲lle skaliert und durch geringf眉giges Fine-Tuning angepasst werden.

Erfahren Sie mehr 眉ber:

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Die ersten der mehr als 40 Joule-Agenten, die wir auf der 51风流Sapphire 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟 haben, sind nun f眉r Kunden verf眉gbar. 脺ber verschiedene Funktionsbereiche hinweg unterst眉tzen diese Agenten Unternehmen dabei, Kl盲rungsf盲lle zu l枚sen, enge Beziehungen zu ihren Kunden zu pflegen, Folgeaktivit盲ten durchzuf眉hren und zahlreiche weitere Aufgaben zu erledigen. , das KI-Betriebssystem f眉r alle SAP-Business-AI-L枚sungen, f眉hrt s盲mtliche Tools f眉r die Entwicklung, Erweiterung und Ausf眉hrung kundenspezifischer KI-L枚sungen und Agenten in gro脽em Ma脽stab auf einer zentralen Plattform zusammen und vereinfacht so die Entwicklung im Bereich KI.

Und das waren nur einige Beispiele f眉r die Innovationen und L枚sungen, die wir auf der 51风流Sapphire 补苍驳别办眉苍诲颈驳迟 haben. Weitere Ank眉ndigungen und ausf眉hrliche Informationen finden Sie im oder in diesem 脺产别谤产濒颈肠办. Zum Ende des zweiten Quartals 2025 m枚chten wir Sie 眉ber die zahlreichen Neuerungen f眉r SAP Business AI informieren.

Im Folgenden finden Sie einen ausf眉hrlichen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber Innovation f眉r Joule, die wir im zweiten Quartal 2025 f眉r unsere Kunden bereitgestellt haben.

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Joule

51风流Joule for Consultants

Allgemein verf眉gbar

Berater ben枚tigen bei komplexen Innovations- und Transformationsprojekten effizienten Zugriff auf zuverl盲ssige Informationen. Mit k枚nnen sich Berater einen schnellen 脺产别谤产濒颈肠办 眉ber die Aufgabe, Gesch盲ftslogik und Struktur von ABAP-Code verschaffen. Unterst眉tzt werden sie dabei durch ein Modell, das mit 300 Millionen Zeilen ABAP-Code und 30 Millionen Zeilen CDS-Code trainiert wurde. Durch diesen Zugriff auf exklusive Inhalte von SAP, mehr als 200.000 Seiten SAP-Dokumentation, 眉ber 50 SAP-Zertifizierungen und mehr als zwei Terabyte ausgew盲hlte Inhalte aus der 51风流Community sind Berater in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und Projekte an Best Practices auszurichten.

Zu den gesch盲ftlichen Vorteilen, die sich daraus ergeben, z盲hlen eine bis zu 14 % schnellere Projektumsetzung sowie 50 % weniger Design-Iterationen und -Anpassungen. Durch den schnelleren Zugriff auf Fachwissen und eine bessere Code-Interpretation sparen Berater au脽erdem t盲glich sch盲tzungsweise 1,5 Stunden Zeit.*

Diese Funktion wurde k眉rzlich in die aufgenommen. Im Rahmen dieses Programms wird gezeigt, wie KI in konkreten Szenarien genutzt werden kann, um komplexe globale Herausforderungen verantwortungsvoll zu bew盲ltigen.

Erfahren Sie, wie KPMG mit 51风流Joule for Consultants und 51风流Business Data Cloud SAP-Transformationsprojekte revolutioniert:

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Joule in Microsoft 365 Copilot und Microsoft Teams

Allgemein verf眉gbar

Moderne Unternehmen sind auf die Interoperabilit盲t wichtiger Unternehmenssysteme angewiesen. Joule ist ab sofort in Microsoft 365 Copilot und Microsoft Teams einschlie脽lich Microsoft Teams Mobile allgemein verf眉gbar. Dank dieser Integration profitieren Anwender von den Vorteilen beider Umgebungen und k枚nnen auf Informationen zugreifen sowie Aufgaben erledigen.

Kunden k枚nnen sich nun direkt in Microsoft Teams mit Joule unterhalten, Joule in Microsoft Teams und Microsoft Teams Mobile als App nutzen und Joule direkt in Microsoft 365 Copilot Fragen stellen. Durch die Integration von Joule in Microsoft 365 Copilot steht Anwendern ein einheitliches KI-Erlebnis in SAP- und Microsoft-Umgebungen zur Verf眉gung. Dadurch steigt die Mitarbeiterproduktivit盲t, w盲hrend zugleich Informationssilos beseitigt und Workflows vereinfacht werden. Dies hat effizientere Abl盲ufe zur Folge und erm枚glicht datengest眉tzte Entscheidungen im gesamten Unternehmen. Wir werden diese Integration in der zweiten Jahresh盲lfte fortsetzen und die Funktionen von Microsoft 365 Copilot in Joule und SAP-Anwendungen einbinden. Dadurch werden Anwender in der Lage sein, direkt 眉ber Joule auf Daten in Microsoft Teams, Outlook, OneDrive und SharePoint zuzugreifen.

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Analysefunktionen

Allgemein verf眉gbar

Mit den Analysefunktionen von Joule k枚nnen sich Unternehmen bei Bedarf direkt in den Workflows von SAP-Anwendungen bei Entscheidungen unterst眉tzen lassen. Anwender k枚nnen Joule Fragen in nat眉rlicher Sprache stellen, beispielsweise: 鈥濿elche drei Vertriebsleiter haben im vergangenen Monat die besten Ergebnisse erzielt?鈥� oder 鈥濿ie hoch sind die Verkaufsprovisionen in diesem Monat?鈥�. Joule bietet ihnen umgehend kontextbezogene Einblicke, auf deren Grundlage sie schneller fundierte Entscheidungen treffen k枚nnen 鈥� ohne zu den Dashboards in 51风流Analytics Cloud wechseln zu m眉ssen. Die Zahl der Schritte, um Einblicke in Daten zu erhalten, kann auf diese Weise um 80 % verringert werden. Zugleich profitieren Kunden von einem nahtlosen Benutzererlebnis.*

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Philipp Herzig ist CTO und Chief AI Officer sowie Mitglied des erweiterten Vorstands der SAP SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtlichen 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 M盲ngelgew盲hr und ohne Gew盲hrleistung jedweder Art, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 51风流眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r 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 f眉r dieses Material zu finden.

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Von der automatisierten Schulungsunterlagenerstellung bis hin zu KI-gest眉tzten Adoptionstrategien 鈥� die pr盲sentierten L枚sungen zeigen, dass 2025 das entscheidende Jahr f眉r den 脺bergang vom KI-Hype zur praktischen Anwendung wird. Unternehmen, die jetzt handeln, k枚nnen ihre Transformationsgeschwindigkeit steigern und gleichzeitig die Mitarbeiterzufriedenheit verbessern.

Exponentielles Wachstum: SAPs KI-Offensive nimmt Fahrt auf

Timo Deiner, CTO 51风流MEE, verdeutlichte die rasante Entwicklung mit beeindruckenden Zahlen: 鈥濻APs AI-Entwicklung: Von 90 Use Cases im Oktober auf geplante 430 bis Jahresende.“ Diese exponentiellen Schritte bedeuten f眉r Unternehmen eine fundamentale Ver盲nderung ihrer Arbeitsweise. Als Game-Changer identifizierte er AI-Agenten, die 鈥瀢ie extrem gute Werkstudenten funktionieren und selbstst盲ndig arbeiten“. Seine historische Einordnung unterstrich zudem, dass der Wunsch nach menschen盲hnlichen Maschinenf盲higkeiten kein neues Ph盲nomen ist 鈥� das gab es schon bei Gutenberg und der Buchpresse. Sein eindringlicher Appell: 鈥濲etzt ist die Zeit loszulegen“ 鈥� die Zeit des reinen Experimentierens sei vorbei.

Praxiserfolg bei Nestl茅: 163.000 eingesparte Produktivit盲tsstunden

Patrick Fueldner von Nestl茅 berichtete 眉ber spektakul盲re Erfolge der WalkMe-Implementierung: 鈥�163.000 eingesparte Produktivit盲tsstunden in einem Quartal 鈥� das entspricht 86 Vollzeitstellen.“ Bei einer Kaffeemaschinen-Verwaltungsplattform konnte die 顿补迟别苍辩耻补濒颈迟盲迟 innerhalb von nur drei Monaten um 80 Prozent gesteigert werden. Ein Experte best盲tigte dabei: 鈥濶ach Einf眉hrung von WalkMe sehen wir Verbesserungen. Der One-Stop-Shop-Ansatz macht es nicht nur einfacher, Probleme zu identifizieren, sondern verhindert auch fehlerhafte Dateneingaben von vornherein.“

Durchbruch bei der Erstellung von Lern-Inhalten: 60% Zeitersparnis durch KI

Moritz Huber, Head of 51风流Learning Services MEE, pr盲sentierte beeindruckende Ergebnisse aus Pilotprojekten: Bei Schneider Electric in Frankreich wurden 60 Prozent der Zeit f眉r Schulungsunterlagenerstellung eingespart. Das KI-gest眉tzte Tool integriert SAP-Standarddokumentation, Signavio-Prozessinformationen und kundenspezifische Daten zu einer intelligenten Content-Generation-Plattform. Das System basiert auf 51风流AI-Core und erm枚glicht nicht nur die automatische Erstellung von Schulungsunterlagen, sondern auch die methodische Lernbedarfsanalyse.

