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<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n\u201eSAP-Landschaften sind nie fertig\u201c, erkl\u00e4rt Professor Alexander Zeier, Miterfinder der SAP-Datenbank Hana und Mitgr\u00fcnder von Nova Intelligence. Regulatorische Anforderungen, neue Gesch\u00e4ftsmodelle, funktionale Erweiterungen, Releasewechsel \u2013 die Frage, wie man Custom Code sauber, wartbar und standardnah h\u00e4lt, stellt sich nicht ein Mal, sie stellt sich kontinuierlich, in jedem Quartal, \u00fcber Jahre. \u201eNova ist genau f\u00fcr diesen Lebenszyklus konzipiert: als dauerhafte Plattform f\u00fcr Analyse, Dokumentation, Fit-to-Standard-Bewertung, Clean-Core–Governance, Neuentwicklung und kontinuierliche Optimierung\u201c, betont Zeier und sagt: \u201eWer Nova nur f\u00fcr die Migration einsetzt, nutzt nur einen Bruchteil \u2014 die Plattform begleitet Custom Code von der Analyse \u00fcber die Modernisierung bis zur Neuentwicklung. Das spiegeln auch unsere PAC-ROI-Berechnungen wider. Im reinen Migrationsszenario und bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung der S\/4-Umgebung k\u00f6nnen wir bereits ROI-Werte nachweisen. Kombiniert man beide Szenarien, kommt man in einem exemplarischen Einsatzszenario mit rund 100.000 Custom-Code-Objekten auf ROI-Werte von rund 1400 Prozent. Das ist kein Projekt-ROI. Das ist ein struktureller, dauerhafter wirtschaftlicher Vorteil.\u201c<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\u201eSAP-Landschaften sind st\u00e4ndig im Wandel. Nova ist genau f\u00fcr diesen Lebenszyklus konzipiert: als agentische KI-Plattform f\u00fcr Analyse, Clean-Core-Governance, Neuentwicklung und kontinuierliche Optimierung. <\/em>dard, Clean-Core-Governance.<\/em><\/em>“<\/em><\/p>\n\n\n\n Prof. Dr. Alexander Zeier,<\/strong> Das Konzept des Clean Core wird von den SAP-Marketingstrategen unerm\u00fcdlich als das ultimative Heilsversprechen f\u00fcr die Zukunft der Unternehmens-IT gepriesen, stellt f\u00fcr viele SAP-Bestandskunden eine tiefgreifende Transformationsanforderung dar, deren Herausforderung weniger im Zielbild als in der praktischen Umsetzbarkeit liegt. Im Kern bedeutet die Clean-Core-Strategie, dass der digitale ERP-Kern von S\/4 absolut rein und unangetastet bleiben muss; jegliche direkten Modifikationen des Standardcodes, unautorisierte Datenbankzugriffe oder tiefgreifende Eingriffe im alten Z-Namensraum sind strikt verboten. Tiefgreifende Eingriffe im klassischen Z-Namensraum werden durch das moderne Abap-Cloud-Modell abgel\u00f6st.<\/p>\n\n\n\n Die Philosophie hinter Clean Core zielt darauf ab, die Software durch Standardisierung wartungsarm zu machen, nahtlose und automatisierte Upgrades in der Cloud zu gew\u00e4hrleisten und das System agil genug zu halten, um kontinuierlich neue Innovationen, insbesondere im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, reibungslos aufnehmen zu k\u00f6nnen. Tiefgreifende Eingriffe im klassischen Z-Namensraum werden durch das moderne Abap-Cloud-Modell abgel\u00f6st. Alternativ sind sogenannte On-Stack-Erweiterungen nur noch \u00fcber das stark reglementierte Abap-Cloud-Modell \u2013 in der Community als Steampunk bekannt \u2013 und \u00fcber offiziell freigegebene, upgradestabile APIs (Application Programming Interfaces) gestattet. F\u00fcr den SAP-Bestandskunden erfordert eine grundlegende Neuausrichtung bestehender Gesch\u00e4ftsprozesse und Systemarchitekturen.