{"id":167323,"date":"2026-10-23T10:07:09","date_gmt":"2026-10-23T08:07:09","guid":{"rendered":"https:\/\/e3mag.com\/?p=167323"},"modified":"2026-10-23T10:15:30","modified_gmt":"2026-10-23T08:15:30","slug":"agentische-ki-veraendert-die-oekonomie-der-sap-systeme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/agentische-ki-veraendert-die-oekonomie-der-sap-systeme\/","title":{"rendered":"Coverstory Beilage Manager Magazin: Agentische KI ver\u00e4ndert die \u00d6konomie der SAP-Systeme"},"content":{"rendered":"\n

Kaum eine Kostenposition ist in Industrieunternehmen so gro\u00df und zugleich so wenig hinterfragt wie der Betrieb und die Weiterentwicklung der SAP-Systeme, auf denen die kritischen Gesch\u00e4ftsprozesse laufen. Jahrzehntelang galt: Modernisierung ist teuer, dauert lange und der Gesch\u00e4ftsnutzen l\u00e4sst sich kaum nachweisen. Mit agentischer KI verschiebt sich das Kosten-Nutzen-Verh\u00e4ltnis grundlegend \u2013 und mit ihm die Frage, die ein Vorstand seiner IT stellen sollte.<\/p>\n\n\n\n

So oder sehr \u00e4hnlich habe ich es in den vergangenen Jahren immer wieder geh\u00f6rt \u2013 von Vorst\u00e4nden, denen ihr SAP-Programm zum dritten Mal davonl\u00e4uft, und besonders eindringlich von einer Finanzvorst\u00e4ndin, an die der CIO berichtet und bei der deshalb jede Eskalation landet. Aus dieser Realit\u00e4t heraus ist dieser Beitrag entstanden. Und es gibt inzwischen einen Ausweg, der nicht in der n\u00e4chsten Verschiebung besteht. Davon handelt der folgende Bericht.<\/p>

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Wie agentische KI Unternehmen erfolgreicher macht<\/h2>\n\n\n\n

Nach zwei Jahren des Experimentierens mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) hat sich in den Unternehmen herauskristallisiert, welche Form von KI tats\u00e4chlich Ergebnisse bringt. Es sind nicht die g\u00e4ngigen KI-Assistenten, die Fragen beantworten, Dokumente zusammenfassen und Entw\u00fcrfe schreiben \u2013 n\u00fctzlich f\u00fcr den Einzelnen, aber am Ablauf des Gesch\u00e4ftsprozesses \u00e4ndern sie nichts. Es sind neuartige KI-Systeme, die eine Aufgabe \u00fcbernehmen, statt eine Frage zu beantworten. Sie verstehen die Ausgangslage, planen die Schritte, f\u00fchren sie in der Entwicklungsumgebung des Unternehmens aus, pr\u00fcfen das Ergebnis und legen es fertig zur Freigabe vor \u2013 nachvollziehbar, wiederholbar und in Stunden statt Wochen. Entscheidend dabei: Ein solches System \u00fcbernimmt die Aufgabe \u00fcber alle Rollen hinweg \u2013 Fachkonzept, Entwicklung, Basis, Test \u2013, die bisher zwischen mehreren Spezialisten hin- und hergereicht wurde. Weil es wie ein Beauftragter (englisch: Agent) handelt, der eine Aufgabe zu Ende bringt, statt wie ein Assistent, der eine Frage beantwortet, spricht man von \u201eagentischen KI-Systemen\u201c. Der Unterschied zum normalen Assistenten wie einem Chatbot ist der Unterschied zwischen einem Berater, der Empfehlungen schreibt, und einer eingespielten und erfahrenen Mannschaft, die die zugewiesenen Arbeiten vollst\u00e4ndig erledigt, wobei eines klar ist: Der Mensch trifft die finalen Entscheidungen f\u00fcr die Produktivsetzung.<\/p>\n\n\n\n

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Aus dem Vorstandszimmer<\/h2>\n\n\n\n

Eine Szene, wie sie sich derzeit in vielen Unternehmen abspielt:<\/strong> Gedanken eines Vorstands in der Nacht nach dem Lenkungsausschuss zur SAP-Umstellung: \u201eSeit drei Jahren dasselbe. Es dauert l\u00e4nger, es kostet noch einmal f\u00fcnfzig Millionen, und ob ich mit dem neuen System noch live gehe, wei\u00df ich nicht. Zum dritten Mal verschoben, der zweite Projektleiter ausgetauscht. Meine IT und die Berater liegen sich in den Haaren, und keiner von ihnen ist am Ende verantwortlich \u2013 au\u00dfer mir. Ich kann es nicht mehr h\u00f6ren. Mein Aufsichtsrat auch nicht.\u201c<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Warum das ein Unternehmen erfolgreicher macht, hat drei Gr\u00fcnde \u2013 dieselben drei, in denen sich Wettbewerber voneinander unterscheiden. Erstens die Geschwindigkeit, mit der ein Unternehmen auf den Markt reagiert: Ein neues Produkt, ein neuer Vertriebskanal, ein neues Preismodell \u2013 alles muss in den Gesch\u00e4ftssystemen abgebildet sein, bevor das Unternehmen danach handeln kann. Wer das zuerst schafft, erzielt die beste Marge; wer zuletzt kommt, konkurriert \u00fcber den Preis. Zweitens die Kosten und das Risiko des laufenden Betriebs: Je mehr Kapazit\u00e4t der Betrieb bindet, desto weniger bleibt f\u00fcr Ver\u00e4nderung \u2013 und je weniger ein Unternehmen den Eigencode in seinen Systemen dokumentiert hat und versteht, desto gr\u00f6\u00dfer ist das Risiko f\u00fcr Cyberattacken. Drittens das Wissen dar\u00fcber, was das eigene Gesch\u00e4ft von anderen unterscheidet \u2013 die Prozesse, Regeln und Ausnahmen, mit denen sich ein Unternehmen \u00fcber Jahrzehnte vom Wettbewerb abgesetzt hat. Agentische KI setzt an allen drei Punkten an, weil sie dort zum Einsatz kommt, wo sie den Unterschied bewirkt: in den Systemen, mit denen das Unternehmen sein Gesch\u00e4ft betreibt. Das gilt f\u00fcr die gro\u00dfe Modernisierung ebenso wie f\u00fcr Unternehmen, die ihr System lassen wollen, wie es ist, und nur den laufenden Betrieb schneller, sicherer und g\u00fcnstiger machen wollen.<\/p>\n\n\n\n

Was das in Zahlen bedeutet, haben zwei weltweit f\u00fchrende Industrieunternehmen belegt, die zu den Ersten geh\u00f6ren, die mit der Plattform von Nova Intelligence in ihren Kernsystemen arbeiten und bereit sind, ihre Ergebnisse mit der \u00d6ffentlichkeit zu teilen: Festo, der Automatisierungsspezialist aus Esslingen, und die KION Group in Frankfurt, einer der weltweit gr\u00f6\u00dften Anbieter von Gabelstaplern und Lagertechnik. Die Zeit von einer Fachanforderung bis zur produktiven \u00c4nderung im System sinkt von Monaten auf Wochen, der laufende Betrieb braucht einen Bruchteil der bisherigen Kapazit\u00e4t, und die Kosten der Transformation selbst sinken nach Einsch\u00e4tzung erfahrener Beratungsh\u00e4user um rund die H\u00e4lfte. Die Werte zu Zeit und Kapazit\u00e4t sind gemessen, nicht gesch\u00e4tzt; alle Zahlen werden in diesem Beitrag Schritt f\u00fcr Schritt hergeleitet. F\u00fcr das Ergebnis, das am Ende einer solchen Modernisierung steht, gibt es inzwischen einen Namen: Cleanfield.<\/p>\n\n\n\n

