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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen f眉r unsere Kunden ma脽geblich voran. Kunden , verbessern , und .

麻豆原创 Business AI f眉r die Beschaffung

麻豆原创 Fieldglass Services Procurement, Erstellung KI-gest眉tzter Leistungsverzeichnisergebnisse
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Beschaffungsfachleute k枚nnen die Entwicklung ihrer Leistungsverzeichnisse mithilfe der Funktion 鈥濫rgebnisse鈥� in 麻豆原创 Fieldglass Services Procurement beschleunigen. Die Funktion analysiert den definierten Projektumfang und generiert automatisch pr盲zise, relevante Ergebnisse, die eine enge Abstimmung zwischen K盲ufererwartungen und Lieferantenzusagen sicherstellen. Durch die Einf眉hrung dieser Funktion k枚nnen Unternehmen den Zeitaufwand um 70 Prozent reduzieren, den die manuelle Erstellung von Leistungsverzeichnisergebnissen erfordert, und das Risiko schlechter Ergebnisse um 50 Prozent verringern, w盲hrend gleichzeitig eine st盲rkere Zusammenarbeit w盲hrend des Verhandlungsprozesses gef枚rdert wird.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Business AI f眉r die Customer Experience

Katalogoptimierungsagent
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

E-Commerce-Produktmanager, die mit der Pflege gro脽er 麻豆原创-Commerce-Cloud-Kataloge betraut sind, erhalten einen st盲ndig aktiven Agenten, der Produktbeschreibungen, Attribute und 脺bersetzungen kontinuierlich mit den Qualit盲tsstandards des Unternehmens abgleicht. Dieser Agent identifiziert L眉cken im Merchandising und gibt umsetzbare Empfehlungen, um die Genauigkeit von Katalogen zu verbessern, die Konsistenz 眉ber alle Sprachen hinweg sicherzustellen und die Auffindbarkeit von Produkten zu verbessern. Die gesch盲ftlichen Auswirkungen sind eine 70-prozentige Verk眉rzung der Zeit f眉r die 脺bersetzung von Katalogdaten, 65 % weniger Zeitaufwand f眉r das Hinzuf眉gen von Beschreibungen f眉r einzelne Anlagen und eine Reduzierung der Kosten f眉r die Datenqualit盲t um f眉nf Prozent. All das tr盲gt zu h枚heren Konversionsraten und einem agileren Merchandising-Betrieb bei.

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麻豆原创 Revenue Growth Management, KI-gest眉tzte Trade-Promotion-Erstellung
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Key Account Manager in der Konsumg眉terbranche profitieren von einer optimierten, 眉bersichtlichen Oberfl盲che zur Erstellung von Werbeaktionen, bei der durch die einfache Benennung einer Aktion wichtige Felder automatisch ausgef眉llt werden. Basierend auf Stammdaten, fr眉heren Aktionen und spezifischen, erlernten Pr盲ferenzen f眉r jeden H盲ndler, schl盲gt das System Termine, Arten, Laufzeiten und H盲ndlereinkaufszeitr盲ume vor und verfeinert seine Empfehlungen kontinuierlich im Laufe der Zeit auf der Grundlage von Benutzer盲nderungen. Die Auswirkungen sind eine um 75 Prozent k眉rzere Einrichtungszeit f眉r Aktionen, 30 Prozent weniger Dateneingabefehler und Nacharbeiten sowie zunehmend personalisierte Vorschl盲ge, die sich wiederholende manuelle Arbeiten 眉ber Aktionszyklen hinweg vermeiden.

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Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.

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麻豆原创 ist damit einer der wenigen Anbieter in Deutschland, der 眉ber ein Cloud-Angebot verf眉gt, dessen wesentliche Sicherheitskomponenten eine entsprechende Einsatzerlaubnis des BSI besitzen – und aktuell der einzige Anbieter, auf dessen Plattform 麻豆原创-Anwendungen sowie kundeneigene Anwendungen zeitnah, leistungsf盲hig und VS-NfD-konform betrieben werden k枚nnen.

Die Einsatzerlaubnis gilt f眉r Workloads der 麻豆原创 Cloud Infrastructure in den 麻豆原创鈥慹igenen Rechenzentren in der Region Walldorf/St. Leon鈥慠ot, die ausschlie脽lich von sicherheits眉berpr眉ftem Personal betrieben werden. Sie stellt einen wichtigen Zwischenschritt dar und bildet die Grundlage f眉r die anschlie脽ende vollst盲ndige BSI-Zulassung, einschlie脽lich der Rezertifizierung der 麻豆原创 Cloud Infrastructure nach ISO 27001 auf Basis von IT-Grundschutz.

鈥濪ie VS-NfD Einsatzerlaubnis best盲tigt die Leistungsf盲higkeit und Sicherheit unserer 麻豆原创 Cloud Infrastructure auch f眉r anspruchsvollste regulatorische Anforderungen. Sie zeigt, dass sich souver盲ne Cloud-Innovationen und maximale Sicherheit nicht ausschlie脽en, sondern gezielt zusammenbringen lassen und erm枚glicht es unseren Kunden, selbst hochsensible Anwendungen flexibel und leistungsf盲hig in der Cloud zu betreiben.鈥� erkl盲rt Martin Merz, Pr盲sident 麻豆原创 Sovereign Cloud.

Der Evaluierungsprozess wurde in nur rund zw枚lf Monaten abgeschlossen und war gepr盲gt von einer engen, konstruktiven Zusammenarbeit zwischen dem BSI und 麻豆原创 鈥� ein Zeichen der wachsenden Kooperation zwischen Beh枚rden und Industrie im Bereich der IT-Sicherheit.

麻豆原创 Cloud Infrastructure: Voll souver盲ne Cloud-Infrastruktur aus Deutschland

Die 麻豆原创 Cloud Infrastructure ist eine von 麻豆原创 vollst盲ndig entwickelte und betriebene Infrastructure鈥慳s鈥慳鈥慡ervice (IaaS)-Plattform auf Basis von Open鈥慡ource鈥慣echnologien.

Sie ist darauf ausgelegt, Kunden zu erm枚glichen 鈥� Daten-, betriebliche, technische und rechtliche Souver盲nit盲t.

Die Grundlage bildet eine voll souver盲ne Cloud-Region der 麻豆原创 Cloud Infrastructure mit drei unabh盲ngigen 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟szonen in r盲umlich getrennten Rechenzentren in Walldorf/St. Leon-Rot. Erg盲nzt wird diese souver盲ne Cloud-Plattform durch eine , unter anderem belegt durch Zertifizierungen wie ISO/IEC 27001 auf Basis von IT-Grundschutz f眉r die Rechenzentren, EN 50600/ISO/IEC 22237 sowie TSI Level 3+ und C5 Typ II. Dar眉ber hinaus hat die 麻豆原创 Cloud Infrastructure eine Selbstbewertung nach dem BSI-Kriterienkatalog C3A (Criteria enabling Cloud Computing Autonomy) durchgef眉hrt, die die Erf眉llung aller Anforderungen an digitale Souver盲nit盲t best盲tigt.

Die VS-NfD-Einsatzerlaubnis erg盲nzt diesen Ansatz um einen wichtigen Baustein f眉r sicherheitskritische Anwendungsf盲lle mit h枚chsten Anforderungen.

Die 麻豆原创 Cloud Infrastructure ist als Betriebsoption der integraler Bestandteil des 麻豆原创-Portfolios f眉r digitale Souver盲nit盲t. Gemeinsam mit 麻豆原创 Sovereign Cloud On-Site und Delos Cloud bietet 麻豆原创 damit Wahlfreiheit, Kontrolle und belastbare Sicherheit f眉r Kunden mit anspruchsvollen regulatorischen Anforderungen.

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

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e: 

Dana R枚siger, +49 6227 7 63900, dana.roesiger@sap.com, CET

麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com  

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Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥� Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.听
漏 2026 麻豆原创 SE. Alle Rechte vorbehalten. 听
麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite .

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Diese Ver盲nderungen fordern Einzelh盲ndler heraus, ihre Systeme kontinuierlich zu aktualisieren. Die Nachfrage nach mobilen, kontaktlosen und sicheren Zahlungsl枚sungen w盲chst. 听

Markttrends bestimmen den Erfolg

麻豆原创 ist als global agierendes Unternehmen immer am Puls der Zeit, auf der Suche nach den neuesten Trends, um seine L枚sungen nicht nur anzupassen, sondern auch zu revolutionieren. Auch , die intelligente und integrierte POS-Kassenl枚sung f眉r den Einzelhandel, Merchandising und Catering, setzt auf starke Partnerschaften, um stets vorne mitzuspielen und Trends gerecht zu werden. Entscheidend sind dabei Geschwindigkeit und die Kooperation mit den richtigen Partnern.

Harald Tebbe, Entwicklungsleiter von 麻豆原创 Customer Checkout, unterstreicht die Bedeutung der Ver盲nderungen im Markt: 鈥濪er POS-Markt unterliegt einem st盲ndigen Wandel. Die Konkurrenz ist wachsam und die Kunden kommen t盲glich mit neuen Anforderungen und Ideen. Am Ende entscheiden die Markttrends dar眉ber, wer erfolgreich bleibt und wer nicht. Auch wenn Bezahlprozesse nicht unser direktes Gesch盲ftsfeld sind, liegt unser Fokus darauf, unseren Kunden eine Vielzahl von Bezahloptionen anzubieten, um das Einkaufserlebnis des Endkunden so einfach und bequem wie m枚glich zu gestalten. Und die Infrastruktur der Bezahlung ist dabei eine entscheidende Komponente des Einkaufserlebnisses. Unsere vertrauensvollen technologischen Partnerschaften sind dabei ausschlaggebend. Deshalb sind wir kontinuierlich auf der Suche nach innovativen Kooperationen.鈥�

End-to-End-L枚sung dank Partnerschaft von 麻豆原创 Customer Checkout und Viva.com

Auf der Suche nach technologischen Partnerschaften fand 麻豆原创 Customer Checkout in den idealen Partner. Als erste Tech-Bank in Europa, die in 29 L盲ndern t盲tig ist, bietet Viva.com Kunden eine integrierte Omnichannel-Plattform f眉r Zahlungen, Bankgesch盲fte und Finanzierung an. 听Die f眉hrende „Tap on Any Device“-Zahlungstechnologie von Viva.com steht im Mittelpunkt. Sie verwandelt jedes Android-Ger盲t 鈥� von station盲ren und mobilen Zahlungsterminals 眉ber Selbstbedienungskassen bis hin zu Handheld-Ger盲ten 鈥� oder iPhone in ein sicheres Kartenterminal. Dies optimiert das Kundenerlebnis und erm枚glicht sichere Transaktionen, wo auch immer sich die Kunden befinden, und unterst眉tzt sie dabei, 眉berall bezahlen zu k枚nnen. „Tap on Any Device“ von Viva.com unterst眉tzt 眉ber 40 Zahlungsmethoden, Dynamic Currency Conversion (DCC), Zuschl盲ge und Offline-Zahlungen, w盲hrend die Tech-Bank eine Echtzeit-Abrechnung an 365 Tagen im Jahr und ein Cashback-Programm anbietet, das die Transaktionsgeb眉hren auf 0 % reduziert.

Da 麻豆原创 Customer Checkout hardwareunabh盲ngig entwickelt wurde, auf diversen Ger盲ten funktioniert und mit verschiedenen Zahlungsterminals integrierbar ist, entsteht durch die Partnerschaft eine ideale End-to-End-L枚sung f眉r Kunden aus dem Einzelhandel, der Konsumg眉terbranche, Gastronomie und weiteren Sektoren. Mit Hilfe der offenen API-Schnittstellen mit Drittsystem von 麻豆原创 Customer Checkout und der Terminal Integration Hub von Viva.com konnte die Integration einfach und innerhalb kurzer Zeit umgesetzt werden.

Mit Viva.com erhalten 麻豆原创 Customer Checkout Kunden in 29 europ盲ischen L盲ndern integrierte Zahlungen und Banking auf einer einzigen Plattform: Von Omnichannel-Zahlungen und unserer f眉hrenden Tap on Any Device-Technologie bis hin zu schnellem, nahtlosem Zugang zu ma脽geschneiderten Finanzierungsm枚glichkeiten 鈥� ohne den Anbieter wechseln zu m眉ssen. Das ist das einzigartige Angebot, das wir gemeinsam mit 麻豆原创 entwickelt haben,鈥� best盲tigt Harry Xenophontos, Chief Business Officer bei Viva.com.

Sichere Datenkommunikation f眉r Kunden

Zur Integration und Kommunikation zwischen 麻豆原创 Customer Checkout und Viva.com ist ein spezielles Plug-In erforderlich. Dieses Plug-In erleichtert die Verbindung zwischen dem Kassensystem und dem Zahlungsterminal, indem es sicherstellt, dass die Daten眉bertragung 眉ber das HTTPS-Protokoll erfolgt. Dadurch wird eine hohe Sicherheit in der Datenkommunikation gew盲hrleistet. Diese Sicherheit ist entscheidend in einer Zeit, in der sowohl Innovation als auch der Schutz sensibler Daten im Vordergrund stehen.

Dar眉ber hinaus profitieren Kunden von einem besonders schnellen Einrichtungsprozess und der Freiheit, aus einer Vielzahl von Ger盲ten zu w盲hlen, die als Zahlungsterminal genutzt werden k枚nnen. Mit drei m枚glichen Integrationsoptionen bietet das System Flexibilit盲t und Anpassungsf盲higkeit, sodass H盲ndler die passende L枚sung f眉r ihre spezifischen Bed眉rfnisse finden k枚nnen. Das gemeinsame Projekt f枚rdert die Entwicklung und Umsetzung zukunftsweisender L枚sungen am Point-of-Sale, die sowohl f眉r H盲ndler als auch Endkunden ein optimales Erlebnis bieten.

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Es vergeht keine Woche, ohne dass noch intelligentere Sprachmodelle, Co-Piloten oder leistungsst盲rkere Agenten angek眉ndigt werden, die die Arbeit in Unternehmen automatisieren sollen. Dass k眉nstliche Intelligenz (KI) immer effektiver wird, l盲sst sich nicht von der Hand weisen. Aber ein Gro脽teil der KI-Angebote bietet Unternehmen in der Praxis bisweilen nur wenig Mehrwert, weil sie nicht die Unternehmensrealit盲t abbilden und au脽er Acht lassen, dass diese sich nicht einfach per Prompt steuern lassen.

Ein internationales Fertigungsunternehmen, das entscheiden will, wie sein Bestand im Falle von St枚rungen in der Lieferkette umgeleitet werden soll, ben枚tigt mehr als nur eine simple, KI-generierte Antwort. Es muss in der Lage sein, alternative Lieferanten zu suchen, die Bestandsverf眉gbarkeit zu kontrollieren, Kundenzusagen einzusehen und finanzielle Kompromisse abzuw盲gen. Und um angesichts volatiler M盲rkte Liquidit盲tsrisiken prognostizieren zu k枚nnen, brauchen Finanzvorst盲nde Kontext, den ein einfacher Chatbot nicht bieten kann. All diese T盲tigkeiten umfassen miteinander verflochtene, operative Entscheidungen, in die Abh盲ngigkeiten, Pr盲ferenzen, Genehmigungen, finanzielle Auswirkungen und Kompromisse einflie脽en und die sich unmittelbar auf den gesamten Gesch盲ftsbetrieb auswirken.

In unz盲hligen Gespr盲chen, die ich im letzten Jahr mit F眉hrungskr盲ften gef眉hrt habe, verlagerte sich die Diskussion stets von KI-F盲higkeiten hin zur Umsetzbarkeit im Arbeitsalltag. KI-Modelle entwickeln sich zwar rasant weiter, doch die eigentliche Frage ist, ob KI den Unternehmenskontext versteht, in dem sie eingesetzt wird.

Beim Diskurs um KI wird zu oft davon ausgegangen, dass bessere Modelle automatisch zu besseren Gesch盲ftsergebnissen f眉hren. Dem ist nicht der Fall. Unternehmen stellen vermehrt fest, dass intelligente Funktionen ohne operativen Kontext 鈥� also die Prozesse, Daten, Regeln und Richtlinien, die zur Steuerung und zum Schutz von Unternehmen dienen 鈥� zwar Prozesse ansto脽en k枚nnen, dabei aber nur wenig Fortschritt 别谤尘枚驳濒颈肠丑别苍. Im Gegenteil, in einigen F盲llen kann dies sogar zu st盲rkerer Fragmentierung und mehr Risiken f眉hren.

Eine KI-generierte Empfehlung kann 眉berzeugend wirken, dabei jedoch m枚glicherweise wichtige Abh盲ngigkeiten in anderen Teilen des Systems au脽er Acht lassen. Und ein KI-Agent kann einen Arbeitsablauf effizient automatisieren, gleichzeitig aber die Planungsannahmen in einem anderen Arbeitsschritt durcheinanderbringen. Unternehmen mangelt es nicht an KI-Output, sondern vielmehr an KI-Systemen, die in der Lage sind, Auswirkungen auf den Betrieb zu verstehen.

Genau hier liegt aktuell die eigentliche Herausforderung f眉r Unternehmens-KI. Und um dieses Problem zu l枚sen, ist die reine Steuerung von Prozessen nicht ausreichend. Es wird Kontext ben枚tigt.

Unternehmenssoftware bildet seit Jahrzehnten das R眉ckgrat der Weltwirtschaft. Finanzsysteme, Lieferketten, Beschaffungsnetzwerke, Personalplanungsplattformen, Fertigungsabl盲ufe und Auftragsabwicklungsprozesse laufen 眉ber vernetzte Systeme, in denen nicht nur Informationen, sondern auch die Logik hinter Unternehmensabl盲ufen erfasst werden. Diese Systeme umfassen Prozesswissen und -daten, Governance-Strukturen, Berechtigungen, Richtlinien und wirtschaftliche Beziehungen, die 眉ber viele Jahre hinweg gesammelt wurden und in jede Entscheidung eines Unternehmens einflie脽en. Sie sind das Gehirn eines jeden Unternehmens.

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

Wenn KI aber direkt in operative Prozesse eingebettet wird, kann sie 眉ber alle Aspekte des Unternehmens hinweg logische Schl眉sse ziehen. Das ver盲ndert die Rolle von Software in Unternehmen, denn Unternehmenssysteme sind so zunehmend direkt an der eigentlichen Ausf眉hrung beteiligt.

KI kann Risiken fr眉her erkennen, Antworten funktions眉bergreifend koordinieren, in Echtzeit Handlungsempfehlungen geben und die Ausf眉hrung von Routinet盲tigkeiten innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen automatisieren. Dies geschieht nicht in Form isolierter Agenten, die getrennt voneinander arbeiten, sondern 眉ber intelligente Funktionen, die mit der wirtschaftlichen und operativen Struktur des Unternehmens selbst verkn眉pft sind. 

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

Betrachten wir als Beispiel den Ausfall eines Lieferanten, der Auswirkungen auf eine kritische Fertigungskomponente hat. Die meisten modernen KI-Systeme k枚nnen das Problem zusammenfassend beschreiben oder auf Grundlage erlernter Muster die wahrscheinliche Verz枚gerung vorhersagen. KI, die in Prozesse eingebettet ist, liefert jedoch nicht nur Einblicke, sondern kann koordinieren und Ma脽nahmen einleiten. Sie kann betroffene Produktionspl盲ne identifizieren, globale Bestandspositionen analysieren, alternative Beschaffungsoptionen bewerten, die finanzielle Belastung absch盲tzen, auf Lieferrisiken f眉r Kunden hinweisen und gleichzeitig Ma脽nahmen f眉r Beschaffung, Logistik, Finanzwesen und Kundenvorg盲nge vorschlagen.

So automatisiert KI nicht nur Arbeitsabl盲ufe, sondern bietet v枚llig neue M枚glichkeiten bei der Interaktion zwischen Mensch und Unternehmenssystemen. Aber nicht nur das.

Je handlungsorientierter die KI wird, desto entscheidender werden die Systeme, die sie mit dem operativen Tagesgesch盲ft und Vorg盲ngen in der Praxis verbinden. Systeme, die Berechtigungen, Richtlinien, Abh盲ngigkeiten, Prozesse, finanzielle Auswirkungen und organisatorische Verantwortlichkeiten auf Unternehmensebene nachvollziehen k枚nnen, werden wichtiger denn je.

Diese Entwicklung wirkt sich auch darauf aus, wie F眉hrungskr盲fte mit dem Thema Transformation umgehen sollten.

Denn bislang experimentieren die meisten Unternehmen mit KI-Assistenten, f眉hren Pilotprojekte ein und automatisieren isolierte Aufgaben. Nur wenige von ihnen konnten ihre Produktivit盲t tats盲chlich steigern, und noch weniger ihre Abl盲ufe grundlegend neu ausrichten.

Die Unternehmen, die sich in der n盲chsten Phase als Vorreiter etablieren k枚nnen, werden einen anderen Ansatz f眉r k眉nstliche Intelligenz verfolgen. Sie werden intelligente Funktionen direkt mit den operativen Systemen verbinden, in denen Entscheidungen echte gesch盲ftliche Konsequenzen nach sich ziehen. Sie werden erkennen, dass vertrauensw眉rdige, produktive KI auf dem Kontext, der Datenqualit盲t und Prozessintegrit盲t sowie einem umfangreichen Prozesswissen beruht.

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

Die Zukunft geh枚rt den Unternehmen, die dieses Gleichgewicht finden: Menschen legen Priorit盲ten fest und tragen Verantwortung, w盲hrend intelligente Systeme mit Pr盲zision Prozesse koordinieren und Ma脽nahmen ausf眉hren. Das erm枚glicht es Unternehmen, in einer zunehmend komplexen Welt widerstandsf盲higer, produktiver und intelligenter zu arbeiten.

Christian Klein ist Vorstandsvorsitzender der 麻豆原创 SE.

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Joule mit 麻豆原创-Signavio-L枚sungen

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Prozessanalysten und Optimierungsspezialisten, die mit komplexen organisatorischen Workflows arbeiten, ben枚tigen raschen Zugriff auf Diagramme, Dokumentation und Leistungskennzahlen. 麻豆原创-Signavio-L枚sungen sind mit Joule integrierbar, um die Suche nach Schl眉sselw枚rtern in nat眉rlicher Sprache 眉ber Prozessdiagramme, Dictionary-Elemente und Hilferessourcen hinweg zu 别谤尘枚驳濒颈肠丑别苍. Gleichzeitig f眉hren Best-Practice-Empfehlungen f眉r KPIs die Benutzer zu den relevantesten Erfolgskennzahlen. Dieser intuitive Ansatz erm枚glicht eine um 50 Prozent schnellere Informationssuche und Navigation und stellt sicher, dass Teams datengest眉tzte Entscheidungen mit qualitativ h枚herwertigen Suchergebnissen und einer verbesserten allgemeinen Benutzerfreundlichkeit treffen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创-Signavio-L枚sungen, KI-gest眉tzte Erkenntnisse zur Simulation von Gesch盲ftsprozessmodellen und Notationen

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Prozessanalysten, die 麻豆原创 Signavio nutzen, k枚nnen nun direkt in ihren Prozessdiagrammen auf eingebettete Simulationen von Gesch盲ftsprozessmodellen und Notationen zugreifen, wodurch fragmentierte Tools und manuelle Interpretationen 眉berfl眉ssig werden. Wichtige Kennzahlen wie Kosten, Zykluszeiten und Ressourcenauslastung werden automatisch in klare, umsetzbare Zusammenfassungen umgewandelt, die Engp盲sse und Verbesserungsm枚glichkeiten aufzeigen. Dieser optimierte Ansatz verk眉rzt die Zeit, die f眉r den Zugriff auf Einblicke in die Prozessmodellierung erforderlich ist um 50 Prozent, sodass Teams Szenarios m眉helos vergleichen und die Ergebnisse zuversichtlicher und klarer an Stakeholder kommunizieren k枚nnen.

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麻豆原创-LeanIX-L枚sungen, KI-gest眉tzte Hilfestellung f眉r Architektur

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Unternehmensarchitekten, die Initiativen zur Transformation beschleunigen m枚chten, k枚nnen mithilfe von 麻豆原创 LeanIX aussagekr盲ftige Erkenntnisse direkt aus ihrem Architekturbestand gewinnen. Die Funktion analysiert Unternehmensarchitekturdaten, um Chancen zu identifizieren. Sie f眉hrt Benutzer durch die Workflows und Aufgaben, die erforderlich sind, um Empfehlungen effizient umzusetzen. Unternehmen profitieren von einer um 95 Prozent schnelleren Erkenntnisgewinnung, einer um 80 Prozent schnelleren Transformation und einem um f眉nf Prozent geringeren Wertverlust infolge von verz枚gerten Ma脽nahmen. Insgesamt tr盲gt diese Funktion zu einer produktiveren Architektur und flexibleren Entscheidungen bei.

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Walldorf, 28. Mai 2026 鈥撎� Die , von Moody鈥檚 mit A1 (stabil) und von S&P Global mit A+ (stabil) bewertet, hat erfolgreich eine Euro-Anleihe mit einem Gesamtvolumen von 3,5 Milliarden Euro 眉ber vier Tranchen mit Laufzeiten von zwei, drei, f眉nf und sieben Jahren abgeschlossen. Der Nettoerl枚s aus dieser Transaktion wird f眉r allgemeine Unternehmenszwecke verwendet, einschlie脽lich der (Re-)Finanzierung von Akquisitionen.

Diese Bekanntmachung ist weder ein Angebot zum Kauf noch eine Aufforderung zum Kauf oder zur Zeichnung von Wertpapieren in den Vereinigten Staaten von Amerika, in Australien, Kanada, Japan, Singapur oder anderen Jurisdiktionen, in denen ein Angebot gesetzlichen Beschr盲nkungen unterliegt. Die in dieser Bekanntmachung genannten Wertpapiere d眉rfen in den Vereinigten Staaten von Amerika oder an oder f眉r Rechnung oder zugunsten von US-Personen nur mit vorheriger Registrierung nach den Vorschriften des U.S. Securities Act von 1933 in derzeit g眉ltiger Fassung (鈥濽.S. Securities Act鈥�) oder ohne vorherige Registrierung nur aufgrund einer Ausnahmeregelung oder im Rahmen einer Transaktion, f眉r die die Registrierungsvorgaben des U.S. Securities Act nicht gelten, verkauft oder zum Verkauf angeboten werden. Vorbehaltlich bestimmter Ausnahmeregelungen d眉rfen die in dieser Bekanntmachung genannten Wertpapiere in Australien, Kanada, Japan oder Singapur, oder an oder f眉r Rechnung von Staatsangeh枚rigen, Gebietsans盲ssigen oder Staatsb眉rgern Australiens, Kanadas, Japans oder Singapurs, nicht verkauft oder zum Verkauf angeboten werden. Es findet keine Registrierung der in dieser Bekanntmachung genannten Wertpapiere gem盲脽 dem U.S. Securities Act bzw. den jeweiligen gesetzlichen Bestimmungen in Australien, Kanada, Japan und Singapur statt. In den Vereinigten Staaten von Amerika erfolgt kein 枚ffentliches Angebot der Wertpapiere.

Diese Bekanntmachung dient ausschlie脽lich allgemeinen Informationszwecken und stellt keinen Prospekt f眉r die Zwecke der Verordnung (EU) 2017/1129 dar. Interessierte Anleger sollten ihre Anlageentscheidung bez眉glich der in dieser Bekanntmachung erw盲hnten Wertpapiere ausschlie脽lich auf Grundlage der Informationen aus dem Wertpapierprospekt treffen, der nach seiner Ver枚ffentlichung auf der Website der Luxemburger B枚rse () verf眉gbar sein wird.

Diese Bekanntmachung richtet sich an oder ist zur Verteilung in Gro脽britannien nur f眉r (i) Personen bestimmt, die 眉ber professionelle Erfahrung im Umgang mit Kapitalanlagen verf眉gen entsprechend Artikel 19(5) des Financial Services and Markets Act 2000 (Financial Promotion) Order 2005 (鈥濷rder鈥�) oder (ii) high net worth entities, die unter Artikel 49(2) der Order fallen, oder (iii) Personen, an die sie in sonstiger Weise rechtm盲脽ig verteilt werden darf (alle diese Personen werden als 鈥瀝elevante Personen鈥� bezeichnet). Diese Bekanntmachung richtet sich nur an relevante Personen. Andere Personen sollten weder auf Basis dieser Bekanntmachung noch aufgrund eines ihrer Inhalte handeln oder sich darauf verlassen. Jede Investition oder jede Investitionst盲tigkeit, auf die sich diese Bekanntmachung bezieht, ist nur f眉r relevante Personen zug盲nglich und wird nur mit relevanten Personen durchgef眉hrt.

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

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e:鈥�&苍产蝉辫;
Marcus Winkler, 麻豆原创, +49 151 571 18 691, marcus.winkler@sap.com, CEST 
Daniel Reinhardt, 麻豆原创, +49 151 168 10 157,鈥�daniel.reinhardt@sap.com, CEST 
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com鈥��&苍产蝉辫; 

Dieses Dokument enth盲lt vorausschauende Aussagen, das hei脽t Vorhersagen, Prognosen oder andere Aussagen zu zuk眉nftigen Ereignissen. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Voraussagen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, was dazu f眉hren kann, dass die tats盲chlichen Ergebnisse und Resultate erheblich hiervon abweichen k枚nnen.鈥�&苍产蝉辫;Zus盲tzliche Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in den von uns bei der US-amerikanischen 鈥濻ecurities and Exchange Commission鈥� (SEC) eingereichten Unterlagen, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt zu den Risikofaktoren des 麻豆原创-Jahresberichts 2025 auf dem Formular 20-F.鈥�&苍产蝉辫;
鈥� 2026 麻豆原创 SE. Alle Rechte vorbehalten. 鈥�&苍产蝉辫;
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Nach monatelanger Renovierung und Gestaltung 鈭� gemeinsam mit Architekten und dem Facility Management 鈭� war es endlich so weit: Das neue 麻豆原创 AppHaus Walldorf 枚ffnete seine T眉ren f眉r die Mitarbeitenden der Region. F眉r die 麻豆原创 ist dies ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg zu einem besonderen, integrierten Kundenerlebnis auf dem Campus in Walldorf. Bei der Er枚ffnung kamen 脕lvaro Wiedling, Leiter Customer Engagement Services MEE, Andreas Wendel, Leiter 麻豆原创 Innovation Experience Services und Dennis Kecskemeti, Leiter 麻豆原创 Innovation Experience, zu einem Kamingespr盲ch zusammen, das von Kathrin Tarnai-Sindl, Leiterin Customer Engagements f眉r APAC, EMEA und MEE, moderiert wurde.