<\/p>\n\n\n\n Die harte Realit\u00e4t der Clean-Core-Transformation im Zusammenhang mit Brownfield, Greenfield oder einem selektiven S\/4-Conversion-Ansatz erzwingt ein gigantisches Refactoring-Projekt, bei dem der gesamte historische Codebestand m\u00fchsam analysiert, bereinigt und in vielen F\u00e4llen v\u00f6llig neu geschrieben werden muss, was die chronisch \u00fcberlasteten IT-Abteilungen personell und finanziell massiv \u00fcberstrapaziert. SAP-Bestandskunden m\u00fcssen zudem ber\u00fccksichtigen, dass ein Verweigern dieser Clean-Core-Prinzipien unweigerlich in eine technische Sackgasse f\u00fchrt. <\/p>\n\n\n\n F\u00fcr die Roadmap einer S\/4-Conversion gab es bisher Brownfield, Greenfield und einen Selective-Data-Ansatz. Ist Cleanfield \u2013 abgeleitet aus Clean Core \u2013 ein ad\u00e4quater Begriff f\u00fcr einen weiteren Weg? \u201eJa\u201c, antwortet Professor Zeier im E3-Gespr\u00e4ch. \u201eUnd er beschreibt pr\u00e4zise, was mit Nova erstmals praktisch m\u00f6glich ist.\u201c Brownfield ist schnell und kurzfristig attraktiv, \u00fcberf\u00fchrt aber technische Altlasten in die neue Welt. Greenfield verspricht die architektonisch sauberere Zielumgebung \u2013 scheitert in der Praxis aber h\u00e4ufig an Kosten, Zeitdruck und daran, dass gesch\u00e4ftskritische Differenzierungslogik zun\u00e4chst vollst\u00e4ndig verstanden und dann manuell neu aufgebaut werden muss. \u201eCleanfield beschreibt den operativen Umsetzungsansatz, um das Clean-Core-Zielbild strukturiert und skalierbar zu realisieren\u201c, definiert Emma Qian, Nova Chief Executive Officer (CEO), und sie erkl\u00e4rt: \u201eDie bestehende Landschaft wird weder einfach \u00fcbernommen noch pauschal verworfen. Stattdessen wird sie systematisch analysiert: Was ist obsolet? Was deckt der SAP-Standard bereits ab? Was ist echte, differenzierende Gesch\u00e4ftslogik, die Clean-Core-konform neu entwickelt werden muss?\u201c<\/p>\n\n\n\n \u201eDas Ergebnis von Cleanfield ist ein S\/4-System, das von Anfang an schlank, standardnah und upgradef\u00e4hig ist \u2013 ohne dass gesch\u00e4ftlich relevante Besonderheiten verloren gehen\u201c, sagt Nova CEO Emma Qian und betont: \u201eCleanfield ist kein Marketingbegriff. Es ist die Beschreibung einer Methode, die ohne Nova in dieser Form nicht umsetzbar w\u00e4re.\u201c<\/p>\n\n\n\n Brownfield f\u00fchrt unweigerlich dazu, dass das immense technische Potenzial der In-memory-Datenbank Hana nicht ann\u00e4hernd ausgesch\u00f6pft wird. Ein Lift-and-Shift ist technisch machbar, meint Hana-Miterfinder Alexander Zeier \u2013 aber es w\u00e4re die kostspieligste Entscheidung, die ein Unternehmen in einem S\/4-Projekt treffen kann. \u201e Weil damit genau das \u00fcbernommen w\u00fcrde, was mit S\/4 Hana eigentlich \u00fcberwunden werden soll: jahrzehntelang gewachsene technische Altlasten, schlecht dokumentierte Eigenentwicklungen, veraltete Architekturmuster\u201c, erkl\u00e4rt Professor Zeier. Er habe einst mit Professor Hasso Plattner am HPI-Institut der Universit\u00e4t Potsdam die HANA-Datenbank mitentwickelt.<\/p>\n\n\n\n \u201eWas unsere Kunden in der Praxis immer wieder feststellen: Ein Gro\u00dfteil des Custom-Code-Bestands ist entweder nicht mehr aktiv genutzt oder k\u00f6nnte durch SAP-Standardfunktionen abgedeckt werden \u2013 ohne jede Eigenentwicklung\u201c, beschreibt Sam Yang, Co-Founder Nova Intelligence, die aktuelle Situation in der SAP-Community. Mit einem Lift-and-Shift \u00fcbertragen SAP-Bestandskunden den gesamten Ballast in die neue Welt und zahlen ihn in Form von unn\u00f6tig erh\u00f6htem Wartungsaufwand, erh\u00f6htem Testaufwand bei jedem Releasewechsel und deutlich langsamerer Umsetzbarkeit von Innovationen noch auf Jahre weiter. \u201eDie S\/4-Hana-Migration ist vielleicht die einmalige Chance, diesen Bestand intelligent zu bereinigen. Wer sie mit einem technischen Lift-and-Shift ungenutzt l\u00e4sst, wird das mittelfristig bereuen\u201c, betont Sam Yang im E3-Gespr\u00e4ch nachdr\u00fccklich.