Ich freue mich, bekannt zu geben, dass die nächste Generation von �鶹ԭ��-Ariba-Lösungen jetzt verfügbar ist. Dies markiert die nächste Phase unserer Maßnahmen, mit denen wir den gesamten Beschaffungsprozess ��ü�� das Zeitalter der künstlichen Intelligenz neu gestalten möchten. Mit diesem Meilenstein setzen wir unsere Ankündigungen um und bieten Kunden eine grundlegend neu entwickelte Plattform.

Dies wurde auch in der Branche entsprechend gewürdigt.��Die �鶹ԭ�� wurde 2026 von Gartner in seiner Studie „Magic Quadrant for Source-to-Pay Suites“ als einer der führenden Anbieter eingestuft. Die Anerkennung spiegelt die Bedeutung von �鶹ԭ�� Ariba der nächsten Generation wider und unterstreicht unseren kontinuierlichen Fokus auf einer Modernisierung der Plattform und KI-basierte Innovationen ��ü�� Unternehmen.

Umbau des technischen Fundaments

Wie Führungskräfte in der Beschaffung wissen, wird das Potenzial von KI weithin anerkannt, aber ihr Mehrwert zeigt sich nicht immer durchgängig. Das Vertrauen in KI ist hoch, aber die Ergebnisse hängen nicht allein von Algorithmen ab. KI ist nur dann von Nutzen, wenn sie von den richtigen Daten, Prozessen und der passenden Plattformarchitektur unterstützt wird. Wir haben uns daher entschieden, �鶹ԭ�� Ariba von Grund auf neu aufzusetzen.

Das unabhängige Analystenhaus  als „eine vollständige Neugestaltung der weltweit größten und etabliertesten Source-to-Pay-Plattform“ und betont, dass damit nicht einfach Altsysteme um KI-Funktionen erweitert wurden. Vielmehr wurde die architektonische Grundlage geschaffen, die ��ü�� eine zuverlässige und flächendeckende Nutzung von KI erforderlich ist.

Das entspricht dem, was wir immer wieder von Kunden hören, nämlich dass nachhaltige Veränderungen eine Modernisierung im Kern erfordern.

Eine KI-native Source-to-Pay-Plattform auf Basis der �鶹ԭ�� Business Technology Platform

�鶹ԭ�� Ariba der nächsten Generation basiert auf der����(�鶹ԭ����BTP) und bietet eine einheitliche Datenbasis in Echtzeit im gesamten Source-to-Pay-Lebenszyklus. Dies ermöglicht eine engere Integration in , bessere Erweiterungsmöglichkeiten und eine schnellere Bereitstellung von Innovationen.

Durch den Umstieg auf die �鶹ԭ�� BTP kann �鶹ԭ�� Ariba offene APIs und Datenkonsistenz in der gesamten Suite unterstützen und weist die erforderliche Reaktionsfähigkeit ��ü�� intelligente, KI-gestützte Beschaffungsprozesse auf – Funktionen, die von führenden Source-to-Pay-Plattformen zunehmend erwartet werden, aber auf älteren Architekturen schwer zu erreichen sind.

Die aktuellen Funktionen der nächsten Generation werden 2026 und 2027 schrittweise bereitgestellt, sodass Kunden flexibel gemäß ihren geschäftlichen Prioritäten Innovationen einführen können.

Integrierte Intelligenz mit Joule: Entscheidungen umsetzen

Ein wesentliches Element von �鶹ԭ�� Ariba der nächsten Generation ist die enge Integration von  direkt in den Beschaffungsworkflows. �鶹ԭ�� Ariba der nächsten Generation behandelt KI nicht als optionales Add-on, sondern ist in der Lage, Arbeitsabläufe von vorneherein intelligenter zu machen, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen und gleichzeitig ��ü�� reibungslose tägliche Prozesse zu sorgen.

Zu den ersten Funktionen gehören:

• �𾱲���Agent ��ü�� die Gebotsanalyse, der komplexe Gebotsszenarien, einschließlich Überlegungen zu Gesamtkosten, automatisch bewerten kann
• KI-gestützte Vertragsunterstützung zur Automatisierung von Routineanfragen, Erstellung von Zusammenfassungen und ��ü�� den sofortigen Zugriff auf Vertragsdetails

Diese Funktionen verdeutlichen den umfassenden Wechsel von Systemen, die ständig manuelle Eingaben erfordern, zu Plattformen, die Ergebnisse aktiv unterstützen.

Eine einheitlichere, intuitive Oberfläche ��ü�� die Beschaffung

Die nächste Generation von �鶹ԭ��-Ariba-Lösungen beseitigt auch die seit langem bestehende Fragmentierung im Lebenszyklus des gesamten Beschaffungsprozesses.

Zu den wichtigsten Verbesserungen zählen:

• �鶹ԭ�� Ariba Intake Management: Die Lösung ist jetzt global verfügbar und bietet einen zentralen Einstiegspunkt ��ü�� alle Beschaffungsanfragen
• eine vereinfachte Benutzeroberfläche auf Basis von �鶹ԭ����Fiori, die über ein zentrales Launchpad bereitgestellt wird
• ein modernisierter��Vertragslebenszyklus, unterstützt durch die Integration in Icertis Contract Intelligence

Insgesamt sollen diese Verbesserungen die Beschaffung vereinfachen und gleichzeitig sicherstellen, dass Prozesse im Hintergrund durchgängig, konform und intelligent bleiben.

Was das ��ü�� Kunden bedeutet

Für bestehende �鶹ԭ��-Ariba-Kunden bietet �鶹ԭ�� Ariba der nächsten Generation Wahlmöglichkeiten und Kontinuität. Kunden profitieren von diesen Vorteilen:

• Freiwilliger Umstieg auf �鶹ԭ�� Ariba der nächsten Generation
• Zugriff auf Funktionen der nächsten Generation ohne vertragliche Auswirkungen
• Paralleler Betrieb von aktueller Systemumgebung und Systemumgebung der nächsten Generation während eines aktiven Übergangs zur Reduzierung von Risiken und Unterbrechungen.

Die �鶹ԭ�� bietet Tools, Services und Zeitpläne ��ü�� einen gesteuerten Umstieg, damit Unternehmen zuversichtlich und ohne Handlungsdruck agieren können.

Die Basis ��ü�� zukünftige Technologien

�鶹ԭ�� Ariba der nächsten Generation ist nicht das Ziel an sich, sondern die Grundlage ��ü�� die Beschaffung von morgen.

Mit einer KI-nativen Architektur, integrierter agentenbasierter Intelligenz und einer einheitlichen Benutzeroberfläche ermöglicht diese neue Generation von �鶹ԭ�� Ariba Unternehmen nicht nur effizientere Transaktionen, sondern intelligentere Entscheidungen, größere Widerstandsfähigkeit und messbare Ergebnisse.

Ardent Partners bemerkte, dass dieser Umbau als Katalysator betrachtet werden kann – nicht nur ��ü�� �鶹ԭ��-Ariba-Kunden, sondern ��ü�� das breitere Umfeld der Beschaffungstechnologien. Die nächste Generation von �鶹ԭ��-Ariba-Lösungen vereint Skalierbarkeit, Daten und KI auf eine ganz neue Weise und zeigt damit, was moderne Source-to-Pay-Plattformen bieten können.

Die Lösung ist nun verfügbar. Wir freuen uns daher, Kunden auf ihrem Weg von der Vision zur Wertschöpfung unterstützen zu können. Gemeinsam können wir die Zukunft intelligenter Beschaffung gestalten.

Baber Farooq ist Senior Vice President von Product Marketing ��ü�� �鶹ԭ�� Ariba und �鶹ԭ�� Fieldglass.

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Den FC Bayern an der Spitze zu halten, ist keine leichte Aufgabe. Um den Fans, die bei jedem Heimspiel die Allianz Arena besuchen, ein optimales Erlebnis zu bieten, sind Tausende von Mitarbeitenden ��ü�� die Spieltage im Einsatz. Zudem wird das Spielgeschehen von einem Verwaltungsteam mit über 1.200 Beschäftigten weltweit unterstützt. Der Fokus auf den Spieltagsbetrieb umfasst alle denkbaren Aspekte, von der Sicherheit über den Kartenverkauf und Einlass bis hin zu Shops und der Verwaltung eines der größten Parkhäuser Europas, in dem innerhalb weniger Stunden bis zu 12.000 Autos ein- und ausfahren.

Der Spieltagsbetrieb des FC Bayern generiert auch ein gewaltiges Datenvolumen, sodass die Erfassung und Analyse jeder Faninteraktion – sowohl bei den Fans im Stadion als auch seitens der Hundert Millionen virtuellen Zuschauer weltweit – zu einer Herkulesaufgabe wurden. Daten über die Aktivitäten der Fans wurden in mehr als 50 separaten Altsystemen gespeichert, was zu einer fragmentierten Informationslandschaft führte. Für den FC Bayern war es deshalb nicht leicht, die Anforderungen der Anhänger zu verstehen und diesen gerecht zu werden.

Für einen Verein, der seit über einem Jahrhundert Siege feiert, ist Innovation glücklicherweise kein Fremdwort.

Daten aus dem Spieltagsbetrieb

, der beim FC Bayern München die Bereiche Entwicklung und Prozesse verantwortet, fasste die Herausforderungen des Vereins wie folgt zusammen: „Wir brauchen ��ü�� alles Daten“. Von der Feuerwehr und den Polizisten, die an den Spieltagen im Einsatz sind, über die IT-Teams bis hin zum Verkaufspersonal: Alle Beteiligten „brauchten Daten, und alle brauchten die gleiche Sicht auf die Daten“, so Winter.

Doch die Daten des Vereins waren auf Dutzende isolierter Systeme von verschiedenen Anbietern und Dienstleistern verteilt. Als es darum ging, wichtige Entscheidungen zu Spieltagen zu treffen, mussten die Teams auf analoge, fragmentarische Methoden zum Informationsaustausch zurückgreifen – oftmals über SMS und Radio. So konnten die einzelnen Teammitglieder nie zur gleichen Zeit auf dieselben Informationen zugreifen.

Der FC Bayern musste deshalb sein riesiges Datenvolumen in einem zentralen, integrierten System bündeln, das eine einheitliche Rundumsicht bietet.

Von Silos zu einem schlankeren System

Der traditionsreiche Sportverein arbeitete bereits seit mehr als 25 Jahren im Rahmen einer Partnerschaft mit �鶹ԭ�� zusammen. Die (�鶹ԭ�� BTP) war ��ü�� die nächste Phase der digitalen Transformation des Vereins somit bestens geeignet. Die Plattform umfasst die , mit der Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen, einschließlich �鶹ԭ��- und Fremdsystemen, erfasst und zusammengebracht werden können. Diese neu integrierte Datenlandschaft dient als zentrale Datenquelle im gesamten Unternehmen. So sind Datenanalysen in Echtzeit möglich, die nicht nur die Abläufe am Spieltag und das Fanerlebnis vor Ort optimieren, sondern auch wertvolle Erkenntnisse ��ü�� eine langfristige strategische Planung liefern.

Laut Winter kann der Verein nun zum Beispiel auf eine minutenaktuelle, detaillierte Übersicht über die Fans des FC Bayern zugreifen – „was sie tun, was ihre Interessen sind, wie alt sie sind, ob sie Trikots kaufen, ob sie nur zu Fußballspielen gehen, ob sie sich auch schon ��ü�� Basketball interessieren“ und vieles mehr. Das habe zu einem viel umfassenderen Verständnis der Fanaktivitäten geführt, und zwar nicht nur auf individueller Ebene, sondern auch was die Anhängerschaft insgesamt angeht.

Zukunftsprognosen: Technologielandschaft um KI erweitern

Mit dieser soliden, integrierten Datengrundlage kann der FC Bayern seinen Blick auf die Zukunft richten und seine Technologielandschaft um künstliche Intelligenz (KI) erweitern, um das Potenzial seiner eigenen Daten unternehmensweit voll auszuschöpfen – von der Steigerung der Prozesseffizienz bis hin zur Entwicklung robuster, datengestützter Prognosefunktionen.

Unternehmen, die ihre eigene digitale Transformation vollziehen möchten, riet Winter, das Pferd nicht von hinten aufzuzäumen: „Um KI zu nutzen, muss man über gute Daten verfügen.“ Er wies darauf hin, dass jedes Unternehmen seine ganz eigenen Prozesse habe. Er empfahl, zuallererst zuzuhören: „Sprechen Sie mit Ihren Nutzern. Welche Probleme haben sie? Welche Informationen benötigen sie? Welche Prozesse möchten sie optimieren?“

Obwohl der Weg nicht immer einfach ist, weiß der FC Bayern, dass sich der Aufwand ��ü�� einen Sieg immer lohnt.

Die vollständige Folge mit dem FC Bayern München aus der Reihe „Better Together: Customer Conversations“ finden Sie unter .

Komplette Folge

Erfahren Sie mehr darüber, wie der FC Bayern München den Spieltagsbetrieb neu ausgerichtet hat:

• : Dominik Winter, der den Bereich Entwicklung und Prozesse beim FC Bayern München leitet, spricht im Podcast mit Tamara McCleary, CEO von Thulium. Er berichtet, warum es erfolgsentscheidend war, das Fanerlebnis durch die Integration von Daten der Fans zu verbessern, um ein personalisiertes und zielgerichtetes Angebot über verschiedene Kanäle hinweg zu bieten. Vom Parken des Autos bis zum Einkaufserlebnis werden dabei individuelle Präferenzen berücksichtigt.
• : Dominik Winter spricht mit Timo Elliott, Vice President und Global Innovation Evangelist bei �鶹ԭ��, über die Herkulesaufgabe, die enorme Menge an Fandaten aus mehr als 50 separaten Altsystemen zu erfassen und auszuwerten. Darüber hinaus beschreiben sie die nächsten Schritte, auch in Bezug auf KI.

Alle Folgen der Reihe „Better Together: Customer Conversations“ finden Sie .

Haben Sie Ideen ��ü�� Themen oder Technologien, über die wir berichten sollten, oder möchten Sie gerne als Gast beim Podcast dabei sein? Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören. Senden Sie uns eine E-Mail.

Timo Elliott ist Vice President und Global Innovation Advocate ��ü�� die �鶹ԭ�� BTP bei �鶹ԭ��. 

Foto oben mit freundlicher Genehmigung der FC Bayern München AG

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Damit Fertigungsunternehmen in diesem schwierigen Umfeld erfolgreich sein können, genügt es nicht mehr, dass sie ihre Prozesse schrittweise optimieren oder lediglich Verbesserungsmaßnahmen in einzelnen Bereichen vornehmen. Sie müssen ihre Geschäftsabläufe durchgängig mit vernetzten Prozessen und vertrauenswürdigen Daten koordinieren, um schneller auf Veränderungen reagieren, effizienter arbeiten, Vorschriften einhalten und ihr Wachstum vorantreiben zu können – auch wenn sich die Rahmenbedingungen immer wieder ändern.

Auf der Hannover Messe 2026, der Weltleitmesse ��ü�� die Transformation der Industrie, präsentiert die �鶹ԭ�� die neuesten KI-gestützten Innovationen ��ü�� Fertigungsunternehmen und Lieferketten. Diese Innovationen unterstützen Unternehmen dabei, einen durchgehenden Geschäftsbetrieb sicherzustellen, indem sie Mitarbeitende, Prozesse und Technologien im erweiterten Unternehmen koordinieren. So können sie Volatilität als Chance nutzen und ihre Resilienz stärken, die Effizienz steigern und den Anforderungen ihrer Kunden besser gerecht werden.

Von KI-gestützten Erkenntnissen zu KI-gestützten Prozessen

Viele Jahre lang haben Hersteller in Analysen und Dashboards investiert, um besseren Einblick in ihre Prozesse zu gewinnen. Damit allein lassen sich Störungen jedoch nicht vermeiden. Was Fertigungsunternehmen nun benötigen, sind direkt in zentrale Geschäftsprozesse integrierte KI-Funktionen, die Alerts analysieren, Schlussfolgerungen über die geschäftlichen Auswirkungen ziehen und in Echtzeit Lösungen ��ü�� Probleme bereitstellen können. Mit Agentic AI können Unternehmen nun noch einen Schritt weiter gehen und Agenten einsetzen, die automatisch die richtigen Maßnahmen ergreifen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Bei kritischen Entscheidungen liegt die Kontrolle dabei stets beim Menschen.

Die �鶹ԭ�� setzt KI in industriellem Maßstab ein und integriert KI-Agenten direkt in die Workflows von Lieferketten und Fertigungsunternehmen, wo sie Zugriff auf kontextbezogene, vertrauenswürdige Unternehmens- und Netzwerkdaten haben. Auf der Grundlage von harmonisierten industriellen Daten, Transaktions- und Netzwerkdaten führen diese Agenten nicht nur Analysen durch, sondern erstellen auch Echtzeitprognosen und steuern Fertigungsprozesse. Damit profitieren Unternehmen umgehend von mehr Resilienz, sind ��ü�� die Einhaltung von Vorschriften gerüstet und können konkrete Ergebnisse ��ü�� Kunden erzielen. Für sie kommt es vor allem darauf an, messbaren ROI zu schaffen – sowohl durch die Reduzierung von ungeplanten Ausfallzeiten, Ausschuss und Nacharbeiten als auch durch die Steigerung der Qualität und damit auch der Produktionsleistung.

Lieferketten mit KI durchgängig koordinieren

Die ist das Schwerpunktthema der �鶹ԭ�� auf der diesjährigen Hannover Messe.

Die �鶹ԭ�� hilft Fertigungsunternehmen, nicht nur internen Teams, sondern auch ihren Lieferanten, Logistikpartnern und Dienstleistern außerhalb des Unternehmens Zugriff auf vernetzte Prozesse und Daten zu ermöglichen. KI-Agenten verknüpfen Entwicklung, Planung, Beschaffung, Herstellung, Logistik, Service und Anlagenmanagement miteinander und lassen sich nahtlos in ERP- und Geschäftsbereichssysteme integrieren. Dadurch beseitigen die Lösungen von �鶹ԭ�� Silos, die Entscheidungen ausbremsen und operative Risiken erhöhen.

Ermöglicht und gesteuert wird diese Koordination von Agenten durch ein Portfolio intelligenter Anwendungen, die nicht nur analysieren, sondern auch handeln. So können Hersteller schneller und mit koordinierten Maßnahmen auf neue Anforderungen reagieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen, die Kontrolle zu verlieren oder das Wachstum zu behindern.

Neue KI-Agenten transformieren Planung, Serviceausführung und Abläufe

Auf der Hannover Messe 2026 präsentiert die �鶹ԭ�� KI-Agenten, mit denen Hersteller und Anlagenbetreiber auch bei anhaltenden Störungen die Wertschöpfung beschleunigen, einen stabilen Betrieb sicherstellen und den Service verbessern können. Im Vorfeld der zahlreichen Ankündigungen, die ��ü�� die �鶹ԭ�� Sapphire geplant sind, bieten diese Agenten einen ersten Eindruck, wie Agentic AI konkrete Vorteile ��ü�� alle Bereiche der Lieferkette mit sich bringt. Hier einige Beispiele:

Fertigung

• Der Production Master Data Agent automatisiert und optimiert die Erstellung und Pflege von Produktionsstammdaten. Auf der Grundlage der Stückliste erstellt der Agent Produktionsarbeitspläne einschließlich den dazugehörigen Vorgängen und Arbeitsplätzen und stellt sicher, dass Komponenten im Produktionsprozess richtig zugeordnet werden. Dies führt zu geringerem manuellen Aufwand, ermöglicht eine schnellere Produktionskonfiguration und sorgt auch bei geänderten Anforderungen ��ü�� präzise Produktionsdaten. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.
• Mit dem Production Planning and Operations Agent können Planer bei der Freigabe von Produktionsaufträgen natürliche Sprache verwenden. Zugleich ermöglicht der Agent eine automatische Überprüfung der Materialverfügbarkeit, Kapazitäten und Randbedingungen ��ü�� die Terminierung. Joule unterbreitet Empfehlungen, etwa zu alternativen Komponenten oder Optionen ��ü�� die Neuterminierung, die Planer überprüfen und genehmigen können. Dadurch verringert sich der manuelle Aufwand und es wird sichergestellt, dass die Produktion stets an den realen Bedingungen in der Praxis ausgerichtet bleibt. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.

Anlagenmanagement und Services

• Der Field Service Dispatcher Agent ermöglicht eine schnellere Bearbeitung von Serviceanfragen und sorgt ��ü�� eine höhere Anlagenverfügbarkeit, indem auf der Grundlage der benötigten Kenntnisse, des Standorts, des Anlagenzustands und der Priorität geeignete Servicetechniker entsandt werden. Dadurch können Probleme schneller behoben und der Personaleinsatz optimiert werden. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.
• Der Alert Processing Agent wertet bei Alerts zum Systembetrieb frühere Vorfälle, Problemlösungen und kontextbezogene Signale aus, um klare, datengestützte Maßnahmen zu empfehlen, mit denen Teams Probleme schneller beheben und die Betriebssicherheit verbessern können. Der Agent soll im dritten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.
• Der Asset Health Agent analysiert zeitreihenbasierte Indikatoren ��ü�� den Anlagenzustand, um den derzeitigen und prognostizierten Zustand einzelner oder mehrerer technischer Objekte zu bewerten und zusammenzufassen. Der Agent prognostiziert, wann der Anlagenzustand kritisch wird, und benachrichtigt Benutzer in Echtzeit. Auf diese Weise unterstützt er eine zustandsbasierte Instandhaltung und hilft dabei, Ausfallzeiten zu minimieren und die Anlagenverfügbarkeit sicherzustellen. Der Agent soll im dritten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.

KI-Agenten ��ü�� die Logistikausführung

• Der Material Reservation Agent stellt sicher, dass die benötigten Materialien am richtigen Ort verfügbar sind, indem er auf der Grundlage von Geschäftsregeln automatisch Reservierungen anlegt und pflegt. Dadurch kommt es zu weniger Verzögerungen, während zugleich die Bestandsgenauigkeit und das Umlaufvermögen optimiert werden. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.
• Der Outbound Task Orchestration Agent ermöglicht eine bessere Einhaltung der Service-Level-Vereinbarungen von Kunden, indem er Probleme beim Kommissionieren und Verpacken in Echtzeit erkennt und behebt und durch die Koordination von Korrekturmaßnahmen pünktliche und präzise Lieferungen unterstützt. Der Agent soll im zweiten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.

Personal, Logistikprozesse und Anlagen in Echtzeit aufeinander abstimmen

Um resiliente Abläufe gewährleisten zu können, müssen Unternehmen außerdem in der Lage sein, bei geänderten Bedingungen ihren Personaleinsatz mit den übrigen Ressourcen in Einklang zu bringen.

Mit lassen sich Qualifikationen, Zertifizierungen, Verfügbarkeit und Arbeitsgesetze in Echtzeit auf den operativen Bedarf abstimmen. Dadurch kann die Personalplanung bei Produktionsänderungen automatisch angepasst werden.

In der Logistik können Unternehmen mit der und der neuen Lösung ihre Transportkosten senken, die Lagerausführung beschleunigen und die Liefertreue verbessern. Die dialoggesteuerte Interaktion mit Joule ermöglicht es Auftragsmanagern, Prioritäten ��ü�� die Auftragserfüllung festzulegen und dabei automatisch die Verfügbarkeit und Randbedingungen ��ü�� die Terminierung zu berücksichtigen.

Integrierte KI-Funktionen bringen auch Vorteile ��ü�� das Anlagen- und Qualitätsmanagement mit sich. Mithilfe der KI-gestützten Anomalieerkennung und Alert-Verarbeitung in können Teams Risiken früher erkennen, Maßnahmen priorisieren und ungeplante Ausfallzeiten reduzieren. Parallel dazu automatisiert �鶹ԭ�� Document AI die und sorgt so ��ü�� höheren Durchsatz, bessere �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä�� und umfassende Compliance.

Optimal ��ü�� zukünftige Regularien und Anforderungen gerüstet

Um Kunden bei der Einhaltung immer strengerer gesetzlicher Auflagen zu unterstützen, bietet die �鶹ԭ�� im Rahmen von nun erweiterte Unterstützung ��ü�� digitale Produktpässe, die sich an der Ökodesign-Verordnung (Ecodesign for Sustainable Products Regulation, ESPR) der EU orientiert. Mit diesen Funktionen können Hersteller ESPR-konforme Produktdatensätze erstellen, die Informationen zu den Umweltauswirkungen, zur Materialzusammensetzung, zur Reparierbarkeit und zur Recyclingfähigkeit enthalten. Sie sollen im zweiten Quartal 2026 allgemein verfügbar sein.

Die erweiterten Funktionen des �鶹ԭ�� Business Network umfassen darüber hinaus auch die integrierte Unterstützung der elektronischen Rechnungsstellung und der Einhaltung von Vorschriften zum Datenspeicherort. Dies ermöglicht eine sichere Zusammenarbeit mit Partnern, die Synchronisierung von Logistikprozessen und eine höhere Liefertreue in globalen Netzwerken.

Erleben Sie die neuesten Innovationen live auf der Hannover Messe 2026

Diese Innovationen spiegeln die Umstellung von einem reaktiven Management auf eine intelligente Fertigungssteuerung wider. Dabei ist KI direkt in die Geschäftsprozesse integriert, die eine reibungslose Fertigung und unterbrechungsfreie Abläufe in der Lieferkette sicherstellen. Zugleich bilden sie die Grundlage ��ü�� die weiteren Innovationen, die auf der �鶹ԭ�� Sapphire vorgestellt werden.

Besuchen Sie �鶹ԭ�� vom 20. bis 24. April auf der Hannover Messe 2026 auf Stand F08 in Halle 15. Dort zeigen wir Ihnen, wie eine KI-gestützte Abstimmung, integrierte KI-Agenten und Anwendungen ��ü�� durchgängige Lieferketten die Fertigungsindustrie transformieren.

Von Dominik Metzger, President und Chief Product Officer, �鶹ԭ�� Supply Chain Management

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Die Ankündigung erfolgte auf der HANNOVER MESSE 2026, wo die beiden Unternehmen den PacXplorer präsentierten, eine Hightech‑Verpackungsmaschine von Uhlmann, die sowohl als industrieller Demonstrator als auch als Entwicklungsplattform dient.

