{"id":188429,"date":"2026-09-17T08:00:00","date_gmt":"2026-09-17T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=188429"},"modified":"2026-09-16T16:36:46","modified_gmt":"2026-09-16T14:36:46","slug":"erp-umstieg-mit-agentic-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2026\/09\/erp-umstieg-mit-agentic-ai\/","title":{"rendered":"Mit Agentic AI k\u00f6nnten 麻豆原创-Transformationen wirtschaftlicher werden"},"content":{"rendered":"\n

Seit \u00fcber zehn Jahren treibt 麻豆原创-Kunden die Frage um, wie sie ohne extrem kostspielige, komplexe oder zeitaufwendige Transformationsprojekte von ihren alten Umgebungen mit 麻豆原创 ERP Central Component (麻豆原创 ECC) auf 麻豆原创 S\/4HANA umstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Einf\u00fchrung einer modularen ERP-L\u00f6sung, mit der sich integrierte KI in zentralen Gesch\u00e4ftsprozessen nutzen l\u00e4sst<\/div><\/div>
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Mehr erfahren<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Nun k\u00f6nnte sich diese Gleichung mit Agentic AI deutlich verschieben und ein neues Modell f\u00fcr die Transformation von 麻豆原创-Landschaften entstehen lassen, das sich durch eine schnellere Implementierung, niedrigere Kosten und mehr Eigenst\u00e4ndigkeit der Kunden auszeichnet.<\/p>\n\n\n\n

So lautete im Kern die Argumentation in einem Webinar<\/a>, in dem k\u00fcrzlich das Ph\u00e4nomen des \u201eDeshoring\u201c beleuchtet wurde. Dabei handelt es sich um ein relativ neues Konzept, bei dem Unternehmen KI-Agenten f\u00fcr T\u00e4tigkeiten einsetzen, die bislang zwischen teuren Onshore-Ressourcen und kosteng\u00fcnstigeren Offshore-Teams verteilt wurden.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Stuart Browne, Gr\u00fcnder und CEO der unabh\u00e4ngigen 麻豆原创-Beratungsfirma Resulting IT<\/a>, die seit sieben Jahren Unternehmen bei ihrer Migration von 麻豆原创 ECC auf 麻豆原创 S\/4HANA unterst\u00fctzt, liegt die Chance darin, jahrzehntealte Annahmen der Branche zu hinterfragen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWir k\u00f6nnen das in Zukunft nur bewerkstelligen, wenn wir die Art und Weise \u00e4ndern, wie wir das bisher bewerkstelligt haben\u201c, erl\u00e4uterte er. \u201eWir m\u00fcssen also neue Wege finden, wie wir die Migration beschleunigen k\u00f6nnen. Und KI ist in meinen Augen daf\u00fcr vermutlich der beste Kandidat.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Schneller, besser und kosteng\u00fcnstiger \u2013 warum nicht alles auf einmal?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das magische Dreieck der technologischen Transformation besagt, dass die Projekte von Unternehmen schneller, besser oder kosteng\u00fcnstiger durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen, in der Regel allerdings nur zwei dieser drei Eigenschaften realisierbar sind.<\/p>\n\n\n\n

Stuart Browne stellte diese Pr\u00e4misse infrage, indem er einen Vergleich zur NASA zog, die bei ihren Missionen den Ansatz \u201eschneller, besser, kosteng\u00fcnstiger\u201c verfolgt. Er ist der Meinung, dass auch bei 麻豆原创-Transformationen die Annahme, dass die Verbesserung einer Dimension Kompromisse bei einer anderen erforderlich macht, auf den Pr\u00fcfstand gestellt werden sollte.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWarum kann man nicht alle drei Eigenschaften anstreben?“, fragte er.<\/p>\n\n\n\n

Diese Frage gewinnt zunehmend an Bedeutung, da zahlreichen Unternehmen ihre Migration auf 麻豆原创 S\/4HANA erst noch bevorsteht und sie zugleich mit wirtschaftlichem Druck, einem Mangel an 麻豆原创-Kenntnissen und der Komplexit\u00e4t globaler Transformationsprogramme zu k\u00e4mpfen haben.<\/p>\n\n\n\n

Ranjeet Panicker, Senior Vice President und Head of Business Transformation bei 麻豆原创, umriss die Herausforderungen rund um den gesamten Lebenszyklus eines 麻豆原创-Projekts von der ersten Erkundung und Analyse \u00fcber die Planung und Entwicklung bis hin zur Ausf\u00fchrung.<\/p>\n\n\n\n