<\/p>\n\n\n\n Auf der diametral entgegengesetzten Seite steht der Greenfield-Ansatz, der eine kompromisslose Neuimplementierung der SAP-Software auf der gr\u00fcnen Wiese propagiert. In dieses Spannungsfeld zwischen Brownfield-Altlasten und oft kostenintensivem Greenfield-Neustart tritt Nova Intelligence mit dem Cleanfield-Ansatz \u2014 einer \u00fcberlegenen Migrationsmethode, die erst durch die agentische KI-Plattform von Nova m\u00f6glich wird und Custom Code dar\u00fcber hinaus \u00fcber den gesamten Lebenszyklus begleitet. Hinter Nova Intelli-gence stehen herausragende K\u00f6pfe der IT-Industrie, allen voran Alexander Zeier, der gemeinsam mit Hasso Plattner die disruptive In-memory-Datenbank SAP Hana erfunden hat und somit \u00fcber ein beispiellos tiefes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die architektonische DNA von SAP verf\u00fcgt, sowie Emma Qian, eine ehemalige KI-Forscherin von Google DeepMind, die modernste Expertise im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz in das Unternehmen einbringt.<\/p>\n\n\n\n \u201eNova ist nicht als Konkurrenz zur SAP-eigenen Technologieplattform positioniert, sondern als Erg\u00e4nzung.”<\/em><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Emma Qian,<\/strong> \u201eAls Miterfinder von SAP Hana und als jemand, der viele Jahre als CTO der SAP-Einheit bei Accenture gearbeitet hat, kenne ich das Problem aus beiden Richtungen: Ich habe mitgeholfen, das technologische Fundament von S\/4 Hana zu legen \u2013 und ich habe hautnah erlebt, wie tief und hartn\u00e4ckig das Problem des gewachsenen Custom Code in gro\u00dfen SAP-Organisationen verankert ist\u201c, beschreibt Professor Alexander Zeier seine Motivation. Die entscheidende Erkenntnis war, so Alexander Zeier als Chief Scientist bei Nova Intelligence: \u201eDieses Problem l\u00e4sst sich nicht mit klassischen Werkzeugen l\u00f6sen, weil es kein rein technisches, sondern ein semantisches Problem ist. Custom Code ist nicht einfach Code \u2013 er ist verfestigtes Unternehmenswissen, das \u00fcber Jahrzehnte in Programmzeilen abgelegt wurde und das kaum noch jemand in seiner Gesamtheit versteht.\u201c<\/p>\n\n\n\n \u201eDer Moment, in dem Nova f\u00fcr mich realisierbar wurde, war die Beobachtung, dass Large Language Models in den vergangenen zwei Jahren einen Reifegrad erreicht haben, der erstmals erlaubt, genau diese Semantik maschinell zu erschlie\u00dfen\u201c, erkl\u00e4rt Alexander Zeier die Historie von Nova Intelligence. \u201eMeine Mitgr\u00fcnderin Emma Qian bringt diese KI-Exzellenz direkt aus Google DeepMind mit, Sam Yang die Engineering-Tiefe. Die Kombination aus dem tiefsten verf\u00fcgbaren SAP-Architekturwissen und modernster Agentic-AI-Technologie \u2013 das ist Nova. Und diese Kombination gibt es so kein zweites Mal.