Brückentechnologie für KI-Agenten in SAP On-premises

Der DSAG-Investitionsreport 2026 zeigt, dass viele Unternehmen SAP weiterhin on-premises betreiben. Die Transformation in die Cloud läuft deutlich langsamer, als es SAP geplant hatte. Die AI-Strategie von SAP setzt auf Joule als generativen KI-Assistenten. Als Cloud-Service geht Joule allerdings an der Realität in vielen Unternehmen noch vorbei.

Anwender stehen in einem hochdynamischen Umfeld vor der Frage, abzuwarten oder mit dem Einsatz von KI-Diensten im bewährten System vielleicht in der Sackgasse zu enden. SAP-Daten verwenden KI-Lösungen noch eher selten. Dabei geht aus der DSAG-Studie auch hervor, dass 43 Prozent der Unternehmen bereits erste KI-Use-Cases umgesetzt haben. Sie bereiten vor allem Wissen aus Dokumenten auf. Die Richtung gibt dabei der Einsatz von KI in Unternehmensprozessen vor: Business-AI-Anwendungen haben das Potenzial, die Produktivität deutlich zu steigern. Dafür ist die Nutzung von SAP-Daten allerdings unerlässlich.

KI-agentische Workflows

Die Euphorie rund um KI ist in der SAP-Community inzwischen der Frage nach dem Mehrwert gewichen. Wo Abfragen und Bilder-Generieren schon Standard sind, geht es in Zukunft um autonome KI-agentische Workflows. Dabei hat sich in der SAP-Community die Meinung verfestigt, dass KI-Anwendungen nur in der Cloud genutzt werden können. Tatsächlich müssen SAP-Anwender aber nicht auf S/4 Hana oder die Cloud warten. Die Brücke schlägt das Milliarum AI Construction Kit. Damit lassen sich KI-Anwendungen und Agenten mit Abap-basierter Technologie auch on-premises realisieren und SAP-Daten nutzen.

SAP-Kunden und SAP-Partner erhalten ein Werkzeug, um ihre Lösungen KI-ready auszustatten. KI-Funktionen laufen dabei außerhalb des ERP-Kerns und greifen über definierte Schnittstellen sicher über Berechtigungen auf SAP-Daten zu. Dabei werden Geschäftsobjekte und Prozessdaten über standardisierte APIs verwendet, sodass die KI-Anwendungen unabhängig vom ERP betrieben werden können. Sie sind explizit auf die restriktive API-Policy der SAP ausgerichtet und lassen sich über einen OData-Service auch nahtlos in Joule integrieren, in die Cloud überführen oder hybrid nutzen.

Kosten/Nutzen bremst KI

Die größten Hürden auf dem Weg zur KI-Anwendung liegen weniger in der Architektur als vielmehr in der Skalierung auf komplexe Business-Prozesse. Der Tokenverbrauch großer Sprachmodelle kann dabei schnell zu hohen Kosten bei noch begrenztem Mehrwert führen. SAP-Prozesse sind komplex und datenintensiv. Milliarum bietet hier die Brückentechnologie: Durch das Auslesen von Customizing-Daten sowie die Nutzung von SAP-Standardfunktionen lassen sich auch komplexe, verkettete Business-Use-Cases abbilden. Massenfunktionen ermöglichen dabei die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und schaffen die Voraussetzung für KI-gestützte Prozessautomation. Das offene Model Context Protocol ermöglicht die Integration in andere KI-Plattformen, wie ChatGPT oder Claude AI. Das Tool bietet über 1000 vordefinierte Funktionen für zentrale SAP-Module wie FI, SD, MM, CO, PS und CS, die direkt für die Umsetzung automatisierter Use Cases genutzt werden können. So erhalten auch Anwender ohne tiefgehende SAP-Kenntnisse einfach und schnell Zugriff auf SAP-Daten und -Prozesse, beispielsweise im Callcenter oder Kundenservice bei Rückfragen zu Lieferaufträgen oder Preisen. Auch komplexe Workflows können automatisiert werden, etwa die Erstellung einer Rechnung als PDF mit anschließendem automatisierten Mailversand.

Damit schafft die Software die Grundlage für KI-basierte Agentensysteme, die Prozesse künftig zunehmend autonom ausführen. Ein wesentlicher Effizienzhebel liegt dabei in der Reduktion des Tokenverbrauchs: Unternehmen können den passenden LLM-Anbieter frei wählen oder LLMs selbst betreiben und je nach Anwendungsfall das wirtschaftlichste Modell einsetzen. Dabei sichert ein bedarfsgerechter Funktionsaufruf, dass ausschließlich die für den jeweiligen Use Case relevanten Daten an das Modell übergeben werden. So schaffen Unternehmen bereits in bestehenden On-premises-Landschaften konkrete Mehrwerte und gleichzeitig die technologische Basis für die nächste Generation KI-gestützter Agentensysteme und Agent-to-Agent-Kommunikation. (Quelle: Milliarum)