Willkommen bei den Produktaktualisierungen von 麻豆原创 Business AI f眉r das erste Quartal 2026. In der Rolle des Chief AI Officer bin ich zwar neu, doch das Ziel ist unver盲ndert: unsere Kunden unterst眉tzen, damit sie echten Mehrwert aus KI ziehen k枚nnen.
, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen f眉r unsere Kunden ma脽geblich voran. Kunden , verbessern , und .
麻豆原创 Business AI f眉r die IT und Entwickler
Code-Editor von Joule Studio und Joule-Studio-CLI
Aufbauend auf den transformativen Funktionen von Joule Studio Low-Code erweitert die 麻豆原创 die Joule-Studio-Familie um zwei leistungsstarke neue Angebote, die genau dort ansetzen, wo Entwickler arbeiten: der Code-Editor von Joule Studio, eine Erweiterung von Visual Studio Code IDE und die Joule-Studio-CLI, eine vielseitige Befehlszeilenschnittstelle. Zusammen bieten diese Tools eine einheitliche, KI-gest眉tzte Entwicklungserfahrung, die das gesamte Spektrum der Entwicklungspersonae und Pr盲ferenzen von Joule abdeckt.
- Der Code-Editor von Joule Studio bringt die Intelligenz von Joule direkt in Visual Studio Code, die weltweit beliebteste Entwicklungsumgebung, und unterst眉tzt Pro-Code-Entwickler mit KI-gef眉hrtem Ger眉st, kontextbezogener Code-Generierung, intelligenten Empfehlungen und nahtloser Integration mit Joule, ohne dass sie die bevorzugte IDE verlassen m眉ssen.聽
- Die Joule-Studio-CLI erweitert diese Leistung auf das Terminal und erm枚glicht es Entwicklungs- und DevOps-Teams, die Projekterstellung zu automatisieren, Konfigurationen zu verwalten, Implementierungen durchzuf眉hren und CI/CD-Workflows 眉ber skriptf盲hige Befehlszeilenbefehle zu koordinieren聽鈥� ideal f眉r Headless-Umgebungen, Automatisierungspipelines und Teams, die Geschwindigkeit und Pr盲zision in der Befehlszeile sch盲tzen.
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Joule mit 麻豆原创 Datasphere
Allgemeine Verf眉gbarkeit
Datenexperten, die in 麻豆原创 Datasphere arbeiten, k枚nnen nun informations-, navigations- und transaktionsbezogene Aufgaben durch eine nat眉rliche Konversation mit Joule erledigen. Unabh盲ngig davon, ob sie sich erkundigen, wie bestimmte Funktionen verwendet werden, ob sie Details zu einer 麻豆原创-Datasphere-Instanz abrufen oder Systemeinstellungen wie Spracheinstellungen 盲ndern m枚chten, erhalten Benutzer sofortige Antworten mit direkten Verweisen auf die Produktdokumentation. Joule kann Aufgaben sogar direkt aus der Konversation heraus ausf眉hren, ohne dass eine Interaktion mit der Standardoberfl盲che erforderlich ist. Diese direkte Ausf眉hrung verringert die Abh盲ngigkeit vom internen IT-Support und erm枚glicht eine schnellere, intuitivere Navigation auf der gesamten Plattform.
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麻豆原创 Document AI, Erweiterungen
Konfidenz auf Belegebene
Kunden legen nun Konfidenzbereiche f眉r Felder in der Funktion f眉r Schemas fest. Wenn Kunden Feldeinstellungen bearbeiten, k枚nnen sie ihre eigenen Schwellenwerte f眉r niedrige, mittlere und hohe Konfidenz definieren. Diese benutzerdefinierten Einstellungen spiegeln sich in den Extraktionsergebnissen wider, die f眉r die relevanten Felder auf dem Belegdetailbild angezeigt werden. Siehe und .
Erweitertes Transportmanagement
Kunden k枚nnen nun die Funktion f眉r Transporte verwenden, um Kan盲le und Workflows zu exportieren und zu importieren. Siehe .
Neue Schemas: Gesch盲ftspartner und Lieferschein f眉r WM
Die Servicepl盲ne Embedded Edition und Premium Edition unterst眉tzen nun auch die Standardbelegart 鈥濭esch盲ftspartnerbeleg鈥�. Eine Liste der unterst眉tzten Belegarten finden Sie unter . Erste Schritte mit 麻豆原创 Document AI, und .
