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

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

Umbau des technischen Fundaments

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

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

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

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

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

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

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

Integrierte Intelligenz mit Joule: Entscheidungen umsetzen

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

Zu den ersten Funktionen gehören:

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

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

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

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

Zu den wichtigsten Verbesserungen zählen:

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

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

Was das ��ü�� Kunden bedeutet

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

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

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

Die Basis ��ü�� zukünftige Technologien

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

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

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

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

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

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

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

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

Daten aus dem Spieltagsbetrieb

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

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

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

Von Silos zu einem schlankeren System

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

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

Zukunftsprognosen: Technologielandschaft um KI erweitern

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

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

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

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

Komplette Folge

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

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

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

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

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

Foto oben mit freundlicher Genehmigung der FC Bayern München AG

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

Offenheit, Zusammenarbeit und Storytelling im Vordergrund

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Das �鶹ԭ�� AppHaus Network 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Innovation entlang des gesamten KI-Spektrums feiern

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

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

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

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

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

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

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

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

Von dezentralen Anlagen zu intelligenter Orchestrierung 

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

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

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

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

Die zwei Säulen der Lösung �鶹ԭ�� DER 

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

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

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

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

2. Management und Verteilung von Energie 

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

Vernetzung von Daten, Prozessen und Personen 

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

Ein Partnernetz ��ü�� Flexibilität im Energiemarkt 

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

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

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

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

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

Über �鶹ԭ�� Distributed Energy Resources 

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

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

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

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

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

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

Von statischen Dashboards zu dynamischen Arbeitsbereichen

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

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

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

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

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

Wie �鶹ԭ�� Herausforderungen meistert

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

Genauigkeit

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

Vertrauen

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

���dz������澱��ä��

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

Warum diese Entwicklung wichtig ist

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

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

Auf diese Weise können wir Arbeitsabläufe komplett neu gestalten.

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

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

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

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

Eine vertrauenswürdige Cloud ��ü�� die anspruchsvollsten Organisationen

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

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

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

Eine klare europäische Ambition

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

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

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

Ansprechpartner ��ü�� die �鶹ԭ��e: 

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

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

© 2026 �鶹ԭ�� SE. Alle Rechte vorbehalten.  &�Բ�����;
�鶹ԭ�� und andere in diesem Dokument erwähnte Produkte und Dienstleistungen von �鶹ԭ�� sowie die dazugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der �鶹ԭ�� SE in Deutschland und anderen Ländern. Zusätzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite . 

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

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

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

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

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

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

Investition in moderne Logistik

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

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

Das Potenzial von KI ausschöpfen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Kelly Sheldon Murray, +1 (978) 708-6821, kelly.murray@sap.com, ET 
�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com  &�Բ�����;

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

© 2026 �鶹ԭ�� SE. Alle Rechte vorbehalten.�� ��
�鶹ԭ�� und andere in diesem Dokument erwähnte Produkte und Dienstleistungen von �鶹ԭ�� sowie die dazugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der �鶹ԭ�� SE in Deutschland und anderen Ländern. Zusätzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf��der Seite��.��

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

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

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

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

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

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

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

Technologie an erster Stelle, gefolgt von Innovation

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

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

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

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

Von internen Versuchen zu standardisierten KI-Lösungen

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

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

Mehr Zeit investieren und die Methodik von Cloud ERP verstehen

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

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

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

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

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

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

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

Warum eine KI-Strategie wichtig ist, zeigen Analystenberichte

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

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

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

Nachhaltigkeit: Vom Muss zum Wettbewerbsvorteil

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

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

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

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

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

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

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

Die Hauptbotschaft 2026: Handeln im großen Stil

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Mit Daten den Unterschied von Reinigungsbemühungen darstellen

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

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

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

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

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

Die Bedeutung von Systemen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

KI-gestützte Beschreibung von Erkenntnissen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Philipp Herzig ist CTO der �鶹ԭ�� SE.

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

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

Demos ��ü�� individuelle Zielgruppen personalisieren

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

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

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

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

Messbare Erfolge: schnellere Abschlüsse und höhere Abschlussquoten

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Für weitere Informationen lesen Sie den Blogbeitrag 

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

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

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

Martin Gwisdalla, �鶹ԭ��, +49 (6227) 7-67275, martin.gwisdalla@sap.com, CET  &�Բ�����;
�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com  &�Բ�����;

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Dieses Dokument enthält vorausschauende Aussagen, das heißt Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zukünftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu führen kann, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen können. &�Բ�����;Zusätzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen „Securities and Exchange Commission“ (SEC) eingereichten Unterlagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des �鶹ԭ��-Jahresberichts 2024 auf dem Formular 20-F. &�Բ�����;

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Der Filterhersteller MANN+HUMMEL ist überzeugt: Wenn es um saubere Mobilität, saubere Luft und sauberes Wasser geht, dann gibt es kein „mein“ oder „dein“, sondern nur ein „unser“. Mit der ERP-Cloud-Lösung von �鶹ԭ�� überträgt das Unternehmen diesen Grundsatz auf seine ERP-Landschaft und führt unterschiedliche Systeme in einer Lösung zusammen – ��ü�� mehr Einheitlichkeit, Transparenz, Genauigkeit und Geschwindigkeit.

„Wir bezeichnen unsere Erfahrungen mit �鶹ԭ�� Cloud ERP nicht als Implementierung oder Rollout. Es ist eine Transformation. Wir haben das Management Reporting beschleunigt, den täglichen Geschäftsbetrieb verbessert und Best Practices eingeführt – und das ist erst der Anfang.“

Arjun Prasad, Program Manager �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Business Transformation, MANN+HUMMEL

Weltweite Standorte auf einer Plattform bündeln – ��ü�� mehr Wachstum

MANN+HUMMEL, ein weltweit führender Hersteller ��ü�� Filterlösungen, trennt seit 1941 „das Nützliche vom Schädlichen“. Heute arbeiten engagierte Mitarbeitende an mehr als 80 Standorten weltweit an innovativen Lösungen, die zu einer saubereren Mobilität, Luft, Industrie und saubererem Wasser beitragen. Sie reichen von Automobilfiltern in Fahrzeugen und Anlagen zur Abwasserbehandlung bis zu hocheffizienten Industriefiltern ��ü�� Maschinen.

Die Sparte Life Sciences and Environment (LS&E) von MANN+HUMMEL ist in den vergangenen Jahren stetig gewachsen, vor allem durch Übernahmen. Das rasante Wachstum führte jedoch zu einer uneinheitlichen ERP‑Landschaft und unterschiedlichen Arbeitsweisen.

Arjun Prasad, Program Manager ��ü�� �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Business Transformation bei MANN+HUMMEL, erklärt: „Jedes übernommene Unternehmen hat seine eigene DNA und eigene Geschäftsprozesse. Einige nutzten Best Practices, aber eben nicht alle. Unser Ziel war es, diese Unternehmen in einem standardisierten, skalierbaren ERP-System zusammenzuführen.“

Die Vielfalt der ERP-Systeme wirkte sich auf das Tempo und die Genauigkeit der Berichterstattung in der globalen Sparte aus. Prasad sagt: „Beim Reporting auf Konzernebene war es schwer, die richtigen Zahlen zu erhalten. Wir nutzten Kennzahlen (KPIs), aber sie wurden teilweise unterschiedlich berechnet. Diese manuell anzupassen, war ein enormer Aufwand.“ Um Konzerndaten zu konsolidieren, musste das Finanzteam Daten in eine Excel-Tabelle extrahieren, den Kontenplan an den Unternehmensstandard anpassen und die Informationen anschließend in die �鶹ԭ��-Business-Warehouse-Anwendung hochladen.

Der Mangel an Datenkonsistenz und Transparenz belastete auch das Tagesgeschäft. Prasad erläutert: „Im Tagesgeschäft hatten wir Probleme bei Geschäften zwischen Konzerngesellschaften. Wenn man ein Teil bestellte, konnte es beispielesweise sein, dass es in der empfangenden Gesellschaft anders genannt wurde. Der Aufwand, solche oft vorkommenden Szenarien zu klären, war viel zu hoch.“

Unterschiedliche, individuell angepasste ERP-Systeme bremsten zudem Innovationen. Dean Lindsey, Business Solutions Architect bei LS&E Europe, sagt: „Ein Grund ��ü�� das Projekt war, dass ältere ERP-Systeme über die Jahre stark angepasst worden waren. Dadurch war es schwer, Upgrades durchzuführen, neue Funktionen zu ergänzen und Funktionen zu erweitern. Manche Systeme waren seit zehn Jahren nicht mehr aktualisiert worden. Neue Funktionen konnten wir deshalb nicht nutzen, weil die Kosten ��ü�� das Upgrade zu hoch waren.“

Das Vorhaben, diese Probleme mit einem einheitlichen ERP-System zu lösen, entwickelte sich von einem reinen IT-Projekt zu einer unternehmensweiten Transformation.

„Mit �鶹ԭ�� Cloud ERP haben wir Vertrauen in unsere Daten und eine einheitliche Berechnung. Statt zu hinterfragen, wie eine Zahl zustande kam, können wir uns nun auf das Ergebnis konzentrieren – und darauf, wie wir es verbessern. Das ist ein echter Vorteil.“

Anand Kushwaha, Director, IT Business-System Integration, LS&E, MANN+HUMMEL

Cloud ERP mit Unterstützung von Fachleuten einführen

MANN+HUMMEL erkannte schnell, dass die Public Cloud der richtige Weg war. Lindsey erklärt: „Bei der Bewertung der verschiedenen ERP-Systeme achteten wir auf zwei Faktoren: Erstens sollte die Public Cloud nicht beliebig stark angepasst werden können. Dass eine Standardlösung war, war ��ü�� uns ein entscheidender Punkt. Darüber hinaus wussten wir, dass uns die Lösung helfen würde, einen ‚Clean Core‘ beizubehalten.“ Anand Kushwaha, Director of IT Business System Integration bei S&E, fügt hinzu: „Bei intern entwickelten ERP-Systemen können beliebig viele Anpassungen vorgenommen werden. Eine Public Cloud bietet fast alle Funktionen, die wir brauchen. Und sie macht es uns möglich, Einzelwünsche zurückzuweisen, sodass wir standardisieren können.“

Ein weiterer ausschlaggebender Punkt war der ERP-Schwerpunkt von �鶹ԭ��. Kushwaha erklärt: „Wenn es keinen Support mehr gab, mussten wir neue ERP-Systeme selbst entwickeln und betreiben. Deshalb wollten wir einen Anbieter, dessen Kerngeschäft ERP ist. �鶹ԭ�� hat jahrzehntelange Erfahrung und investiert in die Zukunft von ERP. Somit bleibt das Unternehmen langfristig am Markt und wird uns auf Dauer begleiten.“

Ursprünglich sollte der Rollout in China starten. Durch den Beginn der Corona-Pandemie und die damit verbundenen Reisebeschränkungen erfolgte die erste Implementierung jedoch in der Wasser-Sparte von LS&E in Wiesbaden.

Schnell zeigte sich: Ein starkes Change Management ist entscheidend. Prasad sagt: „Uns wurde schnell klar: Software zu installieren und Prozesse zum Laufen zu bringen war der einfache Teil. Das Change Management war deutlich anspruchsvoller. Wir konzentrierten uns darauf, alle als ein Team zusammenzubringen und über die reine Verbesserung der Geschäftseffizienz hinaus auch die Auswirkungen auf die Fertigung zu betrachten. Wir baten Teams, ihre bestehenden Prozesse zu erläutern, und bezogen Key-User mit ein, damit sie ihr Wissen an die Endanwender weitergeben konnten. Zudem nutzten wir die �鶹ԭ��-Activate-Methodik, um den Übergang zu erleichtern.“

Die �鶹ԭ�� Preferred Success Services spielten ebenfalls eine wichtige Rolle und unterstützen beispielsweise bei der Projektabsicherung, in Form von Tickets und beim Produktivstart. Laut Prasad haben die Services einen großen Einfluss auf den Erfolg der Transformation: „Wir haben jemanden, mit dem wir jede Woche sprechen und Probleme offen diskutieren können. Außerdem arbeiten wir mit �鶹ԭ�� im �鶹ԭ�� Advisory Council im Bereich Benutzererlebnis und Produktentwicklung zusammen. Dort adressieren wir neue Themen, Herausforderungen und neue Funktionen. Das hilft zusätzlich und unterstützt uns bei der Einarbeitung unserer Mitarbeitenden.“

Erfolgs-Checks in Bereichen wie Identitäts- und Zugriffsmanagement, Testautomatisierung, integrierte Analysefunktionen und �鶹ԭ�� Cloud ALM schaffen weiteren Mehrwert. „Die Erfolgs-Checks helfen, weil �鶹ԭ��‑Fachleute sich unseren Prozess ansehen und einen anderen Ansatz vorschlagen können – unter Berücksichtung neuer Funktionen, Anwendungen oder Tools der Lösung“, erklärt Prasad. „Diese Gespräche tragen ganz klar dazu bei, die Effizienz unserer Prozesse zu verbessern.“

„Wir sind mit �鶹ԭ�� Cloud ERP noch in der Übergangsphase, aber ich kann schon jetzt sagen: Es wird das Leben aller deutlich erleichtern. Dank standardisierter Daten, die täglich automatisch verarbeitet werden, erstellt unser Finanzteam Berichte schon viel schneller, sodass wir agil bleiben und stets auf dem Laufenden sind.“

Dean Lindsey, Business Solutions Architect, LS&E Europe, MANN+HUMMEL

Ein neuer Ansatz mit durchgängigen Prozessen

Nach dem Rollout in Wiesbaden hat MANN+HUMMEL �鶹ԭ�� Cloud ERP bereits in Singapur, Sprockhövel, Italien, Ungarn, dem Vereinigten Königreich und Kanada eingeführt. Prasad beschreibt die bisherigen Auswirkungen der Transformation wie folgt: „Wir ordnen unsere Projektorganisation entlang der Geschäftsprozesse komplett neu. Früher gab es etwa Bereiche wie Fertigung, Vertrieb, Einkauf oder Lieferkette. Jetzt wandeln wir diese Prozesse in durchgängige Prozesse um. Ein Kundenauftrag umfasst zum Beispiel Vertrieb und Finanzen, aber eine Person verantwortet den gesamten Prozess vom Auftrag bis zum Zahlungseingang. Wenn wir etwas ändern wollen, stimmen wir es mit dieser Person ab und erkennen Probleme früh.“

Ebenso sorgt die neue Lösung ��ü�� reibungslose Prozesse in der LS&E-Sparte vom Einkauf bis zur Zahlung, von der Planung bis zur Auslieferung und von der Datenerfassung bis zum Bericht. Die Effizienz der Geschäftsprozesse, in der Fertigung wie in der Materialabwicklung, ist gestiegen. Vertriebsteams können täglich unstrukturierte Daten aus Tabellen effizienter hochladen. Zudem haben sich die Transparenz und Genauigkeit der Informationen in der Produktion stark verbessert. Und Best Practices lassen sich einfacher von Unternehmen zu Unternehmen übertragen.

