Ein Ort, an dem man gerne seinen Urlaub verbracht hat. Die Gegend, in der man als Kind wohnte. Ein Haustier, an dem man hing. Ein lebenslanges Hobby. Wenn bei Menschen mit Demenz das Gedächtnis nachlässt und die Kommunikation schwieriger wird, können solche Details eine große Wirkung haben und Erinnerungen, Geschichten und freudige Erlebnisse wachrufen. 

bietet seit geraumer Zeit Gedächtnistraining, das wie ein Quiz aufgebaut ist. Damit will man Menschen mit Alzheimer oder Demenz auf spielerische Weise helfen, sich an vergangene Momente zu erinnern. Gemeinsam mit der �鶹ԭ�� und suchte das Unternehmen nach Möglichkeiten, um seine Spiele mithilfe von KI in großem Maßstab noch stärker personalisieren zu können. 

„Wir hatten erkannt, dass wir das Spielerlebnis durch die Nutzung von KI mit zwei oder drei weiteren Schritten noch persönlicher gestalten und bei allen Personen positive Erinnerungen wecken konnten“, so Bruce Elliott, CEO und Mitbegründer von Memory Lane Games. „Aber als sechsköpfiges Startup auf der Isle of Man, einer kleinen Insel mitten in der Irischen See, stellte dieses Vorhaben für uns eine große Herausforderung dar. Wir hatten eine hervorragende Idee, aber wir benötigten Unterstützung, um sie in die Realität umzusetzen.“ 

Kooperationen für einen guten Zweck 

Memory Lane Games arbeitete über das Netzwerk von MovingWorlds mit �鶹ԭ�� und EY zusammen, um einen KI-Prototyp zu entwickeln, der mehr als nur Standard-Gedächtnistraining ermöglicht. Mithilfe dieses Prototyps sollen persönliche Charakterzüge, Erlebnisse und Familienfotos in Spiele einfließen und so die kognitive Leistung unterstützen. 

Dieses Projekt war Teil von , einer von MovingWorlds organisierten Gemeinschaftsinitiative von �鶹ԭ��, EY und Microsoft für Sozialunternehmen, die häufig mit begrenzten Ressourcen arbeiten, komplexe technische Herausforderungen bewältigen müssen und nur eingeschränkte Möglichkeiten zur Zusammenarbeit mit Partnern haben. Solchen Organisationen bietet das Programm strategisches Coaching, ehrenamtliche Beratung, fachkundige Workshops und kostenlosen Zugang zu einem globalen Partnernetz. 

Aber auch Mitarbeitende in Unternehmen wie �鶹ԭ�� und EY profitieren von diesen Projekten. Zusammen mit Sozialunternehmen Probleme aus der Praxis zu lösen, gehört zu den effektivsten Formen des erfahrungsbasierten Lernens und hilft dabei, Kompetenzen zu entwickeln, die sowohl für Einzelpersonen als auch für Organisationen förderlich sind. 

Über dieses Programm erhielt Memory Lane Games den notwendigen technischen Support, um zu untersuchen, wie generative KI eine stärkere Personalisierung seiner Spiele ermöglichen kann. Das Projektteam setzte sich aus Wade Tsai, Global Client Technology Architecture Leader bei EY, sowie den �鶹ԭ��-Entwicklern Robin Bäurle und Michael Zadikowitsch zusammen. Sie befassten sich zunächst mit dem bisherigen Angebot des Unternehmens und überlegten dann, wie generative KI eingesetzt werden könnte, um neue Möglichkeiten zu erschließen. Das Team setzte schließlich auf eine Kombination aus Personalisierung und Bildern. 

Aus Erinnerungen individuelle Spiele schaffen 

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

In einer Demo des Prototyps von Memory Lane Games wurde als Beispiel die Erstellung eines Profils einer Frau im Alter von 75 bis 80 Jahren gezeigt, die in der Stadt Savannah im US-Staat Georgia lebt, 35 Jahre lang Grundschullehrerin war und ihre Urlaube gerne auf einer Insel in Georgia und in den Blue Ridge Mountains verbrachte. Sie hatte früher eine Hauskatze mit dem Namen Magnolia, hört gerne Motown- und Soul-Musik, arbeitet oft im Garten und beobachtet dort gerne Vögel. Sie kocht und backt gerne Gerichte und Kuchen aus der klassischen Südstaatenküche. Der KI-Prototyp generierte mehrere Spiele für diese Frau, in denen es um die historischen Plätze Savannahs, Ausflüge in die Blue Ridge Mountains, beliebte Südstaatengerichte, ihre Katze Magnolia und die Vögel im Garten ging. 

„Anfangs mussten wir uns mit dem Problem beschäftigen, wie Metadaten aus Bildern extrahiert werden können – und wie wir überhaupt an Bilder kommen, wo wir sie finden und wie wir diese Spiele entwickeln könnten“, erläutert Zadikowitsch. „Und so fingen wir an, zu experimentieren und Dinge auszuprobieren. Wir haben Fragen generiert und dann versucht, Bilder zu finden, was nicht gut funktioniert hat. Dann gingen wir dazu über, erst Bilder zu finden und dann Fragen zu generieren. Das hat besser geklappt.“ 

Der Prototyp befindet sich derzeit in der Testphase. Nach der Fertigstellung wird es möglich sein, die Spiele mit Fotos, die von einer Betreuungskraft oder einer nahestehenden Person bereitgestellt werden können, noch stärker zu personalisieren. 

Laut Tsai können heutige KI-Modelle zwar Gegenstände in Bildern erkennen; der entscheidende nächste Schritt besteht jedoch darin, die KI so zu steuern, dass sie auch Metadaten und EXIF-Daten ausliest – also das genaue Datum, den Zeitstempel und die GPS-Koordinaten, die verraten, wann und wo ein Foto entstanden ist. 

Die vielfältigen Informationen, die in einer Fotodatei gespeichert sind, können eine wahre Fundgrube für den KI-Prototyp von Memory Lane Games sein. „Wir können diese Information als Anhaltspunkt nutzen, um daraus abzuleiten, was wir sonst noch aus diesen Daten gewinnen können, und so die damit verbundenen Erinnerungen wecken“, so Tsai. „Es geht bei weitem nicht nur darum, wo ein Foto aufgenommen wurde.“ 

KI: Menschlicher Faktor statt reiner Produktivitätsmotor 

Memory Lane Games nutzt den KI-Prototyp, um auf effizientere Weise höchst individuelle Spiele zu erstellen. Doch das weitaus größere Potenzial des Prototyps liegt woanders: Er ermöglicht es an Demenz erkrankten Menschen und ihren Nahestehenden, gemeinsam Erinnerungen aufleben zu lassen.  

„Wenn es um KI geht, besteht die typische Zielgruppe in der Regel aus Mitarbeitenden von Unternehmen – und nicht etwa aus Menschen mit Demenz“, betont Bäurle. „Wenn man nicht berücksichtigt, dass auch diese Zielgruppen von digitalen Lösungen – und ganz besonders von KI-basierten Lösungen – profitieren können, bleibt ein enormes Potenzial ungenutzt.“ 

Für das Projektteam hatte der Nutzen für den Menschen oberste Priorität. „Ganz egal, was wir entwickeln: Das Endergebnis sollte Freude wecken“, fügt Bäurle hinzu. 

„Betreuungskräfte sind ständig auf Trab. Familienmitglieder haben sehr viel zu tun. Das Pflegepersonal in Pflegeheimen ist extrem ausgelastet. Aus einem Familienfoto und wenigen Zeilen Text sechs bis zehn Fragen zu entwickeln, die all diese Erinnerungen wecken, ein positives Gefühl hervorrufen und tolle Geschichten greifbar machen – genau das konnten wir [mithilfe dieser Zusammenarbeit] umsetzen“, betont Elliott. 

KI ermöglicht es, spielerische Gedächtnisübungen nicht nur auf eine Stadt, sondern auch auf eine Wohngegend, ein lokales Wahrzeichen oder einen anderen Aspekt zu beziehen, der eng mit dem Leben einer Person verknüpft ist. Je individueller das Spiel ist, desto leichter kommt es zu Gesprächen und einem Gefühl der Nähe. 

„Wir wissen, dass soziale Isolation eines der größten Risiken für Demenz im Alter ist, auf das wir Einfluss nehmen können. Deshalb ist es so wichtig, Menschen ins Gespräch zu bringen und ihre Neuronen zu aktivieren, indem man sie dazu anregt, über das zu reden, was ihnen am Herzen liegt“, sagt Elliott. 

KI als Stütze in der Demenzpflege  

Die Zusammenarbeit zwischen Memory Lane Games, �鶹ԭ��, EY und MovingWorlds hat gezeigt, dass KI einen festen Platz in der Betreuung von Menschen mit Gedächtnisverlust einnehmen kann. „Das Team hat demonstriert, dass KI dazu beitragen kann, anregende [Gedächtnis-]Übungen zu schaffen. Und das war meiner Meinung nach das Ziel“, bekräftigt Zadikowitsch. 

Dieses Ergebnis wurde in diesem Sommer auf dem der Internationalen Fernmeldeunion (ITU) der Vereinten Nationen gewürdigt. Zuvor hatte Tsai mit dem Projekt von Memory Lane Games auch die Kategorie „AI for Good for Entrepreneurship“ bei der erstmalig ausgetragenen „AI for Impact Challenge“ von EY gewonnen. 

Das Projektteam ist zuversichtlich, dass dies nur der Anfang für die Integration von KI bei der Betreuung von Menschen mit Gedächtnisverlust ist, und hat bereits weitere Anwendungsfälle entwickelt: zum Beispiel einen speziell auf Menschen mit Demenz ausgerichteten, sprachbasierten KI-Begleiter, der über emotionale Intelligenz verfügt und gesprochene Sprache verstehen kann; die Ergänzung weiterer Sprachen, da Demenzkranke oft in ihre Muttersprache zurückfallen; und den Einsatz generativer KI, um Bilder von Orten zu schaffen, von denen keine Fotos vorhanden sind. 

„Wir haben immer einen sehr einfachen, aber skalierbaren Ansatz verfolgt. Und dieses [Projekt] vereint beide Aspekte: Einfachheit für den Nutzer und maximale Skalierbarkeit. Und ich finde, genau darin liegt das wahre Potenzial von KI“, so Elliott. „KI ist der Schlüssel, der uns die Skalierung ermöglicht. Und um diese interessanten Thesen testen zu können, waren wir auf diese Hilfe und diese Zusammenarbeit angewiesen. Und die ersten Ergebnisse sind bereits vielversprechend.“ 

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

MovingWorlds hat mehr als 3.000 erfolgreiche Projekte in 110 Ländern unterstützt. Dabei wurden ehrenamtliche Beratungsleistungen in Höhe von mehr als 50 Millionen US-Dollar an Sozialunternehmen bereitgestellt. Wenn Sie ein Sozialunternehmen sind und fachkundige Unterstützung im Bereich KI oder in einem anderen Geschäftsfeld benötigen, dann können Sie auf der Plattform von MovingWorlds .  

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Der Cirque du Soleil hat die Zirkuskunst neu erfunden und sich zum weltweit führenden Anbieter von Live-Entertainment entwickelt. Seine Vorstellungen wurden bereits von über 365 Millionen Menschen in 90 Ländern besucht. Derzeit zeigt das Unternehmen 38 Shows in Städten rund um den Globus, in denen mehr als 4.000 Artisten auftreten und Mitarbeitende aus über 80 Ländern für einen reibungslosen Ablauf hinter den Kulissen sorgen.

Jede Tournee ist eine Art reisendes Profitcenter. Eine Produktion kann in Mexiko-Stadt aufgeführt werden und anschließend nach London und Paris weiterreisen. An jedem Ort gibt es neue Unternehmen, Mitarbeitende, Ressourcen, steuerliche Anforderungen, lokale Vorschriften, Merchandising-Prozesse und Artisten aus zig Nationen zu verwalten.

„Die Menschen unterschätzen, wie komplex die Führung eines Zirkusunternehmens ist“, bekräftigt Philippe Lalumière, Vice President of Information Technology beim Cirque du Soleil.

Autonome Prozesse in der Kreditorenbuchhaltung

Dies gilt insbesondere für die Kreditorenbuchhaltung des Unternehmens. Der Cirque du Soleil wickelt jährlich über 70.000 Rechnungen ab, die rund um die Uhr verarbeitet werden müssen. Rund 40 % der Anfragen von Lieferanten sind Standardanfragen zum Rechnungsstatus. Diese Fragen zu beantworten war jedoch bislang alles andere als einfach. Kreditorenbuchhalter mussten in verschiedenen Systemen nach den betroffenen Rechnungen suchen, die Rechnungshistorie überprüfen, den Zahlungsstatus abrufen, die Ursache für Zahlungsverzögerungen ermitteln und manuell eine Antwort an den Lieferanten verfassen.

Diese Routinetätigkeit war mit hohem Zeitaufwand verbunden und wurde häufig als Belastung empfunden. „Es trägt nicht unbedingt zur Förderung der Arbeitsmoral bei, wenn man E-Mails von Lieferanten bekommt, die mitunter etwas unhöflich danach fragen, wann sie endlich ihr Geld bekommen – das macht nicht gerade Spaß“, erklärt Philippe Lalumière.

Das richtige Problem finden und KI darauf ansetzen

Der Cirque du Soleil ist seit über 25 Jahren Kunde von �鶹ԭ�� und weiß daher sehr genau, wie Abläufe mithilfe von �鶹ԭ��-Technologien nicht nur gesteuert, sondern völlig neu gestaltet werden können.

Als einer der Vorreiter im Bereich digitale Transformation war der Cirque du Soleil der ideale Kandidat für das �鶹ԭ�� AppHaus, das untersuchen wollte, wie �鶹ԭ��-Technologie auf Basis von generativer KI zur Optimierung von Geschäftsprozessen des Unternehmens beitragen kann.

In gemeinsamen Workshops fanden Fachleute von �鶹ԭ��, das IT-Team des Cirque du Soleil und Anwender aus den verschiedenen Abteilungen die Antwort auf diese Frage. Schnell kristallisierte sich heraus, dass die Kreditorenbuchhaltung mit ihrer schlanken Organisationsstruktur, ihren zahlreichen Interaktionen und einem klaren Automatisierungspotenzial bestens für einen Testlauf geeignet war. Mit der Wahl dieser Abteilung folgte das Unternehmen auch einer allgemeinen Entwicklung: Branchenübergreifend gehört die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung zu den meistgenutzten KI-Anwendungsszenarien.

Nach der Ermittlung eines geeigneten Anwendungsfalls begannen der Cirque du Soleil und �鶹ԭ�� mit der Umsetzung und entwickelten eine KI-gestützte Lösung, die Prozesse in der Kreditorenbuchhaltung automatisiert und ein schnelleres Reagieren auf Anfragen ermöglicht.

KI im Rampenlicht – von der Vision zur Umsetzung

Aus den Workshops ging nicht nur ein Automatisierungsprojekt hervor, sondern auch Genato, ein mehrsprachiger KI-Agent, der das Team in der Kreditorenbuchhaltung nun tatkräftig unterstützt.

Der polyglotte Agent analysiert eingehende Nachrichten in der Kreditorenbuchhaltung, erfasst die Stimmung, identifiziert besonders dringliche Nachrichten, extrahiert Rechnungsnummern aus Nachrichten und Anlagen, ruft den Rechnungsstatus aus verknüpften �鶹ԭ��-Daten ab und entwirft eine Antwort, die anschließend von einem Teammitglied überprüft wird. Wird keine Rechnung gefunden oder kann eine Anfrage nicht beantwortet werden, kennzeichnet der Agent das Problem.

„Anfangs gab es Bedenken, was das Vertrauen in die Qualität der Antworten des Agenten betrifft“, erzählt Philippe Lalumière. „Das Team stellte jedoch schnell fest, dass Genato präzise Antworten liefert.“

Genato und das Team der Kreditorenbuchhaltung kümmern sich nun gemeinsam um das weltweite Lieferantennetzwerk des Cirque du Soleil und können Anfragen effizienter beantworten.

Philippe Lalumière sieht jedoch auch klare Grenzen der Technologie: „KI ist definitiv ein sehr leistungsfähiges Werkzeug. Aber sie ist kein Feenstaub, den man über Prozesse streuen kann, und schon sind alle Probleme gelöst. Die Lösung von Problemen ist auch mit Aufwand verbunden.“

Unter anderem mussten Konnektoren entwickelt und der Agent über die in die �鶹ԭ��- und Kreditorenbuchhaltungssysteme des Unternehmens integriert werden. Diese KI-Grundlage für Unternehmen kann Funktionen und Technologien (z. B. �鶹ԭ�� Business Data Cloud, Lösungen für das Business Transformation Management und �鶹ԭ�� Business AI) miteinander verknüpfen. Durch die Zusammenführung von KI, Daten, Prozesskontext und Governance ermöglicht die Plattform Kunden die Entwicklung, Integration, Skalierung und Ausführung von KI-Lösungen, die nachhaltig und kosteneffizient sind und zum Unternehmenserfolg beitragen.

Die Auswirkungen machten sich nahezu umgehend bemerkbar. Der Agent auf Basis von generativer KI priorisierte dringende Lieferantenanfragen, rief Rechnungsinformationen ab, formulierte Antworten und übersetzte Nachrichten automatisch. Dies führte zu messbaren Verbesserungen in der gesamten Kreditorenbuchhaltung:

• 97,92 % bessere Bearbeitung von dringenden Anfragen
• 25 % weniger Rückstand in der Kreditorenbuchhaltung
• 25 % kürzere Antwortzeiten bei weniger dringenden Anfragen
• Höhere Lieferantenzufriedenheit und bessere Arbeitsmoral der Mitarbeitenden

Die Auswirkungen auf die Belegschaft können gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Da das Team nicht immer wieder dieselben Informationen suchen und emotionsgeladene Anfragen von Lieferanten beantworten muss, ist Genato für die Teammitglieder inzwischen weit mehr als nur ein Tool. „Genato ist für uns nun ein virtuelles Teammitglied“, erklärt Philippe Lalumière. „Es ist ein echter Paradigmenwechsel.“

Diese Akzeptanz ist der deutlichste Beweis für den Erfolg. Philippe Lalumière erinnert sich, wie sich eine Anwenderin nach der Übergabe des Prototyps an das Produktivsystem empörte: „Nein, nein, nein, Ihr könnt mir Genato nicht wegnehmen! Ich kann mir ein Leben ohne ihn nicht mehr vorstellen.“ Diese Anwenderin gehört heute zu den wichtigsten Fürsprechern der Lösung.

Die Lösung zeigt, wie sich durch die Integration von KI in einen klar umrissenen Geschäftsprozess schnell Vertrauen bei den Benutzern aufbauen lässt. Auf dieser Grundlage kann ein Konzept für allgemeine Innovationsprojekte im Unternehmen entwickelt werden.

Oder wie Philippe Lalumière es ausdrückt: „Man könnte sagen, dass bei uns fast alles über �鶹ԭ�� läuft.“

Die weiteren Pläne für KI-gestützte Innovationen

Für den Cirque du Soleil ist die Kreditorenbuchhaltung nur ein erster Anwendungsfall.

Philippe Lalumière ist fest überzeugt: „KI birgt enormes Potenzial und ist ein tolles Werkzeug, aber für die Priorisierung von Anwendungsfällen und die weitere Entwicklung brauchen wir auch weiterhin menschliches Urteilsvermögen.“ Er rechnet damit, dass KI auf drei Ebenen weiterentwickelt wird: Lösungen wie Joule verbessern die persönliche Leistungsfähigkeit, während Genato den Einsatz von KI in Geschäftsprozessen ermöglicht. Integrierte KI schließlich soll dazu beitragen, dem Publikum ein besseres Erlebnis zu bieten. „Ich glaube, dass in der Zirkuskunst ein neues Zeitalter anbricht“, prophezeit er.

Anderen Unternehmen, die gerade erst mit der Einführung von KI beginnen, gibt er einen einfachen Rat mit auf den Weg: mit kleinen Projekten anfangen, die Benutzer frühzeitig einbeziehen und experimentierfreudig sein. „Man sollte es zunächst mit einem kleinen Proof of Concept versuchen und bereit sein, diesen auch wieder zu verwerfen“, erläutert Philippe Lalumière. „Die Entwicklung im Bereich KI hat Fahrt aufgenommen und man sollte auf den Zug aufspringen.“

Für ein Unternehmen, das sich immer wieder neu erfindet, mag die Transformation der Kreditorenbuchhaltung wenig mit dem Rampenlicht zu tun haben, aber nach Einschätzung von Philippe Lalumière geht es dabei um dasselbe Prinzip: Innovationen entstehen dann, wenn Menschen bereit sind, die Grenzen des Möglichen auszuloten. Diese Mentalität trägt heute zu besseren Abläufen im Backoffice bei. Morgen kann sie helfen, dem Publikum ein völlig neues Erlebnis zu bieten.

Sid Misra ist CMO für die �鶹ԭ�� Business AI Platform Technology Foundation.
Bild oben mit freundlicher Genehmigung des Cirque du Soleil.

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Niemand diesseits des Rentenalters dürfte sich an einen Zeitraum erinnern, der mehr Verwerfungen und Unsicherheiten mit sich gebracht hätte als die zurückliegenden sechs oder sieben Jahre: Auf die Corona-Pandemie folgten der Ukraine-Krieg und die Krisen im Nahen Osten, hinzu kamen die neue Rolle der USA und der rasante Aufstieg der Wirtschaftsmacht China. Vorstände von Unternehmen – und längst nicht nur der Exportierenden – müssen schneller und nachhaltiger denn je reagieren können. Das gilt auch und vor allem für CFOs, für die Finanzvorstände. Im Rahmen einer von �鶹ԭ�� in Auftrag gegebenen Studie wurden weltweit 480 von ihnen zum Wandel ihrer Rolle befragt.

Über die Ergebnisse sprachen wir mit Tobias Naumann, Chief Financial Officer der �鶹ԭ�� Deutschland SE & Co. KG, darüber, wie sich sein eigener Job in den zurückliegenden Jahren verändert hat, wie Finanzvorstände insgesamt die aktuellen Herausforderungen mit Erfolg bewältigen können – und warum Künstliche Intelligenz dabei eine zentrale Rolle spielt.

Wie hat sich die Rolle von Finanzvorständen in den zurückliegenden Jahren gewandelt?

Tobias Naumann: Über viele Jahre waren CFOs hauptsächlich oder ausschließlich mit Finanzplanung und –berichterstattung beschäftigt. Diese Zeiten sind vorbei, heute reicht ihr Einfluss weit darüber hinaus. Im Rahmen unserer aktuellen Befragung berichteten fast 90 Prozent der CFOs, dass sie stärker in die digitale Transformation und das Risikomanagement eingebunden sind als noch vor drei Jahren. Und das bedeutet, dass sie heute Wesentliches zu Entscheidungen beitragen, die sich auf Kunden, Produkte und Mitarbeitende auswirken. Es wird von ihnen erwartet, dass sie Verwerfungen bereits im Vorfeld erkennen, Risiken mindern und agiles Handeln ermöglichen.

Welche Instrumente helfen CFOs dabei, diese hohen Erwartungen zu erfüllen? Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein?

Tobias Naumann: Finanzvorstände müssen ihre Blickrichtung ändern. Traditionell schauen wir ja vor allem nach hinten, fragen uns, wie das zurückliegende Quartal gelaufen ist und was sich daraus ableiten lässt. Mittlerweile steht aber eine szenarienbasierte und zukunftsgerichtete Betrachtung im Vordergrund, die auch geopolitische Daten und Fakten einbezieht. Natürlich ist es nicht neu, in Szenarien zu denken, aber heute sind die Prognosen, die sich daraus ableiten lassen, viel zuverlässiger, weil die Qualität und Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten, auf denen die Berechnungen fußen, um ein vielfaches besser ist als noch vor wenigen Jahren.

Welche Rolle spielt KI für die Qualität der Prognosen, welche neuen Instrumente bekommen CFOs durch sie in die Hand?

Tobias Naumann: Sie bekommen genau die Instrumente, die sie sich am sehnlichsten wünschen, jene, die ihre Unsicherheit lindern. Während 90 Prozent der CFOs – so ein weiteres Ergebnis der erwähnten Studie – zuversichtlich sind, ihre anvisierten Umsatzziele zu erreichen, äußern lediglich 37 Prozent eine solche Zuversicht bezüglich ihrer Liquiditätsziele. Dabei bereitet den Finanzvorständen nicht der Anstieg der Kosten das größte Kopfzerbrechen, sondern deren maximale Unberechenbarkeit. Mieten können sich erhöhen, Rohstoffe und Vorprodukte werden teurer, es fallen Abschreibungen an, verursacht durch Insolvenzen im Kundenkreis: All das sorgt für Unsicherheit bezüglich der Geschäftsergebnisse. Eine KI-gestützte Szenarioplanung ermöglicht hier eine schnelle, detaillierte Modellierung, und aus operativen Echtzeitdaten lassen sich vorausschauende Risikoindikatoren ableiten.