In jeder Phase stellen Kunden dieselben Fragen: Wie l\u00e4sst sich das Projekt schneller abschlie\u00dfen? Wie k\u00f6nnen die Kosten gesenkt werden? Wie kann das Unternehmen gr\u00f6\u00dferen Nutzen aus seiner Investition ziehen?<\/p>\n\n\n\n

Vom Offshoring zum \u201eDeshoring\u201c<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Jahrzehntelang setzten Unternehmen auf Offshoring, um durch die Auslagerung von Arbeit ihre Kosten zu senken. Die Rechnung war relativ einfach: Bestimmte T\u00e4tigkeiten wurden an Standorte verlagert, an denen die Arbeitskosten niedriger sind.<\/p>\n\n\n\n

Laut Stuart Browne k\u00f6nnen diese Einsparungen jedoch ein anderes Problem verdecken. Auch wenn Offshore-Ressourcen kosteng\u00fcnstiger sind, kann die Verteilung von Arbeit zwischen Offshore- und Onshore-Teams dazu f\u00fchren, dass das Arbeitsvolumen insgesamt zunimmt, da \u00dcbergaben erforderlich sind, Kommunikationsprobleme auftreten k\u00f6nnen, Nacharbeit notwendig wird und Aufgaben koordiniert werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Agentic AI er\u00f6ffnet hier neue M\u00f6glichkeiten. Anstatt zu fragen, an welchem Standort Arbeit erledigt werden sollte, fragen Unternehmen, ob diese Arbeit \u00fcberhaupt vollst\u00e4ndig manuell ausgef\u00fchrt werden muss.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWarum k\u00f6nnen wir nicht das Arbeitsvolumen verringern und so die Arbeitskosten senken?\u201c, fragte Stuart Browne.<\/p>\n\n\n\n

Als Antwort auf diese Frage entstand das Konzept des Deshoring. Dabei werden standortbasierte Implementierungsaufgaben teilweise durch KI-Agenten ersetzt, die bestimmte Aktivit\u00e4ten im Rahmen von 麻豆原创-Transformationen ausf\u00fchren oder beschleunigen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Nach der Analyse von rund 180 typischen Aktivit\u00e4ten bei einer Migration von 麻豆原创 ECC auf 麻豆原创 S\/4HANA kam Stuart Browne zu dem Schluss, dass der Einsatz von KI potenzielle Einsparungen von rund 60 % erm\u00f6glicht, indem der Aufwand verringert wird und Aufgaben, f\u00fcr die zuvor sehr erfahrene Fachkr\u00e4fte erforderlich waren, von weniger erfahrenen Mitarbeitenden erledigt werden, die dabei von KI unterst\u00fctzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Besonders geeignet sind daf\u00fcr Aktivit\u00e4ten, f\u00fcr die umfangreiche Kenntnisse erforderlich sind und die viel Zeit in Anspruch nehmen. Hierzu geh\u00f6ren unter anderem das Verfassen von funktionalen und technischen Spezifikationen, das Durchf\u00fchren von Fit-Gap-Analysen und das Analysieren von kundenspezifischen Entwicklungen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eBei einer Run Rate von einer Million pro Monat kann sich die Wirtschaftlichkeit eines Programms deutlich verbessern, wenn seine Dauer um einige Monate verringert wird\u201c, f\u00fchrte Stuart Browne aus.<\/p>\n\n\n\n

Studie: KI wird zum wichtigsten Treiber f\u00fcr IT-Transformationen<\/div><\/div>
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Die 80-Prozent-L\u00f6sung, bei der sich Menschen um die letzten Schritte k\u00fcmmern<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Durch den Einsatz von KI k\u00f6nnte innerhalb weniger Stunden das erreicht werden, was Stuart Browne als 80-Prozent-L\u00f6sung bezeichnet. Dabei wird die Arbeit von erfahrenen Fachkr\u00e4ften kontrolliert, auf den Pr\u00fcfstand gestellt und optimiert. Teams wenden nicht mehr viel Zeit daf\u00fcr auf, alles von Grund auf manuell zu erledigen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eMan sollte den Ergebnissen von KI nicht blind vertrauen, ohne sie zu \u00fcberpr\u00fcfen\u201c, erkl\u00e4rte er. All das bedeutet jedoch nicht, dass erfahrene 麻豆原创-Fachkr\u00e4fte \u00fcberfl\u00fcssig werden. Vielmehr kommt ihr Fachwissen nach diesem neuen Modell in anderen Bereichen zum Einsatz.<\/p>\n\n\n\n

