Evatec ist ein Schweizer Unternehmen mit Aussenstellen in den USA, Europa und Asien. Es entwickelt, produziert und vertreibt Hightech-Dünnfilm-Beschichtungsanlagen für den Halbleiter-, Optik- und Optoelektronik-Markt. Das Geschäft ist international, technologisch anspruchsvoll und stark projektorientiert. Eine Anlage wird verkauft, in der Schweiz geplant, beschafft, montiert und getestet, danach beim Kunden installiert und über die Garantiephase hinaus betreut.

Genau diese Wertschöpfungskette wollte Evatec künftig durchgängig abbilden. Die historisch gewachsene Systemlandschaft bot zwar viel Flexibilität, bestand aber aus unterschiedlichen Anwendungen, individuellen Lösungen, Schnittstellen und manuellen Arbeitsschritten. Wissen war teilweise an einzelne Personen oder lokale Vorgehensweisen gebunden. Informationen waren vorhanden, liessen sich jedoch nur schwer zu einem konsistenten Gesamtbild verbinden.

Besonders sichtbar wurde dies im Projektgeschäft. Produktion, Auslieferung, Installation und Garantieleistungen wurden früher teilweise in unterschiedlichen Aufträgen oder Systemen geführt. Damit war nur mit erheblichem Aufwand festzustellen, welche Kosten über den gesamten Lebenszyklus einer Anlage entstanden und welche Marge tatsächlich erzielt worden war.

«Wir wollten eine Grundlage schaffen, mit der sich die Firma aus Managementsicht besser steuern lässt», bringt Nicolas Wenger, Enterprise Architect bei Evatec, die Zielvorstellung auf den Punkt.

In zehn Monaten zum Go-live

Die Entscheidung für die Transformation fiel in einer Phase, in der sich der Markt vergleichsweise schwach entwickelte. Das Management wollte dieses Zeitfenster nutzen, um Evatec für die nächste Wachstumsphase aufzustellen. Gleichzeitig setzte es einen aussergewöhnlich ambitionierten Termin: Zwischen Vertragsunterzeichnung und Go-live lagen gerade mal zehn Monate.

In dieser Zeit mussten Geschäftsprozesse definiert, Stammdaten aufbereitet, Rollen und Berechtigungen festgelegt, Schnittstellen aufgebaut, Daten migriert, Tests durchgeführt und Anwender geschult werden. Externe Spezialisten unterstützten Evatec bei Design, Konfiguration, Migration, Testing und Cutover. Nach dem Go-live folgten sechs Monate Hypercare .

Das Projekt war deshalb keine Systemeinführung im engeren Sinn. Praktisch alle operativen Bereiche waren betroffen: Finanzen, Verkauf, Einkauf, Produktion und Projektgeschäft.

Standardisierte Prozesse durch Cloud ERP in der Public Edition

Evatec entschied sich für �鶹ԭ�� Cloud ERP Public Edition als zentralen operativen Kern. Ausschlaggebend waren die internationale Ausrichtung, die Abdeckung durchgängiger Geschäftsprozesse und der Plattformgedanke. Die Lösung sollte nicht nur aktuelle Anforderungen erfüllen, sondern auch die Basis für die weitere Digitalisierung bilden.

Mit der Public Cloud entschied sich Evatec bewusst gegen eine neue Generation umfangreicher Eigenentwicklungen. �鶹ԭ�� gibt zahlreiche Standards vor und begrenzt Anpassungen im Kern. Gerade darin sieht Wenger einen Vorteil: «Alles, was man selbst baut, erzeugt Aufwand, Risiken und Bruchstellen. Jede Schnittstelle kann zu Problemen führen, wenn sie nicht standardisiert ist.»

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

Damit waren auch betriebswirtschaftliche Fragen verbunden: Welche Prozessvarianten sind tatsächlich nötig? Wo lassen sich Abläufe vereinheitlichen? Wer trägt die Verantwortung für einen Prozess oder einen Datensatz? Aus der ERP-Einführung wurde so eine umfassende Business-Transformation.

Klare Prozesse, mehr Sicherheit und Transparenz

Die Standardisierung verlangte von den Mitarbeitenden oft ein Umdenken. In der früheren Umgebung konnten einzelne Schritte umgangen, Angaben frei erfasst oder Fehler nachträglich manuell korrigiert werden. Im neuen System müssen Buchungen vollständig erfolgen, Rollen eingehalten und Prozessschritte nachvollziehbar dokumentiert werden.

«Unser Prozess war früher teilweise einfacher», sagt Wenger. «Heute gibt es einen Prozess, an den man sich halten muss. Für das Business wurde es nicht zwingend einfacher, wohl aber transparenter und steuerbarer.»

Der Nutzen zeigt sich besonders im Controlling. Materialentnahmen, Rückbuchungen, Produktionsleistungen, Einkaufskosten, Installationsaufwand und Garantieleistungen können heute einem Projekt zugeordnet werden. Fehlerhafte oder unplausible Buchungen werden sichtbar, statt in manuellen Korrekturen zu verschwinden.

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

Der nächste Schritt führt vom Rückblick zum Forecasting. Sobald über einen längeren Zeitraum qualitativ gute Daten vorliegen, will Evatec untersuchen, wie Produkttyp, Marktregion, Installationsaufwand oder Garantieleistungen die Profitabilität beeinflussen. Damit könnte das Unternehmen nicht nur erklären, was ein Projekt gekostet hat, sondern künftige Margen genauer prognostizieren.

Technisch erfolgreich, organisatorisch fordernd

Trotz des hohen Tempos gelang der Go-live ohne Betriebsunterbruch. Produktion, Einkauf, Verkauf und Finanzprozesse liefen weiter. In den ersten Monaten mussten dennoch zahlreiche Fragen geklärt, Berechtigungen angepasst, Prozesslücken geschlossen und Anwender unterstützt werden.

Die mehrmonatige Hypercare-Phase war deshalb ein fester Bestandteil des Programms. Heute läuft die Lösung stabil. Verantwortung und Know-how werden schrittweise vom Implementierungspartner an interne Teams übergeben. Gleichzeitig entstehen Support-Strukturen, Governance-Regeln und ein Backlog für kontinuierliche Verbesserungen.

Rückblickend würde Wenger vor allem mehr Zeit in die organisatorische und datenbezogene Vorbereitung investieren. «Zwölf Monate Realisierung sind realistisch, wenn die Firma bereit ist. Alles darunter ist machbar, aber es tut weh.»

Von der Systemlandschaft zur KI-Plattform

Mit dem stabilen ERP-Betrieb ist die Transformation nicht abgeschlossen. �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud bildet den Kern einer umfassenderen Architektur. Mit �鶹ԭ�� Datasphere, Bestandteilder �鶹ԭ�� Business Data Cloud, will Evatec Informationen aus �鶹ԭ��- und Umsystemen semantisch verbinden. �鶹ԭ�� SuccessFactors ergänzt die HR-Prozesse, eine stärker integrierte CRM-Umgebung soll folgen.

�鶹ԭ�� LeanIX ist als Architektur-Backbone vorgesehen. Damit sollen Anwendungen, Schnittstellen und Abhängigkeiten transparent dokumentiert werden. �鶹ԭ�� Signavio unterstützt die Abbildung und Weiterentwicklung der Prozesse. Ziel ist eine integrierte Landschaft, in der weniger Brüche entstehen und Veränderungen in Systemen und Prozessen nachvollziehbar bleiben.

Parallel dazu schafft Evatec zugleich die Voraussetzungen für künstliche Intelligenz. Das Unternehmen testet Funktionen rund um �鶹ԭ�� Joule, Embedded AI und agentenbasierte Anwendungen, geht bei der Freigabe für Endanwender jedoch vorsichtig vor.

«Wenn ein KI-Agent über Daten läuft, die nicht stimmen, entsteht im besten Fall Verwirrung und im schlimmsten Fall ein Fehler», warnt Wenger. Datenqualität ist deshalb keine technische Vorarbeit, die irgendwann abgeschlossen ist, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor.

Der Weg von der Analyse zur Automation

Ein erster konkreter Anwendungsfall betrifft die rund 200’000 Artikel im System. Diese Datenmenge lässt sich nicht mehr vollständig manuell prüfen. Ein KI-Agent könnte Muster erkennen und Datensätze markieren, deren Klassifikation, Einheit oder Merkmale nicht zu vergleichbaren Artikeln passen. Die KI soll dabei zunächst nicht selbstständig korrigieren, sondern Verantwortliche gezielt auf mögliche Fehler hinweisen.

Langfristig liegt der grössere Nutzen für Wenger in der Automatisierung von Prozessschritten. KI soll nicht nur Informationen über verschiedene Anwendungen hinweg finden, sondern auf Basis verlässlicher Daten, Regeln und Berechtigungen selbstständig Aktionen im System auslösen.

Die �鶹ԭ��-Einführung hat Evatec damit nicht einfach ein neues ERP-System gebracht. Sie hat Prozesse verbindlicher gemacht, die Transparenz über das weltweite Projektgeschäft erhöht und eine gemeinsame Datenbasis geschaffen. Der Preis dafür war ein aussergewöhnlich intensives Transformationsprogramm. Doch genau diese Grundlage soll nun den nächsten Entwicklungsschritt ermöglichen: bessere Prognosen, weniger Brüche und einen kontrollierten, wirtschaftlich sinnvollen Einsatz von KI.

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

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Um erneut Menschen auf den Mond zu bringen – und die Grundlage für eine dauerhafte Besiedelung von Planeten zu schaffen –, müssen Tausende von Menschen, mehrere Regierungsbehörden, internationale Partner, kommerzielle Anbieter und äußerst komplexe Systeme mit höchster Präzision zusammenarbeiten.

Bei der �鶹ԭ�� NOW in Washington, D.C., gewährte Dr. Lori Glaze, Associate Administrator des Human Spaceflight Mission Directorate der NASA, den Teilnehmenden Einblick in das Artemis-Programm und die operative Disziplin, die für den Erfolg der jüngsten Mondmission ausschlaggebend war. Später unterhielt ich mich mit Dr. Glaze darüber, wie sich Komplexität bewältigen lässt, wie Dynamik aufrechterhalten werden kann und wie sich durch den Einsatz neuer Technologien erfolgreiche Ergebnisse erzielen lassen.

Die Diskussion lieferte Erkenntnisse, die weit über die Weltraumforschung hinausgehen. Einrichtungen des öffentlichen Sektors und Unternehmen, die eigene Transformationsinitiativen in Angriff genommen haben, können am Beispiel der NASA lernen, wie sich ehrgeizige Ziele erreichen lassen: indem Schritt für Schritt Systeme und Funktionen getestet, fundierte Entscheidungen getroffen und Teams koordiniert werden.

Den Erfolg einer Mission als Impuls für die nächste nutzen

Das Artemis-Programm der NASA besteht aus aufeinanderfolgenden Missionen, bei denen Funktionen getestet und Erkenntnisse für die jeweils nächste Mission gewonnen werden.

Bei der 2022 abgeschlossenen und noch unbemannten Mission Artemis I wurden die Trägerrakete SLS (Space Launch System) und die Orion-Raumkapsel erfolgreich getestet. Artemis II baute auf dieser Grundlage auf: Im Rahmen des ersten bemannten Flugs des Programms brach im April 2026 eine vierköpfige Crew zu einer rund zehntägigen Reise auf, bei der sie den Mond umrundete.

Im Verlauf der Mission testete die Besatzung die Lebenserhaltungs- und Manövriersysteme der Orion-Kapsel, entfernte sich weiter von der Erde als je ein Mensch zuvor, führte wissenschaftliche Beobachtungen durch und trat mit einer Geschwindigkeit von bis zu 38.400 Kilometern pro Stunde sicher wieder in die Erdatmosphäre ein.

Ziel der Mission war es jedoch nicht nur, die bisherigen Rekorde zu brechen. Jede Beobachtung, jeder Test und jede operative Entscheidung lieferte Informationen, die die NASA bei zukünftigen Missionen nutzen kann.

„Jeder Testflug in diesem Programm bildet den Ausgangspunkt für die nächsten Schritte unserer Mission“, berichtete Dr. Glaze.

Die NASA bereitet nun die Mission Artemis III vor, die 2027 starten soll. Bei der Mission werden wichtige Annäherungs- und Dockingmanöver zwischen der Orion-Kapsel und den von den Raumfahrtunternehmen Blue Origin und SpaceX entwickelten Mondlandefähren getestet. Diese Tests sollen dazu beitragen, Risiken weiter zu mindern, bevor mit Artemis IV 2028 erstmals wieder eine bemannte Mission auf dem Mond landen soll.

Aus diesem schrittweisen Vorgehen lässt sich ein wichtiges Prinzip für die Unternehmenstransformation ableiten: Um wirkliche Fortschritte zu erzielen, müssen nicht alle zukünftigen Herausforderungen schon heute bewältigt werden. Vielmehr geht es darum, die einzelnen Meilensteine so zu definieren, dass Annahmen überprüft und Risiken gemindert werden können und eine solide Grundlage für die nächste Entscheidung geschaffen wird.

Zusätzlicher Schub durch Standardisierung

Geschwindigkeit wird häufig mit schneller Bewegung gleichgesetzt. Bei der NASA bedeutet Geschwindigkeit auch, die Zahl der überflüssigen Neuentwicklungen zu verringern.

Dr. Glaze führte aus, dass ein vorrangiges Ziel der Raumfahrtbehörde darin bestehe, die Architektur für zukünftige Artemis-Missionen zu standardisieren. In der Weltraumforschung werden zwar häufig völlig neue Systeme und Komponenten entwickelt, doch ebenso wichtig sind für die NASA wiederverwendbare Systeme und Prozesse zur Unterstützung regelmäßiger Missionen.

„Wir wollen diese Missionen immer wieder durchführen und müssen deshalb unsere Architektur standardisieren“, erläuterte sie. Die Standardisierung macht Innovationen nicht überflüssig, sondern sie schafft eine solide Grundlage, die schnellere Innovationen ermöglicht.

Bei der NASA kommen zur Unterstützung der komplexen Systeme sehr unterschiedliche Technologien zum Einsatz, darunter auch Lösungen von �鶹ԭ��. Doch Technologie allein führt eine Mission wie Artemis noch nicht zum Erfolg. Ausschlaggebend dafür ist, wie effektiv eine Technologie Menschen, Prozesse, Informationen und Entscheidungen, die einem gemeinsamen Ziel dienen, miteinander verbinden kann.

Und genau das ist auch für Unternehmen wichtig, die ihre Systeme für das Finanz- und Personalwesen, die Beschaffung, die Lieferkette und die operativen Systeme modernisieren. Wenn Informationen und Prozesse über verschiedene Plattformen hinweg verteilt und voneinander isoliert sind, müssen Teams viel Zeit dafür aufwenden, Daten abzugleichen, zwischen Anwendungsoberflächen zu wechseln und Entscheidungen nachzuvollziehen.

Mit einem vernetzten digitalen Fundament lassen sich diese Reibungsverluste verringern. Es schafft eine gemeinsame operative Grundlage, die es Unternehmen ermöglicht, bewährte Prozesse zu skalieren, neue Funktionen einzuführen und sich an Veränderungen anzupassen, ohne Abläufe und Strukturen jedes Mal vollständig neu zu gestalten.

Komplexität macht schnellere, fundierte Entscheidungen erforderlich

Das Artemis-Programm hat gewaltige Dimensionen.

Die NASA muss Trägerraketen, Raumfahrzeuge, Lander, Raumanzüge, wissenschaftliche Instrumente, Kommunikationssysteme, Logistikabläufe, Personal, Budgets, beauftragte Firmen und internationale Partner koordinieren. Für jedes Element gibt es einen eigenen Zeitplan sowie eigene Abhängigkeiten und Risiken – und am Ende muss alles genau zum richtigen Zeitpunkt zusammengebracht werden.

Laut Dr. Glaze möchte die NASA Entscheidungsprozesse optimieren, indem bei der Entwicklungsarbeit unmittelbar auf das benötigte Fachwissen zurückgegriffen werden kann. Hierzu werden Auftragnehmer und Zulieferer direkt von Fachexperten unterstützt, sodass Probleme schneller identifiziert, analysiert und behoben werden können. Ziel ist es, Erkenntnisse schneller in Maßnahmen umzusetzen.

Diese Herausforderung kennen auch andere Behörden. Häufig haben Führungskräfte Zugriff auf sehr umfangreiche Informationen, jedoch keine einheitliche Sicht darauf, in welchen Bereichen es Veränderungen gibt oder der Druck steigt und welche Maßnahmen am wirksamsten sind.

Dr. Glaze sieht darin eines der vielversprechendsten Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz: Teams bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen zu unterstützen, den Status über komplexe Programme hinweg zu überblicken und die Bereiche mit Handlungsbedarf zu ermitteln.

Unternehmen haben durch den Einsatz von KI die Möglichkeit, von Systemen, die in erster Linie die Vergangenheit dokumentieren, auf Systeme umzustellen, mit denen sich Bedingungen auswerten, Risiken antizipieren und geeignete Folgemaßnahmen unterstützen lassen.

Autonome Systeme müssen menschlichen Fähigkeiten ergänzen

Die NASA setzt autonome Technologien nicht nur für administrative Prozesse ein.

Roboterfahrzeuge zur Mond- und Mars-Erkundung können das Gelände analysieren, sicherere Erkundungswege auswählen, wissenschaftliche Untersuchungen planen, die Kommunikation steuern und Gefahren ohne großes Eingreifen des Bodenpersonals vermeiden. KI kann Forschende auch bei der Analyse der riesigen Mengen an wissenschaftlichen Daten unterstützen, die bei den Missionen der NASA erzeugt werden, sodass sie sich gezielt den wichtigsten Entdeckungen widmen können.

Diese Möglichkeiten verdeutlichen einen wichtigen Aspekt: Autonomie bedeutet nicht zwangsläufig, dass bei den Missionen weniger Menschen benötigt werden. Vielmehr kann Technologie komplexe Abläufe in großem Maßstab steuern – in einer Geschwindigkeit, die es den Menschen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen.

Dieses Prinzip gilt auch für das autonome Unternehmen. Integrierte KI kann Routineprozesse koordinieren, Probleme frühzeitig erkennen und Vorschläge für geeignete Maßnahmen unterbreiten, während die Mitarbeitenden weiterhin für die Beurteilung, Kontrolle und Ergebnisse verantwortlich sind.

Ehrgeizige Ziele durch Partnerschaften umsetzen

Um die Artemis-Mission zum Erfolg zu führen, müssen viele Unternehmen zusammenarbeiten.

Die Architektur der NASA bringt Teams aus unterschiedlichen Behörden, Unternehmen der Raumfahrtindustrie, traditionelle Flugzeughersteller, internationale Weltraumorganisationen, wissenschaftliche Einrichtungen und militärische Partner zusammen. Sie alle bringen bestimmte Fähigkeiten in die Mission mit ein.

Für Artemis III arbeitet die NASA mit Blue Origin und SpaceX bei der Entwicklung von Mondlandefähren zusammen. Das Raumschiff Orion enthält ein Servicemodul der Europäischen Weltraumorganisation. Bei zukünftigen Missionen zur Erkundung des Mondes sollen auch Mobilitätssysteme, Habitate, wissenschaftliche Instrumente und Infrastruktur zum Einsatz kommen, die im Rahmen weiterer öffentlich-privater und internationaler Partnerschaften entwickelt werden.

Dieses Partnernetz agiert nicht parallel zur Mission, sondern ist ihr Dreh- und Angelpunkt.

Für die Transformation von Einrichtungen des öffentlichen Sektors können im Rahmen von Partnerschaften die speziellen Fachkenntnisse und Innovationen bereitgestellt werden, die ein einzelnes Unternehmen allein nicht entwickeln könnte. Erfolgreiche Partnernetze beruhen jedoch nicht nur auf der Vergabe von Aufträgen an externe Partner. Ebenso wichtig sind gemeinsame Ziele, klar definierte Verantwortlichkeiten, verlässliche Informationen und Mechanismen für koordinierte Entscheidungen.

Vertrauen schafft die Voraussetzungen dafür, Großes zu erreichen

Bei der Frage, welches ihr wichtigste Ratschlag für Führungskräfte ist, musste Dr. Glaze nicht lange nachdenken: sich mit intelligenten Menschen umgeben und ihnen vertrauen. „Diese Dinge schafft man nicht im Alleingang“, erklärte sie. „Es braucht viele Tausend Menschen, um Großes zu erreichen.“

Technologien, Architekturen und Prozesse spielen eine wichtige Rolle. Sie sind jedoch kein Ersatz für Teams, die mit den Details der Mission vertraut sind und Entscheidungen umsetzen können.

Der Fortschritt der NASA bei der Durchführung des Artemis-Programms zeigt, was möglich wird, wenn eine kühne Vision diszipliniert umgesetzt wird. Die Raumfahrtbehörde testet Systeme, bevor sie skaliert werden, setzt auf Standardisierung, wo es möglich ist, und bindet Fachexperten stärker in Entscheidungsprozesse ein. Sie nutzt Technologie, um menschliche Fähigkeiten zu ergänzen, und baut ein Partnernetz auf, das gemeinsam auf eine klar definierte Mission hinarbeitet.

Ob es um die Rückkehr zum Mond, die Modernisierung einer Behörde oder die Transformation eines globalen Unternehmens geht – das Grundprinzip ist stets dasselbe: Die ehrgeizigsten Ziele lassen sich dann erreichen, wenn Menschen, Daten, Prozesse und Partner die Umsetzung gemeinsam vorantreiben.

Jamison Braun ist Senior Vice President und Managing Director für U.S. Public Services bei �鶹ԭ�� America.

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Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Sie sind IT-Manager in einem mittelständischen Unternehmen, das �鶹ԭ�� einsetzt. Mitten in der Woche tritt ein kritisches Problem auf. Ihr Team versucht fieberhaft, das Problem zu beheben, durchsucht die Dokumentation, prüft die verschiedenen verfügbaren Support-Kanäle und überwacht die Situation, um sicherzustellen, dass sich das Problem nicht weiter verschlimmert. Ein Systemausfall ist stressig genug. In einer solchen Situation möchte man nicht zusätzlich durch einen komplexen Support-Prozess navigieren müssen. Mit Support Accreditation von �鶹ԭ�� steht Ihnen ein kostenloser Onlinekurs zur Verfügung, der Ihnen genau die Hilfe bietet, die Sie benötigen. Durch seine strukturierte, praxisorientierte Lernumgebung hilft dieser Kurs Kunden, Partnern und Beratern, die Support-Angebote von �鶹ԭ�� optimal zu nutzen.

Angesichts des rasanten Wachstums der KI in den letzten Jahren sieht die Support-Landschaft von 2026 völlig anders aus als noch vor fünf Jahren. Die Support-Landschaft von heute umfasst KI-gestützte Assistenten, Prognosefunktionen, intelligente Empfehlungen und Echtzeit-Interaktionskanäle. Das neueste Release des Support-Accreditation-Kurses bereitet Lernende darauf vor, diese Innovationen und mehr in vollem Umfang zu nutzen.

Was ist neu am �鶹ԭ��-Support-Kurs?

Nachdem wir Erkenntnisse von mehr als 40.000 Lernenden gesammelt, mit internen Support-Experten zusammengearbeitet und jede Entscheidung in reales Benutzerfeedback einfließen lassen haben, hat �鶹ԭ�� die Support-Akkreditierung von Grund auf neu konzipiert. Was bietet die Version 2026 des Kurses Kunden, Partnern und Beratern? Nach Abschluss erhalten Lernende ein digitales Zertifizierungsabzeichen. Dieses bestätigt ihre Expertise in folgenden Bereichen: Nutzung von Selfservice-Tools, Zugriff auf KI-gestützte Support-Lösungen, Navigation durch Support-Kanäle, Effizienz bei Support-Interaktionen und Zusammenarbeit sowie optimale Nutzung von �鶹ԭ�� Enterprise Support. Vielleicht haben Sie bereits von einigen KI-gesteuerten Funktionen gehört – wie Joule im Onlineportal �鶹ԭ�� for Me, intelligenter Suche, präventivem Support, Incident Solution Matching, Systeme zur Kanalsteuerung oder Prädiktoren für Produkte, Produktfunktionen und Priorität. Nun können Sie diese Themen vertiefen. 

