{"id":186325,"date":"2026-02-26T08:00:00","date_gmt":"2026-02-26T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=186325"},"modified":"2026-02-06T11:17:02","modified_gmt":"2026-02-06T10:17:02","slug":"highlights-q4-2025-release-sap-business-ai-it-und-entwickler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2026\/02\/highlights-q4-2025-release-sap-business-ai-it-und-entwickler\/","title":{"rendered":"Highlights des Q4 2025 Release: 麻豆原创 Business AI f\u00fcr die IT und Entwickler"},"content":{"rendered":"\n

Unser Ziel ist es, dass unsere Kunden Mehrwert mit KI-L\u00f6sungen erzielen. Wenn Unternehmen Faktoren anf\u00fchren, die sie daran hindern \u2013 beispielsweise die Komplexit\u00e4t bei der Integration<\/a>, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften<\/a>, KI-Souver\u00e4nit\u00e4t<\/a> oder Datenqualit\u00e4t<\/a> \u2013 machen wir es uns zur Aufgabe, dieses Hindernisse zu beseitigen.<\/p>\n\n\n\n

Wir haben deshalb im 4. Quartal 2025 neue Modelle und Angebote f\u00fcr eine souver\u00e4ne Cloud eingef\u00fchrt, zahlreiche Produkte aktualisiert und neue und vertiefte Partnerschaften bekannt gegeben, um Kunden eine bessere Nutzung von KI zu erm\u00f6glichen. Diese werden im Folgenden im Detail beschrieben.<\/p>\n\n\n\n

麻豆原创 Business AI f\u00fcr die IT und Entwickler<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der Agent Builder in Joule Studio<\/strong>
Allgemeine Verf\u00fcgbarkeit<\/p>\n\n\n\n

Anwender und IT-Experten k\u00f6nnen mit dem Agent Builder in Joule Studio nun leistungsstarke KI-Agenten f\u00fcr die Automatisierung hochkomplexer Gesch\u00e4ftsprozesse erstellen. Das Tool erm\u00f6glicht die Entwicklung von Agenten, die mehrstufige Arbeitsabl\u00e4ufe sowohl in 麻豆原创- als auch in Drittsystemen planen, logisch analysieren und dynamisch koordinieren k\u00f6nnen. Damit lassen sich auch Arbeitsabl\u00e4ufe in Szenarios, in denen eine Standardautomatisierung zu kurz greift, effektiv automatisieren.<\/p>\n\n\n\n

Mit dem Joule Studio Agent Builder k\u00f6nnen Unternehmen den Zeitaufwand f\u00fcr h\u00e4ufig auszuf\u00fchrende Aufgaben um bis zu 40 %* und f\u00fcr die Erstellung und Implementierung eigener Agenten um bis zu 35 %* verringern. Dadurch k\u00f6nnen sie Entscheidungen deutlich schneller treffen und Abl\u00e4ufe effizienter gestalten.<\/p>\n\n\n\n

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Der Agent Builder in Joule Studio<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Erweiterungen f\u00fcr den Generative AI Hub in AI Foundation<\/strong>
Allgemeine Verf\u00fcgbarkeit<\/p>\n\n\n\n

麻豆原创-RPT-1, das erste Relational Foundation Model f\u00fcr Unternehmensdaten<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die 麻豆原创 hat mit 麻豆原创-RPT-1 ihr erstes Relational Foundation Model f\u00fcr Unternehmensdaten vorgestellt, das zusammen mit einer No-Code-Testumgebung bereitgestellt wird.<\/p>\n\n\n\n