In den meisten deutschen Industrieunternehmen hei\u00dft das System, mit dem das Unternehmen sein Gesch\u00e4ft betreibt, SAP. Dort liegen die Prozesse, die Stammdaten, die Bestellungen, die Bilanz \u2013 und die Gesch\u00e4ftslogik, die das Unternehmen ausmacht. Dort werden auch die gr\u00f6\u00dften Budgets der n\u00e4chsten Jahre gebunden, weil die alten Systeme auslaufen und die Modernisierung f\u00fcr jeden Vorstand ansteht, ob er will oder nicht. Deshalb ist SAP der Ort, an dem agentische KI am meisten bewirkt.<\/p>\n\n\n\n

Eine Voraussetzung wird dabei in vielen Unternehmen untersch\u00e4tzt: Agentische KI ist nur so gut wie die Grundlage, auf der sie arbeitet. Sie braucht die Daten und die Gesch\u00e4ftslogik des Unternehmens digital, vollst\u00e4ndig und in verl\u00e4sslicher Qualit\u00e4t \u2013 nicht in K\u00f6pfen, nicht in Excel-Listen, nicht in Code, den niemand mehr liest. Wo diese Grundlage fehlt, liefert auch die beste KI nur plausible Vermutungen. Deshalb beginnt jeder ernsthafte Einsatz mit derselben Aufgabe: das bestehende System vollst\u00e4ndig zu verstehen und zu dokumentieren, damit die Agenten auf gesicherten Fakten arbeiten. F\u00fcr Menschen ist das m\u00fchsam. Es ist der erste Schritt, den eine agentische Plattform selbst \u00fcbernimmt \u2013 und der Grund, warum die Ergebnisse danach belastbar sind.<\/p>\n\n\n\n

Genau daf\u00fcr wurde Nova Intelligence gegr\u00fcndet \u2013 das Unternehmen hinter der Plattform, die bei Festo und KION im Einsatz ist: eine agentische KI-Plattform f\u00fcr Unternehmenssysteme, f\u00fcr SAP und andere, 2024 im Silicon Valley gegr\u00fcndet von Forschern, die KI-Systeme selbst entwickeln, und vom Miterfinder von SAP HANA, der gemeinsam mit SAP-Gr\u00fcnder Prof. Hasso Plattner das HANA-Projekt initiiert und als dessen Stellvertreter geleitet hat \u2013 die \u201eNew Architecture\u201c, die zur Grundlage von SAP S\/4HANA wurde. Was die Plattform leistet, zeigt sich am deutlichsten an einem konkreten Fall \u2013 an einem System, das bereits optimiert war und trotzdem noch einmal deutlich besser wurde.<\/p>\n\n\n\n

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Ein Programm, das schon einmal optimiert war<\/h2>\n\n\n\n

Bei KION lief ein gesch\u00e4ftskritischer Logistikprozess auf einer Anwendung, die erst k\u00fcrzlich f\u00fcr S\/4HANA entwickelt und bereits optimiert worden war \u2013 und trotzdem zu langsam f\u00fcr den operativen Einsatz. Der Code war bekannt, das Team hatte ihn selbst noch einmal zu beschleunigen versucht. Erst eine KI-Plattform, die nicht nur den Code, sondern alle dahinterliegenden Abl\u00e4ufe im System versteht, fand die entscheidenden Ansatzpunkte. Das Ergebnis: Das Programm l\u00e4uft heute um 400 Prozent schneller.<\/p>\n\n\n\n

Es blieb nicht bei diesem einen Fall. \u00dcber alle Aufgaben hinweg, die die SAP-Experten von KION seither gemessen haben, sparen sie im Schnitt 86 Prozent ihrer Arbeitszeit. Die Ursachenanalyse einer St\u00f6rung, die fr\u00fcher rund vier Stunden in Anspruch nahm, dauert heute unter 20 Minuten. Die Nutzer bewerten die Plattform mit 9,7 von 10 Punkten; die Weiterempfehlungsquote liegt bei 100 Prozent.<\/p>\n\n\n\n

\u201eNova Intelligence adressiert die zwei Anforderungen, die f\u00fcr uns am wichtigsten sind: wirklich Clean-Core-konforme Systeme zu betreiben und die Entwicklungsperformance zu erreichen, die unsere SAP-Landschaft verlangt\u201c, sagt Carsten Engelbrecht, CIO der KION Group. \u201eDie Ergebnisse waren herausragend.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Solche Zahlen sind f\u00fcr einen CIO ein Erfolg. F\u00fcr einen CEO oder CFO sind sie mehr als das: ein Hinweis darauf, dass die Kosten-Nutzen-Abw\u00e4gung, mit der Vorst\u00e4nde seit zwanzig Jahren \u00fcber ihre Kernsysteme entscheiden, nicht mehr stimmt.<\/p>\n\n\n\n

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Die Investitionsfrage, neu gestellt<\/h2>\n\n\n\n

Die bisherige Kosten-Nutzen-Abw\u00e4gung lautete: Das SAP-System ist das R\u00fcckgrat des Gesch\u00e4fts, und in seinen \u00fcber Jahrzehnte gewachsenen Eigenentwicklungen steckt die Prozesslogik, die das Unternehmen tats\u00e4chlich vom Wettbewerb unterscheidet. Aber die Modernisierung dieses Systems \u2013 der Umstieg von SAP ERP, meist ECC genannt, auf die neue Produktlinie S\/4HANA \u2013 hat den Unternehmen in den meisten F\u00e4llen keinen Wettbewerbsvorteil gebracht: dieselben Prozesse, dieselbe Logik, nur auf einer neuen technischen Plattform, f\u00fcr dreistellige Millionenbetr\u00e4ge. Also investierte man so wenig wie m\u00f6glich, verschob die gro\u00dfe Modernisierung, solange es ging, und behandelte sie als Kostenstelle. Nach einer Prognose von Gartner wird Ende 2027 noch knapp die H\u00e4lfte der ECC-Kunden weltweit nicht auf S\/4HANA umgestiegen sein. Auch wer den Umstieg begonnen hat, betreibt oft noch einen Teil seiner Systeme auf ECC \u2013 nicht aus Nachl\u00e4ssigkeit, sondern weil der klassische Weg \u00fcber Beratungsh\u00e4user zu teuer, zu komplex und zu riskant ist. Wer Hunderte Millionen f\u00fcr ein Programm ausgeben soll, das dem Gesch\u00e4ft am Ende dieselben Prozesse liefert wie vorher, z\u00f6gert zu Recht.<\/p>\n\n\n\n

Zugleich steht in jedem Vorstand eine zweite Frage auf der Tagesordnung: Wo investieren wir in KI, und wo zahlt sie sich aus? Die ehrliche Antwort lautet in den meisten Unternehmen: Wir wissen es noch nicht. Pilotprojekte gibt es viele, tragf\u00e4hige Gesch\u00e4ftsmodelle wenige. Das Problem ist selten die Technologie. Es ist das Wissen, das der KI fehlt \u2013 das Wissen dar\u00fcber, wie das Unternehmen tats\u00e4chlich arbeitet: welche Preisregel f\u00fcr welchen Kunden gilt, wie eine Sonderfertigung disponiert wird, warum ein Prozess in Werk B anders l\u00e4uft als in Werk A.<\/p>\n\n\n\n