Kollaboratives Lernen als Erfolgsfaktor

Fr茅d茅ric Heinemann von Kyndryl denkt die traditionelle Key-User-Rolle durch kollaboratives Lernen neu. Seine Erfolgsformel: 鈥濧doption, Adoption, Adoption 鈥� das ist unser Megamonster-KPI. Wenn ich die Key-User rankriege, dann habe ich schon mal die erste Schlacht gewonnen.“ Statt passiver Trainingsempf盲nger entwickelt er Key-User zu aktiven Mentoren der digitalen Transformation, die eigenst盲ndig Demos durchf眉hren und als 鈥濪olmetscher“ zwischen IT und Fachbereich fungieren.

Integration bei M&A-Projekten: 800 Mitarbeitende in 40 L盲ndern

Katja Sommerer von Endress+Hauser bew盲ltigte eine der komplexesten Herausforderungen im Change Management: die Integration von 800 neuen Mitarbeitenden aus 40 L盲ndern im Rahmen eines M&A-Projekts. Trotz strikter rechtlicher Beschr盲nkungen 鈥� 鈥濧lles war hochvertraulich. Keiner durfte 眉ber irgendwas reden“ 鈥� gelang die erfolgreiche Integration binnen neun Monaten durch strukturierte Learning Journeys und intensive Key-User-Betreuung.

51风流Integrated Toolchain: Transformation digitalisieren

Mike Fritz und Christoph Kernke stellten die 51风流Integrated Toolchain als L枚sung f眉r das Transformationsparadox vor: 鈥濿ir machen Transformationen, um KI zu nutzen, um in der Cloud zu sein. Aber den Weg dahin machen wir noch immer mit Steinen und Mei脽el.“ Die Toolchain verbinde 眉ber 14 SAP- und Partner Tools intelligent miteinander und schaffe eine echte 鈥濼ransformationsmaschine“.

51风流SuccessFactors-Erfolg bei BLS AG: Teamwork als Schl眉ssel

Bernhard Rupp und Andreas K眉bli pr盲sentierten ihre mit dem Cloud Transformation Award 2023 ausgezeichnete SuccessFactors-Implementierung als Fu脽ballgeschichte. Ihre wichtigste Erkenntnis zur realistischen Zeitplanung: Die 80/20-Regel mit 80 Prozent Standardfunktionen und nur 20 Prozent Anpassungen.

Gibt es weitere Trends in der Weiterbildung au脽er KI?

Jochen Robes, Weiterbildungsblogger und Hochschullehrer, analysierte die wachsende Kluft zwischen theoretischen KI-Kompetenzmodellen und deren praktischer Umsetzung in Unternehmen. Seine Kernbotschaft: Trotz klar definierter Kompetenzmodelle k枚nnen Mitarbeitende mit dem rasanten Tempo der KI-Integration kaum Schritt halten. Herausforderungen sind etwa die L眉cke zwischen KI-Schulungen und ben枚tigten Kompetenzen und dass oft KI nur zur Prozessoptimierung statt f眉r neue Lernans盲tze genutzt wird. Als L枚sungsansatz pl盲diert er f眉r Peer-Learning, dem „Lernen voneinander und miteinander“, und gibt konkrete Beispiele und Tipps –  von Communities of Practice, Lernzirkeln bis Barcamps -, um die Kluft zwischen KI-Theorie und -Praxis zu schlie脽en.

Fazit und Ausblick

Das 51风流Learning und Adoption Forum 2025 hat eindeutig gezeigt: KI wird kann die einzigartige F盲higkeiten von Menschen verst盲rken. Die pr盲sentierten Erfahrungen 鈥� von Zeitersparnis bei der Content-Erstellung bis zu eingesparten Produktivit盲tsstunden 鈥� beweisen, dass der ROI messbar und erheblich ist.

Der Schl眉ssel zum Erfolg liegt in der intelligenten Kombination von Technologie und menschlichen Superkr盲ften. Unternehmen, die jetzt handeln und sowohl in KI-Tools als auch in ihre Mitarbeitenden  investieren, werden die Transformationsgewinner von morgen sein.

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Das neue B眉ro der TUM auf dem Gel盲nde des 51风流Labs Bangalore dient als operative Schnittstelle f眉r gemeinsame Aktivit盲ten in der indischen Tech-Metropole. Es unterst眉tzt TUM-Forschende und -Studierende bei Aufenthalten in Indien, bietet Raum f眉r Formate wie Hackathons, Summer Schools, Abschlussarbeiten und Praktika bei 51风流Labs und f枚rdert den Austausch mit lokalen Partnerinstitutionen wie dem Indian Institute of Science (IISc).

鈥濵it einer neuen Pr盲senz in der indischen IT-Hauptstadt Bangalore erschlie脽en wir gemeinsam mit unserem TUM Partner of Excellence 51风流f眉r Forschende und Studierende neue Perspektiven im Herzen eines der dynamischsten Innovations枚kosysteme weltweit 鈥� und st盲rken zugleich den internationalen Aktionsradius der TUM als unternehmerische Universit盲t von Weltrang鈥�, so Thomas F. Hofmann, Pr盲sident der Technischen Universit盲t M眉nchen.

Stefan Wagner, Managing Director of 51风流Labs Germany, unterstreicht: 鈥濿as wir in M眉nchen erfolgreich gestartet haben, setzen wir in Bangalore fort. Dieses Projekt ist ein starkes Signal f眉r unsere gemeinsame Vision: Wissenschaft und Wirtschaft enger zu verzahnen und gemeinsam gesellschaftliche Wirkung zu entfalten.鈥�

Inhaltlich liegt der Fokus auf drei strategischen Themenfeldern: Quantum Computing, mit einem Schwerpunkt auf Optimierungspotenziale zur Steigerung von Effizienz und Innovationskraft; Data Flywheel f眉r datengetriebene Gesundheitsl枚sungen, insbesondere im Bereich HealthTech; sowie Physical AI, das reale und k眉nstliche Intelligenz miteinander verkn眉pft, um intelligentere und reaktionsf盲higere Systeme zu schaffen. Die TUM steuert ihre wissenschaftliche Expertise in Neurotechnologie, KI und Systembiologie bei, 51风流wiederum stellt technologische Infrastruktur f眉r KI-Forschung bereit und bringt ihre Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer KI-Anwendungen in die Zusammenarbeit ein.

Ansprechpartner f眉r die Presse: 

Katrin Pommer, Tel. +49 (0) 151 – 18 96 84 93, katrin.pommer@sap.com (CEST)

SAP-Pressebereich; press@sap.com  

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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� 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 2024 auf dem Formular 20-F. 

 
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Es ist ein kalter Tag im Februar 2023, als Alexandra Cozgarea allein im Geb盲ude WDF01 steht. In wenigen Tagen soll der Umbau des Geb盲udes beginnen. Arbeitspl盲tze und Besprechungsr盲ume sind bereits ger盲umt, Heizung und Wasser abgestellt. Doch an den W盲nden h盲ngen noch etwa 400 Kunstwerke, die sie alle pers枚nlich abh盲ngen, dokumentieren und fachgerecht verpacken lassen muss 鈥� eine logistische Meisterleistung, die zeigt, welchen Stellenwert Kunst bei 51风流hat.

Von Hasso Plattners Vision zur Corporate Collection

Die Kunstsammlung bei 51风流geht auf Mitgr眉nder Hasso Plattner zur眉ck, der selbst ist. 鈥濫r war derjenige, der das Thema bei 51风流angesto脽en hat鈥�, erkl盲rt Alexandra Cozgarea. Bis zu seinem Ausscheiden aus dem operativen Gesch盲ft entschied Hasso Plattner bei der Kunstauswahl f眉r 51风流noch mit. 鈥濳unst war damals im Vorstandsbereich angesiedelt und wurde von dort aus ausgesucht und akquiriert.鈥�

Doch die Firma erwarb nicht nur eigene Kunstgegenst盲nde. Bereits 1994/95 fand die erste von bislang 60 Ausstellungen zeitgen枚ssischer K眉nstler im Schulungszentrum Walldorf statt. Das Besondere: Die Ausstellungen waren von Anfang an 枚ffentlich zug盲nglich 鈥� ein bewusster Schritt, um das Interesse an Kunst in der Region zu f枚rdern und zum Austausch mit 51风流und den Mitarbeitenden anzuregen.

鈥濿ir haben uns damit f眉r alle ge枚ffnet, die 51风流besuchen wollten鈥�, betont Cozgarea. 鈥灻渂er die Kunst kommt man gut ins Gespr盲ch.鈥� Externe Besucher erhalten so einen ungew枚hnlichen Einblick in ein Technologieunternehmen und k枚nnen gleichzeitig zeitgen枚ssische Kunst erleben.

