SAP Business AI
SAP Business AI soll die SAP KI direkt in Geschäftsprozesse bringen. Eingebettete, generative und prädiktive Funktionen unterstützen Nutzer in S/4HANA, SuccessFactors, Ariba oder Signavio. Diese sollen sicher, regelkonform und auf Unternehmensdaten basiert ablaufen.
Was ist SAP Business AI?
SAP Business AI ist SAPs Portfolio für KI in SAP-Anwendungen, das Daten, Prozesse und Assistenten wie Joule verbindet.
Definition und Einordnung
Unter Business AI versteht SAP eine strategische Klammer für alle KI-Funktionen, die in der SAP Business Suite und auf der SAP BTP bereitgestellt werden. Dazu zählen klassische Machine-Learning-Szenarien, generative KI, spezialisierte Agenten sowie der Copilot Joule. Ziel ist, Entscheidungen zu beschleunigen, Aufgaben zu automatisieren und Prozesse End-to-End in Echtzeit zu optimieren. Über 130 vorkonfigurierte Szenarien sind mittlerweile produktiv verfügbar.
Unterschied zu generischer KI
Generische KI liefert meist allgemeine Antworten oder Inhalte ohne Prozesskontext. Business AI dagegen ist „KI in SAP“: Sie arbeitet mit Geschäftsobjekten, Rollen, Berechtigungen und Workflows. Modelle sind auf Unternehmensdaten geerdet, werden in der Suite ausgeführt und folgen Compliance-, Datenschutz- und Audit-Anforderungen. So entsteht produktive, verlässliche SAP künstliche Intelligenz statt isolierter Chatbots und der Implementierungsaufwand fällt geringer aus.
Rolle im SAP-Ökosystem
Im SAP-Ökosystem wirkt Business AI als durchgängige Schicht über Anwendungen und Plattform. In Cloud-Lösungen stellt sie vorkonfigurierte Use Cases bereit; auf SAP BTP können Kunden und Partner eigene Services über AI Core, AI Launchpad und „AI Units“ erweitern. Joule verknüpft diese Fähigkeiten als einheitliche Nutzeroberfläche und orchestriert Agenten skalierbar über Bereiche hinweg wie Finance, HR, Supply Chain und Einkauf.
Wie funktioniert Business AI?
SAP AI kombiniert KI-Modelle, SAP-Daten und Prozesslogik. So entstehen kontextbezogene Assistenz-, Automations- und Analysefunktionen direkt in Anwendungen für Anwender:innen.
Grundprinzipien & Technologie
Technisch basiert SAP AI auf vortrainierten LLMs und SAP-spezifischen ML-Modellen, die über SAP BTP (AI Core, AI Launchpad, Generative AI Hub) orchestriert werden. Retrieval-augmented Generation bindet Unternehmenswissen aus SAP-Systemen ein, während Joule als Copilot Fähigkeiten als Skills oder Agenten bereitstellt. Modelle laufen containerisiert, skalieren elastisch und nutzen Governance-Services. APIs und Event-Trigger koppeln KI an Workflows und erlauben kontinuierliches Lernen.
Einbettung in SAP-Standardprozesse
Die KI in SAP ist in Standardprozesse eingebettet. Anwender erhalten Vorschläge, Vorhersagen oder generierte Inhalte im jeweiligen Fiori-Screen: etwa automatische Belegerfassung in S/4HANA, Skill-Matching in SuccessFactors, Spend-Analysen in Ariba oder Prozess-Insights in Signavio. Joule führt per natürlicher Sprache durch Transaktionen und kann Schritte direkt auslösen. Updates liefern Use Cases ohne Custom Code und bleiben upgrade-stabil.
Responsible AI bei SAP
Responsible AI ist integraler Bestandteil von Business AI. SAP orientiert sich an einer globalen KI-Ethik-Policy und einem Governance-Rahmen, der die drei Säulen Ethik, Sicherheit und Compliance verbindet. Dazu gehören transparente Modellnutzung, menschliche Kontrolle, Tests gegen Bias sowie Schutz sensibler Daten. SAP lässt seine KI-Organisation nach ISO 42001 zertifizieren, damit die Kunden für den EU-AI-Act gerüstet sind.