Das Ziel besteht nicht darin, autonome Transformationen zu erm\u00f6glichen. Stattdessen wird ein Gro\u00dfteil der Aufgaben beschleunigt und das menschliche Know-how gezielt f\u00fcr die letzten Schritte genutzt: das \u00dcberpr\u00fcfen und Beurteilen von Ergebnissen, das Treffen von Designentscheidungen und andere Aktivit\u00e4ten, bei denen Erfahrung besonders wertvoll ist.<\/p>\n\n\n\n

Kundenspezifische Entwicklungen k\u00f6nnten den Durchbruch erm\u00f6glichen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein Bereich, in dem sich nach Auffassung von Stuart Browne bereits ein deutlicher Wandel durch den Einsatz von KI vollzieht, ist die Analyse kundenspezifischer Entwicklungen. Anfangs lag der Schwerpunkt bei 麻豆原创-S\/4HANA-Migrationen h\u00e4ufig darauf, die vorhandenen Anpassungen in die neue Umgebung zu \u00fcberf\u00fchren und dann zu ermitteln, welche Korrekturen daran vorgenommen werden m\u00fcssen. Agentic AI er\u00f6ffnet hier neue M\u00f6glichkeiten und untersucht, ob eine Anpassung \u00fcberhaupt weiterhin erforderlich ist.<\/p>\n\n\n\n

Laut Stuart Browne ist KI nun in der Lage, eine gesamte Codebasis mit kundenspezifischen Entwicklungen zu analysieren, funktionale Spezifikationen zur\u00fcckzuentwickeln und zu ermitteln, ob die damit abgedeckte Gesch\u00e4ftsanforderung auch mit 麻豆原创-Standardfunktionen erf\u00fcllt werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Anstatt eine Vielzahl \u00e4lterer Anpassungen zu migrieren und sich im Nachgang um diese zu k\u00fcmmern, k\u00f6nnten sich Kunden einen \u00dcberblick \u00fcber ihre Landschaft aus kundenspezifischen Entwicklungen verschaffen und noch vor der Wahl eines Systemintegrators Fit-to-Standard-M\u00f6glichkeiten aufdecken.<\/p>\n\n\n\n

\u201eMan kann sogar eine Fit-to-Standard-Planung f\u00fcr kundenspezifische Entwicklungen durchf\u00fchren, bevor man sich \u00fcberhaupt f\u00fcr einen Systemintegrator entscheidet\u201c, f\u00fchrte Stuart Browne aus.<\/p>\n\n\n\n

Das hat erhebliche Auswirkungen, da Kunden bereits f\u00fcr 麻豆原创-Standardfunktionen bezahlt haben, die einen Teil ihrer kundenspezifischen Funktionen \u00fcberfl\u00fcssig machen k\u00f6nnten. Zugleich entsteht eine Umgebung, die eine einfachere Wartung und Aktualisierung erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

麻豆原创 entwickelt Agenten f\u00fcr den gesamten Lebenszyklus der Transformation<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c4hnliche M\u00f6glichkeiten sieht Ranjeet Panicker f\u00fcr den allgemeinen Lebenszyklus von 麻豆原创-Implementierungen.<\/p>\n\n\n\n

Er glaubt, dass Begriffe wie \u201eOnshoring\u201c und \u201eOffshoring\u201c irgendwann weniger relevant sein werden, da Unternehmen die T\u00e4tigkeiten im Zusammenhang mit Transformationsprojekten immer weniger aus Standortperspektive betrachten, sondern aus Sicht der daf\u00fcr ben\u00f6tigten F\u00e4higkeiten. Assistenten und Agenten k\u00f6nnen KI-gest\u00fctzte F\u00e4higkeiten bereitstellen und in den einzelnen Phasen einer Cloud-Transformation anwenden.<\/p>\n\n\n\n

麻豆原创 zielt dabei auf Bereiche wie Systemanalyse, Datenmanagement, kundenspezifische Entwicklungen, Konfiguration, Tests, Rollout und Projektmanagement ab.<\/p>\n\n\n\n

