Walldorf, 28. Mai 2026 鈥撀� 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.

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So bringen KI-Hackathons Ideen zum MVP

Was viele Unternehmen bei der Einf眉hrung von K眉nstlicher Intelligenz bremst, hat selten technische Gr眉nde. Es sind fehlende Zeit, unklare Verantwortlichkeiten, fehlender Fokus und die Schwierigkeit, die richtigen Personen aus Business und IT gleichzeitig an einem Tisch zu haben. Genau hier setzt das Hackathon-Format 鈥濨usiness meets AI“ der 麻豆原创 an. In diesem Jahr fand es erstmals parallel an mehreren Standorten statt: in 窜眉谤颈肠丑, 惭眉苍肠丑别苍, Berlin und zeitversetzt in Wien. Der Ansatz ist an allen Standorten derselbe.

F眉nf Tage, ein individueller Use Case, ein funktionierender MVP

Das Format richtet sich an Unternehmen, die einen konkreten Anwendungsfall mitbringen und diesen in f眉nf Tagen gemeinsam mit 麻豆原创-Expertinnen und -Experten umsetzen m枚chten. Am Ende steht ein funktionierendes MVP.

Die Teilnahme erfordert eine Bewerbung. In 窜眉谤颈肠丑 gab es in diesem Jahr 30 Bewerbungen f眉r neun Pl盲tze, in 惭眉苍肠丑别苍 nahmen knapp zehn Teams mit 眉ber 40 Teilnehmenden teil. Bewertet werden Use Cases danach durch eine Jury, ob sie im Zeitrahmen umsetzbar sind, ob sie einen messbaren Business Value haben und ob sie nicht bereits durch Standardfunktionalit盲t abgedeckt werden. Alexander Finger, CTO bei 麻豆原创 Schweiz und einer der Initiatoren des Formats, beschreibt den Anspruch so: 鈥濪er Use Case sollte ein bisschen zu viel sein f眉r einen Freitagnachmittag und ein bisschen zu wenig f眉r ein richtiges Projekt.“

Die Vorbereitung beginnt vor dem eigentlichen Event. Systemzug盲nge, Datenverf眉gbarkeit und Berechtigungen werden vorab gekl盲rt, damit die Teams vom ersten Tag an produktiv arbeiten k枚nnen. Die Kundenteams sollten interdisziplin盲r sein und aus Rollen wie Business-Usern, Prozess-Verantwortlichen, Admins sowie Entwicklerinnen und Entwicklern bestehen. Sie werden von einem dedizierten 麻豆原创-Coach begleitet, der bei Bedarf weitere Spezialistinnen und Spezialisten hinzuzieht. Diese Coaches wurden standort眉bergreifend als entscheidender Erfolgsfaktor genannt.

Ergebnisse aus 窜眉谤颈肠丑 und 惭眉苍肠丑别苍 und Berlin

An den Standorten entstanden in diesem Jahr funktionsf盲hige MVPs, die reale Unternehmensprobleme adressieren.

In 窜眉谤颈肠丑 wurden vier Teams mit Awards in den Kategorien Real World Impact, Technology Factor, Wow Factor und CTO Award ausgezeichnet 鈥� mit L枚sungen aus den Bereichen Steuer-Compliance, Instandhaltung, Beschaffung und Vertragsverarbeitung.

In 惭眉苍肠丑别苍 (Garching) adressierten die Teams Anwendungsf盲lle aus der HR-Dokumentenverarbeitung, der Vertriebsautomatisierung und der Kreditorenbuchhaltung. Auch hier wurden von einer Fachjury vier Use Cases ausgezeichnet. Eine Beschreibung aus Sicht der Teams von ausgew盲hlten Gewinnern erscheint in separaten 麻豆原创News Features.

In Berlin wurden mit Organisationen aus dem 枚ffentlichen Sektor KI Anwendungsfelder nicht nur theoretisch diskutiert, sondern ganz pragmatisch erprobt. Basierend auf den eingebrachten Anwendungsf盲llen wurden innerhalb k眉rzester Zeit lauff盲hige Anwendungen entwickelt. Diese l枚sen teilweise Jahre alte Verfahrensprobleme und digitalisierten die entsprechenden Prozesse. Dabei ging es u.a. um die automatische Konfiguration von 麻豆原创-Systemen auf Basis von Konzepten, die effiziente Bewertung und Bearbeitung von Rechnungen bis hin zu einem effektiven Weg Kl盲rf盲lle zu bearbeiten.

Kay Kretschmer, Coach Lead in Garching f眉hrte dazu aus: 鈥濱n der Kombination von Kundenideen, technischer und Business-AI-Expertise der 麻豆原创-Coaches und dem Teamwork zwischen den Kunden und der 麻豆原创 zeigt sich deutlich: der Mehrwert von Busines AI l盲sst sich insbesondere dann realisieren, wenn der Business Value und nicht die Technologie im Vordergrund steht. AI um der AI Willen ist in der Regel zum Scheitern verurteilt鈥� 

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

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

Technologische Bausteine

脺ber alle Standorte und Use Cases hinweg haben sich wiederkehrende Technologiebausteine herauskristallisiert. 麻豆原创 AI Core und der Generative AI Hub bilden das R眉ckgrat f眉r die Interaktion mit KI-Modellen. 麻豆原创 Document AI kommt bei der strukturierten Extraktion aus unstrukturierten Dokumenten zum Einsatz. 麻豆原创 Build Process Automation 眉bernimmt Hintergrundverarbeitung und Workflowsteuerung. Das Cloud Application Programming Model (CAP) wird f眉r Backend-Services genutzt, h盲ufig in Kombination mit bestehenden 麻豆原创-Systemanbindungen.

Ein Format, das skaliert

Das Format wurde in der Schweiz 眉ber mehrere Jahre entwickelt und iteriert, bevor es in die Region ausgerollt wurde. Claas Hoffmann, Hackathon-Host bei 麻豆原创 Schweiz und von Beginn an Teil des Organisationsteams, beschreibt die Entwicklung: 鈥濲edes Mal ist es wieder ein neues Level an Customer Cases, sowie hinsichtlich Vorbereitung und Umsetzung.“

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

N盲chste Termine und weitere Informationen

F眉r August & September 2026 sind weitere Hackathons geplant zum Fokusthema KI-Agenten in sowie im .

Eine fr眉hzeitige Kontaktaufnahme mit dem zust盲ndigen 麻豆原创-Team empfiehlt sich, da die Vorbereitung einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

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

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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 erkl盲rte, 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.聽

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.聽Je nach Kundenanforderungen k枚nnen diese Services beispielsweise um verschiedene Workshop-Formate erweitert werden, zum Beispiel f眉r 麻豆原创聽Business AI, die 麻豆原创聽Business Technology Platform (麻豆原创聽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 麻豆原创聽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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, 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 Verf眉gbarkeit

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 Verf眉gbarkeit

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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Dies war der Leitgedanke einer , in der Thomas Saueressig, Chief Customer Officer und Mitglied des Vorstands der 麻豆原创聽SE, und Jan Gilg, Global President Customer Success &聽Americas und Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创聽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, erkl盲rte 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, erkl盲rte 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�, erkl盲rte 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 麻豆原创聽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 erm枚glicht. 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.聽Durch die direkte Verkn眉pfung von Claude mit der 麻豆原创聽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 麻豆原创聽S/4HANA, die L枚sungen 麻豆原创聽SuccessFactors und 麻豆原创聽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.聽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 麻豆原创聽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.聽

• 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.聽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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, 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 Finanzwesen

Agent f眉r Streitbeilegung (f眉r 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition)
Beta-Release

Wenn Streitigkeiten im Zusammenhang mit Rechnungen auftreten, muss die Debitorenbuchhaltung schnell handeln, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet. 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition f眉hrt einen Agenten ein, der die Ursachenanalyse automatisiert und Rechnungen, Kundenauftr盲ge, Lieferdatens盲tze, Preisvereinbarungen und Steuerregeln scannt, um die Ursache von Unstimmigkeiten zu identifizieren. Der Agent erkennt falsche Geb眉hren und empfiehlt konforme L枚sungen wie die Erstellung von Gutschriften, sodass Finanzteams Streitf盲lle schneller l枚sen, manuelle Untersuchungen minimieren und durch transparente, effiziente Prozesse die Beziehungen zu Lieferanten st盲rken k枚nnen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gest眉tzte intelligente Personalisierung der Startseite f眉r Anwendungen
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Benutzer von 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition k枚nnen ihre Startseite einfach 眉ber die KI-gest眉tzte intelligente Personalisierung mit den f眉r sie relevantesten Anwendungen konfigurieren. Durch die Beschreibung ihrer Aufgabe in nat眉rlicher Sprache identifiziert das System die entsprechende App, die dann mit einem einzigen Klick zur Startseite hinzugef眉gt werden kann. Diese intuitive Funktion senkt die Kosten f眉r die Personalisierung der Startseite um 33 Prozent, verk眉rzt die Einarbeitungszeit f眉r neue Benutzer und verbessert die Zufriedenheit, indem h盲ufig ben枚tigte Tools leicht zug盲nglich bleiben.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gest眉tzte Erl盲uterung von Fehlern
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Bei Systemfehlern k枚nnen Benutzer von 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition auf eine neue Funktion zur眉ckgreifen, die klare Erkl盲rungen und L枚sungsempfehlungen in nat眉rlicher Sprache generiert. Diese Funktion wandelt kryptische Fehlermeldungen in leicht verst盲ndliche Anleitungen um, sodass Benutzer aller Erfahrungsstufen Probleme schnell beheben und ihre Arbeit fortsetzen k枚nnen. Durch die Verk眉rzung der Fehlerbehebungszeit um f眉nf Prozent profitieren Unternehmen von einer h枚heren Produktivit盲t, einer besserer Datenqualit盲t und k眉rzeren Einarbeitungszeiten f眉r neue Teammitglieder.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gest眉tzte Erstellung von Kundenauftr盲gen aus unstrukturierten Daten
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Vertriebsmitarbeiter profitieren von einem optimierten Prozess zur Auftragserstellung in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, der unstrukturierte Daten wie PDF- oder bildbasierte Bestellungen verarbeitet. Nach dem Hochladen einer Datei extrahiert 麻豆原创 Document AI automatisch die relevanten Informationen und schl盲gt die Daten f眉r eine entsprechende Kundenauftragsanforderung vor. Diese Automatisierung reduziert den Aufwand f眉r die manuelle Dateneingabe erheblich, minimiert Fehler und verbessert die allgemeine betriebliche Effizienz, sodass Teams Auftr盲ge schneller bearbeiten und so die Kundenzufriedenheit steigern k枚nnen.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gest眉tzte Verarbeitung von Zahlungsanweisungen mit 麻豆原创 Document AI
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Debitorenbuchhaltungsteams k枚nnen ihren Workflow mit der KI-gest眉tzten Funktion zur Verarbeitung von Zahlungsanweisungen, die von 麻豆原创 Document AI unterst眉tzt wird, in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition beschleunigen. Das System extrahiert automatisch Zahlungsbetr盲ge, Referenzen und W盲hrungen aus verschiedenen Rechnungsformaten in mehreren Sprachen mit einer Selbstlernfunktion, die die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich verbessert. Unternehmen, die diese Funktion implementieren, k枚nnen die Verarbeitungszeit von Dokumenten um 70 Prozent reduzieren, den Zeitaufwand f眉r die Bearbeitung von Vorlagen um 83 Prozent verk眉rzen und Wertverluste durch Verz枚gerungen bei der manuellen Bearbeitung um 40 Prozent verringern.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gest眉tzte Erkl盲rung von Anlagenkennzahlen
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Mitarbeitende der Anlagenbuchhaltung erhalten durch eine neue KI-Funktion in 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition Klarheit bei der Berechnung komplexer Anlagen. Die Funktion generiert nat眉rlichsprachliche Erl盲uterungen, die die Herkunft der angezeigten Werte und die Berechnungsweise von Werten wie Abschreibungen detailliert beschreiben, z. B. die Auswirkungen unterj盲hriger Anschaffungen mit bestimmten Abschreibungsschl眉sseln. Diese Transparenz reduziert den Aufwand f眉r die Analyse von Anlagenwerten, erm枚glicht schnellere Antworten auf anlagenbezogene Fragen und tr盲gt zur Minderung von Compliance-Risiken bei.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gest眉tzter Abrechnungsregelvorschlag f眉r Anlagenaktivierung
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Buchhaltungsteams in den Bereichen Gemeinkosten und Anlagen k枚nnen nun den komplexen Prozess der Erstellung von Abrechnungsregeln f眉r Investitionsma脽nahmen optimieren, wodurch die gew枚hnlich zeitaufwendige, fehleranf盲llige manuelle Konfiguration wegf盲llt. Die L枚sung ermittelt automatisch Empf盲nger, berechnet Prozents盲tze und schl盲gt zul盲ssige Regeln basierend auf Kontextdaten und benutzerdefinierten Anweisungsprofilen vor. Unternehmen reduzieren den Aufwand f眉r die Erstellung vollst盲ndiger Abrechnungsregeln um 50 Prozent und verbessern gleichzeitig die Genauigkeit bei der Aktivierung von Anlagen sowie die allgemeine operative Effizienz ihrer Finanzprozesse.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Document and Reporting Compliance f眉r 麻豆原创 S/4HANA Cloud Private Edition, KI-gest眉tzte Fehlerbehandlung bei elektronischen Belegen
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Steuerbuchhalter, die die wachsende Komplexit盲t der Vorschriften f眉r die elektronische Rechnungsstellung in mehreren L盲ndern bew盲ltigen, erhalten eine einfache M枚glichkeit, technische Fehler zu entschl眉sseln, ohne sich durch komplizierte XML- oder JSON-Formate k盲mpfen zu m眉ssen. Joule, das in 麻豆原创 Document and Reporting Compliance integriert ist, liefert Erl盲uterungen in einfacher Sprache zu Fehlern in elektronischen Belegen. So erm枚glicht es eine schnellere Ermittlung der Ursachen und eine effizientere Fehlerbehebung. Unternehmen k枚nnen den Zeitaufwand f眉r das Verstehen und Beheben von Fehlern um 80 Prozent reduzieren 鈥� von 150 Minuten auf etwa 30 Minuten. Dies f眉hrt zu schnelleren Bearbeitungszyklen, einem geringeren Risiko von Strafen und einem verbesserten Cashflow.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 S/4HANA Cloud Public Edition, KI-gest眉tzte Fehleraufl枚sung f眉r die Kostenrechnung
Allgemeine Verf眉gbarkeit