Dieses Release verbindet bewährte Lernmethoden mit weiterentwickeltem Support und schafft damit ein völlig neues Nutzererlebnis. Die aktuelle Version von Support Accreditation wurde auf Basis des Feedbacks von Lernenden überarbeitet und bietet nun:

• anwenderorientiertes Lernen
• kürzere, fokussiertere Lerneinheiten
• Inhalte, die sich auf konkrete Ergebnisse konzentrieren

Die tatsächlichen Vorteile

Support Accreditation 2026 ist mehr als nur ein digitales Abzeichen – es ist ein Nachweis, der Ihre Fähigkeit bestätigt, das umfassende Support-Angebot der �鶹ԭ�� effektiv zu nutzen. Der Akkreditierungs-Kurs hilft Ihnen außerdem dabei:

• Probleme schneller zu lösen – durch den Einsatz intelligenter Self-Service-Tools, KI-gestützter Empfehlungen und bewährter Best Practices, die helfen, Bearbeitungs- und Wartezeiten zu verkürzen.
• mehr Sicherheit zu gewinnen – indem Sie das �鶹ԭ��-Ökosystem mit seinen integrierten Wissens-, Diagnose- und Automatisierungs-Tools optimal  nutzen, um unabhängiger von klassischem Support zu werden, Probleme zunehmend selbst zu lösen und Ihre digitalen Fähigkeiten ausbauen.
• Support-Interaktionen zu optimieren – indem Sie lernen, qualitativ hochwertigere Supportfälle zu erstellen, effektiver zu kommunizieren und die jeweils passenden Kanäle zum richtigen Zeitpunkt zu nutzen.
• stets den Überblick zu behalten – durch kontinuierliches Lernen und die optimale Nutzung neuer Funktionen.

Der Einstieg in den kostenlosen �鶹ԭ��-Kurs

Der Kurs „Support Accreditation 2026“ ist ab sofort auf der �鶹ԭ��-Lernplattform verfügbar. Das Angebot ist kostenlos und jederzeit abrufbar. Insgesamt dauert der Kurs etwas mehr als 60 Minuten und kann im eigenen Tempo absolviert werden.

Stefan Steinle ist Executive Vice President und Leiter des Bereichs Global Customer Support bei �鶹ԭ��.

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Die Geschichte des Unternehmens reicht mehr als 100 Jahre zurück. Was als kleines Textilgeschäft im dänischen Aarhus begann, ist heute ein internationaler Einzelhändler mit einem Umsatz von zwölf Milliarden Euro.

Die �鶹ԭ�� begleitet die Salling Group seit mehr als 20 Jahren und ist zentral für deren Geschäftsbetrieb, erklärte Alan Jensen, CIO und Executive Vice President der Salling Group. Kürzlich hat das Unternehmen sein ERP-System auf �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud mit RISE with �鶹ԭ�� modernisiert.

Mit dieser cloudbasierten Infrastruktur ist der Einzelhändler bereit, seine KI-Transformation zu starten.

Mit der KI-Transformation den Alltag verbessern

Die Salling Group verfolgt mit der Einführung von KI drei Ziele: das Kundenerlebnis verbessern, die Arbeit der Mitarbeitenden vereinfachen und die betriebliche Effizienz steigern. „Wir möchten den Alltag unserer Kunden verbessern, indem wir jederzeit das richtige Produkt zum richtigen Preis anbieten“, erklärte Jensen. „Außerdem wollen wir den Alltag unserer Mitarbeitenden verbessern, damit die Werkzeuge und Systeme, mit denen sie arbeiten, intuitiv und einfach zu bedienen sind.“ Das steht im Einklang mit dem Unternehmenszweck: den Alltag von Kunden, Kolleginnen und Kollegen sowie den Gemeinschaften, in denen das Unternehmen aktiv ist, zu verbessern.

Die Salling Group betrachtet KI als wichtigen Treiber. Dabei liegt der Fokus darauf, wie sich KI in echten Geschäftswert für Kunden, Mitarbeitende und das Gesamtunternehmen umwandeln lässt. Ein Bereich, in dem KI spürbare Auswirkungen haben wird, ist die Logistik, erklärte Jensen. Derzeit nutzt die Salling Group �鶹ԭ�� Extended Warehouse Management in ihren 29 Verteilzentren. Die Anwendung unterstützt die Verwaltung großer Warenmengen und ermöglicht nachhaltige, resiliente Abläufe durch digitalisierte Lagerprozesse in der Cloud. Für die Salling Group bedeutet das: pünktliche Lieferungen an die Filialen und effiziente Lieferkettenabläufe.

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Ausblick mit KI: die Vorteile vom autonomen Unternehmen erkunden

Die Salling Group nutzt �鶹ԭ��-Lösungen und KI, um ihren Einzelhandelsbetrieb durchgängig zu modernisieren. Der Schwerpunkt liegt auf dem Kundenerlebnis, der Produktivität der Mitarbeitenden und der Exzellenz in der Lieferkette – und darauf, dass neue Technologien greifbare Geschäftsergebnisse liefern.

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

„Das autonome Unternehmen klingt sehr spannend“, betonte Jensen. „Es gibt definitiv viele Möglichkeiten, unsere täglichen Geschäftsabläufe zu verbessern. Wir müssen neugierig bleiben und herausfinden, wie wir es nutzen können.“

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São Salvador Alimentos S.A. (SSA) mit Sitz in Itaberaí im brasilianischen Bundesstaat Goiás gehört zu den führenden Lebensmittelunternehmen des Landes. Unter Marken wie SuperFrango und Boua vertreibt das Unternehmen ein breites Sortiment – von frischem und verarbeitetem Geflügel über Eier und Milchprodukte bis hin zu Fisch und Tiefkühlkost. Die Produkte des Unternehmens werden in Dutzende Länder weltweit exportiert.

SSA hat sich in der Branche einen guten Ruf für Qualität und Innovationsbereitschaft erarbeitet. Umso mehr fiel auf, dass ein interner Prozess – die Verwaltung der Ausgabe persönlicher Schutzausrüstung – noch vollständig auf Papier basierte. Nach der erfolgreichen Implementierung von �鶹ԭ�� S/4HANA im Jahr 2024 setzte das Unternehmen seine Zusammenarbeit mit �鶹ԭ�� fort und begann gemeinsam mit dem �鶹ԭ��-AppHaus-Team die Möglichkeiten mit �鶹ԭ�� Build und Cloud Foundry auszuloten.

Ausgangspunkt war der Umstand, dass täglich rund 150 handschriftliche Unterschriften eingeholt werden mussten, um die Ausgabe von persönlicher Schutzausrüstung an Mitarbeitende zu bestätigen. Die unterzeichneten Dokumente wurden anschließend an das Archivteam übergeben, das sie manuell einscannen und ablegen musste. Wer welche Ausrüstung wann erhalten hatte, wurde nicht digital erfasst. Deshalb war es nicht möglich, die Nutzung nachzuverfolgen oder rechtzeitige Erinnerungen für den verpflichtenden Austausch der persönlichen Schutzausrüstung alle sechs Monate zu versenden.

Nutzerorientierter Innovationsansatz mit �鶹ԭ�� Build und Cloud Foundry

In speziellen Workshops analysierten Stakeholder und Benutzer bei SSA die Situation nach dem nutzerorientierten Innovationsansatz der �鶹ԭ��. Gemeinsam erkundeten sie neue Möglichkeiten, diesen Prozess mit �鶹ԭ�� Build und Cloud Foundry zu verbessern und neu zu gestalten. Nach einigen Iterationen und Tests wurde die neue Lösung im Januar 2026 eingeführt.

Seither können die Mitarbeitenden von SSA ihre Unterschrift digital leisten, und das System zeichnet automatisch auf, was wann ausgegeben wurde. Ist ein Austausch fällig, erhalten die Mitarbeitenden eine automatische Erinnerung per WhatsApp. Dadurch wird die Einhaltung von Vorschriften sichergestellt und es entsteht mehr Transparenz und Kontrolle über den Lagerbestand.

Dieser neue Prozess bringt dem Unternehmen folgende Vorteile:

• digitale Authentifizierung und elektronische Signatur ersetzen 150 händische Unterschriften pro Tag
• vollständige Abschaffung von Papierdokumenten im Prozess
• vereinfachter Service und eine leicht verständliche sowie intuitiv bedienbare App
• besserer Überblick über das Lager
• Funktionen für die Berichterstellung
• besseres Kostenmanagement
• regelkonforme und nachvollziehbare Ausgabe von Schutzausrüstung

Implementierung

Obwohl die Umsetzung auch die Anbindung externer Anwendungen über spezielle Programmierschnittstellen (APIs) erforderte, ging die neue Lösung im Januar 2026 in Betrieb. Dank früherer Innovationsprojekte und der Erfahrung mit �鶹ԭ�� konnte das Kundenteam weitgehend eigenständig vorgehen. Typische Rückfragen betrafen vor allem bewährte Vorgehensweisen bei der Integration.

Innovationsprozess und Ausblick

„Wirklich bemerkenswert waren die außerordentliche Kompetenz, die schnelle Auffassungsgabe und die Entschlossenheit des SSA-Teams“, betonte Mirela Viersa, Customer Innovation Principal des �鶹ԭ�� AppHaus. „Im Anschluss an unseren Evaluierungsworkshop, bei dem wir die wichtigste Herausforderung herausgearbeitet hatten, haben wir eng zusammengearbeitet, um aus einer Vision einen konkreten, umsetzbaren Plan zu machen.“

Nach diesem jüngsten erfolgreichen Implementierungsprojekt mit �鶹ԭ�� plant SSA, �鶹ԭ�� Build künftig als zentrale Entwicklungsplattform einzusetzen – insbesondere mit �鶹ԭ�� Build Code. Ermutigt durch dieses Vertrauen und die nachweislich erfolgreiche Umsetzung plant das SSA-Team nun zu erkunden, welche Möglichkeiten �鶹ԭ�� Business AI und weitere intelligente Lösungen für das Unternehmen eröffnen.

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Rechtliche Rahmenbedingungen gelten gleichzeitig über mehrere Rechtsräume hinweg. Energiekosten, Arbeitsmärkte und Kundenerwartungen bewegen sich in ihre jeweils eigene Richtung – und stehen oft in direktem Widerspruch zueinander.

Die Frage, die mir branchen- und länderübergreifend am häufigsten gestellt wird, dreht sich im Kern immer um Folgendes: Wie bauen wir ein Unternehmen auf, das mit anhaltenden Turbulenzen umgehen kann, ohne dass seine operativen Abläufe darunter leiden?

Meine Antwort darauf ist zunehmend dieselbe: Man kann permanente Störungen nicht reaktiv bewältigen. Man baut Systeme auf, die Entwicklungen autonom, in großem Maßstab und in Echtzeit vorhersehen, sich daran anpassen und die agieren können. Das ist heute mit Business AI möglich, wenn sie richtig in den digitalen Kern eines Unternehmens eingebettet ist. Und der deutlichste Beweis dafür stammt von unseren Kunden. Viele von ihnen haben kürzlich bei den Veranstaltungen unserer Kundenkonferenz �鶹ԭ�� Sapphire von ihren beeindruckenden KI-Innovationsprozessen berichtet.

Daten sind die Grundlage, nicht Ergebnis nachträglicher Überlegungen

Der Weg von Ericsson ist lehrreich, weil sich das Unternehmen einer Wahrheit gestellt hat, gegen die sich viele Unternehmen noch sträuben. Esra Kocatürk Norell, Vice President für Customer Experience und Enterprise IT bei Ericsson, brachte es so auf den Punkt: „Sobald man KI skaliert, ist es kein KI-Problem mehr, sondern es wird zu einem Datenproblem.“

Diese Erkenntnis war ausschlaggebend für eine gezielte Investition in eine einheitliche Business Data Fabric. Ericsson entwickelte sie mit der �鶹ԭ�� Business Data Cloud, einer verwalteten Architektur, mit der Daten an ihrem Speicherort beibehalten und Geschäftssemantik, Governance und Lebenszyklusrichtlinien gleichzeitig zentral verwaltet werden können.

Mehr als 85.000 Benutzer arbeiten nun produktiv auf der einheitlichen KI-Plattform Joule. Ericsson hat den Übergang von der Experimentierphase zur unternehmensweiten Nutzung zuversichtlich vollzogen. Das Unternehmen entwickelt sich parallel an zwei Schauplätzen: Es modernisiert das ERP-Backbone durch RISE with �鶹ԭ�� und erschließt sich gleichzeitig KI-gestützte Potenziale in den Bereichen Entscheidungsfindung, Effizienz und neue Geschäftsmodelle.

Ericsson zeigt damit, dass der Weg zu vertrauenswürdiger, wiederholbarer KI über die Daten-Governance führt und dass der frühzeitige Aufbau dieser Grundlage einen strategischen Vorteil und keinen Kostenfaktor darstellt.

Vom digitalen Kern zur physischen Welt

Während Ericsson veranschaulicht, wie die KI-Transformation auf Ebene der Datenarchitektur aussieht, zeigt Martur Fompak International, ein weltweit führender Anbieter von Fahrzeugsitz- und Innenausstattungssystemen in der Automobilindustrie, wie sie in der Fertigung aussieht. Das Unternehmen hat ein autonomes intralogistisches Modell auf Basis von Joule mit KI-Funktionen der �鶹ԭ�� eingeführt. Gemeinsam mit seinem Robotik-Partner Humanoid arbeitet es daran, KI-gestützte Roboter direkt in produktive Fertigungsabläufe zu integrieren.

Das System verknüpft Produktionssignale und geschäftlichen Kontext mit der autonomen physischen Ausführung. Unterstützt durch Materialdaten, Lagerorte, Sequenzplanung und Fertigungsprioritäten führen humanoide Roboter nun Materialflüsse in der gesamten Fertigungsumgebung aus. Dabei identifizieren, transportieren und liefern sie Materialien an die Fertigungslinie, während sie kontinuierlich Rückmeldungen an �鶹ԭ��-Systeme senden.

Bei der zugrunde liegenden Logik geht es darum, „kognitive Autonomie mit physischer Automatisierung zu kombinieren, um die Umsetzung zu transformieren, Entscheidungen zu beschleunigen und intelligente Unternehmensfunktionen im gesamten Unternehmen zu skalieren“, beschrieb es Özlem Altınışık, Group Intelligent Technologies Director bei Martur Fompak International.

Erste Ergebnisse zeigen einen höheren Durchsatz und weniger Fehler. Als zukünftiges Ziel wurde eine bis zu fünfmal höhere Arbeitseffizienz für die Massenfertigung definiert. Martur Fompak International war bei den �鶹ԭ�� Innovation Awards 2026 der einzige Gewinner in der Kategorie „AI Excellence“. Das Unternehmen erhielt damit eine Anerkennung nicht nur für die Technologie, sondern auch für die Bereitschaft, Fabrikumgebungen neu zu gestalten.

Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und die intelligente Plattform

Prysmian, der weltweit führende Anbieter von Kabellösungen mit einem Umsatz von 20 Milliarden Euro und einer Geschäftstätigkeit in mehr als 50 Ländern, schlug einen anderen, nicht weniger wichtigen Weg ein. Das Unternehmen schloss seine Entwicklung zu einer KI-fähigen Cloud-Plattform durch RISE with �鶹ԭ�� in nur vier Monaten ab. Anschließend nutzte es diese Grundlage, um mehr als 100 KI-Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen umzusetzen. Die Ergebnisse sind messbar: 70 Prozent Automatisierung sich wiederholender Tätigkeiten, eine um 80 Prozent kürzere Implementierungszeit für neue Lösungen und eine Beschleunigung der Markteinführung neuer Produkte um 50 Prozent.

Was mich am Weg von Prysmian besonders beeindruckt, ist, wie das Unternehmen die Rolle der Unternehmenstechnologie neu definiert. Giovanni Cauteruccio, Konzern-CIO und Vorstand für Digitalisierung bei Prysmian, bezeichnete integrierte KI als „ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal, um die Implementierung von Lösungen zu beschleunigen und KI-Kenntnisse und die KI-Kultur im gesamten Unternehmen zu stärken“.

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

Architektur der Agilität

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

Möglich wird das durch das Zusammenspiel einer verwalteten Datengrundlage, einer intelligenten ERP-Plattform und von KI-Funktionen, die vom Desktop über die Fertigungslinie bis hin zur Lieferkette reichen. Wenn diese Elemente richtig integriert sind, gewinnen Unternehmen etwas, das kein noch so reaktives Management bieten kann: die Fähigkeit, schneller Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und zu handeln, als sich Störungen aufbauen können.

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

Manos Raptopoulos ist Global President des Bereichs Customer Success für Europa, den Nahen Osten und Afrika und Mitglied des erweiterten Vorstands der �鶹ԭ�� SE.

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Agentische KI baut auf dem wirtschaftlichen Potenzial generativer KI auf, das laut McKinsey-Schätzungen jährlich 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen könnte. Dies stellt die nächste Phase der Einführung von Unternehmens-KI dar: den Übergang von der reinen Inhaltserstellung zur eigenständigen Ausführung und von vereinzelten Pilotprojekten hin zum produktiven Einsatz.

Unkontrollierte Ausbreitung von KI-Agenten

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

Eine unterstreicht diesen Wandel, denn sie ergab, dass 98��Prozent der Unternehmen bereits KI-Agenten implementiert haben oder planen dies zu tun. Doch während sich die Einführung immer schneller vollzieht, kommen die Verantwortlichen mit der Umsetzung einer KI-Governance kaum hinterher. Laut demselben Bericht verfügen weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen über eine Übersicht, welche KI-Agenten sie eigentlich im Einsatz haben.

Die Mechanismen hinter diesem Agenten-Wildwuchs kennt jedes Technologieunternehmen, das schon einmal eine SaaS-Welle erlebt hat. Einzelne Teams führen Agenten in Eigenregie ein – motiviert durch echte Produktivitätsziele. Jeder KI-Agent ist für eine bestimmte Aufgabe gedacht: ein Marketing-Automation-Agent hier, ein Supply-Chain-Monitoring-Agent dort, ein HR-Onboarding-Bot anderswo. Und alle arbeiten isoliert vor sich hin. Ohne zentrale Plattform oder übergreifendes Governance-Framework entsteht so eine fragmentierte Landschaft von Agenten, in der die einzelnen Tools nicht miteinander kommunizieren, sich nicht einheitlich überprüfen lassen und schneller technische Schulden anhäufen, als sie Mehrwert schaffen.

mehr als 150.000 KI-Agenten im Einsatz haben. Doch nur 13 Prozent der Unternehmen glauben, dass sie über die richtige Governance verfügen, um diese Flut von Agenten zu bewältigen. Max Goss, Senior Director Analyst bei Gartner, warnte sein Publikum auf einer Londoner Konferenz im April: „Während CIOs und IT-Führungskräfte gerade eine wahre Explosion von KI-Agenten in ihren Unternehmen erleben, haben viele mit einem unkontrollierten Wildwuchs zu kämpfen, der ihre Organisationen erheblichen Risiken aussetzt – von Fehlinformationen über übermäßiges Datenteilen bis hin zu Datenverlust.“

Weiter führte er aus: „Viele Unternehmen reagieren darauf, indem sie die Nutzung von KI-Agenten blockieren oder stark einschränken. Aber das ist auf Dauer keine tragfähige Lösung. Wenn Mitarbeitende nicht mit den freigegebenen Tools arbeiten können, werden sie die unternehmenseigenen Kontrollen wahrscheinlich umgehen und auf Schatten-KI ausweichen, was noch deutlich größere Risiken mit sich bringt. Unternehmen müssen die richtige Balance finden: Sie müssen Agenten steuern und den Wildwuchs in den Griff bekommen, gleichzeitig aber ihre Mitarbeitenden in die Lage versetzen, sicher mit diesen Tools an Innovationen zu arbeiten.“

Agenten benötigen in der Regel umfassende, systemübergreifende Berechtigungen, um funktionieren zu können, doch diese Berechtigungen werden selten mit der gleichen Sorgfalt verwaltet wie bei menschlichen Nutzern. Das Risiko durch nicht verwaltete oder unkontrollierte KI-Agenten im Unternehmen ist daher real und nimmt stetig zu.

Sicherheitsbedenken bei KI-Agenten

Aus der Unternehmenspraxis sind mittlerweile Fälle bekannt, in denen KI-Agenten vertrauliche Informationen offenlegten oder ihre vorgesehenen Grenzen überschritten – etwa durch vorsätzliche Anweisungen, die dazu führten, dass Agenten Sicherheitsvorkehrungen umgingen, Produktivdaten löschten oder irreversible Finanztransaktionen auslösten.

Gerade diese Sicherheitsrisiken bereiten führenden Technologieunternehmen großes Kopfzerbrechen. Bei Chatbots und früheren Formen generativer KI beschränkten sich Sicherheitsprobleme meist auf fehlerhafte Ausgaben: eine ungenaue oder unpassende Antwort, die sich in der Regel nachträglich korrigieren ließ. Im Zeitalter der KI-Agenten hingegen können die Folgen von Fehlverhalten oder Sicherheitsvorfällen deutlich schwerwiegender sein – schließlich führen Agenten eigenständig Aktionen aus, nutzen Tools, greifen auf Systeme zu und stoßen Geschäftsprozesse an.

Deshalb ist die Steuerung von Agenten längst keine reine IT-Angelegenheit mehr. Sie berührt zunehmend Themen, die auf Vorstandsebene angesiedelt sind: Risikomanagement, regulatorische Risiken, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, operative Widerstandsfähigkeit und Rechenschaftspflicht für autonome Entscheidungen.

Die neue KI-Governance-Plattform

Führende Unternehmen denken um: Sie sehen die Steuerung von KI-Agenten nicht mehr als lästige Pflichtaufgabe, sondern als entscheidenden Erfolgsfaktor. Denn davon hängt ab, ob ihre KI-Investitionen sich auszahlen oder zum Problem werden. Infolgedessen ist effektive AI-Agent-Governance schnell zu einem Vorstandsthema geworden und trägt zur Entstehung einer neuen Plattformkategorie bei: KI-Governance-Plattform.

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

�鶹ԭ�� gehört zu den Pionieren im Bereich Agentic AI – einer neuen Technologiekategorie. Und mit der Übernahme von LeanIX im Jahr 2023 hat die �鶹ԭ�� ihre Kompetenzen im Bereich Enterprise Architecture Management deutlich ausgebaut. Dies ist schnell zu einem anerkannten Differenzierungsmerkmal für den �鶹ԭ����AI Agent Hub geworden – indem KI-Artefakte wie Agenten, Modelle und MCP-Server innerhalb der gesamten Architektur und im gesamten Geschäftskontext des Unternehmens positioniert werden.

Auf dieser Basis funktioniert der �鶹ԭ�� AI Agent Hub als zentrale Steuerungszentrale. Von hier aus lassen sich alle KI-Agenten und KI-Tools im Unternehmen verwalten und kontrollieren – unabhängig davon, von welchem Anbieter sie stammen oder auf welchen Systemen sie laufen.

Wie �鶹ԭ��-CTO Philipp Herzig auf der diesjährigen �鶹ԭ�� Sapphire auf der Bühne erklärte, soll der �鶹ԭ�� AI Agent Hub eine Governance-Rolle für alle KI-Agenten im gesamten Unternehmen übernehmen. „Agenten sind überall“, sagte er. „Manche sind gut, manche nicht, und fast niemand hat ein konsistentes Bild – keine zentrale Governance, keine klare Sicht darauf, was die einzelnen Agenten tun, ob sie Mehrwert bringen oder ob sie den eigenen Richtlinien entsprechen.“

Herzig fuhr fort: „Mit �鶹ԭ�� AI Agent Hub ändert sich das. Ein zentraler Einstiegspunkt und eine Kommandozentrale, um alle KI-Agenten, LLMs und MCP-Server in Ihrer Landschaft herstellerunabhängig zu ermitteln, zu verwalten und zu steuern. Der [�鶹ԭ��] AI Agent Hub ermöglicht es Ihnen, alle Ihre Agenten im Kontext zu entdecken: Ihre Landschaft, Ihre Geschäftsprozesse. Sobald Sie die richtigen Agenten identifiziert haben, können Sie ihr Risiko kontrollieren und Entscheidungen im Bereich IT-Architektur oder Compliance-Regeln festlegen.“

Das Zeitfenster wird kleiner

KI-Agenten werden immer schneller in Unternehmen eingeführt. Dadurch bleibt immer weniger Zeit, um rechtzeitig wirksame Kontrollsysteme einzurichten, bevor etwas schiefgeht. Für CIOs, CEOs und Unternehmensvorstände lautet die Frage nicht mehr, ob KI-Agenten gesteuert werden sollen. Sie lautet, ob Governance von Anfang an in die Architektur eingebaut wird oder erst nach dem ersten ernsthaften Versagen nachgerüstet wird. Es geht darum, ob die Governance von Anfang an in die Architektur integriert wird oder ob man nachrüstet, wenn der erste ernsthafte Fehler aufgetreten ist.

Unternehmen, die die Steuerung von KI-Agenten im Jahr 2026 als strategische Priorität betrachten, werden besser in der Lage sein, sich mit KI einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Wer die Planung jetzt aufschiebt, wird 2027 wahrscheinlich Chaos beseitigen müssen. In der IT gilt: Schnelles Handeln ohne durchdachte Struktur rächt sich früher oder später. Bei KI-Agenten passiert dies aber deutlich schneller und mit größeren Auswirkungen als bei bisherigen Technologien.