Begegnung zwischen Unternehmen und Gesellschaft

Die Ausstellungen schaffen einen besonderen Ort der Begegnung. Bei den Vernissagen treffen sich durchschnittlich 400 bis 600 Besucher 鈥� etwa 30 Prozent SAP-Mitarbeitende und 70 Prozent externe G盲ste. 鈥濪as Sch枚ne ist, dass Menschen zusammenkommen und miteinander sprechen“, erkl盲rt Cozgarea. 鈥濷b 眉ber die Kunst oder andere Themen 鈥� die Kunst schafft Verbindungen.鈥�

Diese Begegnungen erstrecken sich 眉ber verschiedene Zielgruppen: Schulklassen nutzen die Ausstellungen f眉r Workshops, Studierende der P盲dagogischen Hochschule Heidelberg entwickeln eigene Projekte basierend auf den gezeigten Themen, und Firmengruppen bauen F眉hrungen in ihre Teamtage ein.

60 Ausstellungen: Von S眉dafrika bis zu NFT-Kunst

Seit 2008 hat Alexandra Cozgarea fast 30 der insgesamt 60 Kunstausstellungen bei 51风流kuratiert. Die Themenpalette reicht von gesellschaftlichen Fragen bis zu technologischen Entwicklungen. 鈥濱ch beobachte viel, recherchiere und nehme dann Kontakt zu K眉nstler:innen und/oder Institutionen auf. Dann reifen Ideen heran, bei denen gesellschaftliche Fragen und Entwicklungen im Vordergrund stehen oder die eine Verbindung zu SAP-Themen haben鈥�, beschreibt sie ihren kuratorischen Ansatz.

Als eines der ersten Unternehmen weltweit realisierte 51风流so beispielsweise 2023 eine NFT-Kunstausstellung mit dem Titel 鈥炩��. Die Ausstellung 鈥炩�� aus demselben Jahr widmete sich dem Thema Metaverse und ist aktuell 眉ber den virtuellen Rundgang einsehbar. Die , die bei 51风流seit vielen Jahren im Einsatz sind, werden in den Ausstellungen 鈥炩�� und 鈥炩�� (beide 2019) aufgegriffen. Andere Ausstellungen wie 鈥炩�� (2016) und 鈥炩�� (2018) schlagen die Br眉cke zu Kulturen und Kontinenten, auf denen 51风流vertreten ist.

Aktuell befindet sich das Ausstellungsprogramm im Hiatus, da im Rahmen eines Umbaus des Schulungszentrums neue R盲ume geplant werden. W盲hrend dieser Pause nutzt 51风流digitale Formate: Virtuelle Rundg盲nge erm枚glichen es Mitarbeitenden weltweit, die Ausstellungen online zu erleben. 鈥濪as ist wichtig鈥�, sagt Alexandra, 鈥瀌enn so k枚nnen Kollegen und externe Interessierte weltweit unsere Ausstellungen besuchen 鈥� nicht nur vor Ort in Walldorf.鈥�

Kunsthistorikerin mit Gesp眉r f眉r Corporate Culture

Alexandra Cozgarea kam 眉ber Umwege zu 51风流鈥� oder besser gesagt: zur眉ck zu SAP. Bereits w盲hrend ihres Studiums der Kunstgeschichte und Psychologie in Heidelberg arbeitete sie als Werkstudentin bei 51风流im Bereich Communications und unterst眉tzte das regionale Sponsoring f眉r Kunstprojekte. Nach dem Studium sammelte sie bei Heidelberg Zement weitere Erfahrungen im Corporate Collecting. 鈥濿ir haben damals eine sehr fokussierte Firmensammlung aufgebaut 鈥� alles rund um das Thema Bauen und Zement“, erinnert sie sich.

2008 kam dann der Anruf, der ihr Leben ver盲nderte. 鈥濵an fragte, ob ich wieder zur 51风流kommen m枚chte. Und ich sagte: nein, nat眉rlich nicht 鈥� ich mache ausschlie脽lich Kunst. Da hie脽 es: Genau deswegen!鈥� 51风流plante damals, sein Kunstprogramm zu professionalisieren und strukturierter aufzustellen. Daf眉r gab es eine eigenst盲ndige, kuratorische Rolle zu besetzen.   

Heute bewegt sich Cozgarea zwischen zwei Welten: der Technologie- und der Kunstwelt. 鈥濱ch versuche diese 眉ber Themen und Br眉cken zusammenzubringen.鈥� Diese Verbindung macht f眉r sie den besonderen Reiz ihrer Arbeit aus.

Mehr als Dekoration: Kunst als Bildungsauftrag

F眉r 51风流steht nicht der Anlagewert der Kunstwerke im Vordergrund, sondern der Bildungsauftrag und die Mitarbeiterf枚rderung. 鈥濪ie Intention war immer, den Mitarbeitenden und der Region etwas zur眉ckzugeben鈥�, erkl盲rt die Kuratorin.

Die Sammlung umfasst mittlerweile 眉ber 2.000 Kunstwerke, die 眉ber die deutschen Gesch盲ftsstellen verteilt sind. Teams in Deutschland k枚nnen sich Kunst f眉r ihre B眉ros und Teamr盲ume ausleihen 鈥� ein Service, der urspr眉nglich dem Top-Management vorbehalten war, heute aber allen Interessierten offensteht.

鈥濪as l盲uft noch sehr pers枚nlich ab, und das sch盲tzen die Kollegen鈥�, beschreibt Cozgarea den Prozess. 鈥濻ie kommen zu mir, wir suchen gemeinsam etwas aus, und dann organisieren wir den Transport und die H盲ngung.鈥� Viele Mitarbeitende sch盲tzen diese kleine Auszeit vom Arbeitsalltag, um sich ein Bild auszusuchen.

So warten auch die 400 Kunstwerke aus dem aktuell wegen des Umbaus geschlossenen Geb盲ude WDF01 in den Depots des Schulungszentrums auf ihren n盲chsten Einsatz. Ein Teil wird wieder aufgeh盲ngt, vieles wird aber auch erstmals allen Mitarbeitenden zur Verf眉gung stehen.

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Stellen Sie sich vor: Es ist Samstagabend, Sie haben Ihr Gaming-Headset aufgesetzt, den Controller f眉r Ihre PlayStation in der Hand und eine Sch眉ssel Chips in strategischer Reichweite platziert. Sie sind bereit, bei einer Runde Call of Duty abzuschalten, und Ihre Freunde warten darauf, sich mit Ihnen in den Kampf zu st眉rzen. Doch nach einigen frustrierten Fehlversuchen 鈥� vielleicht sogar einer kompletten Neuinstallation des Spiels (wer kennt es nicht?) 鈥� gelangen Sie zu der erschreckenden Erkenntnis: Die PlayStation-Server sind ausgefallen. Weltweit.

Und es geht nicht nur um einen Abend, an dem die Spielrunde ausfallen muss. Es handelt sich um eine 24-st眉ndige St枚rung eines Dienstes, f眉r den viele von uns zus盲tzlich zum Kauf von Spielen monatliche Abogeb眉hren zahlen. Der Ausfall wirft au脽erdem ernste Fragen auf, was die Datensicherheit in unserer zunehmend abonnementbasierten Welt betrifft.

Abonnementbasierte Gesch盲ftsmodelle: eine bequeme L枚sung oder Quelle des Frusts?

Wenn Sie einen Blick auf Ihren Kontoauszug werfen, sind Sie vielleicht 眉berrascht, f眉r wie viele Abonnements Sie jeden Monat Geb眉hren zahlen. Von Streaming-Diensten bis hin zu Software 鈥� Abonnements sind allgegenw盲rtig. Und immer mehr Unternehmen stellen auf Abonnementmodelle um oder bieten Abonnementoptionen an, um neue Einnahmequellen zu erschlie脽en. Diese Umstellung ist jedoch vonseiten der Verbraucher mit einer hohen Erwartungshaltung verbunden.

PlayStations werden schon lange als Abonnementmodell angeboten. Gegen eine monatliche Geb眉hr erhalten Nutzer Online-Zugriff, auch auf Spiele, die sie bereits erworben haben. Nat眉rlich lassen sich viele Titel auch offline spielen, aber bei manchen ist eine Online-Anmeldung erforderlich. Deshalb konnten sich bei dem Ausfall k眉rzlich Millionen Nutzer nicht bei den Spielen anmelden, f眉r die sie bezahlt hatten, und hatten keinen Zugriff auf die geb眉hrenpflichtigen Dienste. PlayStation Plus-Nutzern bot Sony nach der Behebung der St枚rung f眉nf Tage Entsch盲digung an.

Ausf盲lle k枚nnen Absatzschwierigkeiten, m枚gliche Entsch盲digungszahlungen und eine langfristige Sch盲digung des Markenansehens nach sich ziehen. Auch die Finanzm盲rkte haben von dem PSN-Ausfall Kenntnis genommen. Die Aktie von Sony musste nach Bekanntwerden des Ausfalls hinnehmen. Dies zeigt die finanzielle Verwundbarkeit von Unternehmen, die in hohem Ma脽e auf funktionierende Online-Dienste angewiesen sind. Bei abonnementbasierten Gesch盲ftsmodellen ist die Kundenbindung entscheidend 鈥� und alles h盲ngt davon ab, dass die Kunden das Vertrauen in den Anbieter nicht verlieren.