麻豆原创-RPT-1 ist im Gegensatz zu gro\u00dfen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) ein Basismodell, das f\u00fcr eine neue Kategorie von KI-Modellen steht, die speziell f\u00fcr relationale und strukturierte Gesch\u00e4ftsdaten entwickelt wurden. 麻豆原创-RPT-1 wurde vorab trainiert, sodass Kunden von deutlich weniger Zeit- und Kostenaufwand f\u00fcr das Trainieren von Modellen profitieren, die auf sehr enge Anwendungsbereiche spezialisiert sind. Mit Antworten, die auf \u00fcberpr\u00fcften Unternehmensdaten basieren, stellt das Modell zuverl\u00e4ssige und faktenbasierte Prognosen bereit und bietet so die Genauigkeit und Verl\u00e4sslichkeit, auf die es bei wichtigen Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufen ankommt.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Ausf\u00fchrung von Analyse- und Prognoseaufgaben wendet 麻豆原创-RPT-1 kontextbezogenes Lernen an. Indem es Beispieldatens\u00e4tze direkt im API-Aufruf bereitstellt, k\u00f6nnen Benutzer eine Klassifizierung und Regression f\u00fcr tabellarische Daten durchf\u00fchren. Das Modell kann als sofort einsatzbereite L\u00f6sung genutzt sowie in Anwendungen und Gesch\u00e4ftsprozesse integriert werden. Die erste Version unterst\u00fctzt g\u00e4ngige Szenarios f\u00fcr Prognosen, unter anderem die bin\u00e4re Klassifikation und Multiklassenklassifikation sowie die numerische Regression.<\/p>\n\n\n\n

Mit dem 麻豆原创-RPT Playground stellt die 麻豆原创 au\u00dferdem eine interaktive, webbasierte Testumgebung bereit, in der Kunden die kontextbezogenen Lernfunktionen kostenlos und ohne Programmierung mit ihren eigenen Daten oder von 麻豆原创 bereitgestellten Beispieldatens\u00e4tzen testen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

麻豆原创-RPT-1 ist im Generative AI Hub in AI Foundation f\u00fcr die produktive Nutzung verf\u00fcgbar. Es stehen zwei Optionen zur Verf\u00fcgung: 麻豆原创-RPT-1-small f\u00fcr sehr schnelle Prognosen und hohen Durchsatz und 麻豆原创-RPT-1-large f\u00fcr gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Genauigkeit.<\/p>\n\n\n\n

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Der 麻豆原创-RPT-1 Playground<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Testen Sie 麻豆原创-RPT-1 kostenlos<\/a> und lesen Sie die Dokumentation<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Das Basismodell 麻豆原创-ABAP-1<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um Kunden und Partnern die Entwicklung eigener, KI-gest\u00fctzter Anwendungsf\u00e4lle zur Steigerung der Entwicklerproduktivit\u00e4t zu erm\u00f6glichen, steht im Generative AI Hub nun das Basismodell 麻豆原创-ABAP-1 zur Verf\u00fcgung. 麻豆原创-ABAP-1 wurde mit \u00fcber 250 Millionen Zeilen ABAP-Code, 30 Millionen Zeilen CDS-Code und umfangreicher technischer Dokumentation trainiert und ist speziell darauf ausgelegt, Wissen, Best Practices und aktuelle Innovationen im Bereich ABAP-Code effizient zu verstehen, zu erl\u00e4utern und schnell abzurufen.<\/p>\n\n\n\n

Kunden k\u00f6nnen das neue Modell im Rahmen der Testversion f\u00fcr den Generative AI Hub kostenlos testen. Weitere Funktionen werden 2026 bereitgestellt.<\/p>\n\n\n\n

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麻豆原创-ABAP-1<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Der Prompt Optimizer<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Der Prompt Optimizer wurde in enger Zusammenarbeit mit Not Diamond entwickelt und hilft dabei, die Erstellung effektiver KI-Prompts in f\u00fchrenden Modellen zu automatisieren und zu beschleunigen. So k\u00f6nnen Benutzer die Prompts f\u00fcr ihre Anwendungsf\u00e4lle an beliebige Modelle anpassen, ohne sie manuell neu erstellen zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

