In unserem ersten Gespräch haben Sie erklärt, was ABAP ist und wie die Zukunft aussieht und warum Agentic AI den Markt verändern wird. Lassen Sie uns dort anknüpfen und tiefer einsteigen. Wie interagiert ABAP mit anderen Entwicklungstechnologien in den heutigen �鶹ԭ��-Landschaften?

Sonja Liénard: ABAP gibt es schon seit über 40 Jahren und hat sich immer weiterentwickelt. Mit der Ära der Agentic AI erreichen wir nun die nächste Evolutionsstufe. Die moderne Variante der Sprache ist ABAP Cloud, von Beginn an entwickelt nach den Leitprinzipien Offenheit und umfassender Unterstützung der Geschäftslogik.

Wir haben stabile, klar definierte APIs, also Schnittstellen nach außen, und bieten mit Open Data Protocol-Services (OData), modernen Frontends und einer Integrationsschicht eine vollständige Umgebung an. Damit können moderne Web-Anwendungen entwickelt werden. Dazu kommen �鶹ԭ�� BTP-Erweiterungen (�鶹ԭ�� Business Technology Platform) und ein externes System wie die �鶹ԭ�� Integration Suite, die daran anknüpfen.

Aktuell nutzen wir Eclipse als Entwicklungsumgebung. Ab Q2 2026 wird die ABAP-Entwicklung auch in Visual Studio Code möglich sein, das ist ein Meilenstein. Die Community hat sehr laut danach gefragt und bei uns offene Türen eingerannt. Visual Studio Code ist auf dem Vormarsch und bei vielen Entwicklern aktuell die bevorzugte IDE (Integrated Development Environment). Viele AI-Erweiterungen auf dem Markt werden zuerst dafür optimiert.

Wir haben die Architektur umgebaut und verfolgen eine Open IDE-Strategie, bei der wir auch weitere IDEs für ABAP-Entwicklungen anbieten können. Durch die Öffnung verfügen wir nun über ein reichhaltiges Ökosystem von Drittanbietern, die wir für AI nutzen können, etwa GitHub Copilot oder Amazon Q.

Darüber hinaus haben wir einen ABAP MCP Server (Model Context Protocol) veröffentlicht, der es ABAP-Entwicklern ermöglicht, vom gesamten AI-Tooling und Ökosystem zu profitieren. Das ist ein großer und wichtiger Schritt und ein eindrucksvolles Beispiel für die Interoperabilität, die Sie angesprochen haben. Wir haben weiterhin die Stärke der ABAP-Geschäftslogik. Damit kombinieren wir die offene IDE-Strategie mit einer hohen Innovationsgeschwindigkeit.

Wichtiger Baustein: ABAP MCP Server

Sie haben den ABAP MCP Server erwähnt. Was ist das genau?

Sonja Liénard: MCP steht für Model Context Protocol und ist ein offener Standard, damit AI-Agenten strukturiert mit externen Tools und Systemen interagieren können. Es ist eine universelle Sprache, die die Agenten der Agentic AI verwenden, um Fragen zu stellen, Aktionen auszulösen oder Ergebnisse abzurufen.

Der ABAP MCP Server stellt über dieses Protokoll ABAP-Entwicklungsfähigkeiten bereit. Jeder Agent, der MCP unterstützt, kann so auf intelligente, agentengesteuerte Weise mit ABAP-Code und unseren ABAP-Systemen interagieren. Es ist ein neues Sprachrohr, über das wir der Außenwelt unsere ABAP-spezifischen Fähigkeiten verfügbar machen.

Der ABAP MCP Server ist ein wichtiger Baustein für alles, was mit Agentic AI zu tun hat und eine wichtige technische Basis für unseren neuen Custom Code Management Agenten für die �鶹ԭ��-S/4HANA-Transformation. Der ABAP MCP-Server für Eclipse steht ab Q2 2026 bereit.

„Mit allem versehen, wofür wir als �鶹ԭ�� stehen“

Welche Risiken birgt der AI-Einsatz in �鶹ԭ�� Enterprise-Systemen und wie begegnen Sie diesen?

Sonja Liénard: Der gesamte AI-Markt ist unglaublich dynamisch, schnelllebig und von unterschiedlichen Interessen geprägt. Wir müssen deswegen genau prüfen, welche Lösungen langlebig, robust und vertrauenswürdig genug sind, um darauf die Geschäftsprozesse dieser Welt laufen zu lassen. Wir wollen, dass unsere Lösungen nach wie vor sicher, compliant und mit allem versehen sind, wofür wir als �鶹ԭ�� stehen.

Wir müssen unseren Kernauftrag in den Mittelpunkt aller Entscheidungen stellen. Die ABAP Platform steht dafür, dass darauf Large Enterprise Business laufen kann. Darauf vertrauen unsere Kunden und Partner. AI-Lösungen auf dem Markt qualifizieren sich nicht dadurch, dass man damit schnelllebige Lösungen bauen kann, sondern vor allem dann, wenn sie unsere Kernfähigkeiten unterstützen. Deswegen hilft es, einen Schritt zurückzugehen, das Gesamtbild zu betrachten und nachhaltige Entscheidungen zu treffen, aber auch offen dafür zu bleiben, bereits getroffene Entscheidungen anzupassen, wenn sich der Markt zu stark verändert.

Ein zweiter Punkt ist die Code-Korrektheit. AI kann plausibel wirkenden Code generieren, der subtil fehlerhaft ist. Als Gegenmaßnahme setzen wir auf menschliche Überprüfung („Human in the Loop“) in Kombination mit Tests. Dafür verwenden wir auch Agenten, die die Qualität des generierten Codes überprüfen und validieren.

Ein weiteres Risiko ist der Verlust von Geschäftslogik bei der Transformation. Wir wollen unsere Kunden bei der Migration ihrer Alt-Lösungen in neue Lösungen unterstützen. Dafür entwickeln wir Custom Code Management Agenten. Der erste wird im Juni veröffentlicht. Dabei ist es entscheidend, dass die Geschäftslogik unserer Kunden und Partner bei der Transformation erhalten bleibt. Schließlich sind Sicherheit und Datenschutz zentrale Themen. AI-Modelle benötigen immer Kontext, um wirksam zu sein. Im Enterprise-Umfeld kann dieser Kontext sensible Geschäftsdaten beinhalten. Deshalb gehen wir sehr sorgfältig vor: Die ABAP AI Services operieren etwa nur in etablierten �鶹ԭ�� Compliance- und Vertrauensrahmen. Die Kunden behalten stets die Kontrolle darüber, was geteilt wird und was nicht.

Neuigkeiten von der �鶹ԭ�� Sapphire 2026

Sprechen wir über die kürzlich stattgefundene �鶹ԭ�� Sapphire in Orlando. Welche Neuigkeiten gab es aus Ihrem Bereich?

Sonja Liénard: Die �鶹ԭ�� Sapphire 2026 ist auch für ABAP AI eine sehr wichtige Konferenz. In Q2 2026 veröffentlichen wir das erste Release der Entwicklungsumgebung für Visual Studio Code, zunächst im ABAP Cloud Scope inklusive Fiori-App-Entwicklung und mit Integration von GitHub Copilot und Amazon Q als AI-Lösungen. Weiteres Ziel ist die Unterstützung von Classic ABAP-Entwicklung in Visual Studio Code, weitere ABAP-Objekttypen folgen im Laufe des Jahres. Ebenfalls ab Q2 2026 sind der ABAP MCP Server für Eclipse und Visual Studio Code allgemein verfügbar, um Drittanbieterlösungen, insbesondere AI-spezifische Drittanbieter-Tools, an das ABAP-System anschließen zu können.

Auch in Q2 2026 liefern wir den ersten Custom Code Migration Agenten aus. Die Rückmeldungen sind vielversprechend. So können wir die Code-Migration wesentlich automatisieren und beschleunigen. Die komplette Kommunikation zwischen alten Migrationstools und neuen Agenten wird dabei über einen Engagement Layer stattfinden. Unsere auf der �鶹ԭ�� Sapphire vorgestellte allgemeine Migrationsstrategie umfasst sieben verschiedene Agentenfamilien über alle Phasen eines Migrationsprojekts hinweg, von der Planung bis zur Ausführung.

AI-Tools leichter zugänglich für alle

AI-Tools waren für kleinere Kunden oder solche mit älteren Systemversionen bislang oft schwer zugänglich. Was ändert sich hier?

Sonja Liénard: Die Einstiegshürde wird deutlich niedriger. Wir wechseln von der User-per-Month-Abrechnung auf ein verbrauchsbasiertes Modell. Abgerechnet wird nach tatsächlicher Nutzung, auf Basis sogenannter „AI-Units“ mit individuellen Preisen. Dadurch wird es leichter, unsere AI-Lösungen zu verwenden. Kunden können besser planen, wie viel Geld sie für AI-Lösungen ausgeben möchten.

Zudem führen wir ab Q2 2026 einen Side-by-Side-Service ein, bei dem alle AI-Lösungen unabhängig vom jeweiligen Release verwendet werden können. Die �ձ����ü����������𾱳� von ABAP AI wird dabei auf die �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition für alle Releases ab 2021 erweitert. Dadurch können wir einen Großteil unserer Kunden auch mit älteren Releases mit AI-Fähigkeiten unterstützen.

Agentic AI ist das neue Leitthema

Wie fügen sich ABAP und AI Agenten in �鶹ԭ��s längerfristiger Produktvision ein?

Sonja Liénard: Wir folgen natürlich der übergreifenden �鶹ԭ��-Strategie. Auf der Sapphire hat man gesehen, dass Agentic AI das neue Leitthema ist. In der Vergangenheit hatte man Infrastructure as a Service, Platform as a Service und Software as a Service. Jetzt kommen Agentic AI-Lösungen dazu.

Ich beschreibe unsere Vision gerne anhand von drei konzentrischen Kreisen: Im Zentrum steht die ABAP Cloud als moderne Clean-Core-Variante unserer Sprache für langfristige Stabilität. Der zweite Kreis ist die ABAP AI-Schicht: Entwickler-Tools für Code-Erklärung, Code-Generierung und Ghost Texting.

Den äußeren Kreis bilden AI Agenten, ein Netzwerk spezialisierter Agenten für komplexe und mehrstufige Aufgaben wie Transformation, Migration und Qualitätsvalidierung. Sie übernehmen aber auch Entwicklungsaufgaben und reduzieren dabei den Aufwand erheblich. So wird Zeit frei für Geschäftslogik- und Architekturentscheidungen, aber auch für die Überprüfung der Qualität. Die Kreise koexistieren und verstärken sich gegenseitig. Die Grundausrichtung der Plattform und der Kern der Lösungen bleiben stabil. Agenten und AI-Skills ergänzen das bestmöglich.

Auf welche Meilensteine sollten Kunden und Partner in den nächsten Monaten achten?

Sonja Liénard: Es sind vier zentrale Dinge. In Q2 2026 kommen die Entwicklungsumgebung für Visual Studio Code und der MCP Server. Damit ermöglichen wir die Entwicklung von AI Agenten in einem offenen IDE-Ökosystem. Auch in Q2 2026 folgen der erste Agent für die Custom Code-Migrations-Strategie sowie die Erweiterung von ABAP AI auf die �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition für Releases ab 2021. Für Q3 2026 ist ein zweiter Agent für die Clean-Core-Transformation geplant. Und im Laufe des Jahres 2026 werden wir die Multi-Agenten-Orchestrierung weiterentwickeln und das Portfolio um weitere Agenten ergänzen.

ABAP und Entwickler bleiben starkes Team

Gibt es noch etwas, was Sie den Lesern mitgeben möchten?

Sonja Liénard: Man sollte die Entwicklung als Chance sehen. Es geht um die Weiterentwicklung und um die Zusammenarbeit. ABAP und Entwickler bleiben ein starkes Team. Da ändert auch AI nichts dran. ABAP hat sich immer wieder erfolgreich neu erfunden. AI ist nur das nächste Kapitel, übernimmt Routinen und schafft Freiraum für das, was Wert stiftet: Geschäftsverständnis, Architekturentscheidungen, hohe Qualität sowie Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

Kunden und Entwickler können darauf vertrauen, dass AI von �鶹ԭ�� verlässlich in die Praxis umgesetzt wird: mit klarer Roadmap und hohen Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Standards, die für Enterprise-Systeme entscheidend sind. Wir arbeiten eng mit der Community und unseren Kunden und Partnern zusammen. Das ist ein zentraler Erfolgsfaktor.

Das Interview ist der zweite Teil einer Serie über ABAP und den Einsatz und das Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz.

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�鶹ԭ�� ist damit einer der wenigen Anbieter in Deutschland, der über ein Cloud-Angebot verfügt, dessen wesentliche Sicherheitskomponenten eine entsprechende Einsatzerlaubnis des BSI besitzen – und aktuell der einzige Anbieter, auf dessen Plattform �鶹ԭ��-Anwendungen sowie kundeneigene Anwendungen zeitnah, leistungsfähig und VS-NfD-konform betrieben werden können.

Die Einsatzerlaubnis gilt für Workloads der �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure in den �鶹ԭ��‑eigenen Rechenzentren in der Region Walldorf/St. Leon‑Rot, die ausschließlich von sicherheitsüberprüftem Personal betrieben werden. Sie stellt einen wichtigen Zwischenschritt dar und bildet die Grundlage für die anschließende vollständige BSI-Zulassung, einschließlich der Rezertifizierung der �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure nach ISO 27001 auf Basis von IT-Grundschutz.

„Die VS-NfD Einsatzerlaubnis bestätigt die Leistungsfähigkeit und Sicherheit unserer �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure auch für anspruchsvollste regulatorische Anforderungen. Sie zeigt, dass sich souveräne Cloud-Innovationen und maximale Sicherheit nicht ausschließen, sondern gezielt zusammenbringen lassen und ermöglicht es unseren Kunden, selbst hochsensible Anwendungen flexibel und leistungsfähig in der Cloud zu betreiben.“ erklärt Martin Merz, Präsident �鶹ԭ�� Sovereign Cloud.

Der Evaluierungsprozess wurde in nur rund zwölf Monaten abgeschlossen und war geprägt von einer engen, konstruktiven Zusammenarbeit zwischen dem BSI und �鶹ԭ�� – ein Zeichen der wachsenden Kooperation zwischen Behörden und Industrie im Bereich der IT-Sicherheit.

�鶹ԭ�� Cloud Infrastructure: Voll souveräne Cloud-Infrastruktur aus Deutschland

Die �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure ist eine von �鶹ԭ�� vollständig entwickelte und betriebene Infrastructure‑as‑a‑Service (IaaS)-Plattform auf Basis von Open‑Source‑Technologien.

Sie ist darauf ausgelegt, Kunden zu ermöglichen – Daten-, betriebliche, technische und rechtliche Souveränität.

Die Grundlage bildet eine voll souveräne Cloud-Region der �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure mit drei unabhängigen �ձ����ü����������𾱳�szonen in räumlich getrennten Rechenzentren in Walldorf/St. Leon-Rot. Ergänzt wird diese souveräne Cloud-Plattform durch eine , unter anderem belegt durch Zertifizierungen wie ISO/IEC 27001 auf Basis von IT-Grundschutz für die Rechenzentren, EN 50600/ISO/IEC 22237 sowie TSI Level 3+ und C5 Typ II. Darüber hinaus hat die �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure eine Selbstbewertung nach dem BSI-Kriterienkatalog C3A (Criteria enabling Cloud Computing Autonomy) durchgeführt, die die Erfüllung aller Anforderungen an digitale Souveränität bestätigt.

Die VS-NfD-Einsatzerlaubnis ergänzt diesen Ansatz um einen wichtigen Baustein für sicherheitskritische Anwendungsfälle mit höchsten Anforderungen.

Die �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure ist als Betriebsoption der integraler Bestandteil des �鶹ԭ��-Portfolios für digitale Souveränität. Gemeinsam mit �鶹ԭ�� Sovereign Cloud On-Site und Delos Cloud bietet �鶹ԭ�� damit Wahlfreiheit, Kontrolle und belastbare Sicherheit für Kunden mit anspruchsvollen regulatorischen Anforderungen.

Weitere �鶹ԭ��einformationen finden Sie im �鶹ԭ�� News Center. Erhalten Sie �鶹ԭ�� News auf und .

Ansprechpartner für die �鶹ԭ��e: 

Dana Rösiger, +49 6227 7 63900, dana.roesiger@sap.com, CET

�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com  

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Dieses Dokument enthält vorausschauende Aussagen, das heißt Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zukünftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu führen kann, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen können.  Zusätzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen „Securities and Exchange Commission“ (SEC) eingereichten Unterlagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des �鶹ԭ��-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.��
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�鶹ԭ�� und andere in diesem Dokument erwähnte Produkte und Dienstleistungen von �鶹ԭ�� sowie die dazugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der �鶹ԭ�� SE in Deutschland und anderen Ländern. Zusätzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Diese Veränderungen fordern Einzelhändler heraus, ihre Systeme kontinuierlich zu aktualisieren. Die Nachfrage nach mobilen, kontaktlosen und sicheren Zahlungslösungen wächst. ��

Markttrends bestimmen den Erfolg

�鶹ԭ�� ist als global agierendes Unternehmen immer am Puls der Zeit, auf der Suche nach den neuesten Trends, um seine Lösungen nicht nur anzupassen, sondern auch zu revolutionieren. Auch , die intelligente und integrierte POS-Kassenlösung für den Einzelhandel, Merchandising und Catering, setzt auf starke Partnerschaften, um stets vorne mitzuspielen und Trends gerecht zu werden. Entscheidend sind dabei Geschwindigkeit und die Kooperation mit den richtigen Partnern.

Harald Tebbe, Entwicklungsleiter von �鶹ԭ�� Customer Checkout, unterstreicht die Bedeutung der Veränderungen im Markt: „Der POS-Markt unterliegt einem ständigen Wandel. Die Konkurrenz ist wachsam und die Kunden kommen täglich mit neuen Anforderungen und Ideen. Am Ende entscheiden die Markttrends darüber, wer erfolgreich bleibt und wer nicht. Auch wenn Bezahlprozesse nicht unser direktes Geschäftsfeld sind, liegt unser Fokus darauf, unseren Kunden eine Vielzahl von Bezahloptionen anzubieten, um das Einkaufserlebnis des Endkunden so einfach und bequem wie möglich zu gestalten. Und die Infrastruktur der Bezahlung ist dabei eine entscheidende Komponente des Einkaufserlebnisses. Unsere vertrauensvollen technologischen Partnerschaften sind dabei ausschlaggebend. Deshalb sind wir kontinuierlich auf der Suche nach innovativen Kooperationen.“

End-to-End-Lösung dank Partnerschaft von �鶹ԭ�� Customer Checkout und Viva.com

Auf der Suche nach technologischen Partnerschaften fand �鶹ԭ�� Customer Checkout in den idealen Partner. Als erste Tech-Bank in Europa, die in 29 Ländern tätig ist, bietet Viva.com Kunden eine integrierte Omnichannel-Plattform für Zahlungen, Bankgeschäfte und Finanzierung an. ��Die führende „Tap on Any Device“-Zahlungstechnologie von Viva.com steht im Mittelpunkt. Sie verwandelt jedes Android-Gerät – von stationären und mobilen Zahlungsterminals über Selbstbedienungskassen bis hin zu Handheld-Geräten – oder iPhone in ein sicheres Kartenterminal. Dies optimiert das Kundenerlebnis und ermöglicht sichere Transaktionen, wo auch immer sich die Kunden befinden, und unterstützt sie dabei, überall bezahlen zu können. „Tap on Any Device“ von Viva.com unterstützt über 40 Zahlungsmethoden, Dynamic Currency Conversion (DCC), Zuschläge und Offline-Zahlungen, während die Tech-Bank eine Echtzeit-Abrechnung an 365 Tagen im Jahr und ein Cashback-Programm anbietet, das die Transaktionsgebühren auf 0 % reduziert.

Da �鶹ԭ�� Customer Checkout hardwareunabhängig entwickelt wurde, auf diversen Geräten funktioniert und mit verschiedenen Zahlungsterminals integrierbar ist, entsteht durch die Partnerschaft eine ideale End-to-End-Lösung für Kunden aus dem Einzelhandel, der Konsumgüterbranche, Gastronomie und weiteren Sektoren. Mit Hilfe der offenen API-Schnittstellen mit Drittsystem von �鶹ԭ�� Customer Checkout und der Terminal Integration Hub von Viva.com konnte die Integration einfach und innerhalb kurzer Zeit umgesetzt werden.

Mit Viva.com erhalten �鶹ԭ�� Customer Checkout Kunden in 29 europäischen Ländern integrierte Zahlungen und Banking auf einer einzigen Plattform: Von Omnichannel-Zahlungen und unserer führenden Tap on Any Device-Technologie bis hin zu schnellem, nahtlosem Zugang zu maßgeschneiderten Finanzierungsmöglichkeiten – ohne den Anbieter wechseln zu müssen. Das ist das einzigartige Angebot, das wir gemeinsam mit �鶹ԭ�� entwickelt haben,“ bestätigt Harry Xenophontos, Chief Business Officer bei Viva.com.

Sichere Datenkommunikation für Kunden

Zur Integration und Kommunikation zwischen �鶹ԭ�� Customer Checkout und Viva.com ist ein spezielles Plug-In erforderlich. Dieses Plug-In erleichtert die Verbindung zwischen dem Kassensystem und dem Zahlungsterminal, indem es sicherstellt, dass die Datenübertragung über das HTTPS-Protokoll erfolgt. Dadurch wird eine hohe Sicherheit in der Datenkommunikation gewährleistet. Diese Sicherheit ist entscheidend in einer Zeit, in der sowohl Innovation als auch der Schutz sensibler Daten im Vordergrund stehen.

Darüber hinaus profitieren Kunden von einem besonders schnellen Einrichtungsprozess und der Freiheit, aus einer Vielzahl von Geräten zu wählen, die als Zahlungsterminal genutzt werden können. Mit drei möglichen Integrationsoptionen bietet das System Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, sodass Händler die passende Lösung für ihre spezifischen Bedürfnisse finden können. Das gemeinsame Projekt fördert die Entwicklung und Umsetzung zukunftsweisender Lösungen am Point-of-Sale, die sowohl für Händler als auch Endkunden ein optimales Erlebnis bieten.

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Als Vertreter der �鶹ԭ�� hielt André Herter, Head of Customer Success Management Middle & Eastern Europe, die Keynote der Veranstaltung, bei der er auf das Projektmanagement als spannendes Geschäft hinwies, das Außenstehenden zu Unrecht manchmal wie eine langweilige Steuererklärung erschiene.  

Irini Kalamaris, Head of Active Quality Management der �鶹ԭ�� Deutschland für die Region MEE, führte in die Veranstaltung ein, die sie mittlerweile seit 22 Jahren leitet und weiterentwickelt, bedankte sich bei den Kunden und Partnern und betonte: „Die Anzahl und das Niveau der eingereichten Projekte war dieses Jahr besonders hoch. Dafür danken wir insbesondere unseren Partnern, dies mit ermöglicht zu haben “.

Alle Gewinner wurden mittels einer  Vorauswahl gesichtet, ehe ihnen die ebenfalls umfangreiche Nominierung zur Teilnahme durch Implementierungspartner oder �鶹ԭ�� empfohlen wurde. „Auch wenn wir zusätzlich Grand-Winner küren: Gewinner sind alle 15 hier vertretenen Projekte”, versicherte Quality Director der MEE, Irini Kalamaris.

Die Kür des Grand Winners ist Höhepunkt der jährlich ausgetragenen Quality Awards, die dieses Jahr im Vorfeld eines besonderen Handball-Matches „der Löwen“ gegen Hannover stattfand, in dessen Anschluss sich Patrick Groetzki von seinen Fans aus seiner aktiven Spielerkarriere mit einem persönlichen und emotional mitreißenden Rückblick verabschiedete. 

Jede Art von �鶹ԭ��-Projekt in diesem Wettbewerb kann gemessen an den zehn bewährten �鶹ԭ��- poteztiell erfolgreich sein. Dazu wurden die Projekte nach “Gewichtsklassen” ins Rennen geschickt, anhand von Kategorien, die Großprojekte von kleinen, schnelleren Implementierungen oder die beteiligten �鶹ԭ��-Lösungen unterschieden, um die Vergleichbarkeit zu verbessern.

Kategorie “Rapid Time to Value”

Diese Kategorie soll kleineren und innovativen Projekten eine Plattform bieten. Die Jury prüfte Projekte, die für weniger als 600 Nutzer, mit weniger als 1000 Personentagen Gesamtaufwand nicht mehr als sieben Monate an Zeit von Kickoff zu Go Live beansprucht hatten. Zwei von drei „rapid“-Merkmalen mussten erfüllt sein. Durchweg setzten sich hier �鶹ԭ��-Cloud-Projekte durch:

• Die GWH Wohnungsgesellschaft mbH realisierte gemeinsam mit der KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft innerhalb von 6 Monaten den Aufbau einer zentralen Finance Data Platform auf Basis der �鶹ԭ�� Business Data Cloud (�鶹ԭ�� Datasphere und �鶹ԭ�� Analytics Cloud, kurz BDC). Herzstück ist eine durchgängige End-to-End-Prozesskette, die sämtliche Werteflüsse des Unternehmens in einer neuen, integrierten Systemstruktur abbildet und in einer gemeinsamen Datenbasis als Single Point of Truth zusammenführt. Finanz- und Steuerungsinformationen werden damit konsistent, transparent und adressatengerecht aufbereitet – ohne manuelle und revisionskritische Zwischenschritte. BDC stellt somit die skalierbare Grundlage für eine zukunftssichere und datengetriebene Unternehmenssteuerung bereit.
• Robert Bosch GmbH migrierte mit seinem Bosch Kern-Team vier produktive Instanzen der Bosch Commerce Platform – inklusive der zentralen Core-Plattform BCPaaS – auf �鶹ԭ�� Commerce Cloud. Der Fokus lag auf digitalen Commerce-Prozessen mit stabilem Plattformbetrieb, Checkout-Stabilität, Integration und skalierbarem Cloud-Betrieb. Durch einen sequenziellen Core-first-Ansatz konnten die produktiven Go-Lives kontrolliert und ohne gravierende Geschäftsunterbrechungen umgesetzt werden. Die cloudbasierte und upgradefähige Plattform ist damit langfristig supportfähig und schafft eine stabile Basis für zukünftige Innovationen und die weitere Plattformentwicklung.
• Die SAT Anlagentechnik GmbH mit Partner HPC Aktiengesellschaft implementierte für ihre Engineering to Order Prozesse innerhalb von 11 Monaten die �鶹ԭ�� S/4 HANA Cloud Public Edition. Die Logistik im Kerngeschäft, wie Lagerliftanbindung, die PLM-Si Schnittstelle, Trade Compliance, sowie Customs Management standen im Vordergrund. �鶹ԭ�� Ariba Central Invoice Management, �鶹ԭ�� Analytics Cloud, �鶹ԭ�� Concur sowie Enterprise Project Portfolio Management und Supplier Performance Risk Management waren zentral für den Projektumfang. Der Back-to-Standard Ansatz verschlankte die ERP Landschaft. Altlasten sowie komplexe Z-Tabellen wurden systematisch durch �鶹ԭ�� Standard abgelöst.
• Die Syntegon Technology GmbH migrierte gemeinsam mit �鶹ԭ�� SE und weiteren Partnern in fünf Monaten die Systeme von 47 Standorten — inklusive �鶹ԭ�� ERP, �鶹ԭ�� Global Trade Services, �鶹ԭ�� Business Warehouse, Content Server und rund 400 Schnittstellen — auf RISE with �鶹ԭ�� auf AWS und reduzierte GTS‑Anpassungen mittels Fit‑to‑Standard‑Ansatz um 90 Prozent. Die HANA DB erhöhte die Plattform‑Performance signifikant und lieferte durchschnittlich rund 50 Prozent schnellere Verarbeitungszeiten sowie deutlich höhere �ձ����ü����������𾱳� gegenüber der vorherigen AIX/Oracle‑Umgebung. Gleichzeitig profitierte das Unternehmen von mehr Flexibilität für neue Prozesse, geringerem Wartungsaufwand und beschleunigten Folgeprojekten, was sich in messbaren Geschäftsergebnissen niederschlug.

Als Grand-Winner prämierte die Jury die Robert Bosch GmbH.

Kategorie “rapid time to value – �鶹ԭ�� S/4HANA”

In dieser Kategorie entschloss sich die Jury dieses Jahr zusätzlich drei Gewinner besonders hervorzuheben, bei denen jeweils die Lösung �鶹ԭ�� S/4HANA in der On-premise, Private oder Public Cloud in maximal sieben Monaten produktiv gesetzt wurde​:

• Die Leifheit Aktiengesellschaft mit Partner Hicron Sp. z o.o. hat in etwa sechs Monaten für neun Standorte in Europa eine RISE with �鶹ԭ�� S/4 HANA brownfield conversion seines �鶹ԭ�� ERP mit vorgezogenem Go Live projektiert. Mit erhöhter Effizienz in den laufenden �鶹ԭ��-S/4 HANA-Prozessen arbeitet Leifheit an weiteren Innovationen und Einsparungszielen. Geplant sind u.a. �鶹ԭ�� Business Data Cloud und �鶹ԭ�� Analytics Cloud als zentraler Datenpool und Steuerungstool. Konzipiert wird aktuell Situation handling mit �鶹ԭ�� Embedded Analytics. Weitere Prozesse wie das Dispute Management in �鶹ԭ�� S/4 HANA werden erschlossen und die Nutzung der �鶹ԭ�� Business Technology Plattform soll ausgeweitet werden, um zum Beispiel das Order Management zu automatisieren.   
• Die MAXIM Markenprodukte GmbH & Co. KG mit Partner Innovabee Group GmbH & Co. KG unternahm den �鶹ԭ�� S/4HANA On-premise Roll-out bei Tochtergesellschaft International Can für Finanzwesen, Einkauf, Sales&Distribution, Logistics&Warehouse, Produktionsplanung sowie Supply Chain Prozesse in sieben Monaten. Dabei wurde ein Template für weitere Clean Core Rollouts in der Maxim Gruppe geschaffen und Best Practice Ansätze der �鶹ԭ�� verfolgt. Gerade die Supply Chain aber auch weitere End-to-End Prozesse erfuhren eine Vereinheitlichung und höhere Transparenz bei reduzierter IT-Komplexität. Für die Zukunft wurde eine bessere Datenbasis für Reporting und Analysen in der Maxim-Gruppe geschaffen und Betriebskosten wurden nachhaltig gesenkt.
• Die RealCore Industry & Materials GmbH hat im Rahmen eines Carve-outs gemeinsam mit �鶹ԭ�� SE in weniger als vier Monaten �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition und die �鶹ԭ�� Business Technology Platform eingeführt. Die Lösung für zwei Gesellschaften in Deutschland und Polen umfasst zentrale Prozesse in Finanzwesen, Controlling, Beschaffung sowie projekt- und servicebasierter Abrechnung. Mit dem Go‑Live wurde die operative Handlungsfähigkeit sichergestellt und gleichzeitig die Grundlage für eine moderne, skalierbare Cloud‑Architektur geschaffen. Standardisierung und Automatisierung haben die Transparenz und Effizienz verbessert und die Systemkomplexität nachhaltig reduziert.

Zum Grand-Winner wurde RealCore Industry & Materials GmbH �����ü����.

