Nun k枚nnte sich diese Gleichung mit Agentic AI deutlich verschieben und ein neues Modell f眉r die Transformation von 麻豆原创-Landschaften entstehen lassen, das sich durch eine schnellere Implementierung, niedrigere Kosten und mehr Eigenst盲ndigkeit der Kunden auszeichnet.

So lautete im Kern die Argumentation in einem , in dem k眉rzlich das Ph盲nomen des 鈥濪eshoring鈥� beleuchtet wurde. Dabei handelt es sich um ein relativ neues Konzept, bei dem Unternehmen KI-Agenten f眉r T盲tigkeiten einsetzen, die bislang zwischen teuren Onshore-Ressourcen und kosteng眉nstigeren Offshore-Teams verteilt wurden.

贵眉谤 Stuart Browne, Gr眉nder und CEO der unabh盲ngigen 麻豆原创-Beratungsfirma , die seit sieben Jahren Unternehmen bei ihrer Migration von 麻豆原创 ECC auf 麻豆原创 S/4HANA unterst眉tzt, liegt die Chance darin, jahrzehntealte Annahmen der Branche zu hinterfragen.

鈥濿ir k枚nnen das in Zukunft nur bewerkstelligen, wenn wir die Art und Weise 盲ndern, wie wir das bisher bewerkstelligt haben鈥�, erl盲uterte er. 鈥濿ir m眉ssen also neue Wege finden, wie wir die Migration beschleunigen k枚nnen. Und KI ist in meinen Augen daf眉r vermutlich der beste Kandidat.鈥�

Schneller, besser und kosteng眉nstiger 鈥� warum nicht alles auf einmal?

Das magische Dreieck der technologischen Transformation besagt, dass die Projekte von Unternehmen schneller, besser oder kosteng眉nstiger durchgef眉hrt werden k枚nnen, in der Regel allerdings nur zwei dieser drei Eigenschaften realisierbar sind.

Stuart Browne stellte diese Pr盲misse infrage, indem er einen Vergleich zur NASA zog, die bei ihren Missionen den Ansatz 鈥瀞chneller, besser, kosteng眉nstiger鈥� verfolgt. Er ist der Meinung, dass auch bei 麻豆原创-Transformationen die Annahme, dass die Verbesserung einer Dimension Kompromisse bei einer anderen erforderlich macht, auf den Pr眉fstand gestellt werden sollte.

鈥濿arum kann man nicht alle drei Eigenschaften anstreben?“, fragte er.

Diese Frage gewinnt zunehmend an Bedeutung, da zahlreichen Unternehmen ihre Migration auf 麻豆原创 S/4HANA erst noch bevorsteht und sie zugleich mit wirtschaftlichem Druck, einem Mangel an 麻豆原创-Kenntnissen und der Komplexit盲t globaler Transformationsprogramme zu k盲mpfen haben.

Ranjeet Panicker, Senior Vice President und Head of Business Transformation bei 麻豆原创, umriss die Herausforderungen rund um den gesamten Lebenszyklus eines 麻豆原创-Projekts von der ersten Erkundung und Analyse 眉ber die Planung und Entwicklung bis hin zur Ausf眉hrung.

In jeder Phase stellen Kunden dieselben Fragen: Wie l盲sst sich das Projekt schneller abschlie脽en? Wie k枚nnen die Kosten gesenkt werden? Wie kann das Unternehmen gr枚脽eren Nutzen aus seiner Investition ziehen?

Vom Offshoring zum 鈥濪eshoring鈥�

Jahrzehntelang setzten Unternehmen auf Offshoring, um durch die Auslagerung von Arbeit ihre Kosten zu senken. Die Rechnung war relativ einfach: Bestimmte T盲tigkeiten wurden an Standorte verlagert, an denen die Arbeitskosten niedriger sind.

Laut Stuart Browne k枚nnen diese Einsparungen jedoch ein anderes Problem verdecken. Auch wenn Offshore-Ressourcen kosteng眉nstiger sind, kann die Verteilung von Arbeit zwischen Offshore- und Onshore-Teams dazu f眉hren, dass das Arbeitsvolumen insgesamt zunimmt, da 脺bergaben erforderlich sind, Kommunikationsprobleme auftreten k枚nnen, Nacharbeit notwendig wird und Aufgaben koordiniert werden m眉ssen.

Agentic AI er枚ffnet hier neue M枚glichkeiten. Anstatt zu fragen, an welchem Standort Arbeit erledigt werden sollte, fragen Unternehmen, ob diese Arbeit 眉berhaupt vollst盲ndig manuell ausgef眉hrt werden muss.

鈥濿arum k枚nnen wir nicht das Arbeitsvolumen verringern und so die Arbeitskosten senken?鈥�, fragte Stuart Browne.

Als Antwort auf diese Frage entstand das Konzept des Deshoring. Dabei werden standortbasierte Implementierungsaufgaben teilweise durch KI-Agenten ersetzt, die bestimmte Aktivit盲ten im Rahmen von 麻豆原创-Transformationen ausf眉hren oder beschleunigen k枚nnen.

Nach der Analyse von rund 180 typischen Aktivit盲ten bei einer Migration von 麻豆原创 ECC auf 麻豆原创 S/4HANA kam Stuart Browne zu dem Schluss, dass der Einsatz von KI potenzielle Einsparungen von rund 60 % erm枚glicht, indem der Aufwand verringert wird und Aufgaben, f眉r die zuvor sehr erfahrene Fachkr盲fte erforderlich waren, von weniger erfahrenen Mitarbeitenden erledigt werden, die dabei von KI unterst眉tzt werden.

Besonders geeignet sind daf眉r Aktivit盲ten, f眉r die umfangreiche Kenntnisse erforderlich sind und die viel Zeit in Anspruch nehmen. Hierzu geh枚ren unter anderem das Verfassen von funktionalen und technischen Spezifikationen, das Durchf眉hren von Fit-Gap-Analysen und das Analysieren von kundenspezifischen Entwicklungen.

鈥濨ei einer Run Rate von einer Million pro Monat kann sich die Wirtschaftlichkeit eines Programms deutlich verbessern, wenn seine Dauer um einige Monate verringert wird鈥�, f眉hrte Stuart Browne aus.

Die 80-Prozent-L枚sung, bei der sich Menschen um die letzten Schritte k眉mmern

Durch den Einsatz von KI k枚nnte innerhalb weniger Stunden das erreicht werden, was Stuart Browne als 80-Prozent-L枚sung bezeichnet. Dabei wird die Arbeit von erfahrenen Fachkr盲ften kontrolliert, auf den Pr眉fstand gestellt und optimiert. Teams wenden nicht mehr viel Zeit daf眉r auf, alles von Grund auf manuell zu erledigen.

鈥濵an sollte den Ergebnissen von KI nicht blind vertrauen, ohne sie zu 眉berpr眉fen鈥�, erkl盲rte er. All das bedeutet jedoch nicht, dass erfahrene 麻豆原创-Fachkr盲fte 眉berfl眉ssig werden. Vielmehr kommt ihr Fachwissen nach diesem neuen Modell in anderen Bereichen zum Einsatz.

Das Ziel besteht nicht darin, autonome Transformationen zu erm枚glichen. Stattdessen wird ein Gro脽teil der Aufgaben beschleunigt und das menschliche Know-how gezielt f眉r die letzten Schritte genutzt: das 脺berpr眉fen und Beurteilen von Ergebnissen, das Treffen von Designentscheidungen und andere Aktivit盲ten, bei denen Erfahrung besonders wertvoll ist.

Kundenspezifische Entwicklungen k枚nnten den Durchbruch erm枚glichen

Ein Bereich, in dem sich nach Auffassung von Stuart Browne bereits ein deutlicher Wandel durch den Einsatz von KI vollzieht, ist die Analyse kundenspezifischer Entwicklungen. Anfangs lag der Schwerpunkt bei 麻豆原创-S/4HANA-Migrationen h盲ufig darauf, die vorhandenen Anpassungen in die neue Umgebung zu 眉berf眉hren und dann zu ermitteln, welche Korrekturen daran vorgenommen werden m眉ssen. Agentic AI er枚ffnet hier neue M枚glichkeiten und untersucht, ob eine Anpassung 眉berhaupt weiterhin erforderlich ist.

Laut Stuart Browne ist KI nun in der Lage, eine gesamte Codebasis mit kundenspezifischen Entwicklungen zu analysieren, funktionale Spezifikationen zur眉ckzuentwickeln und zu ermitteln, ob die damit abgedeckte Gesch盲ftsanforderung auch mit 麻豆原创-Standardfunktionen erf眉llt werden kann.

Anstatt eine Vielzahl 盲lterer Anpassungen zu migrieren und sich im Nachgang um diese zu k眉mmern, k枚nnten sich Kunden einen 脺berblick 眉ber ihre Landschaft aus kundenspezifischen Entwicklungen verschaffen und noch vor der Wahl eines Systemintegrators Fit-to-Standard-M枚glichkeiten aufdecken.

鈥濵an kann sogar eine Fit-to-Standard-Planung f眉r kundenspezifische Entwicklungen durchf眉hren, bevor man sich 眉berhaupt f眉r einen Systemintegrator entscheidet鈥�, f眉hrte Stuart Browne aus.

Das hat erhebliche Auswirkungen, da Kunden bereits f眉r 麻豆原创-Standardfunktionen bezahlt haben, die einen Teil ihrer kundenspezifischen Funktionen 眉berfl眉ssig machen k枚nnten. Zugleich entsteht eine Umgebung, die eine einfachere Wartung und Aktualisierung erm枚glicht.

麻豆原创 entwickelt Agenten f眉r den gesamten Lebenszyklus der Transformation

脛hnliche M枚glichkeiten sieht Ranjeet Panicker f眉r den allgemeinen Lebenszyklus von 麻豆原创-Implementierungen.

Er glaubt, dass Begriffe wie 鈥濷nshoring鈥� und 鈥濷ffshoring鈥� irgendwann weniger relevant sein werden, da Unternehmen die T盲tigkeiten im Zusammenhang mit Transformationsprojekten immer weniger aus Standortperspektive betrachten, sondern aus Sicht der daf眉r ben枚tigten F盲higkeiten. Assistenten und Agenten k枚nnen KI-gest眉tzte F盲higkeiten bereitstellen und in den einzelnen Phasen einer Cloud-Transformation anwenden.

麻豆原创 zielt dabei auf Bereiche wie Systemanalyse, Datenmanagement, kundenspezifische Entwicklungen, Konfiguration, Tests, Rollout und Projektmanagement ab.

Ranjeet Panicker bezeichnete Assistenten als eine Sammlung von Agenten, die einen bestimmten Themenbereich unterst眉tzen.

Mit Funktionen f眉r die Systemanalyse kann beispielsweise die gesamte Umstellung untersucht werden. Funktionen f眉r das Datenmanagement k枚nnen dabei die Datenqualit盲t sicherstellen. Agenten f眉r kundenspezifische Entwicklungen wiederum k枚nnen Analysen, Empfehlungen und in bestimmten Szenarien auch eine automatische Fehlerkorrektur unterst眉tzen. Konfigurationsassistenten schlie脽lich k枚nnen den Ist-Zustand und den anvisierten Zustand bewerten, w盲hrend Test-Agenten die Erstellung von Testskripten automatisieren k枚nnen.

Diese Funktionen sind mit 麻豆原创 Cloud ALM auf der 麻豆原创 Business Technology Platform verkn眉pft. Eine Daten- und Wissensgrundlage liefert dabei den kundenspezifischen Kontext, den die Agenten ben枚tigen. Laut Ranjeet Panicker verfolgt 麻豆原创 das Ziel, den Transformationsaufwand um rund 35 % zu verringern.

Neue Chancen im Bereich Testen

Das Testen kann sehr zeitaufwendig sein, insbesondere in Branchen mit hohen Anforderungen an Sicherheit, Compliance oder 脺berpr眉fung. Hier bringt der Einsatz von KI die weitaus kompliziertere Frage mit sich, in welchem Umfang Unternehmen das Testen an Agenten delegieren k枚nnen.

鈥濿enn man Fehler im Code von einem Agenten beheben lassen kann, d眉rfen dann auch die Tests und die Abnahme der Tests von einem Agenten durchgef眉hrt werden?鈥�, fragte Ranjeet Panicker.

Die Antwort darauf wirkt sich unmittelbar darauf aus, an welchen Workflows einer Transformation der Mensch auch in Zukunft direkt beteiligt sein wird. Dabei m眉ssen Kunden nicht nur entscheiden, ob ein Agent eine Aufgabe ausf眉hren kann, sondern auch, ob sie ausreichend Vertrauen in das Wissen des Agenten, den Kontext und die Leitplanken haben, um die Verantwortung f眉r das Ergebnis an Agenten zu 眉bertragen.

Der Kontext macht den Unterschied

Anwendungsprogramme von 麻豆原创 generieren riesige Mengen an unternehmensspezifischen Informationen zu Architekturentscheidungen, Risikoregistern, Testskripten, Anforderungen und anderen Artefakten, die im Verlauf einer Transformation kontinuierlich erg盲nzt und angepasst werden.

Nach Einsch盲tzung von Stuart Browne kommt es entscheidend darauf an, KI mit diesem sich st盲ndig ver盲ndernden Wissen zu verkn眉pfen. 鈥濪ie F盲higkeit, nicht nur mit statischen LLMs, sondern auch mit dieser Wissensbasis zu kommunizieren, wird meiner Meinung nach gute Agenten noch besser machen鈥�, erl盲uterte er.

Unternehmen m眉ssen deshalb m枚glicherweise nicht nur die Ausf眉hrung von 麻豆原创-Projekten 眉berdenken, sondern auch die Art und Weise, wie sie Informationen erfassen. 贵眉谤 Programme, die traditionell 眉ber Excel, Word, PowerPoint, SharePoint und andere Repositorys ausgef眉hrt werden, sind zunehmend KI-basierte Wissensumgebungen erforderlich, die Agenten hilfreichen Gesch盲fts- und Systemkontext bereitstellen k枚nnen.

鈥濪as ist f眉r mich der Punkt, der 眉ber Erfolg oder Misserfolg entscheidet鈥�, f眉hrte Stuart Browne aus.

KI k枚nnte auch beeinflussen, wer Wissenstr盲ger ist

Der grundlegende Wandel, den KI mit sich bringt, dreht sich vielleicht auch um eine weniger technische Frage, n盲mlich wer 眉ber Fachwissen verf眉gt. Bei der Implementierung von 麻豆原创-L枚sungen haben bislang vor allem erfahrene Berater und Systemintegratoren eine wichtige Rolle gespielt. Das Wissen, 眉ber das sie verf眉gen, ist h盲ufig in den Unternehmen der Kunden nicht vorhanden. Dadurch entsteht ein Ungleichgewicht, das es f眉r Kunden schwierig macht, Empfehlungen infrage zu stellen oder wichtige Entscheidungen zum Design eigenst盲ndig zu bewerten.

Stuart Browne glaubt, dass es k眉nftig f眉r Mitarbeitende mit nur sechs Monaten 麻豆原创-Erfahrung m枚glich sein wird, sich innerhalb weniger Wochen das Wissen anzueignen, das fr眉her nur durch mehrj盲hrige Erfahrung aufgebaut werden konnte.

Auch Ranjeet Panicker ist der Ansicht, dass der Zugang zu Wissen inzwischen weit weniger eingeschr盲nkt ist als fr眉her.

Er selbst arbeitete bei 麻豆原创 zun盲chst vor allem in technischen Rollen. Um den gesch盲ftlichen Kontext zu verstehen, musste er oft jemanden finden, der bereit war, ihm die Sachverhalte zu erkl盲ren. Mithilfe von KI k枚nnen sich Fachkr盲fte Wissen auch au脽erhalb dieser traditionellen Wege aneignen.

Annahmen zur Laufzeit von 麻豆原创-Projekten hinterfragen

麻豆原创-Kunden und -Berater sind es gewohnt, dass Transformationsprojekte, Migrationen und Upgrades eine bestimmte Anzahl von Monaten oder Jahren in Anspruch nehmen. Diese Zeitpl盲ne haben sich zu Grundannahmen verfestigt, die in der Planung abgebildet werden.

Stuart Browne und Ranjeet Panicker sind der Ansicht, dass diese Annahmen auf den Pr眉fstand gestellt werden sollten.

鈥濫s geht darum, den Zeitaufwand f眉r diese Aufgaben zu verringern und die Entscheidungstr盲ger einzubinden, um schneller bessere Entscheidungen treffen zu k枚nnen鈥�, f眉hrte Stuart Browne aus.

Ranjeet Panicker verwies ebenfalls darauf, dass Unternehmen herk枚mmliche Projektlaufzeiten nicht einfach akzeptieren sollten, ohne zu fragen, wie sich diese durch den Einsatz von KI-Funktionen verk眉rzen lassen. 鈥濿arum k枚nnen wir das nicht schneller erreichen?鈥�, fragte er.

Stuart Browne sieht bereits erste Anzeichen f眉r einen Wandel: 鈥濪amit m枚chte ich keineswegs sagen, dass wir einfach einen Knopf dr眉cken und ein komplettes Programm bereitstellen k枚nnen. Tests, Change Management und Designentscheidungen werden komplexe Aufgaben bleiben.鈥� Er ist jedoch fest davon 眉berzeugt, dass Kunden agentengest眉tzte Transformationsprojekte nicht l盲nger als etwas sehen sollten, das in ferner Zukunft liegt. 鈥濪iese M枚glichkeit gibt es bereits jetzt鈥�, bekr盲ftigte er.

Ranjeet Panicker hatte eine ebenso klare Botschaft: Unternehmen sollten nicht abwarten und das Ganze als Zuschauer verfolgen. 鈥濫rgreifen Sie die Initiative, seien Sie neugierig, welche M枚glichkeiten die Technologie bietet. Denn je fr眉her Sie das Ergebnis erreichen k枚nnen, das Sie aus gesch盲ftlicher Perspektive anvisieren, desto gr枚脽eren Mehrwert k枚nnen Sie schaffen.鈥�

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Evatec ist ein Schweizer Unternehmen mit Aussenstellen in den USA, Europa und Asien. Es entwickelt, produziert und vertreibt Hightech-D眉nnfilm-Beschichtungsanlagen f眉r den Halbleiter-, Optik- und Optoelektronik-Markt. Das Gesch盲ft ist international, technologisch anspruchsvoll und stark projektorientiert. Eine Anlage wird verkauft, in der Schweiz geplant, beschafft, montiert und getestet, danach beim Kunden installiert und 眉ber die Garantiephase hinaus betreut.

Genau diese Wertsch枚pfungskette wollte Evatec k眉nftig durchg盲ngig abbilden. Die historisch gewachsene Systemlandschaft bot zwar viel Flexibilit盲t, bestand aber aus unterschiedlichen Anwendungen, individuellen L枚sungen, Schnittstellen und manuellen Arbeitsschritten. Wissen war teilweise an einzelne Personen oder lokale Vorgehensweisen gebunden. Informationen waren vorhanden, liessen sich jedoch nur schwer zu einem konsistenten Gesamtbild verbinden.

Besonders sichtbar wurde dies im Projektgesch盲ft. Produktion, Auslieferung, Installation und Garantieleistungen wurden fr眉her teilweise in unterschiedlichen Auftr盲gen oder Systemen gef眉hrt. Damit war nur mit erheblichem Aufwand festzustellen, welche Kosten 眉ber den gesamten Lebenszyklus einer Anlage entstanden und welche Marge tats盲chlich erzielt worden war.

芦Wir wollten eine Grundlage schaffen, mit der sich die Firma aus Managementsicht besser steuern l盲sst禄, bringt Nicolas Wenger, Enterprise Architect bei Evatec, die Zielvorstellung auf den Punkt.

In zehn Monaten zum Go-live

Die Entscheidung f眉r die Transformation fiel in einer Phase, in der sich der Markt vergleichsweise schwach entwickelte. Das Management wollte dieses Zeitfenster nutzen, um Evatec f眉r die n盲chste Wachstumsphase aufzustellen. Gleichzeitig setzte es einen aussergew枚hnlich ambitionierten Termin: Zwischen Vertragsunterzeichnung und Go-live lagen gerade mal zehn Monate.

In dieser Zeit mussten Gesch盲ftsprozesse definiert, Stammdaten aufbereitet, Rollen und Berechtigungen festgelegt, Schnittstellen aufgebaut, Daten migriert, Tests durchgef眉hrt und Anwender geschult werden. Externe Spezialisten unterst眉tzten Evatec bei Design, Konfiguration, Migration, Testing und Cutover. Nach dem Go-live folgten sechs Monate Hypercare .

Das Projekt war deshalb keine Systemeinf眉hrung im engeren Sinn. Praktisch alle operativen Bereiche waren betroffen: Finanzen, Verkauf, Einkauf, Produktion und Projektgesch盲ft.

Standardisierte Prozesse durch Cloud ERP in der Public Edition

Evatec entschied sich f眉r 麻豆原创 Cloud ERP Public Edition als zentralen operativen Kern. Ausschlaggebend waren die internationale Ausrichtung, die Abdeckung durchg盲ngiger Gesch盲ftsprozesse und der Plattformgedanke. Die L枚sung sollte nicht nur aktuelle Anforderungen erf眉llen, sondern auch die Basis f眉r die weitere Digitalisierung bilden.

Mit der Public Cloud entschied sich Evatec bewusst gegen eine neue Generation umfangreicher Eigenentwicklungen. 麻豆原创 gibt zahlreiche Standards vor und begrenzt Anpassungen im Kern. Gerade darin sieht Wenger einen Vorteil: 芦Alles, was man selbst baut, erzeugt Aufwand, Risiken und Bruchstellen. Jede Schnittstelle kann zu Problemen f眉hren, wenn sie nicht standardisiert ist.禄

Evatec orientiert sich deshalb am Clean-Core-Prinzip. Der digitale Kern soll m枚glichst standardnah bleiben; notwendige Erweiterungen werden gezielt ausserhalb des ERP-Kerns umgesetzt. Statt das System an jede bisherige Arbeitsweise anzupassen, definierte das Unternehmen verbindliche Prozesse, die 眉ber Funktionen und L盲nder hinweg gelten.

Damit waren auch betriebswirtschaftliche Fragen verbunden: Welche Prozessvarianten sind tats盲chlich n枚tig? Wo lassen sich Abl盲ufe vereinheitlichen? Wer tr盲gt die Verantwortung f眉r einen Prozess oder einen Datensatz? Aus der ERP-Einf眉hrung wurde so eine umfassende Business-Transformation.

Klare Prozesse, mehr Sicherheit und Transparenz

Die Standardisierung verlangte von den Mitarbeitenden oft ein Umdenken. In der fr眉heren Umgebung konnten einzelne Schritte umgangen, Angaben frei erfasst oder Fehler nachtr盲glich manuell korrigiert werden. Im neuen System m眉ssen Buchungen vollst盲ndig erfolgen, Rollen eingehalten und Prozessschritte nachvollziehbar dokumentiert werden.

芦Unser Prozess war fr眉her teilweise einfacher禄, sagt Wenger. 芦Heute gibt es einen Prozess, an den man sich halten muss. 贵眉谤 das Business wurde es nicht zwingend einfacher, wohl aber transparenter und steuerbarer.禄

Der Nutzen zeigt sich besonders im Controlling. Materialentnahmen, R眉ckbuchungen, Produktionsleistungen, Einkaufskosten, Installationsaufwand und Garantieleistungen k枚nnen heute einem Projekt zugeordnet werden. Fehlerhafte oder unplausible Buchungen werden sichtbar, statt in manuellen Korrekturen zu verschwinden.

Evatec kann damit ein im Ausland verkauftes und installiertes System gemeinsam mit sp盲teren Service- und Garantieprojekten analysieren. Die einzelnen Phasen lassen sich getrennt oder 眉ber den gesamten Lebenszyklus betrachten. Das ergibt ein realistischeres Bild der Projektmarge und schafft eine belastbarere Grundlage f眉r Kalkulation und Steuerung.

Der n盲chste Schritt f眉hrt vom R眉ckblick zum Forecasting. Sobald 眉ber einen l盲ngeren Zeitraum qualitativ gute Daten vorliegen, will Evatec untersuchen, wie Produkttyp, Marktregion, Installationsaufwand oder Garantieleistungen die Profitabilit盲t beeinflussen. Damit k枚nnte das Unternehmen nicht nur erkl盲ren, was ein Projekt gekostet hat, sondern k眉nftige Margen genauer prognostizieren.

Technisch erfolgreich, organisatorisch fordernd

Trotz des hohen Tempos gelang der Go-live ohne Betriebsunterbruch. Produktion, Einkauf, Verkauf und Finanzprozesse liefen weiter. In den ersten Monaten mussten dennoch zahlreiche Fragen gekl盲rt, Berechtigungen angepasst, Prozessl眉cken geschlossen und Anwender unterst眉tzt werden.

Die mehrmonatige Hypercare-Phase war deshalb ein fester Bestandteil des Programms. Heute l盲uft die L枚sung stabil. Verantwortung und Know-how werden schrittweise vom Implementierungspartner an interne Teams 眉bergeben. Gleichzeitig entstehen Support-Strukturen, Governance-Regeln und ein Backlog f眉r kontinuierliche Verbesserungen.

R眉ckblickend w眉rde Wenger vor allem mehr Zeit in die organisatorische und datenbezogene Vorbereitung investieren. 芦Zw枚lf Monate Realisierung sind realistisch, wenn die Firma bereit ist. Alles darunter ist machbar, aber es tut weh.禄

Von der Systemlandschaft zur KI-Plattform

Mit dem stabilen ERP-Betrieb ist die Transformation nicht abgeschlossen. 麻豆原创 S/4HANA Cloud bildet den Kern einer umfassenderen Architektur. Mit 麻豆原创 Datasphere, Bestandteilder 麻豆原创 Business Data Cloud, will Evatec Informationen aus 麻豆原创- und Umsystemen semantisch verbinden. 麻豆原创 SuccessFactors erg盲nzt die HR-Prozesse, eine st盲rker integrierte CRM-Umgebung soll folgen.

麻豆原创 LeanIX ist als Architektur-Backbone vorgesehen. Damit sollen Anwendungen, Schnittstellen und Abh盲ngigkeiten transparent dokumentiert werden. 麻豆原创 Signavio unterst眉tzt die Abbildung und Weiterentwicklung der Prozesse. Ziel ist eine integrierte Landschaft, in der weniger Br眉che entstehen und Ver盲nderungen in Systemen und Prozessen nachvollziehbar bleiben.

Parallel dazu schafft Evatec zugleich die Voraussetzungen f眉r k眉nstliche Intelligenz. Das Unternehmen testet Funktionen rund um 麻豆原创 Joule, Embedded AI und agentenbasierte Anwendungen, geht bei der Freigabe f眉r Endanwender jedoch vorsichtig vor.

芦Wenn ein KI-Agent 眉ber Daten l盲uft, die nicht stimmen, entsteht im besten Fall Verwirrung und im schlimmsten Fall ein Fehler禄, warnt Wenger. Datenqualit盲t ist deshalb keine technische Vorarbeit, die irgendwann abgeschlossen ist, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor.

Der Weg von der Analyse zur Automation

Ein erster konkreter Anwendungsfall betrifft die rund 200鈥�000 Artikel im System. Diese Datenmenge l盲sst sich nicht mehr vollst盲ndig manuell pr眉fen. Ein KI-Agent k枚nnte Muster erkennen und Datens盲tze markieren, deren Klassifikation, Einheit oder Merkmale nicht zu vergleichbaren Artikeln passen. Die KI soll dabei zun盲chst nicht selbstst盲ndig korrigieren, sondern Verantwortliche gezielt auf m枚gliche Fehler hinweisen.

Langfristig liegt der gr枚ssere Nutzen f眉r Wenger in der Automatisierung von Prozessschritten. KI soll nicht nur Informationen 眉ber verschiedene Anwendungen hinweg finden, sondern auf Basis verl盲sslicher Daten, Regeln und Berechtigungen selbstst盲ndig Aktionen im System ausl枚sen.

Die 麻豆原创-Einf眉hrung hat Evatec damit nicht einfach ein neues ERP-System gebracht. Sie hat Prozesse verbindlicher gemacht, die Transparenz 眉ber das weltweite Projektgesch盲ft erh枚ht und eine gemeinsame Datenbasis geschaffen. Der Preis daf眉r war ein aussergew枚hnlich intensives Transformationsprogramm. Doch genau diese Grundlage soll nun den n盲chsten Entwicklungsschritt erm枚glichen: bessere Prognosen, weniger Br眉che und einen kontrollierten, wirtschaftlich sinnvollen Einsatz von KI.

Bild: Hauptsitz von Evatec in der Schweiz (Copyright Evatec)

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贵眉谤 ist das Race to World First H盲rtetest und Spiel zugleich. In dem Wettbewerb m眉ssen Teams mitunter wochenlang in hochkomplexen Raids gegeneinander antreten. M眉digkeit, Stress, Erholung und Koordination k枚nnen die Spielerleistung beeinflussen, w盲hrend Coaches in Echtzeit Entscheidungen treffen m眉ssen.

Da wichtige Informationen oft in separaten Systemen gespeichert sind, war diese Herausforderung bislang schwer zu bew盲ltigen. Gameplay-Kennzahlen, Kampfprotokolle, Wearable-Signale, Daten zur Spieler-Fitness und operative Daten k枚nnen wichtige Einblicke liefern. Mit isolierten Analysen erhalten Coaches jedoch nur ein unvollst盲ndiges Bild, wie Spieler-Fitness und Spielausf眉hrung sich gegenseitig beeinflussen.

Mit der L枚sung kann Team Liquid diese Signale in einer zentralen KI-gest眉tzten Umgebung analysieren. Coaches, Analysten und Performance-Experten k枚nnen physische Bereitschaft, Stressindikatoren, Kennzahlen zur Erholung, Raid-Planung und In-Game-Leistung zusammen auswerten und so Muster identifizieren, die mit separaten Tools und Tabellen nur schwer zu erkennen sind.

Die L枚sung erweitert die vernetzte Datengrundlage um KI-gest眉tzte Empfehlungen. Durch die Analyse der Entwicklung von Gameplay, Fitness und biometrischen Daten k枚nnen Coaches mit Joule fr眉he Warnsignale erkennen und Taktiken mit historischen Leistungsmustern vergleichen. Sie k枚nnen auch untersuchen, ob Erholungspausen, Rollenanpassungen oder Strategie盲nderungen dem Team helfen, bei Progression-Versuchen pr盲zise zu bleiben.

鈥濨ei der Vorbereitung auf das Race to World First k枚nnen wir mit zentralen Daten zur Spielerleistung und -gesundheit und zum Spiel unseren Coaching-Ansatz und unsere Strategie anpassen鈥�, erkl盲rte Dr. Jesse Hart, Senior Director of Sports Science and Analytics bei Team Liquid. 鈥濵it 麻豆原创 Business Data Cloud k枚nnen wir in einer der h盲rtesten Wettbewerbsphasen des Jahres Entscheidungen datengest眉tzt und nicht nur aus dem Bauch heraus treffen.鈥�

Seit 2018 entwickeln 麻豆原创 und Team Liquid gemeinsam L枚sungen f眉r E-Sports, Analysen und KI-Innovationen, unter anderem zur Vorbereitung auf Wettbewerbe und Unterst眉tzung von Echtzeitentscheidungen. 麻豆原创 Business Data Cloud zeigt nun, wie vernetzte Daten und KI Teams dabei helfen k枚nnen, fragmentierte Informationen selbst unter Zeitdruck effektiv zu nutzen. Auch jenseits des E-Sports ben枚tigen Unternehmen aller Branchen verl盲ssliche Daten, intelligente Einblicke und menschliches Know-how, um im entscheidenden Moment optimale Ergebnisse zu erzielen. 