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Der Prompt Optimizer im Generative AI Hub<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Die Orchestrierungs-Registry<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Entwickler k\u00f6nnen nun den Lebenszyklus von Konfigurationen f\u00fcr Orchestrierungs-Workflows verwalten, beispielsweise die Sicherung, Versionierung und L\u00f6schung von Orchestrierungs-Konfigurationen.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Neue Modelle stehen zur Verf\u00fcgung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es werden neue Modelle unterst\u00fctzt, darunter Perplexity Sonar, Sonar Pro, Anthropic Claude 4.5 Sonnet, Anthropic Claude 4.5 Haiku, Cohere Command A Reasoning und Gemini 2.5 Flash Lite.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Informationen zu neuen und nicht mehr verwendeten Modellen finden Sie in einem 麻豆原创-Hinweis<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Testen Sie den Generative AI Hub 30 Tage lang kostenlos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Erweiterungen f\u00fcr 麻豆原创 Document AI<\/strong>
Allgemeine Verf\u00fcgbarkeit<\/p>\n\n\n\n

Extrahieren von Informationen mithilfe von maschinellem Sehen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Schema-Administratoren k\u00f6nnen nun zwischen Nur-Text-Extraktion oder erweiterter Text- und Bildverarbeitung (Sicht)<\/a> w\u00e4hlen. Wenn diese Option aktiviert ist, werden Dokumente mit einem multimodalen Modell verarbeitet, das visuelle Elemente wie Gefahrenpiktogramme, Stempel, Unterschriften, Logos, Diagramme und Etiketten zusammen mit dem Text analysiert. Dadurch wird bei Dokumenten mit vielen visuellen Elementen (z. B. Sicherheitsdatenbl\u00e4ttern oder Konformit\u00e4tserkl\u00e4rungen) eine pr\u00e4zisere Datenerfassung erm\u00f6glicht. Die Funktion verbessert die Vollst\u00e4ndigkeit und Genauigkeit der extrahierten Daten, verringert den Aufwand f\u00fcr die manuelle Kennzeichnung und \u00dcberpr\u00fcfung durch eine automatische Extraktion visueller Elemente und optimiert Kosten und Leistung durch die Kontrolle auf Schemabasis.<\/p>\n\n\n\n

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Extrahieren von Informationen mithilfe von maschinellem Sehen in 麻豆原创\u00a0Document AI<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Bearbeitung von E-Mail-Anh\u00e4ngen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Anwender k\u00f6nnen nun E-Mail-Anh\u00e4nge zusammen mit dem E-Mail-Text oder separat verarbeiten. Sie profitieren damit von optimaler Flexibilit\u00e4t und einer verbesserten Datenextraktion.<\/p>\n\n\n\n

Informieren Sie sich ausf\u00fchrlich \u00fcber Kan\u00e4le<\/a> und Workflows<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Dokument-Workflows<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Benutzer k\u00f6nnen nun schnell und einfach mehrstufige Workflows definieren, um Dokumente nach ihren individuellen Anforderungen zu verarbeiten. Mit der neuen Workflow-Funktion lassen sich grundlegende Funktionen von 麻豆原创 Document AI kombinieren, um komplexe Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n

Workflows k\u00f6nnen automatisch \u00fcber Eingangskan\u00e4le ausgel\u00f6st werden, ohne dass zus\u00e4tzliche Tools oder Integrationen erforderlich sind. Alternativ k\u00f6nnen Benutzer eine Datei hochladen und den Workflow manuell starten. Workflows gehen \u00fcber die Extraktion und Klassifizierung hinaus und unterst\u00fctzen Anwender bei Aufgaben wie der E-Mail-Verarbeitung, dem inhaltsbasierten Routing und einer automatisierten Verarbeitung.<\/p>\n\n\n\n

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Dokument-Workflows in 麻豆原创 Document AI<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Informieren Sie sich ausf\u00fchrlich \u00fcber Workflows<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Integriertes Transportmanagement<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mit einer Integration in 麻豆原创 Cloud Transport Management erm\u00f6glicht es 麻豆原创 Document AI Anwendern, ihre Schemas f\u00fcr Serviceinstanzen von 麻豆原创 Document AI (z. B. Entwicklung, Qualit\u00e4tssicherung und Produktion) mithilfe der Transport-Funktion zu exportieren und zu importieren. Dadurch werden einheitliche Schemas und Workflows in allen Instanzen sichergestellt und eine bessere Zusammenarbeit zwischen Teams und Systemen erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

KI-gest\u00fctztes Generieren von Anforderungen in 麻豆原创 Cloud ALM<\/strong>
Allgemeine Verf\u00fcgbarkeit<\/p>\n\n\n\n