Die “Sustainability​” Kategorie für innovative Projekte wurde zugunsten der zahlreichen hochwertigen Bewerbungen in den übrigen Kategorien diesmal zurückgestellt. 

Kategorie “Business Transformation – On-premise”

In dieser Kategorie entschloss sich die Jury dazu vier Gewinner zu prämieren, deren Projekte in Punkto Qualität und Projektanspruch in der höchsten Liga spielten. Und hier sind sie:

• Die Landeshauptstadt Wiesbaden mit Partner Nagarro SE stellte ihre �鶹ԭ��-Systeme auf �鶹ԭ�� S/4HANA mit einem Greenfield-Ansatz in 30 Monaten bis zum termingerechten Go Live um. Im Scope waren die Financials- und Einkauf-Komponenten des �鶹ԭ�� ERP sowie Public Sector Contract Accounts Receivable and Payable für die Kernverwaltung und zwei Eigenbetriebe. Neben der erreichten Betriebsstabilität punkten als Geschäftsvorteile medienbruchfreie Abläufe und erhöhter Benutzerkomfort mit FIORI. Die Sicherung des �鶹ԭ��-Wissens in vollständiger Prozess- und Lösungsdokumentation sowie das neu implementierte Testmanagement sichern die Minimierung von Kostenrisiken in Folge von Fluktuation sowie die beschleunigte Durchführung zukünftiger Projekte.

• Die MANN+HUMMEL GmbH hat gemeinsam mit der cbs Corporate Business Solutions GmbH eine der umfassendsten �鶹ԭ��-S/4HANA-Transformationen im deutschen Mittelstand realisiert: 35 Milliarden Datensätze, 96 Gesellschaften weltweit, migriert an einem einzigen Wochenende. In nur drei Jahren wurde das über Jahrzehnte gewachsene �鶹ԭ�� ECC-System mit neun End-to-End-Geschäftsprozessen grundlegend modernisiert, von 62.000 Altentwicklungen befreit und mit einer um 60 Prozent schlankeren Datenbank auf eine zukunftsfähige Architektur überführt – termin-/budgetgerecht und ohne Produktionsunterbrechung. Zeitgleich zur �鶹ԭ��-S/4HANA-Migration wurden auch die Satellitensysteme GTS, APO und MDG neu aufgebaut und im selben Big Bang überführt. Das Projekt schafft damit die Basis für eine neue Ära datengetriebener Prozessexzellenz bei MANN+HUMMEL.
• Die Marc O’Polo International GmbH mit Partner KPS AG implementierte �鶹ԭ�� S/4HANA RETAIL FOR MERCHANDISE MANAGEMENT, �鶹ԭ�� S/4HANA for Fashion and Vertical Business, �鶹ԭ�� Customer Activity Repository, �鶹ԭ�� Extended Warehouse Management, �鶹ԭ�� Business Planning and Consolidation sowie �鶹ԭ�� Invoice Management by Opentext entlang der gesamten Wertschöpfungskette in vier Geschäftsbereichen und weltweit 14 Tochtergesellschaften. Die gestaffelten, an saisonalen Geschäftszyklen angepassten Rollouts erstreckten sich über eine Gesamtlaufzeit von 5 Jahren. Ausgehend von der Reduzierung der Prozess- und Schnittstellenkomplexität entstand eine konsolidierte Systemlandschaft für mehr Transparenz, verbesserte Produktverfügbarkeit und Marktanpassungsfähigkeit in einer integrierten Omnichannel-Lieferkette bei gesteigerter Effizienz in Planung, Beschaffung und den Order-to-Cash-Zyklen.

• Die Volkswagen AG hat gemeinsam mit dem Partner Accenture Dienstleistungen AG mit TranS/4m die bislang größte Finanztransformation im Unternehmen umgesetzt und das Projekt über sieben Jahre in einem dynamischen Umfeld resilient gesteuert. Ziel war es, für rund 500 Prozesse in der Finanzorganisation und der Compliance durch neue oder geänderte Funktionalitäten gezielter an den Unternehmensbedürfnissen auszurichten – auf Basis der konzernweiten Einführung von �鶹ԭ�� S/4HANA und �鶹ԭ�� Analytics Cloud für drei Marken und die Holding. Dabei konnten Betriebskosten und Risiken reduziert und zugleich Projektsynergien genutzt werden. Ein wesentlicher Mehrwert liegt in der verbesserten Unterstützung von Geschäftsentscheidungen durch eine breitere Informationsbasis in Echtzeit, die zu einer nachhaltig verbesserten Gewinn-Kosten-Relation beiträgt.

Als Grand-Winner zusätzlich gefeiert wurde MANN+HUMMEL GmbH.

Kategorie “Business Transformation – Cloud”

In dieser Kategorie zeigte sich die Jury erneut über vier Gewinner begeistert, deren Großprojekte jedem Qualitätsmaßstab gerecht wurden. Und hier sind sie:

• Im Geschäftsbereich Leichtmetallguss realisierte die Handtmann Service GmbH & Co. KG im Stammwerk Biberach innerhalb von 19 Monaten ein Transformationsprojekt von strategischer Tragweite. Auf Basis von �鶹ԭ�� S/4HANA PCE wurden alle Kernprozesse – von Fertigungssteuerung und Qualität über Logistik und Außenhandel bis Finance – vollständig End-to-End gedacht und integriert. Hierbei kamen �鶹ԭ�� Extended Warehouse Management, �鶹ԭ�� Global Trade Solutions, �鶹ԭ�� Analytics Cloud & BW/4HANA sowie �鶹ԭ�� Mobile Start zum Einsatz. Der innovative Ansatz schuf hochintegrierte, transparente Prozessketten und steigerte nachhaltig die wirtschaftliche Resilienz der E2E-Prozesse im internationalen Produktionsverbund.
• Die RATIONAL AG hat gemeinsam mit der All for One Customer Experience GmbH zentrale Prozesse rund um eCommerce-Bestellungen, Produktkonfiguration und Auftragsbearbeitung neu aufgestellt und auf Basis von �鶹ԭ��-Lösungen implementiert. Dazu wurden �鶹ԭ�� Commerce Cloud, �鶹ԭ�� Variant Configuration and Pricing sowie die �鶹ԭ�� Integration Suite eingeführt und �鶹ԭ�� S/4HANA mit Variantenkonfiguration (�鶹ԭ�� LO-VC) weiterentwickelt und integriert. Auch die Anbindung branchentypischer Non-�鶹ԭ��-Systeme war wesentlicher Projektbestandteil für 22 Verkaufsorganisationen mit Marktabdeckung in 128 Ländern. Der erste Go-Live wurde nach 28 Monaten erreicht; anschließende Rollouts führten zu messbaren Geschäftseffekten, spürbaren internen Effizienzgewinnen, einer skalierbaren zentralen Plattformarchitektur und nachhaltigem Geschäftswert.
• Gemeinsam mit ihrem Partner, der All for One HR GmbH, hat die SIGNAL IDUNA Gruppe in 16 Monaten rund 100 HR-Prozesse für den Konzern und acht Tochterunternehmen erfolgreich in das �鶹ԭ�� SuccessFactors Employee Central (EC) Service Center überführt und alle HR bezogenen Informationen und Prozesse in WorkZone zentralisiert. EC wurde zum lesenden Stammdatensystem implementiert und �鶹ԭ�� Cloud Platform Integration zur Prozessintegration genutzt. Unter hoher Nutzerakzeptanz wurde die Komplexität mittels eines zentralen Portals und eines transparenten Ticket-System reduziert und die Produktivität dadurch gesteigert. Mit der zukünftig geplanten Einführung von EC als stammdatenführendes System, wird ein weiterer Meilenstein zur Digitalisierung erreicht werden und damit die Plattform weiter gestärkt und etabliert.
• Die Stern-Wywiol Gruppe GmbH & Co. KG realisierte gemeinsam mit ihrem Partner Innovabee Group GmbH & Co. KG erfolgreich die Transformation auf �鶹ԭ�� S/4HANA Private Cloud – als zentralen Clean Core für neun internationale Geschäftseinheiten. In 2,5 Jahren entstand eine standardisierte Template-Lösung als Basis für effiziente, globale Rollouts. Durch den gezielten Einsatz eines Two-Tier-Ansatzes mit RISE und GROW wurden zudem Public Cloud Services nahtlos integriert. Das Ergebnis: eine durchgängig vernetzte Prozesslandschaft, eine hochskalierbare ERP-Plattform sowie maximale Transparenz und Datenverfügbarkeit. Damit schafft die Stern-Wywiol Gruppe die Grundlage für nachhaltiges Wachstum und die Nutzung innovativer �鶹ԭ��-Technologien inklusive KI-basierter Anwendungen.

Als Grand-Winner wurde die Rational AG �����ü����. 

Zum Abschluss gibt die Leiterin der Quality Awards Deutschland, Irini Kalamaris, ausdrücklich auch den hier nicht zum Zuge gekommenen und gerade im diesjährigen Wettbewerb dennoch herausragenden Projekten mit auf den Weg: „Als Jury bedanken wir uns für den erneut gewachsenen Zuspruch zu den �鶹ԭ�� Quality Awards, vor allem sichtbar über die aktive Vermittlung der jeweiligen Projektpartner. Dies spornt uns an, dieses Format mit jedem Jahr weiter zu entwickeln“.

Wir wünschen den Gewinnern und ihren Partnern besten Erfolg und hoffen, dass wir die weitere Entwicklung ihrer wertvollen Projekterfahrungen in ihren jeweiligen Unternehmen mit dem Award zusätzlich angeregt haben.

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Es vergeht keine Woche, ohne dass noch intelligentere Sprachmodelle, Co-Piloten oder leistungsstärkere Agenten angekündigt werden, die die Arbeit in Unternehmen automatisieren sollen. Dass künstliche Intelligenz (KI) immer effektiver wird, lässt sich nicht von der Hand weisen. Aber ein Großteil der KI-Angebote bietet Unternehmen in der Praxis bisweilen nur wenig Mehrwert, weil sie nicht die Unternehmensrealität abbilden und außer Acht lassen, dass diese sich nicht einfach per Prompt steuern lassen.

Ein internationales Fertigungsunternehmen, das entscheiden will, wie sein Bestand im Falle von Störungen in der Lieferkette umgeleitet werden soll, benötigt mehr als nur eine simple, KI-generierte Antwort. Es muss in der Lage sein, alternative Lieferanten zu suchen, die Bestandsverfügbarkeit zu kontrollieren, Kundenzusagen einzusehen und finanzielle Kompromisse abzuwägen. Und um angesichts volatiler Märkte Liquiditätsrisiken prognostizieren zu können, brauchen Finanzvorstände Kontext, den ein einfacher Chatbot nicht bieten kann. All diese Tätigkeiten umfassen miteinander verflochtene, operative Entscheidungen, in die Abhängigkeiten, Präferenzen, Genehmigungen, finanzielle Auswirkungen und Kompromisse einfließen und die sich unmittelbar auf den gesamten Geschäftsbetrieb auswirken.

In unzähligen Gesprächen, die ich im letzten Jahr mit Führungskräften geführt habe, verlagerte sich die Diskussion stets von KI-Fähigkeiten hin zur Umsetzbarkeit im Arbeitsalltag. KI-Modelle entwickeln sich zwar rasant weiter, doch die eigentliche Frage ist, ob KI den Unternehmenskontext versteht, in dem sie eingesetzt wird.

Beim Diskurs um KI wird zu oft davon ausgegangen, dass bessere Modelle automatisch zu besseren Geschäftsergebnissen führen. Dem ist nicht der Fall. Unternehmen stellen vermehrt fest, dass intelligente Funktionen ohne operativen Kontext – also die Prozesse, Daten, Regeln und Richtlinien, die zur Steuerung und zum Schutz von Unternehmen dienen – zwar Prozesse anstoßen können, dabei aber nur wenig Fortschritt ermöglichen. Im Gegenteil, in einigen Fällen kann dies sogar zu stärkerer Fragmentierung und mehr Risiken führen.

Eine KI-generierte Empfehlung kann überzeugend wirken, dabei jedoch möglicherweise wichtige Abhängigkeiten in anderen Teilen des Systems außer Acht lassen. Und ein KI-Agent kann einen Arbeitsablauf effizient automatisieren, gleichzeitig aber die Planungsannahmen in einem anderen Arbeitsschritt durcheinanderbringen. Unternehmen mangelt es nicht an KI-Output, sondern vielmehr an KI-Systemen, die in der Lage sind, Auswirkungen auf den Betrieb zu verstehen.

Genau hier liegt aktuell die eigentliche Herausforderung für Unternehmens-KI. Und um dieses Problem zu lösen, ist die reine Steuerung von Prozessen nicht ausreichend. Es wird Kontext benötigt.

Unternehmenssoftware bildet seit Jahrzehnten das Rückgrat der Weltwirtschaft. Finanzsysteme, Lieferketten, Beschaffungsnetzwerke, Personalplanungsplattformen, Fertigungsabläufe und Auftragsabwicklungsprozesse laufen über vernetzte Systeme, in denen nicht nur Informationen, sondern auch die Logik hinter Unternehmensabläufen erfasst werden. Diese Systeme umfassen Prozesswissen und -daten, Governance-Strukturen, Berechtigungen, Richtlinien und wirtschaftliche Beziehungen, die über viele Jahre hinweg gesammelt wurden und in jede Entscheidung eines Unternehmens einfließen. Sie sind das Gehirn eines jeden Unternehmens.

Im KI-Zeitalter ist dieser Geschäftskontext besonders wertvoll. Ohne diese Daten bleiben KI-Outputs wohlgemeinte Vermutungen statt gut fundierter Beurteilungen.

Wenn KI aber direkt in operative Prozesse eingebettet wird, kann sie über alle Aspekte des Unternehmens hinweg logische Schlüsse ziehen. Das verändert die Rolle von Software in Unternehmen, denn Unternehmenssysteme sind so zunehmend direkt an der eigentlichen Ausführung beteiligt.

KI kann Risiken früher erkennen, Antworten funktionsübergreifend koordinieren, in Echtzeit Handlungsempfehlungen geben und die Ausführung von Routinetätigkeiten innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen automatisieren. Dies geschieht nicht in Form isolierter Agenten, die getrennt voneinander arbeiten, sondern über intelligente Funktionen, die mit der wirtschaftlichen und operativen Struktur des Unternehmens selbst verknüpft sind. 

Autonomie im Unternehmen bedeutet dabei nicht, dass Menschen von der Entscheidungsfindung ausgeschlossen sind. Autonomie bedeutet vielmehr, die Fragmentierung und den administrativen Aufwand zu reduzieren, die Unternehmen daran hindern, schnell, einheitlich und umfassend zu arbeiten. Es sind nach wie vor Menschen, die Prioritäten festlegen, wichtige Entscheidungen treffen und Verantwortung tragen. KI kann jedoch dazu beitragen, die operativen Abläufe im Zusammenhang mit diesen Entscheidungen zu koordinieren und auszuführen.

Betrachten wir als Beispiel den Ausfall eines Lieferanten, der Auswirkungen auf eine kritische Fertigungskomponente hat. Die meisten modernen KI-Systeme können das Problem zusammenfassend beschreiben oder auf Grundlage erlernter Muster die wahrscheinliche Verzögerung vorhersagen. KI, die in Prozesse eingebettet ist, liefert jedoch nicht nur Einblicke, sondern kann koordinieren und Maßnahmen einleiten. Sie kann betroffene Produktionspläne identifizieren, globale Bestandspositionen analysieren, alternative Beschaffungsoptionen bewerten, die finanzielle Belastung abschätzen, auf Lieferrisiken für Kunden hinweisen und gleichzeitig Maßnahmen für Beschaffung, Logistik, Finanzwesen und Kundenvorgänge vorschlagen.

So automatisiert KI nicht nur Arbeitsabläufe, sondern bietet völlig neue Möglichkeiten bei der Interaktion zwischen Mensch und Unternehmenssystemen. Aber nicht nur das.

Je handlungsorientierter die KI wird, desto entscheidender werden die Systeme, die sie mit dem operativen Tagesgeschäft und Vorgängen in der Praxis verbinden. Systeme, die Berechtigungen, Richtlinien, Abhängigkeiten, Prozesse, finanzielle Auswirkungen und organisatorische Verantwortlichkeiten auf Unternehmensebene nachvollziehen können, werden wichtiger denn je.

Diese Entwicklung wirkt sich auch darauf aus, wie Führungskräfte mit dem Thema Transformation umgehen sollten.

Denn bislang experimentieren die meisten Unternehmen mit KI-Assistenten, führen Pilotprojekte ein und automatisieren isolierte Aufgaben. Nur wenige von ihnen konnten ihre Produktivität tatsächlich steigern, und noch weniger ihre Abläufe grundlegend neu ausrichten.

Die Unternehmen, die sich in der nächsten Phase als Vorreiter etablieren können, werden einen anderen Ansatz für künstliche Intelligenz verfolgen. Sie werden intelligente Funktionen direkt mit den operativen Systemen verbinden, in denen Entscheidungen echte geschäftliche Konsequenzen nach sich ziehen. Sie werden erkennen, dass vertrauenswürdige, produktive KI auf dem Kontext, der Datenqualität und Prozessintegrität sowie einem umfangreichen Prozesswissen beruht.

Vor allem aber werden diese Unternehmen verstehen, dass die erfolgreiche Nutzung von KI nicht nur ein technologischer Wandel, sondern eine Herausforderung in Bezug auf das Change-Management ist. Echter Mehrwert lässt sich nur erzielen, wenn KI-Agenten, Prozesse und Menschen Hand in Hand zusammenarbeiten.

Die Zukunft gehört den Unternehmen, die dieses Gleichgewicht finden: Menschen legen Prioritäten fest und tragen Verantwortung, während intelligente Systeme mit Präzision Prozesse koordinieren und Maßnahmen ausführen. Das ermöglicht es Unternehmen, in einer zunehmend komplexen Welt widerstandsfähiger, produktiver und intelligenter zu arbeiten.

Christian Klein ist Vorstandsvorsitzender der �鶹ԭ�� SE.

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Mit dem����1�� 2026 von �鶹ԭ�� SuccessFactors optimieren wir diese Vernetzung im gesamten Lebenszyklus des Personalbereichs. Im Zentrum des Release stehen��vier��grundlegende Prioritäten:��vernetzte,��umfassende��KI in der gesamten Suite, ein einheitliches Anwendererlebnis, das sich an die unternehmensspezifische Arbeitsweise anpassen lässt,��auf Transparenz, Präzision und Compliance ausgelegte Prozesse und eine bessere Grundlage für Kompetenzen und langfristiges Wachstum.��Mithilfe all dieser Innovationen können Unternehmen den Bedarf früher��vorhersehen,��tägliche Arbeitsabläufe optimieren und gezielt vorankommen.��

Vernetzte KI für das gesamte HCM

KI im Personalwesen entfaltet ihr größtes Potenzial, wenn sie über den gesamten Personalprozess hinweg kontinuierlich eingesetzt wird – nicht in Einzelfunktionen, sondern als Funktionsnetz mit gemeinsamem Kontext und Informationsaustausch.

Das Release 1H 2026 bringt��Agentic AI in die gesamte Suite aller �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen. Damit können Mitarbeitende klarere Antworten erhalten, schneller handeln und Arbeitsaufgaben über Rollen und Zuständigkeiten hinweg weiterentwickeln.��Miteinander vernetzte unterstützen jetzt Bereiche wie Personalbeschaffung, Personalverwaltung, Gehaltsabrechnung, Weiterbildung, Leistungsmanagement und Talentförderung – und arbeiten hinter den Kulissen zusammen, um die nächsten Schritte vorzubereiten und entsprechende Hilfestellung zu leisten.

Mit diesem Release wird auch ein wachsendes Wissensnetzwerk für die Belegschaft eingeführt, das über Joule zuverlässiges externes Fachwissen und Analysen direkt in den Arbeitsablauf einbindet. Teams können nun auf fachkundige Anleitung zu globalen Arbeitsgesetzen und auf Erkenntnisse aus der Forschung zugreifen, ohne ihre Workflows verlassen zu müssen – für schnellere, fundierte Entscheidungen.

Zur optimalen Schulung innerhalb des Arbeitsablaufs können Mitarbeitende Informationen jetzt über��intelligente Fragen und Antworten in����leichter finden. KI kann sofortige, kontextsensitive Antworten liefern, die direkt aus den Lerninhalten eines Unternehmens stammen. Außerdem werden relevante Links und Ressourcen bereitgestellt, sodass Mitarbeitende schnell Antworten erhalten, ohne Kurse oder Dokumentationen durchsuchen zu müssen.��

Einheitliches, an die Arbeitsweise angepasstes Anwendererlebnis

Mit der verstärkten Einbindung personalbezogener Aufgaben in die täglichen Arbeitsabläufe ist ein intuitives, vernetztes und reaktionsschnelles Anwendererlebnis bei allen anfallenden Aufgaben unabdingbar. Mit dem Release 1H 2026 wird das Anwendererlebnis der �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen in der gesamten Suite weiter vereinheitlicht, sodass es jeweils bedarfsgerecht auf die Anforderungen von Mitarbeitenden, Führungskräften und Personalteams zugeschnitten ist. 

• Vernetzte Personalbeschaffung und Einarbeitung: Durch die native Integration zwischen -��ö���ܲԲ����, und werden KI-gestützte Personalbeschaffung, HR-Kernfunktionen und Onboarding in ein einheitliches Anwendererlebnis zusammengeführt. So kommen für Einstellungsverfahren zuständige Teams schneller voran und können von der Bewerbung bis zur Neueinstellung für Konsistenz sorgen.��

• Maßgeschneidert, schneller verfügbar: Der neue Extensibility Wizard führt direkt in �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen schrittweise durch die Erstellung benutzerdefinierter Erweiterungen auf der (�鶹ԭ�� BTP). So wird es einfacher, das Anwendererlebnis bei gewährleisteter Governance an individuelle Geschäftsanforderungen anzupassen.��
• Einfacher und klarer für Mitarbeitende: Eine neu gestaltete, konfigurierbare Employee Experience für den US-Altersvorsorgeplan 401(k) in für Mitarbeitende in den USA vereinfacht die Inanspruchnahme und Verwaltung, indem die Arbeitgeberbeiträge klar erläutert werden und Hilfestellung für Beitragssätze und die Festlegung von Begünstigten geleistet wird, damit Mitarbeitende mit gutem Gefühl fundierte Entscheidungen treffen können.��

Auf Transparenz, Präzision und Compliance ausgelegte Prozesse

Das Release 1H 2026 führt �鶹ԭ�� SuccessFactors neue Funktionen ein, mit denen Unternehmen ihre Vergütungsmodelle transparenter und präziser gestalten können.

Mit den Erkenntnissen zur Entgelttransparenz im können Unternehmen Vergütungsmuster und potenzielle Vergütungsunterschiede analysieren und transparente, datenbasierte Vergütungsmodelle im Einklang mit neuen gesetzlichen Auflagen, auch in der EU, unterstützen.��

Kompetenz-Governance für nachhaltiges Wachstum

Damit sich Unternehmen auf die Zukunft vorbereiten können, sind zuverlässige, konsistente Daten über Kenntnisse und Fähigkeiten erforderlich, auf die sich Unternehmen bei der Personal-, Talent- und Belegschaftsplanung verlassen können.

Das Release 1H 2026 bietet einen optimierten�� mit einer verbesserten Kompetenz-Governance und damit eine zentrale Schnittstelle für das Kompetenzenmanagement, die Anwendung von Governance-Standards und die Abstimmung zwischen �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen und Partneranwendungen. So können Unternehmen die Qualität der Daten über Kenntnisse und Fähigkeiten verbessern, umfassend die Konsistenz sicherstellen und fundierte, kompetenzbasierte Entscheidungen treffen.��

Eine vernetzte Basis für die Zukunft

Dieses Release zeigt, dass die �鶹ԭ�� weiterhin eine intelligente, vernetzte HCM-Basis in den Mittelpunkt stellt. Sie ist darauf ausgelegt, sich mit Ihrem Unternehmen weiterzuentwickeln und in jeder Arbeitsphase fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Durch die Vernetzung von Daten, KI und Anwendererlebnis im gesamten Lebenszyklus des Personalbereichs können Unternehmen mithilfe dieser Erweiterungen heute Abläufe optimieren und zugleich die Grundlage für morgen schaffen.

Informationen zum Umfang dieses Release erhalten Sie in der oder im .

Bianka Woelke ist Group Vice President und Head of Application Product Management für �鶹ԭ�� SuccessFactors.

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Joule mit �鶹ԭ��-Signavio-Lösungen

Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Prozessanalysten und Optimierungsspezialisten, die mit komplexen organisatorischen Workflows arbeiten, benötigen raschen Zugriff auf Diagramme, Dokumentation und Leistungskennzahlen. �鶹ԭ��-Signavio-Lösungen sind mit Joule integrierbar, um die Suche nach Schlüsselwörtern in natürlicher Sprache über Prozessdiagramme, Dictionary-Elemente und Hilferessourcen hinweg zu ermöglichen. Gleichzeitig führen Best-Practice-Empfehlungen für KPIs die Benutzer zu den relevantesten Erfolgskennzahlen. Dieser intuitive Ansatz ermöglicht eine um 50 Prozent schnellere Informationssuche und Navigation und stellt sicher, dass Teams datengestützte Entscheidungen mit qualitativ höherwertigen Suchergebnissen und einer verbesserten allgemeinen Benutzerfreundlichkeit treffen.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ��-Signavio-��ö���ܲԲ����, KI-gestützte Erkenntnisse zur Simulation von Geschäftsprozessmodellen und Notationen

Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Prozessanalysten, die �鶹ԭ�� Signavio nutzen, können nun direkt in ihren Prozessdiagrammen auf eingebettete Simulationen von Geschäftsprozessmodellen und Notationen zugreifen, wodurch fragmentierte Tools und manuelle Interpretationen überflüssig werden. Wichtige Kennzahlen wie Kosten, Zykluszeiten und Ressourcenauslastung werden automatisch in klare, umsetzbare Zusammenfassungen umgewandelt, die Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen. Dieser optimierte Ansatz verkürzt die Zeit, die für den Zugriff auf Einblicke in die Prozessmodellierung erforderlich ist um 50 Prozent, sodass Teams Szenarios mühelos vergleichen und die Ergebnisse zuversichtlicher und klarer an Stakeholder kommunizieren können.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ��-LeanIX-��ö���ܲԲ����, KI-gestützte Hilfestellung für Architektur

Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Unternehmensarchitekten, die Initiativen zur Transformation beschleunigen möchten, können mithilfe von �鶹ԭ�� LeanIX aussagekräftige Erkenntnisse direkt aus ihrem Architekturbestand gewinnen. Die Funktion analysiert Unternehmensarchitekturdaten, um Chancen zu identifizieren. Sie führt Benutzer durch die Workflows und Aufgaben, die erforderlich sind, um Empfehlungen effizient umzusetzen. Unternehmen profitieren von einer um 95 Prozent schnelleren Erkenntnisgewinnung, einer um 80 Prozent schnelleren Transformation und einem um fünf Prozent geringeren Wertverlust infolge von verzögerten Maßnahmen. Insgesamt trägt diese Funktion zu einer produktiveren Architektur und flexibleren Entscheidungen bei.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der �鶹ԭ�� SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile für Unternehmen. Sämtliche Berechnungen sind Schätzwerte, denen Fallstudien von �鶹ԭ��-Kunden, �鶹ԭ��-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tatsächlichen Vorteile können variieren und durch zusätzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht berücksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gewähr, weder ausdrücklich noch stillschweigend, bereitgestellt. �鶹ԭ�� übernimmt keinerlei Verantwortung für Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter „Rechtliche Hinweise“ Nutzungsbedingungen, Haftungsausschlüsse, Pflichtangaben und Einschränkungen für dieses Material zu finden.

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Walldorf, 28. Mai 2026 –�� Die , von Moody’s mit A1 (stabil) und von S&P Global mit A+ (stabil) bewertet, hat erfolgreich eine Euro-Anleihe mit einem Gesamtvolumen von 3,5 Milliarden Euro über vier Tranchen mit Laufzeiten von zwei, drei, fünf und sieben Jahren abgeschlossen. Der Nettoerlös aus dieser Transaktion wird für allgemeine Unternehmenszwecke verwendet, einschließlich der (Re-)Finanzierung von Akquisitionen.

Diese Bekanntmachung ist weder ein Angebot zum Kauf noch eine Aufforderung zum Kauf oder zur Zeichnung von Wertpapieren in den Vereinigten Staaten von Amerika, in Australien, Kanada, Japan, Singapur oder anderen Jurisdiktionen, in denen ein Angebot gesetzlichen Beschränkungen unterliegt. Die in dieser Bekanntmachung genannten Wertpapiere dürfen in den Vereinigten Staaten von Amerika oder an oder für Rechnung oder zugunsten von US-Personen nur mit vorheriger Registrierung nach den Vorschriften des U.S. Securities Act von 1933 in derzeit gültiger Fassung („U.S. Securities Act“) oder ohne vorherige Registrierung nur aufgrund einer Ausnahmeregelung oder im Rahmen einer Transaktion, für die die Registrierungsvorgaben des U.S. Securities Act nicht gelten, verkauft oder zum Verkauf angeboten werden. Vorbehaltlich bestimmter Ausnahmeregelungen dürfen die in dieser Bekanntmachung genannten Wertpapiere in Australien, Kanada, Japan oder Singapur, oder an oder für Rechnung von Staatsangehörigen, Gebietsansässigen oder Staatsbürgern Australiens, Kanadas, Japans oder Singapurs, nicht verkauft oder zum Verkauf angeboten werden. Es findet keine Registrierung der in dieser Bekanntmachung genannten Wertpapiere gemäß dem U.S. Securities Act bzw. den jeweiligen gesetzlichen Bestimmungen in Australien, Kanada, Japan und Singapur statt. In den Vereinigten Staaten von Amerika erfolgt kein öffentliches Angebot der Wertpapiere.

Diese Bekanntmachung dient ausschließlich allgemeinen Informationszwecken und stellt keinen Prospekt für die Zwecke der Verordnung (EU) 2017/1129 dar. Interessierte Anleger sollten ihre Anlageentscheidung bezüglich der in dieser Bekanntmachung erwähnten Wertpapiere ausschließlich auf Grundlage der Informationen aus dem Wertpapierprospekt treffen, der nach seiner Veröffentlichung auf der Website der Luxemburger Börse () verfügbar sein wird.

Diese Bekanntmachung richtet sich an oder ist zur Verteilung in Großbritannien nur für (i) Personen bestimmt, die über professionelle Erfahrung im Umgang mit Kapitalanlagen verfügen entsprechend Artikel 19(5) des Financial Services and Markets Act 2000 (Financial Promotion) Order 2005 („Order“) oder (ii) high net worth entities, die unter Artikel 49(2) der Order fallen, oder (iii) Personen, an die sie in sonstiger Weise rechtmäßig verteilt werden darf (alle diese Personen werden als „relevante Personen“ bezeichnet). Diese Bekanntmachung richtet sich nur an relevante Personen. Andere Personen sollten weder auf Basis dieser Bekanntmachung noch aufgrund eines ihrer Inhalte handeln oder sich darauf verlassen. Jede Investition oder jede Investitionstätigkeit, auf die sich diese Bekanntmachung bezieht, ist nur für relevante Personen zugänglich und wird nur mit relevanten Personen durchgeführt.

