KI mit ERP: Wer braucht das?


Resilienz, Observability und Governance
Viele KI-Experten der SAP-Community sind überzeugt, dass sich der Begriff der Resilienz als entscheidende Kennzahl digitaler KI-Leistungsfähigkeit durchsetzen wird. Die Leistungsfähigkeit von Large-Language-Modellen (LLMs) wie ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google beruht auf sehr anspruchsvollen statistischen Methoden und Machine Learning. Deterministische Algorithmen, wie sie seit über 50 Jahren in der ERP-Software von SAP zum Einsatz kommen, sind bei LLMs nicht vorgesehen. Damit ergibt sich beim Einsatz traditioneller KI immer die Gefahr des Halluzinierens.
KI-Systeme können durch kleine Störungen rasch über Anwendungen, Cloud-Regionen, Zahlungssysteme und externe Dienste hinweg eskalieren. ERP-Anwender aber verlangen Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit – also Resilienz und Observability. Diese Forderungen können nicht länger als getrennte Disziplinen betrachtet werden, sondern müssen als ein gemeinsames KI-Ziel integriert werden: Noch hat SAP den Beweis nicht geliefert, dass ein S/4-BTP-System die Fähigkeit besitzt, Störungen zu absorbieren, schnell zu reagieren und eine konsistente Nutzererfahrung unter Belastung zu gewährleisten.
Das KI-Community-Problem
Eine von Dynatrace in Auftrag gegebene Studie mit FreedomPay zeigt, wie fragil digitale Ökosysteme geworden sind und wie schnell technische Ausfälle zu Kundenfrustration und finanziellen Verlusten führen. Im Vereinigten Königreich sind schätzungsweise 1,6 Milliarden Pfund Umsatz jährlich durch Zahlungsausfälle gefährdet, in Frankreich rund 1,9 Milliarden Euro. Eine einzige Störung kann sich über vernetzte ERP- und KI-Systeme ausbreiten und verdeutlicht, wie eng moderne End-to-End-Abläufe gekoppelt sind.
Kunden spüren diese Ausfälle sofort. Die Geduld sinkt innerhalb weniger Minuten, und viele brechen ERP-Transaktionen ab, wenn das Problem länger als fünfzehn Minuten besteht. Die durchschnittliche Dauer eines Ausfalls liegt allerdings bei mehr als einer Stunde – der Schaden ist dann längst entstanden. Fast ein Drittel aller Kunden verliert nach nur einem Vorfall Vertrauen, besonders jüngere, digital affine Zielgruppen reagieren empfindlich.
Diese Lage erfordert einen gemeinsamen Ansatz für Resilienz, fordert Dynatrace. Unternehmen benötigen ein einheitliches Verständnis dafür, wie sich ERP-Services verhalten, wie sich Fehler ausbreiten und wie sich die Wiederherstellung auf die Customer Journey auswirkt. Resilienz bemisst sich daran, wie KI- und ERP-Systeme unter Druck reagieren, und nicht nur daran, wie sie im Normalbetrieb funktionieren.
2026: CES (Las Vegas, USA) und Viva Technology (Paris, Frankreich)
Veranstaltungen, Kongresse und Messen sind ein wichtiger Bestandteil des KI-Diskurses. In der zweiten Woche des neuen Jahres trafen sich bereits die führenden Manager der IT-Industrie und deren Kunden in Las Vegas auf der CES 2026 – The Most Powerful Tech Event in the World, Consumer Electronics Show. Vergangenes Jahr war der europäische KI-Hot-Spot Viva Technology im Juni in Paris. Naturgemäß war dort Nvidia ganz groß vertreten. Auf der Keynote-Bühne stand aber auch Ex-SAP-CEO und aktuell Siemens-Aufsichtsratsvorsitzender Jim Hagemann Snabe. SAP fehlte in Paris 2025, obwohl fast alle großen Consulting-Partner von SAP auf der Viva Technology vertreten waren.
Für die Viva Technology 2026 ist Deutschland als bevorzugtes Gastland eingeplant. Ob dieses Jahr nun SAP den Weg nach Paris findet, ist ungewiss. Wenn SAP-Chef Christian Klein jedoch das Thema KI wirklich ernst meint, sollte er seinem Vorgänger Jim Hagemann Snabe nach Paris folgen und ein kräftiges Lebenszeichen auf der Viva-Keynote-Bühne abgeben. Ganz nach dem Motto: Tue Gutes und rede darüber!
KI-Herausforderung: Agentic AI und Observability
Wahrscheinlich wird kein IT-Unternehmen – ob Legacy oder Start-up – die KI-Herausforderungen allein bewältigen können. Auch SAP wird den öffentlichen KI-Diskurs und IT-Partner brauchen. Der bis jetzt vollzogene Alleingang mit partiellen Partnerschaften hat zu keinen überwältigenden KI-Erfolgen bei SAP geführt. Die Materie ist schwierig zu beherrschen!
Agentic AI ist ein Beispiel für die Leistungsfähigkeit von KI und zugleich deutlich schwieriger zu beherrschen als traditionelle LLM- und Machine-Learning-Systeme. Wenn KI-Agenten auf der SAP BTP (Business Technology Platform) Aufgaben koordinieren, Kontext austauschen und weitere ERP-Aktionen auslösen, kann selbst eine gut strukturierte digitale Umgebung in unvorhersehbares Verhalten kippen. Was jedoch aktuell schon auf der SAP BTP und mit SAP Business AI möglich ist, kann die SAP-Community in zwei KI-Erlebnis-Workshops im April in Heidelberg und Juni in Salzburg erfahren. Gemeinsam mit SAP-Partner Snap veranstaltet das E3-Magazin diese KI-Workshops mit starkem Praxisbezug: BTP, Clean Core und SAP Business AI.
Auch das IT-Unternehmen Dynatrace hat erkannt, dass die meisten Unternehmen auf diesen KI-Wandel (noch) nicht vorbereitet sind. Ohne starke Observability und klare Governance werden KI/ERP-Systeme zunehmend schwerer verständlich und kontrollierbar. Diese Erkenntnis gilt insbesondere für das Thema agentische KI. Jeder KI-Agent agiert eigenständig anhand von Anweisungen und Eingaben – nicht nur von Menschen, sondern auch von zahlreichen First- und Third-Party-Agenten. Ein einzelner Kundenkontakt kann Hunderte Hintergrundprozesse anstoßen, bei denen KI-Agenten selbstständig Entscheidungen treffen, Rollen wechseln und andere Agenten anleiten.
Aber jeder Agent sollte einem Menschen oder einem übergeordneten Agenten rechenschaftspflichtig sein, und die Aufsicht bleibt immer beim Menschen – so ist zumindest der Plan: Somit ist die explosionsartige Zunahme agentischer Kommunikation ohne Observability nicht mehr beherrschbar. Die Herausforderung liegt nicht mehr in der Optimierung einzelner Modelle. Entscheidend ist, das Geflecht autonomer Interaktionen in Echtzeit zu steuern. Observability wird damit zur Grundlage sicherer, skalierbarer und beherrschbarer agentischer Ökosysteme, schreibt Dynatrace in einer aktuellen Stellungnahme.




