SAP im KI-Zeitalter Keine KI ohne Vorarbeit

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KI ist in SAP angekommen. Rund 300 vordefinierte Funktionen sollen Mehrwerte mit KI schaffen. Christoph Theis, Head of SAP Product Portfolio Board beim Dienstleister q.beyond, erklärt im Gespräch mit IT-BUSINESS die Vorteile der Embedded-AI-Features.

Künstliche Intelligenz ist auch in der SAP-Welt kein Zukunftsthema mehr. Mit den neuen Embedded-AI-Features macht SAP den nächsten Schritt in Richtung automatisierter und intelligenter Geschäftsprozesse. Doch wie lassen sich diese Technologien im Unternehmensalltag sinnvoll nutzen – besonders im Mittelstand? Christoph Theis, Head of SAP Product Portfolio Board beim IT-Dienstleister q.beyond, beschäftigt sich seit rund 20 Jahren mit SAP-Technologien und -Prozessen und verantwortet die Portfolioentwicklung. Er erklärt, warum KI ohne strategische Vorarbeit nicht funktioniert und weshalb Embedded-AI bald zum unverzichtbaren Standard im SAP-Umfeld wird.

IT-BUSINESS: Viele Unternehmen tun sich schwer, KI-Potenziale realistisch einzuschätzen. Welche Kriterien empfehlen Sie, um zu entscheiden, ob ein Embedded-AI Feature wirklich Mehrwert im eigenen SAP-Umfeld schafft?

Theis: KI-Potenziale in der eigenen Organisation aufzudecken und zu bewerten, scheint häufig wie das bekannte Herumstochern im Nebel. Denn es fehlt an klarer Strategie: Istzustand analysieren, Use Cases identifizieren und in Pilotprojekte überführen – die idealerweise nahtlos integriert sind und nicht in einem unübersichtlichen Tool-Sprawl enden.

Gerade der Schritt, Use Cases mit der größten Wirkung zu identifizieren, nimmt viel Zeit in Anspruch. Genau hier setzt SAP an: Viele der rund 300 vordefinierten Embedded-AI Features sind technisch bereits in den SAP-Systemen vorhanden und bieten entlang der Standardprozesse eine gute Möglichkeit, Abläufe effizient und schnell zu unterstützen. Natürlich sind auch hier einige Aspekte zu berücksichtigen.

Das wichtigste Kriterium stellt die Prozessnähe dar: Dort, wo repetitive, manuelle und fehleranfällige Aufgaben anfallen, verleihen Embedded-AI-Features spürbar mehr Geschwindigkeit und Qualität. Genauso die Faktoren Datenqualität, ohne die KI nicht zuverlässig arbeiten kann, Wirtschaftlichkeit, die von Lizenzmodellen und AI-Units bestimmt wird, und Akzeptanz der Mitarbeitenden, die ein Feature nur dann nutzen, wenn es intuitiv und möglichst barrierefrei eingebettet ist. Entlang dieser Kriterien lässt sich sehr schnell bewerten, ob ein Embedded-AI-Feature im SAP-Umfeld echten Mehrwert bringt.

IT-BUSINESS: KI in SAP klingt vielversprechend – aber wie lassen sich Projekte so aufsetzen, dass sie nicht in Pilotphasen steckenbleiben, sondern schnell in den produktiven Alltag übergehen?

Theis: In der Praxis sieht man oft zwei Extreme: Die einen aktivieren Embedded-AI Features fast schon spontan, ohne klare Planung – das bringt selten nachhaltigen Nutzen. Die anderen machen ein großes Projekt daraus, bleiben dann aber in der Pilotphase stecken und vergessen die Skalierung in den Alltag. Außerdem überspringen sie meist die nötige Vorarbeit: die Überprüfung der technischen wie organisatorischen KI-Readiness.

Workshop-Formate helfen, den Status quo zu klären und anschließend eine Roadmap zu entwickeln: Ist die Grundlage für KI hinsichtlich Datenqualität, -verfügbarkeit, IT-Infrastruktur, Sicherheit und Compliance gelegt? Welche Use Cases sind schnell und einfach adaptierbar, um sie als „low-hanging fruits“ zu nutzen? Welche erfordern mehr Vorlauf? Mit einem solchen Plan lässt sich Embedded-AI effektiv nutzbar machen.

Dabei spielt auch die Kultur eine große Rolle: Mitarbeitende sollten die Chance bekommen, neue Features unkompliziert auszuprobieren, Hemmschwellen abzubauen und Fehler als Teil des Lernprozesses zu akzeptieren.

Ein weiteres Erfolgsgeheimnis: Projektpiloten müssen Experten von Anfang an so aufsetzen, dass sie eins zu eins in den Fachbereich überführbar sind. Das gelingt, wenn Unternehmen klare KPIs wie „Bearbeitungszeit pro Rechnung“ oder „Anteil automatisiert verarbeiteter Dokumente“ definieren, die Fachabteilungen in die Tests einbinden und die Features bewusst auf Standardprozesse ausrichten. Statt Prototypen in einer Testumgebung zu bauen, sollten Firmen so früh wie möglich in der produktiven SAP-Instanz mit echten Daten arbeiten.

Auf dieser Basis lässt sich nach wenigen Wochen entscheiden, ob ein Feature skaliert wird – etwa von der Finanzabteilung auf den Einkauf oder von einem Land auf die gesamte Organisation. So entsteht aus einem Pilotprojekt ein reproduzierbarer Rollout, der echten Mehrwert im Tagesgeschäft erzeugt.

