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<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\nVorteil: Eine fr\u00fchzeitige Wartung reduziert Ausfallzeiten und damit auch das wirtschaftliche Risiko. Auch in anderen Branchen und Anwendungen tr\u00e4gt generative KI dazu bei, Prozesse effizienter zu machen und damit Kosten und Ressourcen zu sparen. Klar ist: Generative KI ist h\u00e4ufig der Grund, weswegen Unternehmen sich f\u00fcr Cloud-Standards entscheiden. <\/p>\n\n\n\n
Erfolgreiche Gen AI mit Cloud<\/h2>\n\n\n\n
Die Voraussetzung daf\u00fcr ist eine durchdachte Transformation, die Prozessstandards wie etwa die S\/4 Cloud ber\u00fccksichtigt. In dieser Public-SaaS-L\u00f6sung ist der Standard vorgefertigt, w\u00e4hrend in der
Private-L\u00f6sung von S\/4 Cloud die Option besteht, Prozesse anzupassen. Beide Cloud-L\u00f6sungen erm\u00f6glichen erst, die aktuellen Innovationen durch generative KI zu nutzen. Die Herausforderung ist, den Blick auf den eigenen Wettbewerbsvorteil im Auge zu behalten. Das erm\u00f6glicht unser Ansatz einer wertorientierten Transformation:<\/p>\n\n\n\n
1. Mit MPSA strategisch vorgehen <\/h2>\n\n\n\n
Mit Standards starten, Freiheiten zulassen: SAP verfolgt mit den Cloud-L\u00f6sungen das Ziel, eine anpassungsf\u00e4hige, innovative Architektur bereitzustellen. Die \u201eSAP Best Practices\u201c f\u00fcr die Industrien sind jedoch oft \u201enur\u201c der kleinste gemeinsame Nenner \u00fcber die jeweilige Industrie hinweg. Unternehmen kommen mit den angebotenen L\u00f6sungen allein nicht immer aus. Die Grundidee der Multi Pillar Strategic Architecture (MPSA) ist, herauszufinden, wo Unternehmen auf S\/4-basierte Standards setzen sollten, wann sie etwa die Business Technology Platform (SAP BTP) f\u00fcr individuelle Erweiterungen (und damit verbundene Wettbewerbsvorteile am Markt) nutzen und in welchen Bereichen sie Alternativen zu SAP nutzen sollten.<\/p>\n\n\n\n
F\u00fcr einige Branchen gibt es zudem Capgemini-eigene Erweiterungen \u2013 etwa \u201eReferenzarchitekturen\u201c f\u00fcr Branchen wie die diskrete Fertigung, Life Science, Energie und Automobil oder Erweiterungen wie die AutoCloud.<\/p>\n\n\n\n
2. Tools f\u00fcr stimmiges Zielbild <\/h2>\n\n\n\n
Transparenz \u00fcber Prozesse bekommen und priorisieren: W\u00e4hrend die MPSA das Zielbild eines Unternehmens darstellt, hilft die Integrated Toolchain, in die Prozesse hineinzuschauen. <\/p>\n\n\n\n
SAP Signavio etwa ist daf\u00fcr da, herauszufinden, welche Prozesse sich gut automatisieren lassen. Hier gezielt zu testen, spart Zeit und Ressourcen. SAP Cloud ALM nimmt Anforderungen auf, priorisiert oder depriorisiert sie. Ein Tool der Capgemini-Tochter Syniti bereinigt Daten mithilfe von KI und sorgt f\u00fcr gute Datenqualit\u00e4t. Ziel des Werkzeugkastens ist, ein stimmiges Zielbild vorzubereiten.<\/p>\n\n\n\n
3. Generative KI integrieren <\/h2>\n\n\n\n
Produktivit\u00e4tsschub durch angepasste Strategien: In einer weltweiten Umfrage von Capgemini erwartet jede zweite befragte F\u00fchrungskraft, dass sich Strategien und Gesch\u00e4ftsmodelle durch generative KI ver\u00e4ndern werden, wobei fast jeder Dritte (28 Prozent) von einem Produktivit\u00e4tsschub ausgeht. <\/p>\n\n\n\n
Ein Beispiel daf\u00fcr ist SAP Joule for Consultants, ein in SAP integrierter KI-Assistent, der Berater w\u00e4hrend der Transformation darin unterst\u00fctzt, gezielt Antworten aus dem SAP-Kosmos eines Unternehmens zu bekommen. Hier kann es um Gesch\u00e4ftszahlen gehen oder auch darum, Programmiercodes automatisch generiert zu bekommen. Beratungsprojekte beschleunigen sich durch das unternehmensspezifische ChatGPT durchschnittlich um 14 Prozent, Berater sparen eineinhalb Stunden pro Tag ein und der Aufwand f\u00fcr das Programmieren sinkt um 40 Prozent. <\/p>\n\n\n\n
4. Datenqualit\u00e4t als Voraussetzung<\/h2>\n\n\n\n
Die Qualit\u00e4t der Daten ist eine wichtige Basis: Eine Voraussetzung daf\u00fcr, dass KI-Agenten zuverl\u00e4ssig arbeiten, ist, dass sie sich auf die Daten verlassen k\u00f6nnen, die sie sich aus den Systemen ziehen. F\u00fcr die erforderliche Datenqualit\u00e4t sorgt unter anderem die Capgemini-Tochter Sy-niti. Deren Ansatz \u201eData First\u201c bedeutet, dass erst mit einem Umbau der Architektur und dem Einsatz von Tools begonnen wird, wenn die Datenqualit\u00e4t stimmt. Syniti setzt selbst generative KI ein, um Dopplungen und Fehler in Datens\u00e4tzen eigenst\u00e4ndig zu erkennen und zu beheben.<\/p>\n\n\n\n
Der generativen KI eilt der Ruf eines Allheilmittels voraus, Unternehmen innovativer, agiler und effizienter zu machen. Es erfordert jedoch auch Transformationsbedarf, um cloudbasierte Standards nutzen und das Potenzial letztlich aussch\u00f6pfen zu k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/download-banner_1000x125-1200x150.jpg\")
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