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center. Erhalten Sie 麻豆原创 News auf und .

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Martin Gwisdalla, +49 6227 7-67275, martin.gwisdalla@sap.com, CET
麻豆原创ebereich im 麻豆原创 News Center; press@sap.com

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. 

 
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Ein Ort, an dem man gerne seinen Urlaub verbracht hat. Die Gegend, in der man als Kind wohnte. Ein Haustier, an dem man hing. Ein lebenslanges Hobby. Wenn bei Menschen mit Demenz das Ged盲chtnis nachl盲sst und die Kommunikation schwieriger wird, k枚nnen solche Details eine gro脽e Wirkung haben und Erinnerungen, Geschichten und freudige Erlebnisse wachrufen. 

bietet seit geraumer Zeit Ged盲chtnistraining, das wie ein Quiz aufgebaut ist. Damit will man Menschen mit Alzheimer oder Demenz auf spielerische Weise helfen, sich an vergangene Momente zu erinnern. Gemeinsam mit der 麻豆原创 und suchte das Unternehmen nach M枚glichkeiten, um seine Spiele mithilfe von KI in gro脽em Ma脽stab noch st盲rker personalisieren zu k枚nnen. 

鈥濿ir hatten erkannt, dass wir das Spielerlebnis durch die Nutzung von KI mit zwei oder drei weiteren Schritten noch pers枚nlicher gestalten und bei allen Personen positive Erinnerungen wecken konnten鈥�, so Bruce Elliott, CEO und Mitbegr眉nder von Memory Lane Games. 鈥濧ber als sechsk枚pfiges Startup auf der Isle of Man, einer kleinen Insel mitten in der Irischen See, stellte dieses Vorhaben f眉r uns eine gro脽e Herausforderung dar. Wir hatten eine hervorragende Idee, aber wir ben枚tigten Unterst眉tzung, um sie in die Realit盲t umzusetzen.鈥� 

Kooperationen f眉r einen guten Zweck 

Memory Lane Games arbeitete 眉ber das Netzwerk von MovingWorlds mit 麻豆原创 und EY zusammen, um einen KI-Prototyp zu entwickeln, der mehr als nur Standard-Ged盲chtnistraining erm枚glicht. Mithilfe dieses Prototyps sollen pers枚nliche Charakterz眉ge, Erlebnisse und Familienfotos in Spiele einflie脽en und so die kognitive Leistung unterst眉tzen. 

Dieses Projekt war Teil von , einer von MovingWorlds organisierten Gemeinschaftsinitiative von 麻豆原创, EY und Microsoft f眉r Sozialunternehmen, die h盲ufig mit begrenzten Ressourcen arbeiten, komplexe technische Herausforderungen bew盲ltigen m眉ssen und nur eingeschr盲nkte M枚glichkeiten zur Zusammenarbeit mit Partnern haben. Solchen Organisationen bietet das Programm strategisches Coaching, ehrenamtliche Beratung, fachkundige Workshops und kostenlosen Zugang zu einem globalen Partnernetz. 

Aber auch Mitarbeitende in Unternehmen wie 麻豆原创 und EY profitieren von diesen Projekten. Zusammen mit Sozialunternehmen Probleme aus der Praxis zu l枚sen, geh枚rt zu den effektivsten Formen des erfahrungsbasierten Lernens und hilft dabei, Kompetenzen zu entwickeln, die sowohl f眉r Einzelpersonen als auch f眉r Organisationen f枚rderlich sind. 

脺ber dieses Programm erhielt Memory Lane Games den notwendigen technischen Support, um zu untersuchen, wie generative KI eine st盲rkere Personalisierung seiner Spiele erm枚glichen kann. Das Projektteam setzte sich aus Wade Tsai, Global Client Technology Architecture Leader bei EY, sowie den 麻豆原创-Entwicklern Robin B盲urle und Michael Zadikowitsch zusammen. Sie befassten sich zun盲chst mit dem bisherigen Angebot des Unternehmens und 眉berlegten dann, wie generative KI eingesetzt werden k枚nnte, um neue M枚glichkeiten zu erschlie脽en. Das Team setzte schlie脽lich auf eine Kombination aus Personalisierung und Bildern. 

Aus Erinnerungen individuelle Spiele schaffen 

Die Grundlage f眉r den Prototyp des Projektteams ist ein Charakterprofil, auf das sich die KI beziehen kann. Eine Betreuungskraft oder eine nahestehende Person kann das Profil f眉r den Menschen erstellen, der an Demenz erkrankt ist. Im Profil werden grundlegende Informationen angegeben, etwa Altersgruppe, Geschlecht, Muttersprache, Wohnorte, fr眉herer Beruf, kultureller Hintergrund sowie andere Details wie vergangene Urlaube, Lieblingsessen, Hobbys und Haustiere. Ziel ist es, die Interessen und Eigenschaften einer Person zu erfassen und nicht nur personenbezogene Daten. Anhand dieses Charakterprofils schl盲gt die KI Themen vor und generiert dann Spiele, indem sie Open-Source-Bilder verwendet und Multiple-Choice-Fragen erstellt. 

In einer Demo des Prototyps von Memory Lane Games wurde als Beispiel die Erstellung eines Profils einer Frau im Alter von 75 bis 80鈥疛ahren gezeigt, die in der Stadt Savannah im US-Staat Georgia lebt, 35 Jahre lang Grundschullehrerin war und ihre Urlaube gerne auf einer Insel in Georgia und in den Blue Ridge Mountains verbrachte. Sie hatte fr眉her eine Hauskatze mit dem Namen Magnolia, h枚rt gerne Motown- und Soul-Musik, arbeitet oft im Garten und beobachtet dort gerne V枚gel. Sie kocht und backt gerne Gerichte und Kuchen aus der klassischen S眉dstaatenk眉che. Der KI-Prototyp generierte mehrere Spiele f眉r diese Frau, in denen es um die historischen Pl盲tze Savannahs, Ausfl眉ge in die Blue Ridge Mountains, beliebte S眉dstaatengerichte, ihre Katze Magnolia und die V枚gel im Garten ging. 

鈥濧nfangs mussten wir uns mit dem Problem besch盲ftigen, wie Metadaten aus Bildern extrahiert werden k枚nnen鈥�� und wie wir 眉berhaupt an Bilder kommen, wo wir sie finden und wie wir diese Spiele entwickeln k枚nnten鈥�, erl盲utert Zadikowitsch. 鈥濽nd so fingen wir an, zu experimentieren und Dinge auszuprobieren. Wir haben Fragen generiert und dann versucht, Bilder zu finden, was nicht gut funktioniert hat. Dann gingen wir dazu 眉ber, erst Bilder zu finden und dann Fragen zu generieren. Das hat besser geklappt.鈥� 

Der Prototyp befindet sich derzeit in der Testphase. Nach der Fertigstellung wird es m枚glich sein, die Spiele mit Fotos, die von einer Betreuungskraft oder einer nahestehenden Person bereitgestellt werden k枚nnen, noch st盲rker zu personalisieren. 

Laut Tsai k枚nnen heutige KI-Modelle zwar Gegenst盲nde in Bildern erkennen; der entscheidende n盲chste Schritt besteht jedoch darin, die KI so zu steuern, dass sie auch Metadaten und EXIF-Daten ausliest鈥�� also das genaue Datum, den Zeitstempel und die GPS-Koordinaten, die verraten, wann und wo ein Foto entstanden ist. 

Die vielf盲ltigen Informationen, die in einer Fotodatei gespeichert sind, k枚nnen eine wahre Fundgrube f眉r den KI-Prototyp von Memory Lane Games sein. 鈥濿ir k枚nnen diese Information als Anhaltspunkt nutzen, um daraus abzuleiten, was wir sonst noch aus diesen Daten gewinnen k枚nnen, und so die damit verbundenen Erinnerungen wecken鈥�, so Tsai. 鈥濫s geht bei weitem nicht nur darum, wo ein Foto aufgenommen wurde.鈥� 

KI: Menschlicher Faktor statt reiner Produktivit盲tsmotor 

Memory Lane Games nutzt den KI-Prototyp, um auf effizientere Weise h枚chst individuelle Spiele zu erstellen. Doch das weitaus gr枚脽ere Potenzial des Prototyps liegt woanders: Er erm枚glicht es an Demenz erkrankten Menschen und ihren Nahestehenden, gemeinsam Erinnerungen aufleben zu lassen.  

鈥濿enn es um KI geht, besteht die typische Zielgruppe in der Regel aus Mitarbeitenden von Unternehmen鈥�� und nicht etwa aus Menschen mit Demenz鈥�, betont B盲urle. 鈥濿enn man nicht ber眉cksichtigt, dass auch diese Zielgruppen von digitalen L枚sungen鈥�� und ganz besonders von KI-basierten L枚sungen鈥�� profitieren k枚nnen, bleibt ein enormes Potenzial ungenutzt.鈥� 

贵眉谤 das Projektteam hatte der Nutzen f眉r den Menschen oberste Priorit盲t. 鈥濭anz egal, was wir entwickeln: Das Endergebnis sollte Freude wecken鈥�, f眉gt B盲urle hinzu. 

鈥濨etreuungskr盲fte sind st盲ndig auf Trab. Familienmitglieder haben sehr viel zu tun. Das Pflegepersonal in Pflegeheimen ist extrem ausgelastet. Aus einem Familienfoto und wenigen Zeilen Text sechs bis zehn Fragen zu entwickeln, die all diese Erinnerungen wecken, ein positives Gef眉hl hervorrufen und tolle Geschichten greifbar machen鈥�� genau das konnten wir [mithilfe dieser Zusammenarbeit] umsetzen鈥�, betont Elliott. 

KI erm枚glicht es, spielerische Ged盲chtnis眉bungen nicht nur auf eine Stadt, sondern auch auf eine Wohngegend, ein lokales Wahrzeichen oder einen anderen Aspekt zu beziehen, der eng mit dem Leben einer Person verkn眉pft ist. Je individueller das Spiel ist, desto leichter kommt es zu Gespr盲chen und einem Gef眉hl der N盲he. 

鈥濿ir wissen, dass soziale Isolation eines der gr枚脽ten Risiken f眉r Demenz im Alter ist, auf das wir Einfluss nehmen k枚nnen. Deshalb ist es so wichtig, Menschen ins Gespr盲ch zu bringen und ihre Neuronen zu aktivieren, indem man sie dazu anregt, 眉ber das zu reden, was ihnen am Herzen liegt鈥�, sagt Elliott. 

KI als St眉tze in der Demenzpflege  

Die Zusammenarbeit zwischen Memory Lane Games, 麻豆原创, EY und MovingWorlds hat gezeigt, dass KI einen festen Platz in der Betreuung von Menschen mit Ged盲chtnisverlust einnehmen kann. 鈥濪as Team hat demonstriert, dass KI dazu beitragen kann, anregende [Ged盲chtnis-]脺bungen zu schaffen. Und das war meiner Meinung nach das Ziel鈥�, bekr盲ftigt Zadikowitsch. 

Dieses Ergebnis wurde in diesem Sommer auf dem der Internationalen Fernmeldeunion (ITU) der Vereinten Nationen gew眉rdigt. Zuvor hatte Tsai mit dem Projekt von Memory Lane Games auch die Kategorie 鈥濧I for Good for Entrepreneurship鈥� bei der erstmalig ausgetragenen 鈥濧I for Impact Challenge鈥� von EY gewonnen. 

Das Projektteam ist zuversichtlich, dass dies nur der Anfang f眉r die Integration von KI bei der Betreuung von Menschen mit Ged盲chtnisverlust ist, und hat bereits weitere Anwendungsf盲lle entwickelt: zum Beispiel einen speziell auf Menschen mit Demenz ausgerichteten, sprachbasierten KI-Begleiter, der 眉ber emotionale Intelligenz verf眉gt und gesprochene Sprache verstehen kann; die Erg盲nzung weiterer Sprachen, da Demenzkranke oft in ihre Muttersprache zur眉ckfallen; und den Einsatz generativer KI, um Bilder von Orten zu schaffen, von denen keine Fotos vorhanden sind. 

鈥濿ir haben immer einen sehr einfachen, aber skalierbaren Ansatz verfolgt. Und dieses [Projekt] vereint beide Aspekte: Einfachheit f眉r den Nutzer und maximale Skalierbarkeit. Und ich finde, genau darin liegt das wahre Potenzial von KI鈥�, so Elliott. 鈥濳I ist der Schl眉ssel, der uns die Skalierung erm枚glicht. Und um diese interessanten Thesen testen zu k枚nnen, waren wir auf diese Hilfe und diese Zusammenarbeit angewiesen. Und die ersten Ergebnisse sind bereits vielversprechend.鈥� 

Memory Lane Games geht es nicht darum, Technologie um der Technologie willen einzusetzen. Ziel ist es, mehr Menschen dabei zu helfen, sich wieder an die Geschichten, Orte und Menschen zu erinnern, die ihnen vertraut sind und bei ihnen Freude wecken. 

MovingWorlds hat mehr als 3.000鈥痚rfolgreiche Projekte in 110鈥疞盲ndern unterst眉tzt. Dabei wurden ehrenamtliche Beratungsleistungen in H枚he von mehr als 50鈥疢illionen鈥疷S-Dollar an Sozialunternehmen bereitgestellt. Wenn Sie ein Sozialunternehmen sind und fachkundige Unterst眉tzung im Bereich KI oder in einem anderen Gesch盲ftsfeld ben枚tigen, dann k枚nnen Sie auf der Plattform von MovingWorlds .鈥� 

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Willkommen bei der ersten Embodied AI Jam von 麻豆原创. Vom 25. bis 27. August 2026 trafen sich 麻豆原创-Kunden in der Swiss Smart Factory in Biel, Schweiz, um aus erster Hand zu erfahren, wie Roboter und 麻豆原创-Software zusammenarbeiten k枚nnen, um echte gesch盲ftliche Herausforderungen zu bew盲ltigen.

Embodied AI bezieht sich auf KI-Agenten, die in physische Systeme eingebettet sind und mit ihrer Umgebung interagieren. Sie sind in der Lage die Realit盲t um sie herum wahrzunehmen, sie zu verstehen und entsprechend zu handeln. Durch die Verbindung dieser Agenten mit und der 麻豆原创-Business-AI-Plattform bringt 麻豆原创 den Gesch盲ftskontext in diese physische Ausf眉hrung ein: Roboter, die Aufgaben nicht nur ausf眉hren, sondern die ihnen zugrundeliegenden Gesch盲ftsentscheidungen verstehen.

Lagerautomatisierung, Anlageninspektion und Materialumschlag sind nur einige der Gesch盲ftsszenarios, in denen Embodied AI beginnt, sich wertsteigernd auszuwirken. Diese Szenarien in die Praxis umzusetzen, erfordert mehr als nur einen Roboter. Notwendig sind Gesch盲ftskontext aus 麻豆原创-Anwendungen, Integrationswissen, um Systeme und Roboter zu verbinden, und die entsprechenden Roboter, um die Aufgabe auszuf眉hren.

鈥濽m im Markt Interesse f眉r Embodied AI zu wecken und zu zeigen, dass Embodied AI nicht nur eine spannende Zukunftstechnologie ist, sondern auch praktisch funktioniert, brauchten wir ein neues Veranstaltungsformat鈥�, erl盲utert Alexander Finger, Chief Technology Officer von 麻豆原创 Schweiz, der das Event ma脽geblich mitgestaltet hat.

Anders als bei klassischen Innovation Jams kommen bei einem Embodied AI Jam Roboter zum Einsatz. Deshalb ist ein sicherer Arbeitsbereich notwendig, in dem Menschen mit Robotern zusammenarbeiten k枚nnen.

Die Swiss Smart Factory bot der 麻豆原创 Schweiz die idealen R盲umlichkeiten f眉r ihre Veranstaltung. Kunden, Roboterhersteller, Systemintegratoren und Embodied-AI-Experten von 麻豆原创 kamen zusammen und nutzten diese einmalige Gelegenheit, um Ideen auszutauschen, Experimente durchzuf眉hren und echte Anwendungsf盲lle zu erproben.

Konkrete KI-Anwendungsf盲lle 鈭� Ergebnisse in Tagen statt Wochen

Embodied AI ist zwar prim盲r eine Frage von Hard- und Software, doch nach Fingers 脺berzeugung ist der eigentliche Motor des Fortschritts das Zusammenbringen von Menschen. Bei der Jam-Session wurden Kunden und Partner gezielt mit Systemintegratoren und Roboterherstellern zusammengebracht, die ihre spezifischen gesch盲ftlichen Anforderungen abdecken.

W盲hrend einige Teams untersuchten, wie Inspektionsdrohnen mit L枚sungen wie 麻豆原创 Asset Performance Management verbunden werden k枚nnten, untersuchten andere, wie humanoide Roboter Prozesse mit 麻豆原创 Digital Manufacturing unterst眉tzen k枚nnten.

Das Ergebnis: Die Teilnehmer erzielten Fortschritte, f眉r die sonst mehrere Wochen n枚tig gewesen w盲ren.

鈥濶ormalerweise ist es ein wochenlanges Hin und Her, wenn man herausfinden will, wo Embodied AI echte gesch盲ftliche Vorteile bringt und wie man eine entsprechende L枚sung entwickelt鈥�, betont Lukasz Ostrowski, Leiter der Embodied-AI-Initiative bei 麻豆原创. 鈥濪rei Tage intensive, konzentrierte Arbeit mit Kunden haben das v枚llig ver盲ndert. Wir konnten Ideen testen, Annahmen 眉berpr眉fen und in Echtzeit nachbessern 鈥� bis wir etwas Konkretes hatten, das keine Seite h盲tte allein entwickeln k枚nnen. Was wir bei jedem Kunden so lernen, bleibt nicht bei diesem Kunden. Was wir machen, ist auch f眉r den Rest der Branche bedeutsam.鈥�

Die physische Dimension macht Embodied AI greifbar

贵眉谤 Finger wird die Bedeutung von Embodied AI erst dann klar, wenn Kunden die Technologie im Praxiseinsatz erleben k枚nnen.

Wenn man einen Roboter sieht, der Aufgaben ausf眉hrt, die an echten Gesch盲ftsprozessen und -zielen ausgerichtet sind, wird der praktische Gesch盲ftswert viel verst盲ndlicher 鈥� weit mehr als durch eine Pr盲sentation oder Demo.

Aus diesem Grund spielt die Swiss Smart Factory eine so wichtige Rolle. Sie bietet einen gesch眉tzten Raum, in dem Kunden, Roboterhersteller, Systemintegratoren und 麻豆原创-Experten gemeinsam an Embodied AI arbeiten und ihr Potenzial praxisnah erleben k枚nnen.

Ab Januar 2027 wird die 麻豆原创 Schweiz Mitglied der Swiss Smart Factory sein. Damit er枚ffnet sich die M枚glichkeit, weitere Embodied AI Jams auszutragen und auch andere Eventformate zu hosten, zum Beispiel Discovery Workshops, wie man sie bereits von anderen KI-Kundenveranstaltungen kennt.

W盲hrend das Team von 麻豆原创 Customer Experience Labs zeigt, wie Kunden ihre gesch盲ftlichen Herausforderungen mit 麻豆原创-Anwendungen, Daten und KI meistern k枚nnen, kommt mit der Swiss Smart Factory eine physische Dimension hinzu. Sie bietet Kunden eine Umgebung f眉r praktische Erfahrungen: Hier k枚nnen sie erkunden, wie Roboter vernetzt werden, wie sie im Gesch盲ftskontext agieren und welchen konkreten Mehrwert sie schaffen.

Embodied AI f眉r mehr Kunden weltweit

鈥濪ie 麻豆原创 ist reicher, wenn wir mit Kunden sprechen鈥�, res眉miert Finger und bezieht sich dabei auf den Erfolg der Innovation Jam.

Neben der Geschwindigkeit, mit der die Teams Anwendungsf盲lle und Architekturvorschl盲ge entwickelten, fiel ein Ergebnis besonders auf: Die Kunden verlie脽en die Veranstaltung mit dem Wunsch, die Gespr盲che fortzusetzen und gemeinsam mit 麻豆原创 weitere M枚glichkeiten zu erkunden, die ihren Ambitionen im Bereich Embodied AI gerecht werden.

Da die 麻豆原创 Schweiz ihr Angebot f眉r Embodied-AI-Veranstaltungen erweitert, werden mehr Kunden in der Lage sein, Embodied AI aus erster Hand zu erleben und zu erkunden, wie Roboter, 麻豆原创-Anwendungen und Gesch盲ftsprozesse zusammenwirken k枚nnen, um Mehrwert zu schaffen.

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Damit setzt das Unternehmen einen wichtigen Meilenstein in seiner globalen IT- und Digitalisierungsstrategie. Im Rahmen seiner RISE with 麻豆原创 Transformation migriert HARTING auf 麻豆原创 Cloud ERP Private und b眉ndelt ERP, Gesch盲ftsprozessmanagement und Services in einem einheitlichen cloudbasierten Abonnementmodell. So schafft das Unternehmen die Grundlage f眉r weiteres Wachstum, effizientere Prozesse und die schnelle Integration neuer Technologien. 听

鈥淒er Wechsel zu 麻豆原创 Cloud ERP Private ist eine strategische Entscheidung, die weit 眉ber die IT-Infrastruktur hinausgeht. Mit RISE with 麻豆原创 schaffen wir die Voraussetzungen, HARTING als agileres und datengetriebenes Unternehmen weiterzuentwickeln. Wir standardisieren unsere globalen Prozesse, beschleunigen die Einf眉hrung neuer Technologien und erschlie脽en das Potenzial von KI entlang unserer Wertsch枚pfungskette. Dieser Vertrag markiert einen entscheidenden Schritt auf unserem Weg, auch in den kommenden Jahren nachhaltig zu wachsen und unsere Wettbewerbsf盲higkeit weiter auszubauen,鈥� sagte Philip Harting, CEO der HARTING Technologiegruppe.

Mit 麻豆原创 Cloud ERP Private schafft HARTING die Basis f眉r eine zukunftssichere, skalierbare und innovationsorientierte ERP-Landschaft. Die Transformation in die Cloud erm枚glicht es dem Unternehmen, Prozesse und Infrastruktur konsequent zu automatisieren und zu standardisieren, IT-Ressourcen auf gesch盲ftskritische Themen und Innovationen auszurichten sowie kontinuierlich von Updates und neuen Funktionalit盲ten zu profitieren. Dar眉ber hinaus er枚ffnet RISE with 麻豆原创 zus盲tzliche M枚glichkeiten im Bereich k眉nstliche Intelligenz und datengetriebener Gesch盲ftsmodelle. Integrierte KI-Funktionen und intelligente Automatisierung unterst眉tzen schnellere und fundiertere Entscheidungen auf Basis aktueller Daten. Als langj盲hriger Beratungspartner wird die NTT DATA Business Solutions AG HARTING bei dieser Transformation begleiten.

鈥淚ndustrieunternehmen stehen heute vor der Herausforderung, schneller zu handeln, effizienter zu wirtschaften und KI gezielt in ihre Kernprozesse zu integrieren. Die Entscheidung von HARTING f眉r den Wechsel zu 麻豆原创 Cloud ERP Private mit RISE with 麻豆原创 steht beispielhaft f眉r die Weitsicht und Entschlossenheit erfolgreicher Technologief眉hrer. Mit diesem Schritt schafft das Unternehmen die Voraussetzungen, effizient zu skalieren und flexibel auf Ver盲nderungen im Markt zu reagieren,鈥� sagte Dirk H盲u脽ermann, Gesch盲ftsf眉hrer, 麻豆原创 Deutschland.

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Cathrin von Osten, +49 171 336 3695, cathrin.von.osten@sap.com, CET
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Dieses Dokument enth盲lt zukunftsgerichtete Aussagen, bei denen es sich um Prognosen, Projektionen oder sonstige Aussagen 眉ber k眉nftige Ereignisse handelt. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Prognosen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, die dazu f眉hren k枚nnen, dass tats盲chliche Ergebnisse und Resultate wesentlich abweichen.鈥� Weitere Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in unseren Einreichungen bei der Securities and Exchange Commission, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu Risikofaktoren im 麻豆原创-Jahresbericht 2025 auf Formular 20-F.

 
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Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Sie sind IT-Manager in einem mittelst盲ndischen Unternehmen, das 麻豆原创 einsetzt. Mitten in der Woche tritt ein kritisches Problem auf. Ihr Team versucht fieberhaft, das Problem zu beheben, durchsucht die Dokumentation, pr眉ft die verschiedenen verf眉gbaren Support-Kan盲le und 眉berwacht die Situation, um sicherzustellen, dass sich das Problem nicht weiter verschlimmert. Ein Systemausfall ist stressig genug. In einer solchen Situation m枚chte man nicht zus盲tzlich durch einen komplexen Support-Prozess navigieren m眉ssen. Mit Support Accreditation von 麻豆原创 steht Ihnen ein kostenloser Onlinekurs zur Verf眉gung, der Ihnen genau die Hilfe bietet, die Sie ben枚tigen. Durch seine strukturierte, praxisorientierte Lernumgebung hilft dieser Kurs Kunden, Partnern und Beratern, die Support-Angebote von 麻豆原创 optimal zu nutzen.

Angesichts des rasanten Wachstums der KI in den letzten Jahren sieht die Support-Landschaft von 2026 v枚llig anders aus als noch vor f眉nf Jahren. Die Support-Landschaft von heute umfasst KI-gest眉tzte Assistenten, Prognosefunktionen, intelligente Empfehlungen und Echtzeit-Interaktionskan盲le. Das neueste Release des Support-Accreditation-Kurses bereitet Lernende darauf vor, diese Innovationen und mehr in vollem Umfang zu nutzen.

Was ist neu am 麻豆原创-Support-Kurs?

Nachdem wir Erkenntnisse von mehr als 40.000 Lernenden gesammelt, mit internen Support-Experten zusammengearbeitet und jede Entscheidung in reales Benutzerfeedback einflie脽en lassen haben, hat 麻豆原创 die Support-Akkreditierung von Grund auf neu konzipiert. Was bietet die Version 2026 des Kurses Kunden, Partnern und Beratern? Nach Abschluss erhalten Lernende ein digitales Zertifizierungsabzeichen. Dieses best盲tigt ihre Expertise in folgenden Bereichen: Nutzung von Selfservice-Tools, Zugriff auf KI-gest眉tzte Support-L枚sungen, Navigation durch Support-Kan盲le, Effizienz bei Support-Interaktionen und Zusammenarbeit sowie optimale Nutzung von 麻豆原创 Enterprise Support. Vielleicht haben Sie bereits von einigen KI-gesteuerten Funktionen geh枚rt 鈥� wie Joule im Onlineportal 麻豆原创 for Me, intelligenter Suche, pr盲ventivem Support, Incident Solution Matching, Systeme zur Kanalsteuerung oder Pr盲diktoren f眉r Produkte, Produktfunktionen und Priorit盲t. Nun k枚nnen Sie diese Themen vertiefen. 

Dieses Release verbindet bew盲hrte Lernmethoden mit weiterentwickeltem Support und schafft damit ein v枚llig neues Nutzererlebnis. Die aktuelle Version von Support Accreditation wurde auf Basis des Feedbacks von Lernenden 眉berarbeitet und bietet nun:

• anwenderorientiertes Lernen
• k眉rzere, fokussiertere Lerneinheiten
• Inhalte, die sich auf konkrete Ergebnisse konzentrieren

Die tats盲chlichen Vorteile

Support Accreditation 2026 ist mehr als nur ein digitales Abzeichen 鈥� es ist ein Nachweis, der Ihre F盲higkeit best盲tigt, das umfassende Support-Angebot der 麻豆原创 effektiv zu nutzen. Der Akkreditierungs-Kurs hilft Ihnen au脽erdem dabei:

• Probleme schneller zu l枚sen 鈥� durch den Einsatz intelligenter Self-Service-Tools, KI-gest眉tzter Empfehlungen und bew盲hrter Best Practices, die helfen, Bearbeitungs- und Wartezeiten zu verk眉rzen.
• mehr Sicherheit zu gewinnen 鈥� indem Sie das 麻豆原创-脰kosystem mit seinen integrierten Wissens-, Diagnose- und Automatisierungs-Tools optimal  nutzen, um unabh盲ngiger von klassischem Support zu werden, Probleme zunehmend selbst zu l枚sen und Ihre digitalen F盲higkeiten ausbauen.
• Support-Interaktionen zu optimieren 鈥� indem Sie lernen, qualitativ hochwertigere Supportf盲lle zu erstellen, effektiver zu kommunizieren und die jeweils passenden Kan盲le zum richtigen Zeitpunkt zu nutzen.
• stets den 脺berblick zu behalten 鈥� durch kontinuierliches Lernen und die optimale Nutzung neuer Funktionen.

Der Einstieg in den kostenlosen 麻豆原创-Kurs

Der Kurs 鈥濻upport Accreditation 2026鈥� ist ab sofort auf der 麻豆原创-Lernplattform verf眉gbar. Das Angebot ist kostenlos und jederzeit abrufbar. Insgesamt dauert der Kurs etwas mehr als 60 Minuten und kann im eigenen Tempo absolviert werden.

Stefan Steinle ist Executive Vice President und Leiter des Bereichs Global Customer Support bei 麻豆原创.

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Die Geschichte des Unternehmens reicht mehr als 100 Jahre zur眉ck. Was als kleines Textilgesch盲ft im d盲nischen Aarhus begann, ist heute ein internationaler Einzelh盲ndler mit einem Umsatz von zw枚lf Milliarden Euro.

Die 麻豆原创 begleitet die Salling Group seit mehr als 20 Jahren und ist zentral f眉r deren Gesch盲ftsbetrieb, erkl盲rte Alan Jensen, CIO und Executive Vice President der Salling Group. K眉rzlich hat das Unternehmen sein ERP-System auf 麻豆原创 S/4HANA Cloud mit RISE with 麻豆原创 modernisiert.

Mit dieser cloudbasierten Infrastruktur ist der Einzelh盲ndler bereit, seine KI-Transformation zu starten.

Mit der KI-Transformation den Alltag verbessern

Die Salling Group verfolgt mit der Einf眉hrung von KI drei Ziele: das Kundenerlebnis verbessern, die Arbeit der Mitarbeitenden vereinfachen und die betriebliche Effizienz steigern. 鈥濿ir m枚chten den Alltag unserer Kunden verbessern, indem wir jederzeit das richtige Produkt zum richtigen Preis anbieten“, erkl盲rte Jensen. 鈥濧u脽erdem wollen wir den Alltag unserer Mitarbeitenden verbessern, damit die Werkzeuge und Systeme, mit denen sie arbeiten, intuitiv und einfach zu bedienen sind.“ Das steht im Einklang mit dem Unternehmenszweck: den Alltag von Kunden, Kolleginnen und Kollegen sowie den Gemeinschaften, in denen das Unternehmen aktiv ist, zu verbessern.