Der PacXplorer: Vernetzte Produktion in der industriellen Praxis

Gemeinsam mit dem Maschinen‑ und Anlagenbauer Uhlmann demonstriert �鶹ԭ�� auf der HANNOVER MESSE 2026, wie dieser Ansatz in der industriellen Praxis umgesetzt werden kann. Im Zentrum steht der PacXplorer, eine Hightech‑Verpackungsmaschine von Uhlmann, die als industrielle Demonstrations- und Entwicklungsplattform dient. Entstanden aus der Zusammenarbeit in Factory-X verbindet der PacXplorer Digital Twins, Condition Monitoring, Smart Services und interoperable Produktionslösungen in einem kollaborativen Datenökosystem. Factory-X zielt darauf ab, einen dezentralen Datenraum ��ü�� die ausrüstende Industrie aufzubauen und dabei Fabrikausrüstern und -betreibern einen sicheren, interoperablen Datenaustausch über Branchen hinweg zu ermöglichen.

Die Maschine ist vollständig in �鶹ԭ��‑Systemlandschaften integriert und wird live betrieben. Sie zeigt, wie industrielle Daten souverän, interoperabel und unternehmensübergreifend genutzt werden können, nicht als theoretisches Modell, sondern im realen Produktionsbetrieb. Transparenz über Anlagenzustand, Auslastung und Leistungsfähigkeit entsteht dabei ebenso wie die Voraussetzung ��ü�� neue datenbasierte Services, individuell zugeschnitten mit Fokus auf vorausschauenden und dynamischen Service, basierend auf spezifischen Maschinenparametern.

Service als Schlüssel zur Resilienz

Besonders deutlich wird der Mehrwert dieses Ansatzes im Serviceumfeld. Wo Produktion, Daten und Betrieb eng verzahnt sind, entscheidet der Service über Anlagenverfügbarkeit, Produktivität und nachhaltige Kundenbeziehungen. Ein oft unterschätzter Einflussfaktor ist der Ersatzteilservice: Verzögerungen führen unmittelbar zu Stillständen und wirtschaftlichen Verlusten, insbesondere in volatilen Markt‑ und Liefersituationen. Gleichzeitig sind diese Prozesse in vielen Industrieunternehmen noch stark manuell geprägt.

�鶹ԭ�� und Uhlmann treiben daher die Weiterentwicklung dieses Bereichs gezielt voran. Ein KI‑gestützter Prozess unterstützt den gesamten Ablauf von der Bearbeitung eingehender Anfragen über die Klärung fehlender Informationen bis hin zur Identifikation des passenden Ersatzteils und der Angebotserstellung. Der Ansatz lässt sich in bestehende �鶹ԭ��‑Service‑ und Vertriebsprozesse integrieren und orientiert sich an Geschäftsabläufen. Ziel ist ein schneller, belastbarer und skalierbarer Kundenservice.

„Industrie steht heute mehr vor der Frage nach Entscheidungsfähigkeit unter Unsicherheit als nach reiner Kostenoptimierung“, sagt Dominik Metzger, President und Chief Product Officer ��ü�� �鶹ԭ�� Supply Chain Management bei �鶹ԭ��. „Mit �鶹ԭ�� Business AI sowie integrierten Produktions‑ und Servicelösungen verlagern wir Entscheidungen direkt in die Geschäftsprozesse. So können Unternehmen Risiken früh erkennen, flexibel reagieren und auch unter instabilen Bedingungen handlungsfähig bleiben.“

Gemeinsam Wertschöpfung neu gestalten

Die Zusammenarbeit von �鶹ԭ�� und Uhlmann verdeutlicht einen grundlegenden Wandel in der Industrie: Resilienz entsteht nicht durch zusätzliche Sicherheitsbestände und Kapazitätspuffer, sondern durch bessere, schnellere und vernetzte Entscheidungen entlang der gesamten Wertschöpfung. Unternehmen, die ihre Produktions‑ und Serviceprozesse datenbasiert steuern, können flexibler auf Veränderungen reagieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern.

Über die HANNOVER MESSE hinaus setzen �鶹ԭ�� und Uhlmann ihre Innovationspartnerschaft fort. Der PacXplorer wird im Anschluss in der �鶹ԭ�� S.Factory in Walldorf weiterbetrieben und dient dort als Plattform ��ü�� Kunden, Partner und Co‑Innovation mit dem Ziel, industrielle Transformation nicht nur zu demonstrieren, sondern kontinuierlich weiterzuentwickeln.

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

Ansprechpartner ��ü�� 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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Die Transparenz über diese komplexen Lieferketten ist eine Herausforderung. Mit �鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace hat die BSH eine globale Plattform geschaffen, die Transportdaten von Visibility Partnern und Logistikdienstleisterns harmonisiert, Echtzeitinformationen liefert und das Endkundenerlebnis nachhaltig verbessert.

Globale ���dz������澱��ä�� verlangt digitale Transparenz

Die Transportlogistik der BSH verbindet das ganze Unternehmen und verfügt über ein komplexes Netzwerk mit See-, Straßen- und Schienentransporten. Materialien werden weltweit in die Fabriken transportiert und Fertigprodukte von dort in zentrale sowie regionale Lager verbracht, bevor sie an Großkunden und Konsumenten ausgeliefert werden. Mehr als 500 Logistikdienstleister sind hierbei eingebunden, hinzu kommt eine historisch gewachsene IT-Landschaft mit mehreren unterschiedlichen regionalen ERP-Systemen.

Diese Vielfalt führte zu verschiedenen Herausforderungen. Informationen waren häufig statisch, veraltet oder über mehrere Systeme verteilt. Angaben zum Transportstatus und zur voraussichtlichen Ankunftszeit (Estimated Time of Arrival, ETA) basierten auf den systemseitigen gepflegten, statischen Transitzeiten. Hinzukamen die steigenden Erwartungen seitens der Endkundinnen und Endkunden, präzise und aktuelle Informationen über ihre Bestellungen und Lieferungen zu erhalten. „In einem solchen Umfeld ist Transparenz die Grundlage ��ü�� Steuerbarkeit und Verlässlichkeit“, sagt Leona-Marie Moser, Change Managerin Global Transport Logistics bei der BSH.

�鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace als Datenhub

Um diese Herausforderungen zu lösen, entschied sich die BSH ��ü�� die Einführung von �鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace als zentralen Datenhub. Die Lösung verbindet ERP-Systeme, Logistikdienstleister, Visibility-Partner und interne Rollen im Unternehmen.

Der Prozess beginnt mit der Extraktion der Transportdaten aus dem ERP-System. �鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace ergänzt diese Daten um Ereignisse, Statusmeldungen und ETA-Informationen der Dienstleister. Die Anbindung erfolgt entweder über das �鶹ԭ�� Business Network oder eine standardisierte API-Schnittstelle. Anschließend werden die konsolidierten Informationen nicht nur in der Track-and-Trace-Lösung angezeigt, sondern auch direkt in das produktive ERP-System zurückgeschrieben. Damit stehen sie dort live zur Verfügung, wo operative Entscheidungen getroffen werden.

Für die BSH ist genau dieser Rückfluss entscheidend. „Wir wollten keine Insellösung, sondern eine Plattform, die unternehmensweit steuerungsrelevant ist“, erklärt Moser.

Strukturierter globaler Rollout

Die BSH führt �鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace weltweit ein. Ein dediziertes Entwicklerteam arbeitet agil, unterstützt von �鶹ԭ�� Services und Support. Standardisierte Templates ermöglichen effiziente Rollouts in Ländern und Regionen. Gleichzeitig passt das Team die Modelle an besondere lokale Anforderungen an.

So nutzt die BSH heute drei Apps in �鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace:

• Lieferschein-Tracking ��ü�� die Distribution an Konsumenten und Handelspartner
• Touren-Tracking ��ü�� interne Transporte und Großkundentouren
• Shipment-Tracking als globales Standardmodell ��ü�� Seefracht, Intercompany- und FTL-Transporte

Je nach Prozess greifen die Lösungen auf unterschiedliche Datenquellen zurück, vom Visibility-Partner bis zur direkten API-Anbindung der Logistikdienstleister.

Mehr Endkundenzufriedenheit durch Echtzeitinformationen

Ein Hauptziel ist das verbesserte Liefererlebnis ��ü�� Konsumentinnen und Konsumenten. Schon heute gilt in vielen Ländern: Wer ein Großgerät aus dem BSH-Sortiment bestellt, erhält einen Tracking-Link, über den der aktuelle Lieferstatus abrufbar ist – inklusive gewünschtem Lieferdatum, Standort des Spediteurs und automatischen Aktualisierungen in Echtzeit. Die Oberfläche passt sich dem Endgerät an und ist direkt im jeweiligen Länderkontext, einschließlich der Sprache, verfügbar.

Was früher oft nur telefonisch oder über Rückfragen beim Dienstleister möglich war, liegt nun transparent und sofort vor.

Der Digital Twin macht Lieferkette und Planung verlässlicher

�鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace bildet die Grundlage ��ü�� einen digitalen Zwilling der gesamten Transportkette. Ein Beispiel hier��ü�� ist die Seefracht. ETA-Angaben der Schiffe werden automatisiert aus dem Visibility-Netzwerk übernommen und mit BSH-Daten abgeglichen.

Die aktualisierten Ankunftszeiten werden anschließend in die ERP-Lieferscheine zurückgeschrieben und stehen der Planung, der Logistik sowie dem Order Management zur Verfügung.

Damit entfällt die bisherige manuelle Pflege als auch Telefonkette, um den Status der einzelnen Geräte/Container bei den Dienstleistern abzufragen. Abweichungen sind früher sichtbar und Entscheidungen lassen sich besser treffen.

Standardisierung ermöglicht Skalierung

Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die Verankerung der Tracking-Anforderungen in den Rahmenverträgen mit den Dienstleistern. Da die BSH den Frachteinkauf zentral steuert, kann das Unternehmen die Anbindung an �鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace bereits in der Vertragsgestaltung zum Standard machen. Dadurch wird das Tracking global konsistent und der Rollout weiter beschleunigt.

Zudem sorgt das Zusammenspiel von Standardmodellen und gezieltem Customizing da��ü��, dass unterschiedliche Transportprozesse und regionale Besonderheiten flexibel abbildbar bleiben.

Mehr Transportmodi, mehr Automatisierung, mehr Vorhersagekraft

Die nächsten Schritte sind bereits geplant. Die BSH will Track-and-Trace-Lösungen flächendeckend ��ü�� weitere Transportmodi einführen, darunter auch den Schienenverkehr. Mit Predictive-Analytics können ETA-Prognosen zukünftig noch präziser werden. Zudem soll das Reporting weiter ausgebaut und mit zusätzlichen KPIs unterlegt werden.

„�鶹ԭ�� Business Network Global Track and Trace ist ��ü�� uns kein IT-Projekt, sondern ein Transformationsprojekt“, sagt Moser. „Wir schaffen damit die Grundlage ��ü�� globale Transparenz und die Fähigkeit, unsere Lieferkette proaktiv zu steuern.“

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Im Rahmen einer Finanzanalysten-Telefonkonferenz erläutern der CEO Christian Klein, sowie Dominik Asam, CFO, die Geschäftszahlen des 1. Quartals.

Die Telefonkonferenz ��ü�� Finanzanalysten am 23. April um 23:00 Uhr können Sie sich via����anhören.

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Über Jahrzehnte hinweg haben unsere Kunden mit �鶹ԭ�� eine leistungsstarke digitale Basis aufgebaut, um Geschäftsprozesse in ihren Unternehmen durchgängig abzuwickeln. Dabei passen sie diese Systeme häufig an und erweitern sie, um ihre individuellen Anforderungen zu erfüllen. Nun treten viele Unternehmen in die nächste Phase der Transformation ein: Sie modernisieren ihre �鶹ԭ��-Landschaften, um das volle Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) zu erschließen.

Diese Unternehmen stellen ihre �鶹ԭ��-Systeme auf die Cloud um und vereinfachen ihre IT-Struktur. Darüber hinaus bereiten sie sich darauf vor, intelligente Funktionen direkt in ihre täglichen Abläufe zu integrieren. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten ��ü�� Automatisierung: KI-Agenten können über verschiedene Systeme hinweg arbeiten und dabei immer anspruchsvollere Aufgaben übernehmen.

Diese Systeme zu modernisieren und KI in großem Stil einzuführen, ist eine gewaltige Aufgabe. Da��ü�� werden Technologien benötigt, die mit bestehenden Anwendungen zusammenarbeiten, bei wichtigen Abläufen verlässlich funktionieren und die Governance-Standards von Unternehmen erfüllen.

Deshalb haben wir in den letzten Jahren eine Partnerschaft mit aufgebaut. Unser gemeinsames Ziel: Leistungsstarke KI-Technologie mit echtem Geschäftswissen verbinden. So helfen wir Unternehmen, ihre Modernisierung voranzutreiben und KI dort einzusetzen, wo sie wirklich zählt – in den Anwendungen und Prozessen, die über den Geschäftserfolg entscheiden. Auf der Konferenz NVIDIA GTC wurde diese Zusammenarbeit einem breiten Publikum vorgestellt.

KI ��ü�� Unternehmen – die Basis schaffen

Gemeinsam mit NVIDIA beschleunigen wir den gesamten KI-Lebenszyklus im Unternehmen: von der Modellentwicklung bis zur Laufzeitausführung. Dies eröffnet vielfältige KI-Anwendungen in unserem gesamten Portfolio.Ein wichtiger Baustein dabei ist – eine Sammlung offener Bibliotheken wie und . Diese Werkzeuge ermöglichen es, große KI-Modelle mittels „Reinforcement Learning“ (RL) deutlich schneller zu trainieren. Teams können so KI-Modelle ��ü�� den Unternehmenseinsatz zügiger entwickeln und optimieren.

Die Modelle werden im von gehostet. Dort wählen unsere Kunden genau die Sprachmodelle aus, die am besten zu ihren Anforderungen passen. Die Microservices sorgen ��ü�� eine spürbar höhere Leistung bei der Modellausführung – in unseren Tests bis zu 20 Prozent mehr als bei vergleichbaren Open-Source-Lösungen. Mit NVIDIA GPUs und NVIDIA NIM können Unternehmen moderne KI-Modelle mit ihren bewährten �鶹ԭ��-Daten und -Prozessen verknüpfen. So stellen sie sicher, dass KI zu einem festen Bestandteil ihrer Arbeitsabläufe wird, die den Geschäftsbetrieb steuern.

KI-Modelle, die zur Geschäftslogik passen

KI-Modelle, die mit �鶹ԭ��-Wissen trainiert wurden und auf NVIDIA-Technologie basieren, helfen Unternehmen schon heute dabei, ihre wichtigsten Modernisierungsprojekte schneller umzusetzen. So lässt sich etwa die Geschäftslogik, die in den �鶹ԭ��-Systemen steckt und den täglichen Betrieb steuert, leichter weiterentwickeln und anpassen.

Über Jahrzehnte hinweg haben Unternehmen ihre �鶹ԭ��-Systeme mit eigenem ABAP-Code erweitert – maßgeschneidert ��ü�� ihre ganz individuellen Geschäftsprozesse. In dieser Logik steckt das gesammelte Wissen aus Jahren der täglichen Arbeit: aus dem Finanzwesen, der Lieferkette, dem Kundenservice und vielen anderen Bereichen. Doch die Modernisierung dieser Systemlandschaften ��ü�� die Cloud und ihre Vorbereitung auf die nächste Generation KI-gesteuerter Innovationen kann sich als äußerst komplex erweisen.

Um diesen Wandel voranzutreiben, hat �鶹ԭ�� ein neues KI-Modell namens entwickelt. Dieses Modell wurde ausschließlich mit echtem ABAP-Programmcode und der Geschäftslogik trainiert, die in �鶹ԭ��-Systemen verwendet wird. Die Lösung kombiniert verschiedene spezialisierte KI-Modelle ��ü�� unterschiedliche Aufgaben: StarCoder2 hilft beim automatischen Vervollständigen von Code, während Codestral den Code analysiert und verständlich erklärt. Diese Modelle laufen über NVIDIA-NIM-Microservices, was eine schnelle und leistungsstarke Verarbeitung ermöglicht.

werden diese Funktionen direkt in die Entwicklungsumgebung eingebunden. Entwicklerteams können damit: bestehenden ABAP-Code analysieren und verstehen, nachvollziehen, wie individuelle Anpassungen mit den zentralen Geschäftsprozessen zusammenhängen und bei Bedarf neuen Code erstellen lassen. Unternehmen können so ihre über Jahrzehnte gewachsene Geschäftslogik leichter interpretieren und aktualisieren – ohne dabei das Wissen zu verlieren, das ihre Abläufe einzigartig macht.

KI mit Geschäftsprozessen verbinden

�鶹ԭ�� und NVIDIA arbeiten gemeinsam daran, wie KI in Unternehmensprozesse eingebunden werden kann – sowohl sowohl in physischen Abläufenb als auch in komplexen Planungsumgebungen. Ein vielversprechender Bereich ist die sogenannte Embodied AI. Hier geht KI über reine Software hinaus und interagiert direkt mit der physischen Welt. Durch die Kombination von KI mit Sensoren, Robotik und Unternehmensdaten lassen sich Beobachtungen aus der realen Welt unmittelbar mit digitalen Geschäftsprozessen verknüpfen.

Ein Beispiel: Wenn per Warnmeldung einen Wartungsbedarf vorhersagt, werden Roboterprüfungen ausgelöst, die Anlagen mithilfe thermischer, visueller und akustischer Signale analysieren. Diese Daten werden mit der Anlagenhistorie und dem Wartungsverlauf abgeglichen, um mögliche Probleme zu identifizieren. koordiniert dann die nächsten Schritte über , priorisiert Arbeitsaufträge und versorgt Techniker mit allen relevanten Informationen. Wenn Unternehmen Daten aus der realen Welt mit ihren Arbeitsabläufen verbinden, können sie auf Veränderungen in ihrer Umgebung gezielt reagieren und passende Maßnahmen einleiten.

Dasselbe Prinzip gilt ��ü�� komplexe Planungsumgebungen. Bei Lieferketten müssen heute ständig wechselnde Faktoren berücksichtigt werden: von der Lieferantenverfügbarkeit über Transportunterbrechungen bis hin zu sich ändernden Kundenwünschen. Gemeinsam mit NVIDIA untersuchen wir, wie sich neueste KI-Technologien – etwa NVIDIA Metropolis und NVIDIA Cosmos – in Lagerverwaltung, Sicherheit und Anlagenprüfung einsetzen lassen.

Außerdem entwickeln wir neue Funktionen ��ü�� , die agentenbasierte KI mit der GPU-beschleunigten Optimierung von verbinden. Planer können damit komplexe Lieferkettenszenarien simulieren und Alternativen schneller und genauer bewerten. Durch die Verknüpfung von fortschrittlicher Optimierung mit den Supply-Chain-Planungsfunktionen von �鶹ԭ�� können Unternehmen Einschränkungen dynamisch modellieren, Pläne flexibel anpassen und auch in komplexen Situationen fundierte Entscheidungen treffen.

Die Zusammenarbeit mit großen �鶹ԭ��-Kunden hilft dabei, Engpässe im Betrieb zu identifizieren und KI-gestützte Lösungen zu entwickeln. . Der taiwanesische Elektronikhersteller wird gemeinsam mit �鶹ԭ�� KI-gestützte Innovationen ��ü�� Produktion und Lieferketten entwickeln.

Durch die Kombination der Unternehmensanwendungen und des Geschäftskontexts von �鶹ԭ�� mit der Fertigungskompetenz von Foxconn können Unternehmen effizienter arbeiten, widerstandsfähiger werden und in komplexen Produktions- und Liefernetzwerken bessere Entscheidungen treffen.

Agentische KI bei der NVIDIA GTC

�鶹ԭ�� bringt Joule-Agenten in ihr gesamtes Anwendungsportfolio – damit Unternehmen Aufgaben automatisieren und komplexe Abläufe innerhalb ihrer Geschäftsprozesse koordinieren können. Auf der Konferenz NVIDIA GTC wurde gezeigt, wie sich diese Fähigkeiten mit auf der erweitern lassen, um Agenten ��ü�� spezifische Unternehmensszenarien zu bauen.

Da die KI-Architektur der �鶹ԭ�� modellunabhängig ist, können Unternehmen auch eigene Modelle einbinden – zusätzlich zu denen, die über �鶹ԭ�� AI Core bereitgestellt werden. Bei einer praxisorientierten Schulung wurde vor erklärt, wie Unternehmen KI-gestützte Workflows entwickeln können, die direkt in den Unternehmenssystemen laufen, mit denen sie ihr Geschäft steuern.

All diese Neuerungen wurden auf der vorgestellt, die vom 16. bis 19. März 2026 in San Jose, Kalifornien stattfand. Die Besucher konnten live erleben, wie �鶹ԭ�� und NVIDIA Unternehmen dabei unterstützen, ihre Systeme zu modernisieren, KI schneller einzuführen und sich hin zu einem KI-nativen Unternehmen zu entwickeln:

• Session: „ vom 17. März

.

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

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„In ihrer Funktion als Chief People Officer hat Gina Vargiu-Breuer unsere Prozesse in den Bereichen Personalgewinnung, -entwicklung und -führung optimiert und so wichtige Weichen ��ü�� den langfristigen Erfolg der �鶹ԭ�� gestellt“, so Pekka Ala-Pietilä, Vorsitzender des Aufsichtsrats der �鶹ԭ�� SE. „Wir schätzen ihren Tatendrang und ihr Engagement und sind überzeugt, dass sie die �鶹ԭ�� auf ihrem Weg in das KI-Zeitalter weiter voranbringen wird.“

„Ich bin dankbar ��ü�� das Vertrauen, das der Aufsichtsrat mir entgegenbringt, und freue mich darauf, die Transformation der �鶹ԭ�� im Zeitalter der KI zu gestalten“, sagte Vargiu-Breuer. „Es geht darum, unsere Unternehmensabläufe zu verändern – wie wir arbeiten, Entscheidungen treffen und unseren Kunden Mehrwert bieten. Mein Team von People & Culture und ich werden gemeinsam das fortführen, was wir vor zwei Jahren begonnen haben, und mit dieser Transformation eine deutliche Wertschöpfung erzielen.“

Vargiu-Breuer wurde 2024 in den Vorstand der �鶹ԭ�� SE berufen. Vor ihrem Eintritt bei der �鶹ԭ�� war sie als Senior Vice President of Human Resources bei Siemens Energy tätig. Davor hatte Vargiu-Breuer mehrere Rollen bei der Siemens AG inne.

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Hinweis an die Redaktionen

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Ansprechpartner ��ü�� die �鶹ԭ��e: 

Bjoern Emde, +49 6227 7755107, b.emde@sap.com , CEST
�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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„Im E-Sport gibt es enorm viele Daten – ich würde sogar sagen, zu viele“, sagte Thom Valks, Partnerships Manager bei Team Liquid. Sein Unternehmen verarbeitet immerhin eine Billion Datenpunkte. „Wie findet man heraus, welche Fragen man stellen sollte? Und wie bekommt man dann schnell Antworten auf diese Fragen? Das war das Hauptproblem.“

Team Liquid wurde vor über 20 Jahren gegründet und hat sich zu einem der erfolgreichsten E-Sports-Teams der Welt entwickelt. 

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„Wir sind die größte E-Sports-Organisation der Welt“, betonte Valks. „Gaming ist heute ein riesiges Geschäft – eine Milliarden-Dollar-Industrie. Und E-Sports ist nur die Spitze des Eisbergs. Menschen kommen zu Tausenden in die Stadien, genau wie bei traditionellen Sportarten. Und in diesem Bereich sind wir das beste Team der Welt.“

Bevor Team Liquid mit �鶹ԭ�� zusammenarbeitete, verließ sich das Team auf Tabellenkalkulationen und manuelle Analysen.

„Wir haben damals alles in Excel gemacht und die Daten manuell durchforstet. Das stellte sich als nicht praktikabel heraus“, erklärte Valks. 2018 begann das Team mit der �鶹ԭ�� Business Technology Platform (�鶹ԭ�� BTP) zu arbeiten. Der Vorteil: Über Anwendungsschnittstellen gibt es eine direkte Verbindung zu den Herausgebern der E-Sports-Spiele League of Legends und Dota. Dadurch sind die Datenanalysten in der Lage, Dashboards zu erstellen und die Daten wesentlich schneller und gezielter auszuwerten.

Der Effekt war sofort spürbar: „Vor der Zusammenarbeit mit �鶹ԭ�� hatten wir ��ü�� jedes Spiel vier oder fünf Datenanalysten. Wenn ein Tool uns diese Arbeit abnimmt, können wir uns auf die wirklich wichtigen Datenfragen konzentrieren – das bringt uns viel weiter. Und ich würde sagen, im letzten Jahr hat die KI noch mal einen ordentlichen Sprung gemacht. “

E-Sports: KI-Lösung Joule liefert Daten schneller

E-Sports: KI-Lösung Joule analysiert Daten schneller

Jetzt geht Team Liquid mit �鶹ԭ�� den nächsten Schritt und nutzt Joule, um Daten zu filtern und noch schneller Entscheidungen zu treffen.

„Joule hat Zugriff auf unsere Datenbank. Man fragt einfach: ‚Welcher Held hat in den letzten sechs Monaten am besten gegen dieses Team gespielt?‘ Und man bekommt eine Antwort, die Hand und Fuß hat“, erklärte Valks. „Das ist ��ü�� uns ein echter Gamechanger.“

Mit Blick auf die Zukunft plant Team Liquid, Joule in der gesamten Organisation verfügbar zu machen. „Wenn wir Joule allen zugänglich machen, wird ihr Gameplay wirklich innovativ sein“, fügte Valks hinzu. „Und das sollte unsere Konkurrenz durchaus beunruhigen.“

Matt Dillman ist leitender Videograf bei �鶹ԭ��.

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Die Stern-Wywiol Gruppe mit Stammsitz in Hamburg beschäftigt weltweit knapp 2.000 Mitarbeitende. Seit über vier Jahrzehnten entwickelt und produziert sie Zutaten und funktionelle Lösungen ��ü�� Lebensmittel, Tierernährung, Kosmetik und Oleochemie. Ihr Wachstum beruht auf kontinuierlichen Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie dem konsequenten Ausbau der internationalen Präsenz. So hat sich die Gruppe im Markt der Zutaten und funktionellen Zusatzstoffe ��ü�� Lebensmittel und Tiernahrung zu einem der globalen Top Player gemacht. Die Gruppe produziert heute in neun Ländern auf 3 Kontinenten und steuert ein internationales Netzwerk von Produktionsstandorten. Ergänzt wird es durch zehn Stern-Technology Center weltweit, die Entwicklung und Anwendung eng mit der Fertigung verbinden. Gerade diese internationale Aufstellung macht deutlich, wie wichtig einheitliche Prozesse, verlässliche Daten und ein gemeinsames System ��ü�� die Zusammenarbeit der Standorte sind.

