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

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

�鶹ԭ�� Fieldglass Services Procurement, Erstellung KI-gestützter Leistungsverzeichnisergebnisse
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Beschaffungsfachleute können die Entwicklung ihrer Leistungsverzeichnisse mithilfe der Funktion „Ergebnisse“ in �鶹ԭ�� Fieldglass Services Procurement beschleunigen. Die Funktion analysiert den definierten Projektumfang und generiert automatisch präzise, relevante Ergebnisse, die eine enge Abstimmung zwischen Käufererwartungen und Lieferantenzusagen sicherstellen. Durch die Einführung dieser Funktion können Unternehmen den Zeitaufwand um 70 Prozent reduzieren, den die manuelle Erstellung von Leistungsverzeichnisergebnissen erfordert, und das Risiko schlechter Ergebnisse um 50 Prozent verringern, während gleichzeitig eine stärkere Zusammenarbeit während des Verhandlungsprozesses gefördert wird.

Ausführliche Informationen finden Sie .

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

Katalogoptimierungsagent
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

E-Commerce-Produktmanager, die mit der Pflege großer �鶹ԭ��-Commerce-Cloud-Kataloge betraut sind, erhalten einen ständig aktiven Agenten, der Produktbeschreibungen, Attribute und Übersetzungen kontinuierlich mit den Qualitätsstandards des Unternehmens abgleicht. Dieser Agent identifiziert Lücken im Merchandising und gibt umsetzbare Empfehlungen, um die Genauigkeit von Katalogen zu verbessern, die Konsistenz über alle Sprachen hinweg sicherzustellen und die Auffindbarkeit von Produkten zu verbessern. Die geschäftlichen Auswirkungen sind eine 70-prozentige Verkürzung der Zeit ��ü�� die Übersetzung von Katalogdaten, 65 % weniger Zeitaufwand ��ü�� das Hinzufügen von Beschreibungen ��ü�� einzelne Anlagen und eine Reduzierung der Kosten ��ü�� die �ٲ��ٱ�Ա�ܲ�������ä�� um fünf Prozent. All das trägt zu höheren Konversionsraten und einem agileren Merchandising-Betrieb bei.

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ�� Revenue Growth Management, KI-gestützte Trade-Promotion-Erstellung
Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

Key Account Manager in der Konsumgüterbranche profitieren von einer optimierten, übersichtlichen Oberfläche zur Erstellung von Werbeaktionen, bei der durch die einfache Benennung einer Aktion wichtige Felder automatisch ausgefüllt werden. Basierend auf Stammdaten, früheren Aktionen und spezifischen, erlernten Präferenzen ��ü�� jeden Händler, schlägt das System Termine, Arten, Laufzeiten und Händlereinkaufszeiträume vor und verfeinert seine Empfehlungen kontinuierlich im Laufe der Zeit auf der Grundlage von Benutzeränderungen. Die Auswirkungen sind eine um 75 Prozent kürzere Einrichtungszeit ��ü�� Aktionen, 30 Prozent weniger Dateneingabefehler und Nacharbeiten sowie zunehmend personalisierte Vorschläge, die sich wiederholende manuelle Arbeiten über Aktionszyklen hinweg vermeiden.

Ausführliche Informationen finden Sie .

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

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

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

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

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

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

Wichtiger Baustein: ABAP MCP Server

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Neuigkeiten von der �鶹ԭ�� Sapphire 2026

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

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

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

AI-Tools leichter zugänglich ��ü�� alle

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

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

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

Agentic AI ist das neue Leitthema

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

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

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

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

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

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

ABAP und Entwickler bleiben starkes Team

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Joule mit �鶹ԭ��-Signavio-Lösungen

Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

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

Ausführliche Informationen finden Sie .

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

Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

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

Ausführliche Informationen finden Sie .

�鶹ԭ��-LeanIX-Lösungen, KI-gestützte Hilfestellung ��ü�� Architektur

Allgemeine �ձ����ü����������𾱳�

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

Ausführliche Informationen finden Sie .

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

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile ��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 Mitarbeitenden von , einem globalen Modehändler mit zehntausenden Beschäftigten, mussten durch mehrere Systeme navigieren, um Daten aus Vertrieb und Beschaffung zusammenzustückeln. Manchmal dauerte die Beantwortung einer einzigen Frage bis zu zehn Minuten.