\u201c<\/p>\n\n\n\n Nova Intelligence ist eine agentische KI-Plattform f\u00fcr SAP, die ein breites Spektrum an Einsatzfeldern \u00fcber den gesamten Custom-Code-Lebenszyklus abdeckt. Angesichts der 2030-Migrationsdeadline ist die S\/4HANA-Transformation derzeit das dringendste Einsatzfeld \u2014 und genau hier setzt der von Nova entwickelte Cleanfield-Ansatz als \u00fcberlegene Migrationsmethode an, die erst durch die agentische KI-Plattform von Nova realisierbar wird. Cleanfield verbindet die pragmatischen Vorteile von Brownfield mit der architektonischen Qualit\u00e4t von Greenfield: Die bestehende, historisch gewachsene SAP-Landschaft wird weder blind in die neue Welt kopiert noch breitfl\u00e4chig verworfen. Stattdessen analysieren autonome KI-Agenten den gesamten Custom-Code-Bestand systematisch, semantisch und strukturell, eliminieren \u00fcberfl\u00fcssigen oder veralteten Code, maximieren die Nutzung des SAP-Standards und erstellen nur jene Software-Artefakte neu, die echte wertsch\u00f6pfende Gesch\u00e4ftslogik darstellen \u2014 in Clean-Core-konformer Weise in der neuen Zielarchitektur.<\/p>\n\n\n\n \u201eDer Unterschied liegt darin, wie tief die KI tats\u00e4chlich gehen kann\u201c, definiert Zeier das Vorgehen. Heute kann im Grunde jeder bereits Abap-Code in ChatGPT oder Claude einf\u00fcgen und einen brauchbaren Vorschlag zur\u00fcckbekommen. Genau das ist KI-unterst\u00fctzte Conversion im Kern: eine etwas besser verpackte Version dieses Interaktionsmusters. Klassische KI-Copiloten unterst\u00fctzen punktuell bei Analyse und Vorschl\u00e4gen \u2014 Nova hingegen f\u00fchrt den gesamten Prozess von der Analyse \u00fcber die Entscheidungsfindung bis zur Umsetzung End-to-End aus. \u201eAber alles, was wirklich z\u00e4hlt \u2013 die Gesch\u00e4ftslogik hinter dem Code zu verstehen, festzustellen, ob der SAP-Standard sie bereits abdeckt, Abh\u00e4ngigkeiten systemweit nachzuverfolgen, sie sauber neu aufzubauen, zu testen und in einen Transport zu bringen \u2013, bleibt manuelle Arbeit\u201c, wei\u00df Alexander Zeier aus seinen Beobachtungen in der SAP-Community.<\/p>\n\n\n\n \u201eUnsere Plattform versteht nicht nur Abap, sondern die Architektur von S\/4 und die Logik der Business Technology Platform<\/em>.<\/em><\/em><\/em><\/em>“<\/em><\/p>\n\n\n\n Sam Yang,<\/strong> \u201eNova ist architektonisch anders aufgebaut\u201c, betont CEO Emma Qian und ihr Kollege Sam Yang erg\u00e4nzt im E3-Gespr\u00e4ch: \u201eWir haben die Infrastruktur geschaffen, die es KI-Agenten erm\u00f6glicht, effektiv, sicher und zuverl\u00e4ssig im gesamten SAP-System zu arbeiten. Das sind f\u00fcr uns die Grundbausteine. Sie machen den Unterschied zwischen einer KI, die \u00fcber SAP sprechen kann, und einer KI, die in SAP tats\u00e4chlich arbeiten kann.\u201c<\/p>\n\n\n\n Was das praktisch bedeutet, erkl\u00e4rt Nova Chief Scientist Zeier: \u201eMan kann Nova eine breite Aufgabe geben \u2013 etwa \u201ahilf mir zu verstehen, wie unsere Auftragsabwicklung funktioniert und ob wir diese kundenspezifischen Erweiterungen noch brauchen\u2018 \u2013 und Nova kann diese Aufgabe tats\u00e4chlich ausf\u00fchren.\u201c Die Plattform untersucht das System, verfolgt die relevanten Programme und Abh\u00e4ngigkeiten, bewertet sie gegen\u00fcber dem SAP-Standard und kommt mit einer substanziellen Antwort zur\u00fcck. \u201eBei einem Code-Assistenten m\u00fcsste man zuerst selbst wissen, welche Programme man sich anschauen, welche Zeilen man hinterfragen und welche API man pr\u00fcfen muss. Nova kann das und viele andere Aufgaben End-to-End ausf\u00fchren\u201c, betont Sam Yang nachdr\u00fccklich im E3-Interview. Der IT-Markt wird von generativen KI-Modellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini \u00fcberschwemmt, und Entwickler k\u00f6nnen durchaus einen Abap-Code-Schnipsel in einen solchen Chatbot