Die Salling Group betrachtet KI als wichtigen Treiber. Dabei liegt der Fokus darauf, wie sich KI in echten Gesch盲ftswert f眉r Kunden, Mitarbeitende und das Gesamtunternehmen umwandeln l盲sst. Ein Bereich, in dem KI sp眉rbare Auswirkungen haben wird, ist die Logistik, erkl盲rte Jensen. Derzeit nutzt die Salling Group 麻豆原创 Extended Warehouse Management in ihren 29 Verteilzentren. Die Anwendung unterst眉tzt die Verwaltung gro脽er Warenmengen und erm枚glicht nachhaltige, resiliente Abl盲ufe durch digitalisierte Lagerprozesse in der Cloud. 贵眉谤 die Salling Group bedeutet das: p眉nktliche Lieferungen an die Filialen und effiziente Lieferkettenabl盲ufe.

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Ausblick mit KI: die Vorteile vom autonomen Unternehmen erkunden

Die Salling Group nutzt 麻豆原创-L枚sungen und KI, um ihren Einzelhandelsbetrieb durchg盲ngig zu modernisieren. Der Schwerpunkt liegt auf dem Kundenerlebnis, der Produktivit盲t der Mitarbeitenden und der Exzellenz in der Lieferkette 鈥� und darauf, dass neue Technologien greifbare Gesch盲ftsergebnisse liefern.

Mit Blick auf die 麻豆原创 freut sich Jensen darauf zu sehen, wie das autonome Unternehmen den Erfolg der Salling Group mit KI weiter vorantreiben wird.

鈥濪as autonome Unternehmen klingt sehr spannend“, betonte Jensen. 鈥濫s gibt definitiv viele M枚glichkeiten, unsere t盲glichen Gesch盲ftsabl盲ufe zu verbessern. Wir m眉ssen neugierig bleiben und herausfinden, wie wir es nutzen k枚nnen.“

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S茫o Salvador Alimentos S.A. (SSA) mit Sitz in Itabera铆 im brasilianischen Bundesstaat Goi谩s geh枚rt zu den f眉hrenden Lebensmittelunternehmen des Landes. Unter Marken wie SuperFrango und Boua vertreibt das Unternehmen ein breites Sortiment 鈥� von frischem und verarbeitetem Gefl眉gel 眉ber Eier und Milchprodukte bis hin zu Fisch und Tiefk眉hlkost. Die Produkte des Unternehmens werden in Dutzende L盲nder weltweit exportiert.

SSA hat sich in der Branche einen guten Ruf f眉r Qualit盲t und Innovationsbereitschaft erarbeitet. Umso mehr fiel auf, dass ein interner Prozess 鈥� die Verwaltung der Ausgabe pers枚nlicher Schutzausr眉stung 鈥� noch vollst盲ndig auf Papier basierte. Nach der erfolgreichen Implementierung von 麻豆原创 S/4HANA im Jahr 2024 setzte das Unternehmen seine Zusammenarbeit mit 麻豆原创 fort und begann gemeinsam mit dem 麻豆原创-AppHaus-Team die M枚glichkeiten mit 麻豆原创 Build und Cloud Foundry auszuloten.

Ausgangspunkt war der Umstand, dass t盲glich rund 150 handschriftliche Unterschriften eingeholt werden mussten, um die Ausgabe von pers枚nlicher Schutzausr眉stung an Mitarbeitende zu best盲tigen. Die unterzeichneten Dokumente wurden anschlie脽end an das Archivteam 眉bergeben, das sie manuell einscannen und ablegen musste. Wer welche Ausr眉stung wann erhalten hatte, wurde nicht digital erfasst. Deshalb war es nicht m枚glich, die Nutzung nachzuverfolgen oder rechtzeitige Erinnerungen f眉r den verpflichtenden Austausch der pers枚nlichen Schutzausr眉stung alle sechs Monate zu versenden.

Nutzerorientierter Innovationsansatz mit 麻豆原创 Build und Cloud Foundry

In speziellen Workshops analysierten Stakeholder und Benutzer bei SSA die Situation nach dem nutzerorientierten Innovationsansatz der 麻豆原创. Gemeinsam erkundeten sie neue M枚glichkeiten, diesen Prozess mit 麻豆原创 Build und Cloud Foundry zu verbessern und neu zu gestalten. Nach einigen Iterationen und Tests wurde die neue L枚sung im Januar 2026 eingef眉hrt.

Seither k枚nnen die Mitarbeitenden von SSA ihre Unterschrift digital leisten, und das System zeichnet automatisch auf, was wann ausgegeben wurde. Ist ein Austausch f盲llig, erhalten die Mitarbeitenden eine automatische Erinnerung per WhatsApp. Dadurch wird die Einhaltung von Vorschriften sichergestellt und es entsteht mehr Transparenz und Kontrolle 眉ber den Lagerbestand.

Dieser neue Prozess bringt dem Unternehmen folgende Vorteile:

• digitale Authentifizierung und elektronische Signatur ersetzen 150 h盲ndische Unterschriften pro Tag
• vollst盲ndige Abschaffung von Papierdokumenten im Prozess
• vereinfachter Service und eine leicht verst盲ndliche sowie intuitiv bedienbare App
• besserer 脺berblick 眉ber das Lager
• Funktionen f眉r die Berichterstellung
• besseres Kostenmanagement
• regelkonforme und nachvollziehbare Ausgabe von Schutzausr眉stung

Implementierung

Obwohl die Umsetzung auch die Anbindung externer Anwendungen 眉ber spezielle Programmierschnittstellen (APIs) erforderte, ging die neue L枚sung im Januar 2026 in Betrieb. Dank fr眉herer Innovationsprojekte und der Erfahrung mit 麻豆原创 konnte das Kundenteam weitgehend eigenst盲ndig vorgehen. Typische R眉ckfragen betrafen vor allem bew盲hrte Vorgehensweisen bei der Integration.

Innovationsprozess und Ausblick

鈥濿irklich bemerkenswert waren die au脽erordentliche Kompetenz, die schnelle Auffassungsgabe und die Entschlossenheit des SSA-Teams鈥�, betonte Mirela Viersa, Customer Innovation Principal des 麻豆原创 AppHaus. 鈥濱m Anschluss an unseren Evaluierungsworkshop, bei dem wir die wichtigste Herausforderung herausgearbeitet hatten, haben wir eng zusammengearbeitet, um aus einer Vision einen konkreten, umsetzbaren Plan zu machen.鈥�

Nach diesem j眉ngsten erfolgreichen Implementierungsprojekt mit 麻豆原创 plant SSA, 麻豆原创 Build k眉nftig als zentrale Entwicklungsplattform einzusetzen 鈥� insbesondere mit 麻豆原创 Build Code. Ermutigt durch dieses Vertrauen und die nachweislich erfolgreiche Umsetzung plant das SSA-Team nun zu erkunden, welche M枚glichkeiten 麻豆原创 Business AI und weitere intelligente L枚sungen f眉r das Unternehmen er枚ffnen.

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Der Wechsel von 麻豆原创 IS-U auf 麻豆原创 S/4HANA Utilities besch盲ftigt derzeit nahezu alle Energieversorger. Die Stadtwerke in Deutschland m眉ssen sich umstellen, da der regul盲re Support f眉r die weit verbreitete Branchenl枚sung 麻豆原创 IS-U unter 麻豆原创 EEC Ende 2027 ausl盲uft. 鈥灩竺及� viele Unternehmen bedeutet das einen erheblichen Transformationsdruck鈥�, sagt Benedict Kock, Director Energy Solutions bei Arvato Systems.

Die Energieversorger mit 麻豆原创-Landschaften m眉ssen bald den Umstieg auf 麻豆原创 S/4HANA Utilities abgeschlossen haben. Nicht-麻豆原创 Kunden stehen ebenfalls vor der Herausforderung, Altsysteme abzul枚sen. Sie m眉ssen ihre historisch gewachsenen Landschaften modernisieren und eine neue L枚sung w盲hlen, mit der sie erfolgreich und flexibel die Zukunft gestalten k枚nnen. Vor diesem Hintergrund steigt 麻豆原创-Partner Arvato Systems gemeinsam mit 麻豆原创 in das Plattformgesch盲ft Utilities ein und macht der Energiewirtschaft ein eigenes Angebot.

Die Abrechnungsl枚sung des 麻豆原创-Partners auf Basis von 麻豆原创 S/4HANA Utilities hei脽t AEP.EnerS4 und ist g盲nzlich Cloud-basiert, was die Voraussetzung f眉r schnelle Innovation und sicheren Betrieb ist. 鈥濧EP鈥� steht f眉r die Dachmarke Arvato Systems Energy Portfolio, 鈥濫nerS4鈥� bezeichnet die eigentliche Branchenplattform f眉r Energieversorger.

Standardisierung und individuelle Anpassbarkeit der Cloud-L枚sung

Mit dem Plattformansatz werden zentrale energiewirtschaftliche Prozesse in einer gemeinsamen Systemarchitektur zusammengef眉hrt. Im Kern von AEP.EnerS4 stecken die Funktionen f眉r Kundenservice, Abrechnung, Marktkommunikation und Formularwesen.

鈥濿ir kombinieren ein intelligentes 麻豆原创-S/4HANA-Utilities-Mastersystem nach dem 麻豆原创 RISE-Ansatz mit individuellen Erweiterungsm枚glichkeiten f眉r Energieversorger, Netz- und Messstellenbetreiber鈥�

Benedict Kock, Director Energy Solutions bei Arvato Systems

Die Plattform basiert auf vorkonfigurierten Standards, ist aber als modular aufgebautes Template gestaltet. Die Kunden k枚nnen je nach Bedarf Services dazu buchen.

Durch die Standardisierung ergibt sich ein hoher Automatisierungsgrad, der h枚her ist als bei allen bekannten On-Premise-Systemen, so Kock. Angesichts des auslaufenden Supports und der begrenzten Projekt-, Betriebs- und Fachressourcen sowohl bei Versorgern als auch bei IT-Dienstleistern erweist sich ein standardisiertes Vorgehen als besonders vorteilhaft. Durch diesen Plattformeffekt wird 麻豆原创-Technologie f眉r Energieversorger jeder Gr枚脽e effektiv nutzbar.

Das automatisierte 麻豆原创-S/4HANA-Utilities-Mastersystem wird zentral gepflegt und dient als Vorlage f眉r die Kundensysteme. Die enthaltenen markt- und regulatorisch relevanten Anforderungen und funktionalen Erweiterungen werden einmal entwickelt und dann f眉r alle Plattformnutzer ausgerollt. Dadurch sollen die Fachbereiche von Wartungs- und Update-Aufgaben entlastet werden.

Drei Modelle f眉r verschiedene Anforderungen der Energieversorger

Die Unternehmen k枚nnen entscheiden, wie nahe sie am Standard bleiben, in welchen Nuancen sie abweichen wollen oder ob sie weitere Add-ons einsetzen m枚chten. Daf眉r bietet Arvato Systems drei verschiedene Modelle an, angefangen bei gro脽en Unternehmen mit sehr individuellen Stadtwerke-Systemen.

Dann gibt es den 鈥濧rvato Systems Standard鈥�, vor allem f眉r mittlere bis gro脽e Unternehmen, bei denen die wesentlichen Funktionen f眉r Kundenservice, Abrechnung, Tarife und Marktkommunikation vordefiniert sind. Vor allem f眉r kleinere Unternehmen gibt es ein drittes Modell mit vollst盲ndiger Standardisierung in einem Mehrmandanten-System und gro脽en Kostenvorteilen, so Kock.

Flexibilit盲t ist eingebaut

Grunds盲tzlich k枚nnen die Energieversorger alle vorgegebenen Standards durch zus盲tzlich buchbare Leistungen erg盲nzen. Realisiert wird dies durch verschiedene 鈥濻erviceschalen鈥�, die sich um den Plattformkern legen und kundenspezifische Anforderungen abbilden. Das sind optionale Module etwa f眉r Betrieb, Prozessunterst眉tzung, Weiterentwicklungen oder Business-Process-Outsourcing. Trotz der hohen Standardisierung erm枚gliche dies den Energieversorgern zugleich Flexibilit盲t, weil die Unternehmen so eigene Prozesse abbilden k枚nnen.

Die L枚sung folgt dem Clean-Core-Prinzip. Statt Modifikationen am Kern vorzunehmen, werden individuelle Anpassungen, 脛nderungen oder Erweiterungen strikt vom Standard getrennt und gezielt au脽erhalb des Systemkerns umgesetzt. Dadurch reduzieren sich f眉r die Unternehmen sowohl der Implementierungsaufwand als auch die Betriebskosten, so Arvato Systems.

Integrierte KI-Funktionen

鈥濪ie Plattform basiert auf der Cloud-Strategie von 麻豆原创, richtet sich konsequent an 麻豆原创-Standards aus und orientiert sich eng an der 麻豆原创-Roadmap鈥�, sagt Kock. Da das Mastersystem auf einem zentralen 麻豆原创-Kern basiert, k枚nnen die Unternehmen auch weitere 麻豆原创-Standardfunktionen nutzen, wie Customer Experience Services, KI sowie alle anderen Zusatzmodule.

鈥濧EP.EnerS4 integriert KI-Tools wie automatisiertes Testing mit Tricentis Tosca und KI-Agenten wie 麻豆原创 Joule 眉ber die 麻豆原创 Business Transformation Platform (BTP)鈥�

Benedict Kock, Director Energy Solutions bei Arvato Systems

Dadurch k枚nnen Daten aus der Abrechnungsplattform unmittelbar f眉r KI-gest眉tzte Auswertungen und Automatisierungen genutzt werden.

ENNI setzt bereits auf neue Abrechnungsplattform

W盲hrend viele Energieunternehmen ihre Migrationsstrategie noch konkretisieren, hat sich die ENNI Energie & Umwelt Niederrhein GmbH aus Moers f眉r den Einsatz der neuen Abrechnungsplattform entschieden. Das Unternehmen plant den Umstieg auf 麻豆原创 S/4HANA Utilities bis Oktober 2027 mit einer anschlie脽enden Laufzeit von 60 Monaten.

Nach einer europaweiten Ausschreibung setzt der Energieversorger nach dem auslaufenden Support f眉r 麻豆原创 IS-U auf die standardisierte Mastersysteml枚sung. Die 麻豆原创-Transformation ist dabei Teil eines umfassenden Modernisierungsvorhabens. Die bisherige, historisch gewachsene Systemlandschaft war hochkomplex, ressourcenintensiv und habe schnelle Anpassungen an neue regulatorische und technologische Marktanforderungen zunehmend erschwert.

鈥灩竺及� uns ist das Projekt ein zentraler Baustein unserer Digitalisierungsstrategie鈥�, sagt IT-Leiter ENNI Christian Feltgen.

鈥濵it der Abrechnungsl枚sung schaffen wir die Basis f眉r eine sichere und agile 麻豆原创-Plattformstrategie, die uns langfristig Zukunftsf盲higkeit garantiert.鈥�

Christian Feltgen, IT-Leiter ENNI

Der Plattformansatz erm枚gliche Standardisierung, Skaleneffekte und individuelle Flexibilit盲t bei gleichzeitig langfristig gesichertem Betrieb.

Entlastung der eigenen IT

Neben Effizienzgewinnen profitiere ENNI dabei von geb眉ndelten Lizenzmodellen und einer sp眉rbaren Entlastung im laufenden Betrieb. Im Rahmen des Managed-Service-Provider-Modells (MSP) 眉bernimmt Arvato Systems Betrieb, 麻豆原创-Vertragsmanagement sowie die Weiterentwicklung der Plattform.

贵眉谤 zuk眉nftige Plattformkunden schafft Arvato Systems zus盲tzliche Planungssicherheit. Falls der offizielle Support f眉r 麻豆原创 IS-U vor Abschluss der Transformation auf 麻豆原创 S/4HANA Utilities ausl盲uft, kann die bereits bestehende 麻豆原创-IS-U-Landschaft inklusive Support bis zur erfolgreichen Migration auf AEP.EnerS4 weiterbetrieben werden.

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Rechtliche Rahmenbedingungen gelten gleichzeitig 眉ber mehrere Rechtsr盲ume hinweg. Energiekosten, Arbeitsm盲rkte und Kundenerwartungen bewegen sich in ihre jeweils eigene Richtung 鈥� und stehen oft in direktem Widerspruch zueinander.

Die Frage, die mir branchen- und l盲nder眉bergreifend am h盲ufigsten gestellt wird, dreht sich im Kern immer um Folgendes: Wie bauen wir ein Unternehmen auf, das mit anhaltenden Turbulenzen umgehen kann, ohne dass seine operativen Abl盲ufe darunter leiden?

Meine Antwort darauf ist zunehmend dieselbe: Man kann permanente St枚rungen nicht reaktiv bew盲ltigen. Man baut Systeme auf, die Entwicklungen autonom, in gro脽em Ma脽stab und in Echtzeit vorhersehen, sich daran anpassen und die agieren k枚nnen. Das ist heute mit Business AI m枚glich, wenn sie richtig in den digitalen Kern eines Unternehmens eingebettet ist. Und der deutlichste Beweis daf眉r stammt von unseren Kunden. Viele von ihnen haben k眉rzlich bei den Veranstaltungen unserer Kundenkonferenz 麻豆原创 Sapphire von ihren beeindruckenden KI-Innovationsprozessen berichtet.

Daten sind die Grundlage, nicht Ergebnis nachtr盲glicher 脺berlegungen

Der Weg von Ericsson ist lehrreich, weil sich das Unternehmen einer Wahrheit gestellt hat, gegen die sich viele Unternehmen noch str盲uben. Esra Kocat眉rk Norell, Vice President f眉r Customer Experience und Enterprise IT bei Ericsson, brachte es so auf den Punkt: 鈥濻obald man KI skaliert, ist es kein KI-Problem mehr, sondern es wird zu einem Datenproblem.鈥�

Diese Erkenntnis war ausschlaggebend f眉r eine gezielte Investition in eine einheitliche Business Data Fabric. Ericsson entwickelte sie mit der 麻豆原创 Business Data Cloud, einer verwalteten Architektur, mit der Daten an ihrem Speicherort beibehalten und Gesch盲ftssemantik, Governance und Lebenszyklusrichtlinien gleichzeitig zentral verwaltet werden k枚nnen.

Mehr als 85.000 Benutzer arbeiten nun produktiv auf der einheitlichen KI-Plattform Joule. Ericsson hat den 脺bergang von der Experimentierphase zur unternehmensweiten Nutzung zuversichtlich vollzogen. Das Unternehmen entwickelt sich parallel an zwei Schaupl盲tzen: Es modernisiert das ERP-Backbone durch RISE with 麻豆原创 und erschlie脽t sich gleichzeitig KI-gest眉tzte Potenziale in den Bereichen Entscheidungsfindung, Effizienz und neue Gesch盲ftsmodelle.

Ericsson zeigt damit, dass der Weg zu vertrauensw眉rdiger, wiederholbarer KI 眉ber die Daten-Governance f眉hrt und dass der fr眉hzeitige Aufbau dieser Grundlage einen strategischen Vorteil und keinen Kostenfaktor darstellt.

Vom digitalen Kern zur physischen Welt

W盲hrend Ericsson veranschaulicht, wie die KI-Transformation auf Ebene der Datenarchitektur aussieht, zeigt Martur Fompak International, ein weltweit f眉hrender Anbieter von Fahrzeugsitz- und Innenausstattungssystemen in der Automobilindustrie, wie sie in der Fertigung aussieht. Das Unternehmen hat ein autonomes intralogistisches Modell auf Basis von Joule mit KI-Funktionen der 麻豆原创 eingef眉hrt. Gemeinsam mit seinem Robotik-Partner Humanoid arbeitet es daran, KI-gest眉tzte Roboter direkt in produktive Fertigungsabl盲ufe zu integrieren.

Das System verkn眉pft Produktionssignale und gesch盲ftlichen Kontext mit der autonomen physischen Ausf眉hrung. Unterst眉tzt durch Materialdaten, Lagerorte, Sequenzplanung und Fertigungspriorit盲ten f眉hren humanoide Roboter nun Materialfl眉sse in der gesamten Fertigungsumgebung aus. Dabei identifizieren, transportieren und liefern sie Materialien an die Fertigungslinie, w盲hrend sie kontinuierlich R眉ckmeldungen an 麻豆原创-Systeme senden.

Bei der zugrunde liegenden Logik geht es darum, 鈥瀔ognitive Autonomie mit physischer Automatisierung zu kombinieren, um die Umsetzung zu transformieren, Entscheidungen zu beschleunigen und intelligente Unternehmensfunktionen im gesamten Unternehmen zu skalieren鈥�, beschrieb es 脰zlem Alt谋n谋艧谋k, Group Intelligent Technologies Director bei Martur Fompak International.

Erste Ergebnisse zeigen einen h枚heren Durchsatz und weniger Fehler. Als zuk眉nftiges Ziel wurde eine bis zu f眉nfmal h枚here Arbeitseffizienz f眉r die Massenfertigung definiert. Martur Fompak International war bei den 麻豆原创 Innovation Awards 2026 der einzige Gewinner in der Kategorie 鈥濧I Excellence鈥�. Das Unternehmen erhielt damit eine Anerkennung nicht nur f眉r die Technologie, sondern auch f眉r die Bereitschaft, Fabrikumgebungen neu zu gestalten.

Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und die intelligente Plattform

Prysmian, der weltweit f眉hrende Anbieter von Kabell枚sungen mit einem Umsatz von 20 Milliarden Euro und einer Gesch盲ftst盲tigkeit in mehr als 50 L盲ndern, schlug einen anderen, nicht weniger wichtigen Weg ein. Das Unternehmen schloss seine Entwicklung zu einer KI-f盲higen Cloud-Plattform durch RISE with 麻豆原创 in nur vier Monaten ab. Anschlie脽end nutzte es diese Grundlage, um mehr als 100 KI-Anwendungsf盲lle im gesamten Unternehmen umzusetzen. Die Ergebnisse sind messbar: 70 Prozent Automatisierung sich wiederholender T盲tigkeiten, eine um 80 Prozent k眉rzere Implementierungszeit f眉r neue L枚sungen und eine Beschleunigung der Markteinf眉hrung neuer Produkte um 50 Prozent.

Was mich am Weg von Prysmian besonders beeindruckt, ist, wie das Unternehmen die Rolle der Unternehmenstechnologie neu definiert. Giovanni Cauteruccio, Konzern-CIO und Vorstand f眉r Digitalisierung bei Prysmian, bezeichnete integrierte KI als 鈥瀍in wesentliches Alleinstellungsmerkmal, um die Implementierung von L枚sungen zu beschleunigen und KI-Kenntnisse und die KI-Kultur im gesamten Unternehmen zu st盲rken鈥�.

Mit anderen Worten: Die Plattform ist nicht einfach ein Datenspeichersystem, sondern ein Motor zum Aufbau von F盲higkeiten, der das Unternehmen im Laufe der Zeit intelligenter macht.

Architektur der Agilit盲t

Zusammengenommen weisen diese drei Geschichten auf etwas hin, das gr枚脽er ist als die Summe seiner Teile. Das autonome Unternehmen ist kein weit entferntes Ziel. Es wird derzeit von Unternehmen aufgebaut, die sich bewusst dazu verpflichtet haben, KI als grundlegendes Designprinzip und nicht als eine Funktion in ihren operativen Kern zu integrieren.

M枚glich wird das durch das Zusammenspiel einer verwalteten Datengrundlage, einer intelligenten ERP-Plattform und von KI-Funktionen, die vom Desktop 眉ber die Fertigungslinie bis hin zur Lieferkette reichen. Wenn diese Elemente richtig integriert sind, gewinnen Unternehmen etwas, das kein noch so reaktives Management bieten kann: die F盲higkeit, schneller Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und zu handeln, als sich St枚rungen aufbauen k枚nnen.

Ein gewisses Ma脽 an Unsicherheit wird weiterhin bestehen. Die Unternehmen, die am besten damit umgehen werden, sind diejenigen, die heute Systeme aufbauen, mit denen sich Volatilit盲t in Signale und Signale in Vorteile verwandeln lassen.

Manos Raptopoulos ist Global President des Bereichs Customer Success f眉r Europa, den Nahen Osten und Afrika und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

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Agentische KI baut auf dem wirtschaftlichen Potenzial generativer KI auf, das laut McKinsey-Sch盲tzungen j盲hrlich 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen k枚nnte. Dies stellt die n盲chste Phase der Einf眉hrung von Unternehmens-KI dar: den 脺bergang von der reinen Inhaltserstellung zur eigenst盲ndigen Ausf眉hrung und von vereinzelten Pilotprojekten hin zum produktiven Einsatz.

Unkontrollierte Ausbreitung von KI-Agenten

Dieser Wandel stellt die KI-Governance vor eine neue Herausforderung. Von Agenten-Wildwuchs spricht man, wenn KI-Agenten schneller entwickelt, eingesetzt oder system眉bergreifend verkn眉pft werden, als das Unternehmen in der Lage ist, sie zu erfassen, Verantwortlichkeiten zuzuweisen, Zugriffsrechte zu steuern, ihr Verhalten zu 眉berwachen und sie zu optimieren oder sie stillzulegen, sobald sie ihren Zweck nicht mehr erf眉llen.

Eine unterstreicht diesen Wandel, denn sie ergab, dass 98听Prozent der Unternehmen bereits KI-Agenten implementiert haben oder planen dies zu tun. Doch w盲hrend sich die Einf眉hrung immer schneller vollzieht, kommen die Verantwortlichen mit der Umsetzung einer KI-Governance kaum hinterher. Laut demselben Bericht verf眉gen weniger als die H盲lfte der befragten Unternehmen 眉ber eine 脺bersicht, welche KI-Agenten sie eigentlich im Einsatz haben.

Die Mechanismen hinter diesem Agenten-Wildwuchs kennt jedes Technologieunternehmen, das schon einmal eine SaaS-Welle erlebt hat. Einzelne Teams f眉hren Agenten in Eigenregie ein 鈥� motiviert durch echte Produktivit盲tsziele. Jeder KI-Agent ist f眉r eine bestimmte Aufgabe gedacht: ein Marketing-Automation-Agent hier, ein Supply-Chain-Monitoring-Agent dort, ein HR-Onboarding-Bot anderswo. Und alle arbeiten isoliert vor sich hin. Ohne zentrale Plattform oder 眉bergreifendes Governance-Framework entsteht so eine fragmentierte Landschaft von Agenten, in der die einzelnen Tools nicht miteinander kommunizieren, sich nicht einheitlich 眉berpr眉fen lassen und schneller technische Schulden anh盲ufen, als sie Mehrwert schaffen.

mehr als 150.000 KI-Agenten im Einsatz haben. Doch nur 13 Prozent der Unternehmen glauben, dass sie 眉ber die richtige Governance verf眉gen, um diese Flut von Agenten zu bew盲ltigen. Max Goss, Senior Director Analyst bei Gartner, warnte sein Publikum auf einer Londoner Konferenz im April: 鈥濿盲hrend CIOs und IT-F眉hrungskr盲fte gerade eine wahre Explosion von KI-Agenten in ihren Unternehmen erleben, haben viele mit einem unkontrollierten Wildwuchs zu k盲mpfen, der ihre Organisationen erheblichen Risiken aussetzt 鈥� von Fehlinformationen 眉ber 眉berm盲脽iges Datenteilen bis hin zu Datenverlust.鈥�

Weiter f眉hrte er aus: 鈥濾iele Unternehmen reagieren darauf, indem sie die Nutzung von KI-Agenten blockieren oder stark einschr盲nken. Aber das ist auf Dauer keine tragf盲hige L枚sung. Wenn Mitarbeitende nicht mit den freigegebenen Tools arbeiten k枚nnen, werden sie die unternehmenseigenen Kontrollen wahrscheinlich umgehen und auf Schatten-KI ausweichen, was noch deutlich gr枚脽ere Risiken mit sich bringt. Unternehmen m眉ssen die richtige Balance finden: Sie m眉ssen Agenten steuern und den Wildwuchs in den Griff bekommen, gleichzeitig aber ihre Mitarbeitenden in die Lage versetzen, sicher mit diesen Tools an Innovationen zu arbeiten.鈥�

Agenten ben枚tigen in der Regel umfassende, system眉bergreifende Berechtigungen, um funktionieren zu k枚nnen, doch diese Berechtigungen werden selten mit der gleichen Sorgfalt verwaltet wie bei menschlichen Nutzern. Das Risiko durch nicht verwaltete oder unkontrollierte KI-Agenten im Unternehmen ist daher real und nimmt stetig zu.

Sicherheitsbedenken bei KI-Agenten

Aus der Unternehmenspraxis sind mittlerweile F盲lle bekannt, in denen KI-Agenten vertrauliche Informationen offenlegten oder ihre vorgesehenen Grenzen 眉berschritten 鈥� etwa durch vors盲tzliche Anweisungen, die dazu f眉hrten, dass Agenten Sicherheitsvorkehrungen umgingen, Produktivdaten l枚schten oder irreversible Finanztransaktionen ausl枚sten.

Gerade diese Sicherheitsrisiken bereiten f眉hrenden Technologieunternehmen gro脽es Kopfzerbrechen. Bei Chatbots und fr眉heren Formen generativer KI beschr盲nkten sich Sicherheitsprobleme meist auf fehlerhafte Ausgaben: eine ungenaue oder unpassende Antwort, die sich in der Regel nachtr盲glich korrigieren lie脽. Im Zeitalter der KI-Agenten hingegen k枚nnen die Folgen von Fehlverhalten oder Sicherheitsvorf盲llen deutlich schwerwiegender sein 鈥� schlie脽lich f眉hren Agenten eigenst盲ndig Aktionen aus, nutzen Tools, greifen auf Systeme zu und sto脽en Gesch盲ftsprozesse an.

Deshalb ist die Steuerung von Agenten l盲ngst keine reine IT-Angelegenheit mehr. Sie ber眉hrt zunehmend Themen, die auf Vorstandsebene angesiedelt sind: Risikomanagement, regulatorische Risiken, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, operative Widerstandsf盲higkeit und Rechenschaftspflicht f眉r autonome Entscheidungen.

Die neue KI-Governance-Plattform

F眉hrende Unternehmen denken um: Sie sehen die Steuerung von KI-Agenten nicht mehr als l盲stige Pflichtaufgabe, sondern als entscheidenden Erfolgsfaktor. Denn davon h盲ngt ab, ob ihre KI-Investitionen sich auszahlen oder zum Problem werden. Infolgedessen ist effektive AI-Agent-Governance schnell zu einem Vorstandsthema geworden und tr盲gt zur Entstehung einer neuen Plattformkategorie bei: KI-Governance-Plattform.

Diese Kategorie befindet sich noch in der Entstehung, aber ihr Zweck wird immer klarer. Unternehmen m眉ssen ihre Agenten im Griff haben: Sie m眉ssen wissen, welche Agenten existieren, was diese tun, welche Zugriffsrechte sie haben, ob sie regelkonform arbeiten und wie sie sich im Produktivbetrieb verhalten.

