SAP & AI – echter Game-Changer oder überschätzter Hype?

Was kann das KI-Angebot von SAP in der Praxis?  

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) polarisiert. Während die einen von heißer Luft und noch wenig Substanz an vielen Stellen sprechen, sehen die anderen darin die technologische Revolution. Auch SAP integriert KI unter dem Oberbegriff „SAP Business AI“ zunehmend in ihre Geschäftsanwendungen. Im Interview teilt Thomas Henzler, DSAG-Fachvorstand Vertrieb, Produktion & Logistik und CIO bei Piller Blowers & Compressors, erste Erfahrungen damit und ordnet das SAP-AI-Portfolio ein.

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Sie haben bei Piller Blowers & Compressors vor einigen Monaten damit begonnen, eine KI-Architektur aufzubauen. Wie kam es dazu?

Thomas Henzler: Auch wenn KI-Lösungen teils noch in einer frühen Phase und mit schwer kalkulierbarem Nutzen sind, verspüren Unternehmen Handlungsdruck. Viele haben Sorge, diese wichtige Technologie zu verschlafen. Daher lautet auch unser Credo: möglichst früh testen und viel Praxiserfahrung sammeln.

Die große Mehrheit unserer IT-Systeme und damit auch Geschäftsprozesse basiert auf SAP-Technologie. Daher haben wir uns entscheiden, auf KI-Lösungen von SAP zu setzen, die sich in unsere bestehenden Umgebungen wie SAP Build integriert.

Bei den KI-Lösungen fiel die Wahl u.a. auf den SAP Generative AI Hub auf der Business Technology Platform (BTP). Warum haben Sie sich dafür entschieden?

SAP hat bereits früh kommuniziert, dass man sich auf Business AI fokussiert. Sprich, man wird keine eigenen Large Language Models (LLMs) entwickeln. Stattdessen greift der Software-Konzern auf die LLMs bekannter Hersteller am Markt zurück und integriert diese. Dabei setzt SAP verschiedene Sprachmodelle ein – je nach KI-Skill. So kann es sein, dass Sales-KI-Agenten unterschiedliche LLMs für unterschiedliche KI-Skills nutzen. 

Mit dem Generative AI Hub hat SAP eine eigene Lösung auf der BTP geschaffen, die eine Vielzahl an LLMs bereitstellt, z.B. GPT 5.0, MistralAI, Gemini – also fast alle der häufig genutzten Sprachmodelle. Darunter sind aber auch durch SAP bzw. europäische Partner gehostete Open-Source-Sprachmodelle. Das war einer der Gründe, warum wir uns für den SAP Generative AI Hub entschieden haben. Als Mittelständler ist es nicht gerade trivial, mehrere Verträge mit unterschiedlichen LLM-Herstellern auszuhandeln, geschweige denn leistbar, die Modelle dann auch noch zu betreiben und das Lizenzmanagement im Blick zu behalten. Sicherlich gibt es auch hier noch offene Fragenstellungen – beispielsweise hinsichtlich Datenschutz. Realistischerweise muss man sich aber zugleich überlegen, ob man selbst in der Lage ist, diese besser zu beantworten. Und eine Bereitstellung von eigenen bzw. Open-Source-Sprachmodellen auf der Piller-IT-Infrastruktur würde sich für uns gar nicht erst lohnen. Unser Fokus liegt schließlich auf den KI-Innovationen in Geschäftsprozessen und nicht auf dem komplizierten Betrieb der Infrastruktur. Dank eines bestehenden BTP-Vertrags konnten wir sofort loslegen.  

Welche Lösungen aus dem AI-Portfolio testen Sie außerdem und welchen Nutzen bringen sie Ihnen in der Praxis?

Neben dem Generative AI Hub, Joule und diversen AI-Prozessen, die sich in die Systeme einbauen lassen, gibt es noch eine weitere Komponente im SAP-Portfolio: SAP Document AI (ehemals Document Information Extraction/DOX). War die Dokumentenerkennung vor dem Anbinden eines LLMs noch ausbaufähig, so hat sich diese mit einem Sprachmodell im Hintergrund nun deutlich verbessert. Aktuell starten wir damit, den Service zu nutzen. So sollen Auftragsbestätigungen von Lieferanten damit ausgelesen werden und mittels SAP Build Process Automation diverse Werte wie bestätigte Mengen, Preise und Lieferzeiten auf Positionsebene in den entsprechenden S/4HANA-Beleg geschrieben werden. Weitere Use-Cases sind schon im Backlog. Bereits ohne das sogenannte Instant Learning – also dem Nachtrainieren (bzw. Few-Shot-Prompting) der KI, wenn Datenfelder nicht erkannt wurden – liegt die durchschnittliche Erkennung bei über 80 Prozent bis teilweise über 90 Prozent. Das ist ein hervorragender Wert.

Spricht man über KI und SAP kommt den Meisten erstmal Joule in den Kopf – der KI-Copilot, der Anwender:innen bei Entscheidungen, Analysen und Routineaufgabe unterstützen soll. Welche Rolle spielt Joule im SAP-Portfolio?

Da SAP-Architekturen über die Jahre zunehmend modularisiert wurden, besteht eine SAP-Landschaft heute bekanntermaßen aus einer Vielzahl an Systemen wie z.B. der Sales und Service Cloud, dem Fieldservice Management oder auch der SAP Digital Manufacturing Cloud.

Joule soll aus Sicht von SAP der zentrale Einstiegspunkt für all diese Systeme werden. Da der KI-Assistent zentral auf der BTP eingerichtet wird, können Anwender – unabhängig davon in welchem System sie sich befinden – auch auf andere angebundene Systeme via Joule zugreifen. Sie können dem KI-Piloten z.B. im S/4HANA-System HR-Fragen stellen, die auf Basis von Daten aus SuccessFactors beantwortet werden.