Die Daten aus �鶹ԭ�� Cloud ERP sind standardisiert, korrekt und aktuell. Das bringt große Vorteile ��ü�� die Transparenz und das Reporting. Prasad betont: „Unsere Berichterstattung auf Konzern- oder sogar Werksebene hat sich enorm verbessert – dank besserer �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä�� und höherer Geschwindigkeit. Das hilft allen, egal, ob es um ein tägliches Meeting in der Fertigung oder eine Vorstandssitzung geht.“

Lindsey fügt hinzu: „Da jetzt alle denselben Kontenplan in �鶹ԭ�� Cloud ERP verwenden, ist kein Remapping mehr nötig. Außerdem verarbeiten wir Daten täglich automatisch – statt monatlich oder noch seltener – und auf detaillierter Ebene. Anstatt also drei bis vier Tage mit dem Extrahieren, Aufbereiten und Hochladen von Daten zu verbringen, kann das Finanzteam diese Informationen nun täglich bereitstellen. Die Standardisierung erleichtert auch das Reporting auf Spartenebene deutlich, da wir nicht mehr verschiedene Systeme mit unterschiedlichen Bezeichnungen ��ü�� Länder, Produkte, Konten oder Kunden haben.“ Am deutlichsten zeigt sich die Transformation in der Wasser-Sparte von LS&E. Sie läuft bereits größtenteils auf �鶹ԭ�� Cloud ERP und hat einen besseren Überblick über Aufträge, Produkte und Profitabilität.

Laut Kushwaha hilft die Automatisierung MANN+HUMMEL auch, schneller zu reagieren. „Das Risiko menschlicher Fehler ist nun geringer – und wir können jetzt auch zeitnah handeln. Statt Fehler erst am Monatsende zu entdecken, erkennen wir Abweichungen bereits am dritten oder vierten Tag und verhindern größere Auswirkungen auf das Geschäft. Diese Transparenz hatten wir vorher nicht.“

Standardisierte Daten zahlen sich auch im Einkauf aus, wie Kushwaha erklärt: „Wir stellten fest, dass wir mehrere Verträge mit demselben Unternehmen in verschiedenen Tochtergesellschaften hatten. Durch die Bündelung haben wir nicht nur die Arbeitslast reduziert, sondern auch die Mengen je Vertrag erhöht. So konnten wir bessere Konditionen aushandeln. Gleichzeitig sank auch der Aufwand ��ü�� unsere Lieferanten – wir hatten also eine Win-Win-Situation.“

Durch das Public-Cloud-Modell muss LS&E zudem nicht mehr mit veralteten, nicht unterstützten ERP‑Systemen arbeiten. Lindsey sagt: „Neben einem Clean Core und einer schnellen Implementierung profitieren wir von regelmäßigen Software-Upgrades. Die Lösung, mit der wir gestartet sind, unterscheidet sich deutlich von dem, was wir heute haben. Und wir können ständig neue Funktionen und Innovationen nutzen.“

Innovationen ermöglichen – dank harmonisierter, hochwertiger Daten

Die Einführung von �鶹ԭ�� Cloud ERP geht in der LS&E-Sparte von MANN+HUMMEL weiter. Schweden und die USA (die größte Einheit) sind in der Implementierung, bald werden die Schweiz, Dänemark, China, Österreich und die Niederlande folgen. Die Transformation soll 21 Standorte in 13 Ländern umfassen. Parallel erwirbt LS&E weiter Unternehmen, die sich nun reibungslos in das ERP-System integrieren lassen.

Ein laufendes Projekt verlagert den Einkauf von lokalen Einheiten in die Shared-Services-Organisation des Unternehmens. Möglich wird dies durch die höhere Standardisierung im Einkauf.

Laut Kushwaha wird das Unternehmen von weiteren Vorteilen profitieren, sobald der Großteil der LS&E‑Sparte, einschließlich größerer Standorte, die Lösung nutzt. „Ab einem bestimmten Volumen werden sich die Kostenvorteile des Cloud-Abomodells zeigen. Außerdem werden wir über genaue, verlässliche Daten verfügen, die neue Servicemodelle und Designs ermöglichen. Mit einem globalen Blick auf die Abläufe können wir besser optimieren, was wir – wie und wo – produzieren, und die Logistikkosten senken. Dazu könnte etwa gehören, KI einzusetzen, damit sich in Spitzenzeiten zeitlich befristete Mitarbeitende in der Fertigung schneller einarbeiten und in Eigenregie lernen können. Insgesamt schaffen wir ein Umfeld, in dem Standardisierung uns hilft, mehr zu automatisieren und intelligente Technologien zu nutzen, um erfolgreich zu sein und zu wachsen.“

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

�鶹ԭ�� Business AI ��ü�� Branchen

Der Utilities Customer Self-Service Agent
Allgemeine Verfügbarkeit

Mit dem Utilities Customer Self-Service Agent können Versorgungsunternehmen . Der KI-Agent beantwortet Fragen schnell und individuell in mehreren Sprachen. Durch die Integration in �鶹ԭ����S/4HANA Cloud Private Edition ist der Agent in der Lage, den Kontext des Kunden��– Verträge, Tarife und Verbrauchsdaten��– genau zu verstehen.

Er unterstützt Versorgungsunternehmen dabei, sich an Branchenentwicklungen wie Deregulierung und die wachsende Zahl von Prosumenten anzupassen, und kann auch bei komplexen Sachverhalten effizient mit Kunden interagieren. Dadurch werden die durchschnittlichen Kosten ��ü�� die KI-gestützte Interaktion mit Kunden um bis zu 90 %* und die Betriebskosten ��ü�� den Kundenservice um bis zu 60 %* gesenkt.

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Der Tender Analysis Agent
Allgemeine Verfügbarkeit

Für Vertrieb und Angebotsmanagement zuständige Teams können mit dem Tender Analysis Agent ihren Prozess ��ü�� die Teilnahme an Ausschreibungen optimieren. Der Agent automatisiert die Analyse komplexer Ausschreibungs- und Anfragedokumente, indem er wichtige Produktanforderungen extrahiert, potenzielle Risiken oder Richtlinienverstöße kennzeichnet und auf der Grundlage vordefinierter Unternehmensstandards optimierte Konfigurationen vorschlägt.

Diese Automatisierung sorgt ��ü�� einen geringeren manuellen Aufwand und schnellere Verkaufszyklen. Unternehmen können so die operative Marge ��ü�� personalisierte Produkte um bis zu 1 %* verbessern, ihre Umsätze durch Cross-Selling/Upselling um 0,5 %* steigern und die Zahl der Vertriebsmitarbeiter pro Milliarde Umsatz um 5 % verringern.

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KI-gestütztes Scouting in �鶹ԭ�� Sports One
Allgemeine Verfügbarkeit

Talentscouts, die �鶹ԭ�� Sports One nutzen, können mithilfe von KI-gestütztem Scouting nun Spieler mit beispielloser Effizienz bewerten. Mit der Funktion können sie sich komplexe Scouting-Berichte und Spielanalysen schnell von Joule zusammenfassen lassen und in natürlicher Sprache gezielte Fragen stellen, um präzise Antworten zu erhalten.

Dadurch benötigen sie deutlich weniger Dokumentation, Zeit und Ressourcen, sodass der Zeit- und Kostenaufwand ��ü�� die Zusammenfassung von Berichten zu Spielern, die Sportdirektoren bei der Entscheidungsfindung unterstützen, um bis zu 75 %* verringert wird.

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KI-gestützte Fehleranalyse im �鶹ԭ�� Information Collaboration Hub for Life Sciences
Allgemeine Verfügbarkeit

Mit der Fehleranalyse im �鶹ԭ�� Information Collaboration Hub for Life Sciences können Disponenten komplexe Probleme beim Datenaustausch ��ü�� die Serialisierung schnell beheben. Das Tool klassifiziert Fehler automatisch, stellt leicht verständliche Beschreibungen bereit und schlägt Lösungsschritte vor. Disponenten können dadurch die Problemursachen ermitteln und Ausnahmen verwalten, ohne technische Unterstützung zu benötigen.

Auf diese Weise können Unternehmen die Produktivität ihrer operativen Supportteams um bis zu 25 %* steigern und durch die Vermeidung von Störungen die Vertriebskosten um bis zu 5 %* senken.

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KI-gestützte Verarbeitung von Chargenfreigaben im �鶹ԭ�� Batch Release Hub for Life Sciences
Programm �鶹ԭ�� Early Adopter Care

Mit der KI-gestützten Verarbeitung von Chargenfreigaben können Benutzer des �鶹ԭ�� Batch Release Hub for Life Sciences nun deutlich effizienter schnelle und fundierte Entscheidungen zur Chargenfreigabe treffen. Die Funktion ermöglicht über die Benutzeroberfläche von Joule einfacheren Zugriff auf wichtige Daten und bietet eine klar strukturierte Übersicht über Arbeitsvorratspositionen. Dabei werden Freigaben gekennzeichnet, ��ü�� die aufgrund von gesperrten Prüfungen eine ausführliche Untersuchung erforderlich ist.

Die dialogbasierte Suchfunktion ermöglicht eine noch einfachere Suche nach Produktdokumentationen und stellt sicher, dass kritische Probleme umgehend behoben werden. Informationen zu früheren Freigaben können umgehend abgerufen und als Entscheidungsgrundlage genutzt werden. Dadurch ist ein bis zu 90 %* schnellerer Zugriff auf wichtige Informationen zur Chargenfreigabe möglich.

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Philipp Herzig ist CTO der �鶹ԭ�� SE.

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

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

�鶹ԭ�� Business AI ��ü�� die IT und Entwickler

Der Agent Builder in Joule Studio
Allgemeine Verfügbarkeit

Anwender und IT-Experten können mit dem Agent Builder in Joule Studio nun leistungsstarke KI-Agenten ��ü�� die Automatisierung hochkomplexer Geschäftsprozesse erstellen. Das Tool ermöglicht die Entwicklung von Agenten, die mehrstufige Arbeitsabläufe sowohl in �鶹ԭ��- als auch in Drittsystemen planen, logisch analysieren und dynamisch koordinieren können. Damit lassen sich auch Arbeitsabläufe in Szenarios, in denen eine Standardautomatisierung zu kurz greift, effektiv automatisieren.

Mit dem Joule Studio Agent Builder können Unternehmen den Zeitaufwand ��ü�� häufig auszuführende Aufgaben um bis zu 40 %* und ��ü�� die Erstellung und Implementierung eigener Agenten um bis zu 35 %* verringern. Dadurch können sie Entscheidungen deutlich schneller treffen und Abläufe effizienter gestalten.

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Erweiterungen ��ü�� den Generative AI Hub in AI Foundation
Allgemeine Verfügbarkeit

�鶹ԭ��-RPT-1, das erste Relational Foundation Model ��ü�� Unternehmensdaten

Die �鶹ԭ�� hat mit �鶹ԭ��-RPT-1 ihr erstes Relational Foundation Model ��ü�� Unternehmensdaten vorgestellt, das zusammen mit einer No-Code-Testumgebung bereitgestellt wird.

�鶹ԭ��-RPT-1 ist im Gegensatz zu großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) ein Basismodell, das ��ü�� eine neue Kategorie von KI-Modellen steht, die speziell ��ü�� relationale und strukturierte Geschäftsdaten entwickelt wurden. �鶹ԭ��-RPT-1 wurde vorab trainiert, sodass Kunden von deutlich weniger Zeit- und Kostenaufwand ��ü�� das Trainieren von Modellen profitieren, die auf sehr enge Anwendungsbereiche spezialisiert sind. Mit Antworten, die auf überprüften Unternehmensdaten basieren, stellt das Modell zuverlässige und faktenbasierte Prognosen bereit und bietet so die Genauigkeit und Verlässlichkeit, auf die es bei wichtigen Geschäftsabläufen ankommt.

Bei der Ausführung von Analyse- und Prognoseaufgaben wendet �鶹ԭ��-RPT-1 kontextbezogenes Lernen an. Indem es Beispieldatensätze direkt im API-Aufruf bereitstellt, können Benutzer eine Klassifizierung und Regression ��ü�� tabellarische Daten durchführen. Das Modell kann als sofort einsatzbereite Lösung genutzt sowie in Anwendungen und Geschäftsprozesse integriert werden. Die erste Version unterstützt gängige Szenarios ��ü�� Prognosen, unter anderem die binäre Klassifikation und Multiklassenklassifikation sowie die numerische Regression.

Mit dem �鶹ԭ��-RPT Playground stellt die �鶹ԭ�� außerdem eine interaktive, webbasierte Testumgebung bereit, in der Kunden die kontextbezogenen Lernfunktionen kostenlos und ohne Programmierung mit ihren eigenen Daten oder von �鶹ԭ�� bereitgestellten Beispieldatensätzen testen können.

�鶹ԭ��-RPT-1 ist im Generative AI Hub in AI Foundation ��ü�� die produktive Nutzung verfügbar. Es stehen zwei Optionen zur Verfügung: �鶹ԭ��-RPT-1-small ��ü�� sehr schnelle Prognosen und hohen Durchsatz und �鶹ԭ��-RPT-1-large ��ü�� größtmögliche Genauigkeit.

und .

Das Basismodell �鶹ԭ��-ABAP-1

Um Kunden und Partnern die Entwicklung eigener, KI-gestützter Anwendungsfälle zur Steigerung der Entwicklerproduktivität zu ermöglichen, steht im Generative AI Hub nun das Basismodell �鶹ԭ��-ABAP-1 zur Verfügung. �鶹ԭ��-ABAP-1 wurde mit über 250 Millionen Zeilen ABAP-Code, 30 Millionen Zeilen CDS-Code und umfangreicher technischer Dokumentation trainiert und ist speziell darauf ausgelegt, Wissen, Best Practices und aktuelle Innovationen im Bereich ABAP-Code effizient zu verstehen, zu erläutern und schnell abzurufen.

Kunden können das neue Modell im Rahmen der Testversion ��ü�� den Generative AI Hub kostenlos testen. Weitere Funktionen werden 2026 bereitgestellt.

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Der Prompt Optimizer

Der Prompt Optimizer wurde in enger Zusammenarbeit mit Not Diamond entwickelt und hilft dabei, die Erstellung effektiver KI-Prompts in führenden Modellen zu automatisieren und zu beschleunigen. So können Benutzer die Prompts ��ü�� ihre Anwendungsfälle an beliebige Modelle anpassen, ohne sie manuell neu erstellen zu müssen.

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Die Orchestrierungs-Registry

Entwickler können nun den Lebenszyklus von Konfigurationen ��ü�� Orchestrierungs-Workflows verwalten, beispielsweise die Sicherung, Versionierung und Löschung von Orchestrierungs-Konfigurationen.

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Neue Modelle stehen zur Verfügung

Es werden neue Modelle unterstützt, darunter Perplexity Sonar, Sonar Pro, Anthropic Claude 4.5 Sonnet, Anthropic Claude 4.5 Haiku, Cohere Command A Reasoning und Gemini 2.5 Flash Lite.

Weitere Informationen zu neuen und nicht mehr verwendeten Modellen finden Sie in einem .

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Erweiterungen ��ü�� �鶹ԭ�� Document AI
Allgemeine Verfügbarkeit

Extrahieren von Informationen mithilfe von maschinellem Sehen

Schema-Administratoren können nun zwischen wählen. Wenn diese Option aktiviert ist, werden Dokumente mit einem multimodalen Modell verarbeitet, das visuelle Elemente wie Gefahrenpiktogramme, Stempel, Unterschriften, Logos, Diagramme und Etiketten zusammen mit dem Text analysiert. Dadurch wird bei Dokumenten mit vielen visuellen Elementen (z. B. Sicherheitsdatenblättern oder Konformitätserklärungen) eine präzisere Datenerfassung ermöglicht. Die Funktion verbessert die Vollständigkeit und Genauigkeit der extrahierten Daten, verringert den Aufwand ��ü�� die manuelle Kennzeichnung und Überprüfung durch eine automatische Extraktion visueller Elemente und optimiert Kosten und Leistung durch die Kontrolle auf Schemabasis.