麻豆原创 geh枚rt zu den Pionieren im Bereich Agentic AI 鈥� einer neuen Technologiekategorie. Und mit der 脺bernahme von LeanIX im Jahr 2023 hat die 麻豆原创 ihre Kompetenzen im Bereich Enterprise Architecture Management deutlich ausgebaut. Dies ist schnell zu einem anerkannten Differenzierungsmerkmal f眉r den 麻豆原创听AI Agent Hub geworden 鈥� indem KI-Artefakte wie Agenten, Modelle und MCP-Server innerhalb der gesamten Architektur und im gesamten Gesch盲ftskontext des Unternehmens positioniert werden.

Auf dieser Basis funktioniert der 麻豆原创 AI Agent Hub als zentrale Steuerungszentrale. Von hier aus lassen sich alle KI-Agenten und KI-Tools im Unternehmen verwalten und kontrollieren 鈥� unabh盲ngig davon, von welchem Anbieter sie stammen oder auf welchen Systemen sie laufen.

Wie 麻豆原创-CTO Philipp Herzig auf der diesj盲hrigen 麻豆原创 Sapphire auf der B眉hne erkl盲rte, soll der 麻豆原创 AI Agent Hub eine Governance-Rolle f眉r alle KI-Agenten im gesamten Unternehmen 眉bernehmen. 鈥濧genten sind 眉berall鈥�, sagte er. 鈥濵anche sind gut, manche nicht, und fast niemand hat ein konsistentes Bild 鈥� keine zentrale Governance, keine klare Sicht darauf, was die einzelnen Agenten tun, ob sie Mehrwert bringen oder ob sie den eigenen Richtlinien entsprechen.鈥�

Herzig fuhr fort: 鈥濵it 麻豆原创 AI Agent Hub 盲ndert sich das. Ein zentraler Einstiegspunkt und eine Kommandozentrale, um alle KI-Agenten, LLMs und MCP-Server in Ihrer Landschaft herstellerunabh盲ngig zu ermitteln, zu verwalten und zu steuern. Der [麻豆原创] AI Agent Hub erm枚glicht es Ihnen, alle Ihre Agenten im Kontext zu entdecken: Ihre Landschaft, Ihre Gesch盲ftsprozesse. Sobald Sie die richtigen Agenten identifiziert haben, k枚nnen Sie ihr Risiko kontrollieren und Entscheidungen im Bereich IT-Architektur oder Compliance-Regeln festlegen.鈥�

Das Zeitfenster wird kleiner

KI-Agenten werden immer schneller in Unternehmen eingef眉hrt. Dadurch bleibt immer weniger Zeit, um rechtzeitig wirksame Kontrollsysteme einzurichten, bevor etwas schiefgeht. 贵眉谤 CIOs, CEOs und Unternehmensvorst盲nde lautet die Frage nicht mehr, ob KI-Agenten gesteuert werden sollen. Sie lautet, ob Governance von Anfang an in die Architektur eingebaut wird oder erst nach dem ersten ernsthaften Versagen nachger眉stet wird. Es geht darum, ob die Governance von Anfang an in die Architektur integriert wird oder ob man nachr眉stet, wenn der erste ernsthafte Fehler aufgetreten ist.

Unternehmen, die die Steuerung von KI-Agenten im Jahr 2026 als strategische Priorit盲t betrachten, werden besser in der Lage sein, sich mit KI einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Wer die Planung jetzt aufschiebt, wird 2027 wahrscheinlich Chaos beseitigen m眉ssen. In der IT gilt: Schnelles Handeln ohne durchdachte Struktur r盲cht sich fr眉her oder sp盲ter. Bei KI-Agenten passiert dies aber deutlich schneller und mit gr枚脽eren Auswirkungen als bei bisherigen Technologien.

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Der niederl盲ndische Schiffbauer wurde 1927 als Familienunternehmen gegr眉ndet und ist heute mit mehr als 12.500 Mitarbeitenden und 眉ber 35 Werften auf sechs Kontinenten international pr盲sent. Mit dem Ziel, der weltweit nachhaltigste Anbieter maritimer L枚sungen zu werden, verbindet Damen Shipyards seine langj盲hrige handwerkliche Erfahrung mit Innovation, Digitalisierung und optimalen Betriebsabl盲ufen.

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Nachdem das Unternehmen umfassend in 麻豆原创 S/4HANA als zentrale ERP-Grundlage investiert hat, konzentriert es sich nun darauf, mit 麻豆原创 Business AI noch mehr aus dieser Plattform herauszuholen.

Nutzen der ERP-Plattform mit 麻豆原创 Business AI aussch枚pfen

鈥濿ir wollen den gesch盲ftlichen Nutzen dieser urspr眉nglichen Investition wirklich aussch枚pfen鈥�, erkl盲rte Han Coenraad, Produktmanager ERP bei Damen Shipyards. 鈥濿ir nutzen k眉nstliche Intelligenz vor allem in unseren operativen Abl盲ufen, damit alles runder l盲uft und wir fundiertere Entscheidungen auf Basis unserer Daten treffen k枚nnen.鈥�

Das Schiffbauunternehmen hat 麻豆原创 Joule f眉r Berater und 麻豆原创 Joule f眉r Entwickler aktiviert und testet Dialogfunktionen, die es Mitarbeitenden erm枚glichen, in nat眉rlicher Sprache mit 麻豆原创鈥慡ystemen und Prozessen zu interagieren.

贵眉谤 die Zukunft sieht Damen M枚glichkeiten, sowohl integrierte als auch speziell entwickelte KI鈥慉nwendungen zu nutzen, um die Datenqualit盲t zu verbessern, operative Abl盲ufe zu optimieren und seinen Teams mehr Kundenn盲he und schnelleres Reagieren zu erm枚glichen.

Einsatz k眉nstlicher Intelligenz im Ersatzteilgesch盲ft

Ein Beispiel ist der Einsatz k眉nstlicher Intelligenz zur Unterst眉tzung der Vertriebsingenieure im Ersatzteilgesch盲ft. Die Software liest Kundendokumente aus E-Mails aus und 眉bertr盲gt die richtigen Informationen automatisch in Kundenauftr盲ge. Das Ziel, so erl盲uterte Coenraad, sei es, 鈥濻chiffe schneller zu bauen, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erh枚hen鈥�.

Inspiriert von der 麻豆原创 Sapphire und der Vision des autonomen Unternehmens ist Damen Shipyards bereit f眉r den n盲chsten Schritt: 鈥濪ie strategische Neuausrichtung mit 麻豆原创鈥慙枚sungen 鈥� wir freuen uns darauf und stehen wirklich voll dahinter. Lassen Sie es uns gemeinsam verwirklichen.鈥�

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Vor dem Hintergrund der zunehmenden Vernetzung und Komplexit盲t der Customer Journey k枚nnen L眉cken bei der Umsetzung inkonsistente Erlebnisse, l盲ngere Reaktionszeiten und verpasste Gesch盲ftschancen zur Folge haben. Das Kundenerlebnis der n盲chsten Generation zielt nicht darauf ab, noch mehr Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auf breiter Basis aus Erkenntnissen gezielte Ma脽nahmen abzuleiten.

Das neueste Release des L枚sungsportfolios unterst眉tzt Unternehmen dabei, diese Grundlage zu st盲rken, indem sie Arbeitsabl盲ufe im Marketing, Handel, Vertrieb und Service miteinander verkn眉pfen und so bei jeder Kundeninteraktion eine einheitliche, skalierbare Ausf眉hrung erm枚glichen.

Lernen Sie die Highlights des Release Q2 2026 kennen. Ausf眉hrliche Informationen zu den einzelnen L枚sungen finden Sie in unseren Blog-Beitr盲gen zu , , , und .

Vom Kundeninteresse zum Verkaufsabschluss

Unabh盲ngig vom Kanal oder Kontaktpunkt basieren Kundeninteraktionen immer h盲ufiger auf Dialogen, sind st盲rker vernetzt und erfolgen zunehmend in Echtzeit. Zugleich m眉ssen Unternehmen in der Lage sein, bei der Kundenansprache, der Verwaltung von Kampagnen oder der Anpassung ihrer Prozesse an neue Gesch盲ftsanforderungen schneller auf Informationen zuzugreifen und einfacher Ma脽nahmen zu ergreifen.

• Einkaufen mithilfe von Conversational AI 眉ber einen MCP-Server (Model Context Protocol): Unterst眉tzen Sie eine sichere Integration zwischen und KI-Agenten, die Kunden durch den Einkaufsprozess f眉hren oder f眉r den Kunden Aktionen ausf眉hren. KI-Assistenten k枚nnen Produktinformationen in Echtzeit abrufen, den aktuellen Bestand anzeigen, Warenk枚rbe verwalten und Transaktionen direkt in Chat- oder sprachbasierten Oberfl盲chen ausf眉hren. Kunden profitieren dadurch auch au脽erhalb von Ladengesch盲ften von einem intelligenteren, dialogorientierten Erlebnis.听

• Joule in 麻豆原创 Engagement Cloud (麻豆原创 Early Adopter Care): Binden Sie 麻豆原创 Conversational AI direkt in Ihre Kampagnen-Workflows ein. Teams k枚nnen in nat眉rlicher Sprache Fragen zu Produkten oder Kampagnen stellen und erhalten pr盲zise Antworten, ohne verschiedene Systeme durchsuchen zu m眉ssen. Sie haben auch die M枚glichkeit, erfolgreiche Kampagnen zu duplizieren. So m眉ssen sie Kampagnen nicht jedes Mal komplett neu erstellen und haben mehr Zeit f眉r Aufgaben, die strategisches Denken, Kreativit盲t und die Interaktion mit Kunden erfordern.

• Rich Communication Services (RCS) in 麻豆原创 Engagement Cloud: Sprechen Sie Kunden mit aussagekr盲ftigen, interaktiven Nachrichten an, die von Google unterst眉tzt werden und Medien, Carousel Ads und Aktionsschaltfl盲chen in nativen mobilen Messaging-Oberfl盲chen enthalten. Markenbezogene, verifizierte Nachrichten helfen dabei, Vertrauen bei Kunden aufzubauen und sie von der Produktsuche bis zum Kaufabschluss nahtlos durch die einzelnen Prozessschritte zu f眉hren, ohne dass hierf眉r eine zus盲tzliche Anwendung erforderlich ist.

Personalisierte Interaktionen ausweiten

Die Absicht der Kunden zu ermitteln ist lediglich der erste Schritt. Werden zus盲tzliche Kan盲le f眉r die Kundeninteraktion bereitgestellt, m眉ssen Marketingteams schnell reagieren und Kunden auf breiter Basis relevante, personalisierte Erlebnisse bieten. Voraussetzungen daf眉r sind eine reibungslose Kampagnendurchf眉hrung, zeitnahe Einblicke und die M枚glichkeit, jede einzelne Interaktion an die Bed眉rfnisse und Vorlieben des jeweiligen Kunden anzupassen.

• KI-gest眉tzte Erstellung von Inhalten (Pilotphase): Erzeugen Sie hochwertige, markenbezogene Kampagneninhalte in . Teams k枚nnen mithilfe von Gemini-Modellen, die auf Informationen zur Zielgruppe, zum Produkt und zum Kampagnenkontext zugreifen, schnell Varianten der Inhalte erstellen und diese weiter anpassen. Dies erm枚glicht einen schnelleren Start von personalisierten Kampagnen und verringert den Zeitaufwand f眉r die manuelle Erstellung von Inhalten.

• Integrierte Definition von Zielgruppen: Erm枚glichen Sie Marketingteams den Abruf und die Aktivierung umfangreicher Daten aus der direkt in 麻豆原创 Engagement Cloud. Mit dieser Funktion k枚nnen sie erweiterte Kundensegmente eigenst盲ndig definieren, ohne zu anderen Systemen wechseln oder auf die Unterst眉tzung von Datenanalysten warten zu m眉ssen. Die Zusammenf眉hrung von Verhaltens-, Transaktions-, Kunden- und Profildaten mit operativen Daten aus dem gesamten Unternehmen erm枚glicht relevantere Omnichannel-Kampagnen, die genauer auf die Zielgruppe zugeschnitten sind.

Konsistente Vertriebsaktivit盲ten im gesamten Unternehmen

Die F盲higkeit, aus Einblicken konsequente, wiederholbare Ma脽nahmen abzuleiten, mit denen sich planbare Ums盲tze erzielen lassen, ist ausschlaggebend f眉r den Erfolg im Vertrieb. Die zunehmende Komplexit盲t von Vertriebsumgebungen f眉hrt dazu, dass selbst geringf眉gige Inkonsistenzen in Bezug auf Daten, Priorit盲ten oder Vertriebsaktivit盲ten Prognosen zunichte machen und Gesch盲ftschancen nicht wahrgenommen werden k枚nnen. Um konsistenter und souver盲n handeln zu k枚nnen, m眉ssen Sie die Datenintegrit盲t verbessern, Vorgehensweisen abstimmen und klare Leitlinien definieren.

• Agentengest眉tzter 脺berblick 眉ber Verkaufschancen: Geben Sie Ihren Vertriebsteams die Tools an die Hand, die sie f眉r eine schnelle Einsch盲tzung des Status von Verkaufsabschl眉ssen ben枚tigen. Diese Funktion in f眉hrt Interaktionssignale, Umfang der Aktivit盲ten und Informationen zum Fortschritt in einer Echtzeitsicht zusammen, sodass Teams Risiken fr眉hzeitig erkennen und effektiv priorisieren sowie erfolgreiche Abschl眉sse erzielen k枚nnen.
• : Beschleunigen Sie Verkaufsprozesse und unterst眉tzen Sie die richtige Produktplatzierung mit Funktionen f眉r die Vertriebssteuerung, die auf intelligenten, KI-optimierten Prozessen basieren und h枚here Ums盲tze erm枚glichen. Teams k枚nnen damit die Planung und Durchf眉hrung von Kundenbesuchen verbessern, auf der Basis von Erkenntnissen die Vertriebsleistung steigern und Interaktionen optimieren. Unternehmen in der Konsumg眉terindustrie k枚nnen auf diese Weise die Regalverf眉gbarkeit, die Compliance von Werbeaktionen und die Wirksamkeit von Merchandising-Aktivit盲ten an allen Standorten im Einzelhandel verbessern. Au脽endienstteams erhalten einen besseren Einblick in die Aktivit盲ten in den einzelnen Filialen, was eine einheitlichere Markenpr盲sentation und einen erfolgreicheren Wiederverkauf erm枚glicht.

• 麻豆原创 Incentive Management: Steigern Sie die Effektivit盲t Ihres Vertriebsteams mit der L枚sung , die Teil des Portfolios f眉r das ist. Sie k枚nnen damit profitable Vorgehensweisen f枚rdern, die den Umsatz steigern und zum Wachstum des Unternehmens beitragen. Zugleich erm枚glicht die L枚sung Echtzeiteinblicke in die Vertriebsleistung, stellt Funktionen f眉r die Verwaltung von Kl盲rungsf盲llen bereit und unterst眉tzt die von Belohnung von Vertriebserfolgen. Mithilfe von flexiblen Tools k枚nnen Teams Erfolgspr盲mien optimieren und schnell und einfach Vertriebspl盲ne erstellen, testen und einf眉hren. Dar眉ber hinaus unterbreitet die L枚sung KI-gest眉tzte Empfehlungen, mit denen Unternehmen ihre Pl盲ne optimieren, bestm枚gliche Ergebnisse erzielen und handlungsrelevante Einblicke gewinnen k枚nnen.

• Consumer Products Intelligence (麻豆原创 Early Adopter Care): Mit dieser L枚sung k枚nnen Unternehmen in der Konsumg眉terindustrie die riesigen Datenmengen, die in ihren Vertriebs- und Handelsprozessen erzeugt werden, als Grundlage f眉r bessere Entscheidungen nutzen. Analysen und KI unterst眉tzen sie dabei, den Erfolg von Rabatten zu steigern, h枚here Ums盲tze und Margen zu erzielen und den manuellen Aufwand zu verringern.
  听

Die Serviceausf眉hrung unternehmensweit standardisieren

Immer h盲ufiger wird von Serviceteams schnellerer und zuverl盲ssigerer Support erwartet. Zugleich m眉ssen sie die zunehmende Komplexit盲t von Supportkan盲len und Supportanfragen bew盲ltigen. Dies setzt einen einfacheren Zugriff auf Services und konsistente Prozesse im gesamten Unternehmen voraus.

• Selfservice-Katalog: Erm枚glichen Sie es Ihren Mitarbeitenden, auch ohne fundierte Kenntnis der Backend-Prozesse schnell die ben枚tigten Services zu finden. Mithilfe dieses intuitiven, gef眉hrten Katalogs f眉r k枚nnen Anfragen automatisch zusammen mit dem richtigen Kontext weitergeleitet werden. Dadurch entstehen weniger Verz枚gerungen und Probleme werden schneller behoben.

• Framework f眉r Inhaltspakete: Mit dem Framework f眉r 麻豆原创 Enterprise Service Management k枚nnen Sie schnellen, skalierbaren Mehrwert in allen Gesch盲ftsbereichen schaffen. Vorkonfigurierte, wiederverwendbare Konfigurationen f眉r verschiedene Fallarten, Workflows und Kataloge unterst眉tzen Unternehmen bei einer schnelleren Bereitstellung von Services und vereinfachen zugleich die Implementierung im gesamten Unternehmen. Mit diesem Ansatz k枚nnen Unternehmen Komplexit盲t beseitigen, Partner unterst眉tzen und die Einf眉hrung beschleunigen. Inhaltspakete f眉r die Bereitstellung von HR-Services werden in K眉rze verf眉gbar sein.听
• E-Mail-Editor in 麻豆原创 Service Cloud und 麻豆原创 Enterprise Service Management: Dieser E-Mail-Editor erm枚glicht ein effizienteres Verfassen, Bearbeiten und Verwalten von Nachrichten an Kunden und stellt bei Serviceinteraktionen eine hohe Qualit盲t sicher. Der moderne, benutzerfreundliche E-Mail-Editor wurde speziell f眉r Unternehmen entwickelt, die ihren Fokus auf KI legen.

• Erstellung von Verkaufsobjekten 眉ber den Kunden-Hub: Erm枚glichen Sie es Bearbeitern, Leads, Opportunitys, Termine und Kundenauftr盲ge direkt 眉ber den Arbeitsbereich des Bearbeiters in 麻豆原创 Service Cloud zu verwalten. Mit dieser Funktion k枚nnen Unternehmen jede Interaktion mit Kunden in eine Opportunity umwandeln und auf diese Weise Mehrwert schaffen.

Das Auftragsmanagement vernetzen und beschleunigen

Damit sich aus Erkenntnissen Ma脽nahmen ableiten lassen, sind vernetzte Systeme erforderlich, die auch neue Anforderungen nahtlos unterst眉tzen. Wenn Unternehmen ihre Auftragskan盲le, Netzwerke f眉r die Auftragsabwicklung und Technologielandschaften erweitern, ben枚tigen sie Integrationen und Anwendungen f眉r das Auftragsmanagement, die damit Schritt halten k枚nnen und es Teams erm枚glichen, schneller auf neue Anforderungen zu reagieren.

• Connector f眉r Abl盲ufe: Erm枚glicht einen l眉ckenlosen Datenfluss zwischen der L枚sung , anderen 麻豆原创-L枚sungen und Produkten von Drittanbietern. Mit dieser vordefinierten Funktion k枚nnen Anwender auch ohne umfassende Unterst眉tzung durch die IT-Abteilung eigene Gesch盲ftsabl盲ufe und Integrationen konfigurieren, sodass Auftragsmanagementprozesse unternehmensweit miteinander vernetzt sind.

CX-L枚sungen f眉r die Ausf眉hrung von Gesch盲ftsprozessen nutzen

Mit der zunehmenden Integration von KI in ihre t盲glichen Abl盲ufe nutzen Unternehmen KI nicht mehr nur, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch f眉r die Ausf眉hrung von Gesch盲ftsprozessen.

Mit unseren vor Kurzem angek眉ndigten strategischen Partnerschaften mit und Google Cloud m枚chten wir diesen auf die Ausf眉hrung von Gesch盲ftsprozessen ausgerichteten Ansatz erweitern, indem KI-gest眉tzte Benutzeroberfl盲chen f眉r Service, Einkauf und Kundeninteraktion direkt mit operativen Systemen und Gesch盲ftsdaten verkn眉pft werden. Dadurch k枚nnen Unternehmen den Schritt von isolierten Interaktionen und Erkenntnissen zu koordinierten Ma脽nahmen vollziehen, die eine schnellere Problembehebung, ein besseres Kundenerlebnis und gr枚脽eren Nutzen f眉r das Unternehmen erm枚glichen.

Informieren Sie sich ausf眉hrlich 眉ber die Neuerungen f眉r 麻豆原创 CX im zweiten Quartal鈥�2026 

In der Dokumentation im 麻豆原创 Help Portal finden Sie Informationen zu den neuen Funktionen.

Balaji Balasubramanian ist President und Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 Customer Experience und Consumer Industries bei 麻豆原创.

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Die Investitionen in diese Transformationen sind von entscheidender Bedeutung. 贵眉谤 Unternehmen war dies jedoch nicht die Ziellinie, sondern sie haben damit eine Grundlage geschaffen. Und genau von dieser Grundlage profitieren sie heute bei der Einf眉hrung von KI-L枚sungen, mit denen sie messbare Gesch盲ftsergebnisse erzielen m枚chten.

Doch noch ein weiteres Element dieser Grundlage gewinnt zunehmend an Bedeutung: Daten. Die gr枚脽te Wertsch枚pfung mit KI k枚nnen Unternehmen erzielen, die in eine Datengrundlage investiert haben 鈥� denn damit steht KI-L枚sungen vertrauensw眉rdiger Gesch盲ftskontext zur Verf眉gung, der es ihnen erm枚glicht, Schl眉sse zu ziehen, Empfehlungen zu unterbreiten und Aktionen auszuf眉hren.

In meinen Gespr盲chen mit Kunden in der Region Amerika und weltweit zeichnet sich nun ein neues Muster ab. Es geht weniger um die m枚glichen Anwendungsszenarien f眉r KI, sondern vielmehr darum, was passiert, wenn intelligente Technologien in die zentralen Abl盲ufe eines Unternehmens integriert werden.

Auch wenn eine Transformation stets an den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ausgerichtet ist, sind drei Entwicklungen erkennbar, die allen Transformationsprojekten gemeinsam sind.

1. Von KI-Anwendungsf盲llen zu intelligenten Gesch盲ftsprozessen

In der ersten Welle der KI-Einf眉hrung ging es vor allem darum, den Mehrwert von KI nachzuweisen. Unternehmen haben Anwendungsf盲lle mit besonders gro脽em Nutzen ermittelt, damit messbare Ergebnisse erzielt und Vertrauen aufgebaut, dass KI zur Optimierung von Prozessen beitragen kann.

Daran arbeiten sie weiter. Kunden fragen sich jedoch zunehmend, wie intelligente Technologien in den Gesch盲ftsprozessen verankert werden k枚nnen, mit denen ihre Mitarbeitenden t盲glich arbeiten. In der Praxis gibt es daf眉r bereits konkrete Beispiele.

Das brasilianische Unternehmen HR Path Brazil bietet Recruiting und Talentmanagement f眉r internationale Unternehmen und nutzt beispielsweise die in 麻豆原创 SuccessFactors HCM integrierte L枚sung Joule, um typische Interaktionen im Personalwesen zu automatisieren. Die Mitarbeitenden von HR Path Brazil k枚nnen damit die ben枚tigten Informationen schneller auffinden und HR-Teams bleibt mehr Zeit f眉r strategische Aufgaben. Das Unternehmen war dadurch in der Lage, die Zahl der Standard-Supportf盲lle im Personalwesen um sieben Prozent und die Arbeitslast des HR-Supportteams um zwei Stunden pro Woche zu verringern. Daraus ergibt sich schnell ein erhebliches Einsparpotenzial. Dieses Beispiel zeigt, wie integrierte und vernetzte KI-L枚sungen zum festen Bestandteil von Arbeitsabl盲ufen werden.

2. Von der Messung der KI-Nutzung zur Messung der mit KI erzielten Gesch盲ftsergebnisse

Eine der gr枚脽ten Ver盲nderungen, die ich derzeit beobachte, betrifft die Art und Weise, wie Unternehmen Erfolg definieren. Der ROI wird zunehmend zu einer festen Gr枚脽e. Das belegen auch Untersuchungen, insbesondere eine diese Woche ver枚ffentliche Studie von Oxford Economics. Sie zeigt, dass Unternehmen, die in KI investieren, dieses Jahr mit einer durchschnittliche Rendite von 21听% rechnen und in zwei Jahren bereits mit 38听%. Vor dem Hintergrund der fortschreitenden Entwicklung von Agentic AI prognostizieren Fachleute zudem eine Rendite in H枚he von 17,6听Millionen US-Dollar. Damit haben sich die Sch盲tzungen aus dem vergangenen Jahr, die bei 4,3听Millionen US-Dollar lagen, mehr als vervierfacht.

Unternehmen k枚nnen deshalb gezielt der Frage nachgehen, welche Gesch盲ftsergebnisse ihre KI erm枚glicht. Sie wollen wissen, wie sie Zykluszeiten verk眉rzen und bessere Entscheidungen treffen k枚nnen. Von Interesse ist f眉r sie au脽erdem, ob KI ihre Mitarbeitenden entlastet, sodass ihnen mehr Zeit f眉r wertsch枚pfende T盲tigkeiten bleibt. Und schlie脽lich geht es f眉r sie auch um die Frage, ob KI ihnen hilft, resilienter zu werden und schneller zu reagieren.

Dieser Wandel ist deshalb von Bedeutung, weil er zeigt, dass sich der Schwerpunkt von der Implementierung von Technologie hin zur Verbesserung der Unternehmensleistung verlagert.

3. Von Aufzeichnungssystemen zum neuen Betriebssystem f眉r das Unternehmen

Die dritte Entwicklung wird nach meiner Einsch盲tzung langfristig die gr枚脽ten Auswirkungen haben. Jahrzehntelang bildete Unternehmenssoftware in erster Linie Transaktionen, standardisierte Prozesse und automatisierte Routinet盲tigkeiten ab. Nun unterst眉tzt sie Unternehmen zunehmend dabei, Ver盲nderungen fr眉hzeitig zu erkennen, empfiehlt geeignete Ma脽nahmen, koordiniert Arbeitsabl盲ufe funktions眉bergreifend und trifft immer h盲ufiger Routineentscheidungen, die dann von Menschen kontrolliert werden.

Aus diesem Grund ist f眉r mich das autonome Unternehmen weit mehr als nur die n盲chste Phase der Automatisierung. Es steht f眉r ein neues Gesch盲ftsmodell.

Im autonomen Unternehmen sind Mitarbeitende nicht l盲nger damit besch盲ftigt, Informationen aus dem Finanzwesen, der Lieferkette, der Beschaffung, der Personalabteilung und den Gesch盲ftsprozessen der Kunden miteinander zu verkn眉pfen, um daraus weitere Ma脽nahmen abzuleiten. Vielmehr sind intelligente Systeme zunehmend in der Lage, Kontextinformationen bereitzustellen, Empfehlungen zu unterbreiten, Arbeitsabl盲ufe zu koordinieren und Teams bei der Umsetzung von Strategien unterst眉tzen.

Dabei bleibt die Kontrolle stets beim Menschen. Er wird jedoch von Unternehmenssoftware unterst眉tzt, die direkt in die Gesch盲ftsprozesse des Unternehmens eingebunden ist und aktiv zu deren Ausf眉hrung beitr盲gt 鈥� statt lediglich aufzuzeichnen, was bereits geschehen ist.

Wo die Reise hinf眉hrt

Von den gr枚脽ten langfristigen Vorteilen werden nicht die Unternehmen profitieren, die die meisten KI-Anwendungsf盲lle implementieren. Den gr枚脽ten Nutzen werden vielmehr diejenigen erzielen, die diese ersten Erfolge als Grundlage daf眉r nutzen, die Arbeitsabl盲ufe im gesamten Unternehmen von Grund auf neu zu gestalten.

Die Entwicklung zum autonomen Unternehmen ist ein l盲ngerer Prozess, f眉r den auch in Zukunft eine starke F眉hrungskultur, Governance und qualifizierte Mitarbeitende erforderlich sein werden. Diese werden sogar noch wichtiger werden.

Sehr wahrscheinlich werden wir irgendwann so auf die aktuellen KI-Projekte zur眉ckblicken, wie wir heute auf die Anf盲nge der Cloud-Transformation zur眉ckblicken: Wir werden sie nicht als Ziel betrachten, sondern als Grundlage f眉r ein v枚llig neues Betriebsmodell und neue M枚glichkeiten, kontinuierliche Innovationen voranzubringen.

Die wahren Profiteure dieses Wandels werden die Unternehmen sein, die zunehmend intelligenter, anpassungsf盲higer und autonomer werden.

Jan Gilg ist Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE und Global President of Customer Success & Americas.

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Komplexe Transformationsprogramme geraten immer wieder an einen Punkt, an dem Entscheidungen ausbleiben und Diskussionen sich im Kreis drehen. Genau diese Situation erlebte auch SNP w盲hrend der Modernisierung der eigenen 麻豆原创-Landschaft. Im Gespr盲ch erl盲utert Matthias Schirner, Manager Global IT Business Applications bei SNP, wie der Max Success Plan von 麻豆原创 dabei half, festgefahrene Themen aufzul枚sen und das Transformationsprogramm gezielt voranzubringen.

Der Ausgangspunkt: ambitioniert, komplex und an manchen Stellen blockiert

Mit mehr als 1.600 Mitarbeitenden an 34 Standorten in 22 L盲ndern z盲hlt SNP zu den f眉hrenden Anbietern von KI-gest眉tzter Software f眉r 麻豆原创-Transformationen und Datenmanagement. Unternehmen wie BMW, Pfizer oder E.ON setzen auf SNP, wenn es darum geht, komplexe 麻豆原创-Transformationen effizient und sicher umzusetzen.

Doch auch Unternehmen mit umfassender Transformationsexpertise stehen bei der Modernisierung ihrer eigenen IT-Landschaft vor anspruchsvollen Aufgaben. SNP hat bereits vor vier Jahren seine 麻豆原创-Systemlandschaft mit RISE with 麻豆原创 in die 麻豆原创 S/4HANA Private Cloud Edition auf Microsoft Azure migriert und damit fr眉hzeitig den Grundstein f眉r eine zukunftssichere Cloud-Strategie gelegt. In den vergangenen Jahren wurde diese Transformation konsequent weiter vorangetrieben. So wurden zus盲tzliche 麻豆原创 Cloud-L枚sungen wie 麻豆原创 SuccessFactors f眉r das globale Personalmanagement sowie 麻豆原创 Concur f眉r das Reisekosten- und Ausgabenmanagement erfolgreich eingef眉hrt und weltweit ausgerollt. Dar眉ber hinaus setzt SNP auf die 麻豆原创 Business Data Cloud als zentrale Daten- und Analyseplattform.

SNP treibt die Modernisierung seiner 麻豆原创-Landschaft konsequent weiter voran. Nach dem erfolgreichen Wechsel in die 麻豆原创 S/4HANA Private Cloud Edition steht mit 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition nun der n盲chste Schritt der ERP-Evolution an.