Und genau dieses Wissen steckt an einem Ort: im gewachsenen Eigencode des SAP-Systems. \u00dcber Jahrzehnte haben Unternehmen dort abgebildet, was sie von ihren Wettbewerbern unterscheidet; die wesentliche Gesch\u00e4ftslogik liegt in aller Regel im SAP-System selbst.<\/p>\n\n\n\n

Dieses Wissen ist allerdings meist undokumentiert, es verl\u00e4sst mit jedem Mitarbeiter, der in den Ruhestand geht, das Unternehmen, und f\u00fcr jede KI bleibt es unerreichbar, solange es nur als Code existiert.<\/p>\n\n\n\n

Damit fallen beide Fragen zusammen. Eine agentische KI-Plattform, die ein SAP-System modernisiert, muss dieses Wissen zuerst vollst\u00e4ndig erfassen \u2013 jeden Prozess, jede Regel, jede Abh\u00e4ngigkeit \u2013 und in dokumentierter, maschinenlesbarer Form bewahren. Was dabei entsteht, ist der Kern dessen, was das Unternehmen f\u00fcr seine eigene KI braucht: ein unternehmensspezifisches Wissensmodell seiner Gesch\u00e4ftsprozesse, das ihm allein geh\u00f6rt, mit jeder Nutzung w\u00e4chst und auf dem sich die KI-Anwendungen der n\u00e4chsten Jahre aufbauen lassen.<\/p>\n\n\n\n

Das ist die neue Abw\u00e4gung. Die Modernisierung der Kernsysteme ist nicht l\u00e4nger die Kostenstelle, die man vor sich herschiebt. Sie ist der strategische Weg, auf dem ein Unternehmen die Grundlage seiner eigenen KI-Plattform aufbaut \u2013 und ihr Nutzen zeigt sich vom ersten Tag an in messbaren Ergebnissen.<\/p>\n\n\n\n

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Die Wirtschaftlichkeit im Einzelnen<\/h2>\n\n\n\n

Was hei\u00dft das in Zahlen? Nova Intelligence ist inzwischen bei einer wachsenden Zahl von Kunden im Einsatz. Zwei davon, Festo und KION, setzen die Plattform umfassend in ihren SAP-Teams ein, haben ihre Messwerte offengelegt und stehen mit ihrem Namen daf\u00fcr. Bei Festo hat das Team diese Werte zuerst f\u00fcr den eigenen Vorstand erhoben, um den Return on Investment der Nova-Investition zu belegen.<\/p>\n\n\n\n

Der erste Hebel:<\/strong> Produktivit\u00e4t. Festo arbeitet seit den 1970er-Jahren mit SAP und geh\u00f6rte zu den ersten drei\u00dfig Unternehmen weltweit, die das System eingef\u00fchrt haben. Seit Nova in den SAP-Teams im Einsatz ist, hat sich deren Produktivit\u00e4t \u00fcber alle Aufgaben hinweg mehr als verf\u00fcnffacht. Bei einzelnen Aufgaben liegt der Faktor weit dar\u00fcber: Dokumentationen etwa, die fr\u00fcher drei Monate in Anspruch nahmen, entstehen heute in etwa einem Tag. Der CIO von Festo, Dr. J\u00f6rn Weigle, formuliert es so: \u201eWie wir die drei gro\u00dfen Fragen zu unserem SAP-Programm beantworten \u2013 wie lange dauert es, was kostet es, wie gro\u00df ist das Risiko \u2013, hat sich deutlich verbessert, seit Nova Teil unserer Teams ist. Unser Team sch\u00e4tzt, dass es im Durchschnitt \u00fcber alle Aufgaben mehr als f\u00fcnf Mal produktiver ist. Ein Kapazit\u00e4tsgewinn dieser Gr\u00f6\u00dfenordnung ver\u00e4ndert die Spielregeln f\u00fcr unsere Organisation grundlegend.\u201c Was ein solcher Kapazit\u00e4tsgewinn wert ist, h\u00e4ngt davon ab, wof\u00fcr ein Unternehmen ihn einsetzt.<\/p>\n\n\n\n

Der zweite Hebel:<\/strong> Kosten. Die Kostenwirkung ergibt sich aus der Produktivit\u00e4t \u2013 in einer bestimmten Reihenfolge. Der am schnellsten wirksame Hebel sind externe Berater: Jede Aufgabe, die das eigene Team f\u00fcnf Mal schneller erledigt, muss nicht mehr eingekauft werden. Danach kommt die interne Kapazit\u00e4t, dann die Software selbst, und schlie\u00dflich das Risiko \u2013 St\u00f6rungen, Ausf\u00e4lle und Sicherheitsvorf\u00e4lle, die seltener werden, sobald ein Unternehmen seinen Eigencode vollst\u00e4ndig kennt und dokumentiert hat. F\u00fcr einen CFO ist dabei ein Punkt wichtig: Eine pauschale Prozentzahl f\u00fcr die Kostensenkung wird hier bewusst nicht genannt, weil sie von der Ausgangslage abh\u00e4ngt \u2013 vom Umfang des Eigencodes, vom Anteil externer Berater, von der Zahl der St\u00f6rungen. Was es gibt, sind die gemessenen Produktivit\u00e4tswerte von Festo und KION, aus denen sich die Kostenwirkung f\u00fcr das eigene Unternehmen berechnen l\u00e4sst.<\/p>\n\n\n\n

Der dritte Hebel:<\/strong> Kapazit\u00e4t. Hier wird die Berechnung f\u00fcr den Vorstand interessant. In einer typischen SAP-Organisation mit hundert Fachleuten sind achtzig f\u00fcr den laufenden Betrieb zust\u00e4ndig \u2013 Wartung, St\u00f6rungen, Anpassungen, Tickets. Zwanzig arbeiten an neuen Prozessen und Anforderungen aus dem Gesch\u00e4ft. Wird die Produktivit\u00e4t verf\u00fcnffacht, wie bei Festo gemessen, erledigen sechzehn Fachleute dieselbe Betriebslast, f\u00fcr die bisher achtzig n\u00f6tig waren (16 \u00d7 5 = 80). Vierundsechzig werden frei und kommen zu den zwanzig hinzu: Vierundachtzig statt zwanzig arbeiten an Neuem \u2013 mehr als das Vierfache, ohne eine einzige Neueinstellung und ohne einen einzigen zus\u00e4tzlichen Berater. Deshalb spricht Weigle von ver\u00e4nderten Spielregeln: Arbeit, die fr\u00fcher au\u00dferhalb jeder Planung lag, wird m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