Datenbasis & Architektur
Die Leistungsfähigkeit von SAP künstlicher Intelligenz hängt an der Datenbasis. SAP AI nutzt harmonisierte Geschäftsobjekte und Semantik aus der Suite sowie Datenprodukte aus SAP Datasphere/Business Data Cloud. Über BTP-Connectoren, RAG-Services und Zugriffsrechte werden nur autorisierte Daten verwendet. Die Architektur folgt dem Clean-Core-Prinzip und trennt Modelle, Daten und Anwendungen. Auch Landschaften lassen sich anbinden, inklusive Streaming aus SAP HANA.
Einsatzbereiche von SAP Business AI
SAP AI entfaltet Nutzen dort, wo Daten, Prozesse und Entscheidungen in Echtzeit zusammenkommen – quer über alle SAP-Lösungen hinweg.
Finanzen & Controlling | Im Finanzbereich unterstützt Business AI Abschluss, Planung und Risikosteuerung. Algorithmen erkennen Anomalien in Buchungen, schlagen Kontierungen vor und automatisieren Abstimmungen. Predictive Forecasting verbessert Cash- und Working-Capital-Prognosen, während generative KI Berichte, Kommentierungen und Management-Summaries erstellt. Controller erhalten Ursachenanalysen aus Echtzeitdaten und können Szenarien per natürlicher Sprache in S/4HANA oder Analytics Cloud anstoßen. So sinkt der manuelle Aufwand, und die Compliance bleibt nachvollziehbar. |
Prozessautomatisierung (IPA) | Für die Prozessautomatisierung kombiniert SAP AI Intelligent Process Automation mit RPA, Workflows und Decision Engines. KI klassifiziert Eingangsbelege, extrahiert Daten aus E-Mails oder PDFs und leitet Folgeaktionen ein. Agenten können Ausnahmen bearbeiten, Liefertermine neu planen oder Reklamationen vorqualifizieren. Durch Learning Loops werden Automationen stetig besser, ohne den SAP-Standard zu brechen. |
Supply Chain | In der Supply Chain nutzt SAP KI Prognosen und Optimierung. Demand-Sensing verknüpft Verkaufs-, Wetter- oder Marktdaten, um Bedarfe genauer vorherzusagen. KI-gestützte Bestands- und Netzwerkplanung reduziert Überhänge und Fehlmengen. In EWM oder TM erkennt die AI Störungen früh, empfiehlt Umroutings und priorisiert Aufträge. Generative Funktionen erstellen Lieferantenkommunikation oder Zusammenfassungen für Disponenten. So sind Lieferketten robuster, schneller und besser steuerbar. |
Personalwesen (HXM / HR) | Im Personalwesen unterstützt Business AI Recruiting, Talent-Management und Employee Experience. In SuccessFactors schlägt KI Kandidaten passend zu Skills vor, automatisiert CV-Parsing und generiert Interviewleitfäden. Mitarbeiter erhalten über Joule Antworten zu Richtlinien oder Lernangeboten. People Analytics identifiziert Fluktuationsrisiken und Treiber für Engagement. So wird HR strategischer und entlastet zugleich operative Teams. Auch die Schicht- und Kapazitätsplanung profitiert von prädiktiven Modellen. |
IT & Entwicklung (SAP BTP) | Für IT und Entwicklung liefert Business AI Werkzeuge auf der SAP BTP. Entwickler nutzen den Generative AI Hub, um LLMs sicher anzubinden, Prompts zu verwalten und eigene Agenten zu bauen. AI Core/Launchpad steuern Training, Deployment und Monitoring. Code-Assists beschleunigen die ABAP-, Java- oder CAP-Entwicklung, während AIOps Incidents vorhersagt und Root-Cause-Analysen liefert. So entsteht ein skalierbares KI-Foundation-Layer für Innovation im Unternehmen. |
Was sind die Vorteile und der Nutzen von SAP Business AI?
Produktivitätssteigerung
Durch eingebettete SAP KI erledigen Nutzer Aufgaben schneller: Joule sucht Informationen, füllt Felder vor, erstellt Zusammenfassungen und leitet Transaktionen per Sprache ein. Vortrainierte Modelle automatisieren Belegprüfung, Forecasts oder Qualitätskontrollen. Dadurch sinken Klickwege und manuelle Abstimmungen, Teams gewinnen Zeit für Analyse und Kundenarbeit.