Aus Hamburg in die Welt: Stern-Wywiol Gruppe führt weltweit �鶹ԭ�� ein

Um die hauseigenen Produktionskompetenzen und ‑kapazitäten langfristig auf dem gewohnt hohen Niveau halten und weiter ausbauen zu können, hat die Stern-Wywiol Gruppe, als eines der ersten mittelständischen Unternehmen weltweit, eine Two-Tier-Strategie im �鶹ԭ��-ERP-Umfeld umgesetzt: und das sehr erfolgreich. Dies war auch dringend notwendig, da zusätzlich zu den Herausforderungen der Lebens- und Futtermittelbranche die Stern-Wywiol Gruppe, ähnlich wie viele andere mittelständische Unternehmen, mit einem veralteten und somit nicht mehr wartbarem ERP-System zu kämpfen hatte.

Wie sich das genau gestaltete, erklärt Sven Dudzik, Director Digital Transformation: „Unsere IT-Landschaft mit dem Navision-System war aufgrund des Alters der Software, aber auch wegen unseres Unternehmenswachstums und der internationalen Aufstellung am Ende seiner Lebenszeit angelangt. Upgrades waren unmöglich, Stabilität nicht mehr garantiert, legale Anforderungen konnten nicht mehr erfüllt werden. Die Entscheidung ��ü�� �鶹ԭ�� fiel uns dann irgendwann leicht, denn damit konnten wir sowohl unsere IT- und Branchenanforderungen als auch den Two-Tier-Ansatz am besten erfüllen.“

Warum die Stern-Wywiol Gruppe auf �鶹ԭ�� Cloud und Two-Tier setzt

So startete das Unternehmen im Jahr 2020 gemeinsam mit den Cloud-ERP- und Branchenexperten von Innovabee die konzernweite Einführung von damals �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud – dem Vorgängerprodukt von RISE with �鶹ԭ�� und heute �鶹ԭ�� Cloud ERP Private. Die erste Tochtergesellschaft, die live ging, war Sternchemie im Jahr 2022. „Eines unserer Hauptanliegen war und ist, dass wir in der Unternehmensgruppe stets über dieselben Informationen verfügen und somit auf einer einheitlichen Basis zusammenarbeiten können“, sagt Sven Dudzik. „Gleichzeitig brauchen unsere kleineren Landesgesellschaften Lösungen, die wirtschaftlich sinnvoll sind und sich flexibel an lokale Geschäftspraktiken sowie gesetzlichen Anforderungen anpassen lassen. Deshalb setzen wir auf eine Two-Tier-Strategie mit Private Cloud im Konzernkern und skalierbarer Public Cloud in kleineren Einheiten.“

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Maßgeschneiderter �鶹ԭ��-Einsatz ��ü�� jede Unternehmensebene

Ideengeber ��ü�� den Two-Tier-Ansatz war Cloud-Early-Adopter Innovabee. Besonders überzeugend war ��ü�� die Stern-Wywiol Gruppe, dass so insbesondere die Tochtergesellschaften und kleineren Standorte schnell und maximal effizient in die �鶹ԭ��-Welt der Konzernzentrale integrierbar sind. Da��ü�� wird ein bestehendes und meist auf Konzernebene eingesetztes ERP-System (Tier 1) mit einem sekundären �鶹ԭ��-System (Tier 2) kombiniert.

Und während die deutsche Zentrale mit ihren Landesgesellschaften und dem zentralen Kernsystem mit hoher Prozessbreite und ‑tiefe dank RISE with �鶹ԭ�� optimal ausgestattet ist, bot es sich ��ü�� kleinere Geschäftsbereiche wie in Malaysia und Singapur mit 200 Mitarbeitenden in Produktion, Vertrieb und Einkauf geradezu an, eine separate und lokalisierte �鶹ԭ��-Public-Cloud-Lösung und deren Best-Practice-Standards zu nutzen: ��ü�� maximale Agilität und Skalierbarkeit.

Agiler am Markt: Regionale Besonderheiten erfordern regionale Lösungen

„Unsere ausländischen Standorte und Landesgesellschaften zeichnen sich oft durch eine besondere Dynamik und ein Eigenleben in punkto IT und Rahmenbedingungen aus. Was in Ahrensburg gut funktioniert, sieht in Singapur unter Umständen ganz anders aus, etwa die Themen Steuern, Berichtsstandards oder Sprachlokalisierungen. Der Two-Tier-Approach im Umfeld von Cloud-ERP war darauf die beste Antwort“, fasst Sven Dudzik zusammen. „Und das Feedback der Kolleginnen und Kollegen in Asien gibt uns Recht: Sie konnten in Asien schnell und mit einem eigenen Partner vor Ort starten, ohne erst auf das ‚Mutterschiff‘ Deutschland warten zu müssen. Heute können unsere Mitarbeitenden dank der innovativen Cloud-ERP-Lösung schnell auf lokale Marktbedingungen oder neue gesetzliche Anforderungen reagieren und die Geschäftsprozesse entsprechend anpassen, was unter anderem die Time-to-Market verkürzt und unsere Wettbewerbsfähigkeit erhöht.“

�鶹ԭ�� Cloud ERP: Neun Monate von der Idee bis zum Go-live

Im März 2023 startete die Implementierung, zum 1. Januar 2024 ging das Public-Cloud-System in Malaysia und Singapur mit vier Buchungskreisen live. Dabei kam auch die �鶹ԭ��-Activate-Methodik zum Einsatz, die Anwender bei ihren Cloud-ERP-Einführungen mit Best Practices, bewährten Implementierungsmethoden und Werkzeugen unterstützt. Eine weitere Besonderheit im Projekt war die Zusammenarbeit von Innovabee mit lokalen Partnern wie Delaware, die die Ergebnisse aus dem Digital Discovery Assessment (DDA) in Deutschland ebenfalls zur Verfügung gestellt bekamen. Aktuell wird Mexiko als nächster internationaler Standort angebunden. Die Projektleitung erfolgt aus Hamburg, die lokale Implementierung übernimmt ein Partner vor Ort.

Go-Live nach Plan – reibungslos in die Cloud

Der nächste große Meilenstein fand zum 1. Juli 2025 statt: Exakt zum Halbjahreswechsel ging die �鶹ԭ�� Cloud ERP Private in Hamburg, Ahrensburg, Wittenburg und beim Logistikdienstleister Lübbesse live. Warum der Start wie aus dem Bilderbuch lief und sich alle gerne daran erinnern, erklärt Sven Dudzik: „An Tag 1 konnten wir bestellen, produzieren, ein- und auslagern und Rechnungen schreiben – das war großartig.“

Erste Verbesserungen mit �鶹ԭ�� Cloud ERP

Die optimierten Prozesse zeigen sich bereits an vielen Stellen im Arbeitsalltag. So laufen Lagerabläufe smoother und sind weniger fehleranfällig:Palettenplätze müssen nicht mehr händisch gezählt werden. Das ist nureiner von vielen Vorteilen, von denen die Mitarbeitenden der Stern-Wywiol Gruppe heute profitieren. Über 700 User nutzen das neue ERP inzwischen modulübergreifend. „Wir sehen jeden Tag an vielen Kleinigkeiten, aber auch an komplexeren End-to-End-Prozessketten, dass unsere Abläufe besser werden und wir deutlich Zeit und Kosten einsparen können“, sagt Sven Dudzik. „Das betrifft auch unseren gesamten Produktionsbereich, etwa das Zusammenspiel der Maschinendaten aus �鶹ԭ�� MES in das �鶹ԭ��-ERP-System bzw. die Produktionsrückmeldung ��ü�� die Produktionsaufträge, die von der Maschine via MES ins �鶹ԭ��-System gehen und letztlich im Controlling aufschlagen. Weiteres Potenzial versprechen wir uns im Umfeld von Forecast-to-Fulfill, und auch das neu eingeführte Planungs-Tool von �鶹ԭ�� S/4HANA Production Planning and Detailed Scheduling (PP/DS) unterstützt uns dabei, die Feinplanung und termin- bzw. ressourcenoptimierte Reihenfolgeplanung auf das nächste Level zu heben.“

Welche vielversprechenden KI-Use-Cases konnten bereits identifiziert werden?

Fakt ist aber auch: Das System muss und wird konstant nachgeschärft, denn die gesamte Unternehmensorganisation End2End aufzustellen, das braucht Zeit – das weiß auch Sven Dudzik: „Ein Learning ist das Thema Stammdaten, das auch durchaus schmerzvoll sein kann. Denn stimmen die Stammdaten nicht, sind sie falsch oder unvollständig, stimmt der Prozess nicht. Wir sind nun in Phase 2 nach dem Go-live und justieren nach, wo Bedarf ist.“

Bedarf bzw. großen Nutzen sehen die Stern-Wywiol Gruppe und Innovabee auch beim Thema Künstliche Intelligenz (KI). Entsprechend werden aktuell erste Use Cases identifiziert, die KI und Nutzen vereinen: etwa im Umfeld des Mindesthaltbarkeits(MHD)-Handlings, bei der Buchhaltung in punkto Rechnungsfreigabe und Bearbeitung oder auch die Prüfungsverarbeitung im Qualitäts-Management (QM) bieten vielversprechendes Potenzial.

Kulturwandel braucht Zeit – und Vertrauen

Zeit brauchen wird auch noch der kulturelle Wandel: „Der Kultur-Change darf nicht unterschätzt werden, aber auch hier merken wir jeden Tag, dass unsere Mitarbeitenden das neue System und seine vielen Vorteile immer besser kennen und zu schätzen lernen“, fasst Sven Dudzik abschließend zusammen und betont: „Die Zusammenarbeit und das Zusammenspiel auf Arbeitsebene mit Innovabee war von Anfang an sehr gut und auch auf Management-Ebene eine extrem partnerschaftliche Geschichte.“ Dass aus Dienstleister und Unternehmensgruppe längst mehr geworden ist als eine klassische Projektkonstellation, bringt CEO Torsten Wywiol auf den Punkt: „Mit Innovabee verbindet uns ein so partnerschaftliches und vertrauensvolles Verhältnis, dass Unternehmensgrenzen im Projektalltag kaum noch spürbar sind – wir agieren als ein Team.“

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Zur Eröffnung wurden die Network-Partner von President Andre Bechtold, �鶹ԭ�� Industries & Experiences, begrüßt. Er betonte die strategische Bedeutung von Partnern ��ü�� die �鶹ԭ�� und ihren globalen Kundenstamm. Diese Partner sind Vorreiter des nutzerorientierten Ansatzes ��ü�� Innovation, bei dem Lösungen mit und ��ü�� Kunden unter Einsatz neuester �鶹ԭ��-Technologien wie �鶹ԭ�� Business AI getestet und konzipiert werden.

Offenheit, Zusammenarbeit und Storytelling im Vordergrund

Dennis Kecskemeti, Head of �鶹ԭ�� Innovation Experience, Paul Saunders, Head of �鶹ԭ�� Customer Outcome & Advocacy, und Andreas Wendel, Head of Innovation Experience Services, beantworteten im Rahmen eines Fireside-Chats Fragen von Kathrin Tarnai-Sindl, Moderatorin und Head of Customer Engagement Services ��ü�� die Regionen MEE, EMEA und APAC.

Alle drei Gäste hatten ein persönliches Objekt mitgebracht, das sie auf eine ganz besondere Weise mit dem �鶹ԭ����AppHaus in Verbindung bringen. Interessanterweise hatten zwei der Gäste ihre Handys mitgebracht, aber aus ganz unterschiedlichen Gründen: Ein Gast hört damit auf Reisen oder beim Berufspendeln Hörbücher, während es ��ü�� den anderen ein multifunktionales Gerät ist, um unter anderem auf Reisen privat zu telefonieren und Musik zu hören. Der dritte Gast brachte einen Handball mit, um alle daran zu erinnern, dass Prozesse nur durch das Zusammenspiel und die Zusammenarbeit von Teams reibungslos funktionieren. Sie beschrieben das �鶹ԭ����AppHaus Network mit den Wörtern Storytelling, Offenheit, Kreativität, Multifunktionalität und Kooperation.

Mit dem neuen integrierten Ansatz bietet das engere Zusammenspiel von �鶹ԭ�� AppHaus, �鶹ԭ�� Experience Centers sowie Services ��ü�� gemeinsame Innovation ein konsistentes Gesamterlebnis in einem durchgängigen Kontext. Im �鶹ԭ�� AppHaus werden Problemstellungen formuliert und Zielsetzungen auf strategische Weise und mit Fokus auf die Nutzer festgelegt und verfolgt. In den �鶹ԭ�� Experience Centers werden diese Ziele in greifbaren Narrativen zur Wertschöpfung realisiert und es wird aufgezeigt, welche Möglichkeiten �鶹ԭ��, �鶹ԭ�� Business AI und die �鶹ԭ�� Business Suite bieten. Und mit Services ��ü�� gemeinsame Innovation werden Ideen praktisch umgesetzt, indem konkrete Lösungen mit Kunden und Partnern getestet, geprüft und skaliert werden. Gemeinsam bilden diese drei Elemente einen geschlossenen Kreislauf – von der anfänglichen Herausforderung über die Zielsetzung und das Sammeln von Erfahrungswerten bis hin zur Realisierung und Erschließung von Nutzen.

„Jeder Service im Rahmen des Innovationskonzepts der �鶹ԭ�� ist ��ü�� sich genommen leistungsstark. Das volle Potenzial zeigt sich aber erst durch Vernetzung und Kooperation. Durch die Zusammenführung von �鶹ԭ����AppHaus, �鶹ԭ����Experience Centers und gemeinsamer Innovation richten wir die Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern neu aus. So wird aus Ambition Vertrauen und aus Inspiration nachhaltiger Erfolg.“

Andreas Wendel, Head of �鶹ԭ�� Innovation Experience Services

Mitglieder des �鶹ԭ�� AppHaus Network kamen in Walldorf zusammen

Auf der Agenda der Veranstaltung standen verschiedene Arbeitssitzungen und -formate zu folgenden Themen: strategische Ausrichtung, Erfahrungsaustausch zu Kundenprojekten, gemeinsame Marketingmaßnahmen, Fusionen und Übernahmen, Wissenstransfer und Feedback zu den . Darüber hinaus konnten die Teilnehmer Kontakte knüpfen und es fanden Ausflüge statt. Nach stundenlangem Austausch im Rahmen von Diskussionen, Arbeitsgruppen und Sessions besuchte eine Gruppe von rund 30 Vertretern von Partnern die S.Factory, den S.Mart und das �鶹ԭ�� Experience Center. Ein Bowlingwettbewerb, eine Schnitzeljagd über den Walldorfer Campus und ein kurzer Blick auf die Baustelle des zukünftigen �鶹ԭ�� AppHauses Walldorf rundeten die Veranstaltung ab, sodass die Partner umfassend über alle neuen Entwicklungen bei �鶹ԭ�� informiert waren.

„Beim diesjährigen Zusammentreffen des �鶹ԭ����AppHaus Network haben wir uns darauf konzentriert, unser zukünftiges Kooperationsmodell zu gestalten, unsere Methoden ��ü�� gemeinsame Innovation gemeinsam weiter zu verbessern und mehr über unsere verschiedenen strategischen Anforderungen und Prioritäten zu erfahren. Es ist eine sehr wertvolle Erfahrung, die Vertreter der �鶹ԭ��-AppHaus-Mitglieder persönlich zu treffen und sich auszutauschen. Und wir dürfen nicht vergessen, dass es in diesem Jahr darum geht, Brücken zwischen unseren neuen Schwesterteams im Bereich Innovation bei �鶹ԭ�� und den weltweiten Partnern des �鶹ԭ����AppHaus Network zu bauen.“

Svenja Müller, Customer Engagements MEE, EMEA und APAC sowie Co-Lead des �鶹ԭ����AppHaus Network

Das �鶹ԭ�� AppHaus Network 

Seit mehr als einem Jahrzehnt arbeitet das �鶹ԭ�� AppHaus eng mit einem wachsenden Netzwerk von mehr als 20 Partnern auf der ganzen Welt zusammen. Es entstanden mehrere �鶹ԭ��-AppHaus-Standorte und die Mitarbeitenden sind umfassend mit dem nutzerorientierten Innovationsansatz der �鶹ԭ�� vertraut. Gemeinsam arbeiten alle Mitglieder daran, gemeinsame Innovationsprojekte mit Kunden voranzutreiben. Dazu nutzen sie modernste �鶹ԭ��-Technologien wie �鶹ԭ�� Business AI, Joule und Agentic AI. Es geht darum, alle Mitglieder zeitnah mit Train-the-Trainer-Formaten zu unterstützen, um Anwendungsfälle in Unternehmen im Rahmen von Kundenworkshops zu testen und zu gestalten. Aktuelle Beispiele da��ü�� sind die �鶹ԭ�� Learning Journey und andere Formate, Tools und Methoden, die im angeboten werden.  

Auf diese Weise können alle Mitglieder des �鶹ԭ�� AppHaus Network als Vorreiter und Experten in Sachen gemeinsamer Innovation fungieren. Sie begleiten Kunden auf jeder Stufe ihrer digitalen Entwicklung und helfen ihnen, mit dem der �鶹ԭ�� weltweit konkrete geschäftliche Vorteile zu erschließen.

Imke Vierjahn ist Communications Lead bei �鶹ԭ�� AppHaus.

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In der vergangenen Woche gab der �鶹ԭ��-Vorstand die Gewinner des Hasso Plattner Founders’ Award (HPFA) 2025 bekannt – der prestigeträchtigsten Auszeichnung ��ü�� Mitarbeitende des Unternehmens. Benannt nach �鶹ԭ��-Mitgründer Hasso Plattner, würdigt der Preis Teams, deren Innovation, Zusammenarbeit und Umsetzung außergewöhnlichen Mehrwert ��ü�� Kunden schaffen und den langfristigen Erfolg des Unternehmens prägen.

Die elfte Ausgabe des Hasso Plattner Founders’ Award markiert zugleich eine Weiterentwicklung des Preises selbst. Mit einer überarbeiteten Struktur und einem starken thematischen Fokus auf Künstliche Intelligenz werden Leistungen nun in zwei Kategorien ausgezeichnet: Emerging Ideas, die visionäre Konzepte würdigt, welche neue architektonische Richtungen und langfristige Chancen ��ü�� Kunden und Unternehmen erschließen, sowie Scaling Innovation, die Innovationen auszeichnet, die bereits nachweislich Wirkung in großem Maßstab entfalten.

Insgesamt gingen 254 Einreichungen aus aller Welt ein. Daraus wurden 41 Finalisten aus neun verschiedenen Ländern ausgewählt. In den vergangenen Wochen stellte �鶹ԭ�� News die sechs Teams vor, die es in die Finalrunde geschafft haben, und zeigte damit die Vielfalt der Innovationen in Teams weltweit.

Die Gewinnerteams wurden am 26. März im Rahmen einer feierlichen Red-Carpet-Veranstaltung am �鶹ԭ��-Hauptsitz in Walldorf offiziell ausgezeichnet. Die �鶹ԭ��-Vorstandsmitglieder Christian Klein und Sebastian Steinhaeuser stellten die Finalisten vor und verkündeten die Gewinner in den Kategorien Emerging Ideas und Scaling Innovation.

Gewinner in der Kategorie Emerging Ideas: �鶹ԭ�� Cognitive Twin Enterprise

Die Kategorie „Emerging Ideas“ ehrt mutiges Denken und visionäre Konzepte, die die Zukunft von Unternehmenssoftware erforschen. Der diesjährige Gewinner, �鶹ԭ�� Cognitive Twin Enterprise (�鶹ԭ�� CTE), verkörpert diesen zukunftsweisenden Geist, indem er eine neue Herangehensweise daran zeigt, wie Organisationen in einer zunehmend komplexen und schnelllebigen Welt planen, simulieren und agieren.

�鶹ԭ�� CTE führt die Idee einer ständig lernenden, KI-gestützten Intelligenzebene ein, die auf einem kontinuierlich aktualisierten Modell der gesamten Organisation basiert. Es vereint Daten, Simulation und KI auf der �鶹ԭ��-Plattform, um eine gesteuerte Autonomie über Funktionen hinweg zu ermöglichen und den Wandel von keyboard-zentriertem SaaS hin zu gesteuertem Entscheiden und agentenbasiertem Handeln zu unterstützen.

Als ständiger Beobachter des Geschäftsumfelds bewertet �鶹ԭ�� CTE die Position einer Organisation im Vergleich zu erwarteten Trends und potenziellen Veränderungen. Es führt „Was-wäre-wenn“-Simulationen durch und liefert gesteuerte Empfehlungen ��ü�� �鶹ԭ��-Anwendungen und -Daten in den Bereichen Finanzen, Ausgaben, Lieferkette, Personalwesen und Kundenerfahrung, mit selektiver, risikoarmer Auto-Ausführung sowie menschlicher Kontrolle bei risikoreichen Schritten. Auf diese Weise verwandelt es ERP in ein KI-natives System der Voraussicht und erhöht die Intelligenz der Belegschaft.

Die Lösung hilft Organisationen, vom Reagieren nach Ereignissen zu einem proaktiven, kontinuierlichen Testen von Szenarien überzugehen, Risiken vorauszusehen und Optionen zu bewerten. So erhalten sie die Informationen, die sie ��ü�� kritische Entscheidungen benötigen, und können das Kommende antizipieren, gestalten und in einer einzigen, vernetzten Umgebung umsetzen.

„Der Gewinn des Hasso Plattner Founders’ Award hat die Vision von �鶹ԭ�� Cognitive Twin Enterprise bestätigt“, sagte Natalia Aksakova, Strategy & Portfolio bei Global Finance and Administration, im Namen des Teams. „Er bestärkt uns darin, dass wir auf dem richtigen Weg sind, und gibt uns den Schwung, die nächste Ära von ERP schneller zum Leben zu erwecken – mit dem Ziel, zu definieren, wie Organisationen in den kommenden Jahren arbeiten werden.“

Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation: �鶹ԭ�� Document AI

Der Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation zeigt, wie bahnbrechende Innovation erst dann wirklich transformativ wird, wenn sie in alltägliche Geschäftsprozesse integriert und weltweit genutzt wird. Die Lösung �鶹ԭ�� Document AI hat grundlegend verändert, wie Unternehmen die enorme Menge an Dokumenten verarbeiten und verstehen, die tägliche Abläufe antreiben.

Unternehmen aller Branchen stehen weiterhin vor der Herausforderung des rasanten Wachstums unstrukturierter Daten. Rechnungen, Bestellungen, Verträge, Versanddokumente und viele weitere Geschäftsunterlagen erfordern in zahlreichen Organisationen nach wie vor erheblichen manuellen Aufwand – mit entsprechenden Engpässen, Verzögerungen und vermeidbaren Fehlern. Das �鶹ԭ��-Document-AI-Team begegnete dieser Herausforderung, indem es intelligente Dokumentenverarbeitung direkt in zentrale Geschäftsanwendungen integrierte und so eine nahtlose und sichere Automatisierung von Dokumenten-Workflows ermöglichte.

Was diese Leistung besonders macht, ist nicht nur die technologische Innovation, sondern vor allem die Skalierung in der Praxis. Die Lösung ist tief in das �鶹ԭ��-Portfolio integriert und wird von Zehntausenden Kunden weltweit genutzt, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten. Durch die direkte Integration fortschrittlicher KI-Funktionen in bestehende Arbeitsabläufe wurde Automatisierung zugänglich – ohne komplexe Integrationen oder spezialisiertes Expertenwissen. Unternehmen können dadurch Prozesse beschleunigen, manuellen Aufwand reduzieren und die Qualität sowie Geschwindigkeit von Entscheidungen verbessern.

Die Auszeichnung würdigt die Fähigkeit des Teams, exzellente Forschung und Ingenieurskunst in messbaren Geschäftswert zu übersetzen. Ihre Arbeit zeigt, wie eingebettete KI den Schritt von der Experimentierphase zu einem verlässlichen Bestandteil alltäglicher Unternehmensprozesse vollziehen kann. Durch verantwortungsvolle Skalierung von KI stärkt das Team �鶹ԭ��s Position als führender Anbieter im Bereich Unternehmensautomatisierung und intelligenter Anwendungen.

Gleichzeitig unterstreicht die Innovation eine langfristige Perspektive: Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Dokumentenverständnis und die wachsende Nutzung innerhalb der �鶹ԭ��-Plattform zeigen, wie skalierbare KI zur Grundlage künftiger Innovationen werden kann. Die Auszeichnung würdigt daher nicht nur die bereits erzielte Wirkung, sondern auch die Dynamik ��ü�� die nächste Generation intelligenter Unternehmensprozesse.

„Diese Auszeichnung zu gewinnen, ist eine große Ehre ��ü�� unser Team“, sagt Tobias Weller, Chief Product Owner und Team Lead. „Sie bestätigt jahrelange harte Arbeit, enge Zusammenarbeit und den gemeinsamen Glauben an das transformative Potenzial von KI, um zentrale Geschäftsprozesse zu beschleunigen und echten Geschäftswert ��ü�� unsere Kunden zu schaffen.“

Innovation entlang des gesamten KI-Spektrums feiern

Der Hasso Plattner Founders’ Award würdigt seit jeher die Menschen und Ideen, die �鶹ԭ�� voranbringen. Indem sowohl skalierte Wirkung als auch visionäres Denken ausgezeichnet werden, zeigt der Preis, wie Innovation in jeder Phase entsteht – von der frühen Exploration bis zur globalen Anwendung. Er unterstreicht die Überzeugung, dass langfristiger Erfolg davon abhängt, heute Wert zu liefern und gleichzeitig kontinuierlich neu zu denken, was möglich ist.

Bei der Veranstaltung in Walldorf kamen Mitarbeitende aus aller Welt vor Ort und virtuell zusammen, um die Gewinnerteams und alle Beteiligten zu feiern, die zur Umsetzung der Projekte beigetragen haben. Ihre Arbeit steht ��ü�� Kreativität, Engagement und Leidenschaft – zentrale Elemente der Innovationskultur bei �鶹ԭ��. Während das Unternehmen seine KI-getriebene Strategie weiter vorantreibt, zeigen die diesjährigen Gewinner, wie Teams im gesamten Unternehmen Ambitionen in konkrete Ergebnisse verwandeln und Kunden dabei unterstützen, erfolgreicher zu arbeiten, schneller zu reagieren und sich auf die Zukunft vorzubereiten.

Die Gewinnerteams erhalten zudem die Gelegenheit, ihre Projekte 2026 dem �鶹ԭ��-Vorstand zu präsentieren. Darüber hinaus werden die Projekte dauerhaft in den Founders’ Exhibits in Walldorf und Palo Alto gewürdigt, die Teammitglieder erhalten eine personalisierte Trophäe – und mit dem Award-Jahrgang 2025 kehren auch persönliche In-Person-Erlebnisse ��ü�� alle Gewinner zurück, die ��ü�� unvergessliche Momente sorgen sollen.