Besucher wie Dirk H盲u脽ermann, Gesch盲ftsf眉hrer der 麻豆原创 Deutschland, nahmen an der Veranstaltung teil, um sich einen ersten Eindruck von den R盲umlichkeiten zu verschaffen: 鈥濪as neue 麻豆原创 AppHaus Walldorf ist ein sehr freundlicher und einladender Ort f眉r die Zusammenarbeit. F眉r unsere Kunden und Partner ist dies ein perfektes Setup, um die neuesten Innovationen zu erkunden. Es motiviert sie, den Schritt zu echten 麻豆原创-L枚sungen zu wagen.鈥�

Die Er枚ffnungsfeier

F眉r die Er枚ffnung hatte sich das entschieden, kein rotes Band zu durchschneiden, sondern eine kleine Geschichte zu erz盲hlen. Ein alter chinesischer Gong wurde enth眉llt, und Kecskemeti er枚ffnete das neue AppHaus Walldorf offiziell mit einem lauten, klaren Gongschlag. Er 别谤办濒盲谤迟别, dass der Gong als besonderer Blickfang im bisherigen Kreativbereich in Heidelberg stand. Dort entfaltete das traditionelle Design des Instruments seine Wirkung und sein Klang begleitete zahlreiche Workshops, Meeting-Pausen und Veranstaltungen. Als das Team den Umzug vorbereitete, war schnell klar: Der Gong muss mit nach Walldorf. Der Gong durchlief seine eigene kleine Transformation und erhielt ein neues, modernes Design, damit er perfekt in die neue Umgebung passt. Als sein tiefer Klang im neuen 麻豆原创 AppHaus Walldorf ert枚nte, war dies ein w眉rdiger Rahmen f眉r den Start in ein neues Kapitel in seinem neuen Zuhause.

Von nun an ist der Gong fester Bestandteil des 麻豆原创 AppHaus Walldorf, in dem das Team weiterhin Innovationsworkshops durchf眉hrt. Gemeinsam mit 麻豆原创-Kunden und -Partnern geht es darum, Gesch盲ftsprobleme zu formulieren, Erkenntnisse in konkrete Konzepte umzuwandeln und Ideen schnell zu testen. Gerade im Bereich KI-L枚sungen ist dies besonders relevant. Hier ergeben sich durch agentenbasierte KI ganz neue Gesch盲ftsm枚glichkeiten. Mit dem speziellen hilft das 麻豆原创-AppHaus-Team Kunden aus allen Branchen, Anwendungsf盲lle zu erkunden und mit den neuesten 麻豆原创-Technologien umzusetzen. Auf diese Weise lernen 麻豆原创-Kunden, wie sie ihr Unternehmen skalieren und erfolgreich wachsen k枚nnen.听

Integriertes Kundenerlebnis auf dem Campus in Walldorf

Das neue 麻豆原创 AppHaus Walldorf in der 麻豆原创-Firmenzentrale bietet Kunden Raum f眉r praktische Zusammenarbeit, um sich mit Innovationen von 麻豆原创 vertraut zu machen. Im 麻豆原创 Experience Center, auf der Ausstellungsfl盲che, in der S-Factory und im S.Mart Store k枚nnen Kunden auf dem 麻豆原创-Campus in Walldorf s盲mtliche Aspekte von der Ideenschmiede bis zur Umsetzung von L枚sungen in Aktion erleben. Besucher erfahren dabei nicht nur, was die 麻豆原创 zu bieten hat, sondern k枚nnen auch mehr 眉ber L枚sungen erfahren, die auf neuesten 麻豆原创-Technologien wie 麻豆原创 Business AI beruhen. So haben sie die M枚glichkeit, das Potenzial von Innovationen f眉r ihr jeweiliges Unternehmen zu erkunden. Mit einem nutzerorientierten Ansatz zur Entwicklung von Innovationen unterst眉tzt das 麻豆原创 AppHaus Teams dabei, Konzepte in Form von L枚sungen zu realisieren und Innovationen umzusetzen, insbesondere in Bezug auf .

鈥濽nsere neuen Serviceangebote im Bereich Innovation stellen eine wichtige Weiterentwicklung der Art und Weise dar, wie wir die digitale Transformation unserer Kunden unterst眉tzen. Indem wir den Innovationsgeist unserer 麻豆原创 Experience Center mit den interaktiven und praxisnahen Workshop-Formaten von 麻豆原创 AppHaus verbinden, k枚nnen wir Kunden in jeder Phase ihrer Transformation begleiten und schnell messbaren Mehrwert erm枚glichen鈥�, so Wieldling. 鈥濪as Besondere an diesem Ansatz ist, dass wir Unternehmens-Stakeholder und Anwender konsequent von Anfang an involvieren. So k枚nnen wir sicherstellen, dass die von uns ermittelten Anwendungsf盲lle sowie die von uns entwickelten L枚sungen echte gesch盲ftliche Relevanz haben und praxistauglich sind 鈥� und letztendlich Ergebnisse liefern, die f眉r unsere Kunden wichtig sind.鈥�

Zusammenarbeit mit Kunden

Im Mittelpunkt des Angebots von 麻豆原创 AppHaus stehen drei grundlegende Services: Innovation, das Erkunden von M枚glichkeiten und die Konzeption von L枚sungen.听Je nach Kundenanforderungen k枚nnen diese Services beispielsweise um verschiedene Workshop-Formate erweitert werden, zum Beispiel f眉r 麻豆原创听Business AI, die 麻豆原创听Business Technology Platform (麻豆原创听BTP) oder Joule. Und innerhalb unseres Netzwerks k枚nnen Kunden direkt mit Produktexperten in Kontakt treten, die gezielt dort eingebunden werden, wo sie den gr枚脽ten Mehrwert bieten.

Neue Anf盲nge

鈥濬眉r viele Menschen war das 麻豆原创 AppHaus Heidelberg mehr als nur ein Arbeitsplatz oder ein Veranstaltungsort f眉r Workshops. Man hatte das Gef眉hl, in einem Start-up zu arbeiten, wo man gemeinsam mit Kunden und Partnern neue L枚sungen entwickelte und gestaltete. Deshalb blicken wir nat眉rlich auch mit nostalgischem Blick auf gemeinsame Erinnerungen zur眉ck鈥�, res眉mierte Tarnai-Sindl. 鈥濭leichzeitig sorgt der Campus in Walldorf f眉r frischen Wind und bringt neue M枚glichkeiten mit sich. Man sp眉rt viel deutlicher, dass man Teil eines gr枚脽eren Ganzen ist, und hat die Chance, leichter mit vielen Kolleginnen und Kollegen sowie anderen Menschen in Kontakt zu treten und sich zu vernetzen. Es ist ein Schritt von einem sehr vertrauten Umfeld in einen gr枚脽eren Kontext, verbunden mit dem Gef眉hl eines Neuanfangs.鈥�

Die ersten Kommentare an der G盲stewand im 麻豆原创听AppHaus Walldorf scheinen ihren Eindruck zu best盲tigen: 鈥濩oole neue R盲umlichkeiten!鈥�, 鈥濫ndlich!鈥�, und 鈥濱nspirierend, offen und toll gestaltet鈥�.

Wie ist das 麻豆原创 AppHaus f眉r die Zusammenarbeit mit Kunden aus der ganzen Welt ger眉stet?

Das spielt auf internationaler Ebene eine wichtige Rolle. Es umfasst mehr als 20 麻豆原创-Partner, die eng mit den Market Units zusammenarbeiten, ihre eigenen 麻豆原创-AppHaus-Standorte eingerichtet haben und umfassend 眉ber den nutzerorientierten Innovationsansatz sowie die neuesten Workshop-Formate Bescheid wissen, zum Beispiel den , der auch im speziellen angeboten wird.鈥�&苍产蝉辫;Alle Mitglieder sind von Anfang an mit den neuesten Methoden und Werkzeugen vertraut und verf眉gen 眉ber die notwendigen Kenntnisse, um als agile Vorreiter und Fachleute bei gemeinsamen Innovationsprojekten fungieren zu k枚nnen. Sie begleiten Kunden weltweit bei jeder Phase ihrer digitalen Entwicklung und helfen ihnen, mithilfe des konkrete gesch盲ftliche Vorteile zu erschlie脽en.

Dar眉ber hinaus haben das 麻豆原创 AppHaus und die 麻豆原创-Partnerorganisation gemeinsam die Initiative ins Leben gerufen. Dieses Programm wurde speziell f眉r gro脽e Partner von 麻豆原创 Global Strategic Services entwickelt, die mit wichtigen Kunden auf der ganzen Welt zusammenarbeiten und in der Lage sind, die KI-Workshop-Formate von 麻豆原创 AppHaus anzuwenden.

Imke Vierjahn ist Communications Lead f眉r das 麻豆原创 AppHaus Network.

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

Es mangelt nicht an Inhalten oder Werkzeugen 鈥� vielmehr fehlt es an Relevanz und Inspiration, was dazu f眉hrt, dass sich Lernende nicht genug f眉r die F盲hgikeiten interessieren, die f眉r ihre berufliche Zukunft wichtig sein k枚nnten. Lernen sollte auf realen Daten, sinnvollen Kontexten und praktischer Erfahrung aufbauen 鈥� und dabei Neugier und Begeisterung wecken. Die besten Lernerfolge entstehen nicht durch das Auswendiglernen von Konzepten, sondern durch aktives Anwenden. Das ist vor allem dann der Fall, wenn die Theorie mit einem Thema verkn眉pft wird, das den Lernenden am Herzen liegt.

Hier kommt und die Zusammenarbeit mit der NHL ins Spiel.

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

Business Builders nutzt reale NHL-Spieldaten

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

鈥濫ishockey ist schnell, dynamisch und liefert eine F眉lle an Daten 鈥� ideale Voraussetzungen, um kritisches Denken zu lehren鈥�, 别谤办濒盲谤迟别 Brant Berglund, Senior Director of Coaching and GM Technology bei der NHL. 鈥濪urch eine strategische Partnerschaft zwischen der NHL, 麻豆原创 und der HEC Montr茅al haben wir es Universit盲ten erm枚glicht, f眉r akademische Zwecke auf Daten zuzugreifen, die auf NHL.com ver枚ffentlicht sind 鈥� ohne dabei die Integrit盲t der Liga-Daten zu gef盲hrden.鈥�

Im Rahmen unserer Zusammenarbeit mit der NHL bieten wir Lehrenden eine Lernplattform mit einer F眉lle an glaubw眉rdigen Daten, mit denen die Studierenden etwas anfangen k枚nnen. Pro Spiel erzeugt die NHL knapp 1,5 Millionen Datenpunkte 鈥� darunter rund 120 Torschussversuche, 1.000 P盲sse und 5.000 Puck-Ber眉hrungen. Das ist Rohmaterial f眉r detaillierte, praxisnahe Analysen.

Business Builders kann Begeisterung f眉r MINT-F盲cher wecken und Studierenden helfen, Datenkompetenzen aufzubauen. Das Hockeyspiel wurde vom Team des ERPsim Lab an der HEC Montr茅al unter der Leitung von Prof. Pierre-Majorique L茅ger gemeinsam mit Wissenschaftlern anderer Universit盲ten entwickelt. Dies unterstreicht ein Grundprinzip von Business Builders: Es wird von Lehrkr盲ften f眉r Lehrkr盲fte entwickelt.

鈥濿enn den Lernenden die Frage relevant erscheint, sind sie ganz bei der Sache. Sie bleiben konzentriert und arbeiten beharrlich weiter鈥�, 别谤办濒盲谤迟别 L茅ger. 鈥濬眉r Studierende der Studieng盲nge Sportmanagement und Betriebswirtschaftslehre k枚nnen echte Daten aus dem Sport das Lernerlebnis bereichern. Die Profidaten liefern Kontext, zeigen Komplexit盲t und Einschr盲nkungen 鈭� Dinge, die klassische Lehrmethoden nicht bieten k枚nnen. Die Studierenden lernen, zu beurteilen, was wirklich wichtig ist, ihre Entscheidungen fundiert zu begr眉nden und Kompromisse zu finden. Das sch盲rft das professionelle Urteilsverm枚gen, st盲rkt das Vertrauen in analytische Methoden und f枚rdert die F盲higkeit, Strategie und Entscheidungen klar zu kommunizieren. 鈥� Kompetenzen, die sich unmittelbar auf eine Karriere im Sportmanagement und in der Betriebswirtschaft 眉bertragen lassen.鈥�

Analyse von NHL-Szenarien mit 麻豆原创 Analytics Cloud

Die Studierenden befassen sich mit Fragestellungen wie:

• Was zeichnet die besten NHL-Torsch眉tzen aus?
• Hat der Schusswinkel einen Einfluss auf die Trefferquote?
• Welche NHL-Spieler f眉hren die Torj盲gerliste an? Und aus welchen Distanzen erzielen sie ihre Treffer?
• Welche Schussgeschwindigkeiten und Schusstechniken f眉hren zu den h枚chsten Trefferquoten?

Durch das Analysieren dieser Szenarien mit 麻豆原创 Analytics Cloud lernen die Studierenden, Visualisierungen zu interpretieren und Erkenntnisse aus Datens盲zten wirkungsvoll zu kommunizieren. So verbessern sie ihre F盲higkeiten, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und sch盲rfen ihr kritisches Denkverm枚gen.

Auch f眉r Lehrkr盲fte bietet die Plattform einen echten Mehrwert. Business Builders f枚rdert aktives Lernen im gro脽en Stil, indem es Lehrkr盲ften erm枚glicht, auch gr枚脽ere Gruppen effizient zu verwalten und zu bewerten 鈥� und dabei stets den 脺berblick 眉ber das Engagement der Studierenden zu behalten. Die Plattform vereinfacht die Notenvergabe, unterst眉tzt diskussionsbasiertes Lernen und macht sichtbar, wie Studierende mit Daten arbeiten.

Mit einem modernen, praxisnahen Lernerlebnis 鈥� weit dynamischer als blo脽e Folienpr盲sentationen 鈥� bringen Lehrkr盲fte praxisrelevante Inhalte in den H枚rsaal und steigern die Wirkung ihres Unterrichts.

麻豆原创 University Alliances arbeitet mit Bildungseinrichtungen weltweit zusammen

Die Rolle der 麻豆原创 in dieser Zusammenarbeit zeigt, wie stark sich das Unternehmen daf眉r einsetzt, Bildung und Kompetenzaufbau zu f枚rdern und Studierende auf die Arbeitswelt von morgen vorzubereiten. In einer sich schnell ver盲ndernden Welt, die von KI, Daten und digitaler Transformation gepr盲gt ist, ist der Zugang zu praxisnahen Lernwerkzeugen, die echte Kompetenzen vermitteln, unerl盲sslich. Im Rahmen des Programms 麻豆原创 University Alliances kooperiert 麻豆原创 weltweit mit Bildungseinrichtungen, um die Kluft zwischen akademischer Theorie und praktischer Anwendung zu 眉berbr眉cken.

鈥濪er Zugang zu Unternehmenssoftware und echten Daten ist entscheidend, um die Studierenden auf die Zukunft vorzubereiten鈥�, sagte Dr. Katharina Sch盲fer, Leiterin des Academic Partnership Program bei 麻豆原创. 鈥濵it kostenlosen Lernplattformen wie Business Builders erm枚glichen wir es Lehrenden, Enterprise Analytics direkt in den Unterricht zu integrieren und Studierenden dabei zu helfen, die F盲higkeitenzu entwickeln, die in vielen Branchen gefragt sind 鈥� gerade in einer Welt, in der Daten und KI den entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellen. Die Studierenden von heute brauchen mehr als konzeptionelles Verst盲ndnis. Sie ben枚tigen praktische Erfahrung mit echter Software und echten Daten. So gewinnen sie Selbstvertrauen und sind bereit f眉r den Eintritt in die Arbeitswelt.鈥�

Einer der P盲dagogen, der ma脽geblich an der Entwicklung dieses neuen Spiels mitwirkt, ist Prof. Olivier Caya von der University of Sherbrooke, der seine Perspektive sowohl als Fakult盲tsmitglied als auch als Fachmann beigesteuert hat.

Lernen in der Cloud

鈥濪as Besondere an diesem Lernerlebnis ist, dass alles in 麻豆原创 Analytics Cloud stattfindet 鈥� derselben L枚sung, die weltweit von Tausenden von Unternehmen genutzt wird鈥�, so Caya. 鈥濪adurch entsteht eine direkte Verbindung zwischen dem, was Studierende im H枚rsaal tun, und dem, was sie sp盲ter im Berufsleben erwartet. Sie arbeiten nicht mit realit盲tsferner Software, sondern entwickeln ihre F盲higkeiten mit genau den Werkzeugen, die auch in echten Gesch盲ftsumgebungen zum Einsatz kommen.鈥�

Das Ergebnis ist ein Lernerlebnis, das Spa脽 macht, interaktiv und praxisnah ist. P盲dagogen k枚nnen mit einer hochmodernen Plattform gl盲nzen, die Leidenschaft mit P盲dagogik verbindet, w盲hrend die Studierenden mit echter Software eines globalen Technologief眉hrers gefragte Kompetenzen aufbauen.

Business Builders steht Lehrenden und Studierenden kostenlos zur Verf眉gung und beinhaltet den Zugang zur 麻豆原创 Analytics Cloud. Das Angebot reicht von einsteigerfreundlichen Einf眉hrungen bis hin zu anspruchsvolleren analytischen Herausforderungen, die speziell auf Masterstudieng盲nge zugeschnitten sind.

Im Anschluss an Business Builders k枚nnen Studierende ihr analytisches Wissen 眉ber den weiter vertiefen. Dabei handelt es sich um eine kostenlose Lernplattform mit gef眉hrten Lerninhalten, 脺bungssystemen und bis zu zwei 麻豆原创-Zertifizierungsversuchen pro Jahr. So lassen sich die eigenen Karrierechancen noch gezielter ausbauen.

Bei Business Builders geht es im Kern darum, Begeisterung und Bildung zusammenzubringen. Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft macht 麻豆原创 analytisches Denken greifbar und einpr盲gsam 鈥� und r眉stet die Fachkr盲fte von morgen mit den F盲higkeiten, die heute am wichtigsten sind.

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen f眉r unsere Kunden ma脽geblich voran. Kunden , verbessern ,  und .

麻豆原创 Business AI f眉r das Ausgabenmanagement

Validierungsagent f眉r Spesenabrechnung
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Gesch盲ftsreisende profitieren von einem intelligenteren, gef眉hrten Ansatz f眉r die Erledigung von Spesenabrechnung mit einem Agenten, der proaktiv fehlende Positionen ermittelt, die Angabe erforderlicher Details anfordert und verwirrende Warnmeldungen w盲hrend des gesamten Einreichungsprozesses erl盲utert. Indem der Agent das Verst盲ndnis und die L枚sung von Problemen f眉r Benutzer vereinfacht, stellt er sicher, dass Berichte genau, richtlinienkonform und mit minimalem Aufwand erstellt werden. Das bedeutet eine Reduzierung des Zeitaufwands f眉r die Vorbereitung und Einreichung von Abrechnungen um 30 Prozent, eine um 24 Prozent h枚here Anzahl von Genehmigungen beim ersten Einreichen und ein sp眉rbar verbessertes Mitarbeitererlebnis durch einen reibungsloseren Spesenmanagementprozess.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Agent f眉r die Pr眉fung vor dem Einreichen von Spesenabrechnungen
麻豆原创 Early Adopter Care

Einreichende von Spesenabrechnungen k枚nnen Probleme mit der Richtigkeit von Belegen und Verst枚脽e gegen Richtlinien nun feststellen, bevor sie auf die Schaltfl盲che zum Einreichen klicken. Dadurch lassen sich Frustrationen durch abgelehnte Abrechnungen und verz枚gerte Erstattungen vermeiden. Der Agent pr眉ft Ausgaben automatisch w盲hrend der Erstellung, zeigt Compliance-Probleme auf und bietet intelligente Vorschl盲ge f眉r schnelle Korrekturen an. Der Agent ist so konzipiert, dass er im Zweifel nicht blockiert, sondern Benutzern die Kontrolle 眉ber endg眉ltige Entscheidungen 眉berl盲sst. Unternehmen profitieren von einem R眉ckgang bei zur眉ckgesendeten Spesenabrechnungen um zehn Prozent, weniger Nacharbeit f眉r Reisende, F眉hrungskr盲fte und Pr眉fende sowie einem deutlich reibungsloseren Erstattungsprozess, der die Erfahrung f眉r Mitarbeitende insgesamt verbessert.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Agent f眉r die Automatisierung von Spesenabrechnungen
麻豆原创 Early Adopter Care

Mitarbeitende, die sich mit dem administrativen Aufwand von Spesenabrechnungen abm眉hen, k枚nnen diese aufwendige Aufgabe nun an einen Joule-Agenten delegieren. Der Agent erstellt automatisch Spesenabrechnungen, indem er Transaktionen zusammenfasst, benutzerdefinierte Felder basierend auf Kontextdetails und Benutzerhistorie bef眉llt und alles f眉r eine schnelle 脺berpr眉fung vor dem Einreichen vorbereitet. Das Ergebnis ist eine Zeitersparnis von bis zu 30 Prozent鈥� bei automatisch generierten Spesenabrechnungen. Der Agent bietet eine moderne Erfahrung beim Spesenmanagement, das manuelle Dateneingaben drastisch verringert, den Einreichungsprozess beschleunigt und Mitarbeitenden die M枚glichkeit gibt, sich auf wertsch枚pfende Arbeit statt auf Formalit盲ten zu konzentrieren.

N盲heres erfahren Sie in der Demo.

Concur Expense, KI-gest眉tzte Konfiguration f眉r Rechnungspr眉fungsregeln
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Administratoren f眉r Abrechnungen, die f眉r komplexe Konfigurationen von Rechnungspr眉fungsregeln zust盲ndig sind, k枚nnen nun in einfacher Sprache mit der Konfigurationsumgebung interagieren, sodass tiefgehendes technisches Fachwissen oder m眉hsame manuelle Anpassungen nicht mehr erforderlich sind. Mit dieser KI-gest眉tzten Funktion k枚nnen Administratoren vorhandene Regeln durchsuchen, neue Regeln anlegen und Erkl盲rungen in Echtzeit erhalten, indem sie einfach Fragen stellen, wie 鈥濿elche Regeln gelten f眉r Mahlzeiten in Frankreich?鈥�. Sie erhalten dann sofort klare, umsetzbare Anleitungen. Das Ergebnis ist eine 40-prozentige Reduzierung des Konfigurationsaufwands f眉r Rechnungspr眉fungsregeln, weniger Support-Tickets und Administratoren, die mit gr枚脽erer Unabh盲ngigkeit, Genauigkeit und Zuversicht an der Aufrechterhaltung der Compliance-Logik arbeiten.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Richtliniennavigator
麻豆原创 Early Adopter Care

Gesch盲ftsreisende, die schnelle Antworten auf Reise- und Spesenrichtlinien ihres Unternehmens suchen, m眉ssen keine langen Dokumente mehr durchsuchen oder auf Antworten aus der Verwaltung warten. 脺ber den Richtliniennavigator in Joule k枚nnen Mitarbeitende Fragen in nat眉rlicher Sprache stellen und eine klare, kontextbezogene Anleitung erhalten, die auf genehmigten Richtlinien basiert, unabh盲ngig davon, ob sie eine Reise planen, sich mitten in einer Reise befinden oder sie eine Spesenabrechnung erstellen. Damit erhalten sie sofortige Klarheit 眉ber die Richtlinien, wodurch nicht konforme Ausgaben verhindert werden, bevor sie entstehen, Support-Tickets reduziert und es Reisenden erm枚glicht wird, fundierte, gesetzeskonforme Entscheidungen zu treffen, ohne ihre Arbeitsabl盲ufe zu unterbrechen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.

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Die Mitarbeitenden von , einem globalen Modeh盲ndler mit zehntausenden Besch盲ftigten, mussten durch mehrere Systeme navigieren, um Daten aus Vertrieb und Beschaffung zusammenzust眉ckeln. Manchmal dauerte die Beantwortung einer einzigen Frage bis zu zehn Minuten.

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

Mithilfe der Funktionen in entwickelte LC Waikiki in Kooperation mit 麻豆原创 und ein individuelles KI-gest眉tztes Benutzererlebnis, das Benutzeranfragen dynamisch interpretiert, rollenbasierten Kontext anwendet, die erforderlichen Abfragen durchf眉hrt und Daten system眉bergreifend vernetzt, um an zentraler Stelle eine umfassende Sicht darzustellen. Anschlie脽end erfolgt eine direkte Verkn眉pfung mit der entsprechenden Transaktion.

Bei 麻豆原创 inspirieren Geschichten wie diese unsere Vision f眉r das Unternehmen, in dem KI die Arbeitsweise von Menschen und Prozessen revolutioniert 鈥� der Mensch gibt die Richtung vor, die KI setzt alles um. Diese Vision bezeichnen wir als 鈥瀌as autonome Unternehmen鈥�.

Im autonomen Unternehmen basieren Entscheidungen auf Informationen in Echtzeit. Workflows sind durchg盲ngig automatisiert, und KI verbessert proaktiv jede Funktion und erm枚glicht es den Mitarbeitenden, Bestleistungen zu erbringen.

Zudem bietet das autonome Unternehmen vertrauensw眉rdige KI mit vollst盲ndiger Kontrolle 鈥� f眉r noch mehr Leistung. Dies in die Realit盲t umzusetzen, ist f眉r Unternehmen erfolgsentscheidend, denn mittlerweile liegt KI allen Arbeitsabl盲ufen zugrunde. Sie ist zunehmend an Entscheidungen mit finanziellen, betrieblichen und regulatorischen Auswirkungen beteiligt.

Joule:  eine zentrale Leitstelle f眉r das gesamte Unternehmen

Im autonomen Unternehmen bildet Joule Work, vorgestellt auf der 麻豆原创 Sapphire, den n盲chsten Schritt auf dem Weg der Interaktion mit durchg盲ngigen Gesch盲ftsprozessen und deren Ausf眉hrung. Joule Work ist ein dynamischer Arbeitsbereich, der sich an Absichten anpasst, daf眉r sorgt, dass Mitarbeitende Ergebnisse im Fokus behalten, und die Umsetzung an die KI delegiert.

Mit Joule Work entf盲llt die manuelle Koordination von Arbeitsabl盲ufen 眉ber mehrere Anwendungen und Schnittstellen hinweg. Stattdessen k枚nnen Sie Joule die gew眉nschten Ergebnisse mitteilen. Joule-Assistenten mit Rollen- und Prozesskontext koordinieren Teams aus Joule-Agenten, um die richtigen Einblicke sichtbar zu machen und Routineaufgaben abteilungs- und system眉bergreifend zu automatisieren. An die Stelle statischer, nicht vernetzter Systeme treten Arbeitsbereiche, die Informationen und Men眉s aus verschiedenen Systemen in Echtzeit zusammenf眉hren 鈥� abgestimmt auf Ihre individuellen Anforderungen.

Die Desktop-App Joule Work, die lokal ausgef眉hrt wird und mit lokalen Dateien und Anwendungen interagieren kann, sowie ein Web-Client sind 眉ber das Programm 麻豆原创 Early Adopter Care verf眉gbar.  Sie soll im Laufe des Jahres 2026 allgemein verf眉gbar sein. Die mobile App Joule Work, eine Weiterentwicklung von 麻豆原创 Mobile Start, ist allgemein verf眉gbar.

Au脽erdem hatten wir angek眉ndigt, dass die bidirektionalen Agent-to-Agent-Funktionen (A2A-Funktionen) von Joule im vierten Quartal allgemein verf眉gbar sein werden, sodass Agenten von Drittanbietern sicher mit Joule-Agenten kooperieren und in Unternehmensprozessen handeln k枚nnen. Dies erweitert die Interoperabilit盲t 眉ber 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Umgebungen hinweg in beide Richtungen. Agenten, die in Joule Studio erstellt wurden, unterst眉tzen nativ A2A-Protokolle und erm枚glichen so Interoperabilit盲t und Skalierbarkeit f眉r die Ausf眉hrung mehrerer Agenten.

麻豆原创 Autonomous Suite: der operative Kern des Unternehmens von morgen

W盲hrend Joule Work jede einzelne Person dabei unterst眉tzt, Bestleistungen zu erzielen und sich optimal einzubringen, ver盲ndert die 麻豆原创 Autonomous Suite die Arbeitsweise ganzer Unternehmensfunktionen oder 鈥瀉utonomer Bereiche鈥�.

麻豆原创 Autonomous Suite umfasst f眉nf Bereiche: Finanzwesen, Ausgabenmanagement, Lieferkette, Human Capital Management und Customer Experience. Diese Bereiche arbeiten als ein einzelnes System zusammen, sodass Workflows und Agenten funktions眉bergreifend und ohne Fragmentierung in separate Tools, Daten oder Entscheidungen ausgef眉hrt werden. Durch diesen Ansatz kann die KI Empfehlungen abgeben, die Ihre betriebliche Realit盲t umfassend widerspiegeln.

Im Rahmen der integrierten Suite aus Gesch盲ftsanwendungen und branchenf眉hrenden Gesch盲ftsdaten der 麻豆原创 beruht KI im autonomen Unternehmen auf den spezifischen Anforderungen der tats盲chlichen Funktionsweise zentraler Gesch盲ftsfunktionen. In diesem grundlegenden Kontext f眉r revolution盲re KI-Ergebnisse kommt die herausragende Erfahrung der 麻豆原创 ins Spiel. Seit Jahrzehnten vertrauen uns unsere Kunden die Ausf眉hrung ihrer wichtigsten Funktionen an. Mit der 麻豆原创 Autonomous Suite flie脽en unsere fundierten Kenntnisse der Gesch盲ftsprozesse in  Ihre KI ein. Hinzu kommen Datenkontext und operative Leitlinien, damit KI in Unternehmen wirklich effektiv und zuverl盲ssig zum Einsatz kommen kann.

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

Auf der 麻豆原创 Sapphire hatten wir neue Joule-Assistenten und Joule-Agenten vorgestellt, die alle Bereiche des autonomen Unternehmens umfassen und Unternehmen helfen sollen, Ergebnisse gezielt zu steuern statt nur Arbeitsaufgaben zu verwalten. Diese neuen Assistenten und Agenten werden ab der ersten Jahresh盲lfte 2026 eingef眉hrt, wobei die 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 im Portfolio im Laufe des Jahres zunehmend erweitert wird.

麻豆原创 Business AI Platform: die Grundlage f眉r das autonome Unternehmen

麻豆原创 Business AI Platform verwandelt die Vision von Gesch盲ftsabl盲ufen, die vom Menschen geleitet und von der KI unterst眉tzt werden, in etwas Greifbares, das Unternehmen entwickeln und umsetzen k枚nnen. Mithilfe der Plattform gelingt Unternehmen der Umstieg von reinen Experimenten mit KI zum Einsatz in der Praxis, indem Agenten und Anwendungen in realem Unternehmenskontext verwurzelt werden, der alles auf Unternehmensebene steuert.