Im Verlauf des Programms zeigte sich jedoch, dass einzelne Themen nicht wie geplant vorankamen. Diskussionen wiederholten sich 眉ber Monate, ohne zu tragf盲higen Entscheidungen zu f眉hren.

Wie kam es zum Max Success Plan?

Matthias Schirner zufolge ergab sich das Engagement ganz konkret aus der Projektsituation heraus: 鈥濫s entstand in einem Meeting mit 麻豆原创, in dem wir gemeinsam 眉ber den Status unseres Transformationsprogramms sprachen. Wir kamen zu dem Schluss, dass es am besten w盲re, einen Workshop zu initiieren 鈥� um 眉ber konkrete Herausforderungen zu sprechen und zu kl盲ren, wie 麻豆原创 uns helfen kann, diese zu 眉berwinden.“

Gemeinsam identifizierten die Teams die wesentlichen Herausforderungen und priorisierten die wichtigsten Handlungsfelder. Daraus entwickelte sich ein ma脽geschneidertes Service-Engagement, das gezielt auf die Anforderungen von SNP zugeschnitten wurde.

Was der Max Success Plan konkret ver盲ndert hat

1. Neue Perspektiven auf bestehende Herausforderungen

鈥濪er Hauptvorteil ist, dass wir die Perspektive auf unsere Herausforderungen ver盲ndert haben“, sagt Matthias Schirner. Der Blick von au脽en 鈥� kombiniert mit der Produkt- und Architekturkompetenz von 麻豆原创 鈥� half dabei, festgefahrene Situationen neu zu bewerten und L枚sungswege zu entwickeln.

Gerade in langfristigen Transformationsprogrammen entwickeln Teams h盲ufig 眉ber Monate hinweg bestimmte Sichtweisen auf Herausforderungen. Eine externe Perspektive kann helfen, neue L枚sungsans盲tze zu identifizieren und Entscheidungen wieder voranzubringen.

2. Von langen Diskussionen zu klaren Entscheidungen

鈥濶ie endende Diskussionen, eine nie endende Meeting-Serie zum selben Thema 鈥� wir konnten sie stoppen und in Entscheidungen 眉berf眉hren. In klare Entscheidungen. Und damit stellen wir sicher, dass wir mit unserer Implementierung vorankommen.“

贵眉谤 SNP lag der Mehrwert nicht allein in zus盲tzlicher Beratung, sondern vor allem darin, die Entscheidungsf盲higkeit innerhalb des Projekts wiederherzustellen. Das schuf die Grundlage, um das Transformationsprogramm konsequent weiterzuf眉hren.

3. Schnelle Wirkung

Schirner betont, wie schnell das Engagement Wirkung zeigte: 鈥濫s war fantastisch zu sehen, wie schnell dieses Service-Engagement Wert und Qualit盲t in unser Projekt gebracht hat.“ Themen, die zuvor 眉ber Monate hinweg diskutiert worden waren, konnten gemeinsam mit den 麻豆原创-Expertinnen und -Experten z眉gig in eine l枚sungsorientierte Umsetzung 眉berf眉hrt werden.

Warum der Max Success Plan gerade jetzt relevant ist

贵眉谤 SNP reicht die Bedeutung des Projekts 眉ber die aktuelle Transformation hinaus. 鈥濿ir reden 眉ber KI, 眉ber Autonomous Enterprise, 眉ber Agents“, sagt Schirner. 鈥灩竺及� uns ist es wichtig, die richtige Grundlage f眉r all das zu bauen.“

Viele 麻豆原创-Anwender stehen heute vor einer 盲hnlichen Situation. Die Innovationsgeschwindigkeit nimmt kontinuierlich zu. Wer heute seine 麻豆原创-Landschaft modernisiert, schafft zugleich die Voraussetzungen, um k眉nftige Innovationen wie KI-Agenten oder weitere intelligente Automatisierung gezielt nutzen zu k枚nnen.

Hier setzt der Max Success Plan an. Als umfassendstes Service-Angebot von 麻豆原创 unterst眉tzt er Unternehmen dabei, komplexe Transformationsprogramme strategisch zu begleiten. Das im M盲rz 2026 eingef眉hrte dreistufige Modell (Foundational, Advanced und Max) umfasst unter anderem dedizierte Success Plan Manager, l枚sungs眉bergreifende Prozessoptimierung, kundenspezifische Prototypenentwicklung sowie Premium-Support mit Reaktionszeiten von bis zu 15 Minuten bei h枚chster Priorit盲t. Oder wie Matthias Schirner zusammenfasst:

鈥濪ie Guidance von den 麻豆原创-Experten zu bekommen, ist der Schl眉ssel f眉r unser Fundament, um das Unternehmen der Zukunft zu bauen.“

Was andere 麻豆原创-Kunden daraus mitnehmen k枚nnen

Die Erfahrungen von SNP zeigen ein Muster, das viele Transformationsprogramme kennen:

• Komplexe Projekte profitieren von unterschiedlichen Perspektiven. Auch Unternehmen mit umfangreicher Transformationserfahrung k枚nnen von der Produkt- und Architekturkompetenz des Softwareherstellers profitieren.

• Ma脽geschneiderte Unterst眉tzung schafft den gr枚脽ten Mehrwert. Entscheidend war kein Standardprogramm, sondern ein Service-Engagement, das gezielt auf die konkreten Herausforderungen zugeschnitten war.

• Entscheidungsf盲higkeit ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Wenn Diskussionen 眉ber l盲ngere Zeit keine Ergebnisse liefern, wirken sich Verz枚gerungen auf Projektfortschritt, Motivation und Planungssicherheit aus.

• Zukunftsf盲higkeit entsteht schon heute. Wer Innovationen wie KI-Agenten oder Autonomous Enterprise nutzen m枚chte, schafft daf眉r bereits w盲hrend der Transformation die notwendigen Voraussetzungen.

Fazit

Die Erfahrungen von SNP zeigen, dass auch Unternehmen mit umfassender Transformationsexpertise von einer engen Zusammenarbeit mit 麻豆原创 profitieren k枚nnen. Der Max Success Plan unterst眉tzte das Unternehmen dabei, festgefahrene Themen aufzul枚sen, Entscheidungen zu beschleunigen und das Transformationsprogramm gezielt voranzubringen.

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Wie erfolgreich sind IT-Transformationen wirklich? Was sind die wichtigsten Ziele und die zentralen Erfolgsfaktoren, und welche Herausforderungen gibt es?听 Welche Empfehlungen folgen daraus?听 Das wollten das und der herausfinden.

贵眉谤 die 鈥炩�� befragten sie dazu Anfang dieses Jahres mehr als 1.100 Fach- und F眉hrungskr盲fte aus 15 L盲ndern. Die CEOs, CIOs sowie IT- und Transformationsverantwortlichen aus mittelst盲ndischen bis gro脽en Unternehmen waren in den vergangenen zwei Jahren alle an einer IT-Transformation beteiligt.

Der Untertitel der Studie 鈥濿as F眉hrungskr盲fte gerne fr眉her gewusst h盲tten鈥� weist darauf hin:  Die Studie soll den Verantwortlichen dabei helfen, Transformationsprojekte strukturiert zu planen, dabei typische Fallstricke zu vermeiden und individuelle Ziele effizient zu erreichen.

KI statt Kostenreduktion als Motivation f眉r IT-Transformation

Warum starten Unternehmen ein Transformationsprojekt? Wenn man die Studien der vergangenen vier Jahre vergleicht, zeigt sich ein deutlicher Wandel bei den Zielen von IT-Transformationen. W盲hrend 2023 noch Kostenreduktion, organisatorische Anpassungen und Restrukturierungen im Mittelpunkt standen, richten Unternehmen den Fokus heute zunehmend auf Zukunftsf盲higkeit, Innovationskraft und technologische Modernisierung.

Mit K眉nstlicher Intelligenz (KI) 盲ndert sich vieles, auch die Beweggr眉nde f眉r digitale Transformationen in Unternehmen. Mit 60 Prozent ist die Einf眉hrung neuer, moderner Technologien, insbesondere von KI, in der aktuellen Studie der mit Abstand wichtigste Treiber digitaler Transformationsprojekte.

鈥濪ie Transformationsstudie 2026 zeigt, dass KI immer mehr zum entscheidenden Taktgeber der Unternehmensentwicklung wird鈥�, sagt Norbert Rotter, CEO NTT DATA Business Solutions.

鈥濪ie Unternehmen, die KI jetzt strategisch verankern, st盲rken ihre Effizienz und sichern sich den gesch盲ftlichen Vorsprung von morgen.鈥�

Norbert Rotter, CEO NTT DATA Business Solutions

Auf den Pl盲tzen zwei und drei folgen die 鈥濻teigerung der Innovationsf盲higkeit鈥� mit 46,5 Prozent und die 鈥濬lexibilisierung鈥� von Organisation und IT mit 42,2 Prozent aller Nennungen. 鈥濽nternehmen, die Transformation nicht konsequent mit einer klaren Innovations- und KI-Agenda verkn眉pfen, laufen Gefahr, strukturell ins Hintertreffen zu geraten鈥�, so die Autoren der Studie.

Klassische Kostensenkungsziele hingegen rangieren lediglich auf Platz f眉nf. 鈥濬r眉her haben Unternehmen ihre IT transformiert, um Kosten zu senken. Heute transformieren sie, um Zukunft zu gewinnen鈥�, fasst Holger Strotmann, CEO Natuvion, zusammen.

Das 鈥濳I-Paradoxon鈥�

Dabei weist die Studie auf ein 鈥濳I-Paradoxon鈥� genanntes Ph盲nomen hin. KI wird zum wichtigsten Treiber von Transformationen, gleichzeitig z盲hlen die Voraussetzungen f眉r erfolgreiche KI-Initiativen zu den gr枚脽ten Herausforderungen der Transformation. Denn ohne belastbare Daten- und Systembasis keine erfolgreiche KI-Nutzung.

Themen wie Datenqualit盲t, Transparenz 眉ber die eigenen Datenbest盲nde, regulatorische Anforderungen und Governance sind zentrale Voraussetzungen f眉r KI und digitale Gesch盲ftsmodelle. Genau sie werden laut Studie bei Transformationsprojekten aber am h盲ufigsten untersch盲tzt.

Was hat Teilnehmende am meisten 眉berrascht?

Insbesondere die mangelnde Datenqualit盲t ist ein Problem. 26,4 Prozent der Befragten nennen sie als 鈥瀠nerwartete Herausforderung鈥� im Transformationsprozess. Dabei muss man wissen, dass die Qualit盲t der Daten seit dem Start der Studie 2022 stets den ersten Platz belegt. Die 鈥濫rf眉llung regulatorischer Anforderungen鈥� rangiert auf dem zweiten Platz (23,9 Prozent), gefolgt vom Punkt 鈥濼estmanagement鈥� (23,5 Prozent).
 

Mit unerwarteten Herausforderungen m眉ssen Unternehmen in IT-Transformationsprojekten, die in der Regel ein bis zwei Jahre dauern, rechnen. Denn diese, so stellen die Autoren fest, sind in der Praxis komplex, verlaufen dynamisch und oft anders als urspr眉nglich geplant. Deshalb sind diejenigen im Vorteil, die auf Hindernisse flexibel reagieren und in der Lage sind, im Projektverlauf Anpassungen innerhalb ihrer Migrationsmethodik vorzunehmen.

Flexibilit盲t als Erfolgsfaktor

Zum ersten Mal wurde in diesem Jahr gefragt, ob die urspr眉nglich gew盲hlte Migrationsmethode w盲hrend des Transformationsprozesses angepasst werden musste. Das Ergebnis: 71 Prozent der befragten Unternehmen haben w盲hrend des Transformationsprozesses teilweise oder substanzielle Ver盲nderungen innerhalb ihrer Migrationsmethodik vorgenommen, 26,5 Prozent haben die Methodik sogar grundlegend ver盲ndert. Auff盲llig: Selbst bei Greenfield-Migrationen kam es zu 83,4 Prozent zu einem Wechsel oder einer Anpassung der Methodik.

Dabei wurde aber auch deutlich, so die Autoren, dass nicht die urspr眉ngliche Wahl der Methodik 眉ber den Erfolg entscheidet, sondern die F盲higkeit, diese entlang der tats盲chlichen Projektanforderungen weiterzuentwickeln.

In Time und Budget?

Alle Experten wissen: IT-Transformationsprojekte sind hochkomplex und sie rei脽en weiterhin oft die zu Beginn gesteckten Ziele. Laut Studie 眉berschreiten 82,2 Prozent der Unternehmen ihr Budget und 79,5 Prozent ihren Zeitplan. Die Autoren raten deswegen zu 鈥瀝ealistischer Planung, ausreichend Puffer und einem belastbaren Projektsetup.鈥�

Dabei planen Unternehmen ihre Transformationen der Studie zufolge heute realistischer als noch vor einigen Jahren: Ein Zeitraum von ein bis zwei Jahren etabliert sich zunehmend als Standard f眉r gro脽e Vorhaben. In der IT-Transformationsstudie geben fast 64 Prozent der Befragten an, dass sie f眉r ihre Transformation mehr als ein Jahr angesetzt hatten, wobei der Gro脽teil von 44 Prozent mit ein bis zwei Jahren plante. 19,8 Prozent planten 眉ber zwei Jahre, 5,3 Prozent 眉ber vier Jahre.

Wie viel Budget haben die Befragten f眉r die Transformation eingeplant? Im vergangenen Jahr lagen die meisten Unternehmen (18 Prozent) bei einem Gesamtbudget von 5 bis 10 Millionen Euro. Diese Summe hat sich in diesem Jahr weiter erh枚ht: Am h盲ufigsten (20,2 Prozent) wurde diesmal mit einem Budget zwischen 10 und 20 Millionen Euro geplant. Der Gro脽teil der IT-Transformationen liegt in der Spanne zwischen 5 bis 50 Millionen Euro (52,7 Prozent).

Was wurde am meisten untersch盲tzt?

Welche Themen wurden im Zuge der Transformation am meisten untersch盲tzt? Auf dem ersten Platz liegt hier das Testing (32,4 Prozent), knapp vor der technischen Umsetzung (32,3 Prozent). W盲hrend die technische Umsetzung bereits in den Vorjahren als gr枚脽te Herausforderung wahrgenommen wurde, hat das Testing deutlich an Relevanz gewonnen und ist vom vierten Platz an die Spitze ger眉ckt.

Auf dem dritten Platz befindet sich mit 30,3 Prozent die Projektplanung, auf dem vierten Platz kommt mit 29,6 Prozent die Organisation der Kommunikation zwischen Abteilungen und Unternehmensbereichen.

Externe Einflussfaktoren

In der aktuellen Studie wird auch deutlich, dass geopolitische und wirtschaftspolitische Entwicklungen wie Strafz枚lle und Kriege seit der Durchf眉hrung der letzten Studie immer st盲rker auf die Unternehmen einwirken. 94,8 Prozent der Befragten gaben an, dass diese Entwicklungen auch die Transformation beeinflusst h盲tten.

An erster Stelle mit 72,1 Prozent der Nennungen wurden dabei Anforderungen an die Daten- oder Technologiesouver盲nit盲t genannt. 44,6 Prozent gaben geopolitische Spannungen oder Sicherheitsaspekte an, die die Transformation beeinflusst h盲tten. 44,3 Prozent nannten als externen Einflussfaktor die Energie- und Industriepolitik.

Was sind die Erfolgsfaktoren?

Auch zu den zentralen Erfolgsfaktoren eines IT-Transformationsprojekts gibt die Studie Auskunft: Mit 35,2 Prozent der Nennungen kommt 鈥濼ransformations-Know-how鈥� auf Platz Eins, dicht dahinter folgt mit 34,4 Prozent die 鈥濼ransparenz 眉ber alle relevanten Daten鈥� und mit 32,1 Prozent die 鈥濳ontinuit盲t im Projektteam鈥�.

Und was w眉rden die Teilnehmenden im Transformationsprozess zuk眉nftig anders machen? In diesem Jahr gab es dabei erstmals auch den Aspekt KI als Antwortoption, die auf Anhieb auf den ersten Platz kam: 34,2 Prozent der Befragten w眉rden k眉nftig verst盲rkt auf den Einsatz von KI setzen.

Knapp dahinter folgt mit 32,3 Prozent der Wunsch, den Fokus st盲rker auf die kritischsten Prozesse nach der Migration zu legen. Mit 32,1 Prozent fast gleichauf liegt die Optimierung der abteilungs眉bergreifenden Kommunikation. 30,1 Prozent w眉rden mehr in Datenqualit盲t investieren.

鈥濫rfolgreiche IT-Transformationen gelingen vor allem dort, wo strategische Zielsetzung, saubere Daten, realistische Planung, robuste Methodik und konsequentes Change-Management ineinandergreifen鈥�, schreiben die Autoren. Die Transformationsstudie 2026 soll dazu beitragen, sich der Herausforderungen bewusst zu sein, die n枚tigen Ma脽nahmen zu ergreifen und von anderen zu lernen, um es dann besser zu machen. 2027 wird es die n盲chste Transformationsstudie geben.

Vollst盲ndige Studie

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Kaum ein Unternehmen setzt diese Philosophie besser um als .

Innovation als Denkansatz

鈥濿ir stehen vor einem gro脽en Umbruch. Jahrzehntelang galt der Himmel lediglich als ein Raum, den man auf Flugreisen durchquerte. Heute ist ein Experimentierfeld f眉r die Zukunft der Menschheit鈥�, berichtete Nicolas Jourdan, Senior Strategist bei Airbus SAS, im Rahmen der TAC-Insights-Konferenz . Die Konferenz fand im franz枚sischen Toulouse statt, dem operativen Hauptsitz von Airbus.

Bei dem Luft- und Raumfahrtunternehmen geht es l盲ngst nicht mehr nur um die Herstellung von Flugzeugen. Ziel von Airbus ist es, Systeme zu entwickeln, die Kulturen zusammenbringen, Technologie voranbringen, den Planeten sch眉tzen und der Menschheit helfen, weiter den Weltraum zu erkunden.

鈥濱nnovation ist f眉r uns nicht nur die Aufgabe einer unserer Unternehmenssparten. Innovation ist ein Denkansatz. Das bedeutet, dass wir uns immer die Frage 鈥歐as w盲re, wenn?鈥� stellen, wenn andere etwas f眉r unm枚glich halten鈥�, so Jourdan. 鈥濫s ist ganz einfach: Bei Innovation geht es darum, f眉r jemanden, irgendwo und zu einem bestimmten Zeitpunkt einen Mehrwert zu schaffen und diesen nachhaltig zu sichern.鈥�

Das h枚rt sich zwar einfach an, doch es bedeutet, den Status quo infrage zu stellen. Es gilt, offen f眉r kulturellen Wandel zu sein, kalkulierte Risiken einzugehen und im Scheitern eine Chance zum Lernen zu sehen.

Unternehmensgeschichte voll bahnbrechender Innovationen

Als Airbus 1970 in den Markt f眉r Luftverkehr einstieg, wurde dieser von Branchengr枚脽en wie Boeing, McDonnell Douglas und Lockheed dominiert. Airbus konkurrierte jedoch nicht durch ein 盲hnliches Angebot wie seine Wettbewerber, sondern durch grundlegend andere Konzepte. Das Unternehmen hat konventionelles Denken in der Luftfahrt immer wieder hinterfragt.

• Zu einer Zeit, als Experten glaubten, dass zweistrahlige Flugzeuge Ozeane nicht sicher 眉berqueren k枚nnten, bewies Airbus ihnen mit der A300 das Gegenteil und ver盲nderte damit die Zukunft der Langstreckenfl眉ge.
• W盲hrend f眉r die meisten Flugzeuge noch eine dreik枚pfige Besatzung notwendig war, gestaltete Airbus das Cockpit um und automatisierte damit die Rolle des Flugingenieurs. Das Zwei-Piloten-Cockpit setzte sich so entgegen allen Widerstands als globaler Standard durch.
• Der Austausch analoger Instrumente durch digitale Anzeigen, eine als Glascockpit bekannte Innovation, revolutionierte die Interaktion der Piloten mit Flugzeugen und machte das Fliegen sicherer und intuitiver.
• Airbus ersetzte mechanische Systeme durch Computer und f眉hrte so die digitale Flugzeugsteuerung ein. Und Fly-by-Wire-Technologie erh枚hte nicht nur die Sicherheit, sondern erm枚glichte auch den Schutz der Flugenveloppe sowie einen effizienteren Betrieb. Was einst wie ein Controller f眉r ein Videospiel wirkte, ist heute Industriestandard.

Eine der wichtigsten Innovationen von Airbus ist die 鈥濩ross Crew Qualification鈥�. Piloten k枚nnen mit dieser Qualifikation mit minimalem zus盲tzlichen Schulungsaufwand zwischen Flugzeugmodellen 鈥� von der A319 bis zur A350 鈥� wechseln. Das senkt die Kosten f眉r Fluggesellschaften und sorgt f眉r mehr Flexibilit盲t.

鈥濱nnovation ist nicht immer etwas, das Aufsehen erregt. Es geht vor allem darum, komplexe Systeme einfacher und benutzerorienterter zu machen鈥�, betonte Jourdan.

Effizienz bei der Produktion

Gro脽e Bauteile wie der Flugzeugrumpf, die Tragfl盲chen und das Leitwerk werden bei Airbus an unterschiedlichen Standorten gefertigt. Die Teile werden dann zur Montage und f眉r Tests in ein Werk transportiert. Dieser Transport erfolgt mit der Airbus Beluga, einem Gro脽raum-Transportflugzeug, das speziell f眉r die Bef枚rderung gro脽er Komponenten zwischen den europ盲ischen Fertigungsst盲tten entwickelt wurde. Insgesamt kann die Produktion bis zu 12 Monate in Anspruch nehmen, insbesondere bei Gro脽raumflugzeugen.

Airbus nutzt 麻豆原创-ERP-Systeme, einschlie脽lich 麻豆原创 S/4HANA, um zentrale Gesch盲ftsfunktionen zu verwalten. Dar眉ber hinaus kommen 麻豆原创 Manufacturing Execution f眉r den Fertigungsbereich und f眉r die Montagelinien zum Einsatz sowie 麻豆原创 Integrated Business Planning, um die Produktion zu planen, die komplexe Logistikkette zu steuern und die Ressourcennutzung zu optimieren.

鈥灺槎乖� und Airbus blicken auf eine langj盲hrige Partnerschaft zur眉ck鈥�, berichtete Jourdan. 鈥濷hne 麻豆原创 w盲ren unsere Systeme nicht so effizient, wie sie es heute sind. Wir setzen auf kontinuierliche Entwicklung.“ 

Strategie f眉r die Zukunft

Wenn es darum geht, neue Horizonte zu erkunden, verl盲sst sich Airbus nicht ausschlie脽lich auf die eigene Expertise, sondern probiert auch regelm盲脽ig unkonventionelle Ans盲tze mit externen Fachleuten aus. Das hilft, Schwachpunkte zu erkennen, die eigene Strategie auf den Pr眉fstand zu stellen und gesellschaftliche und 枚kologische Ver盲nderungen zu verstehen.

Um eine interne Perspektive mit einer Sicht von au脽en zu kombinieren, hat Airbus Skywise ins Leben gerufen. Diese Plattform f眉r Datenanalysen agiert als digitales Gehirn, das Flugzeuge, den operativen Betrieb und Wartungssysteme miteinander verbindet. Als Datenplattform f眉r den Betrieb der Fluggesellschaft und der Flugzeuge aggregiert Skywise riesige Datenmengen in einem System. Anschlie脽end f眉hrt die Plattform vorausschauende Wartungsanalysen durch, die zunehmend von KI unterst眉tzt werden. Ziel ist es, Muster zu erkennen und Ausf盲lle vorherzusagen, bevor sie auftreten, um Verz枚gerungen, Defekte und kostspielige Reparaturen zu vermeiden.

Die Strategie f眉r die Zukunft von Airbus basiert auf drei Grundpfeilern:

• Dekarbonisierung: Die Luft- und Raumfahrtindustrie steht unter zunehmendem Druck, ihre Emissionen zu reduzieren. Airbus geht dies direkt an, indem das Unternehmen wasserstoffbetriebene Flugzeuge, nachhaltige Flugkraftstoffe, Blended-Wing-Body-Konzepte und vollelektrische Antriebskonzepte testet. Ziel von Airbus ist es, das weltweit erste emissionsfreie Verkehrsflugzeug auf den Markt zu bringen.
• Digitale Transformation: Um vollst盲ndig vernetzte 脰kosysteme zu realisieren, entwickelt Airbus Netzwerke f眉r satellitengest眉tzte Kommunikation, intelligente Kabinen- und Frachtsysteme sowie Plattformen f眉r Echtzeit-Betriebsdaten. Dies erm枚glicht eine bessere Entscheidungsfindung, geringere Kosten und ein besseres Passagiererlebnis.
• Automatisierungs- und Autonomieprojekte: Projekte wie DragonFly setzen neue Ma脽st盲be im Bereich der Pilotenassistenz und Automatisierung. K眉nftig werden automatische Notlandungen, ein vom Wetter unabh盲ngiger Flugbetrieb sowie fortschrittliche Navigationssysteme m枚glich sein. Dabei geht es nicht darum, Piloten zu ersetzen, sondern die Sicherheit und Effizienz zu erh枚hen.

脺ber den Horizont hinaus 

Ob in der Erdumlaufbahn oder im Weltall 鈥� Airbus schreibt am n盲chsten Kapitel der Menschheit mit. Das Unternehmen spielt eine Schl眉sselrolle bei der Suche nach Leben auf dem Mars 鈥� gemeinsam mit der Europ盲ischen Weltraumorganisation (ESA) und mit dem 鈥濫xoMars鈥�-Rover. Au脽erdem arbeitet das Unternehmen am Europ盲ischen Servicemodul (ESM) f眉r Missionen des Artemis-Programms der NASA mit und tr盲gt zur Entwicklung von Satellitensystemen bei, die globale Kommunikation und Klima眉berwachung erm枚glichen.

Oft sto脽en neue Ideen auf Skepsis, und kultureller Widerstand kann die Akzeptanz dieser Ideen erschweren. Fehler sind dabei unvermeidlich. Airbus betrachtet diese Aspekte als festen Bestandteil des Prozesses.

鈥濪ie gr枚脽ten Herausforderungen unserer Zeit 鈥� Klimawandel, globale Vernetzung und die Erforschung des Weltraums 鈥� k枚nnen nicht von nur einem Unternehmen oder sogar einer Branche gel枚st werden. Die Dekarbonisierung erfordert das Zusammenspiel von Energieversorgern, Regierungen, Infrastrukturentwicklern sowie Fluggesellschaften und Herstellern. Es ist eine Verantwortung, die alle gemeinsam tragen鈥�, res眉mierte Jourdan.

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Das 脺berangebot bew盲ltigen

Dies sind nur einige der Herausforderungen, denen sich das KETRACO stellen muss. Der Energiesektor in Afrika befindet sich im Wandel 鈭� von einem zentralisierten Stromsystem hin zu einem diversifizierten Netz auf Basis erneuerbarer Energien.

鈥濫rneuerbare Energie ist im 脺berfluss vorhanden. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sie zu verwalten, zu integrieren und zu stabilisieren鈥�, erkl盲rte Dr. Njogu Kimando, Energieexperte bei KETRACO, auf der Konferenz TAC Insights for in Toulouse. 鈥灩竺及� die Energiewende stehen ausreichend Kapazit盲ten zur Verf眉gung. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, die Komplexit盲t in Echtzeit zu beherrschen.鈥�

Geothermische Energie aus dem Great Rift Valley liefert etwa 40 Prozent des Stroms in der Region. Damit ist Kenia der gr枚脽te Geothermieproduzent Afrikas. Rund 24 Prozent werden durch Wasserkraft aus Fl眉ssen erzeugt. Der restliche Bedarf wird durch Wind- und Solarenergie gedeckt. Die Windenergie stammt haupts盲chlich von Afrikas gr枚脽tem Windpark am Turkanasee. Der am schnellsten wachsende Sektor ist die Solarenergie, die in l盲ndlichen Haushalten und Unternehmen weit verbreitet ist. Weltweit weist Kenia eine der h枚chsten Verbreitungsraten von Photovoltaikanlagen in Privathaushalten auf.

Erneuerbare Energien senken zwar die Kosten, unterst眉tzen die Klimaziele und gew盲hrleisten die Energieversorgungssicherheit. Zu den Herausforderungen z盲hlen jedoch d眉rrebedingte Wasserknappheit, Schwankungen bei Sonne und Wind sowie Netzinstabilit盲t.

Fehlende synchronisierte Intelligenz

Im traditionellen Stromnetz wird Energie in wenigen zentralen Kraftwerken erzeugt. Dies schafft eine stabile Versorgungsquelle, die sich anhand von Bedarfsprognosen einfach steuern l盲sst. Die Erzeugung erneuerbarer Energien ist jedoch vom Wetter abh盲ngig und schwankt, was Echtzeit眉berwachung, schnellen Ausgleich und eine dynamischere Systemsteuerung erfordert.

Bei modernen Stromsystemen mangelt es nicht an Daten. Die zentrale Herausforderung besteht darin, dass eine einheitliche Echtzeit-脺bersicht 眉ber fragmentierte Systeme hinweg fehlt. Dies schr盲nkt die M枚glichkeit ein, operative Entscheidungen zeitnah und koordiniert zu treffen. 

鈥濿ir gleichen st盲ndig Angebot und Nachfrage aus鈥�, so Kimando. 鈥濿ir haben zu wenig Echtzeit-Transparenz 眉ber Erzeugungsquellen, 脺bertragungsanlagen und Verbrauchsmuster hinweg.鈥�

Mit der Expansion erneuerbarer Energien hat sich die Rolle von KETRACO gewandelt. Das Unternehmen baut und betreibt nicht mehr nur 脺bertragungsleitungen, sondern steuert Stromfl眉sse in Echtzeit, koordiniert schwankende Energieerzeugung und gew盲hrleistet Netzstabilit盲t und Zuverl盲ssigkeit. Bei diesen Aufgaben setzt das Unternehmen auf digitale Systeme.

Kimando stellte die neue, integrierte Smart-Grid-Infrastruktur des Unternehmens vor. Sie bildet eine durchg盲ngige digitale Wertsch枚pfungskette und dient als Grundlage f眉r den digitalen Zwilling f眉r das Netz und verkn眉pft operative Technologie mit Unternehmenssystemen und komplexen Analysen.

Daten werden von SCADA, einem industriellen Kontrollsystem f眉r Infrastruktur und Versorgungsnetzwerke, erfasst und sicher 眉ber die Middleware der 麻豆原创 Business Technology Platform an 麻豆原创 S/4HANA weitergeleitet. Dieses System dient als R眉ckgrat des Unternehmens. Hier werden operative Daten in strukturierte Gesch盲ftsprozesse 眉bersetzt. 