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Der niederländische Schiffbauer wurde 1927 als Familienunternehmen gegründet und ist heute mit mehr als 12.500 Mitarbeitenden und über 35 Werften auf sechs Kontinenten international präsent. Mit dem Ziel, der weltweit nachhaltigste Anbieter maritimer Lösungen zu werden, verbindet Damen Shipyards seine langjährige handwerkliche Erfahrung mit Innovation, Digitalisierung und optimalen Betriebsabläufen.

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

Nutzen der ERP-Plattform mit �鶹ԭ�� Business AI ausschöpfen

„Wir wollen den geschäftlichen Nutzen dieser ursprünglichen Investition wirklich ausschöpfen“, erklärte Han Coenraad, Produktmanager ERP bei Damen Shipyards. „Wir nutzen künstliche Intelligenz vor allem in unseren operativen Abläufen, damit alles runder läuft und wir fundiertere Entscheidungen auf Basis unserer Daten treffen können.“

Das Schiffbauunternehmen hat �鶹ԭ�� Joule für Berater und �鶹ԭ�� Joule für Entwickler aktiviert und testet Dialogfunktionen, die es Mitarbeitenden ermöglichen, in natürlicher Sprache mit �鶹ԭ��‑Systemen und Prozessen zu interagieren.

Für die Zukunft sieht Damen Möglichkeiten, sowohl integrierte als auch speziell entwickelte KI‑Anwendungen zu nutzen, um die Datenqualität zu verbessern, operative Abläufe zu optimieren und seinen Teams mehr Kundennähe und schnelleres Reagieren zu ermöglichen.

Einsatz künstlicher Intelligenz im Ersatzteilgeschäft

Ein Beispiel ist der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Unterstützung der Vertriebsingenieure im Ersatzteilgeschäft. Die Software liest Kundendokumente aus E-Mails aus und überträgt die richtigen Informationen automatisch in Kundenaufträge. Das Ziel, so erläuterte Coenraad, sei es, „Schiffe schneller zu bauen, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen“.

Inspiriert von der �鶹ԭ�� Sapphire und der Vision des autonomen Unternehmens ist Damen Shipyards bereit für den nächsten Schritt: „Die strategische Neuausrichtung mit �鶹ԭ��‑Lösungen – wir freuen uns darauf und stehen wirklich voll dahinter. Lassen Sie es uns gemeinsam verwirklichen.“

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Vor dem Hintergrund der zunehmenden Vernetzung und Komplexität der Customer Journey können Lücken bei der Umsetzung inkonsistente Erlebnisse, längere Reaktionszeiten und verpasste Geschäftschancen zur Folge haben. Das Kundenerlebnis der nächsten Generation zielt nicht darauf ab, noch mehr Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auf breiter Basis aus Erkenntnissen gezielte Maßnahmen abzuleiten.

Das neueste Release des Lösungsportfolios unterstützt Unternehmen dabei, diese Grundlage zu stärken, indem sie Arbeitsabläufe im Marketing, Handel, Vertrieb und Service miteinander verknüpfen und so bei jeder Kundeninteraktion eine einheitliche, skalierbare Ausführung ermöglichen.

Lernen Sie die Highlights des Release Q2 2026 kennen. Ausführliche Informationen zu den einzelnen Lösungen finden Sie in unseren Blog-Beiträgen zu , , , und .

Vom Kundeninteresse zum Verkaufsabschluss

Unabhängig vom Kanal oder Kontaktpunkt basieren Kundeninteraktionen immer häufiger auf Dialogen, sind stärker vernetzt und erfolgen zunehmend in Echtzeit. Zugleich müssen Unternehmen in der Lage sein, bei der Kundenansprache, der Verwaltung von Kampagnen oder der Anpassung ihrer Prozesse an neue Geschäftsanforderungen schneller auf Informationen zuzugreifen und einfacher Maßnahmen zu ergreifen.

• Einkaufen mithilfe von Conversational AI über einen MCP-Server (Model Context Protocol): Unterstützen Sie eine sichere Integration zwischen und KI-Agenten, die Kunden durch den Einkaufsprozess führen oder für den Kunden Aktionen ausführen. KI-Assistenten können Produktinformationen in Echtzeit abrufen, den aktuellen Bestand anzeigen, Warenkörbe verwalten und Transaktionen direkt in Chat- oder sprachbasierten Oberflächen ausführen. Kunden profitieren dadurch auch außerhalb von Ladengeschäften von einem intelligenteren, dialogorientierten Erlebnis.��

• Joule in �鶹ԭ�� Engagement Cloud (�鶹ԭ�� Early Adopter Care): Binden Sie �鶹ԭ�� Conversational AI direkt in Ihre Kampagnen-Workflows ein. Teams können in natürlicher Sprache Fragen zu Produkten oder Kampagnen stellen und erhalten präzise Antworten, ohne verschiedene Systeme durchsuchen zu müssen. Sie haben auch die Möglichkeit, erfolgreiche Kampagnen zu duplizieren. So müssen sie Kampagnen nicht jedes Mal komplett neu erstellen und haben mehr Zeit für Aufgaben, die strategisches Denken, Kreativität und die Interaktion mit Kunden erfordern.

• Rich Communication Services (RCS) in �鶹ԭ�� Engagement Cloud: Sprechen Sie Kunden mit aussagekräftigen, interaktiven Nachrichten an, die von Google unterstützt werden und Medien, Carousel Ads und Aktionsschaltflächen in nativen mobilen Messaging-Oberflächen enthalten. Markenbezogene, verifizierte Nachrichten helfen dabei, Vertrauen bei Kunden aufzubauen und sie von der Produktsuche bis zum Kaufabschluss nahtlos durch die einzelnen Prozessschritte zu führen, ohne dass hierfür eine zusätzliche Anwendung erforderlich ist.

Personalisierte Interaktionen ausweiten

Die Absicht der Kunden zu ermitteln ist lediglich der erste Schritt. Werden zusätzliche Kanäle für die Kundeninteraktion bereitgestellt, müssen Marketingteams schnell reagieren und Kunden auf breiter Basis relevante, personalisierte Erlebnisse bieten. Voraussetzungen dafür sind eine reibungslose Kampagnendurchführung, zeitnahe Einblicke und die Möglichkeit, jede einzelne Interaktion an die Bedürfnisse und Vorlieben des jeweiligen Kunden anzupassen.

• KI-gestützte Erstellung von Inhalten (Pilotphase): Erzeugen Sie hochwertige, markenbezogene Kampagneninhalte in . Teams können mithilfe von Gemini-Modellen, die auf Informationen zur Zielgruppe, zum Produkt und zum Kampagnenkontext zugreifen, schnell Varianten der Inhalte erstellen und diese weiter anpassen. Dies ermöglicht einen schnelleren Start von personalisierten Kampagnen und verringert den Zeitaufwand für die manuelle Erstellung von Inhalten.

• Integrierte Definition von Zielgruppen: Ermöglichen Sie Marketingteams den Abruf und die Aktivierung umfangreicher Daten aus der direkt in �鶹ԭ�� Engagement Cloud. Mit dieser Funktion können sie erweiterte Kundensegmente eigenständig definieren, ohne zu anderen Systemen wechseln oder auf die Unterstützung von Datenanalysten warten zu müssen. Die Zusammenführung von Verhaltens-, Transaktions-, Kunden- und Profildaten mit operativen Daten aus dem gesamten Unternehmen ermöglicht relevantere Omnichannel-Kampagnen, die genauer auf die Zielgruppe zugeschnitten sind.

Konsistente Vertriebsaktivitäten im gesamten Unternehmen

Die Fähigkeit, aus Einblicken konsequente, wiederholbare Maßnahmen abzuleiten, mit denen sich planbare Umsätze erzielen lassen, ist ausschlaggebend für den Erfolg im Vertrieb. Die zunehmende Komplexität von Vertriebsumgebungen führt dazu, dass selbst geringfügige Inkonsistenzen in Bezug auf Daten, Prioritäten oder Vertriebsaktivitäten Prognosen zunichte machen und Geschäftschancen nicht wahrgenommen werden können. Um konsistenter und souverän handeln zu können, müssen Sie die Datenintegrität verbessern, Vorgehensweisen abstimmen und klare Leitlinien definieren.

• Agentengestützter Überblick über Verkaufschancen: Geben Sie Ihren Vertriebsteams die Tools an die Hand, die sie für eine schnelle Einschätzung des Status von Verkaufsabschlüssen benötigen. Diese Funktion in führt Interaktionssignale, Umfang der Aktivitäten und Informationen zum Fortschritt in einer Echtzeitsicht zusammen, sodass Teams Risiken frühzeitig erkennen und effektiv priorisieren sowie erfolgreiche Abschlüsse erzielen können.
• : Beschleunigen Sie Verkaufsprozesse und unterstützen Sie die richtige Produktplatzierung mit Funktionen für die Vertriebssteuerung, die auf intelligenten, KI-optimierten Prozessen basieren und höhere Umsätze ermöglichen. Teams können damit die Planung und Durchführung von Kundenbesuchen verbessern, auf der Basis von Erkenntnissen die Vertriebsleistung steigern und Interaktionen optimieren. Unternehmen in der Konsumgüterindustrie können auf diese Weise die Regalverfügbarkeit, die Compliance von Werbeaktionen und die Wirksamkeit von Merchandising-Aktivitäten an allen Standorten im Einzelhandel verbessern. Außendienstteams erhalten einen besseren Einblick in die Aktivitäten in den einzelnen Filialen, was eine einheitlichere Markenpräsentation und einen erfolgreicheren Wiederverkauf ermöglicht.

• �鶹ԭ�� Incentive Management: Steigern Sie die Effektivität Ihres Vertriebsteams mit der Lösung , die Teil des Portfolios für das ist. Sie können damit profitable Vorgehensweisen fördern, die den Umsatz steigern und zum Wachstum des Unternehmens beitragen. Zugleich ermöglicht die Lösung Echtzeiteinblicke in die Vertriebsleistung, stellt Funktionen für die Verwaltung von Klärungsfällen bereit und unterstützt die von Belohnung von Vertriebserfolgen. Mithilfe von flexiblen Tools können Teams Erfolgsprämien optimieren und schnell und einfach Vertriebspläne erstellen, testen und einführen. Darüber hinaus unterbreitet die Lösung KI-gestützte Empfehlungen, mit denen Unternehmen ihre Pläne optimieren, bestmögliche Ergebnisse erzielen und handlungsrelevante Einblicke gewinnen können.

• Consumer Products Intelligence (�鶹ԭ�� Early Adopter Care): Mit dieser Lösung können Unternehmen in der Konsumgüterindustrie die riesigen Datenmengen, die in ihren Vertriebs- und Handelsprozessen erzeugt werden, als Grundlage für bessere Entscheidungen nutzen. Analysen und KI unterstützen sie dabei, den Erfolg von Rabatten zu steigern, höhere Umsätze und Margen zu erzielen und den manuellen Aufwand zu verringern.
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Die Serviceausführung unternehmensweit standardisieren

Immer häufiger wird von Serviceteams schnellerer und zuverlässigerer Support erwartet. Zugleich müssen sie die zunehmende Komplexität von Supportkanälen und Supportanfragen bewältigen. Dies setzt einen einfacheren Zugriff auf Services und konsistente Prozesse im gesamten Unternehmen voraus.

• Selfservice-Katalog: Ermöglichen Sie es Ihren Mitarbeitenden, auch ohne fundierte Kenntnis der Backend-Prozesse schnell die benötigten Services zu finden. Mithilfe dieses intuitiven, geführten Katalogs für können Anfragen automatisch zusammen mit dem richtigen Kontext weitergeleitet werden. Dadurch entstehen weniger Verzögerungen und Probleme werden schneller behoben.

• Framework für Inhaltspakete: Mit dem Framework für �鶹ԭ�� Enterprise Service Management können Sie schnellen, skalierbaren Mehrwert in allen Geschäftsbereichen schaffen. Vorkonfigurierte, wiederverwendbare Konfigurationen für verschiedene Fallarten, Workflows und Kataloge unterstützen Unternehmen bei einer schnelleren Bereitstellung von Services und vereinfachen zugleich die Implementierung im gesamten Unternehmen. Mit diesem Ansatz können Unternehmen Komplexität beseitigen, Partner unterstützen und die Einführung beschleunigen. Inhaltspakete für die Bereitstellung von HR-Services werden in Kürze verfügbar sein.��
• E-Mail-Editor in �鶹ԭ�� Service Cloud und �鶹ԭ�� Enterprise Service Management: Dieser E-Mail-Editor ermöglicht ein effizienteres Verfassen, Bearbeiten und Verwalten von Nachrichten an Kunden und stellt bei Serviceinteraktionen eine hohe Qualität sicher. Der moderne, benutzerfreundliche E-Mail-Editor wurde speziell für Unternehmen entwickelt, die ihren Fokus auf KI legen.

• Erstellung von Verkaufsobjekten über den Kunden-Hub: Ermöglichen Sie es Bearbeitern, Leads, Opportunitys, Termine und Kundenaufträge direkt über den Arbeitsbereich des Bearbeiters in �鶹ԭ�� Service Cloud zu verwalten. Mit dieser Funktion können Unternehmen jede Interaktion mit Kunden in eine Opportunity umwandeln und auf diese Weise Mehrwert schaffen.

Das Auftragsmanagement vernetzen und beschleunigen

Damit sich aus Erkenntnissen Maßnahmen ableiten lassen, sind vernetzte Systeme erforderlich, die auch neue Anforderungen nahtlos unterstützen. Wenn Unternehmen ihre Auftragskanäle, Netzwerke für die Auftragsabwicklung und Technologielandschaften erweitern, benötigen sie Integrationen und Anwendungen für das Auftragsmanagement, die damit Schritt halten können und es Teams ermöglichen, schneller auf neue Anforderungen zu reagieren.

• Connector für Abläufe: Ermöglicht einen lückenlosen Datenfluss zwischen der Lösung , anderen �鶹ԭ��-Lösungen und Produkten von Drittanbietern. Mit dieser vordefinierten Funktion können Anwender auch ohne umfassende Unterstützung durch die IT-Abteilung eigene Geschäftsabläufe und Integrationen konfigurieren, sodass Auftragsmanagementprozesse unternehmensweit miteinander vernetzt sind.

CX-Lösungen für die Ausführung von Geschäftsprozessen nutzen

Mit der zunehmenden Integration von KI in ihre täglichen Abläufe nutzen Unternehmen KI nicht mehr nur, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch für die Ausführung von Geschäftsprozessen.

Mit unseren vor Kurzem angekündigten strategischen Partnerschaften mit und Google Cloud möchten wir diesen auf die Ausführung von Geschäftsprozessen ausgerichteten Ansatz erweitern, indem KI-gestützte Benutzeroberflächen für Service, Einkauf und Kundeninteraktion direkt mit operativen Systemen und Geschäftsdaten verknüpft werden. Dadurch können Unternehmen den Schritt von isolierten Interaktionen und Erkenntnissen zu koordinierten Maßnahmen vollziehen, die eine schnellere Problembehebung, ein besseres Kundenerlebnis und größeren Nutzen für das Unternehmen ermöglichen.

Informieren Sie sich ausführlich über die Neuerungen für �鶹ԭ�� CX im zweiten Quartal 2026 

In der Dokumentation im �鶹ԭ�� Help Portal finden Sie Informationen zu den neuen Funktionen.

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

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Die Investitionen in diese Transformationen sind von entscheidender Bedeutung. Für Unternehmen war dies jedoch nicht die Ziellinie, sondern sie haben damit eine Grundlage geschaffen. Und genau von dieser Grundlage profitieren sie heute bei der Einführung von KI-Lösungen, mit denen sie messbare Geschäftsergebnisse erzielen möchten.

Doch noch ein weiteres Element dieser Grundlage gewinnt zunehmend an Bedeutung: Daten. Die größte Wertschöpfung mit KI können Unternehmen erzielen, die in eine Datengrundlage investiert haben – denn damit steht KI-Lösungen vertrauenswürdiger Geschäftskontext zur Verfügung, der es ihnen ermöglicht, Schlüsse zu ziehen, Empfehlungen zu unterbreiten und Aktionen auszuführen.

In meinen Gesprächen mit Kunden in der Region Amerika und weltweit zeichnet sich nun ein neues Muster ab. Es geht weniger um die möglichen Anwendungsszenarien für KI, sondern vielmehr darum, was passiert, wenn intelligente Technologien in die zentralen Abläufe eines Unternehmens integriert werden.

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

1. Von KI-Anwendungsfällen zu intelligenten Geschäftsprozessen

In der ersten Welle der KI-Einführung ging es vor allem darum, den Mehrwert von KI nachzuweisen. Unternehmen haben Anwendungsfälle mit besonders großem Nutzen ermittelt, damit messbare Ergebnisse erzielt und Vertrauen aufgebaut, dass KI zur Optimierung von Prozessen beitragen kann.

Daran arbeiten sie weiter. Kunden fragen sich jedoch zunehmend, wie intelligente Technologien in den Geschäftsprozessen verankert werden können, mit denen ihre Mitarbeitenden täglich arbeiten. In der Praxis gibt es dafür bereits konkrete Beispiele.

Das brasilianische Unternehmen HR Path Brazil bietet Recruiting und Talentmanagement für internationale Unternehmen und nutzt beispielsweise die in �鶹ԭ�� SuccessFactors HCM integrierte Lösung Joule, um typische Interaktionen im Personalwesen zu automatisieren. Die Mitarbeitenden von HR Path Brazil können damit die benötigten Informationen schneller auffinden und HR-Teams bleibt mehr Zeit für strategische Aufgaben. Das Unternehmen war dadurch in der Lage, die Zahl der Standard-Supportfälle im Personalwesen um sieben Prozent und die Arbeitslast des HR-Supportteams um zwei Stunden pro Woche zu verringern. Daraus ergibt sich schnell ein erhebliches Einsparpotenzial. Dieses Beispiel zeigt, wie integrierte und vernetzte KI-Lösungen zum festen Bestandteil von Arbeitsabläufen werden.

2. Von der Messung der KI-Nutzung zur Messung der mit KI erzielten Geschäftsergebnisse

Eine der größten Veränderungen, die ich derzeit beobachte, betrifft die Art und Weise, wie Unternehmen Erfolg definieren. Der ROI wird zunehmend zu einer festen Größe. Das belegen auch Untersuchungen, insbesondere eine diese Woche veröffentliche Studie von Oxford Economics. Sie zeigt, dass Unternehmen, die in KI investieren, dieses Jahr mit einer durchschnittliche Rendite von 21��% rechnen und in zwei Jahren bereits mit 38��%. Vor dem Hintergrund der fortschreitenden Entwicklung von Agentic AI prognostizieren Fachleute zudem eine Rendite in Höhe von 17,6��Millionen US-Dollar. Damit haben sich die Schätzungen aus dem vergangenen Jahr, die bei 4,3��Millionen US-Dollar lagen, mehr als vervierfacht.

Unternehmen können deshalb gezielt der Frage nachgehen, welche Geschäftsergebnisse ihre KI ermöglicht. Sie wollen wissen, wie sie Zykluszeiten verkürzen und bessere Entscheidungen treffen können. Von Interesse ist für sie außerdem, ob KI ihre Mitarbeitenden entlastet, sodass ihnen mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten bleibt. Und schließlich geht es für sie auch um die Frage, ob KI ihnen hilft, resilienter zu werden und schneller zu reagieren.

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

3. Von Aufzeichnungssystemen zum neuen Betriebssystem für das Unternehmen

Die dritte Entwicklung wird nach meiner Einschätzung langfristig die größten Auswirkungen haben. Jahrzehntelang bildete Unternehmenssoftware in erster Linie Transaktionen, standardisierte Prozesse und automatisierte Routinetätigkeiten ab. Nun unterstützt sie Unternehmen zunehmend dabei, Veränderungen frühzeitig zu erkennen, empfiehlt geeignete Maßnahmen, koordiniert Arbeitsabläufe funktionsübergreifend und trifft immer häufiger Routineentscheidungen, die dann von Menschen kontrolliert werden.

Aus diesem Grund ist für mich das autonome Unternehmen weit mehr als nur die nächste Phase der Automatisierung. Es steht für ein neues Geschäftsmodell.

Im autonomen Unternehmen sind Mitarbeitende nicht länger damit beschäftigt, Informationen aus dem Finanzwesen, der Lieferkette, der Beschaffung, der Personalabteilung und den Geschäftsprozessen der Kunden miteinander zu verknüpfen, um daraus weitere Maßnahmen abzuleiten. Vielmehr sind intelligente Systeme zunehmend in der Lage, Kontextinformationen bereitzustellen, Empfehlungen zu unterbreiten, Arbeitsabläufe zu koordinieren und Teams bei der Umsetzung von Strategien unterstützen.

Dabei bleibt die Kontrolle stets beim Menschen. Er wird jedoch von Unternehmenssoftware unterstützt, die direkt in die Geschäftsprozesse des Unternehmens eingebunden ist und aktiv zu deren Ausführung beiträgt – statt lediglich aufzuzeichnen, was bereits geschehen ist.

Wo die Reise hinführt

Von den größten langfristigen Vorteilen werden nicht die Unternehmen profitieren, die die meisten KI-Anwendungsfälle implementieren. Den größten Nutzen werden vielmehr diejenigen erzielen, die diese ersten Erfolge als Grundlage dafür nutzen, die Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen von Grund auf neu zu gestalten.

Die Entwicklung zum autonomen Unternehmen ist ein längerer Prozess, für den auch in Zukunft eine starke Führungskultur, Governance und qualifizierte Mitarbeitende erforderlich sein werden. Diese werden sogar noch wichtiger werden.

Sehr wahrscheinlich werden wir irgendwann so auf die aktuellen KI-Projekte zurückblicken, wie wir heute auf die Anfänge der Cloud-Transformation zurückblicken: Wir werden sie nicht als Ziel betrachten, sondern als Grundlage für ein völlig neues Betriebsmodell und neue Möglichkeiten, kontinuierliche Innovationen voranzubringen.

Die wahren Profiteure dieses Wandels werden die Unternehmen sein, die zunehmend intelligenter, anpassungsfähiger und autonomer werden.

Jan Gilg ist Mitglied des erweiterten Vorstands der �鶹ԭ�� SE und Global President of Customer Success & Americas.

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Komplexe Transformationsprogramme geraten immer wieder an einen Punkt, an dem Entscheidungen ausbleiben und Diskussionen sich im Kreis drehen. Genau diese Situation erlebte auch SNP während der Modernisierung der eigenen �鶹ԭ��-Landschaft. Im Gespräch erläutert Matthias Schirner, Manager Global IT Business Applications bei SNP, wie der Max Success Plan von �鶹ԭ�� dabei half, festgefahrene Themen aufzulösen und das Transformationsprogramm gezielt voranzubringen.

Der Ausgangspunkt: ambitioniert, komplex und an manchen Stellen blockiert

Mit mehr als 1.600 Mitarbeitenden an 34 Standorten in 22 Ländern zählt SNP zu den führenden Anbietern von KI-gestützter Software für �鶹ԭ��-Transformationen und Datenmanagement. Unternehmen wie BMW, Pfizer oder E.ON setzen auf SNP, wenn es darum geht, komplexe �鶹ԭ��-Transformationen effizient und sicher umzusetzen.

Doch auch Unternehmen mit umfassender Transformationsexpertise stehen bei der Modernisierung ihrer eigenen IT-Landschaft vor anspruchsvollen Aufgaben. SNP hat bereits vor vier Jahren seine �鶹ԭ��-Systemlandschaft mit RISE with �鶹ԭ�� in die �鶹ԭ�� S/4HANA Private Cloud Edition auf Microsoft Azure migriert und damit frühzeitig den Grundstein für eine zukunftssichere Cloud-Strategie gelegt. In den vergangenen Jahren wurde diese Transformation konsequent weiter vorangetrieben. So wurden zusätzliche �鶹ԭ�� Cloud-Lösungen wie �鶹ԭ�� SuccessFactors für das globale Personalmanagement sowie �鶹ԭ�� Concur für das Reisekosten- und Ausgabenmanagement erfolgreich eingeführt und weltweit ausgerollt. Darüber hinaus setzt SNP auf die �鶹ԭ�� Business Data Cloud als zentrale Daten- und Analyseplattform.

SNP treibt die Modernisierung seiner �鶹ԭ��-Landschaft konsequent weiter voran. Nach dem erfolgreichen Wechsel in die �鶹ԭ�� S/4HANA Private Cloud Edition steht mit �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud Public Edition nun der nächste Schritt der ERP-Evolution an.

Im Verlauf des Programms zeigte sich jedoch, dass einzelne Themen nicht wie geplant vorankamen. Diskussionen wiederholten sich über Monate, ohne zu tragfähigen Entscheidungen zu führen.

Wie kam es zum Max Success Plan?