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Bearbeitung von E-Mail-Anhängen

Anwender können nun E-Mail-Anhänge zusammen mit dem E-Mail-Text oder separat verarbeiten. Sie profitieren damit von optimaler Flexibilität und einer verbesserten Datenextraktion.

Informieren Sie sich ausführlich über und .

Dokument-Workflows

Benutzer können nun schnell und einfach mehrstufige Workflows definieren, um Dokumente nach ihren individuellen Anforderungen zu verarbeiten. Mit der neuen Workflow-Funktion lassen sich grundlegende Funktionen von �鶹ԭ�� Document AI kombinieren, um komplexe Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren.

Workflows können automatisch über Eingangskanäle ausgelöst werden, ohne dass zusätzliche Tools oder Integrationen erforderlich sind. Alternativ können Benutzer eine Datei hochladen und den Workflow manuell starten. Workflows gehen über die Extraktion und Klassifizierung hinaus und unterstützen Anwender bei Aufgaben wie der E-Mail-Verarbeitung, dem inhaltsbasierten Routing und einer automatisierten Verarbeitung.

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Integriertes Transportmanagement

Mit einer Integration in �鶹ԭ�� Cloud Transport Management ermöglicht es �鶹ԭ�� Document AI Anwendern, ihre Schemas ��ü�� Serviceinstanzen von �鶹ԭ�� Document AI (z. B. Entwicklung, Qualitätssicherung und Produktion) mithilfe der Transport-Funktion zu exportieren und zu importieren. Dadurch werden einheitliche Schemas und Workflows in allen Instanzen sichergestellt und eine bessere Zusammenarbeit zwischen Teams und Systemen ermöglicht.

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KI-gestütztes Generieren von Anforderungen in �鶹ԭ�� Cloud ALM
Allgemeine Verfügbarkeit

Berater können nun direkt aus Fit-to-Standard-Workshop-Protokollen automatisch hochwertige Geschäftsanforderungen generieren. Die neue Funktion in �鶹ԭ�� Cloud ALM analysiert Gesprächsinhalte und füllt anschließend eine vordefinierte Vorlage aus. Sie integriert �鶹ԭ�� Best Practices, um Lösungsvorschläge zu unterbreiten. Dadurch benötigen Berater weniger Zeit ��ü�� die manuelle Transkription und können sich gezielt der strategischen Überprüfung und Optimierung widmen.

Durch diese Automatisierung wird der Zeitaufwand ��ü�� das Erstellen von Anforderungen um bis zu 50 %* und ��ü�� das anschließende Schreiben von User Storys um bis zu 20 %* verringert. Auf diese Weise kann die Projektdokumentation erheblich beschleunigt werden.

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KI-gestützte Benutzerschulungen und Change Management im �鶹ԭ�� Micro-App Hub
Programm �鶹ԭ�� Early Adopter Care

Schulungsexperten und Inhaltsersteller können über den �鶹ԭ�� Micro-App Hub nun den gesamten Lebenszyklus von �鶹ԭ��-Benutzerschulungen optimieren, die Einführung von Schulungen beschleunigen und Kosten senken. Die Funktion ist an �鶹ԭ�� Signavio und �鶹ԭ�� Cloud ALM angebunden und kann dadurch den Projektumfang analysieren, den Schulungsbedarf ermitteln und automatisch maßgeschneiderte, auf die Geschäftsziele abgestimmte Schulungsinhalte ��ü�� jede Benutzerrolle erstellen.

Auf diese Weise lassen sich nicht nur innerhalb kürzester Zeit aktuelle Materialien ��ü�� unterschiedliche Autoren- und Schulungstools erstellen, sondern auch der Zeitaufwand ��ü�� die erste Analyse des Schulungsbedarfs verringert sich um bis zu 60 %*. Inhalte können bis zu 50 %* schneller erstellt werden, was eine schnellere Einarbeitung und eine genauere Abstimmung von Benutzerschulungen mit �鶹ԭ��-Updates sicherstellt.

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Philipp Herzig ist CTO der �鶹ԭ�� SE.

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

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Das cloud-native Krankenhausinformationssystem (KIS) von Avelios soll auf der �鶹ԭ�� Business Technology Platform (BTP) betrieben werden, um beidseitigen Mehrwert durch die Nutzung der Services ��ü�� KI, Datenmanagement und die Integration in die �鶹ԭ�� Business Suite zu schaffen. Mit dem Investment legt �鶹ԭ�� die Grundlage ��ü�� eine moderne, souveräne Klinikplattform, die Krankenhäuser nachhaltig in ihrer digitalen Transformation unterstützt.

�鶹ԭ�� wird zum technologischen Rückgrat moderner Klinikversorgung

Mit dem Investment unterstreicht �鶹ԭ�� seine Rolle als zentraler Anbieter ��ü�� eine souveräne, offene und skalierbare Plattformarchitektur im Gesundheitswesen. Ziel ist es, die fragmentierten IT-Landschaften vieler Krankenhäuser durch einen modernen Plattformansatz zu ersetzen, der Innovation, Interoperabilität und durchgängige Datennutzung ermöglicht.

�鶹ԭ�� und Avelios teilen die gleiche Technologie-Strategie ��ü�� das Gesundheitswesen und sind in ihren Anwendungen komplementär. Durch das Investment unterstützt �鶹ԭ�� die Transformation der IT im Gesundheitswesen. In Kombination von Avelios und �鶹ԭ�� werden moderne, offene, souveräne Krankenhaus- Systemlandschaften Realität. Die �鶹ԭ�� BTP bildet dabei die technologische Grundlage der Partnerschaft. Auf ihr wird Avelios sein cloudnatives Krankenhausinformationssystem weiterentwickeln, �鶹ԭ�� Services ��ü�� KI und Datenmanagement nutzen und die Integration mit der �鶹ԭ�� Business Suite vertiefen. Die Ausführung der Lösung auf der souveränen �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure wird ebenfalls angestrebt. Das Ergebnis wird ein vollständig datenbasiertes, interoperables System, das klinische Prozesse modernisieren und KI gestützte Innovation ermöglichen wird – von Dokumentation über Abrechnung bis hin zur Forschung. Gleichzeitig schafft die BTP eine skalierbare, KI-fähige Basis, um klinische und administrative Prozesse effizient zu automatisieren und kontinuierlich weiterzuentwickeln.

„Mit dem Investment in Avelios schaffen wir die technologische Basis ��ü�� eine offene, souveräne und skalierbare Plattform ��ü�� die Healthcare-Industrie“, sagt Sebastian Steinhäuser, Chief Operating Officer und Mitglied des Vorstands der �鶹ԭ�� SE. „Gemeinsam ermöglichen wir Krankenhäusern eine durchgängig datenbasierte Infrastruktur, die moderne Versorgung, resilientere Prozesse und KI-gestützte Innovation ermöglicht.“

„Das Investment von �鶹ԭ�� ist ein starkes Signal ��ü�� die Zukunft der klinischen Digitalisierung. Gemeinsam schaffen wir eine Plattform, die medizinische Exzellenz und moderne Technologie zusammenführt. Unsere Vision ist eine Klinik-IT, die Behandelnde entlastet, Daten intelligent nutzbar macht und Innovation in Versorgung und Forschung nachhaltig beschleunigt. Mit �鶹ԭ�� an unserer Seite können wir diese Transformation in einer neuen Dimension voranbringen“, so Christian Albrecht, Co-Founder und CEO von Avelios Medical.

Das Investment in Avelios steht auch im Kontext der vor kurzem erklärten strategischen Partnerschaft von �鶹ԭ�� und Fresenius mit dem gemeinsamen Ziel eines offenen digitalen Gesundheitsökosystems.

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

Informationen zu �鶹ԭ��

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

Hinweis an die Redaktionen

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

Ansprechpartner ��ü�� die �鶹ԭ��e:

Dana Rösiger, Telefonnummer+49 6227 7 63900, dana.roesiger@sap.com, CET
�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com

Bitte beachten Sie unsere . Sie möchten keine �鶹ԭ��emeldungen mehr von uns bekommen? Senden Sie dazu bitte eine E-Mail an press@sap.com mit dem Begriff „Unsubscribe“ in der Betreffzeile.

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Dieses Dokument enthält vorausschauende Aussagen, das heißt Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zukünftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu führen kann, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen können.  Zusätzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen „Securities and Exchange Commission“ (SEC) eingereichten Unterlagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des �鶹ԭ��-Jahresberichts 2024 auf dem Formular 20-F.

© 2026 �鶹ԭ�� SE. Alle Rechte vorbehalten.
�鶹ԭ�� und andere in diesem Dokument erwähnte Produkte und Dienstleistungen von �鶹ԭ�� sowie die dazugehörigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der �鶹ԭ�� SE in Deutschland und anderen Ländern. Zusätzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Es handelt sich dabei nicht nur um einen Verbrauchertrend, vielmehr verändern sich derzeit die Interaktionsmodelle in allen Branchen.

Das Release von  (�鶹ԭ�� CX) ��ü�� das vierte Quartal 2025 treibt diese Transformation mit neuen sofort einsatzbereiten Agenten weiter voran. Diese Agenten wurden speziell ��ü�� den Kundenservice entwickelt und bieten die Möglichkeit, mit Joule Studio ganz einfach individuelle Agenten zu erstellen. Darüber hinaus beschleunigen KI-Funktionen wie vorausschauende Segmentierung und KI-gestütztes Reporting Planungs- und Entscheidungsprozesse – grundlegende Katalysatoren ��ü�� zukunftsfähige Unternehmen.

Mit WalkMe Premium, das jetzt in allen �鶹ԭ��-CX-Anwendungen verfügbar ist, können Teams ihre Kenntnisse mithilfe von kontextueller Unterstützung auffrischen und verbessern. �鶹ԭ�� Customer Loyalty Management bringt zudem neue Interaktionsmodelle auf die nächste Ebene, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Beziehungen zu ihren Kunden zu stärken und langfristiges Wachstum zu fördern.

Hier erfahren Sie mehr über die Highlights aus dem Release des vierten Quartals 2025.

Bessere Kundeninteraktionen mit sofort einsatzbereiten Agenten und individuellen Tools

Die �鶹ԭ�� bietet Customer-Experience-Anwendungen, Daten und KI in einer Lösung, die auf der �鶹ԭ�� Business Technology Platform basiert. Unabhängig davon, ob es um die Lösung eines Problems oder die Verwaltung von Beständen geht, sorgen CX-Anwendungen, die mit �鶹ԭ�� ERP verbunden sind, ��ü�� reibungslose Prozesse. Mit KI-Agenten geht es noch einen Schritt weiter, da sie direkt in Kernprozesse integriert sind und auf dieser Basis Schlussfolgerungen ziehen und Aktionen durchführen – und so Klarheit in komplexe Sachverhalte bringen. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche ist der Kundensupport.

• :��Sie bieten sofortige und präzise Selfservice-Funktionen, indem sie Kunden Wissen zur Verfügung stellen. Sie leiten häufige Anfragen weiter, lösen komplexe Fragen mit KI und eskalieren bei Bedarf nahtlos an menschliche Fachteams. So reduzieren sie die Arbeitsbelastung in Contact Centern und verbessern gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.
  
  Agenten ��ü�� digitale Services lassen sich mit kombinieren, wodurch eine dialogorientierte KI entsteht, die den gesamten Prozess abdeckt��– von der Produktsuche über Transaktionen bis hin zum Kundendienst. Kunden können Fragen stellen, Antworten erhalten und ihre Einkäufe über eine einzige reibungslose Interaktion abschließen. Zusammen ermöglichen diese Agenten einen agentischen Handel und intelligenten Service, der Kundenbeziehungen stärkt und herausragende Interaktionen bietet.

• : Zum schnellen, komfortablen Erstellen kundenspeziifischer, sofort einsatzbereiter KI-Agenten ��ü�� �鶹ԭ��-Customer-Experience-Cloud-Anwendungen. Joule Studio, ein Teil von , bietet Entwicklern eine leistungsstarke Low-Code/No-Code-Umgebung, in der sie KI-Agenten erstellen, bereitstellen und nahtlos mit Joule, �鶹ԭ��-CX-Apps und Drittanbietersystemen verbinden können. Diese Agenten können Informationen abrufen, Aufgaben abschließen und autonome Aktionen ausführen, die auf Unternehmensdaten aus �鶹ԭ��-CX-, �鶹ԭ��-Knowledge-Graph- und Nicht-�鶹ԭ��-Systemen basieren.
  
  Beispielsweise kann ein Vertriebsassistent erstellt werden, der umgehend historische Einkaufsdatensätze abruft, Kaufmuster analysiert und die relevantesten Produkte oder Angebote empfiehlt. Dies hilft Verkaufsteams dabei, Konversionsraten zu steigern und Verkaufszyklen zu verkürzen. Erfahren Sie, wie Sie beginnen können.

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Mit KI-Unterstützung das Wissen und die Fähigkeiten der Belegschaft verbessern

KI ist nicht mehr optional, sondern der Motor ��ü�� eine intelligentere, schnellere Kundenbindung. Da digitale Erlebnisse die Messlatte immer höher legen, erwarten Kunden bei jeder Interaktion Schnelligkeit, Personalisierung und Einfachheit. Um diese Erwartungen zu erfüllen, braucht es mehr als reine Automatisierung. Konkret sind da��ü�� KI-gestützte Erkenntnisse und Fähigkeiten nötig, die im gesamten Unternehmen skalierbar sind.

• : Mit WalkMe Premium ��ü�� �鶹ԭ��-CX-Lösungen integriert �鶹ԭ�� die Verbesserung von Kenntnissen durch KI in den Kern von Customer-Experience-Anwendungen. Diese Lösung ermöglicht es Mitarbeitenden, intelligenter zu agieren und schneller zu lernen, um vom ersten Tag an bessere Ergebnisse zu erzielen. Mit rollenbasierter Unterstützung und Automatisierung in Echtzeit in , , und können Teams das volle Potenzial von �鶹ԭ��-CX-Lösungen ganz unkompliziert ausschöpfen.

• : Zum einfachen Generieren kundenspezifischer Berichte und Vergleiche in �鶹ԭ�� Emarsys und sofortigen Gewinnen von Informationen zu Kampagnen und Kunden.

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• : Service-Agenten können in �鶹ԭ�� Service Cloud wichtige Verbrauchstrends ��ü�� ein Gebäude schnell in Erfahrung bringen. Mit KI-generierten Zusammenfassungen von Verbrauchsdiagrammen können Agenten Nutzungsschwankungen, Anomalien und wichtige Muster sofort erkennen und Kunden von Versorgungsunternehmen so mit schnelleren Lösungen unterstützen.
• : Bietet Funktionen zum Prüfen des Gesamtzustands der Vertriebspipeline in �鶹ԭ�� Sales Cloud und zum Anzeigen von Opportunitys basierend auf Mengen- und Wahrscheinlichkeits-Scorewerten.
• Konfiguration von Promotion- und Kundenplänen: In können Kunden verschiedene Arten von Promotion- und Kundenplänen konfigurieren. Damit lassen sich Umfang, Stufen, Ausgaben und Baseline-Management definieren, wodurch sie flexibel planen und zukünftige indirekte Promotions unterstützen können.

