Künstliche Intelligenz hält Einzug in immer mehr SAP-Prozesse. Rechnungen werden automatisch geprüft, Bedarfe präziser prognostiziert und Mitarbeitende erhalten direkt in ihrer Anwendung Unterstützung durch einen KI-Assistenten. Doch SAP Business AI geht deutlich über einzelne Funktionen hinaus. SAP verfolgt das Ziel, künstliche Intelligenz direkt mit den Geschäftsprozessen, Anwendungen und Daten eines Unternehmens zu verbinden. Die KI soll nicht losgelöst vom operativen Geschäft arbeiten, sondern den Kontext verstehen, Empfehlungen geben, Aufgaben ausführen und zunehmend vollständige Abläufe unterstützen. Für Unternehmen stellt sich deshalb nicht mehr nur die Frage, ob sie KI einsetzen möchten. Vielmehr ist entscheidend, wo SAP Business AI einen konkreten Nutzen schafft und welche Voraussetzungen dafür vorhanden sein müssen.
Was ist SAP Business AI?
SAP Business AI ist der übergreifende Ansatz von SAP, künstliche Intelligenz in Geschäftsanwendungen und -prozesse zu integrieren. Dazu gehören generative KI, Machine Learning, intelligente Automatisierung sowie KI-Assistenten und -Agenten. Der Unterschied zu allgemein verfügbaren KI-Lösungen liegt vor allem im Geschäftskontext. SAP Business AI kann Unternehmensdaten, Prozesslogiken, Rollen und Berechtigungen berücksichtigen. Dadurch entstehen keine isolierten KI-Anwendungen, sondern Funktionen, die unmittelbar an bestehende Abläufe angebunden sind.
Eine allgemeine KI kann beispielsweise einen Text zu einer offenen Forderung formulieren. Eine in SAP integrierte KI kann dagegen zusätzlich erkennen, welche Rechnungen offen sind, welche Zahlungsbedingungen gelten und welcher nächste Schritt vorgesehen ist. SAP beschreibt Business AI deshalb als relevant, zuverlässig und verantwortungsvoll. „Relevant” ist die KI, weil sie direkt in Geschäftsprozesse eingebettet wird. Zuverlässigkeit entsteht durch Unternehmensdaten und den fachlichen Kontext. Verantwortung bedeutet in diesem Zusammenhang, dass Aspekte wie Sicherheit, Datenschutz, Berechtigungen und Governance berücksichtigt werden.
Welche Komponenten gehören zu SAP Business AI?
SAP Business AI ist kein einzelnes Produkt. Hinter dem Begriff steht ein Ökosystem aus mehreren Komponenten.
Joule als zentraler KI-Assistent
Joule ist der KI-Assistent von SAP. Über natürliche Sprache können Anwender Informationen abrufen, Inhalte erstellen, Zusammenhänge analysieren oder Aktionen in SAP-Anwendungen anstoßen. Mitarbeitende können Joule beispielsweise fragen, welche Bestellungen noch freigegeben werden müssen, welche Kundenrechnungen überfällig sind oder wie sich eine Kostenstelle entwickelt hat. Joule soll die angezeigten Informationen in den jeweiligen Geschäftskontext einordnen und bei den nächsten Schritten unterstützen.
Joule Agents für komplexere Aufgaben
Während ein Assistent lediglich auf eine Anfrage reagiert, können KI-Agenten mehrere Arbeitsschritte planen und innerhalb definierter Grenzen ausführen. SAP bezeichnet diese als „Joule Agents”. Ein Agent kann Informationen aus verschiedenen Anwendungen zusammentragen, Abweichungen bewerten, eine Handlung empfehlen und einen Prozessschritt auslösen. Mögliche Aufgaben sind die Analyse von Finanzprozessen, die Prüfung von Stammdaten oder die Bewertung von Lieferengpässen. Der Mensch verschwindet dadurch jedoch nicht aus dem Prozess. Unternehmen legen fest, welche Aufgaben ein Agent übernehmen darf und wann eine Prüfung oder Freigabe erforderlich ist.