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Kapazit\u00e4t \u2013 heute 80 Prozent Wartung, mit Nova 84 Prozent Innovation.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Ein Hebel eigener Art:<\/strong> Fachbereich und IT an einem Tisch. Bei Festo z\u00e4hlt \u201eBusiness-IT-Alignment\u201c ausdr\u00fccklich zu den sechs Einsatzfeldern der Plattform \u2013 neben Modernisierung, Dokumentation, Produktionssupport, Sicherheit und Prozessdesign. Der gr\u00f6\u00dfere Effekt liegt nicht darin, dass Einzelne schneller arbeiten, sondern darin, dass \u00dcbergaben wegfallen. Monatelange Durchlaufzeiten waren nie monatelange Arbeit: In einem klassischen SAP-Vorhaben wandert jede Anforderung durch eine Kette \u2013 Fachbereich, Funktionsberater, Entwickler, Basis, Test \u2013, und weil kaum eine Anforderung beim ersten Mal richtig ist, mehrfach. Ein gro\u00dfer Teil dieser Kette lag in den vergangenen zwanzig Jahren oft offshore, in einem anderen Land und einer anderen Zeitzone; die Menschen, die eine L\u00f6sung brauchten, und die, die sie bauten, sa\u00dfen oft nicht zusammen. Jede Runde kostete Wochen. Mit einer agentischen Plattform entsteht ein Ergebnis innerhalb von Stunden, und Fachbereich und IT sehen es gemeinsam an, \u00e4ndern es gemeinsam, vor Ort, in derselben Sitzung \u2013 so oft, bis es passt. Das ist der Grund, warum ein oder wenige Entwickler heute leisten, wof\u00fcr fr\u00fcher Hunderte n\u00f6tig waren. Die gr\u00f6\u00dfte Einsparung liegt zwischen den Rollen, nicht in ihnen. Diese viel engere Abstimmung verk\u00fcrzt zugleich die Durchlaufzeit einer \u00c4nderung bis in die Produktion. Um wie viel, zeigt der n\u00e4chste Abschnitt.<\/p>\n\n\n\n

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Festo \u2013 sechs Einsatzfelder, Folie von Dr. J\u00f6rn Weigle, SAP Sapphire Madrid 2026.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Der vierte Hebel:<\/strong> Time-to-Market. Die Produktivit\u00e4t eines Teams ist eine interne Gr\u00f6\u00dfe. Wie schnell eine Anforderung aus dem Gesch\u00e4ft im System ankommt, ist dagegen die Time-to-Market des Unternehmens. Nach den bei KION gemessenen Werten setzt sich diese Durchlaufzeit aus zwei Phasen zusammen: verstehen, was existiert und was sich \u00e4ndern muss \u2013 das ist typischerweise der gr\u00f6\u00dfere Teil der Zeit \u2013, und dann bauen und testen. In der ersten Phase sank der Aufwand f\u00fcr die Analyse der betroffenen Systemobjekte von \u00fcber drei Stunden auf rund zehn Minuten, in der zweiten der Entwicklungsaufwand um 80 Prozent. F\u00fcr das Unternehmen bedeutet das: Eine \u00c4nderung, die fr\u00fcher f\u00fcnf Monate brauchte, erreicht in rund zwei Wochen die Produktion \u2013 rund zehn Mal schneller, mit demselben Team.<\/p>\n\n\n\n

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Time-to-Market \u2013 5 Monate heute, 2 Wochen mit Nova<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Der f\u00fcnfte Hebel:<\/strong> die Transformationskosten. Der gr\u00f6\u00dfte Einzelposten, \u00fcber den ein Vorstand bei einer SAP-Modernisierung entscheidet, ist das Programmbudget \u2013 dreistellige Millionenbetr\u00e4ge, kalkuliert von Strategieberatungen und Systemintegratoren auf Basis von Aufwandssch\u00e4tzungen aus der Zeit manueller Arbeit: Wochen f\u00fcr die Analyse des Bestands, Monate f\u00fcr die Neuentwicklung, Testzyklen, Nachbesserungen. Genau diese Positionen ver\u00e4ndern sich, wenn eine agentische Plattform die Arbeit \u00fcbernimmt. Beratungsh\u00e4user und Systemintegratoren, die die Plattform in Kundenprojekten kennengelernt haben, gehen nach ihrer Einsch\u00e4tzung von einer Reduktion der Transformationskosten in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von 50 Prozent aus \u2013 abh\u00e4ngig von der Ausgangslage des jeweiligen Unternehmens, in einzelnen F\u00e4llen auch dar\u00fcber \u2013 und planen SAP-Programme inzwischen mit der Plattform. Und erste Unternehmen, die die Nova-Plattform kennen, machen ihren Einsatz zur Bedingung in ihren Ausschreibungen an die Beratungsh\u00e4user. Wie gro\u00df die Einsparung im Einzelfall ausf\u00e4llt, h\u00e4ngt von der Ausgangslage ab, vom Umfang des Eigencodes und davon, wie viele Schritte des Plans tats\u00e4chlich mit der Plattform ausgef\u00fchrt werden; die Erfahrungswerte steigen mit jedem Projekt. F\u00fcr den CFO folgt daraus eine einfache Frage an jeden, der ihm ein Programmbudget vorlegt: In welchen Schritten rechnet dieser Plan bereits mit der Kostenreduktion durch eine agentische Plattform \u2013 und in welchen noch mit der Aufwandslogik von vor zwei Jahren?<\/p>\n\n\n\n

Der sechste Hebel:<\/strong> Qualit\u00e4t \u2013 und damit das Risiko.<\/strong> Jede \u00c4nderung entsteht auf einem vollst\u00e4ndig dokumentierten System, folgt den Entwicklungsrichtlinien des Unternehmens und ist getestet, bevor ein Mitarbeiter sie zu sehen bekommt. Sie ist in aller Regel schon beim ersten Mal richtig. Das zahlt sich zweifach aus. Im Tagesgesch\u00e4ft: Nacharbeit, Fehlerbehebung im Produktivsystem und wiederholte Analysen werden deutlich seltener \u2013 in gewachsenen SAP-Landschaften machen genau diese T\u00e4tigkeiten einen erheblichen Teil der Wartung aus. Und beim Risiko: Ein Fehler, der das Produktivsystem nie erreicht, ist eine St\u00f6rung, die nie eintritt \u2013 und tritt doch eine auf, ist die Ursache in Minuten statt in Stunden gefunden. Qualit\u00e4t ist der unauff\u00e4llige Hebel: In keinem Business Case steht sie als eigene Position, und doch st\u00e4rkt sie alle anderen.<\/p>\n\n\n\n

Der Return on Investment.<\/strong> Die Analysten von PAC haben untersucht, welchen Return on Investment eine SAP-Modernisierung mit Nova erreichen kann, und kommen je nach Gr\u00f6\u00dfe und Komplexit\u00e4t der SAP-Landschaft auf 220 bis 1.400 Prozent \u2013 je umfangreicher und \u00e4lter der Eigencode, desto h\u00f6her der Wert. Diese Zahlen erfassen nur die Modernisierung selbst. Im laufenden Betrieb danach kommt eine weitere Ersparnis hinzu, die darin noch nicht enthalten ist: Die Total Cost of Ownership sinken nachhaltig, weil der Eigencode auf die differenzierende Gesch\u00e4ftslogik reduziert ist und Clean-Core-konform nur noch die Schnittstellen nutzt, die SAP k\u00fcnftig unterst\u00fctzt. Jedes Upgrade, jeder Test, jede St\u00f6rung und jede neue Anforderung kostet dadurch dauerhaft weniger. Der Nutzen der Anfangsinvestition w\u00e4chst so \u00fcber die Jahre.<\/p>\n\n\n\n

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T\u00e4gliche Einsparungen im laufenden Betrieb<\/h2>\n\n\n\n