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

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

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

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

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

Joule:  eine zentrale Leitstelle ��ü�� das gesamte Unternehmen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Jedes Unternehmen kann Probleme mit KI lösen

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

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

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

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

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

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

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

Customer Experience und Umsetzung aufeinander abstimmen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Innovationen in �鶹ԭ�� Commerce Cloud

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

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

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

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

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

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

Mit Vertriebsaktivitäten Einblicke in Ergebnisse umsetzen

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

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

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

Zuverlässigen autonomen Service skalieren

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

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

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

Industry AI im Einsatz

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

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

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

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

Die nächste Phase der Kundeninteraktion

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Unternehmens-KI ist unerlässlich

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

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

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

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

ERP als Grundlage ��ü�� Unternehmens-KI

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

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

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

�鶹ԭ�� Business AI Platform

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

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

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

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

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

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

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

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

�鶹ԭ�� Autonomous Suite

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

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

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

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

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

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

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

Industry AI: H&M- und branchenspezifische Transformation

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

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

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

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

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

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

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

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

Abschluss der Keynote: Das autonome Unternehmen

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

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

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

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

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

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

KI im gesamten Migrationslebenszyklus integriert

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

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

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

Accenture als Global Strategic Services Partner

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

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

Neue von �鶹ԭ�� validierte Bereitstellungsoptionen

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

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

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

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

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

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

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

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

Sie schafft die Voraussetzungen ��ü��:

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

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

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

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

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

Agentenbasierte Systeme können:

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

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

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

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

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

NVIDIA OpenShell als Grundlage

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

Die Open-Source-Laufzeitumgebung OpenShell stellt leistungsstarke Funktionen zur Verfügung. Beispiele hier��ü�� sind:

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

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

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

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

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

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

1. Anforderungen von Unternehmen an Laufzeitumgebungen

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

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

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

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

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

2. Gemeinsame Entwicklung von OpenShell-Funktionen

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

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

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

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

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

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

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

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

Die Messlatte ��ü�� Agentic AI ��ü�� Unternehmen höher legen

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

Durch Bündelung

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

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

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

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

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

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

Eine erfolgreiche Strategie Richtung Cloud

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

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

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

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

Veränderungsprozesse sind nicht zu unterschätzen

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

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

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

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

Erfahrungswerte und Vorteile des Cloud ERP

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

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

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

Umstieg auf die Cloud

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

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

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

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

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

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Inzwischen sehen viele Wirtschaftsexperten und politische Entscheidungsträger künstliche Intelligenz (KI) als potenziellen Katalysator an, um diesem Abwärtstrend entgegenzuwirken. KI, insbesondere die zunehmende Nutzung von generativer KI und KI-Agenten, dürfte die nächste Phase des Produktivitätswachstums in Industrieländern – wie zum Beispiel die USA und Länder in Europa – entscheidend prägen.

Die Kernfrage ��ü�� Führungskräfte ist nicht, ob KI eine zentrale Rolle spielen wird, sondern wie groß die Produktivitätssteigerungen sein werden, wie schnell sie sich einstellen und welche Regionen am meisten davon profitieren.

�ʰ��ǻ�ܰ�پ�������ä�ٲ����ܷɲ������ durch KI

Die (OECD) geht davon aus, dass die Arbeitsproduktivität in Industrieländern durch KI jährlich um etwa 0,4 bis 1,3 Prozentpunkte steigen könnte, je nachdem, wie intensiv und branchendeckend KI genutzt wird. Diese Steigerungen wären signifikant, da selbst ein zusätzlicher halber Prozentpunkt jährlichen Wachstums über ein Jahrzehnt hinweg einen erheblichen Gesamteffekt hat.

Die OECD und andere Wirtschaftsexperten betonen jedoch, dass die Ergebnisse nicht nur von der Technologie abhängen, sondern vor allem von zusätzlichen Investitionen in die digitale Infrastruktur, der Weiterbildung der Belegschaft und organisatorischen Änderungen.

Zwischen 1995 und 2019 stieg die Arbeitsproduktivität in den USA jährlich um 2,1 Prozent im Vergleich zu 1 Prozent in Europa. Diese Diskrepanz ist zum Teil darauf zurückzuführen, dass Unternehmen in den USA offensiver in die Informations- und Kommunikationstechnologie sowie andere Technologien investierten, während man in Europa stärkeren gesetzlichen Vorschriften und anderen Faktoren unterlag.

