ERP-Innovationen von SAP am laufenden Band

SAP Cloud ERP, Joule und Agentic AI, Quantencomputing

In den vergangenen 24 Monaten vollzog der Walldorfer Softwarekonzern SAP unter der Führung von CEO Christian Klein eine atemlose und panikgetriebene Kehrtwende, um den Anschluss an das rasante Zeitalter der künstlichen Intelligenz nicht zu verlieren. Getrieben von der existenzialen Angst der Finanzmärkte, dass das klassische ERP-Geschäft durch autonome KI-Agenten obsolet werden könnte, beerdigte SAP die erst kurz zuvor propagierte North-Star-Architektur und rief das neue Zielbild des „Autonomous Enterprise“ aus.

Bei kritischer Betrachtung der Innovations- und Übernahmestrategie offenbart sich, dass SAP mangels eigener grundlegender KI-Kernkompetenzen massiv auf ein anorganisches Wachstum durch milliardenschwere Zukäufe und ein weitreichendes Kooperationsnetzwerk angewiesen ist. Um die dringend benötigte Datenbasis für die künftigen KI-Agenten zu schaffen, übernahm SAP in den vergangenen Monaten die Datenspezialisten Dremio und Reltio, deren Technologien helfen sollen, Daten aus unterschiedlichsten Systemen ohne vorheriges Kopieren abzufragen und zu harmonisieren.

Gleichzeitig kaufte der Konzern das Freiburger Start-up Prior Labs, um ein weltweit führendes KI-Labor aufzubauen und Tabellenmodelle für Geschäftsanwendungen zu entwickeln. Ergänzt wurde dieser massive Einkaufsbummel durch die weiter zurückliegenden Akquisitionen von LeanIX für das Enterprise Architecture Management, WalkMe zur Bereitstellung einer Digital Adoption Platform sowie SmartRecruiters, um das eigene Personalmanagement im SuccessFactors-Umfeld um KI-gestütztes Recruiting zu erweitern.

Fehlendes LLM aber n8n, Parloa und SAP Joule Studio

Da SAP keine eigenen Basismodelle (Large Language Models) wie OpenAI entwickelt, integriert der Konzern stattdessen die Technik von Drittanbietern und beteiligt sich strategisch an agilen Start-ups. Jüngste Millioneninvestitionen flossen in das Berliner Automatisierungs-Start-up n8n, dessen Plattform künftig in die SAP-Entwicklungsumgebung Joule Studio integriert wird, um Kunden, Beratern und Entwicklern die Erstellung eigener KI-Agenten deutlich zu erleichtern.

Zudem vertiefte SAP die Partnerschaft mit dem Berliner Tech-Unternehmen Parloa, das sich auf KI-Agenten für Contact-Center spezialisiert hat, um das eigene Customer-Experience-Portfolio zu stärken und Serviceanfragen weitreichend zu automatisieren.

Auf globaler Ebene schloss SAP weitreichende strategische Allianzen mit Nvidia, um komplexe sogenannte Reasoning Agents auf Basis der Llama-Nemotron-Modelle für autonome Problemlösungen zu entwickeln. Llama-Nemotron-Modelle sind eine von Nvidia entwickelte Familie offener KI-Modelle, die für agentenbasierte Workflows und fortgeschrittenes logisches Denken (Reasoning) optimiert wurden. Sie zeichnen sich durch Open-Source-Verfügbarkeit und innovative Funktionen wie einen dynamischen Reasoning-Toggle aus.

Business Technology Platform (SAP BTP) und Business Data Complexity (SAP BDC)

Weiters gibt es Kooperation mit Google, Meta, Mistral AI, Microsoft und Perplexity, um deren Sprachmodelle über den Generative AI-Hub der Business Technology Platform (SAP BTP) für die Bestandskunden nutzbar zu machen. Auch im Datenumfeld wurden elementare Kooperationen mit Databricks und Snowflake etabliert, um die neue SAP Business Data Cloud (BDC) als offene, aber von SAP streng kontrollierte Datenplattform im Markt zu verankern.

Hinsichtlich der Produkte und Innovationen bündelt SAP diese neuen ERP-Funktionen in der sogenannten SAP Business AI Platform, welche die technischen Säulen der BTP, der BDC sowie Werkzeuge wie Signavio und LeanIX in einer Umgebung zusammenführt. Darauf aufsetzend verspricht SAP die „SAP Autonomous Suite“, die mit über 50 domänenspezifischen Joule-Assistenten und einer Armada von über 200 hochspezialisierten KI-Agenten komplexe Geschäftsprozesse – von der Beschaffung bis zum Quartalsabschluss in der Finanzabteilung – autonom abwickeln soll.