Diese Ergebnisse sind an kein Transformationsprogramm gebunden. Die Plattform begleitet den gesamten Lebenszyklus eines Unternehmenssystems, in jeder Phase: beim Verstehen des Bestands, beim Entwurf der k\u00fcnftigen Prozesse, bei der Umsetzung, beim Testen, bei der Inbetriebnahme und im laufenden Betrieb. Die Transformation ist ein Kapitel, nicht das Produkt.<\/p>\n\n\n\n

Auch Unternehmen, die bewusst nichts ver\u00e4ndern wollen \u2013 weil funktionierende Prozesse nicht angefasst werden sollen \u2013, profitieren: bessere Qualit\u00e4t bei allem Neuen, das ohnehin entwickelt wird, schnellere Tests, schnellere Bearbeitung von St\u00f6rungen und Tickets, die jeden Tag anfallen. Wie weit das gehen kann, zeigt der amerikanische Werkzeugmaschinenhersteller Haas Automation: Dort bestimmt der Lauf der Materialbedarfsplanung (MRP), was am n\u00e4chsten Morgen produziert und beschafft wird. Als er in der Nacht abbrach und bis vier Uhr fr\u00fch neu durchlaufen musste, war der zust\u00e4ndige Experte nicht erreichbar. Nova rekonstruierte den gesamten Ablauf, fand den Fehler und gab genau vor, wie er zu beheben war. CTO Craig Leonard setzte das selbst um, startete den Lauf, und um zwei Uhr morgens war er abgeschlossen, lange bevor die Fr\u00fchschicht begann. Rund 80 Prozent der Kundenst\u00f6rungen werden bei Haas inzwischen direkt von der Plattform diagnostiziert und gel\u00f6st. \u201eIch wei\u00df nicht, wie ich ohne Nova \u00fcberlebt habe\u201c, sagt Justin Zimmerman, SAP Manager bei Haas Automation. \u201eIch hatte zwei Karrieren: eine vor Nova und eine nach Nova.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Die Faustregel: Solange Menschen an einem SAP-System arbeiten, l\u00e4sst sich diese Arbeit g\u00fcnstiger oder schneller erledigen \u2013 oder beides.<\/p>\n\n\n\n

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Vier Kennzahlen, die ein Vorstand von seiner IT verlangen sollte<\/h2>\n\n\n\n

Die Hebel sind damit hergeleitet. Was bleibt, ist die Frage, wie ein Vorstand erkennt, ob sein eigenes Unternehmen davon profitiert. Nicht an Pr\u00e4sentationen, sondern an vier Gr\u00f6\u00dfen, die jede IT-Abteilung messen kann \u2013 hier noch einmal zusammengefasst als die vier Fragen, die ein Vorstand seiner IT stellen sollte, in dieser Reihenfolge.<\/p>\n\n\n\n

Risiko.<\/strong> Welcher Anteil des unternehmensspezifischen Codes ist undokumentiert, ungepatcht, fehleranf\u00e4llig oder liegt au\u00dferhalb der modernen Zielarchitektur? Risiko in SAP-Landschaften hei\u00dft nicht nur Sicherheitsl\u00fccken, die h\u00e4ufig im alten Eigencode stecken, sondern auch Programmfehler, Performance-Probleme und St\u00f6rungen, die den Betrieb anhalten \u2013 bis hin zum Prozess, der nachts stehen bleibt und morgens die Produktion aufh\u00e4lt. Ein System, das niemand mehr vollst\u00e4ndig versteht, ist ein Risiko \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob es stabil l\u00e4uft. Ein System, das das Team wieder vollst\u00e4ndig versteht, kehrt das um: Vorf\u00e4lle entstehen seltener, weil \u00c4nderungen sauber aufsetzen, und werden schneller gel\u00f6st, wenn sie auftreten. Diese Gr\u00f6\u00dfe geh\u00f6rt nicht in eine Return-on-Investment-Berechnung; sie ist deren Voraussetzung.<\/p>\n\n\n\n

Kapazit\u00e4t.<\/strong> Welcher Anteil der SAP-Organisation h\u00e4lt den Betrieb aufrecht, welcher arbeitet an Ver\u00e4nderung? Ausgangslage meist achtzig zu zwanzig, Zielbild sechzehn zu vierundachtzig \u2013 die Berechnung dazu steht oben.<\/p>\n\n\n\n

Time-to-Market.<\/strong> Wie lange dauert es von einer Fachanforderung bis zur produktiven \u00c4nderung im System? Das ist nicht die Produktivit\u00e4t eines Teams, sondern die Time-to-Market des gesamten Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n

Differenzierende Gesch\u00e4ftslogik.<\/strong> Welcher Anteil der Gesch\u00e4ftslogik, die das Unternehmen tats\u00e4chlich vom Wettbewerb unterscheidet, ist dokumentiert und auch mit der aktuellen SAP-Technologie neu gebaut \u2013 statt nur im alten Code und in den K\u00f6pfen derer, die ihn geschrieben haben?<\/p>\n\n\n\n

Die Kostensenkung folgt aus allen vieren. Wer diese vier Zahlen von seiner IT verlangt, hat eine Grundlage f\u00fcr die Entscheidung, die keine Anbieterpr\u00e4sentation liefern kann.<\/p>\n\n\n\n

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Zwei Wege nach S\/4HANA \u2013 und ein dritter, den erst Nova m\u00f6glich macht<\/h2>\n\n\n\n

Die gr\u00f6\u00dfte Wirkung entfaltet all das bei einem Vorhaben, das vielen Unternehmen noch bevorsteht: dem Umstieg auf S\/4HANA. Welchen Weg ein Unternehmen daf\u00fcr w\u00e4hlt, ist keine technische Frage \u2013 davon h\u00e4ngt ab, ob die Kosten-Nutzen-Abw\u00e4gung aufgeht. Und bei genau dieser Wahl wiederholt sich in gro\u00dfen Unternehmen seit Jahren dasselbe Muster.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen kennen zwei Wege. Greenfield: Ein leeres System, die Prozesse so weit wie m\u00f6glich im SAP-Standard, die alten Eigenentwicklungen bleiben zur\u00fcck. Brownfield: Der Bestand wird mitgenommen und technisch auf die neue Plattform gehoben, samt allem, was sich \u00fcber Jahrzehnte angesammelt hat.<\/p>\n\n\n\n

Der typische Verlauf: Ein Unternehmen entscheidet sich f\u00fcr Greenfield, weil es die Chance auf einen Neuanfang nutzen will. Nach drei, vier, f\u00fcnf Jahren stellt es fest, dass 100 Prozent Standard nicht erreichbar sind \u2013 weil die Fertigung Besonderheiten hat, weil die Branche Anforderungen stellt, die kein Standardprozess abbildet, weil die differenzierende Gesch\u00e4ftslogik schlicht zu umfangreich ist, um sie manuell nachzubauen. Programme, in die Hunderte Millionen geflossen sind, geraten ins Stocken; manche scheitern und werden eingestellt, andere m\u00fcssen kurzfristig auf einen anderen Weg umgestellt werden. Das ist kein Einzelfall: Mehrere gro\u00dfe Unternehmen in Deutschland wie in den USA stecken seit f\u00fcnf Jahren und l\u00e4nger in Greenfield-Programmen, die noch nicht produktiv sind \u2013 einige haben ihre Programme bereits gestoppt.<\/p>\n\n\n\n