Im Mittelpunkt steht , eine vollst盲ndig verwaltete Umgebung, in der Unternehmen den gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten, Anwendungen, Erweiterungen und Workflows erstellen und verwalten k枚nnen. Dank absichtsbasierter Entwicklungsfunktionen k枚nnen Mitarbeitende in nat眉rlicher Sprache beschreiben, was sie ben枚tigen. Ein Joule-Agent generiert dann strukturierte Anforderungen, Spezifikationen, Code und Testartefakte, die auf 麻豆原创-Prozess- und -Datenkontext beruhen.

Entwickler k枚nnen in ihren vertrauten Tools arbeiten, einschlie脽lich VS Code und MCP-f盲higer Toolchains, und ihre bevorzugten Agent-Frameworks wie , und verwenden.

Durch die enge Integration mit , und den neuen 麻豆原创 Domain Models, die mit 麻豆原创-Code, Kundendaten, Metadaten und Gesch盲ftsprozessen trainiert wurden, ziehen Joule-Agenten Schlussfolgerungen aus realen Unternehmensdaten mit umfangreicher Semantik anstatt aus allgemeinem Wissen. 麻豆原创 Domain Models sind 眉ber das Programm Early Adopter Care verf眉gbar. Sie sollen im dritten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Schnelligkeit und Governance sind in die 麻豆原创 Business AI Platform integriert, sodass hier keine Kompromisse mehr eingegangen werden m眉ssen. Wir bei der 麻豆原创 sind davon 眉berzeugt, dass Corporate Governance, einschlie脽lich Genehmigungsabl盲ufen, Compliance-Prozessen, Identit盲tsmanagement und der F盲higkeit, Entscheidungen zu pr眉fen, in die Implementierung, Aktualisierung und Skalierung von KI einflie脽en muss. Die Joule-Studio-Laufzeitumgebung bietet eine sichere, produktiv nutzbare, vollst盲ndig verwaltete Umgebung f眉r die Bereitstellung von Agenten, die Unternehmen dabei unterst眉tzt, Compliance-Standards zu erf眉llen und die Infrastruktur weniger komplex zu gestalten.

麻豆原创 AI Agent Hub bietet zudem eine anbieterunabh盲ngige Einsatzzentrale, um 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-KI-Agenten und MCP-Server unternehmensweit zu ermitteln, zu erfassen und zu steuern. Durch die Integration mit und werden Governance und Architekturtransparenz in den Entwicklungsprozess integriert.

麻豆原创 AI Agent Hub nutzt unternehmensweite Prozessintelligenz, um kontinuierlich nachzuverfolgen, wo KI-Agenten Mehrwert schaffen, und kann proaktiv ermitteln, wo diese noch mehr Nutzen bringen, denn wir sind 眉berzeugt, dass KI neben der Produktivzeit auch zuverl盲ssig f眉r Ergebnisse zust盲ndig bleiben muss. 麻豆原创 AI Agent Hub ist allgemein verf眉gbar. Zus盲tzliche Funktionen sind im Laufe des Jahres 2026 geplant.

Jedes Unternehmen kann Probleme mit KI l枚sen

Wir setzen das autonome Unternehmen in die Realit盲t um, denn wir bei der 麻豆原创 sind 眉berzeugt, dass Unternehmen jeder Gr枚脽e weitaus mehr ben枚tigen als nur geringf眉gig bessere KI-Modelle oder die neuesten Zusatzl枚sungen. Sie haben es verdient, KI-gest眉tzte Ergebnisse erzielen zu k枚nnen, die Innovation, Umsatz und Margen steigern. 

Das autonome Unternehmen setzt unsere Vision in die Realit盲t um: KI, die auf Ihren Daten basiert, 眉ber Ihre wichtigsten Prozesse hinweg vernetzt ist und gem盲脽 der Arbeitsweise Ihres Unternehmens gesteuert wird.

Brenda Bown ist Chief Marketing Officer des Bereichs Business AI bei 麻豆原创.

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Mit KI r眉cken diese Ziele in greifbare N盲he. Unternehmen k枚nnen damit schneller handeln, eine umfassende Personalisierung umsetzen und bei der Kundeninteraktion neue Wege gehen. Allerdings steigen auch die Erwartungen. Bei jeder Interaktion zeigt sich nun, wie gut alles funktioniert.

Wenn Kunden eine Bestellung aufgeben oder um Unterst眉tzung bitten, h盲ngen die Erfahrungen, die sie anschlie脽end damit machen, davon ab, was hinter den Kulissen geschieht. Bei ungenauen Preisangaben, ungewissen Lagerbest盲nden oder mangelhafter Auftragsabwicklung sind schlechte Erfahrungen vorprogrammiert.

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

Agentic AI kann Geschwindigkeit, Intelligenz und Personalisierung optimieren. Aber Geschwindigkeit allein verbessert die Customer Experience nicht. Sie verst盲rkt lediglich das bereits Vorhandene. Wenn die Umsetzung auf Prozesse, Daten und Governance abgestimmt ist, f眉hrt KI zu besseren Ergebnissen. Ist dies nicht der Fall, wird durch KI die fehlende Abstimmung sp眉rbar.

Customer Experience und Umsetzung aufeinander abstimmen

Autonomous CX bringt Agentic AI direkt in die Unternehmensprozesse ein, anstatt diese einfach auf nicht vernetzte Systeme aufzusetzen. Sie verbindet KI-Assistenten aus den Bereichen Marketing, Handel, Vertrieb und Service im Rahmen eines gemeinsamen Kontextes 眉ber 麻豆原创 CX, 麻豆原创 Cloud ERP, Lieferkettensysteme und vernetzte Systeme hinweg. Auftr盲ge, Best盲nde, Preise und Finanzdaten werden einmal definiert und konsistent verwendet, sodass Entscheidungen auf den tats盲chlichen Betriebsabl盲ufen basieren.

Im Mittelpunkt dieses Wandels stehen KI-Assistenten und autonome Agenten. Assistenten koordinieren mehrere Agenten 眉ber durchg盲ngige kundenbezogene Workflows hinweg, von der Produktsuche bis zur Auftragsabwicklung, von der Interaktion bis zum Service und vom Problem bis zur L枚sung.

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

• Im Marketing koordinieren Content Assistant und Campaign Assistant das Verst盲ndnis der Kundenabsicht, die Erstellung von Inhalten, die Segmentierung, die Optimierung und die Umsetzung von Kampagnen im Rahmen von Kontrollmechanismen f眉r die Governance.
• Im Bereich Commerce verkn眉pfen Merchandising Assistant, Shopping Assistant und Order Management Assistant Produktsuche, Konversion und Auftragsabwicklung mit den tats盲chlichen Betriebsabl盲ufen.
• Im Vertrieb werden Verk盲ufer durch Sales Assistant, Deal Qualification Assistant und Deal Closing Assistant vom Kaufsignal bis zur Umsetzung unterst眉tzt.
• Im Service verbessern Case Management Assistant und Service Management Assistant die Bearbeitung von F盲llen und die Servicequalit盲t. Hier kommen zus盲tzliche Assistenten zum Einsatz, die f眉r Self-Service-, HR-Service- und Debitoren-Workflows entwickelt wurden.

KI-gest眉tzte Produktsuche und Interaktion, ausgerichtet an der Realit盲t im Unternehmen

Die Zusammenarbeit der 麻豆原创 mit Google folgt demselben Prinzip: Verbindung der KI-gest眉tzten Produktsuche und Kundeninteraktion mit der Umsetzung.

Gemeinsam konzentrieren sich die 麻豆原创 und Google auf drei Priorit盲ten. Erstens: Es kommen die neuesten KI-Modelle, u.听a. Gemini, zum Einsatz, um eine hochwertige Customer Experience zu bieten. Zweitens: Es werden Branchenstandards und offene Protokolle unterst眉tzt, um die Interoperabilit盲t 眉ber Netzwerke hinweg zu 别谤尘枚驳濒颈肠丑别苍. Drittens: Es werden nahtlose, personalisierte Customer Journeys 眉ber mehrere Vertriebskan盲le und Google-Oberfl盲chen wie Shopping und Gemini 别谤尘枚驳濒颈肠丑迟.

Durch die Kombination der von 麻豆原创 verwalteten Gesch盲ftsdaten mit den KI-Funktionen von Google k枚nnen Assistenten und Agenten die Absichten der Kunden aus Storefronts, Suchvorg盲ngen und KI-gest眉tzten Vertriebskan盲len mit 麻豆原创-Commerce- und Auftragsprozessen verkn眉pfen. So wird sichergestellt, dass die Kunden das gezeigt bekommen, was das Unternehmen auch erf眉llen kann.

Dies ist auch der Grund, warum die 麻豆原创 einf眉hrt und Bereiche erweitert, in denen 麻豆原创-Produktdaten eine KI-gest眉tzte Customer Experience dort optimieren k枚nnen, wo sich Kundenabsichten herausbilden. Denn so bleibt die Customer Experience in Echtzeit auf Preise, Best盲nde und die Auftragsabwicklung abgestimmt.

Innovationen in 麻豆原创 Commerce Cloud

Die 麻豆原创 wird in Analystenbewertungen regelm盲脽ig ausgezeichnet, unter anderem im Gartner庐 Magic Quadrant鈩� for Digital Commerce. Hier wurde die 麻豆原创 11 Mal in Folge als f眉hrend eingestuft.

, eingesetzt in den gr枚脽ten Unternehmen, wird nun mit 麻豆原创 Cloud ERP auch auf mittelst盲ndische und wachsende Unternehmen ausgeweitet. Die neue Cloud-ERP-Edition von 麻豆原创 Commerce Cloud bietet einen standardisierten, durchg盲ngigen Ansatz, sorgt f眉r weniger Komplexit盲t, nutzt k眉nstliche Intelligenz nativ und beschleunigt die Wertsch枚pfung. Durch eine enge Integration mit 麻豆原创 Cloud ERP vernetzt sie den gesamten Prozess der Produktsuche bis zur Auftragsabwicklung.

F眉r Unternehmen mit einem hohen Digitalisierungsgrad erweitert 麻豆原创 den Bereich Composable Commerce um neue und modulare Services f眉r Warenkorb und Kaufabwicklung. Diese Services sind in Kernprozesse wie Preisgestaltung, Werbeaktionen, Kundenbindung, Steuern, Zahlungen, Bestand, Bezugsquellenfindung und Auftragsverwaltung 眉ber 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Kontaktpunkte hinweg integriert. So k枚nnen Unternehmen ihre Architektur bei durchg盲ngiger Ausf眉hrung modernisieren.

Dar眉ber hinaus erweitert die 麻豆原创 ihr Partnernetz durch Vercel, um die Entwicklung und Implementierung der Storefront mit optimierter Performance, Skalierbarkeit und modularer Customer Experience im Frontend voranzutreiben.

Im Bereich Zahlungen integriert Unified Payments auf der Basis von Adyen die globale Verarbeitung direkt in den Commerce-Ablauf, um die Integration zu vereinfachen und h枚here Konversionsraten zu erzielen. Dar眉ber hinaus erweitert die 麻豆原创 ihr Open Payment Framework um vorab integrierte Anbieter wie Checkout.com und PayPal, sodass Kunden flexibel Anbieter ausw盲hlen k枚nnen, die sich einfach konfigurieren und nutzen lassen.

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

Mit Vertriebsaktivit盲ten Einblicke in Ergebnisse umsetzen

Customer Experience umfasst auch die Vertriebsaktivit盲ten. Hier ben枚tigen Teams klare Vorgaben f眉r die n盲chsten Schritte und m眉ssen sich darauf verlassen k枚nnen, dass diese Aktivit盲ten erf眉llt werden k枚nnen.

Wir haben in neue Innovationen eingef眉hrt, darunter Funktionen f眉r den Au脽endienst f眉r Einzelhandelsprozesse bei Konsumg眉terherstellern und andere Umgebungen mit Bezug zum Au脽endienst. Diese Funktionen bieten umfassende mobile Benutzererlebnisse, die sich auch offline nutzen lassen. So l盲sst sich der Besuch in der Filiale einfacher planen, die Aktivit盲t in den Filialen besser erfassen und die Umsetzung in Echtzeit steuern.

F眉hrungskr盲fte im Vertrieb gewinnen vernetzte Einblicke, die direkt mit Preis-, Bestands- und Auftragsprozessen verkn眉pft sind 鈥� f眉r eine konsistente Umsetzung und bessere Ergebnisse.

Zuverl盲ssigen autonomen Service skalieren

Autonomous CX wird durch Partnerschaften gest盲rkt, die die Umsetzung erweitern und Vertrauen und Governance bewahren.

kombiniert dessen durch Agentic AI unterst眉tzte Sprach- und digitale Self-Services mit Service-, Auftrags- und Berechtigungsdaten aus 麻豆原创 Service Cloud. Die KI-gest眉tzte Automatisierung kann routinem盲脽ige Interaktionen mit vollst盲ndigem Kontext abwickeln. Wird menschliches Know-how ben枚tigt, erfolgt nahtlos und ohne Unterbrechung eine Eskalation an die Serviceteams. Dank dieses Ansatzes k枚nnen Unternehmen Services skalieren, ohne Vertrauen zu verspielen. Zudem wird sichergestellt, dass die Kundeninteraktion mit den tats盲chlichen Gesch盲ftsprozessen vernetzt bleibt.

Die 麻豆原创 baut auch ihre Partnerschaft mit Amazon aus, um KI-gest眉tzte Services 眉ber Sprach- und digitale Kan盲le hinweg zu skalieren. So werden schneller und konsistenter L枚sungen erm枚glicht, die Serviceausf眉hrung gr眉ndet dabei auf Gesch盲ftsdaten in Echtzeit.

Industry AI im Einsatz

Wir stellen au脽erdem Szenarien f眉r Industry AI vor, die zeigen, wie Assistenten und autonome Funktionen in realer Umgebung funktionieren.

Autonomous Revenue Growth Management unterst眉tzt Teams f眉r die Handelsplanung und Key Account Manager bei Konsumg眉terherstellern mit Vertrieb 眉ber den Einzelhandel, wobei sich der Anwendungsbereich auch auf die Agrarindustrie und den Gro脽handel erstreckt. Branchenspezifische Joule-Assistenten bieten KI-gest眉tzte Einblicke in die Handelsplanung und -umsetzung und helfen Teams dabei, Wachstumschancen zu erkennen, kaufm盲nnische Bedingungen zu optimieren und schneller auf Signale zu reagieren. So wird Wachstum besser planbar, nachgelagerte Ausnahmen lassen sich verringern.

Unified Commerce unterst眉tzt Teams f眉r Merchandising und operative Abl盲ufe in Einzelhandels-, Gro脽handels- und Direktvertriebsmodellen.

Unified Commerce verkn眉pft Bedarfs-, Bestands- und Kundendaten 眉ber alle Kan盲le hinweg, wobei Joule-Assistenten Entscheidungshilfe zu Sortiment, Preisgestaltung und Platzierung leisten. Hierdurch wird die Umsetzung konsistenter und die Entscheidungsfindung schneller.

Die n盲chste Phase der Kundeninteraktion

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

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

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

Von Balaji Balasubramanian ist President und Chief Product Officer, 麻豆原创 CX.

Die hier vorgestellten CX-Innovationen und Szenarien f眉r Industry AI sollen im 3.听Quartal听2026 allgemein verf眉gbar sein.

Die Funktionen, die im Rahmen des autonomen Unternehmens von 麻豆原创 angek眉ndigt wurden, werden 眉berall in 麻豆原创 Cloud ERP ausgef眉hrt, einschlie脽lich 麻豆原创 Cloud ERP Private.

Gartner spricht keine Empfehlung f眉r die in seinen Publikationen beschriebenen Unternehmen, Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen aus und r盲t Technologienutzern nicht, nur die Anbieter mit den h枚chsten Bewertungen bzw. einer sonstigen Bezeichnung zu w盲hlen. Die Publikationen von Gartner geben die Meinungen der Organisation f眉r Erkenntnisse aus Gesch盲ftswelt und Technologie von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenfeststellung ausgelegt werden. Gartner lehnt jegliche ausdr眉ckliche oder stillschweigende Gew盲hrleistung in Bezug auf diese Publikation ab, einschlie脽lich jeglicher Gew盲hrleistung der Marktg盲ngigkeit oder Eignung f眉r einen bestimmten Zweck.

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

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Dies war der Leitgedanke einer , in der Thomas Saueressig, Chief Customer Officer und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创听SE, und Jan Gilg, Global President Customer Success &听Americas und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创听SE, die Vorteile des autonomen Unternehmens verdeutlichten.

Ihre Botschaft war klar: Da KI nicht mehr nur reine Theorie ist, sondern bereits heute praktisch einsetzbar ist, fragen Kunden nicht mehr, ob KI 眉berhaupt wichtig ist, sondern wie sie damit messbare Ergebnisse im gesamten Unternehmen erzielen k枚nnen.

鈥濼ag f眉r Tag gehen Milliarden von Menschen morgens beim Aufstehen ganz selbstverst盲ndlich davon aus, dass alles auf der Welt reibungslos funktioniert鈥�, sagte Saueressig.

Aber das zu erm枚glichen, ist alles andere als einfach. Saueressig machte deutlich, wie viel verborgene Komplexit盲t in allt盲glichen Abl盲ufen steckt 鈥� von Stromnetzen, die in Echtzeit das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage sicherstellen, bis hin zu globalen Lieferketten, die den Warenverkehr 眉ber L盲nder und Kontinente hinweg gew盲hrleisten. Unternehmensabl盲ufe seien, so Saueressig, das unsichtbare R眉ckgrat des heutigen Lebens, auch wenn die meisten Menschen sie nie sehen.

Gilg griff das Thema auf und betonte, dass Kunden heute unter gro脽em Druck st眉nden, ihre KI-Ziele in konkreten Nutzen umzusetzen. Es herrsche eine gro脽e Begeisterung, sagte er, gleichzeitig bestehe aber auch Handlungsdruck.

Kunden m枚chten KI unternehmensweit einsetzen und mit Kernprozessen verkn眉pfen, um einen konkreten Mehrwert zu erzielen. Doch laut Gilg sei das eigentliche Hindernis nicht die KI selbst, sondern die Unternehmenslandschaft um sie herum.

鈥濪as ganz offensichtliche Problem ist, dass KI im Unternehmen komplex ist鈥�, sagte er und wies auf die isolierten Anwendungen und fragmentierten Daten hin, mit denen viele Unternehmen noch zu k盲mpfen haben.

Diese Herausforderung f眉hrte die 麻豆原创 unmittelbar zu ihrer Vision f眉r das , in dem KI in den Gesch盲ftsprozessen eingebettet ist, durch vertrauensw眉rdige Daten verkn眉pft ist und so gesteuert wird, dass sie verl盲sslich und skalierbar ist.

Die Vision des autonomen Unternehmens

鈥濧us dieser Notwendigkeit einer zuverl盲ssigen, nahtlosen Integration ist unsere Vision f眉r das autonome Unternehmen entstanden鈥�, sagte Gilg.

Er stellte es nicht als zuk眉nftiges Konzept dar, sondern als praktisches Betriebsmodell, bei dem KI innerhalb eines vertrauensw眉rdigen Steuerungsrahmens die durchg盲ngige Ausf眉hrung von Prozessen sicherstellt und Menschen die Kontrolle behalten.

Aufgabe der 麻豆原创 sei es, so Saueressig, Kunden auf diesem Weg zu begleiten: 鈥濽nser Ziel ist es, Ihnen zu helfen, sich Schritt f眉r Schritt zu einem autonomen Unternehmen zu entwickeln. 鈥� Wir helfen Ihnen, bereits heute von KI zu profitieren.鈥�

Er verkn眉pfte diesen Ansatz mit RISE with 麻豆原创, den KI-Angeboten der 麻豆原创 und dem Portfolio 麻豆原创 Services and Support mit seinen Servicepl盲nen, die Kunden dabei unterst眉tzen sollen, Innovationen produktiv zu nutzen. Der Schwerpunkt liege darauf, w盲hrend der gesamten Transformation einen Mehrwert zu bieten.

鈥濿enn Sie voll und ganz hinter RISE with 麻豆原创 stehen, m枚chten wir Sie in jeder Phase unterst眉tzen鈥�, sagte Saueressig und stellte klar, dass diese Unterst眉tzung sich auch auf die komplexesten hybriden Landschaften erstrecke 鈥� kein Kunde werde im Stich gelassen.

Lockheed Martin: In Umgebungen mit hohem Risiko kommt Einsatzbereitschaft vor Transformation

Dieses Thema, das 鈥濩ustomer-First鈥�-Prinzip, bildete die 脺berleitung zum n盲chsten Teil der Keynote.  Hier kamen Kunden selbst zu Wort und berichteten aus erster Hand, wie sie ihre Unternehmen in der Praxis transformieren 鈥� ganz ohne graue Theorie oder abstrakte Beispiele, sondern anhand echter, praktischer Erfahrungsberichte.

Den Auftakt der Runde machte der US-Konzern Lockheed Martin mit einer klaren Aussage: Transformation sehe man nicht als Endziel, sondern es gehe vielmehr darum, st盲ndige Einsatzbereitschaft in einer der anspruchsvollsten Umgebungen der Welt sicherzustellen.

鈥濼ransformation ist nicht das Ziel. F眉r uns ist es wichtig, einsatzbereit zu sein鈥�, sagte Maria Demaree, Senior Vice President, Enterprise Business and Digital Transformation und CIO der Lockheed Martin Corporation. Dabei betonte sie, dass es um Menschenleben gehe, denn die Systeme unterst眉tzten die nationale Verteidigung und Missionen mit B眉ndnispartnern. Einsatzbereitschaft, 别谤办濒盲谤迟别 sie, bedeute, 鈥瀒m gesamten Unternehmen schnell, klar und entschlossen handeln zu k枚nnen.鈥�

Der R眉stungs- und Technologiekonzern habe die gr枚脽te Investition in digitale Transformation in seiner Unternehmensgeschichte get盲tigt und richte nun seine Prozesse von Grund auf neu aus. Dabei f眉hre er bislang getrennte Systeme zusammen und integriere KI in einem modellbasierten Unternehmenskonzept, das auf 麻豆原创-Software basiere.

Lockheed Martin operiere in einem streng regulierten Umfeld mit hohen Sicherheits- und Datenanforderungen. Daher konzentriere man sich darauf, Durchlaufzeiten zu verk眉rzen und die Reaktionsf盲higkeit zu verbessern. Demaree betonte: 鈥濼ransformation beginnt nicht mit Technologie. Man muss zuerst die eigenen Prozesse umgestalten.鈥� Die Rolle der 麻豆原创, 别谤办濒盲谤迟别 sie, habe sich gewandelt 鈥� vom Anbieter zum vertrauensw眉rdigen Partner, der das Gesch盲ft von Lockheed Martin und dessen Umfeld wirklich verstehe.

Aeropuertos Argentina: Von reaktivem Winterbetrieb zu proaktiver KI-gest眉tzter Steuerung

Erstmalig in der Geschichte der 麻豆原创 Sapphire betrat ein Kunde aus Lateinamerika die Keynote-B眉hne: der Flughafenbetreiber Aeropuertos Argentina. Das Unternehmen nutzte die Gelegenheit und stellte ein Praxisbeispiel vor: eine Situation im Tagesgesch盲ft, in der Handlungsdruck bestand. Das Beispiel zeigte, wie ein 鈥瀞auberer鈥� Kern und gezielte Innovation schnell Ergebnisse liefern k枚nnen.

Aeropuertos Argentina wickelt 90 Prozent des kommerziellen Flugverkehrs des Landes ab. Ein reibungsloser Flughafenbetrieb ist daher auch bei winterlichen Witterungsverh盲ltnissen 盲u脽erst wichtig. Bisher setzte der Flughafenbetreiber dabei auf manuelle, fragmentierte Prozesse, die jedoch zu steigenden Kosten, erh枚hten Sicherheitsrisiken und Umweltbelastungen f眉hrten. Um dieses Problem anzugehen, hat das Unternehmen einen KI-Agenten namens SNOW (Smart Network for Operative Winter) entwickelt, um Wetterdaten, Start- und Landebahnsensoren, Wartungsprozesse und Betriebsabl盲ufe zu koordinieren.

鈥濿ir haben unseren reaktiven Ansatz durch einen proaktiven Ansatz ersetzt鈥�, 别谤办濒盲谤迟别 Gustavo Sabato, Chief Information Officer von Aeropuertos Argentina, und hob die erwarteten Vorteile hervor, darunter 16 Prozent geringere Kosten sowie weniger CO鈧�-Emissionen. Auch die Umsetzung sei schnell gegangen. Von der Idee bis zum Betrieb seien gerade einmal zw枚lf Wochen vergangen. Die Einf眉hrung sei zun盲chst an zwei Flugh盲fen erfolgt und werde im kommenden Winter auf sechs weitere Flugh盲fen ausgeweitet.

Entscheidend f眉r den Erfolg sei die Umstellung von 麻豆原创 R/3 auf 麻豆原创 S/4HANA im Jahr 2023 gewesen sowie die Entwicklung der L枚sung auf der 麻豆原创 Business Technology Platform. Mehrere nicht standardisierte Datenquellen zu integrieren, sei eine Herausforderung gewesen. Doch nun arbeite das Unternehmen mit 鈥瀗ur einer einheitlichen Datengrundlage鈥�, so Sabato, und daf眉r seien nur minimale manuelle Eingriffe erforderlich. Der Flughafenbetreiber plane, das Konzept 眉ber Argentinien hinaus auf weitere Flugh盲fen auszuweiten, die er in anderen L盲ndern betreibe. Damit unterstrich Sabato, dass eine solide technische Basis unerl盲sslich sei, um mit KI echte operative Ergebnisse zu erzielen.

Exxon Mobil: Clean Core und ein solides Datenfundament

Angesichts des rasanten Wandels durch die weltweite Umstellung auf neue Energiequellen musste ExxonMobil Wege finden, um in den Betriebsabl盲ufen weiterhin agil und anpassungsf盲hig zu bleiben.

Laut Bill Keillor, Vice President bei ExxonMobil Global Services Company, hat der Energiekonzern mit einer Unternehmenstransformation begonnen, um Prozesse zu vereinfachen und von Daten profitieren zu k枚nnen, die durch jahrzehntelange Anpassungen fragmentiert waren. 鈥濽nser Fokus liegt nicht auf kurzfristiger Optimierung, sondern auf langfristiger Agilit盲t: Standardisierung mithilfe von branchenspezifischen Best Practices, der Aufbau eines Clean Core sowie Upgrade-Stabilit盲t鈥�, sagte er.

Er betonte, dass ein Unternehmen sowohl f眉r Transformationsprojekte als auch f眉r seine KI-Strategie eine solide Basis ben枚tige. 鈥濿enn dieses Fundament nicht richtig gelegt wird, wird sich das sp盲ter r盲chen鈥�, f眉hrte er aus.

Zum Abschluss hatte Keillor drei Ratschl盲ge in Bezug auf Transformationsprojekte: Unternehmen m眉ssten sich ihrer Strategie voll bewusst sein und daf眉r sorgen, dass die F眉hrungsebene voll hinter dieser stehe; sie ben枚tigten verl盲ssliche Governance-Grunds盲tze, um schnell konsequente Entscheidungen treffen zu k枚nnen; und sie m眉ssten langfristig mit Partnern zusammenarbeiten, die sie zu H枚chstleistungen anspornten.

Levi Strauss: KI in gro脽em Ma脽stab

Im Zuge seiner beschleunigten Ausrichtung auf das Direktkundengesch盲ft wurde dem Textilunternehmen Levi Strauss klar, dass eine schlanke IT-Landschaft notwendig war, um schnellere Prozesse und eine gr枚脽ere Skalierbarkeit zu erzielen. Wie Jason Gowans, Chief Digital and Technology Officer, erl盲uterte, habe das Unternehmen zun盲chst mithilfe von RISE with 麻豆原创 neun ERP-Systeme in einer einheitlichen globalen IT-Landschaft konsolidiert, Prozesse standardisiert und einen Clean Core aufgebaut.

All das bilde nun die Basis f眉r die ambitionierte KI-Strategie von Levi鈥檚, in deren Rahmen unternehmensweit bereits mehr als 1.000 KI-Agenten im Einsatz seien. Damit habe man bereits sp眉rbare Ergebnisse erzielt, zum Beispiel bei der Auftragsbearbeitung f眉r den Gro脽handel. W盲hrend 80 Prozent der Bestellungen bereits automatisch abgelaufen seien, habe man f眉r die verbleibenden 20 Prozent, die oft von kleineren Kunden 眉ber handschriftliche Notizen, E-Mails oder unstrukturierte Dokumente eingereicht w眉rden, bislang zwei bis f眉nf Tage f眉r die manuelle Bearbeitung ben枚tigt.

鈥濵it den Agenten, die wir mithilfe von 麻豆原创 entwickelt haben, dauert dieser Prozess nun 20 bis 30 Minuten鈥�, so Gowans. F眉r Levi Strauss ist das Fazit eindeutig: Standardisierung schr盲nkt die Agilit盲t keineswegs ein, sondern macht diese m枚glich.

Migration auf Basis von KI

Diese Kundenberichte zeigen, dass Transformation in der Regel einem gemeinsamen Muster folgt: Modernisierung der Kernprozesse, Umstieg auf die Cloud und Erschlie脽ung von Innovationen. 

Die 麻豆原创 demonstrierte zudem, wie KI-gest眉tzte Agenten Kunden dabei helfen k枚nnen, diesen Ansatz durch ein st盲rker integriertes, KI-gesteuertes Transformationskonzept im gro脽en Ma脽stab zu beschleunigen. Die in der vorgestellten Assistenten f眉r Migrationen und Modernisierung sind darauf ausgelegt, Systeme, Daten, Eigenentwicklungen, Konfiguration, Tests und Roll-out-Aktivit盲ten im Rahmen eines durchgehenden Prozesses zu analysieren. Indem fragmentierte, manuelle Aktivit盲ten durch koordinierte Automatisierungsma脽nahmen abgel枚st werden, k枚nnen Vorg盲nge, die fr眉her Wochen in Anspruch nahmen 鈥� angefangen bei der Auswertung der IT-Landschaft bis hin zur Pr眉fung von kundenspezifischem Code 鈥�, nun innerhalb eines einzigen Wochenendes abgeschlossen werden.