Im Hinblick auf Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von KI sind die Erwartungen in den USA nach wie vor höher als in Europa. Schätzungen des Analystenhauses zufolge könnte die Arbeitsproduktivität in den USA durch die Nutzung generativer KI um rund 1 bis 1,5 Prozentpunkte pro Jahr steigen.

Diese Prognose basiert auf mehreren strukturellen Faktoren: Die USA verfügen zum einen über ein umfassendes Technologie-Ökosystem und nehmen in Bezug auf KI-Forschung und Risikokapital weltweit eine Vorreiterrolle ein. Zum anderen gibt es dort einen großen Dienstleistungssektor, in dem die Digitalisierung bereits weit fortgeschritten ist. Generative KI-Tools können hier schnell eingesetzt werden, zum Beispiel im Finanzwesen, in der Beratung und im IT-Bereich.

Agentenbasierte KI

Sowohl in Europa als auch in den USA stellen KI-Agenten einen besonders wichtigen Trend dar. Im Gegensatz zu älteren Automatisierungstools, die separate Aufgaben abwickeln, sind KI-Agenten – zum Beispiel Joule Agents von �鶹ԭ�� – darauf ausgelegt, Workflows mit mehreren Schritten zu planen, zu begründen und auszuführen. Ein Agent kann beispielsweise Kundenmeldungen koordinieren, Vorschläge ��ü�� Antworten erstellen, Abfragen in Datenbanken ausführen, Probleme eskalieren und Systeme aktualisieren. Menschliches Eingreifen ist dabei nur bis zu einem gewissen Grad notwendig.

In wissensbasierten Branchen könnte diese Art der Workflow-Automatisierung die Leistung der einzelnen Mitarbeitenden erheblich steigern. Anstatt jedoch ganze Berufe zu ersetzen, könnten KI-Agenten den Zeitaufwand ��ü�� sich wiederholende Verwaltungsaktivitäten und langwierige Aufgaben reduzieren. Mitarbeitende wären so in der Lage, sich auf wertschöpfende Analysen und Strategien zu konzentrieren sowie auf Tätigkeiten, die Kommunikationsvermögen erfordern.

Trotz Berichten über gescheiterte KI-Projekte in Unternehmen, bei denen es sich in der Regel eher um nachträglich aufgesetzte oder eigenständige KI-Pilotprojekte als um einen integrierten, ganzheitlichen Ansatz handelte, deuten jüngste Erkenntnisse aus den USA darauf hin, dass sich in einigen Branchen bereits Produktivitätszuwächse abzeichnen. Finanzinstitute beispielsweise konnten eine deutliche Effizienzsteigerung in Backoffice-Abläufen durch die Nutzung von KI verzeichnen.

Ebenso zeigen experimentelle Studien im Bereich Beratung, dass generative KI die Qualität und Geschwindigkeit steigern kann, insbesondere bei weniger erfahrenen Mitarbeitenden. So können Qualifikationslücken innerhalb von Teams effektiv geschlossen werden.

Aussichten ��ü�� Wachstum im Europa dank KI

Die Aussichten ��ü�� Produktivitätssteigerungen durch KI in Europa sind eher durchwachsen. Einem aktuellen zufolge würde der mittelfristige �ʰ��ǻ�ܰ�پ�������ä�ٲ����ܷɲ������ durch KI allein je nach Land erheblich variieren. Für ganz Europa würde der Gesamtzuwachs mit etwa 1,1 Prozent in einem Zeitraum von fünf Jahren eher bescheiden ausfallen.

Der IWF legt jedoch nahe, dass mit wachstumsfördernden Reformmaßnahmen auf lange Sicht deutlich größere Zuwächse möglich sind. Genau wie die OECD betont der IWF, dass gesetzliche Rahmenbedingungen, Arbeitsmarktstrukturen und das Tempo der Technologieverbreitung einen großen Einfluss auf die Resultate haben werden.

Der Kurs Europas sowie das Ausmaß des finanziellen Nutzens durch das Wachstum von KI werden von mehreren strukturellen Unterschieden geprägt. Erstens geht die Einführung von KI in kleinen und mittelständischen Unternehmen, die in Europa einen größeren Anteil an der Wirtschaft ausmachen als in den USA, tendenziell langsamer vonstatten. Zweitens ist der digitale Markt Europas über Ländergrenzen, Sprachen und Rechtssysteme hinweg stärker fragmentiert, was die Ausweitung von Technologieplattformen erschweren kann. Und Drittens verfolgt die Europäische Union bei der Regulierung von KI einen vorsichtigeren Ansatz. Dies kann zwar bestimmte Risiken verringern, aber auch kurzfristige Produktivitätssteigerungen dämpfen, wenn gesetzliche Vorgaben die Einführung von KI verlangsamen.