Dann kommt der Druck: Ende 2027 endet die regul\u00e4re Wartung der alten ECC-Systeme, danach verlangt SAP Zusatzgeb\u00fchren, und 2030 l\u00e4uft auch die verl\u00e4ngerte Wartung aus. Unter diesem Druck schwenken viele Unternehmen auf Brownfield um. Die technische Konvertierung bringt sie zuverl\u00e4ssig \u00fcber die Deadline \u2013 aber sie ist nicht die einfachere L\u00f6sung, sondern die komplexere: Die alten Strukturen bleiben, die Wartung wird nach der Konvertierung nicht g\u00fcnstiger, sondern teurer, das Unternehmen hat ein neues System, dessen Eigencode weiter auf der alten Datenlogik aufsetzt \u2013 und die eigentliche Modernisierung liegt weiterhin vor ihm.<\/p>\n\n\n\n

Das gilt, solange Brownfield das bleibt, was der Begriff bisher bezeichnete: eine technische Konvertierung. Mit einer agentischen Plattform wird aus demselben Ausgangspunkt etwas anderes \u2013 das bestehende System wird nicht kopiert, sondern verstanden, bereinigt und in die Zielarchitektur gebracht. Das Ergebnis eines Greenfield, mit dem Bestand als Ausgangspunkt. Die durch Nova entwickelte neue Modernisierungsmethode hat sich unter dem Namen Cleanfield etabliert. Weitere Informationen zu der Methode stellt Nova unter www.cleanfield.ai<\/a> zur Verf\u00fcgung. Die Frage lautet damit nicht mehr Greenfield oder Brownfield, sondern nur noch: Wie viel vom Bestand wird \u00fcbernommen, wie viel neu entworfen? Die Plattform arbeitet an jedem Punkt dieser Skala \u2013 und ein Unternehmen kann sie f\u00fcr seine Bereiche unterschiedlich beantworten.<\/p>\n\n\n\n

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Drei Wege nach S\/4HANA \u2013 mit Nova.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

F\u00fcr einen CFO gibt es ein Argument, das diese Entscheidung auf den Punkt bringt: Brownfield bedeutet zwei Programme. Das erste ist die technische Konvertierung. Das zweite folgt in aller Regel danach \u2013 weil SAP in seinen Cloud-Modellen Erweiterungen nach dem neuen Architekturmodell verlangt \u2013 in der Public Cloud zwingend, in der Private Cloud als Ma\u00dfstab, an dem jeder Eigencode gemessen wird \u2013 und weil der \u00fcberwiegende Teil des gewachsenen Eigencodes diese Vorgaben nicht erf\u00fcllt. Wer Brownfield w\u00e4hlt, zahlt also erst die Konvertierung und dann, unter Zeitdruck und mit gestiegener Komplexit\u00e4t, die eigentliche Modernisierung.<\/p>\n\n\n\n

Mit Nova wird aus zwei Programmen eines, weil die Modernisierung kein eigenes Vorhaben mehr sein muss: Die Plattform analysiert die gesamte Codebasis, ordnet jede Funktion dem S\/4HANA-Standard zu, wo dieser sie abdeckt, und reduziert den Eigencode auf das, was das Gesch\u00e4ft tats\u00e4chlich unterscheidet. F\u00fcr den Weg dorthin gibt es drei M\u00f6glichkeiten, und das Unternehmen w\u00e4hlt \u2013 auch je Bereich verschieden:<\/p>\n\n\n\n

Brownfield<\/strong> \u2013 erst konvertieren, dann bereinigen. Das System wird technisch nach S\/4HANA gehoben; danach bereinigt und modernisiert das Team mit Nova den mitgenommenen Eigencode im neuen System. Der etablierte Weg, mit Nova planbar geworden.<\/p>\n\n\n\n

Cleanfield<\/strong> \u2013 erst bereinigen, dann konvertieren. Die Arbeit beginnt im bestehenden ECC-System, in dessen Entwicklungsumgebung: Nicht mehr ben\u00f6tigter Eigencode wird mit Nova entfernt, die differenzierende Logik wird vorab S\/4HANA-tauglich neu gebaut. Die technische Konvertierung bleibt ein eigener Schritt danach, bringt aber ein bereits bereinigtes System hin\u00fcber \u2013 nicht eines samt Altlast. Der neue Weg, den erst Nova m\u00f6glich macht.<\/p>\n\n\n\n

Greenfield<\/strong> \u2013 neu aufbauen, Wissen behalten. Die Prozesse werden neu entworfen, und Nova baut nur das Delta an Eigencode, das das Gesch\u00e4ft tats\u00e4chlich unterscheidet. Weil die Plattform die Gesch\u00e4ftslogik des alten Systems versteht \u2013 nicht nur den Code \u2013, kann sie diese Logik auch dann \u00fcbertragen, wenn die Prozesse im neuen System anders gestaltet sind: Was das Unternehmen unterscheidet, geht nicht verloren, auch wenn es k\u00fcnftig anders abl\u00e4uft. Der etablierte Weg, mit Nova ohne Verlust der differenzierenden Gesch\u00e4ftslogik des Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n

In allen drei F\u00e4llen wird aus zwei getrennten Programmen mit zwei Budgets ein zusammenh\u00e4ngender, planbarer Weg \u2013 schneller, risiko\u00e4rmer, und mit einem System, das am Ende moderner und sicherer ist. Brownfield und Greenfield bleiben die bekannten Wege, werden mit Nova aber agentisch unterst\u00fctzt und f\u00fchren damit n\u00e4her an das Cleanfield-Ergebnis heran. Am schnellsten erreicht es der neue Weg, bei dem zuerst bereinigt und dann konvertiert wird. Weigle hat das in Kreuzlingen, wo er Nova vor gut einem Jahr zum ersten Mal sah, aus seiner Sicht so formuliert: \u201eH\u00e4tte ich Nova Intelligence fr\u00fcher zur Verf\u00fcgung gehabt, h\u00e4tte ich S\/4HANA-Migrationen anders gemacht.\u201c<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\u201e<\/em>Mein SAP-Team nutzt Nova als Hauptwerkzeug. Es ist eines
der ersten Dinge, die sie morgens \u00f6ffnen, und eines der letzten,
die sie abends schlie\u00dfen.“<\/em><\/p>\n\n\n\n

Dr. J\u00f6rn Weigle,<\/strong>
CIO,
Festo<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Der Ehrlichkeit halber: Gegen\u00fcber einer minimalen Brownfield-Migration, bei der das System unver\u00e4ndert und gerade lauff\u00e4hig auf die neue Plattform gehoben wird, ist dieser Weg im Projekt nicht g\u00fcnstiger. Er ersetzt aber zwei Programme durch eines, weil die Modernisierung nicht als zweites Vorhaben nachkommt. Und er zeigt seinen Vorteil im Lebenszyklus: In den Jahren danach betreibt das Unternehmen ein System, das es versteht, statt eines, das es geerbt hat.<\/p>\n\n\n\n

Und wo ein Unternehmen bereits konvertiert hat oder aus guten Gr\u00fcnden Brownfield w\u00e4hlt, gilt dasselbe: Die Plattform \u00fcbernimmt die Bereinigung, die Dokumentation und die Modernisierung der Schnittstellen \u2013 und liefert vom ersten Tag an die Produktivit\u00e4ts- und Qualit\u00e4tsgewinne, die dieser Beitrag beschreibt. Der Weg zum vollst\u00e4ndig verstandenen, modernen System steht von jedem Ausgangspunkt aus offen.<\/p>\n\n\n\n