Wandel l盲sst weltweite Abl盲ufe nicht ins Stocken geraten

Gilg weitete den Fokus aus und betonte, dass radikale Technologieumbr眉che immer zu Unsicherheit f眉hrten. Aber jede dieser neuen Technologien habe weltweite Abl盲ufe verbessert, indem sie mehr Arbeitspl盲tze sowie neue Gesch盲ftsmodelle und Einnahmequellen geschaffen habe, die vorher unvorstellbar gewesen seien. 脛hnlich verhalte es sich seiner Meinung nach auch mit der Unternehmenssoftware, die durch KI sogar noch unverzichtbarer werde.

Das liege daran, dass die grundlegenden gesch盲ftlichen Anforderungen unver盲ndert blieben; man br盲uchte Systeme, die funktionierten, Menschen, die Einsatz zeigten, und Teams, die zusammenarbeiteten. Laut Gilg werde KI die Unternehmenssoftware nicht ersetzen. KI werde Teil der Unternehmenssoftware und in die Prozesse eingebettet sein, die die Abl盲ufe von Unternehmen am Laufen hielten.

Zum Abschluss griff Saueressig seine Gedanken vom Beginn der Keynote auf: einer Welt, in der die Menschen sich darauf verlassen k枚nnen, dass alles reibungslos funktioniert. In Zeiten rapider Ver盲nderungen und tiefgreifender Umw盲lzungen sei Widerstandsf盲higkeit wichtiger denn je.

鈥濫s ist nicht der Wandel, der die weltweiten Abl盲ufe ins Stocken geraten l盲sst“, so Saueressig. 鈥濪ie Abl盲ufe geraten dann ins Stocken, wenn Unternehmen nicht widerstandsf盲hig genug sind, um mit den Ver盲nderungen Schritt zu halten. Und genau hier kommt die 麻豆原创 ins Spiel.鈥� Er betonte, wie wichtig Menschen in Zeiten des Umbruchs seien und dass es bei Transformation nicht nur um Technologie und KI gehe. Transformation bleibe eine zutiefst menschliche Angelegenheit und werde von den Menschen gepr盲gt, die Technologie und KI entwickelten und nutzten. 鈥濪ie Zukunft wird nicht von KI gestaltet, sondern von uns鈥�, fasste er zusammen.

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麻豆原创 und Anthropic haben eine Ausweitung ihrer Zusammenarbeit angek眉ndigt, um Unternehmen modernste KI-L枚sungen bereitzustellen. Dabei wird Claude, das KI-Modell von Anthropic f眉r logisches Schlussfolgern und agentenbasierte Funktionen, in das KI-gest眉tzte L枚sungsportfolio von 麻豆原创 integriert, das bereits mit Joule und Joule Agents aufwartet.听听

Wie auf der diesj盲hrigen Kundenkonferenz 厂础笔听厂补辫辫丑颈谤别 angek眉ndigt, werden Anthropic und 麻豆原创 gemeinsam die Funktionen f眉r KI-Agenten von Claude in die neue 麻豆原创听Business AI Platform integrieren. Ziel ist es, die Vision der 麻豆原创 f眉r das autonome Unternehmen im Zeitalter der agentenbasierten KI voranzutreiben. Die 麻豆原创 verf眉gt 眉ber mehr als 50 Jahre Erfahrung im Bereich Gesch盲ftsanwendungen und den damit einhergehenden Prozessen, Daten und Grundlagen zur Unternehmenssteuerung. Dieses Know-how kommt im Rahmen der Zusammenarbeit entsprechend zum Tragen.

Die Kooperation f眉gt sich in das KI-Konzept der 麻豆原创 ein, das die Unterst眉tzung beliebiger Modelle durch ein offenes 脰kosystem 别谤尘枚驳濒颈肠丑迟. Kunden erhalten somit mehr M枚glichkeiten und Flexibilit盲t, um auf die sich stets 盲ndernden Anforderungen in Bezug auf KI reagieren zu k枚nnen.听Durch die direkte Verkn眉pfung von Claude mit der 麻豆原创听Business AI Platform werden KI-Agenten in der Lage sein, Aufgaben zu erledigen 鈥� angefangen bei Quartalsabschl眉ssen 眉ber die Beantwortung komplexer Mitarbeiterfragen zu Urlaubsantr盲gen bis hin zur Umleitung w盲hrend der Auslieferung von Bestellungen durch Lieferanten. Dabei erfolgt die Koordination 眉ber 麻豆原创听S/4HANA, die L枚sungen 麻豆原创听SuccessFactors und 麻豆原创听Ariba sowie andere Systeme auf Grundlage von Model-Context-Protocol-Standards (MCP).

鈥濽nsere offene Plattform sorgt daf眉r, dass wir eng mit weltweit f眉hrenden Unternehmen innerhalb unseres Portfolios verbunden sind. Gemeinsam mit Anthropic bauen wir etwas auf, das f眉r unsere Kunden besonders wertvoll ist鈥�, sagte Christian Klein, Vorstandsvorsitzender der 麻豆原创 SE. 鈥濪as autonome Unternehmen ben枚tigt KI, die mit dem Gesch盲ftskontext vertraut ist und im Rahmen der Kontrollmechanismen agiert, auf die sich Unternehmen verlassen. Und unsere Partnerschaft mit Claude spielt dabei eine wichtige Rolle.鈥�

鈥濿ir haben Claude entwickelt, um die Arbeitsprozesse von Unternehmen zu unterst眉tzen, zum Beispiel den Bilanzabschluss, Umleitungen w盲hrend der Auslieferung von Bestellungen im Fall von Verz枚gerungen oder das Genehmigen von Kostenabrechnungen, um nur einige zu nennen鈥�, so Daniela Amodei, Mitbegr眉nderin und President von Anthropic. 鈥濵it Claude auf der 麻豆原创 Business AI Platform finden diese Aktivit盲ten direkt in den Systemen statt, die Unternehmen bereits nutzen 鈥� auf Grundlage des Vertrauens und der Governance-Grunds盲tze, die 麻豆原创-Kunden gewohnt sind.鈥� 

Claude bietet agentenbasierte Funktionen und Konnektivit盲t zu Joule

Joule von 麻豆原创 ist ein KI-Assistent, der Teams hilft, schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem kontextbezogene und sicherere KI direkt in 麻豆原创-Gesch盲ftsabl盲ufe und Workflows von Fremdsystemen eingebettet wird. 麻豆原创 weitet die Funktionen von Claude nun auf Joule aus und plant, die leistungsstarken Funktionen f眉r KI-Agenten von Anthropic in die neue 麻豆原创 Business AI Platform zu integrieren.

Mit der engeren Integration von Claude und dem Zugriff auf Frontier-Modelle von Anthropic werden 麻豆原创-Kunden unter anderem von den folgenden zus盲tzlichen agentenbasierten Funktionen profitieren k枚nnen:

• Bessere Ableitung von Erkenntnissen bei komplexen Aufgaben.听Mithilfe von Claude k枚nnen Agenten konkrete Ma脽nahmen f眉r Hunderttausende von 麻豆原创-Kunden im Finanz- und Personalwesen, in der Beschaffung und in der Lieferkette ausf眉hren. Agenten greifen 眉ber Claude auf die 麻豆原创听Business AI Platform zu. So sind sie in der Lage, den Gesch盲ftskontext auf Basis von 麻豆原创-Daten zu verstehen, k枚nnen fundiertere Entscheidungen treffen und sicher innerhalb etablierter Prozesse arbeiten. Ein Treasury-Manager kann Joule beispielsweise bitten, anl盲sslich eines Meetings mit einem Finanzinstitut eine Pr盲sentation f眉r den Finanzvorstand vorzubereiten. Innerhalb weniger Minuten erh盲lt er so eine fertige Pr盲sentation mit aktuellen Daten und Analysen sowie Hinweisen auf finanzielle Risiken. Aufgaben, die zuvor Stunden manuellen Aufwands in Anspruch nahmen, k枚nnen nun innerhalb von Minuten erledigt werden.听

• Agentenbasierte KI, die den Gesch盲ftskontext versteht. Claude arbeitet mit Gesch盲ftskontext aus den Unternehmenssystemen von 麻豆原创 sowie aus anderen 眉ber MCP angebundenen Tools. Schritt f眉r Schritt werden Daten abgerufen, Aktualisierungen vorgenommen, Genehmigungen angesto脽en und Aufgaben abgearbeitet.听Anthropic und 麻豆原创 werden strategisch zusammenarbeiten, um benutzerdefinierte Agenten und agentengest眉tzte Workflows in 麻豆原创 zu entwickeln. So k枚nnen Prozesse f眉r wichtige Branchen wie den 枚ffentlichen Sektor, das Gesundheits- und Bildungswesen, Biowissenschaften und die Versorgungswirtschaft optimiert werden. Dabei werden die Expertise von 麻豆原创 bei Unternehmensanwendungen und KI mit den Funktionen f眉r KI-Agenten und den F盲higkeiten zum Schlussfolgern von Claude kombiniert.

KI in die Systeme integrieren, auf die sich Unternehmen verlassen

Da KI zunehmend nicht mehr nur eine beratende Funktion aus眉bt, sondern auch handelt, ist Vertrauen entscheidend 鈥� insbesondere innerhalb von Unternehmen und in regulierten Branchen. Anthropic bettet sichere, zuverl盲ssige KI in die Prozesse ein, auf die sich Unternehmen verlassen. Wenn die KI in der Umgebung eines 麻豆原创-Kunden einen Auftrag anpasst, einen Workflow ausl枚st oder eine Empfehlung abgibt, geschieht dies innerhalb derselben Kontrollmechanismen, die menschliche Entscheidungen steuern: den Genehmigungsprozessen, Richtlinien und Compliance-Strukturen, die bereits in 麻豆原创-L枚sungen enthalten sind.

Anthropic und 麻豆原创 planen, dieses Konzept gemeinsam umzusetzen, indem sie Claude mit der Reichweite und Skalierbarkeit von 麻豆原创 kombinieren. Unternehmen k枚nnen so die Experimentierphase hinter sich lassen und diese Funktionen in ihren grundlegenden Gesch盲ftsabl盲ufen umsetzen.  

Philipp Herzig ist CTO und Mitglied des Erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

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In seiner Er枚ffnungsrede auf der Kundenkonferenz 麻豆原创 Sapphire in Orlando, Florida, erl盲uterten Klein und andere 麻豆原创-Vorstandsmitglieder, wie die 麻豆原创 agentenbasierte KI in die wichtigsten globalen Gesch盲ftsabl盲ufe integrieren m枚chte, damit Menschen und KI den wachsenden Anforderungen der globalen Wirtschaft auf gewinnbringende, strategische und sichere Weise begegnen k枚nnen.

鈥濰eute bin ich besonders stolz darauf, unsere neue 麻豆原创 Business AI Platform vorzustellen, die die Grundlage f眉r unsere Vision der Gesch盲ftswelt von morgen bildet: das autonome Unternehmen, in dem Agenten Gesch盲ftsprozesse abwickeln und Sie sich auf das konzentrieren k枚nnen, was wirklich z盲hlt鈥�, so Klein.

Unternehmens-KI stehe an einem Wendepunkt, 别谤办濒盲谤迟别 er den 30.000 Zuschauern seiner Keynote, die vor Ort und virtuell teilnahmen. Und die 麻豆原创 sei bestens positioniert, Kunden das zu bieten, was sie ben枚tigten, um sich zu autonomen Unternehmen zu entwickeln.

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Unternehmens-KI ist unerl盲sslich

Unternehmen aus zahlreichen Branchen investieren verst盲rkt in k眉nstliche Intelligenz (KI), doch viele haben noch immer M眉he, diese Investition in einen konkreten gesch盲ftlichen Mehrwert umzusetzen. Das Fazit auf der 麻豆原创 Sapphire war eindeutig: Es handelt sich hierbei nicht um ein Technologieproblem, sondern um ein Problem mit dem Kontext und der Umsetzung.

鈥濫ine Genauigkeit von 80 Prozent mag bei KI-Anwendungen f眉r Endverbraucher ausreichend sein鈥�, sagte Klein. 鈥濧ber wenn es darum geht, die gr枚脽ten Unternehmen der Welt zu f眉hren, dann sind 80 Prozent einfach nicht gut genug. Sie [gro脽e Sprachmodelle] sollten nicht raten; sie sollten pr盲zise, richtlinienkonforme und sichere Ergebnisse liefern.鈥� 

Klein merkte an, dass KI zwar nahezu 眉berall eingesetzt werde, ein messbarer gesch盲ftlicher Nutzen jedoch nach wie vor nur schwer zu realisieren sei. Er berief sich auf eine k眉rzlich durchgef眉hrte Umfrage der Stanford University zum Thema KI und berichtete, dass fast jedes Unternehmen heute KI nutze, dies aber nur begrenzt profitabel sei.

Zur眉ckzuf眉hren sei dies auf eine strukturelle L眉cke, so Klein. An der sichtbaren Spitze des Eisbergs der Unternehmens-KI k枚nne man sehen, dass gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) bei Aufgaben, f眉r die sie mit 枚ffentlich zug盲nglichen Daten trainiert worden seien, immer besser werden w眉rden. Doch unter der Wasseroberfl盲che verberge sich das, was Unternehmen wirklich ben枚tigten: eine KI, die gesch盲ftskritische Daten und durchgehende Prozesse nachvollziehen und dabei Vorgaben f眉r Sicherheit, Gesetzeskonformit盲t und Unternehmenssteuerung einhalten k枚nne.

ERP als Grundlage f眉r Unternehmens-KI

Die Antwort der 麻豆原创 auf diese Herausforderung beginne mit dem, was Klein als 鈥瀌as Gehirn jedes Unternehmens“ bezeichnete: sein ERP-System. Seit mehr als 50 Jahren biete die 麻豆原创 L枚sungen, die fundiertes Fachwissen mit Gesch盲ftsprozessen und Datendom盲nen integrierten. Gleichzeitig ber眉cksichtigten diese L枚sungen Governance-Anforderungen, Compliance-Kontrollen und individuelle Unternehmenskonfigurationen und pr盲gten dadurch die Gesch盲ftsabl盲ufe von Unternehmen.

In Rahmen der neuen Unternehmensvision plane die 麻豆原创 jetzt, dieses kollektive Wissen in KI-Agenten einflie脽en zu lassen, wodurch diese durch Tausende von Gesch盲ftsprozessen navigieren, aus 眉ber 7 Millionen Datenfeldern ausw盲hlen und Identit盲ts- und Zugriffsberechtigungen pr眉fen k枚nnten, bevor sie Ergebnisse lieferten.

鈥濿ir kombinieren LLMs mit unserem 眉ber 50 Jahre hinweg gesammelten fachlichen Know-how, das in unseren ERP-Systemen gespeichert ist. Aber daf眉r mussten wir nichts weniger tun, als unser Unternehmen komplett neu zu erfinden鈥�, berichtete er dem Publikum. 鈥濰eute freuen wir uns sehr, Ihnen die neue 麻豆原创 und unsere Vision f眉r das autonome Unternehmen zu zeigen.鈥�

麻豆原创 Business AI Platform

Um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, stellten 麻豆原创-F眉hrungskr盲fte auf der B眉hne eine Reihe wichtiger Innovationen vor, angefangen bei der Einf眉hrung der neuen 麻豆原创 Business AI Platform, einer einheitlichen Architektur, die die 麻豆原创 Business Technology Platform, 麻豆原创 Business Data Cloud und AI Foundation unter einem Dach zusammenbringt.

鈥濪as Herzst眉ck dieser neuen Plattform ist der umfangreiche Context Layer鈥�, erl盲uterte Klein. 鈥濰ier statten wir die KI-Agenten mit fundiertem Wissen aus dem ERP-Gesch盲ftsbereich aus. Unsere Knowledge Graphs liefern unseren KI-Agenten nun einen Kompass, eine Landkarte, um den richtigen Prozess und die richtigen Daten
in Ihrer ERP-Landschaft zu finden. Und um den Agenten noch mehr Kontext zu geben, haben wir auch unsere neuen 麻豆原创听Domain Models eingef眉hrt. Sie wurden mit 麻豆原创-Code trainiert, um die Gesch盲ftslogik Ihres Unternehmens noch besser zu verstehen.鈥�

Aber die 麻豆原创 gehe noch weiter: 鈥濪a Sie in Ihrem Unternehmen nicht nur mit 麻豆原创-L枚sungen arbeiten, m眉ssen unsere KI-Agenten auch Daten aus Fremdsystemen verstehen. Aus diesem Grund haben wir unsere 麻豆原创听Business Data Cloud in die Kontextebene integriert, um eine zentrale semantische Datenschicht f眉r 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten zu schaffen.听Keine Silos mehr, kein Datensalat 鈥� denn kein KI-Agent ist in der Lage, ein defektes Datenmodell zu kompensieren.鈥�

Philipp Herzig, Chief Technology Officer der 麻豆原创, griff die Ausf眉hrungen von Klein auf und stellte die 麻豆原创听Business AI Platform im Detail vor. Er sagte, dass diese darauf ausgelegt sei, die Akzeptanzl眉cke f眉r KI-Agenten in Unternehmen zu schlie脽en, indem sie Ergebnisse, Schnelligkeit und Kontext liefere und die Praxistauglichkeit f眉r Unternehmen gew盲hrleiste. 鈥濪as ist der Ort, an dem man KI entwickelt, steuert, Kontext bereitstellt und ihre F盲higkeit zum logischen Schlussfolgern st盲rkt鈥�, sagte er.

Herzig erl盲uterte, dass die Plattform um drei Ebenen herum strukturiert sei: den Context Layer, 眉ber den Klein bereits gesprochen hatte, den Build Layer und den Governance Layer. 鈥濧genten sind nur so leistungsf盲hig wie der Kontext, mit dem sie arbeiten鈥�, betonte er. 鈥濬ehlender Kontext ist der Hauptgrund daf眉r, dass Projekte im Bereich Unternehmens-KI keinen Mehrwert liefern.鈥�

Innerhalb des Build Layer der neuen Plattform sei die neue L枚sung Joule Studio darauf ausgerichtet, die gesch盲ftlichen Herausforderungen eines Unternehmens zu verstehen. Zudem k枚nne man hier schnell und einfach neue KI-Agenten gestalten.

Der Governance Layer sei die dritte Ebene, die vom neuen 麻豆原创 AI Agent Hub auf Grundlage von 麻豆原创 LeanIX gest眉tzt werde. Diese Ebene biete ein Steuerungszentrum, 眉ber die alle KI-Agenten 鈥� sowohl aus 麻豆原创- als auch aus Nicht-麻豆原创-Systemen 鈥� identifiziert, verwaltet und gelenkt werden k枚nnten. Der Governance Layer werde im dritten Quartal allgemein verf眉gbar und ohne zus盲tzliche Kosten in der 麻豆原创 Business AI Platform enthalten sein.

Anschlie脽end trat Rob Fisher, Global Head of Advisory bei KPMG, zu Herzig auf die B眉hne. Auch er sprach davon, dass sich der KI-Markt ver盲ndere: 鈥濾on Kunden h枚re ich, dass ganz klar ein Wandel stattfindet. Sie gehen von KI-Pilotprojekten dazu 眉ber, KI und Agenten in Arbeitsabl盲ufe zu integrieren. Erst in der Umsetzung und der Anpassungsf盲higkeit der Unternehmen zeigt sich, wer die Marktf眉hrer sind, die sich klar vom Wettbewerb absetzen.鈥�

麻豆原创 Autonomous Suite

麻豆原创-Vorstandsmitglied Muhammad Alam, 麻豆原创听Product & Engineering, kn眉pfte daran an und gab bekannt, dass das SaaS-Anwendungsportfolio der 麻豆原创 zur 麻豆原创听Autonomous Suite werde, was die 麻豆原创 als die bedeutendste Weiterentwicklung des 麻豆原创-Anwendungsgesch盲fts in der Unternehmensgeschichte bezeichnet.

Die Suite umfasst f眉nf autonome Gesch盲ftsbereiche: Autonomous Finance, Autonomous Spend, Autonomous Supply Chain Management, Autonomous HCM und Autonomous CX, mit mehr als 200 Agenten und 眉ber 50 Assistenten, die in den n盲chsten Monaten verf眉gbar sein werden. Jeder Assistent ist zentralen Benutzerrollen zugeordnet und mit festgelegten KPIs verkn眉pft, die 眉ber den 麻豆原创 AI Agent Hub verfolgt werden.

鈥濪ie 麻豆原创 Autonomous Suite vereint unser fundiertes Prozesswissen, Daten mit umfangreicher Semantik und integrierte Governance und Compliance鈥�, sagte Alam. 鈥濪iese Agenten sind als zentrales Ziel auf bestimmte Ergebnisse ausgerichtet. Jeder Assistent hat eine vorgegebene Reihe von Kennzahlen, die er zu erf眉llen hat.鈥�  

鈥濪ie Grundlage f眉r die 麻豆原创听Autonomous Suite bilden sofort einsatzbereite Agenten 鈥� Hunderte von Agenten, die alle Kernprozesse abdecken鈥�, erl盲uterte er. 鈥濪iese Agenten werden unter sogenannten Assistenten oder Joule-Assistenten geb眉ndelt. Wir haben diese Assistenten Rollen in s盲mtlichen Kernprozessen eines Unternehmens zugeordnet. Denn wenn man von KI profitieren will, besteht der erste Schritt darin, den Mitarbeitenden zu erm枚glichen, mehr zu erreichen, ihre Arbeit zu verbessern oder etwas zu tun, was bisher nicht m枚glich war.“

Mit Joule, so Muhammad weiter, ver盲ndert die 麻豆原创 grundlegend die Art und Weise, wie Nutzer in Zukunft mit 麻豆原创-Anwendungen arbeiten werden.

鈥濿ir nennen dies Joule Spaces. Und zusammen mit der vertrauten dialogorientierten Kommunikation in Joule und Joule Studio 2.0 bildet dies nun Joule Work, wie wir es nennen鈥�, 别谤办濒盲谤迟别 er.

鈥濲oule Work ist ein enormer Schritt nach vorn, wenn es darum geht, die bisherigen Funktionen von Joule zu optimieren鈥�, sagte Alam. 鈥濵it Joule Work erweitern wir Joule um eine Claw-basierte Agenten-Infrastruktur, zusammen mit Computer- und Dateizugriff, besserer Unterst眉tzung f眉r offene Standards wie MCP und A2A, Zugang zu einer umfassenderen Wissensdatenbank und nat眉rlich beeindruckenden dynamischen Visualisierungen.鈥� 

Industry AI: H&M- und branchenspezifische Transformation

W盲hrend der Keynote stellte Sebastian Steinh盲user, Chief Operating Officer der 麻豆原创, die 鈥濱ndustry AI鈥�-Initiative vor, mit der KI-gest眉tzte L枚sungen bereitgestellt werden, die auf jahrzehntelanger branchenspezifischer Erfahrung in 26 Branchen basieren. Er hob hervor, wie der 麻豆原创-Kunde Takeda in der Life-Sciences-Branche durch das Branchenszenario Autonomous Regulated Manufacturing Produktivit盲tssteigerungen von bis zu 10 %, eine Verringerung der Umsatzeinbu脽en durch Fehlbest盲nde von bis zu 25 % und eine Reduzierung der Sicherheitsbest盲nde von bis zu 5 % erziele.

Anschlie脽end kam Ellen Svanstr枚m, CDIO der H&M Group, auf die B眉hne und erl盲uterte, wie der Modeh盲ndler KI in seine gesamte Wertsch枚pfungskette integriert. Auf Basis von RISE with 麻豆原创, 麻豆原创 Business Data Cloud, 麻豆原创 Commerce Cloud und 麻豆原创-SuccessFactors-L枚sungen hat H&M einen Store Intelligence Agent entwickelt, der Echtzeitdaten verarbeitet, um konkrete Empfehlungen f眉r Filialleiter zu generieren. Svanstr枚m stellte auch den KI-gest眉tzten InStore Concierge vor, einen kundenbezogenen Agenten, der digitalen und physischen Einzelhandel durch individualisierte Outfit-Empfehlungen und 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 in Echtzeit verbindet.

RISE with 麻豆原创 und 麻豆原创 GROW: Der Weg zum autonomen Unternehmen

Zur眉ck auf der B眉hne betonte Klein, dass die Einf眉hrung von Technologie allein noch keinen gesch盲ftlichen Nutzen bringe.

鈥濿enn Sie KI-Agenten einfach nur in Ihre Systemlandschaft einbinden, wird der Mehrwert gleich Null sein鈥�, bekr盲ftige er.

Er sprach zudem 眉ber den Wandel zum autonomen Unternehmen und 别谤办濒盲谤迟别, dass dieser konsequentes Change Management erfordere. 鈥濪ie Einf眉hrung von KI geht Hand in Hand mit der 脛nderung von Gesch盲ftsprozessen und der Schulung von Endanwendern鈥�, betonte Klein.

Um Kunden auf diesem Weg zu unterst眉tzen, k眉ndigte die 麻豆原创 eine umfassende Neuausrichtung ihrer Angebote RISE with 麻豆原创 und 麻豆原创 GROW an. Kunden von RISE with 麻豆原创 wird vertraglich best盲tigt, dass sie im ersten Jahr drei aktivierte Joule-Assistenten erhalten. Mit dem Max Success Plan l盲sst sich die Einf眉hrung dann auf das gesamte Unternehmen ausweiten. 

Kunden von 麻豆原创 GROW erhalten bereits vom ersten Tag an Zugriff auf mehr als 20 KI-Assistenten. Eine KI-gest眉tzte Toolchain hilft ihnen, den Produktivstart innerhalb weniger Wochen zu vollziehen. Neue Partnerschaften mit Palantir und Accenture zielen darauf ab, die komplexesten Migrationsszenarien zu unterst眉tzen.

Abschluss der Keynote: Das autonome Unternehmen

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

鈥濿ir haben gezeigt, wie die 麻豆原创 Business AI Platform das Versprechen von Unternehmens-KI einl枚st. Die Plattform stellt die Daten, Prozesse und Governance bereit, die die KI ben枚tigt, um pr盲zise und sichere Ergebnisse im gro脽en Ma脽stab zu liefern. Mit der 麻豆原创 Autonomous Suite haben wir eine L枚sung vorgestellt, in der Anwendungen f眉r Sie analysieren, entscheiden und handeln. Und wir haben gezeigt, wie sich Change Management mit RISE with 麻豆原创 sicherstellen l盲sst. Gemeinsam mit Kunden und Partnern haben wir gezeigt, wie 麻豆原创 Unternehmen dabei unterst眉tzt, die Vision des Autonomen Unternehmens Wirklichkeit werden zu lassen鈥�, f眉hrte Klein aus.

鈥濻eit 眉ber 50 Jahren definieren wir immer wieder neu, wie Unternehmen ihre Gesch盲fte abwickeln. Indem wir das ERP-Wissen der 麻豆原创 in die neue 麻豆原创 Business AI Platform integrieren, l枚sen wir eine der gr枚脽ten Herausforderungen, vor denen Unternehmen heute stehen: Wie l盲sst sich KI in echten Gesch盲ftswert verwandeln?鈥� Abschlie脽end sagte er: 鈥濴ange Verhandlungen, St枚rungen in Lieferketten und fehlende Transparenz in Finanzprozessen geh枚ren der Vergangenheit an. Nun beginnt eine neue 脛ra: Willkommen im autonomen Unternehmen.鈥�

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Auf der 麻豆原创 麻豆原创PHIRE wird diese Mission jetzt f眉r ein grundlegend ver盲ndertes Umfeld neu definiert. Denn alle Branchen stehen heute vor derselben Herausforderung: Erfolg h盲ngt nicht mehr nur davon ab, was Fachkr盲fte wissen, sondern wie gut sie dieses Wissen zusammen mit KI einsetzen k枚nnen.

Die Technologie hat sich l盲ngst weiterentwickelt. Was Unternehmen heute voneinander unterscheidet, ist nicht der Zugang zu Innovationen, sondern die F盲higkeit, die damit gewonnenen Erkenntnisse in Ergebnisse umzusetzen. Nach Angaben des stellen Qualifikationsl眉cken das gr枚脽te Hindernis bei der Transformation dar 鈥� noch vor Investitionsbeschr盲nkungen und komplexen gesetzlichen Anforderungen. Um diese L眉cke zu schlie脽en, reicht es nicht, einfach mehr Schulungen anzubieten. Ein grunds盲tzliches Umdenken ist notwendig: Wie werden Qualifikationen best盲tigt, ausgebaut und kontinuierlich weiterentwickelt?

Zertifizierung neu gedacht

, die widerspiegeln, wie Fachkr盲fte heute arbeiten. Bei mehr als 100 Zertifizierungen wurden die bisherigen Multiple-Choice-Tests durch zwei Pr眉fungstypen ersetzt: szenariobasierte und systembasierte Pr眉fungen. Die Kandidaten m眉ssen in Rollensimulationen fallbasierte Problemstellungen l枚sen und in  simulierten 麻豆原创-Systemen, die echte Komplexit盲t abbilden, an konkreten Aufgaben arbeiten. W盲hrend der Pr眉fungen d眉rfen sie auch KI-Tools nutzen. Dies ist bewusst so vorgesehen und keine Ausnahme.

Hier vollzieht sich ein grundlegender Wandel. Bei der Zertifizierung steht nicht mehr die Wissensabfrage im Mittelpunkt. Es geht vielmehr darum, bestimmte F盲higkeiten zu demonstrieren: mit Unklarheiten umzugehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und KI gezielt als Hilfsmittel einzusetzen, ohne sich blind auf sie zu verlassen. Nach diesem Modell wurden bereits mehr als 100.000 Pr眉fungen abgelegt.

Lernen findet parallel statt

Im ver盲ndert KI die Art und Weise, wie Fachkr盲fte mit Inhalten arbeiten. In den Kunden- und Partnereditionen der Plattform stehen ausgew盲hlte Funktionen von Google NotebookLM zur Verf眉gung.

Es findet Eine Verlagerung statt: weg vom passiven Konsum hin zu einer aktiven Auseinandersetzung. Lernende k枚nnen 麻豆原创-Inhalte in 眉ber 80 Sprachen nutzen, gezielt Fragen stellen und pr盲zise Antworten erhalten 鈥� inklusive direkter Verweise auf offizielle Materialien. Dar眉ber hinaus erstellt die KI erg盲nzende Formate: Podcasts f眉r Situationen, in denen ein Bildschirm unpraktisch ist, zum Beispiel beim Pendeln, auf Reisen oder einfach in Pausen vom Schreibtisch. Die Podcasts eigenen sich f眉r passives Zuh枚ren, aber auch f眉r interaktive Gespr盲che mit KI-Moderatoren sind m枚glich. Hinzu kommen FAQ-Sammlungen, Lernleitf盲den, Mindmaps, Zeitpl盲ne, Briefing-Dokumente und Video眉bersichten. So passt sich das Lernen an die individuellen Bed眉rfnisse und den verf眉gbaren Zeitrahmen an.