Manager des operativen Betriebs in Einzelhandelsunternehmen k枚nnen nun 眉ber 麻豆原创 Order Management Services auf Joule zugreifen. So k枚nnen sie Auftragsdaten abfragen und erhalten in Echtzeit rollenspezifische operative Anleitungen 眉ber die Abl盲ufe der Auftragsabwicklung, Orchestrierung, Beschaffung, Verf眉gbarkeit, Retouren und Auftragsausf眉hrung. Joule bietet sofortige Einblicke und empfohlene Aktionen direkt im Workflow, sodass das Navigieren durch mehrere Systeme wegf盲llt. Das erm枚glicht ein proaktives Eingreifen, bevor Probleme eskalieren. Die Funktion bietet einen schnelleren Zugriff auf Transaktionen, eine h枚here Reaktionsf盲higkeit und Genauigkeit und ein geringeres operatives Risiko, was intelligentere und schnellere Entscheidungen 眉ber den gesamten Auftragslebenszyklus hinweg unterst眉tzt.

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

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.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

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 Verf眉gbarkeit

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.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Integrated Business Planning, KI-gest眉tzte MRO-Bestandsanalyse
Allgemeine Verf眉gbarkeit

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.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Integrated Business Planning, Add-in f眉r Microsoft Excel, KI-gest眉tzte Planung
Allgemeine Verf眉gbarkeit

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.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Integrated Business Planning, KI-gest眉tzte Systemsicherheitspr眉fung
Allgemeine Verf眉gbarkeit

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 Verf眉gbarkeit

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
Allgemeine Verf眉gbarkeit

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.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Field Service Management, KI-gest眉tzte automatische Planungsanalysen
Allgemeine Verf眉gbarkeit

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.

Ausf眉hrliche Informationen finden Sie .

麻豆原创 Digital Manufacturing, KI-gest眉tzte Kurztexterweiterung
Allgemeine Verf眉gbarkeit

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聽agentische聽KI im gesamten Unternehmen einsetzen zu k枚nnen.聽

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;

# # #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�&苍产蝉辫;
漏 2026 麻豆原创 SE. Alle Rechte vorbehalten. 鈥�&苍产蝉辫;
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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Durch 脺bernahme festigt 麻豆原创聽ihren聽fr眉hen Vorsprung bei tabellarischen Foundation Models

Walldorf und Freiburg 鈥� 4. Mai 2026 鈥� Die 麻豆原创 SE und Prior Labs, der Pionier f眉r Tabellarische Foundation Models (TFMs), haben bekannt gegeben, dass sie eine verbindliche Vereinbarung unterzeichnet haben, wonach 麻豆原创 Prior Labs 眉bernehmen wird. Damit wird 麻豆原创 seinen Weg im Bereich TFMs, der mit RPT鈥�1 begann, beschleunigen und eines der weltweit f眉hrenden Forschungsteams f眉r tabellarische Foundation Models in der 麻豆原创鈥慒amilie willkommen hei脽en.

Prior Labs wird auch nach Abschluss der 脺bernahme weiterhin als eigenst盲ndige Einheit operieren. 麻豆原创 verpflichtet sich, in den kommenden vier Jahren mehr als eine Milliarde Euro zu investieren, um Prior Labs zu einem weltweit f眉hrenden Frontier鈥慉I鈥慙abor f眉r strukturierte Daten auszubauen 鈥� jene Daten, auf denen die Gesch盲fte der Welt basieren. Die finanziellen Details der Transaktion wurden nicht bekannt gegeben. Der Abschluss der 脺bernahme steht noch unter dem Vorbehalt der beh枚rdlichen Genehmigungen.

Gro脽e Sprachmodelle (LLMs) haben Schwierigkeiten, genaue Vorhersagen zu strukturierten Gesch盲ftsdaten zu treffen, da sie nur 眉ber ein rudiment盲res Verst盲ndnis von Tabellen, Zahlen und Statistiken verf眉gen. Im Gegensatz zu LLMs sind TFMs speziell f眉r diese Art von Daten konzipiert und k枚nnen auf der Grundlage tabellarischer Daten wie Zahlungsverz枚gerungen, Lieferantenrisiken, Upselling-M枚glichkeiten, Kundenabwanderungsrisiko und mehr Gesch盲ftsergebnisse genau vorhersagen.

鈥灺槎乖� hat schon fr眉h erkannt, dass die gr枚脽te ungenutzte Chance in der Unternehmens-KI nicht in gro脽en Sprachmodellen liegt, sondern in KI, die f眉r die strukturierten Daten entwickelt wurde, auf denen die Unternehmen weltweit basieren,鈥� sagte 麻豆原创-CTO Philipp Herzig. 鈥濿ir haben RPT-1 entwickelt, um diese 脺berzeugung in Bezug auf Unternehmensdaten zu untermauern. Prior Labs hat ein f眉hrendes TFM auf Basis 枚ffentlicher Benchmarks entwickelt und verf眉gt 眉ber eines der weltweit f眉hrenden Forschungsteams auf diesem Gebiet. Die Verbindung der innovativen Modellarbeit von Prior Labs mit Enterprise-Daten sowie der globalen Kundenbasis von 麻豆原创 stellt einen vielversprechenden Ansatz dar, um diese Kategorie international anzuf眉hren.鈥�

鈥濱n den letzten 18 Monaten hat Prior Labs ein unglaubliches Team aufgebaut und die Entwicklungsgeschwindigkeit bei tabellarischen Grundmodellen gesteigert鈥�, sagte Frank Hutter, CEO von Prior Labs. 鈥濪er geplante Beitritt zur 麻豆原创-Familie verschafft uns die Ressourcen, die Datenumgebung und die Kundenreichweite, um das volle Potenzial dieser Kategorie auszusch枚pfen.鈥�

Nach Abschluss der Transaktion erh盲lt 麻豆原创 mit Prior Labs die einmalige Gelegenheit, ein branchenf眉hrendes KI-Forschungslabor aufzubauen und eine neue Kategorie im Bereich der TFM zu etablieren. Das Labor wird als eigenst盲ndige Einheit agieren, um die Forschungsgeschwindigkeit zu gew盲hrleisten, w盲hrend 麻豆原创 langfristige Investitionen und einen direkten Weg zur Umsetzung in Produkte im gesamten 麻豆原创-Portfolio bereitstellt 鈥� mit 麻豆原创 AI Core, 麻豆原创 Business Data Cloud sowie der agentischen Ebene mit Joule.

Mit 眉ber 3 Millionen Downloads ist Prior Labs Tab PFN ein weit verbreitetes Open-Source-Tool f眉r tabellarische KI, das ein dynamisches Entwickler-脰kosystem unterst眉tzt. 麻豆原创 setzt sich voll und ganz daf眉r ein, diese Open-Source-Strategie weiter zu unterst眉tzen. Die Prior Labs Gr眉nder Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir leiten ein Team aus erstklassigen KI-Forschern und -Praktikern. Das Unternehmen arbeitet mit f眉hrenden Pers枚nlichkeiten der KI-Forschung, darunter Yann LeCun (Gewinner des ACM A.M. Turing Award und Executive Chairman bei Advanced Machine Intelligence) sowie Bernhard Sch枚lkopf (Direktor am Max-Planck-Institut f眉r Intelligente Systeme; Pr盲sident von ELLIS). Beide werden im wissenschaftlichen Beirat von Prior Labs t盲tig sein, w盲hrend sich Unternehmen zu einem weltweit f眉hrenden KI-Labor entwickelt.

Beschleunigte Innovation

TabPFN-2.6 von Prior Labs ist das leistungsst盲rkste Modell auf TabArena, dem f眉hrenden Benchmark f眉r TFM. TabPFN-2.6 erreicht die Genauigkeit einer vierst眉ndigen automatisierten Machine-Learning-Pipeline 鈥� sofort, in einem einzigen Modell und bei einem Bruchteil der Komplexit盲t.