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F\u00fcnf Erfolgsfaktoren f\u00fcr den Nova-Einsatz<\/h2>\n\n\n\n

Die Technologie ist der kleinere Teil der Entscheidung. Der gr\u00f6\u00dfere ist die Frage, wie sich ein Unternehmen organisiert, damit die Kosten-Nutzen-Abw\u00e4gung aufgeht. Aus den Erfahrungen der ersten Anwender lassen sich f\u00fcnf Erfolgsfaktoren ablesen.<\/p>\n\n\n\n

Fachbereich und IT arbeiten auf einer Plattform. Der klassische Bruch in SAP-Projekten verl\u00e4uft zwischen dem Fachbereich, der beschreibt, was er braucht, und der IT, die es umsetzt. Eine Plattform, die den bestehenden Prozess in verst\u00e4ndlicher Form dokumentiert, gibt beiden dieselbe Sprache: Der Prozessverantwortliche sieht, was das System heute tut, der Fachbereich gestaltet den Zielzustand, die Entwickler setzen um.<\/p>\n\n\n\n

Die Kapazit\u00e4t wird bewusst verschoben.<\/strong> Der Gewinn aus f\u00fcnffacher Produktivit\u00e4t entsteht nicht von selbst. Ein Unternehmen muss entscheiden, was es mit der frei werdenden Kapazit\u00e4t tut \u2013 den Backlog abarbeiten, die Transformation beschleunigen, Berater abbauen, neue Anforderungen aus dem Gesch\u00e4ft aufnehmen, Innovationen vorantreiben. Wer das nicht entscheidet, hat am Ende ein produktiveres Team, aber keine ver\u00e4nderte Kostenstruktur.<\/p>\n\n\n\n

Die Architektenrolle wird aufgewertet.<\/strong> Nach dem CIO ist der Unternehmensarchitekt die wichtigste Rolle in der SAP-Organisation \u2013 die Person, die entscheidet, was Standard wird und was differenzierender Eigencode bleibt. Mit einer Plattform, die diese Entscheidung f\u00fcr jede Funktion vorbereitet und begr\u00fcndet, verschiebt sich die Arbeit des Architekten vom Suchen zum Entscheiden.<\/p>\n\n\n\n

Governance wird in den Prozess integriert.<\/strong> KION hat seine eigenen Entwicklungsrichtlinien in die Plattform eingebracht; ein Qualit\u00e4tstor vor jeder Freigabe in die Produktion ist geplant. Festo hat seine Code-Richtlinien hochgeladen, und die Plattform wendet sie beim Erzeugen von Code an. Das ist der unspektakul\u00e4re Teil, der f\u00fcr den Vorstand entscheidend ist: Die Plattform arbeitet im Entwicklungssystem des Kunden bis zum getesteten, transportfertigen Ergebnis \u2013 die Freigabe in die Produktion bleibt beim Kunden.<\/p>\n\n\n\n

Der Nutzennachweis (Proof of Value).<\/strong> Der Einstieg beginnt nicht mit einem begrenzten Funktionscheck, wie er in einem Proof of Concept \u00fcblich ist, sondern mit einem umfangreichen Proof of Value: Der Kunde nutzt alle Funktionen der Plattform auf seinem Entwicklungssystem. Innerhalb des ersten Monats zeigt sich die Produktivit\u00e4tssteigerung, und auf dieser Grundlage entscheidet das Unternehmen \u00fcber den weiteren Einsatz.<\/p>\n\n\n\n

Was diese f\u00fcnf Erfolgsfaktoren verbindet: Sie setzen voraus, dass das Team die Plattform annimmt. Dazu Weigle: \u201eEs gab keine Vorbehalte seitens der beteiligten Entwickler, ganz im Gegenteil: Das Team ist von der Plattform \u00fcberzeugt, weil sie Ressourcen f\u00fcr andere, dringendere Aufgaben freisetzt.\u201c Und an anderer Stelle: \u201eMein SAP-Team nutzt Nova als Hauptwerkzeug. Es ist eines der ersten Dinge, die sie morgens \u00f6ffnen, und eines der letzten, die sie abends schlie\u00dfen.\u201c Bei KION beschreibt es Saber Lamine, SAP Solution Architect, so: \u201eEs f\u00fchlt sich an, als h\u00e4tten wir ein ganzes zus\u00e4tzliches Team f\u00e4higer Kollegen eingestellt.\u201c<\/p>\n\n\n\n

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Warum ein generischer KI-Assistent nicht ausreicht<\/h2>\n\n\n\n

Die naheliegende Frage aus dem Vorstand lautet: Warum braucht es daf\u00fcr einen Spezialanbieter, wenn generische KI-Assistenten \u00fcberall verf\u00fcgbar sind? Die Antwort hat zwei Ebenen. SAP ist ein propriet\u00e4res \u00d6kosystem mit eigener Programmiersprache, eigenen Datenmodellen und jahrzehntealten Eigenentwicklungen \u2013 ein Sprachmodell von der Stange versteht diese Tiefe nicht. Und selbst wenn es sie verst\u00fcnde: Kein verantwortungsvolles Unternehmen schlie\u00dft ein ungesichertes KI-Modell direkt an das System an, das die Geh\u00e4lter auszahlt, Produktion und Logistik steuert, den Monatsabschluss erstellt und die Grundlage der Finanzberichterstattung bildet. Es braucht die Plattform dahinter \u2013 Berechtigungen, Kontrolle, Nachvollziehbarkeit, und die Garantie, dass das Wissen des Unternehmens beim Unternehmen bleibt und nicht zum Training fremder Modelle dient.<\/p>\n\n\n\n

Die Gr\u00f6\u00dfenordnung der Aufgabe l\u00e4sst sich an SAP selbst ablesen: Selbst der Hersteller brauchte f\u00fcr den Umbau seines eigenen, vollst\u00e4ndig bekannten Standardcodes auf die HANA-Architektur mehr als ein Jahrzehnt \u2013 nicht aus Nachl\u00e4ssigkeit, sondern weil die Aufgabe so gro\u00df ist. Bei den Kunden kommen 30 bis 40 Prozent und mehr an Eigencode hinzu, den niemand au\u00dfer ihnen kennt. Dass diese Aufgabe manuell nicht zu leisten ist, wusste die Branche lange. Dass sie mit agentischer KI zu leisten ist, zeigen die Kunden seit gut einem Jahr.<\/p>\n\n\n\n

Bemerkenswert ist die N\u00e4he zu SAP: Der Konzern ist \u00fcber seinen Investmentarm SAP.iO an Nova beteiligt, und die L\u00f6sung ist im SAP Store gelistet \u2013 dem Marktplatz, auf dem SAP nur Partnerl\u00f6sungen f\u00fchrt, die das Unternehmen gepr\u00fcft und f\u00fcr seine Kunden freigegeben hat, und auf den auch der eigene SAP-Vertrieb zur\u00fcckgreift, wenn er Kunden erg\u00e4nzende L\u00f6sungen empfiehlt. Die Logik ist einfach: Nova bewirkt genau das, was auch SAP will \u2013 Kunden, die schneller und mit weniger Ressourcen auf einer modernen S\/4HANA-Basis ankommen. Nova erg\u00e4nzt dabei SAPs eigene KI-Initiative Joule. Sie richtet sich an die Endanwender und steht vor allem in SAPs Cloud-Umgebungen zur Verf\u00fcgung; f\u00fcr ECC \u00f6ffnet SAP sie inzwischen Kunden, die den Weg in die Cloud eingeschlagen haben. Nova konzentriert sich vollst\u00e4ndig auf die Teams, die das System bauen, ver\u00e4ndern und betreiben, und arbeitet auch direkt auf ECC, das ein Gro\u00dfteil der SAP-Kunden bis heute einsetzt, im Mittelstand ebenso wie in global t\u00e4tigen Unternehmen. Dabei lassen sich mehrere ECC-Systeme zugleich anschlie\u00dfen und mit einem neuen S\/4HANA-System verbinden.<\/p>\n\n\n\n