Matthias Schirner zufolge ergab sich das Engagement ganz konkret aus der Projektsituation heraus: „Es entstand in einem Meeting mit �鶹ԭ��, in dem wir gemeinsam über den Status unseres Transformationsprogramms sprachen. Wir kamen zu dem Schluss, dass es am besten wäre, einen Workshop zu initiieren – um über konkrete Herausforderungen zu sprechen und zu klären, wie �鶹ԭ�� uns helfen kann, diese zu überwinden.“

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

Was der Max Success Plan konkret verändert hat

1. Neue Perspektiven auf bestehende Herausforderungen

„Der Hauptvorteil ist, dass wir die Perspektive auf unsere Herausforderungen verändert haben“, sagt Matthias Schirner. Der Blick von außen – kombiniert mit der Produkt- und Architekturkompetenz von �鶹ԭ�� – half dabei, festgefahrene Situationen neu zu bewerten und Lösungswege zu entwickeln.

Gerade in langfristigen Transformationsprogrammen entwickeln Teams häufig über Monate hinweg bestimmte Sichtweisen auf Herausforderungen. Eine externe Perspektive kann helfen, neue Lösungsansätze zu identifizieren und Entscheidungen wieder voranzubringen.

2. Von langen Diskussionen zu klaren Entscheidungen

„Nie endende Diskussionen, eine nie endende Meeting-Serie zum selben Thema – wir konnten sie stoppen und in Entscheidungen überführen. In klare Entscheidungen. Und damit stellen wir sicher, dass wir mit unserer Implementierung vorankommen.“

Für SNP lag der Mehrwert nicht allein in zusätzlicher Beratung, sondern vor allem darin, die Entscheidungsfähigkeit innerhalb des Projekts wiederherzustellen. Das schuf die Grundlage, um das Transformationsprogramm konsequent weiterzuführen.

3. Schnelle Wirkung

Schirner betont, wie schnell das Engagement Wirkung zeigte: „Es war fantastisch zu sehen, wie schnell dieses Service-Engagement Wert und Qualität in unser Projekt gebracht hat.“ Themen, die zuvor über Monate hinweg diskutiert worden waren, konnten gemeinsam mit den �鶹ԭ��-Expertinnen und -Experten zügig in eine lösungsorientierte Umsetzung überführt werden.

Warum der Max Success Plan gerade jetzt relevant ist

Für SNP reicht die Bedeutung des Projekts über die aktuelle Transformation hinaus. „Wir reden über KI, über Autonomous Enterprise, über Agents“, sagt Schirner. „Für uns ist es wichtig, die richtige Grundlage für all das zu bauen.“

Viele �鶹ԭ��-Anwender stehen heute vor einer ähnlichen Situation. Die Innovationsgeschwindigkeit nimmt kontinuierlich zu. Wer heute seine �鶹ԭ��-Landschaft modernisiert, schafft zugleich die Voraussetzungen, um künftige Innovationen wie KI-Agenten oder weitere intelligente Automatisierung gezielt nutzen zu können.

Hier setzt der Max Success Plan an. Als umfassendstes Service-Angebot von �鶹ԭ�� unterstützt er Unternehmen dabei, komplexe Transformationsprogramme strategisch zu begleiten. Das im März 2026 eingeführte dreistufige Modell (Foundational, Advanced und Max) umfasst unter anderem dedizierte Success Plan Manager, lösungsübergreifende Prozessoptimierung, kundenspezifische Prototypenentwicklung sowie Premium-Support mit Reaktionszeiten von bis zu 15 Minuten bei höchster Priorität. Oder wie Matthias Schirner zusammenfasst:

„Die Guidance von den �鶹ԭ��-Experten zu bekommen, ist der Schlüssel für unser Fundament, um das Unternehmen der Zukunft zu bauen.“

Was andere �鶹ԭ��-Kunden daraus mitnehmen können

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

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

• Maßgeschneiderte Unterstützung schafft den größten Mehrwert. Entscheidend war kein Standardprogramm, sondern ein Service-Engagement, das gezielt auf die konkreten Herausforderungen zugeschnitten war.

• Entscheidungsfähigkeit ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Wenn Diskussionen über längere Zeit keine Ergebnisse liefern, wirken sich Verzögerungen auf Projektfortschritt, Motivation und Planungssicherheit aus.

• Zukunftsfähigkeit entsteht schon heute. Wer Innovationen wie KI-Agenten oder Autonomous Enterprise nutzen möchte, schafft dafür bereits während der Transformation die notwendigen Voraussetzungen.

Fazit

Die Erfahrungen von SNP zeigen, dass auch Unternehmen mit umfassender Transformationsexpertise von einer engen Zusammenarbeit mit �鶹ԭ�� profitieren können. Der Max Success Plan unterstützte das Unternehmen dabei, festgefahrene Themen aufzulösen, Entscheidungen zu beschleunigen und das Transformationsprogramm gezielt voranzubringen.

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Kaum ein Unternehmen setzt diese Philosophie besser um als .

Innovation als Denkansatz

„Wir stehen vor einem großen Umbruch. Jahrzehntelang galt der Himmel lediglich als ein Raum, den man auf Flugreisen durchquerte. Heute ist ein Experimentierfeld für die Zukunft der Menschheit“, berichtete Nicolas Jourdan, Senior Strategist bei Airbus SAS, im Rahmen der TAC-Insights-Konferenz . Die Konferenz fand im französischen Toulouse statt, dem operativen Hauptsitz von Airbus.

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

„Innovation ist für uns nicht nur die Aufgabe einer unserer Unternehmenssparten. Innovation ist ein Denkansatz. Das bedeutet, dass wir uns immer die Frage ‚Was wäre, wenn?‘ stellen, wenn andere etwas für unmöglich halten“, so Jourdan. „Es ist ganz einfach: Bei Innovation geht es darum, für jemanden, irgendwo und zu einem bestimmten Zeitpunkt einen Mehrwert zu schaffen und diesen nachhaltig zu sichern.“

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

Unternehmensgeschichte voll bahnbrechender Innovationen

Als Airbus 1970 in den Markt für Luftverkehr einstieg, wurde dieser von Branchengrößen wie Boeing, McDonnell Douglas und Lockheed dominiert. Airbus konkurrierte jedoch nicht durch ein ähnliches Angebot wie seine Wettbewerber, sondern durch grundlegend andere Konzepte. Das Unternehmen hat konventionelles Denken in der Luftfahrt immer wieder hinterfragt.

• Zu einer Zeit, als Experten glaubten, dass zweistrahlige Flugzeuge Ozeane nicht sicher überqueren könnten, bewies Airbus ihnen mit der A300 das Gegenteil und veränderte damit die Zukunft der Langstreckenflüge.
• Während für die meisten Flugzeuge noch eine dreiköpfige Besatzung notwendig war, gestaltete Airbus das Cockpit um und automatisierte damit die Rolle des Flugingenieurs. Das Zwei-Piloten-Cockpit setzte sich so entgegen allen Widerstands als globaler Standard durch.
• Der Austausch analoger Instrumente durch digitale Anzeigen, eine als Glascockpit bekannte Innovation, revolutionierte die Interaktion der Piloten mit Flugzeugen und machte das Fliegen sicherer und intuitiver.
• Airbus ersetzte mechanische Systeme durch Computer und führte so die digitale Flugzeugsteuerung ein. Und Fly-by-Wire-Technologie erhöhte nicht nur die Sicherheit, sondern ermöglichte auch den Schutz der Flugenveloppe sowie einen effizienteren Betrieb. Was einst wie ein Controller für ein Videospiel wirkte, ist heute Industriestandard.

Eine der wichtigsten Innovationen von Airbus ist die „Cross Crew Qualification“. Piloten können mit dieser Qualifikation mit minimalem zusätzlichen Schulungsaufwand zwischen Flugzeugmodellen – von der A319 bis zur A350 – wechseln. Das senkt die Kosten für Fluggesellschaften und sorgt für mehr Flexibilität.

„Innovation ist nicht immer etwas, das Aufsehen erregt. Es geht vor allem darum, komplexe Systeme einfacher und benutzerorienterter zu machen“, betonte Jourdan.

Effizienz bei der Produktion

Große Bauteile wie der Flugzeugrumpf, die Tragflächen und das Leitwerk werden bei Airbus an unterschiedlichen Standorten gefertigt. Die Teile werden dann zur Montage und für Tests in ein Werk transportiert. Dieser Transport erfolgt mit der Airbus Beluga, einem Großraum-Transportflugzeug, das speziell für die Beförderung großer Komponenten zwischen den europäischen Fertigungsstätten entwickelt wurde. Insgesamt kann die Produktion bis zu 12 Monate in Anspruch nehmen, insbesondere bei Großraumflugzeugen.

Airbus nutzt �鶹ԭ��-ERP-Systeme, einschließlich �鶹ԭ�� S/4HANA, um zentrale Geschäftsfunktionen zu verwalten. Darüber hinaus kommen �鶹ԭ�� Manufacturing Execution für den Fertigungsbereich und für die Montagelinien zum Einsatz sowie �鶹ԭ�� Integrated Business Planning, um die Produktion zu planen, die komplexe Logistikkette zu steuern und die Ressourcennutzung zu optimieren.

„�鶹ԭ�� und Airbus blicken auf eine langjährige Partnerschaft zurück“, berichtete Jourdan. „Ohne �鶹ԭ�� wären unsere Systeme nicht so effizient, wie sie es heute sind. Wir setzen auf kontinuierliche Entwicklung.“ 

Strategie für die Zukunft

Wenn es darum geht, neue Horizonte zu erkunden, verlässt sich Airbus nicht ausschließlich auf die eigene Expertise, sondern probiert auch regelmäßig unkonventionelle Ansätze mit externen Fachleuten aus. Das hilft, Schwachpunkte zu erkennen, die eigene Strategie auf den Prüfstand zu stellen und gesellschaftliche und ökologische Veränderungen zu verstehen.

Um eine interne Perspektive mit einer Sicht von außen zu kombinieren, hat Airbus Skywise ins Leben gerufen. Diese Plattform für Datenanalysen agiert als digitales Gehirn, das Flugzeuge, den operativen Betrieb und Wartungssysteme miteinander verbindet. Als Datenplattform für den Betrieb der Fluggesellschaft und der Flugzeuge aggregiert Skywise riesige Datenmengen in einem System. Anschließend führt die Plattform vorausschauende Wartungsanalysen durch, die zunehmend von KI unterstützt werden. Ziel ist es, Muster zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, um Verzögerungen, Defekte und kostspielige Reparaturen zu vermeiden.

Die Strategie für die Zukunft von Airbus basiert auf drei Grundpfeilern:

• Dekarbonisierung: Die Luft- und Raumfahrtindustrie steht unter zunehmendem Druck, ihre Emissionen zu reduzieren. Airbus geht dies direkt an, indem das Unternehmen wasserstoffbetriebene Flugzeuge, nachhaltige Flugkraftstoffe, Blended-Wing-Body-Konzepte und vollelektrische Antriebskonzepte testet. Ziel von Airbus ist es, das weltweit erste emissionsfreie Verkehrsflugzeug auf den Markt zu bringen.
• Digitale Transformation: Um vollständig vernetzte Ökosysteme zu realisieren, entwickelt Airbus Netzwerke für satellitengestützte Kommunikation, intelligente Kabinen- und Frachtsysteme sowie Plattformen für Echtzeit-Betriebsdaten. Dies ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, geringere Kosten und ein besseres Passagiererlebnis.
• Automatisierungs- und Autonomieprojekte: Projekte wie DragonFly setzen neue Maßstäbe im Bereich der Pilotenassistenz und Automatisierung. Künftig werden automatische Notlandungen, ein vom Wetter unabhängiger Flugbetrieb sowie fortschrittliche Navigationssysteme möglich sein. Dabei geht es nicht darum, Piloten zu ersetzen, sondern die Sicherheit und Effizienz zu erhöhen.

Über den Horizont hinaus 

Ob in der Erdumlaufbahn oder im Weltall – Airbus schreibt am nächsten Kapitel der Menschheit mit. Das Unternehmen spielt eine Schlüsselrolle bei der Suche nach Leben auf dem Mars – gemeinsam mit der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) und mit dem „ExoMars“-Rover. Außerdem arbeitet das Unternehmen am Europäischen Servicemodul (ESM) für Missionen des Artemis-Programms der NASA mit und trägt zur Entwicklung von Satellitensystemen bei, die globale Kommunikation und Klimaüberwachung ermöglichen.

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

„Die größten Herausforderungen unserer Zeit – Klimawandel, globale Vernetzung und die Erforschung des Weltraums – können nicht von nur einem Unternehmen oder sogar einer Branche gelöst werden. Die Dekarbonisierung erfordert das Zusammenspiel von Energieversorgern, Regierungen, Infrastrukturentwicklern sowie Fluggesellschaften und Herstellern. Es ist eine Verantwortung, die alle gemeinsam tragen“, resümierte Jourdan.

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Das Überangebot bewältigen

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

„Erneuerbare Energie ist im Überfluss vorhanden. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sie zu verwalten, zu integrieren und zu stabilisieren“, erklärte Dr. Njogu Kimando, Energieexperte bei KETRACO, auf der Konferenz TAC Insights for in Toulouse. „Für die Energiewende stehen ausreichend Kapazitäten zur Verfügung. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, die Komplexität in Echtzeit zu beherrschen.“

Geothermische Energie aus dem Great Rift Valley liefert etwa 40 Prozent des Stroms in der Region. Damit ist Kenia der größte Geothermieproduzent Afrikas. Rund 24 Prozent werden durch Wasserkraft aus Flüssen erzeugt. Der restliche Bedarf wird durch Wind- und Solarenergie gedeckt. Die Windenergie stammt hauptsächlich von Afrikas größtem Windpark am Turkanasee. Der am schnellsten wachsende Sektor ist die Solarenergie, die in ländlichen Haushalten und Unternehmen weit verbreitet ist. Weltweit weist Kenia eine der höchsten Verbreitungsraten von Photovoltaikanlagen in Privathaushalten auf.

Erneuerbare Energien senken zwar die Kosten, unterstützen die Klimaziele und gewährleisten die Energieversorgungssicherheit. Zu den Herausforderungen zählen jedoch dürrebedingte Wasserknappheit, Schwankungen bei Sonne und Wind sowie Netzinstabilität.

Fehlende synchronisierte Intelligenz

Im traditionellen Stromnetz wird Energie in wenigen zentralen Kraftwerken erzeugt. Dies schafft eine stabile Versorgungsquelle, die sich anhand von Bedarfsprognosen einfach steuern lässt. Die Erzeugung erneuerbarer Energien ist jedoch vom Wetter abhängig und schwankt, was Echtzeitüberwachung, schnellen Ausgleich und eine dynamischere Systemsteuerung erfordert.

Bei modernen Stromsystemen mangelt es nicht an Daten. Die zentrale Herausforderung besteht darin, dass eine einheitliche Echtzeit-Übersicht über fragmentierte Systeme hinweg fehlt. Dies schränkt die Möglichkeit ein, operative Entscheidungen zeitnah und koordiniert zu treffen. 

„Wir gleichen ständig Angebot und Nachfrage aus“, so Kimando. „Wir haben zu wenig Echtzeit-Transparenz über Erzeugungsquellen, Übertragungsanlagen und Verbrauchsmuster hinweg.“

Mit der Expansion erneuerbarer Energien hat sich die Rolle von KETRACO gewandelt. Das Unternehmen baut und betreibt nicht mehr nur Übertragungsleitungen, sondern steuert Stromflüsse in Echtzeit, koordiniert schwankende Energieerzeugung und gewährleistet Netzstabilität und Zuverlässigkeit. Bei diesen Aufgaben setzt das Unternehmen auf digitale Systeme.

Kimando stellte die neue, integrierte Smart-Grid-Infrastruktur des Unternehmens vor. Sie bildet eine durchgängige digitale Wertschöpfungskette und dient als Grundlage für den digitalen Zwilling für das Netz und verknüpft operative Technologie mit Unternehmenssystemen und komplexen Analysen.

Daten werden von SCADA, einem industriellen Kontrollsystem für Infrastruktur und Versorgungsnetzwerke, erfasst und sicher über die Middleware der �鶹ԭ�� Business Technology Platform an �鶹ԭ�� S/4HANA weitergeleitet. Dieses System dient als Rückgrat des Unternehmens. Hier werden operative Daten in strukturierte Geschäftsprozesse übersetzt. 

Von Daten zu Entscheidungen

„Wir setzen auf Technologie der �鶹ԭ��, um diese Rohdaten in vorausschauende, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln“, sagte Kimando. Als Beispiele nannte er die Verwaltung von Anlagenlebenszyklen und Kennzahlen zur Reduzierung von Ausfällen – Ansätze, um von reaktiver Wartung zu Prognosen der Netzzuverlässigkeit überzugehen. „Die Digitale Transformation ist keine technologische Entscheidung mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit. Es ist ein Balanceakt zwischen Werten und Risiken.“

Für KETRACO besteht das Ziel darin, den vollen Wert erneuerbarer Energien zu erschließen und gleichzeitig die steigenden Risiken des Betriebs in einem komplexen und dynamischen Energieumfeld zu vermeiden. Untätigkeit führt zu Netzinstabilität und betrieblicher Ineffizienz, zu unzureichender Nutzung von Energieinvestitionen, steigenden Kosten sowie regulatorischen Risiken und Compliance-Risiken. Datengestützte Maßnahmen führen zu höherer Wirtschaftlichkeit und besseren Investitionsentscheidungen. Zudem erhöht dies die betriebliche Widerstandsfähigkeit durch weniger Ausfälle und schnellere Wiederherstellung des Systems.

„Zusammengenommen stärkt dies unsere s trategische Positionierung für die Energiewende und die Einhaltung von Umwelt-, Sozial- und Governance-Vorgaben“, erklärte Kimando.

Die nächste Herausforderung

Bei KETRACO gilt KI als Multiplikator für Kapazität. Dadurch wird der entscheidende Wechsel vom ressourcenintensiven Netzausbau zur intelligenzgesteuerten Netzoptimierung ermöglicht. 

„Die KI hilft uns, mit der selben Belegschaft mehr zu erreichen. Unsere Ingenieure werden unterstützt, aber nicht ersetzt“, teilte der Experte mit. „Automatisierung ermöglicht unseren Mitarbeitenden, sich stärker auf Vorhersagbarkeit und Entscheidungsfindung zu konzentrieren.“

Die KI unterstützt auch langfristige Nachhaltigkeitsziele, denn durch das Simulieren von Szenarien, bevor eine Investition getätigt wird, lassen sich Fehler vermeiden und Kosten senken. Darüber hinaus ermöglicht sie auch selbstoptimierenden Netzbetrieb, sie reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen und verbessert die Zusammenarbeit und Integration zwischen regionalen Stromsystemen und bei grenzüberschreitenden Energietransfers.

Die Aufgabe von KETRACO besteht darin, Strom zu den Verbrauchern in ganz Kenia zu bringen und das Land an den größeren ostafrikanischen Strommarkt anzubinden. Die Bedeutung des Unternehmens wächst, da Kenia zu einem Zentrum für erneuerbare Energien geworden ist und seine Geothermie-, Wind- und Wasserkrafterzeugung ausbaut. Ohne seine Übertragungsinfrastruktur könnte ein Großteil der erneuerbaren Energie Kenias nicht effizient an Verbraucher oder Nachbarländer geliefert werden.

Abschließend fasste Kimando zusammen, wie die digitale Transformation die Verwaltung, Stabilisierung und Optimierung von Strom grundlegend verändert: Erneuerbare Energien seien vor allem eine systemische Herausforderung – nicht primär eine technologische. Entscheidend sei, dass sich die Technologie an den betrieblichen Abläufen und der Strategie orientiere. Kontrolle entstehe durch Transparenz und Integration, während Partnerschaften eine raschere Skalierung und Umsetzung ermöglichten.

„Das Stromnetz der Zukunft wird nicht dadurch definiert, wie viel Energie wir erzeugen, sondern wie intelligent wir sie verwalten“, resümierte er. 

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„Der weltweite Energiebedarf wird weiter steigen“, erklärte Young. „Da erneuerbare Energien derzeit nur einen kleinen Anteil unseres Energiebedarfs decken, werden wir auf dem Weg in eine kohlenstoffärmere Welt weiterhin sicher gefördertes Öl und Gas benötigen.“

Rohöl bleibt dort unverzichtbar, wo Alternativen begrenzt sind – insbesondere im Schwerlastverkehr und in der Chemieindustrie. Erdgas spielt eine zentrale Rolle beim Übergang zu einer kohlenstoffarmen Wirtschaft: sowohl als Energieträger als auch bei der industriellen Wasserstoffproduktion.

Ein einzigartiges Geschäftsmodell

Das Besondere an Harbour Energy, einem der weltweit größten und geografisch am breitesten aufgestellten unabhängigen Öl- und Gasunternehmen, ist nicht allein seine Größe. Interessant ist vielmehr, wie das Unternehmen so groß geworden ist und wie es sich von traditionellen Energieunternehmen unterscheidet. Harbour Energy wurde 2014 von der Beteiligungsgesellschaft EIG Global Energy Partners mit dem Ziel gegründet, ein globales, unabhängiges Unternehmen durch Akquisitionen aufzubauen.

„Wir versuchen im Grunde, ein sehr schwieriges Problem zu lösen: Wie skalieren wir wie ein Großkonzern und bleiben gleichzeitig so agil wie ein Start-up?“, sagte Young in seinem Vortrag über den rasanten Wachstumskurs von Harbour Energy. Er erläuterte, dass in einem Unternehmen, das durch Übernahmen wachse und mehrere ERP-Systeme betreibe, die Rolle der Technologie weniger darin bestehe, „ein einziges System“ zu schaffen. Vielmehr gehe es darum, alles zu vernetzen, Erkenntnisse zu standardisieren und Veränderungen schneller voranzutreiben.

Meister der Integration

Die meisten Öl- und Gaskonzerne sind über Jahrzehnte gewachsen. Harbour schaffte dies in nur etwa zehn Jahren – mit einer ambitionierten Strategie, bei der Übernahmen und Fusionen eine wichtige Rolle spielten. Das Unternehmen erwarb Vermögenswerte wie Ölfelder von Branchengrößen wie Shell. Zudem expandierte Harbour rasch in elf Länder und sicherte sich so eine breite geografische Präsenz. Von entscheidender Bedeutung war, dass es Harbour Energy oft gelang, Akquisitionen bereits innerhalb eines Jahres zu integrieren, was sowohl Schnelligkeit als auch Integrationskompetenz beweist.

„Viele Unternehmen haben nach Übernahmen mit erheblichen Schwierigkeiten zu kämpfen“, berichtete Young. „Systeme versagen, Prozesse kollidieren, Wert geht verloren. Bei Harbour konzentrieren wir uns darauf, neue Vermögenswerte schnell zu stabilisieren, Synergien frühzeitig zu nutzen und die Betriebskosten zu senken – selbst, während wir wachsen.“

Youngs Team verfolgte beim Thema Technologie einen anderen Ansatz. Während die meisten Unternehmen auf ein einziges großes ERP-System setzen, schlägt Harbour diesen Weg nicht blind ein. Das Unternehmen betreibt mehrere ERP-Systeme, wenn es sinnvoll ist, konzentriert sich auf eine zweckmäßige Architektur und verwendet Tools, um Prozesse zu verbinden, anstatt alles in ein einziges System zu zwängen. Eine solche Flexibilität ist ein großer Vorteil für ein Unternehmen, das immer wieder neue Unternehmen erwirbt.

Das digitale Rückgrat

Da Harbour Energy mehrere ERP-Systeme anstelle einer einzigen monolithischen Plattform betreibt, ist Komplexität unvermeidlich. Die – insbesondere die Lösungen von �鶹ԭ�� LeanIX und das �鶹ԭ�� Signavio-Portfolio – verbindet diese heterogene Landschaft. Sie harmonisiert Prozesse, verbindet Ressourcen mit Systemen und bietet eine einheitliche Sicht darauf, was wo vorhanden ist. So entsteht Transparenz in einer ansonsten fragmentierten Umgebung.

„Bevor wir die Toolchain von �鶹ԭ�� eingeführt haben, waren Prozesse in Excel-Tabellen und PDF-Dokumenten versteckt. All das gehörte zum lokalen Wissen, das wir uns angeeignet hatten“, erklärte Young. „Wir hatten keinen klaren Überblick über doppelte Einträge oder Ineffizienzen. Zum Beispiel stellten wir fest, dass wir Dutzende von HR-Systemen im Einsatz hatten, die wir dann um die Hälfte reduzieren konnten. Und so konnten wir 33 verschiedene Möglichkeiten zur Abrechnung von Reisekosten in nur einer bündeln.“

Ein wesentlicher Effekt ist die Geschwindigkeit. Während die übliche Planung einer Transformation bisher zu 24 Monate in Anspruch genommen hat, ist es jetzt mit der Toolchain und Prozessmodellierung möglich, zentrale Designzyklen mitunter in vier bis sechs Wochen umzusetzen. Möglich wird dies durch standardisierte Prozessvorlagen und automatisierte Modellierung, die schnellere Validierungszyklen ermöglichen, was dazu führt, dass Integrations- und Transformationsprogramme schneller durchgeführt werden können.