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Von der gemeinsamen Nutzung von Energie und dynamischer Preisgestaltung bis hin zu cloud-nativen und interoperablen Flexibilitätsmärkten: Die Lösung vernetzt Zähler, Märkte und Kunden, um Geschäftsmodelle wie Energiegemeinschaften, virtuelle Kraftwerke und Nachfrageflexibilität (Demand Response) zu ermöglichen. Im Verbund mit einem sorgfältig ausgewählten Partnernetz spezialisierter Technologieunternehmen versetzt �鶹ԭ�� Versorgungsunternehmen in die Lage, ihre Energiewende eigenständig zu gestalten. 

Daten bilden das Rückgrat der Energiewende, aber es wird immer schwieriger sie zu verwalten��

Die Energiewende verändert die Stromlandschaft. Der Energiemarkt verändert sich.  Versorgungsunternehmen bewegen sich weg von der zentralen Erzeugung hin zu einer Energieversorgung aus Millionen von dezentralen Systemen wie Sonnenkollektoren, Ladestationen ��ü�� Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen und Batteriespeichersysteme, die von Verbrauchern und Prosumenten betrieben werden. Die Anzahl der vernetzten Anlagen wächst rasant und generiert riesige Mengen an Betriebs-, Geschäfts- und Kundendaten. Die zuverlässige und konsequente Verwaltung dieser Daten ist eine der zentralen Herausforderungen des kommenden Energiejahrzehnts. 

Gleichzeitig übernehmen digitale Energieplattformen und neue Marktteilnehmer die Kundenbeziehung und schnüren integrierte Angebote, die Konnektivität, Flexibilität und Abrechnung unter einem Dach vereinen.  Versorgungsunternehmen, die jetzt untätig bleiben, riskieren, zu reinen Rohstofflieferanten herabgestuft zu werden.

Um das volle Potenzial dezentraler Energiequellen zu erschließen, benötigen Versorgungsunternehmen mehr als nur Konnektivität. Sie benötigen Datenorchestrierung. Dabei werden sämtliche Informationen aus Prozessen, von Partnern und Geräten harmonisiert und zu einer verlässlichen, intelligenten Datengrundlage zusammengeführt, mit der sie sicherstellen, dass sie ihre Energiewendekompetenz aufbauen, ohne auf Services von Drittanbietern zurückgreifen zu müssen. 

Von dezentralen Anlagen zu intelligenter Orchestrierung 

Die Lösung �鶹ԭ�� Distributed Energy Resources (�鶹ԭ�� DER) wurde entwickelt, um genau diese Herausforderung zu bewältigen. Die auf der �鶹ԭ�� BTP basierende Lösung ermöglicht es Versorgungsunternehmen, Daten zu dezentralen Energiequellen (Produktion, Verbrauch und Speicher) im großen Maßstab zu verwalten und gleichzeitig Zuverlässigkeit, Leistung und Konsistenz sicherzustellen. 

�鶹ԭ�� DER dient weniger als System zur Kontrolle des Betriebs, sondern konzentriert sich eher auf die Datenorchestrierung und -integration. Die Lösung trägt dazu bei, dass Daten von dezentralen Energieanlagen nahtlos zwischen operativen, kommerziellen und analytischen Systemen fließen können, und bietet eine zentrale Datenquelle, die die physische und digitale Energiewelt miteinander verbindet. 

„Die ���dz������澱��ä�� der Energiedaten von Prosumenten, mit der unsere Kunden umgehen müssen, steigt exponentiell. Sie benötigen Daten, die über all ihre Datenquellen hinweg zuverlässig und konsistent sind, und genau hier kommt �鶹ԭ�� Distributed Energy Resources ins Spiel.“ 

Kim Maren Ekrutt, Co-Head Global Industry Business Unit Utilities, �鶹ԭ�� 

Die zwei Säulen der Lösung �鶹ԭ�� DER 

1. Komplexe Installation und Orchestrierung von Prosumentendaten: technische und wirtschaftliche Grundlage

Verwalten Sie das gesamte Spektrum der Daten von Prosumenten, das sowohl komplexe technische Anlagendetails wie Zähler, Photovoltaikanlagen, Batterien, Elektrofahrzeuge und deren Ladestationen sowie Wärmepumpen umfasst, als auch die kommerziellen Informationen, die ��ü�� den reibungslosen Betrieb dezentraler Energieressourcen unerlässlich sind. Dazu gehören Stammdaten von Kunden- und Prosumenten, Produktstrukturen, Tarife, Verträge, Netzanschlussvereinbarungen, Einspeiseverträge und alle Geschäftsbeziehungen rund um jede Anlage. 

Durch das Zusammenführen von technischen Anlagendaten mit kaufmännischen Attributen und Vertragsinformationen, liefert die Lösung ein stimmiges und belastbares Gesamtbild jeder Anlage. Dies ist das A und O, denn nur rein technische Informationen reichen nicht aus, um dezentrale Energieressourcen zu verwalten. Kommerzielle Produkte, Netzverträge, flexible Tarife und Vereinbarungen ��ü�� Leistungsanreize bestimmen, wie Energieflüsse gemessen, abgerechnet, geteilt oder monetarisiert werden. 

Diese Säule wird zur Grundlage ��ü�� Energiegemeinschaften, die Teilnahme an virtuellen Kraftwerken, Flexibilitätsprogramme, dynamische Preisgestaltung, Kapazitäts- und Engpassmanagement sowie jedes Geschäftsmodell, bei dem Prosumenten und dezentrale Energieanlagen ins Spiel kommen. 

2. Management und Verteilung von Energie 

Verfolgen und analysieren Sie, wie Energie verbraucht, erzeugt, gespeichert und verteilt wird, und ermöglichen Sie so neue Energiegemeinschaften und Peer-to-Peer-Geschäftsmodelle. Dank hochauflösender Energiedaten und intelligenter Zuordnungsalgorithmen können Energieversorger sowohl Privat- als auch Gewerbekunden transparente, faire und regelkonforme Energy-Sharing-Lösungen anbieten. 

Vernetzung von Daten, Prozessen und Personen 

Bei geschäftskritischen Prozessen wie Meter-to-Cash, Anlagenmanagement und Kundenerlebnis verlassen sich Versorgungsunternehmen bereits auf �鶹ԭ��-Lösungen. Mit �鶹ԭ�� DER lässt sich diese Basis erweitern, indem sämtliche Anlagen, Verträge und Kundeninteraktionen in einem einheitlichen Datenmodell zusammengeführt werden. Durch diesen integrierten Ansatz werden technische Daten in echten Mehrwert verwandelt  – als Grundlage ��ü�� Anwendungsfälle wie intelligente Tarife, dynamische Preisgestaltung und gemeinschaftliche Energienutzung. Für Versorgungsunternehmen bedeutet dies ein zentrales digitales Rückgrat, das zwei Welten miteinander verbindet: auf der einen Seite die klassische Meter-to-Cash-Welt (von der Zählerablesung bis zur Rechnungsstellung) – und auf der anderen Seite die entstehenden Flexibilitätsmärkte mit zunehmender Dezentralisierung der Energieversorgung.

Ein Partnernetz ��ü�� Flexibilität im Energiemarkt 

Kein einzelner Lieferant kann die gesamte Breite der dezentralen Energielandschaft abdecken. �鶹ԭ�� hat ein Netzwerk aus handverlesenen Technologiepartnern aufgebaut, die jeweils fundiertes Fachwissen einbringen und damit die Geschäftsdatenplattform von �鶹ԭ�� optimal ergänzen. Sämtliche Daten verbleiben beim Versorgungsunternehmen – es behält damit die volle Kontrolle über die Geschäftslogik und die Kundenbeziehung. 

Die Technologiepartner von �鶹ԭ�� erweitern die Plattform in sechs entscheidenden Bereichen: 

• Flexibilitätsmanagement und virtuelle Kraftwerke: Orchestrieren und nutzen Sie die Anlagen von Prosumenten gewinnbringend. Dazu zählen Elektrofahrzeuge, Batterien, Wärmepumpen und Solarwechselrichter – ��ü�� Flexibilitätsmärkte und intelligentes Lademanagement. 
• Gemeinsame Nutzung von Energie durch Energiegemeinschaften: Entwerfen und verwalten Sie Energiegemeinschaften mit transparenter Zuteilung, dynamischer lokaler Preisgestaltung bei lückenloser Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften.  
• Überlastung des Stromnetzes und Kapazitätsmanagement: Antizipieren, identifizieren und lösen Sie Engpassprobleme im Niederspannungsnetz – und erschließen Sie dabei zusätzliche Erlöse durch Flexibilitätsvermarktung. 
• Energieportfoliomanagement und Handel: Nutzen Sie den Zugang zu Großhandels- und Flexibilitätsmärkten mit Echtzeitpreisen, dynamischer Angebotsgestaltung und Risikomanagement. 
• Kundeninformationen und Lastaufschlüsselung: Bieten Sie Transparenz hinter dem Zähler durch nicht-invasive Lastüberwachung und gerätespezifische Analysen. 
• Demand Response und Lastmanagement: Entwickeln und implementieren Sie Programme zur Steuerung des Energiebedarfs, die Kundenanreize, dynamische Preisgestaltung und automatisierte Gerätesteuerung miteinander verbinden. 

„Unsere Aufgabe besteht darin, Versorgungsunternehmen dabei zu unterstützen, die zunehmende Datenkomplexität nicht nur zu bewältigen, sondern gezielt ��ü�� sich zu nutzen. Mit �鶹ԭ�� Distributed Energy Resources und unserem Partnernetz bringen wir Daten, Prozesse und Partner auf einer intelligenten Plattform zusammen, und damit ermöglichen wir Versorgungsunternehmen, ihre Energiewende selbst zu gestalten.“ 

Kim Maren Ekrutt, Global VP und Co-Head Industry Business Unit Utilities

Über �鶹ԭ�� Distributed Energy Resources 

�鶹ԭ�� Distributed Energy Resources stellt Versorgungsunternehmen eine Public-Cloud-Plattform zur Verfügung, die ihnen hilft, die Daten rund um die dezentrale Energieerzeugung zu modellieren, zu verwalten und gemeinsam zu nutzen. Die Lösung ist in das branchenspezifische Portfolio �鶹ԭ�� for Utilities integriert und wird von einem globalen Netzwerk ausgewählter Partner unterstützt. So ermöglicht sie einen zuverlässigen Datenaustausch, intelligentes Energiemanagement und innovative Kundenservices − Aspekte, die im Zeitalter der dezentralen Energieerzeugung entscheidend sind. 

Mateu Munar ist Senior Director der Industry Business Unit Utilities bei �鶹ԭ��.

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Nach Abschluss der Übernahme soll Reltio die �鶹ԭ�� Business Data Cloud (�鶹ԭ�� BDC) stärken – ein integraler Bestandteil der �鶹ԭ��-Strategie, künstliche Intelligenz in den Kernprodukten prominent zu verankern. Das Unternehmen beschleunigt damit die Entwicklung von �鶹ԭ�� BDC hin zu einer vollständig interoperablen Unternehmensdatenplattform ��ü�� unternehmensweite agentische KI. Sie soll Kunden die Werkzeuge an die Hand geben, die sie benötigen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen, zu bereinigen und zu harmonisieren, um eine hochqualitative unternehmensweite agentische KI zu ermöglichen.

„Reltio ist eine natürliche Ergänzung ��ü�� �鶹ԭ��“, sagte Muhammad Alam, Vorstandsmitglied der �鶹ԭ�� SE ��ü�� Product & Engineering. „Die Übernahme wird unsere Position als führender Business-AI-Anbieter weiter verbessern, indem sie uns ermöglicht, �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Daten miteinander zu kombinieren, um so den Datenkontext zu liefern, den hochqualitative Business-AI benötigt. Künstliche Intelligenz kann ihr volles Potenzial nicht erreichen, wenn Daten über Geschäftsbereiche, Plattformen und Domänen hinweg verteilt sind, ohne Verbindung zueinander oder ohne den notwendigen Kontext.“

Durch die Integration von Reltio will �鶹ԭ�� nach Vollzug der Transaktion die Unternehmensdaten ihrer Kunden vollständig KI-bereit machen. Kunden werden sich auf vertrauenswürdige, hochwertige Daten über �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Quellen hinweg verlassen können, die Joule und Joule-Agenten nutzen, um eine schnellere Wertschöpfung ��ü�� Business AI zu liefern.

Die Plattform von Reltio hilft Organisationen, strukturierte und unstrukturierte Unternehmensdaten umfassend zu verwalten und zu steuern. Die KI-basierte Technologie des Unternehmens identifiziert und führt verwandte Datensätze aus unterschiedlichen Formaten und Anwendungen zu einem zuverlässigen „Golden Record“- zusammen, einschließlich der jeweiligen Kontexte der Daten. Ihr Cloud-natives und KI-natives Design unterstützt eine einheitliche, konsistente Sicht auf Kunden, Produkte, Lieferanten, Standorte und Mitarbeiter über �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Anwendungen hinweg. Kunden, die KI-Analysen ausführen, sollen von erhöhter Zuverlässigkeit und Konsistenz der Daten profitieren, gebündelt in einer einheitlichen Quelle, was die Qualität der Business-AI deutlich verbessert. Kunden können damit darauf vertrauen, dass KI-Ergebnisse korrekt sind und KI-Interaktionen rasch umfassende Ergebnisse zeigen.

„Der Zusammenschluss mit �鶹ԭ�� bietet uns eine sehr gute Gelegenheit, unser Ziel rascher zu erreichen“, sagte Manish Sood, Gründer und CEO von Reltio. „Unternehmens-KI benötigt vertrauenswürdigen Kontext, der offen und interoperabel über die heterogenen IT-Landschaften hinweg funktioniert, die unsere Kunden betreiben. Diese Kombination beschleunigt unsere Fähigkeit, Reltio als Kontext-System über �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Umgebungen hinweg bereitzustellen, während gleichzeitig Kontinuität ��ü�� unsere Kunden und unser Partner-Ökosystem gewahrt bleibt.“

Reltios Fähigkeiten, Daten zu bereinigen und zu vereinheitlichen sowie agentengesteuerte Workflows werden in Zusammenarbeit mit den Anwendungen der �鶹ԭ�� Business Suite konsistente und vertrauenswürdige Daten liefern, die ��ü�� erfolgreiche Geschäftsprozesse und KI-Nutzung entscheidend sind. Dies trägt dazu bei, Entscheidungen zu verbessern und die ���dz������澱��ä�� von Integrationen zu verringern. Reltios Technologie ermöglicht rasche Reaktionszeiten und unterstützt das Model Context Protocol (das MCP standardisiert, wie KI-Anwendungen und große Sprachmodelle (LLMs) auf externe Datenquellen, Tools und Dienste zugreifen können). Indem Reltio vertrauenswürdige Echtzeitdaten verwendet, werden Echtzeit-Multi-Agenten-Workflows über �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Umgebungen hinweg möglich. KI-Agenten, etwa Beschaffungsagenten, können damit beispielsweise Lieferantenrisiken bewerten und notwendigenfalls entsprechend Gegenmaßnahmen auslösen.

Reltio bietet vorgefertigte, branchenspezifische „Velocity Packs“, die Datenmodelle, Regeln, Matching-Logik und Integrationen sowie Lösungen umfassen, die auf Sektoren wie Life Sciences, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen zugeschnitten sind.

Nach Vollzug der Transaktion will �鶹ԭ�� durch die Integration von Reltio die Fähigkeit ihrer Kunden verbessern, Stammdaten als vertrauenswürdige und kontextreiche Datenprodukte über mehrere Quellen hinweg zu verwalten und bereitzustellen. Diese sollen sowohl traditionelle Analyse-Workloads als auch KI-Agenten bedienen. Reltio soll zu einer Kernfunktion innerhalb von �鶹ԭ�� BDC ausgebaut werden. Ein flexibles Geschäftsmodell soll es Kunden ermöglichen, Reltio als separate Lösung oder zusammen mit anderen �鶹ԭ��-Produkten nutzen zu können. Das Reltio-Portfolio wird auf absehbare Zeit auch als eigenständiges Angebot verfügbar bleiben.

Der Vollzug der Transaktion wird ��ü�� Q2 oder Q3/2026 erwartet, vorbehaltlich üblicher Vollzugsbedingungen, einschließlich behördlicher Genehmigungen.

You can find this press release in English here. 

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 . 

Informationen zu Reltio
Reltio ist führend in der Datenvereinheitlichung und -verwaltung und bietet cloud-natives, KI-natives Master Data Management (MDM), um Unternehmen dabei zu helfen, vertrauenswürdige Daten zu schaffen und Kontextintelligenz ��ü�� Analysen, Automatisierung und agentische KI freizusetzen. Für komplexe Multi-Vendor-Umgebungen konzipiert, hilft Reltio Organisationen, Kerndaten aus mehreren Quellen in Echtzeit zu vereinheitlichen, zu bereinigen, zu harmonisieren, zu steuern und zu aktivieren – über �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Systeme hinweg. Die Reltio Data Cloud verwendet fortschrittliche Entity Resolution, kontinuierliche �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä�� und Beziehungsintelligenz innerhalb eines intelligenten Datengraphen, um Daten über Systeme hinweg zu verbinden und den vollständigen Kontext hinter Kunden, Produkten, Lieferanten und anderen wichtigen Geschäftsentitäten aufzudecken. Dies ermöglicht es Organisationen, Datenreibung zu reduzieren, die operative Ausführung zu verbessern und die Zeit bis zu vertrauenswürdigen Entscheidungen zu verkürzen. Weitere Informationen finden Sie unter .

Hinweis an die Redaktionen 

Für �鶹ԭ��efotos und Fernsehmaterial in hoher Auflösung besuchen Sie bitte unsere Plattform . Dort finden Sie aktuelles sendefähiges TV-Footage-Material sowie Bilder zu Themen rund um �鶹ԭ�� zum direkten Download. 

Ansprechpartner ��ü�� die �鶹ԭ��e:
Marcus Winkler, �鶹ԭ��, +49 151 571 18 691, marcus.winkler@sap.com, CET
Aimée Leabon, �鶹ԭ��, +1 212-653-9600, aimee.leabon@sap.com, EST
Daniel Reinhardt, �鶹ԭ��, +49 151 168 10 157, daniel.reinhardt@sap.com, CET
Kevin Keenan, Reltio, +1 (987) 844-6203, kevin.keenan@Reltio.com, PST

�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com  

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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Seit 2021 ermöglicht die �鶹ԭ�� mit der Lösung ��die Berechnung von EPR-Gebühren in verschiedenen Märkten. Die Zahl der Rechtsräume, in denen die erweiterte Herstellerverantwortung Pflicht war, betrug damals 60. Bis 2030 soll diese Zahl auf 200 steigen.

Vor dem Hintergrund der sich verändernden gesetzlichen Auflagen hat die �鶹ԭ�� in der Lösung neue Updates implementiert, damit Kunden unterschiedliche Berichtspflichten, Fristen und Gebühren meistern und gleichzeitig die Genauigkeit erhöhen, Gebühren und Risiken reduzieren und bessere Einblicke gewinnen können. Im Folgenden erfahren Sie mehr über aktuelle Innovationen und darüber, wie die Lösung Unternehmensdaten mit Informationen über lokale und globale Vorschriften kombiniert, um die Verpflichtungen im Rahmen der neuen EU-Verpackungsverordnung (Packaging and Packaging Waste Regulation, PPWR) zu ermitteln.

EPR-Vorschriften mit einem flexiblen, KI-basierten und konfigurierbaren Ansatz einhalten

Bisher hat �鶹ԭ�� Responsible Design and Production Kunden mit sofort einsatzbereiten Berichtskategorien, die auf Grundlage des jeweiligen Landes vorkonfiguriert sind, dabei unterstützt, die EPR-Anforderungen zu erfüllen. Das neue globale gesetzliche Umfeld erfordert jedoch einen flexibleren Ansatz.

Unternehmen benötigen Lösungen, die ihnen helfen:

• Verpflichtungen zu verstehen und sich schnell auf neue oder veränderte Vorschriften einzustellen,
• Daten aus vielen Quellen zusammenzuführen und aufzubereiten,
• Berichte zu erstellen, ��ü�� die eine individuelle Berichtslogik auf Grundlage spezieller Geschäftskontexte erforderlich ist; Regeln und Gebührenstrukturen ��ü�� ähnliche Berichtsschemata oder Organisationen ��ü�� Herstellerverantwortung wiederzuverwenden und EPR-Gebühren ��ü�� Sendungen zu berechnen und die Ergebnisse auf Rechnungen auszuweisen, um Kunden eine Aufschlüsselung nach Produktkosten und indirekten Steuern zu bieten.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, hat���鶹ԭ����Responsible Design and Production��benutzerdefinierte Berichte eingeführt, mit denen Kunden ihre eigenen Nachhaltigkeitsberichte gestalten und sie an spezielle gesetzliche Logik, den Geschäftskontext und besondere Compliance-Anforderungen anpassen können.

Mit den neuen Innovationen in �鶹ԭ�� Responsible Design and Production können Benutzer:

• Berichte nach den spezifischen Regeln, Anforderungen von Organisationen ��ü�� Herstellerverantwortung und Gebührenmodellen strukturieren, die ��ü�� ihr Unternehmen relevant sind
• Daten exakt auf die Verpackungs- und Bewegungsdaten eingrenzen, die in Berichten aufgeführt werden
• komplexe Anforderungen mit mehreren Dimensionen erfüllen, die in der Berichtsausgabe verwendet werden
• Berichte in externe Bewertungen der Recyclingfähigkeit integrieren
• die Anforderungen der steigenden Anzahl von Organisationen ��ü�� Herstellerverantwortung erfüllen, die umweltbezogen gestaffelte EPR-Gebühren integriert haben

KI-Funktionen ��ü�� höhere Effizienz und Einsatzbereitschaft

Das �鶹ԭ��-Sustainability-Portfolio erlaubt eine KI-gestützte operative Neuausrichtung, indem es Nachhaltigkeitsdaten an der Quelle erfasst und zentrale Geschäftsprozesse intelligenter macht, um so kontinuierliche Verbesserungen auf breiter Basis zu ermöglichen. In �鶹ԭ�� Responsible Design and Production befinden sich zwei KI-Anwendungsfälle ��ü�� benutzerdefinierte Berichte in der Betatest-Phase:

�鶹ԭ�� Responsible Design and Production, KI-gestützte Erläuterungen ��ü�� benutzerdefinierte Berichte

Diese Funktion analysiert und beschreibt mithilfe von KI, wie entwickelte Regeln ��ü�� die erweiterte Herstellerverantwortung zu den Bewertungsergebnissen ausgewählter Produktverpackungen beitragen. Bei der Entwicklung benutzerdefinierter Berichtskategorien können Fachleute ��ü�� EPR-Berichte möglicherweise nicht verstehen, warum eine bestimmte Verpackung in einer bestimmten Weise kategorisiert oder überhaupt nicht kategorisiert wurde. Der KI-Anwendungsfall soll helfen, einen fehleranfälligen Prozess zu beheben und zu vereinfachen, bei dem Spezialisten Verpackungsdaten manuell erneut prüfen und Regeln neu bewerten.

�鶹ԭ�� Responsible Design and Production, KI-gestützte Regelerstellung ��ü�� benutzerdefinierte Berichte

Diese Funktion nutzt KI, um gesetzliche Formulierungen in Systemregeln zu übersetzen, sodass Packaging Compliance Manager Regeln ��ü�� EPR-Berichte schneller und präziser erstellen und prüfen können. Der KI-Anwendungsfall soll den manuellen Aufwand verringern, kostspielige Fehler bei der Erfüllung von Auflagen vermeiden und die schnellere Nutzung von Berichten in unterschiedlichen Märkten ermöglichen.

Mit KI ��ü�� zukünftige Anforderungen gerüstet

Die meisten Unternehmen sind nicht auf die bevorstehende EU-Verpackungsverordnung vorbereitet. Diese sieht umfangreiche Verpflichtungen ��ü�� alle Wirtschaftsakteure vor, die verpackte Waren in der EU in Verkehr bringen. Betroffen sind Markeninhaber, Importeure, Verpackungshersteller, Vertreiber und digitale Marktplätze. Um Risiken zu mindern und entsprechend vorbereitet zu sein, müssen Unternehmen unmittelbare Maßnahmen ergreifen, um Verpackungsmaterialien, Datensysteme und das Meldewesen zu bewerten und anzupassen.

Das detaillierte Management von Verpackungsdaten in �鶹ԭ�� Responsible Design and Production wird Unternehmen dabei unterstützen, die Auflagen der Verordnung effizient zu erfüllen. Mit einer umfassenden Datenerfassung und einem flexiblen Reporting können Unternehmen im Voraus gesetzliche Änderungen berücksichtigen und Transparenz in ihrer gesamten Lieferkette ��ü�� Verpackungen sicherstellen.

Die �鶹ԭ�� entwickelt ��ü�� �鶹ԭ����Responsible Design and Production Funktionen zur Einhaltung der Anforderungen gemäß ��und Bewertungen der Recyclingfähigkeit mit realen Produktsendungsdaten, damit Unternehmen beurteilen können, welche Änderungen die größten Auswirkungen haben. Die �鶹ԭ�� wird in zukünftigen Ankündigungen weiter über dieses Thema informieren.

Ein ERP-gestütztes System ��ü�� zahlreiche Anforderungen

�鶹ԭ�� Responsible Design and Production gibt Unternehmen die Möglichkeit, Berichte zu erstellen, die auf ihre sich verändernden Anforderungen ausgerichtet sind, und schafft damit eine flexible, skalierbare und zukunftssichere Basis ��ü�� die Einhaltung gesetzlicher Auflagen. Die Lösung verknüpft Design, Herstellung und gesetzliche Berichtsanforderungen, damit Unternehmen Abfälle minimieren, Kosten optimieren und globale Nachhaltigkeitsstandards einhalten können.

Im Gegensatz zu eigenständigen Compliance-Tools läuft �鶹ԭ�� Responsible Design and Production in einem ERP-gestützten System und gewährleistet eine nahtlose Integration in vorhandene �鶹ԭ��-Lösungen ��ü�� Produktstammdaten und Bewegungsdaten.

Herkömmliche, manuell aufwendige Prozesse reichen nicht aus, um mit den Vorschriften Schritt zu halten und Wettbewerbsvorteile durch neue Erkenntnisse aus Daten sicherzustellen. Ein Kunde, der �鶹ԭ�� Responsible Design and Production einsetzt, hat kürzlich bestätigt, dass die Lösung viermal schneller und kostengünstiger war als manuelle Prozesse mit einer Kalkulationstabelle oder mit Beratern.

Mit �鶹ԭ�� Responsible Design and Production ist Ihr Unternehmen in der Lage, schnell und sicher auf gesetzliche Änderungen zu reagieren, um die Compliance sicherzustellen und gleichzeitig Ihren Teams die Möglichkeit zu geben, sich auf wichtige Aufgaben zu konzentrieren.