Um solche Instrumente zuverlässig nutzen zu können, benötigen CFOs aber auch neue, zusätzliche Skills. Gleichzeitig sollen sie weiterhin ihrer traditionellen Rolle gerecht werden, müssen die aktuelle Rentabilität ihres Unternehmens sicherstellen. Wie schaffen es Finanzvorstände, all das unter einen Hut zu bringen?

Tobias Naumann: In diese neue Rolle können sie nur Schritt für Schritt hineinwachsen. Das war auch bei mir so. Als ich vor circa drei Jahren als CFO von �鶹ԭ�� Deutschland anfing, hatte ich eine ganze Reihe von weißen Flecken, die ich noch schließen musste. Damit dies gelingt, braucht es interessanterweise nicht zwingend ein Wirtschaftsstudium. Circa 40 Prozent der im Rahmen der Studie befragten Finanzvorstände haben keine klassische BWL-Ausbildung. Ich bin von Haus aus Jurist.
Was in unserem Job heute vor allem hilft, ist die Fähigkeit zur ganzheitlichen, zu einer End-to-End-Betrachtung der Finance-Funktion. Und auch dabei helfen uns KI-Anwendungen enorm.

Wie genau?

Tobias Naumann: Ein Beispiel ist das Risikomanagement. �鶹ԭ�� hat zuletzt Golden Hedge vorgestellt, einen KI-Agenten, der Währungsrisiken beurteilt und Handlungsempfehlungen gibt. Ein anderer Agent, an dem �鶹ԭ�� arbeitet, vergleicht zum Beispiel die aktuelle EU-Regulatorik mit der Compliance-Policy eines Unternehmens und macht Vorschläge für notwendige oder empfehlenswerte Anpassungen. Je tiefer solche KI-Agenten in die Systemlandschaft integriert sind, desto besser funktionieren sie natürlich.

Welche Rolle spielen die Menschen künftig in Finanzabteilungen, die sich einer Vielzahl von KI-Agenten bedienen? Werden sie entbehrlich?

Tobias Naumann: Die Menschen sind wichtiger denn je. KI-Agenten mögen Entscheidungen vorbreiten, aber Menschen validieren sie und geben sie frei. Wir nennen es das Human-in-the-loop-Prinzip. KI arbeitet auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten und nicht auf der Basis von Evidenz. Sie kann Symptome aufzeigen und daraus wahrscheinliche Ursachen ableiten, aber die tatsächlichen Gründe für eine Entwicklung können ganz andere sein. Weil es im Einzelfall häufig um viel mehr geht als um objektive Wahrheiten.

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„Wir waren letztes Jahr gerade dabei, die Optimierung unserer Technologien für die Personalsuche zu planen, als sich die Ausgangssituation komplett veränderte“, erzählt Eric Goldstein, Global Head of Talent Discovery bei �鶹ԭ��. „Wir haben im September SmartRecruiters übernommen, was zur Folge hatte, dass wir innerhalb kurzer Zeit umplanen mussten.“

Mit SmartRecruiters für �鶹ԭ�� SuccessFactors können Unternehmen sämtliche Phasen des Einstellungsprozesses von der Personalbeschaffung bis zum Onboarding mit KI-gestützten Recruiting-Funktionen verwalten. Dadurch können sie ihren Zeitaufwand für die Einstellung verringern, den Ablauf für Bewerber verbessern und ihre Personalplanung mit umfassenden Analysen unterstützen.

Die �鶹ԭ�� profitiert mit der Lösung von stringenteren und präziseren Abläufen für die Gewinnung von Fachkräften auf globaler Ebene. Dadurch können zum einen besser qualifizierte Mitarbeitende eingestellt werden, zum anderen wird aber auch das Bewerbererlebnis verbessert, das nach Ansicht von Eric Goldstein der „größte Game-Changer“ ist.

Mit intelligenten Funktionen den Einstellungsprozess optimieren

SmartRecruiters für �鶹ԭ�� SuccessFactors hilft bei der Optimierung von Prozessen, sorgt für mehr Transparenz und ermöglicht eine stärkere Personalisierung. Bewerber, einstellende Führungskräfte und Recruiter profitieren damit von besseren Erlebnissen und Prozessen. „Es gab Zeiten, in denen für uns ausschließlich das Recruiter-Erlebnis im Vordergrund stand. Dann war es irgendwann angesagt, die Bewerber in den Mittelpunkt zu stellen. Mit SmartRecruiters sehen wir nun, dass sich das Erlebnis für alle verbessert, die am Recruiting-Prozess beteiligt sind“, erläutert Ilka Sagner-David, Global Head of Talent Discovery Solutions and Innovations bei �鶹ԭ��.

Die Perspektive der Bewerber

70 Prozent der Bewerber nehmen sich bewusst Zeit dafür, sich auf eine Stelle zu bewerben, erklärt Eric Goldstein. Er betont, wie wichtig es ist, dass Unternehmen dieses Engagement honorieren, indem sie ihrerseits den Prozess für Bewerber ansprechend und einfach gestalten. Mit SmartRecruiters für �鶹ԭ�� SuccessFactors als Grundlage wird es möglich, dass alle vorab qualifizierten Bewerber Termine für Vorstellungsgespräche vereinbaren können, im Anschluss an diese Gespräche personalisiertes und konstruktives Feedback erhalten und rund um die Uhr mit den in SmartRecruiters integrierten KI-Agenten interagieren können.

„Unserer Meinung nach reicht es nicht aus, nur mit höflichen, automatisierten Absagen zu reagieren. Bewerber müssen konstruktives, umsetzbares Feedback erhalten – und genau das werden wir ihnen bei �鶹ԭ�� bieten können“, führt Eric Goldstein aus.

Die Perspektive der einstellenden Führungskräfte

Mit SmartRecruiters für �鶹ԭ�� SuccessFactors können einstellende Führungskräfte geeignete Bewerber präziser und konsistenter ermitteln und so den Zeitaufwand für die Einstellung verringern und zugleich besser qualifizierte Fachkräfte einstellen. Mit Fragen für Bewerbungsgespräche, die mithilfe von KI erstellt wurden und insbesondere auf Kompetenzen abheben, können Führungskräfte relevantere und besser strukturierte Gespräche führen. Mehr Transparenz im Hinblick auf die Gesprächsteilnehmer ermöglicht zudem eine bessere Abstimmung während des gesamten Bewertungsprozesses. Darüber hinaus können �鶹ԭ��-Führungskräfte, die Bewerbungsgespräche führen, durch das KI-gestützte Einholen von Feedback einfacher aktuelle, einheitliche Einblicke gewinnen, sodass Einstellungsteams souveräner fundierte Entscheidungen treffen können. 

Die Perspektive der Recruiter

Recruiter verbringen häufig sehr viel Zeit mit manuellen Aufgaben wie der Kontaktaufnahme, der Suche nach potenziellen Bewerbern und der Kandidatenauswahl. Dadurch ist es für sie nahezu unmöglich, die Rolle eines vertrauenswürdigen Ratgebers einzunehmen. Mit SmartRecruiters für �鶹ԭ�� SuccessFactors profitieren Recruiter von einer automatisierten Suche nach potenziellen internen und externen Bewerbern, einer personalisierten Kontaktaufnahme und der Priorisierung von Bewerbern. Ihnen bleibt so mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben wie Beratung und das Beziehungsmanagement.

„Recruiter erhalten die Möglichkeit, sich gezielt um die Pflege der Beziehungen zu Bewerbern und einstellenden Führungskräften zu kümmern. Auf diese Weise kann das Feedback dazu, wie gut das Auswahlgremium das Kompetenzniveau misst, besser genutzt werden“, führt Eric Goldstein aus.

Den Bewerbungsprozess mit KI optimieren

SmartRecruiters Winston für �鶹ԭ�� SuccessFactors ist ein KI-Agent, der Bewerber im gesamten Bewerbungsprozess unterstützt und so dazu beitragen soll, dass die oben aufgeführten Vorteile erfolgreich zum Tragen kommen. Auf der �鶹ԭ�� Sapphire in Orlando demonstrierte Karl Baert, Global Head of People Solutions bei �鶹ԭ��, wie Winston das Bewerbungserlebnis vereinfachen kann.

In der Demo schlüpfte er in die Rolle eines Bewerbers, der sich auf eine offene Stelle bei �鶹ԭ�� bewerben möchte, und zeigte, wie er mit Winston in natürlicher Sprache kommunizieren kann. Er schloss seine Bewerbung ab, indem er seinen Lebenslauf hochlud und im Gespräch mit Winston persönliche Daten verifizierte. „All diese Informationen lassen sich äußerst schnell zusammentragen. Bereits nach wenigen Fragen war meine Bewerbung abgeschlossen“, erläutert Karl Baert. „Während des Prozesses werden außerdem verschiedene Informationen überprüft, da wir sicherstellen möchten, dass die von uns erhobenen Daten die erforderliche Qualität haben.“

Winston holt auch Feedback von den Bewerbern ein. „Es ist wichtig, die Qualität eines Agenten zu messen und zu analysieren, wie er genutzt wird. Das muss wirklich aktiv überwacht werden. Nur so kann man sicherstellen, dass die vom Agenten bereitgestellten Informationen korrekt sind“, führt Karl Baert weiter aus.

„Die Implementierung von SmartRecruiters schafft die Voraussetzungen für die Integration von KI in unsere Prozesse“, erklärt Ilka Sagner-David. „Wir sollten uns jedoch nicht nur vornehmen, schnell alles in die neue Lösung zu überführen, sondern auch dafür sorgen, dass KI in Anwendungsfällen, in denen dies sinnvoll ist, einfach genutzt werden kann.“

Wie es weitergeht

Derzeit wird SmartRecruiters für �鶹ԭ�� SuccessFactors für Benutzertests in zwei Phasen in den HR-Systemen von �鶹ԭ�� implementiert. Der globale Produktivstart soll voraussichtlich im September erfolgen.

Mit dem unternehmensweiten Einsatz von SmartRecruiters für �鶹ԭ�� SuccessFactors führt die �鶹ԭ�� nicht nur eine neue Technologie ein, sondern gibt einen Ausblick auf den Einstellungsprozess der Zukunft, der intelligenter, menschlicher und stärker vernetzt sein wird. Durch die Kombination von KI, besseren Erlebnissen und stringenten Geschäftsprozessen transformiert die �鶹ԭ�� die Art und Weise, wie neue Mitarbeitende eingestellt werden. Zugleich zeigt sie auch auf, wie moderne Einstellungsprozesse in Unternehmen überall auf der Welt aussehen können.

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Während Pride@�鶹ԭ�� sein 25-jähriges Bestehen feiert, erinnert uns das diesjährige globale Motto „Pride. Always Shining.“ daran, dass Inklusion nicht auf einen einzigen Monat im Kalender beschränkt sein darf. 

Pride zeigt sich in Momenten des Feierns, doch ihre wahre Wirkung misst sich an den täglichen Handlungen, mit denen wir Arbeitsplätze und Gemeinschaften schaffen, in denen alle Menschen ihr Potenzial entfalten können. 

Bei Pride@�鶹ԭ�� Deutschland leben wir dieses Engagement mit unserem lokalen Motto: „Unapologetically Inclusive“ („Kompromisslos inklusiv“). Es spiegelt unsere Überzeugung wider, dass Inklusion weder an Bedingungen geknüpft noch gelegentlich oder zurückhaltend sein sollte. Sie muss sichtbar, bewusst und fest in unserer täglichen Zusammenarbeit verankert sein. 

Gemeinsam vermitteln diese Leitgedanken eine einfache, aber kraftvolle Botschaft: Pride strahlt am stärksten, wenn sie das ganze Jahr über unterstützt wird. 

Als Kolleginnen und Kollegen Pride@�鶹ԭ�� im Jahr 2001 gründeten, schufen sie weit mehr als nur ein Mitarbeitendennetzwerk. Sie schufen Sichtbarkeit, Sicherheit und Gemeinschaft – zu einer Zeit, als viele LGBTQIA+-Beschäftigte noch das Gefühl hatten, Teile ihrer Identität am Arbeitsplatz verbergen zu müssen. Was als Graswurzelinitiative begann, hat sich seitdem zu einer der traditionsreichsten Communities von �鶹ԭ�� entwickelt und dazu beigetragen, eine Kultur zu formen, in der Authentizität, Zugehörigkeit und Verbündetsein („Allyship“) nicht nur gefördert, sondern gefeiert werden. 

Heute spielt Pride@�鶹ԭ�� weiterhin eine zentrale Rolle dabei, Inklusion zu fördern, Mitarbeitende weltweit zu unterstützen und zu zeigen, warum Vielfalt ein wichtiger Motor für Innovation und geschäftlichen Erfolg bleibt. 

Von Sichtbarkeit zu Allyship 

In den vergangenen 25 Jahren hat sich Pride@�鶹ԭ�� von einer kleinen Gruppe engagierter Fürsprecherinnen und Fürsprecher zu einer globalen Gemeinschaft von Mitarbeitenden und Verbündeten entwickelt. Durch lokale Chapter, Sensibilisierungskampagnen, Bildungsinitiativen, Mentoring-Programme und die Teilnahme an Pride-Veranstaltungen weltweit hat das Netzwerk dazu beigetragen, ein Umfeld zu schaffen, in dem Mitarbeitende ihre gesamte Persönlichkeit in die Arbeit einbringen können. 

Sein Einfluss reicht weit über individuelle Erfahrungen hinaus. Pride@�鶹ԭ�� hat die Diskussionen über Inklusion, Chancengleichheit und Zugehörigkeit innerhalb von �鶹ԭ�� geprägt und gleichzeitig Partnerschaften mit Kunden, Gemeinschaften und Organisationen gestärkt, die sich ebenfalls für inklusivere Arbeitsplätze einsetzen. 

Auch wenn der Pride Month ein wichtiger Zeitraum für Sichtbarkeit und Feierlichkeiten bleibt, findet die eigentliche Arbeit an inklusiven Arbeitsplätzen jeden Tag statt. So wird sichergestellt, dass Unterstützung, Allyship und Engagement nicht nur im Juni präsent sind, sondern eine Kultur schaffen, in der Menschen sich das ganze Jahr über gesehen, respektiert und gestärkt fühlen. 

Für Pride@�鶹ԭ�� Deutschland bedeutet „Unapologetically Inclusive“, Vielfalt nicht als Zielvorstellung, sondern als gelebte Realität zu begreifen, die unsere Teams, unsere Kultur und unser Unternehmen stärkt. 

Inklusion als geschäftliche Notwendigkeit 

Die Bedeutung von Inklusion geht weit über Unternehmenskultur hinaus. In einem sich rasch wandelnden Geschäftsumfeld sind Organisationen, die psychologische Sicherheit, vielfältige Perspektiven und authentische Führung fördern, besser aufgestellt, um Innovationen voranzutreiben, Zusammenarbeit zu stärken und Spitzenkräfte zu gewinnen. 

Studien zeigen immer wieder, dass inklusive Arbeitsplätze zu höherem Mitarbeiterengagement, besserer Mitarbeiterbindung und leistungsstärkeren Teams führen. Wenn Menschen sich sicher fühlen, ihr authentisches Selbst zur Arbeit mitzubringen, teilen sie eher Ideen, hinterfragen Annahmen und tragen aktiv zur Lösung komplexer geschäftlicher Herausforderungen bei. 

Bei �鶹ԭ�� zeigt sich dies darin, wie vielfältige Teams über Regionen hinweg zusammenarbeiten, breitere Perspektiven in die Produktentwicklung einbringen und Beziehungen zu Kunden weltweit stärken. 

Während Unternehmen global um Talente konkurrieren und sich in zunehmend komplexen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen bewegen, bleibt die Schaffung von Arbeitsplätzen, an denen Menschen Zugehörigkeit erleben, sowohl moralisch richtig als auch geschäftlich notwendig. 

Ein neues Kapitel: Der Berlin Pride Summit 

Die Feier des 25-jährigen Jubiläums von Pride@�鶹ԭ�� findet zu einer Zeit statt, in der sich Diskussionen über Vielfalt, Inklusion und unternehmerische Verantwortung weltweit weiterentwickeln. 

Im Mai 2026 veranstaltete �鶹ԭ�� gemeinsam mit Berliner CSD e.V., dem �鶹ԭ�� Business Women’s Network, La French Tech Berlin sowie der Organisation Social Responsibility, Inclusion & Communities den ersten Berlin Pride Summit. 

Mehr als 90 Teilnehmende aus über 120 Registrierungen kamen zusammen. Vertreten waren �鶹ԭ��, Kunden, Partnerorganisationen und führende Persönlichkeiten aus der Community. 

Der Summit bot eine Plattform für einen intensiven Austausch zu Themen wie Allyship, Vielfalt unter Druck und der Rolle von Unternehmen bei der Förderung von Inklusion. 

Noch wichtiger war jedoch, dass die Veranstaltung den Wert von Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg verdeutlichte. Durch die Zusammenführung von Stimmen aus Wirtschaft, Community-Organisationen, Interessenvertretungen und Verbündeten markierte sie einen Wandel von interner Community-Arbeit hin zu branchenübergreifender Kooperation und Führung. 

Der Berlin Pride Summit verkörperte die Philosophie von „Pride. Always Shining.“ in der Praxis. Er zeigte, dass Inklusion ihre größte Wirkung entfaltet, wenn sie über einzelne Organisationen hinausgeht und zu einer gemeinsamen Verpflichtung wird. 

In einer Zeit, in der Maßnahmen für Vielfalt und Inklusion in vielen Teilen der Welt zunehmend kritisch hinterfragt werden, erscheint diese Botschaft relevanter denn je: Sichtbarkeit zählt. Allyship zählt. Und nachhaltiges Handeln zählt am meisten. 

Das nächste Kapitel von Pride@�鶹ԭ�� wird sowohl durch stärkeres internes Engagement als auch durch Aktivitäten außerhalb des Unternehmens geprägt sein. Es wird darum gehen, stärkere Partnerschaften aufzubauen, breitere Netzwerke zu schaffen und eine aktivere Rolle bei der Gestaltung inklusiver Geschäftspraktiken in Branchen und Gemeinschaften einzunehmen. 

Stimmen aus Führung und Community 

Der Erfolg von Pride@�鶹ԭ�� in den vergangenen 25 Jahren wurde durch unzählige Mitarbeitende, Verbündete, Führungskräfte und Partner ermöglicht, die sich für Inklusion und Zugehörigkeit eingesetzt haben. 

Dieses Jubiläum erinnert uns daran, dass Fortschritt niemals selbstverständlich ist. Jede Generation ist aufgerufen, die Arbeit an inklusiveren Arbeitsplätzen und Gesellschaften fortzuführen. 

„Bei �鶹ԭ�� ist Inklusion sowohl ein kulturelles Bekenntnis als auch eine geschäftliche Notwendigkeit. Vielfältige Perspektiven stärken unsere Innovationskraft, verbessern unsere Entscheidungsfindung und ermöglichen es uns letztlich, unseren Kunden einen höheren Mehrwert zu bieten. Pride@�鶹ԭ�� spielt eine entscheidende Rolle dabei, ein Umfeld zu fördern, in dem sich Mitarbeitende respektiert, unterstützt und befähigt fühlen, ihr volles Potenzial einzubringen. Unser Pride-Month-Motto 2026 „Pride. Always Shining“ steht für unseren Anspruch, Inklusion das ganze Jahr über sichtbar und relevant zu halten. Ich bin stolz, als Executive Sponsor einer Gemeinschaft zu wirken, die sowohl unsere Unternehmenskultur als auch unsere Leistungsfähigkeit stärkt.“

Dominik Asam, Finanzvorstand der �鶹ԭ�� SE 

Das Jubiläum erinnert zudem daran, dass Fortschritt niemals allein erreicht wird. Partnerschaften, Allyship und sichtbare Führung bleiben entscheidend, um Arbeitsplätze zu schaffen, an denen alle erfolgreich sein können. 

„Inklusion entfaltet ihre volle Wirkung nur dann, wenn sie konsequent gelebt, sichtbar gemacht und fest in unserem täglichen Handeln und unserer Führungskultur verankert ist. Pride@�鶹ԭ�� zeigteindrucksvoll, wie von Mitarbeitenden getragene Communities unsere Unternehmenskultur prägen, Geschäftserfolg fördern und wertvolle Verbindungen über die Grenzen unseres Unternehmens hinausschaffen können. Mit Blick auf die Zukunft ist unser Anspruch klar: Zugehörigkeit weiter zu stärken, Allyship auszubauen und gemeinsam mit unseren Partnern nachhaltige Veränderungen voranzutreiben.“

Rashmi Verma, Chief Inclusion & Social Impact Officer, �鶹ԭ�� 

 Gemeinsam unterstreichen diese Stimmen eine einfache, aber kraftvolle Botschaft: Inklusion erfordert Engagement, Mut und kontinuierliches Handeln. 

Ausblick: Die nächsten 25 Jahre 

Während Pride@�鶹ԭ�� in die Zukunft blickt, liegt der Fokus weiterhin darauf, Verbindungen aufzubauen, Allyship zu stärken und Räume zu schaffen, in denen Mitarbeitende authentisch wachsen und erfolgreich sein können. Das Netzwerk erweitert seine Arbeit zunehmend über die Grenzen von �鶹ԭ�� hinaus und pflegt Partnerschaften mit Kunden, Community-Organisationen und anderen Unternehmen, die dieselbe Vision von Inklusion und Zugehörigkeit teilen. 

Veranstaltungen wie der Berlin Pride Summit sowie �鶹ԭ��s Sponsoring von Pride-Feierlichkeiten in Berlin, Mexiko-Stadt, Tokio und Vancouver verdeutlichen das Engagement, diese Vision weltweit voranzubringen. 

Gleichzeitig setzt sich Pride@�鶹ԭ�� weiterhin dafür ein, die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Mitarbeitendennetzwerken von �鶹ԭ�� zu stärken. Intersektionalität gehört seit Langem zu den Grundprinzipien von Pride@�鶹ԭ�� und erkennt an, dass Mitarbeitende häufig mehrere Dimensionen von Identität und Erfahrung in den Arbeitsplatz einbringen. 

Dies zeigt sich bereits in Initiativen wie dem Pride Summit, der unterschiedliche Perspektiven zusammenführt und die Zusammenarbeit zwischen Netzwerken wie dem Business Women’s Network (BWN) und anderen fördert. Eine weitere Vertiefung dieser Partnerschaften wird dazu beitragen, die Wirkung zu verstärken, Allyship auszubauen und Inklusion bei �鶹ԭ�� weiter voranzubringen. 

In einer Zeit zunehmender gesellschaftlicher Polarisierung und Unsicherheit spielen Communities wie Pride@�鶹ԭ�� eine wichtige Rolle dabei, Menschen zusammenzubringen, Verständnis zu fördern und sicherzustellen, dass unterschiedliche Perspektiven weiterhin Gehör finden. 

Das bedeutet „Pride. Always Shining.“ für uns: Kein einzelnes Ereignis. Kein einzelner Monat. Sondern ein dauerhaftes Bekenntnis zu Sichtbarkeit, Allyship und Zugehörigkeit. 

Und das bedeutet „Unapologetically Inclusive“: Umgebungen zu schaffen, in denen Menschen ohne Kompromisse sie selbst sein können, ihre einzigartigen Perspektiven einbringen und eine Zukunft mitgestalten, in der alle die Möglichkeit haben, sich zu entfalten. 

25 Jahre nach seiner Gründung wird Pride@�鶹ԭ�� weiterhin von derselben Überzeugung geleitet, die seine Entstehung inspiriert hat: Menschen leisten ihre beste Arbeit, wenn sie sie selbst sein können. 

Denn bei Inklusion geht es nicht nur um Sichtbarkeit – es geht darum, Arbeitsplätze, Gemeinschaften und Zukunftsperspektiven zu schaffen, in denen alle dazugehören, ihren Beitrag leisten und erfolgreich sein können.

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

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

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

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

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

Kategorie “Rapid Time to Value”

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

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

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

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

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

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

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

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

Kategorie “Business Transformation – On-premise”

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

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

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

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

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

Kategorie “Business Transformation – Cloud”

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

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

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

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

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

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So bringen KI-Hackathons Ideen zum MVP

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

Fünf Tage, ein individueller Use Case, ein funktionierender MVP

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Technologische Bausteine

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

Ein Format, das skaliert

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

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

Nächste Termine und weitere Informationen

Im August & September 2026: Hackathons zum Fokusthema KI-Agenten in sowie im .