Sollten wir nachsichtig sein oder sollten wir unser Geld zur眉ckfordern, wenn Bezahldienste nicht erreichbar sind? Und was ist mit unseren pers枚nlichen Daten?

Cybersicherheitsrisiken steuern

Unternehmen im Abonnementgesch盲ft sammeln und speichern Unmengen von Kundendaten, um Erlebnisse zu personalisieren. Das macht sie zu einem attraktiven Ziel f眉r Cyberangriffe.

Wenn sich herausstellt, dass es bei einem Ausfall zu einer Datenpanne kam, kann dies wesentliche und weitreichende Folgen sowohl f眉r Verbraucher als auch f眉r gro脽e Unternehmen haben. F眉r die Nutzer bedeutet eine Datenpanne, dass personenbezogene Daten wie Name, Anschrift, E-Mail-Adresse, Geburtsdatum, Kennwort und m枚glicherweise Kreditkarteninformationen an die 脰ffentlichkeit gelangen k枚nnten.

F眉r Unternehmen hat eine Datenpanne nicht nur unmittelbare negative Auswirkungen auf den Gewinn, das Ansehen und das Kundenvertrauen, sondern sie m眉ssen auch Sammelklagen der Nutzer bef眉rchten, deren Daten kompromittiert wurden. Wenn die gestohlenen Informationen vertrauliche personenbezogene, rechtliche oder Gesundheitsdaten beinhalten, kann dies erhebliche und langfristige juristische Folgen haben.

Laut Sony handelte es sich bei dem Ausfall nicht um einen Hackerangriff, sondern um 鈥濨etriebsprobleme鈥�, die etwa einen Tag andauerten. Die PSN-Community reagierte jedoch mit Panik, was an die Datenpanne im Jahr 2011 erinnerte, als das Unternehmen seine Server 23聽Tage lang au脽er Betrieb nehmen musste. Die finanziellen Auswirkungen der Untersuchung des Vorfalls, der Verbesserung der Sicherheitsma脽nahmen und der Entsch盲digung der Nutzer beliefen sich auf sch盲tzungsweise 171聽Millionen US-Dollar.

Wie k枚nnen Unternehmen ihre Systeme und Daten sch眉tzen?

In der Cybersicherheitsbranche gewinnt man schnell den Eindruck, dass jedes Jahr 鈥瀌as bislang schlimmste鈥� ist. Es wird davon ausgegangen, dass die Gefahren in Zukunft weiter deutlich zunehmen werden. Seit 2017 haben sich die finanziellen Verluste infolge von Cyberangriffen vervierfacht. Die meisten Angriffe haben relativ geringe Verluste () zur Folge, doch gro脽 angelegte Angriffe k枚nnen f眉r Unternehmen verheerend sein. Alle zehn Jahre kann ein Unternehmen bis zu 2,5 Milliarden US-Dollar aufgrund eines schwerwiegenden Cyberangriffs verlieren.

Was die betrifft, so gibt es keine L枚sung, die f眉r alle gleicherma脽en geeignet ist. Um Systeme und Daten vor Cyberangriffen zu sch眉tzen, sollten Unternehmen einen mehrstufigen Ansatz verfolgen und eine einheitliche Cybersicherheitsstrategie mit folgenden Elementen entwickeln:

• Bewertung von Cyberrisiken: Es stehen Tools zur Verf眉gung, mit denen Unternehmen die Cybersicherheitsrisiken f眉r verschiedene Arten von kritischer Infrastruktur analysieren und bewerten k枚nnen.Auf der Grundlage dieser Informationen k枚nnen sie ihre Sicherheitsma脽nahmen gezielt priorisieren und Ressourcen zur Behebung von Sicherheitsl眉cken bereitstellen.
• Erkennung von Anomalien: Mithilfe von maschinellem Lernen und KI k枚nnen Sicherheitssysteme ungew枚hnliche Muster erkennen, die vom normalen Verhalten abweichen. So sind Unternehmen in der Lage, zu ergreifen und sich abzusichern, bevor es zu einem Cyberangriff kommt.
• Automatisierte Reaktion auf Vorf盲lle: Mit automatisierten Sicherheitsfunktionen k枚nnen Unternehmen automatisch auf Cyberangriffe wie Malware- oder DDoS-Angriffe reagieren. Dadurch lassen sich Bedrohungen schnell eind盲mmen und ihre Ausbreitung vermeiden. Durch Automatisierung der Erkennung und Abwehr dieser Angriffe k枚nnen Unternehmen Ausfallzeiten verringern und potenzielle Sch盲den minimieren.
• Investition in KI-spezifische Sicherheitsfunktionen: Nicht nur entwickeln sich weiter, sondern auch Cybersicherheitsbedrohungen. Unternehmen sollten in KI investieren, um ihre Systeme wirksam zu sch眉tzen und mit den st盲ndig neuen Cybersicherheitsrisiken Schritt zu halten. Angenommen, ein Mitarbeitender klickt auf einen sch盲dlichen Link in einer Phishing-Mail: Eine agentenbasierte KI w盲re in der Lage, diesen Fehler in Echtzeit zu erkennen. Der Benutzer kann dann automatisch gesperrt oder mit einer Benachrichtigung gewarnt werden. All dies geschieht ohne menschliches Eingreifen, was insbesondere au脽erhalb der Gesch盲ftszeiten eine gro脽e Hilfe darstellt. In einem anderen Szenario stiehlt ein Angreifer die digitale Identit盲t eines Mitarbeitenden und versucht, sich von einem ungew枚hnlichen Standort aus anzumelden. Eine KI kann hierbei Aktivit盲tsmuster erkennen, die nicht dem typischen Verhalten des Mitarbeitenden entsprechen. Wenn die Risikostufe einen vordefinierten Grenzwert 眉berschreitet, kann die agentenbasierte KI das Konto automatisch sperren, um potenzielle Sch盲den zu verhindern.
• Schulung Ihres Teams: Die Investitionen in Cybersicherheit ist f眉r Unternehmen heute nicht mehr nur eine IT-Anforderung, sondern eine strategische Notwendigkeit. W盲hrend sich die KI um sicherheitsbezogene Routineaufgaben k眉mmert, sodass Teams sich mit komplexen Herausforderungen befassen k枚nnen, bleibt das menschliche Know-how f眉r strategische Innovationen auch weiterhin entscheidend. Sicherheitsexperten m眉ssen geschult werden, damit sie in der Lage sind, komplexe KI-gest眉tzte Bedrohungen zu erkennen, abzuwehren und einzud盲mmen. Dabei k枚nnen sie auf menschliche Intuition, Kreativit盲t und ein tiefgreifendes Verst盲ndnis neuer Bedrohungen zur眉ckgreifen, die KI allein noch nicht vollst盲ndig erfassen kann.

Den Originaltext finden Sie .

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Wenn Sie sich, wie Millionen andere, in den vergangenen Jahren vorgenommen haben, im Januar auf Alkohol zu verzichten (Dry January), haben Sie m枚glicherweise festgestellt, dass es nur wenige alkoholfreie Alternativen gibt, zum Beispiel zuckerhaltige Limonaden oder nur Wasser.

Gl眉cklicherweise sind diese Zeiten vorbei, denn der Trend zur Alkoholpause hat das Angebot an Getr盲nken, die ihre alkoholischen Pendants in Geschmack und Pr盲sentation nachahmen, regelrecht explodieren lassen. Und das Beste ist 鈥� Sie sind f眉r den K枚rper nicht so bedenklich wie Alkohol.

Konsumenten, vor allem Millennials und Gen Z, legen zunehmend Wert auf Gesundheit und Wohlbefinden. Sie sind sich der negativen Auswirkungen von Alkohol bewusster und suchen nach Alternativen, die mit ihren Fitnesszielen im Einklang stehen und ihr allgemeines Wohlbefinden verbessern. In den USA wird der Markt f眉r alkoholfreie Getr盲nke bis 2029 j盲hrlich um durchschnittlich 2,7 Prozent wachsen.

F眉r traditionelle Spirituosenhersteller stellt dieser Trend eher eine Chance als eine Bedrohung dar, und f眉hrende Marken nutzen diesen Trend bereits, indem sie alkoholfreie Versionen ihrer renommierten Getr盲nke anbieten, die eine neue Zielgruppe ansprechen und ihren Umsatz steigern.

Um diese Chance zu nutzen, braucht man einen klaren Kopf!

Welche Herausforderungen sind mit der Anpassung an diese Trends verbunden?

Betrachten wir das Beispiel der Markteinf眉hrung eines neuen alkoholfreien Getr盲nks. Der erste Schritt besteht darin, die Zielgruppe 聽und zu verstehen. Dazu geh枚rt die Analyse der Lebensstilentscheidungen der Bev枚lkerungsgruppe und der vorherrschenden Trends innerhalb dieser Gruppe.

Anschlie脽end wird das initiiert, das Aspekte wie Geschmack und Verpackung umfasst, bevor sie in die Produktion 眉bergeht.