kopieren, um sich einen Vorschlag f\u00fcr eine syntaktische Korrektur oder eine Modernisierung generieren zu lassen. Doch diese Form der KI-unterst\u00fctzten Code-Konvertierung kratzt lediglich an der absoluten Oberfl\u00e4che des Problems und bleibt im Kern ein manueller, m\u00fchsamer und fehleranf\u00e4lliger Prozess. Ein generisches Sprachmodell, so m\u00e4chtig es im allgemeinen Textverst\u00e4ndnis auch sein mag, muss in der hochkomplexen, propriet\u00e4ren Welt von SAP unweigerlich scheitern, da SAP kein generisches IT-System ist. Das SAP-\u00d6kosystem ist gepr\u00e4gt von jahrzehntelang gewachsenen, spezifischen Transportmechanismen, einer einzigartigen Berechtigungslogik, propriet\u00e4ren Entwicklungsparadigmen und einer tiefen, un\u00fcbersichtlichen Kontextabh\u00e4ngigkeit zwischen Aber-tausenden von Tabellen, Schnittstellen und Business Objects. Wer diese verwobenen Strukturen nicht von Grund auf versteht, kann unm\u00f6glich Softwarecode generieren, der in einer S\/4- oder BTP-Um-gebung lauff\u00e4hig, sicher, up-gradestabil und vor allem Clean–Core-konform ist. Nova Intelligence unterscheidet sich hiervon radikal, da es architektonisch von Beginn an ausschlie\u00dflich f\u00fcr diesen spezifischen SAP-Kontext konstruiert wurde.<\/p>\n\n\n\n Nova agiert nicht als passiver Chatbot, der auf isolierte Prompts wartet, sondern als autonomer architektonischer Partner. Sam Yang: \u201eUnsere Plattform versteht nicht nur Abap-Syntax, sondern die Architekturprinzipien von S\/4 Hana, die Erweiterungsmodelle von Abap-Cloud und Rap (Abap RESTful Application Programming Model), die Integrationslogik der Business Technology Platform. Und sie wei\u00df, wann welche Technologie die richtige Antwort ist. Das erm\u00f6glicht Entscheidungen, die ein generischer Coding-Assistent schlicht nicht treffen kann: Ist diese Erweiterung echte Differenzierung \u2013 oder l\u00e4ngst im Standard enthalten? Kann sie Clean-Core-konform neu gebaut werden \u2013 und wenn ja, \u00fcber welchen Weg? Genau diese Entscheidungsintelligenz ist der wirtschaftliche Hebel.\u201c<\/p>\n\n\n\n Die operative Exzellenz und der unsch\u00e4tzbare Wert von Nova Intelligence entfalten sich in einem dreistufigen Prozess, der das Problem der technischen Schulden an der Wurzel packt, beginnend mit der Modulkomponente \u201eAI Code Intelligence\u201c. In den meisten Unternehmen herrscht eine erschreckende Intransparenz \u00fcber den tats\u00e4chlichen Zustand und die Nutzung des Custom Code. Nova analysiert diesen Wildwuchs nicht nur statisch, sondern erfasst die semantische Ausf\u00fchrungslogik und die verborgenen Gesch\u00e4ftsabsichten (Business Intent) hinter dem Code und \u00fcbersetzt diese Erkenntnisse in eine strukturierte, detaillierte Dokumentation, die dem Niveau eines professionellen Pflichtenhefts entspricht.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n \u201eNova Intelligence ist durch SAP.io gef\u00f6rdert \u2013 das ist f\u00fcr uns ein wichtiges strategisches Signal. SAP.io investiert in Unternehmen, die das SAP-\u00d6kosystem substanziell voranbringen. Dass SAP uns in diesem Rahmen unterst\u00fctzt, zeigt aus unserer Sicht sehr klar, dass das von uns adressierte Problem im SAP-Kundenstamm eine hohe strategische Relevanz hat. Die Zusammenarbeit mit SAP geht dabei \u00fcber eine reine F\u00f6rderbeziehung hinaus. Nova ist als Partner zugelassen und unsere Software ist im SAP-Store verf\u00fcgbar. Das ist f\u00fcr uns ein wichtiges Signal, weil es zeigt, dass Nova einen besonderen und