Im November 2026: Hackathon für den öffentlichen Sektor und Energieversorger ab dem 9.11:

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

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

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

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

Hier kommt und die Zusammenarbeit mit der NHL ins Spiel.

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

Business Builders nutzt reale NHL-Spieldaten

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

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

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

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

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

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

Die Studierenden befassen sich mit Fragestellungen wie:

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

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

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

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

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

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

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

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

Lernen in der Cloud

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

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

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

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

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

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ANYbotics, ein Schweizer Robotikunternehmen, hat sich in diesem Bereich mit der Vision befasst, eine sicherere Zukunft für die industrielle Inspektion zu gestalten, in der Roboter als autonome Mitglieder des Inspektionsteams tätig sind und Inspektionsvorgänge in Instandhaltungs-Workflows integriert ausführen. ANYbotics, ein Schweizer Robotikunternehmen, hat sich dieser Aufgabe verschrieben mit der Vision, eine sicherere Zukunft für die industrielle Inspektion zu gestalten. Eine Zukunft, in der Roboter als autonome Mitglieder des Inspektionsteams agieren und Inspektionsvorgänge nahtlos in die Wartungsabläufe der Anlagen integrieren. 

Diese Vision findet ihre konkrete Umsetzung in „ANYmal“: einem vierbeinigen Inspektionsroboter, der speziell für den Einsatz in der Schwerindustrie konzipiert wurde.

„Im Gegensatz zu universellen Robotikplattformen ist ANYmal für den Betrieb in „großen, schmutzigen, staubigen und gefährlichen“ Bereichen konzipiert“, sagt Nicole Zingg, Director of Technology Partnerships bei ANYbotics. Orte, an denen Treppen, Korrosion, Hitze und unzuverlässige Konnektivität keine Ausnahmen sind, sondern Normalität.

„Aber Hardware“, fügt Zingg hinzu, „ist nur ein Teil des Puzzles, das ANYmal für Kunden zum unentbehrlichen Helfer macht.“

Inspektionsrobotik – es geht um Daten

„Wir bauen eine Hardwareplattform“, erklärt Zingg, „aber bei der Inspektionsrobotik geht es in erster Linie um konsistente und verlässliche Daten.“

ANYmal navigiert selbständig durch Industrieanlagen und sammelt dabei Daten, die weit über das hinausgehen, was ein Mensch allein erfassen könnte. Der Laufroboter führt nicht nur eine visuelle Prüfung durch. Seine Sensoren erfassen auch mulitmodale Daten. Mit Wärmebildtechnik, Ultraschall und akustischen Sensoren ist er in der Lage, Leckstellen zu orten, Gaskonzentrationen zu messen und Anomalien zu erkennen. Diese Beobachtungen fließen in das ein, was ANYbotics als „Inspection Intelligence“ bezeichnet. Die gesammelten Daten liefern handlungsrelevante Informationen. Das Ergebnis: längere Betriebszeiten und Lebenszyklen der Anlagen und, was am wichtigsten ist, deutlich sicherere Arbeitsbedingungen für die Menschen.

Der Einsatz von ANYmal kann weit reichende Auswirkungen auf die betrieblichen Abläufe haben. „Ein Kunde aus der Offshore-Windenergiebranche hat mit ANYmal sämtliche Inspektionen durchgeführt und so die Notwendigkeit beseitigt, Personal monatelang auf eine abgelegene Plattform entsenden zu müssen“, sagt Zingg. Als schließlich doch menschliches Eingreifen erforderlich war, machten die von ANYmal gesammelten Daten aus den vorherigen Inspektionen den entscheidenden Unterschied. Der Kunde wusste bereits genau, was nicht stimmte, welchen Experten er entsenden und welche Ausrüstung dieser mitbringen musste. So konnten kostspielige und riskante Besuche vor Ort, die sonst nur auf Annahmen beruhen, vermieden werden.

Für ANYbotics genügt es jedoch nicht, diese Informationen zur Verfügung zu stellen. Sie müssen auch in die Softwaresysteme integriert werden, die bei den Kunden zum Einsatz kommen.

„ANYbotics muss nativ in �鶹ԭ��-Umgebungen bereitgestellt werden.“

In umfassenden Benutzerstudien stellte ANYbotics fest, dass viele Anlagenbetreiber, Verantwortliche für Instandhaltung und Außendienstteams �鶹ԭ�� bereits in ihrem täglichen Geschäftsbetrieb nutzen. Arbeitsaufträge, Anlagenhistorie, Leistungstrends und Entscheidungen − all diese Daten durchlaufen �鶹ԭ��-Systeme. „Wenn Kunden �鶹ԭ�� nutzen, muss ANYbotics nativ in �鶹ԭ��-Umgebungen bereitgestellt werden“, erklärt Zingg.

Mittlerweile suchte das Team des �鶹ԭ��-Projekts „Embodied AI“ nach Robotikunternehmen, die mit �鶹ԭ�� zusammenarbeiten wollten. Bei diesem Projekt geht es darum, �鶹ԭ�� Business AI auf den physischen Betrieb auszuweiten. Hierzu werden Roboter mit kognitiven Fähigkeiten ausgestattet, sodass sie komplexe Aufgaben eigenständig ausführen und dabei den allgemeinen Geschäftskontext verstehen können.

Es war eindeutig eine perfekte Ergänzung und hat beiden Unternehmen Vorteile gebracht.

Auf Systemseite sorgt ein durchgängiger Digital Thread (digitaler Faden) dafür, dass die Erkenntnisse aus den Industrieinspektionen von ANYbotics nahtlos in die �鶹ԭ��-Systeme einfließen – und unterstützt somit wichtige geschäftliche und operative Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

Die direkte Integration von ANYmal in bekannte �鶹ԭ��-Workflows kann bei Endanwendern dazu beitragen, die Akzeptanz zu fördern, denn bei bereits stark ausgelasteten Industriearbeitskräften kann der Einsatz von Robotik Berührungsängste hervorrufen. „Bedenken in Bezug auf Arbeitsplatzsicherheit, Unterbrechung des Arbeitsablaufs und Komplexität werden geäußert. Doch wenn ANYmal in bekannte �鶹ԭ��-Workflows eingebunden wird, kann dies dazu beitragen, solche Bedenken zu entkräften“, erklärt Zingg.

Roboter als Teil der Belegschaft

Der erste wichtige Integrationspunkt war . Anstatt nur menschliche Techniker zu entsenden, können Kunden nun Arbeitsaufträge direkt an ANYmal vergeben – genauso wie an jedes andere Mitglied des Außendienstteams. Der Roboter führt dann eigenständig Prüfaufgaben aus, sammelt Daten und meldet die Ergebnisse direkt an das �鶹ԭ��-System des Unternehmens zurück.

Ursprünglich wurde die Integration nur für bestimmte Anlagen genutzt. Inzwischen wird sie über die �鶹ԭ�� Business Technology Platform (�鶹ԭ�� BTP) weiter ausgebaut. So können die von den Robotern erzeugten Daten flexibel überall dort bereitgestellt werden, wo Kunden sie in ihrer �鶹ԭ��-Landschaft benötigen.

Das Ziel besteht nicht darin, den Menschen zu zwingen sich an die Roboter anzupassen, sondern die Roboter passen sich an die menschlichen Arbeitsabläufe an. „ANYmal muss Daten in das �鶹ԭ��-System einstellen, genau wie menschliche Teammitglieder“, betont Zingg. ANYmal wird zu einem weiteren Arbeiter im selben operativen Erfassungssystem.

„Project Embodied AI“ in der Praxis

Diese Kombination aus Robotertechnologie von ANYbotics und �鶹ԭ�� schlägt die Brücke zwischen physischen Abläufen und Unternehmensanwendungen – und bringt das Ziel von „Project Embodied AI“ konkret zum Ausdruck.

Auf �鶹ԭ��-Seite arbeiten KI-Agenten auf den Robotersystemen von ANYmal, um physische Aufgaben wie Sicherheitsprüfungen auszuführen.

Auf der Seite von ANYbotics ist ANYmal ein physisches Objekt, das sich durch den Raum bewegt, seine Umgebung wahrnimmt und die realen Einschränkungen berücksichtigt. ANYmal nutzt historische Daten und Zeitreihendaten von �鶹ԭ��, um fundierte Entscheidungen zu treffen – und bleibt selbst in Umgebungen ohne Verbindung völlig autonom.

„Man darf nicht vergessen, dass ANYbotics die Kontrolle über das Verhalten und die Inspektionsausführung von ANYmal hat, während �鶹ԭ�� die Kontrolle über den Geschäftskontext wie Arbeitsaufträge, Anlagendaten oder operative Prioritäten hat“, sagt Zingg. Es ist der �鶹ԭ��-Geschäftskontext, der bestimmt, wie die Erkenntnisse von ANYmal genutzt und umgesetzt werden, während ANYbotics die physischen Interaktionen von ANYmal steuert.

Sicher und verantwortungsvoll skalieren

Weltweit sind heute bereits mehr als 200 ANYmal-Roboter im Einsatz und führen Inspektionen in Schwerindustrieumgebungen durch, in denen ansonsten eine ständige menschliche Präsenz erforderlich wäre.

Sicherheit bleibt für ANYbotics ein zentrales Anliegen. Bei jeder Bereitstellung werden umfangreiche Tests durchgeführt, und es ist stets ein Servicetechniker vor Ort, der ANYmal hilft, sich mit seiner Umgebung vertraut zu machen und die Bediener in sicheren Betriebsabläufen schult. ANYmal ist zwar auf eigenständiges Arbeiten ausgelegt, der Mensch bleibt dabei aber fest mit im Boot.

Ein Blick in die Zukunft: industrielle Inspektion via KI

Da viele Branchen mit Fachkräftemangel und den Herausforderungen einer alternden Belegschaft kämpfen, geht nicht dokumentiertes Fachwissen nur allzu oft verloren. Mit autonomen Inspektionsrobotern wie ANYmal wird dieses Wissen erfasst und in Programme überführt, die Tag für Tag an mehreren Standorten ausgeführt werden können. Die gewonnenen Daten fließen in �鶹ԭ�� ein und werden so zu Unternehmensintelligenz, die unabhängig von personellen Wechseln dauerhaft erhalten bleibt.

Die Partnerschaft von ANYbotics und �鶹ԭ�� zeigt, dass diese Kombination aus Robotik und Unternehmenssoftware einen schnellen Übergang von der experimentellen Phase zum Praxiseinsatz ermöglicht.

In Zukunft wird die industrielle Inspektion KI-gestützt ablaufen – nicht in Form entkoppelter Dashboards oder isolierter Maschinen, sondern als integriertes intelligentes System, in dem physische Roboter und digitale Workflows innerhalb der �鶹ԭ��-Landschaft nahtlos ineinandergreifen.

Roboter wie ANYmal werden künftig keine Neuheiten mehr sein. Sie werden Kollegen sein – wenn auch mechanische Vierbeiner –, die menschliche Fähigkeiten auf Bereiche ausdehnen, die für Menschen schon immer unzugänglich waren. Diese Roboter gestalten − gemeinsam mit �鶹ԭ�� − eine Zukunft, in der Industrieinspektionen in schmutzigen, staubigen und gefährlichen Umgebungen präzise Daten liefern, die in geschäftlich wertvolle Erkenntnisse umgewandelt werden.

Bild mit freundlicher Genehmigung von ANYbotics.

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Als Formel-1-Botschafter steht Häkkinen für die Werte, die Spitzenmotorsport und moderne Unternehmenstechnologie gleichermaßen prägen: Geschwindigkeit, Widerstandskraft, Teamgeist und der Anspruch, sich ständig weiterzuentwickeln. Seine Präsenz auf der �鶹ԭ�� Sapphire verdeutlicht, wie eng Hochleistungsrennsport und die intelligente, datengetriebene Welt miteinander verknüpft sind − jene Welt, in der �鶹ԭ�� ihre Kunden Tag für Tag begleitet.

Wo Höchstleistung auf Innovation trifft

Während seiner Karriere in der Formel 1 wurde Häkkinen bekannt für seinen Fokus, sein strategisches Denken und seine Fähigkeit, unter Druck zu agieren – Qualitäten, die sich unmittelbar in der Arbeit der Services-and-Support-Organisation von �鶹ԭ�� widerspiegeln. Im Services and Support Center erleben die Teilnehmer, wie genau diese Prinzipien Unternehmen dabei unterstützen, schneller zu handeln, souverän auf Veränderungen zu reagieren und in einer zunehmend komplexen Umgebung einen Schritt voraus zu sein.   

Häkkinen wird persönliche Einblicke in seine Zeit an der Spitze des Motorsports gewähren und seine Erfahrungen teilen – von der Entscheidungsfindung in kritischen Situationen über die Bedeutung von Teamarbeit bis hin zur Rolle von Daten und Technologie, wenn es um Spitzenleistung geht.

Die Highlights der �鶹ԭ�� Sapphire 2026

Besucher des Services and Support Center dürfen sich auf exklusive Angebote freuen:

• Erleben Sie Häkkinen live im Formel-Eins-Rennsimulator beim Race of Legends.
  • 13. Mai in Orlando um 13:00 Uhr
  • 20. Mai in Madrid um 11:30 Uhr und 13:30 Uhr
• Besuchen Sie die Live-Sessions mit Mitgliedern des Mercedes AMG Petronas F1 Teams.
  • 13. Mai in Orlando mit Michael Taylor um 11:30 Uhr ()
  • 20. Mai in Madrid mit Laura Goodrick um 11:00 Uhr ()
• Freuen Sie sich auf exklusive Interviews mit Häkkinen.
  • 13. Mai um 10.30 Uhr in Orlando ()
  • 20. Mai in Madrid um 14:00 Uhr ()

Ein einzigartiges Erlebnis mit �鶹ԭ�� Services and Support

Das Services and Support Center auf der �鶹ԭ�� Sapphire ist der zentrale Anlaufpunkt für Inspiration und Austausch. Mit Häkkinen vor Ort erwartet die Teilnehmer ein Programm aus spannenden Vorträgen, praxisnahen Einblicken und interaktiven Erlebnissen. Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung von Spitzenleistung im Motorsport mit innovativen Geschäftslösungen – ermöglicht durch die Services-and-Support-Organisation von �鶹ԭ��.

Seien Sie dabei! Vor Ort in Orlando oder Madrid.

Ob bei der �鶹ԭ�� Sapphire in Orlando oder in Madrid – Dies ist eine einmalige Gelegenheit, eine der größten Legenden der Formel-1-Geschichte hautnah zu erleben und zu erfahren, wie �鶹ԭ�� Unternehmen dabei unterstützt, Höchstleistungen zu erreichen.

Verpassen Sie die Chance nicht. Treffen Sie Häkkinen im Services and Support Center. Dort erfahren Sie, wie die Erfolgsmentalität eines Weltmeisters eine entscheidende Rolle bei Ihrer  Unternehmenstransformation spielen kann.

Übernehmen Sie unsere Veranstaltungstermine in Ihre persönliche Agenda:

• �鶹ԭ�� Sapphire 2026 Orlando 
• �鶹ԭ�� Sapphire 2026 Madrid 

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Als einer der innovativsten Clubs der Bundesliga arbeitet die TSG Hoffenheim eng mit �鶹ԭ�� in einem Co-Innovation-Ansatz zusammen, um neue KI-Funktionen innerhalb von zu erproben. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, wie Künstliche Intelligenz zentrale Bereiche im Fußball, wie Scouting und Videoanalyse, sinnvoll unterstützen kann.

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Neue Wege im Scouting mit generativer KI

Scouting spielt für die TSG Hoffenheim eine Schlüsselrolle. Gleichzeitig gehört dieser Bereich zu den datenintensivsten Aufgaben im Profifußball. Spielerbeurteilungen bestehen oft aus zahlreichen Einzelbeobachtungen, detaillierten Berichten und Einschätzungen, die am Ende zu einem klaren Gesamtbild zusammengeführt werden müssen.

Genau hier setzen die TSG und �鶹ԭ�� im Rahmen ihrer Co-Innovation an. Aktuell wird in �鶹ԭ�� Sports One mit KI-gestützten Scouting-Zusammenfassungen experimentiert. Erste Prototypen zeigen, wie �鶹ԭ�� Joule genutzt werden kann, um Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und darauf KI-generierte Antworten zu erhalten. Diese helfen dabei, lange, unstrukturierte Texte schnell auf den Punkt zu bringen, etwa mit Blick auf wiederkehrende Stärken, Schwächen oder Spieltendenzen eines Spielers.

Scouts können zum Beispiel Fragen stellen wie:

• „Wie gut ist Spieler X darin, Torchancen zu kreieren?“
• „Fasse die wichtigsten Beobachtungen aus den Scouting‑Berichten zu Spieler X aus dem Jahr 2026 zusammen.“
• „Was sind die größten Stärken und Schwächen von Spieler X?“

Derzeit wird geprüft, wie stark diese Funktionen den manuellen Aufwand bei der Auswertung reduzieren und zugleich für mehr Vergleichbarkeit und Konsistenz in Spielerbewertungen sorgen können. Ziel ist es, bessere und fundiertere Entscheidungen sowohl im Nachwuchs‑ als auch im Profiscouting zu ermöglichen. Die TSG Hoffenheim bringt dabei aktiv ihre Erfahrung aus der täglichen Scouting-Arbeit ein, damit sich die Lösung an den realen Anforderungen moderner Scouting-Herausforderungen orientiert.

AI-assisted Scene Finder: Videoanalyse schneller auf den Punkt gebracht

Auch die Videoanalyse zählt weiterhin zu den zeit- und ressourcenintensivsten Prozessen im Profifußball. Gemeinsam mit �鶹ԭ�� und AWS Professional Services arbeitet die TSG Hoffenheim derzeit an einem KI-gestützten Konzept zur Spielszenensuche und testet dieses in der Praxis. Die Idee des AI-assisted Scene Finder: Analysten sollen relevante Spielszenen einfacher und schneller finden können, indem sie in natürlicher Sprache beschreiben, wonach sie suchen.

Statt sich mühsam durch lange Videoaufnahmen zu klicken, können sie zum Beispiel fragen: „Zeige Konter nach Ballgewinn, die in einem Torschuss endeten.“

Das System liefert innerhalb weniger Sekunden passende Sequenzen.

Für einen Club wie die TSG Hoffenheim steckt darin großes Potenzial: weniger Zeitaufwand für die manuelle Videosuche, eine fokussierte taktische Vorbereitung und eine noch engere Zusammenarbeit zwischen Analyse‑ und Trainerteam.

Innovation gemeinsam gestalten

„Unsere Partnerschaft mit �鶹ԭ�� geht über die bloße Einführung neuer Technologien hinaus“, sagt Timo Gross, Head of Football Intelligence bei der TSG Hoffenheim. „Es geht uns um echte Co-Innovation. Wir bringen unsere praktische Erfahrung aus dem Fußballalltag ein und kombinieren sie mit der �鶹ԭ��-Expertise in den Bereichen Enterprise-KI und cloud-basierten Sporttechnologien. Durch den engen Austausch und das Testen neuer Ideen gestalten wir aktiv die nächste Generation von KI-Funktionen in �鶹ԭ�� Sports One mit.“

Mit intelligentem Scouting, Erkenntnissen aus natürlicher Sprachverarbeitung und automatisierter Videosuche entwickelt sich die Fußballanalyse rasant weiter. Künstliche Intelligenz wird im Profisport auch in Zukunft noch wichtiger werden. �鶹ԭ�� und die TSG Hoffenheim vertiefen ihre Zusammenarbeit mit dem Ziel, Leistung zu steigern, Prozesse zu vereinfachen und neue strategische Vorteile zu erschließen.

Copyright Bilder: © TSG Hoffenheim

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

Embodied AI als gemeinsamer Innovationsschwerpunkt 

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

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

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

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

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

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

Programme, die Wirkung zeigen 

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

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

Schnelle Ergebnisse durch Co-Innovation 

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

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

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

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

Zentrale Einsatzfelder für KI im Großhandel

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

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

KI als integraler Bestandteil von Großhandelsprozessen

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

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Sechs Teams kämpfen um die höchste Mitarbeiterauszeichnung bei �鶹ԭ��: den Hasso Plattner Founders’ Award (HPFA). Der HPFA erhält ab diesem Jahr eine stärkere thematische Ausrichtung. Es gibt nun zwei Kategorien: „Scaling Innovation“ und „Emerging Ideas“. Beide bilden verschiedene zukunftsweisende Denkansätze ab und die verschiedenen Wege, auf denen Innovation den Erfolg der �鶹ԭ�� vorantreibt. Das diesjährige Motto der Auszeichnung lautet KI.

Auch dieses Jahr stellt �鶹ԭ�� News alle Finalisten und ihre Beiträge vor. Wir beginnen mit der ersten Kategorie „Scaling Innovation“ (Skalierung von Innovationen). Hier werden Projektteams ausgezeichnet, deren wegweisende Innovationen perfekt auf die strategischen Prioritäten von �鶹ԭ�� ausgerichtet sind und einen messbaren, nachhaltigen Erfolg für das Unternehmen bedeuten. Die Gewinner werden im Rahmen der Preisverleihung am 26. März 2026 bekannt gegeben.

 �鶹ԭ�� Joule for Developers, ABAP AI capabilities

Während Unternehmen weltweit den Umstieg auf �鶹ԭ�� S/4HANA vorantreiben, bleibt eine Tatsache bestehen: ABAP ist nach wie vor das Rückgrat der �鶹ԭ��-Technologie und der darauf basierenden, unternehmenskritischen Geschäftsprozesse. Entwicklern dieser zentralen Technologie fehlten jedoch bislang moderne, KI-gestützte Tools, die in anderen Programmier-Ökosystemen längst zum Standard gehören – eine Diskrepanz, die sich bei großen Transformationsprojekten noch verschärft.

Genau diese Lücke schließt �鶹ԭ�� Joule for Developers mit seinen KI-Funktionen für die ABAP-Entwicklung. Als Teil des breit gefächerten �鶹ԭ��-Joule-Portfolios für generative KI stellt diese Lösung den Entwicklungsteams direkt in ihrer Arbeitsumgebung KI-Funktionen bereit, die exakt auf die ABAP-Entwicklung abgestimmt sind. Damit werden die Prozesse rund um das Erstellen, Verstehen und Pflegen von ABAP-Code modernisiert, um das Innovationstempo im Unternehmen deutlich zu steigern.

�鶹ԭ�� Joule for Developers,  ABAP AI capabilities, ist direkt in die ABAP-Entwicklungswerkzeuge integriert. Die Lösung unterstützt Entwicklungsteams mit einem hybriden Ansatz. Dieser kombiniert ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM), das von �鶹ԭ��-Datenwissenschaftlern mit Millionen von ABAP-Codezeilen trainiert wurde, mit Geschäftsmodellen, die mit Kontext aus jahrzehntelanger �鶹ԭ��-Expertise angereichert sind. Entwicklungsteams stehen spezielle Funktionen für ihre täglichen Aufgaben zur Verfügung. Dazu zählen vorausschauende Code-Vervollständigung, die Generierung von Modultests, Echtzeit-Erläuterungen und Chat-basierte Unterstützung. All diese Funktionen tragen dazu bei, ihre Produktivität und Zufriedenheit erheblich zu steigern.

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Ergänzend dazu setzt ABAP AI für die Migration von kundeneigenen Entwicklungen neue Maßstäbe für die Bewältigung der komplexen Aufgabe, älteren kundeneigenen Code von �鶹ԭ�� ERP Central Component auf �鶹ԭ�� S/4HANA umzustellen. Wofür einmal wochenlange manuelle Analyse erforderlich war, dauert nun nur noch wenige Stunden. Die KI erläutert die Logik im Altsystem, hebt die erforderlichen Anpassungen hervor und generiert Migrationsvorschläge. Die in die Anwendung für die Migration von kundeneigenen Entwicklungen auf �鶹ԭ�� BTP integrierte Lösung ermöglicht es der Projektleitung und Beratern, den Umfang von Arbeitspaketen und die Zeitpläne für Projekte zur Migration von Kundencode deutlich präziser festzulegen.

Tausende von Entwicklern bei mehr als 280 Kunden und 470 Partnern sowie 6.500 interne ABAP-Entwickler nutzen bereits die KI-Funktionen für die ABAP-Entwicklung von �鶹ԭ�� Joule for Developers, wobei die Lösung bei der �鶹ԭ�� und im gesamten Partnernetz immer häufiger eingesetzt wird. Das Projekt wurde 2023 als Proof of Concept gestartet und war 2025 für Unternehmen verfügbar. Es ist ein Beleg dafür, was durch eine organisationsübergreifende Zusammenarbeit zwischen ABAP-, KI- und �鶹ԭ��-S/4HANA-Teams erreicht werden kann – mit der Integration von Innovationen in eine der wichtigsten Entwickler-Communitys von �鶹ԭ��.