Dank einer dar眉ber liegenden dialogorientierten Benutzeroberfl盲che k枚nnen Gesch盲ftsanwender Fragen in nat眉rlicher Sprache stellen, Datens盲tze generieren oder ausw盲hlen und 鈥濿as-w盲re-wenn鈥�-Szenarien durchspielen, ohne Experten f眉r Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sein zu m眉ssen. Mit den Prior Labs-Modellen bietet 麻豆原创 kontextbezogenes Lernen an, sodass Anwender Datens盲tze bereitstellen k枚nnen, um sofortige, zuverl盲ssige Vorhersagen zu erhalten, ohne dass ein Modelltraining erforderlich ist. Ein einziges TFM kann sich spontan an jeden gesch盲ftlichen Anwendungsfall anpassen, was zu einer schnelleren Amortisationszeit bei gleichzeitiger Einhaltung der DSGVO f眉hrt.

Mit Prior Labs wird 麻豆原创 TFMs mit 眉berlegener Vorhersagef盲higkeit bereitstellen, die Tabellen nativ verstehen, statistisches Denken direkt aus Daten lernen und agentische KI-Systeme antreiben, die in der Lage sind, 眉bergeordnete Ziele zu verstehen, Tabellen, Sprache und Bilder zu kombinieren, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Dom盲nenwissen zu integrieren, Kausalit盲ten abzuleiten und sich dynamisch anzupassen.

Nach Abschluss der Transaktion planen 麻豆原创 und Prior Labs, Spitzenforschung im Bereich KI in unternehmensreife Innovationen umzusetzen, damit Kunden noch mehr Wert aus ihren tabellarischen Gesch盲ftsdaten sch枚pfen k枚nnen. Wahre k眉nstliche Intelligenz erfordert, 眉ber Korrelationen hinauszugehen, um Kausalit盲ten zu verstehen. Die Antwort auf die Frage 鈥濿as wird passieren?鈥� ist n眉tzlich, aber die Antwort auf die Frage 鈥濿arum wird es passieren?鈥� ist transformativ.

Der Abschluss der Transaktion wird, vorbehaltlich der 眉blichen Abschlussbedingungen einschlie脽lich der beh枚rdlichen Genehmigungen, f眉r das dritte Quartal 2026 erwartet.

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脺ber 麻豆原创
Als globaler Marktf眉hrer im Bereich Unternehmensanwendungen und Gesch盲fts-KI steht 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) an der Schnittstellefl盲che von Wirtschaft und Technologie. Seit 眉ber 50 Jahren vertrauen Unternehmen darauf, dass 麻豆原创 das Beste daraus macht, gesch盲ftskritische Abl盲ufe von Finanzen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis zu vereinen. F眉r weitere Informationen besuchen Sie .

脺ber Prior Labs
Prior Labs ist der Pionier der Tabular Foundation Models, einer neuen Kategorie von KI, die speziell f眉r strukturierte Daten entwickelt wurde. Gegr眉ndet von Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir, setzte die TabPFN-Modellreihe von Prior Labs, ver枚ffentlicht in Nature, den Stand der Technik auf tabellarischen Benchmarks in Hunderten unabh盲ngiger akademischer Studien. Prior Labs skaliert tabellarische Fundamentmodelle, um Millionen von Zeilen, Echtzeit-Inferenz und v枚llig neuen Datenmodalit盲ten zu verarbeiten, w盲hrend gleichzeitig die Infrastruktur aufgebaut wird, um sie in einigen der anspruchsvollsten Branchen der Welt in der Produktion bereitzustellen.

Mit Hauptsitz in Freiburg, Deutschland, und B眉ros in Berlin und New York City hat Prior Labs eines der f眉hrenden KI-Forschungsteams weltweit aufgebaut, mit Forschern, die von Google, Apple, Amazon, Microsoft, G-Research, Jane Street, Goldman Sachs und CERN rekrutiert werden.

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Dieses Dokument enth盲lt zukunftsgerichtete Aussagen, also Prognosen, Prognosen oder andere Aussagen 眉ber zuk眉nftige Ereignisse. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Prognosen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, die dazu f眉hren k枚nnten, dass tats盲chliche Ergebnisse und Ergebnisse wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in unseren Einreichungen bei der Securities and Exchange Commission, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt 眉ber Risikofaktoren im 麻豆原创-Jahresbericht 2025 auf Formular 20-F.

漏 2026 麻豆原创 SE. Alle Rechte vorbehalten. 麻豆原创 und andere hier erw盲hnte 麻豆原创-Produkte und -Dienstleistungen sowie deren jeweilige Logos sind Marken oder eingetragene Marken von 麻豆原创 SE in Deutschland und anderen L盲ndern. Bitte beachten f眉r weitere Markeninformationen und Hinweise.

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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. 

Besuchen Sie das . Erhalten Sie 麻豆原创-Nachrichten 眉ber  und . 

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.  

脺ber 麻豆原创 
Als globaler Marktf眉hrer im Bereich Unternehmensanwendungen und Gesch盲fts-KI steht 麻豆原创 (NYSE:麻豆原创) an der Schnittstellefl盲che von Wirtschaft und Technologie. Seit 眉ber 50 Jahren vertrauen Unternehmen darauf, dass 麻豆原创 das Beste daraus macht, gesch盲ftskritische Abl盲ufe von Finanzen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis zu vereinen. F眉r weitere Informationen besuchen Sie . 

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Dieses Dokument enth盲lt zukunftsgerichtete Aussagen, also Prognosen, Prognosen oder andere Aussagen 眉ber zuk眉nftige Ereignisse. Diese Aussagen basieren auf aktuellen Erwartungen, Prognosen und Annahmen, die Risiken und Unsicherheiten unterliegen, die dazu f眉hren k枚nnten, dass tats盲chliche Ergebnisse und Ergebnisse wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und Unsicherheiten finden Sie in unseren Einreichungen bei der Securities and Exchange Commission, einschlie脽lich, aber nicht beschr盲nkt auf den Abschnitt 眉ber Risikofaktoren im 麻豆原创-Jahresbericht 2025 auf Formular 20-F. 

 
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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.聽
• 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.聽
• 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.聽
• 麻豆原创 Business AI f眉r Beschaffung und Customer Experience聽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聽5.2, Gemini聽3.0 Pro, Anthropic Claude Opus聽4.6 und Claude Sonnet聽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.聽
• 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.聽

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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– Hinweis auf bevorstehende Verschmelzung –

1. Es ist beabsichtigt, die emarsys interactive services GmbH (Amtsgericht Charlottenburg, HRB 118447) als 眉bertragende Gesellschaft im Wege der vereinfachten Konzernverschmelzung auf die 麻豆原创 SE als 眉bernehmende Gesellschaft zu verschmelzen. Die 脺bernahme des Verm枚gens der emarsys interactive services GmbH erfolgt im Innenverh盲ltnis mit Wirkung zum 1. Januar 2026, 0:00 Uhr (鈥�Verschmelzungsstichtag鈥�). Vom Verschmelzungsstichtag bis zum Zeitpunkt des Erl枚schens der emarsys interactive services GmbH gem盲脽 搂 20 Abs. 1 Nr. 2 UmwG gelten alle Handlungen und Gesch盲fte der emarsys interactive services GmbH als f眉r Rechnung der 麻豆原创 SE gef眉hrt.

   Die 麻豆原创 SE ist zum f眉r die Inanspruchnahme der Konzernerleichterungsvorschrift des 搂 62 UmwG ma脽geblichen Zeitpunkt, n盲mlich der Anmeldung der Verschmelzung zum jeweiligen Handelsregister sowie zum jeweiligen Eintragungszeitpunkt, die einzige Gesellschafterin der emarsys interactive services GmbH. Ein Verschmelzungsbeschluss der 眉bernehmenden 麻豆原创 SE ist gem盲脽 搂 62 Abs. 1 S. 1 UmwG nicht erforderlich. Somit ist auch die Einberufung einer Hauptversammlung der 麻豆原创 SE zur Beschlussfassung 眉ber die Verschmelzung nicht erforderlich. Aus dem gleichen Grund bedarf es auch keines Verschmelzungsberichts, keiner Verschmelzungspr眉fung und keines Verschmelzungspr眉fungsberichts, 搂 8 Abs. 3 S. 3 Nr. 1 lit. a), 搂 9 Abs. 2, 搂 12 Abs. 3, 搂 60 UmwG.

2. Die Aktion盲re der 麻豆原创 SE werden auf ihr Recht hingewiesen, die Einberufung einer Hauptversammlung zu verlangen, in der 眉ber die Zustimmung zu der Verschmelzung beschlossen wird, wenn die Anteile der dies verlangenden Aktion盲re zusammen den zwanzigsten Teil des Grundkapitals der 麻豆原创 SE erreichen (搂 62 Abs. 2 S. 1, Abs. 3 S. 3 UmwG).
3. Ein Beschluss der Gesellschafterversammlung der emarsys interactive services GmbH 眉ber die Zustimmung zum Verschmelzungsvertrag mit der 麻豆原创 SE ist entbehrlich, da sich zum f眉r die Inanspruchnahme der Konzernerleichterungsvorschrift des 搂 62 UmwG ma脽geblichen Zeitpunkt, n盲mlich der Anmeldung der Verschmelzung zum jeweiligen Handelsregister sowie zum jeweiligen Eintragungszeitpunkt, das gesamte Stammkapital der emarsys interactive services GmbH in der Hand der 麻豆原创 SE befindet, 搂 62 Abs. 4 S. 1 UmwG.
4. Ab dem Tag dieser Bekanntmachung sind folgende Unterlagen zug盲nglich:
   1. Der zwischen der 麻豆原创 SE und der emarsys interactive services GmbH.
   2. Die Jahresabschl眉sse und, soweit vorhanden, die Lageberichte der an der Verschmelzung beteiligten Rechtstr盲ger f眉r die letzten drei Gesch盲ftsjahre:

      
      
      
      
      
      

麻豆原创 SE, April 24, 2026

The Executive Board

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Auf einen Blick

• Current Cloud Backlog steigt um 20 % auf 21,9 Mrd. 鈧� bzw. w盲hrungsbereinigt um 25 %.
• Clouderl枚se steigen um 19 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 27 %.
• Erl枚se f眉r Cloud ERP Suite steigen um 23 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 30 %.
• Umsatzerl枚se erh枚hen sich um 6 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 12 %.
• Betriebsergebnis erh枚ht sich gem盲脽 IFRS um 17 %, gem盲脽 Non-IFRS um 17 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 24 %.