Weitere �鶹ԭ��einformationen finden Sie im �鶹ԭ�� News Center. Erhalten Sie �鶹ԭ�� News auf  und .  

Ansprechpartner für die �鶹ԭ��e: &�Բ�����;
Marcus Winkler, �鶹ԭ��, +49 151 571 18 691, marcus.winkler@sap.com, CEST 
Daniel Reinhardt, �鶹ԭ��, +49 151 168 10 157, daniel.reinhardt@sap.com, CEST 
�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com  &�Բ�����; 

Dieses Dokument enthält vorausschauende Aussagen, das heißt Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zukünftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu führen kann, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen können. &�Բ�����;Zusätzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen „Securities and Exchange Commission“ (SEC) eingereichten Unterlagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des �鶹ԭ��-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. &�Բ�����;
 © 2026 �鶹ԭ�� SE. Alle Rechte vorbehalten.  &�Բ�����;
�鶹ԭ�� und andere in diesem Dokument erwähnte Produkte und Dienstleistungen von �鶹ԭ�� sowie die dazugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der �鶹ԭ�� SE in Deutschland und anderen Ländern. Zusätzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite . 

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So bringen KI-Hackathons Ideen zum MVP

Was viele Unternehmen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz bremst, hat selten technische Gründe. Es sind fehlende Zeit, unklare Verantwortlichkeiten, fehlender Fokus und die Schwierigkeit, die richtigen Personen aus Business und IT gleichzeitig an einem Tisch zu haben. Genau hier setzt das Hackathon-Format „Business meets AI“ der �鶹ԭ�� an. In diesem Jahr fand es erstmals parallel an mehreren Standorten statt: in ��ü��������, ��ü�Գ�����, Berlin und zeitversetzt in Wien. Der Ansatz ist an allen Standorten derselbe.

Fünf Tage, ein individueller Use Case, ein funktionierender MVP

Das Format richtet sich an Unternehmen, die einen konkreten Anwendungsfall mitbringen und diesen in fünf Tagen gemeinsam mit �鶹ԭ��-Expertinnen und -Experten umsetzen möchten. Am Ende steht ein funktionierendes MVP.

Die Teilnahme erfordert eine Bewerbung. In ��ü�������� gab es in diesem Jahr 30 Bewerbungen für neun Plätze, in ��ü�Գ����� nahmen knapp zehn Teams mit über 40 Teilnehmenden teil. Bewertet werden Use Cases danach durch eine Jury, ob sie im Zeitrahmen umsetzbar sind, ob sie einen messbaren Business Value haben und ob sie nicht bereits durch Standardfunktionalität abgedeckt werden. Alexander Finger, CTO bei �鶹ԭ�� Schweiz und einer der Initiatoren des Formats, beschreibt den Anspruch so: „Der Use Case sollte ein bisschen zu viel sein für einen Freitagnachmittag und ein bisschen zu wenig für ein richtiges Projekt.“

Die Vorbereitung beginnt vor dem eigentlichen Event. Systemzugänge, Datenverfügbarkeit und Berechtigungen werden vorab geklärt, damit die Teams vom ersten Tag an produktiv arbeiten können. Die Kundenteams sollten interdisziplinär sein und aus Rollen wie Business-Usern, Prozess-Verantwortlichen, Admins sowie Entwicklerinnen und Entwicklern bestehen. Sie werden von einem dedizierten �鶹ԭ��-Coach begleitet, der bei Bedarf weitere Spezialistinnen und Spezialisten hinzuzieht. Diese Coaches wurden standortübergreifend als entscheidender Erfolgsfaktor genannt.

Ergebnisse aus ��ü�������� und ��ü�Գ����� und Berlin

An den Standorten entstanden in diesem Jahr funktionsfähige MVPs, die reale Unternehmensprobleme adressieren.

In ��ü�������� wurden vier Teams mit Awards in den Kategorien Real World Impact, Technology Factor, Wow Factor und CTO Award ausgezeichnet – mit Lösungen aus den Bereichen Steuer-Compliance, Instandhaltung, Beschaffung und Vertragsverarbeitung.

In ��ü�Գ����� (Garching) adressierten die Teams Anwendungsfälle aus der HR-Dokumentenverarbeitung, der Vertriebsautomatisierung und der Kreditorenbuchhaltung. Auch hier wurden von einer Fachjury vier Use Cases ausgezeichnet. Eine Beschreibung aus Sicht der Teams von ausgewählten Gewinnern erscheint in separaten �鶹ԭ��News Features.

In Berlin wurden mit Organisationen aus dem öffentlichen Sektor KI Anwendungsfelder nicht nur theoretisch diskutiert, sondern ganz pragmatisch erprobt. Basierend auf den eingebrachten Anwendungsfällen wurden innerhalb kürzester Zeit lauffähige Anwendungen entwickelt. Diese lösen teilweise Jahre alte Verfahrensprobleme und digitalisierten die entsprechenden Prozesse. Dabei ging es u.a. um die automatische Konfiguration von �鶹ԭ��-Systemen auf Basis von Konzepten, die effiziente Bewertung und Bearbeitung von Rechnungen bis hin zu einem effektiven Weg Klärfälle zu bearbeiten.

Kay Kretschmer, Coach Lead in Garching führte dazu aus: „In der Kombination von Kundenideen, technischer und Business-AI-Expertise der �鶹ԭ��-Coaches und dem Teamwork zwischen den Kunden und der �鶹ԭ�� zeigt sich deutlich: der Mehrwert von Busines AI lässt sich insbesondere dann realisieren, wenn der Business Value und nicht die Technologie im Vordergrund steht. AI um der AI Willen ist in der Regel zum Scheitern verurteilt“ 

Was sich standortübergreifend zeigt: Teams berichten, dass sie in einer Hackathon-Woche mehr erreichen als in einem halben Jahr regulärer Projektarbeit. Der Grund liegt in der Struktur und im Fokus auf einen klar abgegrenzten Scope mit Business und IT im selben Raum mit schnellen, kurzen  Abstimmungen.  

An den Ergebnissen sieht man die Unterschiedlichkeit der Anwendung von KI, auch wenn es Muster gibt. Teilweise sind Anwendungen klein und speziell, jedoch sieht man immer den Mehrwert den KI bietet.  In ��ü�Գ����� konnte ein Team die Bearbeitungszeit pro Ausschreibungsvorgang von drei auf eine Stunde reduzieren, ein anderes die Eingabeschritte bei der Stammdatenpflege um 50 Prozent verringern.

Technologische Bausteine

Über alle Standorte und Use Cases hinweg haben sich wiederkehrende Technologiebausteine herauskristallisiert. �鶹ԭ�� AI Core und der Generative AI Hub bilden das Rückgrat für die Interaktion mit KI-Modellen. �鶹ԭ�� Document AI kommt bei der strukturierten Extraktion aus unstrukturierten Dokumenten zum Einsatz. �鶹ԭ�� Build Process Automation übernimmt Hintergrundverarbeitung und Workflowsteuerung. Das Cloud Application Programming Model (CAP) wird für Backend-Services genutzt, häufig in Kombination mit bestehenden �鶹ԭ��-Systemanbindungen.

Ein Format, das skaliert

Das Format wurde in der Schweiz über mehrere Jahre entwickelt und iteriert, bevor es in die Region ausgerollt wurde. Claas Hoffmann, Hackathon-Host bei �鶹ԭ�� Schweiz und von Beginn an Teil des Organisationsteams, beschreibt die Entwicklung: „Jedes Mal ist es wieder ein neues Level an Customer Cases, sowie hinsichtlich Vorbereitung und Umsetzung.“

Inzwischen gibt es eine standortübergreifende Alumni-Community, in der Teilnehmende Erfahrungen austauschen und über den Fortschritt ihrer Cases berichten. Der Hackathon ist damit nicht als abgeschlossenes Event konzipiert, sondern als Station auf einer Umsetzungsreise. Daher sind alle Teilnehmenden Gewinner. Alle haben Erfahrungen und Wissen gewonnen. Natürlich kommt es nun auch darauf an, dieses in die weitere Praxis zu transferieren.

Nächste Termine und weitere Informationen

Für August & September 2026 sind weitere Hackathons geplant zum Fokusthema KI-Agenten in sowie im .

Eine frühzeitige Kontaktaufnahme mit dem zuständigen �鶹ԭ��-Team empfiehlt sich, da die Vorbereitung einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

Hintergründe zum Format Hackathon beschreibt der Podcast hier auf / , Erfahrungen aus Sicht der Teilnehmenden von BVB hier als auf Apple oder .

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Nach monatelanger Renovierung und Gestaltung − gemeinsam mit Architekten und dem Facility Management − war es endlich so weit: Das neue �鶹ԭ�� AppHaus Walldorf öffnete seine Türen für die Mitarbeitenden der Region. Für die �鶹ԭ�� ist dies ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg zu einem besonderen, integrierten Kundenerlebnis auf dem Campus in Walldorf. Bei der Eröffnung kamen Álvaro Wiedling, Leiter Customer Engagement Services MEE, Andreas Wendel, Leiter �鶹ԭ�� Innovation Experience Services und Dennis Kecskemeti, Leiter �鶹ԭ�� Innovation Experience, zu einem Kamingespräch zusammen, das von Kathrin Tarnai-Sindl, Leiterin Customer Engagements für APAC, EMEA und MEE, moderiert wurde.

Besucher wie Dirk Häußermann, Geschäftsführer der �鶹ԭ�� Deutschland, nahmen an der Veranstaltung teil, um sich einen ersten Eindruck von den Räumlichkeiten zu verschaffen: „Das neue �鶹ԭ�� AppHaus Walldorf ist ein sehr freundlicher und einladender Ort für die Zusammenarbeit. Für unsere Kunden und Partner ist dies ein perfektes Setup, um die neuesten Innovationen zu erkunden. Es motiviert sie, den Schritt zu echten �鶹ԭ��-Lösungen zu wagen.“

Die Eröffnungsfeier

Für die Eröffnung hatte sich das entschieden, kein rotes Band zu durchschneiden, sondern eine kleine Geschichte zu erzählen. Ein alter chinesischer Gong wurde enthüllt, und Kecskemeti eröffnete das neue AppHaus Walldorf offiziell mit einem lauten, klaren Gongschlag. Er ������ä���ٱ�, dass der Gong als besonderer Blickfang im bisherigen Kreativbereich in Heidelberg stand. Dort entfaltete das traditionelle Design des Instruments seine Wirkung und sein Klang begleitete zahlreiche Workshops, Meeting-Pausen und Veranstaltungen. Als das Team den Umzug vorbereitete, war schnell klar: Der Gong muss mit nach Walldorf. Der Gong durchlief seine eigene kleine Transformation und erhielt ein neues, modernes Design, damit er perfekt in die neue Umgebung passt. Als sein tiefer Klang im neuen �鶹ԭ�� AppHaus Walldorf ertönte, war dies ein würdiger Rahmen für den Start in ein neues Kapitel in seinem neuen Zuhause.

Von nun an ist der Gong fester Bestandteil des �鶹ԭ�� AppHaus Walldorf, in dem das Team weiterhin Innovationsworkshops durchführt. Gemeinsam mit �鶹ԭ��-Kunden und -Partnern geht es darum, Geschäftsprobleme zu formulieren, Erkenntnisse in konkrete Konzepte umzuwandeln und Ideen schnell zu testen. Gerade im Bereich KI-Lösungen ist dies besonders relevant. Hier ergeben sich durch agentenbasierte KI ganz neue Geschäftsmöglichkeiten. Mit dem speziellen hilft das �鶹ԭ��-AppHaus-Team Kunden aus allen Branchen, Anwendungsfälle zu erkunden und mit den neuesten �鶹ԭ��-Technologien umzusetzen. Auf diese Weise lernen �鶹ԭ��-Kunden, wie sie ihr Unternehmen skalieren und erfolgreich wachsen können.��

Integriertes Kundenerlebnis auf dem Campus in Walldorf

Das neue �鶹ԭ�� AppHaus Walldorf in der �鶹ԭ��-Firmenzentrale bietet Kunden Raum für praktische Zusammenarbeit, um sich mit Innovationen von �鶹ԭ�� vertraut zu machen. Im �鶹ԭ�� Experience Center, auf der Ausstellungsfläche, in der S-Factory und im S.Mart Store können Kunden auf dem �鶹ԭ��-Campus in Walldorf sämtliche Aspekte von der Ideenschmiede bis zur Umsetzung von Lösungen in Aktion erleben. Besucher erfahren dabei nicht nur, was die �鶹ԭ�� zu bieten hat, sondern können auch mehr über Lösungen erfahren, die auf neuesten �鶹ԭ��-Technologien wie �鶹ԭ�� Business AI beruhen. So haben sie die Möglichkeit, das Potenzial von Innovationen für ihr jeweiliges Unternehmen zu erkunden. Mit einem nutzerorientierten Ansatz zur Entwicklung von Innovationen unterstützt das �鶹ԭ�� AppHaus Teams dabei, Konzepte in Form von Lösungen zu realisieren und Innovationen umzusetzen, insbesondere in Bezug auf .

„Unsere neuen Serviceangebote im Bereich Innovation stellen eine wichtige Weiterentwicklung der Art und Weise dar, wie wir die digitale Transformation unserer Kunden unterstützen. Indem wir den Innovationsgeist unserer �鶹ԭ�� Experience Center mit den interaktiven und praxisnahen Workshop-Formaten von �鶹ԭ�� AppHaus verbinden, können wir Kunden in jeder Phase ihrer Transformation begleiten und schnell messbaren Mehrwert ermöglichen“, so Wieldling. „Das Besondere an diesem Ansatz ist, dass wir Unternehmens-Stakeholder und Anwender konsequent von Anfang an involvieren. So können wir sicherstellen, dass die von uns ermittelten Anwendungsfälle sowie die von uns entwickelten Lösungen echte geschäftliche Relevanz haben und praxistauglich sind – und letztendlich Ergebnisse liefern, die für unsere Kunden wichtig sind.“

Zusammenarbeit mit Kunden

Im Mittelpunkt des Angebots von �鶹ԭ�� AppHaus stehen drei grundlegende Services: Innovation, das Erkunden von Möglichkeiten und die Konzeption von Lösungen.��Je nach Kundenanforderungen können diese Services beispielsweise um verschiedene Workshop-Formate erweitert werden, zum Beispiel für �鶹ԭ����Business AI, die �鶹ԭ����Business Technology Platform (�鶹ԭ����BTP) oder Joule. Und innerhalb unseres Netzwerks können Kunden direkt mit Produktexperten in Kontakt treten, die gezielt dort eingebunden werden, wo sie den größten Mehrwert bieten.

Neue Anfänge

„Für viele Menschen war das �鶹ԭ�� AppHaus Heidelberg mehr als nur ein Arbeitsplatz oder ein Veranstaltungsort für Workshops. Man hatte das Gefühl, in einem Start-up zu arbeiten, wo man gemeinsam mit Kunden und Partnern neue Lösungen entwickelte und gestaltete. Deshalb blicken wir natürlich auch mit nostalgischem Blick auf gemeinsame Erinnerungen zurück“, resümierte Tarnai-Sindl. „Gleichzeitig sorgt der Campus in Walldorf für frischen Wind und bringt neue Möglichkeiten mit sich. Man spürt viel deutlicher, dass man Teil eines größeren Ganzen ist, und hat die Chance, leichter mit vielen Kolleginnen und Kollegen sowie anderen Menschen in Kontakt zu treten und sich zu vernetzen. Es ist ein Schritt von einem sehr vertrauten Umfeld in einen größeren Kontext, verbunden mit dem Gefühl eines Neuanfangs.“

Die ersten Kommentare an der Gästewand im �鶹ԭ����AppHaus Walldorf scheinen ihren Eindruck zu bestätigen: „Coole neue Räumlichkeiten!“, „Endlich!“, und „Inspirierend, offen und toll gestaltet“.

Wie ist das �鶹ԭ�� AppHaus für die Zusammenarbeit mit Kunden aus der ganzen Welt gerüstet?

Das spielt auf internationaler Ebene eine wichtige Rolle. Es umfasst mehr als 20 �鶹ԭ��-Partner, die eng mit den Market Units zusammenarbeiten, ihre eigenen �鶹ԭ��-AppHaus-Standorte eingerichtet haben und umfassend über den nutzerorientierten Innovationsansatz sowie die neuesten Workshop-Formate Bescheid wissen, zum Beispiel den , der auch im speziellen angeboten wird. &�Բ�����;Alle Mitglieder sind von Anfang an mit den neuesten Methoden und Werkzeugen vertraut und verfügen über die notwendigen Kenntnisse, um als agile Vorreiter und Fachleute bei gemeinsamen Innovationsprojekten fungieren zu können. Sie begleiten Kunden weltweit bei jeder Phase ihrer digitalen Entwicklung und helfen ihnen, mithilfe des konkrete geschäftliche Vorteile zu erschließen.

Darüber hinaus haben das �鶹ԭ�� AppHaus und die �鶹ԭ��-Partnerorganisation gemeinsam die Initiative ins Leben gerufen. Dieses Programm wurde speziell für große Partner von �鶹ԭ�� Global Strategic Services entwickelt, die mit wichtigen Kunden auf der ganzen Welt zusammenarbeiten und in der Lage sind, die KI-Workshop-Formate von �鶹ԭ�� AppHaus anzuwenden.

Imke Vierjahn ist Communications Lead für das �鶹ԭ�� AppHaus Network.

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Laut dem „Future of Jobs Report“ des Weltwirtschaftsforums ist analytisches Denken die gefragteste Kompetenz auf dem Arbeitsmarkt. Aber Theorie und Praxis so zu verbinden, dass die Lernenden wirklich begeistert sind – das ist im traditionellen Unterricht oft gar nicht so einfach.

Es mangelt nicht an Inhalten oder Werkzeugen – vielmehr fehlt es an Relevanz und Inspiration, was dazu führt, dass sich Lernende nicht genug für die Fähgikeiten interessieren, die für ihre berufliche Zukunft wichtig sein könnten. Lernen sollte auf realen Daten, sinnvollen Kontexten und praktischer Erfahrung aufbauen – und dabei Neugier und Begeisterung wecken. Die besten Lernerfolge entstehen nicht durch das Auswendiglernen von Konzepten, sondern durch aktives Anwenden. Das ist vor allem dann der Fall, wenn die Theorie mit einem Thema verknüpft wird, das den Lernenden am Herzen liegt.

Hier kommt und die Zusammenarbeit mit der NHL ins Spiel.

Wir haben ein neues Business-Builders-Spiel entwickelt, das Eishockey in den Unterricht bringt – nicht nur als Sportart, sondern als datenintensive, praxisnahe Umgebung, in der analytisches und kritisches Denken vermittelt wird.

Business Builders nutzt reale NHL-Spieldaten

In dieser neuesten Ausgabe der Business-Builders-Spielereihe übernehmen Studierende die Rolle eines Eishockey-Analysten. Ihre Aufgabe: Anhand realer NHL-Spieldaten herausfinden, welche Faktoren maßgeblich zum Erzielen von Toren beitragen.

„Eishockey ist schnell, dynamisch und liefert eine Fülle an Daten – ideale Voraussetzungen, um kritisches Denken zu lehren“, ������ä���ٱ� Brant Berglund, Senior Director of Coaching and GM Technology bei der NHL. „Durch eine strategische Partnerschaft zwischen der NHL, �鶹ԭ�� und der HEC Montréal haben wir es Universitäten ermöglicht, für akademische Zwecke auf Daten zuzugreifen, die auf NHL.com veröffentlicht sind – ohne dabei die Integrität der Liga-Daten zu gefährden.“

Im Rahmen unserer Zusammenarbeit mit der NHL bieten wir Lehrenden eine Lernplattform mit einer Fülle an glaubwürdigen Daten, mit denen die Studierenden etwas anfangen können. Pro Spiel erzeugt die NHL knapp 1,5 Millionen Datenpunkte – darunter rund 120 Torschussversuche, 1.000 Pässe und 5.000 Puck-Berührungen. Das ist Rohmaterial für detaillierte, praxisnahe Analysen.

Business Builders kann Begeisterung für MINT-Fächer wecken und Studierenden helfen, Datenkompetenzen aufzubauen. Das Hockeyspiel wurde vom Team des ERPsim Lab an der HEC Montréal unter der Leitung von Prof. Pierre-Majorique Léger gemeinsam mit Wissenschaftlern anderer Universitäten entwickelt. Dies unterstreicht ein Grundprinzip von Business Builders: Es wird von Lehrkräften für Lehrkräfte entwickelt.

„Wenn den Lernenden die Frage relevant erscheint, sind sie ganz bei der Sache. Sie bleiben konzentriert und arbeiten beharrlich weiter“, ������ä���ٱ� Léger. „Für Studierende der Studiengänge Sportmanagement und Betriebswirtschaftslehre können echte Daten aus dem Sport das Lernerlebnis bereichern. Die Profidaten liefern Kontext, zeigen Komplexität und Einschränkungen − Dinge, die klassische Lehrmethoden nicht bieten können. Die Studierenden lernen, zu beurteilen, was wirklich wichtig ist, ihre Entscheidungen fundiert zu begründen und Kompromisse zu finden. Das schärft das professionelle Urteilsvermögen, stärkt das Vertrauen in analytische Methoden und fördert die Fähigkeit, Strategie und Entscheidungen klar zu kommunizieren. – Kompetenzen, die sich unmittelbar auf eine Karriere im Sportmanagement und in der Betriebswirtschaft übertragen lassen.“

Analyse von NHL-Szenarien mit �鶹ԭ�� Analytics Cloud

Die Studierenden befassen sich mit Fragestellungen wie:

• Was zeichnet die besten NHL-Torschützen aus?
• Hat der Schusswinkel einen Einfluss auf die Trefferquote?
• Welche NHL-Spieler führen die Torjägerliste an? Und aus welchen Distanzen erzielen sie ihre Treffer?
• Welche Schussgeschwindigkeiten und Schusstechniken führen zu den höchsten Trefferquoten?

Durch das Analysieren dieser Szenarien mit �鶹ԭ�� Analytics Cloud lernen die Studierenden, Visualisierungen zu interpretieren und Erkenntnisse aus Datensäzten wirkungsvoll zu kommunizieren. So verbessern sie ihre Fähigkeiten, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und schärfen ihr kritisches Denkvermögen.

Auch für Lehrkräfte bietet die Plattform einen echten Mehrwert. Business Builders fördert aktives Lernen im großen Stil, indem es Lehrkräften ermöglicht, auch größere Gruppen effizient zu verwalten und zu bewerten – und dabei stets den Überblick über das Engagement der Studierenden zu behalten. Die Plattform vereinfacht die Notenvergabe, unterstützt diskussionsbasiertes Lernen und macht sichtbar, wie Studierende mit Daten arbeiten.

Mit einem modernen, praxisnahen Lernerlebnis – weit dynamischer als bloße Folienpräsentationen – bringen Lehrkräfte praxisrelevante Inhalte in den Hörsaal und steigern die Wirkung ihres Unterrichts.

�鶹ԭ�� University Alliances arbeitet mit Bildungseinrichtungen weltweit zusammen

Die Rolle der �鶹ԭ�� in dieser Zusammenarbeit zeigt, wie stark sich das Unternehmen dafür einsetzt, Bildung und Kompetenzaufbau zu fördern und Studierende auf die Arbeitswelt von morgen vorzubereiten. In einer sich schnell verändernden Welt, die von KI, Daten und digitaler Transformation geprägt ist, ist der Zugang zu praxisnahen Lernwerkzeugen, die echte Kompetenzen vermitteln, unerlässlich. Im Rahmen des Programms �鶹ԭ�� University Alliances kooperiert �鶹ԭ�� weltweit mit Bildungseinrichtungen, um die Kluft zwischen akademischer Theorie und praktischer Anwendung zu überbrücken.

„Der Zugang zu Unternehmenssoftware und echten Daten ist entscheidend, um die Studierenden auf die Zukunft vorzubereiten“, sagte Dr. Katharina Schäfer, Leiterin des Academic Partnership Program bei �鶹ԭ��. „Mit kostenlosen Lernplattformen wie Business Builders ermöglichen wir es Lehrenden, Enterprise Analytics direkt in den Unterricht zu integrieren und Studierenden dabei zu helfen, die Fähigkeitenzu entwickeln, die in vielen Branchen gefragt sind – gerade in einer Welt, in der Daten und KI den entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellen. Die Studierenden von heute brauchen mehr als konzeptionelles Verständnis. Sie benötigen praktische Erfahrung mit echter Software und echten Daten. So gewinnen sie Selbstvertrauen und sind bereit für den Eintritt in die Arbeitswelt.“

Einer der Pädagogen, der maßgeblich an der Entwicklung dieses neuen Spiels mitwirkt, ist Prof. Olivier Caya von der University of Sherbrooke, der seine Perspektive sowohl als Fakultätsmitglied als auch als Fachmann beigesteuert hat.

Lernen in der Cloud

„Das Besondere an diesem Lernerlebnis ist, dass alles in �鶹ԭ�� Analytics Cloud stattfindet – derselben Lösung, die weltweit von Tausenden von Unternehmen genutzt wird“, so Caya. „Dadurch entsteht eine direkte Verbindung zwischen dem, was Studierende im Hörsaal tun, und dem, was sie später im Berufsleben erwartet. Sie arbeiten nicht mit realitätsferner Software, sondern entwickeln ihre Fähigkeiten mit genau den Werkzeugen, die auch in echten Geschäftsumgebungen zum Einsatz kommen.“

Das Ergebnis ist ein Lernerlebnis, das Spaß macht, interaktiv und praxisnah ist. Pädagogen können mit einer hochmodernen Plattform glänzen, die Leidenschaft mit Pädagogik verbindet, während die Studierenden mit echter Software eines globalen Technologieführers gefragte Kompetenzen aufbauen.

Business Builders steht Lehrenden und Studierenden kostenlos zur Verfügung und beinhaltet den Zugang zur �鶹ԭ�� Analytics Cloud. Das Angebot reicht von einsteigerfreundlichen Einführungen bis hin zu anspruchsvolleren analytischen Herausforderungen, die speziell auf Masterstudiengänge zugeschnitten sind.

Im Anschluss an Business Builders können Studierende ihr analytisches Wissen über den weiter vertiefen. Dabei handelt es sich um eine kostenlose Lernplattform mit geführten Lerninhalten, Übungssystemen und bis zu zwei �鶹ԭ��-Zertifizierungsversuchen pro Jahr. So lassen sich die eigenen Karrierechancen noch gezielter ausbauen.

Bei Business Builders geht es im Kern darum, Begeisterung und Bildung zusammenzubringen. Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft macht �鶹ԭ�� analytisches Denken greifbar und einprägsam – und rüstet die Fachkräfte von morgen mit den Fähigkeiten, die heute am wichtigsten sind.

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern ,  und .

�鶹ԭ�� Business AI für das Ausgabenmanagement

Validierungsagent für Spesenabrechnung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Geschäftsreisende profitieren von einem intelligenteren, geführten Ansatz für die Erledigung von Spesenabrechnung mit einem Agenten, der proaktiv fehlende Positionen ermittelt, die Angabe erforderlicher Details anfordert und verwirrende Warnmeldungen während des gesamten Einreichungsprozesses erläutert. Indem der Agent das Verständnis und die Lösung von Problemen für Benutzer vereinfacht, stellt er sicher, dass Berichte genau, richtlinienkonform und mit minimalem Aufwand erstellt werden. Das bedeutet eine Reduzierung des Zeitaufwands für die Vorbereitung und Einreichung von Abrechnungen um 30 Prozent, eine um 24 Prozent höhere Anzahl von Genehmigungen beim ersten Einreichen und ein spürbar verbessertes Mitarbeitererlebnis durch einen reibungsloseren Spesenmanagementprozess.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Agent für die Prüfung vor dem Einreichen von Spesenabrechnungen
�鶹ԭ�� Early Adopter Care

Einreichende von Spesenabrechnungen können Probleme mit der Richtigkeit von Belegen und Verstöße gegen Richtlinien nun feststellen, bevor sie auf die Schaltfläche zum Einreichen klicken. Dadurch lassen sich Frustrationen durch abgelehnte Abrechnungen und verzögerte Erstattungen vermeiden. Der Agent prüft Ausgaben automatisch während der Erstellung, zeigt Compliance-Probleme auf und bietet intelligente Vorschläge für schnelle Korrekturen an. Der Agent ist so konzipiert, dass er im Zweifel nicht blockiert, sondern Benutzern die Kontrolle über endgültige Entscheidungen überlässt. Unternehmen profitieren von einem Rückgang bei zurückgesendeten Spesenabrechnungen um zehn Prozent, weniger Nacharbeit für Reisende, Führungskräfte und Prüfende sowie einem deutlich reibungsloseren Erstattungsprozess, der die Erfahrung für Mitarbeitende insgesamt verbessert.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Agent für die Automatisierung von Spesenabrechnungen
�鶹ԭ�� Early Adopter Care

Mitarbeitende, die sich mit dem administrativen Aufwand von Spesenabrechnungen abmühen, können diese aufwendige Aufgabe nun an einen Joule-Agenten delegieren. Der Agent erstellt automatisch Spesenabrechnungen, indem er Transaktionen zusammenfasst, benutzerdefinierte Felder basierend auf Kontextdetails und Benutzerhistorie befüllt und alles für eine schnelle Überprüfung vor dem Einreichen vorbereitet. Das Ergebnis ist eine Zeitersparnis von bis zu 30 Prozent​ bei automatisch generierten Spesenabrechnungen. Der Agent bietet eine moderne Erfahrung beim Spesenmanagement, das manuelle Dateneingaben drastisch verringert, den Einreichungsprozess beschleunigt und Mitarbeitenden die Möglichkeit gibt, sich auf wertschöpfende Arbeit statt auf Formalitäten zu konzentrieren.

Näheres erfahren Sie in der Demo.

Concur Expense, KI-gestützte Konfiguration für Rechnungsprüfungsregeln
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Administratoren für Abrechnungen, die für komplexe Konfigurationen von Rechnungsprüfungsregeln zuständig sind, können nun in einfacher Sprache mit der Konfigurationsumgebung interagieren, sodass tiefgehendes technisches Fachwissen oder mühsame manuelle Anpassungen nicht mehr erforderlich sind. Mit dieser KI-gestützten Funktion können Administratoren vorhandene Regeln durchsuchen, neue Regeln anlegen und Erklärungen in Echtzeit erhalten, indem sie einfach Fragen stellen, wie „Welche Regeln gelten für Mahlzeiten in Frankreich?“. Sie erhalten dann sofort klare, umsetzbare Anleitungen. Das Ergebnis ist eine 40-prozentige Reduzierung des Konfigurationsaufwands für Rechnungsprüfungsregeln, weniger Support-Tickets und Administratoren, die mit größerer Unabhängigkeit, Genauigkeit und Zuversicht an der Aufrechterhaltung der Compliance-Logik arbeiten.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Richtliniennavigator
�鶹ԭ�� Early Adopter Care

Geschäftsreisende, die schnelle Antworten auf Reise- und Spesenrichtlinien ihres Unternehmens suchen, müssen keine langen Dokumente mehr durchsuchen oder auf Antworten aus der Verwaltung warten. Über den Richtliniennavigator in Joule können Mitarbeitende Fragen in natürlicher Sprache stellen und eine klare, kontextbezogene Anleitung erhalten, die auf genehmigten Richtlinien basiert, unabhängig davon, ob sie eine Reise planen, sich mitten in einer Reise befinden oder sie eine Spesenabrechnung erstellen. Damit erhalten sie sofortige Klarheit über die Richtlinien, wodurch nicht konforme Ausgaben verhindert werden, bevor sie entstehen, Support-Tickets reduziert und es Reisenden ermöglicht wird, fundierte, gesetzeskonforme Entscheidungen zu treffen, ohne ihre Arbeitsabläufe zu unterbrechen.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der �鶹ԭ�� SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile für Unternehmen. Sämtliche Berechnungen sind Schätzwerte, denen Fallstudien von �鶹ԭ��-Kunden, �鶹ԭ��-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tatsächlichen Vorteile können variieren und durch zusätzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht berücksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gewähr, weder ausdrücklich noch stillschweigend, bereitgestellt. �鶹ԭ�� übernimmt keinerlei Verantwortung für Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter „Rechtliche Hinweise“ Nutzungsbedingungen, Haftungsausschlüsse, Pflichtangaben und Einschränkungen für dieses Material zu finden.