Die Stärken Europas: KI-Agenten eingebettet in industrielle Systeme

Doch Europa hat auch seine Stärken und ist beispielsweise führend in der modernen Fertigung und Industrietechnik. In diesen Bereichen könnten KI-gestützte Optimierungsmaßnahmen, Robotertechnik und vorausschauende Instandhaltung die Kapitalproduktivität erhöhen. KI-Agenten, die in industrielle Systeme eingebettet sind, könnten die Effizienz in der Lieferkette deutlich verbessern und Ausfallzeiten reduzieren.

Wie �鶹ԭ��-Führungskräfte betont haben, verfügt Europa zudem über ein enormes Volumen an strukturierten Geschäfts- und Fertigungsdaten, die ��ü�� zuverlässige und effektive KI-Systeme sowie das Vertrauen in KI-Agenten unerlässlich sind.

Wenn die Umsetzung von KI in Fertigungs- und Energiesystemen beschleunigt wird und europäische Unternehmen die Chance nutzen, mithilfe ihrer Geschäftsdaten hochentwickelte KI-Agenten und -Apps zu entwickeln, könnte Europa mittelfristig deutlich höhere Produktivitätssteigerungen verzeichnen. Durch den internen Einsatz von KI-Tools konnte die �鶹ԭ�� beispielsweise die Produktivität der eigenen Entwicklungsabteilungen bereits deutlich steigern.

Flexibler Arbeitsmarkt

Die Anpassungsfähigkeit des Arbeitsmarktes ist sowohl in den USA als auch in Europa ein entscheidender Faktor. Historisch gesehen ist der US-Arbeitsmarkt flexibler und durch häufigere Arbeitsplatzwechsel sowie eine größere berufliche Mobilität geprägt. Diese Flexibilität ermöglicht es, Beschäftigte schneller in Rollen umzugliedern, in denen KI Unterstützung bietet, was die Produktivität steigern kann. Eine effektivere Umschulung der Belegschaft könnte die Produktivität zusätzlich erhöhen.

Wie die (BIZ) anmerkte, werden sich die Produktivitätseffekte durch KI wahrscheinlich nicht automatisch einstellen. �ʰ��ǻ�ܰ�پ�������ä�ٲ����ܷɲ������ durch KI hängt von zusätzlichen Investitionen in die Kompetenzen von Mitarbeitenden, Managementpraktiken und die digitale Infrastruktur ab. Die BIZ warnt außerdem, dass KI-Tools ohne diese Investitionen eventuell nur zu geringfügigen Effizienzsteigerungen führen würden.

Erfahrungen mit früheren Querschnittstechnologien wie Elektrizität und IT zeigen, dass sich Produktivitätssteigerungen erst dann einstellen, wenn Unternehmen Prozesse umgestalten, um neue Möglichkeiten auszuschöpfen, und anstatt eines fragmentarischen Ansatzes ein ganzheitliches Konzept ��ü�� die Umsetzung verfolgen.

KI ist keine Blase

Während einige Anleger Bedenken über eine KI-Blase geäußert haben, liegen die Gesamtausgaben ��ü�� KI in den USA immer noch unter 1 Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP). Laut Joseph Briggs, Senior Global Economist bei Goldman Sachs, liegen die Ausgaben somit weit unter historischen Investitionszyklen. Zum Vergleich: In der Vergangenheit lagen die Investitionen in Infrastrukturen wie IT, Eisenbahnen und Schifffahrtskanäle in der Regel bei 2 bis 5 Prozent des BIP.

Ähnlich wie diese vergangenen Investitionsmaßnahmen dürfte KI – insbesondere agentenbasierte KI – in den Regionen und Branchen, die das Potenzial von KI voll ausschöpfen, ��ü�� ein deutliches Produktivitätswachstum und einen entsprechenden Anstieg des BIP sorgen.

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Mit den neuen C3A-Kriterien des (Bundesamt ��ü�� Sicherheit in der Informationstechnik) und der wachsenden Bedeutung resilienter Cloud-Infrastrukturen beginnt nun eine Phase der praktischen Umsetzung digitaler Souveränität. Über diese Entwicklung und die Rolle der Technologiepartnerschaft mit �鶹ԭ�� haben wir mit Thomas Caspers, Vizepräsident des BSI, gesprochen.