Die Erstanwenderzahlen sprechen f眉r sich: 脺ber 7.500 Benutzer arbeiten bereits mit diesen Funktionen. meldet eine um 50 Prozent schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender. Und hat den 麻豆原创 Learning Hub zur zentralen Plattform gemacht, um Talente auf das Zeitalter von Agentic AI vorzubereiten. Der Trend ist eindeutig: Lernen wird Teil des Arbeitsalltags. Es findet nicht davon getrennt statt.

Das Datenfundament schaffen

Parallel dazu widmet sich die 麻豆原创 einer Grundvoraussetzung effektive KI: den Daten.  Viele Unternehmen arbeiten noch immer mit fragmentierten und inkonsistenten Datenlandschaften, was den Nutzen von KI-Initiativen erheblich einschr盲nkt. Der Lernpfad vermittelt die Kompetenz, Unternehmensdaten zu verkn眉pfen, zu strukturieren und zu verwalten, damit KI-Systeme auf einer verl盲sslichen Basis arbeiten k枚nnen.

Diese F盲higkeit wird zunehmend strategisch wichtig. Unternehmen, die ein solides Datenfundament schaffen, sind in der Lage, schneller Einblicke zu gewinnen und Ma脽nahmen zu ergreifen. Sie k枚nnen KI besser skalieren und erzielen konsistentere Gesch盲ftsergebnisse. In diesem Sinne ist die Datenarchitektur kein reines Backend-Thema mehr, sondern ein zentraler Hebel f眉r die Transformation des gesamten Unternehmens.

Skills in gro脽em Ma脽stab

Die 麻豆原创 hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 12 Millionen Menschen fit f眉r den Umgang mit KI zu machen. Daf眉r muss sie den Zugang zu Lernangeboten erleichtern, wobei Umfang und Relevanz der Lerninhalte gleichbleiben sollten. Ausgew盲hlte wie stehen jetzt ohne Anmeldung und kostenfrei zur Verf眉gung. Fachkr盲fte erhalten so unabh盲ngig von ihrer Karrierestufe direkten Einblick in die Business-AI-Strategie der 麻豆原创.

Rollenbasierte Lernpfade erm枚glichen eine gezielte Weiterentwicklung f眉r wichtige Rollen wie Enterprise Architects. Ein eigener Kurs zum Thema 鈥濩lean Core“ hilft Unternehmen dabei, ihre 麻豆原创-S/4HANA-Landschaften so aufzustellen, dass schnellere Innovationszyklen und eine effizientere Einf眉hrung neuer Funktionen m枚glich sind.

Um Kompetenzen in m枚glichst gro脽er Breite aufzubauen, bedarf es auch der Reichweite des Partnernetzes. Durch die Partnerschaft mit Accenture LearnVantage erweitert die 麻豆原创 den und kombiniert von 麻豆原创 erstellte Inhalte und Schulungssysteme mit der nachgewiesenen Erfahrung von Accenture LearnVantage bei der Entwicklung von Technologiekompetenzen f眉r Unternehmenskunden.  Auf diese Weise entsteht ein durchg盲ngiger Lernpfad: von den Grundlagen 眉ber praktische Erfahrung bis zur Zertifizierung. Genauso entwickeln Fachkr盲fte ihre Kompetenzen in der Praxis: Schritt f眉r Schritt, im jeweiligen Kontext und mit Bezug zur realen Anwendung.

Ein grundlegender Wandel

Diese Entwicklungen deuten auf einen grundlegenden Wandel hin. Lernen findet nicht mehr punktuell statt. Es erfolgt kontinuierlich, passt sich an und ist fest im Arbeitsalltag verankert. Die Teilnahme an Lernangeboten der 麻豆原创 ist im Jahresvergleich um 33 Prozent gestiegen. Ein klares Zeichen daf眉r, dass Unternehmen Kompetenzen zunehmend als strategische Ressource in einer KI-gest眉tzten Wirtschaft begreifen.  Das autonome Unternehmen sieht in jeder Branche anders aus 鈥� und damit auch die F盲higkeiten, die es ben枚tigt.

Auf der 麻豆原创 麻豆原创PHIRE feiert die 麻豆原创 30 Jahre Zertifizierung. Aber dabei blickt sie nicht zur眉ck, sondern nach vorn und definiert Zertifizierung neu. Die Zertifizierung wird zu einem Nachweis der Handlungs- und Probleml枚sungsf盲higkeit. Das Lernen wird zu einem laufenden Prozess, der sich weiterentwickelt, so wie sich auch Technologie und Gesch盲ftsanforderungen weiterentwickeln.

In einer von KI gepr盲gten Welt entsteht Wettbewerbsvorteil nicht allein durch den Zugang zu Technologie. Entscheidend ist die F盲higkeit, sie gezielt einzusetzen. Branchen眉bergreifend zeigt sich dasselbe Muster: Wie schnell Unternehmen Nutzen aus KI ziehen, h盲ngt von der F盲higkeit ab, sie gezielt einzusetzen.

Mehr zu diesen Neuerungen und dazu, wie die 麻豆原创 Unternehmen beim Aufbau von KI-Kompetenzen im gro脽en Ma脽stab unterst眉tzt, erfahren Sie im .

Andre Bechtold ist President und Leiter des Bereichs 麻豆原创 Industries听&听Experiences

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Die Erwartungen, dass Lieferungen p眉nktlich und zuverl盲ssig erfolgen, sind nach wie vor hoch. Die Unternehmen sind mit einer sich schnell ver盲ndernden Nachfrage konfrontiert, die globalen Netzwerke werden komplexer und der Kostendruck steigt. Die Verwaltung des Umlaufverm枚gens wird schwieriger. Deshalb suchen sie nach Wegen, Erkenntnisse schneller und einheitlicher in konkrete Ma脽nahmen umzusetzen 鈥� und zwar entlang der gesamten Lieferkette.  

Seit 眉ber 50 Jahren unterst眉tzt 麻豆原创 Unternehmen dabei, intelligentere, st盲rker vernetzte Lieferketten aufzubauen. Auf der 麻豆原创 Connect im Oktober haben wir 麻豆原创 Supply Chain Orchestration vorgestellt. Damit wurde eine Grundlage geschaffen, um Probleme zu erkennen, Ma脽nahmen zu koordinieren und die Ausf眉hrung 眉ber komplexe Liefernetzwerke hinweg zu verbinden. Mit den auf der 麻豆原创 麻豆原创PHIRE angek眉ndigten Innovationen wird diese Vision weiter gest盲rkt. Mit einer ganzen Reihe neuer KI-gest眉tzter Assistenten und Agenten erm枚glichen wir den 脺bergang von der reinen Orchestrierung hin zu einem autonomen Betriebsmodell 鈥� eines, in dem Planung, Fertigung, Logistik und Anlagenbetrieb immer st盲rker vorausschauend agieren, sich selbst koordinieren und Probleme eigenst盲ndig l枚sen, ohne dass bei jedem Schritt jemand manuell eingreifen muss.

KI, die auf realen Abl盲ufen basiert

KI erzielt im Lieferkettenmanagement nur dann langfristigen Mehrwert, wenn sie dort eingebettet ist, wo die eigentliche Arbeit stattfindet. Autonome Agenten arbeiten nicht losgel枚st von Unternehmensanwendungen. Sie sind auf tief integrierte Prozesse und verl盲ssliche Daten angewiesen.  Genauigkeit, Regelkonformit盲t und Widerstandsf盲higkeit stehen und fallen mit diesem Fundament. Ohne saubere Prozesse und verl盲ssliche Daten l盲sst sich KI weder skalieren noch kann sie Vertrauen gewinnen.

麻豆原创 versteht unter dem autonomen Unternehmen eine Zukunftsvision, in der Unternehmen ihre Gesch盲fte intelligenter f眉hren: Systeme arbeiten st盲rker vernetzt zusammen, treffen Entscheidungen schneller und setzen diese unmittelbar um 鈥� w盲hrend Menschen die Kontrolle behalten. Autonomes Lieferkettenmanagement ist ein konkreter Schritt auf dem Weg zu dieser Vision.

Autonomes Lieferkettenmanagement spiegelt eine Entwicklung wider. Die Art und Weise, wie Planung, Ausf眉hrung und Betrieb zusammenarbeiten, 盲ndert sich. Menschen definieren Ziele und Priorit盲ten, Assistenten orchestrieren Aktivit盲ten 眉ber Bereiche hinweg, und Agenten f眉hren die Arbeit aus. All dies geschieht innerhalb gesteuerter, durchg盲ngiger Prozesse.

Auf der 麻豆原创 麻豆原创PHIRE stellen wir vor, erm枚glicht durch neue Joule-Assistenten und branchenspezifische KI-Szenarien, die dieses Modell auf den t盲glichen Betrieb in Planung, Fertigung, Logistik, Konstruktion und Anlagenmanagement anwenden. Die allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 beginnt ab sofort und wird im Laufe des Jahres 2026 phasenweise umgesetzt.

Joule-Assistenten entlang der Lieferkette

Anstelle isolierter KI-Tools werden die folgenden Assistenten direkt in zentrale 麻豆原创-Supply-Chain-Anwendungen eingebettet 鈥� dort, wo fundiertes Prozesswissen, semantisch reichhaltige Gesch盲ftsdaten und Einhaltung von Governance-Vorgaben bereits vorhanden sind. Jeder Assistent unterst眉tzt einen eigenen Verantwortungsbereich, teilt aber Kontext, Daten und Ergebnisse 眉ber die gesamte Lieferkette hinweg.

• Anlagen- und Serviceassistent:  Ver盲ndert grundlegend, wie Arbeitsauftr盲ge erkannt und eingeplant werden. Signale und Anomalien werden direkt in konkrete Ma脽nahmen 眉bersetzt, anstatt in einer Warteschlange zu verbleiben.
• Business-Network-Assistent: Sorgt daf眉r, dass die Abstimmung auch 眉ber die eigenen Unternehmensgrenzen hinaus funktioniert 鈥� also mit Lieferanten, Logistikdienstleistern und Servicepartnern. So wird verhindert, dass Abl盲ufe ins Stocken geraten, nur weil externe Partner beteiligt sind. 
• Logistikassistent:  H盲lt die Lager- und Transportabwicklung in Bewegung, wenn sich Bedingungen 盲ndern. Koordiniert Agenten, statt bei jedem Schritt auf menschliche 脺bergaben zu warten
• Fertigungsassistent:  Verbindet Signale aus der Fertigung mit dem allgemeinen operativen Kontext, damit Teams schneller auf St枚rungen reagieren k枚nnen.
• Planungsassistent:  Hilft Planern, Ausnahmen und Engp盲ssen immer einen Schritt voraus zu sein, ohne Signale aus dem gesamten Netzwerk manuell zusammenstellen zu m眉ssen
• Produktdesign-Assistent:  Hilft Fertigungs- und Entwicklungsteams, reibungsloser zusammenzuarbeiten. Er macht fr眉hzeitig sichtbar, welche Auswirkungen 脛nderungen am Produkt haben 鈥� noch bevor diese zu Problemen, Nachbesserungen oder Verz枚gerungen f眉hren. So bleiben alle Teams auf dem gleichen Stand. 

Von Assistenten zu autonomen Agenten

Zus盲tzlich zu diesen Assistenten stellt 麻豆原创 mehr als 60 speziell entwickelte Agenten f眉r alle Supply-Chain-Prozesse bereit. Diese Agenten sind darauf ausgelegt, Ereignisse zu erkennen, Auswirkungen zu analysieren und innerhalb definierter gesch盲ftlicher Leitplanken gezielte Ma脽nahmen zu ergreifen. Sie helfen dabei, die Ausf眉hrung zu koordinieren, w盲hrend der Mensch stets die Kontrolle beh盲lt.

In der Fertigung 眉berwachen Agenten wie Production Excellence Agent und Production Master Data Readiness Agent laufend die Produktion, Qualit盲t und Maschinensignale. Ziel ist es, Probleme fr眉hzeitig zu erkennen und sicherzustellen, dass Arbeitspl盲ne und Arbeitsanweisungen mit den 眉bergeordneten Unternehmenszielen 眉bereinstimmen. Bei Anlagen- und Serviceabl盲ufen bewerten der Asset Performance Alert Processing Agent und der Technician Briefing Agent den Zustand von Anlagen, priorisieren anstehende Arbeiten und helfen dabei, Probleme gleich beim ersten Einsatz zu l枚sen. Das reduziert Ausfallzeiten und macht die gesamte Serviceorganisation reaktionsf盲higer.

Au脽er in lieferkettenspezifischen Szenarien werden diese Assistenten und Agenten auch in die Cloud-ERP-Umgebung der 麻豆原创 integriert, einschlie脽lich , und unterst眉tzen so die 眉bergreifende Strategie der 麻豆原创 f眉r das autonome Unternehmen. Die allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 wird phasenweise im Laufe des Jahres 2026 eingef眉hrt und beginnt ab sofort.

Aufbauend auf dieser Grundlage kommt mit 麻豆原创 Industry AI branchenspezifische Intelligenz hinzu, die die zentralen Assistenten erg盲nzt. Statt isolierter Funktionen vereint Industry AI speziell entwickelte Agenten, Prozessexpertise und Gesch盲ftsdaten, um messbare Ergebnisse zu erzielen.  Dieser wertorientierte Ansatz hilft Unternehmen, KI so einzusetzen, dass regulatorische Anforderungen, komplexe Produktionsmodelle und anlagenintensive Betriebsabl盲ufe ber眉cksichtigt werden 鈥� und beschleunigt den Informationsfluss 眉ber alle Wertsch枚pfungsketten der Branche hinweg.

Der Mensch bleibt weiterhin verantwortlich f眉r Strategie, Aufsicht und Entscheidungen, die Urteilsverm枚gen erfordern. Was sich 盲ndert, ist, wie konsequent eine umfangreiche, zeitkritische Koordination 眉ber die gesamte Lieferkette hinweg erfolgt.

Wo sich dies in der Praxis zeigt

Das autonome Unternehmen ist unsere Vision. Und die Innovationen, die wir auf der 麻豆原创PHIRE vorgestellt haben, sind konkrete Schritte, auf denen Kunden in ihren bestehenden 麻豆原创-Umgebungen aufbauen k枚nnen. Sie zielen darauf ab, Wertverluste zu beheben, die durch fragmentierte 脺bergaben, verz枚gerte Entscheidungen und manuelle Arbeit entstehen.

In der Planung verkn眉pfen neue Gesch盲ftsentscheidungen direkt mit der Beschaffungsplanung. Geplante Werbeaktionen und Preise werden mit Bestandsf眉hrung und Nachschub verbunden, um Fehlbest盲nde zu reduzieren, Abschreibungen zu minimieren und die Planung durchg盲ngig zu verbessern.  Zu den neuen Funktionen geh枚ren lieferantengef眉hrter Bestand, Zusammenstellung von Transportladungen, Bereitstellungsoptimierung sowie Kuppel- und Nebenproduktplanung.

In der Fertigung und Konstruktion werden Updates f眉r die Compliance und R眉ckverfolgbarkeit in regulierten Umgebungen verbessern. Bei der der 脺bergabe an die Fertigung helfen KI-Funktionen den Teams, die Auswirkungen von Design盲nderungen in nachgelagerten Prozessen zu verstehen, bevor diese im Fertigungsbereich zu Tage treten. Auswirkungen auf St眉cklisten, Arbeitspl盲ne, Durchlaufzeiten und Kosten werden direkt im jeweiligen Kontext sichtbar gemacht.

werden neue Joule-Agenten operative Entscheidungen bei Lager- und Transportprozessen unterst眉tzen 鈥� von der Validierung eingehender Wareneing盲nge 眉ber die Abstimmung von Personalkapazit盲ten mit dem tats盲chlichen Arbeitsaufkommen bis hin zu schnelleren Reaktionen auf ver盲nderte Rahmenbedingungen. Die vorausschauende Personalplanung in erm枚glicht es Operations Teams, den Personalbedarf zu antizipieren, statt auf Engp盲sse zu reagieren.

F眉r das Anlagen- und Servicemanagement steht eine neue L枚sung zur Verf眉gung. 麻豆原创 Field Service and Asset Management f眉hrt Planung, Terminierung, Disposition und Au脽endiensteins盲tze in einer einzigen Anwendung zusammen. Durch die Anbindung an bleiben Arbeitsausf眉hrung, Teileverwendung und Kosten 眉ber die Bereiche Service, Operations und Finanzwesen hinweg konsistent.

Diese Funktionen werden nach und nach im Laufe des Jahres 2026 verf眉gbar sein. Die Bereitstellung wird sich an den bestehenden 麻豆原创-Landschaften der Kunden orientieren. Diese inkrementellen und doch wichtigen Schritte summieren sich zu einem bedeutsamen Fortschritt auf dem Weg zu st盲rker vernetzten, automatisierten und widerstandsf盲higen Lieferkettenprozessen.

Der Weg in die Zukunft

Lieferketten werden nicht 眉ber Nacht autonom. Die Entwicklung vollzieht sich Workflow f眉r Workflow. Der Grad der Automatisierung wird 眉berall dort erh枚ht, wo dies echten Mehrwert schafft, w盲hrend die Kontrolle stets beim Menschen bleibt. Da KI-Funktionen in die operative Ausf眉hrung integriert werden, verbringen Supply-Chain-Teams weniger Zeit damit, Probleme zu 眉berwachen und zu l枚sen. So bleibt ihnen mehr Zeit, um Entscheidungen und Kompromisse abzuw盲gen und Resilienz aufzubauen.

Dieser Wandel geht weit 眉ber die Grenzen einzelner Unternehmen hinaus. In einem neuen Whitepaper 鈥濶avigating the New Supply Chain Paradigm鈥� wird beleuchtet, wie f眉hrende Unternehmen KI strategisch einsetzen: Sie gehen 眉ber isolierte Pilotprojekte hinaus und integrieren KI in ihre durchg盲ngigen Lieferkettenprozesse. Wir zeigen, wie dieser Wandel gelingt. Dieser Artikel st眉tzt sich auf mehrere Quellen, darunter Analyseunterst眉tzung von McKinsey & Company.

Das ist die Richtung, in die wir uns bewegen: weg vom Reagieren, hin zu Lieferketten, die antizipieren, Informationen aufnehmen und sich anpassen. Die Neuerungen, die wir auf der 麻豆原创 麻豆原创PHIRE vorstellen, spiegeln dieses Engagement wider.

Weitere Informationen zu allen Ank眉ndigungen, die diese Woche gemacht wurden, finden Sie hier in unserem .

Dominik Metzger ist President and Chief Product Officer, 麻豆原创鈥疭upply Chain Management 

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Partnerschaft er枚ffnet neue Wege f眉r die Migration von Unternehmensdaten mit KI-gest眉tzten Tools von 麻豆原创, erg盲nzt durch AIP von Palantir f眉r Datenmigrationsszenarien. Dies vereinfacht und beschleunigt die digitale Transformation f眉r 麻豆原创-Kunden, wobei Accenture als Co-Innovationspartner f眉r gemeinsame Kunden fungiert.

Auf der diesj盲hrigen 厂础笔听厂补辫辫丑颈谤别 haben 麻豆原创 und Palantir einen Ausbau ihrer strategischen Partnerschaft angek眉ndigt, durch die neue Funktionen f眉r die Datenmigration bereitgestellt werden. Diese sollen Kunden helfen, im KI-Zeitalter erfolgreich zu sein und die 麻豆原创-Vision des autonomen Unternehmens zu verwirklichen.

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

KI im gesamten Migrationslebenszyklus integriert

Die erweiterte Partnerschaft baut auf der breiteren agentenbasierten Migrationsstrategie der 麻豆原创 auf. Sie vereint das umfassende Know-how der 麻豆原创 bei Unternehmensanwendungen und 麻豆原创 Business AI und die Plattform AIP von Palantir, um KI-gest眉tzte Funktionen f眉r die Datenmigration bereitzustellen, die Zeitpl盲ne beschleunigen, Kosteneinsparungen gew盲hrleisten und die Prozesse von Unternehmen grundlegend ver盲ndern. 麻豆原创-Kunden k枚nnen nun AIP von Palantir f眉r Datenmigrationsszenarien neben den agentenbasierten nahtlos integrierten Tools von 麻豆原创 nutzen, die Tools f眉r die Unternehmenstransformation und die neuen Migrations- und Modernisierungsassistenten umfassen und den Umstieg auf 麻豆原创-Cloud-ERP-Anwendungen beschleunigen.

鈥濽m die Vision des autonomen Unternehmens zu verwirklichen, ben枚tigen Unternehmen vertrauensw眉rdige Partner, die ihnen helfen, ihre Kernprozesse umzugestalten und von Gesch盲ftsdaten und KI zu profitieren鈥�, sagte Christian Klein, Vorstandsvorsitzender der 麻豆原创 SE. 鈥濭emeinsam mit Palantir erm枚glichen wir unseren Kunden einen schnellen und sicheren Umstieg auf die Cloud durch erg盲nzende Funktionen, die Innovationen im gesamten Unternehmen beschleunigen.鈥�

鈥濿ir sind stolz darauf, mit 麻豆原创 und Accenture zusammenzuarbeiten, um Unternehmen zu helfen, die M枚glichkeiten von fortgeschrittener KI und Datenmigration f眉r die weltweit wichtigsten Abl盲ufe zu nutzen. Diese Partnerschaft soll Kunden dabei helfen, gr枚脽tm枚glichen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, die Migration in die Cloud und den Einsatz von KI zu beschleunigen und widerstandsf盲higere und effizientere Abl盲ufe zu schaffen鈥�, sagte Alex Karp, Mitgr眉nder und CEO von Palantir Technologies.

Accenture als Global Strategic Services Partner

Accenture spielt als erster Global Strategic Services Partner f眉r diese Initiative eine Schl眉sselrolle bei der Realisierung dieses Gemeinschaftsprojekts, um Kunden zu helfen, diese Funktionen in gro脽e Unternehmensprogramme umzusetzen. Gemeinsam k枚nnen 麻豆原创, Palantir und Accenture gemeinsame Kunden dabei unterst眉tzen, M枚glichkeiten zur Beschleunigung in 麻豆原创- und Fremdsystemen fr眉her zu erkennen, eine schnellere Wertsch枚pfung zu erzielen und kontinuierliche Innovationen voranzutreiben, indem sie den Ansatz f眉r 麻豆原创-Cloud-ERP-Migrationen grundlegend neu definieren. Wenn Unternehmen von Anfang an KI einsetzen, k枚nnen sie Migrationsanalysen, Planung, Fehlerbehebung, Tests und Folgenabsch盲tzungen automatisieren und in jeder Phase messbaren Mehrwert schaffen, statt nur Projektzeitpl盲ne zu verfolgen.

鈥濱n der heutigen Welt ist eine schnelle Wertsch枚pfung f眉r unsere Kunden von entscheidender Bedeutung鈥�, sagte Julie Sweet, Vorsitzende und CEO von Accenture. 鈥濿ir freuen uns, gemeinsam mit der 麻豆原创 und Palantir Innovationen zu entwickeln, damit unsere Kunden schneller ihre ERP-Systeme mit 麻豆原创 modernisieren k枚nnen. Dies ist die Grundlage, um Kernprozesse neu zu gestalten und mithilfe von KI neue Chancen zur Leistungssteigerung zu entdecken.鈥�

Neue von 麻豆原创 validierte Bereitstellungsoptionen

Die 麻豆原创 stellt Palantir AIP f眉r Datenmigrationsszenarien als 麻豆原创 Endorsed App im 麻豆原创 Store und bald als 麻豆原创-L枚sungserweiterung zur Verf眉gung. Dies gew盲hrleistet einen zuverl盲ssigen, von 麻豆原创 validierten Weg zur Beschleunigung komplexer Datenmigrationen, darunter auch Migrationen zu 麻豆原创-Cloud-ERP-Anwendungen. Die neue 麻豆原创-L枚sungserweiterung vereint das umfassende Wissen der 麻豆原创 眉ber wichtige Gesch盲ftsprozesse und Daten mit vielf盲ltiger Semantik mit Palantir AIP, um Datenmigrationen f眉r 麻豆原创-Kunden sicher zu beschleunigen. Mit dem neuen Angebot k枚nnen Kunden schneller wertvolle Erkenntnisse gewinnen und intelligentere, datengest眉tzte Ergebnisse erzielen.

Gemeinsam definieren 麻豆原创 und Palantir 麻豆原创-Datenmigrationen neu, einschlie脽lich der Modernisierung von ERP-Systemen durch erg盲nzende L枚sungen. Dadurch wird aus einem bisher komplexen Migrationsprozess ein Projekt, das eine schnellere Wertsch枚pfung 别谤尘枚驳濒颈肠丑迟.

痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Palantir AIP f眉r Datenmigrationsszenarien ist nun als 麻豆原创听Endorsed App im 麻豆原创 Store verf眉gbar. Die 听麻豆原创-L枚sungserweiterung 听soll f眉r 麻豆原创-Kunden im dritten Quartal 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Jan Gilg ist Mitglied des Erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE.

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F眉r 麻豆原创-Kunden kann diese Entwicklung eine deutliche Produktivit盲tssteigerung bedeuten. Zugleich gehen damit jedoch auch strenge Anforderungen einher: KI-Agenten f眉r Unternehmen m眉ssen von Grund auf sicher, kontrollierbar und 眉berpr眉fbar sein.

Dies ist der Hintergrund f眉r die enge technische Zusammenarbeit zwischen 麻豆原创 und NVIDIA, mit der die 麻豆原创 Business AI Platform und NVIDIA OpenShell, eine sichere Open-Source-Laufzeitumgebung f眉r autonome KI-Agenten, integriert werden sollen. Ziel dabei ist es nicht, dass 麻豆原创 die OpenShell-Laufzeitumgebung 鈥灻糱ernimmt鈥�. Vielmehr geht es darum, dass 麻豆原创 die Ausf眉hrungsschicht f眉r Agentic AI gemeinsam mit NVIDIA gestaltet, mit Sicherheitsfunktionen versieht und in Produkte 眉berf眉hrt.

Welche Vorteile die Zusammenarbeit f眉r 麻豆原创-Kunden mit sich bringt

麻豆原创-Kunden profitieren durch diese Zusammenarbeit von konkretem und praktischem Nutzen.

Sie schafft die Voraussetzungen f眉r:

• KI-Agenten, die innerhalb von 麻豆原创-Prozessen agieren, ohne Governance-Mechanismen zu umgehen
• Sicherheitsmodelle, die sich an den IAM- und Compliance-Frameworks von Unternehmen orientieren
• 眉bersichtliche Pr眉fpfade f眉r system眉bergreifende Aktionen von Agenten
• einen sicheren 脺bergang von Pilotprojekten zum Produktiveinsatz

Vor allem aber sorgt sie daf眉r, dass Kunden sich nicht zwischen Innovation und Kontrolle entscheiden m眉ssen. Sie sind nicht gezwungen, Sicherheitsfunktionen nachtr盲glich zu implementieren oder ihre Risikomodelle zu 眉berarbeiten, um den Anforderungen von KI-Agenten Rechnung zu tragen.

Sicherheit und Governance werden vielmehr von Anfang an in das Ausf眉hrungsmodell integriert.

Die eigentliche Herausforderung f眉r Unternehmen: Vertrauen in die Aktionen von Agenten aufbauen

Wenn KI-Systeme nicht mehr nur Antworten auf Fragen liefern, sondern auch Aktionen ausf眉hren, bringt dies v枚llig neue Risiken mit sich.

Agentenbasierte Systeme k枚nnen:

• auf Daten in Erfassungssystemen zugreifen,
• 眉ber Anwendungs- und Datengrenzen hinweg agieren und
• Aktionen ausf眉hren, ohne dass dabei jeder Schritt durch einen Menschen 眉berpr眉ft wird.

Diese M枚glichkeiten stellen alle Unternehmen听鈥� insbesondere in regulierten Branchen听鈥� vor enorme Herausforderungen, was die Sicherheit und Governance bei der Ausf眉hrung von Agenten betrifft. Kontrollen, wie sie im Zeitalter von Chatbots 眉blich waren, greifen zu kurz, wenn Agenten Zugriff auf Shells, Dateien, Netzwerke, Anmeldeinformationen und APIs haben.

麻豆原创-Kunden wissen nur zur gut, welche Folgen das in der Praxis haben kann. Der Einsatz von KI ist f眉r sie nur dann von Nutzen, wenn die KI:

• auf Fehler untersucht und 眉berpr眉ft werden kann,
• auf der Grundlage von Richtlinien eingesetzt wird und
• von Sicherheits- und Compliance-Teams f眉r vertrauensw眉rdig erachtet wird.

Um dieses Problem zu l枚sen, gen眉gt es nicht, grundlegende Infrastrukturbausteine bereitzustellen oder Regeln auf Anwendungsebene zu definieren.

NVIDIA OpenShell als Grundlage

NVIDIA OpenShell tr盲gt mit der sicheren Ausf眉hrung autonomer Agenten in einer Sandbox-Umgebung entscheidend zur L枚sung dieses Problems bei.

Die Open-Source-Laufzeitumgebung OpenShell stellt leistungsstarke Funktionen zur Verf眉gung. Beispiele hierf眉r sind:

• isolierte Ausf眉hrungsumgebungen
• die Durchsetzung von Richtlinien beim Zugriff auf das Dateisystem und das Netzwerk
• eine Ausf眉hrung ausschlie脽lich auf Ebene der Laufzeitumgebung, wodurch die Folgesch盲den eingegrenzt werden, selbst wenn die Logik des Agenten fehlschl盲gt

Diese Funktionen bilden eine grundlegende Schicht f眉r die sichere Ausf眉hrung autonomer Agenten. In der Praxis ist es f眉r Unternehmen wichtig, dass diese Ausf眉hrungsschicht auf den gesch盲ftlichen Kontext und das Governance-Modell abgestimmt ist. Unternehmen erwarten klare Antworten auf folgende Fragen:

• Welche Benutzerrolle autorisiert eine Aktion?
• Welcher Prozesskontext muss ber眉cksichtigt werden?
• Welche Unternehmensrichtlinien und Pr眉fpfade gelten f眉r Aktionen?

Hier kann 麻豆原创 einen entscheidenden Beitrag leisten.

麻豆原创 erg盲nzt OpenShell um Gesch盲ftssemantik, Governance und Skalierungsm枚glichkeiten

麻豆原创 bringt die konkreten Anforderungen von Unternehmen in die Entwicklung von OpenShell ein.