Darüber hinaus stellen Lösungen wie �鶹ԭ�� Test Automation by Tricentis und �鶹ԭ�� Cloud ALM für Application Lifecycle Management sicher, dass Releases sicherer sind und bei Produktivstarts weniger betriebliche Überraschungen auftreten. In einer Branche, in der Ausfallzeiten kostspielig sind, ist dies von entscheidender Bedeutung.

Durch die Verknüpfung von Systemen und Prozessen ermöglicht die Toolchain Kostentransparenz über Geschäftsbereiche hinweg und eine Priorisierung von Investitionen auf der Grundlage realer Daten. Somit unterstützt sie finanzielle Disziplin, was sich auf die Wertschöpfung für die Aktionäre auswirkt.

Für ein Unternehmen, das sich auf Übernahmen stützt, liegt der wohl größte Mehrwert darin, dass die integrierte Toolchain hilft, die Systeme übernommener Unternehmen schnell abzubilden und mit dem zentralen Modell von Harbour zu vergleichen, um zu ermitteln, was beibehalten, abgeschaltet oder migriert werden soll. Deshalb kann Harbour Akquisitionen zügig integrieren, anstatt jahrelang in der IT-Konsolidierung festzustecken.

Struktur vor Automatisierung

Erst wenn Prozesse strukturiert und sichtbar sind, können sie für die Automatisierung genutzt werden. Daher spielen all diese Tools eine entscheidende Rolle bei der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI). Standardisierte Workflows und Prozess-Maps dienen als Grundlage für KI-Tools, und Digital Adoption Platforms führen die Anwender durch die Systeme.

Die drei wichtigsten Motoren der integrierten Toolchain sind:

• Transparenz-Engine: schafft einen ganzheitlichen Überblick über das Geschäft
• Standardisierungs-Engine: harmonisiert Prozesse, Systeme und Ressourcen weltweit
• Beschleunigungs-Engine: verkürzt die Integrationszeit bei Fusionen und Übernahmen und beschleunigt die Umsetzung von Transformationsprojekten

Zusammen mit �鶹ԭ�� Analytics Cloud für globale Prognosen und Planung stehen diese Tools im Mittelpunkt der erfolgreichen Unternehmenstransformation.

Young nannte drei strategische Hebel, die dem Unternehmen helfen, motiviert und widerstandsfähig zu bleiben. An erster Stelle steht strikte finanzielle Disziplin, gefolgt von datengestützten Erkenntnissen, die die Wettbewerbsfähigkeit sichern, und nicht zuletzt die Ausstattung der Fachbereiche mit modernsten Funktionen, um Resilienz zu gewährleisten.

„Die Toolchain der �鶹ԭ�� ermöglicht es uns, durch Akquisitionen dynamisch zu wachsen, ohne unter der Last der Komplexität zusammenzubrechen“, resümierte Young. „Im Grunde macht sie den Unterschied zwischen chaotischer Expansion und kontrolliertem, skalierbarem Wachstum.“

Erfahren Sie mehr über die integrierte Toolchain von �鶹ԭ�� und ihre Kernfunktionen.

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

In diesem Jahr hat die �鶹ԭ�� auf der Kundenkonferenz �鶹ԭ����Sapphire ihre Vision für das autonome Unternehmen vorgestellt, bei dem KI-Agenten Geschäftsprozesse durchgängig steuern und ausführen. Für Hochschulen wirft dies eine wichtige Frage auf: Wie bereiten sich Absolventen auf eine Welt vor, in der KI-Agenten Teil der täglichen Arbeitsabläufe sind?

Die �鶹ԭ�� bietet neue kostenlose Angebote und Ressourcen für Universitäten, über die Dozierende und Studierende praktischen Zugriff auf Tools für die Entwicklung, das Prozessmanagement und die Architektur von KI-Agenten erhalten. Ziel ist es, Hochschulen dabei zu helfen, mit den rasanten Fortschritten auf dem Gebiet der agentenbasierten KI in der Industrie Schritt zu halten und zukünftige Absolventen auf einen sich wandelnden Arbeitsmarkt vorzubereiten.

Zukünftige Entwickler auf agentenbasierte KI vorbereiten

Die �鶹ԭ�� hat eine Reihe neuer Angebote und Ressourcen zusammengestellt, die Universitäten dabei unterstützen, Konzepte und Technologien rund um agentengestützte KI auf praktische Weise in ihre Lehrpläne einzubinden. Drei Angebote, die jeweils einen ganz bestimmten Aspekt agentenbasierter KI abdecken, sind jetzt kostenlos für Dozierende und ihre Studierenden zugänglich:

• : Um einen Agenten entwickeln zu können, muss dessen Arbeitsweise verstanden werden. Die �鶹ԭ����Signavio Process Transformation Suite bietet Lehrkräften und ihren Studierenden Zugriff auf Funktionen für die Auswertung, Modellierung und Transformation von Prozessen. Auf diese Weise können sie bestehende Prozesse modellieren und analysieren, Ineffizienzen erkennen und optimierte Workflows gestalten, bei denen KI-Agenten zum Einsatz kommen. Darüber hinaus können Studierende und Lehrpersonal die Prozessmodellierung mit �鶹ԭ����Signavio Process Modeler im Rahmen der Student Edition des �鶹ԭ�� Learning Hub nun selbst testen.
• : Dieses Tool gibt Studierenden die Möglichkeit, die Funktion von Agenten innerhalb der IT-Landschaft eines Unternehmens zu verstehen. �鶹ԭ����LeanIX ist im Rahmen der Student Edition des �鶹ԭ����Learning Hub für Lehrkräfte an Hochschulen kostenlos verfügbar. Mit���鶹ԭ�� LeanIX können Studierende Unternehmensarchitekturen modellieren und nachvollziehen, wie sich die Einführung von KI-Agenten auf eine bestehende Systemlandschaft auswirkt.
• : Lehrkräfte und Studierende haben die Möglichkeit, auf eine �鶹ԭ��-Umgebung für die Gestaltung von Agenten zuzugreifen und verschiedene Schulungsressourcen zu nutzen. Dabei können sie mehr über die Konfiguration und den Aufbau eines KI-Agenten erfahren, indem sie sich anhand von Demos durch den Prozess führen lassen oder in einem Produktivsystem ihre Kenntnisse in der Praxis anwenden.

Was diese Angebote so besonders macht, ist die Art und Weise, wie sie einander ergänzen. Studierende können mithilfe von �鶹ԭ��-Lösungen verschiedene Aspekte der agentenbasierten KI kennenlernen. Sie lernen, dass die Entwicklung eines Agenten nur ein Teil des Gesamtprozesses ist, und dass es ebenso wichtig ist, die Bedeutung des Prozesskontexts, der Architektur und der Governance-Grundsätze zu verstehen.

Zusammenarbeit mit Bildungseinrichtungen auf der ganzen Welt

Darüber hinaus setzt sich die �鶹ԭ�� verstärkt dafür ein, dass agentenbasierte KI in Lehrpläne integriert wird und arbeitet dazu mit Lehrkräften von über zehn Universitäten weltweit zusammen, darunter die Folgenden:

• Technische und Wirtschaftswissenschaftliche Universität Budapest, Ungarn
• Eötvös-Loránd-Universität, Ungarn
• Hasso-Plattner-Institut
• HEC Montréal, Kanada
• Karlsruher Institut für Technologie
• National University of Singapore Business Analytics Centre, Singapur
• Institut für Technologische und Höhere Studien Monterrey, Mexiko
• Technische Universität München
• Tongji-Universität, China
• Technische Universität Dresden
• University of California, Irvine, USA

Die Einrichtungen erhalten exklusiv frühzeitigen Zugriff auf die neuesten Funktionen der �鶹ԭ��-Plattform für die Entwicklung von Agenten. Zudem profitieren Studierende von umfassendem Austausch mit �鶹ԭ��-Fachleuten sowie von der Möglichkeit, ihre akademischen Anforderungen für die praxisnahe Vermittlung von Konzepten der agentenbasierten KI gegenüber �鶹ԭ�� zu formulieren.

„Wir möchten, dass die Studierenden mit denselben Tools und Szenarien arbeiten, die aktuell in Unternehmen üblich sind“, so Dr. Katharina Schäfer, Leiterin des Bereichs Academic Partnerships bei �鶹ԭ��. „Durch den kostenlosen Zugang zu unseren Ressourcen im Bereich der Entwicklung von Agenten können Dozierende diese Praxisbeispiele mühelos in ihre Kurse einbringen. Studierende, die bereits während des Studiums KI-Agenten auf Basis realer Unternehmensprozesse gestalten, haben beim Eintritt in den Arbeitsmarkt einen entscheidenden Vorsprung.“

Für Lehrpersonal ist der Praxisbezug ein wichtiger Faktor: Studierende lernen KI-Agenten so nicht nur aus Lehrbüchern kennen, sondern können sie selbst entwickeln – und zwar anhand realer Systeme und mit echten Einschränkungen.

„Mich hat begeistert, dass Studierende durch diese neue Plattform die Möglichkeit bekommen, mit unternehmenstauglichen Tools zu arbeiten“, berichtete Prof. Jesús Aguilar-Gonzalez vom Institut für Technologische und Höhere Studien in Monterrey. „Studierende unserer School of Engineering & Sciences konzipieren Agenten, die auf realen Geschäftsprozessen beruhen, und müssen über die Architektur und Governance-Aspekte nachdenken. Dies entspricht weitaus mehr der Realität beim Berufseinstieg als jede Übung aus einem Lehrbuch.“

Was dieses Konzept auszeichnet, ist der Unternehmenskontext: Agentenbasierte KI wird in Verbindung mit Geschäftsprozessen und der zugehörigen Systemlandschaft vermittelt. Studierende lernen also, wie sich KI in reale Prozesse einfügen lässt, anstatt im Alleingang zu experimentieren.

Fachkräfte für die Zukunft

Im Rahmen des Programms arbeitet die �鶹ԭ�� seit Jahrzehnten mit mehr als 2.800 Bildungseinrichtungen zusammen, um es Studierenden zu ermöglichen, mithilfe von Unternehmensanwendungen und -technologien zu lernen, zu forschen und Innovationen zu entwickeln. Mit diesen Angeboten unterstützt �鶹ԭ�� Studierende beim Aufbau nützlicher �鶹ԭ��-Kompetenzen und hilft ihnen dabei, sich für Karrieremöglichkeiten auf der ganzen Welt zu qualifizieren.

Wollen Sie agentenbasierte KI zum Teil Ihres Lehrplans machen? Besuchen Sie die Webseite für �鶹ԭ�� University Alliances auf sap.com oder wenden Sie sich an universityalliances@sap.com.

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Für ein Unternehmen, das eine der wichtigsten Transformationen in seiner Geschichte in Angriff genommen hat, ist finanzielle Klarheit unerlässlich. Der brasilianische Kosmetikkonzern Natura &Co steht hinter weltweit bekannten Marken wie Natura und Avon. Seit vielen Jahren ist es dem Unternehmen ein wichtiges Anliegen, seine finanzielle Leistung mit sozialen und ökologischen Zielsetzungen in Einklang zu bringen. Nach einer strategischen Neuausrichtung des Portfolios, in deren Rahmen unter anderem die Marken Aesop und The Body Shop verkauft wurden, stehen für das Unternehmen nun vor allem die Profitabilität und die Optimierung der Geschäftsprozesse in Lateinamerika und den globalen Märkten im Vordergrund.

Dabei sieht sich Natura &Co mit einer Herausforderung konfrontiert, die zunächst gar nicht so komplex wirkt: dem Echtzeiteinblick in die Umsatz- und Kostenfaktoren, die sich in einem stark diversifizierten Geschäft positiv oder negativ auf die Bruttomarge auswirken. Für die Untersuchung dieser Faktoren waren über viele Jahre hinweg manuelle Berichte erforderlich, für die Informationen nur mit Verzögerung bereitstanden. Finanzteams mussten ihre wertvolle Zeit mit der Erfassung von Daten verbringen, statt Analysen durchzuführen.

Dank eines gemeinsame Innovationsprojekts mit �鶹ԭ�� und dem �鶹ԭ��-Partner Numen, der auf die digitale Transformation und die Implementierung von Unternehmenssoftware spezialisiert ist, brechen nun jedoch neue Zeiten für Natura &Co an.

Von manuellen Berichten zu proaktiven, intelligenten Entscheidungen

Ziel des Projekts war es, den aufwendigen Prozess für die Bruttomargenanalyse durch eine Anwendung auf Basis von generativer KI zu ersetzen, die direkt in die Finanz-Workflows von Natura &Co integriert ist. Die Anwendung basiert auf der �鶹ԭ�� Business AI Platform, der einheitlichen Grundlage von �鶹ԭ�� für die Integration von Unternehmenstechnologien, Daten und KI-Funktionen, und kann direkt auf Daten in �鶹ԭ�� S/4HANA zugreifen. Auf diese Weise erhalten Finanzteams automatisierte Einblicke und beschreibende Empfehlungen in Echtzeit, ohne dass sie Daten manuell abrufen oder Offline-Berichte erstellen müssen.

Mit der Anwendung können Benutzer Umsatz-, Kosten- und Margentreiber interaktiv analysieren und auf einen Blick erkennen, welche Faktoren positiven oder negativen Einfluss auf die Margenergebnisse in den verschiedenen Märkten und der einzelnen Produktreihen haben. Dabei spielt die menschliche Kontrolle eine entscheidende Rolle: Die KI-Anwendung generiert Einblicke, während Finanzverantwortliche weiterhin die vollständige Kontrolle darüber haben, wie die Daten ausgewertet werden und welche Entscheidungen auf ihrer Grundlage getroffen werden.

„Die Implementierung der Bruttomargenanalyse auf Basis von KI in �鶹ԭ�� S/4HANA war für uns ein Wendepunkt, was die Analysemöglichkeiten unserer Finanzabteilung betrifft“, berichtet Rogério Dias Garcia, technischer Leiter für ERP Latam bei Natura &Co. „Durch die Integration der Margenanalyse aus �鶹ԭ�� S/4HANA in ein großes Sprachmodell, das über �鶹ԭ�� AI Core angebunden ist, gibt es nun keine Verzögerungen mehr und wir konnten neue Maßstäbe im Hinblick auf Analysen setzen. Mit dieser Architektur können wir eine differenzierte und präzise Sicht auf die negativen und positiven Einflussfaktoren in Bezug auf die Bruttomarge bieten – agil, sicher und vollkommen anonymisiert. So können wir genau feststellen, mit welchen Erlös- oder Kostenarten wir eine hohe Leistung auf einem Markt erzielen.“

Skalierbare Einführung von KI dank einer auf Zusammenarbeit ausgelegten Architektur

Die Anwendung von Natura ist aus einem Prototyp hervorgegangen, den der �鶹ԭ��-Partner Numen Anfang 2024 beim weltweiten von �鶹ԭ�� zu KI-Lösungen für Unternehmen entwickelt hat und der auf den Funktionen der �鶹ԭ����Business AI Platform basiert. Bei der Konzeption und Entwicklung der Lösung haben Natura &Co, Numen und �鶹ԭ�� eng zusammengearbeitet. Ziel war es von Anfang an, die Einführung von KI an konkreten geschäftlichen Prioritäten zu orientieren. Auf diese Weise sollte sichergestellt werden, dass die Anwendung kein isolierter Prototyp bleibt, sondern skalierbar ist und in der Produktivumgebung genutzt werden kann.

Numen brachte umfangreiches Know-how zur Implementierung von �鶹ԭ��-Lösungen in das Projekt ein. Der �鶹ԭ��-Partner ist zum einen mit der �鶹ԭ��-S/4HANA-Architektur bestens vertraut und verfügt zum anderen über praktische Erfahrungen bei der Entwicklung von Lösungen auf Basis der �鶹ԭ�� Business AI Platform. Mit dem Technologie-Stack bestehend aus �鶹ԭ�� S/4HANA, �鶹ԭ�� AI Core, �鶹ԭ�� Fiori und �鶹ԭ�� BTP konnte eine sichere, integrierte Grundlage geschaffen werden, um Finanzdaten im Unternehmenskontext mit Funktionen für generative KI zu verknüpfen.

„�鶹ԭ�� hat mit der technologischen Grundlage und der fachkundigen Unterstützung die Voraussetzungen für die Transformation geschaffen“, erklärt Carlos Aravechia, Leiter des Bereichs Data Design & Intelligence bei Numen.

Durch den Erfolg des Projekts sieht sich Natura &Co darin bestätigt, dass die direkte Integration von generativer KI in ERP-Workflows die Position der Finanzabteilung stärken und ihre Entwicklung von einer rein transaktionsorientierten Funktion zum strategischen Geschäftspartner fördern kann.

Eine Blaupause für andere Unternehmen

Das Projekt von Natura &Co kann von anderen Unternehmen als Vorlage genutzt werden, insbesondere wenn sie bereits �鶹ԭ�� S/4HANA einsetzen. Indem strukturierte ERP-Daten mit der Fähigkeit großer Sprachmodelle kombiniert werden, kontextbezogene Schlüsse zu ziehen, wird eine Grundlage für intelligente Entscheidungen geschaffen, die weit über die Möglichkeiten herkömmlicher Business-Intelligence-Tools hinausgeht.

Der Co-Innovation-Sprint für das Projekt dauerte sechs Monate und im August 2025 wurde der Produktivbetrieb aufgenommen. Natura &Co setzt die Anwendung derzeit für seine Niederlassungen in Ecuador ein.

Für die Zukunft hat Natura &Co bereits konkrete Pläne: Durch die Integration von Joule-Agenten möchte das Unternehmen die Extraktion von Standardinhalten für Analysen weiter automatisieren und die KI-gesteuerte Optimierung von Finanzprozessen vorantreiben.

„Der Erfolg dieser Initiative zeigt das transformative Potenzial von integrierter KI in unserem ERP-System“, erklärt Rogério Dias Garcia. „Wir sind nun bereit für den nächsten Schritt. Wir wollen noch detailliertere Erkenntnisse bereitstellen und durch die Integration der Fähigkeiten von Joule-Agenten eine optimale Extraktion von Standardinhalten ermöglichen, damit wir noch bessere Geschäftsentscheidungen treffen können.“

Für �鶹ԭ��-Kunden, die überlegen, wie sie von ersten Experimenten mit KI zur produktiven Nutzung von KI übergehen können, bietet das Projekt von Natura &Co ein konkretes, replizierbares Model: Es zeigt, wie sie mit einem klar definierten Geschäftsprozess mit hohem Wertschöpfungspotenzial beginnen, KI direkt in die vorhandenen Workflows integrieren und von Anfang an die Kontrolle durch den Menschen sicherstellen können.

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Ziel der Partnerschaft ist es, KI-Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette von SIGNAL IDUNA zu identifizieren, prototypisch zu entwickeln und schrittweise in den Regelbetrieb zu überführen. Grundlage bildet die laufende technologische Weiterentwicklung der Versicherung, die mit RISE with �鶹ԭ�� derzeit zentrale Teile ihrer Systemlandschaft und Datenarchitektur in die Cloud überführt.

Im ersten Schritt konzentrieren sich SIGNAL IDUNA und �鶹ԭ�� auf konkrete Arbeitsfelder entlang der laufenden Transformation. Schwerpunkte werden dabei die datenbasierte Steuerung des Unternehmens sowie die Erneuerung von Kernprozessen sein. So werden beispielsweise zentrale Daten, Systemlandschaften und Anwendungen in die Cloud gehoben, um schnellere Prognose- und Simulationsmöglichkeiten für das Unternehmen zu kreieren. In einer nächsten Phase planen die Partner, die Zusammenarbeit auszuweiten und gemeinsam in Formaten wie KI-Hackathons und -Workshops an weiteren Innovationen zu arbeiten.

Johannes Rath, Vorstand bei SIGNAL IDUNA für das Ressort Kunde, Service und Transformation: „Künstliche Intelligenz wird bei der SIGNAL IDUNA Gruppe nicht als isoliertes Technologiethema verstanden, sondern als integraler Bestandteil unseres Geschäfts. Daher haben wir bereits im vergangenen Jahr unserer gesamten Belegschaft eine zentrale KI-Plattform in Zusammenarbeit mit Google Cloud für die tägliche Arbeit zur Verfügung gestellt. Mit �鶹ԭ�� verbinden wir unsere technologische Transformation direkt mit der Entwicklung konkreter KI-Anwendungen für unser Kerngeschäft. So entsteht ein Innovations-Ökosystem, in dem wir die Stärken führender Technologiepartnern wie �鶹ԭ�� und Google Cloud bündeln. Wir unterstreichen damit unseren Anspruch, die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Versicherungswirtschaft weiter mit voranzutreiben.“

Thomas Saueressig, Chief Customer Officer und Mitglied des Vorstands der �鶹ԭ�� SE: „Die Partnerschaft mit SIGNAL IDUNA zeigt, wie Unternehmen mit RISE with �鶹ԭ�� eine leistungsfähige Grundlage für den Einsatz von KI schaffen. Gemeinsam treiben wir die Transformation hin zu einem autonomen Unternehmen voran, in dem Prozesse End-to-End vernetzt und in Echtzeit gesteuert werden. Unser Ziel ist klar: KI soll direkten Impact auf die GuV unserer Kunden haben. Auf dieser Basis entwickeln wir praxisnahe KI-Anwendungsfälle für die Versicherungsbranche, die Abläufe effizienter machen und Mitarbeitende von Routine entlasten, damit sie sich auf wertschöpfende Entscheidungen konzentrieren können.“

Über SIGNAL IDUNA Gruppe
Die SIGNAL IDUNA Gruppe geht zurück auf kleine Krankenunterstützungskassen, die Handwerker und Gewerbetreibende vor über 110 Jahren in Dortmund und Hamburg gegründet hatten. Heute hält die SIGNAL IDUNA das gesamte Spektrum an Vorsorge- und Finanzprodukten für alle Zielgruppen bereit. Der Gleichordnungskonzern betreut mehr als zwölf Millionen Kunden und Verträge und erzielt Beitragseinnahmen in Höhe von rund 8 Milliarden Euro. Weitere Informationen zur SIGNAL IDUNA Gruppe finden Sie auf

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

Ansprechpartner für die �鶹ԭ��e: 

Björn Emde, �鶹ԭ�� SE, +49 (0)6227 755 107, b.emde@sap.com , MEZ
�鶹ԭ��-�鶹ԭ��ebereich; press@sap.com  

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

 
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�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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Holz oder Aluminium, freistehend oder angebaut, mit Seitenwänden oder Rundum-Verglasung – wer eine Terrassenüberdachung kauft, hat viele Entscheidungen zu treffen. Und damit nicht genug: „Bei uns ergeben sich alleine für eine Kategorie von Terrassenüberdachungen bereits 3,6 Millionen mögliche Varianten“, sagt Heinz Mödden, Technischer Leiter bei steda. „Und dabei sind individuelle Größenmaße nicht mit eingerechnet.“

steda: Online-Händler mit Wachstums-Boom und (fast) unbegrenzter Variantenvielfalt

Die steda GmbH vertreibt Terrassenüberdachungen aus Holz und Aluminium, Carports und Gartenhäuser und gehört im deutschsprachigen Raum zu den etablierten Direkt- und Online-Anbietern. Gegründet 2011, starteten Stefan Brüggemann und Daniel Heidemann den Vertrieb von Glaspokalen aus einer Garage heraus – schnell folgten größere Produkte wie Gartenhäuser und Terrassenüberdachungen. Ab 2013 lief der Verkauf über einen eigenen Online-Shop.

Die Geschäfte entwickelten sich von Anfang an gut – auf den Boom, den die Corona-Pandemie auslöste, war das steda-Team nicht vorbereitet. „Die Menschen waren auf ihre eigenen vier Wände zurückgeworfen und wollten sich die Zeit zu Hause so angenehm wie möglich machen – zum Beispiel durch eine neue Terrassenüberdachung“, erklärt Bastian Wulfekuhl, Prokurist und COO bei steda. Dieser Cocooning-Trend führte dazu, dass sich die Bestellungen innerhalb kürzester Zeit vervielfachten. „Bis zur Corona-Pandemie haben wir alle Bestellungen auf Papier abgewickelt – vom Vertrieb bis zur Auslieferung“, so Wulfekuhl. „Mit dem Lockdown haben wir über Nacht auf E-Mail-Verteiler umgestellt – und danach Stück für Stück weitere Systeme eingeführt, die aber nie wirklich miteinander sprachen.“

Schluss mit Silodenken: �鶹ԭ�� Cloud ERP macht aus 6 isolierten Systemen integrierte und automatisierte Prozesse

Die Systeme arbeiteten jedoch völlig isoliert voneinander – ein Überblick über Auftragslage, Umsatzprognosen oder Deckungsbeiträge war schlicht nicht möglich. Den Anstoß zur Veränderung gaben schließlich die Abteilungen selbst.