Digitale Souveränität ist derzeit eines der zentralen Themen in der deutschen und europäischen Digitalpolitik. Warum gewinnt das Thema gerade jetzt so stark an Bedeutung?

Thomas Caspers: Die Diskussion ist klar geopolitisch getrieben. Für uns ist entscheidend, dass Europa handlungsfähig bleibt. Genau darum geht es bei digitaler Souveränität und übrigens allgemein in der Cybersicherheit: vorbereitet zu sein, statt erst im Ernstfall zu reagieren.

Die Frage ist dabei nicht nur, wo Daten liegen. Wir schauen systemisch auf das Gesamtbild: Bleiben kritische Rechenzentren betriebsfähig? Ist Personal verfügbar? Sind Lieferketten abgesichert? Können Dienste weiter genutzt werden, auch wenn sich Rahmenbedingungen plötzlich verändern? Diese Handlungsfähigkeit ist der Kern der Debatte.

Mit den C3A bündeln wir nun die Kriterien, die aus unserer Sicht eine selbstbestimmte und sichere Nutzung von Cloud-Angeboten ermöglichen, nicht nur in der öffentlichen Verwaltung, sondern weit darüber hinaus.

Mit dem C3A-Kriterienkatalog macht das BSI seine Anforderungen an autonome beziehungsweise selbstbestimmte Cloud-Nutzung jetzt öffentlich. Was ist daran neu oder besonders?

Vieles daran ist ��ü�� Kooperationspartner wie �鶹ԭ��, mit denen wir schon lange eng zusammenarbeiten, nicht grundsätzlich neu. Wir wenden diese Kriterien in der Praxis seit Jahren an, entwickeln sie mit dem technischen Fortschritt stets weiter. Das Neue ist, dass wir sie jetzt systematisch aufgeschrieben haben und als richtungsweisende Handlungsrahmen öffentlich machen.

Die C3A haben dabei keine unmittelbar regulative Wirkung, schaffen jedoch erstmals eine hohe Transparenz ��ü�� den Markt. Es wird sichtbar, welche Anforderungen Cloud-Anbieter erfüllen müssen, wenn Cloud-Kunden oder auch Behörden Cloud-Angebote selbstbestimmt und sicher nutzen wollen. Dazu gehören technische, betriebliche und inzwischen auch juristische Kriterien. Genau dieser systematische Rundumblick ist neu und wichtig.

Welche Rolle spielt die Zusammenarbeit mit Technologieanbietern wie �鶹ԭ��, wenn solche Anforderungen in konkrete Architekturen und Betriebsmodelle übersetzt werden sollen?

Eine sehr wichtige. �鶹ԭ�� war einer der ersten Partner, mit denen wir in diesem Rahmen enger zusammengearbeitet haben. Natürlich gibt es ��ü�� diese Zusammenarbeit formale Regeln und festgelegte Austauschformate. Aber in der Praxis hat sich schnell gezeigt: Eigentlich sind wir permanent im Austausch. So haben wir bei den C3A auch auf den Erfahrungen aufgebaut, die wir im Kontext Delos Cloud und �鶹ԭ�� Cloud Infrastructure gemacht haben. Genau diese direkte Zusammenarbeit braucht es auch, wenn sich Technologien, Sicherheits- und Souveränitätsanforderungen so dynamisch weiterentwickeln.

Für uns ist entscheidend, mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, mit denen wir eng, vertrauensvoll und schnell in die Umsetzung kommen. Das gilt ��ü�� klassische Cloud-Themen genauso wie ��ü�� neue Technologien. Wenn wir wollen, dass Innovation sicher und kontrolliert nutzbar wird, dass Deutschland in der Digitalisierung wettbewerbsfähig bleibt, braucht es genau diese frühe und belastbare Abstimmung zwischen Aufsicht und Industrie.

Was zeigt aus Ihrer Sicht, dass digitale Souveränität nicht nur ein politisches Konzept bleibt, sondern in der Praxis umgesetzt werden kann?

Für mich zeigt sich das immer dort, wo Anforderungen nicht nur beschrieben, sondern praktisch erprobt und umgesetzt werden. Und auf Grundlage dieser Umsetzung Produkte und Dienste dann erfolgreich auf dem Markt bestehen. Das gilt etwa ��ü�� die Frage, wie Cloud-Infrastrukturen auf ein Niveau gebracht werden, auf dem sie auch in besonders kritischen Umfeldern einsetzbar sind. Es muss ganz klar sein, welche Kriterien gelten und wie diese technisch, organisatorisch und nicht zuletzt auch physisch erfüllt werden.