Hören Sie sich diese an, um zu erfahren, wie Unternehmen mit �鶹ԭ��-Lösungen die kommenden Anforderungen der EU-Verpackungsverordnung erfüllen können.

Informieren Sie sich über Funktionen ��ü�� benutzerdefinierte Berichte, oder fordern Sie eine Demo von �鶹ԭ����Responsible Design and Production an. Lesen Sie diese Kundenberichte:

Gunther Rothermel ist Chief Product Officer ��ü�� �鶹ԭ�� Sustainability.

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Das hat zu einem Comeback zeichenorientierter Benutzerschnittstellen und damit zu einer Rückbesinnung auf die Interaktion über die Ein- und Ausgabe von Text geführt.

Viele Anwendungen kommen mit reinem Text aus und können ganz intuitiv und ohne Anleitung ��ü�� ein bestimmtes Ziel genutzt werden. Texte können jedoch nur bedingt die strukturierten Daten vermitteln, die in Unternehmen üblich sind. Und ohne Aktualisierung in Echtzeit verlieren statische, textbasierte Ergebnisse an Relevanz, sobald sie generiert werden.

Strukturierte Daten lassen sich einfacher verarbeiten, wenn sie von Anwendern gefiltert, sortiert und visualisiert werden können. Aus diesem Grund sind grafische Benutzeroberflächen (GUIs) ideal, um strukturierte Daten darzustellen und Nutzer durch komplexe Workflows zu führen. Aber die Entwicklung von GUIs ist kostspielig, lässt wenig Freiraum und erfordert generische Einheitslösungen, die es schwer machen, das dynamische und maßgeschneiderte Benutzererlebnis zu bieten, das Anwender heute verlangen.

Text ist biegsam, bietet jedoch nur begrenzte Möglichkeiten; GUIs wiederum sind leistungsstark, aber unflexibel. „Generative UI“ – das Konzept KI-gestützter Benutzeroberflächen – schlägt eine Brücke zwischen diesen beiden Ansätzen und eröffnet neue Chancen im Bereich Unternehmenssoftware.

Von statischen Dashboards zu dynamischen Arbeitsbereichen

Betrachten wir als Beispiel ein Szenario, in dem ein Managerin in der Beschaffung eine Störung in der Lieferkette untersucht. Anstatt Daten aus fünf verschiedenen Anwendungen manuell abzugleichen, kann sie mit einem Prompt arbeiten: „Zeig mir, ��ü�� welche Lieferanten in Südostasien Risiken bestehen, und gestalte alternative Beschaffungsszenarios.“

Auf Grundlage dieser Anfrage beginnen Agenten damit, im Hintergrund zu arbeiten. Sie sammeln und analysieren Live-Daten, simulieren Ergebnisse und berechnen die prognostizierten Auswirkungen jeder Alternative. Zudem stehen ausführende Agenten bereit, um auf Befehl zu handeln.

Anwender müssen sich nicht mit diesen komplexen Vorgängen beschäftigen. Für sie steht innerhalb von Sekunden eine dynamische Benutzeroberfläche bereit – und zwar kein generisches Dashboard, sondern ein speziell ��ü�� sie erstelltes Kontrollzentrum. Auf interaktiven Karten werden betroffene Regionen hervorgehoben, und Lieferkettendiagramme werden in Echtzeit aktualisiert. Wenn Anwender die Parameter ändern, wird die Risikobewertung sofort angepasst. Darüber hinaus stehen integrierte Kontrollen bereit, um Bestellungen auszulösen oder Lieferanten zu benachrichtigen. Anwender sind damit in der Lage, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Außerdem wird die Zusammenarbeit vereinfacht: Kollegen können an einem interaktiven Arbeitsbereich mitwirken, ohne dass Briefings oder Besprechungen notwendig sind, um den Kontext zu erläutern.

Und so sieht die Zukunft aus: Eine Business Suite, in der die Absicht der Anwender ihre Benutzeroberfläche gestaltet und ihre Entscheidungen die entsprechenden Maßnahmen bestimmen. Um das zu ermöglichen, kombinieren wir unsere KI-Lösung Joule und Joule Agents mit unserer Vision ��ü�� „generative UI“. Dabei geht es nicht nur um bedarfsorientierte Dashboards, sondern um die Steuerung von Geschäftsprozessen mithilfe von Schnittstellen, die sich an die Rolle, den Kontext und die Aufgaben des Anwenders anpassen. So lässt sich „Vibe Coding“ – eine Programmiermethode, bei der Prompts in natürlicher Sprache zum Einsatz kommen – ��ü�� Geschäftsabläufe einsetzen. Der Schwerpunkt wird dabei von der Syntax auf die Absicht verlagert.

Wir befinden uns auf dem Weg in ein Zeitalter, in dem Benutzeroberflächen auf dynamische Weise von KI erstellt werden, sodass Anwender sofort mit diesen Oberflächen interagieren können. Generative Oberflächen ermöglichen den Übergang von statischen Software-Suites hin zu hochindividuellen Anwendungen, die wie temporäre Kontrollzentren aufgebaut und auf ein bestimmtes Problem zugeschnitten sind.

Wie �鶹ԭ�� Herausforderungen meistert

Um eine absichtsgesteuerte, unternehmensweite Business Suite bereitstellen zu können, müssen komplexe Anforderungen umgesetzt werden. Wir entwickeln generative Oberflächen, weil wir sowohl ihr Potenzial als auch die damit verbundenen Risiken verstehen – und wir verfügen über die notwendige Kompetenz, um diese Herausforderung anzugehen.

Genauigkeit

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) können plausible, aber falsche Ergebnisse liefern oder „halluzinieren“. Ein Chatbot, der die Handlung eines Films halluziniert, ist kein großes Problem; ein Beschaffungssystem, das Lieferantenbedingungen falsch darstellt, hat hingegen reale Konsequenzen. Unser Ansatz ��ü�� „generative UI“ zielt darauf ab, Daten aus Erfassungssystemen mit transparenten Informationen zu ihrer Herkunft direkt zu visualisieren. Verlässliche Echtzeitdaten als Grundlage von Benutzeroberflächen sind der erste Schritt, um Ungenauigkeiten zu vermeiden.

Vertrauen

Wie können sich Anwender darauf verlassen, dass die Benutzeroberfläche zuverlässig ist, wenn jede Oberfläche dynamisch generiert wird? Vertrauen fußt auf Konsistenz und Vorhersehbarkeit. Unsere generativen Oberflächen basieren auf den bekannten und bewährten architektonischen Grundsätzen von �鶹ԭ�� Fiori ��ü�� Listen, Dashboards und Workflows. Der Inhalt ist maßgeschneidert und die Struktur konsistent und vertraut, sodass Benutzer mit Zuversicht die Lage beurteilen und reagieren können.

���dz������澱��ä��

Unternehmenssoftware umfasst hochentwickelte und individuelle Funktionen. Sie wird über Jahrzehnte hinweg weiterentwickelt und basiert auf umfassendem Fachwissen und umfangreicher Geschäftslogik. „Generative UI“ baut auf den bewährten Funktionen von Joule zur Integration und Koordination auf, die bereits ��ü�� die Vernetzung von Systemen innerhalb einer IT-Landschaft sorgen und Agenten steuern, um komplexe Workflows auszuführen. Auf dieser Grundlage können Nutzer über einfache Benutzeroberflächen eng integrierte Prozesse ausführen, während Joule die da��ü�� notwendige Abstimmung übernimmt.

Warum diese Entwicklung wichtig ist

Die private Nutzung von KI hat dazu geführt, dass die Erwartungshaltung der Anwender gestiegen ist. Und die Kluft zwischen der KI, die Mitarbeitende im Alltag nutzen, und den KI-Angeboten an ihrem Arbeitsplatz nimmt zu.

Die Zukunft der Unternehmenssoftware besteht nicht aus unflexiblen Chatbots auf altmodischen Benutzeroberflächen. Stattdessen geht der Trend hin zu maßgeschneiderten Kontrollzentren – Oberflächen, die sich der Absicht eines Anwenders anpassen und die auf Live-Daten basieren, von Agenten ausgeführt und von Anwendern gesteuert werden.

Auf diese Weise können wir Arbeitsabläufe komplett neu gestalten.

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

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Die Personalbeschaffung steht im Zentrum dieses Wandels. Erst durch die Vernetzung von Systemen geht KI über reine Automatisierung hinaus. Sie etabliert sich als intelligente Schicht, die Entscheidungen fundierter macht, Abläufe beschleunigt und die Betriebskontinuität gewährleistet.

Heute geben wir bekannt, dass   nun in   integriert ist. Dies ermöglicht ein einheitliches Benutzererlebnis, vernetzte Daten und die Einbindung des KI-Assistenten . Intelligente Unterstützung wird direkt in Einstellungsabläufe eingebettet. So können die Teams schneller arbeiten, fundiertere Entscheidungen treffen und ein besseres Bewerbererlebnis bieten. Die Integration erfolgte nach der  der Übernahme von SmartRecruiters im September 2025. Ziel war es, die Grundlage ��ü�� eine vollständig vernetzte Talentarchitektur zu schaffen, in der Einstellungsentscheidungen, Kompetenzanalysen und Personalplanung als ein System zusammenarbeiten.

Intelligenter Einstellungsprozess mit SmartRecruiters ��ü�� �鶹ԭ�� SuccessFactors

Die Lösung bietet ein konsistentes und durchgängiges Recruiting-Erlebnis und erfüllt die Anforderungen moderner Unternehmen in Bezug auf Skalierbarkeit, Schnelligkeit und Intelligenz. Intuitive Workflows und integrierte KI entlasten Recruiter von repetitiven administrativen Aufgaben, sodass sie sich auf wertschöpfende Interaktionen konzentrieren können. Gleichzeitig durchlaufen Bewerber einen nahtlosen, personalisierten Prozess – vom ersten Kontakt bis zum Vertragsangebot.

Die Integration mit �鶹ԭ�� SuccessFactors HCM baut auf diesen Funktionen auf, indem sie Einstellungsprozesse eng mit dem gesamten Mitarbeiterlebenszyklus und dem breiteren Unternehmenskontext verknüpft. So wird sichergestellt, dass jede Einstellungsentscheidung auf Echtzeitdaten und relevantem organisatorischem Kontext basiert. SmartRecruiters ��ü�� �鶹ԭ�� SuccessFactors ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und schafft die Basis ��ü�� eine umfassende, intelligente Datenbasis im gesamten Recruiting- und HR-Bereich. Dabei fließen Personal-, Stellen- und Geschäftsdaten nahtlos zwischen �鶹ԭ�� und SmartRecruiters.

Dank optimierter Workflows, konsistenter Tools und gemeinsamer Echtzeitdaten profitieren Unternehmen von einem besser planbaren Einstellungsprozess. Was Kunden erwarten dürfen:

• Ein Login:  Recruiter, einstellende Manager und Genehmigende können über nur einen Login auf �鶹ԭ�� SuccessFactors und SmartRecruiters zugreifen.
• Einheitliche Navigation:  Ein nahtloses Erlebnis ��ü�� Nutzer von �鶹ԭ�� SuccessFactors und SmartRecruiters, das ���dz������澱��ä�� reduziert und zu schnellerer Akzeptanz führt.
• Aufeinander abgestimmte Daten: Synchronisierte Personal-, Stellen- und Geschäftsdaten, die systemübergreifend fließen. Dadurch kann durchgängige �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä�� und Konsistenz gewährleistet werden.

Durch die Integration werden zentrale Organisationsdaten wie Jobfamilien, Kostenstellen und Standorte automatisch aus �鶹ԭ�� SuccessFactors in SmartRecruiters übertragen. Dies trägt dazu bei, Inkonsistenzen zu vermeiden, die durch manuelle Eingaben entstehen können. Bei neuen Rollen sind diese Attribute bereits hinterlegt. Die Benutzerverwaltung funktioniert ebenso reibungslos: Profile von Recruitern, einstellenden Führungskräften und Genehmigern, die in �鶹ԭ�� SuccessFactors angelegt wurden, werden in SmartRecruiters automatisch mit den richtigen Berechtigungen versehen. Dies trägt dazu bei, Fehler zu minimieren und Genehmigungsworkflows sowie Berichte stets übersichtlich und korrekt zu halten. Mit fortschreitender Integration wird die Personalbeschaffung vollständig mit den zentralen HR- und Personalsystemen verbunden. So entsteht eine einheitliche und verlässliche Grundlage ��ü�� Einstellungsentscheidungen im gesamten Unternehmen.

Kunden, die derzeit die Lösung �鶹ԭ�� SuccessFactors Recruiting verwenden, profitieren nun auch von den vielen Vorteilen von SmartRecruiters ��ü�� �鶹ԭ�� SuccessFactors. Für sie gibt es einfache und flexible Integrationspfade, auf die sie zugreifen können. �鶹ԭ�� wird weiterhin alle Verträge einhalten, und Kunden müssen nicht migrieren.

Integration ermöglicht sofort einsatzbereite KI

Mit den kontinuierlichen Investitionen von �鶹ԭ�� entwickelt sich SmartRecruiters ��ü�� �鶹ԭ�� SuccessFactors schnell weiter und bringt KI-gestützte Innovationen in sämtliche Bereiche der Personalbeschaffung. Bei der Rekrutierung einer großen Anzahl von Mitarbeitenden wird eine qualitativ hochwertige Personalauswahl möglich − mit Arbeitsabläufen, die durch KI unterstützt werden. Dazu gehören intuitive Anwendungen, automatisierte Terminplanung, intelligente Zuordnung von Kandidaten und optimiertes Feedback zu Vorstellungsgesprächen.

Der KI-Assistent Winston und der auf generativer KI basierende �鶹ԭ��-Assistent werden dieses Jahr beginnen, als vernetzte Agenten zusammenarbeiten. Darüber hinaus werden neue Schutzmaßnahmen das Vertrauen in den Einstellungszyklus stärken. Dazu gehören Betrugserkennung, verbessertes Einwilligungsmanagement und bessere Übertragbarkeit von Bewerberdaten. Dadurch wird die Integrität des Systems gewährleistet und auch das Vertrauen der Kandidaten gestärkt.

Wie aus Personalsuche Personalentwicklung wird

Unternehmen möchten nicht nur Stellen besetzen, sondern auch zukunftsfähige Kompetenzen aufbauen. Intelligente Personalbeschaffung wird dabei zu nur einem Teil einer breiter angelegten Personalstrategie. Das Potenzial der Integration von SmartRecruiters ��ü�� �鶹ԭ�� SuccessFactors reicht über die Personalsuche hinaus. Die Integration ermöglicht ein vernetztes, KI-gestütztes Talentmanagement in der gesamten �鶹ԭ�� SuccessFactors HCM Suite und letztlich auch in der . Um als Unternehmen zukunftssicher aufgestellt zu sein, müssen Einstellungsentscheidungen ergebnisorientiert erfolgen und Mitarbeitende durch klare Entwicklungsmöglichkeiten dabei unterstützt werden, sich weiterzuentwickeln und aktiv zum Erfolg beizutragen.                                    

Erleben Sie SmartRecruiters ��ü�� �鶹ԭ�� SuccessFactors in Aktion:  Sehen Sie sich die   unseres Webinars – „The Future of Intelligent Hiring“ – vom 5. März an und erfahren Sie, wie �鶹ԭ�� Personalbeschaffung, Talentmanagement und langfristige Personalstrategien neu definiert.

Lara Albert ist Chief Marketing Officer bei �鶹ԭ�� SuccessFactors.
Rebecca Carr ist CEO von SmartRecruiters, einem �鶹ԭ��-Unternehmen.

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Diese Ankündigung setzt das Engagement von �鶹ԭ�� ��ü�� souveräne Cloud-Lösungen in Europa fort, das erstmals im September 2025 vorgestellt wurde, sowie die Partnerschaften mit Capgemini, Sopra Steria und Mistral AI. Das Angebot richtet sich an Behörden und Betreiber kritischer Infrastrukturen, die sensible Daten verarbeiten, darunter personenbezogene Daten, die durch die DSGVO geschützt sind (wie Gesundheits- und Identitätsdaten), staatliche Souveränitätsdaten sowie geschäftskritische operative Daten.

Angesichts steigender Anforderungen an Sicherheit, Resilienz und Datensouveränität ermöglicht �鶹ԭ�� Sovereign Cloud in Frankreich Organisationen, ihre kritischen Systeme zu modernisieren und gleichzeitig in einem GovernanceRahmen zu arbeiten, der mit den französischen Vorschriften konform ist insbesondere mit dem von der ANSSI ��ü�� vertrauenswürdige Cloud-Umgebungen entwickelten SecNumCloud-Referenzrahmen. Diese Initiative stellt einen wichtigen Schritt dar, die digitale Resilienz Frankreichs zu stärken und das europäische Ökosystem ��ü�� souveräne Cloud-Lösungen zu erweitern, im Einklang mit den langfristigen Investitionen von �鶹ԭ�� in souveräne Cloud- und KI-Fähigkeiten in Europa.

„Die digitale Resilienz Europas stützt sich auf eine sichere und skalierbare Souveränität. Frankreich zeigt dies mit SecNumCloud, das einen klaren Maßstab ��ü�� vertrauenswürdige Cloud-Umgebungen setzt. Gemeinsam mit Bleu bringen wir die �鶹ԭ�� Sovereign Cloud nach Frankreich und ermöglichen unseren Kunden, ihre geschäftskritischen Workloads auszuführen und gleichzeitig dank Cloud und Künstlicher Intelligenz zu innovieren“, so Martin Merz, President �鶹ԭ�� Sovereign Cloud.

Eine vertrauenswürdige Cloud ��ü�� die anspruchsvollsten Organisationen

�鶹ԭ�� Sovereign Cloud in Frankreich wird auf der Cloud-Plattform von Bleu bereitgestellt. Bleu ist ein unabhängiges französisches Cloud-Unternehmen, gegründet von Orange und Capgemini, das ��ü�� seine Dienste die SecNumCloud3.2-Qualifikation der ANSSI anstrebt.

�鶹ԭ�� wird souveräne SoftwareasaService-(SaaS)-Angebote bereitstellen, die in Frankreich gehostet und betrieben werden und es Behörden sowie regulierten Industrien ermöglichen, Cloud-Innovation zu nutzen und gleichzeitig die nationalen regulatorischen Anforderungen einzuhalten. Der Ansatz von �鶹ԭ�� ist darauf ausgelegt, diese Anforderungen sowie höchste Standards in Bezug auf Sicherheit und Governance zu erfüllen.

„Diese Zusammenarbeit mit �鶹ԭ�� markiert einen entscheidenden Schritt ��ü�� das französische Cloud-Ökosystem. Durch das Hosting der �鶹ԭ��-Lösungen auf unserer auf SecNumCloud ausgerichteten Plattform stärken wir das verfügbare Vertrauensangebot ��ü�� Behörden und regulierte Organisationen. Gemeinsam fördern wir den Aufbau einer robusten und sicheren digitalen Infrastruktur, geschützt vor außereuropäischen Gesetzen mit extraterritorialer Wirkung und ausgerichtet auf die strategischen Anforderungen des französischen Staates“, so Jean Coumaros, CEO von Bleu.

Eine klare europäische Ambition

Diese Einführung steht im Einklang mit der „CloudattheCenter“-Strategie des französischen Staates, der Organisationen eine Transformation hin zu sicheren und innovativen SaaS-Lösungen empfiehlt, die nationalen Anforderungen entsprechen.

Sie spiegelt zudem ein breiteres deutsch-französisches Engagement wider, das darauf abzielt, das europäische Modell der digitalen Governance zu stärken. Indem �鶹ԭ�� und seine französischen Technologiepartner kritische Cloud-Fähigkeiten ��ü�� Unternehmen unter europäische Jurisdiktion stellen, erweitern sie vertrauenswürdige Bereitstellungsoptionen ��ü�� Regierungen und regulierte Industrien. Mit dieser Ankündigung wird digitale Souveränität in Frankreich von einer politischen Debatte zu einer operativen Realität.

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

Ansprechpartner ��ü�� die �鶹ԭ��e: 

Sylvie Léchevin | +33 (0)6 28 74 99 23 | sylvie.lechevin@sap.com  
�鶹ԭ�� �鶹ԭ�� Room; press@sap.com  

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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Naturipe ist seit 2008 �鶹ԭ��-Kunde. Anfangs war der Beerenproduzent nicht sehr proaktiv, wenn es um Software-Upgrades ging. Doch  im Laufe der Zeit hat sich die Unternehmensphilosophie geändert. Heute betont Carol McMillan, Senior IT Director von Naturipe, wie wichtig es ist, Upgrades vorzunehmen und das Team regelmäßig weiterzubilden.

„Es ist tatsächlich riskanter, das Produkt nicht zu aktualisieren und das Team nicht weiterzubilden, als einen strafferen Zeitplan zu verfolgen“, sagt sie. Seit der Migration auf �鶹ԭ�� S/4HANA im Jahr 2018 hat das Unternehmen drei Upgrades durchlaufen, darunter .

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„Wir sind zu RISE with �鶹ԭ�� migriert, und wir prüfen, wie wir diese Tools nutzen, um unsere Lieferkette zu optimieren und eine besseres Benutzererlebnis ��ü�� unsere Belegschaft zu schaffen. Unsere Belegschaft verändert sich ständig, und die Technologie muss sich mit der Belegschaft weiterentwickeln“, sagt McMillan.

Migration zu RISE with �鶹ԭ�� ��ü�� eine optimierte Lieferkette und ein besseres Benutzererlebnis

Sie sagt, es sei auch wichtig, technologisch immer auf dem neuesten Stand zu bleiben, um Geschäftsprobleme effizient zu lösen, und merkt an, dass technologische Fortschritte entscheidend waren bei der Bewältigung des enormen Wachstums des Unternehmens: „Man kann kein lineares Wachstum in der Technologie haben, wenn man ein exponentielles Branchenwachstum verzeichnet.“

Laut McMillan setzt das Naturipe-Team die Technologie der �鶹ԭ�� ein, um seine Mitarbeitenden und Kunden zu priorisieren, die Zufriedenheit am Arbeitsplatz zu verbessern und den Anwendern ein besseres Erlebnis zu bieten. „Wir nutzen Software, um sicherzustellen, dass wir so optimal wie möglich arbeiten“, erklärt sie. „Wir betrachten Prozessverbesserungen und versuchen, in Bezug auf die Technologien immer auf dem neuesten Stand zu sein. Regelmäßige Aktualisierungen stellen sicher, dass wir gewappnet sind, wenn unternehmerische Herausforderungen zu bewältigen sind. Auf diese Weise haben wir die Technologie bereits zur Hand und sind damit in der Lage, die Probleme zu lösen.“

Investition in moderne Logistik

Die Lieferung der frischesten und hochwertigsten Produkte an Kunden, 365 Tage im Jahr, erfordert ständige Agilität – besonders in einer Branche, die von unbeständigem Wetter und der ���dz������澱��ä�� einer äußerst zeitkritischen Lieferkette beeinflusst wird. „Beeren haben eine sehr kurze Haltbarkeit, daher ist es notwendig, unseren Kunden die beste Qualität so schnell wie möglich zu liefern“, betont sie.

Um dieser Verpflichtung Nachdruck zu verleihen, hat Naturipe Farms in modernste Logistik- und Supply-Chain-Technologien investiert, die Geschwindigkeit, Transparenz und Entscheidungsfindung verbessern. Diese Investitionen dienen nicht nur der Sicherstellung einer pünktlichen Lieferung frischer Produkte, sondern tragen auch maßgeblich zur Mitarbeiterzufriedenheit und zur Förderung der Work-Life-Balance bei – etwa durch gezielte Wellnessprogramme und flexible Arbeitszeitmodelle.

Das Potenzial von KI ausschöpfen

Für die Zukunft strebt Naturipe an, das Anwendererlebnis mit noch leistungsfähigeren Tools zu optimieren. Zugleich möchte das Unternehmen lernen, das Potenzial sämtlicher mit RISE with �鶹ԭ�� verfügbarer Tools noch besser auszuschöpfen. McMillan unterstreicht zudem das Potenzial von KI sowie den gezielten Einsatz von Tools wie Joule zur weiteren Optimierung der Abläufe von Naturipe. „Wir wollen KI wirklich optimal nutzen und unseren Anwendern das bestmögliche Erlebnis bieten“, fügt McMillan hinzu.

Ihr Rat an andere Unternehmen der Agrarbranche lautet: Den Menschen stets in den Mittelpunkt stellen, Technologie als Motor ��ü�� strategisches Wachstum nutzen und sich nicht von Risiken lähmen lassen. „Es ist genauso riskant, die eigene Technologie nicht zu aktualisieren, wie eine straffe Zeitplanung zu verfolgen – insbesondere dann, wenn man bereits die notwendigen Instrumente ��ü�� ein exponentielles Wachstum zur Verfügung hat“, erklärt sie.

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SafetyGuard entstand innerhalb von 12 Wochen im Rahmen der Digital Product School , in der Teams von ausgewählten Studierenden an realen Herausforderungen arbeiten, wurde vom studentischen Team MIDAS gemeinsam mit dem �鶹ԭ�� Research & Innovation Team entwickelt. Das Projekt veranschaulicht, wie aus standortübergreifender Zusammenarbeit mit dem Ökosystem in kurzer Zeit ein Prototyp entstehen kann, der konkrete Impulse ��ü�� die Produktentwicklung bei �鶹ԭ�� liefert. 

Embodied AI als gemeinsamer Innovationsschwerpunkt 

Ziel des Projekts war es, Anwendungsfälle zu identifizieren, in denen sich Robotik und KI nahtlos in Geschäftsprozesse integrieren lassen. Basierend auf Recherchen und Nutzerstudien erkannte das Team MIDAS die zuverlässige Erkennung und Dokumentation von Sicherheitsrisiken als vielversprechenden Anwendungsfall. 

Sicherheitsprüfungen sind in vielen Branchen unverzichtbar – doch oft zeitintensiv und fehleranfällig. Genau hier setzt SafetyGuard an: Mit KI und autonomen Robotern (Embodied AI) werden Inspektionen effizienter, schneller und zuverlässiger – ohne zusätzliche Belastung ��ü�� Mitarbeitende. 

Embodied AI – die intelligente Verbindung von KI mit physischen Robotersystemen – ist ein zentrales Zukunftsfeld ��ü�� �鶹ԭ��.  

Technologisch basiert SafetyGuard auf modularer Robotik und KI-gestützter Autonomie. Roboter, etwa Drohnen oder humanoide Systeme, können Arbeitsbereiche selbstständig überprüfen. Ein spezialisiertes KI-Modell erkennt beispielsweise fehlende Schutzausrüstung und dokumentiert sicherheitsrelevante Vorfälle automatisch. Die Inspektionen lassen sich parallel zu anderen Aufgaben wie Materialtransport oder Anlagenüberwachung durchführen – ein Ansatz, der Effizienzgewinne mit einem höheren Sicherheitsniveau verbindet. 