Berater k\u00f6nnen nun direkt aus Fit-to-Standard-Workshop-Protokollen automatisch hochwertige Gesch\u00e4ftsanforderungen generieren. Die neue Funktion in 麻豆原创 Cloud ALM analysiert Gespr\u00e4chsinhalte und f\u00fcllt anschlie\u00dfend eine vordefinierte Vorlage aus. Sie integriert 麻豆原创 Best Practices, um L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge zu unterbreiten. Dadurch ben\u00f6tigen Berater weniger Zeit f\u00fcr die manuelle Transkription und k\u00f6nnen sich gezielt der strategischen \u00dcberpr\u00fcfung und Optimierung widmen.<\/p>\n\n\n\n

Durch diese Automatisierung wird der Zeitaufwand f\u00fcr das Erstellen von Anforderungen um bis zu 50 %* und f\u00fcr das anschlie\u00dfende Schreiben von User Storys um bis zu 20 %* verringert. Auf diese Weise kann die Projektdokumentation erheblich beschleunigt werden.<\/p>\n\n\n\n

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KI-gest\u00fctzte Generierung von Anforderungen<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

KI-gest\u00fctzte Benutzerschulungen und Change Management im 麻豆原创 Micro-App Hub<\/strong>
Programm 麻豆原创 Early Adopter Care<\/p>\n\n\n\n

Schulungsexperten und Inhaltsersteller k\u00f6nnen \u00fcber den 麻豆原创 Micro-App Hub nun den gesamten Lebenszyklus von 麻豆原创-Benutzerschulungen optimieren, die Einf\u00fchrung von Schulungen beschleunigen und Kosten senken. Die Funktion ist an 麻豆原创 Signavio und 麻豆原创 Cloud ALM angebunden und kann dadurch den Projektumfang analysieren, den Schulungsbedarf ermitteln und automatisch ma\u00dfgeschneiderte, auf die Gesch\u00e4ftsziele abgestimmte Schulungsinhalte f\u00fcr jede Benutzerrolle erstellen.<\/p>\n\n\n\n

Auf diese Weise lassen sich nicht nur innerhalb k\u00fcrzester Zeit aktuelle Materialien f\u00fcr unterschiedliche Autoren- und Schulungstools erstellen, sondern auch der Zeitaufwand f\u00fcr die erste Analyse des Schulungsbedarfs verringert sich um bis zu 60 %*. Inhalte k\u00f6nnen bis zu 50 %* schneller erstellt werden, was eine schnellere Einarbeitung und eine genauere Abstimmung von Benutzerschulungen mit 麻豆原创-Updates sicherstellt.<\/p>\n\n\n\n

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KI-gest\u00fctzte Benutzerschulungen und Change Management<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Weitere Informationen finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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Philipp Herzig ist CTO der 麻豆原创 SE.<\/p>\n\n\n\n

*\u00a0Haftungsausschluss: Dieser Artikel beschreibt die zu erwartenden Vorteile f\u00fcr Unternehmen. S\u00e4mtliche Berechnungen sind Sch\u00e4tzwerte, denen Fallstudien von 麻豆原创-Kunden, 麻豆原创-Benchmarks und andere Untersuchungen zugrunde liegen. Die tats\u00e4chlichen Vorteile k\u00f6nnen variieren und durch zus\u00e4tzliche Faktoren beeinflusst werden, die in diesem Artikel nicht ber\u00fccksichtigt werden. Die Informationen werden ohne jegliche Gew\u00e4hr, weder ausdr\u00fccklich noch stillschweigend, bereitgestellt. 麻豆原创 \u00fcbernimmt keinerlei Verantwortung f\u00fcr Sch\u00e4den im Zusammenhang mit der Nutzung dieses Artikels. Auf der Seite https:\/\/www.sap.com\/legal-notice<\/a> sind unter \u201eRechtliche Hinweise\u201c Nutzungsbedingungen, Haftungsausschl\u00fcsse, Pflichtangaben und Einschr\u00e4nkungen f\u00fcr dieses Material zu finden.<\/p>\n\n\n\n

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