• Ereignisse durch Kundeninteraktionen: �鶹ԭ�� Emarsys nimmt Ereignisse, die aus externen Datenquellen eingehen, auf und verbessert so die Segmentierung und Personalisierung während der gesamten Kundenbeziehung weiter.
•  (Pilotanwendung): Kunden können in �鶹ԭ�� Emarsys vorausschauende Segmentierung mit KI nutzen, um Zielgruppen zu erreichen, bei denen aufgrund ihres Verhaltens, ihres Status oder der bevorzugten ������ä���� die höchste Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie interagieren.

Dauerhafte Verbindungen mit �鶹ԭ�� Customer Loyalty Management

Kundentreue ist nicht nur eine Kennzahl, sondern eine langfristige Wachstumsstrategie. Angesichts steigender Erwartungen benötigen Unternehmen Lösungen, die sinnvolle, dauerhafte Beziehungen schaffen können. �鶹ԭ�� Customer Loyalty Management unterstützt Unternehmen dabei, ihren Kunden personalisierte Interaktionen zu bieten, deren Vertrauen zu belohnen und die Kundenbindung an jedem Kontaktpunkt zu stärken. Auf diese Weise werden alltägliche Interaktionen zu dauerhaften Verbindungen.

• Management: Bietet Unternehmen KI-gestützte Erkenntnisse, um Kundendaten in einem dynamischen, cloudbasierten Profil zur Kundentreue zu erfassen und zu vereinheitlichen. Diese Profile stellen detaillierte Einblicke in die individuelle Motivation bereit und ermöglichen eine intelligentere Segmentierung sowie zielgerichtete Marketingkampagnen. Von der Verwaltung globaler Programme auf einer einheitlichen Plattform bis hin zur Bildung strategischer Allianzen und der Skalierung von Initiativen, um eine bessere Wirkung zu erzielen��– die �鶹ԭ�� hilft dabei, Kundentreue in einen messbaren, leistungsstarken Motor ��ü�� nachhaltige Beziehungen und langfristigen Erfolg zu verwandeln. �鶹ԭ�� Customer Loyalty Management bietet Integrationsmöglichkeiten ��ü�� �鶹ԭ�� Service Cloud und �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition, um die Transformation zu beschleunigen.

Die Zukunft der Kundenbeziehungen beginnt heute – die �鶹ԭ�� bietet alles Nötige da��ü��

Die Art und Weise, wie wir mit Kunden interagieren, verändert sich schneller denn je. Die fortschrittlichen Funktionen der �鶹ԭ�� im Bereich Customer Experience, die im vierten Quartal 2025 zur Verfügung gestellt wurden, antizipieren diesen Wandel auf allen Ebenen. �鶹ԭ�� CX ermöglicht es Unternehmen, über reaktive Strategien hinauszugehen und proaktive, personalisierte Kundeninteraktionen zu ermöglichen.

Unternehmen, die diese neuen Modelle unternehmensweit nutzen und integrieren und dabei agentische AI mit menschlicher Intelligenz und Kreativität verbinden, werden in Bezug auf Kundentreue und Wachstum neue Maßstäbe setzen.

Mehr über �鶹ԭ�� CX des vierten Quartals 2025 erfahren

Lesen Sie die �鶹ԭ��-Hilfedokumentation, um diese neuen Funktionen kennenzulernen.

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Balaji Balasubramanian ist President und Chief Product Officer von �鶹ԭ�� Customer Experience und Consumer Industries.

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Das Projekt �鶹ԭ��4Campus ist ��ü�� die Universität zu Köln ein Kernelement ihrer Digitalisierungsstrategie mit dem Ziel, Geschäftsprozesse spürbar zu modernisieren und sich zugleich neue Innovationspotenziale zu erschließen. Dazu ist es notwendig die historisch gewachsene Systemlandschaft stärker zu standardisieren und zu konsolidieren, den Anteil der Eigenentwicklung zu reduzieren und Wartung sowie Weiterentwicklung zu erleichtern.
Prozesse sollen anwendungsfreundlicher, schlanker und transparenter werden und durch gezielte Automatisierung dazu beitragen, Arbeitslasten in der gesamten Universität besser zu steuern. Gerade dieser letzte Aspekt ist den Verantwortlichen vor dem Hintergrund aktueller und künftiger Personalengpässe sehr wichtig. Zudem setzen sie darauf, dass der cloudbasierte Betrieb die IT- und Betriebssicherheit stärkt und Weiterentwicklungen seitens �鶹ԭ�� kurzfristig nutzbar macht.

Für die Cloud-Lösung sprechen viele Argumente

Aus Sicht von Marcel Gehlen aus der Projektleitung von �鶹ԭ��4Campus ist das Beschriebene „der notwendige Schritt, um die ERP-Landschaft der Universität dauerhaft stabil, zukunftsfähig und erweiterbar zu gestalten.“

Ziel der Transformation ist es, Geschäftsprozesse zu stabilisieren und zugleich das Innovationstempo zu erhöhen. Dabei konsequent auf die Cloud zu setzen, da��ü�� spricht aus Sicht von Marcel Gehlen und seinen KollegInnen eine ganze Reihe von Argumenten. So stärkt der cloudbasierte Ansatz die technische Robustheit der zentralen Systeme, vereinfacht den Betrieb und schafft verlässliche Rahmenbedingungen ��ü�� eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Geschäftsprozesse. Gerade in einer gewachsenen und individualisierten Systemlandschaft ermöglicht es dieser Ansatz, ���dz������澱��ä�� zu reduzieren und moderne Funktionen einheitlich bereitzustellen. Gleichzeitig lassen sich Sicherheits- und Compliance-Anforderungen konsistent auf einem hohen Niveau umsetzen.

Starkes Signal ��ü�� die Zukunftsfähigkeit der Universität

Aus Sicht von Victoria Mitchell aus der Projektleitung von �鶹ԭ��4Campus bietet die anstehende Transformation die Chance, Prozesse nicht nur technisch zu modernisieren, sondern sie neu zu denken.

„Die Transformation zu �鶹ԭ�� S/4HANA in der Cloud ist ��ü�� uns weit mehr als ein Technologiewechsel. Sie ist ein Kulturwandel: Wir wollen moderne, resilientere Prozesse schaffen und eröffnen den Mitarbeitenden der Universität den Zugang zu innovativen Arbeitsweisen. Damit setzen wir ein starkes Signal ��ü�� die Zukunftsfähigkeit unserer Universität.“

Victoria Mitchell, Projektleitung von �鶹ԭ��4Campus

Zu dieser Zukunftsfähigkeit gehört aus ihrer Sicht auch, Strukturen zu schaffen, die perspektivisch Zusammenarbeit, Austausch und gemeinsame Weiterentwicklung über Organisationsgrenzen hinweg grundsätzlich ermöglichen.

Prozesse neu denken, Innovationen schneller nutzbar machen

Den Vertrag haben die Partner im Dezember unterschrieben, starten soll das Projekt zeitnah im ersten Quartal 2026. Die Projektverantwortlichen um Christian Wagner, Dezernent ��ü�� Wirtschaft und Finanzen der Universität zu Köln, verfolgen das Ziel einer stabilen, vertrauensvollen und langfristigen Partnerschaft mit �鶹ԭ��. Im Mittelpunkt stehen Transparenz, eindeutig geregelte Verantwortlichkeiten und eine enge Zusammenarbeit zwischen Universität, �鶹ԭ��, Implementierungspartner und Hyperscaler. Insbesondere bei der Ausgestaltung der Zielarchitektur, der Standardisierung von Prozessen und der Etablierung einer tragfähigen Governance ist diese Zusammenarbeit entscheidend. Eine durchgängig hohe fachliche, technische und organisatorische Qualität bildet die Grundlage ��ü�� eine nachhaltige und erfolgreiche Transformation in allen Projektphasen.

Oliver Könn, Gesamtprojektleiter von �鶹ԭ��4Campus, betont die strategische Bedeutung des Vorhabens ��ü�� die Universität zu Köln.

„Mit dem Wechsel auf �鶹ԭ�� S/4HANA in der Private Cloud legen wir das Fundament ��ü�� eine moderne, sichere und zukunftsfähige Verwaltungslandschaft. Die Transformation eröffnet uns Spielräume, um Prozesse neu zu denken, Innovationen schneller nutzbar zu machen und Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll einzusetzen.“

Oliver Könn, Gesamtprojektleiter von �鶹ԭ��4Campus

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

�鶹ԭ�� Business AI ��ü�� das Ausgabenmanagement

Der Booking Agent
Allgemeine Verfügbarkeit

Mit dem Booking Agent profitieren Geschäftsreisende von einem deutlich einfacheren und personalisierten Buchungsverfahren. Der Agent auf Basis von Joule unterbreitet proaktiv maßgeschneiderte Empfehlungen ��ü�� Flugverbindungen und Hotels, indem er die individuellen Vorlieben der Reisenden, die Reiserichtlinien des Unternehmens und Budgetbeschränkungen analysiert. Anwender können per Chat mit dem Agenten interagieren.

Dadurch steigt die Benutzerzufriedenheit und es werden nachhaltige Reiseoptionen unterstützt. Anwender benötigen bis zu 11,5 %* weniger Zeit ��ü�� die Reisebuchung, während zugleich Richtlinien besser eingehalten werden. Unternehmen erhalten zudem einen detaillierten Überblick und umfassende Kontrolle über ihre Reiseausgaben.

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Der Receipt Analysis Agent
Release im Rahmen des Programms �鶹ԭ�� Early Adopter Care

Beim Einreichen von Kostenabrechnungen profitieren Mitarbeitende mit ExpenseIt und dem Receipt Analysis Agent nun von einem Höchstmaß an Genauigkeit und Effizienz. Der KI-Agent nutzt umfangreiche Daten, unter anderem Karten, Anbieterdatenbanken, Websuchen und Reisepläne in Concur Travel, um Belegdaten präzise aufzuschlüsseln und zu kategorisieren.

Aus dem Beleginhalt und externen Kontextinformationen zieht er logische Schlüsse und erstellt hochpräzise Ausgabeneinträge, wodurch sich der Aufwand ��ü�� die manuelle Verwaltung und Bearbeitung erheblich verringert. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass ExpenseIt Belegdaten auf Anhieb richtig erfasst, sodass Abrechnungen weniger häufig zurückgesendet werden müssen und der Zeitaufwand ��ü�� das Erstellen von Ausgabenpositionen um bis zu 19 %* verringert wird.

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�鶹ԭ�� Business AI ��ü�� die Beschaffung

KI-gestützte Bedarfserfassung in �鶹ԭ�� Ariba Intake Management
Allgemeine Verfügbarkeit

Beim Anlegen von Beschaffungsbedarfen in �鶹ԭ�� Ariba Intake Management profitieren Anwender mit der Funktion Demand Intake nun von intelligenteren, effizienteren Prozessen. Sie können ihre Anforderungen einfach in natürlicher Sprache formulieren. Diese werden dann von der KI analysiert und an den am besten geeigneten Beschaffungs- oder Einkaufskanal weitergeleitet.

Mit diesem innovativen Ansatz lässt sich die Produktivität von Benutzern, die nur gelegentlich Anforderungen erstellen, um bis zu 12 %* steigern. Zugleich sinkt das Risiko unkontrollierter Ausgaben deutlich, indem die nicht konformen Ausgaben um 5 %* verringert werden. Durch eine 10 %* schnellere Abwicklung von Bestellungen werden die Abläufe weiter optimiert.

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KI-gestützte Erstellung von Leistungsbeschreibungen in �鶹ԭ�� Fieldglass Services Procurement
Allgemeine Verfügbarkeit

Beschaffungsexperten und Käufer, die �鶹ԭ�� Fieldglass verwenden, können nun die Erstellung von ausführlichen Leistungsbeschreibungen vereinfachen. Die Funktion analysiert den Projektumfang und vorhandene Daten, um wichtige Komponenten von Leistungsbeschreibungen zu automatisieren. Auf diese Weise können automatisch strukturierte Ereignishierarchien entworfen und präzise, relevante Projektleistungen generiert werden.

Mit diesem integrierten Ansatz lässt sich durch die Automatisierung zeitaufwendiger Aufgaben der manuelle Aufwand verringern und die Datenkonsistenz verbesser. Zudem wird sichergestellt, dass die Projektleistungen sorgfältig mit den Projektzielen abgestimmt sind. Dadurch benötigen Unternehmen bis zu 70 %* weniger Zeit ��ü�� die manuelle Erstellung und verzeichnen bis zu 50 %* weniger mangelhafte Ergebnisse aufgrund von unzureichenden Leistungsbeschreibungen.

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�鶹ԭ�� Business AI ��ü�� die Customer Experience

Der KI-gestützte Report Builder in �鶹ԭ�� Emarsys Customer Engagement
Allgemeine Verfügbarkeit

Mit dem KI-gestützten Report Builder in �鶹ԭ�� Emarsys Customer Engagement verfügen Marketingexperten über ein neues leistungsstarkes Instrument ��ü�� die Erstellung individueller Berichte. Mit einfachen Prompts können Anwender Daten durchsuchen, um auch ohne Spezialkenntnisse im Bereich Business Intelligence oder technische Hilfestellung umgehend benutzerdefinierte Berichte und Visualisierungen zu erzeugen. Mit diesem optimierten Ansatz ��ü�� eine flexible Berichterstellung können Marketingteams den Erfolg von Kampagnen bis zu 67 %* schneller analysieren. Dies ermöglicht eine schnelle Anpassung und eine effektivere unternehmensweite Kommunikation der Ergebnisse.

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KI-gestützte Zusammenfassung der abgerechneten Verbräuche ��ü�� die Verbrauchsstelle in �鶹ԭ�� Service Cloud Version 2
Allgemeine Verfügbarkeit

Kundenservicemitarbeiter, die �鶹ԭ�� Service Cloud Version 2 nutzen, können Nachfragen von Kunden zu Abrechnungen mit der KI-gestützten Zusammenfassung der abgerechneten Verbräuche ��ü�� die Verbrauchsstelle effektiver bearbeiten. Die Funktion analysiert automatisch die letzten zwölf Abrechnungszeiträume, korreliert Verbrauchsdaten mit der Entwicklung der Temperaturen und generiert eine übersichtliche, menschenlesbare Zusammenfassung.

Indem Servicemitarbeiter umgehenden Zugriff auf aussagekräftige Informationen erhalten, die manuelle Analysen überflüssig machen, können Probleme schneller behoben und der durchschnittliche Zeitaufwand ��ü�� die Zusammenfassung von Business-Objekten um bis zu 90 %* verringert werden.

Philipp Herzig ist CTO der �鶹ԭ�� SE.

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

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Digitalisierung rückt ins Zentrum – KI wird zum Beschleuniger

Planung, Produktion und Logistik sind ohne digitale Technologien kaum noch denkbar. Seit Ende 2022 gewinnt KI zusätzlich an Tempo – getrieben durch technologische Sprünge und regulatorische Impulse wie den EU AI Act. Die BME-Logistikstudie 2025 liefert einen praxisnahen Überblick: Welche Technologien sind bekannt, welche im Einsatz und wo entstehen messbare Effekte?

Was wurde untersucht?

236 Fach- und Führungskräfte aus verschiedenen Branchen und Funktionen (mit Schwerpunkt SCM und Logistik) wurden zu 15 Digitalisierungstechnologien und KI-Use-Cases entlang der Supply-Chain-Operations-Reference-Prozesse (SCOR) befragt. Die Ergebnisse verdeutlichen, wo Unternehmen bereits im Normalbetrieb arbeiten – und wo Potenzial schlummert.