Automatisierte Entscheidungen
KI in SAP liefert prädiktive und präskriptive Entscheidungshilfen, die direkt auf Geschäftsobjekten arbeiten. Beispiele sind automatische Kreditlimit- oder Bestellfreigaben innerhalb definierter Schwellen, Frühwarnungen bei Lieferverzug sowie optimale Dispositionsvorschläge. Agenten können Low-Risk-Fälle eigenständig abwickeln und nur Ausnahmen eskalieren. Das beschleunigt Durchlaufzeiten, reduziert Fehlerkosten und erhöht die Reaktionsfähigkeit auf Marktänderungen, weil Entscheidungen konsistent, nachvollziehbar und an Rollen- sowie Compliance-Regeln gebunden bleiben.
Verbesserte Datenqualität
SAP künstliche Intelligenz verbessert Datenqualität, indem sie Stammdaten bereinigt, Dubletten erkennt und fehlende Attribute vorschlägt. Document-AI und OCR extrahieren strukturierte Werte aus unstrukturierten Quellen und validieren sie gegen Regeln. Eine Anomalieerkennung deckt ungewöhnliche Buchungen oder Bestände auf, bevor sie Reports verfälschen. So entstehen harmonisierte Datenprodukte, die Analytics und Automationen verlässlicher machen und ein Fundament für weitere KI-Szenarien im Unternehmen.
Wettbewerbsvorteile
Unternehmen, die Business AI nutzen, können Innovation schneller in operative Prozesse bringen. Kürzere Planungs- und Beschaffungszyklen, präzisere Forecasts und personalisierte Kundeninteraktion erhöhen Servicelevel bei geringeren Kosten. Gleichzeitig erleichtert Responsible-AI-Governance die Einhaltung von EU-AI-Act und Branchenauflagen.
Funktionen & Beispiele von SAP AI
SAP AI liefert konkrete Funktionen, die Nutzende täglich in SAP-Anwendungen verwenden können – von Copilots bis zu Custom-KI.
KI-Assistent SAP Joule
SAP Joule ist der zentrale KI-Assistent in SAP. Er sitzt in den Fiori-Oberflächen, versteht natürliche Sprache und greift rollenbasiert auf Geschäftsobjekte zu. Joule liefert Erklärungen, fasst Daten zusammen, generiert Inhalte und kann Transaktionen oder Workflows anstoßen. Über Joule Studio in SAP Build lassen sich Skills und Agenten für unternehmensspezifische Aufgaben bereitstellen. Damit entsteht ein einheitliches KI-Erlebnis über S/4HANA, SuccessFactors und Ariba hinweg.
Vortrainierte Modelle
Neben Joule bietet Business AI über 310 vortrainierte Modelle und Szenarien, die ohne lange Projekte nutzbar sind. Dazu zählen Prognosen für Lieferverzögerungen, Zahlungsausfälle, Bestandsrisiken oder Qualifikationsbedarfe. Neu sind relationale Foundation Models wie SAP-RPT-1, die nicht Texte, sondern Geschäftsergebnisse vorhersagen. Die Modelle sind in der Suite vorkonfiguriert, werden kontinuierlich erweitert und laufen compliant auf SAP BTP.
Generative AI in SAP
Generative AI in SAP ermöglicht das Erzeugen von Texten, Bildern oder Code im Prozesskontext. Über den Generative AI Hub in SAP AI Core wählen Teams LLMs, orchestrieren Prompts und binden Unternehmenswissen per RAG ein. Typische Beispiele sind Angebots- und Mail-Entwürfe, Berichtszusammenfassungen, Analysen zu Belegen oder Code-Vorschläge in ABAP und CAP. Guardrails, Logging und Berechtigungen halten die Nutzung sicher und revisionsfähig.
Self-Service KI (SAP Build / BTP)
Mit Self-Service KI können Fachbereiche eigene Use Cases umsetzen. SAP Build Apps und Build Process Automation liefern No-/Low-Code-Werkzeuge mit generativer Unterstützung, z. B. um Prozesse in Alltagssprache zu modellieren oder Skripte automatisch zu erzeugen. Vorkonfigurierte AI-Skills wie OCR, Dokumentklassifikation oder Sentiment-Analyse lassen sich per Drag-and-Drop einbauen. Auf SAP BTP ergänzen Entwickler diese Lösungen über APIs und AI Core zu End-to-End-Automationen.
SAP Business AI im Vergleich zu anderen KI-Lösungen
Business AI wird oft mit anderen Enterprise-Copilots verglichen. Entscheidend sind im Alltag vor allem Prozessnähe, Datenkontext, Plattformoffenheit und Governance.