„SafetyGuard zeigt, wie wirkungsvoll unser EcosystemAnsatz ist: Ein �鶹ԭ��Team aus Potsdam und ein Münchner Studierendenteam haben in kürzester Zeit gemeinsam einen Prototypen entwickelt, der reale Produktentwicklungen beeinflusst“, sagt Tobias Riasanow, Head of Ecosystem Development bei �鶹ԭ�� Labs Germany. „Genau so verstehen wir Ecosystem Development bei �鶹ԭ��.“ &�Բ�����;

Für �鶹ԭ�� ist das Projekt auch strategisch relevant. SafetyGuard greift reale industrielle Anforderungen auf und ergänzt bestehende Lösungen im Bereich Environment, Health & Safety Management. Perspektivisch könnte der Ansatz in das �鶹ԭ��-Portfolio einfließen und damit den Weg von der Idee zum Produkt weiter verkürzen. 

Programme, die Wirkung zeigen 

In den Programmen von UTUM sind inzwischen 13 Prototypen ��ü�� �鶹ԭ�� entstanden – alle in enger Zusammenarbeit mit �鶹ԭ��-Produktbereichen und mit direktem Bezug zu den jeweiligen Roadmaps. 

• Innovation Sprint: Studierende arbeiten innerhalb einer Woche an Prototypen ��ü�� konkrete Fragestellungen. Beim letzten Sprint zum Thema „Future of Retail with �鶹ԭ�� Joule“ entstanden fünf solcher Prototypen, darunter Lösungen ��ü�� intelligente Bestandsoptimierung, virtuelle Regalkontrollen und Assistenzsysteme ��ü�� den Einzelhandel. 
• Digital Product School: Studierende entwickeln über zwölf Wochen hinweg lauffähige Software-Prototypen. Ein Beispiel ist Carbon Data Exchange, eine Funktion, die heute Teil des �鶹ԭ�� Sustainability Control Tower ist. Ein weiteres Beispiel ist eine Anwendung, die Entwickler:innen den Zugang zur umfangreichen Dokumentation von �鶹ԭ�� Field Service Management erleichtert. Statt lange zu recherchieren, können sie ihre Fragen an einen Chatbot richten und erhalten passende Antworten inklusive Codebeispielen und Verweisen auf die entsprechenden Dokumentationsstellen. 
• Multi-Stakeholder-Projekte: Weitere Prototypen entstanden in längerfristigen Programmen wie dem Digital Hub Mobility oder der Circular Republic. Diese Programme bringen Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen über mehrere Monate zusammen und ermöglichen �鶹ԭ��, Innovationen frühzeitig in realen Kunden- und Partnerumgebungen zu erproben. 

Schnelle Ergebnisse durch Co-Innovation 

Die Zusammenarbeit zwischen �鶹ԭ�� und UTUM zeigt, wie schnell aus Ideen greifbare Resultate entstehen können. Studierende, Forschende und �鶹ԭ��-Teams arbeiten eng zusammen und verbinden wissenschaftliche Ansätze mit konkreten industriellen Herausforderungen. SafetyGuard ist ein Beispiel da��ü��, wie Innovation im Bereich Embodied AI entsteht und wie verschiedene Disziplinen voneinander profitieren. 

„SafetyGuard demonstriert die Erweiterbarkeit von �鶹ԭ��s Ansatz ��ü�� Embodied AI. �鶹ԭ��’s Embodied AI Layer integriert den Geschäftskontext und löst Aktionen über die gesamte Suite hinweg aus. Das KI-native, herstellerunabhängige Design ist über verschiedene Anwendungsfälle hinweg skalierbar und ermöglicht Multitasking, etwa wenn Roboter Sicherheitsvorfälle bearbeiten und gleichzeitig weitere Aufgaben wie Anlageninspektionen durchführen. SafetyGuard dient �鶹ԭ�� als Proof Point ��ü�� den Mehrwert des Einsatzes kognitiver Robotik in Sicherheitsanwendungen” 

Adelya Fatykhova und Dr. Łukasz Ostrowski, Initiatoren und Betreuer der Challenge ��ü�� Studierende

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�鶹ԭ�� erweitert Joule in �鶹ԭ��-Concur-Lösungen um neue Automatisierungsfunktionen: 

• Eine neue Integration��zwischen��Joule und Microsoft 365 Copilot bindet��Aufgaben aus dem Reise- und Ausgabenmanagement��direkt in��gängige��Arbeitstools��ein.��Mitarbeitende��können��damit��Reisekostenabrechnungen erstellen und einreichen, Belege hochladen, Reisen buchen und��Hinweise zu Reiserichtlinien��in �鶹ԭ��-Concur-Lösungen��erhalten,��ohne Microsoft-Anwendungen zu verlassen.��Die Lösung ist ab sofort verfügbar.��

• Zwei neue Joule-Agenten��vereinfachen��Reisekosten-Compliance und��-Reporting.����

• Der��Expense��Automation Agent erstellt��und befüllt��Reisekostenabrechnungen��automatisch.��Mitarbeitende��müssen sie��nur��noch��prüfen, anpassen und einreichen.��

• Der��Expense��Pre-Submit��Audit Agent��prüft Belege, bevor Mitarbeitende ihre Reisekostenabrechnung��einreichen��und weist sie direkt auf��Unstimmigkeiten��hin. So��werden��Abrechnungen��seltener abgelehnt und Erstattungen schneller ausgezahlt.��

• Beide Agenten sind über das �鶹ԭ��-Early-Adopter-Care-Programm verfügbar. Die allgemeine Verfügbarkeit ist im Laufe��des Jahres��geplant.��

• Neue KI-basierte Tools zur��Richtlinienerstellung vereinfachen��die Verwaltung von Richtlinien in��Complete��by���鶹ԭ����Concur��and Amex GBT,��Concur��Travel und��Concur��Expense.��

• �鶹ԭ�� Sales Cloud��ist��jetzt��mit dem Booking Agent integriert, wodurch sich��Arbeitsabläufe und Produktivität der Vertriebsteams��optimieren lassen.��

�鶹ԭ�� Concur und American Express Global Business Travel (Amex GBT) haben . Die gemeinsam entwickelte KI-gestützte Lösung vereint die Bereiche Buchungen, Services, Zahlungen und Abrechnungen. Zu den neuen Funktionen gehören ein KI-gestützter Reisesupport, der bei Bedarf nahtlos an einen persönlichen Reiseberater übergibt sowie eine spezielle Homepage ��ü�� Travel Manager. Darüber hinaus lässt sich Concur Expense nun weltweit mit Amex GBT Egencia integrieren. 

Gemeinsame Kunden von �鶹ԭ�� Concur und�� können nun����in��Concur��Expense��virtuelle American-Express-Kreditkarten erstellen und verwalten.��Unternehmen��erhalten damit��mehr Kontrolle über Mitarbeiterausgaben und erhöhen��die Sicherheit.��Die virtuellen Karten können auch in��Concur��Travel verwendet werden. Die Funktion steht ab sofort ausgewählten American��Express®-Firmen- und Geschäftskunden mit Sitz in den USA zur Verfügung, die��Concur��Expense��nutzen.��Für alle weiteren��US-Kunden ist die��Verfügbarkeit����ü����Q3��2026 geplant.��

�鶹ԭ�� Concur geht zudem im Rahmen des Visa Commercial Integrated Partner Programms eine Partnerschaft mit Visa ein, um Concur Expense und Visa zu integrieren. In einem ersten Schritt werden Echtzeitbenachrichtigungen bei Visa-Kartenzahlungen automatisch als Ausgabe in Concur Expense erfasst. Diese Funktion soll im dritten Quartal 2026 über das �鶹ԭ��-Early-Adopter-Care-Programm verfügbar sein. �鶹ԭ�� Concur unterstützt damit Echtzeitbenachrichtigungen aller großen Kreditkartengesellschaften. 

Auch im Geschäftsreisemanagement legt �鶹ԭ�� Concur nach: erweiterte Buchungsmöglichkeiten, ein breiterer globaler Zugang und intelligente Reiseunterstützung. Das neue Nutzererlebnis in Concur Travel unterstützt Gastbuchungen, erweiterte Cleartrip-Inhalte in Indien sowie zusätzliche Airline-Optionen. TripIt Pro ergänzt zudem Image to Plan um Apple Intelligence und erweiterte Risikowarnungen, damit Reisende ihre Reiserouten besser organisieren und Störungen im Blick behalten können. 

Zusätzliche Informationen zu den Ankündigungen auf der �鶹ԭ�� Concur Fusion sind &�Բ�����;�������ü��������.&�Բ�����; geht‘s zum virtuellen Event.  

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

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

Kelly Sheldon Murray, +1 (978) 708-6821, kelly.murray@sap.com, ET 
�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�����;

© 2026 �鶹ԭ�� SE. Alle Rechte vorbehalten.�� ��
�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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Was ist ABAP überhaupt? Wie würden Sie es denen erklären, die den Begriff schon einmal gehört haben, aber nicht genau wissen, worum es geht? Und warum ist ABAP so wichtig ��ü�� Unternehmens-Software?

Sonja Liénard: ABAP hat bei �鶹ԭ�� eine sehr lange Historie. Es ist die erste und einzige proprietäre Programmiersprache der �鶹ԭ��. Sie wurde 2023 40 Jahre alt.

ABAP ist aber nicht vergleichbar mit anderen Programmiersprachen wie Java oder C++. ABAP ist speziell darauf spezialisiert, Large Enterprise Business-Software zu entwickeln und zu optimieren. Besonders ist der hohe Abstraktionsgrad. Für Entwickler ist es dadurch sehr leicht, mit ABAP Business-Software zu entwickeln oder zu erweitern. Die ���dz������澱��ä�� reduziert sich, weil Sicherheitsmethoden, Autorisierungsprüfungen und Qualitätskontrollen bereits in die Sprache eingebaut sind. So können sich Entwickler ganz auf die Business-Logik konzentrieren, also darauf, welche Aufgabe das Programm am Ende erledigen soll.

ABAP wurde stetig weiterentwickelt. Die neueste Version ist ABAP Cloud mit einem eingeschränkten Sprachumfang, der es ermöglicht, Clean-Core-konform zu entwickeln. Das ist ��ü�� unsere Cloud-Produkte sehr wichtig. Wer noch in einer Nicht-Cloud-Umgebung ist, kann damit den Code in on-premise oder auch in der �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition so vorbereiten, dass er auch in der Cloud betrieben werden kann.

ABAP ist zugleich eine Plattform. Ein Fun Fact ist, dass wir ABAP auch größtenteils da��ü�� verwenden, die ABAP-Sprache, als auch die ABAP Platform zu entwickeln. Die ABAP Platform läuft unter allen Kern-Lösungen der �鶹ԭ��. Sie ist integraler Bestandteil der �鶹ԭ��-Software, egal ob in älteren Versionen wie ECC, in on-premise-Lösungen, in der S/4HANA Private Cloud oder in der S/4HANA Public Cloud.

ABAP bleibt hochgradig relevant

Bleibt ABAP ��ü�� �鶹ԭ��-Kunden weiterhin von zentraler Bedeutung?

Sonja Liénard: Ja, sowohl was die Sprache angeht als auch die ABAP Platform. ABAP bleibt hochgradig relevant. Die Sprache von vor 40 Jahren ist nicht mehr die von heute. Sie wurde kontinuierlich weiterentwickelt und steckt in den Kern-ERP-Lösungen der �鶹ԭ��-Software und in Erweiterungen. Es gibt rund fünf Millionen registrierte und rund zwei Millionen aktive ABAP-Entwickler weltweit.

Mit ABAP Cloud und einem dedizierten ABAP-AI-Team ist ABAP eine moderne Entwicklungssprache ��ü�� Business-Lösungen. Ich kenne keine andere, die diesen Umfang abdeckt. Sie wird global eingesetzt. Fast alle der 100 größten Firmen weltweit sind �鶹ԭ�� S/4HANA-Kunden und darunter läuft stets die ABAP Platform.

In Zukunft werden Agenten Code generieren

Wie wird Künstliche Intelligenz die Zukunft der ABAP Entwicklung prägen?

Sonja Liénard: Für mich als Head of ABAP Platform ist das eines der spannendsten Themen. Künstliche Intelligenz hat den Technologiemarkt komplett durchgerüttelt. Das wirkt sich auch auf das �鶹ԭ��-Portfolio ��ü�� Entwickler aus und darauf, wie man unsere Lösungen anpassen und erweitern kann. Wir haben in KI-gestützte Effizienzwerkzeuge investiert, etwa einen Chat-Assistenten, der Code erklärt. Beim Ghost Texting werden während des Schreibens Code-Vorschläge generiert.

Mittelfristig werden Agenten Code generieren, auch in dem genannten Large Enterprise Software Business, und sogar ganze Lösungen bauen. In der Entwicklungsumgebung der Zukunft übernimmt die Maschine viele Aufgaben ��ü�� uns.

Für �鶹ԭ�� ist sehr wichtig: Wie können wir KI einsetzen, um Legacy-Code in modernen Code zu übersetzen? Dabei geht es nicht nur um die reine Übersetzung, sondern darum, die Business-Logik mitzunehmen. Es gibt noch sehr viele Kunden mit alten Lösungen, auch auf Basis von ECC. Wir müssen einen klaren Pfad aufzeigen und Tools anbieten, die einen schnellen und einfachen Weg in die Cloud ermöglichen.

Deswegen entwickeln wir einen Service, der unabhängig von der Systemversion verwendet werden kann. Hier werden alle ABAP AI-Fähigkeiten von �鶹ԭ�� enthalten sein – sowohl ��ü�� die Steigerung der Entwicklereffizienz als auch zur Migration von kundenspezifischem Code (Custom Code). Idealerweise geschiert das agentenbasiert – als „Agentic AI“.

Die Magie von Agentic AI

Was ist Agentic AI?

Sonja Liénard: Bei Agentic AI arbeitet man mit sogenannten Agenten zusammen. Agenten sind spezialisiert, können miteinander kommunizieren, sich Ergebnisse aus Teilaufgaben übergeben und damit sehr komplexe Aufgaben lösen. Je nach ���dz������澱��ä�� des Anwendungsfalls gibt es unterschiedliche Ansätze.

In den meisten Lösungen wird dabei ein sogenannter „Orchestrierer“ eingebunden. Ihm werden die im jeweiligen Kontext relevanten Agenten bekannt gemacht. Die Reihenfolge, in welcher der Orchestrierer die einzelnen Agenten aufruft, muss nicht statisch sein, sondern ihre eigentliche Stärke zeigt sich, wenn die Agenten in einem dynamischen Netzwerk flexibel kombiniert werden.

Es geht also nicht mehr nur um Effizienzsteigerung ��ü�� Entwickler. Agenten können, wenn sie leistungsfähig genug sind, ganze Applikationen bauen und damit einen Teil der Entwickleraufgaben übernehmen. In unserem Fall kann Agentic AI beispielsweise die sehr komplexe Aufgabe der Code-Transformation unterstützen, signifikant beschleunigen und die ���dz������澱��ä�� reduzieren.

Da��ü�� können unterschiedliche Agenten relevant sein: etwa ein Agent, der darauf spezialisiert ist, kundenspezifischen Code zu erklären; ein weiterer, der Code-Änderungen vornimmt; und ein dritter, der den Aufwand eines Transformationsprojekts schätzt. In der Kombination dieser spezialisierten Agenten entfaltet sich dann die Magie von Agentic AI.

KI wird Entwicklerrollen mit Sicherheit deutlich verändern. Entwicklerinnen und Entwickler werden weiterhin die Vorgaben machen, sich aber künftig noch stärker auf die Business-Logik konzentrieren als auf das eigentliche Codieren. Sie arbeiten mit dem generierten Code und überprüfen ihn. Die Vordenkerrolle bleibt beim Menschen, der seinen Input mittels guter Promptings an die KI übergibt. Das gesamte KI-Feld ist äußerst dynamisch und entwickelt sich mit beeindruckender Geschwindigkeit. Bereits heute gibt es leistungsfähige Lösungen, so dass wir hier nicht von Zukunftsmusik sprechen, sondern von der Gegenwart.

Transformation von Legacy-Anwendungen

Welche Vorteile haben die Kunden von Agentic AI?

Sonja Liénard: Agentic AI wird bei der Transformation von Legacy-Anwendungen und kundenspezifischen Erweiterungen in �鶹ԭ��-Cloud-Lösungen, und damit neuesten ERP-Versionen, erheblichen Nutzen bieten. Im Februar 2026 haben wir unsere vorhandene Custom-Code-Management-App um KI Funktionen erweitert, die dem Entwickler helfen, zu verstehen, was der Code macht und welche Änderungen nötig sind, um ihn zukunftssicher zu machen. Und die KI gibt natürlich auch Empfehlungen wie der Code erweitert werden kann. In Zukunft werden wir dies durch Agenten ergänzen. Allerdings nimmt das Zeit in Anspruch, denn wir machen bei Qualität und Sicherheit keine Kompromisse.

Wir investieren zudem in die Developer Experience der ABAP Platform, damit ihre Nutzung so einfach wie möglich wird. Agentic AI wird hier dabei helfen, die in Jahrzehnten Entwicklung entstandene ���dz������澱��ä�� zu reduzieren.

Weiter sehr wichtig: Qualität und Sicherheit

Muss man sich wegen der Sicherheit Sorgen machen?

Sonja Liénard: Nein, wir nehmen uns bewusst ausreichend Zeit, bevor wir unsere Lösungen freigeben, gerade weil uns Qualität und insbesondere Sicherheit sehr wichtig sind. Keine Sorge: Die KI wird nicht die Kontrolle übernehmen und ungefragt und unkontrolliert Lösungen generieren oder integrieren. Der Mensch bleibt der Vordenker und die letzte Instanz, der den Code nach unseren Standards prüft.

Wie ist der Stand – und wie geht es weiter?

Sonja Liénard: Die ABAP AI-Werkzeuge zur Steigerung der Entwicklereffizienz sind seit Februar 2025 verfügbar. Im ABAP-Kontext entwickeln wir Agentic AI derzeit. Agentic AI selbst muss sich also noch beweisen. Meine Prognose: Sie wird den Markt verändern.

Unser selbst trainiertes und spezialisiertes ABAP AI Modell wurde Anfang Januar 2026 auf dem GenAI Hub freigegeben. Dabei muss man beachten, dass es sich bei ABAP-1 um ein spezialisiertes Modell handelt, welches dazu konzipiert wurde, den Code von ABAP-Programmen zu erklären.

Anschließend werden wir alle ABAP-AI-Tools in einem unabhängigen Side-by-Side-Service bereitstellen. In einem zweiten Schritt überführen wir die darin enthaltenen Use Cases in Agenten.

Außerdem unterstützen wir ��ü�� die ABAP-Cloud-Entwicklung zusätzliche Entwicklungsumgebungen (IDEs), insbesondere Visual Studio Code. Die dort verfügbaren KI-Tools werden wir ebenfalls ��ü�� die Umsetzung von Agentic AI nutzen.

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

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Royal Greenland mit Hauptsitz in Nuuk, Grönland, vollständig im Besitz der grönländischen Regierung, will seine �鶹ԭ��-Plattform modernisieren und wechselt von einer On-Premise-Lösung zu Cloud ERP, um Kernprozesse zukunftssicher zu machen und integrierte KI-Funktionen in all seinen �鶹ԭ��-Unternehmensanwendungen nutzen zu können.

„Wir gehen von unserer bestehenden Konfiguration zu �鶹ԭ�� Cloud ERP und �鶹ԭ�� Business Data Cloud über, weil wir Zugriff auf die Funktionen haben möchten, die auf einer Cloudplattform genutzt werden können“, erklärt Lars Bo Hassinggaard, Chief Information Officer und seit mehr als 25 Jahren bei Royal Greenland tätig.

Das Unternehmen vertreibt weltweit hochwertigen Wildfisch und Muscheln aus dem Nordatlantik und dem Arktischen Ozean. Royal Greenland nutzt seit 1998 �鶹ԭ��-Systeme, steht nun aber vor seinem bisher größten Vorhaben: Das Fischerei- und Fischverarbeitungsunternehmen will von �鶹ԭ�� ERP Central Component auf �鶹ԭ�� Cloud ERP migrieren und gleichzeitig seine Business-Intelligence-Landschaft (BI-Landschaft) auf �鶹ԭ�� Business Data Cloud umstellen, gefolgt von der Überführung von BI auf �鶹ԭ�� Datasphere.

Das Projekt erfolgt gemäß der strukturierten „RISE with �鶹ԭ��“-Methodik, bei der die Transformation der Plattform, die betrieblichen Abläufe und der Innovationszyklus im Rahmen eines Vertrags kombiniert sind.

Vereinfachte Übertragung ausgewählter Daten: Reduzierung der zu migrierenden Daten um 90 Prozent

Im Rahmen der Migration wendet Royal Greenland die „Lean Selective Data Transition“-Methodik an, um das Datenvolumen erheblich zu reduzieren.

„Wir bewahren Daten und bereinigte Daten zehn Jahre lang auf. So vermeiden wir veraltete Buchungskreise und historische Daten, die keinen Mehrwert mehr haben“, so Hassinggaard. „Wir konnten die Daten, die gespeichert und migriert werden müssen, um 90 Prozent reduzieren. Diese Methodik führt Datenanalysen, die Definition des Umfangs und standardisierte Mapping-Objekte in einem geführten Prozess zusammen. So wird sichergestellt, dass Royal Greenland nur die Daten überträgt, die wirklich notwendig sind. Auf diese Weise werden die Kosten des Transformationsprojekts vorhersehbarer und unnötige ���dz������澱��ä�� kann vermieden werden.“

Technologie an erster Stelle, gefolgt von Innovation

Der Produktivstart ist ��ü�� den 1. März 2027 geplant. Im Jahr 2026 steht die Migration der Plattform selbst an. 2027 wird Royal Greenland damit beginnen, geschäftsorientierte Verbesserungen auf Grundlage des standardisierten Kerns vorzunehmen – zum Beispiel durch neue Benutzungsoberflächen und die Optimierung von Prozessen mit einfachen KI-Agenten im Finanzwesen und in der Verwaltung.

„Royal Greenland und �鶹ԭ�� arbeiten seit 1998 zusammen, und wir freuen uns darauf, diesen Januar mit dem technischen Teil der Migration der Plattform beginnen zu können“, teilt Hassinggaard mit. „Wir halten die Transformation vorerst so einfach wie möglich und werden uns 2027 damit beschäftigen, Vorteile zu erschließen, zum Beispiel eine verbesserte Datenanalyse, höhere Benutzerfreundlichkeit und effizientere Arbeitsprozesse.“

Royal Greenland nutzt ein klassisches Wasserfallmodell und hat bereits ein Zielsystem, die sogenannte „Golden Shell“, als Grundlage ��ü�� die weitere Konfiguration und Nachrüstung eingerichtet.

�鶹ԭ�� ist ��ü�� die Implementierung der Cloudlösung verantwortlich, die zunächst in Schweden auf Microsoft Azure betrieben wird. Es besteht die Möglichkeit, später in ein dänisches Rechenzentrum zu wechseln. Das externe Beratungshaus Spektra Analytics übernahm die Vertragsprüfung.

Von internen Versuchen zu standardisierten KI-Lösungen

Royal Greenland hat bereits erfolgreich mit eigenen KI-Lösungen experimentiert, zum Beispiel im Rahmen von Projekten ��ü�� maschinelles Sehen in der Produktion. Die künftige strategische Ausrichtung des Unternehmens sieht jedoch vor, integrierte und standardisierte KI-Datenprodukte von �鶹ԭ�� sowie Modelle zu nutzen, die auf der �鶹ԭ�� Business Data Cloud und ihrer semantischen Datenschicht basieren.

„Wir sind ein Unternehmen, das es vorzieht, aus vorhandenen KI-Lösungen Nutzen zu ziehen, anstatt diese selbst zu entwickeln“, betont Hassinggaard. „Für uns ist das viel effizienter. Es gibt keinen Grund, dass wir Ressourcen da��ü�� einzusetzen, um das, was die �鶹ԭ�� bereits bietet, neu zu erfinden. Der Schwerpunkt wird zunächst auf der Prozessoptimierung innerhalb von administrativen Funktionen wie dem Finanzwesen liegen – etwa mit einfachen KI-Agenten, die tägliche Arbeiten erleichtern können.“

Mehr Zeit investieren und die Methodik von Cloud ERP verstehen

Hassinggaard macht deutlich, dass der „RISE with �鶹ԭ��“-Vertrag und die damit einhergehende Methodik und Vorbereitung Zeit und einen gewissen Reifegrad erfordern. Sein Rat an andere Unternehmen, die vor einer ähnlichen Entscheidung in Bezug auf Cloud ERP stehen: „Man muss sorgfältig vorgehen – und mehr Zeit investieren, als man denkt. Die Methodik, Preisgestaltung und Verträge müssen genau geprüft werden. Und man muss einen kompetenten Berater ins Boot holen.“

Ellen Vig Nelausen ist Integrated Communications Expert ��ü�� �鶹ԭ�� Regional Communications.

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Während der Einsatz smarter Werkzeuge und Prozesse bei den Big Playern der Branche zunehmend zur Selbstverständlichkeit wird, wagen sich auch immer mehr kleine und mittelständische Großhändler an das Thema KI heran. Und das ist auch gut so, findet Stefan Binkowski, Vice President Retail & Wholesale Advisory bei �鶹ԭ��: „KI hilft, Prozesse zu automatisieren, Kosten zu kontrollieren, Planungsprozesse zu schärfen und Lieferketten widerstandsfähiger aufzustellen – und ist damit im Großhandel ein Wettbewerbsfaktor, dem sich auch kleinere Akteure langfristig nicht entziehen können“, sagt der Einzel- und Großhandelsexperte.

Zentrale Einsatzfelder ��ü�� KI im Großhandel

Ansatzpunkte ��ü�� den KI-Einsatz im Großhandel gibt es zuhauf. Folgende 5 Beispiele zeigen, was heute schon möglich ist:

1. Prozessautomatisierung
   Von der Stammdatenpflege bis zur Rechnungsabwicklung: Im Großhandel sind etliche Abläufe nach wie vor manuell geprägt. Dass es auch anders geht, beweist beispielsweise �鶹ԭ��-Partner Plato: „Unsere KI-gestützte Plattform wurde speziell ��ü�� Großhandelsunternehmen entwickelt und automatisiert zeitraubende Aufgaben wie die Angebots- und Auftragserfassung oder Routine-Reportings“, sagt Plato CEO Benedikt Nolte.
   