Plattform, Daten und Geschäftskontext
Die SAP Business AI Platform ist die technologische Grundlage für die Entwicklung, Integration, den Betrieb und die Überwachung von KI-Anwendungen und Agenten. Unternehmen haben die Möglichkeit, vorgefertigte SAP-Funktionen zu nutzen oder eigene Szenarien zu entwickeln. Die SAP Business Data Cloud stellt die erforderliche Datenbasis bereit. Sie soll SAP-Daten und weitere Unternehmensdaten in einem gemeinsamen Geschäftskontext zusammenführen. Der SAP Knowledge Graph bildet zusätzlich Beziehungen zwischen Daten, Geschäftsobjekten und Prozessen ab. So kann die KI beispielsweise erkennen, welche Bestellungen zu einem bestimmten Lieferanten gehören und welche Kundenaufträge von einer möglichen Verzögerung betroffen sein könnten.
Was können Unternehmen mit SAP Business AI machen?
Der Nutzen entsteht vor allem dort, wo viele Daten, wiederkehrende Entscheidungen und klar definierte Prozesse zusammenkommen.
| Unternehmensbereich | Konkrete Einsatzmöglichkeiten |
|---|---|
| Finance und Controlling | Rechnungen verarbeiten, Abweichungen erkennen, Forderungen priorisieren und Finanzabschlüsse unterstützen |
| Einkauf | Bedarfe analysieren, Lieferanten bewerten, Angebote vergleichen und Verträge prüfen |
| Supply Chain | Bedarfe prognostizieren, Bestände optimieren und Lieferengpässe frühzeitig erkennen |
| Personalwesen | Stellenanzeigen erstellen, Bewerbungen strukturieren und das Onboarding unterstützen |
| Vertrieb | Kundeninformationen zusammenfassen, Angebote vorbereiten und Verkaufschancen bewerten |
| Kundenservice | Anfragen klassifizieren, Antworten vorbereiten und Servicefälle weiterleiten |
| Shared Services | Dokumente verarbeiten, Freigaben koordinieren und Stammdaten pflegen |
| IT und SAP Competence Center | Erweiterungen entwickeln, Integrationen unterstützen und KI-Agenten steuern |
Die folgenden drei Beispiele zeigen, wie SAP Business AI im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann. Sie verdeutlichen, wie KI Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführt, Entscheidungen vorbereitet und standardisierte Aufgaben übernimmt. Dadurch werden Prozesse beschleunigt und Mitarbeitende gezielt entlastet.
Rechnungsverarbeitung
SAP Business AI liest Rechnungsdaten aus, gleicht sie mit Bestellungen ab und erkennt Abweichungen. Standardfälle werden schneller bearbeitet, während sich die Mitarbeitenden auf Ausnahmen wie fehlende Bestellbezüge konzentrieren.
Lieferengpässe
Bei Lieferverzögerungen analysiert die KI Bestände, Bestellungen, Produktionspläne und betroffene Kundenaufträge. Anschließend kann sie alternative Lieferanten oder eine angepasste Produktionsreihenfolge vorschlagen.
Kundenservice
SAP Business AI analysiert Anfragen, führt relevante Kunden- und Auftragsinformationen zusammen und bereitet Antworten vor. Standardfälle können automatisiert weiterbearbeitet werden, komplexe oder sensible Anliegen bleiben bei den zuständigen Mitarbeitenden.
Was unterscheidet Joule, KI-Agenten und Automatisierung?
Die drei Ansätze erfüllen unterschiedliche Aufgaben.
| Technologie | Typische Aufgabe |
|---|---|
| Klassische Automatisierung | Führt einen eindeutig definierten Ablauf nach festen Regeln aus |
| Joule | Versteht Anfragen und unterstützt Anwender bei einzelnen Aufgaben |
| Joule Agents | Planen mehrere Schritte und bearbeiten komplexere Aufgaben innerhalb festgelegter Grenzen |
Die klassische Automatisierung eignet sich besonders für stabile Prozesse. KI kommt dagegen dort zum Einsatz, wo Informationen interpretiert, Varianten bewertet oder Entscheidungen vorbereitet werden müssen. In der Praxis werden diese Ansätze kombiniert. So kann beispielsweise ein KI-Agent eine Situation analysieren und entscheiden, welcher standardisierte Workflow anschließend gestartet werden soll.
Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen schaffen?
SAP Business AI entfaltet seinen Nutzen nicht automatisch mit der Aktivierung einer Funktion. Die Qualität der Ergebnisse hängt von der vorhandenen Prozess-, Daten- und Systemlandschaft ab.
Moderne SAP-Architektur
SAP S/4HANA sowie eine tragfähige Cloud- oder Hybrid-Cloud-Architektur erleichtern den Zugang zu aktuellen Business-AI-Funktionen. Ebenso wichtig sind definierte Schnittstellen, über die SAP- und Drittsysteme sicher zusammenarbeiten.