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Die Mitarbeitenden von , einem globalen Modehändler mit zehntausenden Beschäftigten, mussten durch mehrere Systeme navigieren, um Daten aus Vertrieb und Beschaffung zusammenzustückeln. Manchmal dauerte die Beantwortung einer einzigen Frage bis zu zehn Minuten.

Heute fragen sie einfach Joule. Was einmal zehn Minuten in Anspruch nahm, ist nun in etwa drei Sekunden erledigt. So konnte die betriebliche Effizienz um 70 Prozent gesteigert und die manuelle Fehlerquote um 50 Prozent verringert werden.

Mithilfe der Funktionen in entwickelte LC Waikiki in Kooperation mit �鶹ԭ�� und ein individuelles KI-gestütztes Benutzererlebnis, das Benutzeranfragen dynamisch interpretiert, rollenbasierten Kontext anwendet, die erforderlichen Abfragen durchführt und Daten systemübergreifend vernetzt, um an zentraler Stelle eine umfassende Sicht darzustellen. Anschließend erfolgt eine direkte Verknüpfung mit der entsprechenden Transaktion.

Bei �鶹ԭ�� inspirieren Geschichten wie diese unsere Vision für das Unternehmen, in dem KI die Arbeitsweise von Menschen und Prozessen revolutioniert – der Mensch gibt die Richtung vor, die KI setzt alles um. Diese Vision bezeichnen wir als „das autonome Unternehmen“.

Im autonomen Unternehmen basieren Entscheidungen auf Informationen in Echtzeit. Workflows sind durchgängig automatisiert, und KI verbessert proaktiv jede Funktion und ermöglicht es den Mitarbeitenden, Bestleistungen zu erbringen.

Zudem bietet das autonome Unternehmen vertrauenswürdige KI mit vollständiger Kontrolle – für noch mehr Leistung. Dies in die Realität umzusetzen, ist für Unternehmen erfolgsentscheidend, denn mittlerweile liegt KI allen Arbeitsabläufen zugrunde. Sie ist zunehmend an Entscheidungen mit finanziellen, betrieblichen und regulatorischen Auswirkungen beteiligt.

Joule:  eine zentrale Leitstelle für das gesamte Unternehmen

Im autonomen Unternehmen bildet Joule Work, vorgestellt auf der �鶹ԭ�� Sapphire, den nächsten Schritt auf dem Weg der Interaktion mit durchgängigen Geschäftsprozessen und deren Ausführung. Joule Work ist ein dynamischer Arbeitsbereich, der sich an Absichten anpasst, dafür sorgt, dass Mitarbeitende Ergebnisse im Fokus behalten, und die Umsetzung an die KI delegiert.

Mit Joule Work entfällt die manuelle Koordination von Arbeitsabläufen über mehrere Anwendungen und Schnittstellen hinweg. Stattdessen können Sie Joule die gewünschten Ergebnisse mitteilen. Joule-Assistenten mit Rollen- und Prozesskontext koordinieren Teams aus Joule-Agenten, um die richtigen Einblicke sichtbar zu machen und Routineaufgaben abteilungs- und systemübergreifend zu automatisieren. An die Stelle statischer, nicht vernetzter Systeme treten Arbeitsbereiche, die Informationen und Menüs aus verschiedenen Systemen in Echtzeit zusammenführen – abgestimmt auf Ihre individuellen Anforderungen.

Die Desktop-App Joule Work, die lokal ausgeführt wird und mit lokalen Dateien und Anwendungen interagieren kann, sowie ein Web-Client sind über das Programm �鶹ԭ�� Early Adopter Care verfügbar.  Sie soll im Laufe des Jahres 2026 allgemein verfügbar sein. Die mobile App Joule Work, eine Weiterentwicklung von �鶹ԭ�� Mobile Start, ist allgemein verfügbar.

Außerdem hatten wir angekündigt, dass die bidirektionalen Agent-to-Agent-Funktionen (A2A-Funktionen) von Joule im vierten Quartal allgemein verfügbar sein werden, sodass Agenten von Drittanbietern sicher mit Joule-Agenten kooperieren und in Unternehmensprozessen handeln können. Dies erweitert die Interoperabilität über �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Umgebungen hinweg in beide Richtungen. Agenten, die in Joule Studio erstellt wurden, unterstützen nativ A2A-Protokolle und ermöglichen so Interoperabilität und Skalierbarkeit für die Ausführung mehrerer Agenten.

�鶹ԭ�� Autonomous Suite: der operative Kern des Unternehmens von morgen

Während Joule Work jede einzelne Person dabei unterstützt, Bestleistungen zu erzielen und sich optimal einzubringen, verändert die �鶹ԭ�� Autonomous Suite die Arbeitsweise ganzer Unternehmensfunktionen oder „autonomer Bereiche“.

�鶹ԭ�� Autonomous Suite umfasst fünf Bereiche: Finanzwesen, Ausgabenmanagement, Lieferkette, Human Capital Management und Customer Experience. Diese Bereiche arbeiten als ein einzelnes System zusammen, sodass Workflows und Agenten funktionsübergreifend und ohne Fragmentierung in separate Tools, Daten oder Entscheidungen ausgeführt werden. Durch diesen Ansatz kann die KI Empfehlungen abgeben, die Ihre betriebliche Realität umfassend widerspiegeln.

Im Rahmen der integrierten Suite aus Geschäftsanwendungen und branchenführenden Geschäftsdaten der �鶹ԭ�� beruht KI im autonomen Unternehmen auf den spezifischen Anforderungen der tatsächlichen Funktionsweise zentraler Geschäftsfunktionen. In diesem grundlegenden Kontext für revolutionäre KI-Ergebnisse kommt die herausragende Erfahrung der �鶹ԭ�� ins Spiel. Seit Jahrzehnten vertrauen uns unsere Kunden die Ausführung ihrer wichtigsten Funktionen an. Mit der �鶹ԭ�� Autonomous Suite fließen unsere fundierten Kenntnisse der Geschäftsprozesse in  Ihre KI ein. Hinzu kommen Datenkontext und operative Leitlinien, damit KI in Unternehmen wirklich effektiv und zuverlässig zum Einsatz kommen kann.

Jedes Unternehmen ist einzigartig. Mit der Zeit haben sich in Ihrem Unternehmen spezifische Arbeitsweisen herausgebildet. Aus diesen entspringen die Regeln, die Workflows und die Reaktionsweisen von Systemen bei unerwarteten Ereignissen, z. B. einer fehlgeschlagenen Transaktion, sodass Prozesse nicht unterbrochen werden. Im autonomen Unternehmen entfaltet KI ihr größtes Potenzial, wenn sie diese Grenzen respektiert und Ihre einzigartigen Arbeitsweisen zu einem echten Vorteil macht.

Auf der �鶹ԭ�� Sapphire hatten wir neue Joule-Assistenten und Joule-Agenten vorgestellt, die alle Bereiche des autonomen Unternehmens umfassen und Unternehmen helfen sollen, Ergebnisse gezielt zu steuern statt nur Arbeitsaufgaben zu verwalten. Diese neuen Assistenten und Agenten werden ab der ersten Jahreshälfte 2026 eingeführt, wobei die �ձ����ü����������𾱳� im Portfolio im Laufe des Jahres zunehmend erweitert wird.

�鶹ԭ�� Business AI Platform: die Grundlage für das autonome Unternehmen

�鶹ԭ�� Business AI Platform verwandelt die Vision von Geschäftsabläufen, die vom Menschen geleitet und von der KI unterstützt werden, in etwas Greifbares, das Unternehmen entwickeln und umsetzen können. Mithilfe der Plattform gelingt Unternehmen der Umstieg von reinen Experimenten mit KI zum Einsatz in der Praxis, indem Agenten und Anwendungen in realem Unternehmenskontext verwurzelt werden, der alles auf Unternehmensebene steuert.

Im Mittelpunkt steht , eine vollständig verwaltete Umgebung, in der Unternehmen den gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten, Anwendungen, Erweiterungen und Workflows erstellen und verwalten können. Dank absichtsbasierter Entwicklungsfunktionen können Mitarbeitende in natürlicher Sprache beschreiben, was sie benötigen. Ein Joule-Agent generiert dann strukturierte Anforderungen, Spezifikationen, Code und Testartefakte, die auf �鶹ԭ��-Prozess- und -Datenkontext beruhen.

Entwickler können in ihren vertrauten Tools arbeiten, einschließlich VS Code und MCP-fähiger Toolchains, und ihre bevorzugten Agent-Frameworks wie , und verwenden.

Durch die enge Integration mit , und den neuen �鶹ԭ�� Domain Models, die mit �鶹ԭ��-Code, Kundendaten, Metadaten und Geschäftsprozessen trainiert wurden, ziehen Joule-Agenten Schlussfolgerungen aus realen Unternehmensdaten mit umfangreicher Semantik anstatt aus allgemeinem Wissen. �鶹ԭ�� Domain Models sind über das Programm Early Adopter Care verfügbar. Sie sollen im dritten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.

Schnelligkeit und Governance sind in die �鶹ԭ�� Business AI Platform integriert, sodass hier keine Kompromisse mehr eingegangen werden müssen. Wir bei der �鶹ԭ�� sind davon überzeugt, dass Corporate Governance, einschließlich Genehmigungsabläufen, Compliance-Prozessen, Identitätsmanagement und der Fähigkeit, Entscheidungen zu prüfen, in die Implementierung, Aktualisierung und Skalierung von KI einfließen muss. Die Joule-Studio-Laufzeitumgebung bietet eine sichere, produktiv nutzbare, vollständig verwaltete Umgebung für die Bereitstellung von Agenten, die Unternehmen dabei unterstützt, Compliance-Standards zu erfüllen und die Infrastruktur weniger komplex zu gestalten.

�鶹ԭ�� AI Agent Hub bietet zudem eine anbieterunabhängige Einsatzzentrale, um �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-KI-Agenten und MCP-Server unternehmensweit zu ermitteln, zu erfassen und zu steuern. Durch die Integration mit und werden Governance und Architekturtransparenz in den Entwicklungsprozess integriert.

�鶹ԭ�� AI Agent Hub nutzt unternehmensweite Prozessintelligenz, um kontinuierlich nachzuverfolgen, wo KI-Agenten Mehrwert schaffen, und kann proaktiv ermitteln, wo diese noch mehr Nutzen bringen, denn wir sind überzeugt, dass KI neben der Produktivzeit auch zuverlässig für Ergebnisse zuständig bleiben muss. �鶹ԭ�� AI Agent Hub ist allgemein verfügbar. Zusätzliche Funktionen sind im Laufe des Jahres 2026 geplant.

Jedes Unternehmen kann Probleme mit KI lösen

Wir setzen das autonome Unternehmen in die Realität um, denn wir bei der �鶹ԭ�� sind überzeugt, dass Unternehmen jeder Größe weitaus mehr benötigen als nur geringfügig bessere KI-Modelle oder die neuesten Zusatzlösungen. Sie haben es verdient, KI-gestützte Ergebnisse erzielen zu können, die Innovation, Umsatz und Margen steigern. 

Das autonome Unternehmen setzt unsere Vision in die Realität um: KI, die auf Ihren Daten basiert, über Ihre wichtigsten Prozesse hinweg vernetzt ist und gemäß der Arbeitsweise Ihres Unternehmens gesteuert wird.

Brenda Bown ist Chief Marketing Officer des Bereichs Business AI bei �鶹ԭ��.

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Mit KI rücken diese Ziele in greifbare Nähe. Unternehmen können damit schneller handeln, eine umfassende Personalisierung umsetzen und bei der Kundeninteraktion neue Wege gehen. Allerdings steigen auch die Erwartungen. Bei jeder Interaktion zeigt sich nun, wie gut alles funktioniert.

Wenn Kunden eine Bestellung aufgeben oder um Unterstützung bitten, hängen die Erfahrungen, die sie anschließend damit machen, davon ab, was hinter den Kulissen geschieht. Bei ungenauen Preisangaben, ungewissen Lagerbeständen oder mangelhafter Auftragsabwicklung sind schlechte Erfahrungen vorprogrammiert.

Deshalb wird die Customer Experience jetzt durch die Umsetzung definiert. Nicht Systeme oder Absichten prägen die Erfahrungen, die die Kunden machen, sondern das am Ende stehende Ergebnis.

Agentic AI kann Geschwindigkeit, Intelligenz und Personalisierung optimieren. Aber Geschwindigkeit allein verbessert die Customer Experience nicht. Sie verstärkt lediglich das bereits Vorhandene. Wenn die Umsetzung auf Prozesse, Daten und Governance abgestimmt ist, führt KI zu besseren Ergebnissen. Ist dies nicht der Fall, wird durch KI die fehlende Abstimmung spürbar.

Customer Experience und Umsetzung aufeinander abstimmen

Autonomous CX bringt Agentic AI direkt in die Unternehmensprozesse ein, anstatt diese einfach auf nicht vernetzte Systeme aufzusetzen. Sie verbindet KI-Assistenten aus den Bereichen Marketing, Handel, Vertrieb und Service im Rahmen eines gemeinsamen Kontextes über �鶹ԭ�� CX, �鶹ԭ�� Cloud ERP, Lieferkettensysteme und vernetzte Systeme hinweg. Aufträge, Bestände, Preise und Finanzdaten werden einmal definiert und konsistent verwendet, sodass Entscheidungen auf den tatsächlichen Betriebsabläufen basieren.

Im Mittelpunkt dieses Wandels stehen KI-Assistenten und autonome Agenten. Assistenten koordinieren mehrere Agenten über durchgängige kundenbezogene Workflows hinweg, von der Produktsuche bis zur Auftragsabwicklung, von der Interaktion bis zum Service und vom Problem bis zur Lösung.

Auf der Sapphire hatten wir Assistenten vorgestellt, die dies im gesamten Portfolio umsetzen.

• Im Marketing koordinieren Content Assistant und Campaign Assistant das Verständnis der Kundenabsicht, die Erstellung von Inhalten, die Segmentierung, die Optimierung und die Umsetzung von Kampagnen im Rahmen von Kontrollmechanismen für die Governance.
• Im Bereich Commerce verknüpfen Merchandising Assistant, Shopping Assistant und Order Management Assistant Produktsuche, Konversion und Auftragsabwicklung mit den tatsächlichen Betriebsabläufen.
• Im Vertrieb werden Verkäufer durch Sales Assistant, Deal Qualification Assistant und Deal Closing Assistant vom Kaufsignal bis zur Umsetzung unterstützt.
• Im Service verbessern Case Management Assistant und Service Management Assistant die Bearbeitung von Fällen und die Servicequalität. Hier kommen zusätzliche Assistenten zum Einsatz, die für Self-Service-, HR-Service- und Debitoren-Workflows entwickelt wurden.

KI-gestützte Produktsuche und Interaktion, ausgerichtet an der Realität im Unternehmen

Die Zusammenarbeit der �鶹ԭ�� mit Google folgt demselben Prinzip: Verbindung der KI-gestützten Produktsuche und Kundeninteraktion mit der Umsetzung.

Gemeinsam konzentrieren sich die �鶹ԭ�� und Google auf drei Prioritäten. Erstens: Es kommen die neuesten KI-Modelle, u.��a. Gemini, zum Einsatz, um eine hochwertige Customer Experience zu bieten. Zweitens: Es werden Branchenstandards und offene Protokolle unterstützt, um die Interoperabilität über Netzwerke hinweg zu ermöglichen. Drittens: Es werden nahtlose, personalisierte Customer Journeys über mehrere Vertriebskanäle und Google-Oberflächen wie Shopping und Gemini ermöglicht.

Durch die Kombination der von �鶹ԭ�� verwalteten Geschäftsdaten mit den KI-Funktionen von Google können Assistenten und Agenten die Absichten der Kunden aus Storefronts, Suchvorgängen und KI-gestützten Vertriebskanälen mit �鶹ԭ��-Commerce- und Auftragsprozessen verknüpfen. So wird sichergestellt, dass die Kunden das gezeigt bekommen, was das Unternehmen auch erfüllen kann.

Dies ist auch der Grund, warum die �鶹ԭ�� einführt und Bereiche erweitert, in denen �鶹ԭ��-Produktdaten eine KI-gestützte Customer Experience dort optimieren können, wo sich Kundenabsichten herausbilden. Denn so bleibt die Customer Experience in Echtzeit auf Preise, Bestände und die Auftragsabwicklung abgestimmt.

Innovationen in �鶹ԭ�� Commerce Cloud

Die �鶹ԭ�� wird in Analystenbewertungen regelmäßig ausgezeichnet, unter anderem im Gartner® Magic Quadrant™ for Digital Commerce. Hier wurde die �鶹ԭ�� 11 Mal in Folge als führend eingestuft.

, eingesetzt in den größten Unternehmen, wird nun mit �鶹ԭ�� Cloud ERP auch auf mittelständische und wachsende Unternehmen ausgeweitet. Die neue Cloud-ERP-Edition von �鶹ԭ�� Commerce Cloud bietet einen standardisierten, durchgängigen Ansatz, sorgt für weniger Komplexität, nutzt künstliche Intelligenz nativ und beschleunigt die Wertschöpfung. Durch eine enge Integration mit �鶹ԭ�� Cloud ERP vernetzt sie den gesamten Prozess der Produktsuche bis zur Auftragsabwicklung.

Für Unternehmen mit einem hohen Digitalisierungsgrad erweitert �鶹ԭ�� den Bereich Composable Commerce um neue und modulare Services für Warenkorb und Kaufabwicklung. Diese Services sind in Kernprozesse wie Preisgestaltung, Werbeaktionen, Kundenbindung, Steuern, Zahlungen, Bestand, Bezugsquellenfindung und Auftragsverwaltung über �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Kontaktpunkte hinweg integriert. So können Unternehmen ihre Architektur bei durchgängiger Ausführung modernisieren.

Darüber hinaus erweitert die �鶹ԭ�� ihr Partnernetz durch Vercel, um die Entwicklung und Implementierung der Storefront mit optimierter Performance, Skalierbarkeit und modularer Customer Experience im Frontend voranzutreiben.

Im Bereich Zahlungen integriert Unified Payments auf der Basis von Adyen die globale Verarbeitung direkt in den Commerce-Ablauf, um die Integration zu vereinfachen und höhere Konversionsraten zu erzielen. Darüber hinaus erweitert die �鶹ԭ�� ihr Open Payment Framework um vorab integrierte Anbieter wie Checkout.com und PayPal, sodass Kunden flexibel Anbieter auswählen können, die sich einfach konfigurieren und nutzen lassen.

In der Kombination senken diese Funktionen die Gesamtbetriebskosten, beschleunigen die Implementierung und vereinfachen die umfassende Bereitstellung einer besseren Customer Experience.

Mit Vertriebsaktivitäten Einblicke in Ergebnisse umsetzen

Customer Experience umfasst auch die Vertriebsaktivitäten. Hier benötigen Teams klare Vorgaben für die nächsten Schritte und müssen sich darauf verlassen können, dass diese Aktivitäten erfüllt werden können.

Wir haben in neue Innovationen eingeführt, darunter Funktionen für den Außendienst für Einzelhandelsprozesse bei Konsumgüterherstellern und andere Umgebungen mit Bezug zum Außendienst. Diese Funktionen bieten umfassende mobile Benutzererlebnisse, die sich auch offline nutzen lassen. So lässt sich der Besuch in der Filiale einfacher planen, die Aktivität in den Filialen besser erfassen und die Umsetzung in Echtzeit steuern.

Führungskräfte im Vertrieb gewinnen vernetzte Einblicke, die direkt mit Preis-, Bestands- und Auftragsprozessen verknüpft sind – für eine konsistente Umsetzung und bessere Ergebnisse.

Zuverlässigen autonomen Service skalieren

Autonomous CX wird durch Partnerschaften gestärkt, die die Umsetzung erweitern und Vertrauen und Governance bewahren.

kombiniert dessen durch Agentic AI unterstützte Sprach- und digitale Self-Services mit Service-, Auftrags- und Berechtigungsdaten aus �鶹ԭ�� Service Cloud. Die KI-gestützte Automatisierung kann routinemäßige Interaktionen mit vollständigem Kontext abwickeln. Wird menschliches Know-how benötigt, erfolgt nahtlos und ohne Unterbrechung eine Eskalation an die Serviceteams. Dank dieses Ansatzes können Unternehmen Services skalieren, ohne Vertrauen zu verspielen. Zudem wird sichergestellt, dass die Kundeninteraktion mit den tatsächlichen Geschäftsprozessen vernetzt bleibt.

Die �鶹ԭ�� baut auch ihre Partnerschaft mit Amazon aus, um KI-gestützte Services über Sprach- und digitale Kanäle hinweg zu skalieren. So werden schneller und konsistenter Lösungen ermöglicht, die Serviceausführung gründet dabei auf Geschäftsdaten in Echtzeit.

Industry AI im Einsatz

Wir stellen außerdem Szenarien für Industry AI vor, die zeigen, wie Assistenten und autonome Funktionen in realer Umgebung funktionieren.

Autonomous Revenue Growth Management unterstützt Teams für die Handelsplanung und Key Account Manager bei Konsumgüterherstellern mit Vertrieb über den Einzelhandel, wobei sich der Anwendungsbereich auch auf die Agrarindustrie und den Großhandel erstreckt. Branchenspezifische Joule-Assistenten bieten KI-gestützte Einblicke in die Handelsplanung und -umsetzung und helfen Teams dabei, Wachstumschancen zu erkennen, kaufmännische Bedingungen zu optimieren und schneller auf Signale zu reagieren. So wird Wachstum besser planbar, nachgelagerte Ausnahmen lassen sich verringern.

Unified Commerce unterstützt Teams für Merchandising und operative Abläufe in Einzelhandels-, Großhandels- und Direktvertriebsmodellen.

Unified Commerce verknüpft Bedarfs-, Bestands- und Kundendaten über alle Kanäle hinweg, wobei Joule-Assistenten Entscheidungshilfe zu Sortiment, Preisgestaltung und Platzierung leisten. Hierdurch wird die Umsetzung konsistenter und die Entscheidungsfindung schneller.

Die nächste Phase der Kundeninteraktion

Angesichts dieser Innovationen und Industry-AI-Szenarien zeichnet sich ein klares Muster ab.

KI bietet nur dann Mehrwert, wenn ihre Vorgehensweise auf einem gemeinsamen, verlässlichen Kontext beruht. Wenn Customer Experience und Umsetzung beständig im Einklang stehen, entsteht durch eine schnelle Abwicklung Vertrauen statt Risiko.

So geht die �鶹ԭ�� die Zukunft der Customer Experience an: als koordiniertes System, in dem jede Entscheidung transparent ist und jedes Versprechen gehalten werden kann.

Von Balaji Balasubramanian ist President und Chief Product Officer, �鶹ԭ�� CX.

Die hier vorgestellten CX-Innovationen und Szenarien für Industry AI sollen im 3.��Quartal��2026 allgemein verfügbar sein.

Die Funktionen, die im Rahmen des autonomen Unternehmens von �鶹ԭ�� angekündigt wurden, werden überall in �鶹ԭ�� Cloud ERP ausgeführt, einschließlich �鶹ԭ�� Cloud ERP Private.

Gartner spricht keine Empfehlung für die in seinen Publikationen beschriebenen Unternehmen, Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen aus und rät Technologienutzern nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen bzw. einer sonstigen Bezeichnung zu wählen. Die Publikationen von Gartner geben die Meinungen der Organisation für Erkenntnisse aus Geschäftswelt und Technologie von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenfeststellung ausgelegt werden. Gartner lehnt jegliche ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung in Bezug auf diese Publikation ab, einschließlich jeglicher Gewährleistung der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.

Gartner und Magic Quadrant sind Marken von Gartner, Inc. und/oder dessen Tochtergesellschaften.

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Dies war der Leitgedanke einer , in der Thomas Saueressig, Chief Customer Officer und Mitglied des Vorstands der �鶹ԭ����SE, und Jan Gilg, Global President Customer Success &��Americas und Mitglied des erweiterten Vorstands der �鶹ԭ����SE, die Vorteile des autonomen Unternehmens verdeutlichten.

Ihre Botschaft war klar: Da KI nicht mehr nur reine Theorie ist, sondern bereits heute praktisch einsetzbar ist, fragen Kunden nicht mehr, ob KI überhaupt wichtig ist, sondern wie sie damit messbare Ergebnisse im gesamten Unternehmen erzielen können.

„Tag für Tag gehen Milliarden von Menschen morgens beim Aufstehen ganz selbstverständlich davon aus, dass alles auf der Welt reibungslos funktioniert“, sagte Saueressig.

Aber das zu ermöglichen, ist alles andere als einfach. Saueressig machte deutlich, wie viel verborgene Komplexität in alltäglichen Abläufen steckt – von Stromnetzen, die in Echtzeit das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage sicherstellen, bis hin zu globalen Lieferketten, die den Warenverkehr über Länder und Kontinente hinweg gewährleisten. Unternehmensabläufe seien, so Saueressig, das unsichtbare Rückgrat des heutigen Lebens, auch wenn die meisten Menschen sie nie sehen.

Gilg griff das Thema auf und betonte, dass Kunden heute unter großem Druck stünden, ihre KI-Ziele in konkreten Nutzen umzusetzen. Es herrsche eine große Begeisterung, sagte er, gleichzeitig bestehe aber auch Handlungsdruck.

Kunden möchten KI unternehmensweit einsetzen und mit Kernprozessen verknüpfen, um einen konkreten Mehrwert zu erzielen. Doch laut Gilg sei das eigentliche Hindernis nicht die KI selbst, sondern die Unternehmenslandschaft um sie herum.

„Das ganz offensichtliche Problem ist, dass KI im Unternehmen komplex ist“, sagte er und wies auf die isolierten Anwendungen und fragmentierten Daten hin, mit denen viele Unternehmen noch zu kämpfen haben.

Diese Herausforderung führte die �鶹ԭ�� unmittelbar zu ihrer Vision für das , in dem KI in den Geschäftsprozessen eingebettet ist, durch vertrauenswürdige Daten verknüpft ist und so gesteuert wird, dass sie verlässlich und skalierbar ist.

Die Vision des autonomen Unternehmens

„Aus dieser Notwendigkeit einer zuverlässigen, nahtlosen Integration ist unsere Vision für das autonome Unternehmen entstanden“, sagte Gilg.

Er stellte es nicht als zukünftiges Konzept dar, sondern als praktisches Betriebsmodell, bei dem KI innerhalb eines vertrauenswürdigen Steuerungsrahmens die durchgängige Ausführung von Prozessen sicherstellt und Menschen die Kontrolle behalten.

Aufgabe der �鶹ԭ�� sei es, so Saueressig, Kunden auf diesem Weg zu begleiten: „Unser Ziel ist es, Ihnen zu helfen, sich Schritt für Schritt zu einem autonomen Unternehmen zu entwickeln. … Wir helfen Ihnen, bereits heute von KI zu profitieren.“

Er verknüpfte diesen Ansatz mit RISE with �鶹ԭ��, den KI-Angeboten der �鶹ԭ�� und dem Portfolio �鶹ԭ�� Services and Support mit seinen Serviceplänen, die Kunden dabei unterstützen sollen, Innovationen produktiv zu nutzen. Der Schwerpunkt liege darauf, während der gesamten Transformation einen Mehrwert zu bieten.

„Wenn Sie voll und ganz hinter RISE with �鶹ԭ�� stehen, möchten wir Sie in jeder Phase unterstützen“, sagte Saueressig und stellte klar, dass diese Unterstützung sich auch auf die komplexesten hybriden Landschaften erstrecke – kein Kunde werde im Stich gelassen.

Lockheed Martin: In Umgebungen mit hohem Risiko kommt Einsatzbereitschaft vor Transformation

Dieses Thema, das „Customer-First“-Prinzip, bildete die Überleitung zum nächsten Teil der Keynote.  Hier kamen Kunden selbst zu Wort und berichteten aus erster Hand, wie sie ihre Unternehmen in der Praxis transformieren – ganz ohne graue Theorie oder abstrakte Beispiele, sondern anhand echter, praktischer Erfahrungsberichte.

Den Auftakt der Runde machte der US-Konzern Lockheed Martin mit einer klaren Aussage: Transformation sehe man nicht als Endziel, sondern es gehe vielmehr darum, ständige Einsatzbereitschaft in einer der anspruchsvollsten Umgebungen der Welt sicherzustellen.

„Transformation ist nicht das Ziel. Für uns ist es wichtig, einsatzbereit zu sein“, sagte Maria Demaree, Senior Vice President, Enterprise Business and Digital Transformation und CIO der Lockheed Martin Corporation. Dabei betonte sie, dass es um Menschenleben gehe, denn die Systeme unterstützten die nationale Verteidigung und Missionen mit Bündnispartnern. Einsatzbereitschaft, ������ä���ٱ� sie, bedeute, „im gesamten Unternehmen schnell, klar und entschlossen handeln zu können.“

Der Rüstungs- und Technologiekonzern habe die größte Investition in digitale Transformation in seiner Unternehmensgeschichte getätigt und richte nun seine Prozesse von Grund auf neu aus. Dabei führe er bislang getrennte Systeme zusammen und integriere KI in einem modellbasierten Unternehmenskonzept, das auf �鶹ԭ��-Software basiere.

Lockheed Martin operiere in einem streng regulierten Umfeld mit hohen Sicherheits- und Datenanforderungen. Daher konzentriere man sich darauf, Durchlaufzeiten zu verkürzen und die Reaktionsfähigkeit zu verbessern. Demaree betonte: „Transformation beginnt nicht mit Technologie. Man muss zuerst die eigenen Prozesse umgestalten.“ Die Rolle der �鶹ԭ��, ������ä���ٱ� sie, habe sich gewandelt – vom Anbieter zum vertrauenswürdigen Partner, der das Geschäft von Lockheed Martin und dessen Umfeld wirklich verstehe.

Aeropuertos Argentina: Von reaktivem Winterbetrieb zu proaktiver KI-gestützter Steuerung

Erstmalig in der Geschichte der �鶹ԭ�� Sapphire betrat ein Kunde aus Lateinamerika die Keynote-Bühne: der Flughafenbetreiber Aeropuertos Argentina. Das Unternehmen nutzte die Gelegenheit und stellte ein Praxisbeispiel vor: eine Situation im Tagesgeschäft, in der Handlungsdruck bestand. Das Beispiel zeigte, wie ein „sauberer“ Kern und gezielte Innovation schnell Ergebnisse liefern können.

