Nur wenn Daten verlässlich, integriert und kontextbezogen nutzbar sind, funktionieren autonome SAP-Prozesse zuverlässig. Genau darin liegt die eigentliche Herausforderung der Vision des autonomen Unternehmens. Entscheidend für den Erfolg ist nicht die Künstliche Intelligenz selbst, sondern die Qualität der SAP-Daten, die ihr zur Verfügung stehen. Unternehmen, die ihre Datenstrategie vernachlässigen, werden weder von SAP Business AI noch von KI-Agenten oder der SAP Autonomous Suite nachhaltig profitieren.
Die Bedeutung einer belastbaren Datenbasis lässt sich inzwischen auch statistisch belegen. Laut Gartner werden bis 2026 rund 60 % aller KI-Projekte eingestellt oder nicht erfolgreich weitergeführt, wenn keine AI-Ready-Daten vorhanden sind. Gleichzeitig geben 63 % der befragten Unternehmen an, nicht sicher zu sein, ob ihre Datenmanagement-Praktiken für KI geeignet sind.
Zwischen Vision und Realität: Warum viele Unternehmen beim Thema KI an ihre Grenzen stoßen
Aktuell investieren viele Unternehmen in künstliche Intelligenz, Automatisierung und moderne SAP-Technologien. Die Erwartungen sind hoch. Geschäftsprozesse sollen schneller werden, Entscheidungen sollen präziser ausfallen und Mitarbeitende sollen von Routineaufgaben entlastet werden. Auf Veranstaltungen wie der SAP Sapphire wird deutlich, wohin die Reise geht. Mit dem Konzept des SAP Autonomous Enterprise verfolgt SAP eine klare Strategie. Anwendungen, Daten, KI, Governance und Automatisierung sollen demnach immer stärker miteinander verschmelzen und ein autonomes Unternehmen ermöglichen.
In der Praxis zeigt sich jedoch häufig ein anderes Bild. Vor einiger Zeit sprach unser Team von IT-P mit einem Industrieunternehmen, das bereits erste KI-Lösungen in den Bereichen Beschaffung und Supply Chain eingeführt hatte. Die Verantwortlichen waren überzeugt, dass moderne KI-Modelle kurzfristig bessere Prognosen liefern würden. Die Technologie funktionierte technisch einwandfrei. Dennoch waren die Ergebnisse unzuverlässig. Materialstammdaten lagen in mehreren Systemen vor, Lieferanteninformationen waren nicht einheitlich gepflegt und historische Prozessdaten enthielten zahlreiche Lücken. Die KI konnte lediglich mit den vorhandenen Informationen arbeiten und erzeugte entsprechend widersprüchliche Ergebnisse.
Genau hier wird die zentrale Herausforderung sichtbar. Die Vision des autonomen Unternehmens scheitert nur selten an fehlender Technologie. Deutlich häufiger scheitert sie an einer unzureichenden Datenbasis. Wer autonome Prozesse etablieren möchte, muss zuerst verstehen, dass Daten die Grundlage jeder intelligenten Entscheidung darstellen.
Warum KI ohne saubere Daten keine belastbaren Ergebnisse liefert
Schlechte Datenqualität verursacht nicht nur technische Probleme. Nach Gartner entstehen Unternehmen dadurch durchschnittliche Kosten von 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr. Fehlerhafte Stammdaten, doppelte Datensätze oder inkonsistente Informationen wirken sich direkt auf Planung, Vertrieb, Finance und Supply-Chain-Prozesse aus.
In der Diskussion über KI spielen beeindruckende Anwendungsfälle eine große Rolle. So erstellen Systeme Prognosen, analysieren große Datenmengen und unterstützen Mitarbeitende bei komplexen Entscheidungen. Doch unabhängig davon, ob Unternehmen SAP Business AI, SAP AI oder spezialisierte KI-Lösungen einsetzen, bleibt eine grundlegende Regel bestehen: Die Qualität der Ergebnisse hängt unmittelbar von der Qualität der Daten ab.
Künstliche Intelligenz erkennt Muster in Informationen. Sie analysiert historische Entwicklungen, vergleicht aktuelle Zustände und erstellt daraus Vorhersagen oder Handlungsempfehlungen. Sind die zugrunde liegenden SAP-Daten jedoch fehlerhaft, veraltet oder unvollständig, entstehen zwangsläufig ungenaue Ergebnisse. Dies betrifft Prognosen in der Lieferkette ebenso wie Finanzprozesse, den Vertrieb oder die Produktionsplanung.