„Allen Abteilungsleitern war klar, dass eine effektive Unternehmenssteuerung nur mithilfe eines zentralen Systems möglich ist. Das haben sie auch eingefordert – wohl wissend, dass die Umsetzung größere prozessuale Veränderungen mit sich bringen würde.“

Bastian Wulfekuhl, Prokurist und COO bei steda

Heinz Mödden erkannte schnell, dass weder eine Branchenlösung noch eine reine Handelslösung die Anforderungen von steda erfüllen würde. Gesucht war eine Plattform, die sämtliche Prozesse von Vertrieb bis Logistik durchgängig abdeckt und gleichzeitig die branchenspezifischen Anforderungen versteht und unterstützt. Mehrere Systeme kamen in die engere Auswahl – letztlich überzeugte die Cloud ERP-Lösung von �鶹ԭ�� durch die lückenlose Prozessabdeckung und die Tiefe der Variantenkonfiguration. Einer der letzten verbliebenen Vorbehalte war der Preis: Speziell für kleine und mittelständische Unternehmen bietet das FUE-Modell (Full User Equivalent) von �鶹ԭ�� Cloud ERP einen attraktiven Einstieg in die Cloud. Mit einer flexiblen Preisstruktur ab 25 Nutzern, wurde die Einführung der Lösung für steda auch wirtschafltich überzeugend.

�鶹ԭ�� Cloud ERP bei steda: In 8 Monaten vom Kick-off zum Go-live

Im Januar 2025 folgte die Vertragsunterzeichnung mit Implementierungspartner BA Business Advice, im Februar das Kick-off-Meeting. Acht Monate später, im Oktober 2025, fiel der Go-live – der spätestmögliche Zeitpunkt, den das Saisongeschäft zuließ.

In der Projektlaufphase erwiesen sich drei Aspekte als besondere Herausforderung:

• Stammdatenbereinigung �鶹ԭ�� Cloud ERP stellt mehr als 700 Stammdatenfelder bereit, die die Grundlage für sämtliche Folgeprozesse, Analysen und KPIs bilden. Fehler oder Inkonsistenzen würden sich unweigerlich durch das gesamte System ziehen und Auswertungen verfälschen. Die Bereinigung erwies sich aufwändiger als geplant – das steda-Team bewältigte sie mit großem Einsatz. „Wir haben das mit viel Fleißarbeit hinbekommen“, sagt Heinz Mödden.
• Shopify: Die Echtzeit-Anbindung des Webshops an �鶹ԭ�� Cloud ERP war für steda  gesetzt. Der Partner BA Business Advice entwickelte dafür eine maßgeschneiderte Schnittstellenlösung – präzise auf die Prozesse und Anforderungen von steda zugeschnitten. Ein überzeugendes Beispiel für passgenaue Partnerarbeit im �鶹ԭ��-Ökosystem.
• Variantenkonfiguration (AVC): In der bisherigen Systemwelt von steda wurde die Arbeitsvorbereitung vollständig manuell durchgeführt. Für die Automatisierung der AVC mussten Produktdaten strukturiert hinterlegt und Prozesse grundlegend neu aufgesetzt werden – eine zeitintensive Aufgabe, die das steda-Team mit großem Einsatz löste.

Verwaltungsaufwand bei Amazon-Bestellungen sinkt um 90 Prozent

Heute ist der technische Bearbeitungsaufwand von Aufträgen bei steda nur noch halb so groß: Die Variantenkonfiguration (AVC) konfiguriert Aufträge bereits im Vertrieb oder direkt im Onlineshop vollständig durch – eine manuelle Nachbearbeitung entfällt. Dadurch sank die Anzahl der Aufträge, die in der Arbeitsvorbereitung bearbeitet werden müssen um die Hälfte. Der administrative Aufwand bei sogenannten Fast-Lane-Aufträgen sank sogar um 90 Prozent: Dabei handelt es sich um alle Amazon-Bestellungen, die vollautomatisch vom Eingang bis zur Logistik durchlaufen – ohne manuelle Eingriffe. Für einen Online-Händler mit millionenfacher Variantenvielfalt ist das ein erheblicher Produktivitätsgewinn. Im Einkauf erfolgen Bestellungen heute zudem gebündelt.

„Kamen früher 25 Aufträge mit Regenrinne herein, bestellte der Einkauf jede einzeln – heute läuft das in einer einzigen Bestellung und einem einzigen Wareneingang.“

Heinz Mödden, Technischer Leiter bei steda

Single source of truth: ein System – eine Wahrheit

Damit verfügt die Geschäftsführung erstmals über eine belastbare Grundlage zur Unternehmenssteuerung: Produktionsfortschritt, Lagerbestände, Auftragsplanung – alles in Echtzeit einsehbar, alle Kennzahlen aus einem System. Deckungsbeitragsanalysen und Produktgruppenauswertungen, für die früher das Bauchgefühl herhalten musste, sind heute auf Knopfdruck möglich. „Wer Informationen benötigt, muss sie direkt in �鶹ԭ�� finden können. Zusätzliche, handgeführte Excel-Listen sollte es dafür nicht mehr geben“, resümiert Bastian Wulfekuhl.

Jendrik Tabken, �鶹ԭ��-Projektmanager bei BA Business Advice, bringt es auf den Punkt: „Ein �鶹ԭ��-Projekt in acht Monaten einzuführen, funktioniert nur, wenn alle wirklich in einem Boot sitzen. Bei steda hatten wir ein junges, wissbegieriges und lösungsorientiertes Team, das das Projekt nicht als aufgedrückte IT-Maßnahme verstanden hat, sondern als echte Chance. Und genau das hat den Unterschied gemacht.“

Die nächsten Schritte sind bereits definiert: steda arbeitet an der Einführung von �鶹ԭ�� Joule und KI-gestützter Prozessautomatisierung – mit dem Ziel, Variantenkonfigurationen künftig direkt aus Kundenanfragen per KI abzuleiten.

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Unternehmen müssen diese Emissionen quantifizieren, die daraus resultierenden Verbindlichkeiten in der Buchhaltung abbilden, Prüfungen standhalten und sich letztendlich darauf vorbereiten, CO₂-Kosten über Zertifikate auszugleichen, die an das EU-Emissionshandelssystem gekoppelt sind.

In der Praxis bedeutet dies: CO₂ wird zu einem echten Kostenfaktor – mit unmittelbaren Auswirkungen auf Margen, Cashflow und Beschaffungsentscheidungen, ähnlich wie andere Kostentreiber auch.

Warum CBAM jetzt relevant ist

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

Keine Abteilung kann das alleine stemmen. Und die finanziellen Konsequenzen hängen von operativen Daten ab – und operative Entscheidungen richten sich zunehmend nach dem CO₂-Kostenrisiko.

Die Verordnung gilt zunächst für Einfuhren von Eisen und Stahl, Aluminium, Zement, Düngemitteln, Wasserstoff und Strom – ab einem jährlichen Schwellenwert von mehr als 50 Tonnen für CBAM-Anmelder. Damit trifft die formale Meldepflicht vor allem größere Importeure. Die Auswirkungen reichen jedoch weit in die Lieferketten hinein: Unternehmen verlangen zunehmend detaillierte und geprüfte Emissionsdaten von ihren Lieferanten und passen ihre Beschaffungsstrategien entsprechend an.

Von Berichtspflichten zu finanziellen Verpflichtungen 

Ab 2026 ändert sich nicht nur, was Unternehmen melden müssen, sondern auch, welche Konsequenzen sich daraus ergeben. Die Einfuhr CBAM-pflichtiger Waren in die EU begründet für zugelassene CBAM-Anmelder eine CBAM-Verpflichtung – bemessen an den verifizierten eingebetteten Emissionen der eingeführten Waren. Diese Verbindlichkeiten akkumulieren sich im Laufe des Jahres und müssen 2027 gemeldet, geprüft und durch Kauf und Abgabe von CBAM-Zertifikaten ausgeglichen werden.

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

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

Für Finanzteams bedeutet dies ein ständiges Risiko, das aktiver Steuerung bedarf. Für Beschaffungs- und Lieferkettenteams bedeutet dies, dass die Kosten nun unmittelbar von den Emissionsdaten der Lieferanten abhängen.

Ein integrierter Ansatz zur Umsetzung der CBAM-Vorgaben

Viele Unternehmen verwalten CBAM derzeit über verschiedene Systeme, Tabellenkalkulationen und manuelle Prozesse. Doch bei Betriebsprüfungen und zunehmenden Einfuhrmengen stößt diese Vorgehensweise an ihre Grenzen.

Der Ansatz der �鶹ԭ�� vereint die wichtigsten Elemente des CBAM-Managements in einem vernetzten Prozess: Datensammlung und -zuordnung, Emissions- und Kostenberechnung, Analysen, CO₂ -Bilanzierung und Finanzbuchhaltung von Verbindlichkeiten, Zertifikatsmanagement und Erstellung von Erklärungen.

�鶹ԭ�� wird eine integrierte, durchgängige Lösung für CBAM-Anmelder anbieten, die auf Basis von und konzipiert wurde. Sie baut auf dem Fachwissen der �鶹ԭ�� in den Bereichen CO₂-Bilanzierung und Finanzmanagement auf.

Dieser neue Ansatz ermöglicht Unternehmen, von fragmentierten Workflows auf eine integrierte Lösung umzusteigen, die mit den zentralen Geschäftsprozessen verknüpft ist.

In Kürze verfügbar: durchgängige Erfassung und Berechnung der CBAM-Daten mit �鶹ԭ�� Sustainability Footprint Management

�鶹ԭ�� Sustainability Footprint Management wird das operative Rückgrat für CBAM bilden und helfen, eine zuverlässige Datengrundlage zu schaffen. Im Zentrum stehen Zolldaten wie Importdatensätze und KN-Code-Klassifizierung, die aus �鶹ԭ�� Global Trade Services und anderen Handelssystemen abgerufen werden. Ohne diese Ebene ist es für Unternehmen mühsam, herauszufinden, wo die CBAM-Verordnung Anwendung findet.

Basierend darauf hilft �鶹ԭ�� Sustainability Footprint Management dabei, CBAM-relevante ERP-, Handels- und Lieferantendaten an einem Ort zu bündeln. Emissionsdaten von Lieferanten lassen sich per Excel-Uploads einlesen und werden automatisch verarbeitet. Darüber hinaus berechnet die Lösung eingebettete Emissionen, Zertifikatsanforderungen sowie die voraussichtlichen CBAM-Kosten. Ein spezielles CBAM-Dashboard gibt Aufschluss über Emissionen und Kostenrisiken. Integrierte Berichtsfunktionen unterstützen die Erstellung von CBAM-Berichten, die direkt bei den EU-Behörden eingereicht werden können.

Ab sofort verfügbar: Kontrolle der finanziellen Belastung durch CBAM mit �鶹ԭ�� Green Ledger

Ein entscheidender Wettbewerbsvorteil bei der CBAM-Vorbereitung ist die Fähigkeit, CO₂-Emissionsdaten mit Finanzprozessen zu verbinden. Ab sofort können Unternehmen mit dem �鶹ԭ�� Green Ledger die erforderliche Anzahl von Zertifikaten nachverfolgen, diese als finanzielle Verbindlichkeiten bewerten, fortlaufend basierend auf Preisänderungen neu bewerten und finanzielle Auswirkungen auf die entsprechenden Konten buchen. Dies ist der Grad an Nachvollziehbarkeit, das Finanzteams und Prüfer erwarten – im Einklang mit den Internationalen Rechnungslegungsstandards.

Dank dieser Integration können Unternehmen:

• CBAM-Verbindlichkeiten erfassen, bewerten und regelmäßig neu bewerten,
• Zertifikatsbestände und deren Bewertung nachverfolgen (in Kürze verfügbar),
• revisionssichere Berichterstattung und Kontrolle unterstützen,
• Auswirkungen auf die Liquidität prognostizieren und planen (in Kürze verfügbar),
• Kosten auf Produktebene aufschlüsseln und verwalten (in Kürze verfügbar).

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

Über die Compliance hinaus: bessere Entscheidungen ermöglichen

Zwar wird CBAM häufig als lästige Compliance-Aufgabe gesehen, aber die Rechtsnorm bietet auch die Chance, die Entscheidungsfindung zu verbessern. Werden die Kosten für CO₂-Emissionen sichtbar gemacht und in Geschäftsprozesse integriert, können Unternehmen erkennen, wo ihre Risiken liegen und wo Maßnahmen den größten Nutzen bringen.

Mit besseren Daten können Unternehmen:

• kostspielige Güter mit besonders hohen Emissionen in ihren Lieferketten identifizieren,
• Lieferantenentscheidungen anhand von Emissionen treffen und Kostenabwägungen durchführen,
• die Vorhersage und Budgetplanung für CO₂-bezogene Kosten verbessern,
• durch Verwendung echter Daten die Abhängigkeit von konservativen und kostspieligen Standardwerten reduzieren.

Die Kosten fallen dadurch nicht weg. Aber die Verwaltung wird einfacher und die Kosten können in manchen Fällen gesenkt werden.

Worauf Sie sich jetzt konzentrieren sollten

Da die endgültige Phase des CBAM begonnen hat, sollte nun der Aufbau einer zuverlässigen Datengrundlage unmittelbaren Vorrang haben. Dazu gehören genaue Zolldaten und eine klare Zuordnung, wo die CBAM-Verordnung Anwendung findet. Eine weitere Notwendigkeit ist die Lieferantenanbindung. Um verifizierte Emissionsdaten zu sammeln, bedarf es häufig einer strukturierten Kontaktaufnahme und strukturierten Folgeprozessen. Tools wie �� unterstützen die Kommunikation mit Lieferanten und die Datensammlung. Doch der Aufwand für organisatorische als auch technische Überlegungen bleibt.

Die Lösung hilft Unternehmen herauszufinden, welche Waren in ihrem Import-Portfolio vom CBAM betroffen sind. So können sie die erforderlichen Datenflüsse sicherstellen. Zudem unterstützt sie bei der Planung der Lösungsarchitektur, um die Gesamtbetriebskosten zu optimieren und eine nahtlose Automatisierung sowie Integration in die Geschäftsfunktionen zu gewährleisten. Hinzu kommt, dass die Berechnung der Emissionen nachvollziehbar und revisionssicher ist. Dies hat Einfluss auf das Verhalten. Die CO₂-Bepreisung ist nun ein entscheidender Planungsfaktor, den kein Team mehr ignorieren kann.

Gleichzeitig müssen Unternehmen festlegen, wie die CBAM-Daten in das Finanzwesen einfließen. Die frühzeitige Verknüpfung von Emissionen, Verbindlichkeiten und Zertifikaten mit den Finanzsystemen trägt dazu bei, Nacharbeiten zu vermeiden und das Prüfungsrisiko zu verringern.

Die nächsten Schritte

Mit der CBAM-Verordnung wird ein grundlegender Wandel angestoßen: Sie verändert, wie sich Umweltauswirkungen in der Unternehmensleistung widerspiegeln. CO₂-Emissionen werden künftig erfasst, bepreist und neben anderen Kostenfaktoren gesteuert.

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

Weitere Informationen finden Sie unter .

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

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Als Beispiele nannte er fahrerlose Autos in San Francisco, autonome Kampfdrohnen und Pflegeroboter, die menschliches Verhalten imitieren. Auf der Konferenz , die von TAC Insights ausgerichtet wurde, sagte Weber, dass ihn diese Entwicklungen zugleich beunruhigen und faszinieren.

Für ein Energieunternehmen, das kritische Infrastrukturen betreibt, ist dieses Tempo des technologischen Wandels nicht nur faszinierend oder erschreckend. Es bringt die Verantwortung mit sich, zweckmäßige, nachhaltige Innovationen zielgerichtet einzuführen.

Auf den Wellen reiten

Weber betrachtet diese technologischen Entwicklungen als wiederkehrende „große Wellen“, die unser Denken und Fühlen prägen und die Welt um uns herum grundlegend verändern. Wer könnte sich heute noch eine Welt ohne Internet vorstellen? Und kaum jemand würde bestreiten, dass sich mit dem Mobiltelefon der IT-Konsum grundlegend verändert hat, insbesondere seitdem im Arbeitsumfeld derselbe Bedienkomfort erwartet wird.

„KI löst dieselbe Reaktion aus“, erklärte Weber. „Wenn ChatGPT mir hilft, meine Gartenprobleme zu lösen, erwarte ich natürlich, dass die KI mir auch bei der Arbeit das Leben leichter macht.“

Eine der größten Herausforderungen für E.ON liegt darin, die wachsende Kluft zwischen dem rasanten technologischen Wandel im Außen und der internen Anpassungsfähigkeit zu überbrücken. Denn Struktur und DNA des Unternehmens erschweren es, Innovationen in der gebotenen Geschwindigkeit aufzugreifen und in die Praxis zu überführen.

Dieses Problem trat offen zutage, als die Unternehmensführung hinterfragte, ob dauerhaft hohe IT-Ausgaben vertretbar seien. So wurde rasch klar: Wenn E.ON entschlossen ist, eine führende Rolle in Europas grüner Energiewende einzunehmen, sind kontinuierliche Investitionen in sein digitalisiertes Energiesystem notwendig, um Systemstabilität, Wirtschaftlichkeit und Widerstandsfähigkeit zu gewährleisten.

Um dieses Ziel zu erreichen, hat das Unternehmen drei strategische Prioritäten definiert: Wachstum, Nachhaltigkeit und Digitalisierung. Würde E.ON, was digitale Fähigkeiten betrifft, zurückfallen, wäre dies langfristig mit deutlich höheren Kosten verbunden.

„Um das System auf den erforderlichen Stand zu bringen, ist interne Bereitschaft erforderlich. Das bedeutet, dass wir uns ernsthaft mit Investitionsentscheidungen, Priorisierung und vor allem mit den Menschen und der Unternehmenskultur auseinandersetzen müssen“, betonte Weber. „Eines steht fest: Eine Rückkehr zum alten Tempo wird es nicht geben.“

Strategisch handeln

E.ON ist in drei Bereichen tätig: Energienetz, Kundenlösungen und Energieinfrastrukturlösungen. Durch diese Bandbreite sind die Abläufe äußerst komplex und erfordern skalierbare, transparente und kooperative Arbeitsweisen im gesamten Unternehmen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, baut E.ON gezielt seine internen Fähigkeiten aus und investiert in seine Mitarbeitenden. Im Zuge dieser Strategie wurden über 1.000 Fachkräfte an Bord geholt – darunter mehr als 500 im Bereich Daten und 300 im Bereich Cybersicherheit. Dadurch sollen Eigenverantwortung, Zusammenarbeit und Innovationskraft im gesamten Unternehmen gestärkt werden.

Dieser Schritt spiegelt eine grundlegende Überzeugung wider: Die IT hat nicht mehr nur eine unterstützende Funktion, sie ist ein wichtiger Treiber der Energiewende und entscheidend für die Sicherung von Wettbewerbsvorteilen.

Die Transformation von E.ON wird angesichts einer rasanten technologischen Entwicklung vollzogen, und an diesem Wendepunkt spielt KI eine wesentliche Rolle. Technologien wie KI-gestützte Assistenten und Automatisierungstools sind längst kein Novum mehr. Durch sie wird völlig neu definiert, wie Kunden mit Services interagieren. E.ON trägt diesem Wandel Rechnung und integriert moderne Technologien unmittelbar in seine Kernsysteme, anstatt sie als Add-ons zu behandeln.

Die Kluft überbrücken

Weber erläuterte, dass digitale Transformation bei E.ON bedeute, für das Kerngeschäft die richtige Technologie zu nutzen, um die 47 Millionen Kunden besser bedienen zu können.

Er nannte zunächst die Standardisierung der Plattform, gefolgt von der Cloud-ERP-Transformation und der Migration auf �鶹ԭ�� S/4HANA. Anstatt fragmentierte kundenspezifische Lösungen zu entwickeln, ermöglicht diese Strategie dem Unternehmen, führende Technologien in eine kohärente Architektur zu integrieren, um Skalierbarkeit sicherzustellen und unnötige Komplexität zu vermeiden. Diese grundlegenden Infrastrukturinvestitionen haben bereits messbare Ergebnisse erzielt, darunter eine Reduzierung der IT-Ausfallzeiten um 77 Prozent innerhalb von fünf Jahren.

Auf dem Weg zur Transformation hat E.ON erkannt, wie wichtig es ist, dass digitale Kompetenzen tief im operativen Alltag verankert sind. „Deshalb haben wir uns von isolierten Innovationsformaten wie ‚Digital Labs‘ Labs oder ‚Experimental Garages‘ verabschiedet und stattdessen digitale Tools direkt in unsere Geschäftsprozesse eingebettet“, erläuterte Weber.

Innovation ist zwar von entscheidender Bedeutung, aber E.ON misst Governance und Steuerung denselben Stellenwert bei. Die Verwaltung eines digitalen Ökosystems dieser Größenordnung erfordert eine robuste Steuerung, um Sicherheit, Konsistenz und Kostendisziplin zu gewährleisten. Zu diesem Zweck hat das Unternehmen zentrale Governance-Strukturen eingeführt, darunter standardisierte Verträge und ein einheitliches IT-Systemmanagement.

Ebenso bedeutsam ist die Investition in die Belegschaft. Durch gezielte Schulungen und Maßnahmen zum Aufbau von Kompetenzen werden Mitarbeitende motiviert, neue Technologien in messbaren geschäftlichen Mehrwert zu überführen.

KI gezielt einsetzen

Wie bei vielen Unternehmen steht auch bei E.ON die künstliche Intelligenz im Mittelpunkt der zukunftsorientierten Strategie. Doch das Unternehmen geht dabei bewusst besonnen vor. Statt eigene Plattformen von Grund auf zu entwickeln, setzt E.ON auf Partnerschaften mit etablierten Technologieanbietern und bewahrt somit die Flexibilität seines IT-Portfolios. So kann das Unternehmen das Potenzial von KI in der Automatisierung des Kundenservice, in der vorausschauenden Wartung und in der betrieblichen Optimierung ausloten, ohne sich vorschnell auf nicht erprobte Lösungen festzulegen.

„Unsere Erfahrung verdeutlicht eine grundlegende Wahrheit über die digitale Transformation“, sagte der IT-Experte. „Erfolg hängt wirklich von der richtigen Balance ab. Wir müssen Innovation konsequent vorantreiben, aber nicht auf Kosten von Stabilität, Cybersicherheit oder Governance.“

Auch digitale Tools allein reichen nicht aus. Ohne entsprechende Schulungen und ohne Anpassung an die geschäftlichen Anforderungen können selbst die modernsten Technologien keinen Mehrwert bieten. E.ON arbeitet deshalb nach dem „BizDevOps“-Konzept. Dadurch wird sicherstellt, dass digitale Initiativen ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftsziele sind und von den relevanten Fachbereichen unterstützt werden.

Insgesamt veranschaulicht die Transformation von E.ON, was nötig ist, um in einer komplexen, stark regulierten Branche eine umfangreiche Modernisierung durchzuführen. Durch die konsequente Aufstockung der IT-Investitionen, den Aufbau interner Expertise und einen disziplinierten, aber zukunftsorientierten Innovationsansatz hat sich das Unternehmen für die energiewirtschaftliche Zukunft aufgestellt.

Das Ergebnis geht weit über eine verbesserte Systemleistung oder weniger Ausfallzeiten hinaus. Es ist ein grundlegender Wandel in der Art, wie Technologie den Geschäftserfolg vorantreibt und sie zu einem tragenden Pfeiler macht, damit „New Energy“ funktioniert: zuverlässig, bezahlbar und im großen Maßstab.

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KI als Schlüssel-Element

In der Kategorie AI setzte sich das österreichische Energieunternehmen OMV mit einer �鶹ԭ��-Business AI-Transformation durch. Aufbauend auf einer bestehenden �鶹ԭ��-S/4HANA-Landschaft zielt die Transformation auf intelligente Automatisierung, fortgeschrittene Analysen und KI-gestützte Entscheidungen in zentralen Geschäftsprozessen. Entscheidend für den Erfolg war dabei eine schrittweise Herangehensweise: Statt einer überstürzten Implementierung legte OMV zunächst ein solides Fundament und führte KI gezielt in die User Experience sowie die Geschäftsprozesse ein. Im Vordergrund standen Regulierung, Sicherheit und kontinuierliche Evaluation. Der klare Grundsatz lautete, erst zu standardisieren, zu integrieren und eine stabile Datenbasis zu schaffen, bevor eine breite Skalierung erfolgt. Früh im Prozess setzte OMV dabei auf �鶹ԭ�� Joule in �鶹ԭ�� SuccessFactors und �鶹ԭ�� S/4HANA. Im nächsten Schritt soll die Transformation weiter vorangetrieben werden, um die Potenziale von KI noch umfassender zu nutzen.