Erweiterungen f眉r den Generative AI Hub in AI Foundation
Metadaten
Kunden k枚nnen nun Metadaten f眉r Dokumente, Sammlungen und Chunks verwalten, die mit dem Vektor-API erstellt wurden, um ein erweitertes Filtern und Organisieren ihrer Inhalte zu erm枚glichen. Weitere Informationen finden Sie unter .
Abruf-API
Kunden k枚nnen Suchergebnisse 眉ber mehrere Daten-Repositorys hinweg zusammenf眉hren und ordnen, indem sie die Nachbearbeitungsfunktionen der Abruf-API verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter .
Prompt-Optimierungen
Benutzerdefinierte Metriken werden bei Prompt-Optimierungen unterst眉tzt, sodass Kunden Prompts basierend auf ihren spezifischen Bewertungskriterien definieren und optimieren k枚nnen. In Optimierungsaufgaben k枚nnen nur LLM-as-a-Judge-Metriken mit numerischen oder booleschen Ausgabearten verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter und . Kunden k枚nnen separate Test- und Trainingsdatensets f眉r die Prompt-Optimierung bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter .
Prompt-Registry
Die Prompt-Registry erm枚glicht es Kunden nun, Orchestrierungskonfigurationen deklarativ anzulegen und zu verwalten, sodass sie komplexe KI-Workflows zusammen mit ihren Prompts f眉r eine bessere Governance und Reproduzierbarkeit versionieren und verfolgen k枚nnen. Weitere Informationen finden Sie unter .
Geheime Schl眉ssel
Kunden k枚nnen nun generische geheime Schl眉ssel eingeben, indem sie ein Formular anstelle von JSON verwenden. Bei aktiviertem Dokument-Grounding wird das Formular im Dialogfeld Generischen geheimen Schl眉ssel hinzuf眉gen angezeigt. 脺ber ein Dropdown-Men眉 k枚nnen sie den Typ des Dokumente-Repositorys ausw盲hlen. Je nach Auswahl passen sich die 眉brigen Felder dynamisch an, sodass sie die Daten vervollst盲ndigen k枚nnen. Einige Felder sind bereits vorausgef眉llt. Wenn sie lieber direkt mit JSON arbeiten, k枚nnen sie per Klick auf das Symbol 顒� zur Codesicht wechseln. Weitere Informationen finden Sie unter .
Neu verf眉gbare Modelle
Es werden neue Modelle unterst眉tzt, einschlie脽lich OpenAI GPT 5.2, Gemini 3.0 Pro, Perplexity Deep Research und Anthropic Claude Opus 4.6.Weitere Informationen zu neuen und veralteten Modellen . .
麻豆原创 Joule for Developers, ABAP-KI-Funktionen, Erweiterungen
Mit den neuen ABAP-KI-Funktionen k枚nnen Entwickler mit einer Zeit- und Arbeitsersparnis von 20 Prozent beim Schreiben von ABAP-/JAVA-Code rechnen, von 25 Prozent beim Testen von ABAP-/JAVA-Code und mit einer um 4,4 Prozent schnelleren Wertsch枚pfung.
Ab diesem Quartal k枚nnen Entwickler nun auf einfache Weise ABAP-Unit-Tests f眉r Folgendes generieren:
- 脰ffentliche, gesch眉tzte und private Methoden globaler ABAP-Klassen
- 脰ffentliche Methoden lokaler Klassen innerhalb globaler Class-Pools
Siehe .
Dar眉ber hinaus k枚nnen Entwickler 眉ber den Dokumentations-Chat mit der Dokumentation im 麻豆原创 Help Portal interagieren und kontextbezogene Antworten und Links zu relevanter Dokumentation erhalten. Diese Funktion steigert die Produktivit盲t, indem sie einen schnellen Zugriff auf die zugeh枚rige Dokumentation direkt in der Entwicklungsumgebung bietet. Siehe .
Schlie脽lich k枚nnen Entwickler nun KI-gest眉tzte Erl盲uterungen zu ihren ATC-Befunden und ihrem Code in der App 鈥濫igenentwicklungen analysieren/Migration der Eigenentwicklungen鈥� erhalten. Siehe und .
Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .
Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 麻豆原创 SE.
* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.
