Roadmap zur KI-Implementierung in SAP

Trotz der offensichtlichen Vorteile stehen viele Betriebe vor Herausforderungen: Datenqualität, fehlende Strategie und Unsicherheiten hinsichtlich der Umsetzung. Häufig wird KI erst als nachträgliche Optimierung angesehen, anstatt sie von Beginn an strategisch zu berücksichtigen. Unsere Mitarbeiter berichten immer wieder von Projekten, bei denen Unternehmen sich zu spät mit KI beschäftigen und so bereits wertvolle Wettbewerbsvorteile verspielt haben. Dabei wäre gerade jetzt der beste Zeitpunkt für die Integration neuer Systeme und deren KI-Prozesse. Denn ab 2027 werden die aktuellen SAP-Systeme nicht mehr gewartet. Zwar kann mit zusätzlichem finanziellen Aufwand eine Verlängerung bis maximal 2030 erreicht werden, das komplette Update bleibt allerdings unumgänglich.

Faktisch werden, anstatt den richtigen Sprung zu wagen, teilweise lediglich Updates mit dem unbedingt Notwendigen durchgeführt. Es fehlt an der unternehmerischen Weitsicht, sich mit kompetenter Unterstützung direkt eine zukunftsfähige Lösung zu verschaffen. Tatsächlich kann die Integration von KI in SAP-Systeme mit eine gut strukturierten Roadmap meist unproblematisch umgesetzt werden und lässt sich in nahezu alle Prozesse einbinden.

Status-quo-Analyse

Die erfolgreiche Implementierung von KI in SAP-Systeme startet mit einer umfassenden Bestimmung der Ausgangssituation. Unternehmen befinden sich für gewöhnlich in einer der drei folgenden Phasen, je nachdem, wie weit ihre digitale Transformation vorangeschritten ist:

Planungsphase: Hier geht es um die strategische Vorbereitung und die Frage, ob und wie KI implementiert werden soll.

Transformationsphase: Die eigentliche Umsetzung und Prozessanpassung – das Unternehmen befindet sich bereits in einem Transformationsversuch, um KI zu implementieren.

Recovery-Phase: Die versuchte KI-Transformation ist gescheitert und das Projekt muss neu aufgesetzt werden.

Zu Beginn ist es erforderlich, diejenigen Geschäftsprozesse zu identifizieren, die von KI nach der Integration am meisten profitieren. Logistik, Einkauf oder Finanzwesen sind oft besonders geeignet, da sie stark datengetrieben sind und sich durch automatisierte Analysen und Pro­gnosen verbindlich optimieren lassen. Zu diesem Punkt gehört auch der Blick auf die Produktion. Denn mit der richtigen Integration können Fehler vermieden, die Datenqualität gesteigert und die rechtzeitige Wartung der Maschinen erkannt werden. Aktuell herrscht in den meisten Betrieben noch ein sogenanntes Ressourcen-Overhead. Mit der richtigen Automatisierung lassen sich sogar Einsparungen im Vertrieb realisieren.

Insbesondere anlässlich dieses initialen Schrittes kommt es regelmäßig zu Widerständen, weshalb die Integration von KI bislang nicht stattgefunden hat. Es sind vor allem Datenschutzbedenken, Sicherheitsrichtlinien, fehlende Use Cases und die Angst, überflüssig zu sein, die zum Aufschieben des Prozesses führen. Dabei sehen wir immer wieder in Projekten, dass Firmen, die diese Hürden frühzeitig überwinden, langfristig agiler und wettbewerbsfähiger bleiben.

Die Phasen der SAP-AI-Adoption

In der ersten Phase geht es um die strategische Verankerung der KI in die Unternehmensprozesse. Dazu gehören die Definition konkreter Ziele, die Auswahl passender KI-Tools sowie die Berücksichtigung von Compliance-Anforderungen und die Definition von Use Cases.
Bereits in diesem Stadium ist es entscheidend, dass die IT- und Fachabteilungen eng zusammenarbeiten. Nur sofern von Anfang an alle relevanten Stakeholder einbezogen sind, ist es möglich, dass KI-Anwendungen effizient und nahtlos in bestehende SAP-Systeme integriert werden.

Proof of Concept und Pilotierung

Nach der strategischen Planung folgt die Umsetzung eines ersten Pilotprojekts. Hierbei wird ein klar definierter Business-Case ausgewählt, der realistische Erwartungen an den Nutzen und die Machbarkeit von KI stellt. Das Pilotprojekt dient als Grundlage für die spätere weiterführende Integration.