Technologien im Überblick

Die Studie macht sichtbar, wie stark zentrale Digitalisierungstechnologien heute bereits genutzt werden – und wo Unternehmen noch zurückhaltend sind.:

• Hohe Bekanntheit: KI, Robotik/Automatisierung, autonome Fahrzeuge; auch Digitaler Zwilling, IoT, Cloud/API und VR/AR sind breit präsent.
• Im produktiven Einsatz vorn: Cloud/API und Robotik/Automatisierung (je rund 60 Prozent).
• Aufholer: KI, Big Data, Advanced Analytics – etwa die Hälfte testet oder plant.
• Nischenstatus: Edge Computing, Bionic Enhancements, Quantencomputing.
• Next Gen Wireless (5G, Wi-Fi 6/7, LPWAN): wichtiger Enabler ��ü�� Transparenz und IoT.

Wo Nutzen entsteht

Digitale Technologien zahlen vor allem auf klassische SCM-Ziele ein:

• Kostensenkung, Zeitgewinn, Qualitätssteigerung sind die Top-Effekte.
• Robotik/Automatisierung punktet besonders bei Kosten.
• 3D-Druck verbessert Kosten, Zeit und Flexibilität.
• Big Data, Digitale Zwillinge und IoT unterstützen Risikoidentifikation und Reaktionsfähigkeit.

Treiber und Bremsklötze

• Treiber: klarer Business-Nutzen, steigender Wettbewerbsdruck, Kundenerwartungen, offene Kultur und engagierte Mitarbeitende.
• Hemmnisse: fehlende Fachkräfte (Top-Bremse), hohe Investitionen, �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä�� sowie Mindset/Know-how.

Der Blick nach vorn

Die nächsten zwei Jahre werden entscheidend da��ü�� sein, wie schnell KI in der Logistik skaliert:

• KI: Über 80 Prozent planen den Einsatz innerhalb von zwei Jahren. Advanced Analytics folgt knapp dahinter.

• Quantencomputing: keine kurzfristigen Pläne; mittelfristig relevant.
• Blockchain: geringe Priorität; nur jedes fünfte Unternehmen plant kurzfristig.

KI in der Praxis – Use Cases entlang der SCOR-Prozesse

Die SCOR-Prozesse zeigen, wo KI heute schon Wirkung entfaltet – und wo Potenziale noch ungenutzt bleiben:

• Plan: Hohe Potenziale bei Nachfrageprognosen, Simulationen und Bestandsoptimierung; produktiver Einsatz noch gering, Tests nehmen zu.
• Source: Automatisierte Bestellungen und Risikofrüherkennung sind aussichtsreich, aber noch wenig umgesetzt. Vertragsanalyse mittels NLP ist sinnvoll, Lieferantenscoring ist im Aufbau.
• Make: Predictive Maintenance, Produktionsplanung und visuelle Qualitätskontrolle sind am weitesten. Energieverbrauchsoptimierung folgt.
• Deliver: Routenoptimierung liegt vorn – mehr als jedes fünfte Unternehmen nutzt KI bereits; ETA-Prognosen und Chatbots folgen.
• Return: Geringere Priorität, aber Chancen bei automatischer Sortierung und Retourenprognosen.
• Enable: Automatisiertes Reporting/KPIs hat das höchste Potenzial; Stammdatenmanagement mit KI/NLP bleibt ein zentraler Enabler.

Fünf Empfehlungen ��ü�� Logistikprofis

Aus den Ergebnissen lassen sich klare Handlungsschritte ableiten, die Digitalisierung und KI pragmatisch voranbringen:

1. Technologien verstehen: Trends, Nutzen und Grenzen kennen – über GenAI hinaus.
2. Rollen klären: Verantwortlichkeiten, Ressourcen und Partnerstrukturen definieren.
3. Gezielt priorisieren: Business Case, Prozessreife, Datenbasis und ROI je Use Case bewerten.
4. KI breit denken: ML, Computer Vision, NLP und Agenten sinnvoll kombinieren.
5. Stammdaten stärken: Saubere Daten sind Pflicht – KI kann unterstützen, ersetzt aber keine Basisarbeit.

Was heißt das ��ü�� den Alltag?

Starten Sie dort, wo Nutzen und Machbarkeit zusammenkommen: automatisierte KPIs, Routenoptimierung, Predictive Maintenance, Bestandsoptimierung oder automatisierte Bestellungen liefern schnelle Effekte. Parallel gilt es, �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä��, Skills und Change-Management zu stärken. Maschinelles Lernen ist aktuell der pragmatischste Einstiegspunkt – andere KI-Teilbereiche ergänzen ihn gezielt. So wird KI Schritt ��ü�� Schritt zum festen Bestandteil einer resilienten Wertschöpfung.

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Was ��ü�� die Produkte des Unternehmens gilt, ist ebenso ��ü�� die internen Prozesse von Mizuho OSI gültig. Dem Unternehmen war es wichtig, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Prozesse zu optimieren. Um die Low-Code-Funktionen von �鶹ԭ�� nutzen zu können, arbeitete Mizuho OSI im Jahr 2024 mit dem �鶹ԭ�� AppHaus zusammen. Gemeinsam machte man sich daran, die Möglichkeiten zu erkunden, wie sich die Prozesseffizienz durch eine Prozessautomatisierung mit �鶹ԭ�� Build Process Automation und �鶹ԭ�� Build Work Zone verbessern lässt. Während eines ersten �鶹ԭ�� Business Technology Platform (�鶹ԭ�� BTP) haben sich die IT- und Business-Teams von Mizuho OSI den manuellen Prozess zum Anlegen von Anlagegütern genauer angesehen.

Anwendungsfall: Genehmigen und Anlegen neuer Anlagegüter

Im Workshop wurden wesentliche Ineffizienzen im manuellen Beschaffungsprozess aufgedeckt. Diese waren hauptsächlich auf den E-Mail-gesteuerten Workflow zurückzuführen, an dem Anforderer, Genehmigende und Buchhaltung beteiligt waren. Dieser Ansatz führte nicht nur zu einem hohen Fehlerrisiko, sondern verlangsamte auch den Prozess erheblich. Bei der Beschaffung von teuren Anlagegütern war der Einkaufsprozess sehr langwierig, vor allem durch zusätzliche Genehmigungsschritte und das Anfordern weiterer Informationen. Dies machte deutlich, dass eine effizientere und automatisierte Lösung notwendig war.

Unter Anleitung von �鶹ԭ��-Experten entwarf das gemeinsame Projektteam einen schlanken, automatisierten Prozess ��ü�� das Genehmigen und Anlegen neuer Anlagegüter. Mit den Modulen und , die auf Low-Code-Techniken basieren, entwickelte das interne IT-Team von Mizuho OSI eine Lösung und führte diese ein. Durch die Nutzung dieser Technologie wurde die Umsetzung beschleunigt und gleichzeitig die ���dz������澱��ä�� reduziert.

„Da wir uns von einem mittelständischen zu einem großen Unternehmen entwickeln, sind Tools wie �鶹ԭ�� Build Process Automation von entscheidender Bedeutung – nicht nur um die Prozesseffizienz zu verbessern, sondern auch um die Reichweite unseres IT-Teams zu vergrößern“, erklärte Lindsay Neill, Director of Enterprise Application bei Mizuho OSI. „Wir sind dem �鶹ԭ�� AppHaus und dem �鶹ԭ��-Produktteam sehr dankbar ��ü�� ihre fachkundige Anleitung während des gesamten Prozesses – von der Ermittlung des richtigen Anwendungsfalls über die Bereitstellung des technischen Supports bis hin zur Machbarkeitsprüfung. Der neue automatisierte Ablauf ist eine erhebliche Verbesserung gegenüber unserem bisherigen manuellen Ansatz. Ich bin äußerst zufrieden mit den Ergebnissen!“

Die Ergebnisse nach der Einführung: höhere Effizienz mit �鶹ԭ�� Build und �鶹ԭ�� BTP

Nach dem Testen und der Einführung der neuen Lösung konnten sowohl die Anwender als auch das Projektteam eine Verringerung des manuellen Aufwands und höhere Prozesseffizienz feststellen. Hier ein paar Beispiele:

• 40 % höhere Prozesseffizienz, da Meldungen automatisch bearbeitet werden und sich nicht tagelang ansammeln.
• 65 % kürzere Genehmigungszeiten, da Anlagenkosten unterhalb eines bestimmten Schwellenwerts automatisch genehmigt werden können.
• 70 % weniger manueller Aufwand, da weniger Fehler entstehen, Entscheidungen schneller getroffen werden können und menschliches Eingreifen nur noch in Ausnahmefällen erforderlich ist.

„Es war eine wahre Freude, mit dem Team von Mizuho OSI zusammenzuarbeiten. Ihre zukunftsorientierte Denkweise und ihre Bereitschaft, den Status quo in Frage zu stellen, haben diese Zusammenarbeit wirklich außergewöhnlich gemacht“, betonte Tina Tuan, Senior Director bei �鶹ԭ�� AppHaus Palo Alto. „Ich bin stolz auf das, was wir gemeinsam mit den Lösungen �鶹ԭ�� BTP und �鶹ԭ�� Build erreicht haben, und ich bin sehr gespannt darauf, wie dieser Erfolg sie inspirieren und ermutigen wird, zukünftige Projekte mit Zuversicht und Schwung anzugehen.“

Mit ihrer engen Zusammenarbeit im Rahmen dieses Projekts haben �鶹ԭ�� und Mizuho OSI gezeigt, dass Hindernisse sich überwinden lassen, wenn die Partnerschaft die richtige ist. Das Team hat erfolgreich eine innovative Lösung ��ü�� Genehmigungen von Anlagegütern implementiert und so dank der Nutzung von �鶹ԭ��-Build-Lösungen und der ein solides Fundament ��ü�� zukünftige Initiativen geschaffen. Am Horizont zeichnet sich ein vielversprechender nächster Meilenstein ab, der eine etwas größere Reichweite hat, zum Beispiel Materialstamm-Automatisierung.

Eines ist sicher: Was das Mizuho-OSI-Projektteam antreibt, ist die starke Erfolgsmentalität des Unternehmens: Trau dich, Grenzen zu überschreiten. Sei bereit, mehr zu leisten.

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

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

�鶹ԭ�� Business AI ��ü�� das Personalwesen

Der Performance Preparation Agent
Allgemeine Verfügbarkeit

Der Performance Preparation Agent bietet Führungskräften proaktive Unterstützung bei der Vorbereitung von Mitarbeitergesprächen, indem er die Datenerfassung automatisiert und personalisierte Gesprächspunkte generiert. Dadurch wird sichergestellt, dass ihnen bei jedem Einzelgespräch relevante Einblicke in die Mitarbeiterleistung und Empfehlungen ��ü�� die nächsten Schritte zur Verfügung stehen, z. B. ��ü�� die Vereinbarung von Folgegesprächen oder das Einholen von Feedback anderer Teamkollegen.

Diese intelligente Vorbereitung vereinfacht den Prozess der Leistungsbeurteilung erheblich. Sie reduziert den administrativen Aufwand ��ü�� Führungskräfte bei der Vorbereitung um bis zu 50 %* und bei Folgeaktivitäten um bis zu 80 %*. Dies wiederum ermöglicht effektivere Gespräche, wodurch die Zahl der Mitarbeitenden, die freiwillig aus dem Unternehmen ausscheiden, um bis zu 30 %* verringert werden kann.

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KI-gestützte Ableitung von Kompetenzen aus Lebensläufen in �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen
Allgemeine Verfügbarkeit

Mitarbeitende, die �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen nutzen, können mit einem KI-gestützten Prozess ��ü�� die Ermittlung von Kompetenzen nun schnell und einfach einen umfassenden Überblick über ihre Kenntnisse und Fähigkeiten anzeigen und damit ihr Growth-Portfolio ergänzen. Nachdem sie ihren Lebenslauf hochgeladen haben, gleicht das System durch eine intelligente Analyse des Inhalts relevante Fähigkeiten mit der universellen Taxonomie ��ü�� Kompetenzen ab und zeigt an, welche in das Portfolio aufgenommen werden können. Dadurch werden bislang nicht dokumentierte „verborgene Kompetenzen“ aufgezeigt und es kann ein detaillierteres „Whole-Self-Profil“ mit umfangreichen Informationen zum Arbeitsstil, den persönlichen Neigungen und Zielen eines Mitarbeitenden erstellt werden.

Auf diese Weise verringert sich nicht nur der Zeitaufwand ��ü�� die Pflege des Kompetenzprofils um bis zu 50 %*, sondern auch die interne Mobilität und die Nachfolgeplanung können deutlich verbessert werden. Dies hat bis zu 10 %* höhere interne Stellenbesetzungsquoten und eine deutliche Verringerung des Aufwands von HR-Abteilung und Führungskräften bei Personalaufgaben zur Folge.

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KI-gestützte Empfehlungen ��ü�� die Nachfolgeplanung in �鶹ԭ�� SuccessFactors Succession & Development
Allgemeine Verfügbarkeit

Personalverantwortliche und Nachfolgeplaner profitieren mit dieser Funktion, die intelligente Empfehlungen ��ü�� die potenzielle Nachfolge unterbreitet, von erheblichen Vorteilen. Mithilfe von generativer KI werden umfangreiche Daten aus Employee Central, dem Talent Intelligence Hub und Job Profile Builder unter anderem zu den Qualifikationen, den Kompetenzen und der Berufserfahrung von Mitarbeitenden analysiert, um eine sorgfältig ausgewählte Kandidatenliste zu erstellen.

Dadurch verringert sich nicht nur der Zeitaufwand der HR-Abteilung ��ü�� die Überprüfung und Empfehlung möglicher Nachfolger um bis zu 50 %*, sondern die Funktion beseitigt insbesondere auch subjektive Voreingenommenheit und ermittelt hoch qualifizierte Kandidaten, die andernfalls möglicherweise übersehen werden. Die Zahl der nicht besetzten wichtigen Stellen kann so um die Hälfte verringert werden, während nachvollziehbare Ranglisten das Vertrauen in die Wahl geeigneter Nachfolger stärken.

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�鶹ԭ�� Document AI, Embedded Edition ��ü�� �鶹ԭ��-SuccessFactors-Lösungen
Allgemeine Verfügbarkeit

�鶹ԭ�� Document AI ist nun allgemein in �鶹ԭ�� SuccessFactors Onboarding verfügbar und ermöglicht Anwendern mit präziseren Daten ein effizienteres Arbeiten. Die intelligente Lösung automatisiert einen entscheidenden Schritt und extrahiert wichtige Daten wie ID-Art, ID-Nummer und Gültigkeitsdatum direkt aus hochgeladenen Ausweisdokumenten. Neue Mitarbeitende werden aufgefordert, die erfassten Informationen zu überprüfen, bevor sie an das System übermittelt werden.

Onboarding-Zyklen lassen sich dadurch um bis zu 15 %* beschleunigen und die Genauigkeit der Überprüfung wird um 30 %* verbessert. So werden Fehler beim Datenmanagement eliminiert und die Produktivität im gesamten Rekrutierungsprozess steigt.

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Sehen Sie sich alle Highlights des �鶹ԭ��-SuccessFactors-Release ��ü�� das zweite Halbjahr 2025 an:

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Philipp Herzig ist CTO der �鶹ԭ�� SE.

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

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Um die Entwicklung von KI zu steuern, müssen Unternehmen verstehen, dass es nicht mehr nur um die Frage geht „Was kann KI tun?“, sondern „Wie bringen wir unser Unternehmen mit KI auf Erfolgskurs? Was müssen wir da��ü�� tun? Welche Probleme löse ich mit welchen Modellen? Wie steuern wir all das?

