Effizientere Prozesse, schnellere Abläufe und eine deutliche Entlastung der knappen personellen Ressourcen. In der SAP-Welt locken aktuell mehr als 300 Embedded AI Features mit spürbaren Vorteilen. Doch gerade bei mittelständischen Unternehmen herrscht Unklarheit, wie sie diese Potenziale freisetzen können. Während einige Effekte kurzfristig sichtbar werden, benötigen andere etwas mehr Zeit. Um die ersten Schritte gehen zu können, braucht es eine klare Roadmap und ein ganzheitliches Verständnis – eine SAP AI Strategy.
Hürden kennen – und überwinden
Bei der Nutzung der Embedded AI Features steht der Mittelstand vor einer nur allzu bekannten Herausforderung: knappen IT-Ressourcen. Zu viele Themen sammeln sich auf den Tischen der IT-Fachkräfte. Zwischen Tagesgeschäft und Digitalisierung will der optimale Spagat gefunden werden. Am Ende gewinnt jedoch meist das Kerngeschäft. Für Neues bleibt kaum Zeit. Außerdem schreckt ein Zwischenschritt für die Nutzung der Embedded AI Features von SAP einige Verantwortliche ab.
Denn auch wenn einige SAP-Lösungen wie SuccessFactors im HR eigene Embedded AI Features mit sich bringen, die sich direkt nutzen lassen, gilt es für andere, Voraussetzungen zu erfüllen. Viele benötigen ein SAP S/4HANA Cloud ERP System – egal ob Public oder Private Cloud – als Grundlage für den Einsatz. Doch diese Transformation ist, obwohl das Wartungsende älterer SAP-Systeme 2027 naht, in knapp 50 Prozent der Unternehmen noch nicht abgeschlossen, geschweige denn gestartet. Das geht aus einer Umfrage aus dem Frühjahr 2025 von DSAG und IT-Onlinemagazin hervor. In der SAP-Strategie liegt aber eine Chance: Cloud-Verträge verkauft der Softwareriese nur noch in Verbindung mit AI Units, die Währung für Embedded AI Features. Wie diese also optimal nutzen?
Fokus setzen – Organisation und Prozesse
Embedded AI Features sind kein reines Technologiethema. Ist erst einmal der technische Grundstein durch die SAP S/4HANA Cloud gelegt, muss sich der Blick der Unternehmen zwangsläufig auf organisatorische Voraussetzungen richten. Der Leitsatz ist einfach: KI kann nur Wirkung entfalten, wo eine Strategie zugrunde liegt – eine weitere Herausforderung für viele Verantwortliche. Schließlich sind Prozesse häufig historisch gewachsen. An Transparenz fehlt es, obwohl diese unabdingbare Anforderung ist, um die Embedded AI Features effizient auszuwählen und zu implementieren – sei es bei der Automatisierung von Rechnungsprozessen, der Dokumentenerkennung oder der Prognose von Lieferzeiten.
Außerdem begehen viele Verantwortliche beim Einsatz von KI im Allgemeinen aktuell einen Fehler: Sie lassen die Mitarbeiter außen vor. Führungskräfte sind hier gefragt, Orientierung zu geben, Vertrauen zu schaffen und den Umgang mit datenbasierten Entscheidungen aktiv zu fördern – KI also erlebbar für das Team zu machen. Eine klare Unternehmenskultur und ein Überblick über die organisatorischen Prozesse sind somit essenziell, damit KI hilft und nicht als Gefahr wahrgenommen wird.
Roadmap für die SAP AI Strategy
Handlungsfähigkeit gewinnen Betriebe meist erst durch externe Unterstützung. Partner können den Einstieg pragmatisch gestalten und aufzeigen, welche KI-Funktionen den maximalen Mehrwert für die eigene Firma mit sich bringen. Dafür geht es ganz auf Anfang – Experten wie q.beyond führen hierfür AI Readiness Checks durch. Welche Vorteile bieten Embedded AI Features? Wo setzen sie an? Und vor allem: Wie AI-ready ist das Unternehmen? Kommen alle Beteiligten zu dem Ergebnis, dass es am soliden AI-Fundament fehlt, schließt sich gleich die nächste Frage an: Wie lässt sich das ändern?
Mit dieser Basis geht es ans tiefere Erforschen. In sogenannten Discovery Workshops richten Teilnehmer den Blick auf Prozesse. Wo bestehen Engpässe, Doppelarbeiten oder manuelle Routinen, die sich durch KI automatisieren oder beschleunigen lassen? Teil sollte hier auch die Beratung zu Lizenzen sein. Denn die SAP-Welt ist hier komplex und bringt häufig versteckte Kosten mit sich.
Optionen ausloten – und klein starten
Wo der Anschein entsteht, dass damit ein Großprojekt auf Verantwortliche zukommt: Das ist nicht der Fall. Für den Einstieg eignen sich niedrigschwellige Use Cases, die nicht einmal eine vollständige Cloud-Transformation erfordern. Mit Lösungen wie Joule for Developers, Joule for Consultants oder Document AI lassen sich erste Schritte in Richtung KI-gestützter Automatisierung auch ohne vollständige Migration gehen.