Von Daten zu Entscheidungen

鈥濿ir setzen auf Technologie der 麻豆原创, um diese Rohdaten in vorausschauende, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln鈥�, sagte Kimando. Als Beispiele nannte er die Verwaltung von Anlagenlebenszyklen und Kennzahlen zur Reduzierung von Ausf盲llen 鈥� Ans盲tze, um von reaktiver Wartung zu Prognosen der Netzzuverl盲ssigkeit 眉berzugehen. 鈥濪ie Digitale Transformation ist keine technologische Entscheidung mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit. Es ist ein Balanceakt zwischen Werten und Risiken.鈥�

贵眉谤 KETRACO besteht das Ziel darin, den vollen Wert erneuerbarer Energien zu erschlie脽en und gleichzeitig die steigenden Risiken des Betriebs in einem komplexen und dynamischen Energieumfeld zu vermeiden. Unt盲tigkeit f眉hrt zu Netzinstabilit盲t und betrieblicher Ineffizienz, zu unzureichender Nutzung von Energieinvestitionen, steigenden Kosten sowie regulatorischen Risiken und Compliance-Risiken. Datengest眉tzte Ma脽nahmen f眉hren zu h枚herer Wirtschaftlichkeit und besseren Investitionsentscheidungen. Zudem erh枚ht dies die betriebliche Widerstandsf盲higkeit durch weniger Ausf盲lle und schnellere Wiederherstellung des Systems.

鈥瀂usammengenommen st盲rkt dies unsere s trategische Positionierung f眉r die Energiewende und die Einhaltung von Umwelt-, Sozial- und Governance-Vorgaben鈥�, erkl盲rte Kimando.

Die n盲chste Herausforderung

Bei KETRACO gilt KI als Multiplikator f眉r Kapazit盲t. Dadurch wird der entscheidende Wechsel vom ressourcenintensiven Netzausbau zur intelligenzgesteuerten Netzoptimierung erm枚glicht. 

鈥濪ie KI hilft uns, mit der selben Belegschaft mehr zu erreichen. Unsere Ingenieure werden unterst眉tzt, aber nicht ersetzt鈥�, teilte der Experte mit. 鈥濧utomatisierung erm枚glicht unseren Mitarbeitenden, sich st盲rker auf Vorhersagbarkeit und Entscheidungsfindung zu konzentrieren.鈥�

Die KI unterst眉tzt auch langfristige Nachhaltigkeitsziele, denn durch das Simulieren von Szenarien, bevor eine Investition get盲tigt wird, lassen sich Fehler vermeiden und Kosten senken. Dar眉ber hinaus erm枚glicht sie auch selbstoptimierenden Netzbetrieb, sie reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen und verbessert die Zusammenarbeit und Integration zwischen regionalen Stromsystemen und bei grenz眉berschreitenden Energietransfers.

Die Aufgabe von KETRACO besteht darin, Strom zu den Verbrauchern in ganz Kenia zu bringen und das Land an den gr枚脽eren ostafrikanischen Strommarkt anzubinden. Die Bedeutung des Unternehmens w盲chst, da Kenia zu einem Zentrum f眉r erneuerbare Energien geworden ist und seine Geothermie-, Wind- und Wasserkrafterzeugung ausbaut. Ohne seine 脺bertragungsinfrastruktur k枚nnte ein Gro脽teil der erneuerbaren Energie Kenias nicht effizient an Verbraucher oder Nachbarl盲nder geliefert werden.

Abschlie脽end fasste Kimando zusammen, wie die digitale Transformation die Verwaltung, Stabilisierung und Optimierung von Strom grundlegend ver盲ndert: Erneuerbare Energien seien vor allem eine systemische Herausforderung 鈥� nicht prim盲r eine technologische. Entscheidend sei, dass sich die Technologie an den betrieblichen Abl盲ufen und der Strategie orientiere. Kontrolle entstehe durch Transparenz und Integration, w盲hrend Partnerschaften eine raschere Skalierung und Umsetzung erm枚glichten.

鈥濪as Stromnetz der Zukunft wird nicht dadurch definiert, wie viel Energie wir erzeugen, sondern wie intelligent wir sie verwalten鈥�, res眉mierte er. 

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鈥濪er weltweite Energiebedarf wird weiter steigen鈥�, erkl盲rte Young. 鈥濪a erneuerbare Energien derzeit nur einen kleinen Anteil unseres Energiebedarfs decken, werden wir auf dem Weg in eine kohlenstoff盲rmere Welt weiterhin sicher gef枚rdertes 脰l und Gas ben枚tigen.鈥�

Roh枚l bleibt dort unverzichtbar, wo Alternativen begrenzt sind 鈥� insbesondere im Schwerlastverkehr und in der Chemieindustrie. Erdgas spielt eine zentrale Rolle beim 脺bergang zu einer kohlenstoffarmen Wirtschaft: sowohl als Energietr盲ger als auch bei der industriellen Wasserstoffproduktion.

Ein einzigartiges Gesch盲ftsmodell

Das Besondere an Harbour Energy, einem der weltweit gr枚脽ten und geografisch am breitesten aufgestellten unabh盲ngigen 脰l- und Gasunternehmen, ist nicht allein seine Gr枚脽e. Interessant ist vielmehr, wie das Unternehmen so gro脽 geworden ist und wie es sich von traditionellen Energieunternehmen unterscheidet. Harbour Energy wurde 2014 von der Beteiligungsgesellschaft EIG Global Energy Partners mit dem Ziel gegr眉ndet, ein globales, unabh盲ngiges Unternehmen durch Akquisitionen aufzubauen.

鈥濿ir versuchen im Grunde, ein sehr schwieriges Problem zu l枚sen: Wie skalieren wir wie ein Gro脽konzern und bleiben gleichzeitig so agil wie ein Start-up?鈥�, sagte Young in seinem Vortrag 眉ber den rasanten Wachstumskurs von Harbour Energy. Er erl盲uterte, dass in einem Unternehmen, das durch 脺bernahmen wachse und mehrere ERP-Systeme betreibe, die Rolle der Technologie weniger darin bestehe, 鈥瀍in einziges System“ zu schaffen. Vielmehr gehe es darum, alles zu vernetzen, Erkenntnisse zu standardisieren und Ver盲nderungen schneller voranzutreiben.

Meister der Integration

Die meisten 脰l- und Gaskonzerne sind 眉ber Jahrzehnte gewachsen. Harbour schaffte dies in nur etwa zehn Jahren 鈥� mit einer ambitionierten Strategie, bei der 脺bernahmen und Fusionen eine wichtige Rolle spielten. Das Unternehmen erwarb Verm枚genswerte wie 脰lfelder von Branchengr枚脽en wie Shell. Zudem expandierte Harbour rasch in elf L盲nder und sicherte sich so eine breite geografische Pr盲senz. Von entscheidender Bedeutung war, dass es Harbour Energy oft gelang, Akquisitionen bereits innerhalb eines Jahres zu integrieren, was sowohl Schnelligkeit als auch Integrationskompetenz beweist.

鈥濾iele Unternehmen haben nach 脺bernahmen mit erheblichen Schwierigkeiten zu k盲mpfen鈥�, berichtete Young. 鈥濻ysteme versagen, Prozesse kollidieren, Wert geht verloren. Bei Harbour konzentrieren wir uns darauf, neue Verm枚genswerte schnell zu stabilisieren, Synergien fr眉hzeitig zu nutzen und die Betriebskosten zu senken 鈥� selbst, w盲hrend wir wachsen.鈥�

Youngs Team verfolgte beim Thema Technologie einen anderen Ansatz. W盲hrend die meisten Unternehmen auf ein einziges gro脽es ERP-System setzen, schl盲gt Harbour diesen Weg nicht blind ein. Das Unternehmen betreibt mehrere ERP-Systeme, wenn es sinnvoll ist, konzentriert sich auf eine zweckm盲脽ige Architektur und verwendet Tools, um Prozesse zu verbinden, anstatt alles in ein einziges System zu zw盲ngen. Eine solche Flexibilit盲t ist ein gro脽er Vorteil f眉r ein Unternehmen, das immer wieder neue Unternehmen erwirbt.

Das digitale R眉ckgrat

Da Harbour Energy mehrere ERP-Systeme anstelle einer einzigen monolithischen Plattform betreibt, ist Komplexit盲t unvermeidlich. Die 鈥� insbesondere die L枚sungen von 麻豆原创 LeanIX und das 麻豆原创 Signavio-Portfolio 鈥� verbindet diese heterogene Landschaft. Sie harmonisiert Prozesse, verbindet Ressourcen mit Systemen und bietet eine einheitliche Sicht darauf, was wo vorhanden ist. So entsteht Transparenz in einer ansonsten fragmentierten Umgebung.

鈥濨evor wir die Toolchain von 麻豆原创 eingef眉hrt haben, waren Prozesse in Excel-Tabellen und PDF-Dokumenten versteckt. All das geh枚rte zum lokalen Wissen, das wir uns angeeignet hatten鈥�, erkl盲rte Young. 鈥濿ir hatten keinen klaren 脺berblick 眉ber doppelte Eintr盲ge oder Ineffizienzen. Zum Beispiel stellten wir fest, dass wir Dutzende von HR-Systemen im Einsatz hatten, die wir dann um die H盲lfte reduzieren konnten. Und so konnten wir 33 verschiedene M枚glichkeiten zur Abrechnung von Reisekosten in nur einer b眉ndeln.鈥�

Ein wesentlicher Effekt ist die Geschwindigkeit. W盲hrend die 眉bliche Planung einer Transformation bisher zu 24 Monate in Anspruch genommen hat, ist es jetzt mit der Toolchain und Prozessmodellierung m枚glich, zentrale Designzyklen mitunter in vier bis sechs Wochen umzusetzen. M枚glich wird dies durch standardisierte Prozessvorlagen und automatisierte Modellierung, die schnellere Validierungszyklen erm枚glichen, was dazu f眉hrt, dass Integrations- und Transformationsprogramme schneller durchgef眉hrt werden k枚nnen.

Dar眉ber hinaus stellen L枚sungen wie 麻豆原创 Test Automation by Tricentis und 麻豆原创 Cloud ALM f眉r Application Lifecycle Management sicher, dass Releases sicherer sind und bei Produktivstarts weniger betriebliche 脺berraschungen auftreten. In einer Branche, in der Ausfallzeiten kostspielig sind, ist dies von entscheidender Bedeutung.

Durch die Verkn眉pfung von Systemen und Prozessen erm枚glicht die Toolchain Kostentransparenz 眉ber Gesch盲ftsbereiche hinweg und eine Priorisierung von Investitionen auf der Grundlage realer Daten. Somit unterst眉tzt sie finanzielle Disziplin, was sich auf die Wertsch枚pfung f眉r die Aktion盲re auswirkt.

贵眉谤 ein Unternehmen, das sich auf 脺bernahmen st眉tzt, liegt der wohl gr枚脽te Mehrwert darin, dass die integrierte Toolchain hilft, die Systeme 眉bernommener Unternehmen schnell abzubilden und mit dem zentralen Modell von Harbour zu vergleichen, um zu ermitteln, was beibehalten, abgeschaltet oder migriert werden soll. Deshalb kann Harbour Akquisitionen z眉gig integrieren, anstatt jahrelang in der IT-Konsolidierung festzustecken.

Struktur vor Automatisierung

Erst wenn Prozesse strukturiert und sichtbar sind, k枚nnen sie f眉r die Automatisierung genutzt werden. Daher spielen all diese Tools eine entscheidende Rolle bei der Einf眉hrung von k眉nstlicher Intelligenz (KI). Standardisierte Workflows und Prozess-Maps dienen als Grundlage f眉r KI-Tools, und Digital Adoption Platforms f眉hren die Anwender durch die Systeme.

Die drei wichtigsten Motoren der integrierten Toolchain sind:

• Transparenz-Engine: schafft einen ganzheitlichen 脺berblick 眉ber das Gesch盲ft
• Standardisierungs-Engine: harmonisiert Prozesse, Systeme und Ressourcen weltweit
• Beschleunigungs-Engine: verk眉rzt die Integrationszeit bei Fusionen und 脺bernahmen und beschleunigt die Umsetzung von Transformationsprojekten

Zusammen mit 麻豆原创 Analytics Cloud f眉r globale Prognosen und Planung stehen diese Tools im Mittelpunkt der erfolgreichen Unternehmenstransformation.

Young nannte drei strategische Hebel, die dem Unternehmen helfen, motiviert und widerstandsf盲hig zu bleiben. An erster Stelle steht strikte finanzielle Disziplin, gefolgt von datengest眉tzten Erkenntnissen, die die Wettbewerbsf盲higkeit sichern, und nicht zuletzt die Ausstattung der Fachbereiche mit modernsten Funktionen, um Resilienz zu gew盲hrleisten.

鈥濪ie Toolchain der 麻豆原创 erm枚glicht es uns, durch Akquisitionen dynamisch zu wachsen, ohne unter der Last der Komplexit盲t zusammenzubrechen鈥�, res眉mierte Young. 鈥濱m Grunde macht sie den Unterschied zwischen chaotischer Expansion und kontrolliertem, skalierbarem Wachstum.鈥�

Erfahren Sie mehr 眉ber die integrierte Toolchain von 麻豆原创 und ihre Kernfunktionen.

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Die Nachfrage nach Fachleuten, die KI-Agenten entwickeln, steuern und koordinieren k枚nnen, steigt schneller als die Zahl der Kandidaten, die diese Positionen besetzen k枚nnten. Deshalb sind Hochschulabsolventen mit praktischer Erfahrung bei der Entwicklung von Agenten auf dem Arbeitsmarkt aktuell hei脽 begehrt.

In diesem Jahr hat die 麻豆原创 auf der Kundenkonferenz 麻豆原创听Sapphire ihre Vision f眉r das autonome Unternehmen vorgestellt, bei dem KI-Agenten Gesch盲ftsprozesse durchg盲ngig steuern und ausf眉hren. 贵眉谤 Hochschulen wirft dies eine wichtige Frage auf: Wie bereiten sich Absolventen auf eine Welt vor, in der KI-Agenten Teil der t盲glichen Arbeitsabl盲ufe sind?

Die 麻豆原创 bietet neue kostenlose Angebote und Ressourcen f眉r Universit盲ten, 眉ber die Dozierende und Studierende praktischen Zugriff auf Tools f眉r die Entwicklung, das Prozessmanagement und die Architektur von KI-Agenten erhalten. Ziel ist es, Hochschulen dabei zu helfen, mit den rasanten Fortschritten auf dem Gebiet der agentenbasierten KI in der Industrie Schritt zu halten und zuk眉nftige Absolventen auf einen sich wandelnden Arbeitsmarkt vorzubereiten.

Zuk眉nftige Entwickler auf agentenbasierte KI vorbereiten

Die 麻豆原创 hat eine Reihe neuer Angebote und Ressourcen zusammengestellt, die Universit盲ten dabei unterst眉tzen, Konzepte und Technologien rund um agentengest眉tzte KI auf praktische Weise in ihre Lehrpl盲ne einzubinden. Drei Angebote, die jeweils einen ganz bestimmten Aspekt agentenbasierter KI abdecken, sind jetzt kostenlos f眉r Dozierende und ihre Studierenden zug盲nglich:

• : Um einen Agenten entwickeln zu k枚nnen, muss dessen Arbeitsweise verstanden werden. Die 麻豆原创听Signavio Process Transformation Suite bietet Lehrkr盲ften und ihren Studierenden Zugriff auf Funktionen f眉r die Auswertung, Modellierung und Transformation von Prozessen. Auf diese Weise k枚nnen sie bestehende Prozesse modellieren und analysieren, Ineffizienzen erkennen und optimierte Workflows gestalten, bei denen KI-Agenten zum Einsatz kommen. Dar眉ber hinaus k枚nnen Studierende und Lehrpersonal die Prozessmodellierung mit 麻豆原创听Signavio Process Modeler im Rahmen der Student Edition des 麻豆原创 Learning Hub nun selbst testen.
• : Dieses Tool gibt Studierenden die M枚glichkeit, die Funktion von Agenten innerhalb der IT-Landschaft eines Unternehmens zu verstehen. 麻豆原创听LeanIX ist im Rahmen der Student Edition des 麻豆原创听Learning Hub f眉r Lehrkr盲fte an Hochschulen kostenlos verf眉gbar. Mit听麻豆原创 LeanIX k枚nnen Studierende Unternehmensarchitekturen modellieren und nachvollziehen, wie sich die Einf眉hrung von KI-Agenten auf eine bestehende Systemlandschaft auswirkt.
• : Lehrkr盲fte und Studierende haben die M枚glichkeit, auf eine 麻豆原创-Umgebung f眉r die Gestaltung von Agenten zuzugreifen und verschiedene Schulungsressourcen zu nutzen. Dabei k枚nnen sie mehr 眉ber die Konfiguration und den Aufbau eines KI-Agenten erfahren, indem sie sich anhand von Demos durch den Prozess f眉hren lassen oder in einem Produktivsystem ihre Kenntnisse in der Praxis anwenden.

Was diese Angebote so besonders macht, ist die Art und Weise, wie sie einander erg盲nzen. Studierende k枚nnen mithilfe von 麻豆原创-L枚sungen verschiedene Aspekte der agentenbasierten KI kennenlernen. Sie lernen, dass die Entwicklung eines Agenten nur ein Teil des Gesamtprozesses ist, und dass es ebenso wichtig ist, die Bedeutung des Prozesskontexts, der Architektur und der Governance-Grunds盲tze zu verstehen.

Zusammenarbeit mit Bildungseinrichtungen auf der ganzen Welt

Dar眉ber hinaus setzt sich die 麻豆原创 verst盲rkt daf眉r ein, dass agentenbasierte KI in Lehrpl盲ne integriert wird und arbeitet dazu mit Lehrkr盲ften von 眉ber zehn Universit盲ten weltweit zusammen, darunter die Folgenden:

• Technische und Wirtschaftswissenschaftliche Universit盲t Budapest, Ungarn
• E枚tv枚s-Lor谩nd-Universit盲t, Ungarn
• Hasso-Plattner-Institut
• HEC Montr茅al, Kanada
• Karlsruher Institut f眉r Technologie
• National University of Singapore Business Analytics Centre, Singapur
• Institut f眉r Technologische und H枚here Studien Monterrey, Mexiko
• Technische Universit盲t M眉nchen
• Tongji-Universit盲t, China
• Technische Universit盲t Dresden
• University of California, Irvine, USA

Die Einrichtungen erhalten exklusiv fr眉hzeitigen Zugriff auf die neuesten Funktionen der 麻豆原创-Plattform f眉r die Entwicklung von Agenten. Zudem profitieren Studierende von umfassendem Austausch mit 麻豆原创-Fachleuten sowie von der M枚glichkeit, ihre akademischen Anforderungen f眉r die praxisnahe Vermittlung von Konzepten der agentenbasierten KI gegen眉ber 麻豆原创 zu formulieren.

鈥濿ir m枚chten, dass die Studierenden mit denselben Tools und Szenarien arbeiten, die aktuell in Unternehmen 眉blich sind鈥�, so Dr. Katharina Sch盲fer, Leiterin des Bereichs Academic Partnerships bei 麻豆原创. 鈥濪urch den kostenlosen Zugang zu unseren Ressourcen im Bereich der Entwicklung von Agenten k枚nnen Dozierende diese Praxisbeispiele m眉helos in ihre Kurse einbringen. Studierende, die bereits w盲hrend des Studiums KI-Agenten auf Basis realer Unternehmensprozesse gestalten, haben beim Eintritt in den Arbeitsmarkt einen entscheidenden Vorsprung.鈥�

贵眉谤 Lehrpersonal ist der Praxisbezug ein wichtiger Faktor: Studierende lernen KI-Agenten so nicht nur aus Lehrb眉chern kennen, sondern k枚nnen sie selbst entwickeln 鈥� und zwar anhand realer Systeme und mit echten Einschr盲nkungen.

鈥濵ich hat begeistert, dass Studierende durch diese neue Plattform die M枚glichkeit bekommen, mit unternehmenstauglichen Tools zu arbeiten鈥�, berichtete Prof. Jes煤s Aguilar-Gonzalez vom Institut f眉r Technologische und H枚here Studien in Monterrey. 鈥濻tudierende unserer School of Engineering & Sciences konzipieren Agenten, die auf realen Gesch盲ftsprozessen beruhen, und m眉ssen 眉ber die Architektur und Governance-Aspekte nachdenken. Dies entspricht weitaus mehr der Realit盲t beim Berufseinstieg als jede 脺bung aus einem Lehrbuch.鈥�

Was dieses Konzept auszeichnet, ist der Unternehmenskontext: Agentenbasierte KI wird in Verbindung mit Gesch盲ftsprozessen und der zugeh枚rigen Systemlandschaft vermittelt. Studierende lernen also, wie sich KI in reale Prozesse einf眉gen l盲sst, anstatt im Alleingang zu experimentieren.

Fachkr盲fte f眉r die Zukunft

Im Rahmen des Programms arbeitet die 麻豆原创 seit Jahrzehnten mit mehr als 2.800 Bildungseinrichtungen zusammen, um es Studierenden zu erm枚glichen, mithilfe von Unternehmensanwendungen und -technologien zu lernen, zu forschen und Innovationen zu entwickeln. Mit diesen Angeboten unterst眉tzt 麻豆原创 Studierende beim Aufbau n眉tzlicher 麻豆原创-Kompetenzen und hilft ihnen dabei, sich f眉r Karrierem枚glichkeiten auf der ganzen Welt zu qualifizieren.

Wollen Sie agentenbasierte KI zum Teil Ihres Lehrplans machen? Besuchen Sie die Webseite f眉r 麻豆原创 University Alliances auf sap.com oder wenden Sie sich an universityalliances@sap.com.

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Ziel der Partnerschaft ist es, KI-Anwendungsf盲lle entlang der Wertsch枚pfungskette von SIGNAL IDUNA zu identifizieren, prototypisch zu entwickeln und schrittweise in den Regelbetrieb zu 眉berf眉hren. Grundlage bildet die laufende technologische Weiterentwicklung der Versicherung, die mit RISE with 麻豆原创 derzeit zentrale Teile ihrer Systemlandschaft und Datenarchitektur in die Cloud 眉berf眉hrt.

Im ersten Schritt konzentrieren sich SIGNAL IDUNA und 麻豆原创 auf konkrete Arbeitsfelder entlang der laufenden Transformation. Schwerpunkte werden dabei die datenbasierte Steuerung des Unternehmens sowie die Erneuerung von Kernprozessen sein. So werden beispielsweise zentrale Daten, Systemlandschaften und Anwendungen in die Cloud gehoben, um schnellere Prognose- und Simulationsm枚glichkeiten f眉r das Unternehmen zu kreieren. In einer n盲chsten Phase planen die Partner, die Zusammenarbeit auszuweiten und gemeinsam in Formaten wie KI-Hackathons und -Workshops an weiteren Innovationen zu arbeiten.

Johannes Rath, Vorstand bei SIGNAL IDUNA f眉r das Ressort Kunde, Service und Transformation: 鈥濳眉nstliche Intelligenz wird bei der SIGNAL IDUNA Gruppe nicht als isoliertes Technologiethema verstanden, sondern als integraler Bestandteil unseres Gesch盲fts. Daher haben wir bereits im vergangenen Jahr unserer gesamten Belegschaft eine zentrale KI-Plattform in Zusammenarbeit mit Google Cloud f眉r die t盲gliche Arbeit zur Verf眉gung gestellt. Mit 麻豆原创 verbinden wir unsere technologische Transformation direkt mit der Entwicklung konkreter KI-Anwendungen f眉r unser Kerngesch盲ft. So entsteht ein Innovations-脰kosystem, in dem wir die St盲rken f眉hrender Technologiepartnern wie 麻豆原创 und Google Cloud b眉ndeln. Wir unterstreichen damit unseren Anspruch, die Implementierung von K眉nstlicher Intelligenz in der deutschen Versicherungswirtschaft weiter mit voranzutreiben.鈥�

Thomas Saueressig, Chief Customer Officer und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创 SE: 鈥濪ie Partnerschaft mit SIGNAL IDUNA zeigt, wie Unternehmen mit RISE with 麻豆原创 eine leistungsf盲hige Grundlage f眉r den Einsatz von KI schaffen. Gemeinsam treiben wir die Transformation hin zu einem autonomen Unternehmen voran, in dem Prozesse End-to-End vernetzt und in Echtzeit gesteuert werden. Unser Ziel ist klar: KI soll direkten Impact auf die GuV unserer Kunden haben. Auf dieser Basis entwickeln wir praxisnahe KI-Anwendungsf盲lle f眉r die Versicherungsbranche, die Abl盲ufe effizienter machen und Mitarbeitende von Routine entlasten, damit sie sich auf wertsch枚pfende Entscheidungen konzentrieren k枚nnen.鈥�

脺ber SIGNAL IDUNA Gruppe
Die SIGNAL IDUNA Gruppe geht zur眉ck auf kleine Krankenunterst眉tzungskassen, die Handwerker und Gewerbetreibende vor 眉ber 110 Jahren in Dortmund und Hamburg gegr眉ndet hatten. Heute h盲lt die SIGNAL IDUNA das gesamte Spektrum an Vorsorge- und Finanzprodukten f眉r alle Zielgruppen bereit. Der Gleichordnungskonzern betreut mehr als zw枚lf Millionen Kunden und Vertr盲ge und erzielt Beitragseinnahmen in H枚he von rund 8 Milliarden Euro. Weitere Informationen zur SIGNAL IDUNA Gruppe finden Sie auf

Weitere 麻豆原创einformationen finden Sie im 麻豆原创 News Center. Erhalten Sie 麻豆原创 News auf und .

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Bj枚rn Emde, 麻豆原创 SE, +49 (0)6227 755 107, b.emde@sap.com , MEZ
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com  

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. 

 
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Holz oder Aluminium, freistehend oder angebaut, mit Seitenw盲nden oder Rundum-Verglasung 鈥� wer eine Terrassen眉berdachung kauft, hat viele Entscheidungen zu treffen. Und damit nicht genug: 鈥濨ei uns ergeben sich alleine f眉r eine Kategorie von Terrassen眉berdachungen bereits 3,6 Millionen m枚gliche Varianten“, sagt Heinz M枚dden, Technischer Leiter bei steda. 鈥濽nd dabei sind individuelle Gr枚脽enma脽e nicht mit eingerechnet.“

steda: Online-H盲ndler mit Wachstums-Boom und (fast) unbegrenzter Variantenvielfalt

Die steda GmbH vertreibt Terrassen眉berdachungen aus Holz und Aluminium, Carports und Gartenh盲user und geh枚rt im deutschsprachigen Raum zu den etablierten Direkt- und Online-Anbietern. Gegr眉ndet 2011, starteten Stefan Br眉ggemann und Daniel Heidemann den Vertrieb von Glaspokalen aus einer Garage heraus 鈥� schnell folgten gr枚脽ere Produkte wie Gartenh盲user und Terrassen眉berdachungen. Ab 2013 lief der Verkauf 眉ber einen eigenen Online-Shop.

Die Gesch盲fte entwickelten sich von Anfang an gut 鈥� auf den Boom, den die Corona-Pandemie ausl枚ste, war das steda-Team nicht vorbereitet. 鈥濪ie Menschen waren auf ihre eigenen vier W盲nde zur眉ckgeworfen und wollten sich die Zeit zu Hause so angenehm wie m枚glich machen 鈥� zum Beispiel durch eine neue Terrassen眉berdachung鈥�, erkl盲rt Bastian Wulfekuhl, Prokurist und COO bei steda. Dieser Cocooning-Trend f眉hrte dazu, dass sich die Bestellungen innerhalb k眉rzester Zeit vervielfachten. 鈥濨is zur Corona-Pandemie haben wir alle Bestellungen auf Papier abgewickelt 鈥� vom Vertrieb bis zur Auslieferung鈥�, so Wulfekuhl. 鈥濵it dem Lockdown haben wir 眉ber Nacht auf E-Mail-Verteiler umgestellt 鈥� und danach St眉ck f眉r St眉ck weitere Systeme eingef眉hrt, die aber nie wirklich miteinander sprachen.鈥�

Schluss mit Silodenken: 麻豆原创 Cloud ERP macht aus 6 isolierten Systemen integrierte und automatisierte Prozesse

Die Systeme arbeiteten jedoch v枚llig isoliert voneinander 鈥� ein 脺berblick 眉ber Auftragslage, Umsatzprognosen oder Deckungsbeitr盲ge war schlicht nicht m枚glich. Den Ansto脽 zur Ver盲nderung gaben schlie脽lich die Abteilungen selbst.

鈥濧llen Abteilungsleitern war klar, dass eine effektive Unternehmenssteuerung nur mithilfe eines zentralen Systems m枚glich ist. Das haben sie auch eingefordert 鈥� wohl wissend, dass die Umsetzung gr枚脽ere prozessuale Ver盲nderungen mit sich bringen w眉rde.“

Bastian Wulfekuhl, Prokurist und COO bei steda

Heinz M枚dden erkannte schnell, dass weder eine Branchenl枚sung noch eine reine Handelsl枚sung die Anforderungen von steda erf眉llen w眉rde. Gesucht war eine Plattform, die s盲mtliche Prozesse von Vertrieb bis Logistik durchg盲ngig abdeckt und gleichzeitig die branchenspezifischen Anforderungen versteht und unterst眉tzt. Mehrere Systeme kamen in die engere Auswahl 鈥� letztlich 眉berzeugte die Cloud ERP-L枚sung von 麻豆原创 durch die l眉ckenlose Prozessabdeckung und die Tiefe der Variantenkonfiguration. Einer der letzten verbliebenen Vorbehalte war der Preis: Speziell f眉r kleine und mittelst盲ndische Unternehmen bietet das FUE-Modell (Full User Equivalent) von 麻豆原创 Cloud ERP einen attraktiven Einstieg in die Cloud. Mit einer flexiblen Preisstruktur ab 25 Nutzern, wurde die Einf眉hrung der L枚sung f眉r steda auch wirtschafltich 眉berzeugend.

麻豆原创 Cloud ERP bei steda: In 8 Monaten vom Kick-off zum Go-live

Im Januar 2025 folgte die Vertragsunterzeichnung mit Implementierungspartner BA Business Advice, im Februar das Kick-off-Meeting. Acht Monate sp盲ter, im Oktober 2025, fiel der Go-live 鈥� der sp盲testm枚gliche Zeitpunkt, den das Saisongesch盲ft zulie脽.

In der Projektlaufphase erwiesen sich drei Aspekte als besondere Herausforderung:

• Stammdatenbereinigung 麻豆原创 Cloud ERP stellt mehr als 700 Stammdatenfelder bereit, die die Grundlage f眉r s盲mtliche Folgeprozesse, Analysen und KPIs bilden. Fehler oder Inkonsistenzen w眉rden sich unweigerlich durch das gesamte System ziehen und Auswertungen verf盲lschen. Die Bereinigung erwies sich aufw盲ndiger als geplant 鈥� das steda-Team bew盲ltigte sie mit gro脽em Einsatz. 鈥濿ir haben das mit viel Flei脽arbeit hinbekommen“, sagt Heinz M枚dden.
• Shopify: Die Echtzeit-Anbindung des Webshops an 麻豆原创 Cloud ERP war f眉r steda  gesetzt. Der Partner BA Business Advice entwickelte daf眉r eine ma脽geschneiderte Schnittstellenl枚sung – pr盲zise auf die Prozesse und Anforderungen von steda zugeschnitten. Ein 眉berzeugendes Beispiel f眉r passgenaue Partnerarbeit im 麻豆原创-脰kosystem.
• Variantenkonfiguration (AVC): In der bisherigen Systemwelt von steda wurde die Arbeitsvorbereitung vollst盲ndig manuell durchgef眉hrt. 贵眉谤 die Automatisierung der AVC mussten Produktdaten strukturiert hinterlegt und Prozesse grundlegend neu aufgesetzt werden 鈥� eine zeitintensive Aufgabe, die das steda-Team mit gro脽em Einsatz l枚ste.