aus unserer Sicht einzigartigen Mehrwert im SAP-\u00d6kosystem bietet. Nova ist dabei nicht als Konkurrenz zur SAP-eigenen Technologieplattform positioniert, sondern als Erg\u00e4nzung: SAP BTP\/Cap, Abap-Cloud, Rap \u2013 das sind die richtigen Architekturen f\u00fcr die Zukunft. Nova ist die Intelligenzschicht, die Unternehmen in die Lage versetzt, diesen \u00dcbergang strukturiert, schnell und risikoarm zu vollziehen \u2013 und die S\/4-Hana-Landschaft anschlie\u00dfend dauerhaft in diesem Zustand zu halten, weiterzuentwickeln und auch f\u00fcr neue Innovationsanforderungen effizient nutzbar zu machen.\u201c<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Auf \u201eAI Code Intelligence\u201c \u2013 dem neu geschaffenen Wissensfundament \u2013 operiert der zweite Baustein, \u201eAI Fit-to-Standard\u201c, welcher den gr\u00f6\u00dften wirtschaftlichen Hebel in der gesamten SAP-Transformation darstellt. Die KI-Agenten vergleichen die rekonstruierte Gesch\u00e4ftslogik systematisch und unbestechlich mit den aktuellen F\u00e4higkeiten des S\/4-Standards. Agentic AI identifiziert mit analytischer Pr\u00e4zision jene Code-Fragmente, die obsolet sind oder deren Funktion mittlerweile durch den SAP-Standard out of the box abgedeckt werden kann, und spricht fundierte Empfehlungen zur rigorosen Eliminierung dieses Ballasts aus.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr die unabdingbaren Erweiterungen, die die Wettbewerbsdifferenzierung sichern, tritt schlie\u00dflich die Komponente \u201eAI Build\u201c in Aktion. Nova generiert hierbei nicht einfach abstrakte Code-Schnipsel, sondern entwickelt vollautomatisch v\u00f6llig neuen, Clean-Core-konformen Code, der die klare Trennung zwischen dem unantastbaren SAP-Kern und der flexiblen Erweiterungsschicht respektiert. Die Plattform beherrscht dabei virtuos die gesamte Klaviatur der modernen SAP-Architektur: Sie generiert On-Stack-Erweiterungen in Abap-Cloud (Embedded Steampunk) oder baut entkoppelte Side-by-Side-Applikationen f\u00fcr die Business Technology Platform (SAP BTP) unter Verwendung des Cloud Application Programming Model (Cap) in Node.js oder Java.<\/p>\n\n\n\n \u201eNova lernt kontinuierlich\u201c, beschreibt CEO Emma Qian das eigene Vorgehen. \u201eAber nicht in der Weise, wie man es sich typischerweise vorstellt. Wir trainieren oder finetunen Modelle nicht auf Kundendaten. Stattdessen bauen wir einen strukturierten, kundenspezifischen Wissenskern auf, der mit jeder Interaktion w\u00e4chst.\u201c Agent Skills bei Nova sind modulare Wissenseinheiten \u2013 also Architekturpattern, Namenskonventionen, Dokumentations-standards, validierte APIs sowie getroffene Entscheidungen und deren Begr\u00fcndung. \u201eDieses Wissen ist persistent, im Team teilbar und wird kontinuierlich verfeinert\u201c, erg\u00e4nzt Sam Yang.<\/p>\n\n\n\n \u201eDer kumulative Effekt ist erheblich\u201c, wei\u00df Alexander Zeier aus erfolgreichen Pilotprojekten. \u201eAn Tag eins kennt Nova den SAP-Standard bereits in der Tiefe. Nach drei Monaten kennt Nova zus\u00e4tzlich Ihre Landschaft \u2013 Ihre Gesch\u00e4ftsprozesse, Best Practices und Architekturentscheidungen. Nach zw\u00f6lf Monaten hat Nova institutionelles Wissen aufgenommen, das zuvor bei wenigen Schl\u00fcsselpersonen lag.