Teamleiterin Jasmin Gruschke, KI-Architektin und Projektexpertin, beschreibt den besonderen Teamgeist: „Gebündelt in einer gemeinsamen Vision und Engagement für den Kunden ist unsere geballte Energie in die Realisierung einer außergewöhnlichen Idee geflossen. Damit haben wir gezeigt, dass wir visionäre Konzepte zusammen in etwas Bemerkenswertes umsetzen können.“

�鶹ԭ�� Document AI

Die zunehmende Datenflut stellt eine immer größere Herausforderung für Unternehmen dar, die sich in ausufernden unstrukturierten Geschäftsdokumenten manifestiert. Von Rechnungen und Bestellungen bis hin zu Verträgen und Versandpapieren – Unternehmen ertrinken in Daten, die eine zeitaufwendige manuelle Bearbeitung erfordern. �鶹ԭ�� Document AI bewältigt diese Herausforderung, indem es verändert, wie Unternehmen dokumentbasierte Daten extrahieren, verarbeiten und damit umgehen.

Mittlerweile setzen über 30.000 Kunden auf die Lösung, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten, mit nahtloser Integration in die �鶹ԭ��-Kernanwendungen. �鶹ԭ�� Document AI bietet unternehmensgerechte Automatisierung ohne kostspielige Integrationen oder umfangreiches Modelltraining, sodass Unternehmen Workflows beschleunigen, Fehler reduzieren und die Entscheidungsfindung umfassend verbessern können. Reale Kundendaten zeigen die konkreten Auswirkungen: Die automatisierte Dokumentenverarbeitung auf Basis von �鶹ԭ�� Document AI generiert einen jährlichen Wert von schätzungsweise 2,6 Mrd. €.

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�鶹ԭ�� Document AI ist nun nativ in 32 Geschäftsprozesse in �鶹ԭ�� S/4HANA, �鶹ԭ�� Business Network, �鶹ԭ�� Concur, �鶹ԭ�� Fieldglass, �鶹ԭ�� SuccessFactors, �鶹ԭ�� Customer Experience und �鶹ԭ�� BTP integriert. Dutzende weitere Anwendungsfälle befinden sich in der Entwicklung. Diese nahtlose Integration von „alltäglicher KI“ in Produkte, die bereits von Kunden verwendet werden, leistet einen wichtigen Beitrag zur Akzeptanz bei den Bestandskunden der �鶹ԭ�� auf der ganzen Welt.

Die Technologie hinter der Lösung setzt neue Branchenstandards. �鶹ԭ�� war eines der ersten Unternehmen, die auf die Innovation der schemabasierten Zero-Shot-Dokumentenverarbeitung setzten: einen Ansatz, durch den KI-Systeme komplexe Dokumente ohne spezielles Training verstehen können. Dies wird nun im gesamten KI-Partnernetz großflächig genutzt. Bereits vor dem Aufkommen großer Sprachmodelle waren �鶹ԭ��-Forscher Vorreiter in diesem Bereich mit preisgekrönten und zukunftsweisenden Artikeln zu beispielsweise CharGrid, BERTgrid und Charmer. Diese KI-Methoden sollen Computern helfen, Dokumente zu verstehen.

Das Team entwickelt weiterhin Innovationen mit KI, die sofort aus Benutzerfeedback lernt, Dokumente visuell „sieht“ und interpretiert und Inhalte gut genug versteht, um intelligente Maßnahmen zu ergreifen. Die generativen KI-Modelle der nächsten Generation unterstützen nun mehr als 110 Sprachen. Durch diese Innovationen hat sich die Plattformnutzung auf der �鶹ԭ�� BTP für die benutzerdefinierte Dokumentautomatisierung seit 2020 um das 285-Fache erhöht. Dies zeigt, dass Entwickler weltweit diese Technologie nutzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Im nächsten Schritt wird �鶹ԭ�� Document AI wiederverwendbare Tools einführen, mit denen KI-Agenten komplexe Dokumenten-Workflows branchenübergreifend abwickeln können. Da unstrukturierte Daten und unterschiedliche Dokumenttypen für Geschäftsprozesse immer wichtiger werden, ist die Nachfrage nach intelligenteren, schnelleren und anpassungsfähigeren Lösungen zum Verstehen von Dokumenten so hoch wie noch nie.

Tobias Weller, Chief Product Owner und Teamleiter, erklärt: „Wir haben �鶹ԭ�� Document AI entwickelt, um messbaren Mehrwert für Unternehmen auf globaler Ebene zu schaffen – sicher, verantwortungsbewusst und integriert in alltägliche Prozesse. Dies ist ein Beleg für die Fähigkeit der �鶹ԭ��, KI in großem Maßstab umzusetzen.“

SuccessFactors Learning: GenAI Content Generation

Mit KI, die den Arbeitsalltag in beispielloser Geschwindigkeit umgestaltet, stehen Unternehmen vor einer doppelten Herausforderung: der Notwendigkeit neuer Kompetenzen und überwältigenden Mengen an Daten. SuccessFactors Learning: GenAI Content Generation ist eine bahnbrechende Funktion, mit der die Erstellung von Lerninhalten im gesamten Unternehmen optimiert, beschleunigt und skaliert werden kann.

Die neue Funktion nutzt modernste große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), um einfache Prompts oder hochgeladene Dateien im Handumdrehen in vollständige, konforme Lernangebote umzuwandeln. Wofür zuvor Tage, Wochen oder gar Monate erforderlich waren, ist nun nahezu sofort umsetzbar. Das System generiert Lehrpläne, Quizfragen, interaktive Elemente, Zusammenfassungen und Bewertungen – und alles ist auf die Benutzereingaben und den Unternehmenskontext zugeschnitten.

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Eine wichtige Innovation liegt in der Multi-LLM-Koordination, die eine dynamische Auswahl und Kombination spezialisierter Modelle ermöglicht. Dies stellt eine hohe Präzision, Domänenrelevanz und unternehmensweite Content-Governance sicher. Mithilfe mehrsprachiger Übersetzungen in Echtzeit können Schulungsteams globale Kurse gleichzeitig starten, während die KI-basierte Kompetenzextraktion Inhalte automatisch an Personalentwicklungs-Strategien ausrichtet.

Erste Analysen zeigen, dass Unternehmen Lerninhalte fünfmal schneller erstellen können. Dies sorgt für drastische Kostensenkungen und versetzt Teams in die Lage, schneller auf sich ändernde Qualifikationsanforderungen zu reagieren. Fachexperten im gesamten Unternehmen können nun Inhalte erstellen und Wissen effektiver austauschen – ohne dass Fachkenntnisse für die Konzipierung von Schulungsunterlagen erforderlich sind. Durch die Umformung von Wissen in strukturierte, skalierbare Lernangebote unterstützt die Initiative Unternehmen dabei, flexibler zu werden, die Mitarbeitermotivation zu steigern und eine kontinuierliche Weiterbildung im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Teamleiterin Neha Dhawan, Principal Product Manager, SuccessFactors Learning, beschreibt die Vorteile des Projekts: „Wir entwickeln nicht nur Technologien, sondern Möglichkeiten, damit Administratoren schneller vorankommen, Führungskräfte ihre Teams besser unterstützen und Lernenden persönliche und aussagekräftige Inhalte angeboten werden können. Wenn wir Lernangebote zugänglicher und inspirierender gestalten können, dann haben wir etwas geschaffen, das wirklich bedeutsam ist.“

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Streitkräfte und Sicherheitsinstitutionen stehen heute vor der Herausforderung, komplexe Einsätze über Verbündete, Domänen und Lieferketten hinweg zu koordinieren und dabei gleichzeitig resilient, transparent und handlungsfähig zu bleiben. Im Defense Innovation Hub bringt �鶹ԭ��-Software, Daten, KI und Branchenexpertise zusammen und zeigt, wie integrierte digitale Systeme dabei helfen können, strategische Vorgaben in operative Einsatzbereitschaft zu übersetzen. So lassen sich zentrale Bereiche wie Personalverfügbarkeit, Logistik, Beschaffung, Fertigung, Ausbildung und Instandhaltung umfassend vernetzen. Gemeinsam bilden diese Fähigkeiten das digitale Fundament für reale Verteidigungseinsätze. 

„Einsatzbereitschaft lässt sich heute nicht mehr allein an der Ausrüstung messen – entscheidend ist, wie gut Menschen, Prozesse und Partner miteinander vernetzt sind“, sagt Thomas Saueressig, Mitglied des Vorstands der �鶹ԭ�� SE für Customer Services & Delivery. „In einem zunehmend unbeständigen Sicherheitsumfeld brauchen Streitkräfte Systeme, auf die sie sich verlassen können – Systeme, die resilient, interoperabel und souverän sind. Mit unserem Defense Innovation Hub zeigen wir, wie digitale Plattformen die operative Einsatzbereitschaft stärken können, ohne dass Kontrolle, Compliance oder Handlungsfreiheit darunter leiden.“ 

Ein Hub, der auf ��ü�Գ�����s Verteidigungs- und Technologie-Ökosystem aufbaut 

��ü�Գ����� bietet mit seinem starken Verteidigungs- und Technologie-Ökosystem den idealen Rahmen für den neuen Hub. Hier treffen innovative Start-ups auf etablierte Branchenführer, akademische Spitzenforschung auf öffentliche Institutionen. Die Technische Universität ��ü�Գ����� und wichtige Regierungsbehörden vor Ort schaffen beste Voraussetzungen für eine sektorübergreifende Zusammenarbeit. Die Besucher konnten in praxisnahen Szenarien erleben, wie �鶹ԭ��-Lösungen für innere und äußere Sicherheit Menschen, Ressourcen und Lieferketten zu einem einheitlichen, sicheren Lagebild verbinden. 

„Die Technische Universität ��ü�Գ����� freut sich, gemeinsam mit �鶹ԭ�� daran zu arbeiten, Spitzenforschung in operative Sicherheits- und Verteidigungsfähigkeiten zu überführen“, sagte Chiara Manfletti, Leiterin des Lehrstuhls für Raumfahrttechnik und Geodäsie an der Technischen Universität ��ü�Գ����� und wissenschaftliche Leiterin der neu gegründeten TUM Security and Defense Alliance. „Angesichts der zunehmenden Geschwindigkeit technologischer Innovation stellen strategische Partnerschaften wie diese sicher, dass wissenschaftliche Durchbrüche zügig in konkrete Anwendungen überführt werden können, um die operative Einsatzbereitschaft nachhaltig zu stärken.“ 

Die Eröffnung bildete zugleich den Auftakt zur Münchner Sicherheitskonferenz in dieser Woche, bei der Resilienz, Interoperabilität und technologische Souveränität im Mittelpunkt stehen werden. �鶹ԭ�� wird die gesamte Woche über mit politischen Entscheidungsträgern und Partnern im Gespräch bleiben und diskutieren, wie digitale Innovationen Sicherheit und Verteidigung in einer zunehmend zersplitterten Welt unterstützen können. 

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

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

Dana Roesiger, +49 6227 7 63900, dana.roesiger@sap.com , CET 
�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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�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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Neue zeigen, dass inzwischen fast alle Unternehmen KI in irgendeiner Form nutzen, doch die meisten fangen gerade erst an, den KI-Einsatz verantwortungsvoll und effektiv auszuweiten. Gleichzeitig steht es außer Frage, dass der technologische Wandel nach wie vor bemerkenswert schnell voranschreitet. Dieser Wandel muss durch laufende Unternehmenstransformation, Führungsstärke und die Fähigkeit, zu lernen und umzulernen, mit Umsicht in die richtigen Bahnen gelenkt werden.

Ich bin davon überzeugt, dass es in der Zukunft nicht um den Wettlauf Mensch gegen KI gehen wird, auch wenn dies nach wie vor immer wieder gern behauptet wird. Die Zukunft wird davon geprägt sein, wie effektiv die Einbindung von KI in Arbeit und Gesellschaft durch menschliches Wissen, Urteilsvermögen und Know-how gestaltet wird. Die eigentliche Chance besteht darin, Mensch und KI in kreativen und analytischen Bereichen zu kombinieren und die richtigen Kompetenzen im entsprechenden Kontext anzuwenden.

Wenn KI vertrauenswürdig und ethisch eingesetzt wird, kann sie das menschliche Potenzial verstärken. Gleichzeitig verändert sie aber zwangsläufig bestimmte Rollen und Aufgaben. Im intelligenten Zeitalter geht es nicht um technologische Dominanz, sondern um zielgerichteten Fortschritt durch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Power-Paare aus Mensch und KI

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten mit einem neuen Kollegen zusammen, der nicht in einem Seminarraum unterrichtet, sondern mit Algorithmen trainiert wurde, die riesige Datensätze verarbeiten. Mit einfachen Worten: Dieser KI-Teamkollege steuert Schnelligkeit, Skalierung und Präzision bei, während Sie Urteilsvermögen, Kontext und Kreativität mitbringen. Gemeinsam erzielen Sie Ergebnisse, die keiner von Ihnen allein erzielen könnte.

Dies geschieht bereits in allen Branchen. Der entscheidende Unterschied besteht darin, wie gut Menschen und intelligente Systeme sich gegenseitig ergänzen – in erster Linie dann, wenn die Fähigkeit von KI, datengestützt Ergebnisse zu erzielen, mit der Anpassungsfähigkeit und den Visionen des Menschen kombiniert wird. Aus diesen Power-Paaren aus Mensch und KI entspringen neue Wettbewerbsvorteile, denn durch diese können Probleme schneller gelöst, Chancen früher erkannt und Innovationen tatkräftiger umgesetzt werden.

Doch dieses Potenzial kann nur dann realisiert werden, wenn der Mensch den eingesetzten KI-Tools vertraut. Hierbei kommt es auf ein Vertrauen an, das nicht nur auf Transparenz basiert, sondern auf der alltäglichen Erfahrung mit Systemen, die zum Erfolg verhelfen.

Die Arbeitswelt neu gestalten

Um die Power-Paare aus Mensch und KI auf Erfolgskurs zu bringen, müssen Unternehmen ihre Arbeitsstrukturen neu gestalten. Vertrauen und Zusammenarbeit reichen nicht aus, wenn die zugrunde liegenden Strukturen unflexibel bleiben. Herkömmliche Rollen und Hierarchien können mit dem fortschreitenden technologischen Wandel nicht Schritt halten. Die Strukturen des Arbeitsalltags werden immer fließender und durch Kompetenzen, Zusammenarbeit und eine Zusammenführung von Intelligenz geprägt. Dies erfordert anpassungsfähige Unternehmen, die auf kontinuierliches Lernen setzen und ihre Teams in die Lage versetzen, neu auftretende Herausforderungen unmittelbar zu bewältigen.

Folglich werden durch diesen Wandel auch neue Erwartungen an Führungskräfte herangetragen. Mit dem Fortschritt der KI nimmt die Führung durch den Menschen an Bedeutung zu, nicht ab. Führungskräfte müssen die Voraussetzungen schaffen, durch die sich menschliche und künstliche Intelligenz gegenseitig verstärken können, und sie müssen aktiv den effektiven Einsatz von KI vorantreiben, um Ergebnisse zu erzielen. Dazu muss ein neues Modell eingeführt werden, in dem Führungskräfte integrierte Systeme aus Mensch und KI-Agent flexibel verwalten. Sie sind nicht nur für die Leistung ihrer Mitarbeiterteams verantwortlich, sondern auch für die Einschränkungen der eingesetzten KI-Modelle. Das bedeutet, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem Ausprobieren ausdrücklich erwünscht ist und sich die Mitarbeitenden in der Weiterentwicklung ihrer Rollen unterstützt fühlen.

Wie aus der �鶹ԭ��-eigenen hervorgeht, zeigen sich Mitarbeitende zunehmend offen für Coaching und Support mit KI-Unterstützung. Wenn KI Teile der Coaching-Rolle übernimmt, müssen sich Führungskräfte auf die Elemente konzentrieren, die nur der Mensch bieten kann: Kontext, Empathie und die Fähigkeit, andere zu inspirieren. KI kann Fortschritte verfolgen, aber sie kann kein Vertrauen aufbauen oder kulturelle Gestaltung übernehmen.

Die menschlichen Fähigkeiten, die das intelligente Zeitalter prägen

Im Zuge der engeren Zusammenarbeit zwischen Mensch und intelligentem System müssen sich auch die Fähigkeiten des Menschen weiterentwickeln. Studien der und des zeigen, dass Kompetenzen eine kürzere Halbwertszeit haben als je zuvor. Herkömmliche Jobprofile eignen sich nicht mehr. Der entscheidende Unterschied besteht darin, wie schnell Menschen lernen und mit dem technologischen Fortschritt Schritt halten können.

Ein kompetenzorientiertes Unternehmen hat die Fähigkeiten der Mitarbeitenden über deren gesamten Lebenszyklus ganzheitlich im Blick – von der Neueinstellung und Schulung bis hin zu Talentförderung und Nachfolgemanagement. Erfolgsentscheidend ist die Fähigkeit, sich schnell an externe Veränderungen und Umwälzungen anzupassen. Ein Unternehmen kann die erforderlichen Qualifikationen fast in Echtzeit anpassen. Das ist die Voraussetzung, um wettbewerbsfähig zu bleiben und schnell auf Kunden- und Marktanforderungen zu reagieren.

KI ist der Katalysator für diese Anpassungsfähigkeit: Sie erkennt Kompetenzlücken in Echtzeit, personalisiert Schulungsprogramme und sorgt dafür, dass Talente flexibel dort eingesetzt werden, wo sie am dringendsten benötigt werden. Dadurch wird das Qualifikationsmanagement von einem statischen Prozess zu einem dynamischen System, durch das sich die Belegschaft mit der Technologie weiterentwickelt, anstatt von ihr überholt zu werden.

Kultur als wahrer Algorithmus

Zugleich wird Kultur zu einem ebenso entscheidenden Faktor. Die Technologie treibt vielleicht den Wandel voran, aber dessen Auswirkungen werden durch die Kultur bestimmt. Eine verantwortungsvolle KI-Einführung beruht auf einer soliden kulturellen Grundlage. Eine Kultur des Vertrauens ermöglicht es den Mitarbeitenden, Verantwortung zu übernehmen und neue Konzepte auszuprobieren, ohne Angst vor Misserfolg zu haben. Ziel ist eine Belegschaft, die wachstumsorientiert denkt. Mit einer Mentalität, die sich durch den inneren Antrieb zum Wachsen auszeichnet, lassen sich Veränderungen von Unsicherheit in Fortschritt verwandeln. Es geht dabei um die Fähigkeit, zu lernen und umzulernen, veraltete Konzepte loszulassen und neue zu übernehmen.

In schnelllebigen Branchen wie der Technologiebranche liegt das Tempo des Wandels außerhalb der Kontrolle des Einzelnen. Was man gestalten kann, ist, wie wir darauf reagieren. Wenn die Flexibilität im Unternehmen konstant durch Neugier und Anpassungsfähigkeit geprägt wird, kann der Wandel optimistisch angegangen werden.

Eine inklusive, zukunftsorientierte Gesellschaft

Wenn eine solche solide Unternehmenskultur mit verantwortungsvoller KI-Einführung vorangeht, reicht ihr Einfluss von selbst über den Arbeitsplatz hinaus und gestaltet mit, wie Technologie die Gesellschaft, die Volkswirtschaft, den Arbeitsmarkt und das Bildungssystem verändert. Ob dieser Wandel zu größeren Chancen oder größerer Ungleichheit führt, hängt von den Entscheidungen ab, die wir jetzt treffen.

KI vergrößert schon jetzt den Zugang zu Weiterbildung, ermöglicht Coaching für alle, schafft mehr Chancen und sorgt dafür, dass sich Mitarbeitende auf sinnstiftende Arbeit konzentrieren können, die nur der Mensch erledigen kann. Die Herausforderung besteht nun darin, diese Vorteile so auszuweiten, dass das intelligente Zeitalter im Rahmen eines verantwortungsvollen Ansatzes mit dem Menschen im Mittelpunkt die gemeinsame Teilhabe am Fortschritt – und keine größere Ungleichheit – hervorbringt.

Worauf es jetzt ankommt

Im intelligenten Zeitalter wartet der technologische Fortschritt auf niemanden – und sollte das auch nicht. Es obliegt aber den Führungskräften, die Arbeitswelt und Unternehmen so umzugestalten, dass sich menschliche und künstliche Intelligenz gegenseitig optimal ergänzen.

Hierfür müssen Strukturen, Kompetenzen und Führungsmodelle radikal neu gedacht werden, um dem Innovationstempo gerecht zu werden. Drei wichtige Punkte sind zu berücksichtigen.

• Vertrauensbildende Entwicklung: In jeder Phase der KI-Entwicklung muss eine transparente Governance und eine explizite Verantwortlichkeit des Menschen sichergestellt werden. Nur so kann Vertrauen in die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI entstehen.
• Ausbau menschlicher Fähigkeiten: Kontinuierliches Lernen, Weiterbildung und Mobilität müssen zum Standard werden. Unterstützung erfährt dies durch KI-Erkenntnisse, die Talente mit Chancen in Echtzeit verbinden.
• Führung mit Menschlichkeit: Bei jeder Entscheidung müssen Empathie, Zweckbindung und ethisches Urteilsvermögen verankert werden.

Technologie kann die Leistung steigern und sogar dazu inspirieren, unkonventionelle Wege zu gehen, aber nur dann, wenn sie von klaren Absichten und Werten geleitet wird. In Zukunft werden Unternehmen erfolgreich sein, deren Arbeitsumfeld mit dem Tempo der Technologie Schritt hält – und die dabei an Menschlichkeit als zentralem Wert festhalten.

KI wird unser Potenzial vergrößern, und auch wenn der technologische Fortschritt weitgehend unaufhaltsam ist, entscheiden doch unsere Werte und unsere Führungsstärke darüber, wie wir darauf reagieren und dessen Auswirkungen steuern. KI ist ohne Menschlichkeit schlicht und ergreifend unvollständig.

Gina Vargiu-Breuer ist Chief People Officer, Labor Director und Mitglied des Vorstands der �鶹ԭ�� SE.

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KI bietet die Möglichkeit, nicht nur das Lernen zu beschleunigen, sondern auch die Effizienz von Unternehmen nachhaltig zu steigern. Eine ergab, dass 44 Prozent der Mitarbeitenden bereits KI-gestütztes Lernen nutzen und 81 Prozent der Personalabteilungen solche Technologien integrieren oder deren Einführung planen. Dies zeigt, dass sich KI im Schulungsbereich von Unternehmen durchsetzt. Gleichzeitig wirft dies aber auch eine wichtige Frage auf: Wie können Unternehmen sicherstellen, dass ein schnelleres Lernen nicht zu Lasten einer umfassenden Wissensvermittlung und dauerhaften Wissensverankerung geht?

„Time to Competency“ zählt

Im Corporate Learning ist Time to Competency ein zentraler Faktor. Darunter versteht man die von Mitarbeitenden benötigte Zeit, um die Fähigkeiten, Kenntnisse und Sicherheit zu erlangen, damit sie ihre Arbeit effektiv und selbstständig erledigen können. Sie ist eine wichtige Kennzahl, da eine Verkürzung dieser Zeit die Produktivität steigern, die Schulungskosten senken und einen Wettbewerbsvorteil bieten kann. Eine schnelle Wissensaneignung kann sich jedoch als kontraproduktiv erweisen, wenn das erworbene Wissen oberflächlich oder nicht von Dauer ist.

KI verändert das Lernen

Die Fähigkeit des Menschen zu lernen hat sich über Jahrtausende entwickelt – die KI hat dafür nur wenige Jahre gebraucht. Wenn KI auf Best Practices im Bereich Lernen abgestimmt ist, kann sie das Lernen im Hinblick auf drei zentrale Faktoren von Grund auf verändern: Personalisierung, praktische Übungen und Messung des Kenntnisstands. Schauen wir uns beispielsweise an, wie diese drei Faktoren bei der Einarbeitung neuer Vertriebsmitarbeitender in der Praxis aussehen.

Personalisierte Learning Journeys steigern das Mitarbeiterengagement

Erstens fördert eine KI-gestützte Personalisierung das Engagement von Mitarbeitenden. Generative KI-Tools können Lernenden dabei helfen, komplexe Themen ausgehend von ihren individuellen Wissenslücken anzugehen. Im Falle von Vertriebsmitarbeitenden kann KI Leistungsmuster und Wissensstände von Mitarbeitenden analysieren. Daraus kann sie maßgeschneiderte Lernpfade erstellen, die sich genau auf die Fähigkeiten konzentrieren, die sich die einzelnen Mitarbeitenden aneignen müssen – seien es Produktkenntnisse, Verhandlungstechniken oder der Umgang mit Einwänden von Kunden. Dieses personalisierte Konzept führt zu einer deutlich besseren Wissensverankerung und -anwendung, da das Lernen direkt für die jeweilige Rolle relevant ist.