1. Anforderungen von Unternehmen an Laufzeitumgebungen

麻豆原创 ist wie kaum ein anderer Softwareanbieter in gro脽em Ma脽stab verantwortlich f眉r:

• die Steuerung gesch盲ftskritischer Prozesse
• die Unterst眉tzung von Unternehmen in regulierten Branchen
• die Ausf眉hrung von Millionen von Transaktionen pro Stunde

Mit Workloads, die in der Praxis von 麻豆原创-Agenten ausgef眉hrt werden, stellt 麻豆原创 im Rahmen der Zusammenarbeit mit NVIDIA das operative Versuchsfeld bereit, mit dem sich die leistungsf盲hige Laufzeitumgebung OpenShell zu einer praxiserprobten Umgebung weiterentwickeln kann.

In diesem Zusammenhang m眉ssen auch die Anforderungen f眉r folgende Aspekte definiert werden:

• Grenzen f眉r die Isolierung, die den Risikomodellen des Unternehmens entsprechen
• Durchsetzung von Richtlinien im Einklang mit den konkreten gesch盲ftlichen Rahmenbedingungen
• 脺berpr眉fbarkeit, die den Erwartungen der Kunden und den gesetzlichen Vorgaben entspricht

2. Gemeinsame Entwicklung von OpenShell-Funktionen

麻豆原创 stellt Kapazit盲ten f眉r die Entwicklung der Open-Source-Codebasis von OpenShell zur Verf眉gung. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Bereichen, die f眉r Unternehmen besonders wichtig sind:

• Absicherung der Laufzeitumgebung
• Modellierung von Richtlinien
• Integration in das Identit盲tsmanagement von Unternehmen
• Hooks f眉r die 脺berpr眉fung und Governance

麻豆原创 leistet einen Beitrag zur Definition der Anforderungen f眉r eine sichere Ausf眉hrung von Agenten im Unternehmen听鈥� nicht nur in der Theorie, sondern auch beim Produktiveinsatz.

3. Joule-Studio-Laufzeitumgebung: von einer sicheren Ausf眉hrung zur Kontrolle durch das Unternehmen

W盲hrend OpenShell eine sichere Ausf眉hrung erm枚glicht, stellt die Joule-Studio-Laufzeitumgebung die n枚tigen Funktionen und Prozesse bereit, damit Agenten von Unternehmenssystemen genutzt und gesteuert werden k枚nnen:

• Gesch盲ftsorientierte Richtliniensemantik (Rollen, F盲higkeiten, Lebenszyklus)
• Identit盲ts- und Zugriffskontrolle f眉r Unternehmen
• Beobachtbarkeit und 脺berpr眉fbarkeit aller Verhaltensweisen von Agenten
• Implementierung und operative Governance in allen Landschaften

Dadurch wird sichergestellt, dass sich das autonome Handeln von Agenten stets an den gesch盲ftlichen Zielen und Zust盲ndigkeiten orientiert und nicht nur auf den technischen Berechtigungen basiert.

Die Antwort von OpenShell lautet: 鈥濳ann diese Aktion sicher ausgef眉hrt werden?鈥�
Die Antwort der Joule-Studio-Laufzeitumgebung lautet: 鈥濻oll diese Aktion 眉berhaupt ausgef眉hrt werden?鈥�

Die Messlatte f眉r Agentic AI f眉r Unternehmen h枚her legen

Die Zusammenarbeit zwischen 麻豆原创 und NVIDIA zielt nicht nur auf die Integration von Technologien ab. Sie steht vielmehr f眉r die gemeinsame Absicht, die Bedeutung des Begriffs 鈥瀎眉r Unternehmen鈥� im Zusammenhang mit autonomen KI-Systemen zu definieren.

Durch B眉ndelung

• der innovativen Laufzeitumgebung und Sicherheitsfunktionen von NVIDIA
• mit der F盲higkeit von 麻豆原创, Technologien in Produkte zu 眉berf眉hren, sowie dem Governance-Wissen von 麻豆原创 und dem gro脽fl盲chigen Einsatz von 麻豆原创-L枚sungen

schaffen 麻豆原创 und NVIDIA eine integrierte L枚sung f眉r die vertrauensw眉rdige Ausf眉hrung von Agenten听鈥� eine L枚sung, die Unternehmen 眉berpr眉fen, steuern und sicher einsetzen k枚nnen.

麻豆原创-Kunden stehen durch diese Zusammenarbeit KI-Agenten zur Verf眉gung, die nicht nur leistungsf盲hig, sondern auch daf眉r ausgelegt sind, Vertrauen in Umgebungen zu schaffen, in denen Vertrauen besonders wichtig ist.

Andre Lamego ist SVP und Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 BTP Fabric.

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

Um einen einheitlichen digitalen Kern zu schaffen und Prozesse zu standardisieren, entschied sich Kito Crosby f眉r und implementierte 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition, mit dem Ziel, seine langfristige Strategie einer einzigen globalen Instanz umzusetzen.

Eine erfolgreiche Strategie Richtung Cloud

Kito Crosby habe eine 鈥濩lean Core鈥�-Strategie nach dem Greenfield-Ansatz gew盲hlt, um die bestehende Fragmentierung zu beseitigen und langfristige Skalierbarkeit zu erm枚glichen, sagte Johnson Lai, Chief Digital Transformation Officer und Chief Information Officer, . 鈥濬r眉her haben wir unsere ERP-Systeme nicht integriert, sodass unsere IT-Landschaft sehr fragmentiert und unsere Funktionen f眉r die Gesch盲ftsprozesse eingeschr盲nkt waren鈥�, sagte er. 鈥濪aher wollten wir alle unsere ERP-Systeme erneuern und
mit einer Neuimplementierung wesentliche Ver盲nderungen f眉r das gesamte Unternehmen einleiten.鈥�

Der Greenfield- und 鈥濩lean-Core鈥�-Ansatz 鈥� im Grunde die Einrichtung eines v枚llig neuen Systems, bei dem Standardfunktionen gegen眉ber Anpassungen priorisiert werden 鈥� waren ausschlaggebend, um die aktuelle Technologielandschaft von Kito Crosby zu berichtigen, sodass Prozesse wie Auftragsabwicklung, Buchhaltung, Fertigung und Versand integriert werden konnten. Dieser Ansatz habe es dem Unternehmen auch erm枚glicht, Kernprozesse genau zu betrachten und Abl盲ufe zu optimieren, insbesondere in der Lagerverwaltung und Absatz- und Produktionsplanung, betonte Lai.

Da Kito Crosby f眉r diesen Projektumfang nicht 眉ber die interne Mitarbeitenden verf眉gte, um die Server und Infrastruktur einzurichten, entschied man sich f眉r RISE with 麻豆原创 und . 鈥濪ie 麻豆原创 hat sehr viel zu bieten und wir wollten das f眉r uns nutzen鈥�, sagte Lai.

Das Unternehmen begann seine Transformation in Nordamerika, da dies sein gr枚脽ter Markt ist und der Betrieb eines 盲lteren, nicht unterst眉tzten ERP-Systems dort das gr枚脽te Risiko darstellte.

Ver盲nderungsprozesse sind nicht zu untersch盲tzen

Obwohl die Belegschaft laut Lai anfangs motiviert und voller Tatendrang war, war man durch die Gr枚脽e des Projekts doch schnell 眉berfordert.

Paradoxerweise wollten viele die neue L枚sung 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition so anpassen, dass sie wie die alte Technologie funktioniert. 鈥濲eder ist vom 鈥濩lean Core鈥�-Ansatz 眉berzeugt, bis es um seine eigenen Funktionen geht. Dann will man doch lieber individuelle Anpassungen. Man str盲ubte sich etwas, einfache Funktionen zu nutzen鈥�, sagte Lai. 鈥濻obald wir den Leuten aber Live-Demos mit ihren eigenen Daten zeigten, schwand dieser Widerstand langsam鈥�, f眉gte er hinzu.

Besonders die IT-Abteilung wollte unbedingt ihre eigene Infrastruktur und ihre eigenen Server aufbauen und betreiben und das nicht einem anderen Unternehmen 眉berlassen. Ein gewisses Verantwortungsgef眉hl sei wichtig, so Lai, aber da Kito Crosby letztlich sein Altsystem in Nordamerika schnell habe abl枚sen m眉ssen, sei es erforderlich gewesen, mit der 麻豆原创 zusammenzuarbeiten. Und es war die richtige Entscheidung: 鈥濫inige, die sich anfangs fragten, warum wir manche der Aufgaben an die 麻豆原创 auslagern, sind mittlerweile unsere gr枚脽ten F眉rsprecher. Wir finden, dass die Zusammenarbeit mit dem 麻豆原创-Team nicht anders ist als die Zusammenarbeit in unseren Teams.鈥�

Unternehmen, die vor einem Digitalisierungsprojekt stehen, sollten, so Lai, 鈥瀌ie Auswirkungen von Ver盲nderungen auf die Mitarbeitenden niemals untersch盲tzen鈥�. Globale Projekte erfordern eine umfassende Planung und entsprechende Zeit, bis Mitarbeitende und F眉hrungskr盲fte mitmachen.

Erfahrungswerte und Vorteile des Cloud ERP

Die Modernisierung des ERP-Systems brachte Kito Crosby messbare Vorteile, unter anderem einen verbesserten Kundenservice, eine bessere Bestandskontrolle und effizientere Fertigungs- und Lagerabl盲ufe. Durch die Verbesserungen bei den Gesch盲ftsprozessen und die optimierten Systemfunktionen erreichte die Liefertreue von Kito Crosby den h枚chsten Wert seit 10 Jahren.

鈥濿ir sehen diese Vorteile auf der ganzen Welt und freuen uns darauf, unsere Erfahrungen, die wir in Nordamerika gesammelt haben, weltweit zu nutzen, um all die kleinen ERP-Systeme, die veraltet sind und nicht unterst眉tzt werden, in einem 麻豆原创-System zusammenzuf眉hren und eine einzige globale Instanz zu erreichen鈥�, sagte Lai. Seit Kito Crosby 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition produktiv einsetzt und die nativen Funktionen umfassend nutzt, hat das Unternehmen messbare Vorteile erzielt und von optimierten Gesch盲ftsprozessen profitiert.  Die Transformation sorgte f眉r erhebliche Leistungssteigerungen bei wichtigen Kennzahlen, wie zum Beispiel mehr termingerechte Kundenlieferungen, eine deutliche Verringerung von Lieferr眉ckst盲nden, eine h枚here Bestandsgenauigkeit und eine schnellere unternehmens眉bergreifende Verarbeitung.

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

Umstieg auf die Cloud

Nach der k眉rzlich abgeschlossenen 脺bernahme von Kito Crosby durch , einen weltweit f眉hrenden Entwickler, Hersteller und Vermarkter von L枚sungen f眉r intelligente Bewegungssteuerung, setzt Kito Crosby weiterhin auf seine starke digitale Basis.

鈥濪a wir mit einer Neuimplementierung begannen und uns so weit wie m枚glich am 鈥濩lean Core鈥�-Ansatz orientiert haben, laufen die Upgrades nach unserer Einsch盲tzung noch schneller und mit weniger Aufwand ab鈥�, sagte Lai. 鈥濿ir m枚chten die neueste Version von 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition einf眉hren, um die KI-Funktionen von  nutzen k枚nnen.鈥�

Als N盲chstes ist die Konsolidierung des Systems 麻豆原创 ERP Central Component (麻豆原创 ECC) 6.0 in Europa geplant.

鈥濪ies ist nur ein Beispiel daf眉r, wie unser IT-Team das gesamte Unternehmen dabei unterst眉tzt, unsere Kunden und Endanwender weiter zu begeistern鈥�,  Lai. 鈥濪a wir unsere Gesch盲ftsaktivit盲ten weiter ausweiten, erwarten wir zus盲tzliche Vorteile durch die Technologie, die erweiterten Funktionen und die KI-Tools in unserer 麻豆原创-Landschaft.鈥�

Gillian Hixson ist Integrated Communications Specialist bei 麻豆原创.

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen f眉r unsere Kunden ma脽geblich voran. Kunden听, verbessern听,听听耻苍诲听.

麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette

Projekteinrichtungs-Agent
Beta-Release

Projektmanager k枚nnen nun schnell neue Projekte einrichten, indem sie Daten aus 盲hnlichen fr眉heren Initiativen nutzen. Der Agent umgeht komplexe Schnittstellen und verringert die Abh盲ngigkeit vom Projektmanagementb眉ro, um die schnelle Zuweisung wichtiger Ressourcen zu erleichtern, die f眉r einen effektiven Projektstart erforderlich sind. Dank einer Zeitersparnis von 10 Prozent beim Erstellen von Projekten, von 16 Prozent beim Zuordnen von Ressourcen und von 30 Prozent beim Nachbearbeiten von Projekten aufgrund falscher Vorlagen k枚nnen Teams ihren Fokus nun von der operativen Koordination auf die Steigerung von Rentabilit盲t und Effizienz ihrer Projekte verlagern.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gest眉tzter Abruf von Equipmentinformationen im Servicemanagement
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Servicemanager, die die Funktion f眉r KI-gest眉tzten Abruf in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition nutzen, erhalten eine vollst盲ndige Rundumsicht auf das Equipment von Kunden. Die Funktion bietet sofortigen Zugriff auf Garantieinformationen und eine vollst盲ndige Historie der Servicevorg盲nge, erg盲nzt durch eine KI-Zusammenfassung und umsetzbare Empfehlungen. Dies erm枚glicht es Servicemanagern, Servicepl盲ne effizienter zu 眉berwachen, potenzielle Ausfallzeiten zu reduzieren und sicherzustellen, dass das Equipment der Kunden mit maximaler Leistung betrieben wird.

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麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gest眉tzte Empfehlungen f眉r Eingaben zum Anlegen von Retourenauftr盲gen
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Sachbearbeiter f眉r Retouren k枚nnen Kundenretouren schneller anlegen, indem sie Empfehlungen f眉r Datenfelder nutzen, die auf historischen Daten basieren. Diese Funktion analysiert fr眉here Retourenbelege mit 盲hnlichen Prozessvarianten, um automatisch die h盲ufigsten Eingabewerte und Retourengr眉nde vorzuschlagen, wodurch die manuelle Dateneingabe minimiert und Fehler reduziert werden. Unternehmen profitieren von einer Senkung der Kosten f眉r das Datenmanagement um ein Prozent und einer Verringerung der Ausgaben f眉r Gesch盲fts- und Betriebsanalysen um f眉nf Prozent. Retourenteams k枚nnen Auftr盲ge damit effizienter bearbeiten, ohne dabei an Genauigkeit einzub眉脽en.

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麻豆原创 Integrated Business Planning, KI-gest眉tzte MRO-Bestandsanalyse
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Bestandsplaner erhalten mit der MRO-Bestandsanalysefunktion f眉r 麻豆原创 Integrated Business Planning einen neuen Analyseassistenten. Die Funktion beschleunigt die Ursachenanalyse, indem sie klare Zusammenfassungen in nat眉rlicher Sprache generiert, die die wichtigsten Faktoren f眉r empfohlene Sicherheitsbest盲nde und Meldebest盲nde erl盲utern. Durch die Umwandlung komplexer Berechnungen in verst盲ndliche Erkenntnisse k枚nnen Planer den Zeitaufwand f眉r die Analyse von Bestandsl盲ufen um 30 Prozent reduzieren. Das f眉hrt zu einer schnelleren Umsetzung der Ergebnisse und stellt sicher, dass die Bestandsparameter mit den strategischen Gesch盲ftszielen 眉bereinstimmen.

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麻豆原创 Integrated Business Planning, Add-in f眉r Microsoft Excel, KI-gest眉tzte Planung
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Supply-Chain-Planer k枚nnen ihre Arbeit nun mit einem neuen Add-in f眉r KI-gest眉tzte Planung f眉r Microsoft Excel vereinfachen. Anstatt komplexe Formeln oder Formatierungsregeln manuell zu erstellen, was h盲ufig technisches Fachwissen erfordert, k枚nnen sie ihre Anforderungen einfach in nat眉rlicher Sprache beschreiben. Das System generiert dann automatisch die korrekte Syntax. Diese intuitive Art der Interaktion mit dem System beseitigt technische H眉rden und steigert die Effizienz von Planern um 10 Prozent, sodass sie sich st盲rker auf strategische Analysen statt auf Implementierungsdetails konzentrieren k枚nnen.

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麻豆原创 Integrated Business Planning, KI-gest眉tzte Systemsicherheitspr眉fung
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Supply-Chain-Planer und Sicherheitsanalysten erhalten eine zuverl盲ssige Methode, um Systemkonfigurationen anhand etablierter Sicherheitsempfehlungen zu bewerten. Die Funktion bewertet Compliance-Status und liefert klare Anleitungen zu erforderlichen Anpassungen. So k枚nnen Administratoren potenzielle L眉cken identifizieren und beheben und gleichzeitig Konfigurationen an den 麻豆原创 Best Practices ausrichten. Unternehmen k枚nnen mit einer 27-prozentigen Steigerung der Einhaltung von H盲rtungsrichtlinien und einer 32-prozentigen Reduzierung des Aufwands zur Erf眉llung von Sicherheitsempfehlungen rechnen. Diese Funktion st盲rkt den Schutz sensibler Daten und verringert das Risiko von Sicherheitsverletzungen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Integrated Product Development, KI-gest眉tzte Problembericht-Erstellung
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Wartungsteams k枚nnen die Erstellung formaler Problemberichte vereinfachen, indem sie KI-Funktionen in 麻豆原创 Integrated Product Development nutzen. Indem sie ein Problem mit eigenen Worten f眉r Joule beschreiben, extrahiert der Assistent auf intelligente Weise wichtige Details wie Problemname, Tags und Priorit盲t und generiert anschlie脽end automatisch einen strukturierten Bericht. Dieser optimierte Prozess reduziert den Aufwand f眉r die manuelle Dateneingabe erheblich und stellt sicher, dass alle Berichte konsistent sind und den Unternehmensstandards entsprechen, was die Gesamteffizienz verbessert.

und starten Sie .

麻豆原创 Integrated Product Development, KI-gest眉tzte Anforderungsmodell-Erstellung
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Anforderungsmanager haben nun eine direktere M枚glichkeit zum Anlegen von Anforderungsmodellen in 麻豆原创 Integrated Product Development, indem sie Befehle in nat眉rlicher Sprache mit Joule verwenden. Mit dieser Funktion k枚nnen sie in einem einzigen Schritt neue Modelle initiieren, Namen festlegen und Vorlagen anwenden, ohne durch komplexe Ordnerstrukturen navigieren zu m眉ssen. Dieser optimierte Ansatz bietet einen viel schnelleren Ausgangspunkt f眉r neue Projekte und erm枚glicht es Benutzern, ihre Arbeit sofort zu beginnen, ohne fundierte Kenntnisse des Repository-Layouts zu ben枚tigen.

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麻豆原创 Field Service Management, KI-gest眉tzte automatische Planungsanalysen
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Disponenten und Berater im Au脽endienst k枚nnen nun auf klare, On-Demand-Erkl盲rungen zu Ergebnissen der automatischen Planung zugreifen, durch die komplexe Systemlogik leichter verst盲ndlich wird. Die neue Funktion interpretiert Planungsberichte und 眉bersetzt technische Scoring-Details in gesch盲ftsrelevante Erkenntnisse. Sie bietet Erl盲uterungen dazu, warum bestimmte Techniker zugeordnet, Alternativen nicht ber眉cksichtigt und bestimmte Aktivit盲ten nicht geplant wurden. Diese Transparenz f眉hrt zu einer Steigerung der Produktivit盲t der Disponenten um 12,5 Prozent und einer Reduzierung fehlerhafter Ressourcenzuordnungen um f眉nf Prozent. Dadurch wird das Vertrauen in automatisierte Entscheidungen gest盲rkt und die Analysezeit erheblich verk眉rzt.

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麻豆原创 Digital Manufacturing, KI-gest眉tzte Kurztexterweiterung
Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Qualit盲tsmanager, die komplexe Fertigungsprobleme dokumentieren, k枚nnen nun mit minimalem Aufwand klare, objektive und strukturierte Beschreibungen erstellen. 麻豆原创 Digital Manufacturing f眉r Probleml枚sung erm枚glicht das Generieren von Beschreibungen. Dabei werden grobe erste Eingaben verfeinert, Voreingenommenheit und subjektive Sprache entfernt und ausgewogene, sachliche Problemdarstellungen erstellt. Dank der Unterst眉tzung f眉r mehrsprachige 脺bersetzungen und verbesserter Klarheit k枚nnen Unternehmen die Effizienz von Qualit盲tstechnikern bei der Problembearbeitung um bis zu f眉nf Prozent verbessern und Fehler w盲hrend des gesamten Probleml枚sungsprozesses um bis zu zehn Prozent reduzieren.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.

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Mit dieser Akquisition unterst眉tzt 麻豆原创 ihre Kunden dabei, Unternehmensdaten aus 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Systemen f眉r den Einsatz von KI vorzubereiten. Die Kunden erhalten damit leistungsstarke Werkzeuge, um Daten 眉ber verschiedene Quellen hinweg zu vereinheitlichen, zu bereinigen und zu harmonisieren, um so eine leistungsf盲hige听agentische听KI im gesamten Unternehmen einsetzen zu k枚nnen.听

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

Ansprechpartner f眉r die 麻豆原创e:鈥�&苍产蝉辫;

Marcus Winkler, 麻豆原创, +49 151 571 18 691, marcus.winkler@sap.com, CEST 

Daniel Reinhardt, 麻豆原创, +49 151 168 10 157,鈥�daniel.reinhardt@sap.com, CEST 
麻豆原创-麻豆原创ebereich; press@sap.com鈥��&苍产蝉辫;

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

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麻豆原创 und andere in diesem Dokument erw盲hnte Produkte und Dienstleistungen von 麻豆原创 sowie die dazugeh枚rigen Logos sind Marken oder eingetragene Marken der 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Zus盲tzliche Informationen zur Marke und Vermerke finden Sie auf der Seite . 

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen f眉r unsere Kunden ma脽geblich voran. Kunden , verbessern , und .

Joule

Joule, Erweiterungen

Die Benutzerfreundlichkeit von Joule wird durch optimierte Startzeiten und die Einf眉hrung einer thread眉bergreifenden Suchfunktion verbessert. Damit finden Endbenutzer Informationen in allen Konversations-Threads, ohne einzelne Verl盲ufe manuell pr眉fen zu m眉ssen. Auch die Dokument-Grounding-Funktion wurde erheblich verbessert und unterst眉tzt nun die nahtlose Integration mit Google Drive.

Informationen zum Einrichten finden Sie unter , und .

Mit einer Unterst眉tzung von bis zu 8.000 Dokumenten pro Pipeline wurde zudem die Skalierbarkeit sehr verbessert, sodass gro脽e Daten-Repositorys effizient verarbeitet und genutzt werden k枚nnen.

Weitere Informationen finden Sie unter .

麻豆原创 Joule for Consultants, Erweiterungen

Verbesserte Darstellung von Quellenangaben
F眉r 麻豆原创 Joule for Consultants wurde die Darstellung von Quellenangaben aller identifizierten Quellen, die das Produkt zur眉ckgibt, verbessert. Quellenangaben wurden zur besseren 脺bersichtlichkeit auf die rechte Seite in einen eigenen Bereich verschoben und umfassen nun gegebenenfalls auch 枚ffentliche Websuchergebnisse (siehe unten).

Au脽erdem wurde eine neue Gruppierungsfunktion hinzugef眉gt, mit der Quellenangaben gruppiert werden k枚nnen. Dieses Update bietet Benutzern einen transparenteren 脺berblick dar眉ber, woher Informationen stammen. Dadurch wird das Vertrauen gest盲rkt und die R眉ckverfolgbarkeit f眉r s盲mtliche Antworten verbessert.

Um die Quellen und den Bildbereich anzuzeigen, klicken Sie auf die Schaltfl盲che f眉r Quellen unter den einzelnen Nachrichten. Der Bereich wird auf der rechten Seite ge枚ffnet und enth盲lt alle gruppierten Quellen.

Websuche aktivieren
Administratoren k枚nnen nun 眉ber das Kontrollpanel die Websuche f眉r alle zugeordneten Endbenutzer in 麻豆原创 Joule for Consultants aktivieren beziehungsweise deaktivieren.

Bei Aktivierung dieser Option ber眉cksichtigt 麻豆原创 Joule for Consultants 枚ffentliche Webinhalte in seinem Reasoning und gibt relevante 枚ffentliche Quellen in Antworten an, wenn sie zur Antwort beitragen. Diese Erweiterung bietet Unternehmen mehr Flexibilit盲t und Transparenz, da sie eine umfassendere Abdeckung von Informationen erm枚glicht und gleichzeitig f眉r klare Quellenangaben zu allen verwendeten Quellen sorgt.

Datei-Uploads in der Joule-Nachrichteneingabe
Endbenutzer k枚nnen nun bis zu zehn Dateien direkt aus dem Eingabefeld f眉r dialogorientierte Nachrichten hochladen und w盲hrend des gesamten Dialogs Bezug darauf nehmen.

Zu den unterst眉tzten Dateitypen geh枚ren PDF und TXT. Die einzelnen Dateien sollten nicht gr枚脽er als 10 MB sein beziehungsweise h枚chstens 600.000 Zeichen enthalten; f眉r PDFs handelt es sich um einen Richtwert. Es gilt eine Begrenzung von 100 Seiten. Gr枚脽ere Dateien k枚nnen in mehrere Dokumente aufgeteilt werden. Bilddateien werden derzeit nicht verarbeitet und bleiben unber眉cksichtigt. Wir arbeiten intensiv daran, diese Funktion f眉r Endbenutzer noch n眉tzlicher zu gestalten. Durch diese Erweiterung sind reichhaltigere, kontextbezogene Interaktionen m枚glich, da hochgeladene Dokumente w盲hrend der gesamten Sitzung in die dialogbezogenen Antworten integriert werden k枚nnen. Zu beachten ist, dass die Standard-Datenschutzbestimmungen gelten. Weitere Informationen zum kostenfreien Benutzerkontingent sind in der Hilfedokumentation enthalten.

Inhalt: 麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library
Die Daten der 麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library wurden aufgenommen und sind in Konversationen nutzbar. Wenn weitere Daten hinzugef眉gt werden, k枚nnen die relevanten Bestandteile in die Antworten von 麻豆原创 Joule for Consultants aufgenommen werden. So sind umfassendere, genauere und st盲rker kontextbezogene Antworten auf Benutzerabfragen m枚glich. Da Inhalte der 麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library nicht per Link referenziert werden k枚nnen, wird der zus盲tzliche Inhalt nicht unter den Quellen aufgef眉hrt, auch wenn darauf Bezug genommen wird.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 麻豆原创 SE.

* Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f眉r Unternehmen. S盲mtliche Berechnungen sind Sch盲tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats盲chlichen Vorteile k枚nnen variieren und durch zus盲tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber眉cksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew盲hr, weder ausdr眉cklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 眉bernimmt keinerlei Verantwortung f眉r Sch盲den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite sind unter 鈥濺echtliche Hinweise鈥� Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl眉sse, Pflichtangaben und Einschr盲nkungen f眉r dieses Material zu finden.

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Inzwischen sehen viele Wirtschaftsexperten und politische Entscheidungstr盲ger k眉nstliche Intelligenz (KI) als potenziellen Katalysator an, um diesem Abw盲rtstrend entgegenzuwirken. KI, insbesondere die zunehmende Nutzung von generativer KI und KI-Agenten, d眉rfte die n盲chste Phase des Produktivit盲tswachstums in Industriel盲ndern 鈥� wie zum Beispiel die USA und L盲nder in Europa 鈥� entscheidend pr盲gen.

Die Kernfrage f眉r F眉hrungskr盲fte ist nicht, ob KI eine zentrale Rolle spielen wird, sondern wie gro脽 die Produktivit盲tssteigerungen sein werden, wie schnell sie sich einstellen und welche Regionen am meisten davon profitieren.

笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI

Die (OECD) geht davon aus, dass die Arbeitsproduktivit盲t in Industriel盲ndern durch KI j盲hrlich um etwa 0,4 bis 1,3 Prozentpunkte steigen k枚nnte, je nachdem, wie intensiv und branchendeckend KI genutzt wird. Diese Steigerungen w盲ren signifikant, da selbst ein zus盲tzlicher halber Prozentpunkt j盲hrlichen Wachstums 眉ber ein Jahrzehnt hinweg einen erheblichen Gesamteffekt hat.

Die OECD und andere Wirtschaftsexperten betonen jedoch, dass die Ergebnisse nicht nur von der Technologie abh盲ngen, sondern vor allem von zus盲tzlichen Investitionen in die digitale Infrastruktur, der Weiterbildung der Belegschaft und organisatorischen 脛nderungen.

Zwischen 1995 und 2019 stieg die Arbeitsproduktivit盲t in den USA j盲hrlich um 2,1 Prozent im Vergleich zu 1 Prozent in Europa. Diese Diskrepanz ist zum Teil darauf zur眉ckzuf眉hren, dass Unternehmen in den USA offensiver in die Informations- und Kommunikationstechnologie sowie andere Technologien investierten, w盲hrend man in Europa st盲rkeren gesetzlichen Vorschriften und anderen Faktoren unterlag.

Im Hinblick auf Produktivit盲tsgewinne durch den Einsatz von KI sind die Erwartungen in den USA nach wie vor h枚her als in Europa. Sch盲tzungen des Analystenhauses zufolge k枚nnte die Arbeitsproduktivit盲t in den USA durch die Nutzung generativer KI um rund 1 bis 1,5 Prozentpunkte pro Jahr steigen.

Diese Prognose basiert auf mehreren strukturellen Faktoren: Die USA verf眉gen zum einen 眉ber ein umfassendes Technologie-脰kosystem und nehmen in Bezug auf KI-Forschung und Risikokapital weltweit eine Vorreiterrolle ein. Zum anderen gibt es dort einen gro脽en Dienstleistungssektor, in dem die Digitalisierung bereits weit fortgeschritten ist. Generative KI-Tools k枚nnen hier schnell eingesetzt werden, zum Beispiel im Finanzwesen, in der Beratung und im IT-Bereich.

Agentenbasierte KI

Sowohl in Europa als auch in den USA stellen KI-Agenten einen besonders wichtigen Trend dar. Im Gegensatz zu 盲lteren Automatisierungstools, die separate Aufgaben abwickeln, sind KI-Agenten 鈥� zum Beispiel Joule Agents von 麻豆原创 鈥� darauf ausgelegt, Workflows mit mehreren Schritten zu planen, zu begr眉nden und auszuf眉hren. Ein Agent kann beispielsweise Kundenmeldungen koordinieren, Vorschl盲ge f眉r Antworten erstellen, Abfragen in Datenbanken ausf眉hren, Probleme eskalieren und Systeme aktualisieren. Menschliches Eingreifen ist dabei nur bis zu einem gewissen Grad notwendig.