Standardisierte Prozesse
KI kann einen unklaren Prozess nicht von selbst in einen guten Prozess verwandeln. Unternehmen sollten den Ist-Prozess verstehen, unnötige Varianten reduzieren und einen klaren Soll-Prozess festlegen. Je standardisierter ein Ablauf ist, desto leichter lässt er sich automatisieren und überwachen.
Verlässliche Daten
Fehlende oder widersprüchliche Stammdaten begrenzen die Qualität jeder KI-Anwendung. Unternehmen benötigen klare Verantwortlichkeiten, ein systematisches Stammdatenmanagement und verbindliche Qualitätsregeln.
Clean Core
Beim Clean-Core-Ansatz bleibt der ERP-Kern möglichst nah am SAP-Standard. Individuelle Erweiterungen werden über freigegebene Schnittstellen und geeignete Plattformen umgesetzt. Das reduziert Komplexität, erleichtert Updates und schafft bessere Voraussetzungen für neue Business-AI-Funktionen.
Governance und menschliche Kontrolle
Unternehmen müssen festlegen, auf welche Daten eine KI zugreifen darf, welche Entscheidungen sie vorbereiten kann und wann ein Mensch eingreifen muss. Dazu gehören Rollen, Berechtigungen, Datenschutz, Dokumentation und menschliche Freigabepunkte. Gerade bei finanziell, rechtlich oder organisatorisch kritischen Prozessen ist ein klar definierter Human-in-the-Loop-Ansatz entscheidend.
Wie gelingt der Einstieg?
Der Einstieg sollte nicht mit einer Liste verfügbarer KI-Funktionen beginnen, sondern mit den eigenen Geschäftsprozessen. Unternehmen sollten zunächst Prozesse identifizieren, die ein hohes Volumen, viele manuelle Schritte, lange Durchlaufzeiten oder wiederkehrende Fehler aufweisen. Im nächsten Schritt werden mögliche Anwendungsfälle nach Geschäftsnutzen, Datenbasis, Risiko und Umsetzungsaufwand bewertet. Ein erster Pilot sollte überschaubar und messbar sein, aber dennoch relevant genug, um einen echten Nutzen zu zeigen. Geeignete Kennzahlen sind beispielsweise Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Durchlaufzeit oder Prozesskosten. Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt lässt sich die Lösung auf weitere Bereiche, Gesellschaften oder Prozessvarianten übertragen. Dafür benötigt das Unternehmen klare Verantwortlichkeiten, ein tragfähiges Betriebsmodell sowie Kompetenzen in den Fachbereichen und der IT.
SAP Business AI beginnt beim Geschäftsprozess
SAP Business AI ist mehr als nur ein zusätzlicher Assistent in einer SAP-Anwendung. Vielmehr steht dahinter der Ansatz, künstliche Intelligenz mit Unternehmensdaten, Geschäftsprozessen und Automatisierung zu verbinden. Der größte Nutzen entsteht jedoch nicht durch möglichst viele aktivierte Funktionen. Er entsteht dort, wo Unternehmen einen relevanten Prozess auswählen, ihre Datenbasis beherrschen und KI sinnvoll in bestehende Arbeitsabläufe integrieren. Wer sich heute mit SAP Business AI beschäftigt, sollte sich deshalb drei Fragen stellen:
- In welchen Prozessen entsteht aktuell der größte manuelle Aufwand?
- Sind die notwendigen Daten und technischen Voraussetzungen vorhanden?
- Welche Entscheidungen darf die KI unterstützen oder übernehmen?
So lässt sich aus einem allgemeinen KI-Thema eine konkrete Roadmap entwickeln. Unternehmen können mit überschaubaren Anwendungsfällen beginnen, den Nutzen messen und SAP Business AI dann schrittweise auf weitere Geschäftsprozesse übertragen.
Der nächste sinnvolle Schritt
Ein begrenzter Readiness-Check schafft Transparenz darüber, welche SAP-Prozesse den größten Handlungsbedarf haben, welche Kennzahlen verbessert werden können und ob Standardisierung, Automatisierung oder KI der passende Weg ist. Das Ergebnis sollte kein unverbindlicher Reifegrad sein, sondern eine priorisierte Maßnahmenliste mit Nutzenhypothese, Aufwand, Risiken und klaren Verantwortlichkeiten.
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