KI im SAP-Umfeld mit Side-by-Side-Architektur neu konzipiert

SAP positioniert seine KI-Innovationen klar innerhalb der eigenen Cloud- und Plattformstrategie. Funktionen wie Joule stehen jenen Anwendern zur Verfügung, die auf aktuellen S/4-Releases arbeiten und gleichzeitig die SAP-Cloud nutzen. Für viele Unternehmen ist das noch keine realistische Option. Nach wie vor genutzte ECC-Systeme, hohe Transformationskosten, regulatorische Anforderungen an die Datenhaltung sowie Bedenken bezüglich Datensouveränität in Hyperscaler-Clouds führen dazu, dass ein viele SAP-Kunden von diesen Innovationen faktisch ausgeschlossen bleibt. In regulierten Branchen ist der Betrieb geschäftskritischer Daten außerhalb kontrollierter Umgebungen häufig gar nicht zulässig.

Trennung KI-Logik vom SAP-Kernsystem

Genau an dieser Stelle setzt das Side-by-Side-Modell an. Der Ansatz trennt die KI-Logik bewusst vom SAP-Kernsystem und ermöglicht es, KI in einer separaten, aber eng angebundenen Architektur zu betreiben. Unternehmen können dadurch KI-Innovationen nutzen, ohne ihre bestehende SAP-Landschaft grundlegend zu transformieren. Stattdessen bleibt SAP das führende System für Geschäftsdaten, während die KI als eigenständige Schicht daneben agiert.

Red Hat bietet mit Red Hat AI etwa eine Lösung, die genau dieses Architekturmodell unterstützt. Die integrierte Plattform für den Einsatz von KI in Hybrid-Cloud-Umgebungen wird außerhalb der SAP-Systeme betrieben und stellt dennoch eine nahtlose Integration sicher. Technologisch basiert Red Hat AI unter anderem auf Komponenten wie Red Hat OpenShift AI als Betriebsplattform sowie einem Inferenzserver, der die Ausführung der KI-Modelle übernimmt.

Architektonisch bleibt SAP das Backend, in dem die relevanten Geschäftsdaten liegen, sei es in ECC, S/4 oder einem Business Warehouse. Über standardisierte Schnittstellen wie OData oder REST können diese Daten an ein LLM und einen Inferenzserver zur Verarbeitung der Informationen und Generierung von Ergebnissen übergeben werden. Die Resultate können anschließend über APIs, typischerweise im JSON-Format, zurück in die SAP-Oberfläche gespielt werden, etwa in das SAP-Fiori-Frontend. Für die Anwender entsteht so eine durchgängige User Experience, obwohl die eigentliche Intelligenz außerhalb des SAP-Systems betrieben wird. Ein Vorteil einer solchen Architektur liegt in der Offenheit. Unternehmen sind nicht auf ein bestimmtes Modell festgelegt, sondern können je nach Anwendungsfall unterschiedliche LLMs einsetzen. Dazu zählen beispielsweise SAP-RPT-1 als von SAP bereitgestelltes KI-Modell für Business-Daten ebenso wie IBM Granite oder Modelle wie Llama oder Mistral. Diese Flexibilität erlaubt es, KI-Strategien individuell auszurichten und unabhängig von einzelnen Anbietern zu gestalten.

Darüber hinaus können Unternehmen mit Side-by-Side-Architekturen Datensouveränität sicherstellen, da sie ihre KI-Lösungen vollständig in der eigenen Private Cloud oder im eigenen Rechenzentrum betreiben können. So behalten sie die Kontrolle über ihre Daten, können regulatorische Anforderungen einhalten und vermeiden Abhängigkeiten von Hyperscalern. Gerade in Europa gewinnt dieser Faktor zunehmend an strategischer Bedeutung.

Von Fraud Detection bis zur Supply Chain

Der geschäftliche Mehrwert des Side-by-Side-Ansatzes beim KI-Einsatz mit der Nutzung von SAP- und externen Daten ist erheblich. Anwendungsbereiche reichen von der Automatisierung der Fraud Detection im Finanzbereich über die Optimierung der Lagerbestände in der Supply Chain bis hin zur Steigerung der Kundenbindung. Das Side-by-Side-Modell bietet eine pragmatische und sofort umsetzbare Antwort auf aktuelle Herausforderungen. Unternehmen können bestehenden Systeme weiter nutzen, gleichzeitig KI-Funktionalitäten integrieren und Innovationen unabhängig von Release-Zyklen oder Cloud-Strategien vorantreiben. KI wird so von einer plattformgebundenen Funktion zu einem flexibel einsetzbaren Werkzeug entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

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