Aeropuertos Argentina wickelt 90 Prozent des kommerziellen Flugverkehrs des Landes ab. Ein reibungsloser Flughafenbetrieb ist daher auch bei winterlichen Witterungsverhältnissen äußerst wichtig. Bisher setzte der Flughafenbetreiber dabei auf manuelle, fragmentierte Prozesse, die jedoch zu steigenden Kosten, erhöhten Sicherheitsrisiken und Umweltbelastungen führten. Um dieses Problem anzugehen, hat das Unternehmen einen KI-Agenten namens SNOW (Smart Network for Operative Winter) entwickelt, um Wetterdaten, Start- und Landebahnsensoren, Wartungsprozesse und Betriebsabläufe zu koordinieren.

„Wir haben unseren reaktiven Ansatz durch einen proaktiven Ansatz ersetzt“, ������ä���ٱ� Gustavo Sabato, Chief Information Officer von Aeropuertos Argentina, und hob die erwarteten Vorteile hervor, darunter 16 Prozent geringere Kosten sowie weniger CO₂-Emissionen. Auch die Umsetzung sei schnell gegangen. Von der Idee bis zum Betrieb seien gerade einmal zwölf Wochen vergangen. Die Einführung sei zunächst an zwei Flughäfen erfolgt und werde im kommenden Winter auf sechs weitere Flughäfen ausgeweitet.

Entscheidend für den Erfolg sei die Umstellung von �鶹ԭ�� R/3 auf �鶹ԭ�� S/4HANA im Jahr 2023 gewesen sowie die Entwicklung der Lösung auf der �鶹ԭ�� Business Technology Platform. Mehrere nicht standardisierte Datenquellen zu integrieren, sei eine Herausforderung gewesen. Doch nun arbeite das Unternehmen mit „nur einer einheitlichen Datengrundlage“, so Sabato, und dafür seien nur minimale manuelle Eingriffe erforderlich. Der Flughafenbetreiber plane, das Konzept über Argentinien hinaus auf weitere Flughäfen auszuweiten, die er in anderen Ländern betreibe. Damit unterstrich Sabato, dass eine solide technische Basis unerlässlich sei, um mit KI echte operative Ergebnisse zu erzielen.

Exxon Mobil: Clean Core und ein solides Datenfundament

Angesichts des rasanten Wandels durch die weltweite Umstellung auf neue Energiequellen musste ExxonMobil Wege finden, um in den Betriebsabläufen weiterhin agil und anpassungsfähig zu bleiben.

Laut Bill Keillor, Vice President bei ExxonMobil Global Services Company, hat der Energiekonzern mit einer Unternehmenstransformation begonnen, um Prozesse zu vereinfachen und von Daten profitieren zu können, die durch jahrzehntelange Anpassungen fragmentiert waren. „Unser Fokus liegt nicht auf kurzfristiger Optimierung, sondern auf langfristiger Agilität: Standardisierung mithilfe von branchenspezifischen Best Practices, der Aufbau eines Clean Core sowie Upgrade-Stabilität“, sagte er.

Er betonte, dass ein Unternehmen sowohl für Transformationsprojekte als auch für seine KI-Strategie eine solide Basis benötige. „Wenn dieses Fundament nicht richtig gelegt wird, wird sich das später rächen“, führte er aus.

Zum Abschluss hatte Keillor drei Ratschläge in Bezug auf Transformationsprojekte: Unternehmen müssten sich ihrer Strategie voll bewusst sein und dafür sorgen, dass die Führungsebene voll hinter dieser stehe; sie benötigten verlässliche Governance-Grundsätze, um schnell konsequente Entscheidungen treffen zu können; und sie müssten langfristig mit Partnern zusammenarbeiten, die sie zu Höchstleistungen anspornten.

Levi Strauss: KI in großem Maßstab

Im Zuge seiner beschleunigten Ausrichtung auf das Direktkundengeschäft wurde dem Textilunternehmen Levi Strauss klar, dass eine schlanke IT-Landschaft notwendig war, um schnellere Prozesse und eine größere Skalierbarkeit zu erzielen. Wie Jason Gowans, Chief Digital and Technology Officer, erläuterte, habe das Unternehmen zunächst mithilfe von RISE with �鶹ԭ�� neun ERP-Systeme in einer einheitlichen globalen IT-Landschaft konsolidiert, Prozesse standardisiert und einen Clean Core aufgebaut.

All das bilde nun die Basis für die ambitionierte KI-Strategie von Levi’s, in deren Rahmen unternehmensweit bereits mehr als 1.000 KI-Agenten im Einsatz seien. Damit habe man bereits spürbare Ergebnisse erzielt, zum Beispiel bei der Auftragsbearbeitung für den Großhandel. Während 80 Prozent der Bestellungen bereits automatisch abgelaufen seien, habe man für die verbleibenden 20 Prozent, die oft von kleineren Kunden über handschriftliche Notizen, E-Mails oder unstrukturierte Dokumente eingereicht würden, bislang zwei bis fünf Tage für die manuelle Bearbeitung benötigt.

„Mit den Agenten, die wir mithilfe von �鶹ԭ�� entwickelt haben, dauert dieser Prozess nun 20 bis 30 Minuten“, so Gowans. Für Levi Strauss ist das Fazit eindeutig: Standardisierung schränkt die Agilität keineswegs ein, sondern macht diese möglich.

Migration auf Basis von KI

Diese Kundenberichte zeigen, dass Transformation in der Regel einem gemeinsamen Muster folgt: Modernisierung der Kernprozesse, Umstieg auf die Cloud und Erschließung von Innovationen. 

Die �鶹ԭ�� demonstrierte zudem, wie KI-gestützte Agenten Kunden dabei helfen können, diesen Ansatz durch ein stärker integriertes, KI-gesteuertes Transformationskonzept im großen Maßstab zu beschleunigen. Die in der vorgestellten Assistenten für Migrationen und Modernisierung sind darauf ausgelegt, Systeme, Daten, Eigenentwicklungen, Konfiguration, Tests und Roll-out-Aktivitäten im Rahmen eines durchgehenden Prozesses zu analysieren. Indem fragmentierte, manuelle Aktivitäten durch koordinierte Automatisierungsmaßnahmen abgelöst werden, können Vorgänge, die früher Wochen in Anspruch nahmen – angefangen bei der Auswertung der IT-Landschaft bis hin zur Prüfung von kundenspezifischem Code –, nun innerhalb eines einzigen Wochenendes abgeschlossen werden.

Wandel lässt weltweite Abläufe nicht ins Stocken geraten

Gilg weitete den Fokus aus und betonte, dass radikale Technologieumbrüche immer zu Unsicherheit führten. Aber jede dieser neuen Technologien habe weltweite Abläufe verbessert, indem sie mehr Arbeitsplätze sowie neue Geschäftsmodelle und Einnahmequellen geschaffen habe, die vorher unvorstellbar gewesen seien. Ähnlich verhalte es sich seiner Meinung nach auch mit der Unternehmenssoftware, die durch KI sogar noch unverzichtbarer werde.

Das liege daran, dass die grundlegenden geschäftlichen Anforderungen unverändert blieben; man bräuchte Systeme, die funktionierten, Menschen, die Einsatz zeigten, und Teams, die zusammenarbeiteten. Laut Gilg werde KI die Unternehmenssoftware nicht ersetzen. KI werde Teil der Unternehmenssoftware und in die Prozesse eingebettet sein, die die Abläufe von Unternehmen am Laufen hielten.

Zum Abschluss griff Saueressig seine Gedanken vom Beginn der Keynote auf: einer Welt, in der die Menschen sich darauf verlassen können, dass alles reibungslos funktioniert. In Zeiten rapider Veränderungen und tiefgreifender Umwälzungen sei Widerstandsfähigkeit wichtiger denn je.

„Es ist nicht der Wandel, der die weltweiten Abläufe ins Stocken geraten lässt“, so Saueressig. „Die Abläufe geraten dann ins Stocken, wenn Unternehmen nicht widerstandsfähig genug sind, um mit den Veränderungen Schritt zu halten. Und genau hier kommt die �鶹ԭ�� ins Spiel.“ Er betonte, wie wichtig Menschen in Zeiten des Umbruchs seien und dass es bei Transformation nicht nur um Technologie und KI gehe. Transformation bleibe eine zutiefst menschliche Angelegenheit und werde von den Menschen geprägt, die Technologie und KI entwickelten und nutzten. „Die Zukunft wird nicht von KI gestaltet, sondern von uns“, fasste er zusammen.

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Die Campari Group mit Sitz in Mailand zählt weltweit zu den bedeutendsten Unternehmen im Spirituosensektor. Mit über 50 Premium-Marken im Portfolio − darunter Aperol, Campari, Espolòn, Wild Turkey, Courvoisier und Grand Marnier − vermarktet der Getränkehersteller seine Produkte in mehr als 190 Ländern und betreibt weltweit 24 Produktionsstandorte.

„Um mit den Innovationen von �鶹ԭ�� Cloud ERP Private und den integrierten KI-Funktionen Schritt zu halten, haben wir uns für RISE with �鶹ԭ�� entschieden“, ������ä���ٱ� José Silva, Group Head of IT bei der Campari Group. „Heute sind wir in der Lage, unsere Prozesse an die Geschäftsentwicklung anzupassen, die Planung zu optimieren und unsere Lieferkette effizienter zu gestalten. So stellen wir eine reibungslosen, weltweiten Produktvertrieb sicher. Der Umstellung auf ein zentrales Prozessmodell ermöglicht es uns, die Produktivität zu verbessern und die Gesamtbetriebskosten nachhaltig zu senken.“

Mit Cloud ERP, KI und datengestützter Planung setzt Campari neue Maßstäbe für die digitale Transformation in der Konsumgüterindustrie

Mit dem Go-Live bei der Campari Group wird eine durchgängige digitale Architektur etabliert, die auf einem zentralen Transformations-Backbone, eingebetteter KI, einer einheitlichen Datenbasis und einer IT-Governance aufbaut:

• Die Campari Group stellt ihre zentralen Geschäftsbereiche – Finanzen, Lieferkette, Marketing und Personalwesen – auf eine gemeinsame Basis. Sie nutzt dafür die �鶹ԭ��-Lösungen Analytics Cloud, Integrated Business Planning und Datasphere sowie die �鶹ԭ�� Business Technology Platform. So entsteht ein integriertes Fundament für Planung, Analysen und die Entwicklung neuer Anwendungen.
• Die in �鶹ԭ��-Lösungen eingebettete KI unterstützt das Unternehmen dabei, Abläufe zu optimieren und Mitarbeitende zu entlasten. �鶹ԭ�� Joule ist in die Personalsoftware �鶹ԭ�� SuccessFactors integriert. Der KI-gestützte Assistent hilft Mitarbeitenden ihre Ziele festzulegen und zu verfolgen. Und in �鶹ԭ�� Concur sorgt Joule dafür, dass ihre Reisekostenabrechnungen automatisch erledigt werden. Dank der KI-gestützten Funktionen werden Aufträge und Zahlungen reibungslos verbucht. So können bessere Entscheidungen getroffen und die Betriebskosten gesenkt werden.
• Die Campari Group führt auch die Lösung �鶹ԭ�� Business Data Cloud ein, um Daten aus �鶹ԭ��-eigenen Systemen und von Drittanbietern unter einem Dach zu vereinen. Auf diese Weise erhält das Unternehmen stets aktuelle, relevante Einblicke, ohne die zentrale Geschäftslogik zu beeinträchtigen.
• Zu guter Letzt hat die Campari Group auch �鶹ԭ�� LeanIX-Lösungen eingeführt, um Abhängigkeiten zwischen Anwendungen, Prozessen und Geschäftsverantwortlichen abzubilden. Dadurch wird eine agilere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht.

„Campari ist einer unserer besten Referenzkunden im Lebensmittel- und Getränkesektor und ein hervorragendes Beispiel dafür, wie �鶹ԭ��-Lösungen die Organisations- und Produktionsprozesse verändern können“, betonte Carla Masperi, Managing Director von �鶹ԭ�� Italy. „Durch die Kombination von Cloud ERP mit KI und datengestützter Planung setzt Campari neue Maßstäbe für die digitale Transformation in der Konsumgüterindustrie.“

Bild oben mit freundlicher Genehmigung von Campari

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�鶹ԭ�� und Anthropic haben eine Ausweitung ihrer Zusammenarbeit angekündigt, um Unternehmen modernste KI-Lösungen bereitzustellen. Dabei wird Claude, das KI-Modell von Anthropic für logisches Schlussfolgern und agentenbasierte Funktionen, in das KI-gestützte Lösungsportfolio von �鶹ԭ�� integriert, das bereits mit Joule und Joule Agents aufwartet.����

Wie auf der diesjährigen Kundenkonferenz ���������������󾱰��� angekündigt, werden Anthropic und �鶹ԭ�� gemeinsam die Funktionen für KI-Agenten von Claude in die neue �鶹ԭ����Business AI Platform integrieren. Ziel ist es, die Vision der �鶹ԭ�� für das autonome Unternehmen im Zeitalter der agentenbasierten KI voranzutreiben. Die �鶹ԭ�� verfügt über mehr als 50 Jahre Erfahrung im Bereich Geschäftsanwendungen und den damit einhergehenden Prozessen, Daten und Grundlagen zur Unternehmenssteuerung. Dieses Know-how kommt im Rahmen der Zusammenarbeit entsprechend zum Tragen.

Die Kooperation fügt sich in das KI-Konzept der �鶹ԭ�� ein, das die Unterstützung beliebiger Modelle durch ein offenes Ökosystem ermöglicht. Kunden erhalten somit mehr Möglichkeiten und Flexibilität, um auf die sich stets ändernden Anforderungen in Bezug auf KI reagieren zu können.��Durch die direkte Verknüpfung von Claude mit der �鶹ԭ����Business AI Platform werden KI-Agenten in der Lage sein, Aufgaben zu erledigen – angefangen bei Quartalsabschlüssen über die Beantwortung komplexer Mitarbeiterfragen zu Urlaubsanträgen bis hin zur Umleitung während der Auslieferung von Bestellungen durch Lieferanten. Dabei erfolgt die Koordination über �鶹ԭ����S/4HANA, die Lösungen �鶹ԭ����SuccessFactors und �鶹ԭ����Ariba sowie andere Systeme auf Grundlage von Model-Context-Protocol-Standards (MCP).

„Unsere offene Plattform sorgt dafür, dass wir eng mit weltweit führenden Unternehmen innerhalb unseres Portfolios verbunden sind. Gemeinsam mit Anthropic bauen wir etwas auf, das für unsere Kunden besonders wertvoll ist“, sagte Christian Klein, Vorstandsvorsitzender der �鶹ԭ�� SE. „Das autonome Unternehmen benötigt KI, die mit dem Geschäftskontext vertraut ist und im Rahmen der Kontrollmechanismen agiert, auf die sich Unternehmen verlassen. Und unsere Partnerschaft mit Claude spielt dabei eine wichtige Rolle.“

„Wir haben Claude entwickelt, um die Arbeitsprozesse von Unternehmen zu unterstützen, zum Beispiel den Bilanzabschluss, Umleitungen während der Auslieferung von Bestellungen im Fall von Verzögerungen oder das Genehmigen von Kostenabrechnungen, um nur einige zu nennen“, so Daniela Amodei, Mitbegründerin und President von Anthropic. „Mit Claude auf der �鶹ԭ�� Business AI Platform finden diese Aktivitäten direkt in den Systemen statt, die Unternehmen bereits nutzen – auf Grundlage des Vertrauens und der Governance-Grundsätze, die �鶹ԭ��-Kunden gewohnt sind.“ 

Claude bietet agentenbasierte Funktionen und Konnektivität zu Joule

Joule von �鶹ԭ�� ist ein KI-Assistent, der Teams hilft, schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem kontextbezogene und sicherere KI direkt in �鶹ԭ��-Geschäftsabläufe und Workflows von Fremdsystemen eingebettet wird. �鶹ԭ�� weitet die Funktionen von Claude nun auf Joule aus und plant, die leistungsstarken Funktionen für KI-Agenten von Anthropic in die neue �鶹ԭ�� Business AI Platform zu integrieren.

Mit der engeren Integration von Claude und dem Zugriff auf Frontier-Modelle von Anthropic werden �鶹ԭ��-Kunden unter anderem von den folgenden zusätzlichen agentenbasierten Funktionen profitieren können:

• Bessere Ableitung von Erkenntnissen bei komplexen Aufgaben.��Mithilfe von Claude können Agenten konkrete Maßnahmen für Hunderttausende von �鶹ԭ��-Kunden im Finanz- und Personalwesen, in der Beschaffung und in der Lieferkette ausführen. Agenten greifen über Claude auf die �鶹ԭ����Business AI Platform zu. So sind sie in der Lage, den Geschäftskontext auf Basis von �鶹ԭ��-Daten zu verstehen, können fundiertere Entscheidungen treffen und sicher innerhalb etablierter Prozesse arbeiten. Ein Treasury-Manager kann Joule beispielsweise bitten, anlässlich eines Meetings mit einem Finanzinstitut eine Präsentation für den Finanzvorstand vorzubereiten. Innerhalb weniger Minuten erhält er so eine fertige Präsentation mit aktuellen Daten und Analysen sowie Hinweisen auf finanzielle Risiken. Aufgaben, die zuvor Stunden manuellen Aufwands in Anspruch nahmen, können nun innerhalb von Minuten erledigt werden.��

• Agentenbasierte KI, die den Geschäftskontext versteht. Claude arbeitet mit Geschäftskontext aus den Unternehmenssystemen von �鶹ԭ�� sowie aus anderen über MCP angebundenen Tools. Schritt für Schritt werden Daten abgerufen, Aktualisierungen vorgenommen, Genehmigungen angestoßen und Aufgaben abgearbeitet.��Anthropic und �鶹ԭ�� werden strategisch zusammenarbeiten, um benutzerdefinierte Agenten und agentengestützte Workflows in �鶹ԭ�� zu entwickeln. So können Prozesse für wichtige Branchen wie den öffentlichen Sektor, das Gesundheits- und Bildungswesen, Biowissenschaften und die Versorgungswirtschaft optimiert werden. Dabei werden die Expertise von �鶹ԭ�� bei Unternehmensanwendungen und KI mit den Funktionen für KI-Agenten und den Fähigkeiten zum Schlussfolgern von Claude kombiniert.

KI in die Systeme integrieren, auf die sich Unternehmen verlassen

Da KI zunehmend nicht mehr nur eine beratende Funktion ausübt, sondern auch handelt, ist Vertrauen entscheidend – insbesondere innerhalb von Unternehmen und in regulierten Branchen. Anthropic bettet sichere, zuverlässige KI in die Prozesse ein, auf die sich Unternehmen verlassen. Wenn die KI in der Umgebung eines �鶹ԭ��-Kunden einen Auftrag anpasst, einen Workflow auslöst oder eine Empfehlung abgibt, geschieht dies innerhalb derselben Kontrollmechanismen, die menschliche Entscheidungen steuern: den Genehmigungsprozessen, Richtlinien und Compliance-Strukturen, die bereits in �鶹ԭ��-Lösungen enthalten sind.

Anthropic und �鶹ԭ�� planen, dieses Konzept gemeinsam umzusetzen, indem sie Claude mit der Reichweite und Skalierbarkeit von �鶹ԭ�� kombinieren. Unternehmen können so die Experimentierphase hinter sich lassen und diese Funktionen in ihren grundlegenden Geschäftsabläufen umsetzen.  

Philipp Herzig ist CTO und Mitglied des Erweiterten Vorstands der �鶹ԭ�� SE.

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden , verbessern ,  und .

�鶹ԭ�� Business AI für das Finanzwesen

Agent für Streitbeilegung (für �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition)
Beta-Release

Wenn Streitigkeiten im Zusammenhang mit Rechnungen auftreten, muss die Debitorenbuchhaltung schnell handeln, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet. �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition führt einen Agenten ein, der die Ursachenanalyse automatisiert und Rechnungen, Kundenaufträge, Lieferdatensätze, Preisvereinbarungen und Steuerregeln scannt, um die Ursache von Unstimmigkeiten zu identifizieren. Der Agent erkennt falsche Gebühren und empfiehlt konforme Lösungen wie die Erstellung von Gutschriften, sodass Finanzteams Streitfälle schneller lösen, manuelle Untersuchungen minimieren und durch transparente, effiziente Prozesse die Beziehungen zu Lieferanten stärken können.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte intelligente Personalisierung der Startseite für Anwendungen
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Benutzer von �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition können ihre Startseite einfach über die KI-gestützte intelligente Personalisierung mit den für sie relevantesten Anwendungen konfigurieren. Durch die Beschreibung ihrer Aufgabe in natürlicher Sprache identifiziert das System die entsprechende App, die dann mit einem einzigen Klick zur Startseite hinzugefügt werden kann. Diese intuitive Funktion senkt die Kosten für die Personalisierung der Startseite um 33 Prozent, verkürzt die Einarbeitungszeit für neue Benutzer und verbessert die Zufriedenheit, indem häufig benötigte Tools leicht zugänglich bleiben.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Erläuterung von Fehlern
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Bei Systemfehlern können Benutzer von �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition auf eine neue Funktion zurückgreifen, die klare Erklärungen und Lösungsempfehlungen in natürlicher Sprache generiert. Diese Funktion wandelt kryptische Fehlermeldungen in leicht verständliche Anleitungen um, sodass Benutzer aller Erfahrungsstufen Probleme schnell beheben und ihre Arbeit fortsetzen können. Durch die Verkürzung der Fehlerbehebungszeit um fünf Prozent profitieren Unternehmen von einer höheren Produktivität, einer besserer Datenqualität und kürzeren Einarbeitungszeiten für neue Teammitglieder.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Erstellung von Kundenaufträgen aus unstrukturierten Daten
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Vertriebsmitarbeiter profitieren von einem optimierten Prozess zur Auftragserstellung in �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition, der unstrukturierte Daten wie PDF- oder bildbasierte Bestellungen verarbeitet. Nach dem Hochladen einer Datei extrahiert �鶹ԭ�� Document AI automatisch die relevanten Informationen und schlägt die Daten für eine entsprechende Kundenauftragsanforderung vor. Diese Automatisierung reduziert den Aufwand für die manuelle Dateneingabe erheblich, minimiert Fehler und verbessert die allgemeine betriebliche Effizienz, sodass Teams Aufträge schneller bearbeiten und so die Kundenzufriedenheit steigern können.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Verarbeitung von Zahlungsanweisungen mit �鶹ԭ�� Document AI
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Debitorenbuchhaltungsteams können ihren Workflow mit der KI-gestützten Funktion zur Verarbeitung von Zahlungsanweisungen, die von �鶹ԭ�� Document AI unterstützt wird, in �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition beschleunigen. Das System extrahiert automatisch Zahlungsbeträge, Referenzen und Währungen aus verschiedenen Rechnungsformaten in mehreren Sprachen mit einer Selbstlernfunktion, die die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich verbessert. Unternehmen, die diese Funktion implementieren, können die Verarbeitungszeit von Dokumenten um 70 Prozent reduzieren, den Zeitaufwand für die Bearbeitung von Vorlagen um 83 Prozent verkürzen und Wertverluste durch Verzögerungen bei der manuellen Bearbeitung um 40 Prozent verringern.

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�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützte Erklärung von Anlagenkennzahlen
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Mitarbeitende der Anlagenbuchhaltung erhalten durch eine neue KI-Funktion in �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition Klarheit bei der Berechnung komplexer Anlagen. Die Funktion generiert natürlichsprachliche Erläuterungen, die die Herkunft der angezeigten Werte und die Berechnungsweise von Werten wie Abschreibungen detailliert beschreiben, z. B. die Auswirkungen unterjähriger Anschaffungen mit bestimmten Abschreibungsschlüsseln. Diese Transparenz reduziert den Aufwand für die Analyse von Anlagenwerten, ermöglicht schnellere Antworten auf anlagenbezogene Fragen und trägt zur Minderung von Compliance-Risiken bei.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützter Abrechnungsregelvorschlag für Anlagenaktivierung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Buchhaltungsteams in den Bereichen Gemeinkosten und Anlagen können nun den komplexen Prozess der Erstellung von Abrechnungsregeln für Investitionsmaßnahmen optimieren, wodurch die gewöhnlich zeitaufwendige, fehleranfällige manuelle Konfiguration wegfällt. Die Lösung ermittelt automatisch Empfänger, berechnet Prozentsätze und schlägt zulässige Regeln basierend auf Kontextdaten und benutzerdefinierten Anweisungsprofilen vor. Unternehmen reduzieren den Aufwand für die Erstellung vollständiger Abrechnungsregeln um 50 Prozent und verbessern gleichzeitig die Genauigkeit bei der Aktivierung von Anlagen sowie die allgemeine operative Effizienz ihrer Finanzprozesse.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� Document and Reporting Compliance für �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützte Fehlerbehandlung bei elektronischen Belegen
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Steuerbuchhalter, die die wachsende Komplexität der Vorschriften für die elektronische Rechnungsstellung in mehreren Ländern bewältigen, erhalten eine einfache Möglichkeit, technische Fehler zu entschlüsseln, ohne sich durch komplizierte XML- oder JSON-Formate kämpfen zu müssen. Joule, das in �鶹ԭ�� Document and Reporting Compliance integriert ist, liefert Erläuterungen in einfacher Sprache zu Fehlern in elektronischen Belegen. So ermöglicht es eine schnellere Ermittlung der Ursachen und eine effizientere Fehlerbehebung. Unternehmen können den Zeitaufwand für das Verstehen und Beheben von Fehlern um 80 Prozent reduzieren – von 150 Minuten auf etwa 30 Minuten. Dies führt zu schnelleren Bearbeitungszyklen, einem geringeren Risiko von Strafen und einem verbesserten Cashflow.

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�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Fehlerauflösung für die Kostenrechnung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Manager des operativen Betriebs in Einzelhandelsunternehmen können nun über �鶹ԭ�� Order Management Services auf Joule zugreifen. So können sie Auftragsdaten abfragen und erhalten in Echtzeit rollenspezifische operative Anleitungen über die Abläufe der Auftragsabwicklung, Orchestrierung, Beschaffung, �ձ����ü����������𾱳�, Retouren und Auftragsausführung. Joule bietet sofortige Einblicke und empfohlene Aktionen direkt im Workflow, sodass das Navigieren durch mehrere Systeme wegfällt. Das ermöglicht ein proaktives Eingreifen, bevor Probleme eskalieren. Die Funktion bietet einen schnelleren Zugriff auf Transaktionen, eine höhere Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit und ein geringeres operatives Risiko, was intelligentere und schnellere Entscheidungen über den gesamten Auftragslebenszyklus hinweg unterstützt.

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Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der �鶹ԭ�� SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile für Unternehmen. Sämtliche Berechnungen sind Schätzwerte, denen Fallstudien von �鶹ԭ��-Kunden, �鶹ԭ��-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tatsächlichen Vorteile können variieren und durch zusätzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht berücksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gewähr, weder ausdrücklich noch stillschweigend, bereitgestellt. �鶹ԭ�� übernimmt keinerlei Verantwortung für Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter „Rechtliche Hinweise“ Nutzungsbedingungen, Haftungsausschlüsse, Pflichtangaben und Einschränkungen für dieses Material zu finden.

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In seiner Eröffnungsrede auf der Kundenkonferenz �鶹ԭ�� Sapphire in Orlando, Florida, erläuterten Klein und andere �鶹ԭ��-Vorstandsmitglieder, wie die �鶹ԭ�� agentenbasierte KI in die wichtigsten globalen Geschäftsabläufe integrieren möchte, damit Menschen und KI den wachsenden Anforderungen der globalen Wirtschaft auf gewinnbringende, strategische und sichere Weise begegnen können.

„Heute bin ich besonders stolz darauf, unsere neue �鶹ԭ�� Business AI Platform vorzustellen, die die Grundlage für unsere Vision der Geschäftswelt von morgen bildet: das autonome Unternehmen, in dem Agenten Geschäftsprozesse abwickeln und Sie sich auf das konzentrieren können, was wirklich zählt“, so Klein.

Unternehmens-KI stehe an einem Wendepunkt, ������ä���ٱ� er den 30.000 Zuschauern seiner Keynote, die vor Ort und virtuell teilnahmen. Und die �鶹ԭ�� sei bestens positioniert, Kunden das zu bieten, was sie benötigten, um sich zu autonomen Unternehmen zu entwickeln.

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Unternehmens-KI ist unerlässlich

Unternehmen aus zahlreichen Branchen investieren verstärkt in künstliche Intelligenz (KI), doch viele haben noch immer Mühe, diese Investition in einen konkreten geschäftlichen Mehrwert umzusetzen. Das Fazit auf der �鶹ԭ�� Sapphire war eindeutig: Es handelt sich hierbei nicht um ein Technologieproblem, sondern um ein Problem mit dem Kontext und der Umsetzung.

„Eine Genauigkeit von 80 Prozent mag bei KI-Anwendungen für Endverbraucher ausreichend sein“, sagte Klein. „Aber wenn es darum geht, die größten Unternehmen der Welt zu führen, dann sind 80 Prozent einfach nicht gut genug. Sie [große Sprachmodelle] sollten nicht raten; sie sollten präzise, richtlinienkonforme und sichere Ergebnisse liefern.“ 

Klein merkte an, dass KI zwar nahezu überall eingesetzt werde, ein messbarer geschäftlicher Nutzen jedoch nach wie vor nur schwer zu realisieren sei. Er berief sich auf eine kürzlich durchgeführte Umfrage der Stanford University zum Thema KI und berichtete, dass fast jedes Unternehmen heute KI nutze, dies aber nur begrenzt profitabel sei.

Zurückzuführen sei dies auf eine strukturelle Lücke, so Klein. An der sichtbaren Spitze des Eisbergs der Unternehmens-KI könne man sehen, dass große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) bei Aufgaben, für die sie mit öffentlich zugänglichen Daten trainiert worden seien, immer besser werden würden. Doch unter der Wasseroberfläche verberge sich das, was Unternehmen wirklich benötigten: eine KI, die geschäftskritische Daten und durchgehende Prozesse nachvollziehen und dabei Vorgaben für Sicherheit, Gesetzeskonformität und Unternehmenssteuerung einhalten könne.

ERP als Grundlage für Unternehmens-KI

Die Antwort der �鶹ԭ�� auf diese Herausforderung beginne mit dem, was Klein als „das Gehirn jedes Unternehmens“ bezeichnete: sein ERP-System. Seit mehr als 50 Jahren biete die �鶹ԭ�� Lösungen, die fundiertes Fachwissen mit Geschäftsprozessen und Datendomänen integrierten. Gleichzeitig berücksichtigten diese Lösungen Governance-Anforderungen, Compliance-Kontrollen und individuelle Unternehmenskonfigurationen und prägten dadurch die Geschäftsabläufe von Unternehmen.

In Rahmen der neuen Unternehmensvision plane die �鶹ԭ�� jetzt, dieses kollektive Wissen in KI-Agenten einfließen zu lassen, wodurch diese durch Tausende von Geschäftsprozessen navigieren, aus über 7 Millionen Datenfeldern auswählen und Identitäts- und Zugriffsberechtigungen prüfen könnten, bevor sie Ergebnisse lieferten.