In wissensbasierten Branchen k枚nnte diese Art der Workflow-Automatisierung die Leistung der einzelnen Mitarbeitenden erheblich steigern. Anstatt jedoch ganze Berufe zu ersetzen, k枚nnten KI-Agenten den Zeitaufwand f眉r sich wiederholende Verwaltungsaktivit盲ten und langwierige Aufgaben reduzieren. Mitarbeitende w盲ren so in der Lage, sich auf wertsch枚pfende Analysen und Strategien zu konzentrieren sowie auf T盲tigkeiten, die Kommunikationsverm枚gen erfordern.

Trotz Berichten 眉ber gescheiterte KI-Projekte in Unternehmen, bei denen es sich in der Regel eher um nachtr盲glich aufgesetzte oder eigenst盲ndige KI-Pilotprojekte als um einen integrierten, ganzheitlichen Ansatz handelte, deuten j眉ngste Erkenntnisse aus den USA darauf hin, dass sich in einigen Branchen bereits Produktivit盲tszuw盲chse abzeichnen. Finanzinstitute beispielsweise konnten eine deutliche Effizienzsteigerung in Backoffice-Abl盲ufen durch die Nutzung von KI verzeichnen.

Ebenso zeigen experimentelle Studien im Bereich Beratung, dass generative KI die Qualit盲t und Geschwindigkeit steigern kann, insbesondere bei weniger erfahrenen Mitarbeitenden. So k枚nnen Qualifikationsl眉cken innerhalb von Teams effektiv geschlossen werden.

Aussichten f眉r Wachstum im Europa dank KI

Die Aussichten f眉r Produktivit盲tssteigerungen durch KI in Europa sind eher durchwachsen. Einem aktuellen zufolge w眉rde der mittelfristige 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI allein je nach Land erheblich variieren. F眉r ganz Europa w眉rde der Gesamtzuwachs mit etwa 1,1 Prozent in einem Zeitraum von f眉nf Jahren eher bescheiden ausfallen.

Der IWF legt jedoch nahe, dass mit wachstumsf枚rdernden Reformma脽nahmen auf lange Sicht deutlich gr枚脽ere Zuw盲chse m枚glich sind. Genau wie die OECD betont der IWF, dass gesetzliche Rahmenbedingungen, Arbeitsmarktstrukturen und das Tempo der Technologieverbreitung einen gro脽en Einfluss auf die Resultate haben werden.

Der Kurs Europas sowie das Ausma脽 des finanziellen Nutzens durch das Wachstum von KI werden von mehreren strukturellen Unterschieden gepr盲gt. Erstens geht die Einf眉hrung von KI in kleinen und mittelst盲ndischen Unternehmen, die in Europa einen gr枚脽eren Anteil an der Wirtschaft ausmachen als in den USA, tendenziell langsamer vonstatten. Zweitens ist der digitale Markt Europas 眉ber L盲ndergrenzen, Sprachen und Rechtssysteme hinweg st盲rker fragmentiert, was die Ausweitung von Technologieplattformen erschweren kann. Und Drittens verfolgt die Europ盲ische Union bei der Regulierung von KI einen vorsichtigeren Ansatz. Dies kann zwar bestimmte Risiken verringern, aber auch kurzfristige Produktivit盲tssteigerungen d盲mpfen, wenn gesetzliche Vorgaben die Einf眉hrung von KI verlangsamen.

Die St盲rken Europas: KI-Agenten eingebettet in industrielle Systeme

Doch Europa hat auch seine St盲rken und ist beispielsweise f眉hrend in der modernen Fertigung und Industrietechnik. In diesen Bereichen k枚nnten KI-gest眉tzte Optimierungsma脽nahmen, Robotertechnik und vorausschauende Instandhaltung die Kapitalproduktivit盲t erh枚hen. KI-Agenten, die in industrielle Systeme eingebettet sind, k枚nnten die Effizienz in der Lieferkette deutlich verbessern und Ausfallzeiten reduzieren.

Wie 麻豆原创-F眉hrungskr盲fte betont haben, verf眉gt Europa zudem 眉ber ein enormes Volumen an strukturierten Gesch盲fts- und Fertigungsdaten, die f眉r zuverl盲ssige und effektive KI-Systeme sowie das Vertrauen in KI-Agenten unerl盲sslich sind.

Wenn die Umsetzung von KI in Fertigungs- und Energiesystemen beschleunigt wird und europ盲ische Unternehmen die Chance nutzen, mithilfe ihrer Gesch盲ftsdaten hochentwickelte KI-Agenten und -Apps zu entwickeln, k枚nnte Europa mittelfristig deutlich h枚here Produktivit盲tssteigerungen verzeichnen. Durch den internen Einsatz von KI-Tools konnte die 麻豆原创 beispielsweise die Produktivit盲t der eigenen Entwicklungsabteilungen bereits deutlich steigern.

Flexibler Arbeitsmarkt

Die Anpassungsf盲higkeit des Arbeitsmarktes ist sowohl in den USA als auch in Europa ein entscheidender Faktor. Historisch gesehen ist der US-Arbeitsmarkt flexibler und durch h盲ufigere Arbeitsplatzwechsel sowie eine gr枚脽ere berufliche Mobilit盲t gepr盲gt. Diese Flexibilit盲t erm枚glicht es, Besch盲ftigte schneller in Rollen umzugliedern, in denen KI Unterst眉tzung bietet, was die Produktivit盲t steigern kann. Eine effektivere Umschulung der Belegschaft k枚nnte die Produktivit盲t zus盲tzlich erh枚hen.

Wie die (BIZ) anmerkte, werden sich die Produktivit盲tseffekte durch KI wahrscheinlich nicht automatisch einstellen. 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI h盲ngt von zus盲tzlichen Investitionen in die Kompetenzen von Mitarbeitenden, Managementpraktiken und die digitale Infrastruktur ab. Die BIZ warnt au脽erdem, dass KI-Tools ohne diese Investitionen eventuell nur zu geringf眉gigen Effizienzsteigerungen f眉hren w眉rden.

Erfahrungen mit fr眉heren Querschnittstechnologien wie Elektrizit盲t und IT zeigen, dass sich Produktivit盲tssteigerungen erst dann einstellen, wenn Unternehmen Prozesse umgestalten, um neue M枚glichkeiten auszusch枚pfen, und anstatt eines fragmentarischen Ansatzes ein ganzheitliches Konzept f眉r die Umsetzung verfolgen.

KI ist keine Blase

W盲hrend einige Anleger Bedenken 眉ber eine KI-Blase ge盲u脽ert haben, liegen die Gesamtausgaben f眉r KI in den USA immer noch unter 1 Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP). Laut Joseph Briggs, Senior Global Economist bei Goldman Sachs, liegen die Ausgaben somit weit unter historischen Investitionszyklen. Zum Vergleich: In der Vergangenheit lagen die Investitionen in Infrastrukturen wie IT, Eisenbahnen und Schifffahrtskan盲le in der Regel bei 2 bis 5 Prozent des BIP.

脛hnlich wie diese vergangenen Investitionsma脽nahmen d眉rfte KI 鈥� insbesondere agentenbasierte KI 鈥� in den Regionen und Branchen, die das Potenzial von KI voll aussch枚pfen, f眉r ein deutliches Produktivit盲tswachstum und einen entsprechenden Anstieg des BIP sorgen.

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Viele KI-Initiativen in Unternehmen bleiben hinter den Erwartungen zur眉ck, nicht wegen der Technologie selbst, sondern weil die zugrunde liegenden Daten fragmentiert sind, in propriet盲ren Formaten vorliegen und der gesch盲ftliche Kontext fehlt, der KI erst wirksam macht. Das Ergebnis ist ein bekanntes und kostspieliges Muster: Pilotprojekte lassen sich nicht skalieren, neue Datenquellen nur langsam integrieren und doppelte technische Aufw盲nde sowie Compliance-Risiken nehmen zu, insbesondere dort, wo KI-Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind. Dremio setzt genau hier an.  Die Plattform hilft, Datenfragmentierung zu beseitigen und Integrationsh眉rden zu reduzieren. Die geplante 脺bernahme erg盲nzt die Angebote von 麻豆原创 Business Data Cloud und 麻豆原创 HANA Cloud und erm枚glicht eine nahtlose, leistungsstarke und kosteneffiziente Integration von 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten. Damit schafft 麻豆原创 die Grundlage, gesch盲ftsrelevanten Kontext f眉r KI bereitzustellen und die Time鈥憈o鈥慥alue f眉r analytische und KI鈥慉nwendungen deutlich zu beschleunigen. 

„Unternehmens-KI scheitert nicht an den Modellen, sondern an den Daten“, sagte Philipp Herzig, CTO, 麻豆原创 SE. 鈥濻olange Gesch盲ftsdaten fragmentiert und ohne Kontext bleiben, k枚nnen KI鈥慉genten ihr Potenzial nicht entfalten. Dremio beseitigt genau diesen Engpass. In Kombination mit 麻豆原创 Business Data Cloud erm枚glichen wir unseren Kunden, system眉bergreifend zu vereinheitlichen und in vertrauensw眉rdige, KI鈥慺盲hige Entscheidungsgrundlagen auf einer offenen Plattform zu verwandeln.“ 

Mit der geplanten 脺bernahme von Dremio entwickelt 麻豆原创 die 麻豆原创 Business Data Cloud weiter zu einem Apache鈥慖ceberg鈥憂ativen Enterprise鈥慙akehouse. Damit k枚nnen 麻豆原创鈥� und Nicht鈥懧槎乖粹�慏aten auf einer gemeinsamen, offenen Grundlage zusammengef眉hrt werden, um agentische KI im Unternehmensma脽stab nutzbar zu machen. Apache Iceberg hat sich als ein branchenweit etablierter offener Standard f眉r gro脽e Datenmengen durchgesetzt. 麻豆原创 Business Data Cloud wird dieses Open鈥慣able鈥慒ormat k眉nftig nativ unterst眉tzen.  

F眉r Unternehmen bedeutet das, dass keine Datenbewegung und keine Formatkonvertierungen erforderlich sind, um Daten f眉r Analysen und KI nutzbar zu machen. 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten k枚nnen auf derselben offenen Architektur koexistieren und 眉ber alle Datenquellen unternehmensweit ausgewertet werden. In Kombination mit der In鈥慚emory鈥慣echnologie von 麻豆原创 HANA Cloud erm枚glicht dies sowohl Echtzeitanalysen als auch transaktionale und operative Workloads mit hoher Leistung, Effizienz und konsistentem Gesch盲ftskontext. 

Die Lakehouse鈥慞lattform von Dremio verbessert die Wirtschaftlichkeit von Unternehmensanalysen grundlegend. Sie ist serverlos und elastisch aufgebaut und passt ihre Leistung automatisch dem Bedarf an. Sie skaliert bei hoher Nachfrage und f盲hrt bei sinkender Nachfrage wieder herunter. F眉r Unternehmen bedeutet das, auf eine feste Kapazit盲tsplanung verzichten zu k枚nnen und ohne Leistungsgrenzen arbeiten zu k枚nnen, genau dann, wenn es darauf ankommt. 

Mit Dremio wird 麻豆原创 zudem einen universellen, offenen Datenkatalog bereitstellen, der auf Apache Polaris und der offenen Apache鈥慖ceberg鈥慠EST鈥慍atalog鈥慉PI basiert. Dieser Katalog fungiert innerhalb der 麻豆原创 Business Data Cloud als zentrale Zugriffs鈥� und semantische Schicht und bietet allen angebundenen Systemen 鈥� 麻豆原创 wie Nicht鈥懧槎乖� 鈥� einen gemeinsamen Zugang zu einem konsistenten Kontext. Dazu z盲hlen gesch盲ftlicher Kontext, Beziehungen, Zugriffsrechte und Datenherkunft. Der offene Katalog bildet zugleich die Grundlage f眉r den 麻豆原创 Knowledge Graph. Er verankert gesch盲ftliche Zusammenh盲nge, organisatorische Hierarchien, regulatorische Klassifizierungen sowie system眉bergreifende Datenabstammung als native Eigenschaften und schafft damit die Voraussetzung f眉r skalierbare, erkl盲rbare und vertrauensw眉rdige agentische KI. 

Dremio engagiert sich seit Jahren als f眉hrender Mitgestalter zentraler Open鈥慡ource鈥慞rojekte wie Apache Iceberg, Apache Polaris und Apache Arrow. 麻豆原创 beabsichtigt, diese Open鈥慡ource鈥態eitr盲ge auch k眉nftig gezielt zu f枚rdern und weiter auszubauen. 

Der Abschluss der Transaktion wird f眉r das dritte Quartal 2026 erwartet und steht unter dem Vorbehalt der 眉blichen Abschlussbedingungen, einschlie脽lich der erforderlichen beh枚rdlichen Genehmigungen. 

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脺产别谤&苍产蝉辫;顿谤别尘颈辞&苍产蝉辫; 
Dremio ist das Agentic Lakehouse: eine speziell f眉r KI-Agenten entwickelte Datenplattform, die vollst盲ndig auf dem offenen Iceberg鈥慡tandard basiert und selbst von KI gesteuert wird. Sie verschafft Wissensarbeitern ebenso wie KI鈥慉genten sofortigen, kontrollierten Zugriff auf Unternehmensdaten unabh盲ngig davon, welches Sprachmodell oder welches Tool zum Einsatz kommt. 脺ber f枚derierte Abfragen lassen sich Datenquellen o system眉bergreifend nutzen, ohne aufw盲ndige ETL-Pipelines oder Datenkopien. Eine integrierte KI-gest眉tzte Semantik-Schicht liefert den notwendigen Gesch盲ftskontext und stellt sicher, dass alle Agenten auf einer gemeinsamen, verl盲sslichen Datenbasis arbeiten. Das Lakehouse verwaltet sich dabei weitgehend selbst. Aufgaben wie Clustering, Optimierung und Datenkonsolidierung werden autonom ausgef眉hrt. Das Ergebnis sind vertrauensw眉rdige Erkenntnisse, die bessere gesch盲ftliche Entscheidungen erm枚glichen ohne die Komplexit盲t und den infrastrukturellen Mehraufwand klassischer Datenplattformen. 

Dremio ist Hauptautor von Apache Iceberg und Mitbegr眉nder von Apache Arrow und Apache Polaris. Shell, TD Bank, Michelin und Tausenden von Organisationen weltweit vertrauen auf Dremio.  

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, unsere neue User Experience, gewinnt an Dynamik und treibt Verbesserungen f眉r unsere Kunden ma脽geblich voran. Kunden , verbessern , und .

Joule ist aktuell in 35 L枚sungen verf眉gbar und wird weiterhin dort f眉r unsere Kunden bereitstehen, wo sie es ben枚tigen: in den Anwendungen, die sie nutzen, und mit einem fundierten Verst盲ndnis ihres Gesch盲ftskontexts und ihrer Daten. Deshalb integrieren wir Joule im ersten Quartal in weitere Anwendungen 鈥� von 麻豆原创 Datasphere, wo es nun Aufgaben ausf眉hren oder bestimmte Funktionen erkl盲ren kann, bis hin zu 麻豆原创 Intelligent Clinical Supply Management, wo Benutzer mit nat眉rlicher Sprache kritische Daten abrufen und zu relevanten Anwendungen navigieren k枚nnen.

Joule Agents, wie der Ausschreibungsanalyse-Agent, steigern das Umsatzwachstum der Kunden, indem sie wichtige Anforderungen extrahieren und Risiken in komplexen Dokumenten hervorheben. Projektmanager wiederum sparen mit dem neuen Projekteinrichtungs-Agenten in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition Zeit beim Einrichten von Projekten. Daneben gibt es noch viele weitere Agenten, die nachfolgend n盲her erl盲utert werden.

Agenten entwickeln sich gerade zu einer wichtigen neuen Benutzergruppe von 鈥� und Wegbereitern f眉r 鈥� Unternehmenssoftware. Sie treffen auf Menschen als die einzigen anderen nicht deterministischen Operatoren und erweitern gleichzeitig den Umfang und den Nutzen von Unternehmenssoftware. Unsere Agenten werden auch weiterhin bei jeder Interaktion vertrauensw眉rdige, wiederholbare und 眉berpr眉fbare Ergebnisse liefern.

Wir haben mittlerweile mehr als 40 spezialisierte Agenten und mehr als 2.400 Joule Skills. Dank des Agent-to-Agent-Protokolls k枚nnen unsere Agenten in 麻豆原创-Systemen sowie in Systemen anderer Anbieter eingesetzt werden. Da die Zahl der Agenten in beiden Bereichen w盲chst, bietet der 麻豆原创 AI Agent Hub Kunden bereits heute die notwendige Infrastruktur und Leitlinien, um Agenten in diesem neuen 脰kosystem zu verwalten, zu steuern und zu erkunden.

Einige Highlights aus dem ersten Quartal 2026:

• 麻豆原创 Joule for Consultants ist eine dialogorientierte KI-L枚sung, die fachkundige Hilfestellung bei Cloud-Transformationen bietet und auf der 麻豆原创-Wissensdatenbank basiert. Um das Vertrauen und die Nachvollziehbarkeit zu verbessern, werden Quellenangaben nun in einem eigenen Seitenbereich angezeigt und k枚nnen zur besseren 脺bersichtlichkeit gruppiert werden. Administratoren k枚nnen die Websuche aktivieren, sodass Joule auf 枚ffentliche Inhalte zur眉ckgreifen kann. Die Quellenangaben bleiben dabei klar erkennbar. F眉r ma脽geschneiderte Antworten auf Probleme, f眉r die das System m枚glicherweise keine kundenspezifische Dokumentation enth盲lt, k枚nnen Berater nun bis zu zehn PDF- oder Textdateien direkt in den Chat hochladen. Dies wird durch die Einbindung von Inhalten aus der 麻豆原创 Enterprise Architecture Reference Library erg盲nzt, die umfassendere und genauere Antworten auf komplexe Abfragen liefert.听
• 麻豆原创 Business AI f眉r die Lieferkette minimiert Unterbrechungen und vereinfacht die Planung. Mit dem Projekteinrichtungs-Agenten k枚nnen Projektmanager schnell neue Projekte einrichten, indem sie Daten aus fr眉heren Initiativen nutzen. Benutzer von 麻豆原创 Integrated Business Planning k枚nnen nun komplexe Formeln in Microsoft Excel mit nat眉rlicher Sprache erstellen. 麻豆原创 Digital Manufacturing kann vielschichtige Fertigungsprobleme in klare Beschreibungen umwandeln. Joule unterst眉tzt Benutzer von 麻豆原创 Integrated Product Development au脽erdem dabei, Problemberichte und Anforderungsmodelle mit einfachen Befehlen in nat眉rlicher Sprache zu erstellen.听
• 麻豆原创 Business AI f眉r das Finanzwesen bietet mehr Effizienz und Einblicke in wichtige Prozesse. Joule 眉bersetzt nun komplexe Fehler bei der elektronischen Rechnungsstellung in einfache Sprache. Der Agent f眉r Streitbeilegung automatisiert die Ursachenanalyse f眉r Streitigkeiten im Zusammenhang mit Rechnungen, w盲hrend durch die Verarbeitung von Zahlungsavisen die Bearbeitungszeit f眉r Dokumente erheblich verk眉rzt wird. Unstrukturierte Daten wie PDFs k枚nnen nun automatisch in Kundenauftr盲ge umgewandelt werden, und Buchhalter k枚nnen auf Erkl盲rungen in nat眉rlicher Sprache f眉r komplexe Berechnungen des Anlageverm枚gens zugreifen. Benutzer k枚nnen ihre Startseite personalisieren und Systemfehler mithilfe nat眉rlicher Sprache in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition leicht nachvollziehen.听
• 麻豆原创 Business AI f眉r Beschaffung und Customer Experience听verbessert die gesamten kaufm盲nnischen Abl盲ufe durch neue Funktionen. In der Beschaffung verk眉rzt die automatisierte Erstellung von Leistungsbeschreibungen in 麻豆原创 Fieldglass die Zeit f眉r die Definition von Leistungsumf盲ngen. Mit dem Katalogoptimierungsagenten k枚nnen E-Commerce-Manager die Qualit盲t von Produktdaten kontinuierlich verbessern. Im Einzelhandel erhalten Manager sofortige, dialogorientierte Antworten von Joule zu Daten aus der Auftragsverwaltung.
• 麻豆原创 Business AI f眉r IT und Entwickler gibt Entwicklern und Datenexperten die neuesten Tools direkt an die Hand und bietet ihnen mehr Kontrolle. Joule ist nun in 麻豆原创 Datasphere allgemein verf眉gbar, das hei脽t, Benutzer k枚nnen mithilfe einfacher dialogorientierter Sprache durch die Plattform navigieren, Antworten erhalten und Aufgaben durchf眉hren. Der Generative AI Hub in AI Foundation wird weiter ausgebaut und bietet Entwicklern Zugang zu den neuesten Modellen, darunter OpenAI GPT听5.2, Gemini听3.0 Pro, Anthropic Claude Opus听4.6 und Claude Sonnet听4.6. Entwickler profitieren zudem von verbesserten Funktionen wie fortschrittlicher Prompt-Optimierung, Metadaten-Filterung und deklarativen Konfigurationsoptionen zur Orchestrierung in der Prompt-Registry. Dar眉ber hinaus bietet 麻豆原创 Document AI nun detailliertere Steuerungsoptionen mit benutzerdefinierten Konfidenzschwellenwerten und erweiterter Unterst眉tzung von Dokumenten.
• 麻豆原创 Business AI f眉r Branchen umfasst eine spezialisierte KI zur L枚sung einzigartiger gesch盲ftlicher Herausforderungen. Verkaufsteams k枚nnen ihren Reaktionsprozess mit dem neuen Ausschreibungsanalyse-Agenten beschleunigen. Dieser Agent automatisiert die Pr眉fung komplexer Ausschreibungsdokumente, um die Erfolgsquoten zu verbessern. Joule funktioniert nun auch in 麻豆原创 Commodity Management, sodass sich m眉ndliche oder schriftliche Verhandlungen direkt in detaillierte Gesch盲ftsentw眉rfe umwandeln lassen. In der Life-Sciences-Branche k枚nnen Fachleute aus dem Bereich der klinischen Versorgung vorausschauende Analysen nutzen, um Kosten zu senken, die durch die Verschwendung von Best盲nden entstehen. Joule verk眉rzt zudem die Zeit f眉r die Informationssuche erheblich. Das 麻豆原创 Self-Billing Cockpit automatisiert die Extraktion von Rechnungsdaten aus beliebigen Formaten, was deutlich k眉rzere manuelle Verarbeitungszeiten zur Folge hat.听
• 麻豆原创 Business AI f眉r Business Transformation Management liefert wichtige Erkenntnisse, die zum Steuern und Beschleunigen organisatorischer Ver盲nderungen entscheidend sind. Joule ist nun in 麻豆原创 Signavio verf眉gbar und erm枚glicht die Suche in nat眉rlicher Sprache, wodurch sich die Zeit f眉r die Informationssuche verk眉rzt. Simulationen von Gesch盲ftsprozessmodellen und Notationen in 麻豆原创 Signavio liefern klare, umsetzbare Zusammenfassungen direkt in Prozessdiagrammen. In der Zwischenzeit k枚nnen Unternehmensarchitekten die Anleitungen in 麻豆原创 LeanIX nutzen, um aussagekr盲ftige Erkenntnisse direkt aus ihrem Architekturbestand zu gewinnen. So l盲sst sich die Umsetzung von Transformationen beschleunigen und die Zeit zur Gewinnung der Erkenntnisse verk眉rzen.听

Jonathan von R眉den ist Chief AI Officer der 麻豆原创 SE.

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Als Formel-1-Botschafter steht H盲kkinen f眉r die Werte, die Spitzenmotorsport und moderne Unternehmenstechnologie gleicherma脽en pr盲gen: Geschwindigkeit, Widerstandskraft, Teamgeist und der Anspruch, sich st盲ndig weiterzuentwickeln. Seine Pr盲senz auf der 麻豆原创 Sapphire verdeutlicht, wie eng Hochleistungsrennsport und die intelligente, datengetriebene Welt miteinander verkn眉pft sind 鈭� jene Welt, in der 麻豆原创 ihre Kunden Tag f眉r Tag begleitet.

Wo H枚chstleistung auf Innovation trifft

W盲hrend seiner Karriere in der Formel 1 wurde H盲kkinen bekannt f眉r seinen Fokus, sein strategisches Denken und seine F盲higkeit, unter Druck zu agieren 鈥� Qualit盲ten, die sich unmittelbar in der Arbeit der Services-and-Support-Organisation von 麻豆原创 widerspiegeln. Im Services and Support Center erleben die Teilnehmer, wie genau diese Prinzipien Unternehmen dabei unterst眉tzen, schneller zu handeln, souver盲n auf Ver盲nderungen zu reagieren und in einer zunehmend komplexen Umgebung einen Schritt voraus zu sein.   

H盲kkinen wird pers枚nliche Einblicke in seine Zeit an der Spitze des Motorsports gew盲hren und seine Erfahrungen teilen 鈥� von der Entscheidungsfindung in kritischen Situationen 眉ber die Bedeutung von Teamarbeit bis hin zur Rolle von Daten und Technologie, wenn es um Spitzenleistung geht.

Die Highlights der 麻豆原创 Sapphire 2026

Besucher des Services and Support Center d眉rfen sich auf exklusive Angebote freuen:

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

Ein einzigartiges Erlebnis mit 麻豆原创 Services and Support

Das Services and Support Center auf der 麻豆原创 Sapphire ist der zentrale Anlaufpunkt f眉r Inspiration und Austausch. Mit H盲kkinen vor Ort erwartet die Teilnehmer ein Programm aus spannenden Vortr盲gen, praxisnahen Einblicken und interaktiven Erlebnissen. Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung von Spitzenleistung im Motorsport mit innovativen Gesch盲ftsl枚sungen 鈥� erm枚glicht durch die Services-and-Support-Organisation von 麻豆原创.

Seien Sie dabei! Vor Ort in Orlando oder Madrid.

Ob bei der 麻豆原创 Sapphire in Orlando oder in Madrid 鈥� Dies ist eine einmalige Gelegenheit, eine der gr枚脽ten Legenden der Formel-1-Geschichte hautnah zu erleben und zu erfahren, wie 麻豆原创 Unternehmen dabei unterst眉tzt, H枚chstleistungen zu erreichen.

Verpassen Sie die Chance nicht. Treffen Sie H盲kkinen im Services and Support Center. Dort erfahren Sie, wie die Erfolgsmentalit盲t eines Weltmeisters eine entscheidende Rolle bei Ihrer  Unternehmenstransformation spielen kann.

脺bernehmen Sie unsere Veranstaltungstermine in Ihre pers枚nliche Agenda:

• 麻豆原创 Sapphire 2026 Orlando听
• 麻豆原创 Sapphire 2026 Madrid听

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KI-Funktionen von 麻豆原创 sorgten dabei f眉r die Koordinierung des gesamten Herstellungsprozesses des Ingwer-Shots 鈥� von der Mischung des Getr盲nks 眉ber die Verpackung bis hin zur Lagerbelieferung. Die Besucher konnten live erleben, wie wir unsere KI-Strategie in reale Fertigungsabl盲ufe 眉berf眉hren, ein durchg盲ngiges Lieferkettenmanagement erm枚glichen und Hersteller dabei unterst眉tzen, die n枚tige Resilienz aufzubauen.

Die Hannover Messe, die vom 20. bis 24. April stattfand, ist die weltweit wichtigste Industriemesse.

Gleich am ersten Messetag stattete 麻豆原创-CEO Christian Klein dem 麻豆原创-Stand einen Besuch ab, bevor er 鈥� wie auch Bundeskanzler Friedrich Merz und andere Branchenf眉hrer 鈥� die B眉hne betrat. Er berichtete dar眉ber, wie wichtig es sei, KI-Strategien in die Praxis zu 眉berf眉hren.

Wer den 麻豆原创-Stand besuchte, konnte diese Umsetzung anhand der Produktion des Ingwer-Shots aus erster Hand miterleben.

Das in einer blauen Box verpackte Getr盲nk sorgte dabei nicht nur f眉r Erfrischung; es diente vielmehr auch dazu, den Besuchern die neuesten KI-gest眉tzten Innovationen f眉r Fertigungsunternehmen und Lieferketten n盲herzubringen, die eine 别谤尘枚驳濒颈肠丑别苍.

Koordinierung der Lieferkette

Anhand von KI, Daten und agentenbasierten KI-Funktionen von 麻豆原创 konnten die Besucher sehen, wie die Koordinierung der Lieferkette in der Praxis abl盲uft. 麻豆原创 bietet , verl盲ssliche Daten und Anwendungen, mit denen Hersteller in Echtzeit Schl眉sse ziehen, Analysen durchf眉hren und Ma脽nahmen einleiten k枚nnen.

Am Messestand erlebten die Besucher mehrere Prozesse hautnah: Sie konnten verfolgen, wie Nutzer mithilfe von Joule in nat眉rlicher Sprache mit einem Roboter des Roboterherstellers ANYbotics interagierten, um听Live-Fern眉berwachung von Feldservice-Inspektionen听durchzuf眉hren. Zudem konnten sie den 鈥濸acXplorer“ in Aktion sehen, eine Hightech-Verpackungsmaschine mit Glasfront des Maschinen- und Anlagenbauers Uhlmann. Gegen眉ber stellte eine CNC-Maschine des Maschinenbauers DMG MORI zudem Ersatzteile f眉r den PacXplorer her. Und am Ende des Produktionszyklus 眉bernahm schlie脽lich ein Roboter des Roboterherstellers AIMBO die Kommissionierung und Verpackung des Ingwer-Shots. Sowohl AIMBO als auch ANYbotics sind Teil des wachsenden 麻豆原创-Netzwerks f眉r Partnerschaften im Bereich physischer KI.

Neben vielen F眉hrungen in Deutsch und Englisch gab es am ersten Tag auch F眉hrungen in Japanisch, Chinesisch und Portugiesisch. Brasilien war Partnerland der Hannover Messe 2026.

脺ber Kopfh枚rer, die den Umgebungsl盲rm am Stand ausblendeten, erfuhren die Besucher, wie die KI von 麻豆原创 eine zuverl盲ssige Koordinierung und intelligentere Steuerung f眉r und das 别谤尘枚驳濒颈肠丑迟.

KI-Anwendungsf盲lle zum Anfassen demonstrieren KI-Funktionen und ihre Vorteile

Anwendungsfall f眉r Abl盲ufe und Erkenntnisse

Hier erlebten Besucher 麻豆原创s Vision der Supply-Chain-Orchestrierung. In dieser Vision fungiert die Supply-Chain-Orchestrierung als Nervenzentrum des Unternehmens. Sie nutzt externe Signale wie Naturkatastrophen, Hafenengp盲sse oder Lieferantenstrecken, um die Unternehmenslogistik und Planung mithilfe von Agenten zu optimieren.