Auch die Transformation hin zu SAP S/4HANA Cloud lässt sich AI-gestützt beschleunigen. Cloud ALM (Application Lifecycle Management) nutzt hier KI-gestützte Funktionen, um Projektmanagement, Testing und die Einführung neuer Software zu beschleunigen. Diese ersten Anwendungen zeigen schnell, welchen Mehrwert Embedded AI im Alltag bringt – und schaffen die Grundlage, um langfristig umfassendere Szenarien zu realisieren.
Ganz praktisch – in der IT
Ein typischer Arbeitstag in der IT-Abteilung von Mittelständlern besteht aus Serviceanfragen aus den Fachabteilungen. Meist starten ITler dafür eine umständliche Recherche in SAP Marketplace. Viel Zeit verstreicht, um herauszufinden, ob ein ähnliches Problem schon einmal aufgetreten ist. Am Ende steht eine zeitintensive Ticket-Erstellung.
Mit Embedded AI Features und hier konkret der SAP AI Lösung Joule for Consultants erhält Effizienz Einzug in die Arbeitsweise. Dank des intelligenten Copiloten wird die Suche nach relevanten Informationen massiv beschleunigt. Statt stundenlang nach einer Lösung zu suchen, kann die KI innerhalb von Sekunden passende Hinweise, Lösungswege und bekannte Fehlerbilder aus dem SAP-Umfeld zusammenstellen. Damit verlagert sich der Fokus wieder auf die eigentlichen Projekte mit den Fachbereichen – dort, wo der größte Unternehmensmehrwert entsteht.
Ganz praktisch – im HR
Ein weiteres Beispiel: In SAP SuccessFactors lässt sich heute bereits der Prozess zur Erstellung von Stellenausschreibungen weitgehend automatisieren. Das Zusammentragen von Anforderungen, Formulierungen und Abstimmungen zwischen Personalabteilung und Fachbereich wird nun durch intelligente Assistenten unterstützt. Personalverantwortliche oder Führungskräfte müssen lediglich die benötigten Anforderungen in ein Formular eintragen. Die KI überführt diese Angaben automatisch in eine vollständige Stellenbeschreibung.
Im Hintergrund kann zeitgleich geprüft werden, ob intern Mitarbeiter das Qualifikationsprofil erfüllen oder diesem nahekommt. Auf diese Weise wird die interne Mobilität gestärkt, bevor eine externe Ausschreibung überhaupt nötig ist.
Ganz praktisch – in der Supply Chain
Auch in der Absatz- und Bedarfsplanung finden Embedded AI Features ihren Einsatz. Viele Unternehmen kämpfen hier mit unübersichtlichen Zeitreihen, stark schwankenden Absatzmustern und verschiedenen externen Einflussfaktoren – von saisonalen Peaks über Rabattaktionen bis hin zu regionalen Besonderheiten. Klassische Prognosemodelle reichen in solchen Umgebungen häufig nicht mehr aus oder liefern nur grobe Näherungen.
Mit den KI-basierten Planungsfunktionen in SAP IBP, insbesondere modernen Verfahren wie „Gradient Boosting of Decision Trees“, lässt sich dieser Prozess deutlich verlässlicher gestalten. Der Algorithmus analysiert große historische Datenmengen, erkennt wiederkehrende Muster und bewertet automatisch, welche Faktoren den Absatz tatsächlich beeinflussen – zum Beispiel Feiertage, Promotion-Aktionen, Standortbedingungen oder Kampagnen. Das Ergebnis: deutlich präzisere Prognosen.
AI-ready zum Effizienz-Vorteil
Embedded AI Features klingen verlockend – und sind es auch. Doch nur, wenn sie sich aus einer SAP AI Strategie ergeben. Denn ohne Abstimmung auf die organisatorischen Prozesse entfaltet selbst die beste KI keinen Mehrwert. Ist die Roadmap erst einmal erstellt, entwickelt sich KI jedoch vom Buzzword zum praktischen Werkzeug für Effizienz, Transparenz und Wachstum. Schließlich ebnen Unternehmen damit ihren Weg hin zu eigenen Custom Use Cases ebenso wie agentenbasierter KI, beispielsweise Joule Agents.
Autor: Christoph Theis, Head of SAP Product Portfolio Board, q.beyond AG
Christoph Theis beschäftigt sich seit rund 20 Jahren mit SAP-Technologien und -Prozessen und ist seit 2023 Teil von q.beyond. Als Head of SAP Product Portfolio Board verantwortet er die Portfolioentwicklung von morgen, kennt sich mit den neusten SAP Features aus und findet für Kunden stets die passende Lösung.
Quelle: q.beyondWeitere Informationen zu q.beyond finden Sie hier.