SAP Abap Machine Learning

KI-Trainingsmaterial aus SAP-Abap-Tabellen

Das ganze Drama der KI-Roadmap bei SAP lässt sich auf eine einfache Formel bringen: Es gibt keine Trainingsdaten! Dieser unglückselige Umstand scheint auch die Ursache dafür zu sein, dass SAP nie über ein LLM (Large Language Model) für ERP nachdachte. Die Mächtigkeit eines LLM beruht überwiegend auf vorhandenen Trainingsdaten, siehe auch die zahlreichen Copyright-Prozesse in den USA, Deutschland und UK.

Workday hat es besser gemacht: Als Native-Cloud-Anbieter für People Management und Finance hat Workday von Beginn an seine Bestandskunden um Erlaubnis gebeten, die anonymisierten Daten für Trainingszwecke zu verwenden. Anfangs wurden die Daten mit statistischen Mitteln und Machine Learning ausgewertet, mittlerweile arbeitet Workday an LLMs und KI-Agenten. Jedes IT-Unternehmen arbeitet an und mit KI-Agenten, aber ohne Trainingsdaten ist es ähnlich, wie Schwimmen an Land zu erlernen.

SAP Predictive Analysis Library

SAP hat eine lange Tradition an statistischer Analyse von ERP, PLM und SCM. Viele Probleme aus Logistik und Produktion lassen sich mit anspruchsvollen Methoden und Regelwerken aus der Statistik elegant lösen. Im Laufe der Zeit entstand eine Bibliothek an Funktionsbausteinen für die ERP-Analyse.

Naturgemäß ist auch Machine Learning ein taugliches Mittel, um ERP-Abap-Tabellen zu analysieren. Noch spannender wäre jedoch ein KI-System für ERP auf Basis des Reinforcement Learning. Hier würden dann eindeutige Ergebnisse entstehen ähnlich wie bei Schach und Go: Der SAP-Bestandskunde hat gewonnen oder nicht.

Ein Reinforcement Learning für ERP wäre aber eine ganz andere Herausforderung und würde von SAP wesentlich mehr KI-Engagement erfordern. Wie SAP-Insider und gut unterrichtete Quellen berichten, begnügt sich der ERP-Weltmarktführer aktuell mit einem simplen Machine Learning für „Simple Finance“ und „Simple Logistics“ auf Basis von Abap-Tabellen.

Abap-Tabellen, SAP BTP und Steampunk

Die Entscheidung von SAP, die beiden Domänen KI und Abap miteinander zu verschränken, ist ein guter Schachzug: Abap hat nicht nur SAP R/3 emanzipiert, sondern wird auch auf der Business Technology Platform (SAP BTP) noch sehr viele Jahre weiterleben. Viele SAP-Partner beschäftigen sich momentan mit IT-Projekten, wie das Abap-Wissen aus älteren ERP-Installationen in die neue S/4-Welt übertragen werden kann. Ein Small Language Model oder Machine Learning auf Basis dieser Domäne sollten einen deutlichen KI-Mehrwert liefern.

Laut SAP-Experten befindet sich diese KI-Abap-Entwicklung aber in einem frühen Stadium: Ob Machine Learning mit Abap-Tabellen ein Teil der SAP BTP wird, ist noch nicht entschieden, ähnlich wie es der GenAI-Hub auf der BTP ist. Auch gibt es bei SAP noch keine Vorstellungen über ein Preismodell. Letztendlich wird es aber Steampunk, embedded Abap, und allen weiteren Bemühungen um eine geordnete ERP-Modifikation (nach Clean Core) und dem Ausbau von ERP-Add-ons zugutekommen.

KI-Reputation von SAP S/4 Hana schwindet

Letztendlich hat SAP erkannt, dass es ohne eigene KI, einem eigenen Small oder Large Language Model, Machine und Reinforcement Learning sowie Analytics, siehe auch SAP PAL (Predictive Analysis Library), nicht funktionieren wird. Lange Zeit hat SAP geglaubt, sich an den Forschungsergebnissen und Investitionen der anderen IT-Unternehmen bereichern zu können – nun muss SAP selbst Geld in die Hand nehmen und KI-Innovationsarbeit betreiben.

Reichlich spät denkt SAP über ein eigenes Small oder Large Language Model basierend auf den eigenen Abap-Tabellen nach. Es wird wohl mehr ein „Machine Learning“ auf Basis der SAP Predictive Analysis Library werden. KI mit Abap-Tabellen wird ein generisches Modell bleiben, weil SAP sich viel zu spät die Möglichkeit verschafft hat, auf ERP-Trainingsdaten der Bestandskunden zuzugreifen. Nicht einmal eine Roadmap für das Abap-Machine-Learning getraut sich der ERP-Weltmarktführer zu veröffentlichen.

KI scheint für SAP noch immer eine unbekannte Domäne zu sein. SAP-Chef Christian Klein scheint erkannt zu haben, dass auch ERP irgendetwas mit KI braucht, ähnlich wie es sich mit Cloud Computing verhält, aber eine klare KI-Roadmap über mehrere Jahre fehlt beim ERP-Weltmarktführer. SAP Predictive Analysis Library (PAL) ist zu wenig, Abap-Machine-Learning zu simpel und ein ERP-LLM eine zu große Nummer für die kleine SAP (im Vergleich zu Microsoft, Meta, Oracle oder Amazon).