„Wir kombinieren LLMs mit unserem über 50 Jahre hinweg gesammelten fachlichen Know-how, das in unseren ERP-Systemen gespeichert ist. Aber dafür mussten wir nichts weniger tun, als unser Unternehmen komplett neu zu erfinden“, berichtete er dem Publikum. „Heute freuen wir uns sehr, Ihnen die neue �鶹ԭ�� und unsere Vision für das autonome Unternehmen zu zeigen.“

�鶹ԭ�� Business AI Platform

Um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, stellten �鶹ԭ��-Führungskräfte auf der Bühne eine Reihe wichtiger Innovationen vor, angefangen bei der Einführung der neuen �鶹ԭ�� Business AI Platform, einer einheitlichen Architektur, die die �鶹ԭ�� Business Technology Platform, �鶹ԭ�� Business Data Cloud und AI Foundation unter einem Dach zusammenbringt.

„Das Herzstück dieser neuen Plattform ist der umfangreiche Context Layer“, erläuterte Klein. „Hier statten wir die KI-Agenten mit fundiertem Wissen aus dem ERP-Geschäftsbereich aus. Unsere Knowledge Graphs liefern unseren KI-Agenten nun einen Kompass, eine Landkarte, um den richtigen Prozess und die richtigen Daten
in Ihrer ERP-Landschaft zu finden. Und um den Agenten noch mehr Kontext zu geben, haben wir auch unsere neuen �鶹ԭ����Domain Models eingeführt. Sie wurden mit �鶹ԭ��-Code trainiert, um die Geschäftslogik Ihres Unternehmens noch besser zu verstehen.“

Aber die �鶹ԭ�� gehe noch weiter: „Da Sie in Ihrem Unternehmen nicht nur mit �鶹ԭ��-Lösungen arbeiten, müssen unsere KI-Agenten auch Daten aus Fremdsystemen verstehen. Aus diesem Grund haben wir unsere �鶹ԭ����Business Data Cloud in die Kontextebene integriert, um eine zentrale semantische Datenschicht für �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Daten zu schaffen.��Keine Silos mehr, kein Datensalat – denn kein KI-Agent ist in der Lage, ein defektes Datenmodell zu kompensieren.“

Philipp Herzig, Chief Technology Officer der �鶹ԭ��, griff die Ausführungen von Klein auf und stellte die �鶹ԭ����Business AI Platform im Detail vor. Er sagte, dass diese darauf ausgelegt sei, die Akzeptanzlücke für KI-Agenten in Unternehmen zu schließen, indem sie Ergebnisse, Schnelligkeit und Kontext liefere und die Praxistauglichkeit für Unternehmen gewährleiste. „Das ist der Ort, an dem man KI entwickelt, steuert, Kontext bereitstellt und ihre Fähigkeit zum logischen Schlussfolgern stärkt“, sagte er.

Herzig erläuterte, dass die Plattform um drei Ebenen herum strukturiert sei: den Context Layer, über den Klein bereits gesprochen hatte, den Build Layer und den Governance Layer. „Agenten sind nur so leistungsfähig wie der Kontext, mit dem sie arbeiten“, betonte er. „Fehlender Kontext ist der Hauptgrund dafür, dass Projekte im Bereich Unternehmens-KI keinen Mehrwert liefern.“

Innerhalb des Build Layer der neuen Plattform sei die neue Lösung Joule Studio darauf ausgerichtet, die geschäftlichen Herausforderungen eines Unternehmens zu verstehen. Zudem könne man hier schnell und einfach neue KI-Agenten gestalten.

Der Governance Layer sei die dritte Ebene, die vom neuen �鶹ԭ�� AI Agent Hub auf Grundlage von �鶹ԭ�� LeanIX gestützt werde. Diese Ebene biete ein Steuerungszentrum, über die alle KI-Agenten – sowohl aus �鶹ԭ��- als auch aus Nicht-�鶹ԭ��-Systemen – identifiziert, verwaltet und gelenkt werden könnten. Der Governance Layer werde im dritten Quartal allgemein verfügbar und ohne zusätzliche Kosten in der �鶹ԭ�� Business AI Platform enthalten sein.

Anschließend trat Rob Fisher, Global Head of Advisory bei KPMG, zu Herzig auf die Bühne. Auch er sprach davon, dass sich der KI-Markt verändere: „Von Kunden höre ich, dass ganz klar ein Wandel stattfindet. Sie gehen von KI-Pilotprojekten dazu über, KI und Agenten in Arbeitsabläufe zu integrieren. Erst in der Umsetzung und der Anpassungsfähigkeit der Unternehmen zeigt sich, wer die Marktführer sind, die sich klar vom Wettbewerb absetzen.“

�鶹ԭ�� Autonomous Suite

�鶹ԭ��-Vorstandsmitglied Muhammad Alam, �鶹ԭ����Product & Engineering, knüpfte daran an und gab bekannt, dass das SaaS-Anwendungsportfolio der �鶹ԭ�� zur �鶹ԭ����Autonomous Suite werde, was die �鶹ԭ�� als die bedeutendste Weiterentwicklung des �鶹ԭ��-Anwendungsgeschäfts in der Unternehmensgeschichte bezeichnet.

Die Suite umfasst fünf autonome Geschäftsbereiche: Autonomous Finance, Autonomous Spend, Autonomous Supply Chain Management, Autonomous HCM und Autonomous CX, mit mehr als 200 Agenten und über 50 Assistenten, die in den nächsten Monaten verfügbar sein werden. Jeder Assistent ist zentralen Benutzerrollen zugeordnet und mit festgelegten KPIs verknüpft, die über den �鶹ԭ�� AI Agent Hub verfolgt werden.

„Die �鶹ԭ�� Autonomous Suite vereint unser fundiertes Prozesswissen, Daten mit umfangreicher Semantik und integrierte Governance und Compliance“, sagte Alam. „Diese Agenten sind als zentrales Ziel auf bestimmte Ergebnisse ausgerichtet. Jeder Assistent hat eine vorgegebene Reihe von Kennzahlen, die er zu erfüllen hat.“  

„Die Grundlage für die �鶹ԭ����Autonomous Suite bilden sofort einsatzbereite Agenten – Hunderte von Agenten, die alle Kernprozesse abdecken“, erläuterte er. „Diese Agenten werden unter sogenannten Assistenten oder Joule-Assistenten gebündelt. Wir haben diese Assistenten Rollen in sämtlichen Kernprozessen eines Unternehmens zugeordnet. Denn wenn man von KI profitieren will, besteht der erste Schritt darin, den Mitarbeitenden zu ermöglichen, mehr zu erreichen, ihre Arbeit zu verbessern oder etwas zu tun, was bisher nicht möglich war.“

Mit Joule, so Muhammad weiter, verändert die �鶹ԭ�� grundlegend die Art und Weise, wie Nutzer in Zukunft mit �鶹ԭ��-Anwendungen arbeiten werden.

„Wir nennen dies Joule Spaces. Und zusammen mit der vertrauten dialogorientierten Kommunikation in Joule und Joule Studio 2.0 bildet dies nun Joule Work, wie wir es nennen“, ������ä���ٱ� er.

„Joule Work ist ein enormer Schritt nach vorn, wenn es darum geht, die bisherigen Funktionen von Joule zu optimieren“, sagte Alam. „Mit Joule Work erweitern wir Joule um eine Claw-basierte Agenten-Infrastruktur, zusammen mit Computer- und Dateizugriff, besserer Unterstützung für offene Standards wie MCP und A2A, Zugang zu einer umfassenderen Wissensdatenbank und natürlich beeindruckenden dynamischen Visualisierungen.“ 

Industry AI: H&M- und branchenspezifische Transformation

Während der Keynote stellte Sebastian Steinhäuser, Chief Operating Officer der �鶹ԭ��, die „Industry AI“-Initiative vor, mit der KI-gestützte Lösungen bereitgestellt werden, die auf jahrzehntelanger branchenspezifischer Erfahrung in 26 Branchen basieren. Er hob hervor, wie der �鶹ԭ��-Kunde Takeda in der Life-Sciences-Branche durch das Branchenszenario Autonomous Regulated Manufacturing Produktivitätssteigerungen von bis zu 10 %, eine Verringerung der Umsatzeinbußen durch Fehlbestände von bis zu 25 % und eine Reduzierung der Sicherheitsbestände von bis zu 5 % erziele.

Anschließend kam Ellen Svanström, CDIO der H&M Group, auf die Bühne und erläuterte, wie der Modehändler KI in seine gesamte Wertschöpfungskette integriert. Auf Basis von RISE with �鶹ԭ��, �鶹ԭ�� Business Data Cloud, �鶹ԭ�� Commerce Cloud und �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen hat H&M einen Store Intelligence Agent entwickelt, der Echtzeitdaten verarbeitet, um konkrete Empfehlungen für Filialleiter zu generieren. Svanström stellte auch den KI-gestützten InStore Concierge vor, einen kundenbezogenen Agenten, der digitalen und physischen Einzelhandel durch individualisierte Outfit-Empfehlungen und �ձ����ü����������𾱳� in Echtzeit verbindet.

RISE with �鶹ԭ�� und �鶹ԭ�� GROW: Der Weg zum autonomen Unternehmen

Zurück auf der Bühne betonte Klein, dass die Einführung von Technologie allein noch keinen geschäftlichen Nutzen bringe.

„Wenn Sie KI-Agenten einfach nur in Ihre Systemlandschaft einbinden, wird der Mehrwert gleich Null sein“, bekräftige er.

Er sprach zudem über den Wandel zum autonomen Unternehmen und ������ä���ٱ�, dass dieser konsequentes Change Management erfordere. „Die Einführung von KI geht Hand in Hand mit der Änderung von Geschäftsprozessen und der Schulung von Endanwendern“, betonte Klein.

Um Kunden auf diesem Weg zu unterstützen, kündigte die �鶹ԭ�� eine umfassende Neuausrichtung ihrer Angebote RISE with �鶹ԭ�� und �鶹ԭ�� GROW an. Kunden von RISE with �鶹ԭ�� wird vertraglich bestätigt, dass sie im ersten Jahr drei aktivierte Joule-Assistenten erhalten. Mit dem Max Success Plan lässt sich die Einführung dann auf das gesamte Unternehmen ausweiten. 

Kunden von �鶹ԭ�� GROW erhalten bereits vom ersten Tag an Zugriff auf mehr als 20 KI-Assistenten. Eine KI-gestützte Toolchain hilft ihnen, den Produktivstart innerhalb weniger Wochen zu vollziehen. Neue Partnerschaften mit Palantir und Accenture zielen darauf ab, die komplexesten Migrationsszenarien zu unterstützen.

Abschluss der Keynote: Das autonome Unternehmen

Zum Abschluss seiner Keynote bat Klein den KI-Assistenten Joule, die wichtigsten Erkenntnisse zusammenzufassen und betonte, dass sich die �鶹ԭ�� von einem Softwareunternehmen zu einem Anbieter von Unternehmens-KI entwickle.

„Wir haben gezeigt, wie die �鶹ԭ�� Business AI Platform das Versprechen von Unternehmens-KI einlöst. Die Plattform stellt die Daten, Prozesse und Governance bereit, die die KI benötigt, um präzise und sichere Ergebnisse im großen Maßstab zu liefern. Mit der �鶹ԭ�� Autonomous Suite haben wir eine Lösung vorgestellt, in der Anwendungen für Sie analysieren, entscheiden und handeln. Und wir haben gezeigt, wie sich Change Management mit RISE with �鶹ԭ�� sicherstellen lässt. Gemeinsam mit Kunden und Partnern haben wir gezeigt, wie �鶹ԭ�� Unternehmen dabei unterstützt, die Vision des Autonomen Unternehmens Wirklichkeit werden zu lassen“, führte Klein aus.

„Seit über 50 Jahren definieren wir immer wieder neu, wie Unternehmen ihre Geschäfte abwickeln. Indem wir das ERP-Wissen der �鶹ԭ�� in die neue �鶹ԭ�� Business AI Platform integrieren, lösen wir eine der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen heute stehen: Wie lässt sich KI in echten Geschäftswert verwandeln?“ Abschließend sagte er: „Lange Verhandlungen, Störungen in Lieferketten und fehlende Transparenz in Finanzprozessen gehören der Vergangenheit an. Nun beginnt eine neue Ära: Willkommen im autonomen Unternehmen.“

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Auf der �鶹ԭ�� �鶹ԭ��PHIRE wird diese Mission jetzt für ein grundlegend verändertes Umfeld neu definiert. Denn alle Branchen stehen heute vor derselben Herausforderung: Erfolg hängt nicht mehr nur davon ab, was Fachkräfte wissen, sondern wie gut sie dieses Wissen zusammen mit KI einsetzen können.

Die Technologie hat sich längst weiterentwickelt. Was Unternehmen heute voneinander unterscheidet, ist nicht der Zugang zu Innovationen, sondern die Fähigkeit, die damit gewonnenen Erkenntnisse in Ergebnisse umzusetzen. Nach Angaben des stellen Qualifikationslücken das größte Hindernis bei der Transformation dar – noch vor Investitionsbeschränkungen und komplexen gesetzlichen Anforderungen. Um diese Lücke zu schließen, reicht es nicht, einfach mehr Schulungen anzubieten. Ein grundsätzliches Umdenken ist notwendig: Wie werden Qualifikationen bestätigt, ausgebaut und kontinuierlich weiterentwickelt?

Zertifizierung neu gedacht

, die widerspiegeln, wie Fachkräfte heute arbeiten. Bei mehr als 100 Zertifizierungen wurden die bisherigen Multiple-Choice-Tests durch zwei Prüfungstypen ersetzt: szenariobasierte und systembasierte Prüfungen. Die Kandidaten müssen in Rollensimulationen fallbasierte Problemstellungen lösen und in  simulierten �鶹ԭ��-Systemen, die echte Komplexität abbilden, an konkreten Aufgaben arbeiten. Während der Prüfungen dürfen sie auch KI-Tools nutzen. Dies ist bewusst so vorgesehen und keine Ausnahme.

Hier vollzieht sich ein grundlegender Wandel. Bei der Zertifizierung steht nicht mehr die Wissensabfrage im Mittelpunkt. Es geht vielmehr darum, bestimmte Fähigkeiten zu demonstrieren: mit Unklarheiten umzugehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und KI gezielt als Hilfsmittel einzusetzen, ohne sich blind auf sie zu verlassen. Nach diesem Modell wurden bereits mehr als 100.000 Prüfungen abgelegt.

Lernen findet parallel statt

Im verändert KI die Art und Weise, wie Fachkräfte mit Inhalten arbeiten. In den Kunden- und Partnereditionen der Plattform stehen ausgewählte Funktionen von Google NotebookLM zur Verfügung.

Es findet Eine Verlagerung statt: weg vom passiven Konsum hin zu einer aktiven Auseinandersetzung. Lernende können �鶹ԭ��-Inhalte in über 80 Sprachen nutzen, gezielt Fragen stellen und präzise Antworten erhalten – inklusive direkter Verweise auf offizielle Materialien. Darüber hinaus erstellt die KI ergänzende Formate: Podcasts für Situationen, in denen ein Bildschirm unpraktisch ist, zum Beispiel beim Pendeln, auf Reisen oder einfach in Pausen vom Schreibtisch. Die Podcasts eigenen sich für passives Zuhören, aber auch für interaktive Gespräche mit KI-Moderatoren sind möglich. Hinzu kommen FAQ-Sammlungen, Lernleitfäden, Mindmaps, Zeitpläne, Briefing-Dokumente und Videoübersichten. So passt sich das Lernen an die individuellen Bedürfnisse und den verfügbaren Zeitrahmen an.

Die Erstanwenderzahlen sprechen für sich: Über 7.500 Benutzer arbeiten bereits mit diesen Funktionen. meldet eine um 50 Prozent schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender. Und hat den �鶹ԭ�� Learning Hub zur zentralen Plattform gemacht, um Talente auf das Zeitalter von Agentic AI vorzubereiten. Der Trend ist eindeutig: Lernen wird Teil des Arbeitsalltags. Es findet nicht davon getrennt statt.

Das Datenfundament schaffen

Parallel dazu widmet sich die �鶹ԭ�� einer Grundvoraussetzung effektive KI: den Daten.  Viele Unternehmen arbeiten noch immer mit fragmentierten und inkonsistenten Datenlandschaften, was den Nutzen von KI-Initiativen erheblich einschränkt. Der Lernpfad vermittelt die Kompetenz, Unternehmensdaten zu verknüpfen, zu strukturieren und zu verwalten, damit KI-Systeme auf einer verlässlichen Basis arbeiten können.

Diese Fähigkeit wird zunehmend strategisch wichtig. Unternehmen, die ein solides Datenfundament schaffen, sind in der Lage, schneller Einblicke zu gewinnen und Maßnahmen zu ergreifen. Sie können KI besser skalieren und erzielen konsistentere Geschäftsergebnisse. In diesem Sinne ist die Datenarchitektur kein reines Backend-Thema mehr, sondern ein zentraler Hebel für die Transformation des gesamten Unternehmens.

Skills in großem Maßstab

Die �鶹ԭ�� hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 12 Millionen Menschen fit für den Umgang mit KI zu machen. Dafür muss sie den Zugang zu Lernangeboten erleichtern, wobei Umfang und Relevanz der Lerninhalte gleichbleiben sollten. Ausgewählte wie stehen jetzt ohne Anmeldung und kostenfrei zur Verfügung. Fachkräfte erhalten so unabhängig von ihrer Karrierestufe direkten Einblick in die Business-AI-Strategie der �鶹ԭ��.

Rollenbasierte Lernpfade ermöglichen eine gezielte Weiterentwicklung für wichtige Rollen wie Enterprise Architects. Ein eigener Kurs zum Thema „Clean Core“ hilft Unternehmen dabei, ihre �鶹ԭ��-S/4HANA-Landschaften so aufzustellen, dass schnellere Innovationszyklen und eine effizientere Einführung neuer Funktionen möglich sind.

Um Kompetenzen in möglichst großer Breite aufzubauen, bedarf es auch der Reichweite des Partnernetzes. Durch die Partnerschaft mit Accenture LearnVantage erweitert die �鶹ԭ�� den und kombiniert von �鶹ԭ�� erstellte Inhalte und Schulungssysteme mit der nachgewiesenen Erfahrung von Accenture LearnVantage bei der Entwicklung von Technologiekompetenzen für Unternehmenskunden.  Auf diese Weise entsteht ein durchgängiger Lernpfad: von den Grundlagen über praktische Erfahrung bis zur Zertifizierung. Genauso entwickeln Fachkräfte ihre Kompetenzen in der Praxis: Schritt für Schritt, im jeweiligen Kontext und mit Bezug zur realen Anwendung.

Ein grundlegender Wandel

Diese Entwicklungen deuten auf einen grundlegenden Wandel hin. Lernen findet nicht mehr punktuell statt. Es erfolgt kontinuierlich, passt sich an und ist fest im Arbeitsalltag verankert. Die Teilnahme an Lernangeboten der �鶹ԭ�� ist im Jahresvergleich um 33 Prozent gestiegen. Ein klares Zeichen dafür, dass Unternehmen Kompetenzen zunehmend als strategische Ressource in einer KI-gestützten Wirtschaft begreifen.  Das autonome Unternehmen sieht in jeder Branche anders aus – und damit auch die Fähigkeiten, die es benötigt.

Auf der �鶹ԭ�� �鶹ԭ��PHIRE feiert die �鶹ԭ�� 30 Jahre Zertifizierung. Aber dabei blickt sie nicht zurück, sondern nach vorn und definiert Zertifizierung neu. Die Zertifizierung wird zu einem Nachweis der Handlungs- und Problemlösungsfähigkeit. Das Lernen wird zu einem laufenden Prozess, der sich weiterentwickelt, so wie sich auch Technologie und Geschäftsanforderungen weiterentwickeln.

In einer von KI geprägten Welt entsteht Wettbewerbsvorteil nicht allein durch den Zugang zu Technologie. Entscheidend ist die Fähigkeit, sie gezielt einzusetzen. Branchenübergreifend zeigt sich dasselbe Muster: Wie schnell Unternehmen Nutzen aus KI ziehen, hängt von der Fähigkeit ab, sie gezielt einzusetzen.

Mehr zu diesen Neuerungen und dazu, wie die �鶹ԭ�� Unternehmen beim Aufbau von KI-Kompetenzen im großen Maßstab unterstützt, erfahren Sie im .

Andre Bechtold ist President und Leiter des Bereichs �鶹ԭ�� Industries��&��Experiences

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Die Erwartungen, dass Lieferungen pünktlich und zuverlässig erfolgen, sind nach wie vor hoch. Die Unternehmen sind mit einer sich schnell verändernden Nachfrage konfrontiert, die globalen Netzwerke werden komplexer und der Kostendruck steigt. Die Verwaltung des Umlaufvermögens wird schwieriger. Deshalb suchen sie nach Wegen, Erkenntnisse schneller und einheitlicher in konkrete Maßnahmen umzusetzen – und zwar entlang der gesamten Lieferkette.  

Seit über 50 Jahren unterstützt �鶹ԭ�� Unternehmen dabei, intelligentere, stärker vernetzte Lieferketten aufzubauen. Auf der �鶹ԭ�� Connect im Oktober haben wir �鶹ԭ�� Supply Chain Orchestration vorgestellt. Damit wurde eine Grundlage geschaffen, um Probleme zu erkennen, Maßnahmen zu koordinieren und die Ausführung über komplexe Liefernetzwerke hinweg zu verbinden. Mit den auf der �鶹ԭ�� �鶹ԭ��PHIRE angekündigten Innovationen wird diese Vision weiter gestärkt. Mit einer ganzen Reihe neuer KI-gestützter Assistenten und Agenten ermöglichen wir den Übergang von der reinen Orchestrierung hin zu einem autonomen Betriebsmodell – eines, in dem Planung, Fertigung, Logistik und Anlagenbetrieb immer stärker vorausschauend agieren, sich selbst koordinieren und Probleme eigenständig lösen, ohne dass bei jedem Schritt jemand manuell eingreifen muss.

KI, die auf realen Abläufen basiert

KI erzielt im Lieferkettenmanagement nur dann langfristigen Mehrwert, wenn sie dort eingebettet ist, wo die eigentliche Arbeit stattfindet. Autonome Agenten arbeiten nicht losgelöst von Unternehmensanwendungen. Sie sind auf tief integrierte Prozesse und verlässliche Daten angewiesen.  Genauigkeit, Regelkonformität und Widerstandsfähigkeit stehen und fallen mit diesem Fundament. Ohne saubere Prozesse und verlässliche Daten lässt sich KI weder skalieren noch kann sie Vertrauen gewinnen.

�鶹ԭ�� versteht unter dem autonomen Unternehmen eine Zukunftsvision, in der Unternehmen ihre Geschäfte intelligenter führen: Systeme arbeiten stärker vernetzt zusammen, treffen Entscheidungen schneller und setzen diese unmittelbar um – während Menschen die Kontrolle behalten. Autonomes Lieferkettenmanagement ist ein konkreter Schritt auf dem Weg zu dieser Vision.

Autonomes Lieferkettenmanagement spiegelt eine Entwicklung wider. Die Art und Weise, wie Planung, Ausführung und Betrieb zusammenarbeiten, ändert sich. Menschen definieren Ziele und Prioritäten, Assistenten orchestrieren Aktivitäten über Bereiche hinweg, und Agenten führen die Arbeit aus. All dies geschieht innerhalb gesteuerter, durchgängiger Prozesse.

Auf der �鶹ԭ�� �鶹ԭ��PHIRE stellen wir vor, ermöglicht durch neue Joule-Assistenten und branchenspezifische KI-Szenarien, die dieses Modell auf den täglichen Betrieb in Planung, Fertigung, Logistik, Konstruktion und Anlagenmanagement anwenden. Die allgemeine �ձ����ü����������𾱳� beginnt ab sofort und wird im Laufe des Jahres 2026 phasenweise umgesetzt.

Joule-Assistenten entlang der Lieferkette

Anstelle isolierter KI-Tools werden die folgenden Assistenten direkt in zentrale �鶹ԭ��-Supply-Chain-Anwendungen eingebettet – dort, wo fundiertes Prozesswissen, semantisch reichhaltige Geschäftsdaten und Einhaltung von Governance-Vorgaben bereits vorhanden sind. Jeder Assistent unterstützt einen eigenen Verantwortungsbereich, teilt aber Kontext, Daten und Ergebnisse über die gesamte Lieferkette hinweg.

• Anlagen- und Serviceassistent:  Verändert grundlegend, wie Arbeitsaufträge erkannt und eingeplant werden. Signale und Anomalien werden direkt in konkrete Maßnahmen übersetzt, anstatt in einer Warteschlange zu verbleiben.
• Business-Network-Assistent: Sorgt dafür, dass die Abstimmung auch über die eigenen Unternehmensgrenzen hinaus funktioniert – also mit Lieferanten, Logistikdienstleistern und Servicepartnern. So wird verhindert, dass Abläufe ins Stocken geraten, nur weil externe Partner beteiligt sind. 
• Logistikassistent:  Hält die Lager- und Transportabwicklung in Bewegung, wenn sich Bedingungen ändern. Koordiniert Agenten, statt bei jedem Schritt auf menschliche Übergaben zu warten
• Fertigungsassistent:  Verbindet Signale aus der Fertigung mit dem allgemeinen operativen Kontext, damit Teams schneller auf Störungen reagieren können.
• Planungsassistent:  Hilft Planern, Ausnahmen und Engpässen immer einen Schritt voraus zu sein, ohne Signale aus dem gesamten Netzwerk manuell zusammenstellen zu müssen
• Produktdesign-Assistent:  Hilft Fertigungs- und Entwicklungsteams, reibungsloser zusammenzuarbeiten. Er macht frühzeitig sichtbar, welche Auswirkungen Änderungen am Produkt haben – noch bevor diese zu Problemen, Nachbesserungen oder Verzögerungen führen. So bleiben alle Teams auf dem gleichen Stand. 

Von Assistenten zu autonomen Agenten

Zusätzlich zu diesen Assistenten stellt �鶹ԭ�� mehr als 60 speziell entwickelte Agenten für alle Supply-Chain-Prozesse bereit. Diese Agenten sind darauf ausgelegt, Ereignisse zu erkennen, Auswirkungen zu analysieren und innerhalb definierter geschäftlicher Leitplanken gezielte Maßnahmen zu ergreifen. Sie helfen dabei, die Ausführung zu koordinieren, während der Mensch stets die Kontrolle behält.

In der Fertigung überwachen Agenten wie Production Excellence Agent und Production Master Data Readiness Agent laufend die Produktion, Qualität und Maschinensignale. Ziel ist es, Probleme frühzeitig zu erkennen und sicherzustellen, dass Arbeitspläne und Arbeitsanweisungen mit den übergeordneten Unternehmenszielen übereinstimmen. Bei Anlagen- und Serviceabläufen bewerten der Asset Performance Alert Processing Agent und der Technician Briefing Agent den Zustand von Anlagen, priorisieren anstehende Arbeiten und helfen dabei, Probleme gleich beim ersten Einsatz zu lösen. Das reduziert Ausfallzeiten und macht die gesamte Serviceorganisation reaktionsfähiger.

Außer in lieferkettenspezifischen Szenarien werden diese Assistenten und Agenten auch in die Cloud-ERP-Umgebung der �鶹ԭ�� integriert, einschließlich , und unterstützen so die übergreifende Strategie der �鶹ԭ�� für das autonome Unternehmen. Die allgemeine �ձ����ü����������𾱳� wird phasenweise im Laufe des Jahres 2026 eingeführt und beginnt ab sofort.

Aufbauend auf dieser Grundlage kommt mit �鶹ԭ�� Industry AI branchenspezifische Intelligenz hinzu, die die zentralen Assistenten ergänzt. Statt isolierter Funktionen vereint Industry AI speziell entwickelte Agenten, Prozessexpertise und Geschäftsdaten, um messbare Ergebnisse zu erzielen.  Dieser wertorientierte Ansatz hilft Unternehmen, KI so einzusetzen, dass regulatorische Anforderungen, komplexe Produktionsmodelle und anlagenintensive Betriebsabläufe berücksichtigt werden – und beschleunigt den Informationsfluss über alle Wertschöpfungsketten der Branche hinweg.

Der Mensch bleibt weiterhin verantwortlich für Strategie, Aufsicht und Entscheidungen, die Urteilsvermögen erfordern. Was sich ändert, ist, wie konsequent eine umfangreiche, zeitkritische Koordination über die gesamte Lieferkette hinweg erfolgt.

Wo sich dies in der Praxis zeigt

Das autonome Unternehmen ist unsere Vision. Und die Innovationen, die wir auf der �鶹ԭ��PHIRE vorgestellt haben, sind konkrete Schritte, auf denen Kunden in ihren bestehenden �鶹ԭ��-Umgebungen aufbauen können. Sie zielen darauf ab, Wertverluste zu beheben, die durch fragmentierte Übergaben, verzögerte Entscheidungen und manuelle Arbeit entstehen.

In der Planung verknüpfen neue Geschäftsentscheidungen direkt mit der Beschaffungsplanung. Geplante Werbeaktionen und Preise werden mit Bestandsführung und Nachschub verbunden, um Fehlbestände zu reduzieren, Abschreibungen zu minimieren und die Planung durchgängig zu verbessern.  Zu den neuen Funktionen gehören lieferantengeführter Bestand, Zusammenstellung von Transportladungen, Bereitstellungsoptimierung sowie Kuppel- und Nebenproduktplanung.

In der Fertigung und Konstruktion werden Updates für die Compliance und Rückverfolgbarkeit in regulierten Umgebungen verbessern. Bei der der Übergabe an die Fertigung helfen KI-Funktionen den Teams, die Auswirkungen von Designänderungen in nachgelagerten Prozessen zu verstehen, bevor diese im Fertigungsbereich zu Tage treten. Auswirkungen auf Stücklisten, Arbeitspläne, Durchlaufzeiten und Kosten werden direkt im jeweiligen Kontext sichtbar gemacht.

werden neue Joule-Agenten operative Entscheidungen bei Lager- und Transportprozessen unterstützen – von der Validierung eingehender Wareneingänge über die Abstimmung von Personalkapazitäten mit dem tatsächlichen Arbeitsaufkommen bis hin zu schnelleren Reaktionen auf veränderte Rahmenbedingungen. Die vorausschauende Personalplanung in ermöglicht es Operations Teams, den Personalbedarf zu antizipieren, statt auf Engpässe zu reagieren.

Für das Anlagen- und Servicemanagement steht eine neue Lösung zur Verfügung. �鶹ԭ�� Field Service and Asset Management führt Planung, Terminierung, Disposition und Außendiensteinsätze in einer einzigen Anwendung zusammen. Durch die Anbindung an bleiben Arbeitsausführung, Teileverwendung und Kosten über die Bereiche Service, Operations und Finanzwesen hinweg konsistent.

Diese Funktionen werden nach und nach im Laufe des Jahres 2026 verfügbar sein. Die Bereitstellung wird sich an den bestehenden �鶹ԭ��-Landschaften der Kunden orientieren. Diese inkrementellen und doch wichtigen Schritte summieren sich zu einem bedeutsamen Fortschritt auf dem Weg zu stärker vernetzten, automatisierten und widerstandsfähigen Lieferkettenprozessen.

Der Weg in die Zukunft

Lieferketten werden nicht über Nacht autonom. Die Entwicklung vollzieht sich Workflow für Workflow. Der Grad der Automatisierung wird überall dort erhöht, wo dies echten Mehrwert schafft, während die Kontrolle stets beim Menschen bleibt. Da KI-Funktionen in die operative Ausführung integriert werden, verbringen Supply-Chain-Teams weniger Zeit damit, Probleme zu überwachen und zu lösen. So bleibt ihnen mehr Zeit, um Entscheidungen und Kompromisse abzuwägen und Resilienz aufzubauen.