Christian Klein, Vorstandsvorsitzender:

鈥淢it einem w盲hrungsbereinigten Wachstum des Current Cloud Backlog von 25鈥疨rozent und einem Anstieg der Cloud鈥慐rl枚se um 27鈥疨rozent sind wir stark ins neue Jahr gestartet. Getragen wird dieses Ergebnis vor allem von der hohen Dynamik im Bereich Unternehmens鈥慘I, in dem wir unseren Kunden schon heute sp眉rbaren Mehrwert bieten. Wir wachsen deutlich schneller als der Markt, bauen unsere Marktanteile weiter aus und sehen, wie Kunden zunehmend weitere L枚sungen aus unserer Suite sowie verst盲rkt unsere KI鈥慉ngebote nutzen. Auf der 麻豆原创 Sapphire werden wir den n盲chsten wichtigen Schritt vorstellen.鈥�

Dominik Asam, Finanzvorstand:

鈥淲ir sind solide ins Jahr gestartet, gest眉tzt auf die konsequente und disziplinierte Umsetzung unserer Strategie f眉r Umsatz und Profitabilit盲t. In einem zunehmend komplexen und unsicheren gesamtwirtschaftlichen sowie geopolitischen Umfeld haben wir uns zugleich weiterhin konsequent auf Kostenkontrolle und die Sicherstellung einer nachhaltigen Profitabilit盲t fokussiert.鈥�

Informationen zu 麻豆原创
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Hinweis an die Redaktionen

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Daniel Reinhardt, +49 (6227) 7-40201, daniel.reinhardt@sap.com, MESZ

Investor Relations
Alexandra Steiger, +49 6227 7-60437, alexandra.steiger@sap.com, MESZ

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Im Rahmen einer Finanzanalysten-Telefonkonferenz erl盲utern der CEO Christian Klein, sowie Dominik Asam, CFO, die Gesch盲ftszahlen des 1. Quartals.

Die Telefonkonferenz f眉r Finanzanalysten am 23. April um 23:00 Uhr k枚nnen Sie sich via聽听补苍丑枚谤别苍.

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鈥濱n ihrer Funktion als Chief People Officer hat Gina Vargiu-Breuer unsere Prozesse in den Bereichen Personalgewinnung, -entwicklung und -f眉hrung optimiert und so wichtige Weichen f眉r den langfristigen Erfolg der 麻豆原创 gestellt鈥�, so Pekka Ala-Pietil盲, Vorsitzender des Aufsichtsrats der 麻豆原创 SE. 鈥濿ir sch盲tzen ihren Tatendrang und ihr Engagement und sind 眉berzeugt, dass sie die 麻豆原创 auf ihrem Weg in das KI-Zeitalter weiter voranbringen wird.鈥�

鈥濱ch bin dankbar f眉r das Vertrauen, das der Aufsichtsrat mir entgegenbringt, und freue mich darauf, die Transformation der 麻豆原创 im Zeitalter der KI zu gestalten鈥�, sagte Vargiu-Breuer. 鈥濫s geht darum, unsere Unternehmensabl盲ufe zu ver盲ndern 鈥� wie wir arbeiten, Entscheidungen treffen und unseren Kunden Mehrwert bieten. Mein Team von People & Culture und ich werden gemeinsam das fortf眉hren, was wir vor zwei Jahren begonnen haben, und mit dieser Transformation eine deutliche Wertsch枚pfung erzielen.鈥�

Vargiu-Breuer wurde 2024 in den Vorstand der 麻豆原创 SE berufen. Vor ihrem Eintritt bei der 麻豆原创 war sie als Senior Vice President of Human Resources bei Siemens Energy t盲tig. Davor hatte Vargiu-Breuer mehrere Rollen bei der Siemens AG inne.

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In der vergangenen Woche gab der 麻豆原创-Vorstand die Gewinner des Hasso Plattner Founders鈥� Award (HPFA) 2025 bekannt 鈥� der prestigetr盲chtigsten Auszeichnung f眉r Mitarbeitende des Unternehmens. Benannt nach 麻豆原创-Mitgr眉nder Hasso Plattner, w眉rdigt der Preis Teams, deren Innovation, Zusammenarbeit und Umsetzung au脽ergew枚hnlichen Mehrwert f眉r Kunden schaffen und den langfristigen Erfolg des Unternehmens pr盲gen.

Die elfte Ausgabe des Hasso Plattner Founders鈥� Award markiert zugleich eine Weiterentwicklung des Preises selbst. Mit einer 眉berarbeiteten Struktur und einem starken thematischen Fokus auf K眉nstliche Intelligenz werden Leistungen nun in zwei Kategorien ausgezeichnet: Emerging Ideas, die vision盲re Konzepte w眉rdigt, welche neue architektonische Richtungen und langfristige Chancen f眉r Kunden und Unternehmen erschlie脽en, sowie Scaling Innovation, die Innovationen auszeichnet, die bereits nachweislich Wirkung in gro脽em Ma脽stab entfalten.

Insgesamt gingen 254 Einreichungen aus aller Welt ein. Daraus wurden 41 Finalisten aus neun verschiedenen L盲ndern ausgew盲hlt. In den vergangenen Wochen stellte 麻豆原创 News die sechs Teams vor, die es in die Finalrunde geschafft haben, und zeigte damit die Vielfalt der Innovationen in Teams weltweit.

Die Gewinnerteams wurden am 26. M盲rz im Rahmen einer feierlichen Red-Carpet-Veranstaltung am 麻豆原创-Hauptsitz in Walldorf offiziell ausgezeichnet. Die 麻豆原创-Vorstandsmitglieder Christian Klein und Sebastian Steinhaeuser stellten die Finalisten vor und verk眉ndeten die Gewinner in den Kategorien Emerging Ideas und Scaling Innovation.

Gewinner in der Kategorie Emerging Ideas: 麻豆原创 Cognitive Twin Enterprise

Die Kategorie 鈥濫merging Ideas鈥� ehrt mutiges Denken und vision盲re Konzepte, die die Zukunft von Unternehmenssoftware erforschen. Der diesj盲hrige Gewinner, 麻豆原创 Cognitive Twin Enterprise (麻豆原创 CTE), verk枚rpert diesen zukunftsweisenden Geist, indem er eine neue Herangehensweise daran zeigt, wie Organisationen in einer zunehmend komplexen und schnelllebigen Welt planen, simulieren und agieren.

麻豆原创 CTE f眉hrt die Idee einer st盲ndig lernenden, KI-gest眉tzten Intelligenzebene ein, die auf einem kontinuierlich aktualisierten Modell der gesamten Organisation basiert. Es vereint Daten, Simulation und KI auf der 麻豆原创-Plattform, um eine gesteuerte Autonomie 眉ber Funktionen hinweg zu erm枚glichen und den Wandel von keyboard-zentriertem SaaS hin zu gesteuertem Entscheiden und agentenbasiertem Handeln zu unterst眉tzen.

Als st盲ndiger Beobachter des Gesch盲ftsumfelds bewertet 麻豆原创 CTE die Position einer Organisation im Vergleich zu erwarteten Trends und potenziellen Ver盲nderungen. Es f眉hrt 鈥濿as-w盲re-wenn鈥�-Simulationen durch und liefert gesteuerte Empfehlungen f眉r 麻豆原创-Anwendungen und -Daten in den Bereichen Finanzen, Ausgaben, Lieferkette, Personalwesen und Kundenerfahrung, mit selektiver, risikoarmer Auto-Ausf眉hrung sowie menschlicher Kontrolle bei risikoreichen Schritten. Auf diese Weise verwandelt es ERP in ein KI-natives System der Voraussicht und erh枚ht die Intelligenz der Belegschaft.

Die L枚sung hilft Organisationen, vom Reagieren nach Ereignissen zu einem proaktiven, kontinuierlichen Testen von Szenarien 眉berzugehen, Risiken vorauszusehen und Optionen zu bewerten. So erhalten sie die Informationen, die sie f眉r kritische Entscheidungen ben枚tigen, und k枚nnen das Kommende antizipieren, gestalten und in einer einzigen, vernetzten Umgebung umsetzen.

鈥濪er Gewinn des Hasso Plattner Founders鈥� Award hat die Vision von 麻豆原创 Cognitive Twin Enterprise best盲tigt鈥�, sagte Natalia Aksakova, Strategy & Portfolio bei Global Finance and Administration, im Namen des Teams. 鈥濫r best盲rkt uns darin, dass wir auf dem richtigen Weg sind, und gibt uns den Schwung, die n盲chste 脛ra von ERP schneller zum Leben zu erwecken 鈥� mit dem Ziel, zu definieren, wie Organisationen in den kommenden Jahren arbeiten werden.鈥�

Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation: 麻豆原创 Document AI

Der Gewinner in der Kategorie Scaling Innovation zeigt, wie bahnbrechende Innovation erst dann wirklich transformativ wird, wenn sie in allt盲gliche Gesch盲ftsprozesse integriert und weltweit genutzt wird. Die L枚sung 麻豆原创 Document AI hat grundlegend ver盲ndert, wie Unternehmen die enorme Menge an Dokumenten verarbeiten und verstehen, die t盲gliche Abl盲ufe antreiben.

Unternehmen aller Branchen stehen weiterhin vor der Herausforderung des rasanten Wachstums unstrukturierter Daten. Rechnungen, Bestellungen, Vertr盲ge, Versanddokumente und viele weitere Gesch盲ftsunterlagen erfordern in zahlreichen Organisationen nach wie vor erheblichen manuellen Aufwand 鈥� mit entsprechenden Engp盲ssen, Verz枚gerungen und vermeidbaren Fehlern. Das 麻豆原创-Document-AI-Team begegnete dieser Herausforderung, indem es intelligente Dokumentenverarbeitung direkt in zentrale Gesch盲ftsanwendungen integrierte und so eine nahtlose und sichere Automatisierung von Dokumenten-Workflows erm枚glichte.

Was diese Leistung besonders macht, ist nicht nur die technologische Innovation, sondern vor allem die Skalierung in der Praxis. Die L枚sung ist tief in das 麻豆原创-Portfolio integriert und wird von Zehntausenden Kunden weltweit genutzt, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten. Durch die direkte Integration fortschrittlicher KI-Funktionen in bestehende Arbeitsabl盲ufe wurde Automatisierung zug盲nglich 鈥� ohne komplexe Integrationen oder spezialisiertes Expertenwissen. Unternehmen k枚nnen dadurch Prozesse beschleunigen, manuellen Aufwand reduzieren und die Qualit盲t sowie Geschwindigkeit von Entscheidungen verbessern.

Die Auszeichnung w眉rdigt die F盲higkeit des Teams, exzellente Forschung und Ingenieurskunst in messbaren Gesch盲ftswert zu 眉bersetzen. Ihre Arbeit zeigt, wie eingebettete KI den Schritt von der Experimentierphase zu einem verl盲sslichen Bestandteil allt盲glicher Unternehmensprozesse vollziehen kann. Durch verantwortungsvolle Skalierung von KI st盲rkt das Team 麻豆原创s Position als f眉hrender Anbieter im Bereich Unternehmensautomatisierung und intelligenter Anwendungen.

Gleichzeitig unterstreicht die Innovation eine langfristige Perspektive: Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Dokumentenverst盲ndnis und die wachsende Nutzung innerhalb der 麻豆原创-Plattform zeigen, wie skalierbare KI zur Grundlage k眉nftiger Innovationen werden kann. Die Auszeichnung w眉rdigt daher nicht nur die bereits erzielte Wirkung, sondern auch die Dynamik f眉r die n盲chste Generation intelligenter Unternehmensprozesse.