Simulierte Praxis beschleunigt die Wissensaneignung

Zweitens beschleunigt praxisorientiertes Lernen das Onboarding und die Wissensaneignung. Vertriebsmitarbeitende können beispielsweise mit KI-gestützten Simulatoren Kundengespräche mit virtuellen Käufern üben, die auf verschiedene Pitches und Verkaufsmethoden natürlich reagieren. Sie erhalten dabei sofortiges Feedback zu ihrem Kommunikationsstil, zu ihrem Umgang mit Einwänden von Kunden und darauf, wie klar sie den Nutzen von Produkten erklären. Diese simulierten Interaktionen stärken das Selbstvertrauen vor realen Kundengesprächen und verkürzen die Einarbeitungszeit erheblich.

Kenntnisstand messen und aufrechterhalten

Drittens sorgt die Messung dafür, dass das Wissen wirklich dauerhaft verankert bleibt. Nachhaltiges Lernen erfordert mehr als Schnelligkeit. Es muss sicherstellen, dass der Stoff umfassend verstanden wird und langfristig angewendet werden kann. KI-Lernplattformen überwachen nicht nur, dass die Schulung abgeschlossen wird, sondern verfolgen auch durch laufende Bewertungen, wie sich das Wissen weiterentwickelt. Wiederholtes On-the-Job-Training und umfassende Praxiserfahrungen können dazu beitragen, das Wissen zu festigen. Vertriebsteams können beispielsweise KI-Tools nutzen, die reale Kundeninteraktionen nach dem Training analysieren und messen, wie effektiv neue Techniken angewendet werden. Und sie können kontinuierlich Mikro-Lerneinheiten zur Auffrischung anbieten, wenn das Gelernte langsam in Vergessenheit gerät. So können sie sicherstellen, dass die Investitionen in Vertriebsschulungen zu einer dauerhaften Leistungsverbesserung führen.

Von Wissenslücken zu strategischem Lernen

Doch selbst mit diesen Tools stehen Fachleute im Bereich Lernen und Weiterbildung vor Herausforderungen. Denn wie die Cegos-Studie berichtet, hat fast die Hälfte der HR-Mitarbeitenden Schwierigkeiten, ihre Schulungsangebote schnell genug an die tatsächlichen Bedürfnisse anzupassen. Mitarbeitende wiederum haben häufig das Gefühl, dass ihr Schulungsbedarf zu spät adressiert wird. KI kann diese Lücke mithilfe von Lernanalysen schließen, um Wissenslücken frühzeitig zu erkennen und zeitnah Maßnahmen zu ergreifen.

Die echte Chance besteht darin, eine schnelle Wissensaneignung mit dem Aufbau langfristiger Fähigkeiten und Kenntnisse in Einklang zu bringen. Unternehmen müssen nicht nur messen, wie schnell Mitarbeitende einen bestimmten Wissenstand erreichen, sondern auch sicherstellen, dass diese Kenntnisse und Fähigkeiten dauerhaft sind. Zu den wichtigsten Strategien gehören Mikrolearning, angepasste Lerninhalte, Mentorship und Integration von Praxisphasen – all dies zielt darauf ab, Wissen fest zu verankern und unnötige Verzögerungen zu reduzieren.

Dauerhafte Wissensverankerung sicherstellen

Um die Zeit der Wissensaneignung wirklich zu verkürzen und gleichzeitig einen umfassenden, dauerhaften Kenntnisstand sicherzustellen, benötigen Unternehmen strukturierte, skalierbare Lernlösungen. Eine solche Lösung ist . Sie bietet umfassenden Zugriff auf von Fachleuten begleitete Ressourcen, mit denen man sowohl  als auch auf dem aktuellen Stand halten kann. Strukturierte Learning Journeys sorgen für ein individuelles Lerntempo und kontinuierliche Weiterentwicklung. Sie ermöglichen es Mitarbeitenden, sich beruflich weiterzubilden und gleichzeitig ihre täglichen Aufgaben zu erledigen. Durch die Integration von �鶹ԭ��-Schulungen in die täglichen Arbeitsabläufe können Unternehmen nachhaltige Lerngewohnheiten fördern und den Mitarbeitenden die Fähigkeiten vermitteln, die sie für eine langfristige gute Leistung benötigen.

KI wird also das menschliche Lernen nicht ersetzen, sondern verbessern – jedoch nur, wenn wir sie gezielt einsetzen. Als Führungskräfte müssen wir den Lernerfolg nicht nur daran messen, wie schnell wir uns Kenntnisse aneignen, sondern auch daran, wie dauerhaft und nachhaltig das Wissen ist.

Markus Marsch ist Global Head of Product and Solution Learning für �鶹ԭ�� Industries & Experiences.

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Keine Sorge: Dafür müssen Sie nicht unbedingt die ganze Welt beschenken. Wirklich etwas zu bewirken, ist ganz einfach: Es beginnt mit einer bewussten Entscheidung – und der kann Ihnen dabei helfen. 

Was wäre, wenn der Kaffee, den Sie verschenken, Seniorinnen und Senioren ermöglicht, etwas Neues zu lernen, und Einsamkeit vorbeugt? Oder wenn der Kauf eines nachhaltigen, von wirtschaftlich benachteiligten Frauen bestickten Pullovers dazu beiträgt, ein UNESCO-geschütztes Handwerk zu erhalten? Würden Sie sich über einen handgemachten Dekoartikel freuen, wenn dadurch notleidende Kinder lebensrettende Hilfsgüter erhalten? Der �鶹ԭ�� Community Holiday Gift Guide enthält über hundert Geschenkideen, die genau das möglich machen. 

Wir wissen: Weihnachtseinkäufe können in Stress ausarten. Hier kann der �鶹ԭ�� Community Holiday Gift Guide Abhilfe schaffen: Er enthält eine kuratierte Liste mit über 200 Unternehmen und Organisationen. Sie bieten hochwertige Produkte und Dienstleistungen und fördern mit ihren Gewinnen gemeinnützige Projekte in ihrem Umfeld und für die Gesellschaft. 

Als Verbraucher wissen wir, dass unsere Entscheidungen Folgen haben: Wir fördern, was wir kaufen. Wenn Sie bei diesen kleinen Unternehmen kaufen, tragen Sie zu ihrem Überleben bei und fördern Innovation. Sie unterstützen das Ziel der �鶹ԭ��, gesellschaftlich engagierten Unternehmen unter die Arme zu greifen und dabei zu helfen, dass Menschen sich neue Kenntnisse und Fähigkeiten aneignen können. Sie zeigen, dass Sie Teil eines Systems sind, das Inklusion, Nachhaltigkeit und moralische Werte ernst nimmt. 

Schauen Sie sich im um und treffen Sie eine kleine Entscheidung, die große Wirkung hat. Teilen Sie den Guide in Ihren Netzwerken und inspirieren Sie damit andere, gesellschaftlich engagierte Unternehmen zu unterstützen. Und verwenden Sie den Hashtag #�鶹ԭ��4Good in den sozialen Medien. 

Auf Geschenke, die alle zum Lächeln bringen – von den Menschen, die von den Sozial-Unternehmen profitieren, bis zu den Beschenkten. Mit bewusstem und nachhaltigerem Schenken können wir gemeinsam mehr bewirken. 

Mia Naval und Franziska Holstein sind Teil des Teams Social Responsibility, Inclusion, & Commmunities bei �鶹ԭ��.

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Jedes Jahr kommen mehrere Tausend Fachbesucherinnen und -besucher aus verschiedenen Branchen zusammen, um die neuesten Entwicklungen rund um KI im Kundenservice, Automatisierung, Omnichannel-Kommunikation, Workforce-Management und Datenstrategien kennenzulernen.

2026 steht die CCW unter dem Leitmotiv „Guided by Humans – Powered by AI“ – ein Thema, das aktueller kaum sein könnte. Die Branche befindet sich mitten in einem tiefgreifenden Umbruch: Kundinnen und Kunden erwarten schnelle Reaktionen, transparente Prozesse und jederzeit verfügbare Self Services. Gleichzeitig suchen Unternehmen nach Lösungen, um steigende Servicevolumina, Fachkräftemangel und komplexere Interaktionen zu bewältigen. KI-gestützte Systeme, intelligente Routingmechanismen und smarte Arbeitsplätze sind dabei zentrale Bausteine moderner Contact-Center-Strategien.

In diesem Umfeld präsentiert �鶹ԭ�� ein umfassend erneuertes Verständnis dafür, wie zeitgemäßer Kundenservice gestaltet werden kann. Im Mittelpunkt stehen die Weiterentwicklungen der �鶹ԭ�� Service Cloud – einer Plattform, die nicht nur Prozesse beschleunigt und Serviceagenten entlastet, sondern die Interaktion zwischen Mensch und Technologie intelligent verknüpft. Die Lösung zeigt, wie sich Routineaufgaben automatisieren lassen, ohne den persönlichen Kontakt zu verlieren.

Besucherinnen und Besucher der CCW 2026 erleben vor Ort, wie ein zentraler, KI-gestützter Agentenworkspace, integrierte Self-Services und datengestützte Automatisierung zusammenspielen, um Servicequalität und Effizienz nachhaltig zu erhöhen. Gemeinsam mit dem langjährigen Partner LinkThat demonstriert �鶹ԭ�� darüber hinaus modernste Sprachintegration, Contact-Center-Anbindung und Echtzeitautomatisierung im praktischen Einsatz.

Damit wird die CCW 2026 für �鶹ԭ�� nicht nur ein Schaufenster neuer Technologien, sondern auch eine Plattform, um zu zeigen, wie menschliche Expertise und KI im Kundenservice künftig Hand in Hand gehen – und wie Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten können.

Wie gelingt es Unternehmen, Effizienz und Menschlichkeit im Service gleichermaßen zu stärken?

Gerade im Kundenservice, wo Vertrauen, Verständnis und Empathie eine zentrale Rolle spielen, bleibt der menschliche Kontakt unverzichtbar. �鶹ԭ�� verfolgt daher einen Ansatz, der Technologie und menschliche Beratung nicht gegeneinanderstellt, sondern bewusst miteinander kombiniert – ein Leitmotiv, das sich auf der CCW 2026 in allen Bereichen widerspiegelt.

Neuausrichtung des Kundenservice im Zeitalter der KI

Der Kundenservice verändert sich so tiefgreifend wie seit Jahren nicht mehr. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, steigende Erwartungen zu erfüllen, gleichzeitig effizienter zu werden und ihre Teams zu entlasten. Moderne KI kann hier enorme Unterstützung leisten – aber sie ersetzt nicht die menschliche Interaktion, sondern verstärkt sie. Die bildet genau diesen Ansatz ab: Sie automatisiert Routineaufgaben, strukturiert komplexe Fälle und unterstützt Agenten mit KI-Hinweisen, sodass die persönliche Kommunikation dort stattfinden kann, wo sie den größten Unterschied macht.

Ganzheitlicher Serviceansatz nach dem Multi-Tier-Modell

�鶹ԭ�� folgt im Bereich Kundenservice einem Multi-Tier-Modell, das einfache und komplexe Anliegen klar strukturiert:

• Self-Service & Portale: Kundinnen und Kunden erledigen Standardanfragen wie Adressänderungen, Zählerstände oder Statusabfragen eigenständig.
• Automatisierte Prozesse: Chatbots, Workflows und intelligente Klassifikationen übernehmen wiederkehrende Aufgaben.
• Serviceagenten für anspruchsvolle Anliegen: Komplexere Fälle – technische Störungen, Eskalationen oder situationsabhängige Entscheidungen – werden im persönlichen Kontakt gelöst.

Der menschliche Faktor im Service ist essenziell.  Unsere KI nimmt den Druck aus den Teams, indem sie Routineaufgaben übernimmt. Dadurch bleibt mehr Zeit für die anspruchsvollen Interaktionen, bei denen Erfahrung und Einfühlungsvermögen entscheidend sind.

Omnichannel-Workspace: schneller reagieren, besser entscheiden

Die �鶹ԭ�� Service Cloud führt Telefonie, Chat, E-Mail, Social Media und Portalinteraktionen in einem zentralen Workspace zusammen – ergänzt durch KI-gestützte Fallzusammenfassungen, Multisession-Bearbeitung und integrierte Wissensdatenbanken.
So sehen Agentinnen und Agenten in Sekunden, worum es geht, welche Historie vorliegt und welche Schritte empfohlen werden.

Erste Erfahrungen aus Pilotprojekten zeigen:

• Bearbeitungszeiten sinken deutlich
• Erstlösungsquoten steigen
• und der Stress im Contact Center nimmt spürbar ab

Optimierung von Serviceprozessen durch künstliche Intelligenz

KI unterstützt nicht nur bei der Analyse eingehender Fälle, sondern auch bei der Auswahl der passenden Expertise. Intelligent gesteuertes Routing leitet Anfragen je nach Anliegen, Dringlichkeit und Qualifikation an genau die richtige Servicekraft weiter.

Zudem nutzt �鶹ԭ�� dieselben Prinzipien, die sich auch im HR-Bereich bewährt haben: Wo Systeme wie Joule bereits Routineanfragen effizient beantworten, entsteht Freiraum für die individuelle Betreuung – ein Ansatz, der sich auch im Kundenservice als entscheidender Erfolgsfaktor erweist.

Utilities im Fokus: digitale Self-Services und modernes Störungsmanagement

Energie- und Wasserversorger stehen vor besonders hohen Anforderungen. Hier zahlt sich der Multi-Tier-Ansatz unmittelbar aus:
Zählerstände, Vertragsänderungen oder Abschlagsanpassungen können ohne Wartezeiten im Self-Service erfolgen. Bei Störungen sorgen intelligente Benachrichtigungen und transparentes Routing für schnelle Reaktionszeiten und klare Kommunikation.

In einer Branche mit komplexen Prozessen und hohem Anfragevolumen zählt jede Entlastung. Utilities-Kunden profitieren enorm von den neuen Automatisierungsfunktionen.

Datenqualität als entscheidender Erfolgsfaktor

Viele der neuen KI-gestützten Funktionen setzen auf zuverlässige Daten. Wie wichtig eine saubere Datenbasis ist, zeigt der �鶹ԭ��-News-Case Edgewell, bei dem durch gezielte Data-Governance-Programme eine Datenqualität von über 96 % erreicht wurde.
Nur auf dieser Grundlage funktionieren automatisches Routing, Klassifikationen und personalisierte Self-Service-Angebote zuverlässig.

Globaler Rollout, starke Nachfrage und praktische Beispiele

Die Weiterentwicklungen der �鶹ԭ�� Service Cloud werden seit Ende 2025 weltweit ausgerollt – mit deutlichem Interesse von Unternehmen aus allen Branchen. Besonders im Mittelstand, bei Versorgern und in serviceintensiven Bereichen wie Telekommunikation oder Transport steigt der Bedarf an skalierbaren, KI-gestützten Lösungen.

Serviceorganisationen wollen wissen, wie sie ihre Teams entlasten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern können. Genau das zeigen wir auf der CCW 2026 live am Stand.

Blick nach vorn: Menschlichkeit und Technologie sinnvoll kombinieren

�鶹ԭ�� setzt mit der neuen Generation der Service Cloud ein Zeichen dafür, wie moderne Serviceorganisationen in Zukunft arbeiten werden. KI übernimmt die Routine, der Mensch gestaltet die komplexen Momente.

Gemeinsam mit LinkThat entstehen Lösungen, die Contact Center intelligenter, schneller und zugleich menschlicher machen.

Unser Anspruch ist es, den Service der Zukunft so zu gestalten, dass Technologie unterstützend wirkt und der Mensch im Mittelpunkt bleibt!

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Ein häufiges Muster: Ein brillanter Softwareentwickler wird zum Teamleiter befördert und stellt fest, dass die neue Rolle völlig andere Fähigkeiten verlangt. Wer großes Fachwissen hat, ist nicht zwangsläufig auch gut in Personalführung. Menschen zu führen erfordert Mentoring, strategische Entscheidungen und die Fähigkeit, Konflikte zu lösen – Fähigkeiten, die in fachlichen Rollen nicht immer automatisch entwickelt werden.

Drängen Unternehmen Spitzenkräfte ohne passende Unterstützung oder Alternativen in Führungspositionen, riskieren sie zweierlei: Exzellente Fachkräfte – etwa Ingenieurinnen und Entwickler – zu verlieren und schwache Führungskräfte zu bekommen. Dies kann dazu führen, dass Beschäftigte nicht mehr die Arbeit machen, die ihnen Spaß macht. Und ein Schritt zurück kann sich eher wie Scheitern als wie eine kluge Karriereentscheidung anfühlen.

Der automatische Schritt in die Personalführung ist oft ein Symptom für Lücken im Weiterbildungsangebot eines Unternehmens. Leistungsstarke Fachkräfte bleiben in ihrer Entwicklung stehen, weil es an strukturierten Lernpfaden zur Vertiefung ihres Fachwissens fehlt. Gleichzeitig erhalten frisch beförderte Führungskräfte häufig keine entsprechende Qualifizierung in Personalführung, was sowohl für die Einzelnen als auch die Teams ein Problem darstellt. Weiterbildung ist in dieser Phase entscheidend, und Unternehmen müssen hierfür entsprechende Lernangebote machen.

Alles spricht für duale Karrierepfade

Nicht alle sind für das Personalmanagement geeignet – oder interessieren sich dafür. Eine ergab: 36 Prozent der Beschäftigten in der IT-Branche wollen keine Führungsverantwortung übernehmen. Manche Menschen sind besonders gut als Fachkräfte. Andere brillieren in der Personalführung, in der technischen Leitung oder als Mentorinnen oder Mentoren. Vorausschauende Unternehmen erkennen das und bieten eine echte Wahl: die Führungslaufbahn oder die Fachkarrierelaufbahn. Dieses zweigleisige Karrieresystem ermöglicht Wachstum im Einklang mit Stärken, Interessen und Motivation.

Spitzenkräfte halten, indem man Expertise wertschätzt

Wer sowohl Management- als auch Fachkarrierelaufbahnen anbietet, steigert nicht nur die Zufriedenheit. Unternehmen halten so auch Top-Talente. Wer eine Zukunft sieht, die zu den eigenen Interessen passt, bleibt eher, leistet mehr und treibt Innovationen voran. Gleichzeitig fördert dies eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, in der Wachstum nicht nur denjenigen vorbehalten ist, die Personal führen.

Unternehmen brauchen nicht nur Vorständinnen und Vorstände oder Manager, die Führungskräften mit Personalverantwortung vorstehen. Sie brauchen Top-Performer auf allen Ebenen. Das setzt voraus, dass sie bewusst Rollen schaffen und wertschätzen, die keine Personalführung beinhalten, – mit klaren Entwicklungspfaden, gleichwertiger Vergütung und Sichtbarkeit.

Mitarbeitende unterstützen, ihren Weg zu finden

Wirksame Unterstützung von Karrierewegen geht über allgemeine Versprechen von Karrierechancen und theoretische Strukturen hinaus. Unternehmen brauchen eine klare Trennung zwischen Management- und Fachkarriere, definierte Kriterien für den Aufstieg, feste, für das Lernen vorgesehene Zeiten und Führungskräfte, die Lernen und Weiterentwicklung in beiden Karrierepfaden coachen können. Wichtig ist auch Klarheit darüber, welche Kenntnisse und Fähigkeiten man in Management- und Fachkarriererollen entwickelt. Entwicklung muss auf Fähigkeiten ausgerichtet sein, nicht auf Titel.

Um diese Klarheit zu erreichen, braucht es eine Lerninfrastruktur: kuratierte Curricula, Mentoring, Gruppen, in denen sich Fachkräfte austauschen können, sowie sichtbare Meilensteine, sodass Fachkarrieren etwas ganz Normales im Unternehmen werden. Im �鶹ԭ��-Kontext bieten und Programme zur Validierung von Fähigkeiten und Kenntnissen strukturierte Ressourcen, die darauf ausgerichtet sind, Fähigkeiten und Kenntnisse aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Sie ermöglichen eine Weiterentwicklung in unterschiedlichem Detailgrad und Tempo und sind unabhängig von Titeländerungen.  dienen als neutrale Meilensteine. Sie validieren Kenntnisse und Fähigkeiten, schaffen Transparenz und machen Fachkarrieren mit Laufbahnen in der Personalführung vergleichbar.

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Beruflichen Erfolg neu definieren

Berufliche Weiterentwicklung muss nicht zwangsläufig eine Karriere in der Personalführung bedeuten. Wer duale Karrierepfade bietet und in Lerninfrastruktur sowie glaubwürdige Zertifizierung für beide Wege investiert, kann das volle Potenzial seiner Belegschaft entfalten. Erfolgreich werden jene Unternehmen sein, die beide Pfade so gestalten, dass Mitarbeitende einen Beitrag leisten können – und die erkennen, dass der Wert von Mitarbeitenden durch ihren Beitrag und ihre Fähigkeiten entsteht, nicht durch ihre Position.

Diana Rösner ist Leiterin des Bereichs Certification Transformation bei �鶹ԭ��.

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Heutzutage besteht eine große Kluft zwischen den digitalen Fähigkeiten junger Menschen und den Anforderungen von Arbeitgebern. Dies ist eine große Herausforderung, die zu hoher Jugendarbeitslosigkeit beiträgt, besonders im globalen Süden. Diese Herausforderung will �鶹ԭ�� mit ihrer Initiative �鶹ԭ�� Educate to Employ angehen. Ziel des Programms ist es, jungen Menschen Fähigkeiten für die digitale Wirtschaft zu vermitteln. Es ist digital über den Youth Agency Marketplace (YOMA), eine öffentlich-private Plattform für junge Menschen von UNICEF Generation Unlimited, zugänglich.

Knapp 90 Prozent der weltweit 1,8 Milliarden jungen Menschen zwischen 10 und 24 Jahren leben in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Schätzungsweise 22 Prozent haben weder Arbeit, noch sind sie in Schulen oder in Ausbildung.

Weltweit sind junge Menschen dreimal so häufig arbeitslos wie Erwachsene. Edmond Shange gehört zu den vielen, die nach der Schule Probleme hatten, sich auf dem Arbeitsmarkt zurechtzufinden. „In Südafrika gibt es nicht viele Chancen auf dem Arbeitsmarkt“, erklärt der 27-Jährige.

Kopien eines Lebenslaufs zu machen und sie bei potenziellen Arbeitgebern abzugeben, kostet Geld. Das fehlt vielen arbeitslosen Jugendlichen in Südafrika. Trotzdem stünden laut Shange oft bis zu 300 junge Menschen in der Schlange, um ihre Unterlagen abzugeben. „Es gab für mich bei der Bewerbung um Jobs viele Herausforderungen“, sagte Shange. „Für junge Leute wie mich ist es sehr hart.“

Shange ist kein Einzelfall. „In Afrika sind über 70 Prozent der Bevölkerung junge Menschen. Jedes Jahr kommen weitere 4 Millionen auf den Arbeitsmarkt und konkurrieren um weniger als eine halbe Million neuer Arbeitsplätze“, sagt Nadi Albino, stellvertretende Direktorin bei Generation Unlimited der UNICEF.

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Die Jugendarbeitslosigkeit und fehlende digitale Fähigkeiten sind ein weitweites Problem. Besonders betroffen ist der globale Süden. Die globale Weltwirtschaft verändert sich schnell und verlangt zunehmend spezialisierte Kenntnisse. Viele junge Menschen erlernen diese Fähigkeiten jedoch nicht und haben so keine Chance, diese Arbeitsplätze zu bekommen.

Shange wollte seine digitalen Kenntnisse verbessern und stieß auf der Suche nach virtuellen Weiterbildungen auf den Youth Agency Marketplace (YOMA). Die von UNICEF Generation Unlimited unterstützte öffentlich-private Plattform bietet jungen Menschen Möglichkeiten zu lernen, Geld zu verdienen und sich sozial zu engagieren. Auf seinem Weg zur Beschäftigung lernte Shange �鶹ԭ�� Educate to Employ kennen. Die Initiative wird bei YOMA über den Implementierungspartner Umuzi angeboten. Der Lehrplan für �鶹ԭ�� Educate to Employ umfasst 700 Stunden gezieltes Training. Vermittelt werden Soft Skills und technisches Fachwissen.

Nach Abschluss des Kurses fühlte sich Shang viel sicherer, was seine Kenntnisse und Fähigkeiten anging. Und somit gelang es ihm, ein Praktikum als Softwareentwickler bei einem Gaming-Start-up am Tshimologong Precinct der Wits University zu ergattern.