Ein konkretes Beispiel da��ü�� ist Delos Cloud als souveräne Cloud ��ü�� Behörden in Deutschland. Im Austausch mit �鶹ԭ�� arbeitet das BSI daran, Microsoft-Cloud-Technologie in ein Modell zu überführen, das unter deutschen Anforderungen sicher und selbstbestimmt betrieben werden kann. Genau daran zeigt sich, dass digitale Souveränität nicht behauptet, sondern architektonisch, organisatorisch und regulatorisch umgesetzt werden kann und muss.

Das macht den Wert der Zusammenarbeit aus. Wenn Anforderungen klar sind, können wir gemeinsam mit Unternehmen an Architekturen, an Betriebsmodellen und an Sicherheitsmaßnahmen arbeiten.

Ein zentraler Punkt in der aktuellen Debatte ist Resilienz. Was muss ein souveränes Cloud-Modell leisten, wenn es zu geopolitischen Verwerfungen oder Ausfällen kommt?

Es muss arbeitsfähig bleiben. Resilienz heißt ��ü�� uns, Optionen zu haben und auch auf ��schwierige Szenarien vorbereitet zu sein, um ��im Ernstfall den Betrieb aufrechterhalten zu können. In unseren aktuellen Szenarien gehen wir davon aus, dass ein Minimalbetrieb über einen längeren Zeitraum sichergestellt sein muss. Dabei denken wir ausdrücklich auch Situationen mit, in denen ursprüngliche Anbieter oder Lieferketten kurzfristig nicht mehr in der bisherigen Form verfügbar sind.

Das bedeutet: Wir müssen nicht nur den Normalbetrieb betrachten, sondern auch den Ausnahmefall. Wer digitale Souveränität ernst meint, muss auch auf Szenarien vorbereitet sein, die sich niemand wünscht. Genau deshalb spielen Themen wie Betriebsfortführung, Personalverfügbarkeit und Lieferkettenresilienz in den C3A eine so große Rolle.

Wie wichtig ist das Zusammenspiel nationaler Standards, etwa zwischen dem BSI in Deutschland und ANSSI in Frankreich, ��ü�� ein gemeinsames europäisches Verständnis digitaler Souveränität?

Dieses Zusammenspiel ist essentiell. Deutschland und Frankreich spielen in der europäischen Diskussion eine besondere Rolle, weil beide Länder sehr konkret an Kriterien, Standards und Umsetzungsmodellen arbeiten. Und diese auch in die Anwendung bringen.

Was wir in Deutschland lernen, bringen wir in die europäische Debatte ein. Und umgekehrt profitieren wir natürlich auch vom Austausch mit unseren Partnern in Frankreich und anderen europäischen Ländern. Wenn Europa bei digitaler Souveränität vorankommen will, braucht es nationale Innovationskraft, verlässliche Partner und gleichzeitig eine gemeinsame Richtung. Dies ist auch elementar, um ��ü�� europäische Unternehmen wie �鶹ԭ�� einen skalierbaren Markt zu schaffen, der Investionen in Innovation fördert.

Worauf sollten sich Behörden, Unternehmen und Cloud-Anbieter in den kommenden Jahren einstellen?

Die Anforderungen werden konkreter, überprüfbarer und systemischer. Erst kommt die Frage, was technologisch möglich ist, aber dann muss die Frage folgen, wie belastbar, transparent und kontrollierbar ein Angebot tatsächlich ist. Das betrifft technische Aspekte genauso wie betriebliche und juristische. Dabei müssen wir den gesamten Stack betrachten.

Wenn wir Technologien sicher und souverän nutzbar machen können, dann sollten wir das auch tun. Das heißt: klare Standards, ein ganzheitlicher Ansatz und die Fähigkeit, neue Technologien entlang des Full Stack kontrolliert in die Anwendung zu bringen.

Über den Interviewpartner: Thomas Caspers ist Vizepräsident des Bundesamtes ��ü�� Sicherheit in der Informationstechnik (BSI).

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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 �ձ����ü����������𾱳� 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���ձ����ü����������𾱳�����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�����;

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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 ������ä���ٱ� 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“, ������ä���ٱ� 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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

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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© 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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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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

�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 �ձ����ü����������𾱳�

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 �ձ����ü����������𾱳�

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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