SAP und KI

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant von einem technologischen Trend zu einer fundamentalen Kraft, die Geschäftsmodelle und Arbeitsprozesse in allen Branchen neu definiert. Ihr volles Potenzial entfaltet sie jedoch erst dann, wenn sie auf die wertvollsten und kritischsten Daten eines Unternehmens trifft: die Geschäftsdaten, die in ERP-Systemen liegen. Diese Integration in die Kernprozesse ermöglicht messbare Effizienzsteigerungen, intelligentere Entscheidungen und schafft klare Wettbewerbsvorteile.

Als führender Anbieter von Unternehmenssoftware hat SAP diese Entwicklung nicht nur erkannt, sondern gestaltet sie aktiv mit. Die Integration von KI ist zu einem zentralen Pfeiler der SAP-Strategie geworden, mit dem klaren Ziel, die eigenen Anwendungen intelligenter, intuitiver und proaktiver zu machen. Doch was bedeutet das konkret für Sie als SAP-Anwender?

Welche SAP KI Produkte gibt es?

SAP hat frühzeitig die Bedeutung von künstlicher Intelligenz erkannt und integriert diese fortlaufend in sein Lösungsangebot. Die SAP Business Technology Platform (SAP BTP) dient dabei als robustes Fundament, mit dem Unternehmen KI-gestützte Abläufe schnell und unkompliziert in ihre Prozesse einbinden können. Neben KI und Machine Learning gehört auch das Internet of Things (IoT) sowie Big Data, Blockchain und die SAP Business Data Cloud (BDC) zum vielfältigen Technologie-Portfolio.

Die SAP Business Data Cloud (BDC) stellt dabei das daten­technische Rückgrat für KI-Anwendungen dar: Sie liefert vorstrukturierte, semantisch angereicherte „Data Products“ und einen offenen Ontologie-Layer, der SAP- und Dritt­anbieterdaten in Echtzeit harmonisiert. So stehen KI- und ML-Services jederzeit mit konsistenten, Governance-konformen Datenmodellen bereit, von der automatischen Muster­erkennung über Predictive Analytics bis hin zu Conversational AI-Szenarien. Die BDC sorgt damit dafür, dass KI-gestützte Entscheidungen nicht nur schnell, sondern auch zuverlässig und skalierbar ins Tagesgeschäft einfließen können.

Entwicklerinnen und Entwickler profitieren auf der Plattform von einer umfangreichen Werkzeugkiste: Sie können in kürzester Zeit eigene Anwendungen entwerfen, erweitern oder nahtlos verbinden, ganz ohne sich um Infrastrukturwartung kümmern zu müssen. Smarte Funktionen sorgen dafür, dass Unternehmen ihre Innovationskraft spürbar steigern.

Auf dieser Basis bringt SAP Business AI gezielt Intelligenz direkt in die Geschäftsabläufe. Die Sammlung aus KI-gestützten Tools und Services wurde speziell darauf ausgelegt, große Datenmengen zu durchdringen, Muster aufzuspüren und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten.

Mit „SAP Joule“ verfügt SAP über einen generativen KI-Kopiloten, der nahtlos in alle SAP Cloud-Systeme eingebunden ist. Nutzer*innen formulieren ihre Anliegen einfach in natürlicher Sprache, und Joule liefert sichere, kontextbezogene Antworten oder führt gewünschte Aufgaben aus.

Für wiederkehrende, standardisierte Prozesse bietet SAP auf der BTP die AI Business Services an: Vorgefertigte Modelle etwa zur Dokumentendaten-Extraktion oder zur Erkennung von Geschäftspartnern, die sich per API ganz einfach integrieren lassen.

Wollen Unternehmen eigene KI-Lösungen entwickeln und betreiben, kommt SAP AI Core ins Spiel. In Kombination mit dem SAP AI Launchpad erhalten sie eine umfassende Umgebung zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus ihrer Modelle. Grundlage aller Services ist dabei SAP Datasphere: Sie fasst sämtliche Unternehmensdaten semantisch zusammen und gewährleistet eine bereinigte, kontextreiche sowie governance-konforme Datenbasis für zuverlässige KI-Ergebnisse.

Welche Vorteile bietet KI im SAP-Umfeld?

Die Integration von KI-Technologien in Ihre Geschäftsprozesse bringt vielfältige Vorteile. Mit SAP KI können Unternehmen nicht nur Zeit und Kosten sparen, sondern auch ihre Innovationskraft steigern.