鈥濪iese Auszeichnung zu gewinnen, ist eine gro脽e Ehre f眉r unser Team鈥�, sagt Tobias Weller, Chief Product Owner und Team Lead. 鈥濻ie best盲tigt jahrelange harte Arbeit, enge Zusammenarbeit und den gemeinsamen Glauben an das transformative Potenzial von KI, um zentrale Gesch盲ftsprozesse zu beschleunigen und echten Gesch盲ftswert f眉r unsere Kunden zu schaffen.鈥�

Innovation entlang des gesamten KI-Spektrums feiern

Der Hasso Plattner Founders鈥� Award w眉rdigt seit jeher die Menschen und Ideen, die 麻豆原创 voranbringen. Indem sowohl skalierte Wirkung als auch vision盲res Denken ausgezeichnet werden, zeigt der Preis, wie Innovation in jeder Phase entsteht 鈥� von der fr眉hen Exploration bis zur globalen Anwendung. Er unterstreicht die 脺berzeugung, dass langfristiger Erfolg davon abh盲ngt, heute Wert zu liefern und gleichzeitig kontinuierlich neu zu denken, was m枚glich ist.

Bei der Veranstaltung in Walldorf kamen Mitarbeitende aus aller Welt vor Ort und virtuell zusammen, um die Gewinnerteams und alle Beteiligten zu feiern, die zur Umsetzung der Projekte beigetragen haben. Ihre Arbeit steht f眉r Kreativit盲t, Engagement und Leidenschaft 鈥� zentrale Elemente der Innovationskultur bei 麻豆原创. W盲hrend das Unternehmen seine KI-getriebene Strategie weiter vorantreibt, zeigen die diesj盲hrigen Gewinner, wie Teams im gesamten Unternehmen Ambitionen in konkrete Ergebnisse verwandeln und Kunden dabei unterst眉tzen, erfolgreicher zu arbeiten, schneller zu reagieren und sich auf die Zukunft vorzubereiten.

Die Gewinnerteams erhalten zudem die Gelegenheit, ihre Projekte 2026 dem 麻豆原创-Vorstand zu pr盲sentieren. Dar眉ber hinaus werden die Projekte dauerhaft in den Founders鈥� Exhibits in Walldorf und Palo Alto gew眉rdigt, die Teammitglieder erhalten eine personalisierte Troph盲e 鈥� und mit dem Award-Jahrgang 2025 kehren auch pers枚nliche In-Person-Erlebnisse f眉r alle Gewinner zur眉ck, die f眉r unvergessliche Momente sorgen sollen.

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Der neu geschaffene Vorstandsbereich verfolgt das Ziel, den kundenorientierten Ansatz der 麻豆原创 weiter zu st盲rken, indem ein durchg盲ngiges und nahtloses Erlebnis von der ersten Kontaktaufnahme bis hin zur nachhaltigen Wertsch枚pfung sichergestellt wird.

Die Customer Value Group steht unter der Leitung von Thomas Saueressig (40), der aufgrund seines erweiterten Verantwortungsbereichs k眉nftig den Titel des Chief Customer Officer tragen wird. In dieser Position verantwortet er die gesamte Customer Journey  und sorgt daf眉r, dass Vertrieb, Bereitstellung, Service und Support optimal aufeinander abgestimmt sind. Ziel ist es, cloud- und KI-basierte 麻豆原创-L枚sungen verst盲rkt in die Kundenbasis zu tragen. Jan Gilg und Manos Raptopoulos, Mitglieder des erweiterten Vorstands, berichten direkt an Saueressig und leiten weiter gemeinsam die Customer-Success-Organisation.

鈥濱n einem Unternehmen, in dem Cloud Adoption und Vertragsverl盲ngerungen den Erfolg definieren, verschwinden zusehends die Grenzen zwischen Vertrieb und Bereitstellung鈥�, sagte Christian Klein, CEO von 麻豆原创. 鈥濵it dem vollen Fokus auf KI ist jetzt nur folgerichtig, Customer Success sowie Customer Services & Delivery f眉r unsere Kunden und f眉r 麻豆原创 zusammenzubringen. Thomas Saueressig verbindet weitreichende Produktexpertise mit umfassender Erfahrung in Service und Customer Delivery, er genie脽t das volle Vertrauen unserer Kunden und Mitarbeitende. Ich bin 眉berzeugt, dass diese neue Organisation unter seiner F眉hrung einen nachhaltigen Kundenwert schaffen wird.“

Thomas Saueressig, seit 2004 im Unternehmen, ist seit 2019 im Vorstand der 麻豆原创 SE. Vor seiner neuen Position leitete er den Bereich Customer Services & Delivery mit weltweiter Verantwortung f眉r den nachhaltigen Kundenerfolg in der Cloud. Zuvor leitete er 麻豆原创 Product Engineering, verantwortete das gesamte 麻豆原创-Anwendungsportfolio und trieb als Chief Information Officer die interne Cloud-First-Transformation von 麻豆原创 voran. Saueressig hat einen Abschluss in Wirtschaftsinformatik der Berufsakademie Mannheim sowie einen Executive MBA der ESSEC Business School in Frankreich und der Mannheim Business School in Deutschland.

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F眉r 麻豆原创efotos und Fernsehmaterial in hoher Aufl枚sung besuchen Sie bitte unsere Plattform . Dort finden Sie aktuelles sendef盲higes TV-Footage-Material sowie Bilder zu Themen rund um 麻豆原创 zum direkten Download.

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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. 

 
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Der Integrierte Bericht der 麻豆原创 f眉r das Jahr 2025 steht ebenfalls ab sofort unter zur Verf眉gung. Der Integrierte Bericht der 麻豆原创 2025 sowie der Jahresbericht Form 20-F stehen im PDF-Format auf der Webseite von 麻豆原创 Investor Relations zur Verf眉gung. Kostenlose Exemplare des Konzernabschlusses k枚nnen via E-Mail an investor@sap.com oder telefonisch unter +49聽(6227)聽7-67336 bestellt werden.

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Als weltweit f眉hrender Anbieter von Unternehmensanwendungen und Business AI steht 麻豆原创 (NYSE: 麻豆原创) an der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Technologie. Seit 眉ber 50 Jahren vertrauen Unternehmen auf 麻豆原创, um ihr volles Potenzial auszusch枚pfen, indem sie gesch盲ftskritische Abl盲ufe wie Finanzwesen, Beschaffung, Personalwesen, Lieferkette und Kundenerlebnis vereinheitlichen. Weitere Informationen finden Sie unter .

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Vorbehaltlich der Zustimmung der Aktion盲re und bei gleichem Bestand an eigenen Aktien wie am 31.Dezember 2025 w眉rde die Gesamtaussch眉ttung an die Aktion盲re etwa 2,919 Mrd. 鈧� (2024: 2,743 Mrd. 鈧�) betragen. Dies entspricht einer Aussch眉ttungsquote von 40,7 % (2024: 52,0 %).

麻豆原创 ist der Ansicht, dass ihre Aktion盲re angemessen am Ergebnis des Gesch盲ftsjahres 2025 beteiligt werden sollen. Die Dividendenpolitik der 麻豆原创 sieht vor, mindestens 40 % des Gewinns nach Steuern (non-IFRS) auszusch眉tten.

F眉r die Aussch眉ttung der Dividende sind folgende Termine relevant:

• Nachweisstichtag f眉r die Dividendenzahlung: 5. Mai 2026
• Ex-Dividende-Tag: 6. Mai 2026
• Zahlung der Dividende: 8. Mai 2026

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Sechs Teams k盲mpfen um die h枚chste Mitarbeiterauszeichnung bei 麻豆原创: den Hasso Plattner Founders鈥� Award (HPFA). Der HPFA erh盲lt ab diesem Jahr eine st盲rkere thematische Ausrichtung. Es gibt nun zwei Kategorien: 鈥濻caling Innovation鈥� und 鈥濫merging Ideas鈥�. Beide bilden verschiedene zukunftsweisende Denkans盲tze ab und die verschiedenen Wege, auf denen Innovation den Erfolg der 麻豆原创 vorantreibt. Das diesj盲hrige Motto der Auszeichnung lautet KI.

Auch dieses Jahr stellt 麻豆原创 News alle Finalisten und ihre Beitr盲ge vor. Wir beginnen mit der ersten Kategorie 鈥濻caling Innovation鈥� (Skalierung von Innovationen). Hier werden Projektteams ausgezeichnet, deren wegweisende Innovationen perfekt auf die strategischen Priorit盲ten von 麻豆原创 ausgerichtet sind und einen messbaren, nachhaltigen Erfolg f眉r das Unternehmen bedeuten. Die Gewinner werden im Rahmen der Preisverleihung am 26. M盲rz 2026 bekannt gegeben.

 麻豆原创 Joule for Developers, ABAP AI capabilities

W盲hrend Unternehmen weltweit den Umstieg auf 麻豆原创 S/4HANA vorantreiben, bleibt eine Tatsache bestehen: ABAP ist nach wie vor das R眉ckgrat der 麻豆原创-Technologie und der darauf basierenden, unternehmenskritischen Gesch盲ftsprozesse. Entwicklern dieser zentralen Technologie fehlten jedoch bislang moderne, KI-gest眉tzte Tools, die in anderen Programmier-脰kosystemen l盲ngst zum Standard geh枚ren 鈥� eine Diskrepanz, die sich bei gro脽en Transformationsprojekten noch versch盲rft.

Genau diese L眉cke schlie脽t 麻豆原创 Joule for Developers mit seinen KI-Funktionen f眉r die ABAP-Entwicklung. Als Teil des breit gef盲cherten 麻豆原创-Joule-Portfolios f眉r generative KI stellt diese L枚sung den Entwicklungsteams direkt in ihrer Arbeitsumgebung KI-Funktionen bereit, die exakt auf die ABAP-Entwicklung abgestimmt sind. Damit werden die Prozesse rund um das Erstellen, Verstehen und Pflegen von ABAP-Code modernisiert, um das Innovationstempo im Unternehmen deutlich zu steigern.

麻豆原创 Joule for Developers,  ABAP AI capabilities, ist direkt in die ABAP-Entwicklungswerkzeuge integriert. Die L枚sung unterst眉tzt Entwicklungsteams mit einem hybriden Ansatz. Dieser kombiniert ein gro脽es Sprachmodell (Large Language Model, LLM), das von 麻豆原创-Datenwissenschaftlern mit Millionen von ABAP-Codezeilen trainiert wurde, mit Gesch盲ftsmodellen, die mit Kontext aus jahrzehntelanger 麻豆原创-Expertise angereichert sind. Entwicklungsteams stehen spezielle Funktionen f眉r ihre t盲glichen Aufgaben zur Verf眉gung. Dazu z盲hlen vorausschauende Code-Vervollst盲ndigung, die Generierung von Modultests, Echtzeit-Erl盲uterungen und Chat-basierte Unterst眉tzung. All diese Funktionen tragen dazu bei, ihre Produktivit盲t und Zufriedenheit erheblich zu steigern.

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Erg盲nzend dazu setzt ABAP AI f眉r die Migration von kundeneigenen Entwicklungen neue Ma脽st盲be f眉r die Bew盲ltigung der komplexen Aufgabe, 盲lteren kundeneigenen Code von 麻豆原创 ERP Central Component auf 麻豆原创 S/4HANA umzustellen. Wof眉r einmal wochenlange manuelle Analyse erforderlich war, dauert nun nur noch wenige Stunden. Die KI erl盲utert die Logik im Altsystem, hebt die erforderlichen Anpassungen hervor und generiert Migrationsvorschl盲ge. Die in die Anwendung f眉r die Migration von kundeneigenen Entwicklungen auf 麻豆原创 BTP integrierte L枚sung erm枚glicht es der Projektleitung und Beratern, den Umfang von Arbeitspaketen und die Zeitpl盲ne f眉r Projekte zur Migration von Kundencode deutlich pr盲ziser festzulegen.