   Darüber hinaus unterstützt der KI-Copilot Joule den Großhandel mit einer kontinuierlich wachsenden Zahl intelligenter KI-Anwendungsfälle. Beispiel gefällig? Mit dem Expiring Price Handling-Feature lassen sich auslaufende Preise systematisch erkennen und automatisiert weiterverarbeiten. Wer lieber eigene Automatisierungslösungen entwickeln will, kann da��ü�� auf die Low-Code/No-Code-Lösung �鶹ԭ�� Build Process Automation zurückgreifen. Sie kombiniert Robotic Process Automation, Workflow-Management und KI ��ü�� eine intelligente Automatisierung individueller Prozesse.
   
2. Stammdatenmanagement
   „Ohne konsistente Daten bleibt jede Automatisierung Stückwerk“, sagt �鶹ԭ��-Experte Stefan Binkowski. �鶹ԭ�� bietet Großhändlern unterschiedliche Hebel ��ü�� eine effiziente Steuerung und intelligente Nutzung ihrer Datenbestände: �鶹ԭ�� Master Data Governance dient dabei als zentrale Instanz ��ü�� Pflege und Verteilung von Stammdaten. �鶹ԭ�� Business AI ergänzt diese um intelligente Prüfungen und Datenanreicherung, �鶹ԭ�� Business Data Cloud führt letztlich Informationen aus unterschiedlichen Quellen konsistent zusammen. „Das ist einerseits eine zentrale Voraussetzung ��ü�� intelligente Großhandelsprozesse, gewährleistet andererseits aber auch, dass operative Abläufe und Entscheidungen auf denselben, konsistenten Daten basieren“, so Binkowski.
   
3. Vertrieb
   Um Kundenanfragen zu Verfügbarkeiten, Preisen oder Produktspezifikationen zu beantworten, müssen Vertriebsmitarbeitende benötigte Daten meist mühsam aus unterschiedlichen Systemen zusammensuchen. „Ein zeitaufwändiger Vorgang, der heute bei uns zum Glück Schnee von gestern ist“, sagt Jacob Meesenburg, E-Commerce-Manager bei der Meesenburg Gruppe. Der Bauhandwerksgroßhändler hat seine Vertriebsmitarbeitenden mit einem Agenten im Westentaschenformat ausgestattet. Er basiert auf einer intelligenten App von �鶹ԭ��-Partner Plato, die nicht nur benötigte Informationen aus den entsprechenden �鶹ԭ��-Anwendungen ausliest, sondern direkt auch potenzielle Cross- und Upselling-Potenziale aufzeigt. „Im Schnitt gewinnen unsere Vertriebler dadurch bis zu eine Stunde Zeit, in der sie weitere Kunden besuchen können“, so Meesenburg.
   
   Zugleich verankert �鶹ԭ�� dynamische Preislogiken direkt im Vertriebsprozess: Kundenspezifische Konditionen, Kosten und Verfügbarkeiten laufen in Lösungen wie �鶹ԭ�� Commerce Cloud und �鶹ԭ�� S/4HANA zusammen, während �鶹ԭ�� Business AI diese Daten auswertet und Preisimpulse ableitet. Die Folge: Anpassungen werden automatisch und in Echtzeit in Angebot und Bestellung übernommen.
   
4. Logistik
   Warenverwaltung und Bedarfsplanung zählen zu den wichtigsten Steuerungsinstrumenten im Großhandel. „Angesichts immer komplexerer und umfangreicher Produktportfolios stoßen manuelle Prozesse hier zunehmend an Grenzen“, weiß Logistikspezialistin Katharina Glock vom Forschungszentrum Informatik in Karlsruhe. Auch deshalb werde beim Bau neuer Logistikzentren intelligente Intralogistik heute von Beginn an mitgedacht. In bestehenden Lägern stellt beispielsweise das Zusammenspiel von �鶹ԭ�� Extended Warehouse Management (EWM) und �鶹ԭ�� Integrated Business Planning schon heute wichtige Weichen, um Arbeitslast, Auftragslage und Personalplanung intelligent zu steuern.
   
   „Es muss gar nicht immer gleich die vollautomatisierte End2End-Lösung sein“, sagt Logistik-Expertin Glock. Gerade in der Transportlogistik lasse sich auch mit „kleinen“ Schritten und sehr einfachen Mitteln viel bewirken. „Etwa durch das intelligente Zuweisen von Toren an Transportdienstleister. Dadurch verringern sich Warte- und Standzeiten vor den Lagern deutlich.“
   
5. Kundenservice
   Viele Großhändler sind nahtlos in die Geschäftsprozesse ihrer Kunden eingebunden – und können sich dementsprechend bei Lieferterminen, Preisen und Verfügbarkeiten keine Ausrutscher leisten. Schließlich könnten diese im schlimmsten Fall die Betriebsfähigkeit des Kunden gefährden. Zuverlässiger Service wird damit zum zentraler Wettbewerbsfaktor.
   
   „Für Großhändler ein Grund mehr, intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten zu etablieren“, ist Stefan Binkowski überzeugt. Denn smarten Agenten ermöglichen eine Kundenbetreuung rund um die Uhr und liefern auf Knopfdruck benötigte Informationen zu Produkten, Lieferzeiten oder Auftragsstatus. �鶹ԭ�� Conversational AI schafft die technologische Grundlage ��ü�� die Entwicklung und Integration entsprechender Lösungen: Damit lassen sich Anfragen direkt mit den zugrunde liegenden Systemen wie �鶹ԭ�� S/4HANA, �鶹ԭ�� Commerce Cloud oder CRM verknüpfen, sodass Antworten auf Basis aktueller Transaktions- und Stammdaten generiert werden.

KI als integraler Bestandteil von Großhandelsprozessen

Und das sind nur einige Beispiele, wie KI im Großhandel zu mehr Effizienz- und Qualität beiträgt. „Den größten Nutzen entfaltet KI, wenn sie zum integralen Bestandteil der Prozessarchitektur wird“, sagt Einzel- und Großhandelsexperte Stefan Binkowski. Die integrierte Architektur aus �鶹ԭ�� S/4HANA, �鶹ԭ�� Business AI und �鶹ԭ�� Business Data Cloud schafft da��ü�� die besten Voraussetzungen. Denn sie verbindet Anwendungen, Daten und Business AI über Bereichs- und Prozessgrenzen hinweg. „Daten, Prozesse und KI stehen also nicht länger nebeneinander, sondern wirken aktiv zusammen“, resümiert Binkowski. „Damit wird KI vom reinen Analysewerkzeug zum Kernbestandteil des operativen Großhandelsgeschäfts.“

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Die letzten Jahre haben gezeigt: Störungen in der Lieferkette sind mittlerweile zur neuen Normalität geworden. Ob globale Konflikte, Rohstoffengpässe oder plötzliche Nachfragespitzen: Lieferketten müssen sich schneller anpassen als je zuvor. Deshalb geht es dieses Jahr nicht um schrittweise Verbesserungen, sondern darum, Prozesse neu zu denken − mit intelligenten Technologien, die antizipieren, sich anpassen und autonom agieren.

Von ���dz������澱��ä�� zu Klarheit: Wie Agentic AI völlig neue Möglichkeiten schafft

KI-Agenten gestalten Lieferketten neu, und wir sehen bereits echten Mehrwert in der Praxis:

• Lieferanten-Onboarding in Stunden statt Wochen: Unternehmen können erhebliche Effizienzsteigerungen erzielen, indem sie enger mit ihren Lieferanten, zum Beispiel Materiallieferanten oder Logistikdienstleistern, zusammenarbeiten. KI-Agenten überprüfen selbstständig die Angaben von Lieferanten und die Einhaltung von Vorschriften und nehmen sie in Ihr Netzwerk auf. Dadurch verkürzt sich die Onboarding-Zeit um bis zu 50 Prozent.
• Vorausschauende Wartung und Instandhaltung zur Vermeidung von Ausfallzeiten: Anstatt auf Ausfälle zu reagieren, überwachen KI-Agenten den Anlagenzustand und lösen proaktiv Wartungsmaßnahmen aus, wodurch ungeplante Ausfälle um 30 Prozent reduziert werden.  
• Selbstständiges Agieren bei Störungen: Wenn kurzfristige Veränderungen − wie Störungen oder Chancen bei hoher Nachfrage − auftreten, analysieren KI-Agenten Ereignisse und Warnmeldungen, modellieren Szenarien und leiten Maßnahmen ein, wobei die menschliche Beteiligung stets gewährleistet bleibt. Wenn beispielsweise kritische Bestände verlagert werden müssen, geben die Agenten automatisch Bestellungen auf, optimieren die Lagerbestände und verkürzen die Durchlaufzeiten um 25 Prozent.

Dies sind keine fernen Möglichkeiten, sondern echte Szenarien, die bereits von �鶹ԭ��-Supply-Chain-Kunden erprobt wurden. KI ersetzt nicht den Menschen, sie dient vielmehr der Unterstützung menschlicher Entscheidungsfindung. Teams werden entlastet und können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren, anstatt ständig Lücken zu stopfen.

Warum eine KI-Strategie wichtig ist, zeigen Analystenberichte

�鶹ԭ��-Lösungen bilden die Grundlage ��ü�� Strategien, die 2025 in Berichten führender Analysten als wegweisend hervorgehoben wurden. Dazu zählen:

• IDC MarketScape for Multi-Enterprise Supply Chain Commerce Networks *: �鶹ԭ�� wurde mit �鶹ԭ�� Business Network als führend in diesem Bereich eingestuft, da das Geschäftsnetzwerk die weltweite Zusammenarbeit und den Austausch von Informationen mit Partnern in Echtzeit ermöglicht.
• **: �鶹ԭ�� wurde in diesem Bereich als führend eingestuft. Hervorgehoben wurden Innovationen wie vorausschauende Instandhaltung und Joule-KI-Agenten.
• ***: �鶹ԭ�� wurde in diesem Quadranten als führend eingestuft. Hervorgehoben wurden Integration von Planung, Fertigung und Logistik mit komplexen Analysen und KI.

Diese Auszeichnungen sind mehr als nur eine Anerkennung. Sie bestätigen das Vertrauen unserer Kunden und Partner in �鶹ԭ�� und spiegeln die Erfolge wider, die wir gemeinsam erzielen. Zudem unterstreichen sie eine wichtige Tatsache: Exzellenz in der Lieferkette hat heute ��ü�� den Vorstand höchste Priorität.

Nachhaltigkeit: Vom Muss zum Wettbewerbsvorteil

Nachhaltigkeit ist nicht nur ein Häkchen auf der Compliance-Checkliste. Nachhaltiges Wirtschaften bringt Wettbewerbsvorteile. Über 25 Prozent der weltweiten Emissionen werden bereits besteuert oder durch Handelssysteme reguliert. Kreislaufwirtschaft und CO₂-Bilanzierung sind zu zentralen Kennzahlen ��ü�� Lieferkettenverantwortliche geworden, denn verantwortungsvolle Praktiken führen zu messbaren Vorteilen. Die Einhaltung von Umwelt-, Sozial- und Governance-Standards (ESG) mindert regulierungsbedingte Risiken und Reputationsrisiken, und die Optimierung der Logistik zugunsten geringerer Emissionen bedeutet oft weniger gefahrene Kilometer und geringere Treibstoffkosten. Gleichzeitig bevorzugen Kunden und Investoren zunehmend Marken, die ihre Nachhaltigkeitskennzahlen transparent offenlegen und sich damit auch ein starkes Alleinstellungsmerkmal auf dem Markt verschaffen.

�鶹ԭ��-Lösungen helfen Unternehmen, ihre Emissionen zu messen, ��ü�� ESG-Compliance zu sorgen und Nachhaltigkeitsdaten als Grundlage ��ü�� Einkaufs-, Beschaffungs-, Distributions- und Planungsentscheidungen zu nutzen. Dadurch wird Nachhaltigkeit zu einem Hebel ��ü�� Wachstum und nicht zu einer Berichtsübung. Im Gartner-Ranking ausgezeichnete Unternehmen nennen Nachhaltigkeit häufig als Treiber ��ü�� Resilienz und Rentabilität. Wenn Unternehmen ihr Engagement ��ü�� die Reduzierung von CO₂-Emissionen und die Umsetzung der Kreislaufwirtschaft glaubwürdig darlegen können, erfüllen sie nicht nur Vorschriften, sondern bauen Vertrauen auf und erschließen sich neue Marktchancen.

Ausblick: �鶹ԭ��-Roadmaps ��ü�� globale Lieferketten 2026

Im Jahr 2026 liegen unsere Prioritäten darauf, Lieferketten zu ermöglichen, die intelligenter, vernetzter und widerstandsfähiger sind. Wir verstärken unsere Investitionen in Agentic AI, um durchgängige Wertschöpfung zu unterstützen, zum Beispiel integrierte Unternehmensplanung, Vertriebs- und Betriebsplanung, digitale Fertigung und Logistikausführung. Ziel ist es, KI direkt in Prozesse zu integrieren, in denen Entscheidungen getroffen werden, sodass die Planung vorausschauender und die Ausführung automatisiert wird. Im Laufe der Zeit werden Unternehmen Workflows und Entscheidungsprozesse komplett neu gestalten und somit Agentic AI einen echten Paradigmenwechsel einleiten.

Wir entwickeln auch unsere Funktionen ��ü�� die Orchestrierung der Lieferkette weiter. Da globale Lieferketten zunehmend über Netzwerke agieren, benötigen Unternehmen eine integrierte Plattform, um Planung, Beschaffung, Fertigung und Logistik mit ihren Partnernetzwerken abzustimmen. Dieses Jahr arbeiten wir weiterhin an der Optimierung unserer Lösungen, damit Risiken in komplexen Lieferketten mit vielen Sub-Lieferanten noch besser ermittelt werden können. Daten – aus dem gesamten Unternehmen und dem Partnernetz – werden synchronisiert, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Somit verhelfen wir unseren Kunden zu mehr Klarheit, um bei Störungen in der Lieferkette schneller agieren zu können.

Unseren Fokus legen wir weiterhin auf die hohe Qualität der Daten. Zuverlässige, harmonisierte Daten sind ��ü�� KI-gesteuerte Entscheidungen und ��ü�� die Orchestrierung der Lieferkette unerlässlich. 2026 konzentrieren wir uns darauf, die Konsistenz unserer Stammdaten und die �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä�� im gesamten Netzwerk zu verbessern. Gleichzeitig integrieren wir moderne KI-Modelle, um unseren Kunden verlässliche und skalierbare Erkenntnisse zu liefern, auf deren Basis sie fundierte Entscheidungen treffen können.

Zusammen bilden diese Bereiche das Rückgrat der Innovationen, die wir in diesem Jahr bereitstellen. Damit ermöglichen wir es unseren Kunden, von reaktiven Abläufen zu einer intelligenten, proaktiven Orchestrierung überzugehen. Doch Technologie ist nicht alles. Richtig interessant wird es, wenn wir mit unseren Kunden und Partnern zusammenarbeiten und ���dz������澱��ä�� in Chancen verwandeln.

Die Hauptbotschaft 2026: Handeln im großen Stil

Die Supply-Chain-Landschaft entwickelt sich schneller denn je. Agentic AI, Nachhaltigkeit und intelligente Automatisierung sind nicht optional, sondern unerlässlich. Unternehmen, die diese Technologien nutzen, um ihre Arbeitsweise wirklich zu optimieren und selbst komplexe Entscheidungen zu treffen, werden in Bezug auf Resilienz, Effizienz und Verantwortung führend sein. In einer Welt, in der Anpassungsfähigkeit der entscheidende Wettbewerbsvorteil ist, riskiert man mit Zögern, den Anschluss zu verlieren.

Warten Sie nicht, bis tiefgreifende Veränderungen Sie zum Handeln zwingen. Bauen Sie jetzt die Fähigkeiten auf, um durch unsichere Zeiten zu navigieren und Ihr Unternehmen optimal ��ü�� zukünftiges Wachstum zu positionieren. Mehr über die KI-gestützten Lösungen von �鶹ԭ�� erfahren Sie .

Dominik Metzger ist President und Chief Product Officer bei �鶹ԭ�� Supply Chain Management.

*, Dokument Nr. US53010225, November 2025
**, Dokument Nr. US52977525, Dezember 2025
*** , Dokument Nr. G00826212, Oktober 2025

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KI wird sich 2026 als feste Größe etablieren: Sie wird wichtiger Bestandteil des geschäftlichen Alltags von Unternehmen sein, auf ihren Daten und Prozessen basieren und ihre Interaktion mit Kunden widerspiegeln. Mit kundenspezifischer KI werden die täglichen Geschäftsabläufe um intelligente Funktionen ergänzt. Sie unterstützt Teams bei komplexen Aufgaben und ermöglicht bessere Entscheidungen im gesamten Unternehmen. Dabei steht das menschliche Urteilsvermögen klar im Mittelpunkt. Diese Entwicklung bildet den Ausgangspunkt ��ü�� nächste Phase der KI-Einführung. Unternehmen gehen von generischen Tools zu intelligenten Funktionen über, die ihre geschäftlichen Abläufe verstehen und mit jeder Kundeninteraktion leistungsfähiger werden.

1. Bessere Kundenentscheidungen durch relevante KI

Da KI auch bei kundenbezogenen Entscheidungen immer wichtiger wird, sind Genauigkeit und Relevanz unerlässlich. Generische Modelle sind oft nicht in der Lage, den Kontext zu verstehen und differenzierte Kundenszenarien mit einer Vielzahl von Ausnahmen richtig zu interpretieren. Kundenspezifische KI, die mit Unternehmensdaten trainiert wird, kann hingegen die individuellen Muster eines Unternehmens erkennen, etwa häufig vorkommende Arten von Klärungsfällen, Engpässe bei der Lösung dieser Fälle oder regionsspezifische Verhaltensweisen beim Kundenservice. Laut dem „�鶹ԭ�� Value of AI Report“, den die �鶹ԭ�� in Zusammenarbeit mit Oxford Economics verfasst hat, haben 36 % der Unternehmen KI bereits erfolgreich zur Bewältigung kundenbezogener Herausforderungen eingesetzt und damit unter anderem die Interaktion mit Kunden verbessert. Der größte Nutzen lässt sich erzielen, wenn intelligente Funktionen die Art und Weise, wie Kunden mit dem Unternehmen interagieren, nicht nur abstrakt vorwegnehmen, sondern genau abbilden.

2. Skalierung komplexer Prozesse ohne Kontrollverlust

Die besten Ergebnisse lassen sich mit kundenspezifischer KI erzielen, wenn Kundenprozesse in einem Tempo skaliert werden, mit dem manuelles Eingreifen nicht Schritt halten kann. Retouren, der Umtausch von Waren, die Lösung von Klärungsfällen, die Schadenbearbeitung und Ausnahmen beim Kundenservice betreffen verschiedene Systeme, Regeln und Entscheidungswege. KI, die den geschäftlichen Kontext versteht, kann diese Prozesse skalieren und dabei weiterhin Konsistenz, Governance und Verantwortlichkeit gewährleisten. So können Unternehmen ein steigendes Arbeitsvolumen bewältigen und zugleich planbare Ergebnisse und eine gleichbleibende Servicequalität sicherstellen.

3. Unterstützung einer zunehmend besseren Abgrenzung von Mitbewerbern

Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Funktionen, die ��ü�� eine Vielzahl von Zielgruppen zugänglich sind, basiert kundenspezifische KI weitgehend auf den geschützten Informationen, den Richtlinien und dem internen Know-how des Unternehmens. Dadurch können Unternehmen nach und nach Erkenntnisse gewinnen, die sehr genau an ihren Geschäftsabläufen orientiert sind – und deshalb von den Mitbewerbern immer schwieriger nachgebildet werden können. Je mehr das System aus echten Kundeninteraktionen lernt, desto besser kann es vom Unternehmen genutzt werden, um sich von den Mitbewerbern abzuheben.

4. Wo kundenspezifische KI den größten Nutzen bietet

Der Nutzen kundenspezifischer KI zeigt sich besonders deutlich in Umgebungen mit hohem Volumen, in denen es zahlreiche Ausnahmen gibt. Ein großer europäischer Konsumgüterhersteller zeigt, welche Vorteile KI bei der Verwaltung von Klärungsfällen, bei Retouren und beim Umtausch von Waren mit sich bringen kann. Das Unternehmen, das Niederlassungen in mehreren Regionen hat und verschiedene Produktlinien fertigt, hatte mit einer langwierigen Bearbeitung von Klärungsfällen, inkonsistenten Ergebnissen und hohem manuellen Aufwand zu kämpfen. Durch die Implementierung von KI, die mit historischen Klärungsfällen, Auftragsdaten, Preisfindungsregeln und Workflows ��ü�� die Lösung von Klärungsfällen trainiert worden war, integrierte das Unternehmen intelligente Funktionen direkt in seine Prozesse. Die kundenspezifische KI kann eingehende Fälle automatisch klassifizieren, relevante Dokumentation abrufen und auf der Grundlage von Ergebnissen früherer Fälle und Richtlinien Lösungen empfehlen. Eine effiziente Weiterleitung von Fällen sorgt da��ü��, dass weniger Abstimmung und weniger manueller Aufwand erforderlich sind. Vor allem aber entwickelt sich das System weiter, wenn sich Richtlinien und das Kundenverhalten ändern. Dadurch unterstützt es die Entscheidungsfindung von Menschen, statt diese zu ersetzen. Das Unternehmen profitiert auf diese Weise von einem konsistenten und skalierbaren Ansatz ��ü�� die schnellere Bearbeitung von Klärungsfällen.

5. Zunehmender Einsatz integrierter Intelligenz in allen Branchen

Diese grundlegenden Vorteile gehen weit über die Verwaltung von Klärungsfällen hinaus. In der Fertigung und in der Lieferkette unterstützt kundenspezifische KI Ausnahmen bei der Auftragserfüllung und Klärungsfällen im Zusammenhang mit Service-Level-Vereinbarungen. Im Finanzdienstleistungssektor können Beschwerden im Einklang mit den gesetzlichen Rahmenbedingungen bearbeitet werden. Im Gesundheitswesen ermöglicht kundenspezifische KI Entscheidungen, die auf Krankenhausprotokollen und der Patient Journey basieren. Im Einzelhandel und in der Dienstleistungsbranche sorgt sie ��ü�� mehr Relevanz, indem sie Kundenpräferenzen, Branding-Richtlinien und betriebliche Einschränkungen analysiert und daraus lernt. Immer mehr Branchenbeobachter verweisen darauf, dass nicht eigenständige KI-Tools das weitere Wachstum im Bereich künstlicher Intelligenz vorantreiben werden, sondern intelligente Funktionen, die in kundenorientierte Prozesse integriert sind. Laut dem „�鶹ԭ�� Value of AI Report“ der �鶹ԭ�� in Zusammenarbeit mit Oxford Economics gehen die meisten Unternehmen davon aus, dass KI bis 2030 eine zentrale Rolle bei ihren Geschäftsprozessen, Entscheidungen und Angeboten ��ü�� Kunden spielen wird. Nur 3 % sind anderer Ansicht.

2026 wird ��ü�� Unternehmen weniger im Vordergrund stehen, dass KI eine neue Technologie ist, sondern ob sie durch den Einsatz von KI in der Lage sind, konsistente Kunden- und Geschäftsergebnisse zu erzielen. Zu dieser Entwicklung trägt kundenspezifische KI entscheidend bei, da sie intelligente Funktionen direkt in die Abläufe von Unternehmen und ihren Service ��ü�� Kunden einbindet. In dieser nächsten Phase der KI geht es nicht darum, menschliches Urteilsvermögen durch systemgesteuerte Entscheidungen abzulösen – es geht darum, Entscheidungen von Menschen zu unterstützen. Indem kundenspezifische KI komplexe Sachverhalte analysiert und kontextbezogene Einblicke bereitstellt, ermöglicht sie schnellere Antworten, mehr Konsistenz und eine sichere Skalierung kundenorientierter Entscheidungsprozesse. In einer zunehmend komplexen und kundenorientierten Landschaft werden Unternehmen durch Investitionen in intelligente Lösungen, die ihr Unternehmen wirklich verstehen, von echten Wettbewerbsvorteilen profitieren.

Sindhu Gangadharan ist Leiterin des Bereichs Customer Innovation Services und Geschäftsführerin der �鶹ԭ�� Labs India.

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Bei „Beyond Tech – Expanding Perspective“ geht es um ihre Geschichten. Mit dieser Serie möchte ich einen Einblick in die inspirierenden Köpfe geben, denen ich begegne, und ihre Ideen festhalten, um Einblicke und Innovationen anzuregen.

Für die hatte ich das Privileg, mit Nisha Bakker, Director of Partnerships bei The Ocean Cleanup, zu sprechen, einer Organisation, die zeigt, dass wir mit der richtigen Vision, den richtigen Beweisen und der richtigen Technik globale Herausforderungen in großem Maßstab lösen können.

Plastik ist eine der größten Erfindungen der Menschheit und gleichzeitig eines ihrer hartnäckigsten Probleme. Es ist langlebig, billig und vielseitig und hat so die Lebensmittelsicherheit, Medizin, Logistik und Fertigung von Grund auf verändert. Doch genau diese Langlebigkeit bedeutet, dass der größte Teil des jemals produzierten Plastiks noch heute vorhanden ist. Und ein Großteil davon ist dort angekommen, wo er nicht hingehört: in unseren Flüssen, Ozeanen und Ökosystemen, ja sogar in unseren Körpern.

Heute werden weltweit produziert. Die Produktion steigt weiter an und soll bis 2040 um 66 Prozent wachsen, auch wenn die Abfallbeseitigungssysteme schon jetzt überlastet sind. Weltweit werden nur 9 Prozent des Plastiks recycelt. Ein Drittel wird nicht sachgemäß entsorgt und gelangt durch offene Lagerung, nicht regulierte Mülldeponien und achtloses Wegwerfen in die Umwelt. Damit haben sich in Flüssen und Seen angesammelt, weit mehr als die 30 Millionen Tonnen in den Ozeanen selbst.

Flüsse sind die Haupttransportwege, über die Abfälle ins Meer gelangen. Allein im Jahr 2020 trieben 1,4 Millionen Tonnen Plastik über Flüsse ins Meer. Wenn wir nichts dagegen unternehmen, wird sich die Menge bis 2060 mehr als verdoppeln. Gerade einmal 1.000 Flüsse sind ��ü�� 80 Prozent dieses Zustroms verantwortlich, größtenteils in schnell wachsenden Volkswirtschaften, in denen Wachstum, Urbanisierung und schwache Abfallsysteme aufeinandertreffen.