\u201c<\/p>\n\n\n\n Die langfristige Bedeutung des Agentic-AI-Systems von Nova f\u00fcr SAP-Bestandskunden l\u00e4sst sich gar nicht hoch genug einsch\u00e4tzen, denn sie geht weit \u00fcber die Bew\u00e4ltigung einer singul\u00e4ren S\/4-Migration hinaus. Wer den Fehler begeht, Nova lediglich als tempor\u00e4res Konvertierungsprojekt zu betrachten, verkennt den tiefgreifenden, nachhaltigen Wert dieser Technologie v\u00f6llig. SAP-Landschaften sind niemals ein statisches Endprodukt; sie sind lebendige, dynamische Systeme, die st\u00e4ndigen regulatorischen Anpassungen, neuen betriebswirtschaftlichen Anforderungen, technischen Innovationen und regelm\u00e4\u00dfigen Release-Wechseln unterworfen sind.<\/p>\n\n\n\n Nova erm\u00f6glicht es den CIOs und Leitern der Customer Center of Expertise (CCoE), ihren Custom-Code-Bestand nicht l\u00e4nger als unkalkulierbares Risiko passiv zu erdulden, sondern ihn aktiv, transparent und wirtschaftlich zu steuern. Durch die permanente W\u00e4chterfunktion der KI-Agenten wird sichergestellt, dass das SAP-System auch nach erfolgreicher S\/4-Hana-Einf\u00fchrung dauerhaft schlank, standardnah und uneingeschr\u00e4nkt upgradef\u00e4hig bleibt, wodurch das ber\u00fcchtigte Ph\u00e4nomen der schleichenden Systemverschmutzung durch unkontrollierte Eigenentwicklungen f\u00fcr immer der Vergangenheit angeh\u00f6rt.<\/p>\n\n\n\n Die Frage \u201eWie viele Plattformen braucht ein SAP-Bestandskunde?\u201c ist berechtigt, weil viele CIOs das Gef\u00fchl haben, dass jede neue Technologiegeneration eine weitere Plattform bedeutet, meint Alexander Zeier im E3-Gespr\u00e4ch. \u201eNova ist bewusst nicht als weitere Plattform im klassischen Sinne konzipiert, sondern als Intelligenzschicht \u00fcber dem, was bereits existiert \u2013 f\u00fcr Analyse, Fit-to-Standard, Clean-Core-Governance und ebenso f\u00fcr die Clean-Core-konforme Neuentwicklung k\u00fcnftiger Erweiterungen.\u201c<\/p>\n\n\n\n Clean-Core-konforme Erweiterungen k\u00f6nnen direkt im SAP-System \u00fcber Abap-Cloud und Rap entwickelt werden \u2013 oder Side-by-Side auf der SAP Business Technology Platform. Emma Qian: \u201eNova entscheidet, welcher Weg der architektonisch richtige ist, erzeugt den entsprechenden Code, testet ihn und bereitet die Transportauftr\u00e4ge vor. Die Verantwortung f\u00fcr das Ausl\u00f6sen der Transporte und die Freigabe in die Produktivsysteme liegt dabei immer beim Kunden. Nova f\u00fcgt sich in die vorhandene Governance-Struktur ein, statt eine eigene Parallelwelt aufzubauen.\u201c<\/p>\n\n\n\n Ein zentrales Alleinstellungsmerkmal, das die Zukunft von Cleanfield und Nova Intelligence determiniert, ist der systematische Aufbau des erw\u00e4hnten unternehmensspezifischen \u201eAI Knowledge Core\u201c. Die Nova-Agenten sind keine statischen Algorithmen, sondern lernende Einheiten; sie werden zwar ausdr\u00fccklich nicht mit sensiblen Kundendaten feinabgestimmt, um h\u00f6chste Datensouver\u00e4nit\u00e4t und Compliance zu garantieren, jedoch bauen sie mit jeder Interaktion und jedem gel\u00f6sten Problem ein persistentes, strukturiertes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die spezifische Architektur, die Namenskonventionen, die validierten APIs und die Gesch\u00e4ftslogik der jeweiligen SAP-Landschaft des Kunden auf. \u201eDieser kontinuierliche Wissenszuwachs f\u00fchrt zu einer exponentiellen Steigerung der Entwicklerproduktivit\u00e4t: Aufgaben in der Anforderungskl\u00e4rung, der manuellen Code-Analyse und der Routineentwicklung, die zuvor Monate in Anspruch nahmen, werden auf wenige Tage oder Wochen komprimiert\u201c, erkl\u00e4rt Alexander Zeier.