Intelligente Wasserversorgung

Mit einer datengesteuerten Plattform zur Überwachung des Wassernetzes überzeugte das belgische Wasserversorgungsunternehmen Farys die Jury in der Kategorie Innovation. Mithilfe von �鶹ԭ��-Technologie und KI lassen sich Ressourcen effizienter einsetzen und Prozesse gezielt optimieren. Wasserlecks werden frühzeitig erkannt, bevor größerer Schaden entsteht, Wasserqualitätsprobleme können vorhergesagt und der Energieverbrauch reduziert werden. Das Ergebnis: weniger Ausfallzeiten, günstigere Reparaturkosten und eine spürbar bessere Servicequalität. Eine einheitliche Lösung fördert zudem die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, indem bestehende Datensilos abgebaut werden. Künftig sollen Risikobewertungen für Leitungen und Anlagen integriert sowie datengestützte Entscheidungen dabei unterstützen, wo Reparaturen am sinnvollsten sind. Mit dieser Strategie macht Farys seine Infrastruktur fit für die Anforderungen des Klimawandels.

Mit Teamwork zum Ziel

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

Ein neues Daten-Fundament

In der Kategorie Transformation setzte sich Electrica Furnizare durch. Der Ausgangspunkt war ein fragmentiertes System, in dem Daten verstreut vorlagen und ein übergreifender Überblick fehlte. Weder war die bestehende Infrastruktur skalierbar, noch konnte sie auf steigende regulatorische und kundenseitige Anforderungen flexibel reagieren. Mit der Einführung von �鶹ԭ�� S/4HANA in Kombination mit �鶹ԭ�� BTP, �鶹ԭ�� CX und �鶹ԭ�� Business AI realisierte Electrica Furnizare eine der größten Transformationen in der Versorgungswirtschaft. Das Ergebnis: eine einzige, verlässliche Datenquelle für alle Abteilungen, durchgängig optimierte Prozesse und ein solides Fundament, das künftigen Innovationen und dem vollen Einsatz von KI-Funktionen den Weg ebnet.

Besserer Kundenservice dank umfangreicher Modernisierung

Die Kategorie Customer Experience gewann das US-amerikanische Wasserversorgungsunternehmen Loudoun Water. Im Rahmen einer weitreichenden Modernisierung optimierte das Unternehmen seine Prozesse mit �鶹ԭ�� S/4HANA, �鶹ԭ�� Service Cloud 2.0 und �鶹ԭ�� SuccessFactors. Mit der Einführung von �鶹ԭ�� Service Cloud 2.0 ist Loudoun Water weltweit das erste Versorgungsunternehmen, das diesen Schritt vollzieht. Der Aufwand lohnt sich: Der Kundenservice wurde schneller und moderner gestaltet, Arbeitsaufträge werden besser organisiert, Abrechnungen und Zahlungen effizienter verwaltet und die Zeiterfassung für Mitarbeitende vereinfacht. Die Umstellung erfolgte in einem einzigen koordinierten Schritt und schafft damit eine zukunftsfähige, skalierbare Basis, auf der Loudoun Water seine Position als Technologieführer in der Branche weiter ausbauen kann.

Innovationen als Motor der Energiewende

Die Gewinner des ersten Energy and Utilities Innovation Awards zeigen, wie vielfältig die Möglichkeiten sind, mit denen Unternehmen der Energie- und Versorgungsbranche den digitalen Wandel aktiv gestalten. Ob KI-gestützte Entscheidungsprozesse, intelligente Infrastrukturüberwachung oder eine konsequente Neuausrichtung der IT-Landschaft, eines haben alle Projekte gemeinsam: Sie setzen auf solide Grundlagen, schrittweise Umsetzung und die enge Zusammenarbeit aller Beteiligten.

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

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Die Übernahme erfolgte um �鶹ԭ��s Erfolg bei TFMs, der mit �鶹ԭ��-RPT-1 begann, zu beschleunigen und eines der weltweit führenden TFM-Forschungsteams in die �鶹ԭ��-Familie zu bringen, wo Prior Labs als unabhängige Einheit agieren wird. �鶹ԭ�� wird in den nächsten vier Jahren mehr als eine Milliarde Euro investieren, um Prior Labs zu einem global führenden Frontier-AI-Labor für strukturierte Daten auszubauen, und damit ihr weltweites Geschäft als Top-Anbieter von Business AI weiter voranzubringen. 

Weitere Informationen zu der Akquisition finden Sie in der �鶹ԭ��einformation vom 4. Mai 2026. 

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Daniel Reinhardt, �鶹ԭ��, +49 151 168 10 157, daniel.reinhardt@sap.com, CEST  
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Dieses Dokument enthält vorausschauende Aussagen, das heißt Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zukünftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu führen kann, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen können. ��Zusätzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen „Securities and Exchange��Commission“ (SEC) eingereichten Unterlagen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des �鶹ԭ��-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F. ��
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Die neue Studie „“ von �鶹ԭ�� und Oxford Economics zeigt: Deutsche Unternehmen erzielen mit KI zunehmend einen positiven Return on Investment (ROI). Gleichzeitig schöpft die Mehrheit das Potenzial von KI aber noch nicht voll aus und ist auf den Einsatz von KI-Agenten kaum vorbereitet. Für die Studie wurden weltweit 2.600 Führungskräfte aus 13 Ländern befragt, darunter 200 Entscheiderinnen und Entscheider aus Deutschland.

Steigende Renditeerwartungen durch agentische KI

Die in der Studie befragten deutschen Unternehmen planen im Durchschnitt in diesem Jahr rund 35 Millionen Euro in KI zu investieren. Damit liegen sie deutlich über dem Durchschnitt aller in der Studie untersuchten Länder von circa 24 Millionen Euro. Auch die erwartete Rendite nimmt zu: Deutsche Unternehmen rechnen für 2026 mit einem ROI von 24 Prozent. Im vergangenen Jahr lag der noch bei 17 Prozent. Ein Grund dafür könnten die Erwartungen an KI-Agenten sein. In den nächsten zwei Jahren soll der ROI aus agentischer KI in Deutschland knapp 18 Millionen Euro erreichen. Das ist mehr als das Vierfache der Schätzung aus dem Vorjahr (rund 4 Millionen Euro). Neun von zehn Unternehmen sehen in der Technologie das Potenzial, ihre Organisation grundlegend zu verändern. Auf diese Entwicklung vorbereitet fühlen sich jedoch nur wenige: Lediglich vier Prozent geben an, vollständig für den Einsatz von KI-Agenten gerüstet zu sein. Die Mehrheit sieht sich nur teilweise oder gar nicht vorbereitet.

„Deutschland hat innerhalb eines Jahres den Schritt von der KI-Experimentierphase zur Umsetzung gemacht und das zahlt sich zunehmend aus”, sagt �鶹ԭ�� Chief AI Strategy Officer Sean Kask. „Gleichzeitig bleibt noch viel zu tun. Denn KI ohne Kontext, ohne Einbindung in Prozesse, Daten und Governance, erzeugt im besten Fall Aktivität ohne messbaren Nutzen. Im schlechtesten Fall schafft sie neue Risiken.“

Governance ist Schwachstelle bei der Einführung von KI-Agenten

Eines solcher Risiken könnte die wirksame Steuerung von KI sein. Governance entwickelt sich zu einer zentralen Voraussetzung für vertrauenswürdige und skalierbare KI-Anwendungen. Dennoch bewerten nur elf Prozent der Unternehmen ihre Fähigkeiten in diesem Bereich als vollständig ausreichend und lediglich 18 Prozent verfügen nach eigener Einschätzung über die notwendigen Prozesse und Rahmenbedingungen. Mit Blick auf agentische KI werden diese Defizite besonders deutlich. Mehr als die Hälfte der Unternehmen (57 Prozent) hat noch keinen Prozess, der menschliche Kontrolle in agentische Arbeitsabläufe einbindet. Ein Drittel hat keine Berechtigungs- und Zugriffskontrollen für KI-Agenten eingerichtet und lediglich 34 Prozent haben ein zentrales Verzeichnis der eingesetzten Agenten. Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass 75 Prozent der Unternehmen entweder zustimmen oder unsicher sind, KI-Agenten schneller einzuführen, als sie diese wirksam steuern können.

„Der nächste Schritt, um echten Mehrwert zu schaffen, besteht darin, Daten und Prozesse mit KI zusammenzuführen. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass KI über den notwendigen Kontext und geeignete Governance-Strukturen verfügt, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu liefern. Genau das verstehen wir unter dem Konzept des autonomen Unternehmens,“ erklärt Sean Kask. „Allerdings merken Unternehmen dabei schnell, dass der Nutzen von KI oft schwerer zu messen ist, als erwartet und Risiken mit sich bringt, die sich schneller entwickeln, als die meisten Governance-Strukturen mithalten können.“

Punktuelle KI-Unterstützung und Datenqualität bremsen Potenzial

Ein Hindernis bei der Zusammenführung von Daten, Prozessen und KI sind offenbar fehlende organisatorische Voraussetzungen, um KI in der Gesamtstrategie zu verankern. Zwar werden in einem durchschnittlichen deutschen Unternehmen 35 Prozent aller Aufgaben durch KI unterstützt, allerdings dominieren dabei punktuelle Aufgaben. Die Mehrheit der befragten Unternehmen (39 Prozent) verfolgt beim KI-Einsatz überwiegend einen fragmentierten Ansatz. Hinzukommt, dass weniger als die Hälfte der deutschen Unternehmen (48 Prozent) über eine klar benannte Führungskraft verfügt, die für die Einführung von KI verantwortlich ist. Noch seltener sind konkrete KI-Kennzahlen für Führungskräfte (35 Prozent) oder Schulungen zu KI-Fähigkeiten und KI-Risiken (47 Prozent). Dementsprechend sind mehr als drei Viertel der Unternehmen überzeugt, das Potenzial von KI bislang nicht vollständig auszuschöpfen.

Hinzukommen Probleme bei der Datenqualität. Zwar steigt der Anteil der Unternehmen, die ihre Datenbasis für KI als ausreichend bewerten, allerdings berichten 81 Prozent zumindest hin und wieder von Problemen wie Nacharbeiten, Verzögerungen oder operative Rückstände, weil KI-Ergebnisse nicht die erforderliche Qualität erzielen. Zudem bezweifeln 77 Prozent, dass ihre Weiterbildungsmaßnahmen mit der rasanten Entwicklung neuer KI-Anwendungen Schritt halten können. Auswirkungen von KI auf Personalplanung und Qualifikationsprofile erwarten allerdings nahezu alle Unternehmen. Ein weiteres Problem könnte die Nutzung sogenannter Schatten-KI – nicht offiziell freigegebene oder kontrollierte Anwendungen – sein: 71 Prozent der Unternehmen geben an, dass solche Anwendungen gelegentlich bis häufig genutzt werden.

Die Studie zeigt: Der wirtschaftliche Nutzen von KI wird für Unternehmen zwar zunehmend messbar, gleichzeitig wächst jedoch die Erkenntnis, dass erfolgreiche KI-Strategien mehr erfordern als die Einführung neuer Technologien. Der nächste Entwicklungsschritt besteht darin, KI stärker mit Unternehmensdaten, Geschäftsprozessen und klaren Governance-Strukturen zu verbinden. Erst dadurch lassen sich agentische KI-Systeme vertrauenswürdig skalieren und nachhaltig in operative Abläufe integrieren.

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

Worum es gerade jetzt geht

Unternehmen müssen heute ständig neue Herausforderungen meistern – von geopolitischen Unsicherheiten und Störungen der Lieferkette bis hin zu Herausforderungen im Energiebereich und steigenden Anforderungen an ihre Resilienz. In diesem Umfeld können sie es sich immer weniger leisten, untätig zu sein. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen schneller, anpassungsfähiger und strukturell widerstandsfähiger werden.

Das autonome Unternehmen bietet eine Antwort darauf und kombiniert drei wichtige Fähigkeiten:

• Datengestützte Entscheidungsfindung
• Automatisierte Ausführung von Aufgaben
• Governance als integraler Bestandteil

Der Aufbruch in eine wegweisende Ära der Unternehmensführung

Diese Fähigkeiten ermöglichen es Unternehmen, nicht bei isolierten KI-Pilotprojekten stehen zu bleiben, sondern messbare Ergebnisse zu erzielen, die sich auf das gesamte Unternehmen auswirken.

Dies ist jedoch nicht nur eine technische Neuausrichtung, sondern auch eine organisatorische und strategische. Die Führungskräfte, mit denen wir sprechen, fragen nicht mehr, ob sie KI einführen sollen. Die Frage ist vielmehr, wie schnell sie KI großflächig einsetzen und damit einen konkreten Mehrwert bieten können.

KI: vom Konzept zum operativen Modell

Im Kern wird im autonomen Unternehmen KI neu ausgerichtet – nicht als Funktion, die zu Anwendungen hinzugefügt wird, sondern als fester Bestandteil des eigentlichen operativen Modells.

Dieses Modell wird durch drei Prioritäten definiert:

• Mehrwert: messbare Ergebnisse statt experimenteller Anwendungsfälle
• Planungssicherheit: bessere Entscheidungsfindung durch zuverlässige Daten und leistungsfähige Prognosen
• Skalierbarkeit: von Proof-of-Concept-Initiativen zur unternehmensweiten Implementierung

Wir erleben bereits, dass Unternehmen durch diesen Wandel ihre Systeme und Prozesse neu gestalten. Zentrale Unternehmenssysteme entwickeln sich zu Systemen, die Maßnahmen umsetzen. KI-Agenten unterstützen nicht mehr nur, sondern führen eigenständig Aufgaben durch. Und KI wird durchgängig integriert und nicht nur auf isolierte Szenarien beschränkt.

Gleichzeitig werden Governance, Revisionssicherheit und Rückverfolgbarkeit unerlässlich. Unternehmen müssen sicher und mit Transparenz hinter jeder KI-gestützten Entscheidung stehen können.

Worüber wir sprechen möchten

In dieser Podcast-Reihe möchten wir einen Raum schaffen, in dem wir diese Veränderungen gründlich beleuchten und die Personen zu Wort kommen lassen, die diese Transformation maßgeblich gestalten. In jeder Folge führen wir Gespräche mit �鶹ԭ��-Führungskräften, Kunden und Branchenexperten, die heute aktiv Fähigkeiten des autonomen Unternehmens aufbauen und pflegen.

Dies sind einige der Fragen, mit denen wir uns eingehend beschäftigen werden:

• Wie sieht das autonome Unternehmen in der Praxis aus?
• Wie skalieren führende Unternehmen KI in allen Kernprozessen?
• Was sind die größten Hürden, und wie können sie überwunden werden?
• Wie bringen Unternehmen Automatisierung mit Governance und Vertrauen in Einklang?

In unserer , die jetzt zum Nachhören bereitsteht, ordnet Peter Maier von �鶹ԭ��, verantwortlich für den Bereich Strategic Customer Engagements im Office of the CEO der �鶹ԭ��, diese Ideen praktisch ein. In unserem Gespräch erläutert er, wie Unternehmen das Experimentierstadium hinter sich lassen, um messbare Ergebnisse zu erzielen, vertrauenswürdigere und vorausschauende Entscheidungen zu treffen und KI unternehmensweit einzusetzen.

Besonders beeindruckend ist, wie deutlich dies einen breiteren Trend verstärkt, der bereits im Gange ist: KI wird nicht mehr nur einfach auf die Geschäftsprozesse aufgesetzt, sondern wird zum festen Bestandteil der Geschäftsabläufe.

Erste Schritte für Unternehmen auf dem Weg zum autonomen Unternehmen

Obwohl die Vision ehrgeizig ist, erfordert der Weg zum autonomen Unternehmen keine „Big Bang“-Transformation. Am effektivsten ist eine schrittweise und ergebnisorientierte Herangehensweise.

Unternehmen können sich zunächst auf einen einzelnen wertschöpfenden Prozess konzentrieren und diesen intelligenter und transparenter machen und stärker automatisieren. Anschließend können sie dies Schritt für Schritt auf weitere Prozesse ausweiten und laufend einen messbaren Mehrwert erzielen.

Der Erfolg hängt aber nicht nur von der Technologie ab. Vertrauen spielt eine wesentliche Rolle. Mitarbeiter, Führungskräfte und Stakeholder müssen verstehen, wie KI-Entscheidungen getroffen werden, und ihnen vertrauen. Dies erfordert transparente und erklärbare Systeme, eine zuverlässige hochwertige Datenbasis und von Anfang an integrierte starke Governance-Modelle.

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

Der gemeinsame Weg nach vorn

Das autonome Unternehmen ist kein Branding-Konzept. Es geht um eine neue Art und Weise, Geschäftsprozesse abzuwickeln – stärker automatisiert und datengestützt und letztlich widerstandsfähiger. Und kein Unternehmen wird diesen Weg alleine gehen.

Mit diesem Podcast möchten wir Sie dabei unterstützen. Als Plattform für gemeinsames Lernen, auf der Perspektiven aus verschiedenen Branchen, Funktionen und Regionen zusammenführt werden. Wir hoffen, dass diese Gespräche Ihnen praktische Einblicke eröffnen und sie inspirieren – ganz gleich, ob Sie erst anfangen, KI einzuführen, oder Ihre Transformation auf das ganze Unternehmen ausweiten.

Seien Sie mit dabei. Hören Sie rein, beteiligen Sie sich an der Diskussion, geben Sie Feedback und helfen Sie uns, zukünftige Beiträge zu gestalten.

Benedikt Gieger ist AI Strategy Lead für �鶹ԭ�� Supply Chain Management.
Julia Kloppenburg ist Technologieberaterin für Customer Engagement & Adoption bei �鶹ԭ��.

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�鶹ԭ�� bekennt sich weiterhin zu offenem Wettbewerb, Kundenwahlmöglichkeiten und Innovation. Die Verpflichtungen sorgen für mehr Klarheit, Wahlmöglichkeiten und Schutzmechanismen für Kunden mit komplexen On-Premise-Umgebungen und unterstützen zugleich flexible IT-Strategien, die an geschäftlichen Prioritäten ausgerichtet sind. Als einziges Fortune-50-Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Europa sind �鶹ԭ��s Wartungsrichtlinien an Branchenstandards ausgerichtet und bieten Kunden ein breites Spektrum an Optionen für Bereitstellung, Lizenzierung und Wartung in On-Premise- und Cloud-Umgebungen. Die Zusagen stärken die Wahlfreiheit und Planbarkeit für Kunden, indem sie Richtlinien transparenter machen, gezielte zusätzliche Flexibilität für ungenutzte Lizenzen („Shelfware“) in besonderen Fällen einführen und eine konsistente Umsetzung durch verbesserte Leitlinien, Trainings sowie eine unabhängige Aufsicht unterstützen.

Die Entscheidung betrifft ausschließlich On-Premise-Wartungsrichtlinien und hat keinen Bezug zu den Cloud-Angeboten von �鶹ԭ��. Die zusätzliche Klarheit und Flexibilität unterstützen Kunden jedoch dabei, ihre Systeme zu modernisieren und sich in ihrem eigenen Tempo hin zu einem KI-gestützten autonomen Unternehmen weiterzuentwickeln.

Mit dem Abschluss dieses Verfahrens kann �鶹ԭ�� mit einem klaren Rahmen für Kunden, Partner und Investoren nach vorne blicken.

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Sie tragen durch regelmäßige Updates und technische Unterstützung dazu bei, Leistungsfähigkeit und Resilienz der Software dauerhaft abzusichern und fördern so die Geschäftskontinuität. Während wir unser Portfolio kontinuierlich weiterentwickeln, arbeiten wir zugleich daran, dass unsere kommerziellen Rahmenbedingungen die Flexibilität und Transparenz bieten, die unsere Kunden benötigen. Dazu gehört auch der konstruktive Austausch mit Regulierungsbehörden weltweit.

Im konstruktiven Dialog mit der Europäischen Kommission hat �鶹ԭ�� nun eine Reihe von Anpassungen zugesagt, die Flexibilität, Transparenz und Planbarkeit weiter verbessern sollen. Die Maßnahmen stehen im Einklang mit unserem Anspruch, unsere Regelungen kontinuierlich weiterzuentwickeln und Kunden noch besser zu unterstützen, wenn sich ihre Geschäfts- und Technologielandschaften verändern. Die aktualisierten Richtlinien gelten weltweit für bestehende und künftige Kunden der On-Premise-Produkte von �鶹ԭ��. In Summe stehen sie für einen besonders kundenorientierten Ansatz für Wartung und Support in der Business-Software-Branche. Sie bilden ein perfektes Beispiel, was Kunden von �鶹ԭ�� erwarten können. Die zusätzliche Flexibilität geht dabei selbstverständlich nicht zulasten von Geschäftskontinuität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

Konkret umfassen die Zusagen folgende Anpassungen:

Mehr Wahlfreiheit bei Wartung und Support

�鶹ԭ�� ist bewusst, dass Kunden, die �鶹ԭ��-On-Premise-Software betreiben, Wahlfreiheit und Flexibilität wünschen, um ihre Wartungsvereinbarungen an die Arbeitsweise ihres Unternehmens anzupassen. Deshalb erweitert �鶹ԭ�� die Möglichkeiten der Kunden zur Strukturierung von �鶹ԭ��-Systemlandschaften: �鶹ԭ�� stellt klare, schlanke Rahmenbedingungen auf, nach denen die Landschaft in separate Teile – sogenannte kommerzielle Installationen aufgeteilt werden kann. Für diese können Kunden jeweils einen �鶹ԭ��-Support-Level wählen, auf Support verzichten oder für die jeweilige Installation andere Optionen außerhalb des �鶹ԭ��-Support nutzen. Unternehmen erhalten damit noch mehr Spielraum, ihre On-Premise-Supportvereinbarungen über verschiedene Teile ihrer �鶹ԭ��-Umgebung hinweg so zu gestalten, dass sie zu ihren operativen und kommerziellen Prioritäten passen. So können sie ihre Wartungs- und Supportstrategie entsprechend ihrer strategischen Positionierung und ihrer künftigen individuellen Geschäftsentwicklung ausgestalten.

Mehr Flexibilität bei ungenutzten Lizenzen

�鶹ԭ�� bietet bereits bisher Programme, mit denen Kunden ungenutzte Lizenzen besser nutzen können – etwa durch die Umwidmung von On-Premise-Lizenzen in Cloud Subscriptions, in andere On-Premise-Lizenzen oder durch deren Kündigung. Durch ergänzende Zusagen bietet �鶹ԭ�� nun noch mehr Flexibilität für Kunden, um Lizenzen in objektiv begründeten Fällen zu kündigen. Dazu zählen erhebliche Personalreduzierungen, Softwareprodukte in kundenspezifischer Wartung, Insolvenz, Veräußerungen sowie Fälle nicht erfolgreicher Implementierungen.

�鶹ԭ�� erweitert außerdem den Zugang zu Single-Metric-Verträgen, die eine alternative und häufig einfachere Möglichkeit bieten, die Lizenzgebühren zu berechnen, auf deren Grundlage Wartungs- und Supportgebühren beruhen. Die breitere Verfügbarkeit dieser Verträge schafft für Kunden eine noch transparentere und besser planbare Basis zur Steuerung laufender Kosten. Die Wartungs- und Supportgebühren für Single-Metric-Verträge skalieren mit der jeweiligen Single Metric und lassen sich dadurch besser an veränderte Geschäftsbedingungen anpassen.

Einfachere Vertragsbedingungen und Richtlinien

Klare Vertragsbedingungen und Richtlinien sind für Kunden entscheidend, wenn sie langfristige Technologieentscheidungen treffen. Im Rahmen der Zusagen wird �鶹ԭ�� zentrale Vertragsbestimmungen und anwendbare Richtlinien weiter präzisieren. Das schafft zusätzliche Planbarkeit und gibt Kunden mehr Sicherheit bei der Planung ihrer Supportverpflichtungen, während sie ihre �鶹ԭ��-Landschaften weiterentwickeln.

Einfachere Bedingungen für zurückkehrende Kunden

Wenn Kunden zu �鶹ԭ�� Wartung und Support zurückkehren, profitieren sie von Innovationen und Korrekturen, die in der Zwischenzeit bereitgestellt wurden. Die Zusagen führen wesentliche Verbesserungen der Bedingungen für Kunden ein, �鶹ԭ��-Wartung und Support nach einer Unterbrechung wieder aufnehmen.