Ob junge Menschen Bildung erhalten, in Ausbildung sind oder eine Arbeit haben, hat große Auswirkungen auf ihr Wohlbefinden. Und es ist ausschlaggebend dafür, ob sie einen Beitrag zu künftigem Wirtschaftswachstum und der Entwicklung ihres Landes leisten und sich für soziopolitische Stabilität einsetzen können. Leider tun die meisten traditionellen Bildungssysteme wenig dafür, die sich abzeichnende Lücke bei den digitalen Kenntnissen junger Menschen zu schließen.

Diese Erkenntnis war einer der Auslöser, warum �鶹ԭ�� die Initiative �鶹ԭ�� Educate to Employ ins Leben rief.

„�鶹ԭ�� Educate to Employ wurde geschaffen, um junge Menschen zu unterstützen, die weder eine Ausbildung noch eine Beschäftigung haben. Wir bieten ihnen Training, Zertifizierung und Hilfestellung, damit sie Jobs im �鶹ԭ��-Partnernetz erreichen können“, erklärt Eugene Ho, der bei �鶹ԭ�� die globalen CSR-Qualifizierungsprogramme für benachteiligte junge Menschen verantwortet. „Durch den maßgeschneiderten Lehrplan konnte die Initiative Kandidatinnen und Kandidaten, die lediglich einen Schulabschluss haben, erfolgreich unterstützen.“

„Die Initiative �鶹ԭ�� Educate to Employ stellt jungen Menschen die nötigen Tools, Fähigkeiten und Ressourcen bereit, um einen Arbeitsplatz zu finden oder selbst Arbeitsplätze zu schaffen“, ergänzt Albino im Gespräch mit �鶹ԭ��. „Wir müssen wieder sicherstellen, dass Bildungssysteme funktionieren und mit den Entwicklungen in der Welt Schritt halten.“

Um den Anforderungen der IT-Branche gerecht zu werden, wurden die Curricula von �鶹ԭ�� Educate to Employ für drei wichtige Rollen innerhalb des �鶹ԭ��-Partnernetzes konzipiert: Consultant Associate, Developer Associate und Support Associate. Das Curriculum umfasst Schulungsinhalte führender Unternehmen und Organisationen wie Coursera, Accenture, EY und �鶹ԭ�� Learning.

Den Vorsitz im Board von Generation Unlimited hat Christian Klein, �鶹ԭ��-Vorstandsvorsitzender, inne.

 „Allein die YOMA-Online-Plattform verzeichnete über 600.000 Registrierungen“, sagt Albino. „Die Plattform hat in den letzten zwei Jahren weltweit über 5 Millionen Gelegenheiten ermöglicht, sich weiterzubilden, Geld zu verdienen und sich zu engagieren – eine beeindruckende Erfolgsbilanz. Und jetzt sehen wir langsam, dass die jungen Menschen in Arbeit kommen.“

Shanges Weg mit YOMA und �鶹ԭ�� Educate to Employ begann im Wohnzimmer seiner Großmutter. Dort steht die Gemeinschaft im Mittelpunkt. „Ich schaue zu meiner Großmutter auf. Denn sie engagiert sich sehr für die Gemeinschaft“, sagte er. „Ich hoffe, dass ich das auch kann – Menschen im Technologiebereich dabei helfen, mehr Arbeitsplätze für bedürftige Menschen zu schaffen, und kreativ sein.“

Eine feste Vollzeitstelle würde Shange ermöglichen, seine Familie zu ernähren und zu versorgen. Und er könnte weiter anderen in seinem Umfeld helfen, so wie ihm geholfen wurde. In seinem Umfeld gilt Shange bereits als Vorbild.

„Ich möchte, dass junge Leute wissen, dass es möglich ist, einen Job zu bekommen“, sagte er. „Bewerbt euch weiter und verliert nicht die Hoffnung, wenn etwas nicht klappt. Manche Dinge brauchen einfach Zeit. Also gebt euer Bestes und bleibt dran.“

Heute hat die �鶹ԭ�� ihre Gründungspartnerschaft mit Generation Unlimited um vier weitere Jahre (2026 bis 2029) verlängert und 2 Millionen US-Dollar zugesagt.

Top-Bild aus dem Video
UNICEF begünstigt kein Unternehmen, keine Marke, Organisation, Produkt oder Service

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Nach dem Absolvieren des Kurses sind die Lernenden in der Lage, einen Workshop rund um Joule, den KI-Assistenten der �鶹ԭ��, abzuhalten. Sie können das Workshop-Format auf die Anforderungen verschiedener Zielgruppen anpassen und den Teilnehmenden dabei helfen, geeignete Anwendungsfälle für KI-Agenten zu identifizieren.

Aber was genau sind �鶹ԭ��-Lösungen für Agentic AI? Und welche Vorteile bietet agentenbasierte KI?

Joule-Agenten sind KI-Systeme, die eigenständig mehrstufige Arbeitsabläufe planen und ausführen können, um Abteilungen zu vernetzen, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Prozesse zu optimieren.

Wertschöpfungspotenzial von Agentic AI ausschöpfen

Im Rahmen einer �鶹ԭ�� Expert Lecture wird in diesem Kurs das Konzept der sogenannten „Joule Agent Discovery Workshops“ vorgestellt. In diesen strukturierten und interaktiven Workshops erfahren Teilnehmende, wie sie Anwendungsfälle für agentenbasierte KI identifizieren können, die ein hohes Wertschöpfungspotenzial bieten. Die Kursabsolventen lernen, wie sie die Workshop-Teilnehmenden motivieren und dabei unterstützen können, Ideen zu priorisieren und die jeweiligen Möglichkeiten detailliert zu beschreiben. Im Kurs wird außerdem erklärt, wie der Workshop in Bezug auf die Dauer und Teamgröße sowie für virtuelle Formate angepasst werden kann. Nach der Schulung können die angehenden Workshop-Leiter die Teilnehmenden zudem bei der Ermittlung der Bereiche unterstützen, in denen sich mit KI-Agenten die besten Ergebnisse erzielen lassen, und ihnen helfen, das Fundament für das Arbeiten mit KI-Agenten zu legen.

Am Ende der Schulung können die Kursteilnehmenden: 

• den Zweck und die Struktur der Joule Agent Discovery Workshops nachvollziehen und darlegen, wie sich nützliche Anwendungsfälle für KI-Agenten ermitteln lassen;
• Übungen während des Workshops durchführen und die Teilnehmenden dabei unterstützen, Ideen für Anwendungsfälle mit KI-Agenten zu entwickeln, zu priorisieren und detailliert zu beschreiben;
• das Workshop-Format an verschiedene Teamgrößen, virtuelle Formate und zeitliche Vorgaben anpassen, um organisatorischen Anforderungen nachzukommen.

Für diesen Kurs gibt es keine vorausgesetzten Schulungen. Erfahrung im Bereich �鶹ԭ�� Design Thinking und mit der Moderation von Workshops ist jedoch hilfreich. Der Kurs ist ein ideales Lernangebot für eine Vielzahl von Rollen, zum Beispiel Berater im Support, Anwendungsbenutzer und �鶹ԭ��-Einsteiger.

Die kreativen Köpfe hinter �鶹ԭ��-AppHaus-Methodik und dieser Learning Journey

Seit vielen Jahren arbeitet Karen Detken, Expert User Experience Designer im �鶹ԭ�� AppHaus, im Rahmen von Co-Innovationsprojekten mit Kunden zusammen. Bei der Entwicklung und Durchführung zahlreicher Workshop-Formate mithilfe verschiedener Methoden und Tools konnte sie dabei aus erster Hand Erfahrung und Feedback sammeln. Schon früh entschied sich das �鶹ԭ��-AppHaus-Team, diese Best Practices sowie relevante Ressourcen und Vorlagen über das auch für andere zugänglich zu machen.

Mit dem zunehmenden Fokus auf künstliche Intelligenz hielten generative KI und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) auch in �鶹ԭ��-Lösungen Einzug, zuerst mit �鶹ԭ�� Business AI und später in Form der nächsten Evolutionsstufe, nämlich agentenbasierter KI, zu der auch Joule Agents gehören. Das �鶹ԭ��‑AppHaus‑Team analysierte gemeinsam mit Kunden geeignete Anwendungsfälle, um von dieser neuen Technologie zu profitieren. Als Wegbereiter für gemeinschaftliche Innovationen nutzte das Team diese ersten Erfahrungen und begann, hilfreiche Methodiken zu teilen, sodass andere Teams sowie Partner und Kunden selbst an Projekten arbeiten können, bei denen neueste Technologie zum Einsatz kommt.

Für Detken geht es nicht nur darum, diese Technologien einzuführen und anzuwenden: „Neue Technologien entwickeln sich rasant weiter und werden weithin zugänglich“, erklärt sie. „Wichtig ist, ein sehr klares Bild davon zu haben, warum wir diese Technologien nutzen wollen. Denn Technologie hat nur dann einen Mehrwert, wenn der richtige Anwendungszweck gefunden wird. Kunden und Anwender müssen sich darüber im Klaren sein, welche Ergebnisse sie mit dieser Technologie erzielen möchten. Das ist die erste Frage, die vor der Anwendung geklärt werden muss. Mit unseren Methodiken möchten wir Menschen zuallererst helfen, zu verstehen, wie diese Technologie ihnen, ihrem Unternehmen und der Gesellschaft helfen kann.“

Teil dieses Denkens und des bewussten Einsatzes von Technologie ist es auch, ethische Richtlinien für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu berücksichtigen, die bei jeder neuen Lösung Anwendung finden. Die �鶹ԭ��-Grundsätze dazu sind im dargelegt.

Innovationen und Technologie für andere zugänglich machen

Das �鶹ԭ��-AppHaus-Team erhält Feedback von vielen verschiedenen Kunden- und Partnerteams. Für das Team, das aus erfahrenen Co-Innovation-Coaches besteht, ist es ein erfüllendes Erlebnis, wenn die Teilnehmenden der Workshops und Schulungsveranstaltungen die neue Technologie besser begreifen. Mit ihrer umfassenden Expertise und unter Berücksichtigung eines  helfen sie den Teilnehmenden, Ideen zu entwickeln, die ihre geschäftlichen Anforderungen erfüllen. „Wir helfen ihnen, verschiedene Möglichkeiten zu erarbeiten, um Probleme aus der Praxis mithilfe von KI zu bewältigen“, so Detken.

Das neue Lernangebot für Agentic AI umfasst hilfreiche Übungen, die Kunden und Partnern dabei helfen, dieses Technologiegebiet näher kennenzulernen und sinnvolle Anwendungsfälle für Unternehmen zu testen. Wer bei dieser Learning Journey näher hinsieht, wird feststellen, dass das �鶹ԭ��-AppHaus-Team neuen Konzepten äußerst aufgeschlossen gegenübersteht, denn die Teilnehmenden werden von einem Avatar durch den Kurs geführt. Dieser Avatar wurde mithilfe von Videoaufnahmen von Detken erstellt.

Auf die Frage, wie sie Agentic AI im Vergleich zu generativer KI sieht, antwortet Detken: „Bei generativer KI fungiert ein LLM als eine Art intelligentes System oder ‚Gehirn‘. Dieselben LLMs kommen auch bei einem KI-Agenten zum Einsatz. Der Unterschied besteht darin, dass der Agent nicht nur ‚denken‘ und diese großen Sprachmodelle nutzen kann, um Inhalte zu generieren, Daten zu analysieren oder Entscheidungen zu treffen – der Agent kann auch ‚Tools‘ oder andere Anwendungen einsetzen, um auf Basis dieser Entscheidungen Maßnahmen zu ergreifen oder eigenständig Änderungen vorzunehmen. Das lässt sich mit dem folgenden Bild veranschaulichen: Generative KI war quasi nur das Gehirn; nun sind wir eine Stufe weiter und verfügen sowohl über ein Gehirn als auch Hände. Vielleicht werden wir in Zukunft über einen ganzen Körper verfügen. Das wären dann wohl Roboter.“

Bilder mit Genehmigung von �鶹ԭ��-Mitarbeiter Viktor Georg.

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

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In Zeiten, in denen künstliche Intelligenz und digitale Technologien die Arbeitswelt massiv verändern, rückt eine entscheidende Frage in den Mittelpunkt: Wie gelingt es Unternehmen, trotz zunehmender Automatisierung den menschlichen Aspekt nicht aus den Augen zu verlieren? Insbesondere in der Personalbetreuung ist der persönliche Kontakt unverzichtbar. �鶹ԭ�� setzt deshalb bewusst auf eine Balance: Moderne Technologien und KI sorgen für Effizienz und smarte Lösungen – doch persönliche Beratung bleibt auch künftig essenziell, um Mitarbeitenden weltweit die bestmögliche Unterstützung zu bieten.

„Die Arbeitswelt um uns herum verändert sich mit atemberaubender Geschwindigkeit“, erklärt Dr. Christian Schmeichel, Global Head of People & Culture Services bei �鶹ԭ��. „Aktuell haben wir bis zu vier Generationen in unserer Belegschaft, und damit verändern sich natürlich auch die Anforderungen und Erwartungen an die Personalarbeit. Die P&C Lounge soll komplexe Fragen und Themenstellungen von Mitarbeitenden adressieren, die sich über das persönliche Gespräch besser lösen lassen als mit Hilfe des HR-Ticketsystems.“

Ganzheitlicher Betreuungsansatz nach Multi-Tier-Modell

�鶹ԭ�� verfolgt einen differenzierten Ansatz in der Mitarbeiterbetreuung, den Christian Schmeichel als „Multi-Tier-Modell“ beschreibt. Für einfache Informationsbedarfe steht �鶹ԭ�� One als Portal bereit, während Standardanfragen – etwa zu Urlaubsanträgen, Gehaltsabrechnungen oder Bescheinigungen – effizient über Self Services und das Shared Service Center abgewickelt werden. Die neue P&C Lounge ergänzt als neuer Service Kanal das Angebot nunmehr bei Bedarf um die Möglichkeit des individuellen Beratungsgesprächs. Damit rückt man den menschlichen Faktor gezielt wieder in den Vordergrund: „Dieser persönlichere Beratungsansatz für komplexere Themen flächendeckend für Mitarbeitende hat aus meiner Sicht gefehlt. Das ist der White Spot, den wir jetzt in unserem HR Service-Portfolio nunmehr strategisch füllen“, so Christian Schmeichel.

Bisher stand persönliche HR-Beratung hauptsächlich Führungskräften über Business Partner bzw. Advisor zur Verfügung. Mit der P&C Lounge erhalten nun alle Mitarbeitenden ebenfalls Zugang zu individueller Beratung bei komplexeren Fragestellungen – von persönlichen Problemen im Team über anspruchsvollere Payroll-Fragen bis hin zur Karriereentwicklung.

Der Ablauf ist denkbar einfach: Mitarbeitende können Termine vereinbaren und werden mit dem zu ihrer Anfrage inhaltlich passenden Experten zusammengebracht. Das System zeigt an, mit welchem HR-Spezialisten der Termin stattfindet und in welchen Sprachen dieser berät. „Wenn möglich findet das Gespräch in der Landessprache statt, ansonsten auf Englisch“, erklärt Christian Schmeichel. Bei Payroll-Fragen wird automatisch ein Payroll-Experte zugeteilt, bei Karrierethemen ein entsprechender Spezialist – das intelligente Matching erfolgt mittels KI-Unterstützung.

„Die HR Mitarbeitenden, die in der P&C Lounge als Experten zur Verfügung stehen, sind im Vorfeld im Detail mit dem neuen Ansatz vertraut gemacht worden“, erklärt Christian Schmeichel. Wichtig sei auch die persönliche Affinität: Die Mitarbeitenden müssen selbst Interesse an dieser Art von Aufgabe haben und werden gezielt auf die zu erwartenden Themen vorbereitet.

Optimierung im Personalbereich durch künstliche Intelligenz

Erst der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz hat überraschenderweise den Weg für dieses neue Beratungsformat geebnet. „Das funktioniert, weil wir ein sehr smartes Ressourcenallokationskonzept entwickelt haben, gepaart mit moderner Technologie, die dafür sorgt, dass für das jeweilige Thema der oder die richtige Expert:in ausgewählt wird“, erläutert Christian Schmeichel.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz hilft aber nicht nur dabei, die passende Expertise zur jeweiligen Anfrage zu finden. KI unterstützt auch zunehmend bei Routineaufgaben im HR-Bereich und schafft somit mehr Freiräume für die persönliche Betreuung und den Dialog. Der Einsatz von Joule, dem KI-basierten Assistenten von �鶹ԭ��, bietet Mitarbeitenden eine zentrale Anlaufstelle und sorgt für eine deutlich schnellere und intuitivere Navigation durch die vielfältigen digitalen HR-Services und entlastet sowohl die Mitarbeitenden als auch die HR-Teams im Tagesgeschäft.

Gerade weil Technologien wie Joule immer mehr Standardanfragen effizient lösen, gewinnt das persönliche Gespräch in komplexen Situationen zusätzlich an Bedeutung. Diese Entwicklung unterstreicht auch Christian Schmeichel: „Es gab in der Vergangenheit bereits Pilotprojekte, die diesen direkten Kontakt zum Personalbereich möglich machen sollten. Doch erst jetzt verfügen wir über die technischen Möglichkeiten zur smarten Ressourcenallokation und die entsprechenden Kapazitäten durch die strategische Weiterentwicklung unseres HR Geschäftsmodells.“

Eine Personalstrategie, die sich am individuellen Menschen orientiert

Der Rollout der P&C Lounge begann Ende 2024 mit Pilotprojekten in Italien und Japan. „Wir haben bewusst zwei kulturell völlig verschiedene Länder gewählt, um zu sehen, wie das Angebot jeweils adaptiert wird“, erklärt Christian Schmeichel. „Während in Italien praktisch sofort alle Termine ausgebucht waren, reagierte man in Japan die ersten zwei Wochen zurückhaltend“, berichtet Christian Schmeichel von den ersten Erfahrungen. „Dann wurde das Angebot aber gut angenommen.“

Nachdem gerade kürzlich der Rollout in Deutschland und den USA erfolgt ist, steht die P&C Lounge allen 110.000 �鶹ԭ��-Mitarbeitenden in über 70 Ländern zur Verfügung. Dabei passt �鶹ԭ�� das Angebot an lokale Gegebenheiten an: So wird es etwa in den USA aufgrund der großen räumlichen Distanzen eine stärkere virtuelle Komponente geben, während in anderen Regionen vor allem persönliche Treffen vor Ort angeboten werden.

Mit der P&C Lounge positioniert sich �鶹ԭ�� als Vorreiter für eine Personalstrategie, die im Zeitalter der künstlichen Intelligenz den Menschen in den Mittelpunkt stellt. „In der aktuell von Transformation und Technologie geprägten Veränderung der Arbeitswelt können wir uns als �鶹ԭ�� als attraktiver Arbeitgeber positionieren – mit der menschlichen Komponente, die im HR gestärkt wird“, erklärt Christian Schmeichel.

Das Interesse von Kunden sei groß: „Wir sehen derzeit in Kundengesprächen großes Interesse mehr zu erfahren, wie �鶹ԭ�� in Zeiten von künstlicher Intelligenz den Faktor Mensch gezielt betont und unterstützt.“

Die P&C Lounge steht beispielhaft für diesen Ansatz, Technologie und menschliche Interaktion sinnvoll zu kombinieren. „Unser Anspruch ist, mit der P&C Lounge neue Maßstäbe zu setzen, was im Bereich globale HR-Unterstützung möglich ist“, resümiert Christian Schmeichel. „Es geht um die optimale Kombination von People-Centricity and moderner Technologie in einer neuen Arbeitswelt.“

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EDiSON basiert auf der �鶹ԭ�� Business Technology Platform und verknüpft Echtzeit- und visuelle meteorologische Daten sowie historische Aufzeichnungen, indem es sowohl statische als auch dynamische Daten aus staatlichen, kommunalen und privaten Quellen verarbeitet und so Echtzeit-Einblicke in entstehende Risiken liefert. Mithilfe von �鶹ԭ�� Business AI und maschinellem Lernen ermöglicht das System präzise Prognosen, die Behörden bei schnellen und gezielten Entscheidungen unterstützen – etwa bei der Vorhersage von Schäden, dem Einsatz von Rettungskräften oder der Anordnung von Evakuierungen. Das Projekt gilt als Vorbild für andere kleine Inselstaaten und zeigt, wie moderne Technologie Katastrophenschutz niedrigschwellig zugänglich machen kann.

„EDiSON ist ein Meilenstein und zeigt, wie Wissenschaft und Technologie gefährdete Gegenden stärken können“, sagt Soichiro Yasukawa, Leiter der Katastrophenvorsorge bei der UNESCO. „Durch die Integration von KI und Echtzeitdaten verbessern wir nicht nur die Frühwarnsysteme, sondern schaffen auch die Basis für dauerhafte Widerstandsfähigkeit und nachhaltige Entwicklung.“

Das Projekt ist Teil des UNESCO-Programms zur Stärkung der Katastrophenvorsorge und soll 2026 in Betrieb gehen. Ziel ist es, ein skalierbares, datenbasiertes Modell für kleine Inselstaaten zu schaffen, die besonders stark von den Folgen des Klimawandels betroffen sind.

„Dieses Projekt zeigt, wie �鶹ԭ��-Technologie Regionen hilft, sich besser auf Risiken vorzubereiten“, sagt Sophia Mendelsohn, Chief Sustainability and Commercial Officer bei �鶹ԭ��. „EDiSON ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie unsere Cloud-Plattform und unsere KI-Fähigkeiten gezielt für den lokalen Katastrophenschutz angepasst werden können. Wir sind stolz, die UNESCO bei dieser Innovation für die Salomonen und darüber hinaus zu unterstützen.“

Die UNESCO entschied sich für EDiSON aufgrund der Erfolgsbilanz des Systems in Japan. EDiSON überwindet typische Hürden wie verstreute Daten, begrenzte Analysekapazitäten und unzureichende Nutzung im Feldeinsatz. Der modulare Aufbau des Systems ermöglicht Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit, sodass Regierungen modernen Katastrophenschutz gewährleisten können, ohne große finanzielle Mittel oder umfangreiche technische Expertise zu benötigen.

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

Ansprechpartner für die �鶹ԭ��e: 

Katrin Pommer, +49(0)151 18 96 84 93, katrin.pommer@sap.com (CET)
�鶹ԭ�� �鶹ԭ�� Room; press@sap.com

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This document contains forward-looking statements, which are predictions, projections, or other statements about future events. These statements are based on current expectations, forecasts, and assumptions that are subject to risks and uncertainties that could cause actual results and outcomes to materially differ.  Additional information regarding these risks and uncertainties may be found in our filings with the Securities and Exchange Commission, including but not limited to the risk factors section of �鶹ԭ��’s 2024 Annual Report on Form 20-F.

© 2025 �鶹ԭ�� SE. All rights reserved.
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Wie �鶹ԭ��-Vorstand Muhammad Alam, verantwortlich für �鶹ԭ�� Product & Engineering, betonte, treten wir in eine neue Ära ein: „die Ära der agentischen KI, in der KI nicht mehr nur ein Werkzeug ist, sondern zu Ihrem vertrauenswürdigen Teammitglied wird.“ 

Gemeinsam mit �鶹ԭ��s Chief Technology Officer Philipp Herzig und Michael Ameling, Präsident der �鶹ԭ�� Business Technology Platform, eröffnete Alam die Keynote mit den Worten: „Als Entwickler:innen stehen Sie nicht am Rand dieser KI-Revolution. Sie sind die Revolution. Und wir sind hier, um Sie für das Kommende zu stärken.“ 

Entwickler:innen werden „supercharged“ 

Die drei �鶹ԭ��-Führungskräfte machten deutlich, dass KI Entwickler:innen nicht ersetzen wird. „Die Wahrheit ist: Entwickler:innen werden nicht verschwinden“, so Alam. „Sie werden gestärkt. Sie werden zu Architekt:innen intelligenter, vernetzter Unternehmen. Die eigentliche Frage ist also nicht, ob wir Entwickler:innen brauchen, sondern wie schnell wir sie befähigen können, in dieser KI-nativen Ära erfolgreich zu sein und zu führen.“ 

Ameling, Alam und Herzig skizzierten �鶹ԭ��s Vision und hoben die Integration von KI, Daten und intelligenten Agenten hervor, um Geschäftsprozesse zu transformieren und Innovationen voranzutreiben. Sie betonten zudem die Bedeutung eines einheitlichen Datenfundaments sowie den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle und agentischer Technologien im �鶹ԭ��-Ökosystem. 