Sehen wir uns fünf wichtige Themen an, die Unternehmens-KI im Jahr 2026 bestimmen werden und die ��ü�� Unternehmen sowohl Chancen als auch Herausforderungen bedeuten. Los geht’s!

1. Neue Kategorien von KI-Basismodellen schaffen Mehrwert ��ü�� Unternehmen

Die Fortschritte in der generativen KI sind auf Durchbrüche bei den sogenannten Basismodellen zurückzuführen. Dabei handelt es sich um umfangreiche neuronale Netzwerke, die mit enormen Datenmengen trainiert werden und an verschiedenste Aufgaben angepasst werden können.

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) waren die erste Welle von umfassenden Basismodellen. Allgemeine LLMs, die mit dem Äquivalent aller Texte im Internet trainiert wurden, ermöglichten viele wertschöpfende Anwendungsfälle wie das Zusammenfassen von Dokumenten, das Schreiben von Code und die Unterstützung von Anwendungen wie ChatGPT und Claude. In den letzten Jahren haben wir bereits gesehen, wie der Ansatz der Basismodelle in anderen Bereichen angewendet wurde, beispielsweise zum Erstellen von Videos und Generieren von Sprache.

2026 werden spezialisierte Basismodelle, die ��ü�� bestimmte Datentypen und Bereiche optimiert sind, hochwertige Anwendungsfälle ��ü�� Unternehmens-KI unterstützen. Bei Modellen zur Videogenerierung ließ sich bereits beobachten, dass Modelle, die auf realen physikalischen Daten beruhen, Schlussfolgerungen aus Szenen und physikalischer Dynamik ziehen können. Die aufkommenden Weltmodelle zeigen, dass das Simulieren der physischen Welt neue Möglichkeiten in den Bereichen Simulation, synthetische Trainingsdaten und digitale Zwillinge eröffnet. Vision-Language-Action-Modelle demonstrieren, dass Robotik-Basismodelle Verallgemeinerungen ableiten und auf neue Aufgaben und Umgebungen anwenden können, wodurch die Umwandlung von Wissen im Webmaßstab in reale Maßnahmen in den Bereichen Logistik und Fertigung möglich wird.

Im Unternehmensbereich findet gerade eine ähnliche Veränderung in Bezug auf strukturierte Daten in Datenbanken und transaktionaler Unternehmenssoftware statt. Obwohl LLMs in vielen Anwendungsfällen in Unternehmen beeindruckende Ergebnisse liefern, können sie Aufgaben wie numerische Prognosen, etwa die Herleitung eines Lieferdatums oder einer Bewertung von Lieferantenrisiken, nicht lösen. Arbeiten zu relationalen Basismodellen zeigen jedoch, dass das Training mit strukturierten Datensets – beispielsweise Daten in Tabellen statt allgemeinen Texten oder Bildern aus dem Internet – eine hohe Genauigkeit von Vorhersagen ermöglicht, ganz ohne mühsames Feature Engineering und Training, wie es beim klassischen maschinellen Lernen erforderlich ist. Das bedeutet, dass Unternehmen Prognosemodelle innerhalb von wenigen Tagen statt Monaten implementieren können. Kürzlich eingeführte relationale Basismodelle wie �鶹ԭ��-RPT-1, Kumo und Distil Labs zeigen, wie neue Modelle Anwendungsfälle wie Prognosen, Erkennung von Anomalien und Optimierung in ERP-, Finanz-, Fertigungs- und Supply-Chain-Szenarien direkt unterstützen können.

Es ist zu erwarten, dass diese spezialisierten Modelle 2026 skaliert werden und ��ü�� strukturierte Geschäftsaufgaben erstklassige, effiziente Leistung liefern. Damit werden sie allgemeine LLMs und moderne Algorithmen ��ü�� maschinelles Lernen übertreffen. Diese Modelle werden künftig die Zugpferde ��ü�� wertschöpfende Aufgaben in Unternehmen sein.

2. Software entwickelt sich hin zu einer KI-basierten Architektur

Im Bereich der KI waren im Laufe der Jahrzehnte verschiedenste wertschöpfende Ansätze zu beobachten – von den ersten regelbasierten Expertensystemen über probabilistisches Deep Learning bis hin zum jüngsten Boom bei generativer KI. 2026 werden Unternehmen von der Erweiterung bestehender KI-Anwendungen und -Prozesse zu KI-basierten Architekturen übergehen, die das Versprechen moderner KI voll einlösen werden.

KI-basierte Architekturen ergänzen deterministische Systeme um eine Schicht ��ü�� kontinuierliches Lernen und agentische KI. Dadurch sind absichtsgesteuerte und kontextbezogene Anwendungen möglich, die sich selbst verbessern, und die nicht statisch um festgelegte Workflows herum codiert werden müssen. Agentische Systeme werden jedoch auch weiterhin nur so gut sein, wie die Kontextschicht, auf der sie beruhen und von der sie zuverlässig Informationen abrufen können. Im Hinblick darauf sollten Unternehmen in umfassende, semantisch umfangreiche Wissensgraphen investieren, die eine skalierbare Kontextquelle bieten und eine KI-basierte Software ermöglichen, die zuverlässig ist und sich selbst verbessern kann.

Unternehmensanwendungen werden zunehmend nativ auf KI-Funktionen aufbauen und Benutzererfahrungen bieten, die ��ü�� Interaktionen mit mehreren Modellen in natürlicher Sprache konzipiert sind. Sie werden mit KI-Agenten ausgestattet sein, die Schlussfolgerungen über komplexe Prozesse hinweg ziehen können und über eine Grundlage zur Verwaltung von Basismodellen, Services und einen Wissensgraphen zum Erfassen semantisch umfassender Geschäftsdaten verfügen. Mit einer auf KI basierenden Architektur können auch mehr Mitarbeiter in kürzester Zeit selbst Apps erstellen – beispielsweise kleinere Ad-hoc-Produktivitätsanwendungen –, ohne da��ü�� IT-Teams beanspruchen zu müssen.

Eine Voraussetzung ��ü�� eine KI-basierte Architektur sind etablierte SaaS-Prinzipien und Investitionen in moderne Cloud-Anwendungen, auf denen sie aufbauen kann. Der Fachbegriff ��ü�� die Kombination von probabilistischen, adaptiven KI-Modellen mit deterministischen Aufzeichnungssystemen lautet neurosymbolische KI. Sie vereint die besten Fähigkeiten von KI zur Anpassung an zuverlässige, steuerbare und deterministische Prozesse. Anwendungen der nächsten Generation werden KI nicht nur unterstützen, sie werden im Kern auf KI aufbauen. Das bedeutet, dass Schlussfolgerungen, Geschäftsregeln und Daten kombiniert werden, um nahtlos Erkenntnisse zu liefern und zu automatisieren. Stellen Sie sich ERP-Systeme vor, die proaktiv Anomalien melden, Maßnahmen empfehlen und sogar Workflows autonom ausführen – und all das im Einklang mit Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Vorschriften.

3. Agentische Governance wird zu einem geschäftskritischen Aspekt

In den letzten zwei bis drei Jahren hat generative KI eine Welle von wertschöpfenden Anwendungsfällen ausgelöst. Diese Anwendungsfälle basierten größtenteils auf folgendem Muster: Benutzer senden einen Prompt an ein Modell, erhalten eine Antwort und interagieren erneut mit dem Modell.

Im vergangenen Jahr rollte die nächste Innovationswelle an: KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben planen und iterativ durchdenken können, einschließlich der Auswahl von Tools, der Selbstreflexion über den Fortschritt und der Zusammenarbeit mit anderen KI-Agenten. Diese fortschrittlichen KI-Agenten versprechen, komplexe Geschäftsprozesse anzugehen, die bisher nicht automatisiert werden konnten, etwa die Analyse einer großen Anzahl von Dokumenten, Aufzeichnungen und Richtlinien, um oder .

Die zunehmende Verbreitung von KI-Agenten, von denen viele kritische Aufgaben und sensible Daten verarbeiten, erfordert jedoch die Entwicklung neuer Funktionen. Agentische Governance wird sich als eine wichtige Funktion herausstellen, wenn Unternehmen Hunderte von spezialisierten KI-Agenten einsetzen. Die Herausforderung des „Agenten-Wildwuchses“ wird an frühere Schatten-IT-Krisen erinnern, doch angesichts der autonomen Entscheidungsfähigkeiten von Agenten wird sie mit höheren Risiken einhergehen.

Zukunftsorientierte Unternehmen werden umfassende Governance-Frameworks schaffen, die fünf Dimensionen abdecken: Lebenszyklusmanagement ��ü�� Agenten (Versionskontrolle, Testprotokolle, Implementierungsgenehmigungen, Verfahren ��ü�� die Außerbetriebnahme), Beobachtbarkeit und Auditierbarkeit (Verzeichnis, Protokollierung, Argumentationspfade und Aktions-Traces von Agenten), Durchsetzung von Richtlinien (Einbettung von Geschäftsregeln, gesetzlichen Einschränkungen und ethischen Richtlinien in die Ausführungsabläufe von Agenten), Modelle ��ü�� die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent (Definition von Autonomiegrenzen, Genehmigungsanforderungen und Eskalationspfaden) und Leistungsüberwachung (Nachverfolgung von Genauigkeit, Effizienz, Kosten und geschäftlichen Auswirkungen).

Der organisatorische Wandel wird tiefgreifend sein – von der Betrachtung der KI als unabhängiges Werkzeug bis hin zur Verwaltung von Agenten als digitale Mitarbeitende, die ein Onboarding, Leistungsbeurteilungen und kontinuierliche Verbesserung erfordern. HR- und IT-Abteilungen werden beim „digitalen Personalmanagement“ zusammenarbeiten, da Unternehmen die agentische Governance ebenso ernst nehmen wie die herkömmliche Kontrolle des Personals.

4. Absichtsgesteuertes ERP und generative UI bieten neuen Nutzungskomfort

Verbraucher sind zunehmend besser mit Computerinteraktionen vertraut, die Prompts in natürlicher Sprache, Spracheingaben und sogar in Form von Bildern und Gesten erfordern. Gleichzeitig wird sich die Fähigkeit von generativer KI, Texte, Grafiken, Code und HTML dynamisch zu erstellen, rasch verbessern. Parallel dazu wird es möglich sein, dass Nutzer einfach ihre Absichten ausdrücken, sodass KI-Agenten ermitteln können, wie sie dieses Ziels erreichen.

Diese Fortschritte eröffnen Nutzern vielfältige, völlig neue Modalitäten ��ü�� das Arbeiten mit Unternehmenssoftware und mit ERP-Software ohne App („No-App ERP“). Betrachten wir als Beispiel das Buchen eines Kundenbesuchs. Da��ü�� müssen Mitarbeitende in der Regel eine Analyseanwendung öffnen, um das Kundenkonto zu überprüfen. Dann suchen sie im CRM-System nach der Adresse des Kunden und navigieren schließlich zu einer anderen Anwendung, um die Reise zu buchen. 

2026 werden wir mit digitalen Assistenten häufiger über „Gen UIs“ arbeiten. Generative UI entlastet Nutzer, da sie nicht mehr zwischen mehreren Anwendungen navigieren und manuelle Aufgaben ausführen müssen. Mit der Zeit werden Nutzer dank KI einfach ihre Absicht ausdrücken können: „Bereite eine Reise zu meinem Kunden mit den meisten Leads vor.“ Der KI-Agent plant daraufhin die entsprechenden Schritte und erforderlichen Systeme und interagiert mit dem Benutzer, um sich Reisedetails bestätigen zu lassen. Inzwischen generiert er dynamische Analysediagramme und Briefingmaterial im Fenster. Da KI-Agenten immer leistungsfähigere Berechnungs- und Vorhersagetools entwickeln, werden sie es Nutzern ermöglichen, „natürlicher mit ihren Daten zu sprechen“, während die Agenten im Hintergrund datenbasierte Entscheidungen treffen. Um es noch einmal zu verdeutlichen: Interaktionen mit Agenten werden weit über gängige Chat-Dialoge hinausgehen. Unternehmen werden über umfangreiche Visualisierungen, vollständige Workflows und die Möglichkeit verfügen, mit nur wenigen Befehlen hochgradig personalisierte Apps zu erstellen.

Die Benutzungsoberfläche an sich wird nicht verschwinden. Für das Arbeiten mit ERP unabhängig von einer App und mit autonomen Agenten sind dieselben Grundlagen erforderlich, auf die sich Menschen bereits bei ihrer täglichen Arbeit verlassen: strukturierte Workflows, Sicherheit, Governance und Geschäftslogik, die in Geschäftsanwendungen definiert sind. Der Unterschied besteht darin, dass Agenten diese Grundoperationen programmtechnisch in großem Maßstab konsumieren, nicht nur über eine grafische Benutzungsoberfläche. Menschen können mit diesen Agenten über natürliche Sprache interagieren, ohne die Anwendung überhaupt öffnen zu müssen.

Diese Funktionen werden ein neues Paradigma ��ü�� die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI und ��ü�� Produktivität am Arbeitsplatz etablieren. Personalisiertes Arbeiten und anpassungsfähige Workflows über Anwendungen und Datenquellen hinweg werden die Akzeptanz verbessern. Diese Fähigkeit, sich unabhängig von der Interaktionsmodalität und den zugrunde liegenden Systemen ausschließlich auf das Erreichen der Absicht eines Nutzers zu konzentrieren, wird die Investitionsrendite (ROI) von KI und Unternehmenssoftware steigern.

5. Deglobalisierung steigert das Angebot an souveräner KI

KI sorgte ��ü�� Debatten über��digitale Souveränität��zwischen verschiedenen Ländern, da sie potenziell Auswirkungen auf alles hat, von wissenschaftlichen Entdeckungen über nationale Sicherheit bis hin zu volkswirtschaftlicher Produktivität und selbst die Kultur. Geopolitische Ereignisse wie Störungen in der Lieferkette durch Zölle und Krieg haben die Dringlichkeit des Erreichens digitaler Souveränität, die viele Nationen und Unternehmen verspüren, noch verstärkt.

Digitale Souveränität hat zwei weit gefasste Definitionen. Erstens ist digitale Souveränität eine Bezeichnung ��ü�� Informationssicherheit, die die Speicherung und den Zugriff auf Daten regelt, so etwa FedRAMP in den USA und die VSA in Deutschland, die die Voraussetzung da��ü�� sind, sensible Regierungsdaten in einer souveränen Cloud zu verarbeiten. In der zweiten, etwas allgemeineren Definition bezieht sich Souveränität auf die Herkunft von physischen Anlagen, geistigem Eigentum, Gerichtsstand und Services ��ü�� den gesamten Cloud-Stack. Nutzt eine Anwendung beispielsweise ein KI-Modell, das in Europa, den USA oder China erstellt wurde, und ist das Rechenzentrum geografisch isoliert?

Angesichts der hohen Risiken, der geopolitischen Unsicherheit und der ���dz������澱��ä�� von „souveräner KI“ werden Unternehmen zunehmend nach KI- und Cloud-Lösungen verlangen, die gleichzeitig hochmodern, flexibel und vollständig souverän sind. Das forciert den Wandel von einer globalisierten Einheits-Cloud zu regional konformen, KI-gestützten Unternehmensplattformen. Gleichzeitig werden die Regierungen ihre nationalen KI-Strategien weiter verfeinern, um in Bereiche entlang des Stacks zu investieren, in denen sie wettbewerbsfähig sind und Mehrwert schaffen können.