• Intelligente Automatisierung: Repetitive und manuelle Aufgaben, wie die Bearbeitung von Eingangsrechnungen oder die Abstimmung von Finanzdaten, werden automatisiert. Dies reduziert nicht nur die Fehlerquote, sondern entlastet Mitarbeitende, sodass diese sich auf strategisch wertvollere Tätigkeiten konzentrieren können.
• Prozesseffizienz und Produktivität: KI-Modelle analysieren komplexe Prozesse in Echtzeit und identifizieren Optimierungspotenziale. Beispiele reichen von der Vorhersage von Lieferengpässen in der Supply Chain bis zur Optimierung von Lagerbeständen, was direkt zu Kostensenkungen und Effizienzgewinnen führt.
• Fundierte Entscheidungsfindung: Anstatt auf Vergangenheitsdaten zu blicken, ermöglichen prädiktive Analysen präzise Prognosen. Ob Absatzplanung, Liquiditätsvorschau oder Predictive Maintenance, Entscheidungen basieren auf datengestützten Einsichten statt auf reiner Intuition.
• Verbesserte Anwendererfahrung: Komplexe Benutzeroberflächen werden durch intuitive, sprachgesteuerte Assistenten wie Joule abgelöst. Dies senkt die Einarbeitungszeit und erhöht die Akzeptanz und Nutzung der SAP-Systeme im gesamten Unternehmen.

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten in der Praxis

Am besten lässt sich der Nutzen an praktischen Beispielen erkennen, denn die Anwendungsfälle durchdringen mittlerweile sämtliche Unternehmensbereiche. Im Finanzwesen beispielsweise sorgt KI für einen automatischen Abgleich von Rechnungen mit Bestellungen und deckt Anomalien oder Betrugsmuster in Echtzeit auf.

Übergreifend zur Lieferkette und Produktion ermöglicht KI eine präzise, vorausschauende Wartung von Maschinen, um ungeplante Stillstände zu vermeiden, und optimiert gleichzeitig Transportrouten und die gesamte Bedarfsplanung.

Auch der Einkauf profitiert von KI. Maschinelle Automatisierung von Routineaufgaben wie Lieferantensuche, Bestellanforderungen und Rechnungsabgleich verkürzt Durchlaufzeiten um bis zu 95 % und minimiert Fehlerquoten. Gleichzeitig bewertet KI Lieferantenrisiken in Echtzeit, optimiert Vertragsabschlüsse und empfiehlt anhand von Performance- und Nachhaltigkeitsdaten die besten Anbieter

Im Personalwesen sorgt KI in SAP SuccessFactors dafür, dass offene Positionen und Bewerberprofile dank automatischer Fähigkeits- und Anforderungsanalyse optimal zueinanderfinden und so die Time-to-Hire spürbar verkürzt wird. Gleichzeitig liefert der Talent Intelligence Hub in SuccessFactors Learning maßgeschneiderte Schulungsempfehlungen, die sich präzise an den individuellen Kompetenzen und Karrierezielen der Mitarbeitenden orientieren.

An der Kundenschnittstelle, im Vertrieb und Service, werden Leads intelligent bewertet, um Vertriebsaktivitäten zu priorisieren, während KI-gestützte Chatbots eine kontinuierliche Erreichbarkeit für Kundenanfragen sicherstellen.

Was all diese Beispiele gemeinsam haben: Die KI übernimmt nicht nur Routineaufgaben, sondern liefert auch die Daten für bessere Prognosen und klügere Entscheidungen. Das funktioniert besonders gut, weil die KI auf die vernetzten Daten des gesamten Unternehmens im SAP-System zugreifen und so das große Ganze verstehen kann.

KI und SAP – Die Zukunft

Die zukünftige Entwicklung von KI im SAP-Umfeld zielt auf eine neue Stufe der Integration ab: die schrittweise Etablierung autonomer Geschäftsprozesse.

Während KI-Tools wie Joule heute primär als intelligente Assistenten agieren, die Informationen aufbereiten und Aufgaben ausführen, wird sich ihre Rolle zu der eines proaktiven Agenten wandeln. Zukünftige Systeme werden nicht nur auf Anfragen reagieren, sondern operative Entscheidungen innerhalb vordefinierter Leitplanken selbstständig treffen, etwa bei der Umplanung einer Lieferkette aufgrund von Echtzeit-Verkehrsdaten oder der dynamischen Zuteilung von Ressourcen im Finanzwesen.

Diese Entwicklung verändert die Rolle des menschlichen Anwenders fundamental. Die Tätigkeit verlagert sich von der direkten Prozessausführung hin zur strategischen Überwachung, zum Management von Ausnahmefällen und zur Definition der Geschäftsregeln, innerhalb derer die KI agiert.

Genau hier wird der strategische Ansatz der SAP Business AI entscheidend. Ein autonom agierendes System erfordert ein Höchstmaß an Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit. Die Prinzipien der Relevanz, Verlässlichkeit und Verantwortung sind somit keine bloßen Leitlinien mehr, sondern die technische und ethische Notwendigkeit, um sicherzustellen, dass die autonome Unternehmenssteuerung nicht nur effizient, sondern auch sicher und im Sinne der Geschäftsziele erfolgt.