Graphentheorie und Informatik: SAP Knowledge Graph

Ein essenzieller architektonischer Baustein, den SAP neu auf den Markt bringt, ist dabei der SAP Knowledge Graph. Dieser Wissensgraph soll die tiefen, oftmals kryptischen SAP-Datenbankstrukturen für die Algorithmen semantisch übersetzen, um gefährliche KI-Halluzinationen zu vermeiden und den Sprachmodellen den unentbehrlichen Geschäftskontext zu liefern.

Analysten und der Anwenderverein DSAG warnen jedoch, dass dieses autonome Zielbild derzeit primär ein werbewirksamer Etikettenschwindel ist, da im Maschinenraum der Autonomous Suite weiterhin die altbekannten Cloud-Lösungen wie Ariba oder das Business Network werkeln und lediglich mit neuen KI-Features angereichert wurden. Flankiert wird diese Strategie zudem von einer höchst umstrittenen API-Policy, mit der SAP den Datenzugriff von externen KI-Diensten rigoros reglementiert. Experten werten dies als rücksichtslosen Versuch, die digitale Souveränität der Anwender einzuschränken und sie tief in das eigene, lukrative KI-Ökosystem der SAP BDC und SAP Datasphere zu zwingen.

Joule Work und Autonomous Enterprise

Der radikalste Paradigmenwechsel für den SAP-Bestandskunden manifestiert sich jedoch in Joule Work, der neu vorgestellten zentralen Benutzeroberfläche des Walldorfer Konzerns. Mit Joule Work sollen klassische Formulare, Menübäume und historische Transaktionscodes endgültig der Vergangenheit angehören; stattdessen beschreibt der Anwender seine Intentionen oder Aufgaben lediglich noch in natürlicher Sprache per Texteingabe, während der KI-Assistent Joule die nötigen Arbeitsschritte und spezialisierten Agenten im Hintergrund proaktiv und selbstständig anstößt und ausführt.

Für den SAP-Bestandskunden ist diese Entwicklung ein zweischneidiges Schwert: Einerseits verspricht sie gewaltige Produktivitätssprünge und eine Simplifizierung der oftmals komplexen SAP-Bedienung, andererseits droht ein eklatanter Kontrollverlust, wenn autonome Agenten in einer Blackbox geschäftskritische Entscheidungen treffen. Zudem warnen Insider aus der SAP-Community, dass das Marketing der tatsächlichen technologischen Reife meilenweit voraus ist, da Joule im harten Unternehmensalltag häufig noch fehlerhafte Antworten liefert oder an den komplexen Realitäten historisch gewachsener SAP-Datenbanken scheitert.

SAP-Lizenzstrategie, KI-Metriken und Monetarisierung

Die größte finanzielle Gefahr für den Anwender verbirgt sich jedoch in der Monetarisierungsstrategie hinter diesen Innovationen: Wenn KI-Agenten künftig die manuelle Wissensarbeit übernehmen, entwertet dies unweigerlich die klassischen, nutzerbasierten Softwarelizenzen der SAP. Der Konzern steuert daher unter Hochdruck auf verbrauchsbasierte Pay-per-AI-Usage-Modelle zu. Diese neuen Metriken bergen das massive Risiko, dass das viel gepriesene Autonomous Enterprise für den SAP-Bestandskunden zu einer unkalkulierbaren, permanenten Kostenfalle mutiert, in der jeder durch die KI automatisierte Prozess teuer abgerechnet wird und die digitale Souveränität der Anwender auf dem Altar der Walldorfer Margenmaximierung geopfert wird.

QUTAC: Quantencomputing und ERP-Zukunft

Der Walldorfer Softwarekonzern SAP schmückt sich im Rahmen seiner Innovationsversprechen zunehmend mit dem futuristischen Begriff des Quantencomputings, doch bei genauer Analyse offenbart sich dieses Engagement oftmals als strategische Nebelkerze, um von den eigenen Defiziten im klassischen ERP- und KI-Geschäft abzulenken.

Zwar hat SAP gemeinsam mit namhaften deutschen Konzernen wie BASF, BMW, Bosch und Siemens das Quantum Technology and Application Consortium (QUTAC) gegründet, um die technischen Grundlagen für eine industrielle Nutzbarkeit in Europa zu schaffen, doch das tatsächliche Walldorfer Engagement bleibt nebulös.