Umsetzung der KI-Themen im Jahr 2026

2026 ist KI auf dem besten Weg, sich von einem unterstützenden Werkzeug zu einer tragenden Säule ��ü�� Unternehmen zu entwickeln. Dieser Wandel wird durch eine Annäherung entscheidender Trends vorangetrieben – darunter immer leistungsfähigere Agenten, generative Benutzungsoberflächen und KI-basierte Architektur –, die KI aus der Anwendungsschicht in den Kern von Geschäftsabläufen verlagern.

Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die diesen Wandel erkennen und ein Unternehmen aufbauen, das speziell auf KI ausgerichtet ist: Sie schaffen eine robuste Governance, um eine neue, kollaborative Belegschaft aus Menschen und KI-Agenten zu verwalten. Sie führen generative Benutzungsoberflächen ein, um die Akzeptanz zu verbessern und Nutzern ein absichtsgesteuertes Arbeiten durch natürliche Interaktion zu ermöglichen. Sie machen spezialisierte Basismodelle ausfindig, die genau auf die Anwendungsfälle des Unternehmens abgestimmt sind, um den geschäftlichen Nutzen zu steigern, und nicht zuletzt entwickeln sie nahtlos Anwendungen rund um die KI, die logische Schlussfolgerungen, Geschäftsregeln und Daten vereinen und proaktive Erkenntnisse liefern und Automatisierung ermöglichen.

Unternehmen werden jedoch auch im Jahr 2026 weiterhin hochwertige, vernetzte Daten benötigen. Datensilos schränken die Effektivität von KI stark ein. Wie bereits erwähnt, setzt eine KI-basierte Architektur Investitionen in moderne Cloud-Anwendungen voraus, die Daten im gesamten Unternehmen harmonisieren – denn einheitliche Daten sorgen da��ü��, dass die Ergebnisse der KI genauer und relevanter sind.

Jonathan von Rueden ist Chief AI Officer der �鶹ԭ�� SE.
Walter Sun ist Senior Vice President und Global Head of AI for �鶹ԭ�� Business AI bei der �鶹ԭ��.
Sean Kask ist Vice President und Head of AI Strategy for �鶹ԭ�� Business AI bei der �鶹ԭ��.

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Heiko Schletz, Head of Governance, Methods and Systems bei BSH, erläutert, wie das Unternehmen sein Finanzwesen umgestaltet und warum der Umstieg in die Cloud ein entscheidender Faktor ist, um in der von KI geprägten Welt von morgen erfolgreich zu sein.

Technologie muss zur Vision passen

Die BSH ist in mehr als 50 Ländern vertreten und produziert Haushaltsgeräte in 39 Fabriken weltweit. Das Team von Schletz betreut das Konzerncontrolling und sorgt da��ü��, dass Finanzdaten aus Kernsystemen wie ERP auf Konzernebene verfügbar sind. Sein Team steuert, wie Finanzdaten in allen Geschäftseinheiten weltweit strukturiert und integriert werden und stellt sicher, dass diese Daten effektiv ��ü�� die unternehmensweite Berichterstattung und die Entscheidungsfindung herangezogen werden können.

Die BSH ist derzeit damit beschäftigt, Buchhaltung und Controlling in einem integrierten Prozess zusammenzubringen, unterstützt von Echtzeitdaten und -analysen. Bei dieser Umgestaltung steht ein Grundsatz im Vordergrund: Die Technologie muss zur Vision passen, nicht umgekehrt. Im Rahmen dieser Transformation befasst sich die BSH auch mit neuen Technologien, um ihre Ziele umzusetzen und so Veränderungen voranzutreiben.

Um beispielsweise die Berichterstattung zu vereinfachen, , die �鶹ԭ��-Datenmanagementplattform der nächsten Generation. Mithilfe dieser Lösung können Nutzende sämtliche �鶹ԭ��-Daten vereinheitlichen und steuern und eine nahtlose Verknüpfung zu externen Daten herstellen.

Im Kontext eines aktuellen Anwendungsfalls wurden Bilanzen verknüpft, sodass Daten aus der Gewinn- und Verlustrechnung sowie Marktmetriken in �鶹ԭ�� Datasphere gesteuert und konsolidierte Berichte ohne Tabellenkalkulationen und manuellen Aufwand bereitgestellt werden können. „Das verdeutlicht, was wir erreichen wollen – es geht darum, Quellen zusammenzuführen und sie zu bündeln“, so Schletz.

Silos abbauen, KI fördern

Das langfristige Ziel der BSH im Finanzbereich ist es, Silos zwischen Buchhaltung, Controlling und Treasury-Management zu beseitigen. Schletz möchte eine parallele Ledger-Architektur umsetzen, die Daten sowohl auf Ebene der Geschäftseinheiten als auch auf Konzernebene abbildet und so komplexe Analysen wie Werttreiberbäume ermöglicht. Durch den Umstieg auf �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Private Edition und die Integration mit �鶹ԭ����Datasphere und �鶹ԭ����Analytics Cloud möchte BSH einen zentralen Datenpool ��ü�� das Finanzwesen schaffen – von Nebenbüchern bis hin zur Konzernkonsolidierung.

Schletz ist überzeugt, dass ein cloudbasiertes, synchronisiertes Toolset es seinem Finanzteam ermöglichen wird, aktuelle Zahlen ��ü�� die Entscheidungsfindung noch schneller und mit einem geringeren manuellen Konsolidierungsaufwand bereitzustellen. „Die KI-Evolution bei �鶹ԭ�� bewegt sich in die Richtung, die auch wir einschlagen möchten“, erklärt Schletz. „Die Technologie steht in Einklang mit unserer Vision und passt deshalb perfekt zu uns.“

Das Unternehmen setzt seit Jahrzehnten auf �鶹ԭ��-Lösungen – angefangen bei �鶹ԭ�� R/3 bis hin zu �鶹ԭ�� S/4HANA, �鶹ԭ�� Business Warehouse und �鶹ԭ�� Analytics Cloud. Der nächste Meilenstein ist der Umstieg in die Cloud mit RISE with �鶹ԭ��. „In den nächsten zwei Jahren wechseln wir in die Cloud“, erklärt Schletz. „Wir wollen ein synchronisiertes Toolset, das uns eine ganzheitliche Sicht ermöglicht.“

Um die Analyse- und KI-Funktionen optimal nutzen zu können, konsolidiert und vereinfacht die BSH derzeit ihre breite Landschaft an Unternehmensanwendungen. Ziel des Unternehmens ist es, von sechs separaten ERP-Lösungen zu einer globalen �鶹ԭ��-S/4HANA-Umgebung überzugehen, die alle Tochtergesellschaften und Regionen abdeckt.

Umstieg auf �鶹ԭ�� S/4HANA will gut vorbereitet sein

Unternehmen, die die Möglichkeiten von RISE with �鶹ԭ�� erkunden, sollten ihre Ziele von Anfang an klar formulieren, rät Schletz: „Ohne zunächst ein Konzept zu haben, bei dem Buchhaltung und Controlling kombiniert werden, sollte man nicht mit dem Umstieg auf �鶹ԭ�� S/4HANA beginnen“, betont er. Bei der Finance-Transformation handle es sich nicht um ein isoliertes IT-Projekt, da eine Abstimmung zwischen Logistik, Vertrieb und Kundenservice notwendig sei. „Die Umstellung auf �鶹ԭ�� S/4HANA ist ein bereichsübergreifendes Unterfangen“, fügt er hinzu.

Die Transformation bei BSH ist noch nicht abgeschlossen, aber die Richtung steht fest: ein Umstieg in die Cloud mit RISE with �鶹ԭ��, Datenintegration und ein Finanzwesen, das wertvolle Einblicke ermöglicht und manuellen Aufwand reduziert. „Wir wollen, dass die Maschine das tut, was sie am besten kann, damit sich die Menschen auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können“, betont Schletz abschließend.

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Hier können die �鶹ԭ�� und das �鶹ԭ��-Partnernetz Unternehmen entscheidend voranbringen.

Gemeinsam unterstützen wir Kunden dabei, mit ihren KI-Strategien greifbare Ergebnisse zu erzielen. Durch die Kombination der Branchenkenntnisse unserer Partner mit �鶹ԭ�� Business AI haben Kunden Zugriff auf viele Hundert Funktionen, die in �鶹ԭ��-Anwendungen integriert sind und eine Vielzahl von Bereichen unterstützen. Diese Funktionen ermöglichen die Automatisierung von Prozessen, bessere Entscheidungen und eine höhere Produktivität von Mitarbeitenden im gesamten Unternehmen.

Gestärkt wird dieses Fundament durch die �鶹ԭ�� Business Technology Platform (�鶹ԭ�� BTP). Kunden können damit KI-gestützte Lösungen in einer skalierbaren und sicheren Umgebung entwickeln, integrieren und erweitern.

Gemeinsam mit ihren Partnern hilft die �鶹ԭ�� Kunden in allen Branchen dabei, das volle Potenzial von KI zu nutzen. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Unternehmen damit bereits messbare Ergebnisse erzielen.

Mehr Effizienz dank KI-gestützter Prozessautomatisierung

Manuelle, sich wiederholende Prozesse sind nach wie vor eines der größten Hindernisse ��ü�� effiziente Abläufe. Das Partnernetz der �鶹ԭ�� hilft Kunden dabei, ineffiziente Prozesse zu ermitteln und mit KI-gesteuerter Automatisierung zu optimieren.

Beim Lebensmittelhersteller FRoSTA haben die �鶹ԭ��-Partner sovanta��AG und Amista die Rechnungsbearbeitung als wesentlichen Engpass identifiziert. Durch Koordination des Workflows mit �鶹ԭ����Build Process Automation und das Extrahieren, Interpretieren und Validieren von Daten mit �鶹ԭ����Document AI konnten die Partner . Während die manuelle Bearbeitung einer Rechnung bislang mehrere Minuten dauerte, benötigt das System nun weniger als eine Minute. Rund 60��Prozent der Schritte wurden vollständig automatisiert. Dadurch bleibt den Mitarbeitenden mehr Zeit ��ü�� wertschöpfende Aufgaben wie das Klären von Abweichungen und die Zusammenarbeit mit Lieferanten.

Denn genau darin liegt die Stärke der Kombination von Partnerwissen mit �鶹ԭ�� Business AI und �鶹ԭ��-BTP-Lösungen: Anstatt lediglich einzelne Aufgaben zu automatisieren, können Unternehmen schnell zu vernetzten, intelligenten Workflows übergehen, die sich auf zusätzliche Abteilungen und Regionen ausweiten lassen. Auf diese Weise wird ein einzelner Anwendungsfall zur Grundlage ��ü�� eine umfassendere Automatisierungsstrategie, deren Ziel es ist, Prozesse zu beschleunigen, den manuellen Aufwand zu verringern sowie Daten, Mitarbeitende und Entscheidungen stärker zu vernetzen.

Schnellere Innovationen durch KI, die ��ü�� alle Teams zugänglich ist

Durch die steigende Nachfrage nach KI sehen sich viele Unternehmen mit einer Herausforderung konfrontiert, die sie bereits kennen: dem Fachkräftemangel. �鶹ԭ��-Partner helfen ihnen dabei, diese Lücke zu schließen. Die Kombination ihres Branchenwissens mit den Tools von �鶹ԭ�� Business AI und der �鶹ԭ�� BTP macht es ��ü�� Teams im gesamten Unternehmen einfacher, KI-Lösungen schnell zu testen sowie Prototypen zu entwickeln und diese bereitzustellen.

Ein Beispiel da��ü�� ist der Pumpenhersteller Aspen Pumps. In Zusammenarbeit mit NTT DATA hat das Unternehmen . Mit Low-Code-Funktionen von �鶹ԭ����Build ��ü�� die Konzeption und Koordination von Workflows und von �鶹ԭ����AI Core zur Unterstützung von KI-Modellen entwickelte das Team innerhalb kurzer Zeit insgesamt zwölf Automatisierungs-Bots. Diese Bots ermöglichen nun eine schnellere Angebotserstellung, indem sie Aktivitäten wie die Rechnungsvalidierung, die Auftragsweiterleitung und sogar die Auswertung von CAD-Zeichnungen optimieren. Aspen Pumps benötigte ��ü�� viele Proof-of-Concept-Initiativen weniger als eine Woche. Dies ist ein Beweis da��ü��, wie Innovationen ��ü�� alle zugänglich werden, wenn intelligente Funktionen direkt in die von den Teams bereits eingesetzten Tools integriert sind.

Indem die �鶹ԭ�� und ihre Partner Hürden ��ü�� das Experimentieren mit KI beseitigen, unterstützen sie Unternehmen dabei, Innovationen schneller und souveräner voranzutreiben. Teams können neue Ideen erkunden, sicher testen und auf das gesamte Unternehmen ausweiten, wenn sich damit gute Ergebnisse erzielen lassen – ohne durch mangelnde technische Ressourcen oder lange Entwicklungszyklen ausgebremst zu werden. Dadurch lassen sich Innovationen im Tagesgeschäft vorantreiben und sind nicht nur einigen wenigen Fachleuten vorbehalten.

Schaffen eines zukunftsfähigen Fundaments mit einer skalierbaren, erweiterbaren Architektur

Vor dem Hintergrund der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsabläufe richten führende Unternehmen ihr Augenmerk auf Plattformen, die gemeinsam mit ihnen wachsen können und sie nicht einschränken. �鶹ԭ��-Partner können Kunden bei der Entwicklung von Architekturen unterstützen, die sich an neue Marktanforderungen anpassen lassen und zugleich ��ü�� stabile Kernsysteme sorgen.

Wie das geht, zeigt der Stahlhersteller Al Ghurair Iron and Steel (AGIS). In Zusammenarbeit mit Deloitte hat das Unternehmen seinen . Die Grundlage da��ü�� bildete �鶹ԭ����Business AI, das in �鶹ԭ����S/4HANA Cloud Private Edition integriert ist und mit den Integrations- und Erweiterungsfunktionen der �鶹ԭ����BTP kombiniert wurde. Für einen Planungszyklus, dessen manuelle Koordination bislang 15��Minuten dauerte, werden nun weniger als fünf Minuten benötigt. Die Lösung wurde an mehreren Standorten repliziert und mehr als 400��Berechnungen werden nun automatisiert durchgeführt. Dadurch müssen Teams weniger Kalkulationstabellen verwalten und haben mehr Zeit, Ergebnisse zu analysieren und Abläufe zu optimieren.

Werden �鶹ԭ�� Business AI und die �鶹ԭ�� BTP mit dem Know-how von Partnern kombiniert, können Unternehmen ein zuverlässiges Fundament schaffen, um zukünftige KI-Initiativen gezielt voranzutreiben. Sie können neue Funktionen auf weitere Produktionsstätten, Regionen oder Geschäftsbereiche ausweiten, Prozesse ohne Unterbrechung geschäftskritischer Systeme erweitern und Umgebungen von �鶹ԭ�� und anderen Anbietern nahtlos zu einer einheitlichen, intelligenten Landschaft zusammenführen.

Die Möglichkeiten von KI ��ü�� die Unternehmenstransformation nutzen

Diese Erfolgsgeschichten zeigen, welche Möglichkeiten die Zusammenarbeit von Kunden, �鶹ԭ�� und �鶹ԭ��-Partnern eröffnet: eine schnellere Verarbeitung, intelligentere Entscheidungen, die Unterstützung von Mitarbeitenden mit Tools und Architekturen, die auf langfristige Agilität und Wachstum ausgerichtet sind.