Tausende von Entwicklern bei mehr als 280 Kunden und 470 Partnern sowie 6.500 interne ABAP-Entwickler nutzen bereits die KI-Funktionen f眉r die ABAP-Entwicklung von 麻豆原创 Joule for Developers, wobei die L枚sung bei der 麻豆原创 und im gesamten Partnernetz immer h盲ufiger eingesetzt wird. Das Projekt wurde 2023 als Proof of Concept gestartet und war 2025 f眉r Unternehmen verf眉gbar. Es ist ein Beleg daf眉r, was durch eine organisations眉bergreifende Zusammenarbeit zwischen ABAP-, KI- und 麻豆原创-S/4HANA-Teams erreicht werden kann 鈥� mit der Integration von Innovationen in eine der wichtigsten Entwickler-Communitys von 麻豆原创.

Teamleiterin Jasmin Gruschke, KI-Architektin und Projektexpertin, beschreibt den besonderen Teamgeist: 鈥濭eb眉ndelt in einer gemeinsamen Vision und Engagement f眉r den Kunden ist unsere geballte Energie in die Realisierung einer au脽ergew枚hnlichen Idee geflossen. Damit haben wir gezeigt, dass wir vision盲re Konzepte zusammen in etwas Bemerkenswertes umsetzen k枚nnen.鈥�

麻豆原创 Document AI

Die zunehmende Datenflut stellt eine immer gr枚脽ere Herausforderung f眉r Unternehmen dar, die sich in ausufernden unstrukturierten Gesch盲ftsdokumenten manifestiert. Von Rechnungen und Bestellungen bis hin zu Vertr盲gen und Versandpapieren 鈥� Unternehmen ertrinken in Daten, die eine zeitaufwendige manuelle Bearbeitung erfordern. 麻豆原创 Document AI bew盲ltigt diese Herausforderung, indem es ver盲ndert, wie Unternehmen dokumentbasierte Daten extrahieren, verarbeiten und damit umgehen.

Mittlerweile setzen 眉ber 30.000 Kunden auf die L枚sung, um Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten, mit nahtloser Integration in die 麻豆原创-Kernanwendungen. 麻豆原创 Document AI bietet unternehmensgerechte Automatisierung ohne kostspielige Integrationen oder umfangreiches Modelltraining, sodass Unternehmen Workflows beschleunigen, Fehler reduzieren und die Entscheidungsfindung umfassend verbessern k枚nnen. Reale Kundendaten zeigen die konkreten Auswirkungen: Die automatisierte Dokumentenverarbeitung auf Basis von 麻豆原创 Document AI generiert einen j盲hrlichen Wert von sch盲tzungsweise 2,6 Mrd. 鈧�.

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麻豆原创 Document AI ist nun nativ in 32 Gesch盲ftsprozesse in 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 Business Network, 麻豆原创 Concur, 麻豆原创 Fieldglass, 麻豆原创 SuccessFactors, 麻豆原创 Customer Experience und 麻豆原创 BTP integriert. Dutzende weitere Anwendungsf盲lle befinden sich in der Entwicklung. Diese nahtlose Integration von 鈥瀉llt盲glicher KI鈥� in Produkte, die bereits von Kunden verwendet werden, leistet einen wichtigen Beitrag zur Akzeptanz bei den Bestandskunden der 麻豆原创 auf der ganzen Welt.

Die Technologie hinter der L枚sung setzt neue Branchenstandards. 麻豆原创 war eines der ersten Unternehmen, die auf die Innovation der schemabasierten Zero-Shot-Dokumentenverarbeitung setzten: einen Ansatz, durch den KI-Systeme komplexe Dokumente ohne spezielles Training verstehen k枚nnen. Dies wird nun im gesamten KI-Partnernetz gro脽fl盲chig genutzt. Bereits vor dem Aufkommen gro脽er Sprachmodelle waren 麻豆原创-Forscher Vorreiter in diesem Bereich mit preisgekr枚nten und zukunftsweisenden Artikeln zu beispielsweise CharGrid, BERTgrid und Charmer. Diese KI-Methoden sollen Computern helfen, Dokumente zu verstehen.

Das Team entwickelt weiterhin Innovationen mit KI, die sofort aus Benutzerfeedback lernt, Dokumente visuell 鈥瀞ieht鈥� und interpretiert und Inhalte gut genug versteht, um intelligente Ma脽nahmen zu ergreifen. Die generativen KI-Modelle der n盲chsten Generation unterst眉tzen nun mehr als 110 Sprachen. Durch diese Innovationen hat sich die Plattformnutzung auf der 麻豆原创 BTP f眉r die benutzerdefinierte Dokumentautomatisierung seit 2020 um das 285-Fache erh枚ht. Dies zeigt, dass Entwickler weltweit diese Technologie nutzen, um Gesch盲ftsprozesse zu optimieren. Im n盲chsten Schritt wird 麻豆原创 Document AI wiederverwendbare Tools einf眉hren, mit denen KI-Agenten komplexe Dokumenten-Workflows branchen眉bergreifend abwickeln k枚nnen. Da unstrukturierte Daten und unterschiedliche Dokumenttypen f眉r Gesch盲ftsprozesse immer wichtiger werden, ist die Nachfrage nach intelligenteren, schnelleren und anpassungsf盲higeren L枚sungen zum Verstehen von Dokumenten so hoch wie noch nie.

Tobias Weller, Chief Product Owner und Teamleiter, erkl盲rt: 鈥濿ir haben 麻豆原创 Document AI entwickelt, um messbaren Mehrwert f眉r Unternehmen auf globaler Ebene zu schaffen 鈥� sicher, verantwortungsbewusst und integriert in allt盲gliche Prozesse. Dies ist ein Beleg f眉r die F盲higkeit der 麻豆原创, KI in gro脽em Ma脽stab umzusetzen.鈥�

SuccessFactors Learning: GenAI Content Generation

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

Die neue Funktion nutzt modernste gro脽e Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), um einfache Prompts oder hochgeladene Dateien im Handumdrehen in vollst盲ndige, konforme Lernangebote umzuwandeln. Wof眉r zuvor Tage, Wochen oder gar Monate erforderlich waren, ist nun nahezu sofort umsetzbar. Das System generiert Lehrpl盲ne, Quizfragen, interaktive Elemente, Zusammenfassungen und Bewertungen 鈥� und alles ist auf die Benutzereingaben und den Unternehmenskontext zugeschnitten.

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Eine wichtige Innovation liegt in der Multi-LLM-Koordination, die eine dynamische Auswahl und Kombination spezialisierter Modelle erm枚glicht. Dies stellt eine hohe Pr盲zision, Dom盲nenrelevanz und unternehmensweite Content-Governance sicher. Mithilfe mehrsprachiger 脺bersetzungen in Echtzeit k枚nnen Schulungsteams globale Kurse gleichzeitig starten, w盲hrend die KI-basierte Kompetenzextraktion Inhalte automatisch an Personalentwicklungs-Strategien ausrichtet.

Erste Analysen zeigen, dass Unternehmen Lerninhalte f眉nfmal schneller erstellen k枚nnen. Dies sorgt f眉r drastische Kostensenkungen und versetzt Teams in die Lage, schneller auf sich 盲ndernde Qualifikationsanforderungen zu reagieren. Fachexperten im gesamten Unternehmen k枚nnen nun Inhalte erstellen und Wissen effektiver austauschen 鈥� ohne dass Fachkenntnisse f眉r die Konzipierung von Schulungsunterlagen erforderlich sind. Durch die Umformung von Wissen in strukturierte, skalierbare Lernangebote unterst眉tzt die Initiative Unternehmen dabei, flexibler zu werden, die Mitarbeitermotivation zu steigern und eine kontinuierliche Weiterbildung im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Teamleiterin Neha Dhawan, Principal Product Manager, SuccessFactors Learning, beschreibt die Vorteile des Projekts: 鈥濿ir entwickeln nicht nur Technologien, sondern M枚glichkeiten, damit Administratoren schneller vorankommen, F眉hrungskr盲fte ihre Teams besser unterst眉tzen und Lernenden pers枚nliche und aussagekr盲ftige Inhalte angeboten werden k枚nnen. Wenn wir Lernangebote zug盲nglicher und inspirierender gestalten k枚nnen, dann haben wir etwas geschaffen, das wirklich bedeutsam ist.鈥�

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Auf einen Blick

• 麻豆原创 erreicht Umsatzziele und 眉bertrifft Ausblick f眉r Betriebsergebnis (Non-IFRS) und Free Cashflow f眉r das Gesamtjahr 2025.
• Total Cloud Backlog steigt um 22 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 30 %.
• Current Cloud Backlog steigt um 16 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 25 %.
• Clouderl枚se steigen im Gesamtjahr 2025 um 23 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 26 %.
• Erl枚se f眉r Cloud ERP Suite steigen im Gesamtjahr 2025 um 28 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 32 %.
• Umsatzerl枚se erh枚hen sich im Gesamtjahr 2025 um 8 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 11 %.
• Betriebsergebnis erh枚ht sich im Gesamtjahr 2025 gem盲脽 IFRS um 111 %, gem盲脽 Non-IFRS um 28 % bzw. w盲hrungsbereinigt um 31 %.
• 麻豆原创 k眉ndigt neues, zweij盲hriges Aktienr眉ckkaufprogramm mit einem Volumen von bis zu 10 Mrd. 鈧� an.

Christian Klein, Vorstandsvorsitzender:

鈥濪as vierte Quartal war durch ein starkes Cloudgesch盲ft gekennzeichnet. Durch den guten Auftragseingang wuchs der Total Cloud Backlog um 30 % auf ein Rekordniveau von 77 Mrd. 鈧� an und mit dem betr盲chtlichen Wachstum des Current Cloud Backlog im vierten Quartal haben wir eine solide Basis, um beschleunigtes Wachstum bei den Umsatzerl枚sen bis 2027 zu erreichen. 麻豆原创 Business AI ist zu einem wichtigen Wachstumstreiber geworden und bereits in zwei Drittel unserer Cloud-Vertragsabschl眉sse im vierten Quartal enthalten. Gleichzeitig verzeichnen wir eine starke Nutzung k眉nstlicher Intelligenz in der gesamten ERP-Suite.鈥�

Dominik Asam, Finanzvorstand:

鈥濵it einem starken Betriebsergebnis und einem Free Cashflow, der unsere Erwartungen 眉bertroffen hat, haben wir das Jahr 2025 erfolgreich abgeschlossen. Dieses Ergebnis unterstreicht die gezielte Umsetzung unserer Strategie und unsere Kostendisziplin. Klar ist auch: Unsere Kunden vertrauen weiterhin auf 麻豆原创 als zuverl盲ssigen Partner f眉r ihre digitale Transformation. Unser anhaltend starkes Wachstum im Bereich SaaS und PaaS liegt weit 眉ber dem Markt und dies schl盲gt sich auch im Betriebsergebnis und Free Cashflow nieder. Damit sind wir zuversichtlich, dass unsere Strategie und Kostendisziplin auch weiterhin f眉r langfristige Wertsch枚pfung sorgen werden.鈥�

麻豆原创e
Marcus Winkler, +46 (6227) 7-67497, marcus.winkler@sap.com, MEZ
Daniel Reinhardt, +49 (6227) 7-40201, daniel.reinhardt@sap.com, MEZ

Investor Relations
Alexandra Steiger, +49 6227 7-60437, alexandra.steiger@sap.com, MEZ

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Der im Auftrag der 麻豆原创 verfasste Bericht von Economist Impact zeigt auf, wie CFOs nicht mehr nur f眉r pr盲zise Finanzdaten verantwortlich sind, sondern aktiv daran mitwirken, die Resilienz des Unternehmens zu st盲rken, digitale Innovationen voranzubringen und langfristigen Wert zu schaffen. Anhand der Ergebnisse einer Umfrage unter 480 CFOs weltweit wird veranschaulicht, wie sich der Aufgabenbereich von CFOs vergr枚脽ert, wie sie wachsenden Risiken begegnen m眉ssen und gefordert sind, KI-L枚sungen schnell und gezielt einzuf眉hren.