Dieser Wandel geht weit über die Grenzen einzelner Unternehmen hinaus. In einem neuen Whitepaper „Navigating the New Supply Chain Paradigm“ wird beleuchtet, wie führende Unternehmen KI strategisch einsetzen: Sie gehen über isolierte Pilotprojekte hinaus und integrieren KI in ihre durchgängigen Lieferkettenprozesse. Wir zeigen, wie dieser Wandel gelingt. Dieser Artikel stützt sich auf mehrere Quellen, darunter Analyseunterstützung von McKinsey & Company.

Das ist die Richtung, in die wir uns bewegen: weg vom Reagieren, hin zu Lieferketten, die antizipieren, Informationen aufnehmen und sich anpassen. Die Neuerungen, die wir auf der �鶹ԭ�� �鶹ԭ��PHIRE vorstellen, spiegeln dieses Engagement wider.

Weitere Informationen zu allen Ankündigungen, die diese Woche gemacht wurden, finden Sie hier in unserem .

Dominik Metzger ist President and Chief Product Officer, �鶹ԭ�� Supply Chain Management 

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Auf Grundlage ihrer langjährigen Partnerschaft erleichtern AWS und �鶹ԭ�� Kunden den Zugriff auf geschäftskritische �鶹ԭ��-Datenprodukte in AWS-Services, darunter Amazon Bedrock, Amazon Quick und Amazon SageMaker. Teams sind damit in der Lage, Self-Service-Analysen bereitzustellen und KI-Agenten in allen Geschäftsbereichen zu entwickeln, ohne darauf warten zu müssen, dass IT-Teams Daten replizieren, vorbereiten und bereitstellen.

„In der Geschäftswelt von morgen wird es darauf ankommen, wie gut Unternehmen wertvolle Erkenntnisse auf breiter Basis in konkrete Maßnahmen und Entscheidungen umsetzen“, sagte Muhammad Alam, Mitglied des Vorstands der �鶹ԭ����SE und verantwortlich für den Vorstandsbereich �鶹ԭ����Product &��Engineering. „Durch die Zusammenführung von �鶹ԭ����Business Data Cloud und den weitverbreiteten KI- und Analysefunktionen von AWS können Kunden das wahre Potenzial von Daten und KI ausschöpfen.“

Durch �鶹ԭ����BDC Connect gewährleistet die Integration nahezu in Echtzeit ohne Kopien Zugriff auf �鶹ԭ��-Datenprodukte mit umfangreicher Semantik direkt über Amazon Athena. So verbleiben Daten dort, wo sie hinterlegt sind, der ursprüngliche Geschäftskontext bleibt erhalten und Verzögerungen durch Replikationen werden vermieden. Kunden können diese Daten sofort abfragen und analysieren oder sie zur Nutzung in der breiteren AWS-Umgebung speichern und umwandeln. Dadurch erhalten Teams eine kontrollierte, sichere Umgebung in AWS, um leicht Berichte, Dashboards und KI-Agenten zu erstellen.

„�鶹ԭ�� und AWS haben beide das Ziel, Kunden dabei zu helfen, ihre wertvollsten Daten zu nutzen“, sagte Ruba Borno, VP of Global Specialists and Partners bei AWS. „Durch die Kombination von �鶹ԭ����Business Data Cloud mit der sicheren, globalen Infrastruktur und den leistungsfähigen KI-Services von AWS können Unternehmen auf geschäftskritische �鶹ԭ��-Daten zugreifen und so schnell und umfassend entsprechende Entscheidungen treffen, wie es in ihrem Geschäftsfeld erforderlich ist.“

�鶹ԭ����BDC Connect für Amazon Athena ermöglicht Kunden:

• die Schaffung einer durchgängigen, zuverlässigen Basis für alle ihre Geschäftsdaten – in �鶹ԭ��- und Drittsystemen
• die schnellere Nutzung von KI mit sofort einsatzbereiten Geschäftsdaten
• die Entwicklung intelligenter Anwendungen und Agenten, die hochwertige Geschäftsdaten nutzen
• schnelle Einblicke und Innovationen mit Self-Service-Analysen, durch die innerhalb von Stunden statt Wochen wichtige Erkenntnisse gewonnen werden

Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�  

�鶹ԭ�� Business Data Cloud ist bereits auf AWS verfügbar in den Regionen USA Ost (Northern Virginia), Europa (Frankfurt), Asien-Pazifik (Tokio), Kanada (Zentral), Asien-Pazifik (Sydney), Südamerika (São Paulo), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Singapur) und in der AWS European Sovereign Cloud.

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Partnerschaft eröffnet neue Wege für die Migration von Unternehmensdaten mit KI-gestützten Tools von �鶹ԭ��, ergänzt durch AIP von Palantir für Datenmigrationsszenarien. Dies vereinfacht und beschleunigt die digitale Transformation für �鶹ԭ��-Kunden, wobei Accenture als Co-Innovationspartner für gemeinsame Kunden fungiert.

Auf der diesjährigen ���������������󾱰��� haben �鶹ԭ�� und Palantir einen Ausbau ihrer strategischen Partnerschaft angekündigt, durch die neue Funktionen für die Datenmigration bereitgestellt werden. Diese sollen Kunden helfen, im KI-Zeitalter erfolgreich zu sein und die �鶹ԭ��-Vision des autonomen Unternehmens zu verwirklichen.

Ziel der erweiterten Partnerschaft ist es, die Cloudmigrationen gemeinsamer Kunden zu erleichtern, damit die komplexesten Szenarien der Datenmigration schnell und sicher den Prozess der Unternehmenstransformation durchlaufen.

KI im gesamten Migrationslebenszyklus integriert

Die erweiterte Partnerschaft baut auf der breiteren agentenbasierten Migrationsstrategie der �鶹ԭ�� auf. Sie vereint das umfassende Know-how der �鶹ԭ�� bei Unternehmensanwendungen und �鶹ԭ�� Business AI und die Plattform AIP von Palantir, um KI-gestützte Funktionen für die Datenmigration bereitzustellen, die Zeitpläne beschleunigen, Kosteneinsparungen gewährleisten und die Prozesse von Unternehmen grundlegend verändern. �鶹ԭ��-Kunden können nun AIP von Palantir für Datenmigrationsszenarien neben den agentenbasierten nahtlos integrierten Tools von �鶹ԭ�� nutzen, die Tools für die Unternehmenstransformation und die neuen Migrations- und Modernisierungsassistenten umfassen und den Umstieg auf �鶹ԭ��-Cloud-ERP-Anwendungen beschleunigen.

„Um die Vision des autonomen Unternehmens zu verwirklichen, benötigen Unternehmen vertrauenswürdige Partner, die ihnen helfen, ihre Kernprozesse umzugestalten und von Geschäftsdaten und KI zu profitieren“, sagte Christian Klein, Vorstandsvorsitzender der �鶹ԭ�� SE. „Gemeinsam mit Palantir ermöglichen wir unseren Kunden einen schnellen und sicheren Umstieg auf die Cloud durch ergänzende Funktionen, die Innovationen im gesamten Unternehmen beschleunigen.“

„Wir sind stolz darauf, mit �鶹ԭ�� und Accenture zusammenzuarbeiten, um Unternehmen zu helfen, die Möglichkeiten von fortgeschrittener KI und Datenmigration für die weltweit wichtigsten Abläufe zu nutzen. Diese Partnerschaft soll Kunden dabei helfen, größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, die Migration in die Cloud und den Einsatz von KI zu beschleunigen und widerstandsfähigere und effizientere Abläufe zu schaffen“, sagte Alex Karp, Mitgründer und CEO von Palantir Technologies.

Accenture als Global Strategic Services Partner

Accenture spielt als erster Global Strategic Services Partner für diese Initiative eine Schlüsselrolle bei der Realisierung dieses Gemeinschaftsprojekts, um Kunden zu helfen, diese Funktionen in große Unternehmensprogramme umzusetzen. Gemeinsam können �鶹ԭ��, Palantir und Accenture gemeinsame Kunden dabei unterstützen, Möglichkeiten zur Beschleunigung in �鶹ԭ��- und Fremdsystemen früher zu erkennen, eine schnellere Wertschöpfung zu erzielen und kontinuierliche Innovationen voranzutreiben, indem sie den Ansatz für �鶹ԭ��-Cloud-ERP-Migrationen grundlegend neu definieren. Wenn Unternehmen von Anfang an KI einsetzen, können sie Migrationsanalysen, Planung, Fehlerbehebung, Tests und Folgenabschätzungen automatisieren und in jeder Phase messbaren Mehrwert schaffen, statt nur Projektzeitpläne zu verfolgen.

„In der heutigen Welt ist eine schnelle Wertschöpfung für unsere Kunden von entscheidender Bedeutung“, sagte Julie Sweet, Vorsitzende und CEO von Accenture. „Wir freuen uns, gemeinsam mit der �鶹ԭ�� und Palantir Innovationen zu entwickeln, damit unsere Kunden schneller ihre ERP-Systeme mit �鶹ԭ�� modernisieren können. Dies ist die Grundlage, um Kernprozesse neu zu gestalten und mithilfe von KI neue Chancen zur Leistungssteigerung zu entdecken.“

Neue von �鶹ԭ�� validierte Bereitstellungsoptionen

Die �鶹ԭ�� stellt Palantir AIP für Datenmigrationsszenarien als �鶹ԭ�� Endorsed App im �鶹ԭ�� Store und bald als �鶹ԭ��-Lösungserweiterung zur Verfügung. Dies gewährleistet einen zuverlässigen, von �鶹ԭ�� validierten Weg zur Beschleunigung komplexer Datenmigrationen, darunter auch Migrationen zu �鶹ԭ��-Cloud-ERP-Anwendungen. Die neue �鶹ԭ��-Lösungserweiterung vereint das umfassende Wissen der �鶹ԭ�� über wichtige Geschäftsprozesse und Daten mit vielfältiger Semantik mit Palantir AIP, um Datenmigrationen für �鶹ԭ��-Kunden sicher zu beschleunigen. Mit dem neuen Angebot können Kunden schneller wertvolle Erkenntnisse gewinnen und intelligentere, datengestützte Ergebnisse erzielen.

Gemeinsam definieren �鶹ԭ�� und Palantir �鶹ԭ��-Datenmigrationen neu, einschließlich der Modernisierung von ERP-Systemen durch ergänzende Lösungen. Dadurch wird aus einem bisher komplexen Migrationsprozess ein Projekt, das eine schnellere Wertschöpfung ermöglicht.

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Palantir AIP für Datenmigrationsszenarien ist nun als �鶹ԭ����Endorsed App im �鶹ԭ�� Store verfügbar. Die ���鶹ԭ��-Lösungserweiterung ��soll für �鶹ԭ��-Kunden im dritten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.

Jan Gilg ist Mitglied des Erweiterten Vorstands der �鶹ԭ�� SE.

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Für �鶹ԭ��-Kunden kann diese Entwicklung eine deutliche Produktivitätssteigerung bedeuten. Zugleich gehen damit jedoch auch strenge Anforderungen einher: KI-Agenten für Unternehmen müssen von Grund auf sicher, kontrollierbar und überprüfbar sein.

Dies ist der Hintergrund für die enge technische Zusammenarbeit zwischen �鶹ԭ�� und NVIDIA, mit der die �鶹ԭ�� Business AI Platform und NVIDIA OpenShell, eine sichere Open-Source-Laufzeitumgebung für autonome KI-Agenten, integriert werden sollen. Ziel dabei ist es nicht, dass �鶹ԭ�� die OpenShell-Laufzeitumgebung „übernimmt“. Vielmehr geht es darum, dass �鶹ԭ�� die Ausführungsschicht für Agentic AI gemeinsam mit NVIDIA gestaltet, mit Sicherheitsfunktionen versieht und in Produkte überführt.

Welche Vorteile die Zusammenarbeit für �鶹ԭ��-Kunden mit sich bringt

�鶹ԭ��-Kunden profitieren durch diese Zusammenarbeit von konkretem und praktischem Nutzen.

Sie schafft die Voraussetzungen für:

• KI-Agenten, die innerhalb von �鶹ԭ��-Prozessen agieren, ohne Governance-Mechanismen zu umgehen
• Sicherheitsmodelle, die sich an den IAM- und Compliance-Frameworks von Unternehmen orientieren
• übersichtliche Prüfpfade für systemübergreifende Aktionen von Agenten
• einen sicheren Übergang von Pilotprojekten zum Produktiveinsatz

Vor allem aber sorgt sie dafür, dass Kunden sich nicht zwischen Innovation und Kontrolle entscheiden müssen. Sie sind nicht gezwungen, Sicherheitsfunktionen nachträglich zu implementieren oder ihre Risikomodelle zu überarbeiten, um den Anforderungen von KI-Agenten Rechnung zu tragen.

Sicherheit und Governance werden vielmehr von Anfang an in das Ausführungsmodell integriert.

Die eigentliche Herausforderung für Unternehmen: Vertrauen in die Aktionen von Agenten aufbauen

Wenn KI-Systeme nicht mehr nur Antworten auf Fragen liefern, sondern auch Aktionen ausführen, bringt dies völlig neue Risiken mit sich.

Agentenbasierte Systeme können:

• auf Daten in Erfassungssystemen zugreifen,
• über Anwendungs- und Datengrenzen hinweg agieren und
• Aktionen ausführen, ohne dass dabei jeder Schritt durch einen Menschen überprüft wird.

Diese Möglichkeiten stellen alle Unternehmen��– insbesondere in regulierten Branchen��– vor enorme Herausforderungen, was die Sicherheit und Governance bei der Ausführung von Agenten betrifft. Kontrollen, wie sie im Zeitalter von Chatbots üblich waren, greifen zu kurz, wenn Agenten Zugriff auf Shells, Dateien, Netzwerke, Anmeldeinformationen und APIs haben.

�鶹ԭ��-Kunden wissen nur zur gut, welche Folgen das in der Praxis haben kann. Der Einsatz von KI ist für sie nur dann von Nutzen, wenn die KI:

• auf Fehler untersucht und überprüft werden kann,
• auf der Grundlage von Richtlinien eingesetzt wird und
• von Sicherheits- und Compliance-Teams für vertrauenswürdig erachtet wird.

Um dieses Problem zu lösen, genügt es nicht, grundlegende Infrastrukturbausteine bereitzustellen oder Regeln auf Anwendungsebene zu definieren.

NVIDIA OpenShell als Grundlage

NVIDIA OpenShell trägt mit der sicheren Ausführung autonomer Agenten in einer Sandbox-Umgebung entscheidend zur Lösung dieses Problems bei.

Die Open-Source-Laufzeitumgebung OpenShell stellt leistungsstarke Funktionen zur Verfügung. Beispiele hierfür sind:

• isolierte Ausführungsumgebungen
• die Durchsetzung von Richtlinien beim Zugriff auf das Dateisystem und das Netzwerk
• eine Ausführung ausschließlich auf Ebene der Laufzeitumgebung, wodurch die Folgeschäden eingegrenzt werden, selbst wenn die Logik des Agenten fehlschlägt

Diese Funktionen bilden eine grundlegende Schicht für die sichere Ausführung autonomer Agenten. In der Praxis ist es für Unternehmen wichtig, dass diese Ausführungsschicht auf den geschäftlichen Kontext und das Governance-Modell abgestimmt ist. Unternehmen erwarten klare Antworten auf folgende Fragen:

• Welche Benutzerrolle autorisiert eine Aktion?
• Welcher Prozesskontext muss berücksichtigt werden?
• Welche Unternehmensrichtlinien und Prüfpfade gelten für Aktionen?

Hier kann �鶹ԭ�� einen entscheidenden Beitrag leisten.

�鶹ԭ�� ergänzt OpenShell um Geschäftssemantik, Governance und Skalierungsmöglichkeiten

�鶹ԭ�� bringt die konkreten Anforderungen von Unternehmen in die Entwicklung von OpenShell ein.

1. Anforderungen von Unternehmen an Laufzeitumgebungen

�鶹ԭ�� ist wie kaum ein anderer Softwareanbieter in großem Maßstab verantwortlich für:

• die Steuerung geschäftskritischer Prozesse
• die Unterstützung von Unternehmen in regulierten Branchen
• die Ausführung von Millionen von Transaktionen pro Stunde

Mit Workloads, die in der Praxis von �鶹ԭ��-Agenten ausgeführt werden, stellt �鶹ԭ�� im Rahmen der Zusammenarbeit mit NVIDIA das operative Versuchsfeld bereit, mit dem sich die leistungsfähige Laufzeitumgebung OpenShell zu einer praxiserprobten Umgebung weiterentwickeln kann.

In diesem Zusammenhang müssen auch die Anforderungen für folgende Aspekte definiert werden:

• Grenzen für die Isolierung, die den Risikomodellen des Unternehmens entsprechen
• Durchsetzung von Richtlinien im Einklang mit den konkreten geschäftlichen Rahmenbedingungen
• Überprüfbarkeit, die den Erwartungen der Kunden und den gesetzlichen Vorgaben entspricht

2. Gemeinsame Entwicklung von OpenShell-Funktionen

�鶹ԭ�� stellt Kapazitäten für die Entwicklung der Open-Source-Codebasis von OpenShell zur Verfügung. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Bereichen, die für Unternehmen besonders wichtig sind:

• Absicherung der Laufzeitumgebung
• Modellierung von Richtlinien
• Integration in das Identitätsmanagement von Unternehmen
• Hooks für die Überprüfung und Governance

�鶹ԭ�� leistet einen Beitrag zur Definition der Anforderungen für eine sichere Ausführung von Agenten im Unternehmen��– nicht nur in der Theorie, sondern auch beim Produktiveinsatz.

3. Joule-Studio-Laufzeitumgebung: von einer sicheren Ausführung zur Kontrolle durch das Unternehmen

Während OpenShell eine sichere Ausführung ermöglicht, stellt die Joule-Studio-Laufzeitumgebung die nötigen Funktionen und Prozesse bereit, damit Agenten von Unternehmenssystemen genutzt und gesteuert werden können:

• Geschäftsorientierte Richtliniensemantik (Rollen, Fähigkeiten, Lebenszyklus)
• Identitäts- und Zugriffskontrolle für Unternehmen
• Beobachtbarkeit und Überprüfbarkeit aller Verhaltensweisen von Agenten
• Implementierung und operative Governance in allen Landschaften

Dadurch wird sichergestellt, dass sich das autonome Handeln von Agenten stets an den geschäftlichen Zielen und Zuständigkeiten orientiert und nicht nur auf den technischen Berechtigungen basiert.

Die Antwort von OpenShell lautet: „Kann diese Aktion sicher ausgeführt werden?“
Die Antwort der Joule-Studio-Laufzeitumgebung lautet: „Soll diese Aktion überhaupt ausgeführt werden?“

Die Messlatte für Agentic AI für Unternehmen höher legen

Die Zusammenarbeit zwischen �鶹ԭ�� und NVIDIA zielt nicht nur auf die Integration von Technologien ab. Sie steht vielmehr für die gemeinsame Absicht, die Bedeutung des Begriffs „für Unternehmen“ im Zusammenhang mit autonomen KI-Systemen zu definieren.

Durch Bündelung

• der innovativen Laufzeitumgebung und Sicherheitsfunktionen von NVIDIA
• mit der Fähigkeit von �鶹ԭ��, Technologien in Produkte zu überführen, sowie dem Governance-Wissen von �鶹ԭ�� und dem großflächigen Einsatz von �鶹ԭ��-Lösungen

schaffen �鶹ԭ�� und NVIDIA eine integrierte Lösung für die vertrauenswürdige Ausführung von Agenten��– eine Lösung, die Unternehmen überprüfen, steuern und sicher einsetzen können.

�鶹ԭ��-Kunden stehen durch diese Zusammenarbeit KI-Agenten zur Verfügung, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch dafür ausgelegt sind, Vertrauen in Umgebungen zu schaffen, in denen Vertrauen besonders wichtig ist.

Andre Lamego ist SVP und Chief Product Officer für �鶹ԭ�� BTP Fabric.

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Neue Studien von �鶹ԭ�� und Wakefield* zeigen jedoch eine ganz andere Realität. Nachwuchskräfte werden durch KI nicht überflüssig, sondern vielmehr schneller produktiv. KI führt dazu, dass sich die Anfangsphase des Berufslebens grundlegend wandelt und die Erwartungen an Beschäftigte wesentlich früher steigen.

Umfragen haben ergeben, dass 88��Prozent der Chief Human Resource Officers (CHROs) damit rechnen, dass Berufseinsteiger dank KI in ihren Positionen schneller einsatzbereit sind. Dadurch steigen die Anforderungen auf beiden Seiten. Während Unternehmen davon profitieren, dass Mitarbeitende schneller produktiv werden und einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten können, sehen sich Berufseinsteiger mit höheren Erwartungen konfrontiert und haben weniger Zeit, sich einzuarbeiten. Führungskräfte müssen deshalb neue Ansätze entwickeln, wie sie den Erfolg von Mitarbeitenden definieren und vom ersten Tag an unterstützen.

Schnellere Einsatzbereitschaft durch KI

Lange Zeit haben Berufseinsteiger sich wiederholende, weniger wichtige Aufgaben übernommen, um die Arbeitsabläufe des Unternehmens zu erlernen. Diese grundlegenden Aufgaben werden heute größtenteils mithilfe von KI automatisiert.

Dieser Wandel vollzieht sich in immer mehr Unternehmen: 79���ʰ��dz���Գ� der befragten CHROs gaben an, dass Berufseinsteigern bereits in den ersten vier Wochen KI-Tools zur Verfügung gestellt werden. 87���ʰ��dz���Գ� erwarten von neuen Mitarbeitenden außerdem, dass sie bereits mit KI vertraut sind oder sich unmittelbar nach ihrem Eintritt in das Unternehmen in die Tools einarbeiten.

Da herkömmliche Aufgaben zunehmend von KI erledigt werden, übernehmen Berufseinsteiger früher erfolgsrelevante Tätigkeiten. Für CHROs sind bereits erste Auswirkungen erkennbar: 56 Prozent berichten, dass der Einsatz von KI zu höherem Selbstvertrauen führt, und 55���ʰ��dz���Գ� sehen eine höhere Produktivität.

Diese Entwicklung spiegelt auch die Themen wider, mit denen wir uns im „�鶹ԭ�� SuccessFactors Future of Work Predictions 2025“ erstmals befasst haben. Dort haben wir untersucht, wie sich Einstiegspositionen durch KI verändern könnten. Da KI immer mehr grundlegende Aufgaben übernimmt, lautet die Frage nicht, ob es weiter Positionen für Berufseinsteiger geben wird, sondern vielmehr, wie Unternehmen durch eine Neugestaltung dieser Positionen neue Möglichkeiten für den Kompetenzaufbau schaffen können.

Höhere Produktivität führt zu höheren Erwartungen

Wenn Nachwuchskräfte schneller produktiv werden, müssen sie auch schneller höheren Erwartungen gerecht werden. Verschiedene strukturelle Faktoren tragen zu diesem Wandel bei: Unternehmen stellen weniger Berufseinsteiger ein, während zugleich Nachwuchskräfte, die eine Stelle finden, früher komplexe Aufgaben übernehmen müssen. Die in Kürze erscheinende Studie unseres macht dies deutlich. Ein Umfrageteilnehmer fasste die Entwicklung wie folgt zusammen: „Berufseinsteiger haben früher vor allem Routineaufgaben erledigt – welche Tätigkeiten sollen sie künftig übernehmen? Sie bringen eine einzigartige Perspektive mit in ein Unternehmen ein. Durch die Einstellung von Nachwuchskräften möchten wir unsere gewohnten Herangehensweisen hinterfragen und besseres Arbeiten ermöglichen.“

KI automatisiert jedoch nicht nur Routinetätigkeiten, sondern kann auch dazu führen, dass viele der Möglichkeiten für schrittweises Lernen im Berufsalltag entfallen, die neuen Mitarbeitenden früher geholfen haben, Erfahrungen zu sammeln.

Angesichts dieser steigenden Erwartungen wird deutlich, dass die kognitive Belastung von Berufseinsteigern erheblich zunehmen könnte. CHROs berichten von erhöhtem Leistungsdruck und neue Mitarbeitende müssen sich mehr anstrengen, um mit der Beschleunigung von Arbeitsabläufen durch KI Schritt zu halten. In der Forschung wird dies mitunter auch als bezeichnet: die kognitive Erschöpfung, die durch die intensive Nutzung von KI bei der Arbeit entstehen kann.

Risiken durch Nutzung von KI

Diese Entwicklungen bringen verschiedene Risiken sowohl für Beschäftigte als auch für Unternehmen mit sich:

• Zunehmende Nutzung von Schatten-KI: 56��Prozent der CHROs gaben an, dass Berufseinsteiger auf nicht genehmigte KI-Tools zurückgreifen, wenn es keine klaren Leitlinien gibt. Dieses Verhalten ist in der Regel kein absichtlicher Verstoß gegen Richtlinien, sondern häufig darauf zurückzuführen, dass Berufseinsteiger Schritt halten möchten.
• Höheres Abwanderungsrisiko durch uneinheitlichen Zugang zu Tools: 44��Prozent der CHROs berichteten, dass ein uneinheitlicher Zugang zu KI-Tools das Risiko der Abwanderung von Mitarbeitenden erhöht. Dies gilt insbesondere für Nachwuchskräfte, die möglicherweise das Gefühl haben, ohne Tools zur Automatisierung von Routineaufgaben den gestiegenen Erwartungen an ihre Leistung nicht gerecht werden zu können.
• Schwinden grundlegender Fähigkeiten: Auch wenn KI die Produktivität steigert, äußerten sich 38��Prozent der Führungskräfte besorgt darüber, dass Nachwuchskräfte langfristige Fähigkeiten wie Kommunikation, kritisches Denken, Urteilsvermögen und Zusammenarbeit nur noch unzureichend erlernen. Diese Besorgnis spiegelt sich auch in qualitativem Feedback von Personalverantwortlichen wider. Ein Umfrageteilnehmer kommt zu dem Schluss: „Wir haben bei Berufseinsteigern Lücken festgestellt, was das professionelle Auftreten im geschäftlichen Umfeld betrifft��– von der Zusammenarbeit über den Umgang mit Stakeholdern bis hin zum Verantwortungsbewusstsein und dem Gefühl der Zuständigkeit.“

Beim Berufseinstieg neue Wege beschreiten

Da heutigen Berufseinsteigern weniger Möglichkeiten offenstehen als früher, die Arbeitsabläufe schrittweise zu erlernen, müssen Unternehmen diese Lernmöglichkeiten neu gestalten. Die Studie zeigt verschiedene Bereiche auf, in denen Personalverantwortliche Nachwuchskräfte gezielt bei der Einarbeitung unterstützen können:

1. Gezielter Aufbau grundlegender Kompetenzen

Durch die Automatisierung von Routinetätigkeiten haben Unternehmen die Möglichkeit, neue Ansätze zu entwickeln, wie Nachwuchskräfte Kompetenzen in den Bereichen Kommunikation, Zusammenarbeit, kritisches Denken und Entscheidungsfindung aufbauen können. Beispiele hierfür sind strukturierte, projektbasierte Lernerlebnisse, klarere Vorgaben für Entscheidungen und häufigeres Coaching. Im Mittelpunkt sollte dabei nicht nur das Erledigen von Aufgaben stehen, sondern auch die Stärkung des Urteilsvermögens und die Fähigkeit, Aufgaben zu priorisieren.

2. Schaffen von Einstiegspositionen für wertschöpfende Aufgaben

Nachwuchskräfte sind besser in der Lage, einen strategischen Beitrag zu leisten, wenn sie in ihrer Position sowohl eigenverantwortlich handeln dürfen als auch die nötige Unterstützung erhalten. Wenn bei Einstiegspositionen klare Zuständigkeiten und Erwartungen definiert werden und Mitarbeitende durch Mentoring und eindeutige Vorgaben für Entscheidungen und Eskalationen unterstützt werden, können Nachwuchskräfte Vertrauen aufbauen. Gleichzeitig lassen sich auf diese Weise Risiken besser steuern.

3. Klare Richtlinien für die KI-Governance ab dem ersten Tag

Ohne klare Vorgaben ist für Nachwuchskräfte nur schwer nachvollziehbar, wie sie KI verantwortungsvoll nutzen können. Wenn bereits beim Onboarding Erwartungen an die KI-Nutzung und rollenspezifische Best Practices kommuniziert werden und Führungskräfte die Nutzung von KI regelmäßig in ihren Mitarbeitergesprächen thematisieren, lässt sich die Nutzung von Schatten-KI reduzieren und das Vertrauen in neue Technologien frühzeitig stärken.

4. Gleichberechtigter Zugang zu KI-Tools für alle Teams und Führungskräfte

Wenn die Erwartungen steigen, kann ein uneinheitlicher Zugang zu KI-Tools den Leistungsdruck und die Belastung für Berufseinsteiger erhöhen. Ein einheitlicher Zugang, Schulungen und Unterstützung sorgen dafür, dass neue Mitarbeitende auch gestiegenen Anforderungen gerecht werden können, ohne das Risiko von Burnout oder einer Abwanderung zu erhöhen.

Fazit: Auswirkungen von KI auf Berufseinsteiger

KI führt nicht dazu, dass Jobs für Berufseinsteiger verschwinden, sondern bietet vielmehr neue Möglichkeiten, wie sie schnell produktiv werden und wertschöpfende Aufgaben übernehmen können. Zwar gibt es möglicherweise weniger Einstiegspositionen, doch diese sind mit höheren Erwartungen verbunden. Es wird immer wichtiger, KI-Kompetenzen mit umfassenden menschlichen Fähigkeiten zu verbinden. Durch die Entwicklung von Fähigkeiten in beiden Bereichen können Berufseinsteiger nicht nur eine Anstellung finden, sondern auch schnell einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten und nachhaltige Kompetenzen aufbauen.

Wenn Nachwuchskräfte schneller produktiv werden, können Unternehmen schneller agieren, Innovationen vorantreiben und ihre Effizienz steigern. Voraussetzung dafür sind klare Strukturen, Coaching und eine gezielte Entwicklung von Mitarbeitenden. Unternehmen, die diesen Wandel erfolgreich meistern, helfen Nachwuchskräften nicht nur, sich schneller einzuarbeiten, sondern auch Fähigkeiten in den Bereichen Urteilsvermögen, Zusammenarbeit und kritisches Denken aufzubauen, die nicht durch KI ersetzt werden können.

Wenn Sie sich über aktuelle Studien zu den Auswirkungen von KI auf Berufseinsteiger informieren möchten, besuchen Sie das .

Lara Albert ist Chief Marketing Officer bei �鶹ԭ�� SuccessFactors.

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Einführung der einheitlichen �鶹ԭ�� Business AI Platform und Ausbau der Partnerschaften mit Anthropic, Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft, NVIDIA und Palantir

ORLANDO, Florida – 12. Mai 2026 – Auf der Kundenkonferenz �鶹ԭ�� Sapphire hat �鶹ԭ�� das autonome Unternehmen vorgestellt, das die zentralen Geschäftsabläufe weltweit optimieren soll. Ziel ist, dass Menschen und KI gemeinsam die wachsenden Anforderungen globaler Geschäftsaktivitäten profitabel, strategisch und sicher bewältigen können.