Iterative Tests helfen dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen und anzupassen. Gleichzeitig werden Schulungen durch­geführt, um die Belegschaft mit der neuen Technologie vertraut zu machen. Ein KI-Spezialist in unserem Team beschreibt es so: „KI ist nicht nur ein technologisches, sondern auch ein kulturelles Thema. Ohne das richtige Mindset wird es schwierig, die Potenziale voll auszuschöpfen.“

Zu betrachten sind vor allem Vorurteile gegen die künstliche Intelligenz, aber auch die vermeintliche Bedrohung, die von ihr ausgeht. In den meisten Fällen macht KI den Anwendern Angst, weil sie „Prozesse abnimmt“ oder ihnen einfach das Vertrauen fehlt. Umso wichtiger ist es, diese Einwände anzusprechen und zu demonstrieren, dass KI ein guter Assistent ist, der Einheitlichkeit, Systemstabilität und Effizienz bietet, jedoch niemanden ersetzt oder in seiner Aufgabe einschränkt.

Skalierung und Integration

Sobald die Pilotphase erfolgreich abgeschlossen ist, folgt die Skalierung. Hierbei werden bewährte Use Cases auf weitere Unternehmensbereiche bis hin zur zen­tralen Ebene ausgeweitet.
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist die Anpassung der IT-Architektur. Unternehmen, die bereits Cloud-Technologien nutzen, können KI-Tools schneller und effi­zienter einbinden. Sofern noch nicht vorhanden, muss eine entsprechende Cloud-­Struktur geschaffen werden. Während der gesamten Anpassung in die Architektur erfolgt ein konstantes Monitoring, um sicherzustellen, dass die KI-Anwendungen dauerhaft den gewünschten Nutzen bringen. Damit sich der Prozess entsprechend vorteilhaft gestaltet, gibt es eine Reihe von bewährten Handlungsempfehlungen, die innerhalb der Adoption zu berücksichtigen sind.

KI stellt keine einmalige Implementierung dar, sondern ist ein kontinuierlicher Innovationsprozess. Unternehmen sollten daher agile Methoden wählen, um ihre KI-Strategie regelmäßig anzupassen und weiterzuentwickeln.

Messbarkeit durch klare KPIs

Der Erfolg von KI muss jederzeit messbar sein. Deshalb ist es essentiell, klare KPIs zu definieren, die den Nutzen und die ­Effizienz von KI-Anwendungen bewerten. So können Unternehmen kontinuierlich optimieren und den maximalen Mehrwert aus ihren Investitionen ziehen.

Ein oft unterschätzter Aspekt der KI-Adoption ist das Change Management, im Grunde die Vorbereitung des Unternehmens in seiner Gesamtheit auf die ­geplante Veränderung. Widerstände in der Belegschaft können nur durch gezielte Kommunikationsstrategien und Schulungen überwunden werden. Ein erfolgreiches Change Management stellt sicher, dass Mitarbeiter nicht nur mit der neuen Technologie arbeiten, sondern sie bewusst nutzen und aktiv weiterentwickeln.

So gelingt die Transformation

Die Integration von KI in SAP-Systeme ist schon seit langer Zeit kein Zukunftsthema mehr. Vielmehr handelt es sich um eine aktuelle Herausforderung, der sich gestellt werden sollte. Firmen, die frühzeitig auf KI setzen, profitieren von effi­zienteren Prozessen, fundierteren Entscheidungen und einer besseren Wettbewerbsfähigkeit.

Einer unserer Mitarbeiter fasst zusammen, womit er täglich konfrontiert ist: „Die Zukunft von SAP liegt in der Cloud und in der Vernetzung von standardisierten Prozessen mit KI. Unternehmen müssen sich jetzt darauf einstellen, um langfristig konkurrenzfähig zu bleiben.“

Um die Transformation erfolgreich zu gestalten, sollten Betriebe zeitnah aktiv werden und folgende Maßnahmen priorisieren:

Strategische Planung: Entwickeln Sie frühzeitig eine klare KI-Strategie und evaluieren Sie relevante Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen.

Kompetenzaufbau: Schaffen Sie internes Know-how, indem Sie ein spezialisiertes KI-Team aufbauen oder mit erfahrenen Partnern zusammenarbeiten.

Pilotprojekte umsetzen: Starten Sie erste KI-Initiativen, um Erkenntnisse zu gewinnen und praxistaugliche Lösungen für den breiten Einsatz in Ihrer Firma zu entwickeln.

Wer diese Schritte konsequent verfolgt, legt den Grundstein für eine nachhaltige und erfolgreiche KI-Integration in die eigenen SAP-Systeme.