Business AI vs. Microsoft Copilot
Microsoft Copilot ist primär in Microsoft 365, Teams und Dynamics 365 verankert und nutzt den Microsoft Graph als Datenbasis. SAP AI/Joule sitzt dagegen direkt in S/4HANA, SuccessFactors, Ariba oder Signavio und arbeitet auf SAP-Geschäftsobjekten. Beide sind bidirektional integrierbar, aber Joule liefert tiefere ERP-Transaktionsausführung, Copilot Stärken in Office-Produktivität und Kollaboration. Erweiterungen erfolgen über Copilot Studio bzw. Joule Studio.
Business AI vs. Salesforce Einstein
Salesforce Einstein (inkl. Einstein Copilot/Agentforce) fokussiert auf CRM-Prozesse: Lead-Scoring, Next-Best-Action, Service-Automatisierung und generative Antworten in Sales, Service und Commerce. SAP AI deckt CRM-nahe Themen ab, zielt aber breiter auf End-to-End-Prozesse im ERP, HXM und Supply Chain. Für Salesforce-Zentrierung ist Einstein oft schneller nutzbar, SAP punktet mit Prozessintegration über mehrere Domänen. Datenanker sind Salesforce Data Cloud bzw. SAP-Semantik.
Marktvergleich
Im Markt lassen sich drei Lager erkennen: Suite-integrierte Business-KI (SAP AI, Oracle AI, Dynamics Copilots), CRM-fokussierte KI-Suiten (Salesforce Einstein) und horizontale Produktivitäts-Copilots wie Microsoft 365 Copilot. Suite-Anbieter gewinnen dort, wo Transaktionen und Stammdaten im Mittelpunkt stehen; horizontale Copilots dominieren Wissensarbeit. Viele Unternehmen kombinieren daher Office-Copilot und Prozess-Copilot; Agentic-Roadmaps treiben beide Klassen, insbesondere in hybriden Cloud-/On-Prem-Landschaften und bei Partner-Ökosystemen.
Passende Use Cases je Anbieter
Business AI passt besonders, wenn Kernprozesse in SAP laufen: Abschluss, Beschaffung, Produktions-/Bestandsplanung oder HR-Workflows profitieren von eingebetteten Joule-Agenten. Microsoft Copilot ist ideal für dokumenten- und kommunikationslastige Arbeit sowie Dynamics-Teams, die tief in M365 arbeiten. Salesforce Einstein bietet sich an für Sales-, Service- und Marketing-Organisationen auf Salesforce. In Konzernen sind Mischszenarien üblich, z. B. Copilot in Teams plus Joule im ERP.
Häufig gestellte Fragen zu SAP Business AI (FAQ)
Business AI ist SAPs KI-Portfolio für die Business Suite und SAP BTP. Es bündelt vortrainierte ML-Modelle, generative KI und Joule-Assistenten, die direkt auf SAP-Geschäftsdaten und -prozesse zugreifen und End-to-End-Workflows verbessern.
Die Funktionen laufen in SAP-Apps und auf der SAP BTP: Modelle werden über AI Core/Launchpad und den Generative AI Hub orchestriert und durch RAG mit Unternehmensdaten verknüpft. Joule stellt Ergebnisse als Skills oder Agenten im Prozess bereit.
Die Kosten sind produkt- und nutzungsabhängig. Viele KI-Features sind in Cloud-Lizenzen enthalten; zusätzliche generative Szenarien werden meist über konsumierte „AI Units“ bzw. paketierte Add-ons auf der BTP abgerechnet. SAP bietet hierfür individuelle Preispläne.
SAP Business AI nutzt primär die autorisierten SAP-Daten: Geschäftsobjekte aus S/4HANA, SuccessFactors, Ariba u. a. Über BTP-Connectoren können weitere Quellen eingebunden werden. RAG stellt sicher, dass Antworten auf freigegebenem Unternehmenswissen basieren.
Ja. SAP integriert generative KI in Joule und in viele Suite-Apps. Über den Generative AI Hub können Kunden verschiedene LLMs wählen, Prompts verwalten und sie mit SAP-Daten kombinieren, z. B. für Texte, Zusammenfassungen oder Code-Vorschläge.
SAP setzt auf Responsible-AI-Governance, Datenschutz und klare Sicherheits-Guardrails. Modelle arbeiten rollen- und berechtigungsbasiert, mit Protokollierung, Human-in-the-Loop und Bias-Tests. Betrieb und Deployment erfolgen sicher über SAP BTP-Services, begleitet von Monitoring und etablierten Unternehmensstandards.