In diesem neuen Geschäftsumfeld, so die Sprecher, wird jedes Unternehmen zum Datenunternehmen und jede Nutzererfahrung – von der Frontline bis ins Vorstandszimmer – KI-getrieben. 

„Als Entwickler:innen programmieren Sie nicht mehr nur“, sagte Alam. „Sie gestalten intelligente Workflows und steuern KI-Agenten, um echte Geschäftsergebnisse zu erzielen.“ �鶹ԭ��s Strategie setzt darauf, Entwickler:innen mit Anwendungen zu stärken, sie mit Daten zu vernetzen und sie mit KI zu „superchargen“. 

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�鶹ԭ�� BTP ist das Fundament für KI-Agenten 

All dies läuft auf der �鶹ԭ�� Business Technology Platform (�鶹ԭ�� BTP), die als Grundlage für den Aufbau und das Management von KI-Agenten dient – sowohl für von �鶹ԭ�� entwickelte als auch für individuell erstellte Agenten.  

Während die �鶹ԭ�� BTP als Motor fungiert, ist das Business Transformation Management Portfolio der Navigator, der sicherstellt, dass Technologie in echten Geschäftsnutzen übersetzt wird. Er verbindet Strategie, Prozesse und Menschen und verwandelt KI-getriebene Potenziale in nachhaltige Transformation im großen Maßstab. 

Alam identifizierte während der Keynote drei zentrale Themen:��

Erstens setzt �鶹ԭ�� weiterhin auf Offenheit. In diesem Zusammenhang kündigte er �鶹ԭ�� Snowflake an, wodurch die vollständigen Daten- und KI-Fähigkeiten von Snowflake als Lösungserweiterung für die �鶹ԭ�� Business Data Cloud (�鶹ԭ�� BDC) bereitgestellt werden. Diese Partnerschaft entspricht genau den Wünschen gemeinsamer Kunden, wie Alam betonte. 

Zweitens wird �鶹ԭ�� Entwickler:innen die kontextreichste agentische Plattform bieten – inklusive einer Vielzahl sofort einsatzbereiter Agenten, die individuell angepasst werden können. „Heute erfahren Sie, wie Sie mit Low-Code- und Pro-Code-Tools im Agent Builder von Joule Studio eigene Joule Agents als Teil von �鶹ԭ�� Build erstellen können“, sagte Alam. „Wir standardisieren außerdem die Interoperabilität von KI-Agenten mit dem Agent-to-Agent-Protokoll, sodass Ihre Agenten sicher über verschiedene Ökosysteme hinweg zusammenarbeiten können.“ 

Drittens kündigte er �鶹ԭ��s erstes Foundation Model an, das speziell für strukturierte Geschäftsdaten entwickelt wurde: �鶹ԭ�� RPT-1, ausgesprochen „�鶹ԭ�� Rapid One“. „Unser relational pretrained transformer liefert Genauigkeit und Skalierbarkeit auf Enterprise-Niveau und übertrifft sowohl LLMs als auch AutoML für tabellarische KI – das ist entscheidend für den Aufbau zuverlässiger, wertschöpfender Agenten“, so Alam. 

„Kurz gesagt: Wir setzen auf ein offenes Ökosystem, statten Agenten mit tiefem Prozess- und Datenkontext aus und geben Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um KI und Agenten zu verstärken“, betonte er. Im weiteren Verlauf der Keynote erläuterten Ameling und Herzig diese und weitere Innovationen und erklärten, wie sie Entwickler:innen dabei helfen werden, effizienter����zu arbeiten und mehr zu erreichen.����

�鶹ԭ�� BDC und Snowflake 

Ameling ging näher auf die neue Partnerschaft mit Snowflake ein, durch die �鶹ԭ��-Kunden Zugang zu vollständig gemanagten Daten- und KI-Funktionen von Snowflake erhalten. Zusammen mit der Einführung von �鶹ԭ�� BDC Connect für Snowflake, so Ameling, führe dies zu Kosteneinsparungen und einer vereinfachten Datenlandschaft. „Das ermöglicht Ihnen, �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Datenprodukte nahtlos zwischen �鶹ԭ�� BDC und Snowflake zu integrieren, sodass Sie intelligente Anwendungen schneller bereitstellen und über Ihren bevorzugten Datenmarktplatz teilen können.“ 

Ameling stellte außerdem �鶹ԭ�� HANA Cloud als „die Datenbank, auf die KI gewartet hat“ heraus. Mit �鶹ԭ�� HANA Cloud und �鶹ԭ�� BDC, so Ameling, bietet �鶹ԭ�� das beste Business Data Fabric, um diese Herausforderungen zu meistern. „Ohne �鶹ԭ�� HANA Cloud hätten Sie für jede einzelne Datenrepräsentation eine eigene Datenbank, was zu fragmentierten Datensilos führt, die Ihr KI-Potenzial einschränken. Mit �鶹ԭ�� HANA Cloud haben wir all diese leistungsstarken Engines in einer integrierten, multimodalen Datenbank vereint.“ 

Darauf aufbauend betonte Herzig, dass jedes Unternehmen eine starke Datenbasis benötigt, denn „KI ist nichts ohne gut organisierte Daten … Auf dieser Datenbasis sitzt unsere AI Foundation, die es Ihnen ermöglicht, nicht nur die neuesten KI-Technologien am Markt zu nutzen, sondern auch die KI-Fähigkeiten von �鶹ԭ�� zu erweitern und eigene, tief im Geschäftsprozess und in den Daten verankerte Lösungen zu entwickeln.“ 

�鶹ԭ�� setzt neue Maßstäbe mit einem tabellarischen Foundation Model 

Herzig erklärte, dass �鶹ԭ�� RPT-1 entwickelt wurde, um ein zentrales Problem für Entwickler:innen zu lösen und ihnen zu ermöglichen, deutlich bessere Vorhersagefähigkeiten, Genauigkeit auf Unternehmensniveau und Skalierbarkeit für Geschäftskunden zu liefern.  

Bislang, so Herzig, „mussten wir immer wieder auf klassisches Machine Learning zurückgreifen, um sogenannte ‚narrow‘ AI-Modelle zu trainieren, die speziell für jede [Geschäfts-]Aufgabe entwickelt wurden. Das bedeutete, dass man für zehn Vorhersageaufgaben über zehn verschiedene Entitäten hundert verschiedene Modelle trainieren musste.“ 

„Was wir wirklich wollen, ist, all diese Modelle loszuwerden und stattdessen ein einziges großes Modell einzuführen, das nur eine kleine Menge an Daten zum Lernen benötigt“, sagte er. Genau das sei �鶹ԭ�� RPT-1. „Wir glauben, dass �鶹ԭ�� RPT-1 das leistungsfähigste prädiktive Foundation Model ist, das es derzeit gibt“, so Herzig weiter. Es liefert eine deutlich höhere Vorhersagequalität, ist dabei sehr schnell und äußerst ressourceneffizient. 

Joule, Joule Agents und KI-Assistenten  

Der �鶹ԭ��-CTO betonte außerdem, dass das Unternehmen Entwickler:innen die kontextreichste agentische Plattform bieten möchte. Er wies darauf hin, dass �鶹ԭ�� bereits 20 Joule Agents in verschiedenen Geschäftsbereichen ausgeliefert hat und bis Ende des Jahres etwa 40 verfügbar sein werden. Diese Agenten können auf mehr als 2.100 vorgefertigte Joule Skills zurückgreifen. Darüber hinaus stehen Kund:innen heute bereits mehr als 300 eingebettete KI-Szenarien über die Produktlinien hinweg zur Verfügung, darunter Joule Agents – bis Ende des Jahres sollen es insgesamt 400 Anwendungsfälle sein. 

Ameling ergänzte: „Unser Versprechen ist einfach: Bauen mit Intention. Sie beschreiben das gewünschte Ergebnis und �鶹ԭ�� Build nutzt KI-Agenten, um für Sie Code, Logik und Benutzeroberflächen zu generieren – mit nahtlosem Zugriff auf Ihre Anwendungen und Daten, während Sie im Flow bleiben … Joule for Developers ermöglicht beeindruckende Coding-Erlebnisse, um die absichtsbasierte Entwicklung einfach und intuitiv zu gestalten.“

�鶹ԭ�� geht noch einen Schritt weiter, indem Erweiterungen bereitgestellt werden, um direkt mit VS Code, Windsurf, Cursor, OpenAI Codex, Claude Code, Cline und weiteren Tools in �鶹ԭ�� Build zu arbeiten. „Sie wählen das Werkzeug, und wir holen Sie dort ab, wo Sie sind“, sagte Ameling. Außerdem kündigte er an, dass feinabgestimmte ABAP-LLMs mit ABAP 1 auf der AI Foundation im vierten Quartal dieses Jahres veröffentlicht werden. 

�鶹ԭ�� definiert die Interaktion von Entwickler:innen mit KI durch Innovationen in Joule und agentischer KI neu – aber auch im Bereich der physischen KI. Herzig begrüßte Torsten G. Mueller, Group CIO und COO BPS bei Sartorius, um zu erläutern, wie die Partnerschaft zwischen Sartorius, NEURA Robotics und �鶹ԭ�� Roboter zum Leben erweckt, die das Was, Wann und Wie auf Basis von Live-Business-Kontext verstehen. „So stellen wir uns wirklich die Zukunft vor, oder? Menschen und Roboter arbeiten harmonisch zusammen – durch Joule, durch KI“, so Herzig. 

Quantencomputing����

Mit Blick auf die Zukunft beendete Herzig die Keynote, indem er über ein weiteres „Rechenparadigma, das noch schwer zu begreifen ist“, sprach: das Quantencomputing. Er stellte klar, dass �鶹ԭ�� selbst keinen Quantencomputer baut, aber mit führenden Anbietern von Quantenhardware wie IBM zusammenarbeitet, um das Potenzial von Quantencomputing für Geschäftsprozesse und Anwendungen zu evaluieren.  

„Wir glauben, dass Quantencomputing künftig gemeinsam mit klassischem und KI-basiertem Computing Teil Ihres Technologie-Stacks sein wird, und wir integrieren es in die Prozesse und Anwendungen, die Sie bereits nutzen, sodass es einfach in den Workflows Ihres Unternehmens auftaucht“, sagte Herzig. „Und natürlich skalieren wir das alles mit der Cloud. Jetzt ist �鶹ԭ�� für Sie da – und Sie sind für Ihr Business bestens gerüstet.“ 

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Ihr Potenzial geht jedoch weit über die reine Optimierung von Prozessen hinaus: Generative KI kann Menschen helfen, sich weiterzuentwickeln und Selbstvertrauen zu gewinnen, insbesondere wenn sie vor neuen beruflichen Herausforderungen stehen.

Ganz gleich, ob es darum geht, eine neue Führungsrolle zu übernehmen, sich komplexe technische Fähigkeiten anzueignen oder sich bei der Planung des nächsten Karriereschritts Unterstützung zu holen – KI‑Plattformen können dabei helfen, Klarheit zu schaffen und Zuversicht zu fördern.

Hier sind drei einfache Methoden, um KI als Hilfsmittel für die persönliche Entwicklung zu nutzen und so den Schritt aus der beruflichen Komfortzone zu wagen:

1. KI als neutraler Begleiter

Ein wertvoller, aber oft unterschätzter Aspekt der generativen KI ist ihre Fähigkeit, ganz ohne Wertung Feedback zu geben. Der Wechsel in eine neue Rolle oder in ein neues Unternehmen geht oft mit Ungewissheit, Fragen und manchmal sogar Selbstzweifeln einher. Unabhängig von den jeweiligen Umständen bietet KI ihren Nutzern die Möglichkeit, in einem wertungsfreien Raum ganz offen ihre Gedanken zu äußern und Lösungen zu erkunden. So eingesetzt kann KI Menschen dabei helfen, die Gründe für ihre Unsicherheit besser zu verstehen und ihre Erlebnisse auf positive und konstruktive Weise zu analysieren. So lässt sich die notwendige Grundlage schaffen, um Probleme zu lösen und Veränderungen oder Herausforderungen souverän zu meistern.

2. Große Hürden in überschaubare Ziele aufgliedern

Umfangreiche, komplexe Ziele können uns auf den ersten Blick überfordern. Generative KI kann uns bei der Karriereentwicklung unterstützen, indem sie große Herausforderungen in kompaktere, überschaubare Meilensteine aufgliedert. Mitarbeitende können die KI damit beauftragen, weitläufige Zielvorgaben in kleinere Aufgaben aufzuteilen, um eine klare Strategie für die Umsetzung ihrer Ziele zu erhalten. Diese Methode verringert die kognitive Belastung und sorgt dafür, dass die Motivation durch stetigen Fortschritt gefördert wird. Ganz gleich, ob es darum geht, ein neues Team zu leiten oder komplexe Analysen zu erstellen – diese kleinen Erfolge stärken das Selbstvertrauen und fördern eine proaktive Denkweise.

3. Fachkundig und individuell zusammengestellte Lerninhalte

Generative KI ist auch in der Lage, hochwertige Lernmaterialien bereitzustellen, die auf die Wissenslücken und die berufliche Situation der Lernenden abgestimmt sind. KI kann beispielsweise fachkundige Inhalte und Schulungsmodule auf dem �鶹ԭ�� Learning Hub empfehlen, die den individuellen Entwicklungspfaden der Nutzer entsprechen. Der �鶹ԭ�� Learning Hub bietet Zugriff auf ein breites Portfolio an erstklassigen Lernangeboten rund um Unternehmenstransformation zum Selbststudium. Kostenlose �鶹ԭ��-Lernressource geben zudem die Möglichkeit, die berufliche Entwicklung selbstständig, im eigenen Tempo und den eigenen Anforderungen entsprechend voranzubringen und . KI steht als persönlicher Ratgeber zur Seite stehen und stellt individuell zugeschnittene Inhalte auf höchstem Niveau bereit, zum Beispiel für Projektmanager, die agile Methoden erkunden, oder IT-Fachleute, die ihre Kenntnisse im Bereich Cybersicherheit vertiefen möchten.

Und um skalierbares und zielgerichtetes Lernen zu ermöglichen, bietet der �鶹ԭ�� Learning Hub Lernenden Zugriff auf Lernressourcen, die auf bestimmte Rollen und Qualifikationen zugeschnitten sind. Dabei handelt es sich sowohl um Inhalte, die zum Selbststudium geeignet sind, als auch um Schulungsangebote, die unter Anleitung stattfinden. Dieser flexible Ansatz fördert die Motivation sowie die Merkfähigkeit und hilft Nutzern nicht nur, neue Kompetenzen zu erwerben, sondern diese auch effektiv in ihren Rollen anzuwenden. Die Online-Kurse können nahtlos in die täglichen Arbeitsabläufe eingebunden werden und ermöglichen es den Mitarbeitenden, sich kontinuierlich weiterzubilden, ohne ihre täglichen Aufgaben unterbrechen zu müssen. So stärken sie neben ihren individuellen Wachstumsmöglichkeiten auch ihre allgemeinen Organisationsfähigkeiten.

Ob bei der Verwaltung funktionsübergreifender Projekte, der Durchführung von Datenanalysen oder dem Umgang mit beruflichen Veränderungen – KI-gestützte Lernangebote bieten auf dynamische Weise Unterstützung, sodass aus Unsicherheit Klarheit wird und langfristig Wachstum gefördert wird.

Das hohe Tempo, in dem neue Kompetenzen und Berufsbilder entstehen, macht den Einsatz generativer KI unabdingbar, um die eigene Karriere vorausschauend und mit Entschlossenheit voranzutreiben. Die Einbeziehung von KI in die persönliche Entwicklung hilft Mitarbeitenden, den Übergang zu neuen Aufgabenbereichen sicher und flexibel zu bewältigen.

KI ist nicht nur ein Tool zur Steigerung der Produktivität, sondern fungiert als Partner, der uns hilft, zu wachsen – KI hört uns zu, ohne uns zu beurteilen, schlägt konkrete Maßnahmen für komplexe Herausforderungen vor und bietet maßgeschneiderte Lernpfade. Durch die Nutzung von KI als vertrauenswürdige Ressource können Menschen und Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens sicherstellen, souverän Veränderungen meistern und mit Zuversicht Wachstumschancen ergreifen.

Andre Bechtold ist President für �鶹ԭ�� Industries & Experiences bei der �鶹ԭ��.

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Durch die Anbindung von Google BigQuery, der autonomen Daten- und KI-Plattform mit agentenbasierten Funktionen, an möchten �鶹ԭ�� und Google Unternehmen jeder Größe umgehenden Zugriff auf vertrauenswürdige, sofort einsetzbare Daten für Unternehmensanalysen und KI auf ihren Plattformen ermöglichen.

Über Jahrzehnte hinweg gab es eine klare Trennung zwischen Unternehmensdaten und Analysen. Geschäftskritische Daten mit umfassendem semantischem Kontext waren in Transaktionssystemen isoliert. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) erzeugen Datenreplikate, die schwierig zu verwalten sind, schnell veralten und Unternehmen daran hindern, auf der Grundlage von Echtzeiteinblicken zu agieren. Dadurch wird die digitale Transformation ausgebremst.

Die Partnerschaft von �鶹ԭ�� und Google löst dieses Dilemma. Durch die Beseitigung von Datenreplikationen und die Vereinheitlichung der Datenlandschaft ermöglichen �鶹ԭ�� und Google Cloud Unternehmen die Entwicklung von intelligenten Agenten, automatisierten Workflows und Prognosen, die direkt auf vertrauenswürdigen Echtzeitdaten basieren.

Google führt nun als erster Hyperscaler �鶹ԭ�� BDC Connect ein. Mit �鶹ԭ�� BDC Connect für Google BigQuery können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten und Anwendungen in großem Maßstab erschließen. Möglich wird dies durch den sicheren und schnellen Zugriff auf die verwalteten Datenprodukte von �鶹ԭ�� mit vielfältiger Semantik – ohne Verzögerungen, ohne komplexe Datenreplikation und ohne ETL-Pipelines. Kunden können �鶹ԭ��-Daten flexibel mit anderen Unternehmensdaten in BigQuery kombinieren und umgekehrt, um mit führenden Analyse- und agentenbasierten KI-Funktionen Innovationen voranzutreiben.

„�鶹ԭ�� und Google Cloud unterstützen globale Unternehmen seit vielen Jahren dabei, das Potenzial von Daten und KI zu nutzen“, erklärte Christian Klein, CEO der �鶹ԭ�� SE. „Durch die Zusammenführung von Google BigQuery und �鶹ԭ�� Business Data Cloud bieten wir unseren Kunden Auswahlmöglichkeiten ohne Kompromisse, sodass sie ihre Analyse- und KI-Initiativen beschleunigen können.“

„Unternehmen unterstützen sämtliche Aspekte ihrer Geschäftsabläufe mit einer Kombination aus intelligenten Funktionen und Automatisierung“, bekräftigte Thomas Kurian, CEO von Google Cloud. „Dank der Integration von BigQuery und Gemini-Modellen in �鶹ԭ�� Business Data Cloud können Unternehmen ganz einfach eine einheitliche Datengrundlage schaffen, die Silos beseitigt und die Entwicklung einer neuen Kategorie von KI-Agenten und -Anwendungen ermöglicht.“

Innovation mit �鶹ԭ��-Datenprodukten und Google BigQuery

Im Mittelpunkt der Partnerschaft steht die neue Lösung �鶹ԭ�� Business Data Cloud Connect für Google BigQuery. Hierbei handelt es sich um eine Zero-Copy-Data-Fabric, die einen nahtlosen Zugriff auf die semantisch reichhaltigen Geschäftsdaten von �鶹ԭ�� BDC mit den leistungsfähigen Daten- und KI-Lösungen von Google ermöglicht, einschließlich Gemini-Modellen und der Plattform Vertex AI. Dadurch entsteht eine moderne Plattform für Daten, Analysen und KI, die automatisierte, funktionsübergreifende Geschäftsprozesse unterstützt.

Diese bidirektionale Integration bildet die Grundlage für eine Lösung, mit der Unternehmen KI-Funktionen entwickeln und skalieren können. Mit �鶹ԭ�� Business Data Cloud Connect für Google BigQuery profitieren Kunden von diesen Möglichkeiten:

• Entwicklung fundierter, vertrauenswürdiger KI: Stellen Sie sicher, dass den KI-Modellen und -Agenten von Google BigQuery eine aktuelle und vollständige Sicht auf das Unternehmen zugrunde liegt, indem sie ohne Kopieren und in Echtzeit auf vertrauenswürdige �鶹ԭ��-Daten mit vielfältiger Semantik zugreifen können.
• Einsatz autonomer Agenten: Entwickeln und implementieren Sie intelligente Agenten mithilfe von Vertex AI und Gemini von Google Cloud, mit denen sich komplexe funktionsübergreifende Prozesse automatisieren lassen – von der Optimierung der Lieferkette bis hin zu Finanzprognosen.
• Gewinnen Sie tiefere Einblicke: Verknüpfen Sie �鶹ԭ��-Daten über �鶹ԭ�� BDC mit speziellen globalen Datensets, die ausschließlich in Google Cloud verfügbar sind, z. B. Geodaten aus Google Maps, Google Trends und öffentlichen Datensätzen. Auf diese Weise können Sie umfassende Informationen zum Geschäftskontext bereitstellen.
• Definieren Sie Analysen neu: Nutzen Sie Funktionen, die weit über Dashboards und Berichte hinausgehen. Ermöglichen Sie es allen Mitarbeitenden, in Google Cloud in natürlicher Sprache komplexe Fragen zu ihren Geschäftsdaten zu stellen und umgehend intelligente Antworten zu erhalten.

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Google Cloud bietet Kunden und Partnern Anreize für eine schnelle Einführung dieser gemeinsamen Lösungen, mit denen sie die Transformation ihrer Datennutzung mit Unterstützung durch KI beschleunigen können.

�鶹ԭ�� Business Data Cloud ist ab sofort in Google-Cloud-Regionen in Asien/Pazifik, Europa und den USA verfügbar. Weitere Regionen sind geplant. �鶹ԭ�� Business Data Cloud Connect für Google BigQuery soll im ersten Halbjahr 2026 allgemein verfügbar sein.

Darüber hinaus wird das Portfolio �鶹ԭ�� Business Warehouse, Private Cloud Edition, das über �鶹ԭ�� BDC angeboten wird, in über 40 Google-Cloud-Regionen unterstützt. Dadurch sind unsere Kunden in der Lage, wichtige Anforderungen an Datenresidenz und Compliance zu erfüllen.

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Für strategische Entscheidungen im Personalwesen braucht es genaue und zugängliche Personaldaten für Recruiting, Leistungsmanagement, Mitarbeiterengagement, Compliance und vieles andere mehr. Darüber hinaus ist ein „sauberes“ Datenfundament unerlässlich, um KI‑gesteuerte Tools effektiv nutzen zu können. , ein in den USA ansässiger Hersteller von Körperpflegeprodukten, wollte sich für die Zukunft rüsten und seine über 7.000 Mitarbeitenden weltweit besser betreuen und verwalten.

Das Portfolio von Edgewell umfasst mehr als 25 bekannte Körperpflegemarken, darunter Schick, Banana Boat, Wilkinson Sword und Wet Ones. Damit erwirtschaftete das Unternehmen 2024 einen . Wie Colin Emery, Director of Global HR Systems bei Edgewell, betont, setzt das Unternehmen auf eine personalorientierte Unternehmenskultur, die Mitarbeitenden ein passendes Umfeld für effizientes Arbeiten ermöglicht und dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. 

2022 erhielt Emery die Aufgabe, eine Abteilung für People Analytics bei Edgewell aufzubauen. Schnell wurde ihm jedoch klar, dass die hierfür benötigten Daten nicht genau genug waren. „Unser Erfassungssystem war nicht mehr das System, das es einmal war. Eigentlich hatten war gar keines“, erklärt Emery. Damals lag die Genauigkeit der HR-Daten bei nur 37 Prozent für wichtige Datenfelder im Planstellen- und Mitarbeiterprofil. 

Seit der Gründung von Edgewell im Jahr 2015, so Emery, setze das Unternehmen bei der Skalierung, Systematisierung und Standardisierung seiner weltweiten HR-Systeme auf die „grenzenlose Konfigurierbarkeit“ der . Die Lösungen funktionierten zwar wie vorgesehen, die darin enthaltenen Daten wurden jedoch nicht ordnungsgemäß gepflegt. Dadurch kam es im Weiteren zu vielen Ungenauigkeiten. „Es war klar, dass die Qualität unserer Daten in �鶹ԭ�� SuccessFactors in einigen Teilen der Welt zu wünschen übrig ließ – insbesondere in Ländern, in denen �鶹ԭ�� SuccessFactors Payroll nicht integriert ist“, sagt er.