IT-BUSINESS: q.beyond positioniert sich als Partner für den Mittelstand. Unternehmen dieser Größenordnung verfügen oftmals über eingeschränkte Budgets. Welche Einstiegsstrategien sehen Sie, damit auch mittelständische Unternehmen pragmatisch von SAP-KI profitieren können?

Theis: Für mittelständische Unternehmen ist es wichtig, sich nicht von der Vielfalt verleiten zu lassen. Stattdessen zählt Fokus – nämlich auf die Embedded-AI Features, die Effizienzgewinne im konkreten Fall schnell sichtbar machen. Das kann eine automatische Belegverarbeitung, Cash Application oder KI-gestützte Stellenausschreibung sein. Außerdem bringen viele Features den Vorteil mit sich, dass sie sich direkt im SAP-Standard aktivieren lassen. Dadurch entfallen Aufwand und Kosten für Entwicklungsprojekte.

Um diese Potenziale strukturiert zu heben, bietet sich gerade für kleinere Unternehmen ein Discovery Workshop an. Bei q.beyond handhaben wir es so, dass wir gemeinsam mit dem Team die Analyse starten, welche Features zum eigenen System- und Lizenzstatus passen. Zusätzlich beleuchten wir den erwarteten Nutzen ebenso wie die kurzfristigen Quick Wins. So lässt sich aus einem zunächst abstrakten KI-Versprechen ein konkreter, realisierbarer Fahrplan entwickeln.

Kleinere Budgets zu schonen, gelingt auch durch Kopplung mit vorhandenen Tools. Nehmen wir Microsoft Copilot als Beispiel. Über die SAP Business Technology Platform (BTP) können Funktionen von SAP Joule – dem Copilot in der SAP-Umgebung – nahtlos in Microsoft Tools wie Teams, aber auch Copilot, eingebunden werden. So profitieren Mitarbeitende sofort von KI-Unterstützung, ohne neue Oberflächen lernen zu müssen.

IT-BUSINESS: Welche Rolle spielen Themen wie Datenqualität, Change Management und Mitarbeiterakzeptanz, wenn es darum geht, KI-gestützte Prozesse im SAP-System erfolgreich einzuführen?

Theis: Ganz klar eine Hauptrolle. Saubere Daten sind die Basis. Fehlt diese, bleibt der erhoffte Effizienzgewinn aus und stattdessen kommt es zu Mehrarbeit, weil manuelle Nachbesserung gefragt ist. Ebenso essenziell ist das Change Management. Mitarbeitende müssen verstehen, dass KI ein Unterstützer ist, kein Ersatz. Wer das früh und transparent kommuniziert, baut Vertrauen auf. Und schließlich geht es um eine gelebte Fehlerkultur. Auch KI liefert nicht immer im ersten Anlauf perfekte Ergebnisse. Entscheidend ist, die Organisation darauf vorzubereiten und Feedback-Loops einzubauen.

IT-BUSINESS: Wenn Sie den Blick nach vorne richten: Welche Rolle wird Embedded-AI in SAP Ihrer Einschätzung nach in drei Jahren spielen – eher als Zusatznutzen oder als Standard, ohne den kein Unternehmen mehr wettbewerbsfähig bleibt?

Theis: In drei Jahren haben sich Embedded-AI Features aufgrund vielfältiger Möglichkeiten in SAP längst zum Standard entwickelt. Ähnlich wie Fiori-Oberflächen heute selbstverständlich sind, werden KI-gestützte Workflows in vielen Bereichen Pflicht, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen, die Embedded-AI Features konsequent nutzen, profitieren von höherer Geschwindigkeit, besseren Datenanalysen und deutlicher Entlastung der Fachkräfte. Argumente, die schon jetzt eindeutig für die Standardverwendung sprechen.

Ist die Basis geschaffen, können Unternehmen außerdem in Richtung agentenbasierte AI-Unterstützung weiterdenken. Im Unterschied zu klassischen Copiloten wie Joule, die vor allem darauf reagieren, was ihnen vorgegeben wird, können Agenten vielschichtige Informationen zusammenführen, Entscheidungsoptionen bereitstellen und ganze Prozesse begleiten. Damit entwickelt sich die Rolle der KI von der punktuellen Unterstützung hin zur proaktiven Prozessführung.

IT-BUSINESS: Wie verändert die SAP-AI-Strategie aus Ihrer Sicht das Partnerökosystem insgesamt – sehen Sie hier eher eine Konsolidierung oder neue Wachstumsfelder für Systemhäuser und Integratoren?

Theis: Wir sehen zwei Trends: Einerseits wird es eine Konsolidierung geben. Einfache Standardprojekte können Unternehmen dank Embedded-AI künftig stärker selbst umsetzen. Andererseits entstehen neue Wachstumsfelder für Partner, die Organisationen dabei unterstützen, die richtige Auswahl zu treffen, komplexere KI-Szenarien umzusetzen und auch Lizenzfragen zu klären. Gerade beim Lizenzmanagement stoßen Firmen immer wieder an ihre Grenzen. SAP rechnet mit sogenannten AI-Units ab, die je nach Nutzungsszenario sehr unterschiedlich kalkuliert werden – etwa nach Anzahl verarbeiteter Dokumente oder getätigter Abfragen. Hinzu kommt, dass oft unklar ist, welche Kontingente bereits in bestehenden Verträgen wie SAP Cloud ERP Private oder Public Edition enthalten sind. Hier braucht es weiterhin Partner, die Transparenz schaffen. Für Systemhäuser und Integratoren bedeutet das unterm Strich: Weniger „Technikbetrieb“, mehr strategische und prozessnahe Ende-zu-Ende-Beratung

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