Verwaltungsaufwand bei Amazon-Bestellungen sinkt um 90 Prozent

Heute ist der technische Bearbeitungsaufwand von Auftr盲gen bei steda nur noch halb so gro脽: Die Variantenkonfiguration (AVC) konfiguriert Auftr盲ge bereits im Vertrieb oder direkt im Onlineshop vollst盲ndig durch 鈥� eine manuelle Nachbearbeitung entf盲llt. Dadurch sank die Anzahl der Auftr盲ge, die in der Arbeitsvorbereitung bearbeitet werden m眉ssen um die H盲lfte. Der administrative Aufwand bei sogenannten Fast-Lane-Auftr盲gen sank sogar um 90 Prozent: Dabei handelt es sich um alle Amazon-Bestellungen, die vollautomatisch vom Eingang bis zur Logistik durchlaufen 鈥� ohne manuelle Eingriffe. 贵眉谤 einen Online-H盲ndler mit millionenfacher Variantenvielfalt ist das ein erheblicher Produktivit盲tsgewinn. Im Einkauf erfolgen Bestellungen heute zudem geb眉ndelt.

鈥濳amen fr眉her 25 Auftr盲ge mit Regenrinne herein, bestellte der Einkauf jede einzeln 鈥� heute l盲uft das in einer einzigen Bestellung und einem einzigen Wareneingang.鈥�

Heinz M枚dden, Technischer Leiter bei steda

Single source of truth: ein System 鈥� eine Wahrheit

Damit verf眉gt die Gesch盲ftsf眉hrung erstmals 眉ber eine belastbare Grundlage zur Unternehmenssteuerung: Produktionsfortschritt, Lagerbest盲nde, Auftragsplanung 鈥� alles in Echtzeit einsehbar, alle Kennzahlen aus einem System. Deckungsbeitragsanalysen und Produktgruppenauswertungen, f眉r die fr眉her das Bauchgef眉hl herhalten musste, sind heute auf Knopfdruck m枚glich. 鈥濿er Informationen ben枚tigt, muss sie direkt in 麻豆原创 finden k枚nnen. Zus盲tzliche, handgef眉hrte Excel-Listen sollte es daf眉r nicht mehr geben鈥�, res眉miert Bastian Wulfekuhl.

Jendrik Tabken, 麻豆原创-Projektmanager bei BA Business Advice, bringt es auf den Punkt: 鈥濫in 麻豆原创-Projekt in acht Monaten einzuf眉hren, funktioniert nur, wenn alle wirklich in einem Boot sitzen. Bei steda hatten wir ein junges, wissbegieriges und l枚sungsorientiertes Team, das das Projekt nicht als aufgedr眉ckte IT-Ma脽nahme verstanden hat, sondern als echte Chance. Und genau das hat den Unterschied gemacht.“

Die n盲chsten Schritte sind bereits definiert: steda arbeitet an der Einf眉hrung von 麻豆原创 Joule und KI-gest眉tzter Prozessautomatisierung 鈥� mit dem Ziel, Variantenkonfigurationen k眉nftig direkt aus Kundenanfragen per KI abzuleiten.

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Logistiker standen und stehen aktuell vor gro脽en Herausforderungen: Erst brachten die Corona-Pandemie und ihre Folgen die weltweiten Lieferketten in nie gekanntem Ma脽e durcheinander, heute behindern globale Konflikte den Schiffsverkehr 鈥� unter anderem in der Stra脽e von Hormus.

Um trotz der damit verbundenen Verz枚gerungen und Unvorhersehbarkeiten planbar produzieren und liefern zu k枚nnen, hatten viele Unternehmen ihre L盲ger zuletzt wieder aufgestockt 鈥� was zu hohen Kosten f眉hrte.

Container-Tracking und Echtzeitdaten bringen jetzt eine nie gekannte Transparenz in die Lieferketten und erlauben den Unternehmen dadurch, ihre Lagerbest盲nde wieder zu senken.

Dazu liefert Hapag-Lloyd, die f眉nftgr枚脽te Container-Reederei weltweit, Live-Positionsdaten seiner Container. 麻豆原创 nutzt diese Daten in seinen ERP-Systemen oder in der Cloud-L枚sung 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace und verbindet sie mit den dort abgelegten Sendungs- und Materialinformationen. Hapag-Lloyd ist hier also nicht nur 麻豆原创-Kunde, sondern auch Lieferant und Partner.

Wie die Zusammenarbeit begann, wie die Nutzer der Systeme davon profitieren und welche M枚glichkeiten f眉r die Zukunft sie noch bereith盲lt, dar眉ber sprachen wir mit Karsten Schmidt, Director, Product Owner Live Position/Track&Trace bei Hapag-Lloyd und Sven York Pohl, Chief Expert Digital Adoption bei 麻豆原创 SE.

News Center: Das Tracking von Transporten hat sich in den zur眉ckliegenden Jahren drastisch ver盲ndert. Welche Ereignisse haben die Innovationen ausgel枚st?

Sven York Pohl: In Zeiten von Corona mussten wir erleben, dass sich Lieferungen massiv verz枚gerten. Und wir lernten, dass Logistikprozesse viel zu intransparent sind.听

Karsten Schmidt: Bisher werden nur Meilensteine des Seetransports wie der Eingang des Containers im Hafen oder die Verladung auf das Schiff getrackt. Wir wussten, wann eine Lieferung aufs Schiff umgeladen wurde und wann der Container den Hafen in Hamburg verlassen hat. Wenn er anschlie脽end aber nicht in M眉nchen ankam, konnte niemand sagen, was passiert war.

Und wie funktioniert das Tracking heute?

Schmidt: Nach Corona hatten wir entschieden, alle nicht gek眉hlten Container mit IOT-Trackern auszustatten, also mit Sendern, die laufend ihre Position mitteilen. Mitte 2024 hatten wir 90 Prozent unserer Container entsprechend ausger眉stet. Seitdem tracken wir weltweit 眉ber zwei Millionen Container und liefern bei den Landverkehren alle 15 Minuten 鈥� auf dem Seeweg alle sechs Stunden 鈥� Live-Ereignisdaten. So k枚nnen unsere Kunden auf einer Webseite genau die Reise 鈥瀒hrer鈥� Container nachverfolgen.

Wie entstand die Kooperation zwischen Hapag-Lloyd und 麻豆原创?

Pohl: Ich begleitete zu jener Zeit ein 麻豆原创-Transformationsprojekt bei Hapag-Lloyd, traf deshalb Karsten Schmidt ohnehin h盲ufiger. Uns beiden war von Beginn an klar, dass die Positionsdaten nicht nur f眉r das Logistikunternehmen ein Goldschatz sind, den es zu heben gilt 鈥� sondern auch f眉r deren Kunden. Wer genau wei脽, wann ein Vorprodukt ankommt 鈥� oder um wie viele Tage es sich versp盲ten wird 鈥� der kann seine Weiterverarbeitung punktgenau planen. Das gelingt nat眉rlich am besten, wenn ich die Positionsdaten nicht nur auf einer eigenst盲ndigen Webseite sichtbar mache, sondern wenn sie integraler Bestandteil jener Anwendungen werden, mit denen ich meine Produktion und meine sonstigen Gesch盲ftsabl盲ufe steuere. Karsten Schmidt und ich sprachen also dr眉ber, wie die Positionsdaten in 麻豆原创 ERP-Systeme gelangen konnten.

Welche 麻豆原创-Anwendungen nutzen die Daten?

Pohl: Die Cloud-L枚sung 麻豆原创 Business Network Global Track and Trace bietet Unternehmen eine durchg盲ngige und transparente Echtzeit-Sendungsverfolgung 眉ber die gesamte Lieferkette hinweg. Und sie erm枚glicht eine native Einbettung der Daten in Backend-Systeme wie zum Beispiel 麻豆原创 S/4HANA. Hier lassen sich zum Beispiel Alerts einbinden, die kontinuierlich zeigen, wo sich ein Container gerade befindet. Nutzbar sind die Daten auch 眉ber das 麻豆原创 Business Network for Logistics. Die cloudbasierte Kollaborationsplattform f眉r Lieferketten verbindet Verlader nahtlos mit Logistikdienstleistern und Speditionen. Echtzeitdaten wie die von Hapag-Lloyd sorgen hier nicht nur f眉r Transparenz, sondern durch die nahtlose R眉ckverfolgbarkeit von Materialen auch f眉r maximale Sicherheit und Nachhaltigkeit in der Lieferkette.

Welche Zielgruppen profitieren in erster Linie von den Hapag-Lloyd-Trackingdaten?

Schmidt: Zun盲chst Logistikmanager, die m枚glichst exakt wissen m眉ssen, wo sich ihre Container gerade befinden 鈥� und wann sie ankommen. Zudem erlauben die Daten auch R眉ckschl眉sse 眉ber die Nachhaltigkeit der Transportkette. Au脽erdem Lagerplaner, die ihre Warenbest盲nde so klein wie m枚glich halten wollen 鈥� aber nicht zu klein. Und nat眉rlich Transportunternehmen, die ihre Routen so verl盲sslich wie m枚glich planen wollen. Dar眉ber hinaus k枚nnen die Trackingdaten auch Zahlungsprozesse beeinflussen.

Wie hilfreich und notwendig das Tracking f眉r die Planung von Routen ist, hat vermutlich auch der aktuelle Konflikt im Nahen Osten deutlich gemacht?

Schmidt: In der Tat. Zuletzt waren unz盲hlige Container vom Persischen Golf quer durch Saudi Arabien zum Hafen von Dschidda am Roten Meer transportiert worden, um von dort verschifft zu werden. Dabei zeigt mir unsere Contrainer-Tracking-L枚sung kontinuierlich den gew盲hlten Landweg an und wo sich ein Container gerade befindet.

Und wenn dieser Container irgendwo festh盲ngt, wenn die Reise nicht weitergeht? Welche Hilfestellung leistet das System in diesem Fall?

Schmidt: Daran arbeiten wir gerade. Normalerweise rufen die meisten Kunden unseren Customer Service an, wenn sie wissen wollen, wo ihr Container gerade ist. Bei 15.000 festh盲ngenden Containern im Persischen Golf konnten wir das Aufkommen aber telefonisch nicht mehr bew盲ltigen. Deshalb gew盲hrten wir allen Kunden 鈥� also auch jenen, die diesen Service nicht gebucht hatten 鈥� Zugang zum Live Positioning. In dieser Extremsituation wurde sichtbar, was f眉r eine gro脽e Arbeitserleichterung dieser Schritt auch f眉r unsere Abl盲ufe bedeutet.

Pohl: 麻豆原创-Nutzer werden langfristig die M枚glichkeit haben, die von ihnen genutzte Software nach Handlungsoptionen zu befragen, nach alternativen Transportwegen oder -mitteln.

Schmidt: Wenn zum Beispiel ein Schiff versp盲tet ist und Anschluss f眉r den Transfer auf die Schiene verpasst, wird ihm das System sagen, ob ein Weitertransport per Lkw m枚glich ist und wie viel l盲nger die Reise des Containers dann dauert 鈥� Predictive Service also.听

Pohl: Wir werden f眉r diesen Service auch die generative KI-L枚sung Joule einsetzen, die in unser Cloud-Portfolio integriert ist. Ziel ist es, dass mir die KI konkrete Handlungsoptionen vorschl盲gt.

Schmidt: Nat眉rlich wissen wir, dass bei Transporten 眉ber gro脽e Distanzen 鈥� auch und gerade auf dem Seeweg 鈥� Versp盲tungen niemals auszuschlie脽en sein werden. Was wir aber eliminieren k枚nnen ist das Gef眉hl der Machtlosigkeit, das Gef眉hl, Ereignissen, auf die ich keinerlei Einfluss habe, hilflos ausgeliefert zu sein. 

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麻豆原创 stellt Airbus mit RISE with 麻豆原创 und einem durchg盲ngigen Sovereign-Cloud-Betriebsmodell eine standardisierte und skalierbare Basis f眉r zentrale Gesch盲ftsprozesse zur Verf眉gung. 

Die Zusammenarbeit ist das Ergebnis von mehr als einem Jahr gemeinsamer Vorbereitung zwischen den Airbus- und 麻豆原创-Teams. Dabei wurden fachliche, technische und operative Kompetenzen zusammengef眉hrt, um den Umfang und die Architektur der 麻豆原创-Landschaft zu definieren.

Die Implementierung wird zentrale Gesch盲ftsprozese, zum Beispiel in der Fertigung, Lieferkette, Finanzen und Kundenservice unterst眉tzen. Dies schafft eine sichere und skalierbare Basis, die Abl盲ufe vereinfacht und gleichzeitig den Zugang zu den neuesten Innovationen von 麻豆原创 erm枚glicht.

鈥濫uropas F眉hrung im Zeitalter der KI wird zunehmend davon abh盲ngen, Innovation mit Vertrauen zu verbinden. Als europ盲isches Kraftzentrum beweist Airbus, dass digitale Souver盲nit盲t die Freiheit schafft, Cloud und KI zu nutzen, ohne die Kontrolle 眉ber die gesch盲ftskritischen Prozesse zu verlieren. Wir sind stolz darauf, dass die 麻豆原创 Sovereign Cloud Airbus dabei unterst眉tzt, seine 麻豆原创-Landschaft zu transformieren und seine kritischsten 麻豆原创-Gesch盲ftsanwendungen in die Cloud zu verlagern 鈥� mit dem Vertrauen und der Agilit盲t, die f眉r die Zukunft erforderlich sind鈥�, sagte Martin Merz, President Sovereign Cloud, 麻豆原创 SE.

Standardisierte und skalierbare 麻豆原创-Basis f眉r die Zukunft

Kern der Zusammenarbeit ist 鈥濺ISE with 麻豆原创鈥�, das Airbus eine einheitliche technologische Plattform bereitstellt. Dabei stehen Standardisierung, Vereinfachung, Harmonisierung und ein 鈥濩lean Core鈥�-Ansatz im Mittelpunkt.

麻豆原创 unterst眉tzt Airbus dabei, seine bestehende 麻豆原创-Landschaft zu modernisieren und eine Umgebung zu schaffen, die agilere Gesch盲ftsprozesse sowie die schrittweise Einf眉hrung neuer Funktionen aus dem 麻豆原创-Portfolio unterst眉tzt.

Von der L枚sung werden k眉nftig mehr als 100.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Airbus profitieren. Die neue 麻豆原创-Umgebung soll insbesondere: 

• Gesch盲ftsprozesse vereinfachen und standardisieren,
• die operative Flexibilit盲t erh枚hen,
• die Vernetzung zentraler Unternehmensbereiche verbessern,
• den Einsatz von 麻豆原创 Business AI und intelligenter Automatisierung erm枚glichen,
• die Nutzung von Daten 眉ber Gesch盲ftsprozesse hinweg erleichtern und
• eine skalierbare Basis f眉r zuk眉nftige 麻豆原创-Innovationen schaffen.

Cloud-Innovation und digitale Souver盲nit盲t vereint

Ein wesentlicher Bestandteil der Zusammenarbeit ist der Einsatz eines durchg盲ngigen, souver盲nen Cloud-Modells.

Angesichts steigender Anforderungen an Sicherheit, Resilienz und Datenkontrolle investieren europ盲ische Unternehmen verst盲rkt in Technologien, die Innovation und digitale Souver盲nit盲t miteinander verbinden. 麻豆原创 baut deshalb seine Sovereign-Cloud-Angebote gezielt aus, damit Kunden die Vorteile moderner Cloud-Technologien nutzen und gleichzeitig spezifische Anforderungen an Datensouver盲nit盲t erf眉llen k枚nnen.

贵眉谤 麻豆原创 erg盲nzen sich digitale Souver盲nit盲t und Innovation. Durch die Kombination von 鈥濺ISE with 麻豆原创鈥� und souver盲nen Cloud-Technologien erhalten europ盲ische Organisationen eine vertrauensw眉rdige technologische Grundlage, die Innovation f枚rdert und zugleich Anforderungen an Sicherheit, Datenkontrolle und betriebliche Resilienz erf眉llt.

Grundlage f眉r die n盲chste Innovationsgeneration von 麻豆原创

Die neue 麻豆原创-Umgebung erm枚glicht Airbus dar眉ber hinaus den schrittweisen Zugang zu Innovationen aus dem gesamten 麻豆原创-Portfolio. Dazu geh枚ren unter anderem 麻豆原创 Business AI, KI-Agenten, intelligente Automatisierung sowie Echtzeit-Funktionen auf Basis datengetriebener Entscheidungen.

Durch die Zusammenf眉hrung von Daten, Anwendungen und Gesch盲ftsprozessen innerhalb einer standardisierten 麻豆原创-Architektur soll die Einf眉hrung dieser Technologien im gro脽en Ma脽stab beschleunigt werden.

Damit unterst眉tzt 麻豆原创 Airbus auf dem Weg zu intelligenteren und zunehmend autonom arbeitenden Gesch盲ftsprozessen ohne Kompromisse bei Sicherheit, Stabilit盲t und Kontrolle einzugehen, die insbesondere f眉r regulierte Industrieunternehmen von entscheidender Bedeutung sind.

Weiterer Meilenstein in der langj盲hrigen Partnerschaft

Diese Initiative markiert einen weiteren Meilenstein in der langj盲hrigen Zusammenarbeit zwischen Airbus und 麻豆原创.

Durch die Kombination von 麻豆原创-Unternehmensanwendungen, Business AI-Funktionen und dem souver盲nen Cloud-Angebot zeigt die Zusammenarbeit, wie europ盲ische Industrieunternehmen die neueste Generation von Cloud- und KI-Technologien in einem sicheren und vertrauensw眉rdigen Rahmen nutzen k枚nnen.

贵眉谤 麻豆原创 unterstreicht die Zusammenarbeit mit Airbus die strategische Rolle, die Unternehmenstechnologie bei der St盲rkung der digitalen F盲higkeiten und der langfristigen Wettbewerbsf盲higkeit der europ盲ischen Industrie spielen kann. Bedeutung moderner Unternehmenstechnologien f眉r die digitale Transformation und die langfristige Wettbewerbsf盲higkeit der europ盲ischen Industrie. 

Hinweis an die Redaktionen

贵眉谤 麻豆原创efotos und Fernsehmaterial in hoher Aufl枚sung besuchen Sie bitte unsere Plattform . Dort finden Sie aktuelles sendef盲higes TV-Footage-Material sowie Bilder zu Themen rund um 麻豆原创 zum direkten Download.

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

厂测濒惫颈别&苍产蝉辫;尝茅肠丑别惫颈苍&苍产蝉辫;触&苍产蝉辫;+33 (0)6 28 74 99 23鈥瘄&苍产蝉辫;sylvie.lechevin@sap.com 

麻豆原创 麻豆原创 Room; press@sap.com 

Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. 
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麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Unternehmen m眉ssen diese Emissionen quantifizieren, die daraus resultierenden Verbindlichkeiten in der Buchhaltung abbilden, Pr眉fungen standhalten und sich letztendlich darauf vorbereiten, CO鈧�-Kosten 眉ber Zertifikate auszugleichen, die an das EU-Emissionshandelssystem gekoppelt sind.

In der Praxis bedeutet dies: CO鈧� wird zu einem echten Kostenfaktor 鈥� mit unmittelbaren Auswirkungen auf Margen, Cashflow und Beschaffungsentscheidungen, 盲hnlich wie andere Kostentreiber auch.

Warum CBAM jetzt relevant ist

CBAM betrifft nahezu alle Unternehmensbereiche. Finanzteams verwalten Verbindlichkeiten und erstellen Kostenprognosen. Beschaffungsteams ben枚tigen Emissionsdaten von Lieferanten und m眉ssen diese in ihre Beschaffungsentscheidungen einbeziehen. Handels- und Compliance-Teams stellen sicher, dass Importe korrekt klassifiziert und gemeldet werden.

Keine Abteilung kann das alleine stemmen. Und die finanziellen Konsequenzen h盲ngen von operativen Daten ab 鈥� und operative Entscheidungen richten sich zunehmend nach dem CO鈧�-Kostenrisiko.

Die Verordnung gilt zun盲chst f眉r Einfuhren von Eisen und Stahl, Aluminium, Zement, D眉ngemitteln, Wasserstoff und Strom 鈥� ab einem j盲hrlichen Schwellenwert von mehr als 50 Tonnen f眉r CBAM-Anmelder. Damit trifft die formale Meldepflicht vor allem gr枚脽ere Importeure. Die Auswirkungen reichen jedoch weit in die Lieferketten hinein: Unternehmen verlangen zunehmend detaillierte und gepr眉fte Emissionsdaten von ihren Lieferanten und passen ihre Beschaffungsstrategien entsprechend an.

Von Berichtspflichten zu finanziellen Verpflichtungen 

Ab 2026 盲ndert sich nicht nur, was Unternehmen melden m眉ssen, sondern auch, welche Konsequenzen sich daraus ergeben. Die Einfuhr CBAM-pflichtiger Waren in die EU begr眉ndet f眉r zugelassene CBAM-Anmelder eine CBAM-Verpflichtung 鈥� bemessen an den verifizierten eingebetteten Emissionen der eingef眉hrten Waren. Diese Verbindlichkeiten akkumulieren sich im Laufe des Jahres und m眉ssen 2027 gemeldet, gepr眉ft und durch Kauf und Abgabe von CBAM-Zertifikaten ausgeglichen werden.

Daraus ergibt sich ein kontinuierlicher Compliance-Zyklus mit klaren eindeutigen finanziellen Auswirkungen:

• Emissionen m眉ssen erfasst werden, um daraus den Bedarf an Zertifikaten abzuleiten.
• Verbindlichkeiten akkumulieren sich 眉ber das gesamte Jahr.
• Zur Deckung dieser Verbindlichkeiten m眉ssen Zertifikate gekauft, verwaltet und abgegeben werden.

贵眉谤 Finanzteams bedeutet dies ein st盲ndiges Risiko, das aktiver Steuerung bedarf. 贵眉谤 Beschaffungs- und Lieferkettenteams bedeutet dies, dass die Kosten nun unmittelbar von den Emissionsdaten der Lieferanten abh盲ngen.

Ein integrierter Ansatz zur Umsetzung der CBAM-Vorgaben

Viele Unternehmen verwalten CBAM derzeit 眉ber verschiedene Systeme, Tabellenkalkulationen und manuelle Prozesse. Doch bei Betriebspr眉fungen und zunehmenden Einfuhrmengen st枚脽t diese Vorgehensweise an ihre Grenzen.

Der Ansatz der 麻豆原创 vereint die wichtigsten Elemente des CBAM-Managements in einem vernetzten Prozess: Datensammlung und -zuordnung, Emissions- und Kostenberechnung, Analysen, CO鈧� -Bilanzierung und Finanzbuchhaltung von Verbindlichkeiten, Zertifikatsmanagement und Erstellung von Erkl盲rungen.

麻豆原创 wird eine integrierte, durchg盲ngige L枚sung f眉r CBAM-Anmelder anbieten, die auf Basis von und konzipiert wurde. Sie baut auf dem Fachwissen der 麻豆原创 in den Bereichen CO鈧�-Bilanzierung und Finanzmanagement auf.

Dieser neue Ansatz erm枚glicht Unternehmen, von fragmentierten Workflows auf eine integrierte L枚sung umzusteigen, die mit den zentralen Gesch盲ftsprozessen verkn眉pft ist.

In K眉rze verf眉gbar: durchg盲ngige Erfassung und Berechnung der CBAM-Daten mit 麻豆原创 Sustainability Footprint Management

麻豆原创 Sustainability Footprint Management wird das operative R眉ckgrat f眉r CBAM bilden und helfen, eine zuverl盲ssige Datengrundlage zu schaffen. Im Zentrum stehen Zolldaten wie Importdatens盲tze und KN-Code-Klassifizierung, die aus 麻豆原创 Global Trade Services und anderen Handelssystemen abgerufen werden. Ohne diese Ebene ist es f眉r Unternehmen m眉hsam, herauszufinden, wo die CBAM-Verordnung Anwendung findet.

Basierend darauf hilft 麻豆原创 Sustainability Footprint Management dabei, CBAM-relevante ERP-, Handels- und Lieferantendaten an einem Ort zu b眉ndeln. Emissionsdaten von Lieferanten lassen sich per Excel-Uploads einlesen und werden automatisch verarbeitet. Dar眉ber hinaus berechnet die L枚sung eingebettete Emissionen, Zertifikatsanforderungen sowie die voraussichtlichen CBAM-Kosten. Ein spezielles CBAM-Dashboard gibt Aufschluss 眉ber Emissionen und Kostenrisiken. Integrierte Berichtsfunktionen unterst眉tzen die Erstellung von CBAM-Berichten, die direkt bei den EU-Beh枚rden eingereicht werden k枚nnen.

Ab sofort verf眉gbar: Kontrolle der finanziellen Belastung durch CBAM mit 麻豆原创 Green Ledger

Ein entscheidender Wettbewerbsvorteil bei der CBAM-Vorbereitung ist die F盲higkeit, CO鈧�-Emissionsdaten mit Finanzprozessen zu verbinden. Ab sofort k枚nnen Unternehmen mit dem 麻豆原创 Green Ledger die erforderliche Anzahl von Zertifikaten nachverfolgen, diese als finanzielle Verbindlichkeiten bewerten, fortlaufend basierend auf Preis盲nderungen neu bewerten und finanzielle Auswirkungen auf die entsprechenden Konten buchen. Dies ist der Grad an Nachvollziehbarkeit, das Finanzteams und Pr眉fer erwarten 鈥� im Einklang mit den Internationalen Rechnungslegungsstandards.

Dank dieser Integration k枚nnen Unternehmen:

• CBAM-Verbindlichkeiten erfassen, bewerten und regelm盲脽ig neu bewerten,
• Zertifikatsbest盲nde und deren Bewertung nachverfolgen (in K眉rze verf眉gbar),
• revisionssichere Berichterstattung und Kontrolle unterst眉tzen,
• Auswirkungen auf die Liquidit盲t prognostizieren und planen (in K眉rze verf眉gbar),
• Kosten auf Produktebene aufschl眉sseln und verwalten (in K眉rze verf眉gbar).

Die meisten Unternehmen behandeln operative Daten und finanzielle Auswirkungen derzeit noch separat. Aber mithilfe dieser Funktionen lassen sich diese Informationen zusammenf眉hren.

脺ber die Compliance hinaus: bessere Entscheidungen erm枚glichen

Zwar wird CBAM h盲ufig als l盲stige Compliance-Aufgabe gesehen, aber die Rechtsnorm bietet auch die Chance, die Entscheidungsfindung zu verbessern. Werden die Kosten f眉r CO鈧�-Emissionen sichtbar gemacht und in Gesch盲ftsprozesse integriert, k枚nnen Unternehmen erkennen, wo ihre Risiken liegen und wo Ma脽nahmen den gr枚脽ten Nutzen bringen.

Mit besseren Daten k枚nnen Unternehmen:

• kostspielige G眉ter mit besonders hohen Emissionen in ihren Lieferketten identifizieren,
• Lieferantenentscheidungen anhand von Emissionen treffen und Kostenabw盲gungen durchf眉hren,
• die Vorhersage und Budgetplanung f眉r CO鈧�-bezogene Kosten verbessern,
• durch Verwendung echter Daten die Abh盲ngigkeit von konservativen und kostspieligen Standardwerten reduzieren.

Die Kosten fallen dadurch nicht weg. Aber die Verwaltung wird einfacher und die Kosten k枚nnen in manchen F盲llen gesenkt werden.

Worauf Sie sich jetzt konzentrieren sollten

Da die endg眉ltige Phase des CBAM begonnen hat, sollte nun der Aufbau einer zuverl盲ssigen Datengrundlage unmittelbaren Vorrang haben. Dazu geh枚ren genaue Zolldaten und eine klare Zuordnung, wo die CBAM-Verordnung Anwendung findet. Eine weitere Notwendigkeit ist die Lieferantenanbindung. Um verifizierte Emissionsdaten zu sammeln, bedarf es h盲ufig einer strukturierten Kontaktaufnahme und strukturierten Folgeprozessen. Tools wie 听 unterst眉tzen die Kommunikation mit Lieferanten und die Datensammlung. Doch der Aufwand f眉r organisatorische als auch technische 脺berlegungen bleibt.

Die L枚sung hilft Unternehmen herauszufinden, welche Waren in ihrem Import-Portfolio vom CBAM betroffen sind. So k枚nnen sie die erforderlichen Datenfl眉sse sicherstellen. Zudem unterst眉tzt sie bei der Planung der L枚sungsarchitektur, um die Gesamtbetriebskosten zu optimieren und eine nahtlose Automatisierung sowie Integration in die Gesch盲ftsfunktionen zu gew盲hrleisten. Hinzu kommt, dass die Berechnung der Emissionen nachvollziehbar und revisionssicher ist. Dies hat Einfluss auf das Verhalten. Die CO鈧�-Bepreisung ist nun ein entscheidender Planungsfaktor, den kein Team mehr ignorieren kann.

Gleichzeitig m眉ssen Unternehmen festlegen, wie die CBAM-Daten in das Finanzwesen einflie脽en. Die fr眉hzeitige Verkn眉pfung von Emissionen, Verbindlichkeiten und Zertifikaten mit den Finanzsystemen tr盲gt dazu bei, Nacharbeiten zu vermeiden und das Pr眉fungsrisiko zu verringern.

Die n盲chsten Schritte

Mit der CBAM-Verordnung wird ein grundlegender Wandel angesto脽en: Sie ver盲ndert, wie sich Umweltauswirkungen in der Unternehmensleistung widerspiegeln. CO鈧�-Emissionen werden k眉nftig erfasst, bepreist und neben anderen Kostenfaktoren gesteuert.

Unternehmen, die CBAM lediglich als periodische Berichtspflicht verstehen, d眉rften dauerhaft im Reaktionsmodus verharren. Diejenigen, die die Regelungen hingegen in finanzielle und operative Entscheidungsprozesse integrieren, werden deutlich besser aufgestellt sein, um die Auswirkungen zu steuern.

Weitere Informationen finden Sie unter .

Gunther Rothermel ist Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 Sustainability.

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KI-Infrastruktur als strategischer Faktor

Auch wenn eine eigene Infrastruktur nur ein Element einer Strategie f眉r digitale Souver盲nit盲t ist, haben europ盲ische Politiker und politische Entscheidungstr盲ger die Meinung vertreten, dass Europa ohne inl盲ndische Rechenzentren Gefahr l盲uft, von US-amerikanischen und chinesischen Anbietern wichtiger KI-Technologien abh盲ngig zu werden.