Oft wird f眉r die alkoholischen und alkoholfreien Versionen der Getr盲nke dieselbe Anlage verwendet, was den Druck auf die Maschinen erh枚ht. Dies erfordert eine sorgf盲ltige Planung und Wartung, weshalb effiziente Prozesse im unerl盲sslich sind. Es ist wichtig, potenzielle Ausf盲lle oder St枚rungen fr眉hzeitig zu antizipieren, um zu verhindern, dass sie sich auf die Produktion auswirken.

Sobald das Produkt fertig ist, verschiebt sich der Fokus auf Branding, Markteintritt und der effektiven gegen眉ber der Zielgruppe.

Diese Schritte sind von Natur aus zeitaufw盲ndig und erfordern nicht nur eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen, sondern auch den strategischen Einsatz geeigneter Technologien.

Wie聽Business AI bei der Markteinf眉hrung neuer Produkte helfen kann

Um Abl盲ufe zu optimieren, k枚nnen Unternehmen das Potenzial von maschinellem Lernen und Automatisierung nutzen und so manuelle Prozesse vermeiden. KI-gesteuerte Systeme fungieren als intelligente Assistenten, verfeinern kontinuierlich Workflows, prognostizieren potenzielle Unterbrechungen und f眉hren Aufgaben schneller und genauer aus als menschliche Eingriffe allein:

• Vorausschauende Analysen: 鈥濳I-Algorithmen k枚nnen riesige Datenmengen analysieren, um aufkommende Trends zu identifizieren, die Verbrauchernachfrage vorherzusagen und Marktver盲nderungen lange vor ihrem Eintreten zu antizipieren.鈥�
• 础驳颈濒颈迟盲迟:聽鈥濳I erm枚glicht es Unternehmen, schnell und effektiv auf St枚rungen und ver盲nderte Marktbedingungen zu reagieren. Sie erm枚glicht eine schnellere Entscheidungsfindung, optimierte Abl盲ufe und eine widerstandsf盲higere Lieferkette.鈥�
• Innovation: 鈥濳I kann Innovationen vorantreiben, indem neue Produktchancen erkannt, vorhandene Prozesse optimiert und verborgene Erkenntnisse in den Daten aufgedeckt werden.鈥�

Neue Trends wie alkoholfreie Getr盲nke k枚nnen jederzeit auftreten, aber sie sollten keine Bedrohung f眉r Ihr Unternehmen darstellen. Stattdessen k枚nnen Sie mit den richtigen Technologien von diesen Ver盲nderungen profitieren und sie als Wachstumschancen nutzen. Jedes Unternehmen, das sich dem Wandel stellt, muss KI, Automatisierung und intelligente Entscheidungsfindung in seine t盲glichen Abl盲ufe integrieren, um den neuesten Trends voraus zu bleiben und Erfolg mit Agilit盲t und Effizienz zu erzielen.

Die Frage bleibt: Sind Sie bereit, Ihr volles Potenzial auszusch枚pfen?

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Es hat inzwischen zwar mehr als nur ein paar Jahre gedauert, aber wir stehen aktuell vor einer neuen 脛ra der k眉nstlichen Intelligenz, in der KI-gest眉tzte Joule-Agenten 眉ber verschiedene Prozesse hinweg nahtlos zusammenarbeiten, um die Gesch盲ftsabl盲ufe von Unternehmen effizienter zu gestalten.

KI-Agenten werden immer ausgereifter

K眉nstliche Intelligenz聽 (KI) hat sich seit 1966 ma脽geblich weiterentwickelt: Aus einfachen, regelbasierten Systemen sind mittlerweile hochautonome Entscheidungsfindungssysteme geworden.

In den 1990er- und fr眉hen 2000er-Jahren gaben regelbasierte Chatbots vordefinierte Antworten auf Schl眉sselw枚rter. Es fehlte ihnen jedoch die F盲higkeit, komplexe Anfragen zu verarbeiten. Durch intelligente virtuelle Assistenten wie Alexa und Siri sowie Smart-Home-Technologie wurde die Interaktion in den 2010er-Jahren bedeutend einfacher, sodass KI auch in unseren Alltag Einzug hielt. Die 2020er-Jahre brachten KI-Agenten mit spezialisiertem Fachwissen mit sich, die auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet sind. So k枚nnen KI-Assistenten im Finanzwesen beispielsweise Ausgabenstrukturen analysieren und Sparma脽nahmen vorschlagen, w盲hrend auf Social-Media-Plattformen KI-gest眉tzte Tools zur Moderation von Inhalten eingesetzt werden, um nach problematischem Content zu suchen.

Derzeit beobachten wir im Bereich autonomer KI-Systeme rasante Fortschritte. Multiagentensysteme beispielsweise sind Systeme mit mehreren unabh盲ngigen Agenten, die kollektiv zusammenarbeiten, um komplexe Workflows auszuf眉hren 鈥� eine F盲higkeit, die 眉ber die M枚glichkeiten eines individuell arbeitenden Agenten hinausgeht. Im Gegensatz zu individuellen Agenten, bei denen Menschen zwischen einzelnen Aufgaben koordinieren und eingreifen m眉ssen, werden die Aufgaben dabei unter den Agenten koordiniert. KI-Agenten in der Fertigung k枚nnen etwa eigenst盲ndig Fertigungslinien optimieren, w盲hrend KI-Systeme im Gesundheitswesen in Echtzeit Anpassungen vornehmen und somit Unterst眉tzung bei Operationen bieten k枚nnen. Autonome Systeme werden auch in der Logistik eingesetzt, um den Bestand zu verwalten und die Lagerabl盲ufe ohne menschliches Eingreifen zu optimieren.

Ausweitung der Funktionen von Agenten

KI-Agenten sind heute quasi hocheffiziente digitale Teamkollegen: Sie sind intelligent und anpassungsf盲hig, k枚nnen Aufgaben autonom ausf眉hren und aus Erfahrung lernen.

Moderne Agenten 眉ben unter anderem die folgenden grundlegenden Funktionen aus:

• 笔濒补苍耻苍驳:听Sie f眉hren nicht nur einzelne Aktionen aus, sondern koordinieren Prozesse, analysieren komplexe Probleme und arbeiten Schritt f眉r Schritt effiziente L枚sungsans盲tze aus.
• Reflektion:聽Im Gegensatz zu herk枚mmlicher Software reflektieren Agenten in Echtzeit 眉ber ihre Handlungen und lernen aus Fehlern. Sie korrigieren sich selbst und wenden Logik an, um die beste L枚sung f眉r ein Problem zu finden. So sind sie in der Lage, anspruchsvolle und komplexe Herausforderungen zu bew盲ltigen und werden mit der Zeit immer effektiver.
• Nutzung von Tools:聽KI-Agenten k枚nnen auf externe Tools wie Rechner, APIs, Datenbanken und sogar andere KI-Modelle zugreifen, um ihre F盲higkeiten zu erg盲nzen und so den Umfang der Aufgaben zu erweitern, die sie ausf眉hren k枚nnen.
• Zusammenarbeit und Interaktion mehrerer Agenten:聽Agenten m眉ssen nicht im Alleingang arbeiten. Ihr wahres Potenzial entfalten sie in einer Umgebung, in der sie Hand in Hand mit anderen spezialisierten KI-Agenten arbeiten und mit Menschen im Austausch stehen. So k枚nnen sie ihr einzigartiges Fachwissen einsetzen, um auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten.

Innovationen im Bereich der KI-Agenten

Grund f眉r die rasche Weiterentwicklung von KI-Agenten sind die bemerkenswerten Fortschritte, die wir aktuell bei den Basismodellen beobachten. Dank dieser Modelle kann die KI komplexe Daten verarbeiten und gezielt Code, Texte oder Medieninhalte f眉r bestimmte Aufgaben generieren. Die Modelle erm枚glichen es Systemen, Probleme umfassend und selbst盲ndig zu durchdenken und die kognitiven Prozesse von Menschen nachzustellen.

Neueste Modelle wie OpenAI o1 und o3 beispielsweise k枚nnen logische Schl眉sse ziehen 鈥� und er枚ffnen damit ungeahnte M枚glichkeiten. Sie f眉hren nicht nur Aufgaben aus, sondern k枚nnen dank ihrer Echtzeit-Rechenleistung 鈥瀌enken鈥� und Ergebnisse produzieren, die denen von Menschen nahekommen. Und die Resultate sind beeindruckend: o3 erzielte in einem Logiktest f眉r Menschen 眉ber 80 Prozent, w盲hrend das Vorg盲ngermodell GPT-4o nur ein Jahr zuvor im gleichen Test mit lediglich 2 Prozent abgeschnitten hatte.

Diese rasanten Fortschritte sorgen daf眉r, dass KI-Agenten immer besser darin werden, Gesch盲ftsentscheidungen zu automatisieren und zu optimieren und die Grenzen dessen, was autonome Systeme leisten k枚nnen, verschieben.

Was macht die 51风流in diesem Bereich so besonders?