�鶹ԭ�� wird für zurückkehrende Kunden keine Verwaltungsgebühren erheben und die Back-Maintenance Fee auf den niedrigeren Wert aus sechs Monaten oder 50 Prozent der Gebühren für den Zeitraum ohne Wartung begrenzen. Darüber hinaus wird eine definierte Gruppe veralteter Produkte keine Back Maintenance auslösen. Diese Verbesserungen schaffen zusätzliche Sicherheit, dass die Rückkehr zu �鶹ԭ��-Wartung und -Support einfach und kosteneffizient möglich ist.

Die Zusagen wurden in enger und konstruktiver Abstimmung mit der Europäischen Kommission entwickelt ebenso wie im Austausch mit �鶹ԭ��-Kundenvertretern, darunter die Deutschsprachige �鶹ԭ��-Anwendergruppe (DSAG):

„Aus Sicht der DSAG-Mitgliedsunternehmen ist dies ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung. Die bereitgestellte Flexibilität wird mehr Kunden dabei helfen, die richtigen Entscheidungen für ihre �鶹ԭ��-Systemarchitektur zu treffen. Auch mit der Cloud-Strategie von �鶹ԭ�� ist es wichtig, selbst entscheiden zu können, wie mit Systemen weiter verfahren wird, die weiterhin einen positiven Beitrag für das Unternehmen leisten und bei denen kein Bedarf besteht, sie abzuschalten“, sagte Jens Hungershausen, Vorstandsvorsitzender der DSAG. „Wir sehen diese Entwicklung als Ergebnis unseres Engagements für den kontinuierlichen Dialog und die Partnerschaft zwischen �鶹ԭ�� und der Kunden-Community bei solchen Verbesserungen. Die Zusagen werden konkrete Vorteile für Kunden bringen und das Vertrauen stärken, während Wahlfreiheit und Flexibilität der Kunden im Mittelpunkt bleiben.“

Unsere Teams stehen bereit

Um eine reibungslose Umsetzung für Kunden zu unterstützen, werden �鶹ԭ�� Account Executives und kundennah arbeitende Teams umfassend zu den beschriebenen Änderungen informiert. Sie sind darauf vorbereitet, Kunden die Details zu erläutern, Fragen zu beantworten und die Zusagen auf faire, transparente und planbare Weise anzuwenden. Unabhängig davon, ob Kunden ihre Systemlandschaft neu strukturieren, Single-Metric-Verträge prüfen, ungenutzte Lizenzen beenden oder die verbesserten Bedingungen für die Rückkehr zu �鶹ԭ�� Support verstehen möchten, die �鶹ԭ��-Teams begleiten sie durch die einzelnen Schritte. �鶹ԭ�� wird zudem eine Clearing-Struktur einrichten, falls Kunden die Anwendung dieser neuen Regeln überprüfen lassen möchten.

Ausblick

�鶹ԭ�� will Unternehmen mit Enterprise Software und Services unterstützen, die sie benötigen, um sich in ihrem eigenen Tempo zu einem KI-gestützten autonomen Unternehmen weiterzuentwickeln. Wir setzen uns für Wahlfreiheit unserer Kunden ein und arbeiten kontinuierlich daran, ein offenes, dynamisches Ökosystem für Partner und Kunden zu erhalten. Die Zusagen sind das Ergebnis eines konstruktiven und kooperativen Austauschs mit der Europäischen Kommission. Sie sollen unserer globalen Kundenbasis konkrete und spürbare Vorteile bringen. Wie oben beschrieben, beziehen sich die Zusagen auf unsere Wartungs- und Supportservices für On-Premise-Lösungen. Unsere Cloud-Angebote entwickeln sich durch kontinuierliche Innovationen in Bereichen wie �鶹ԭ�� S/4HANA Cloud, RISE with �鶹ԭ�� und unserem breiteren Cloud-Portfolio weiter und sind von diesen Änderungen nicht betroffen. Die zusätzliche Klarheit und Flexibilität unterstützen Kunden dabei, sich in ihrem eigenen Tempo zu einem KI-gestützten autonomen Unternehmen weiterzuentwickeln.

Wir sind überzeugt, dass diese Zusagen einen neuen Maßstab für kundenorientierte Regelungen in der Unternehmens-Software-Branche setzen.

Vollständige Details zu den Zusagen, einschließlich der Bedingungen für Ihre Anwendung, finden Sie unter

Der vollständige Text der Zusagen, wie er von der Europäischen Kommission angenommen wurde, ist außerdem auf der Wettbewerbswebsite der Kommission unter der Fallnummer AT.40823 verfügbar

Wir freuen uns darauf, den Geschäftserfolg unserer Kunden auch künftig zu unterstützen.

Von Stefan Steinle, Executive Vice President und Head of Global Customer Support, �鶹ԭ��

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Wer ein Musterbeispiel dafür sucht, wie eine Migration in die Cloud viel mehr leisten kann als Vereinfachung und Standardisierung, der sollte einen genauen Blick auf Swarovski werfen. Der legendäre Hersteller von handgeschliffenem Kristallglas, Schmuck und Uhren – ursprünglich aus dem österreichischen Wattens in Tirol – transformierte seine IT-Landschaft vom Kostenfaktor zum strategischen Werkzeug für eine digitale Zukunft.

Gesteuert hat den Wandel Lea Sonderegger, in Personalunion CDO und CIO bei Swarovski, und das mit so großem Erfolg, dass sie im Rahmen der Auszeichnung des CIO des Jahres des CIO Magazins im vergangenen Oktober mit dem Sonderpreis „Cloud Excellence“ in der Kategorie Großunternehmen geehrt wurde.

Preiswürdig fanden die Juroren unter anderem ihren Brownfield-Ansatz: Swarovski-Mitarbeiter nutzen die �鶹ԭ�� Cloud ERP Private-Plattform in der Cloud, bedienen sich dabei aber zunächst weiter der gewohnten Prozesse und Datenbanken. Deren komplette Neugestaltung parallel zur Migration wäre zu riskant und kostenintensiv gewesen. Außerdem hätte das die Projektlaufzeit erheblich verlängert, davon ist Lea Sonderegger überzeugt.

25.000 Tests mit 600 Beteiligten

Zumal auch der Brownfield-Ansatz viel Zeit und noch mehr Ressourcen benötigte. Die Vorbereitung dauerte zwei Jahre, in denen mehr als 600 Beteiligte rund 25.000 Tests durchführten. Zwei Generalproben mit strenger Governance stellten sicher, dass jede Funktion und jeder Datenpunkt bereit war für die Migration.

Für das Go-Live am 20. April 2026 reservierten Lea Sonderegger und ihre Kolleginnen ein 66-stündiges Konvertierungsfenster. In dieser Zeit pausierten sämtliche globalen IT-Prozesse bei Swarovski. In der anschließenden sensiblen Hypercare-Phase stellte ein 24/7-Support sicher, dass etwaige Probleme sofort bearbeitet werden konnten. Der Übergang verlief – auch deshalb – reibungslos, sämtliche Prozesse funktionierten im Anschluss an das Konvertierungsfenster wieder ohne Probleme. 

Vereinfachung und Standardisierung sorgt für konsistente Daten

Trotz des hohen Aufwands war diese Migration nur der erste Schritt. Denn der Wechsel zu �鶹ԭ�� Cloud ERP Private schuf zwar die technische Basis, für zusätzliche Wertschöpfung sorgen aber die  Folgeinvestitionen. Diese konzentrieren sich auf  eine schrittweise Reduzierung der Komplexität durch Konsolidierung von fragmentierten Lösungen, auf die Neubewertung von benutzerspezifischem Code und auf die Harmonisierung von Daten – immer mit dem übergeordneten Ziel, eine kohärentere und besser handhabbare ERP-Landschaft zu schaffen.

Um dies zu erreichen, werden Lea Sonderegger und ihr Team benutzerspezifische Anwendungen Step by Step durch �鶹ԭ��-Standardlösungen ersetzen und individuelle Entwicklungen nur dort beibehalten, wo sie klare Vorteile bieten. „Die Kombination von Vereinfachung und Rückkehr zu Standardlösungen verbessert die Datenkonsistenz, sorgt für stabile, zuverlässige Prozesse und macht unsere ganze Organisation am Ende agiler“, so Sonderegger.

Die Cloud-Technologie dient keinem Selbstzweck

Indem �鶹ԭ�� Cloud ERP Private zentrale Funktionen wie Finance, Supply Chain Management, Retail und E-Commerce integriert abbildet und gemeinsam nutzbar macht, sorgt die Plattform für verlässliche Prozesse und eine konsistente Datenqualität, ermöglicht zugleich Kundenerlebnisse auf ganz unterschiedlichen Frontend-Lösungen auch diesseits des ERP-Systems.

�鶹ԭ�� Cloud ERP Private verwaltet bei Swarovski ein vielfältiges Produktsortiment über verschiedene Regionen und Preisklassen hinweg und integriert die von anderen �鶹ԭ��- und Nicht-�鶹ԭ��-Systemen bereitgestellten Planungsergebnisse nahtlos.

„Die Cloud-Technologie erfüllt bei alldem für uns niemals einen Selbstzweck, sondern sie ist ein Hebel, um Effizienz, Resilienz und Innovationsfähigkeit zu steigern“ – diese Feststellung ist Lea Sonderegger wichtig.  

Alle begreifen das IT-Projekt auch als Business-Transformation

Unterm Strich gelang es Lea Sonderegger und ihrem Team, das Projekt pünktlich im anvisierten Kostenrahmen umzusetzen, weil sein Umfang sehr klar definiert war und eine strenge Disziplin beim Änderungsmanagement jedes Aufblähen verhinderte. Darüber hinaus profitierte das Unternehmen natürlich auch von der Erfahrung seines Implementierungspartners �鶹ԭ�� Consulting und dessen uneingeschränktem Zugang zu �鶹ԭ��-Know-how.

Das Beispiel Swarovski belegt, dass auch eine notwendige, unvermeidliche Migration viel mehr leisten kann und sollte, als Risiken zu vermeiden und Instandhaltungskosten zu senken. Die Einführung von �鶹ԭ�� Cloud ERP Private war hier zwingend, weil �鶹ԭ�� ECC am Ende seines Lebenszyklus angekommen war. Und sie weist dem Luxuswaren-Hersteller den Weg in die Zukunft, weil alle Beteiligten den Prozess vom ersten Tag an nicht nur als IT-, sondern auch und vor allem als Business-Transformation verstanden, an der sich hunderte Experten aus unterschiedlichen Fachbereichen beteiligten – und die von Beginn an die volle Unterstützung des Managements hatte.

Mit KI erstellte Nachfrageprognosen optimieren die Lagerbestände

Für seine Umsetzung spielt auch Künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle – mit �鶹ԭ�� Cloud ERP Private als operatives Rückgrat eines KI-Ökosystems, das zuverlässige Echtzeitdaten und stabile, standardisierte Transaktionsprozesse liefert.

Wobei Swarovski Künstliche Intelligenz nicht als eigenständige Technologie nutzt, sondern als integrierte Fähigkeit, die Geschäftsprozesse funktionsübergreifend ergänzt. So setzt das Unternehmen KI bereits für Nachfrageprognosen ein, auf deren Basis man Lagerbestände über Regionen hinweg optimieren und so das Kundenerlebnis verbessern kann.

Und die Initiative AI Agent Factory ermöglicht es, mithilfe von KI-Agenten Daten aus �鶹ԭ�� Cloud ERP Private mit solchen aus Nicht-�鶹ԭ��-Systemen Szu verknüpfen – immer mit dem Ziel „repetitive Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Produktivität entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu steigern“, wie Lea Sonderegger betont.

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Beispielhaft für diese Entwicklung steht die Audiomarke Victrola. Seit seiner Gründung im Jahr 1906 hat sich zu einem globalen Unternehmen weiterentwickelt, dessen Plattenspieler Kultstatus genießen und das für seine modernen Audioprodukte bekannt ist. Erklärtes Ziel von Victrola ist es, allen Menschen unvergessliche musikalische Erinnerungen zu ermöglichen.

Als das Unternehmen seine Vertriebskanäle ausweitete, stieß das bestehende ERP-System an seine Grenzen. Zwar lief das �鶹ԭ��-ECC-System (�鶹ԭ�� ERP Central Component) weiterhin stabil und hatte dem Unternehmen im Lauf der Jahre gute Dienste geleistet, doch um seine ehrgeizigen Ziele zu erreichen, benötigte Victrola eine bessere Skalierbarkeit und mehr Flexibilität. Laut Adam Schneider, SVP of Digital Strategy bei Victrola, stand dabei nicht nur die Aufrechterhaltung des Betriebs im Vordergrund, sondern auch die Schaffung einer Grundlage, mit der Innovationen unterstützt werden können. „Wir brauchten etwas, das unsere Kreativität bei Victrola beflügelt“, erklärt er. Und �鶹ԭ�� Cloud ERP war dafür bestens geeignet.

Das Credo von Victrola: Packen wir es an!

Mit dem Umstieg auf die Public Cloud hatte Victrola zum einen Zugriff auf die neuesten Technologien, zum anderen aber auch die Möglichkeit, seine Prozesse anzupassen. Das Team nutzte das Transformationsprojekt deshalb, um einen Cloud-First-Ansatz umzusetzen und das System von Grund auf neu zu gestalten.

„Bei unseren Besprechungen lautet unser Credo stets: Packen wir es an! Den Fistbump sieht man bei Victrola häufig, wir mögen ihn einfach. Das hilft uns wirklich, uns voll und ganz auf den Wandel zu konzentrieren“, führt Adam Schneider aus.

Das Projektteam legte seinen Schwerpunkt auf das Change Management und kommunizierte offen die Gründe für die Umstellung auf die Cloud und die Vorteile, die sich das Unternehmen davon erhofft. Die Begründung sei sehr wichtig gewesen, erklärt Adam Schneider, und alle seien „auf die Neuerungen gespannt“ gewesen.

Entscheidend war auch, dass das Team die Geschäftsführung in den Prozess mit einbezog und sich ihre Unterstützung sicherte, da man sich in der Führungsetage Sorgen um mögliche Betriebsunterbrechungen im umsatzstärksten Quartal von Victrola machte. Um diese Bedenken auszuräumen, stellte das Team sicher, dass das Transformationsprojekt von den Fachabteilungen geleitet wird und rund 75 % der Führungskräfte von Victrola daran mitwirkten.

Um Betriebsunterbrechungen zu vermeiden und Vertrauen in die Stabilität des neuen Systems aufzubauen, wurde außerdem ein Partner hinzugezogen, der umfassende Kenntnisse im Bereich �鶹ԭ�� Cloud ERP in das Projekt einbrachte. Dieser Partner sollte auch möglichst gut zu der besonderen Unternehmenskultur von Victrola passen, die von Offenheit und Musikinteresse geprägt ist, so Adam Schneider. Mit war der richtige Partner gefunden.

„Wir wollten jemanden, der betriebswirtschaftliche Kenntnisse im Bereich Public Cloud mit einbringen kann“, führt er aus. „Zeitlich konnten wir es uns nicht leisten, dass sich unser Partner erst im Projekt selbst mit den Einzelheiten vertraut macht. Das Know-how in Sachen Public Cloud hat deshalb eine entscheidende Rolle gespielt.“

Dank eines sorgfältig zusammengestellten Teams wurde der Umstieg von Victrola auf die Public Cloud von Stakeholdern im gesamten Unternehmen, �鶹ԭ�� und Reply optimal begleitet und unterstützt.

Anpassung der Grundlage an die Anforderungen von Victrola

Die umfasste die Auftragsabwicklungs- und Finanzprozesse sowie die Abläufe in Großlagern. Durch eine strategische Planung der eigentlichen Implementierung sollte eine Überlastung des Teams im umsatzstarken vierten Quartal vermieden werden. Insgesamt nahm das Implementierungsprojekt etwa sechs Monate in Anspruch. Adam Schneider berichtet, dass sich die Fachbereiche nach und nach an das neue System gewöhnten: Im ersten Monat wuchs das Vertrauen und vier Monate nach der Einführung war ein normaler Betrieb mit kontinuierlicher Optimierung möglich.

Aufgrund von Änderungen in der Organisationsstruktur, was das Datenmanagement betraf, und infolge des Greenfield-Charakters des Cloud-Systems entschied sich Victrola gegen eine Migration seiner historischen Daten. Dadurch konnte das Unternehmen technische Altlasten und Komplexität in der neuen Umgebung vermeiden. Darüber hinaus konnten veraltete Anpassungen durch Fit-to-Standard-Workshops weitgehend beseitigt werden.

„Wir wollten ein System, das sich gemeinsam mit uns anpassen kann und das so einfach oder so komplex ist, wie wir es brauchen“, erläutert Adam Schneider.

Mit dem neuen Cloud-System profitiert Victrola von größerem Vertrauen in die Datengenauigkeit und einer flexiblen Berichterstellung. Die Finanzprozesse konnten deutlich verbessert werden: Für die Gewinn- und Verlustrechnung werden statt vier Stunden nur noch 10 bis 15 Minuten benötigt. Durch schnellere Abschlüsse und einfachere Margenanalysen kann Victrola agiler handeln, fundierte Entscheidungen treffen und bessere Ergebnisse erzielen.

„Wir haben größeres Vertrauen in unsere Daten, da wir die Umrüstung unserer Landschaft und unserer Datengrundlage sorgfältig geplant haben“, zeigt sich Adam Schneider zufrieden. Durch die Umgestaltung des Datenmanagements und der Transaktionen ist es Victrola gelungen, den Zeitaufwand für Aufgaben im Finanzwesen um über 250 Stunden zu verringern.

Pläne für die Zukunft

Mit dem Umstieg von Victrola auf die Public Cloud sind dem Wachstum und der Innovationskraft des Unternehmens keine Grenzen mehr gesetzt. „Bei der Planung unserer KI-Strategie bereitet mir unser System nun keine Sorgen mehr“, erklärt Adam Schneider. „Wir können jetzt eine KI-Strategie auf ein hochmodernes System anwenden, das von �鶹ԭ�� umfassend unterstützt wird.“

Auf die Frage, was er Unternehmen raten würde, die über eine Umstellung auf die Cloud nachdenken, antwortet Adam Schneider, dass es nie den perfekten Zeitpunkt gibt, um damit zu beginnen. Man sollte jedoch keine Angst vor einer Transformation haben, sondern sie als Chance begreifen.

„Meiner Meinung nach wird es nie einen perfekten Zeitpunkt geben, um eine solche Transformation in Angriff zu nehmen“, resümiert er. „Wenn die ersten Schritte geschafft sind, fängt man an, die damit verbundenen Möglichkeiten wirklich zu nutzen und ein gutes Gefühl dabei zu haben. Dann kann man sagen: ,Es passiert, packen wir es an.‘“

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie �鶹ԭ�� die Umstellung von �鶹ԭ����ECC auf �鶹ԭ����Cloud ERP unterstützt?��.

Foto mit freundlicher Genehmigung von Victrola.

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Alle sind in die agentengesteuerte Toolchain eingebettet und tragen dazu bei, den Aufwand für ERP-Migrationen zu verringern. �鶹ԭ����Cloud��ALM dient zudem als zentrale Plattform für die operative Überwachung von KI-Agenten im neuen �鶹ԭ����AI Agent Hub. Damit können Kunden Agentensitzungen nachverfolgen, die Zielerreichung überwachen und den gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten in ihrer Unternehmenslandschaft steuern. Für Kunden eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten, ihre �鶹ԭ��-Landschaft zu transformieren. �鶹ԭ����Cloud��ALM bildet dafür die Grundlage.

KI-gesteuerte Transformation im Mittelpunkt

Diese Ankündigungen rücken die KI-gesteuerte Transformation in den Mittelpunkt, und sie sind besonders relevant, weil die Standardwartung für den �鶹ԭ�� Solution Manager am 31. Dezember 2027* endet. Viele Kunden wechseln bereits jetzt zu �鶹ԭ�� Cloud ALM, um wettbewerbsfähig und zukunftsfähig zu bleiben. Die �鶹ԭ�� empfiehlt, den Übergang zu �鶹ԭ�� Cloud ALM vor diesem Datum abzuschließen.

Wir sind stolz darauf, dass der �鶹ԭ�� Solution Manager über zwei Jahrzehnte lang Tausende von Kunden hervorragend unterstützt hat. Als zentraler Bestandteil der Supportangebote der �鶹ԭ�� hat die Lösung alle notwendigen Funktionen für Governance, Überwachung und Lebenszyklusmanagement bereitgestellt, die zur Unterstützung geschäftskritischer Landschaften erforderlich sind.

Nach 25 Jahren hat sich das Geschäftsumfeld, für das die Lösung entwickelt wurde, grundlegend gewandelt. Unternehmen erneuern sich heute kontinuierlich, skalieren weltweit, setzen KI ein, stellen ein sauberes Kernsystem sicher und erzielen Geschäftsergebnisse mit nie dagewesener Geschwindigkeit. Auch haben sich die Erwartungen des Marktes geändert. Technologie-Stacks laufen auf einer cloudfähigen Architektur und das Umsatzpotenzial von Unternehmen hat exponentiell zugenommen. Diese Gegebenheiten erfordern einen grundlegend anderen Ansatz und Funktionsumfang für das Application Lifecycle Management. �鶹ԭ�� Cloud ALM wurde genau vor diesem Hintergrund entwickelt. Als native Cloudlösung, die mit �鶹ԭ�� Enterprise Support oder einem beliebigen Cloud-Abonnement der �鶹ԭ�� ausgeliefert wird, schließt sie die Lücken, mit denen moderne Unternehmen in einer zunehmend dynamischen digitalen Landschaft konfrontiert sind.

Alle für den Übergang von �鶹ԭ�� Solution Manager zu �鶹ԭ�� Cloud ALM erforderlichen Informationen stehen auf der Seite zur Verfügung. Dort finden Sie die wichtigsten Tools für einen nahtlosen Übergang und Empfehlungen, die auf Ihrer aktuellen Landschaft, Ihren Projektplänen und Ihren betrieblichen Anforderungen basieren. Darüber hinaus bietet die Seite gezielte .

Was nun beim Übergang von �鶹ԭ�� Solution Manager zu �鶹ԭ�� Cloud ALM zu tun ist

• Fordern Sie Ihren �鶹ԭ��-Cloud-ALM-Tenant in  an.
• Nehmen Sie an der teil − einer 90-minütigen Einführung für einen schnellen Einstieg in �鶹ԭ�� Cloud ALM. 
• Führen Sie das für �鶹ԭ�� Cloud ALM aus, um ein genaues Bild Ihrer aktuellen �鶹ԭ��-Solution-Manager-Umgebung und Empfehlungen für Ihre Umstellung zu erhalten. 
• Vertiefen Sie Ihr Wissen über das , und nehmen Sie an unseren teil. 
• Abonnieren Sie den monatlichen , um über Innovationen, Tipps und Anwendungsfälle auf dem Laufenden zu bleiben. 

Das Ende der Standardwartung für �鶹ԭ�� Solution Manager ist an sich ein Aufruf zum Handeln, aber nicht das primäre Geschäftsanliegen. Der eigentliche Grund für einen Wechsel liegt im Mehrwert, den �鶹ԭ�� Cloud ALM mit sich bringt: schnellere Implementierungen, KI-gestützter und zunehmend autonomer Betrieb, laufende Innovationen im Funktionsumfang, geringere Gesamtbetriebskosten – und eine Plattform, die von Grund auf für moderne Cloud-Umgebungen konzipiert wurde. Während jeder digitale Kontaktpunkt um Sie herum modernisiert und auf Mehrwert optimiert wird, sollte Ihre ALM-Landschaft da nicht zurückstehen.

Stefan Steinle ist Executive Vice President und Leiter des Bereichs Global Customer Support bei �鶹ԭ��.

*Details zu den Wartungsoptionen finden Sie in den �鶹ԭ��-Hinweisen 52505 und 3255311.

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Die Akquisition erweitert �鶹ԭ��s Angebot im Bereich agentischer KI und verbessert die Möglichkeit ihrer Kunden, Daten aus �鶹ԭ��- und nicht-�鶹ԭ��-Umgebungen miteinander zu kombinieren. Damit können Analysen und KI-Aufgaben in Echtzeit auf die Daten aller im Einsatz befindlichen Software-Lanfschaften zugreifen, ohne dass Daten bewegt oder konvertiert werden müssten. Dies verbessert die Wirtschaftlichkeit von Analytics und dem Einsatz von KI erheblich.  

Weitere Informationen zu der��Akquisionen��finden Sie in der���鶹ԭ��einformation��vom 4. Mai 2026.��

Ansprechpartner für die �鶹ԭ��e:  

Alex Vaught, �鶹ԭ��, +1 (206) 678-5712, alex.vaught@sap.com, PST��
Ilaina Jonas, �鶹ԭ��, +1 (646) 923-2834, ilaina.jonas@sap.com, EST��
Daniel Reinhardt, �鶹ԭ��, +49 151 168 10 157, daniel.reinhardt@sap.com, CEST��
�鶹ԭ�� �鶹ԭ�� Room; press@sap.com��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

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