Die gebündelten Kräfte des �鶹ԭ��-Partnernetzes, die intelligenten Funktionen von �鶹ԭ�� Business AI zur Unterstützung einer Vielzahl von Bereichen und die Erweiterbarkeit der �鶹ԭ�� BTP ermöglichen es Unternehmen, über einzelne Pilotprojekte hinaus KI in die Abläufe zu integrieren, die erfolgsentscheidend sind: die täglichen Prozesse und Entscheidungen, die das Unternehmen voranbringen.

Weitere Informationen zu den Möglichkeiten, von denen Ihr Unternehmen mit �鶹ԭ����Business AI profitieren kann, finden Sie unter .

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BITZER spielt in unserem Alltag eine wichtige Rolle und steht auf der ganzen Welt ��ü�� Sicherheit, Gesundheit und Komfort. Die fortschrittliche Kälte-, Klima- und Wärmepumpentechnik des Unternehmens sorgt da��ü��, dass in Supermarktregalen, Hotelzimmern und Operationssälen von Krankenhäusern stets die richtige Temperatur gewährleistet werden kann, ganz egal, wie kalt oder warm es in der näheren Umgebung ist. Die Kompressoren des Unternehmens sind unerlässlich ��ü�� die Lagerung von Medikamenten, die Konservierung verderblicher Waren während des Transports und die Verarbeitung von Tiefkühlprodukten Aber das ist noch längst nicht alles: Dank der Technik von BITZER können Eishockeyspieler über Eisflächen gleiten und Brauereien Hefe ��ü�� Bier gären lassen.

BITZER ist ein langjähriger Kunde von RISE with �鶹ԭ��. Und genau wie die �鶹ԭ�� entwickelt das Unternehmen fortwährend Innovationen ��ü�� seine Produkte, um an der Spitze zu bleiben. Christian Stenzel, Vice President of Organization and IT bei BITZER, hat eine klare Vision ��ü�� eine �鶹ԭ��-Strategie, bei der die Einführung und schnelle Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) an vorderster Stelle stehen: „Bei BITZER ist die Optimierung von Geschäftsprozessen genauso wichtig wie Produktinnovation.“

Auch �鶹ԭ�� Research and Innovation arbeitet daran, �鶹ԭ�� durch die Nutzung neuer Technologien voranzubringen. Ein Team widmet sich deshalb derzeit der Initiative „Project Embodied AI“. Im Rahmen des Konzepts von Embodied AI – der verkörperten künstlichen Intelligenz – wird KI mit einer physischen Form kombiniert. Ein Beispiel da��ü�� sind Roboter, die ihr Umfeld wahrnehmen und in der realen Welt handeln können. Embodied-AI-Agenten sind eine Weiterführung dieses Ansatzes: Dabei werden die Möglichkeiten von auf den physischen Betrieb ausgeweitet, indem Roboter mit kognitiven Fähigkeiten ausgestattet werden.

Um mögliche Anwendungsfälle zu erkunden, bei denen kognitive Roboter Mehrwert liefern könnten, lud das Team von Project Embodied AI eine ausgewählte Gruppe an �鶹ԭ��-Kunden, bestehend aus zukunftsorientierten Führungskräften und Fachleuten ��ü�� Innovation, ein, sich dem „Physical AI and Cognitive Robots Exploration Council“ anzuschließen. Einer dieser Kunden ist BITZER.

„Bedarfsgesteuerte Produktion ist in unserem Geschäft essenziell“, berichtet Stenzel, der sofort erkannte, welches Potenzial der Einsatz von Robotern zur Bewältigung von Bedarfsschwankungen bietet.

BITZER nutzte bereits die (�鶹ԭ�� BTP) sowie und verfügte somit über die ideale Softwarelandschaft ��ü�� eine Machbarkeitsstudie.

Im Vorfeld der Studie wurde der von NEURA, einer der fortschrittlichsten humanoiden Roboter Europas, mithilfe der Software NVIDIA Isaac Sim virtuell ��ü�� einen Anwendungsfall im Bereich der Kommissionierung trainiert.

Neuer Maßstab in der intelligenten Automatisierung

Diese Machbarkeitsstudie im Rahmen von Project Embodied AI setzt laut Stenzel neue Maßstäbe bei der intelligenten Automatisierung in Lagern. Die Untersuchungen lieferten folgende Ergebnisse:

• Nahtlose Integration: �鶹ԭ�� EWM ist direkt mit physischen Lagerprozessen verknüpft, sodass keine kostspielige Middleware erforderlich ist.
• Hohe Autonomie: Die Roboter führten Kommissionierungsaufgaben eigenständig aus und demonstrierten so ein hohes Maß an Autonomie auf Aufgabenebene.
• Agilität und Flexibilität: Roboter könnten eine bedarfsgesteuerte Produktion ermöglichen, rund um die Uhr arbeiten und sich auf Änderungen beim Bedarf einstellen.
• Zuverlässige Prozesse: Durch die automatische Erstellung von Materialbestellungen könnten operative Fehler reduziert werden.

Entscheidender Schritt nach vorn

Laut Dr. Lukasz Ostrowski, Head of Embodied AI and Robotics bei �鶹ԭ��, stellt diese Machbarkeitsstudie einen bedeutenden Meilenstein dar: „Die Machbarkeitsstudie bei BITZER ist ein großer Sprung nach vorn, um aus erster Hand zu erfahren, wie die Möglichkeiten von �鶹ԭ�� Business AI auf den physischen Betrieb ausgeweitet werden können. Weitere Machbarkeitsstudien sind in Planung, da im Rahmen von Project Embodied AI weiterhin der geschäftliche Nutzen von verkörperter künstlicher Intelligenz ausgewertet werden wird.“

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Der im Auftrag der �鶹ԭ�� verfasste Bericht von Economist Impact zeigt auf, wie CFOs nicht mehr nur ��ü�� präzise Finanzdaten verantwortlich sind, sondern aktiv daran mitwirken, die Resilienz des Unternehmens zu stärken, digitale Innovationen voranzubringen und langfristigen Wert zu schaffen. Anhand der Ergebnisse einer Umfrage unter 480 CFOs weltweit wird veranschaulicht, wie sich der Aufgabenbereich von CFOs vergrößert, wie sie wachsenden Risiken begegnen müssen und gefordert sind, KI-Lösungen schnell und gezielt einzuführen.

Um in unbeständigen Zeiten effektiv zu führen, müssen CFOs heute agile Abläufe fördern, Prozesse intelligent automatisieren und neue Ansätze bei der Mitarbeiterentwicklung verfolgen. Im Folgenden wird erläutert, wie Finanzverantwortliche diesen Herausforderungen begegnen.

Das Aufgabenfeld von CFOs vergrößert sich

Die Zeiten, in denen sich CFOs ausschließlich mit der Finanzplanung und -berichterstattung befassten, sind vorbei. Sie haben heute Einfluss weit über die traditionellen Grenzen der Finanzabteilung hinaus. Fast 90 % der CFOs berichten, dass sie stärker in die digitale Transformation und das Risikomanagement eingebunden sind als noch vor drei Jahren. Zwei Drittel wirken aktiv an der Gestaltung von Nachhaltigkeits- und ESG-Strategien mit.

Diese zusätzlichen Verantwortlichkeiten spiegeln eine allgemeine Entwicklung wider. CFOs tragen heute wesentlich zu Entscheidungen bei, die sich auf Kunden, Produkte und Mitarbeitende auswirken. Es wird von ihnen erwartet, dass sie Verwerfungen bereits im Vorfeld erkennen, Risiken mindern und agiles Handeln ermöglichen. Zugleich sollen sie auch weiterhin die Rentabilität sichern.

Makroökonomische und geopolitische Entwicklungen und der technologische Wandel führen dazu, dass CFOs stärker in operative Entscheidungen einbezogen werden. Einer der befragten CFOs führte aus, dass Finanzverantwortliche heute „viele Aufgaben unter einen Hut bringen“ und sich umfassende Kenntnisse zu den Grundlagen der Unternehmensführung, Prozessen und Kontrollmechanismen aneignen müssen, um die Transformation des Unternehmens effektiv zu steuern.

Vor dem Hintergrund steigender Erwartungen und eines Verschmelzens von Aufgabenbereichen wird deutlich, worin die nächste Herausforderung besteht: Die erweiterten Prioritäten müssen mit den Fähigkeiten in Einklang gebracht werden, die ��ü�� ihre Umsetzung erforderlich sind.

Ein genaueres Risiko-Radar als Schutz vor Unwägbarkeiten

In unsicheren Zeiten stehen CFOs an vorderster Front und unter zunehmendem Druck, Risiken und Kosten nicht ins Unermessliche steigen zu lassen. So berichteten über 80 Prozent der befragten CFOs, sich nun stärker mit den Themen Risikomanagement und Compliance befassen zu müssen. Bei 34 Prozent haben die Aufgaben in diesen Bereich sogar deutlich zugenommen.

Das größte Kopfzerbrechen bereitet CFOs jedoch nicht der Anstieg von Kosten, sondern die Unberechenbarkeit. Infolge von Inflation, veränderten Handelsbedingungen und höheren Zinssätzen wird die Kapitalallokation schwieriger. Während nahezu 90 Prozent der CFOs zuversichtlich sind, die Umsatzziele ihres Unternehmens zu erreichen, äußern nur 37 Prozent diese Zuversicht auch im Hinblick auf die Liquiditätsziele.

CFOs widmen sich deshalb gezielt den Bereichen, die sie kontrollieren können. Eine KI-gestützte Szenarioplanung ermöglicht eine schnellere, detailliertere Modellierung, während sich aus operativen Echtzeitdaten vorausschauende Risikoindikatoren ableiten lassen. Auch Flexibilität spielt eine größere Rolle – ob bei der Modernisierung von Systemen ��ü�� eine anpassungsfähige Produktion oder bei der Neuverhandlung von Lieferantenverträgen mit kürzeren, variableren Laufzeiten.

Der Auftrag ��ü�� CFOs ist klar: Sie müssen die Finanzorganisation so aufstellen, dass sie Erschütterungen standhalten, in Echtzeit reagieren und auch in unbeständigen Zeiten bei der Umsetzung der Strategie Fortschritte erzielen kann.

CFOs spielen eine Schlüsselrolle bei der Einführung von KI

Die digitale Transformation ist heute eine der zentralen Aufgaben von CFOs. Knapp 90 % berichten, dass sie stärker involviert sind – und im Mittelpunkt steht dabei zumeist KI. Besonders großes Potenzial sehen Finanzverantwortliche im Bereich Compliance. Hier kann generative KI genutzt werden, um komplexe Vorschriften zu analysieren, Bestimmungen auf Änderungen zu überwachen und die Aktualisierung interner Systeme zu automatisieren.

Doch bei der Ausweitung der KI-Nutzung gibt es eine Reihe von Hindernissen.

Fachkräftemangel: das größte Hindernis ��ü�� eine schnellere Einführung von KI

Über 60 Prozent der befragten CFOs sehen in der Weiterbildung der Belegschaft und der Einstellung von Fachkräften, die in digitalen Technologien versiert sind, die größten Herausforderungen. Fragmentierte Systeme und ein eingeschränkter Zugriff auf Echtzeitdaten verschärfen das Problem weiter. Daher setzen CFOs sowohl auf den Ausbau der Kenntnisse ihres Teams als auch auf die Verbesserung der �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä��. Ihnen ist bewusst, dass der Einsatz von KI nur ausgeweitet werden kann, wenn die Mitarbeitenden wissen, wie sie damit umgehen und dass die ��ü�� KI genutzten Daten vertrauenswürdig sind.

Zielkonflikte im Hinblick auf den ROI

CFOs müssen mit dem Einsatz von KI schnelle Erfolge erzielen. Es dauert jedoch, bis die größten Vorteile von KI im Hinblick auf Prognosen, Innovationen und Wachstum zum Tragen kommen. Um diese Zielkonflikte zu beheben, definieren führende CFOs klare Leistungs-Benchmarks, setzen KI gezielt ��ü�� Anwendungsfälle ein, die zur Umsatzsteigerung beitragen, und koordinieren die unternehmensweite Skalierung von Funktionen, mit denen sich nachhaltiger Mehrwert schaffen lässt.

Eine Belegschaft aufbauen, die ��ü�� eine Zukunft mit KI gerüstet ist

KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten. Die wachsende Sorge, dass Arbeitsplätze durch KI ersetzt werden könnten, ist ��ü�� Finanzteams weiter eine reale Herausforderung. Nahezu 70 Prozent der CFOs sehen in KI jedoch ein Werkzeug, das menschliche Fähigkeiten ergänzt. Dies hat zur Folge, dass Rollen, Kompetenzen und Einstellungsentscheidungen überdacht werden. Führende CFOs definieren die Rollen ��ü�� Berufseinsteiger neu, investieren in digitale Kenntnisse und Analysefähigkeiten und bauen heterogene Teams auf, um durch die Kombination von menschlichem Urteilsvermögen mit KI-gestützten Erkenntnissen die Pipeline ��ü�� den Führungsnachwuchs zu stärken.

Diese Veränderungen sind Ausdruck einer allgemeinen Entwicklung: Die Finanzabteilung ist nicht mehr nur ��ü�� die Berichterstellung mit bereits erfassten Daten verantwortlich, sondern entwickelt sich zu einer Funktion, die vorausschauende Einblicke bereitstellt, Entscheidungen in Echtzeit unterstützt und den unternehmensweiten Kompetenzaufbau vorantreibt.

CFOs, die schnelle Effizienzgewinne mit langfristigen Investitionen in Daten, Kompetenzen und neue Arbeitsmethoden in Einklang bringen, werden durch den Einsatz von KI nicht nur kurzfristige Produktivitätssteigerungen, sondern auch nachhaltige Wettbewerbsvorteile ermöglichen.

Ausblick: neue Strategien ��ü�� CFOs

Die Ergebnisse der Umfrage von Economist Impact zeigen, dass CFOs heute wesentlichen Einfluss darauf haben, wie Unternehmen Risiken steuern, KI-Lösungen einführen und in ihrer Belegschaft Kompetenzen aufbauen, die ��ü�� eine kontinuierliche Transformation erforderlich sind.

Dieser Wandel erfordert neue Strategien, wie durch Automatisierung Potenziale genutzt, eine bessere Abstimmung zwischen einzelnen Funktionen ermöglicht, Systeme und Lieferketten flexibler gestaltet und neue Karrieremöglichkeiten im Finanzwesen ��ü�� eine digitale Zukunft geschaffen werden können. Ein Umfrageteilnehmer brachte es wie folgt auf den Punkt: „Der moderne CFO wacht nicht mehr nur über den Wert, sondern schafft auch zukünftigen Wert.“ Die Zukunft gehört Führungskräften, die ein diszipliniertes Kosten- und Risikomanagement mit mutigen Investitionen in Daten, Kompetenzen und KI-gestützte Erkenntnisse verbinden.

Mit �鶹ԭ��-Lösungen ��ü�� das Finanzmanagement können Finanzverantwortliche Daten, Prozesse und intelligente Funktionen zusammenführen, um den wachsenden Anforderungen an ihre Rolle gerecht zu werden. Da die Erwartungen an die Finanzabteilung weiter steigen, möchte die �鶹ԭ�� CFOs auch in Zukunft mit Lösungen unterstützen, die klare Einblicke vermitteln und es ihnen ermöglichen, in unsicheren Zeiten souverän zu entscheiden und das Unternehmen durch Stärkung der Resilienz ��ü�� zukünftige Anforderungen zu rüsten.

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David Imbert leitet den Bereich Product Marketing for Finance bei �鶹ԭ��.

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