Darüber hinaus erarbeitet SAP je nach Lösung derzeit Skills – Funktionen, die Anwender über Joule nutzen können. Außer auf neue Skills wird SAP den Fokus künftig auch auf Agenten legen. Hier ist das Ziel, dass der KI-Copilot im Hintergrund autonom plant, welche Skills zur Erfüllung einer Aufgabe in welcher Reihenfolge kombiniert werden müssen, um eine Nutzer-Anfrage zu lösen. Wir selbst bauen gerade einen eigenen Agenten auf Basis von Joule Studio, um unseren Angebotsprozess für Ersatzteile effizienter zu gestalten.

Wie haben Sie Joule bei sich im Unternehmen im Einsatz?

Dem Grundgedanken von SAP folgend ist Joule auch für unsere Anwender die zentrale Anlaufstelle in Sachen KI. Damit unsere Mitarbeitenden quer durch das SAP-Lösungsportfolio mit KI-Lösungen arbeiten können, stellen wir ihnen den Copiloten zusammen mit SAP Workzone und SAP Mobile Start sowohl am Arbeitsplatz als auch mobil zur Verfügung.

Wie schon erwähnt ist das Deployment von Joule auf der BTP dafür extrem wichtig. Das war bei uns relativ einfach möglich mittels eines Boosters auf der BTP. Um Workzone aktivieren zu können, mussten wir allerdings eine weitere Instanz aufsetzen. Hintergrund: Wir nutzen bereits die Workzone Advanced Editon u.a. als Intranet. Diese unterstützte Joule bis dato aber nicht. Dementsprechend brauchten wir zusätzlich die Standard Version von Workzone.

Inwiefern können Anwender:innen selbst KI-Skills entwickeln oder weiterentwickeln?  

Dafür bietet SAP das Joule Studio. Es ist eine der neuesten Komponenten im SAP-Portfolio und Teil von SAP Build, das wie ein großer Werkzeugkasten funktioniert.

So können Anwender mit Joule Studio die Basis-Joule-Funktionalitäten bzw. Skills und Agenten dank der bereitgestellten Low-Code-Werkzeuge erweitern oder komplett eigene entwickeln. Ob sich dieses Angebot außerhalb der IT als praktikabel erweist, wird sich allerdings erst noch zeigen. Bei der Entwicklung von Low-Code-Apps war es bisher eher nicht der Fall.

Hinsichtlich Logik und Bedienung ist Joule Studio sehr ähnlich zu SAP Build Process Automation aufgebaut, was uns den Einstieg enorm erleichtert hat. Hier zeigt sich außerdem, dass es sinnvoll ist, SAP Build als ganzheitliche Plattform zu betrachten. Denn so kann man die einzelnen Bausteine sinnvoll miteinander kombinieren.

Wir haben die Werkzeuge bereits genutzt und auf Basis des SAP Generative AI Hubs einen eigenen internen Chatbot entwickelt. Dieser führt z.B. Vertragsprüfungen durch, kann Fragen zu internen Policies beantworten oder aber Daten aus unserem Confluence-System abfragen. Das langfristige Ziel ist es, SAP Joule, Microsoft Copilot und unseren eigenen KI-Chatbot zusammenzuführen. Hierzu spielt außerdem das Thema MCP-Server eine wichtige Rolle, um auch Nicht-SAP-Systeme anzubinden.

Wie fällt Ihr erstes Zwischenfazit für die SAP-KI-Tools aus?

Wichtig ist zunächst einmal: Entgegen vieler Annahmen ist SAP-AI mehr als nur Joule. Man muss auch nicht auf SAP S/4HANA laufen, um SAP-AI nutzen zu können. Die SAP-Standard-KI-Skills werden zwar nur für S/4HANA in der Cloud entwickelt und sind auch nur dort verfügbar, allerdings kann man sich unabhängig davon eigene Joule-Skills bauen, z.B. mit Joule Studio – und das geht auch für S/4HANA On-Premises.

Aktuell bietet das SAP-AI-Portfolio bereits vielversprechende Komponenten und Funktionalitäten, insbesondere mit Joule, dem Generative AI Hub und AI-Services. Viele Features – wie die automatisierte Dokumentenerkennung – bringen schon jetzt spürbaren Mehrwert in der Praxis. Auch die Möglichkeit, eigene KI-Skills über SAP Build und das Joule Studio zu entwickeln, eröffnet neue Chancen für Unternehmen.

Gleichzeitig sind die Lösungen noch in einer sehr frühen Phase und nicht vollständig ausgereift. Funktional ist z.B. bei den Skills, über die Joule verfügt, noch Luft nach oben. Sie können teilweise helfen, verändern aktuell aber noch nicht die Art und Weise, wie wir mit unseren SAP-Systemen arbeiten.

Mit Blick auf die Lizenzierung besteht ebenso noch Handlungsbedarf: Wenn wir von einer Business Suite sprechen, die aus mehreren SAP-Lösungen besteht, sollte es ebenso möglich sein, mit einer einzigen Joule-Lizenz alle Skills nutzen zu können. Denn in der Realität arbeiten Mitarbeitende nicht nur mit S/4HANA, sondern z.B. ebenso in Ariba oder anderen Anwendungen.

Insgesamt zeigt sich: SAP-AI ist vielseitig und praxisrelevant, doch der volle Nutzen wird erst durch weitere Optimierungen und Erweiterungen erreicht. Sprich: Es braucht echte Use-Cases aus der Praxis für die Praxis.