Die SAP Business Suite bietet im Zeitalter der KI einen einzigartigen Vorteil: Es handelt sich bei der Suite nicht nur um eine Sammlung von L枚sungen, sondern auch um einen Motor f眉r Transformation und Innovation.

• 础苍飞别苍诲耻苍驳别苍:听顿颈别听 bringt Cloud-ERP-Anwendungen, SAP聽Business AI und SAP聽Business Data Cloud auf der SAP聽Business Technology Platform (51风流BTP) zusammen, um Unternehmen besonderen Mehrwert zu bieten. So wird sichergestellt, dass die Unternehmensanwendungen und die Technologieplattform von 51风流nicht isoliert voneinander arbeiten, sondern Prozesse erm枚glichen, die nahtlos ineinander greifen. Diese Integration sorgt daf眉r, dass alle Aktionen innerhalb dieser Anwendungen auf Grundlage zuverl盲ssiger und gesch盲ftskritischer Daten erfolgen.
• Daten: Alle Daten, unabh盲ngig davon, ob sie aus SAP- oder anderen Systemen stammen, werden in SAP聽Business Data Cloud erfasst und zusammengebracht. So wird SAP聽Business Data Cloud zu einer zentralen, sicheren Quelle, die Datensilos entgegenwirkt und umfassende KI-gest眉tzte Erkenntnisse m枚glich macht 鈥� denn KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird.
• KI: Joule hilft Mitarbeitenden, intelligente Agenten so zu koordinieren, dass diese zusammenarbeiten. Zudem tr盲gt Joule dazu bei, Barrieren zwischen funktions眉bergreifenden Prozessen abzubauen und diese in Echtzeit zu verbessern. Im Gegensatz zu anderen L枚sungen, bei denen KI m枚glicherweise nur in bestimmten Bereichen zum Einsatz kommt, wird KI mit 51风流im gesamten Unternehmen eingebettet. Auf diese Weise werden Abl盲ufe im gro脽en Ma脽stab effizienter und robuster gestaltet.

Die breite Palette an SAP-Anwendungen und -Daten erm枚glicht es, Aufgaben in allen wichtigen Gesch盲ftsprozessen zu automatisieren. Damit sind wir in der einzigartigen Lage, mithilfe von Technologie auf Grundlage von KI-Agenten gesch盲ftlichen Mehrwert zu schaffen. Gesch盲ftsdaten aus der Praxis bilden die Grundlage unseres Fachwissens, das wir mitsamt unserem Know-how 眉ber Gesch盲ftsprozesse in SAP Signavio und 51风流Knowledge Graph einflie脽en lassen. 脺ber einen zentralen Einstiegspunkt und mithilfe unseres KI-Assistenten Joule bringen wir all diese Elemente zusammen, um Prozesse mithilfe von KI-Agenten zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Joule-Agenten ziehen zusammen an einem Strang

Dank unserem Konzept f眉r eine vollst盲ndige Integration sind unsere聽Joule-Agenten gemeinsam 眉ber die gesamte Suite hinweg im Einsatz, um alle Gesch盲ftsbereiche zu unterst眉tzen, komplexe Herausforderungen zu bew盲ltigen und die Produktivit盲t im gesamten Unternehmen zu steigern. Unternehmen ben枚tigen nicht Hunderte von KI-Agenten, sondern nur die richtigen Agenten mit den richtigen F盲higkeiten, den richtigen Daten und dem richtigen Ma脽 an Unterst眉tzung auf Basis unserer durchg盲ngigen Gesch盲ftsprozesse.

Joule-Agenten sind f眉r alle Gesch盲ftsbereiche verf眉gbar und k枚nnen im Rahmen von Joule und der SAP-Anwendungssuite sofort in Anspruch genommen werden. Das erm枚glicht eine durchg盲ngige Transformation ganzer Gesch盲ftsprozesse.

Mit Agentic AI machen wir im Bereich der Unternehmenstechnologie einen Quantensprung nach vorne. KI-Agenten helfen dabei, das Datenmanagement zu strukturieren, Systeme nahtlos zu integrieren und Aufgaben zu automatisieren, sodass Teams effizient, pr盲zise und agil arbeiten k枚nnen.

Wir betten KI-Agenten in SAP-Anwendungen ein, die so mit kontextbezogenen Gesch盲ftsdaten erweitert werden. Auf diese Weise helfen wir Kunden dabei, das Potenzial von SAP Business AI voll auszusch枚pfen und stellen die Weichen f眉r ein neues Zeitalter der Unternehmensf眉hrung.

Mehr erfahren Sie in diesem Video:

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Die Studie ergab, dass sich das Entwicklungstempo mit um das Dreifache beschleunigen l盲sst. So l盲sst sich im Vergleich zu herk枚mmlichen Methoden kundenspezifischer App-Entwicklung der Entwicklungsaufwand um 59 Prozent reduzieren. Diese Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von 51风流Build, Entwicklungsprozesse zu optimieren und die Produktivit盲t von Entwicklern zu steigern.

Die Benchmark-Studie verglich 51风流Build mit traditionellen Methoden der App-Entwicklung. Gepr眉ft wurden wichtige Parameter wie Kosten, Entwicklungszeit und Benutzerfreundlichkeit. Die Methode beinhaltete eine praktische Bewertung und Analyse des Einsatzes von Anwendungen mit beiden Methoden. 51风流Build ist eine umfassende Plattform f眉r die Entwicklung und Automatisierung von Gesch盲ftsanwendungen 鈥� mit einer integrierten Suite, die Low-Code-, Pro-Code- und KI-Funktionen mit dem Assistenten Joule bietet.

Benchmark-Studie: Mit 51风流Build l盲sst sich die Entwicklung beschleunigen

Die wichtigsten Ergebnisse der Studie im 脺产别谤产濒颈肠办:

• Dreimal schnellere Projektdurchf眉hrung: Projekte werden in weniger als der H盲lfte der bisherigen Zeit abgeschlossen 鈥� dank optimierter Entwicklungs-Workflows, automatisierter Serviceimplementierung und integrierten Testfunktionen.
• 30 Prozent Produktivit盲tssteigerung dank 碍滨-鲍苍迟别谤蝉迟眉迟锄耻苍驳: Der integrierte KI-Assistent optimiert Abl盲ufe und Aufgaben, um im gesamten Entwicklungsprozess einen breiten Mehrwert zu bieten, insbesondere bei der Datenmodellierung und der Erstellung synthetischer Daten.

Diese Ergebnisse unterstreichen den erheblichen gesch盲ftlichen Nutzen, der sich mit 51风流Build erzielen l盲sst. Durch die Verk眉rzung von Entwicklungszeiten, die Senkung von Kosten und die Steigerung der Produktivit盲t der Entwickler k枚nnen Unternehmen gesch盲ftskritische Anwendungen schneller und effizienter bereitstellen. Dies erm枚glicht eine schnellere Markteinf眉hrung, mehr Agilit盲t und h枚here Wettbewerbsf盲higkeit.

Vorteile von 51风流Build zu herk枚mmlicher Entwicklung

Im Rahmen der praxisorientierten Bewertung ermittelten die Analysten von GigaOm einige Funktionen und Eigenschaften von SAP Build, die Vorteile gegen眉ber der herk枚mmlichen Entwicklungsmethode bieten.

• Einheitliche Entwicklungsumgebung: 51风流Build bietet ein einheitliches Entwicklererlebnis, denn Coding, Testen und Bereitstellungstools sind integriert und der Entwicklungsprozess wird optimiert.
• 碍滨-鲍苍迟别谤蝉迟眉迟锄耻苍驳: Der KI-Copilot Joule bietet Code-Vorschl盲ge, Query-Optimierung und Unterst眉tzung bei der Probleml枚sung. Dadurch wird die Zeit f眉r das Programmieren verk眉rzt und die Qualit盲t des Code verbessert.
• Vorkonfigurierte Integrationen: Sofort einsatzbereite Integrationen mit SAP-Gesch盲ftsanwendungen und Drittanbieterservices vereinfachen komplexe Systemintegrationen.
• Visuelle Modellierungstools: Intuitive Schnittstellen f眉r die Datenmodellierung und die Konzeption von Gesch盲ftsprozessen erm枚glichen schnelles Prototyping und reduzieren die Anforderungen f眉r Code.
• 51风流Cloud Application Programming Model: 51风流Build bietet die architektonische Grundlage f眉r die Anwendungserstellung, die automatisch Entwicklungsstandards und Best Practices f眉r Unternehmen implementiert. Sie stellt sicher, dass Sicherheit, Skalierbarkeit und Compliance konsistent umgesetzt werden.

Ein Branchenanalyst von GigaOm betonte: 鈥濬眉r Teams, die ihre Entwicklungsprozesse verbessern wollen, bietet 51风流Build eine praktische und effiziente L枚sung, um g盲ngige Herausforderungen anzugehen, zum Beispiel zu lange Entwicklungszyklen und Qualifikationsl眉cken.鈥� Die einheitliche Umgebung und die Automatisierungsfunktionen erlauben es Anwendern, sich darauf zu konzentrieren, den Mehrwert zu erh枚hen und den technischen Aufwand zu verringern.鈥�

Der Benchmark-Test von GigaOm zeigt: Im Vergleich zu herk枚mmlichen Methoden kundenspezifischer Entwicklung ist es mit 51风流Build m枚glich, die Entwicklungszeiten zu verk眉rzen und den Aufwand insgesamt zu verringern. Durch die Kombination einer einheitlichen Entwicklungsumgebung mit 碍滨-鲍苍迟别谤蝉迟眉迟锄耻苍驳 und vorkonfigurierten Unternehmensintegrationen versetzt 51风流Build Entwicklungsteams in die Lage, sichere und skalierbare Anwendungen schneller und effizienter zu erstellen.