Dieser Zusammenhang wird besonders relevant im Umfeld autonomer Geschäftsprozesse. Während klassische Systeme lediglich Informationen bereitstellen, treffen autonome Systeme zunehmend eigenständige Entscheidungen. Sie lösen Bestellungen aus, priorisieren Workflows, koordinieren Aufgaben oder reagieren auf Ereignisse in Echtzeit. Fehlerhafte Daten führen in solchen Szenarien nicht nur zu falschen Analysen, sondern unmittelbar zu fehlerhaften Aktionen.
Deshalb beschäftigt sich eine moderne SAP-Datenstrategie für KI und Automatisierung nicht ausschließlich mit Technologien. Sie beginnt mit der Frage, ob Daten vertrauenswürdig genug sind, um als Grundlage für autonome Entscheidungen zu dienen.
Stammdaten, Prozessdaten und Echtzeitdaten bilden gemeinsam das Fundament
Wenn von Datenqualität die Rede ist, denken viele Unternehmen zunächst an Stammdaten. Zwar sind Stammdaten ein entscheidender Bestandteil autonomer Prozesse, Sie allein reichen jedoch nicht aus. Um Geschäftsprozesse zuverlässig steuern zu können, benötigen autonome Systeme drei unterschiedliche Datenarten.
Stammdaten schaffen Konsistenz
Stammdaten dienen der Beschreibung zentraler Geschäftsobjekte wie Kunden, Lieferanten, Materialien oder Anlagen. Sie bilden das Fundament nahezu aller Prozesse innerhalb einer SAP-Landschaft. Fehlerhafte Materialnummern oder doppelte Lieferantenstämme können sich durch zahlreiche Prozesse ziehen und dort erhebliche Auswirkungen verursachen.
Prozessdaten liefern den notwendigen Geschäftskontext
Prozessdaten entstehen während laufender Geschäftsprozesse. Bestellungen, Rechnungen, Fertigungsaufträge oder Servicevorgänge dokumentieren die tatsächlichen Arbeitsabläufe eines Unternehmens. Für KI-Modelle sind diese Informationen unverzichtbar, da sie Zusammenhänge und Muster aufzeigen.
Echtzeitdaten ermöglichen autonome Entscheidungen
Autonome Prozesse benötigen aktuelle Informationen. Lagerbestände, Produktionsdaten oder Sensordaten aus Maschinen verändern sich beispielsweise kontinuierlich. Erst durch Echtzeitdaten sind Systeme in der Lage, auf aktuelle Ereignisse zu reagieren und eigenständig zu handeln.
| Datentyp | Bedeutung für autonome Prozesse | Beispiel |
|---|---|---|
| Stammdaten | Einheitliche Grundlage | Kunden, Lieferanten, Materialien |
| Prozessdaten | Kontext für KI-Modelle | Bestellungen, Rechnungen, Fertigungsaufträge |
| Echtzeitdaten | Aktuelle Entscheidungsbasis | Lagerstände, Sensorwerte, Maschinenstatus |
Erst das Zusammenspiel dieser Datenarten ermöglicht sichere Ergebnisse und belastbare Entscheidungen.
Warum Datensilos autonome Prozesse verhindern
Viele Unternehmen verfügen über enorme Mengen an Geschäftsdaten. Dennoch bleibt der Nutzen häufig begrenzt. Der Grund dafür sind historisch gewachsene IT-Strukturen. Über Jahre hinweg entstehen unterschiedliche Anwendungen für die Bereiche Vertrieb, Finanzen, Produktion, Supply Chain oder Beschaffung. Jedes System verwaltet dabei eigene Datenbestände. Die Folge sind Datensilos, die eine ganzheitliche Sicht auf Geschäftsprozesse erschweren.
Mitarbeitende müssen Informationen häufig manuell zusammenführen. Ein autonomer Prozess benötigt dagegen einen vollständigen Überblick in Echtzeit. Wenn beispielsweise ein KI-Agent eigenständig eine Beschaffungsentscheidung treffen soll, benötigt er Informationen aus zahlreichen Bereichen gleichzeitig. Dazu gehören aktuelle Lagerbestände, Bedarfsprognosen, Lieferzeiten, Produktionspläne und offene Kundenaufträge.
Fehlen einzelne Informationen oder liegen sie isoliert in verschiedenen Systemen vor, entstehen blinde Flecken. Die Ausführung autonomer Entscheidungen wird dadurch erheblich erschwert. Genau deshalb spielt die Datenintegration eine zentrale Rolle auf dem Weg zum „Autonomous Enterprise”.