Emery war sich bewusst, dass eine hohe Datenqualität entscheidend für effektive Entscheidungen, genaue Berichte, ein reibungsloses Benutzererlebnis und künftige Innovationen ist. Allerdings hatte er weder das Budget noch die Zeit für die Beauftragung externer Ressourcen. Deshalb entschied er sich, die Methode von Edgewell zur Lösung des Problems intern zu entwickeln.

HR Data Champions als Multiplikatoren

Nachdem Emery ermittelt hatte, welche Datenfelder in erster Linie bereinigt und gepflegt werden mussten, um die größte Auswirkung auf die Datenqualität zu haben, wandte er sich an diejenigen, die für die Daten zuständig waren und diese am besten verstanden: die HR Business Partner (HRBPs). Denn für den Erfolg des Datenqualitätsprojekts war es erforderlich, die HRBPs mit einzubinden. Eine geänderte Einstellung und umfangreiches Change Management waren nötigt, so Emery. Denn nicht alle HRBPs fühlten sich für die Pflege der Daten in den �鶹ԭ��‑SuccessFactors-Lösungen verantwortlich und manche benötigten Schulungen, um die systematisierten HR-Prozesse zu verstehen. 

Um die Umstellung zu erleichtern, rief Emery ein HR-Data-Steward-Programm ins Leben, damit die HRBP-Community von Edgewell entsprechend geschult werden konnte. Die jeweiligen Data Stewards erhalten wöchentliche Berichte und haben die Aufgabe, die Datenfehler persönlich zu beheben oder einen geeigneten Kollegen zu informieren. Sie werden geschult, wie es zu den Ungenauigkeiten kommt, welche Folgen diese haben und wie man sie beheben kann. Dadurch werden die Data Stewards zu Experten und sind in der Lage, anderen HRBPs ihr Wissen zu vermitteln. Durch die Schulungen konnten die HRBPs proaktiv handeln, anstatt nur zu reagieren. Dies sei ein entscheidender Faktor für den Erfolg des Datenqualitätsprojekts, erklärt Emery. 

Beispielsweise ging die Zahl der Datenungenauigkeiten von 2.700 auf gerade mal eine Handvoll zurück. „Das ist ein winziger, winziger Bruchteil dessen, was es vorher war“, sagt Emery. „Das liegt daran, dass die HRBPs es gleich richtig machen, anstatt Fehler zu machen, die dann korrigiert werden müssen.“

Das Projekt startete in den USA und wurde später auf Europa, Lateinamerika und den asiatisch-pazifischen Raum ausgeweitet. Jetzt liegt die Datengenauigkeit von Edgewell konstant bei 96 bis 97 Prozent, berichtet Emery.

Analytics in der Personalabteilung: bessere Daten, bessere Entscheidungen

Der Erfolg des Datenqualitäts- und Data-Steward-Projekts ist deutlich zu sehen, und nun kann Edgewell von einem sauberen HR-Datenfundament profitieren. Auch die Zuverlässigkeit des HR-Reportings des Unternehmens hat sich spürbar verbessert, für das es Stories in ������-���ܳ���������󲹳��ٴǰ���-��ö���ܲԲ���� verwendet. „Stories bieten einen großen Vorteil, wenn wir Echtzeit-�鶹ԭ��-SuccessFactors-Daten verwenden“, erklärt Emery. Die Möglichkeit, einen Link zu versenden, auf den anhand rollenbasierter Berechtigungen zugegriffen werden kann, macht zudem das Teilen von Daten einfach und schnell. Edgewell nutzt Stories, um Daten zu Inklusion, Zugehörigkeitsgefühl, Führung, Beschäftigungsdauer, Recruiting und vieles mehr zu analysieren und die Erkenntnisse mit der Unternehmensführung, HR-Führungskräften und HRBPs zu teilen.

Diese datengestützte Vorgehensweise hilft Edgewell, Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren und strategische HR-Entscheidungen zu treffen. So stellte das People-Analytics-Team beispielsweise anhand der Daten fest, dass es ein kurzfristiges Fluktuationsproblem für bestimmte Rollen und Standorte gab. Die Personalabteilung von Edgewell schuf daraufhin ein neues Bewerbererlebnis, um die Recruiting- und Onboarding-Prozesse zu verbessern und zu systematisieren. Das Programm „Joyful Journey“ dient auch dazu, Informationen über das Unternehmen zu teilen und Talente zu gewinnen. „Ohne die Daten hätten wir nie gewusst, wie wir vorgehen sollen“, sagt Emery. „Sie brachten uns dazu, Zeit, Mühe und Geld in diese Prozesse zu investieren – und dies wirkte sich sofort positiv auf die kurzfristige Fluktuation aus.“

„In den letzten drei Jahren haben wir Daten bereitgestellt und erklärt, wie wichtig es ist, die Daten im System zu bereinigen, um sie für uns aussagekräftiger zu machen“, fügt Emery hinzu. „Wir erheben nie Daten um ihrer selbst willen. Es muss immer darum gehen, welche Maßnahmen sich aus diesen Daten ableiten lassen.“

Bereit für die Zukunft: HR-Innovationen mit KI

Die beeindruckende Datenqualität von Edgewell bietet seinen Führungskräften nicht nur handlungsrelevante Einblicke, sondern schafft auch eine solide Grundlage, um von HR‑Innovationen zu profitieren. Dies gilt umso mehr, als viele Innovationen wie beispielsweise KI saubere Daten benötigen, um gut zu funktionieren. KI-Assistenten und ‑Agenten wie Joule sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruhen. Deshalb werden Initiativen zu Datenqualität und Daten-Governance zunehmend eine unternehmerische Notwendigkeit. 

Hier ist Edgewell seiner Zeit voraus. „Als ich vor drei Jahren mit People Analytics begonnen habe, wusste ich, dass wir uns zunächst auf die Bereinigung der Daten konzentrieren mussten. Nur so konnten wir uns auf die Superautomatisierung und die kommenden KI-Tools vorbereiten“, sagt Emery. „Nun sind wir für die nächste Generation von Tools bestens gerüstet.“

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

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Mit Innovationen auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) und einem einheitlichen Ansatz für die Erbringung von HR-Services können Unternehmen nahtlose, durchgängige Prozesse schaffen, die die Erwartungen ihrer Belegschaft erfüllen. Gleichzeitig können sie auch Effizienzsteigerungen und strategische Verbesserungen im Personalwesen umsetzen. Genau das ermöglicht �鶹ԭ�� mit der Lösung �鶹ԭ�� SuccessFactors Enterprise Service Management, die seit Kurzem mit Release 1H 2025 �鶹ԭ�� für verfügbar ist.

Führende Unternehmen wie , ein weltweit tätiger Hersteller natürlicher Inhaltsstoffe für die Lebensmittel-, Getränke- und Ernährungsindustrie, profitieren dank der Lösung bereits von den folgenden Vorteilen:

• Reduzierung des Zeitaufwands für die Bearbeitung von Anfragen um 33 Prozent
• Steigerung der Produktivität um ein Vierfaches
• Reduzierung des Zeitaufwands für das Verfassen von E-Mails um 80 Prozent durch den Einsatz generativer KI

Paul Wittig, Leiter des Bereichs HR Operations & Services bei ��ö������, berichtet: „Mit Enterprise Service Management für das Personalwesen sind wir dem Ziel von mehr Digitalität – und damit mehr Transparenz und Struktur – in unseren Arbeitsabläufen ein großes Stück nähergekommen.“

Die Zukunft von HR-Services

Das Mitarbeitererlebnis wird nicht nur durch wichtige Wendepunkte in der beruflichen Laufbahn geprägt, sondern auch durch die Möglichkeiten, die sich uns jeden Tag bieten, die Interaktion mit anderen und die Gewissheit, Unterstützung zu bekommen, wenn wir darauf angewiesen sind. Deshalb ist eines der wichtigsten HR-Angebote jedes Unternehmens der Personal-Helpdesk. Diese Anlaufstelle für Mitarbeitende ist allerdings auch einer der Bereiche, die besonders unter Druck stehen.

Personalfachkräfte großer Unternehmen arbeiten häufig zusammen in einer zentralen Abteilung und sind dafür zuständig, eine große Zahl an vielfältigen Anfragen zu beantworten. Genauigkeit und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben sind dabei besonders wichtig. Das HR-Personal muss sich mitunter um Hunderte von Serviceanfragen pro Monat kümmern. Die Bearbeitung kann dabei je nach Komplexität des Problems jeweils 1 bis 3 Tage in Anspruch nehmen. Fragesteller müssen deshalb bisweilen länger auf eine Antwort warten. Und viele HR-Teams sind von der schieren Menge an Anfragen überwältigt.

Der technologische Fortschritt macht jedoch auch vor diesem Servicemodell nicht Halt und ermöglicht ein Umdenken bei traditionellen HR-Arbeitsabläufen. Es geht nicht mehr darum, einfach nur schneller zu sein und noch mehr Anfragen zu bearbeiten – es geht darum, zu verhindern, dass viele dieser Anfragen überhaupt erst entstehen. Intelligente, KI-gestützte Tools ermöglichen es Mitarbeitenden, selbständig Antworten zu finden. Dadurch nimmt das Anfragevolumen ab, sodass HR-Teams sich auf komplexere Probleme konzentrieren können, die menschliche Expertise erfordern.

Wie das Analystenhaus Gartner* berichtet, werden „70 Prozent der Unternehmen mit mehr als 2.500 Mitarbeitenden bis Ende 2025 in eine Lösung für das Management von Personaldienstleistungen investieren“.

Unternehmen, die bereits auf diesen Zug aufgesprungen sind, profitieren schon jetzt von zahlreichen Vorteilen: weniger Anfragen, schnellere Bearbeitungszeiten und nahtlosere Prozesse sowohl für Mitarbeitende als auch für HR-Teams.

Welches Potenzial KI bei der Transformation der Erbringung von Services bietet, wird auch in einigen aktuellen �鶹ԭ��-SuccessFactors-Umfragen ersichtlich. In einer Umfrage gaben 89 Prozent der Mitarbeitenden an, dass es ihnen ihren Berufsalltag erleichtern würde, wenn sie KI nutzen könnten, um Antworten auf HR-Fragen zu erhalten. Im Rahmen einer ähnlichen Umfrage nannten Personalleiter Self-Service-Funktionen und andere KI-gestützte Verwaltungsaufgaben als wichtigste Anwendungsfälle für ihre Teams. Diese Angebote entlasten sie bei sich wiederholenden Anfragen und schaffen Raum für wichtigere Interaktionen mit Mitarbeitenden – von der beruflichen Weiterentwicklung bis hin zur Konfliktlösung.

Doch wie sieht die Zukunft von HR-Services aus, wenn integrierte KI nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern eine Neugestaltung des Supports ermöglicht?

Vorteile einer einheitlichen Cloud-Plattform auf Basis von KI

Mit �鶹ԭ�� SuccessFactors Enterprise Service Management können Unternehmen die Erbringung von HR-Services mit einer einheitlichen Cloud-Plattform auf Grundlage von KI komplett neu gestalten.

Die Verbesserung des Mitarbeitererlebnisses ist einer der größten Pluspunkte von �鶹ԭ�� SuccessFactors Enterprise Service Management. Die Lösung bietet dem Personalwesen Mehrwert, indem sie mithilfe von KI Wissensdatenbanken und Richtlinien durchsucht, analysiert und aktualisiert. Mitarbeitende erhalten so ganz leicht Antworten auf ihre Fragen, sodass sich viele Anfragen erübrigen. Über Tools für die Zusammenarbeit, eine umfassende Wissensdatenbank und Self-Service-Funktionen auf verschiedenen Kanälen bietet der  Mitarbeitenden nützliche Informationen und Unterstützung.

Nehmen wir als Beispiel einen Mitarbeiter, der Fragen zur Elternzeit hat. Anstatt eine Anfrage zu stellen und auf eine Antwort der Personalabteilung zu warten, kann der Mitarbeiter direkt aus seiner Arbeitsumgebung heraus Joule eine Frage stellen. Auf Grundlage der Unternehmensrichtlinien kann Joule dann präzise, individuelle Orientierungshilfen geben, die speziell auf die jeweiligen Umstände des Fragestellers zugeschnitten sind. So kann der Assistent dazu beitragen, dass die Anfrage ohne manuellen Aufwand sofort beantwortet werden kann. Wenn die Fragestellung komplexer ist oder Dokumentation erforderlich wird, kann mithilfe der zugrunde liegenden Technologie direkt ein Fall erstellt werden, der mit allen relevanten Details an Mitarbeitende im Personalwesen weitergeleitet wird, um umgehend sachkundige Unterstützung zu gewährleisten. Und das Beste daran: Joule ist nicht nur im HR-Bereich verfügbar, sondern über das gesamte �鶹ԭ��-System hinweg.

Mit der Lösung profitieren Personalteams zudem von vereinfachten und deutlich effizienteren regulären Arbeitsabläufen. �鶹ԭ�� SuccessFactors Enterprise Service Management unterstützt die Erbringung von HR-Services durch KI-gestützte Fallbearbeitung, automatisierte Dokumentenbearbeitung und die Aktualisierung von Wissensinhalten, sodass sich der manuelle Aufwand für Personaler reduziert und Compliance-Vorgaben besser eingehalten werden können. Unternehmens-KI ist für HR-Prozesse von zentraler Bedeutung. Sie ermöglicht die automatische Klassifizierung von Serviceanfragen sowie die Zusammenfassung von Inhalten, um Sachbearbeitern eine präzise, kontextbezogene Sicht auf jeden Fall zu ermöglichen. Die KI schlägt zudem die naheliegendste Option vor, um Probleme schnell und effektiv zu lösen. Die Lösung lernt kontinuierlich aus früheren Interaktionen und hilft, die Prozesse zur Klassifizierung und Lösung von Problemen im Laufe der Zeit intelligenter und effizienter zu gestalten. Generative KI kann die Effizienz noch weiter steigern, indem sie automatisch präzise Zusammenfassungen von Interaktionen sowie Lösungsansätzen liefert und professionelle, individuelle E-Mail-Entwürfe generiert. Das hilft dabei, die Fallbearbeitung zu beschleunigen, die Qualität der Kommunikation zu verbessern und einen reibungslosen, konsistenteren Service sicherzustellen – sowohl für Mitarbeitende als auch für HR-Teams.

Durch die Integration von �鶹ԭ�� Analytics Cloud erhalten HR-Teams Echtzeiteinblicke in Serviceprozesse und können von datengestützter Entscheidungsfindung profitieren. So können Abläufe weiter optimiert und das Mitarbeitererlebnis verbessert werden.

Mehrwert für Unternehmen, Mitarbeitende und Personalteams

�鶹ԭ��-Kunden, die bereits �鶹ԭ�� SuccessFactors Employee Central für HR-Kernprozesse nutzen, können �鶹ԭ�� SuccessFactors Enterprise Service Management schnell implementieren und dessen Vorteile nutzen. Zusammen bilden die beiden Lösungen eine einheitliche, KI-gestützte Grundlage, die bei jeder Interaktion individuellen HR-Support gemäß Unternehmensrichtlinien ermöglicht.

Verlässliche Echtzeit-HR-Kerndaten aus �鶹ԭ�� SuccessFactors Employee Central sorgen dafür, dass Mitarbeitende die passende Unterstützung erhalten. Und integrierte Schnellaktionen ermöglichen es, allgemeine HR-Aufgaben im Rahmen von Arbeitsabläufen mit nur wenigen Mausklicks zu erledigen. Bei der Bearbeitung von Fällen in �鶹ԭ�� SuccessFactors Enterprise Service Management können HR-Teams durch Schnittstellen zu �鶹ԭ�� SuccessFactors Employee Central zudem direkt auf Mitarbeiterprofile zugreifen. So erhalten sie umgehend verlässliche Mitarbeiterinformationen, ohne in ein anderes System wechseln zu müssen. Die Lösung erweitert die Kernfunktionen von �鶹ԭ�� SuccessFactors HCM um eine sichere, konforme Serviceschicht. Das ermöglicht eine zentrale Daten-Governance, die Optimierung von Serviceprozessen und eine Reduzierung des manuellen Aufwands. Mitarbeitende und HR-Teams profitieren dadurch von einem nahtlosen, intuitiven Gesamterlebnis.

Die Personalabteilung ist heute in Unternehmen präsenter denn je. HR-Teams tragen maßgeblich zur Gestaltung des Mitarbeitererlebnisses und zur Verbesserung des Geschäftsergebnisses bei. Mit �鶹ԭ�� SuccessFactors Enterprise Service Management und �鶹ԭ�� Business AI können Unternehmen ihren Mitarbeitenden die Unterstützung bieten, die sie erwarten, und gleichzeitig die Arbeitslast im Personalwesen reduzieren. Damit bietet die Lösung Mehrwert für Unternehmen, Mitarbeitende und Personalteams.

Erfahren Sie mehr über .

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

*Quelle: Gartner: Market Guide for Integrated HR Service Management Solutions, Mai 2024

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Wo auch immer man bei dieser Debatte steht, ist eines nicht von der Hand zu weisen: Geschäftsreisen sind nach wie vor äußerst wichtig, um effektive Arbeitsbeziehungen aufzubauen und das Wachstum zu fördern. Dennoch gibt es dabei Punkte, bei denen sich die verschiedenen Interessengruppen uneins sind. Um die mit Dienstreisen verbundenen Herausforderungen und Chancen zu begreifen, müssen Führungskräfte verstehen, warum die Meinungen derart auseinander gehen.

In der  wurden 3.750 Geschäftsreisende, 700 Reisemanager und 600 Finanzvorstände (Chief Financial Officers, CFOs) zu ihren – teilweise recht unterschiedlichen – Standpunkten zum Thema Geschäftsreisen befragt.

Warum Geschäftsreisen notwendig sind

Die überwältigende Mehrheit (94 %) der Geschäftsreisenden war der Meinung, dass Reisen hilfreich oder sogar unerlässlich für ihren beruflichen Erfolg sind. 43 % der CFOs gaben jedoch an, dass mehr als die Hälfte der Geschäftsreisen in ihren Unternehmen effektiv durch Telekonferenzen oder andere Kommunikationsmethoden ersetzt werden könnten, für die keine Reisen erforderlich sind. Und aufgrund des Trends hin zu virtuellen Meeting-Optionen ist ein Drittel (33 %) der Reisemanager um die Zukunft von Geschäftsreisen in ihrem Unternehmen besorgt.

Reisebereitschaft in der Belegschaft

Unterschiedliche Meinungen gibt es auch im Hinblick auf die angebliche Reisemüdigkeit der Mitarbeitenden: 70 % der Mitarbeitenden sind bereit, in den nächsten 12 Monaten geschäftlich zu reisen – ein Anstieg gegenüber 67 % im Jahr 2023. Doch nicht alle Gruppen in Unternehmen teilen diesen Optimismus. 35 % der Reisemanager glauben, dass viele Angestellte nur widerwillig reisen, was ihrer Meinung nach hinderlich für Geschäftsreisen sein könnte. Und fast die Hälfte (45 %) der CFOs sind der Ansicht, dass es sich im nächsten Jahr negativ auf ihr Unternehmen auswirken könnte, wenn die Mitarbeitenden weniger gewillt sind oder sich gar weigern, Dienstreisen anzutreten. Auch wenn viele Beschäftigte gerne geschäftlich reisen, haben CFOs und Reisemanager weiterhin Bedenken, ob die Motivation so groß ist, dass die damit verbundenen Geschäftsziele erfüllt werden können.

Entwicklung der Reisebudgets

Jede befragte Gruppe hat eine andere Meinung dazu, wie sich die Reisebudgets entwickeln werden. Fast die Hälfte (48 %) der Geschäftsreisenden geht davon aus, dass die Reisebudgets in ihrem Unternehmen in diesem Jahr stagnieren oder sinken werden. Demgegenüber glauben nur 24 % der CFOs und 22 % der Reisemanager, dass die Budgets gekürzt werden oder gleich bleiben – was auf eine Kluft zwischen den Befürchtungen der Belegschaft und dem finanziellen Ausblick des Managements hindeutet.

Gruppe mit dem größten Einfluss

In Unternehmen herrschen unterschiedliche Meinungen dazu, wer beim Thema Dienstreisen den größten Einfluss hat. Geschäftsreisende sind der Ansicht, dass Reisemanager (37 %) und CFOs (36 %) einen ähnlich großen Einfluss haben. Diese Annahme liegt deutlich vor der Einschätzung ihres eigenen Einflusses (28 %). Reisemanager hingegen gaben mehrheitlich (43 %) an, dass sie über fast denselben Einfluss wie CFOs (41 %) und mehr Einfluss als Geschäftsreisende (16 %) verfügen. 69 % der CFOs stimmten dem nicht zu und gaben an, dass sie die einflussreichsten Entscheidungsträger sind und ihre Entscheidungsbefugnis deutlich vor der von Reisemanagern (21 %) und Reisenden (9 %) liegt.

Auswirkungen von Budgetbeschränkungen

Obwohl sie Reisen als entscheidend für ihre berufliche Position ansehen, gaben zwei Drittel (66 %) der Dienstreisenden an, dass wichtige Reisen aus Kostengründen eingeschränkt wurden. Auch 69 % der Reisemanager sind der Ansicht, dass die Reisebudgets ihres Unternehmens nicht widerspiegeln, wie wichtig Geschäftsreisen für den Unternehmenserfolg sind. Und obwohl CFOs diese Problematik ebenfalls wahrnehmen, sind sie sich uneinig: Während 51 % der CFOs teilweise zustimmen, dass Mitarbeitende aufgrund von Budgetbeschränkungen nicht so viel reisen könnten, wie es für ihre Arbeit notwendig wäre, stimmen dieser Annahme lediglich 29 % voll und ganz zu.

Wie Daten zur Lösung der Debatte um Geschäftsreisen beitragen können

Zum ersten Mal in unserer weltweiten �鶹ԭ��-Concur-Umfrage unter Geschäftsreisenden zeigen die Ergebnisse auf, wie unterschiedlich die Wahrnehmungen von Reisenden, Reisemanagern und CFOs sind. Um es Mitarbeitenden zu ermöglichen, sich beruflich weiterzuentwickeln und neue Chancen zu ergreifen, ist es wichtig, dass alle Interessengruppen im Unternehmen auf gemeinsame Ziele hinarbeiten.

Und damit alle an einem Strang ziehen, ist neben einem offenen Dialog auch Transparenz von großer Bedeutung. Unternehmen benötigen eine gemeinsame Datenquelle, um Verhaltensweisen zu verstehen, Prioritäten abzustimmen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Integrierte Lösungen für das Reise- und Spesenmanagement bieten Unternehmen die Daten und Erkenntnisse, die sie benötigen, um ihre Reiseprogramme und -budgets in einer komplexen Umgebung mit zahlreichen Interessengruppen zu verwalten. �鶹ԭ��-Concur-Lösungen können dabei helfen, die Ausgaben von Mitarbeitenden zu analysieren, Kosteneinsparungen zu erzielen und dafür zu sorgen, dass Dienstreisen effizient ablaufen.

 erfahren Sie mehr über die siebte weltweite Umfrage zu Geschäftsreisen von �鶹ԭ�� Concur.

Charlie Sultan ist President von Concur Travel bei �鶹ԭ�� Concur.

Die Umfrage „�鶹ԭ�� Concur Global Business Traveler Survey“ wurde von  zwischen dem 30. April und dem 12. Mai 2025 unter 3.750 Geschäftsreisenden in 24 Märkten durchgeführt: in den USA, Kanada, Großbritannien und Nordirland, Deutschland, Frankreich, den Benelux-Ländern (Belgien, Niederlande, Luxemburg), Schweden, Dänemark, Norwegen, Finnland, Italien, Spanien, ANZ (Australien, Neuseeland), im Nahen Osten (Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien), Japan, Korea, Indien, Mexiko, Brasilien, Südostasien (Singapur, Malaysia), Südafrika, Portugal, in der Schweiz und in Österreich.
Die Umfrage „�鶹ԭ�� Concur Global Travel Manager Survey“ wurde von  zwischen dem 30. April und dem 12. Mai 2025 unter 700 Reisemanagern durchgeführt, die Reiseprogramme für Unternehmen in sieben Märkten leiten oder steuern: in Deutschland, Italien, Kanada, Japan, ANZ (Australien, Neuseeland), Großbritannien und Nordirland und den USA.
Die Umfrage „�鶹ԭ�� Concur Global CFO Survey“ wurde von  zwischen dem 30. April und dem 12. Mai 2025 unter 600 CFOs in sechs Märkten durchgeführt: in Deutschland, Kanada, Japan, ANZ (Australien, Neuseeland), Großbritannien und Nordirland und den USA. 

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