Zu den Vorteilen geh枚ren schnellere Reaktionszeiten durch KI-gest眉tzte 脺berwachung und automatisierte Warnmeldungen, au脽erdem bessere, datengest眉tzte, operative Entscheidungen auf Basis integrierter KI-Funktionen f眉r Gesch盲ftsanwendungen und eine nahtlose Integration mit durchg盲ngiger Anbindung von der Lieferkettenplanung bis hin zur Fertigungssteuerung und Qualit盲tskontrolle.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• unterst眉tzt bei der Auftragsfreigabe und Echtzeit眉berwachung.
• Ein KI-Roboter pr眉ft Gefahren, analysiert Inspektionsdaten und identifiziert Grundursachen.
• Die Analyse der Beschaffungsoptimierung fasst Erkenntnisse zusammen, analysiert und erl盲utert den Planungslauf f眉r die Zeitreihenoptimierung.

Anwendungsfall f眉r intelligente Produktion

DMG MORI demonstrierte den Produktionsablauf an seiner CNC-Maschine im Rahmen eines durchg盲ngigen Prozesses 鈥� von der Konstruktion 眉ber die Planung bis zur Produktion.

W盲hrend der wei脽e Roboterarm der CNC-Maschine das Schieber-Ersatzteil nach dem Fr盲sprozess lautlos positionierte, erfuhren die Besucher von den Vorteilen einer durchgehenden Integration – von der Konstruktion 眉ber Werkzeugverwaltung und CNC-Programme bis zu 麻豆原创 Digital Manufacturing. Das Dashboard stellt dem Maschinenbediener KI-gest眉tzte Funktionen sowie operative und Wartungsinformationen zur Verf眉gung.

Der Prozess setzt sich dann 眉ber die Logistikausf眉hrung mit 麻豆原创 Logistics Management fort, das bei der Kombination von Lager- und Transportfunktionen f眉r kleinere Lagerh盲user hilft. Ein KI-gest眉tzter Logistikassistent filtert automatisch kritische Versandinformationen, fasst sie zusammen und priorisiert sie. Zus盲tzlich liefert er Versandpreise in Echtzeit und erm枚glicht so eine zuverl盲ssige Orchestrierung und intelligentere Ausf眉hrung.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• erm枚glicht die Optimierung von Lager- und Transportvorg盲ngen per nat眉rlicher Sprache.
• liefern Produktionsinformationen und unterst眉tzen Entscheidungsprozesse 眉ber den gesamten Workflow hinweg.

Anwendungsfall: intelligente Verpackung

Uhlmann PacXplorer und 麻豆原创 zeigten eine vollst盲ndig integrierte Hochgeschwindigkeits-Verpackungslinie von 麻豆原创 S/4HANA 眉ber 麻豆原创 Digital Manufacturing bis zur Automationsschicht von Uhlmann, die den verpackten Ingwer-Shot produziert. Die verpackten Shots wurden von einem mobilen autonomen Roboter von Symovo von der Linie abtransportiert.

Zu den wichtigsten Vorteilen z盲hlen: eine h枚here Betriebsgeschwindigkeit und gesteigerter Durchsatz durch schnellere Auftragsabwicklung, integrierte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, weniger manuelle Eingriffe, Bestandstransparenz und Datenintegrit盲t in der gesamten Produktionskette.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• Services zur Zustands眉berwachung erh枚hen die Maschinenverf眉gbarkeit und verbessern die Serviceeffizienz durch KI-gest眉tzte Erkenntnisse. Sie erm枚glichen eine nahtlose Zusammenarbeit im gesamten Service-脰kosystem.
• Eine KI-basierte Flow-Analyse erm枚glicht schnelle Prozessmodellierung und die Optimierung der Verfahrenstechnik.
• Die intelligente Handhabung von Ausnahmen ist in agentengesteuerte Prozesse eingebettet.
• Die KI-Agenten, mit denen Joule ausgestattet ist, unterst眉tzen Entscheidungsprozesse im gesamten Workflow.

Anwendungsfall: Humanoide Roboter in der Praxis

Bevor die Besucher ihre Ingwer-Shots erhielten, beobachteten sie an der letzten Station einen intelligenten humanoiden Roboter, der physische Aufgaben am Ende der Verpackungslinie verrichtete. Der Roboter 眉berbr眉ckte damit die L眉cke zwischen digitaler Planung und physischer Ausf眉hrung und zeigte 麻豆原创s Project Embodied AI in Aktion.

Humanoide Roboter bieten erhebliche Vorteile: h枚here Arbeitsgeschwindigkeit durch k眉rzere Auftragsbearbeitungszeit, h枚here Produktivzeit und Kosteneffizienz insbesondere in f眉r Menschen gef盲hrlichen oder schwierigen Bereichen, vollst盲ndige Bestandstransparenz mit Echtzeit-Datenintegration im gesamten Lager sowie perfekte Abstimmung zwischen Planung und Ausf眉hrung.

Die wichtigsten KI-Funktionen

• Joule und Joule Studio helfen Robotern, die physische Welt zu verstehen, autonome Entscheidungen zu treffen und aus ihrer Umgebung zu lernen, um intelligenter zu agieren.

Mehr als eine schnelle Erfrischung 

Am Ende ihres Besuchs bekamen die Besucher viel mehr als nur einen schnellen Energieschub. Sie verfolgten den gesamten Entstehungsprozess des Ingwer-Shots – von der Rezeptentwicklung und Planung bis zur Produktion mit Mischen, Abf眉llen und Verpacken – und gewannen ein klares Verst盲ndnis daf眉r, wie 麻豆原创 Erkenntnisse durch zuverl盲ssige Orchestrierung und intelligentere Ausf眉hrung in konkrete Ma脽nahmen umsetzt. Genau diese zuverl盲ssige Orchestrierung und intelligentere Ausf眉hrung ist es, die Herstellern die Resilienz verschafft, die sie in der heutigen Welt brauchen.

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Mit den neuen C3A-Kriterien des (Bundesamt f眉r Sicherheit in der Informationstechnik) und der wachsenden Bedeutung resilienter Cloud-Infrastrukturen beginnt nun eine Phase der praktischen Umsetzung digitaler Souver盲nit盲t. 脺ber diese Entwicklung und die Rolle der Technologiepartnerschaft mit 麻豆原创 haben wir mit Thomas Caspers, Vizepr盲sident des BSI, gesprochen.

Digitale Souver盲nit盲t ist derzeit eines der zentralen Themen in der deutschen und europ盲ischen Digitalpolitik. Warum gewinnt das Thema gerade jetzt so stark an Bedeutung?

Thomas Caspers: Die Diskussion ist klar geopolitisch getrieben. F眉r uns ist entscheidend, dass Europa handlungsf盲hig bleibt. Genau darum geht es bei digitaler Souver盲nit盲t und 眉brigens allgemein in der Cybersicherheit: vorbereitet zu sein, statt erst im Ernstfall zu reagieren.

Die Frage ist dabei nicht nur, wo Daten liegen. Wir schauen systemisch auf das Gesamtbild: Bleiben kritische Rechenzentren betriebsf盲hig? Ist Personal verf眉gbar? Sind Lieferketten abgesichert? K枚nnen Dienste weiter genutzt werden, auch wenn sich Rahmenbedingungen pl枚tzlich ver盲ndern? Diese Handlungsf盲higkeit ist der Kern der Debatte.

Mit den C3A b眉ndeln wir nun die Kriterien, die aus unserer Sicht eine selbstbestimmte und sichere Nutzung von Cloud-Angeboten erm枚glichen, nicht nur in der 枚ffentlichen Verwaltung, sondern weit dar眉ber hinaus.

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

Vieles daran ist f眉r Kooperationspartner wie 麻豆原创, mit denen wir schon lange eng zusammenarbeiten, nicht grunds盲tzlich neu. Wir wenden diese Kriterien in der Praxis seit Jahren an, entwickeln sie mit dem technischen Fortschritt stets weiter. Das Neue ist, dass wir sie jetzt systematisch aufgeschrieben haben und als richtungsweisende Handlungsrahmen 枚ffentlich machen.

Die C3A haben dabei keine unmittelbar regulative Wirkung, schaffen jedoch erstmals eine hohe Transparenz f眉r den Markt. Es wird sichtbar, welche Anforderungen Cloud-Anbieter erf眉llen m眉ssen, wenn Cloud-Kunden oder auch Beh枚rden Cloud-Angebote selbstbestimmt und sicher nutzen wollen. Dazu geh枚ren technische, betriebliche und inzwischen auch juristische Kriterien. Genau dieser systematische Rundumblick ist neu und wichtig.

Welche Rolle spielt die Zusammenarbeit mit Technologieanbietern wie 麻豆原创, wenn solche Anforderungen in konkrete Architekturen und Betriebsmodelle 眉bersetzt werden sollen?

Eine sehr wichtige. 麻豆原创 war einer der ersten Partner, mit denen wir in diesem Rahmen enger zusammengearbeitet haben. Nat眉rlich gibt es f眉r diese Zusammenarbeit formale Regeln und festgelegte Austauschformate. Aber in der Praxis hat sich schnell gezeigt: Eigentlich sind wir permanent im Austausch. So haben wir bei den C3A auch auf den Erfahrungen aufgebaut, die wir im Kontext Delos Cloud und 麻豆原创 Cloud Infrastructure gemacht haben. Genau diese direkte Zusammenarbeit braucht es auch, wenn sich Technologien, Sicherheits- und Souver盲nit盲tsanforderungen so dynamisch weiterentwickeln.

F眉r uns ist entscheidend, mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, mit denen wir eng, vertrauensvoll und schnell in die Umsetzung kommen. Das gilt f眉r klassische Cloud-Themen genauso wie f眉r neue Technologien. Wenn wir wollen, dass Innovation sicher und kontrolliert nutzbar wird, dass Deutschland in der Digitalisierung wettbewerbsf盲hig bleibt, braucht es genau diese fr眉he und belastbare Abstimmung zwischen Aufsicht und Industrie.

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

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

Ein konkretes Beispiel daf眉r ist Delos Cloud als souver盲ne Cloud f眉r Beh枚rden in Deutschland. Im Austausch mit 麻豆原创 arbeitet das BSI daran, Microsoft-Cloud-Technologie in ein Modell zu 眉berf眉hren, das unter deutschen Anforderungen sicher und selbstbestimmt betrieben werden kann. Genau daran zeigt sich, dass digitale Souver盲nit盲t nicht behauptet, sondern architektonisch, organisatorisch und regulatorisch umgesetzt werden kann und muss.

Das macht den Wert der Zusammenarbeit aus. Wenn Anforderungen klar sind, k枚nnen wir gemeinsam mit Unternehmen an Architekturen, an Betriebsmodellen und an Sicherheitsma脽nahmen arbeiten.

Ein zentraler Punkt in der aktuellen Debatte ist Resilienz. Was muss ein souver盲nes Cloud-Modell leisten, wenn es zu geopolitischen Verwerfungen oder Ausf盲llen kommt?

Es muss arbeitsf盲hig bleiben. Resilienz hei脽t f眉r uns, Optionen zu haben und auch auf 听schwierige Szenarien vorbereitet zu sein, um 听im Ernstfall den Betrieb aufrechterhalten zu k枚nnen. In unseren aktuellen Szenarien gehen wir davon aus, dass ein Minimalbetrieb 眉ber einen l盲ngeren Zeitraum sichergestellt sein muss. Dabei denken wir ausdr眉cklich auch Situationen mit, in denen urspr眉ngliche Anbieter oder Lieferketten kurzfristig nicht mehr in der bisherigen Form verf眉gbar sind.

Das bedeutet: Wir m眉ssen nicht nur den Normalbetrieb betrachten, sondern auch den Ausnahmefall. Wer digitale Souver盲nit盲t ernst meint, muss auch auf Szenarien vorbereitet sein, die sich niemand w眉nscht. Genau deshalb spielen Themen wie Betriebsfortf眉hrung, Personalverf眉gbarkeit und Lieferkettenresilienz in den C3A eine so gro脽e Rolle.

Wie wichtig ist das Zusammenspiel nationaler Standards, etwa zwischen dem BSI in Deutschland und ANSSI in Frankreich, f眉r ein gemeinsames europ盲isches Verst盲ndnis digitaler Souver盲nit盲t?

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

Was wir in Deutschland lernen, bringen wir in die europ盲ische Debatte ein. Und umgekehrt profitieren wir nat眉rlich auch vom Austausch mit unseren Partnern in Frankreich und anderen europ盲ischen L盲ndern. Wenn Europa bei digitaler Souver盲nit盲t vorankommen will, braucht es nationale Innovationskraft, verl盲ssliche Partner und gleichzeitig eine gemeinsame Richtung. Dies ist auch elementar, um f眉r europ盲ische Unternehmen wie 麻豆原创 einen skalierbaren Markt zu schaffen, der Investionen in Innovation f枚rdert.

Worauf sollten sich Beh枚rden, Unternehmen und Cloud-Anbieter in den kommenden Jahren einstellen?

Die Anforderungen werden konkreter, 眉berpr眉fbarer und systemischer. Erst kommt die Frage, was technologisch m枚glich ist, aber dann muss die Frage folgen, wie belastbar, transparent und kontrollierbar ein Angebot tats盲chlich ist. Das betrifft technische Aspekte genauso wie betriebliche und juristische. Dabei m眉ssen wir den gesamten Stack betrachten.

Wenn wir Technologien sicher und souver盲n nutzbar machen k枚nnen, dann sollten wir das auch tun. Das hei脽t: klare Standards, ein ganzheitlicher Ansatz und die F盲higkeit, neue Technologien entlang des Full Stack kontrolliert in die Anwendung zu bringen.

脺ber den Interviewpartner: Thomas Caspers ist Vizepr盲sident des Bundesamtes f眉r Sicherheit in der Informationstechnik (BSI).

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Als eigenst盲ndige, strategische Akteure bilden die 麻豆原创 User Groups eine starke Br眉cke zwischen Anwenderunternehmen und 麻豆原创 鈥� und sind damit weit mehr als eine klassische Kunden-Community: Das Erfolgsmodell sucht weltweit seinesgleichen. Was das Konzept der 麻豆原创 User Groups so einzigartig macht, erkl盲rt Yasmin Awad, Senior Vice President Global User Group Organization, im Interview.

麻豆原创 User Groups gibt es inzwischen auf s盲mtlichen Kontinenten. W盲hrend das 麻豆原创 User Group Executive Network (SUGEN) die Interessen der internationalen User Groups rund um die Welt b眉ndelt und gegen眉ber der 麻豆原创 vertritt, kommt der Deutschsprachigen 麻豆原创-Anwendergruppe (DSAG) eine besondere Rolle zu. Wie sieht diese aus?

Yasmin Awad: Die DSAG z盲hlt mit mehr als 4.000 Firmenmitgliedern zu den gr枚脽ten und einflussreichsten IT-Anwenderverb盲nden der Welt 鈥� und ist dementsprechend f眉r uns l盲ngst zu einem wichtigen strategischen Partner geworden: Dieser versorgt uns seit rund 30 Jahren kontinuierlich mit repr盲sentativem Feedback zu unseren Softwarel枚sungen und Strategien. Umgekehrt unterst眉tzt die DSAG aber auch uns aktiv dabei, relevante Neuerungen in die deutschsprachige Kundenbasis zu kommunizieren. Angesichts der Geschwindigkeit, mit der Neuerungen in der IT-Branche und somit auch im 麻豆原创-Portfolio an den Markt kommen, ist das f眉r uns ein unsch盲tzbarer Mehrwert.

Zugleich bieten regelm盲脽ige Events wie etwa die DSAG-Technologie- oder -Personaltage und nat眉rlich die DSAG-Jahreskonferenz 麻豆原创-Anwenderunternehmen vielf盲ltige M枚glichkeiten, Erfahrungen auszutauschen sowie Know-how auf- und auszubauen. Die DSAG-Jahreskonferenz ist 眉brigens heute das gr枚脽te deutschsprachige 麻豆原创-Event f眉r unabh盲ngige, praxisnahe Informationen 鈥� ganz ohne vertrieblichen Hintergrund. Kein Wunder also, dass das Event aus den Terminkalendern der 麻豆原创-Kunden aus Deutschland, 脰sterreich und der Schweiz kaum mehr fortzudenken ist.

Warum DSAG und 麻豆原创 gemeinsam mehr bewegen k枚nnen

Das klingt nach einer Zusammenarbeit, von der andere Hersteller wahrscheinlich nur tr盲umen k枚nnen. Was ist das Geheimnis dieses Erfolges?

Awad: Gegenseitige Wertsch盲tzung und ein offenes Ohr f眉r die Bed眉rfnisse des anderen. Au脽erdem sind die Leidenschaft und das Commitment der durchweg ehrenamtlichen DSAG-Vorst盲nde und -Teilnehmenden einzigartig 鈥� und zeigen immer wieder, dass man gemeinsam ganz einfach mehr erreicht. Der regelm盲脽ige Dialog mit der DSAG ist f眉r uns deshalb schon lange gelebte Praxis 鈥� und vom 麻豆原创-Vorstand bis in die Facharbeitskreise hinein fest verankert.

Was bedeutet das konkret?

Awad: Zum einen tauschen sich Experten aus dem erweiterten 麻豆原创-Vorstand in regelm盲脽igen Abstimmungsrunden strategisch mit den unterschiedlichen DSAG-Vorst盲nden aus. So ist die DSAG stets 眉ber die strategischen Pl盲ne der 麻豆原创 im Bilde. Der Dialog zwischen DSAG und 麻豆原创 deckt aber auch operative Aspekte ab: Bei anstehenden Produktanpassungen, der Ver枚ffentlichung neuer Produkte oder ver盲nderten Preismodellen treten unsere Fachbereiche proaktiv an die Verantwortlichen der User-Group heran, stellen 脛nderungen vor und holen zugleich Feedback dazu ein. Auf granularster Ebene erfolgt die Zusammenarbeit in den mehr als 200 themenspezifischen DSAG-Arbeitskreisen. Hier werden Anforderungen und Praxiserfahrungen geb眉ndelt, strukturiert an 麻豆原创 kommuniziert und Produktstrategien gemeinsam zielgerichtet weiterentwickelt.

Was DSAG und 麻豆原创 bereits gemeinsam erreicht haben

Gibt es dazu konkrete Beispiele?

Awad: Sogar eine ganze Menge! Eines der prominentesten ist sicherlich die Weiterentwicklung und klare Einordnung des 麻豆原创-Cloud-Portfolios. Noch vor wenigen Jahren hatte die entsprechende Strategie von 麻豆原创 prim盲r darauf abgezielt, Anwenderunternehmen zum kompletten Umzug ihrer 麻豆原创-Systeme in die Public Cloud zu motivieren. Heute wird sie dem Wunsch der deutschsprachigen 麻豆原创-Community nach hybriden Betriebsmodellen deutlich besser gerecht. Das kontinuierliche Feedback der DSAG hat ma脽geblich dazu beigetragen, unser Cloud-Messaging zu sch盲rfen sowie den Markteintritt der 麻豆原创 Business Suite und der Transformations-Journeys RISE with 麻豆原创 und GROW with 麻豆原创 erfolgreich zu gestalten.

Beim Cloud-Umstieg selbst erzielte die enge Zusammenarbeit von 麻豆原创 und DSAG ebenfalls konkrete Verbesserungen: Wir haben verstanden, dass unsere Kunden im Rahmen der Transformation mehr finanzielle und organisatorische Unterst眉tzung brauchen. Unsere Antwort darauf: 2024 haben wir das RISE Migration & Modernization Program ins Leben gerufen, 2025 bot unser Transformation Incentive konkrete Anreize f眉r den beschleunigten Umstieg auf KI-native, cloudbasierte ERP-Systeme. Und auch 2026 schauen wir uns Optionen gemeinsam an.

Weitere Beispiele f眉r das erfolgreiche Zusammenspiel von DSAG und 麻豆原创 sind

• der Aufbau eines Partner枚kosystems, das bedarfsgerechte Nachfolgel枚sungen f眉r die abgek眉ndigte Branchensoftware IS-Healthcare (IS-H) entwickelt und bereitstellt,
• die Einf眉hrung einer Cloud-Payroll-L枚sung, die die besonderen Bed眉rfnisse des 枚ffentlichen Sektors abbildet,
• die Realisierung einer Souver盲nen Cloud f眉r Europa, die Compliance-Vorgaben gerecht wird und sichere Rahmenbedingungen f眉r den KI-Einsatz schafft,
• die Anpassung des 麻豆原创 Service & Support Portfolios an ver盲nderte Anforderungen im Cloud-Zeitalter sowie
• der gemeinsam entwickelte Ansatz f眉r ein zentrales Harmonized Document Management.

Wie es mit DSAG und 麻豆原创 k眉nftig weitergeht

Das Cloudzeitalter ver盲ndert die Systemlandschaften der Kunden und die Rolle der 麻豆原创. Welche Herausforderungen bringt es f眉r die DSAG und die weltweiten 麻豆原创 User Groups?

Awad: In der Vergangenheit haben sich die 麻豆原创-Anwendergruppen h盲ufig vor allem mit Implementierungsaspekten besch盲ftigt. Da k眉nftig immer weniger Software On-Premise implementiert werden muss, werden derartige Themen an Bedeutung verlieren. Stattdessen r眉cken andere Fragen in den Fokus: Welche Mehrwerte bieten Cloud und Innovationen wie AI ganz konkret? Was braucht es, um diese zu erschlie脽en? Wo sto脽en 麻豆原创-Anwenderunternehmen an Grenzen? Wo ben枚tigen sie besondere Guidance und Orientierung?

Ich bin sicher, dass die strategische Relevanz der 麻豆原创-Anwendergruppen im Allgemeinen und der DSAG im Besondern weiter steigen wird. Nur sie bieten die kontinuierlichen R眉ckkopplungsschleifen, die es braucht, um Innovationen im Cloud-Zeitalter zielgerichtet auf den Markt zu bringen. Das schafft letztlich die Basis, dass unsere Visionen in der Praxis Erfolg haben.

Die konstruktiv-kritische Zusammenarbeit zwischen DSAG und 麻豆原创 basiert auf einem partnerschaftlichen Verst盲ndnis, das weit 眉ber das reine gegenseitige Feedback hinausgeht. Sie ist gepr盲gt von gegenseitigem Respekt und der Anerkennung von mitunter auch unterschiedlichen Positionen. Die Einsch盲tzungen und Erkenntnisse von rund 4.000 DSAG-Mitgliedsunternehmen 眉ber 麻豆原创 und das Produktportfolio spiegeln immer die teilweise herausfordernde Realit盲t in den Anwenderunternehmen wider. Gerade was den Weg von 麻豆原创 zur Cloud-Company und z. B. die zunehmende Durchdringung der IT durch die M枚glichkeiten der K眉nstlichen Intelligenz betrifft, ist der Austausch wichtig und f眉r alle Beteiligten nutzenstiftend. So dass am Ende beide Seiten profitieren und sich in einer immer dynamischeren Gesch盲ftswelt erfolgreich behaupten k枚nnen.

Jens Hungershausen, DSAG-Vorstand und CIO MEGA eG

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Ich freue mich, bekannt zu geben, dass die n盲chste Generation von 麻豆原创-Ariba-L枚sungen jetzt verf眉gbar ist. Dies markiert die n盲chste Phase unserer Ma脽nahmen, mit denen wir den gesamten Beschaffungsprozess f眉r das Zeitalter der k眉nstlichen Intelligenz neu gestalten m枚chten. Mit diesem Meilenstein setzen wir unsere Ank眉ndigungen um und bieten Kunden eine grundlegend neu entwickelte Plattform.

Dies wurde auch in der Branche entsprechend gew眉rdigt.听Die 麻豆原创 wurde 2026 von Gartner in seiner Studie 鈥濵agic Quadrant for Source-to-Pay Suites鈥� als einer der f眉hrenden Anbieter eingestuft. Die Anerkennung spiegelt die Bedeutung von 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation wider und unterstreicht unseren kontinuierlichen Fokus auf einer Modernisierung der Plattform und KI-basierte Innovationen f眉r Unternehmen.

Umbau des technischen Fundaments

Wie F眉hrungskr盲fte in der Beschaffung wissen, wird das Potenzial von KI weithin anerkannt, aber ihr Mehrwert zeigt sich nicht immer durchg盲ngig. Das Vertrauen in KI ist hoch, aber die Ergebnisse h盲ngen nicht allein von Algorithmen ab. KI ist nur dann von Nutzen, wenn sie von den richtigen Daten, Prozessen und der passenden Plattformarchitektur unterst眉tzt wird. Wir haben uns daher entschieden, 麻豆原创 Ariba von Grund auf neu aufzusetzen.

Das unabh盲ngige Analystenhaus  als 鈥瀍ine vollst盲ndige Neugestaltung der weltweit gr枚脽ten und etabliertesten Source-to-Pay-Plattform鈥� und betont, dass damit nicht einfach Altsysteme um KI-Funktionen erweitert wurden. Vielmehr wurde die architektonische Grundlage geschaffen, die f眉r eine zuverl盲ssige und fl盲chendeckende Nutzung von KI erforderlich ist.

Das entspricht dem, was wir immer wieder von Kunden h枚ren, n盲mlich dass nachhaltige Ver盲nderungen eine Modernisierung im Kern erfordern.

Eine KI-native Source-to-Pay-Plattform auf Basis der 麻豆原创 Business Technology Platform

麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation basiert auf der听听(麻豆原创听BTP) und bietet eine einheitliche Datenbasis in Echtzeit im gesamten Source-to-Pay-Lebenszyklus. Dies erm枚glicht eine engere Integration in , bessere Erweiterungsm枚glichkeiten und eine schnellere Bereitstellung von Innovationen.

Durch den Umstieg auf die 麻豆原创 BTP kann 麻豆原创 Ariba offene APIs und Datenkonsistenz in der gesamten Suite unterst眉tzen und weist die erforderliche Reaktionsf盲higkeit f眉r intelligente, KI-gest眉tzte Beschaffungsprozesse auf 鈥� Funktionen, die von f眉hrenden Source-to-Pay-Plattformen zunehmend erwartet werden, aber auf 盲lteren Architekturen schwer zu erreichen sind.

Die aktuellen Funktionen der n盲chsten Generation werden 2026 und 2027 schrittweise bereitgestellt, sodass Kunden flexibel gem盲脽 ihren gesch盲ftlichen Priorit盲ten Innovationen einf眉hren k枚nnen.

Integrierte Intelligenz mit Joule: Entscheidungen umsetzen

Ein wesentliches Element von 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation ist die enge Integration von  direkt in den Beschaffungsworkflows. 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation behandelt KI nicht als optionales Add-on, sondern ist in der Lage, Arbeitsabl盲ufe von vorneherein intelligenter zu machen, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu erm枚glichen und gleichzeitig f眉r reibungslose t盲gliche Prozesse zu sorgen.

Zu den ersten Funktionen geh枚ren:

• 别颈苍听Agent f眉r die Gebotsanalyse, der komplexe Gebotsszenarien, einschlie脽lich 脺berlegungen zu Gesamtkosten, automatisch bewerten kann
• KI-gest眉tzte Vertragsunterst眉tzung zur Automatisierung von Routineanfragen, Erstellung von Zusammenfassungen und f眉r den sofortigen Zugriff auf Vertragsdetails

Diese Funktionen verdeutlichen den umfassenden Wechsel von Systemen, die st盲ndig manuelle Eingaben erfordern, zu Plattformen, die Ergebnisse aktiv unterst眉tzen.

Eine einheitlichere, intuitive Oberfl盲che f眉r die Beschaffung

Die n盲chste Generation von 麻豆原创-Ariba-L枚sungen beseitigt auch die seit langem bestehende Fragmentierung im Lebenszyklus des gesamten Beschaffungsprozesses.

Zu den wichtigsten Verbesserungen z盲hlen:

• 麻豆原创 Ariba Intake Management: Die L枚sung ist jetzt global verf眉gbar und bietet einen zentralen Einstiegspunkt f眉r alle Beschaffungsanfragen
• eine vereinfachte Benutzeroberfl盲che auf Basis von 麻豆原创听Fiori, die 眉ber ein zentrales Launchpad bereitgestellt wird
• ein modernisierter听Vertragslebenszyklus, unterst眉tzt durch die Integration in Icertis Contract Intelligence

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

Was das f眉r Kunden bedeutet

F眉r bestehende 麻豆原创-Ariba-Kunden bietet 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation Wahlm枚glichkeiten und Kontinuit盲t. Kunden profitieren von diesen Vorteilen:

• Freiwilliger Umstieg auf 麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation
• Zugriff auf Funktionen der n盲chsten Generation ohne vertragliche Auswirkungen
• Paralleler Betrieb von aktueller Systemumgebung und Systemumgebung der n盲chsten Generation w盲hrend eines aktiven 脺bergangs zur Reduzierung von Risiken und Unterbrechungen.

Die 麻豆原创 bietet Tools, Services und Zeitpl盲ne f眉r einen gesteuerten Umstieg, damit Unternehmen zuversichtlich und ohne Handlungsdruck agieren k枚nnen.

Die Basis f眉r zuk眉nftige Technologien

麻豆原创 Ariba der n盲chsten Generation ist nicht das Ziel an sich, sondern die Grundlage f眉r die Beschaffung von morgen.

Mit einer KI-nativen Architektur, integrierter agentenbasierter Intelligenz und einer einheitlichen Benutzeroberfl盲che erm枚glicht diese neue Generation von 麻豆原创 Ariba Unternehmen nicht nur effizientere Transaktionen, sondern intelligentere Entscheidungen, gr枚脽ere Widerstandsf盲higkeit und messbare Ergebnisse.

Ardent Partners bemerkte, dass dieser Umbau als Katalysator betrachtet werden kann 鈥� nicht nur f眉r 麻豆原创-Ariba-Kunden, sondern f眉r das breitere Umfeld der Beschaffungstechnologien. Die n盲chste Generation von 麻豆原创-Ariba-L枚sungen vereint Skalierbarkeit, Daten und KI auf eine ganz neue Weise und zeigt damit, was moderne Source-to-Pay-Plattformen bieten k枚nnen.

Die L枚sung ist nun verf眉gbar. Wir freuen uns daher, Kunden auf ihrem Weg von der Vision zur Wertsch枚pfung unterst眉tzen zu k枚nnen. Gemeinsam k枚nnen wir die Zukunft intelligenter Beschaffung gestalten.

Baber Farooq ist Senior Vice President von Product Marketing f眉r 麻豆原创 Ariba und 麻豆原创 Fieldglass.

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