SAP Business Data Cloud und SAP Knowledge Graph schaffen den notwendigen Kontext
SAP hat erkannt, dass künstliche Intelligenz ihr volles Potenzial nur dann entfalten kann, wenn Daten systemübergreifend verfügbar sind. Deshalb spielen die SAP Business Data Cloud und der SAP Knowledge Graph eine zentrale Rolle im aktuellen Portfolio. Die Business Data Cloud hat das Ziel, Geschäftsdaten aus unterschiedlichen Quellen einheitlich bereitzustellen. Informationen aus ERP-Systemen, Analyseplattformen, Non-SAP-Anwendungen und weiteren Datenquellen werden miteinander verbunden. Dadurch entsteht eine gemeinsame Grundlage für Anwendungen, Automatisierung und KI.
Der SAP Knowledge Graph erweitert diesen Ansatz um eine semantische Ebene. Er macht Beziehungen zwischen Geschäftsobjekten sichtbar und stellt Zusammenhänge zwischen Kunden, Lieferanten, Produkten, Verträgen oder Finanzdaten her. Dadurch erhalten KI-Agenten ein deutlich besseres Verständnis des Unternehmenskontexts. Diese Fähigkeit wird insbesondere im Umfeld von SAP Business AI immer wichtiger. Moderne KI-Systeme benötigen neben Daten auch Kontext. Erst wenn die Zusammenhänge zwischen den Informationen bekannt sind, können intelligente Entscheidungen getroffen werden.
SAP Joule und KI-Agenten verändern die Zusammenarbeit mit SAP-Systemen
Ein zentraler Bestandteil der aktuellen SAP-Strategie ist SAP Joule. Der intelligente Assistent soll die Interaktion zwischen Anwendern und SAP-Anwendungen grundlegend verändern. Anstelle komplexer Menüs oder Transaktionen können Mitarbeitende künftig natürliche Sprache nutzen, um Informationen abzurufen oder Aufgaben auszuführen.
Mit Joule Studio, Joule Work und den neuen Joule-Assistenten geht SAP noch einen Schritt weiter. Künftig sollen spezialisierte Assistenten und Agenten Aufgaben eigenständig übernehmen, Prozesse koordinieren und Handlungsempfehlungen aussprechen.
Diese Entwicklung verdeutlicht den Übergang von klassischen Assistenzsystemen zu autonomen Agenten. Ein KI-Agent kann beispielsweise Bedarfe analysieren, Lieferanten vergleichen, Bestellungen vorbereiten und die Ausführung einzelner Prozessschritte koordinieren. Voraussetzung dafür bleibt jedoch eine konsistente Datenbasis. Selbst die leistungsfähigste SAP Business AI Platform kann keine intelligenten Entscheidungen treffen, wenn relevante Geschäftsdaten fehlen oder widersprüchlich sind.
Die SAP Business Technology Platform als Fundament der Integration
Die SAP Business Technology Platform (SAP BTP) bildet das technologische Rückgrat der modernen SAP-Strategie. Die Business Technology Platform verbindet Daten, Anwendungen und Prozesse innerhalb der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Besonders im Kontext des Autonomous Enterprise übernimmt die SAP Business Technology Platform eine Schlüsselrolle. Sie ermöglicht die Integration unterschiedlicher Systeme, unterstützt die Bereitstellung von Daten in Echtzeit und schafft die Grundlage für KI-Anwendungen.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten der Plattform gehören:
- Integration von SAP- und Non-SAP-Systemen
- Datenharmonisierung über Systemgrenzen hinweg
- Echtzeitverarbeitung von Geschäftsdaten
- Einbindung von SAP Business AI
- Automatisierung komplexer Workflows
- Unterstützung von KI-Agenten
- Governance- und Sicherheitsfunktionen
Für viele Unternehmen stellt die BTP den entscheidenden Baustein dar, um bestehende Anwendungen mit neuen KI-Funktionen zu verbinden und Geschäftsprozesse schrittweise zu automatisieren.
Governance wird zum Erfolgsfaktor des autonomen Unternehmens
Mit zunehmender Automatisierung gewinnt Governance an Bedeutung. Während Mitarbeitende früher Entscheidungen kontrollierten, übernehmen künftig intelligente Systeme immer mehr Verantwortung. Unternehmen müssen daher jederzeit nachvollziehen können, welche Daten verwendet wurden, wie Entscheidungen zustande kamen und welche Regeln galten. Governance schafft die notwendigen Rahmenbedingungen für Transparenz, Compliance und Vertrauen.
Eine erfolgreiche Governance umfasst unter anderem:
- Klare Verantwortlichkeiten für Daten
- Einheitliche Definitionen von Geschäftsdaten
- Qualitätsstandards für Stammdaten
- Nachvollziehbare Entscheidungswege
- Kontrollmechanismen für KI-gestützte Prozesse
- Strategisches Datenmanagement
SAP betrachtet Governance deshalb als festen Bestandteil der Autonomous-Enterprise-Strategie. Anwendungen, Daten, KI und Governance bilden gemeinsam das Fundament autonomer Geschäftsprozesse.