Darauf konzentriert ihre Mission. Die Organisation hat sich zum Ziel gesetzt, die Weltmeere von Plastik zu befreien. Dazu verfolgt sie eine umfassende Strategie, die sowohl die Entfernung von Altplastik im Meer und entlang der Küsten als auch die Verhinderung neuer Plastikverschmutzung in die Meeresumwelt umfasst. Ihre Ambitionen sind mutig und eindeutig: Ihre Organisation soll bis 2040 überflüssig werden.

Mit Daten den Unterschied von Reinigungsbemühungen darstellen

Während unseres Gesprächs erklärte Nisha, dass nicht nur Leidenschaft, sondern auch Beweise die Arbeit antreiben. „Man könnte sich einen Fluss ansehen, das Problem erkennen und sofort beginnen, Plastik daraus zu entfernen“, sagte sie. „Aber wir ermitteln zuerst die beste Stelle ��ü�� die Plastikentfernung und bauen dann die gesamte Wertschöpfungskette darum herum auf – einschließlich Recycling, Betreibern, Genehmigungen und langfristigen Partnern. Daten sind das, was uns von anderen unterscheidet.“

Hinter jeder Reinigungsaktion steckt ein enormer technischer und Analyseaufwand. Die Teams von The Ocean Cleanup bilden die politische, wirtschaftliche und soziale Dynamik in jedem Land ab, in dem ein Flusssystem betroffen ist. Sie setzen Tracker ein, um zu verstehen, wie schnell sich das Plastik bewegt, wo es hängen bleibt und wie sich saisonale Veränderungen von Monsunregen bis zu Trockenzeiten auf die Plastikströme auswirken. Kameras, die mit Algorithmen zur Erkennung von Mustern ausgestattet sind, helfen dabei, Volumen und Muster zu bestimmen. Modellierungen und Simulationen liefern Anhaltspunkte da��ü��, wo Interceptor-Systeme am besten eingesetzt und wie sie skaliert werden.

Diese Datengrundlage erklärt ihren Erfolg: Mehr als 46 Millionen Kilogramm Abfälle wurden dank System 03 in Meeres- und Süßwasserumgebungen abgefangen und entfernt. Die Technologie besteht aus einem mehr als 2,2 Kilometer langen Fangnetz, mit dem ein Gebiet in der Größe eines Fußballfeldes innerhalb von fünf Sekunden gereinigt werden kann. Mehr als 20 dieser Interceptor-Systeme werden in den am stärksten verschmutzten Flüssen der Welt eingesetzt. Die Organisation hat kürzlich Pläne vorgestellt, wie sie mit ihrem Programm „30 Cities“, das auf Ballungszentren mit wichtigen Wasserstraßen und großen Problemen mit Umweltverschmutzung abzielt, bis zu einem Drittel aller Kunststoffabfälle aus Flüssen entfernen möchte.

Doch wie Nisha betonte, ist die Reinigung nur ein Teil der Lösung. „Wir gewinnen dadurch Zeit ��ü�� systemische Veränderungen“, erklärte sie. „Letztendlich müssen Regierungen, Produzenten, Recyclingunternehmen und Gemeinden zusammenarbeiten.“

Es gibt Anzeichen ��ü�� Fortschritte: Mehr als 90 Länder haben inzwischen Plastiktüten verboten, die Vorschriften zur Erweiterten Herstellerverantwortung werden ausgedehnt und die Verhandlungen über ein globales Plastik-Abkommen haben eine beispiellose internationale Aufmerksamkeit auf das Thema gelenkt, obwohl die Einigung noch offen ist.

Die Bedeutung von Systemen

Was mich bei unserem Gespräch am meisten beeindruckt hat, war die Philosophie von The Ocean Cleanup. Mit Mitarbeitern aus 40 Nationen bauen sie Brücken zwischen Branchen, Disziplinen und Regionen. Sie beweisen, was möglich ist, wenn eine globale Bewegung auf einem evidenzbasierten Konzept und unermüdlichem Experimentieren basiert.

Bei �鶹ԭ�� erkennen wir diese Denkweise an. Um die Abläufe der weltweiten Wirtschaft und das Leben von Menschen zu verbessern, braucht es mehr als gute Absichten. Da��ü�� sind agile Systeme erforderlich, die Unternehmens Erkenntnisse unmittelbar zur Verfügung stellen können. Deshalb vertraut The Ocean Cleanup auf die �鶹ԭ��, um seine Mission umzusetzen. Jede Stunde, die sie mit dem Aufbau von Unternehmenssystemen verbringen, ist eine Stunde, die sie nicht auf die Entwicklung von Meeres- und Flusssystemen oder neuen technischen Lösungen verwenden können. Unsere Aufgabe ist es, eine stabile, integrierte digitale Grundlage zu schaffen, damit sich die Organisation auf Innovationen konzentrieren kann, statt ihre Zeit mit Verwaltungsaufgaben zu verbringen. Technologie sollte die Wirkung beschleunigen und Skalierung ermöglichen, statt sie zu behindern.

Das gleiche gilt ��ü�� jedes Unternehmen. Ganz gleich, ob es darum geht, Umweltverschmutzung zu bekämpfen, Lieferketten neu zu gestalten oder Geschäftsmodelle zu transformieren – die größten Durchbrüche werden erreicht, wenn man ein Ziel mit einer Technologie kombiniert, die das Ziel unterstützen kann. Saubere, vernetzte Daten, intelligente Prozesse und Anwendungen, die automatisieren, was automatisiert werden kann, damit sich die Menschen auf das Wesentliche konzentrieren können: Deshalb ist die �鶹ԭ�� heute relevanter denn je.

Die Ocean Cleanup zeigt, was möglich ist, wenn mutige Ideen auf die richtige Technologie und die richtigen Partnerschaften treffen. Genau diese Art von Gespräch möchte ich Ihnen mit Beyond Tech – Expanding Perspectives,  Geschichten von inspirierenden Köpfen, näherbringen, die zeigen, dass die Zukunft nicht etwas ist, das wir vorhersagen, sondern etwas, das wir gemeinsam gestalten.

Manos Raptopoulos ist Global President des Bereichs Customer Success ��ü�� Europa, Naher Osten und Afrika und Mitglied der erweiterten Geschäftsleitung bei der �鶹ԭ��.

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Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote ��ü�� eine souveräne Cloud eingeführt, zahlreiche Produkte aktualisiert und neue und vertiefte Partnerschaften bekannt gegeben, um Kunden eine bessere Nutzung von KI zu ermöglichen. Diese werden im Folgenden im Detail beschrieben.

�鶹ԭ�� Business AI ��ü�� das Business Transformation Management

Der Dashboard Analyzer Agent ��ü�� �鶹ԭ�� Signavio
Beta-Release

Geschäftsprozessexperten, die den Dashboard Analyzer Agent verwenden, können �鶹ԭ��-Signavio-Dashboards in intelligente Tools umwandeln, die Schritte vorgeben. Der KI-Agent wertet komplexe Ereignisprotokolle und Kennzahlen eigenständig aus, um ineffiziente Prozesse zu ermitteln, die Ursachen zu erläutern und umsetzbare Empfehlungen in natürlicher Sprache zu generieren.

Die KI-gestützten Einblicke werden direkt in die Arbeitsabläufe von Benutzern integriert. Unternehmen können so bis zu 80 %* schneller auf Erkenntnisse aus Prozessauswertungen zugreifen und den Wertverlust infolge einer unzureichenden Datenauswertung deutlich reduzieren.

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Der Screen Guide Agent ��ü�� �鶹ԭ�� Signavio
Beta-Release

Anwender und Prozessanalysten können mit dem Screen Guide Agent die Einführung von �鶹ԭ�� Signavio beschleunigen und sich schneller mit der Plattform vertraut machen. Der KI-Agent bietet dynamische Bildschirmanleitungen und erläutert den Zweck verschiedener Funktionen, hebt besonders relevante Daten hervor und unterbreitet in natürlicher Sprache Empfehlungen zu den nächsten Schritten.

Indem komplexe Bildschirme in intuitive Erlebnisse umgewandelt werden, können Unternehmen ihre Kosten ��ü�� die Einarbeitung neuer Benutzer um bis zu 50 %* senken und den Zeitaufwand ��ü�� das Verständnis einer Seite um bis zu 30 %* verringern. Dadurch können Benutzer aller Kenntnisstufen effizienter und produktiver arbeiten.

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Der Workspace Administration Agent ��ü�� �鶹ԭ�� Signavio
Beta-Release

Administratoren und Manager von Arbeitsbereichen können nun mit dem Workspace Administration Agent das Onboarding von Benutzern in �鶹ԭ�� Signavio erheblich vereinfachen und beschleunigen. Der KI-Agent automatisiert die Massenerstellung von Benutzern, die Zuordnung der richtigen Rollen und Lizenzen sowie die umgehende Erteilung von Zugriffsrechten ��ü�� die erforderlichen Dashboards und gemeinsam genutzten Arbeitsbereiche.

Durch Implementierung dieses Tools können Unternehmen den Zeitaufwand ��ü�� die Bereitstellung von Zugriffsberechtigungen um bis zu 90 %* verringern und so da��ü�� sorgen, dass neue Teammitglieder umgehend produktiv sein können.

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Der Value Case Creation Agent ��ü�� �鶹ԭ�� Signavio
Beta-Release

Mitarbeitende, die ��ü�� Prozessverbesserungen verantwortlich sind, und Business-Analysten können mit dem Value Case Creation Agent Rohdaten aus der Prozessanalyse in überzeugende, datengestützte Business Cases umwandeln. Der KI-Agent ermittelt automatisch ineffiziente Abläufe, quantifiziert die potenziellen finanziellen Auswirkungen und generiert Entwürfe zur Darstellung des Wertpotenzials, die bearbeitet werden können und das Problem und die erwarteten Vorteile zusammenfassen.

Unternehmen können damit ihre Transformationsinitiativen besser rechtfertigen. Auf diese Weise können sie den Zeitaufwand ��ü�� die Darstellung des Wertpotenzials um bis zu 70 %* verringern und den Wertverlust mindern, der entstehen würde, wenn keine Maßnahmen ergriffen werden. So kann sichergestellt werden, dass Verbesserungsmaßnahmen auf der Grundlage eines klaren ROI priorisiert werden.

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Der Process Content Recommender Agent ��ü�� �鶹ԭ�� Signavio
Beta-Release

Enterprise Architects und Prozessmanager erhalten mit dem Process Content Recommender Agent intelligente Hilfestellung bei Fragen zu bestimmten Prozessen in �鶹ԭ�� Signavio. Der Agent wertet viele Tausend Best Practices sowohl aus �鶹ԭ��-Modellen als auch aus internen benutzerdefinierten Modellen aus und stellt eine strukturierte, priorisierte Liste maßgeschneiderter Inhalte bereit, einschließlich relevanter Kennzahlen und Value Accelerators.

Mit dieser Funktion können Unternehmen die Suche nach Inhalten um bis zu 50 %* beschleunigen und ihren Teams ��ü�� das Geschäftsprozessmanagement ein produktiveres Arbeiten ermöglichen, sodass sie schneller datengestützte Entscheidungen zu ihren Transformationsinitiativen treffen können.

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KI-gestützte Beschreibung von Erkenntnissen in �鶹ԭ�� Signavio Process Transformation Manager
Allgemeine Verfügbarkeit

Analysten, die mit �鶹ԭ�� Signavio Process Transformation Manager arbeiten, können mit dieser neuen integrierten Funktion effektiver zusammenarbeiten und schneller Entscheidungen treffen. Die Funktion generiert automatisch klar verständliche, konsistente und benutzerfreundliche Beschreibungen zu Erkenntnissen aus �鶹ԭ�� Signavio Process Intelligence.

Analysten können damit ihren manuellen Aufwand deutlich verringern, indem sie komplexe Metamodellbegriffe in leicht verständliche Sprache umwandeln und dadurch die Lesbarkeit und die Abstimmung auf die Stakeholder verbessern. Auf diese Weise kann der Zeitaufwand ��ü�� die Übersetzung von Metamodellbegriffen um bis zu 80 %* verringert werden, während zugleich die Produktivität der Anwender um bis zu 5 %* gesteigert wird.

KI-gestützte Beschreibung von Erkenntnissen

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Der Initiative Builder ��ü�� die KI-gestützte Transformationsberatung in �鶹ԭ��-Signavio-Lösungen
Allgemeine Verfügbarkeit

Transformationsverantwortliche können nun mit dem Initiative Builder in �鶹ԭ��-Signavio-Lösungen allgemeine Geschäftsdokumente in konkrete, umsetzbare Projekte umwandeln. Benutzer können strategische Berichte, Jahresberichte oder Finanzberichte in den Initiative Builder laden, um wichtige Herausforderungen automatisch zu extrahieren und diese in �鶹ԭ�� Signavio Process Transformation Manager umgehend in vordefinierte Initiativen umzuwandeln.

Dadurch wird sichergestellt, dass Transformationsmaßnahmen direkt auf die Unternehmensziele abgestimmt sind. Dies ermöglicht eine deutlich höhere Effizienz, indem der manuelle Aufwand ��ü�� die Suche nach relevanten Erkenntnissen um bis zu 75 %* reduziert und die Ausführung von Initiativen insgesamt beschleunigt wird.

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Der AI Agent Hub ��ü�� �鶹ԭ�� LeanIX
Allgemeine Verfügbarkeit

Mit dem AI Agent Hub erhalten CIOs und Führungskräfte umgehend eine Übersicht über ihre gesamte Landschaft von KI-Agenten. Über ein zentrales Dashboard können sie sich ein Bild davon machen, in welchen Bereichen Agenten implementiert wurden, mit welchen Prozessen sie interagieren und welche Ergebnisse damit erzielt werden.

So können Teams die Effektivität von KI-Agenten bewerten, Redundanzen aufdecken und KI-Lösungen auf dieselbe Weise verwalten wie andere Anlagen des Unternehmens: ergebnisorientiert, richtliniengesteuert und mit laufender Leistungsoptimierung.

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Aktionsleiste ��ü�� �鶹ԭ�� Joule in WalkMe
Release im Rahmen des Programms �鶹ԭ�� Early Adopter Care

Mitarbeitende, die unterschiedliche Unternehmenssysteme nutzen, haben Zugriff auf die Joule-Aktionsleiste, einen proaktiven KI-Assistenten auf Basis von WalkMe. Das intelligente Overlay kann nahtlos in �鶹ԭ��- und Drittanwendungen genutzt werden. Durch Analyse des Bildschirmkontexts kann es die Aktivitäten von Benutzern nachvollziehen und Echtzeiteinblicke bereitstellen oder direkt im Arbeitsablauf Empfehlungen zu den nachfolgenden Aktionen unterbreiten.

Die Aktionsleiste stellt eine einheitliche und intuitive KI-Benutzeroberfläche bereit. Indem sie die Anforderungen der Anwender antizipiert, ermöglicht sie ein schnelleres und effizienteres Arbeiten, verbessert das Benutzererlebnis und harmonisiert Aufgaben systemübergreifend.

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Philipp Herzig ist CTO der �鶹ԭ�� SE.

*��Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile ��ü�� 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 ��ü�� Schäden im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter „Rechtliche Hinweise“ Nutzungsbedingungen, Haftungsausschlüsse, Pflichtangaben und Einschränkungen ��ü�� dieses Material zu finden.

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Die �鶹ԭ�� hat deshalb das ��ü�� eingeführt. Damit lassen sich Demos innerhalb weniger Minuten anpassen und personalisieren, während zugleich sichergestellt wird, dass Backend-Systeme unberührt bleiben und das Vertrauen zwischen Stakeholdern in den Bereichen Presales, Vertrieb und IT nicht verloren geht.

Demos ��ü�� individuelle Zielgruppen personalisieren

Das auf den Lösungen des Drittanbieters Saleo basierende Add-on ��ü�� die Personalisierung von Demodaten ist eine Erweiterung ��ü�� die �鶹ԭ�� Demo Environment 2.0. Die Plattform ��ü�� �鶹ԭ��-Partner wird bereits von über 2.000 Partnerunternehmen und mehr als 10.000 qualifizierten Nutzern eingesetzt und stellt eine stetig wachsende Bibliothek von Partner-Demoszenarios bereit. Das Add-on ist ��ü�� Partner zum Vorzugspreis verfügbar und unterstützt Teams mit integrierten KI-Funktionen dabei, personalisierte und vordefinierte Demos mit umfangreichen Daten schnell, sicher und direkt im Browser zu erstellen. Anstatt verschiedene Demo-Varianten anlegen oder die Umgebung unter hohem Zeitaufwand ändern zu müssen, können Teams bewährte, vorkonfigurierte Grundlagen nutzen und diese um relevante Kontextinformationen ��ü�� jedes Kundengespräch erweitern. So können sie die einzelnen Zielgruppen im entscheidenden Moment gezielt ansprechen.

Eine zentrale Rolle spielt dabei die Möglichkeit, Oberflächenelemente eines Demoszenarios in Echtzeit anzupassen. Mit Saleo Live lassen sich bestimmte UI-Komponenten wie Textelemente und Bilder mit einem Plug-in ��ü�� den Browser Google Chrome dynamisch ändern. Dadurch wird es möglich, eine Demo auf den Sprachgebrauch unterschiedlicher Branchen oder bestimmter Rollen zuzuschneiden: von der Präsentation von Ergebnissen und Kennzahlen ��ü�� Führungskräfte und Vorstandsmitglieder bis hin zu den Workflows und Routineaufgaben von Anwendern. Die Integrität der zugrunde liegenden Systeme bleibt dabei gewahrt. Statt separate Gespräche mit den einzelnen Zielgruppen zu führen, können die Gespräche in der abschließenden Phase angepasst werden. So können Teams bei der Präsentation auf Fragen eingehen, bestimmte Anwendungsfälle hervorheben und die Demo schnell auf die Prioritäten des Kunden abstimmen, ohne die Umgebung wechseln zu müssen.

Saleo Capture baut auf dieser Grundlage auf und wandelt diese maßgeschneiderten Gesprächssituationen in geführte, sofort einsatzbereite, HTML-basierte Demo-Erlebnisse um. Indem sie mithilfe von Demodaten interaktive Customer Journeys gestalten, können Verkäufer szenariobasierte Erlebnisse schaffen. Erweiterte Einkaufsteams können sich diese Demos im eigenen Tempo und im richtigen Kontext ansehen. Dadurch wird Kunden der Eindruck vermittelt, das System aktiv steuern zu können, ohne sich im System zu befinden. Dies ist vor allem bei komplexen Geschäftsabschlüssen hilfreich, an denen verschiedene Stakeholder beteiligt sind und bei denen eine zeitlich versetzte Erkundung und eine einheitliche Kundenansprache die Konsensbildung beschleunigen und die Dynamik zwischen einzelnen Besprechungen aufrechterhalten können.

Gemeinsam sorgen diese Funktionen da��ü��, dass aus statischen Präsentationen zielführende Gespräche werden, die den Geschäftsalltag der Kunden abbilden. Teams haben die Möglichkeit, einheitliche Grundlagen aus den vorkonfigurierten Partner-Demos und der umfangreichen Lösungsbibliothek von �鶹ԭ�� Demo Environment��2.0 wiederzuverwenden und anschließend durch Personalisierung die letzten Schritte auf bestimmte Prioritäten und Anwendungsfälle auszurichten. Diese Kombination sorgt ��ü�� wiederholbare Prozesse und fördert die Governance, während Teams zugleich flexibel bleiben. Der Ansatz trägt so dazu bei, den Zeitaufwand ��ü�� die Vorbereitung von Demos zu verringern und die einzelnen Interaktionen relevanter zu gestalten. Zudem wird ein skalierbares Modell ��ü�� die Bereitstellung hochwertiger Demos in allen Regionen, Branchen und Segmenten unterstützt.

Messbare Erfolge: schnellere Abschlüsse und höhere Abschlussquoten

Erste Rückmeldungen lassen darauf schließen, dass Effizienz und Effektivität spürbar steigen: Teams benötigen weniger Zeit ��ü�� die Erstellung personalisierter Demos, der wöchentliche Aufwand ��ü�� die Pflege von Demos wird deutlich reduziert und die Kundenzufriedenheit und Abschlussquoten steigen. Vor dem Hintergrund der dynamischen Entwicklung von Geschäftschancen können sich daraus verschiedene Vorteile ergeben: ein klareres Storytelling, eine bessere Zusammenarbeit zwischen Presales- und Vertriebsteams und eine fundierte Entscheidungsgrundlage ��ü�� Kunden bei der Evaluierung komplexer Lösungen. Unternehmen können nach und nach eine langfristig nutzbare Bibliothek mit geführten, personalisierten Abläufen erstellen, die eine schnellere Einarbeitung neuer Teammitglieder ermöglichen und da��ü�� sorgen, dass bei Kundenprojekten ein hoher Standard gewahrt bleibt.

Die Kombination von �鶹ԭ�� Demo Environment 2.0 mit dem Add-on ��ü�� die Personalisierung von Demodaten ermöglicht es Unternehmen, nicht nur Demos ��ü�� allgemeine Zielgruppen zu erstellen, sondern Erlebnisse zu schaffen, mit denen sie Kunden schnell, sicher und in großem Maßstab gezielt ansprechen können. Karl Fahrbach, Chief Partner Officer der �鶹ԭ��, zeigt sich überzeugt: „Die neue Personalisierungsoption ��ü�� �鶹ԭ�� Demo Environment 2.0 ist ein wichtiger Fortschritt. Wir geben �鶹ԭ��-Partnern damit das richtige Instrument an die Hand, um Demos auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zuzuschneiden – intelligenter, schneller und mit personalisierten Daten.“

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

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Das neu gestaltete Portfolio, das die Servicepläne Foundational Success Plan, Advanced Success Plan und Max Success Plan umfasst, bietet ein durchgängiges Kundenerlebnis und hilft dabei, messbare Ergebnisse zu erzielen. Das Portfolio wurde entwickelt, um jederzeit eine kontinuierliche Zusammenarbeit zu gewährleisten. Es unterstützt Kunden bei der Einführung modernster Technologien und versetzt sie in die Lage, jederzeit das volle Potenzial der �鶹ԭ�� Business Suite auszuschöpfen.  

Das weiterentwickelte Portfolio trägt den Anforderungen von Unternehmen Rechnung, die ständig auf neue Marktsituationen reagieren, KI-gestützte Innovationen umsetzen und einen kontinuierlichen Geschäftsbetrieb gewährleisten müssen. Jeder Success Plan bietet klar definierte Stufen bei der Kundenbetreuung, die von interaktiven Ressourcen und proaktivem Support bis hin zu strategischer und personalisierter Zusammenarbeit mit Fachleuten reichen. So können Kunden das passende, auf ihre individuellen Anforderungen zugeschnittene Beratungskonzept auswählen. 

Der Foundational Success Plan, der mit jeder �鶹ԭ��-Cloudlösung verfügbar ist, umfasst eine grundlegende Einführung, den technischen Cloudbetrieb sowie präventive Supportleistungen. Dieser Plan baut auf dem bekannten Angebot �鶹ԭ�� Enterprise Support auf und erweitert dieses. So hilft �鶹ԭ�� Unternehmen, Lösungen auf effiziente Weise produktiv zu nutzen, die Geschäftskontinuität sicherzustellen und fortwährend Mehrwert zu erzielen. Kunden profitieren von auf sie zugeschnittenen Inhalten und Lernangeboten und erhalten mit Application-Lifecycle-Management-Lösungen Unterstützung und Beratung bei ihrem Transformationsprojekt. Zudem profitieren sie von präventivem Support ��ü�� geschäftskritische Abläufe, unterstützt durch künstliche Intelligenz (KI). All das ist ohne zusätzliche Kosten in der Subskription der Lösung n enthalten. 

Der Advanced Success Plan baut auf diesem Plan auf und wartet darüber hinaus mit fachkundigem Expertenwissen und zusätzlicher KI-Unterstützung auf. Unternehmen erhalten proaktive Unterstützung bei der Identifizierung von Risiken und bei der Optimierung von Prozessen. Zudem können sie an Workshops teilnehmen, um neue Funktionen einzuführen und Abläufe zu optimieren. Erweiterte Support-Service-Level-Vereinbarungen und intelligente Tools helfen dabei, die höchste Leistung sicherzustellen und messbare Ergebnisse zu erzielen. 

Für Unternehmen, die komplexe Transformationsprojekte bewältigen müssen, schnell von Innovationen profitieren möchten und das Potenzial von KI voll ausschöpfen wollen, stellt der Max Success Plan den umfassendsten �鶹ԭ��-Serviceplan ��ü�� eine strategische Zusammenarbeit dar. Dieser Plan umfasst alle Vorteile des Advanced Success Plan sowie Unterstützung durch eigens zugewiesene Success Plan Manager. Und durch lösungsübergreifende Prozessverbesserungen und die Möglichkeit der Entwicklung kundenspezifischer Prototypen können Kunden innovative Lösungen wie �鶹ԭ�� Business AI noch schneller einsetzen. Der Max Success Plan wurde ��ü�� Unternehmen konzipiert, die eine strategische Partnerschaft anstreben und gleichzeitig ihre Systeme modernisieren, Risiken senken und schneller Mehrwert über ihre �鶹ԭ��-Softwarelandschaft hinweg erzielen möchten. 

„Das weiterentwickelte Service- und Supportportfolio der �鶹ԭ�� soll Kunden dabei helfen, ihre Abläufe auszuführen und ihre Geschäftsprozesse mithilfe von KI noch effizienter zu machen. Ziel des Portfolios ist es, dass Unternehmen Transformationsprojekte bewältigen, Innovationen in großem Maßstab entwickeln und Entscheidungen auf transparente und wirkungsvolle Weise in Maßnahmen umsetzen können“, erklärt Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der �鶹ԭ�� SE, Customer Services & Delivery. „Durch ein einheitliches, unternehmensweites Kooperationsmodell möchte die �鶹ԭ�� Kunden dabei unterstützen, stets die neusten Innovationen einzuführen und zu nutzen und fortwährend einen soliden Return on Investment zu erzielen.“ 

Kunden können sich auf das Know-how der �鶹ԭ�� und des �鶹ԭ��-Partnernetzes verlassen und so  von optimalen Services im Bereich Beratung, Entwicklung und Anwendungsmanagement profitieren. Mit diesem erweiterten Portfolio untermauert die �鶹ԭ�� ihr Ziel, Kunden zum Erfolg zu verhelfen und es Unternehmen zu ermöglichen, in einer sich schnell wandelnden Welt ihr gesamtes Potenzial zu nutzen.  &�Բ�����;

Für weitere Informationen lesen Sie den Blogbeitrag 

Die Success Pläne werden in einer deutschsprachigen Webcast-Reihe vorgestellt, hier finden Sie die  da��ü��.

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

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

Martin Gwisdalla, �鶹ԭ��, +49 (6227) 7-67275, martin.gwisdalla@sap.com, CET  &�Բ�����;
�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 2024 auf dem Formular 20-F. &�Բ�����;

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