<\/p>\n\n\n\n Zusammenfassend l\u00e4sst sich unmissverst\u00e4ndlich festhalten, dass die Zukunft von SAP-Landschaften, die Innovationskraft der Unternehmen und die erfolgreiche Adaption von k\u00fcnstlicher Intelligenz untrennbar mit dem Paradigma des Clean Core und der zwingenden Notwendigkeit von Agentic AI verbunden sind. Das Clean-Core-Dogma der SAP ist architektonisch richtig und f\u00fcr den Weg in die Cloud sowie f\u00fcr den Einsatz von generativer KI absolut alternativlos, doch es ist mit den klassischen Methoden der IT-Beratung und manuellen Programmierung f\u00fcr die von technischen Schulden erdr\u00fcckten Bestandskunden schlichtweg nicht wirtschaftlich umsetzbar.<\/p>\n\n\n\n Der Cleanfield-Ansatz von Nova Intelligence l\u00f6st dieses scheinbar un\u00fcberwindbare Komplexit\u00e4tsproblem auf brillante Weise, indem er k\u00fcnstliche Intelligenz nicht als kosmetischen Chatbot-Zuckerguss, sondern als tief integriertes, autonomes Software-Engineering-Werkzeug einsetzt. KI-Agenten werden zu den unerm\u00fcdlichen Architekten und W\u00e4chtern des Clean Core, die die arch\u00e4ologische Schwerstarbeit der Code-Bereinigung leisten, wertvolles Firmenwissen in strukturierte Dokumentationen retten und die nahtlose, sichere Verbindung zwischen dem unantastbaren SAP-Transaktionskern und der agilen Innovationsschicht auf der BTP orchestrieren.<\/p>\n\n\n\n \u201eDie Entwicklung in der Agentic AI ist rasant\u201c, wissen auch Emma Qian, Sam Yang und Alexander Zeier, und Nova ist so gebaut, dass jede neue Generation dieser Technik direkt zugutekommen kann. \u201eDie Plattform ist bewusst modellagnostisch konzipiert\u201c, erkl\u00e4rt CEO Emma Qian. \u201eNeue Modellgenerationen k\u00f6nnen integriert werden, ohne dass Governance, Betriebsmodell oder Datensouver\u00e4nit\u00e4t der Kunden ber\u00fchrt werden. Das ist eine strategische Architekturentscheidung \u2013 denn kein Unternehmen sollte sich heute an ein bestimmtes Modell binden, wenn sich die Leistungsf\u00e4higkeit der Modelle j\u00e4hrlich grundlegend verbessert.\u201c<\/p>\n\n\n\n \u201eWas ich konkret erwarte?\u201c, so Alexander Zeier. \u201eDie Pr\u00e4zision bei der semantischen Code-Analyse wird weiter steigen. Die F\u00e4higkeit, komplexe Abh\u00e4ngigkeiten zwischen Tausenden SAP-Objekten zu durchdringen, wird sich deutlich verbessern. Und die Schnittstelle zwischen Fachanforderung und technischer Spezifikation \u2013 heute noch ein erheblicher Engpass in fast jedem SAP-Entwicklungsprojekt \u2013 wird Nova in den n\u00e4chsten Jahren weitgehend automatisieren k\u00f6nnen. Unternehmen, die jetzt mit Nova in eine KI-ready S\/4-Landschaft investieren, legen damit die Infrastruktur f\u00fcr eine SAP-Welt, in der Innovationszyklen, die heute Monate dauern, in Wochen umsetzbar sein werden.\u201c<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr SAP-Bestandskunden ist der Einsatz eines agentischen KI-Systems wie Nova daher kein technischer Luxus, sondern die operative Grundlage, auf der sie ihre Systemlandschaft zukunftssicher und AI-ready aufstellen.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wer glaubt, eine S\/4-Migration mit den Lift-und-Shift-Konzepten Brownfield oder Greenfield erfolgreich umzusetzen, irrt. Reine Code-Conver\u00adsion \u2013 selbst im SAP Clean Core \u2013 f\u00fchrt ins strategische Aus. 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Nova CEO Emma Qian \u00fcber die Zusammenarbeit und das Verh\u00e4ltnis zu SAP:<\/h2>\n\n\n\nDas neue Wissensfundament<\/h2>\n\n\n\n
F\u00fcr CIOs und CCoE-Leiter<\/h2>\n\n\n\n
Semantische Code-Analyse<\/h2>\n\n\n\n
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