„Bei den geschäftskritischen Prozessen unserer Kunden ist ‚annähernd richtig‘ nicht gut genug“, sagte Christian Klein, Vorstandsvorsitzender der �鶹ԭ�� SE. „Indem wir die �鶹ԭ�� Business AI Platform und die �鶹ԭ�� Autonomous Suite zusammenführen, verankern wir KI-Agenten in den Geschäftsprozessen, Daten und der Unternehmenssteuerung, damit sie genaue, gesetzeskonforme und sichere Ergebnisse liefern, neue Einnahmequellen erschließen und spürbare Kosteneinsparungen ermöglichen.“

Das autonome Unternehmen umfasst eine einheitliche KI-Plattform zur Entwicklung, Kontextualisierung und Steuerung von Agenten, eine autonome Suite, die zentrale Geschäftsprozesse ausführt, und eine Benutzeroberfläche, mit der Anwender auf ganz neue Weise mit Unternehmenssoftware arbeiten werden.

Die neue �鶹ԭ�� Business AI Platform

Die �鶹ԭ�� Business AI Platform bildet eine neue Grundlage für die Entwicklung und den Einsatz von Unternehmens-KI auf Basis realer Geschäftskontexte. Sie vereint nun die �鶹ԭ�� Business Technology Platform, �鶹ԭ�� Business Data Cloud und Unternehmens-KI von �鶹ԭ�� in einer einheitlichen, kontrollierten Umgebung.

Den Kern bildet die �鶹ԭ��-Knowledge-Graph-Lösung, die KI-Agenten eine strukturierte Abbildung von Geschäftsentitäten, Prozessen und Beziehungen in der �鶹ԭ��-Landschaft eines Kunden bereitstellt. Joule Studio ist die ganz auf KI ausgerichtete �鶹ԭ��-Lösung zur Entwicklung von Agenten, Anwendungen und agentenbasierten Arbeitsabläufen in Unternehmen. Entwickler können mit der No-Code-, Pro-Code- und KI-Umgebung ihrer Wahl arbeiten – in einer �鶹ԭ��-verwalteten Infrastruktur, die sicher, skalierbar und für Unternehmens-KI optimiert ist.

Einführung der �鶹ԭ�� Autonomous Suite in allen Geschäftsbereichen und Branchen

�鶹ԭ�� hat außerdem die �鶹ԭ�� Autonomous Suite vorgestellt. Sie erweitert die bestehenden �鶹ԭ��-Geschäftsanwendungen um KI-Agenten, die Prozesse durchgängig eigenständig ausführen können.

Die Suite wird über 50 fachspezifische Joule-Assistenten im Finanzwesen, in Lieferketten, Beschaffung, Personalmanagement und im Kundenerlebnis bereitstellen. Diese Assistenten automatisieren durchgängige Prozesse, indem sie aus über 200 spezialisierten Agenten die jeweils passenden orchestrieren, um konkrete Aufgaben auszuführen. So kann der neue Autonomous Close Assistant den Finanzabschluss von Wochen auf Tage verkürzen, indem er Buchungsbelege, Abstimmungen und Fehlerbehebung über den gesamten Prozess hinweg automatisiert.

�鶹ԭ�� hat zudem Industry AI eingeführt und damit sein umfassendes Branchenportfolio um sieben autonome Lösungen erweitert. Sie ermöglichen durchgängige branchenspezifische Prozesse und integrieren dabei bereichsspezifische Logik, Datenmodelle und regulatorische Anforderungen. Auf der �鶹ԭ�� Sapphire präsentierte �鶹ԭ�� die Zusammenarbeit mit dem europäischen Energiekonzern RWE, der mit Industry AI ungeplante Ausfallzeiten bei seinen Offshore-Windturbinen reduzieren kann. Im �鶹ԭ��-Szenario Autonomous Asset Management analysieren KI-Agenten Daten aus Tausenden vergangener Vorfälle, ermitteln die wahrscheinliche Ursache und erstellen vorausgefüllte Arbeitsaufträge mit den richtigen Werkzeugen und bewährten Lösungen von anderen Standorten.

Die neue autonome Benutzeroberfläche

�鶹ԭ�� hat darüber hinaus Joule Work vorgestellt – eine neue Herangehensweise, mit �鶹ԭ��-Software zu arbeiten. Statt durch einzelne Anwendungen zu navigieren und Daten auf verschiedenen Bildschirmen einzugeben, werden die Nutzer nun direkt und vorwiegend mit Joule interagieren. Sie beschreiben ein gewünschtes Ergebnis, und Joule wird die richtige Kombination aus Arbeitsabläufen, Daten und Agenten zusammenstellen.

Joule Work geht über einen reinen Dialog hinaus. Es liefert proaktiv relevante Einblicke und automatisiert Routineaufgaben, sodass Arbeit auch dann voranschreitet, wenn niemand aktiv steuert. Joule Work wird als Desktop-, Mobil- und über Spracheingabe in �鶹ԭ��- und Drittsystemen verfügbar sein.

Fonds über 100 Mio. Euro beschleunigt Weg zum autonomen Unternehmen

�鶹ԭ�� hat seine Kunden- und Partnerprogramme weiterentwickelt, um Kunden den Weg zum autonomen Unternehmen zu beschleunigen. Dafür hat �鶹ԭ�� einen Fonds in Höhe von 100 Mio. Euro für �鶹ԭ��-Partner aufgelegt, mit dem sie Kunden unterstützen können, von �鶹ԭ�� entwickelte KI-Assistenten und ­Agenten zu implementieren. Der Fonds steht auch Partnern zur Verfügung, die mit Joule Studio Partneragenten auf der neuen �鶹ԭ�� Business AI Platform erweitern oder entwickeln.

�鶹ԭ�� hat außerdem seine Angebote RISE with �鶹ԭ�� und �鶹ԭ�� GROW erweitert, damit Kunden schneller KI einsetzen können. Beide beinhalten Zugang zum Joule-Assistants-Portfolio: RISE-Kunden erhalten im ersten Jahr drei aktivierte Assistenten, �鶹ԭ��-GROW-Kunden bekommen bereits beim Onboarding Zugriff auf das gesamte Portfolio. �鶹ԭ�� S/4HANA, On-Premise- und �鶹ԭ�� ERP Central Component (�鶹ԭ�� ECC)-Kunden sind eingeschlossen: Diejenigen, die sich verpflichten, den Großteil ihrer aktuellen Systemlandschaft auf �鶹ԭ�� Cloud ERP umzustellen, erhalten Zugang zu ausgewählten KI-Szenarien. So können sie die Lücke zwischen ihrer aktuellen Landschaft und ihrem Cloud-Ziel schließen.

Zudem hat �鶹ԭ�� neue agentengestützte Transformations-Tools vorgestellt, die den Aufwand für die Migration von ERP-Systemen um mehr als 35 Prozent reduzieren können: durch Automatisierung von Systemanalysen, Code-Anpassungen, Konfiguration und Tests im großen Maßstab.

Schließlich hat �鶹ԭ�� umfassende strategische Partnerschaften in den Bereichen Plattform, Suite und Implementierung angekündigt:

• Plattform- und Suite-Partnerschaften: im Rahmen einer Kooperation mit Anthropic ergänzt Claude die Foundation Models, auf die �鶹ԭ�� mit seiner KI-Plattform als Grundlage für Joule-Agenten im Personalwesen, in der Beschaffung und in Lieferketten zurückgreifen wird. Amazon Web Services bietet künftig Datenintegration ohne Kopien zwischen �鶹ԭ�� Business Data Cloud und Amazon Athena. Die Partnerschaften mit Google Cloud und Microsoft ermöglichen wechselseitige Interoperabilität zwischen Joule und externen Agenten-Frameworks. Mistral AI und Cohere ermöglichen souveräne Modelloptionen in der Cloudinfrastruktur von �鶹ԭ��. schafft die visuelle Orchestrierung von KI‑Workflows in Joule Studio. NVIDIA wird mit OpenShell eine vertrauenswürdige und sichere Laufzeitumgebung für Joule Studio bereitstellen. Und die Kooperation mit erlaubt den Einsatz von KI-Agenten in �鶹ԭ�� Service Cloud, um Kundeninteraktionen mit vollständigem Zugriff auf Geschäftsdaten und Serviceprozesse abzuwickeln.
• Implementierungspartnerschaften mit Palantir und Accenture für komplexe Datenmigrationsszenarien sowie mit zur KI-gestützten Beschleunigung von ERP-Migrationen.

Weitere �鶹ԭ��einformationen finden Sie im �鶹ԭ�� News Center. Erhalten Sie �鶹ԭ�� News auf und . ��

Informationen zu �鶹ԭ��
Als weltweit führender Anbieter von Unternehmensanwendungen und Business AI steht �鶹ԭ�� (NYSE: �鶹ԭ��) an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Technologie. Seit über 50 Jahren vertrauen Unternehmen auf �鶹ԭ��, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, indem sie geschäftskritische Abläufe wie Finanzwesen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis vereinheitlichen. Weitere Informationen finden Sie unter.

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Dieses Dokument enthält vorausschauende Aussagen, das heißt Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zukünftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu führen kann, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen können.  Zusätzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen „Securities and Exchange Commission“ (SEC) eingereichten Unterlagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des �鶹ԭ��-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.

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Mit einem vielfältigen Portfolio von Marken – Kito, Crosby, Harrington, Gunnebo Industries, Peerless und eepos – verzeichnete das Unternehmen ein schnelles Wachstum und konnte seinen Umsatz von Millionen US-Dollar auf rund eine Milliarde US-Dollar steigern. Aber nach zahlreichen Akquisitionen hatte das Unternehmen eine fragmentierte IT-Landschaft aus veralteten, nicht unterstützten und nicht skalierbaren Systemen.

Um einen einheitlichen digitalen Kern zu schaffen und Prozesse zu standardisieren, entschied sich Kito Crosby für und implementierte �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition, mit dem Ziel, seine langfristige Strategie einer einzigen globalen Instanz umzusetzen.

Eine erfolgreiche Strategie Richtung Cloud

Kito Crosby habe eine „Clean Core“-Strategie nach dem Greenfield-Ansatz gewählt, um die bestehende Fragmentierung zu beseitigen und langfristige Skalierbarkeit zu ermöglichen, sagte Johnson Lai, Chief Digital Transformation Officer und Chief Information Officer, . „Früher haben wir unsere ERP-Systeme nicht integriert, sodass unsere IT-Landschaft sehr fragmentiert und unsere Funktionen für die Geschäftsprozesse eingeschränkt waren“, sagte er. „Daher wollten wir alle unsere ERP-Systeme erneuern und
mit einer Neuimplementierung wesentliche Veränderungen für das gesamte Unternehmen einleiten.“

Der Greenfield- und „Clean-Core“-Ansatz – im Grunde die Einrichtung eines völlig neuen Systems, bei dem Standardfunktionen gegenüber Anpassungen priorisiert werden – waren ausschlaggebend, um die aktuelle Technologielandschaft von Kito Crosby zu berichtigen, sodass Prozesse wie Auftragsabwicklung, Buchhaltung, Fertigung und Versand integriert werden konnten. Dieser Ansatz habe es dem Unternehmen auch ermöglicht, Kernprozesse genau zu betrachten und Abläufe zu optimieren, insbesondere in der Lagerverwaltung und Absatz- und Produktionsplanung, betonte Lai.

Da Kito Crosby für diesen Projektumfang nicht über die interne Mitarbeitenden verfügte, um die Server und Infrastruktur einzurichten, entschied man sich für RISE with �鶹ԭ�� und . „Die �鶹ԭ�� hat sehr viel zu bieten und wir wollten das für uns nutzen“, sagte Lai.

Das Unternehmen begann seine Transformation in Nordamerika, da dies sein größter Markt ist und der Betrieb eines älteren, nicht unterstützten ERP-Systems dort das größte Risiko darstellte.

Veränderungsprozesse sind nicht zu unterschätzen

Obwohl die Belegschaft laut Lai anfangs motiviert und voller Tatendrang war, war man durch die Größe des Projekts doch schnell überfordert.

Paradoxerweise wollten viele die neue Lösung �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition so anpassen, dass sie wie die alte Technologie funktioniert. „Jeder ist vom „Clean Core“-Ansatz überzeugt, bis es um seine eigenen Funktionen geht. Dann will man doch lieber individuelle Anpassungen. Man sträubte sich etwas, einfache Funktionen zu nutzen“, sagte Lai. „Sobald wir den Leuten aber Live-Demos mit ihren eigenen Daten zeigten, schwand dieser Widerstand langsam“, fügte er hinzu.

Besonders die IT-Abteilung wollte unbedingt ihre eigene Infrastruktur und ihre eigenen Server aufbauen und betreiben und das nicht einem anderen Unternehmen überlassen. Ein gewisses Verantwortungsgefühl sei wichtig, so Lai, aber da Kito Crosby letztlich sein Altsystem in Nordamerika schnell habe ablösen müssen, sei es erforderlich gewesen, mit der �鶹ԭ�� zusammenzuarbeiten. Und es war die richtige Entscheidung: „Einige, die sich anfangs fragten, warum wir manche der Aufgaben an die �鶹ԭ�� auslagern, sind mittlerweile unsere größten Fürsprecher. Wir finden, dass die Zusammenarbeit mit dem �鶹ԭ��-Team nicht anders ist als die Zusammenarbeit in unseren Teams.“

Unternehmen, die vor einem Digitalisierungsprojekt stehen, sollten, so Lai, „die Auswirkungen von Veränderungen auf die Mitarbeitenden niemals unterschätzen“. Globale Projekte erfordern eine umfassende Planung und entsprechende Zeit, bis Mitarbeitende und Führungskräfte mitmachen.

Erfahrungswerte und Vorteile des Cloud ERP

Die Modernisierung des ERP-Systems brachte Kito Crosby messbare Vorteile, unter anderem einen verbesserten Kundenservice, eine bessere Bestandskontrolle und effizientere Fertigungs- und Lagerabläufe. Durch die Verbesserungen bei den Geschäftsprozessen und die optimierten Systemfunktionen erreichte die Liefertreue von Kito Crosby den höchsten Wert seit 10 Jahren.

„Wir sehen diese Vorteile auf der ganzen Welt und freuen uns darauf, unsere Erfahrungen, die wir in Nordamerika gesammelt haben, weltweit zu nutzen, um all die kleinen ERP-Systeme, die veraltet sind und nicht unterstützt werden, in einem �鶹ԭ��-System zusammenzuführen und eine einzige globale Instanz zu erreichen“, sagte Lai. Seit Kito Crosby �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition produktiv einsetzt und die nativen Funktionen umfassend nutzt, hat das Unternehmen messbare Vorteile erzielt und von optimierten Geschäftsprozessen profitiert.  Die Transformation sorgte für erhebliche Leistungssteigerungen bei wichtigen Kennzahlen, wie zum Beispiel mehr termingerechte Kundenlieferungen, eine deutliche Verringerung von Lieferrückständen, eine höhere Bestandsgenauigkeit und eine schnellere unternehmensübergreifende Verarbeitung.

Gleichzeitig werden im Lagerbetrieb neue Maßstäbe in puncto Effizienz gesetzt und Rekordmengen bei Aus- und Einlagerung, Nachschub und Versand erreicht. Diese Ergebnisse wurden sicher, ohne Verletzungen und mit weniger Ressourcen erzielt.

Umstieg auf die Cloud

Nach der kürzlich abgeschlossenen Übernahme von Kito Crosby durch , einen weltweit führenden Entwickler, Hersteller und Vermarkter von Lösungen für intelligente Bewegungssteuerung, setzt Kito Crosby weiterhin auf seine starke digitale Basis.

„Da wir mit einer Neuimplementierung begannen und uns so weit wie möglich am „Clean Core“-Ansatz orientiert haben, laufen die Upgrades nach unserer Einschätzung noch schneller und mit weniger Aufwand ab“, sagte Lai. „Wir möchten die neueste Version von �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition einführen, um die KI-Funktionen von  nutzen können.“

Als Nächstes ist die Konsolidierung des Systems �鶹ԭ�� ERP Central Component (�鶹ԭ�� ECC) 6.0 in Europa geplant.

„Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie unser IT-Team das gesamte Unternehmen dabei unterstützt, unsere Kunden und Endanwender weiter zu begeistern“,  Lai. „Da wir unsere Geschäftsaktivitäten weiter ausweiten, erwarten wir zusätzliche Vorteile durch die Technologie, die erweiterten Funktionen und die KI-Tools in unserer �鶹ԭ��-Landschaft.“

Gillian Hixson ist Integrated Communications Specialist bei �鶹ԭ��.

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen für unsere Kunden maßgeblich voran. Kunden��, verbessern��,����und��.

�鶹ԭ�� Business AI für die Lieferkette

Projekteinrichtungs-Agent
Beta-Release

Projektmanager können nun schnell neue Projekte einrichten, indem sie Daten aus ähnlichen früheren Initiativen nutzen. Der Agent umgeht komplexe Schnittstellen und verringert die Abhängigkeit vom Projektmanagementbüro, um die schnelle Zuweisung wichtiger Ressourcen zu erleichtern, die für einen effektiven Projektstart erforderlich sind. Dank einer Zeitersparnis von 10 Prozent beim Erstellen von Projekten, von 16 Prozent beim Zuordnen von Ressourcen und von 30 Prozent beim Nachbearbeiten von Projekten aufgrund falscher Vorlagen können Teams ihren Fokus nun von der operativen Koordination auf die Steigerung von Rentabilität und Effizienz ihrer Projekte verlagern.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gestützter Abruf von Equipmentinformationen im Servicemanagement
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Servicemanager, die die Funktion für KI-gestützten Abruf in �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition nutzen, erhalten eine vollständige Rundumsicht auf das Equipment von Kunden. Die Funktion bietet sofortigen Zugriff auf Garantieinformationen und eine vollständige Historie der Servicevorgänge, ergänzt durch eine KI-Zusammenfassung und umsetzbare Empfehlungen. Dies ermöglicht es Servicemanagern, Servicepläne effizienter zu überwachen, potenzielle Ausfallzeiten zu reduzieren und sicherzustellen, dass das Equipment der Kunden mit maximaler Leistung betrieben wird.

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�鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gestützte Empfehlungen für Eingaben zum Anlegen von Retourenaufträgen
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Sachbearbeiter für Retouren können Kundenretouren schneller anlegen, indem sie Empfehlungen für Datenfelder nutzen, die auf historischen Daten basieren. Diese Funktion analysiert frühere Retourenbelege mit ähnlichen Prozessvarianten, um automatisch die häufigsten Eingabewerte und Retourengründe vorzuschlagen, wodurch die manuelle Dateneingabe minimiert und Fehler reduziert werden. Unternehmen profitieren von einer Senkung der Kosten für das Datenmanagement um ein Prozent und einer Verringerung der Ausgaben für Geschäfts- und Betriebsanalysen um fünf Prozent. Retourenteams können Aufträge damit effizienter bearbeiten, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.

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�鶹ԭ�� Integrated Business Planning, KI-gestützte MRO-Bestandsanalyse
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Bestandsplaner erhalten mit der MRO-Bestandsanalysefunktion für �鶹ԭ�� Integrated Business Planning einen neuen Analyseassistenten. Die Funktion beschleunigt die Ursachenanalyse, indem sie klare Zusammenfassungen in natürlicher Sprache generiert, die die wichtigsten Faktoren für empfohlene Sicherheitsbestände und Meldebestände erläutern. Durch die Umwandlung komplexer Berechnungen in verständliche Erkenntnisse können Planer den Zeitaufwand für die Analyse von Bestandsläufen um 30 Prozent reduzieren. Das führt zu einer schnelleren Umsetzung der Ergebnisse und stellt sicher, dass die Bestandsparameter mit den strategischen Geschäftszielen übereinstimmen.

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�鶹ԭ�� Integrated Business Planning, Add-in für Microsoft Excel, KI-gestützte Planung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Supply-Chain-Planer können ihre Arbeit nun mit einem neuen Add-in für KI-gestützte Planung für Microsoft Excel vereinfachen. Anstatt komplexe Formeln oder Formatierungsregeln manuell zu erstellen, was häufig technisches Fachwissen erfordert, können sie ihre Anforderungen einfach in natürlicher Sprache beschreiben. Das System generiert dann automatisch die korrekte Syntax. Diese intuitive Art der Interaktion mit dem System beseitigt technische Hürden und steigert die Effizienz von Planern um 10 Prozent, sodass sie sich stärker auf strategische Analysen statt auf Implementierungsdetails konzentrieren können.

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�鶹ԭ�� Integrated Business Planning, KI-gestützte Systemsicherheitsprüfung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Supply-Chain-Planer und Sicherheitsanalysten erhalten eine zuverlässige Methode, um Systemkonfigurationen anhand etablierter Sicherheitsempfehlungen zu bewerten. Die Funktion bewertet Compliance-Status und liefert klare Anleitungen zu erforderlichen Anpassungen. So können Administratoren potenzielle Lücken identifizieren und beheben und gleichzeitig Konfigurationen an den �鶹ԭ�� Best Practices ausrichten. Unternehmen können mit einer 27-prozentigen Steigerung der Einhaltung von Härtungsrichtlinien und einer 32-prozentigen Reduzierung des Aufwands zur Erfüllung von Sicherheitsempfehlungen rechnen. Diese Funktion stärkt den Schutz sensibler Daten und verringert das Risiko von Sicherheitsverletzungen.

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�鶹ԭ�� Integrated Product Development, KI-gestützte Problembericht-Erstellung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Wartungsteams können die Erstellung formaler Problemberichte vereinfachen, indem sie KI-Funktionen in �鶹ԭ�� Integrated Product Development nutzen. Indem sie ein Problem mit eigenen Worten für Joule beschreiben, extrahiert der Assistent auf intelligente Weise wichtige Details wie Problemname, Tags und Priorität und generiert anschließend automatisch einen strukturierten Bericht. Dieser optimierte Prozess reduziert den Aufwand für die manuelle Dateneingabe erheblich und stellt sicher, dass alle Berichte konsistent sind und den Unternehmensstandards entsprechen, was die Gesamteffizienz verbessert.

und starten Sie .

�鶹ԭ�� Integrated Product Development, KI-gestützte Anforderungsmodell-Erstellung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Anforderungsmanager haben nun eine direktere Möglichkeit zum Anlegen von Anforderungsmodellen in �鶹ԭ�� Integrated Product Development, indem sie Befehle in natürlicher Sprache mit Joule verwenden. Mit dieser Funktion können sie in einem einzigen Schritt neue Modelle initiieren, Namen festlegen und Vorlagen anwenden, ohne durch komplexe Ordnerstrukturen navigieren zu müssen. Dieser optimierte Ansatz bietet einen viel schnelleren Ausgangspunkt für neue Projekte und ermöglicht es Benutzern, ihre Arbeit sofort zu beginnen, ohne fundierte Kenntnisse des Repository-Layouts zu benötigen.

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�鶹ԭ�� Field Service Management, KI-gestützte automatische Planungsanalysen
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Disponenten und Berater im Außendienst können nun auf klare, On-Demand-Erklärungen zu Ergebnissen der automatischen Planung zugreifen, durch die komplexe Systemlogik leichter verständlich wird. Die neue Funktion interpretiert Planungsberichte und übersetzt technische Scoring-Details in geschäftsrelevante Erkenntnisse. Sie bietet Erläuterungen dazu, warum bestimmte Techniker zugeordnet, Alternativen nicht berücksichtigt und bestimmte Aktivitäten nicht geplant wurden. Diese Transparenz führt zu einer Steigerung der Produktivität der Disponenten um 12,5 Prozent und einer Reduzierung fehlerhafter Ressourcenzuordnungen um fünf Prozent. Dadurch wird das Vertrauen in automatisierte Entscheidungen gestärkt und die Analysezeit erheblich verkürzt.

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�鶹ԭ�� Digital Manufacturing, KI-gestützte Kurztexterweiterung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Qualitätsmanager, die komplexe Fertigungsprobleme dokumentieren, können nun mit minimalem Aufwand klare, objektive und strukturierte Beschreibungen erstellen. �鶹ԭ�� Digital Manufacturing für Problemlösung ermöglicht das Generieren von Beschreibungen. Dabei werden grobe erste Eingaben verfeinert, Voreingenommenheit und subjektive Sprache entfernt und ausgewogene, sachliche Problemdarstellungen erstellt. Dank der Unterstützung für mehrsprachige Übersetzungen und verbesserter Klarheit können Unternehmen die Effizienz von Qualitätstechnikern bei der Problembearbeitung um bis zu fünf Prozent verbessern und Fehler während des gesamten Problemlösungsprozesses um bis zu zehn Prozent reduzieren.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der �鶹ԭ�� SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile für Unternehmen. Sämtliche Berechnungen sind Schätzwerte, denen Fallstudien von �鶹ԭ��-Kunden, �鶹ԭ��-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tatsächlichen Vorteile können variieren und durch zusätzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht berücksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gewähr, weder ausdrücklich noch stillschweigend, bereitgestellt. �鶹ԭ�� übernimmt keinerlei Verantwortung für Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter „Rechtliche Hinweise“ Nutzungsbedingungen, Haftungsausschlüsse, Pflichtangaben und Einschränkungen für dieses Material zu finden.

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Mit dieser Akquisition unterstützt �鶹ԭ�� ihre Kunden dabei, Unternehmensdaten aus �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Systemen für den Einsatz von KI vorzubereiten. Die Kunden erhalten damit leistungsstarke Werkzeuge, um Daten über verschiedene Quellen hinweg zu vereinheitlichen, zu bereinigen und zu harmonisieren, um so eine leistungsfähige��agentische��KI im gesamten Unternehmen einsetzen zu können.��

Weitere �鶹ԭ��einformationen finden Sie im �鶹ԭ�� News Center. Erhalten Sie �鶹ԭ�� News auf  und .  

Ansprechpartner für die �鶹ԭ��e: &�Բ�����;

Marcus Winkler, �鶹ԭ��, +49 151 571 18 691, marcus.winkler@sap.com, CEST 

Daniel Reinhardt, �鶹ԭ��, +49 151 168 10 157, daniel.reinhardt@sap.com, CEST 
�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com  &�Բ�����;

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Dieses Dokument enthält vorausschauende Aussagen, das heißt Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zukünftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu führen kann, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen können. &�Բ�����;Zusätzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen „Securities and Exchange Commission“ (SEC) eingereichten Unterlagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des �鶹ԭ��-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. &�Բ�����;

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Joule

Joule, Erweiterungen

Die Benutzerfreundlichkeit von Joule wird durch optimierte Startzeiten und die Einführung einer threadübergreifenden Suchfunktion verbessert. Damit finden Endbenutzer Informationen in allen Konversations-Threads, ohne einzelne Verläufe manuell prüfen zu müssen. Auch die Dokument-Grounding-Funktion wurde erheblich verbessert und unterstützt nun die nahtlose Integration mit Google Drive.

Informationen zum Einrichten finden Sie unter , und .

Mit einer Unterstützung von bis zu 8.000 Dokumenten pro Pipeline wurde zudem die Skalierbarkeit sehr verbessert, sodass große Daten-Repositorys effizient verarbeitet und genutzt werden können.

Weitere Informationen finden Sie unter .

�鶹ԭ�� Joule for Consultants, Erweiterungen

Verbesserte Darstellung von Quellenangaben
Für �鶹ԭ�� Joule for Consultants wurde die Darstellung von Quellenangaben aller identifizierten Quellen, die das Produkt zurückgibt, verbessert. Quellenangaben wurden zur besseren Übersichtlichkeit auf die rechte Seite in einen eigenen Bereich verschoben und umfassen nun gegebenenfalls auch öffentliche Websuchergebnisse (siehe unten).

Außerdem wurde eine neue Gruppierungsfunktion hinzugefügt, mit der Quellenangaben gruppiert werden können. Dieses Update bietet Benutzern einen transparenteren Überblick darüber, woher Informationen stammen. Dadurch wird das Vertrauen gestärkt und die Rückverfolgbarkeit für sämtliche Antworten verbessert.

Um die Quellen und den Bildbereich anzuzeigen, klicken Sie auf die Schaltfläche für Quellen unter den einzelnen Nachrichten. Der Bereich wird auf der rechten Seite geöffnet und enthält alle gruppierten Quellen.

Websuche aktivieren
Administratoren können nun über das Kontrollpanel die Websuche für alle zugeordneten Endbenutzer in �鶹ԭ�� Joule for Consultants aktivieren beziehungsweise deaktivieren.

Bei Aktivierung dieser Option berücksichtigt �鶹ԭ�� Joule for Consultants öffentliche Webinhalte in seinem Reasoning und gibt relevante öffentliche Quellen in Antworten an, wenn sie zur Antwort beitragen. Diese Erweiterung bietet Unternehmen mehr Flexibilität und Transparenz, da sie eine umfassendere Abdeckung von Informationen ermöglicht und gleichzeitig für klare Quellenangaben zu allen verwendeten Quellen sorgt.

Datei-Uploads in der Joule-Nachrichteneingabe
Endbenutzer können nun bis zu zehn Dateien direkt aus dem Eingabefeld für dialogorientierte Nachrichten hochladen und während des gesamten Dialogs Bezug darauf nehmen.

Zu den unterstützten Dateitypen gehören PDF und TXT. Die einzelnen Dateien sollten nicht größer als 10 MB sein beziehungsweise höchstens 600.000 Zeichen enthalten; für PDFs handelt es sich um einen Richtwert. Es gilt eine Begrenzung von 100 Seiten. Größere Dateien können in mehrere Dokumente aufgeteilt werden. Bilddateien werden derzeit nicht verarbeitet und bleiben unberücksichtigt. Wir arbeiten intensiv daran, diese Funktion für Endbenutzer noch nützlicher zu gestalten. Durch diese Erweiterung sind reichhaltigere, kontextbezogene Interaktionen möglich, da hochgeladene Dokumente während der gesamten Sitzung in die dialogbezogenen Antworten integriert werden können. Zu beachten ist, dass die Standard-Datenschutzbestimmungen gelten. Weitere Informationen zum kostenfreien Benutzerkontingent sind in der Hilfedokumentation enthalten.

Inhalt: �鶹ԭ�� Enterprise Architecture Reference Library
Die Daten der �鶹ԭ�� Enterprise Architecture Reference Library wurden aufgenommen und sind in Konversationen nutzbar. Wenn weitere Daten hinzugefügt werden, können die relevanten Bestandteile in die Antworten von �鶹ԭ�� Joule for Consultants aufgenommen werden. So sind umfassendere, genauere und stärker kontextbezogene Antworten auf Benutzerabfragen möglich. Da Inhalte der �鶹ԭ�� Enterprise Architecture Reference Library nicht per Link referenziert werden können, wird der zusätzliche Inhalt nicht unter den Quellen aufgeführt, auch wenn darauf Bezug genommen wird.

Ausführliche Informationen finden Sie .

Jonathan von Rüden ist Chief AI Officer der �鶹ԭ�� SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile für Unternehmen. Sämtliche Berechnungen sind Schätzwerte, denen Fallstudien von �鶹ԭ��-Kunden, �鶹ԭ��-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tatsächlichen Vorteile können variieren und durch zusätzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht berücksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gewähr, weder ausdrücklich noch stillschweigend, bereitgestellt. �鶹ԭ�� übernimmt keinerlei Verantwortung für Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter „Rechtliche Hinweise“ Nutzungsbedingungen, Haftungsausschlüsse, Pflichtangaben und Einschränkungen für dieses Material zu finden.

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