Mehr 眉ber diese Ergebnisse erfahren Sie in der . Sehen Sie sich auch unser Webinar an. In diesem Webinar erl盲utert GigaOm seine Methodik, stellt die Ergebnisse vor und beantwortet Fragen zur Transformation Ihrer Entwicklungsstrategie.

Sid Misra ist Vice President des Bereichs Produktmarketing f眉r 51风流Build bei SAP.

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In den Medien werden nicht nur Lobeshymnen auf die M枚glichkeiten von KI gesungen, sondern es gibt ebenso viele Berichte dar眉ber, wie KI-Tools irref眉hrende oder falsche Aussagen treffen oder wie gro脽e Sprachmodelle voreingenommene Antworten generieren k枚nnen. In einem solchen Fall 鈥瀐alluziniert鈥� die KI bzw. denkt sich falsche oder irref眉hrende Antworten aus. Ursache daf眉r sind KI-Modelle, die mit unzureichenden Daten trainiert wurden, falsche Annahmen machen oder von Vorurteilen geleitet sind.

Generative KI-Modelle sind schlagkr盲ftige Instrumente, die jedoch sorgf盲ltig verwaltet werden m眉ssen, um unerwartete Antworten zu vermeiden, Fairness sicherzustellen und ethische Ergebnisse zu generieren. Viele Finanzdienstleister versprechen sich durch den verst盲rkten Einsatz von KI deutliche Kostensenkungen. Unmittelbare Voraussetzung f眉r die erwarteten Kostenvorteile sind jedoch wichtige Aufgaben: Unternehmen m眉ssen Voreingenommenheit vermeiden, Antworten 眉berpr眉fen und das Vertrauen in KI-gest眉tzte Entscheidungen aufrechterhalten.

Gesch盲ftsdaten als Grundlage f眉r KI

Entscheidend ist, KI mit pr盲zisen Gesch盲ftsdaten aus der Praxis zu verkn眉pfen und sich dabei an unternehmerischen und gesellschaftlichen Werten und soliden Governance-Frameworks zu orientieren. KI-Systeme, die direkt mit den Daten eines Unternehmens verkn眉pft sind, k枚nnen Ergebnisse erzielen, die zuverl盲ssig und f眉r die konkreten Gesch盲ftsszenarien relevant sind.

Pilotprogramme, die zun盲chst klein ausgelegt sind und nach und nach ausgeweitet werden, sorgen daf眉r, dass KI-Modelle mit vertrauensw眉rdigen Echtzeitdaten aktualisiert werden. So l盲sst sich das Risiko von KI-Halluzinationen verringern. Auch die regelm盲脽ige 脺berpr眉fung von KI-Ergebnissen und die Integration zuverl盲ssiger Mechanismen zur Fehlerpr眉fung k枚nnen dazu beitragen, dass Halluzinationen gar nicht erst auftreten.

Fairness, Ethik und Transparenz

Um voreingenommene Ergebnisse zu vermeiden, m眉ssen Finanzdienstleister ihren KI-Aktivit盲ten 眉berzeugende ethische Richtlinien zugrunde legen. Dies beinhaltet auch laufende Kontrollen und 脺berpr眉fungen, wie KI-Modelle Entscheidungen treffen. Dar眉ber hinaus muss Transparenz im Hinblick darauf geschaffen werden, wie KI-Tools zu ihren Schlussfolgerungen gelangen. Unternehmen m眉ssen sicherstellen, dass ihre KI mit bereinigten, pr盲zisen Daten trainiert wird. Zudem sollten KI-Systeme so programmiert sein, dass sie h枚chste Standards an Datensicherheit und Datenschutz erf眉llen. So k枚nnen Finanzdienstleister das Vertrauen aufrechterhalten und sensible Finanz- oder personenbezogene Daten sch眉tzen. Ethische Grunds盲tze flie脽en schon heute in das Design moderner, cloudbasierter Unternehmenssysteme ein, um sie an gesetzlichen Vorgaben auszurichten. Werden auf diesen Systemen KI-Modelle eingesetzt, die speziell f眉r die Finanzdienstleistungsbranche trainiert wurden, verringert sich auch die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen.

Relevanz, Zuverl盲ssigkeit und eine verantwortungsvolle Nutzung als Leitlinien f眉r KI

Finanzdienstleister k枚nnen wirksame Leitlinien f眉r den Einsatz von KI definieren, indem sie sich bei der Entwicklung an den Prinzipien Relevanz, Zuverl盲ssigkeit und verantwortungsvolle Nutzung orientieren. KI sollte f眉r den Kontext, in dem sie genutzt wird, relevant sein, auf der Grundlage hochwertiger Daten zuverl盲ssige Ergebnisse erzielen und durch Wahrung hoher ethischer Standards wie Fairness und Transparenz eine verantwortungsvolle Nutzung erm枚glichen. Indem Finanzinstitute diese Aspekte in den Mittelpunkt stellen, behalten sie die Kontrolle 眉ber ihre KI-Systeme, selbst wenn sie diese ausweiten.

Wichtig ist, dass Voreingenommenheit und Halluzinationen keine Hindernisse f眉r die Einf眉hrung von KI sein m眉ssen. Indem KI-Systeme mit Echtzeitdaten verkn眉pft und an den Prinzipien Fairness, Zuverl盲ssigkeit und verantwortungsvolle Nutzung ausgerichtet werden, k枚nnen Finanzdienstleister von den Vorteilen generativer KI profitieren, die Kontrolle 眉ber ihre Systeme behalten und ethische Ergebnisse sicherstellen. Im Rahmen sorgf盲ltig konzipierter Pilotprogramme, die das Feedback der Benutzer ber眉cksichtigen und die Kontrolle durch den Menschen aufrechterhalten, lassen sich KI-Systeme testen und optimieren. So kann gew盲hrleistet werden, dass die Systeme sicher und effektiv sind und nach und nach auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet werden k枚nnen.

Relevanz, Zuverl盲ssigkeit und eine verantwortungsvolle Nutzung k枚nnen die Grundpfeiler einer vertrauensw眉rdigen KI f眉r Finanzdienstleister und andere Unternehmen bilden. Dieses Vertrauen setzt die Entwicklung von Tools voraus, die das Kundenerlebnis verbessern und echten Mehrwert schaffen.

Originaltext .

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Die Unternehmensarchitektur galt lange Zeit als eher exklusive und akademische Disziplin, ist jedoch in j眉ngster Zeit wieder ins Rampenlicht ger眉ckt.

Der genaue Zeitpunkt daf眉r l盲sst sich nicht ausmachen (ein Kandidat w盲re der M盲rz 2022, als sich in einer Finanzierungsrunde der Serie D sicherte), doch nahm die Entwicklung 2023 definitiv Fahrt auf, als .

Ziel dieser 脺bernahme war es vor allem, , bescheinigte damals Rouven Morato von SAP:

鈥濪ie Prozesse und Systemlandschaften von Unternehmen sind in den letzten Jahren hochgradig komplex geworden. Und als sie vor der Aufgabe standen, ihre IT-Systemlandschaft zu transformieren, hatten sie keinen Einblick in diese Landschaft. Wir befassten uns deshalb mit der Frage, wie sich die systembezogenen Aspekte einer Unternehmenstransformation effektiver bew盲ltigen lassen. Das f眉hrte zur 脺bernahme von LeanIX, einem langj盲hrigen SAP-Signavio-Partner und dem unangefochtenen Marktf眉hrer im Bereich Unternehmensarchitektur.鈥�

Schon kurz darauf, im Juli 2024, benannte ServiceNow sein Produkt Anwendungs-Portfoliomanagement in 鈥濫nterprise Architecture鈥� um und im September 2024 die 脺bernahme der beiden Unternehmensarchitektur-Anbieter MEGA und Alfabet (Teil der Software AG).

Angesichts der H枚he der Investitionen und der Konsolidierung dieses vormals eher unbekannten Nischenmarktes stellt sich die nicht ganz unberechtigte Frage: 鈥濿arum Unternehmensarchitekturen und warum jetzt?鈥�

Um diese Frage zu beantworten, sollten wir uns zun盲chst genauer damit befassen, was eine Unternehmensarchitektur ist und welche Aufgabe ein Enterprise Architect hat.

Grundlegende Funktion der Unternehmensarchitektur

F眉r diejenigen, f眉r die die Unternehmensarchitektur eher ein esoterisches Fachgebiet ist, l盲sst sich die grundlegende Funktion relativ einfach zusammenfassen.