Ranjeet Panicker bezeichnete Assistenten als eine Sammlung von Agenten, die einen bestimmten Themenbereich unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Mit Funktionen f\u00fcr die Systemanalyse kann beispielsweise die gesamte Umstellung untersucht werden. Funktionen f\u00fcr das Datenmanagement k\u00f6nnen dabei die Datenqualit\u00e4t sicherstellen. Agenten f\u00fcr kundenspezifische Entwicklungen wiederum k\u00f6nnen Analysen, Empfehlungen und in bestimmten Szenarien auch eine automatische Fehlerkorrektur unterst\u00fctzen. Konfigurationsassistenten schlie\u00dflich k\u00f6nnen den Ist-Zustand und den anvisierten Zustand bewerten, w\u00e4hrend Test-Agenten die Erstellung von Testskripten automatisieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Diese Funktionen sind mit 麻豆原创 Cloud ALM auf der 麻豆原创 Business Technology Platform verkn\u00fcpft. Eine Daten- und Wissensgrundlage liefert dabei den kundenspezifischen Kontext, den die Agenten ben\u00f6tigen. Laut Ranjeet Panicker verfolgt 麻豆原创 das Ziel, den Transformationsaufwand um rund 35 % zu verringern.<\/p>\n\n\n\n

Neue Chancen im Bereich Testen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das Testen kann sehr zeitaufwendig sein, insbesondere in Branchen mit hohen Anforderungen an Sicherheit, Compliance oder \u00dcberpr\u00fcfung. Hier bringt der Einsatz von KI die weitaus kompliziertere Frage mit sich, in welchem Umfang Unternehmen das Testen an Agenten delegieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWenn man Fehler im Code von einem Agenten beheben lassen kann, d\u00fcrfen dann auch die Tests und die Abnahme der Tests von einem Agenten durchgef\u00fchrt werden?\u201c, fragte Ranjeet Panicker.<\/p>\n\n\n\n

Die Antwort darauf wirkt sich unmittelbar darauf aus, an welchen Workflows einer Transformation der Mensch auch in Zukunft direkt beteiligt sein wird. Dabei m\u00fcssen Kunden nicht nur entscheiden, ob ein Agent eine Aufgabe ausf\u00fchren kann, sondern auch, ob sie ausreichend Vertrauen in das Wissen des Agenten, den Kontext und die Leitplanken haben, um die Verantwortung f\u00fcr das Ergebnis an Agenten zu \u00fcbertragen.<\/p>\n\n\n\n

Der Kontext macht den Unterschied<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Anwendungsprogramme von 麻豆原创 generieren riesige Mengen an unternehmensspezifischen Informationen zu Architekturentscheidungen, Risikoregistern, Testskripten, Anforderungen und anderen Artefakten, die im Verlauf einer Transformation kontinuierlich erg\u00e4nzt und angepasst werden.<\/p>\n\n\n\n

Nach Einsch\u00e4tzung von Stuart Browne kommt es entscheidend darauf an, KI mit diesem sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernden Wissen zu verkn\u00fcpfen. \u201eDie F\u00e4higkeit, nicht nur mit statischen LLMs, sondern auch mit dieser Wissensbasis zu kommunizieren, wird meiner Meinung nach gute Agenten noch besser machen\u201c, erl\u00e4uterte er.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen m\u00fcssen deshalb m\u00f6glicherweise nicht nur die Ausf\u00fchrung von 麻豆原创-Projekten \u00fcberdenken, sondern auch die Art und Weise, wie sie Informationen erfassen. F\u00fcr Programme, die traditionell \u00fcber Excel, Word, PowerPoint, SharePoint und andere Repositorys ausgef\u00fchrt werden, sind zunehmend KI-basierte Wissensumgebungen erforderlich, die Agenten hilfreichen Gesch\u00e4fts- und Systemkontext bereitstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDas ist f\u00fcr mich der Punkt, der \u00fcber Erfolg oder Misserfolg entscheidet\u201c, f\u00fchrte Stuart Browne aus.<\/p>\n\n\n\n