Um in unbest盲ndigen Zeiten effektiv zu f眉hren, m眉ssen CFOs heute agile Abl盲ufe f枚rdern, Prozesse intelligent automatisieren und neue Ans盲tze bei der Mitarbeiterentwicklung verfolgen. Im Folgenden wird erl盲utert, wie Finanzverantwortliche diesen Herausforderungen begegnen.

Das Aufgabenfeld von CFOs vergr枚脽ert sich

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

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

Makro枚konomische und geopolitische Entwicklungen und der technologische Wandel f眉hren dazu, dass CFOs st盲rker in operative Entscheidungen einbezogen werden. Einer der befragten CFOs f眉hrte aus, dass Finanzverantwortliche heute 鈥瀡iele Aufgaben unter einen Hut bringen鈥� und sich umfassende Kenntnisse zu den Grundlagen der Unternehmensf眉hrung, Prozessen und Kontrollmechanismen aneignen m眉ssen, um die Transformation des Unternehmens effektiv zu steuern.

Vor dem Hintergrund steigender Erwartungen und eines Verschmelzens von Aufgabenbereichen wird deutlich, worin die n盲chste Herausforderung besteht: Die erweiterten Priorit盲ten m眉ssen mit den F盲higkeiten in Einklang gebracht werden, die f眉r ihre Umsetzung erforderlich sind.

Ein genaueres Risiko-Radar als Schutz vor Unw盲gbarkeiten

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

Das gr枚脽te Kopfzerbrechen bereitet CFOs jedoch nicht der Anstieg von Kosten, sondern die Unberechenbarkeit. Infolge von Inflation, ver盲nderten Handelsbedingungen und h枚heren Zinss盲tzen wird die Kapitalallokation schwieriger. W盲hrend nahezu 90 Prozent der CFOs zuversichtlich sind, die Umsatzziele ihres Unternehmens zu erreichen, 盲u脽ern nur 37 Prozent diese Zuversicht auch im Hinblick auf die Liquidit盲tsziele.

CFOs widmen sich deshalb gezielt den Bereichen, die sie kontrollieren k枚nnen. Eine KI-gest眉tzte Szenarioplanung erm枚glicht eine schnellere, detailliertere Modellierung, w盲hrend sich aus operativen Echtzeitdaten vorausschauende Risikoindikatoren ableiten lassen. Auch Flexibilit盲t spielt eine gr枚脽ere Rolle 鈥� ob bei der Modernisierung von Systemen f眉r eine anpassungsf盲hige Produktion oder bei der Neuverhandlung von Lieferantenvertr盲gen mit k眉rzeren, variableren Laufzeiten.

Der Auftrag f眉r CFOs ist klar: Sie m眉ssen die Finanzorganisation so aufstellen, dass sie Ersch眉tterungen standhalten, in Echtzeit reagieren und auch in unbest盲ndigen Zeiten bei der Umsetzung der Strategie Fortschritte erzielen kann.

CFOs spielen eine Schl眉sselrolle bei der Einf眉hrung von KI

Die digitale Transformation ist heute eine der zentralen Aufgaben von CFOs. Knapp 90 % berichten, dass sie st盲rker involviert sind 鈥� und im Mittelpunkt steht dabei zumeist KI. Besonders gro脽es Potenzial sehen Finanzverantwortliche im Bereich Compliance. Hier kann generative KI genutzt werden, um komplexe Vorschriften zu analysieren, Bestimmungen auf 脛nderungen zu 眉berwachen und die Aktualisierung interner Systeme zu automatisieren.

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

Fachkr盲ftemangel: das gr枚脽te Hindernis f眉r eine schnellere Einf眉hrung von KI

脺ber 60 Prozent der befragten CFOs sehen in der Weiterbildung der Belegschaft und der Einstellung von Fachkr盲ften, die in digitalen Technologien versiert sind, die gr枚脽ten Herausforderungen. Fragmentierte Systeme und ein eingeschr盲nkter Zugriff auf Echtzeitdaten versch盲rfen das Problem weiter. Daher setzen CFOs sowohl auf den Ausbau der Kenntnisse ihres Teams als auch auf die Verbesserung der Datenqualit盲t. Ihnen ist bewusst, dass der Einsatz von KI nur ausgeweitet werden kann, wenn die Mitarbeitenden wissen, wie sie damit umgehen und dass die f眉r KI genutzten Daten vertrauensw眉rdig sind.

Zielkonflikte im Hinblick auf den ROI

CFOs m眉ssen mit dem Einsatz von KI schnelle Erfolge erzielen. Es dauert jedoch, bis die gr枚脽ten Vorteile von KI im Hinblick auf Prognosen, Innovationen und Wachstum zum Tragen kommen. Um diese Zielkonflikte zu beheben, definieren f眉hrende CFOs klare Leistungs-Benchmarks, setzen KI gezielt f眉r Anwendungsf盲lle ein, die zur Umsatzsteigerung beitragen, und koordinieren die unternehmensweite Skalierung von Funktionen, mit denen sich nachhaltiger Mehrwert schaffen l盲sst.

Eine Belegschaft aufbauen, die f眉r eine Zukunft mit KI ger眉stet ist

KI ver盲ndert die Art und Weise, wie wir arbeiten. Die wachsende Sorge, dass Arbeitspl盲tze durch KI ersetzt werden k枚nnten, ist f眉r Finanzteams weiter eine reale Herausforderung. Nahezu 70 Prozent der CFOs sehen in KI jedoch ein Werkzeug, das menschliche F盲higkeiten erg盲nzt. Dies hat zur Folge, dass Rollen, Kompetenzen und Einstellungsentscheidungen 眉berdacht werden. F眉hrende CFOs definieren die Rollen f眉r Berufseinsteiger neu, investieren in digitale Kenntnisse und Analysef盲higkeiten und bauen heterogene Teams auf, um durch die Kombination von menschlichem Urteilsverm枚gen mit KI-gest眉tzten Erkenntnissen die Pipeline f眉r den F眉hrungsnachwuchs zu st盲rken.

Diese Ver盲nderungen sind Ausdruck einer allgemeinen Entwicklung: Die Finanzabteilung ist nicht mehr nur f眉r die Berichterstellung mit bereits erfassten Daten verantwortlich, sondern entwickelt sich zu einer Funktion, die vorausschauende Einblicke bereitstellt, Entscheidungen in Echtzeit unterst眉tzt und den unternehmensweiten Kompetenzaufbau vorantreibt.

CFOs, die schnelle Effizienzgewinne mit langfristigen Investitionen in Daten, Kompetenzen und neue Arbeitsmethoden in Einklang bringen, werden durch den Einsatz von KI nicht nur kurzfristige Produktivit盲tssteigerungen, sondern auch nachhaltige Wettbewerbsvorteile erm枚glichen.

Ausblick: neue Strategien f眉r CFOs

Die Ergebnisse der Umfrage von Economist Impact zeigen, dass CFOs heute wesentlichen Einfluss darauf haben, wie Unternehmen Risiken steuern, KI-L枚sungen einf眉hren und in ihrer Belegschaft Kompetenzen aufbauen, die f眉r eine kontinuierliche Transformation erforderlich sind.

Dieser Wandel erfordert neue Strategien, wie durch Automatisierung Potenziale genutzt, eine bessere Abstimmung zwischen einzelnen Funktionen erm枚glicht, Systeme und Lieferketten flexibler gestaltet und neue Karrierem枚glichkeiten im Finanzwesen f眉r eine digitale Zukunft geschaffen werden k枚nnen. Ein Umfrageteilnehmer brachte es wie folgt auf den Punkt: 鈥濪er moderne CFO wacht nicht mehr nur 眉ber den Wert, sondern schafft auch zuk眉nftigen Wert.鈥� Die Zukunft geh枚rt F眉hrungskr盲ften, die ein diszipliniertes Kosten- und Risikomanagement mit mutigen Investitionen in Daten, Kompetenzen und KI-gest眉tzte Erkenntnisse verbinden.

Mit 麻豆原创-L枚sungen f眉r das Finanzmanagement k枚nnen Finanzverantwortliche Daten, Prozesse und intelligente Funktionen zusammenf眉hren, um den wachsenden Anforderungen an ihre Rolle gerecht zu werden. Da die Erwartungen an die Finanzabteilung weiter steigen, m枚chte die 麻豆原创 CFOs auch in Zukunft mit L枚sungen unterst眉tzen, die klare Einblicke vermitteln und es ihnen erm枚glichen, in unsicheren Zeiten souver盲n zu entscheiden und das Unternehmen durch St盲rkung der Resilienz f眉r zuk眉nftige Anforderungen zu r眉sten.

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David Imbert leitet den Bereich Product Marketing for Finance bei 麻豆原创.

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Neuer Supermarkt am Hauptsitz von 麻豆原创 in Walldorf: Der innovative S.Mart Store von 麻豆原创 definiert den Einzelhandel mit Spitzentechnologien und KI neu 鈥� und verwandelt einfaches Einkaufen in ein beeindruckendes Erlebnis.

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Keine Sorge: Daf眉r m眉ssen Sie nicht unbedingt die ganze Welt beschenken. Wirklich etwas zu bewirken, ist ganz einfach: Es beginnt mit einer bewussten Entscheidung 鈥� und der kann Ihnen dabei helfen. 

Was w盲re, wenn der Kaffee, den Sie verschenken, Seniorinnen und Senioren erm枚glicht, etwas Neues zu lernen, und Einsamkeit vorbeugt? Oder wenn der Kauf eines nachhaltigen, von wirtschaftlich benachteiligten Frauen bestickten Pullovers dazu beitr盲gt, ein UNESCO-gesch眉tztes Handwerk zu erhalten? W眉rden Sie sich 眉ber einen handgemachten Dekoartikel freuen, wenn dadurch notleidende Kinder lebensrettende Hilfsg眉ter erhalten? Der 麻豆原创 Community Holiday Gift Guide enth盲lt 眉ber hundert Geschenkideen, die genau das m枚glich machen. 

Wir wissen: Weihnachtseink盲ufe k枚nnen in Stress ausarten. Hier kann der 麻豆原创 Community Holiday Gift Guide Abhilfe schaffen: Er enth盲lt eine kuratierte Liste mit 眉ber 200 Unternehmen und Organisationen. Sie bieten hochwertige Produkte und Dienstleistungen und f枚rdern mit ihren Gewinnen gemeinn眉tzige Projekte in ihrem Umfeld und f眉r die Gesellschaft. 