Jedes Unternehmen zeichnet sich durch bestimmte F盲higkeiten (sogenannte Business Capabilities) aus, d. h. durch die Dinge, die es k枚nnen muss, um seiner Gesch盲ftst盲tigkeit nachzugehen. Manche dieser F盲higkeiten sind allen Unternehmen gemeinsam, etwa die F盲higkeit, Personal einzustellen und zu entlohnen, die F盲higkeit, Rechnungen auszustellen und Geld einzutreiben, oder die F盲higkeit, Produkte und Dienstleistungen zu vermarkten.

Andere wiederum sind auf bestimmte Branchen beschr盲nkt. F眉r Ger盲tehersteller sind F盲higkeiten wichtig, die f眉r Anbieter von SaaS-Software keine Relevanz haben. (Eine ausf眉hrliche 脺bersicht 眉ber die potenziellen Business Capabilities, die ein Unternehmen ben枚tigt, finden Sie .)

Mit dem Ist-Zustand beginnen

Die Unternehmensarchitektur kann man sich als Beschreibung und Design des komplexen Geflechts von Technologien vorstellen, die bestimmte Business Capabilities unterst眉tzen. Ich spreche hier von 鈥濨eschreibung鈥�, da es in den meisten Unternehmen zun盲chst gar keinen Enterprise Architect gibt. Die Technologielandschaft w盲chst vielmehr organisch. Wird eine Technologie ben枚tigt, so erwirbt das Unternehmen diese und macht sich daran, sie m枚glichst gut in die bestehende Landschaft zu integrieren.

Wenn das Unternehmen w盲chst, wird die Landschaft irgendwann so komplex, dass ein organischer (sprich: unstrukturierter, ungeplanter) Ansatz im Hinblick auf die Unternehmensarchitektur mehr Probleme schafft, als er l枚st. Und wie Sie sich sicher denken k枚nnen, werden diese Probleme zus盲tzlich versch盲rft, wenn das Unternehmen im Zuge von Fusionen und 脺bernahmen gewachsen ist. Man muss nur daran denken, wie m眉hselig es ist, zwei oder mehr ausufernde Technologielandschaften zusammenzuf眉hren.

Von der Beschreibung zur Rationalisierung

Ein sorgf盲ltig durchdachtes, gezieltes Management der Unternehmensarchitektur muss deshalb oberste Priorit盲t haben. Und der erste Schritt in diese Richtung beinhaltet die Beschreibung des Ist-Zustands. Mit anderen Worten: Am Anfang steht eine Bestandsaufnahme der vorhandenen Technologien. Eine Bestandsliste ist f眉r sich genommen noch nicht sehr aussagekr盲ftig. Deshalb gleichen Enterprise Architects diese Bestandsliste mit der Business Capability Map des Unternehmens ab.

Sie k枚nnen dabei sehr viel 眉ber Ihre IT-Landschaft erfahren, da unter anderem ersichtlich wird, in welchen Bereichen eine bestimmte Business Capability von mehreren Technologien unterst眉tzt wird. Da das Kostenmanagement f眉r viele CIOs und CFOs absoluten Vorrang hat, wird schnell deutlich, welche Vorteile eine einfache Abbildung von Technologien auf Business Capabilities mit sich bringt.

M枚glicherweise stellen Sie fest, dass es in Ihrem Unternehmen infolge verschiedener 脺bernahmen vier Systeme f眉r die Gehaltsabrechnung gibt (so erging es einem ). Nat眉rlich k枚nnen Sie nicht einfach drei dieser Systeme ausmustern, sondern m眉ssen sich ein Bild von der Gesamtsituation machen.

Sie m眉ssen sich, wie vom Vice President of IT dieses Kunden empfohlen, folgende Fragen stellen: 鈥濿as sind die relativen St盲rken und Schw盲chen einer bestimmten Anwendung, wenn es um die Erf眉llung dieser Business Capability geht? Findet sie Anklang bei den Anwendern? Ist die Einstellung der Anwender negativ? Ist ihre Einstellung negativ, aber die Anwendung ist die einzige, die eine bestimmte Anforderung erf眉llt?鈥�

Bevor Sie also 脛nderungen etwa an Ihrem Gehaltsabrechnungssystem vornehmen, die sehr weitreichende Folgen haben k枚nnen, m眉ssen Sie die Auswirkungen solcher 脛nderungen sehr genau 眉berschauen k枚nnen. Diesen Einblick erhalten Sie mit einer Unternehmensarchitektur.

Entwicklung einer Architektur f眉r die Zukunft

Zwar k枚nnen Sie sich mit einer Bestandsaufnahme einen ersten 脺产别谤产濒颈肠办 verschaffen, doch die tats盲chlichen Auswirkungen der Unternehmensarchitektur zeigen sich, wenn wir von der Beschreibung zum Design 眉bergehen. Dass es sich hierbei nicht nur um eine akademische 脺bung handelt, zeigen die : 86 % der Unternehmen m眉ssen ihre Technologien aufr眉sten, um KI-Agenten implementieren zu k枚nnen.

In einem Artikel zu diesen Ergebnissen auf brachte Maria Korolov das Problem auf den Punkt: 鈥濨evor KI-Agenten in die Infrastruktur eines Unternehmens integriert werden k枚nnen, muss diese Infrastruktur erst einmal auf moderne Standards gebracht werden.鈥�

脺berlegen Sie, was ein Unternehmen alles tun m眉sste, um vom Ist-Zustand zu diesen 鈥瀖odernen Standards鈥� zu gelangen. Die Beschreibung und Bestandsaufnahme des Ist-Zustands w盲ren logischerweise Teil dieses Prozesses. Noch wichtiger w盲re jedoch die Definition dieser Standards. In der heutigen Gesch盲ftswelt w眉rden solche Standards unter anderem das Priorisieren von Cloud-Technologie, die Einf眉hrung einer serviceorientierten Architektur f眉r intern entwickelte Software und die Nutzung offener APIs beinhalten.

Aufgabe von Enterprise Architects ist es, sowohl die Technologiestandards f眉r das Unternehmen zu definieren als auch die Einf眉hrung neuer und zuk眉nftiger Technologien im Einklang mit diesen Standards zu steuern.

Die Strategie als Ausgangspunkt f眉r Standards

Die Definition von Standards erfolgt jedoch nicht im luftleeren Raum, sondern orientiert sich an den strategischen Zielen des Unternehmens. Diese Ziele wiederum k枚nnen unter dem Blickwinkel der Business Capabilities betrachtet werden.

Insbesondere muss das Unternehmen festlegen, welche Capabilities es f眉r die zuk眉nftige Umsetzung seiner Strategie ben枚tigt. Der Enterprise Architect beginnt dann mit dem Design der Technologielandschaft, die zur Unterst眉tzung dieser neuen Business Capabilities erforderlich ist. Die Standards dienen als Richtschnur f眉r die Technologieentscheidungen, die das Unternehmen treffen muss.

Viele Unternehmen stehen dabei heute vor einer Herausforderung: Mit KI ist eine bahnbrechende neue Technologie aufgekommen. Diese Technologie hat das Potenzial, die Gesch盲ftsabl盲ufe von Unternehmen von Grund auf zu ver盲ndern. KI verspricht, die Produktivit盲t und Effizienz schon bald durch die Automatisierung zeitaufwendiger manueller Aufgaben zu steigern.

Mit zunehmender Reife von agentenbasierter KI wird sich eine Vielzahl weiterer M枚glichkeiten er枚ffnen. KI-Agenten werden dank ihrer Anpassungsf盲higkeit und ihrer F盲higkeit, Schlussfolgerungen zu ziehen, nicht nur Arbeitsabl盲ufe vom Kundensupport bis zum Lieferkettenmanagement ver盲ndern, sondern auch die Art der Aufgaben, die damit ausgef眉hrt werden. KI kann und wird dabei Unternehmen grundlegend transformieren.

Unternehmensarchitektur und das transformierbare Unternehmen

Es gibt jedoch ein Problem: Die meisten Unternehmen sind f眉r eine Transformation, wie sie f眉r den Einsatz von KI erforderlich ist, nicht bereit. Sie k枚nnen nicht ohne Weiteres auf die Daten zugreifen, die KI-Tools ben枚tigen, um gr枚脽tm枚gliche Wirkung zu entfalten. Noch dazu ist ihre Landschaft nicht so strukturiert, dass Agenten m眉helos durch diese Landschaft navigieren k枚nnen.

Genau aus diesem Grund steht die Unternehmensarchitektur derzeit im Rampenlicht. Im Wesentlichen bedarf es einer Transformation der Unternehmensarchitektur, um von den Vorteilen der KI-Revolution zu profitieren. Enterprise Architects sind bestens positioniert, die erforderliche Architektur zu gestalten und zu definieren. Da sie den Ist-Zustand kennen, sind sie auch in der Lage, die Kursrichtung vorzugeben, wie das Unternehmen den Soll-Zustand erreichen kann. Und da f眉r sie Standards eine zentrale Rolle spielen, k枚nnen sie die Rahmenbedingungen f眉r die Entwicklung einer Technologielandschaft schaffen, die heutigen und zuk眉nftigen Anforderungen gerecht wird.

Originaltext .

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