KI k\u00f6nnte auch beeinflussen, wer Wissenstr\u00e4ger ist<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der grundlegende Wandel, den KI mit sich bringt, dreht sich vielleicht auch um eine weniger technische Frage, n\u00e4mlich wer \u00fcber Fachwissen verf\u00fcgt. Bei der Implementierung von 麻豆原创-L\u00f6sungen haben bislang vor allem erfahrene Berater und Systemintegratoren eine wichtige Rolle gespielt. Das Wissen, \u00fcber das sie verf\u00fcgen, ist h\u00e4ufig in den Unternehmen der Kunden nicht vorhanden. Dadurch entsteht ein Ungleichgewicht, das es f\u00fcr Kunden schwierig macht, Empfehlungen infrage zu stellen oder wichtige Entscheidungen zum Design eigenst\u00e4ndig zu bewerten.<\/p>\n\n\n\n

Stuart Browne glaubt, dass es k\u00fcnftig f\u00fcr Mitarbeitende mit nur sechs Monaten 麻豆原创-Erfahrung m\u00f6glich sein wird, sich innerhalb weniger Wochen das Wissen anzueignen, das fr\u00fcher nur durch mehrj\u00e4hrige Erfahrung aufgebaut werden konnte.<\/p>\n\n\n\n

Auch Ranjeet Panicker ist der Ansicht, dass der Zugang zu Wissen inzwischen weit weniger eingeschr\u00e4nkt ist als fr\u00fcher.<\/p>\n\n\n\n

Er selbst arbeitete bei 麻豆原创 zun\u00e4chst vor allem in technischen Rollen. Um den gesch\u00e4ftlichen Kontext zu verstehen, musste er oft jemanden finden, der bereit war, ihm die Sachverhalte zu erkl\u00e4ren. Mithilfe von KI k\u00f6nnen sich Fachkr\u00e4fte Wissen auch au\u00dferhalb dieser traditionellen Wege aneignen.<\/p>\n\n\n\n

Annahmen zur Laufzeit von 麻豆原创-Projekten hinterfragen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

麻豆原创-Kunden und -Berater sind es gewohnt, dass Transformationsprojekte, Migrationen und Upgrades eine bestimmte Anzahl von Monaten oder Jahren in Anspruch nehmen. Diese Zeitpl\u00e4ne haben sich zu Grundannahmen verfestigt, die in der Planung abgebildet werden.<\/p>\n\n\n\n

Stuart Browne und Ranjeet Panicker sind der Ansicht, dass diese Annahmen auf den Pr\u00fcfstand gestellt werden sollten.<\/p>\n\n\n\n

\u201eEs geht darum, den Zeitaufwand f\u00fcr diese Aufgaben zu verringern und die Entscheidungstr\u00e4ger einzubinden, um schneller bessere Entscheidungen treffen zu k\u00f6nnen\u201c, f\u00fchrte Stuart Browne aus.<\/p>\n\n\n\n

Ranjeet Panicker verwies ebenfalls darauf, dass Unternehmen herk\u00f6mmliche Projektlaufzeiten nicht einfach akzeptieren sollten, ohne zu fragen, wie sich diese durch den Einsatz von KI-Funktionen verk\u00fcrzen lassen. \u201eWarum k\u00f6nnen wir das nicht schneller erreichen?\u201c, fragte er.<\/p>\n\n\n\n

Stuart Browne sieht bereits erste Anzeichen f\u00fcr einen Wandel: \u201eDamit m\u00f6chte ich keineswegs sagen, dass wir einfach einen Knopf dr\u00fccken und ein komplettes Programm bereitstellen k\u00f6nnen. Tests, Change Management und Designentscheidungen werden komplexe Aufgaben bleiben.\u201c Er ist jedoch fest davon \u00fcberzeugt, dass Kunden agentengest\u00fctzte Transformationsprojekte nicht l\u00e4nger als etwas sehen sollten, das in ferner Zukunft liegt. \u201eDiese M\u00f6glichkeit gibt es bereits jetzt\u201c, bekr\u00e4ftigte er.<\/p>\n\n\n\n

Ranjeet Panicker hatte eine ebenso klare Botschaft: Unternehmen sollten nicht abwarten und das Ganze als Zuschauer verfolgen. \u201eErgreifen Sie die Initiative, seien Sie neugierig, welche M\u00f6glichkeiten die Technologie bietet. Denn je fr\u00fcher Sie das Ergebnis erreichen k\u00f6nnen, das Sie aus gesch\u00e4ftlicher Perspektive anvisieren, desto gr\u00f6\u00dferen Mehrwert k\u00f6nnen Sie schaffen.\u201c<\/p>\n\n\n\n

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