Diese Sorge wird von einigen Branchenf眉hrern geteilt 鈥� insbesondere im Finanzwesen und in regulierten Branchen 鈥�, die die KI-Infrastruktur zunehmend als Grundlage f眉r wirtschaftliche Sicherheit betrachten. Konkret vertreten sie den Standpunkt, dass Unternehmen durch souver盲ne Rechenzentren in der Lage sind, strenge europ盲ische Vorschriften zum Datenschutz und zur KI-Governance einzuhalten. Sie sagen, dass eine lokal betriebene Infrastruktur sicherstellt, dass die Daten weiterhin europ盲ischem Recht unterliegen, wodurch das Risiko sinkt, ausl盲ndischen Rechtsordnungen unterworfen zu sein, und das Vertrauen zwischen Kunden und Regulierungsbeh枚rden gest盲rkt wird.

Sicherheits- und Complianceanforderungen

Europ盲ische F眉hrungskr盲fte betrachten die KI-Infrastruktur auch als Absicherung gegen geopolitische Risiken. Sie sind der Ansicht, dass die Abh盲ngigkeit von externen Anbietern zu einer gr枚脽eren Verwundbarkeit f眉hrt, sei es durch rechtliche Risiken, Unterbrechungen von Lieferketten oder politische Spannungen.

Wie Christian Klein, CEO der 麻豆原创听SE, im vergangenen Monat auf der 麻豆原创听Sapphire in Madrid bemerkte, sind viele europ盲ische Kunden im 枚ffentlichen Sektor oder in anderen stark regulierten Branchen t盲tig. 鈥濭eopolitische Risiken sind ein zunehmendes Problem鈥�, sagte er. 鈥濿as ist, wenn durch Sanktionen pl枚tzlich der Datenfluss 眉ber Grenzen hinweg blockiert wird? Oder wenn die neuesten gro脽en Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) in bestimmten Regionen nicht genutzt werden k枚nnen?鈥�

Christine Lagarde, Pr盲sidentin der Europ盲ischen Zentralbank, hob diese Sorge auch in ihrer Rede vom November 2025 mit dem Titel hervor und wies darauf hin, dass Europa in kritischen Bereichen wie Rechenzentren und Rechenleistung 鈥瀌ie Abh盲ngigkeit von einzelnen Komponenten vermeiden muss, deren Ausfall zum Ausfall des gesamten Systems f眉hrt鈥�.听听

Bef眉rworter einer souver盲nen KI-Infrastruktur sind auch davon 眉berzeugt, dass diese ein breiteres Wirtschaftswachstum f枚rdern kann. Rechenzentren st眉tzen h盲ufig die 脰kosysteme von Start-ups, Forschungseinrichtungen und industriellen Anwendungen, sodass Europa st盲rker von der KI-Infrastruktur profitieren kann.

Aus technischer Sicht ist auch die N盲he wichtig. Lokal angesiedelte Rechenzentren reduzieren die Latenzzeit und verbessern die Performance f眉r KI-Anwendungen, insbesondere bei Anwendungen, die Echtzeitverarbeitung oder die Integration in industrielle Systeme erfordern.

Doch trotz dieser vermeintlichen Vorteile haben viele europ盲ische Unternehmenslenker die politischen Entscheidungstr盲ger aufgefordert, einen moderateren, differenzierteren Ansatz beim Umgang mit souver盲nen Daten zu verfolgen. Was ihnen Sorge bereitet, ist nicht Datensouver盲nit盲t an sich, sondern die Art und Weise, wie sie umgesetzt wird 鈥� n盲mlich in erster Linie durch den forcierten Bau neuer, im Inland kontrollierter KI-Rechenzentren. Sie betonen, dass Datenresidenz (Speicherort) nur ein Element der vier Grundpfeiler einer Strategie f眉r souver盲ne Daten ist, zu der auch die rechtliche Souver盲nit盲t (hoheitliche Kontrolle), die betriebliche Souver盲nit盲t (unabh盲ngiger Betrieb) und die technische Souver盲nit盲t (Datenkontrolle) geh枚ren.

In Gespr盲chen mit politischen Entscheidern warnen europ盲ische F眉hrungskr盲fte aus verschiedenen Branchen davor, dass es unrealistisch ist, die Abh盲ngigkeit von US-Technologie zu schnell zu verringern. Dies spiegelt eine strukturelle Realit盲t wider: Europa ist nach wie vor stark abh盲ngig von nicht europ盲ischen Anbietern von Cloudinfrastrukturen, Chips und KI-Plattformen.

Laut einer Studie des schweizerischen Cloudanbieters Proton setzen rund 75 % der b枚rsennotierten europ盲ischen Unternehmen auf US-Technologiedienste (vor allem Microsoft und Google) f眉r kritische Infrastruktur, einschlie脽lich E-Mail, Cloud und Software. Schnell die Anbieter zu wechseln, k枚nnte jedoch dazu f眉hren, dass Betriebsabl盲ufe unterbrochen werden, ohne echte Alternativen zu bieten.

Hindernisse und Bedenken

Selbst die gl眉hendsten Verfechter einer souver盲nen KI-Infrastruktur geben zu, dass f眉r den Aufbau massiver KI-Rechenzentren in Europa gro脽e praktische H眉rden zu 眉berwinden sind, unter anderem im Bereich Energie. KI-Rechenzentren sind 盲u脽erst energieintensiv, und Europa muss sich bereits mit Netzengp盲ssen, hohen Strompreisen und langen Genehmigungszeiten auseinandersetzen.

Ohne erhebliche Investitionen in die Energiesysteme k枚nnten, so die Warnung einiger europ盲ischer Unternehmenslenker, Projekte f眉r neue Rechenzentren verz枚gert werden, sich als teurer als geplant erweisen oder eingestellt werden.

Ein weitere Sorge ist, dass eine auf Souver盲nit盲t ausgerichtete Politik, die die Infrastruktur in den Mittelpunkt stellt, die M盲rkte verzerren k枚nnte. Kritiker warnen, dass Infrastruktursubventionen an weniger wettbewerbsf盲hige inl盲ndische Anbieter flie脽en k枚nnten, was zu langsameren Innovationen und einer Fehlleitung von Ressourcen in politisch motivierte statt wirtschaftlich tragf盲hige Projekte f眉hren k枚nnte.

Demnach besteht die Gefahr, dass Souver盲nit盲t zur Industriepolitik um ihrer selbst willen wird, statt zu einem Motor f眉r Effizienz oder Innovation. Aber der vielleicht wichtigste Kritikpunkt ist, dass der Fokus auf die Infrastruktur von einem dringlicheren Thema ablenkt: dem Einsatz von KI.

Europa war in der Vergangenheit bei der Einf眉hrung digitaler Technologien eher z枚gerlich. Einige F眉hrungskr盲fte, wie zum Beispiel Klein von 麻豆原创, sind der Ansicht, dass es wichtiger sei, den Einsatz von KI in s盲mtlichen Branchen voranzutreiben, und weisen darauf hin, dass die Infrastruktur allein nicht zu Produktivit盲tssteigerungen f眉hren wird. Wenn beim Thema Souver盲nit盲t die Infrastruktur 眉berbewertet wird, k枚nnte dies durch zus盲tzliche Komplexit盲t und Kosten zu einer langsameren Einf眉hrung von KI f眉hren. Klein betonte, dass es ein Fehler sei, den Schwerpunkt vorwiegend auf die Infrastruktur zu legen, wenn die Entwicklung von KI-Anwendungen und 鈥慡oftware darunter leidet.

Europa, sagte er k眉rzlich, solle vorrangig in angewandte KI und Softwarel枚sungen statt Infrastrukturen investieren. Auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos Anfang des Jahres warnten auch Topmanager gro脽er europ盲ischer Unternehmen wie Capgemini und Ericsson vor einem zu protektionistischen Ansatz. Der Ausschluss oder die Einschr盲nkung globaler Anbieter w眉rde die Preise erh枚hen, die Einf眉hrung von Technologien verlangsamen und die Wettbewerbsf盲higkeit schw盲chen.  

Die Unternehmenssicht

Aus Sicht der Unternehmen entwickelt sich KI schnell zu einer universell einsetzbaren Technologie, und die Kosten der KI-Infrastruktur wirken sich unmittelbar auf die Produktivit盲t aus. Wenn eine europ盲ische KI-Infrastruktur teurer ist, besteht die Gefahr, dass europ盲ische Unternehmen hinter globalen Mitbewerbern zur眉ckfallen.

W盲hrend Datenresidenz und die anderen Elemente der digitalen Souver盲nit盲t f眉r einige Unternehmen, die in sensiblen und stark regulierten Bereichen t盲tig sind, von wesentlicher Bedeutung sind, besteht das Risiko, dass in der Debatte 眉ber Souver盲nit盲t in Europa eine grunds盲tzlich globale Branche zu sehr vereinfacht wird. Oder wie Henna Virkkunen, Technologiechefin der Europ盲ischen Kommission, es formulierte : 鈥濶iemand kann alleine wettbewerbsf盲hig sein.鈥�  

Da die KI-Entwicklung aber von weltweit integrierten Lieferketten einschlie脽lich Halbleitern, Software und Fachkr盲ften abh盲ngt, ist eine vollst盲ndig lokalisierte Infrastruktur m枚glicherweise weder realisierbar noch w眉nschenswert.

Statt eine zus盲tzliche Infrastruktur zur Unterst眉tzung der KI-Entwicklung aufzubauen, sollte sich Europa auf seinen wahren Wettbewerbsvorteil besinnen, der in seinem Schatz operativer Daten liegen k枚nnte 鈥� einer Ressource, die durch zu restriktive Vorschriften und Regeln f眉r den Datenzugriff oft schwer zug盲nglich ist. Der Ruf nach Reformen wird daher unter F眉hrungskr盲ften in ganz Europa immer lauter.

Die Vereinfachung und Standardisierung der Regeln f眉r den Datenzugriff w眉rde europ盲ischen Unternehmen dabei helfen, diese Ressource zu nutzen und mit internationalen Wettbewerbern wirkungsvoller zu konkurrieren, w盲hrend f眉r sie die n盲chste Phase der KI-Unterst眉tzung beginnt 鈥� der Weg zum .

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KI als Schl眉ssel-Element

In der Kategorie AI setzte sich das 枚sterreichische Energieunternehmen OMV mit einer 麻豆原创-Business AI-Transformation durch. Aufbauend auf einer bestehenden 麻豆原创-S/4HANA-Landschaft zielt die Transformation auf intelligente Automatisierung, fortgeschrittene Analysen und KI-gest眉tzte Entscheidungen in zentralen Gesch盲ftsprozessen. Entscheidend f眉r den Erfolg war dabei eine schrittweise Herangehensweise: Statt einer 眉berst眉rzten Implementierung legte OMV zun盲chst ein solides Fundament und f眉hrte KI gezielt in die User Experience sowie die Gesch盲ftsprozesse ein. Im Vordergrund standen Regulierung, Sicherheit und kontinuierliche Evaluation. Der klare Grundsatz lautete, erst zu standardisieren, zu integrieren und eine stabile Datenbasis zu schaffen, bevor eine breite Skalierung erfolgt. Fr眉h im Prozess setzte OMV dabei auf 麻豆原创 Joule in 麻豆原创 SuccessFactors und 麻豆原创 S/4HANA. Im n盲chsten Schritt soll die Transformation weiter vorangetrieben werden, um die Potenziale von KI noch umfassender zu nutzen.

Intelligente Wasserversorgung

Mit einer datengesteuerten Plattform zur 脺berwachung des Wassernetzes 眉berzeugte das belgische Wasserversorgungsunternehmen Farys die Jury in der Kategorie Innovation. Mithilfe von 麻豆原创-Technologie und KI lassen sich Ressourcen effizienter einsetzen und Prozesse gezielt optimieren. Wasserlecks werden fr眉hzeitig erkannt, bevor gr枚脽erer Schaden entsteht, Wasserqualit盲tsprobleme k枚nnen vorhergesagt und der Energieverbrauch reduziert werden. Das Ergebnis: weniger Ausfallzeiten, g眉nstigere Reparaturkosten und eine sp眉rbar bessere Servicequalit盲t. Eine einheitliche L枚sung f枚rdert zudem die abteilungs眉bergreifende Zusammenarbeit, indem bestehende Datensilos abgebaut werden. K眉nftig sollen Risikobewertungen f眉r Leitungen und Anlagen integriert sowie datengest眉tzte Entscheidungen dabei unterst眉tzen, wo Reparaturen am sinnvollsten sind. Mit dieser Strategie macht Farys seine Infrastruktur fit f眉r die Anforderungen des Klimawandels.

Mit Teamwork zum Ziel

E.ON UK 眉berzeugte in der Kategorie Best Team mit einer 麻豆原创-S/4HANA-Transformation. Als Teil eines konzernweiten Projekts, das von 2021 bis 2027 l盲uft, verfolgt das Unternehmen das Ziel, Prozesse zu standardisieren und eine zukunftsf盲hige, skalierbare IT-Landschaft aufzubauen. Die zentrale Herausforderung bestand darin, verschiedene Legacy-Systeme in einem hochregulierten Markt zusammenzuf眉hren. Was das Projekt besonders auszeichnet, ist die enge Zusammenarbeit zwischen Unternehmen, IT und externen Partnern. Durch Workshops, Roadshows und ein gezieltes Key-User-Netzwerk wurde von Anfang an ein starker Fokus auf Teamkultur und Zusammenhalt gelegt. Das Ergebnis ist nicht allein eine erfolgreiche technische Transformation, sondern vor allem eine gelebte Teamkultur und damit der entscheidende Erfolgsfaktor des Projekts.

Ein neues Daten-Fundament

In der Kategorie Transformation setzte sich Electrica Furnizare durch. Der Ausgangspunkt war ein fragmentiertes System, in dem Daten verstreut vorlagen und ein 眉bergreifender 脺berblick fehlte. Weder war die bestehende Infrastruktur skalierbar, noch konnte sie auf steigende regulatorische und kundenseitige Anforderungen flexibel reagieren. Mit der Einf眉hrung von 麻豆原创 S/4HANA in Kombination mit 麻豆原创 BTP, 麻豆原创 CX und 麻豆原创 Business AI realisierte Electrica Furnizare eine der gr枚脽ten Transformationen in der Versorgungswirtschaft. Das Ergebnis: eine einzige, verl盲ssliche Datenquelle f眉r alle Abteilungen, durchg盲ngig optimierte Prozesse und ein solides Fundament, das k眉nftigen Innovationen und dem vollen Einsatz von KI-Funktionen den Weg ebnet.

Besserer Kundenservice dank umfangreicher Modernisierung

Die Kategorie Customer Experience gewann das US-amerikanische Wasserversorgungsunternehmen Loudoun Water. Im Rahmen einer weitreichenden Modernisierung optimierte das Unternehmen seine Prozesse mit 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Service Cloud 2.0 und 麻豆原创 SuccessFactors. Mit der Einf眉hrung von 麻豆原创 Service Cloud 2.0 ist Loudoun Water weltweit das erste Versorgungsunternehmen, das diesen Schritt vollzieht. Der Aufwand lohnt sich: Der Kundenservice wurde schneller und moderner gestaltet, Arbeitsauftr盲ge werden besser organisiert, Abrechnungen und Zahlungen effizienter verwaltet und die Zeiterfassung f眉r Mitarbeitende vereinfacht. Die Umstellung erfolgte in einem einzigen koordinierten Schritt und schafft damit eine zukunftsf盲hige, skalierbare Basis, auf der Loudoun Water seine Position als Technologief眉hrer in der Branche weiter ausbauen kann.

Innovationen als Motor der Energiewende

Die Gewinner des ersten Energy and Utilities Innovation Awards zeigen, wie vielf盲ltig die M枚glichkeiten sind, mit denen Unternehmen der Energie- und Versorgungsbranche den digitalen Wandel aktiv gestalten. Ob KI-gest眉tzte Entscheidungsprozesse, intelligente Infrastruktur眉berwachung oder eine konsequente Neuausrichtung der IT-Landschaft, eines haben alle Projekte gemeinsam: Sie setzen auf solide Grundlagen, schrittweise Umsetzung und die enge Zusammenarbeit aller Beteiligten.

Melanie Fiolka, Go-to-Market & Community Engagement Lead for Utilities, fasst es so zusammen: 鈥濪ie Energie- und Versorgungsbranche steht vor einem tiefgreifenden Wandel. Die Gewinner des ersten Energy and Utilities Innovation Awards zeigen, wie aus Vision konkrete Wertsch枚pfung entsteht 鈥� mit klaren Strategien, soliden Datenfundamenten und dem Einsatz von KI鈥�. Der Award macht deutlich, dass Innovation in der Branche l盲ngst keine Ausnahme mehr ist, sondern zur strategischen Notwendigkeit geworden ist.

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Die neue Studie 鈥炩�� von 麻豆原创 und Oxford Economics zeigt: Deutsche Unternehmen erzielen mit KI zunehmend einen positiven Return on Investment (ROI). Gleichzeitig sch枚pft die Mehrheit das Potenzial von KI aber noch nicht voll aus und ist auf den Einsatz von KI-Agenten kaum vorbereitet. 贵眉谤 die Studie wurden weltweit 2.600 F眉hrungskr盲fte aus 13 L盲ndern befragt, darunter 200 Entscheiderinnen und Entscheider aus Deutschland.

Steigende Renditeerwartungen durch agentische KI

Die in der Studie befragten deutschen Unternehmen planen im Durchschnitt in diesem Jahr rund 35 Millionen Euro in KI zu investieren. Damit liegen sie deutlich 眉ber dem Durchschnitt aller in der Studie untersuchten L盲nder von circa 24 Millionen Euro. Auch die erwartete Rendite nimmt zu: Deutsche Unternehmen rechnen f眉r 2026 mit einem ROI von 24 Prozent. Im vergangenen Jahr lag der noch bei 17 Prozent. Ein Grund daf眉r k枚nnten die Erwartungen an KI-Agenten sein. In den n盲chsten zwei Jahren soll der ROI aus agentischer KI in Deutschland knapp 18 Millionen Euro erreichen. Das ist mehr als das Vierfache der Sch盲tzung aus dem Vorjahr (rund 4 Millionen Euro). Neun von zehn Unternehmen sehen in der Technologie das Potenzial, ihre Organisation grundlegend zu ver盲ndern. Auf diese Entwicklung vorbereitet f眉hlen sich jedoch nur wenige: Lediglich vier Prozent geben an, vollst盲ndig f眉r den Einsatz von KI-Agenten ger眉stet zu sein. Die Mehrheit sieht sich nur teilweise oder gar nicht vorbereitet.

鈥濪eutschland hat innerhalb eines Jahres den Schritt von der KI-Experimentierphase zur Umsetzung gemacht und das zahlt sich zunehmend aus鈥�, sagt 麻豆原创 Chief AI Strategy Officer Sean Kask. 鈥濭leichzeitig bleibt noch viel zu tun. Denn KI ohne Kontext, ohne Einbindung in Prozesse, Daten und Governance, erzeugt im besten Fall Aktivit盲t ohne messbaren Nutzen. Im schlechtesten Fall schafft sie neue Risiken.鈥�

Governance ist Schwachstelle bei der Einf眉hrung von KI-Agenten

Eines solcher Risiken k枚nnte die wirksame Steuerung von KI sein. Governance entwickelt sich zu einer zentralen Voraussetzung f眉r vertrauensw眉rdige und skalierbare KI-Anwendungen. Dennoch bewerten nur elf Prozent der Unternehmen ihre F盲higkeiten in diesem Bereich als vollst盲ndig ausreichend und lediglich 18 Prozent verf眉gen nach eigener Einsch盲tzung 眉ber die notwendigen Prozesse und Rahmenbedingungen. Mit Blick auf agentische KI werden diese Defizite besonders deutlich. Mehr als die H盲lfte der Unternehmen (57 Prozent) hat noch keinen Prozess, der menschliche Kontrolle in agentische Arbeitsabl盲ufe einbindet. Ein Drittel hat keine Berechtigungs- und Zugriffskontrollen f眉r KI-Agenten eingerichtet und lediglich 34 Prozent haben ein zentrales Verzeichnis der eingesetzten Agenten. Vor diesem Hintergrund 眉berrascht es nicht, dass 75 Prozent der Unternehmen entweder zustimmen oder unsicher sind, KI-Agenten schneller einzuf眉hren, als sie diese wirksam steuern k枚nnen.

鈥濪er n盲chste Schritt, um echten Mehrwert zu schaffen, besteht darin, Daten und Prozesse mit KI zusammenzuf眉hren. Gleichzeitig m眉ssen Unternehmen sicherstellen, dass KI 眉ber den notwendigen Kontext und geeignete Governance-Strukturen verf眉gt, um vertrauensw眉rdige Ergebnisse zu liefern. Genau das verstehen wir unter dem Konzept des autonomen Unternehmens,鈥� erkl盲rt Sean Kask. 鈥濧llerdings merken Unternehmen dabei schnell, dass der Nutzen von KI oft schwerer zu messen ist, als erwartet und Risiken mit sich bringt, die sich schneller entwickeln, als die meisten Governance-Strukturen mithalten k枚nnen.鈥�

Punktuelle KI-Unterst眉tzung und Datenqualit盲t bremsen Potenzial

Ein Hindernis bei der Zusammenf眉hrung von Daten, Prozessen und KI sind offenbar fehlende organisatorische Voraussetzungen, um KI in der Gesamtstrategie zu verankern. Zwar werden in einem durchschnittlichen deutschen Unternehmen 35 Prozent aller Aufgaben durch KI unterst眉tzt, allerdings dominieren dabei punktuelle Aufgaben. Die Mehrheit der befragten Unternehmen (39 Prozent) verfolgt beim KI-Einsatz 眉berwiegend einen fragmentierten Ansatz. Hinzukommt, dass weniger als die H盲lfte der deutschen Unternehmen (48 Prozent) 眉ber eine klar benannte F眉hrungskraft verf眉gt, die f眉r die Einf眉hrung von KI verantwortlich ist. Noch seltener sind konkrete KI-Kennzahlen f眉r F眉hrungskr盲fte (35 Prozent) oder Schulungen zu KI-F盲higkeiten und KI-Risiken (47 Prozent). Dementsprechend sind mehr als drei Viertel der Unternehmen 眉berzeugt, das Potenzial von KI bislang nicht vollst盲ndig auszusch枚pfen.

Hinzukommen Probleme bei der Datenqualit盲t. Zwar steigt der Anteil der Unternehmen, die ihre Datenbasis f眉r KI als ausreichend bewerten, allerdings berichten 81 Prozent zumindest hin und wieder von Problemen wie Nacharbeiten, Verz枚gerungen oder operative R眉ckst盲nde, weil KI-Ergebnisse nicht die erforderliche Qualit盲t erzielen. Zudem bezweifeln 77 Prozent, dass ihre Weiterbildungsma脽nahmen mit der rasanten Entwicklung neuer KI-Anwendungen Schritt halten k枚nnen. Auswirkungen von KI auf Personalplanung und Qualifikationsprofile erwarten allerdings nahezu alle Unternehmen. Ein weiteres Problem k枚nnte die Nutzung sogenannter Schatten-KI 鈥� nicht offiziell freigegebene oder kontrollierte Anwendungen 鈥� sein: 71 Prozent der Unternehmen geben an, dass solche Anwendungen gelegentlich bis h盲ufig genutzt werden.

Die Studie zeigt: Der wirtschaftliche Nutzen von KI wird f眉r Unternehmen zwar zunehmend messbar, gleichzeitig w盲chst jedoch die Erkenntnis, dass erfolgreiche KI-Strategien mehr erfordern als die Einf眉hrung neuer Technologien. Der n盲chste Entwicklungsschritt besteht darin, KI st盲rker mit Unternehmensdaten, Gesch盲ftsprozessen und klaren Governance-Strukturen zu verbinden. Erst dadurch lassen sich agentische KI-Systeme vertrauensw眉rdig skalieren und nachhaltig in operative Abl盲ufe integrieren.

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Der Weg zum autonomen Unternehmen kann jedoch nicht allein durch Technologie definiert werden. Er erfordert einen Dialog, gemeinsames Lernen und praxisnahe Erkenntnisse. Genau deshalb haben wir die neue Podcast-Reihe ins Leben gerufen, die wir gemeinsam moderieren werden.

Worum es gerade jetzt geht

Unternehmen m眉ssen heute st盲ndig neue Herausforderungen meistern 鈥� von geopolitischen Unsicherheiten und St枚rungen der Lieferkette bis hin zu Herausforderungen im Energiebereich und steigenden Anforderungen an ihre Resilienz. In diesem Umfeld k枚nnen sie es sich immer weniger leisten, unt盲tig zu sein. Um wettbewerbsf盲hig zu bleiben, m眉ssen Unternehmen schneller, anpassungsf盲higer und strukturell widerstandsf盲higer werden.

Das autonome Unternehmen bietet eine Antwort darauf und kombiniert drei wichtige F盲higkeiten:

• Datengest眉tzte Entscheidungsfindung
• Automatisierte Ausf眉hrung von Aufgaben
• Governance als integraler Bestandteil

Der Aufbruch in eine wegweisende 脛ra der Unternehmensf眉hrung

Diese F盲higkeiten erm枚glichen es Unternehmen, nicht bei isolierten KI-Pilotprojekten stehen zu bleiben, sondern messbare Ergebnisse zu erzielen, die sich auf das gesamte Unternehmen auswirken.

Dies ist jedoch nicht nur eine technische Neuausrichtung, sondern auch eine organisatorische und strategische. Die F眉hrungskr盲fte, mit denen wir sprechen, fragen nicht mehr, ob sie KI einf眉hren sollen. Die Frage ist vielmehr, wie schnell sie KI gro脽fl盲chig einsetzen und damit einen konkreten Mehrwert bieten k枚nnen.

KI: vom Konzept zum operativen Modell

Im Kern wird im autonomen Unternehmen KI neu ausgerichtet 鈥� nicht als Funktion, die zu Anwendungen hinzugef眉gt wird, sondern als fester Bestandteil des eigentlichen operativen Modells.

Dieses Modell wird durch drei Priorit盲ten definiert:

• Mehrwert: messbare Ergebnisse statt experimenteller Anwendungsf盲lle
• Planungssicherheit: bessere Entscheidungsfindung durch zuverl盲ssige Daten und leistungsf盲hige Prognosen
• Skalierbarkeit: von Proof-of-Concept-Initiativen zur unternehmensweiten Implementierung

Wir erleben bereits, dass Unternehmen durch diesen Wandel ihre Systeme und Prozesse neu gestalten. Zentrale Unternehmenssysteme entwickeln sich zu Systemen, die Ma脽nahmen umsetzen. KI-Agenten unterst眉tzen nicht mehr nur, sondern f眉hren eigenst盲ndig Aufgaben durch. Und KI wird durchg盲ngig integriert und nicht nur auf isolierte Szenarien beschr盲nkt.

Gleichzeitig werden Governance, Revisionssicherheit und R眉ckverfolgbarkeit unerl盲sslich. Unternehmen m眉ssen sicher und mit Transparenz hinter jeder KI-gest眉tzten Entscheidung stehen k枚nnen.

Wor眉ber wir sprechen m枚chten

In dieser Podcast-Reihe m枚chten wir einen Raum schaffen, in dem wir diese Ver盲nderungen gr眉ndlich beleuchten und die Personen zu Wort kommen lassen, die diese Transformation ma脽geblich gestalten. In jeder Folge f眉hren wir Gespr盲che mit 麻豆原创-F眉hrungskr盲ften, Kunden und Branchenexperten, die heute aktiv F盲higkeiten des autonomen Unternehmens aufbauen und pflegen.

Dies sind einige der Fragen, mit denen wir uns eingehend besch盲ftigen werden:

• Wie sieht das autonome Unternehmen in der Praxis aus?
• Wie skalieren f眉hrende Unternehmen KI in allen Kernprozessen?
• Was sind die gr枚脽ten H眉rden, und wie k枚nnen sie 眉berwunden werden?
• Wie bringen Unternehmen Automatisierung mit Governance und Vertrauen in Einklang?

In unserer , die jetzt zum Nachh枚ren bereitsteht, ordnet Peter Maier von 麻豆原创, verantwortlich f眉r den Bereich Strategic Customer Engagements im Office of the CEO der 麻豆原创, diese Ideen praktisch ein. In unserem Gespr盲ch erl盲utert er, wie Unternehmen das Experimentierstadium hinter sich lassen, um messbare Ergebnisse zu erzielen, vertrauensw眉rdigere und vorausschauende Entscheidungen zu treffen und KI unternehmensweit einzusetzen.

Besonders beeindruckend ist, wie deutlich dies einen breiteren Trend verst盲rkt, der bereits im Gange ist: KI wird nicht mehr nur einfach auf die Gesch盲ftsprozesse aufgesetzt, sondern wird zum festen Bestandteil der Gesch盲ftsabl盲ufe.

Erste Schritte f眉r Unternehmen auf dem Weg zum autonomen Unternehmen

Obwohl die Vision ehrgeizig ist, erfordert der Weg zum autonomen Unternehmen keine 鈥濨ig Bang鈥�-Transformation. Am effektivsten ist eine schrittweise und ergebnisorientierte Herangehensweise.

Unternehmen k枚nnen sich zun盲chst auf einen einzelnen wertsch枚pfenden Prozess konzentrieren und diesen intelligenter und transparenter machen und st盲rker automatisieren. Anschlie脽end k枚nnen sie dies Schritt f眉r Schritt auf weitere Prozesse ausweiten und laufend einen messbaren Mehrwert erzielen.

Der Erfolg h盲ngt aber nicht nur von der Technologie ab. Vertrauen spielt eine wesentliche Rolle. Mitarbeiter, F眉hrungskr盲fte und Stakeholder m眉ssen verstehen, wie KI-Entscheidungen getroffen werden, und ihnen vertrauen. Dies erfordert transparente und erkl盲rbare Systeme, eine zuverl盲ssige hochwertige Datenbasis und von Anfang an integrierte starke Governance-Modelle.

Das Change Management ist ebenfalls ein entscheidender Faktor. Bei der Entwicklung zu einem autonomen Unternehmen geht es genauso um Menschen wie um Plattformen. Unternehmen m眉ssen Schulungen aufeinander abstimmen, Rollen neu gestalten und Mitarbeitende in die Lage versetzen, mitzubestimmen, wie KI in ihre Arbeit eingebunden wird.

Der gemeinsame Weg nach vorn

Das autonome Unternehmen ist kein Branding-Konzept. Es geht um eine neue Art und Weise, Gesch盲ftsprozesse abzuwickeln 鈥� st盲rker automatisiert und datengest眉tzt und letztlich widerstandsf盲higer. Und kein Unternehmen wird diesen Weg alleine gehen.

Mit diesem Podcast m枚chten wir Sie dabei unterst眉tzen. Als Plattform f眉r gemeinsames Lernen, auf der Perspektiven aus verschiedenen Branchen, Funktionen und Regionen zusammenf眉hrt werden. Wir hoffen, dass diese Gespr盲che Ihnen praktische Einblicke er枚ffnen und sie inspirieren 鈥� ganz gleich, ob Sie erst anfangen, KI einzuf眉hren, oder Ihre Transformation auf das ganze Unternehmen ausweiten.

Seien Sie mit dabei. H枚ren Sie rein, beteiligen Sie sich an der Diskussion, geben Sie Feedback und helfen Sie uns, zuk眉nftige Beitr盲ge zu gestalten.

Benedikt Gieger ist AI Strategy Lead f眉r 麻豆原创 Supply Chain Management.
Julia Kloppenburg ist Technologieberaterin f眉r Customer Engagement & Adoption bei 麻豆原创.

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