Wie Unternehmen ihre Datenbasis vorbereiten sollten
Deutlich wird, dass die Entwicklung zum autonomen Unternehmen weiter an Dynamik gewinnen wird. SAP investiert massiv in SAP Business AI, die SAP Business Data Cloud, KI-Agenten und die SAP Autonomous Suite. Viele Unternehmen fragen sich deshalb, wie sie ihre bestehende Datenlandschaft darauf vorbereiten können.
Aus unserer Erfahrung bei IT-P empfehlen sich fünf strategische Schritte:
- Datenqualität systematisch bewerten.
- Datensilos identifizieren und auflösen.
- Eine Integrationsstrategie auf Basis der SAP BTP entwickeln.
- Governance-Strukturen etablieren.
- Geschäftsdaten zentral und einheitlich bereitstellen.
Wer diese Grundlagen schafft, kann zukünftige KI-Anwendungen deutlich schneller integrieren und neue Automatisierungspotenziale erschließen.
Daten sind das Fundament der Vision des autonomen Unternehmens
Die Vision des „SAP Autonomous Enterprise“ ist spannend.. KI-Agenten wie SAP Joule, die SAP Autonomous Suite und moderne Automatisierungslösungen versprechen effizientere Geschäftsprozesse, schnellere Entscheidungen und eine höhere Produktivität. Doch hinter all diesen Innovationen steht eine oft unterschätzte Voraussetzung: die Datenbasis.
Autonome Prozesse benötigen hochwertige SAP-Daten, integrierte Geschäftsdaten und einen klaren Kontext. Die SAP Business Data Cloud, der SAP Knowledge Graph und die SAP Business Technology Platform schaffen die dafür notwendige technologische Grundlage. Gleichzeitig sorgt Governance dafür, dass Unternehmen Kontrolle, Transparenz und Vertrauen behalten.
Die Zukunft gehört nicht den Unternehmen mit den meisten KI-Anwendungen. Sie gehört den Unternehmen, die ihre Daten strategisch managen, ihre SAP-Landschaft integrieren und eine belastbare Grundlage für KI schaffen. Erst dann wird die Vision des autonomen Unternehmens Realität. Und genau dort beginnt der Weg zum echten autonomen Unternehmen.
FAQ: Datenqualität und autonome SAP-Prozesse
Kann ein Unternehmen auch ohne eine vollständige Migration in die Cloud von KI-Agenten profitieren?
Ja, auch hybride Landschaften können von KI profitieren, solange die SAP Business Technology Platform (SAP BTP) als Integrationsschicht genutzt wird. Die BTP fungiert hierbei als Bindeglied, um Daten aus On-Premise-Systemen und Cloud-Anwendungen zu harmonisieren. Dennoch ist der Integrationsaufwand in hybriden Szenarien oft höher, weshalb eine klare Strategie zur Konsolidierung der Datenquellen essenziell bleibt.
Welche Rolle spielt die Unternehmenskultur bei der Einführung autonomer Geschäftsprozesse?
Die Einführung autonomer Systeme erfordert einen kulturellen Wandel: weg von der rein manuellen Kontrolle, hin zum „Management durch Ausnahme“. Die Mitarbeitenden müssen lernen, den Systemen zu vertrauen, gleichzeitig aber auch die Governance-Richtlinien verstehen, um KI-Entscheidungen bei Bedarf hinterfragen zu können. Schulungen zur KI-Kompetenz sind daher ebenso wichtig wie die technische Bereinigung der Datenbestände.
Wie unterscheidet sich der SAP Knowledge Graph von einer klassischen Stammdatenbank?
Während eine klassische Datenbank Datensätze isoliert oder in festen Tabellenstrukturen speichert, bildet der Knowledge Graph semantische Beziehungen zwischen den Daten ab. Er verknüpft beispielsweise einen Kunden nicht nur mit einer Adresse, sondern erfasst auch dessen Vertragshistorie, zugehörige Lieferkonditionen und aktuelle Anfragen. Dadurch können KI-Agenten den Kontext einer Entscheidung viel umfassender erfassen als durch reine Tabellenabfragen.
Was sind erste Anzeichen dafür, dass die Datenbasis für den Einsatz von KI-Agenten unzureichend ist?
Häufige Anzeichen sind widersprüchliche Berichte aus verschiedenen Abteilungen, eine hohe Zeitinvestition der Mitarbeiter:innen in das manuelle Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Excel-Listen oder Systemen sowie unplausible Handlungsempfehlungen durch erste Test-KI-Modelle. Auch eine hohe Anzahl an Dubletten im Stammdatenbereich ist ein sofortiger Warnindikator, der die Zuverlässigkeit autonomer Aktionen gefährdet.