Als Verbraucher wissen wir, dass unsere Entscheidungen Folgen haben: Wir f枚rdern, was wir kaufen. Wenn Sie bei diesen kleinen Unternehmen kaufen, tragen Sie zu ihrem 脺berleben bei und f枚rdern Innovation. Sie unterst眉tzen das Ziel der 麻豆原创, gesellschaftlich engagierten Unternehmen unter die Arme zu greifen und dabei zu helfen, dass Menschen sich neue Kenntnisse und F盲higkeiten aneignen k枚nnen.聽Sie zeigen, dass Sie Teil eines Systems sind, das Inklusion, Nachhaltigkeit und moralische Werte ernst nimmt.聽

Schauen Sie sich im um und treffen Sie eine kleine Entscheidung, die gro脽e Wirkung hat. Teilen Sie den Guide in Ihren Netzwerken und inspirieren Sie damit andere, gesellschaftlich engagierte Unternehmen zu unterst眉tzen. Und verwenden Sie den Hashtag #麻豆原创4Good in den sozialen Medien. 

Auf Geschenke, die alle zum L盲cheln bringen 鈥� von den Menschen, die von den Sozial-Unternehmen profitieren, bis zu den Beschenkten. Mit bewusstem und nachhaltigerem Schenken k枚nnen wir gemeinsam mehr bewirken. 

Mia Naval und Franziska Holstein sind Teil des Teams Social Responsibility, Inclusion, & Commmunities bei 麻豆原创.

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H盲u脽ermann ist seit April 2024 bei 麻豆原创 in verschiedenen F眉hrungspositionen in der Region Mittel-und Osteuropa t盲tig, nachdem er auf eigenen Wunsch als Co-CEO bei Atoss Software ausschied, wohin er 2021 von der 麻豆原创 wechselte. Zuletzt verantwortete Dirk H盲u脽ermann das Business Suite Gesch盲ft in der Region. Von 2017 bis 2021 f眉hrte er erfolgreich die Platform and Technologies Organisation der 麻豆原创 in Mittel-und Osteuropa. Vor seiner Zeit bei 麻豆原创 war Dirk H盲ussermann Gesch盲ftsf眉hrer der Region Deutschland, 脰sterreich und Schweiz von Informatica. 

鈥淚ch freue mich sehr, mit Dirk H盲u脽ermann eine sehr erfahrene F眉hrungspers枚nlichkeit mit gro脽er Kundenorientierung an der Spitze der 麻豆原创 Deutschland zu wissen, die unser Unternehmen, unsere Kunden und Mitarbeitenden 眉ber viele Jahre hinweg begleitet,鈥� so Alex Kl盲ger, Pr盲sident 麻豆原创 Mittel-und Osteuropa. 鈥濻ein ausgepr盲gtes Verst盲ndnis des deutschen Marktes sowie seine souver盲ne F眉hrungskompetenz machen ihn zu genau der richtigen Besetzung, um diese wichtige Market Unit weiterzuentwickeln. Ich danke Sven Mulder f眉r seine herausragenden Leistungen und seine engagierte F眉hrung in den vergangenen Jahren und w眉nsche ihm f眉r seinen weiteren Weg pers枚nlich sowie beruflich alles Gute und weiterhin viel Erfolg.鈥�

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:

Bj枚rn Emde, 麻豆原创 SE, +49 (0) 6227-75 51 07, b.emde@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 2024 auf dem Formular 20-F. 

 
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Heutzutage besteht eine gro脽e Kluft zwischen den digitalen F盲higkeiten junger Menschen und den Anforderungen von Arbeitgebern. Dies ist eine gro脽e Herausforderung, die zu hoher Jugendarbeitslosigkeit beitr盲gt, besonders im globalen S眉den. Diese Herausforderung will 麻豆原创 mit ihrer Initiative 麻豆原创 Educate to Employ angehen. Ziel des Programms ist es, jungen Menschen F盲higkeiten f眉r die digitale Wirtschaft zu vermitteln. Es ist digital 眉ber den Youth Agency Marketplace (YOMA), eine 枚ffentlich-private Plattform f眉r junge Menschen von UNICEF Generation Unlimited, zug盲nglich.

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

Weltweit sind junge Menschen dreimal so h盲ufig arbeitslos wie Erwachsene. Edmond Shange geh枚rt zu den vielen, die nach der Schule Probleme hatten, sich auf dem Arbeitsmarkt zurechtzufinden. 鈥濱n S眉dafrika gibt es nicht viele Chancen auf dem Arbeitsmarkt“, erkl盲rt der 27-J盲hrige.

Kopien eines Lebenslaufs zu machen und sie bei potenziellen Arbeitgebern abzugeben, kostet Geld. Das fehlt vielen arbeitslosen Jugendlichen in S眉dafrika. Trotzdem st眉nden laut Shange oft bis zu 300 junge Menschen in der Schlange, um ihre Unterlagen abzugeben. 鈥濫s gab f眉r mich bei der Bewerbung um Jobs viele Herausforderungen鈥�, sagte Shange. „F眉r junge Leute wie mich ist es sehr hart.“

Shange ist kein Einzelfall. 鈥濱n Afrika sind 眉ber 70 Prozent der Bev枚lkerung junge Menschen. Jedes Jahr kommen weitere 4 Millionen auf den Arbeitsmarkt und konkurrieren um weniger als eine halbe Million neuer Arbeitspl盲tze鈥�, sagt Nadi Albino, stellvertretende Direktorin bei Generation Unlimited der UNICEF.

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Die Jugendarbeitslosigkeit und fehlende digitale F盲higkeiten sind ein weitweites Problem. Besonders betroffen ist der globale S眉den. Die globale Weltwirtschaft ver盲ndert sich schnell und verlangt zunehmend spezialisierte Kenntnisse. Viele junge Menschen erlernen diese F盲higkeiten jedoch nicht und haben so keine Chance, diese Arbeitspl盲tze zu bekommen.

Shange wollte seine digitalen Kenntnisse verbessern und stie脽 auf der Suche nach virtuellen Weiterbildungen auf den Youth Agency Marketplace (YOMA). Die von UNICEF Generation Unlimited unterst眉tzte 枚ffentlich-private Plattform bietet jungen Menschen M枚glichkeiten zu lernen, Geld zu verdienen und sich sozial zu engagieren. Auf seinem Weg zur Besch盲ftigung lernte Shange 麻豆原创 Educate to Employ kennen. Die Initiative wird bei YOMA 眉ber den Implementierungspartner Umuzi angeboten. Der Lehrplan f眉r 麻豆原创 Educate to Employ umfasst 700 Stunden gezieltes Training. Vermittelt werden Soft Skills und technisches Fachwissen.

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

Ob junge Menschen Bildung erhalten, in Ausbildung sind oder eine Arbeit haben, hat gro脽e Auswirkungen auf ihr Wohlbefinden. Und es ist ausschlaggebend daf眉r, ob sie einen Beitrag zu k眉nftigem Wirtschaftswachstum und der Entwicklung ihres Landes leisten und sich f眉r soziopolitische Stabilit盲t einsetzen k枚nnen. Leider tun die meisten traditionellen Bildungssysteme wenig daf眉r, die sich abzeichnende L眉cke bei den digitalen Kenntnissen junger Menschen zu schlie脽en.

Diese Erkenntnis war einer der Ausl枚ser, warum 麻豆原创 die Initiative 麻豆原创 Educate to Employ ins Leben rief.

鈥灺槎乖� Educate to Employ wurde geschaffen, um junge Menschen zu unterst眉tzen, die weder eine Ausbildung noch eine Besch盲ftigung haben. Wir bieten ihnen Training, Zertifizierung und Hilfestellung, damit sie Jobs im 麻豆原创-Partnernetz erreichen k枚nnen鈥�, erkl盲rt Eugene Ho, der bei 麻豆原创 die globalen CSR-Qualifizierungsprogramme f眉r benachteiligte junge Menschen verantwortet. 鈥濪urch den ma脽geschneiderten Lehrplan konnte die Initiative Kandidatinnen und Kandidaten, die lediglich einen Schulabschluss haben, erfolgreich unterst眉tzen.“

鈥濪ie Initiative 麻豆原创 Educate to Employ stellt jungen Menschen die n枚tigen Tools, F盲higkeiten und Ressourcen bereit, um einen Arbeitsplatz zu finden oder selbst Arbeitspl盲tze zu schaffen鈥�, erg盲nzt Albino im Gespr盲ch mit 麻豆原创. 鈥濿ir m眉ssen wieder sicherstellen, dass Bildungssysteme funktionieren und mit den Entwicklungen in der Welt Schritt halten.鈥�

Um den Anforderungen der IT-Branche gerecht zu werden, wurden die Curricula von 麻豆原创 Educate to Employ f眉r drei wichtige Rollen innerhalb des 麻豆原创-Partnernetzes konzipiert: Consultant Associate, Developer Associate und Support Associate. Das Curriculum umfasst Schulungsinhalte f眉hrender Unternehmen und Organisationen wie Coursera, Accenture, EY und 麻豆原创 Learning.

Den Vorsitz im Board von Generation Unlimited hat Christian Klein, 麻豆原创-Vorstandsvorsitzender, inne.

 鈥濧llein die YOMA-Online-Plattform verzeichnete 眉ber 600.000 Registrierungen“, sagt Albino. 鈥濪ie Plattform hat in den letzten zwei Jahren weltweit 眉ber 5 Millionen Gelegenheiten erm枚glicht, sich weiterzubilden, Geld zu verdienen und sich zu engagieren 鈥� eine beeindruckende Erfolgsbilanz. Und jetzt sehen wir langsam, dass die jungen Menschen in Arbeit kommen.“

Shanges Weg mit YOMA und 麻豆原创 Educate to Employ begann im Wohnzimmer seiner Gro脽mutter. Dort steht die Gemeinschaft im Mittelpunkt. 鈥濱ch schaue zu meiner Gro脽mutter auf. Denn sie engagiert sich sehr f眉r die Gemeinschaft鈥�, sagte er. 鈥濱ch hoffe, dass ich das auch kann 鈥� Menschen im Technologiebereich dabei helfen, mehr Arbeitspl盲tze f眉r bed眉rftige Menschen zu schaffen, und kreativ sein.鈥�

Eine feste Vollzeitstelle w眉rde Shange erm枚glichen, seine Familie zu ern盲hren und zu versorgen. Und er k枚nnte weiter anderen in seinem Umfeld helfen, so wie ihm geholfen wurde. In seinem Umfeld gilt Shange bereits als Vorbild.

鈥濱ch m枚chte, dass junge Leute wissen, dass es m枚glich ist, einen Job zu bekommen鈥�, sagte er. 鈥濨ewerbt euch weiter und verliert nicht die Hoffnung, wenn etwas nicht klappt. Manche Dinge brauchen einfach Zeit. Also gebt euer Bestes und bleibt dran.鈥�

Heute hat die 麻豆原创 ihre Gr眉ndungspartnerschaft mit Generation Unlimited um vier weitere Jahre (2026 bis 2029) verl盲ngert und 2 Millionen US-Dollar zugesagt.

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

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