Auf Nachfragen des E-3 Magazins, welche konkreten Pläne der Konzern innerhalb dieses Konsortiums verfolge, hüllte sich SAP in vielsagendes Schweigen, was den Verdacht erhärtet, dass der ERP-Weltmarktführer bei diesem hochkomplexen Thema aktuell lediglich die Rolle eines stillen Mitläufers einnimmt, anstatt echte eigene Kernkompetenzen aufzubauen. Aus einer kritischen Perspektive wirken diese Ausflüge in die noch unausgereifte Sphäre des Quantencomputings primär wie eine naive Ressourcenverschwendung ohne greifbaren ERP-Mehrwert, zumal SAP derzeit nicht einmal die fundamentalen Hausaufgaben bei der Integration künstlicher Intelligenz in den eigenen S/4-Kern vollständig und zur Zufriedenheit der Community gelöst hat.

Dennoch sollte ein SAP-Bestandskunde verstehen, welches theoretische architektonische und betriebswirtschaftliche Ziel mit der Verknüpfung von ERP-Systemen und Quantencomputing in der Zukunft überhaupt verfolgt wird: Während klassische Rechner und Supercomputer Informationen sequenziell in Bits verarbeiten, operieren Quantencomputer mit sogenannten Qubits, die unendlich viele Zustände gleichzeitig annehmen können, was in der Theorie die Lösung hochkomplexer mathematischer Probleme ermöglicht, an denen heutige IT-Architekturen unweigerlich scheitern.

Quantenalgorithmen und Supply Chain Management

Für das Enterprise Resource Planning bedeutet dies einen Paradigmenwechsel in der Bewältigung extremer Komplexität, die herkömmliche ERP-Systeme heute schlichtweg überfordert. Im Zentrum stehen hierbei gewaltige Optimierungsaufgaben innerhalb der Logistik und der globalen Supply Chain. Quantenalgorithmen sollen künftig in der Lage sein, in Sekundenbruchteilen die optimale Lagerhaltung, die ideale Lagerpositionierung, die effizienteste Routenplanung unter Berücksichtigung unzähliger volatiler Umweltvariablen sowie eine tiefgreifende Risikominimierung zu berechnen. Darüber hinaus zielt die transformative Technologie auf energetische Optimierungen in Fabriken und Bürogebäuden, auf komplexe Simulationen im Marketing sowie auf revolutionäre Durchbrüche in der Kryptografie ab, um die sichere, verschlüsselte Kommunikation und Datenhaltung im ERP-System der Zukunft zu gewährleisten.

Aktuell profitiert der Anwender im operativen SAP-Alltag faktisch noch gar nicht. Die Technik steckt weltweit noch in den Kinderschuhen und Analysten warnen davor, sich von dem plakativen Marketing-Buzzword blenden zu lassen, das SAP nutzt, um den Investoren an den Finanzmärkten eine wolkige Innovationsgeschichte jenseits des klassischen Cloud Computings zu präsentieren. Wenn über 50 Prozent der Unternehmen in Quantencomputern einen entscheidenden Wettbewerbsfaktor der Zukunft sehen, dann resultiert dies aus der korrekten Erkenntnis, dass hochkomplexe Supply-Chain-Kalkulationen oder die Simulation von industriellen und chemischen Prozessen nur mit dieser Rechengewalt lösbar sein werden.

Für den SAP-Anwender bedeutet dies als Bildungsauftrag, die Entwicklung des Quantencomputings strategisch auf dem Radar zu behalten, um für künftige, dezentrale Echtzeit-Betriebssysteme gerüstet zu sein, sich aber auf absehbare Zeit nicht von der Walldorfer PR-Maschinerie ablenken zu lassen. Ein souveräner IT-Entscheider muss erkennen, dass das Zielbild eines intelligenten Unternehmens (Autonomous Enterprise) zwar langfristig die Rechenpower von Quantenchips benötigen wird, die derzeitige Priorität jedoch zwingend auf der Bereinigung der eigenen historischen Custom-Code-Altlasten, der Bewältigung der anstehenden S/4-Migration und dem nutzenstiftenden Einsatz aktueller, marktreifer KI-Werkzeuge liegen muss, bevor wertvolle Budgets in die unausgegorenen Quanten-Visionen der SAP fließen.

SAP-Chef Christian Klein ist fleißig und strebsam. Die globale SAP-Community vermisst jedoch eine fundierte und kontinuierliche Strategie. Jeden Monat wird eine neue ERP-Idee geboren, ein neues KI-Produkt präsentiert und ein AI-Start-up übernommen. Um mit Christian Klein mithalten zu können, braucht ein SAP-Bestandskunde viel Zeit, Personal und Kapital. Die allermeisten ERP-Anwender haben die Ressourcen nicht, um SAP in die KI- und Quanten-Zukunft folgen zu können: Eile mit Weile wäre angesagt, oder?