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Drei Architekturen, zwei Welten, ein Team<\/h2>\n\n\n\n

Nova Intelligence wurde 2024 im Silicon Valley gegr\u00fcndet und bis Mai 2026 mit 40 Millionen Dollar finanziert. Was das Unternehmen von anderen KI-Anbietern unterscheidet, ist die Kombination aus zwei Wissenswelten, die sonst selten zusammenkommen \u2013 und die Erfahrung, Plattformen nicht nur zu nutzen, sondern zu bauen.<\/p>\n\n\n\n

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V. l. Emma Qian, Prof. Dr. Alexander Zeier, Sam Yang. Hier findet sich die Coverstory Mai 2026<\/span><\/a> \u00fcber Nova Intelligence, Agentic AI, SAP Clean Core und Brownfield versus Greenfield versus Cleanfield.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Mitgr\u00fcnderin und CEO Emma Qian kommt von Google DeepMind und Meta AI, wo sie KI-Systeme selbst entwickelt hat. Mitgr\u00fcnder und CTO Sam Yang hatte zuvor eine Finanzanwendung mit \u00fcber zwei Millionen Nutzern erfolgreich aufgebaut, bevor er Nova mitgr\u00fcndete.<\/p>\n\n\n\n

Mitgr\u00fcnder und Chief Scientist Prof. Dr. Alexander Zeier arbeitet seit 1992 mit SAP-Systemen \u2013 als R\/3 neu auf den Markt kam \u2013 und hat in dieser Zeit zwei Architekturen mitgebaut, die ver\u00e4ndert haben, wie Unternehmen funktionieren. Die erste war APO, SAPs L\u00f6sung f\u00fcr Supply Chain Management: Ab 1998 f\u00fchrte er sie, zun\u00e4chst in seiner Doktorarbeit, dann als Produktmanager, \u00fcber sieben Jahre hinweg mit zur Weltmarktf\u00fchrerschaft. Die zweite war HANA. Im April 2006 startete er das HANA-Projekt und leitete es bis 2012 als Stellvertreter von Hasso Plattner \u2013 die \u201eNew Architecture\u201c, die alle Unternehmensdaten in den Hauptspeicher holte und erstmals Transaktionen und Analysen in einer Datenbank vereinte. Acht erteilte Patente weisen ihn als Miterfinder der HANA-Plattform gemeinsam mit Hasso Plattner aus; das gemeinsam verfasste Buch wurde zum Referenzwerk der Technologie. HANA ist heute die Grundlage von S\/4HANA und damit jedes Systems, um das es in diesem Artikel geht. Danach war er \u00fcber elf Jahre bei Accenture f\u00fcr S\/4HANA-Transformationen verantwortlich, davon mehr als sieben Jahre als Global CTO der mit 85.000 Beratern weltweit gr\u00f6\u00dften SAP-Praxis \u2013 Hunderte Transformationen, kein einziges gescheitertes Projekt. Nova ist die dritte dieser Architekturen \u2013 und die mit dem gr\u00f6\u00dften Hebel: APO machte das Planungsmodell gemeinsam nutzbar, HANA die Daten, Nova das Wissen des Unternehmens \u2013 und macht daraus Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n

Zum F\u00fchrungsteam geh\u00f6rt au\u00dferdem Chief Customer Officer Justin Kershaw: zehn Jahre bei Cargill, dem gr\u00f6\u00dften Unternehmen in Privatbesitz der USA mit rund 165 Milliarden Dollar Umsatz, ab 2014 verantwortlich f\u00fcr das globale SAP-Programm, ab 2015 als CIO. In dieser Zeit hat er eines der gr\u00f6\u00dften SAP-Systeme der Welt modernisiert \u2013 und kennt die Entscheidung, um die es hier geht, aus der Perspektive dessen, der sie treffen musste.<\/p>\n\n\n\n

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Wie Innovationsf\u00fchrer Nova heute schon nutzen<\/h2>\n\n\n\n

Die Unternehmen in diesem Beitrag haben eines gemeinsam: Sie geh\u00f6ren zu den Innovationsf\u00fchrern, die modernste Technologie fr\u00fcher nutzen als andere. Das zahlt sich aus. Wer agentische KI heute in seiner SAP-Landschaft einsetzt, ist flexibler, hat die leistungsf\u00e4higeren Systeme und kann schneller auf Ver\u00e4nderungen reagieren. Bei Festo hat sich die Produktivit\u00e4t der SAP-Teams \u00fcber alle Aufgaben hinweg mehr als verf\u00fcnffacht. Bei KION sparen die SAP-Experten \u00fcber alle gemessenen Aufgaben hinweg im Schnitt 86 Prozent ihrer Arbeitszeit, und eine gesch\u00e4ftskritische Anwendung, die bereits optimiert war, l\u00e4uft heute um 400 Prozent schneller. Bei Haas Automation werden rund 80 Prozent der Kundenst\u00f6rungen inzwischen direkt von der Plattform diagnostiziert und gel\u00f6st.<\/p>\n\n\n\n

Fresenius, ein im DAX notierter Gesundheitskonzern, treibt eine mehrj\u00e4hrige Unternehmenstransformation voran, um Prozesse zu standardisieren, die Komplexit\u00e4t von Altsystemen in seiner IT-Landschaft zu reduzieren und auf SAP S\/4HANA umzusteigen. Nova Intelligence unterst\u00fctzt Teile dieser Transformation durch seine KI-Plattform.<\/p>\n\n\n\n

Wie sich die beiden etablierten Wege, Brownfield und Greenfield, auf neue Art verbinden lassen, zeigt ein konkreter Fall: ZEISS. Das Unternehmen ist der alleinige Lieferant der Optik f\u00fcr die EUV-Lithografiemaschinen von ASML, ohne die kein moderner KI-Chip gefertigt werden kann. Wer die Grundlage f\u00fcr die KI-Industrie liefert, hat gute Gr\u00fcnde, die Grundlage f\u00fcr die eigene KI-Plattform nicht dem Zufall zu \u00fcberlassen. ZEISS setzt Nova \u00fcber das gesamte SAP-Programm ein und nutzt dabei die ganze Bandbreite der Plattform. In Bereichen, deren Prozesse sich nur wenig ver\u00e4ndern, wird das bestehende System zum Ausgangspunkt und mit Nova modernisiert. Dort, wo das Gesch\u00e4ft grundlegend neu gestaltet wird, nimmt dieselbe Plattform das neue Prozessdesign auf und baut nur den Teil des Eigencodes, der ein Unternehmen wie ZEISS tats\u00e4chlich unterscheidet. Das ist die Antwort auf die Frage, wie viel vom Bestand und wie viel vom Neuen: je Bereich anders, mit einer Plattform.<\/p>\n\n\n\n

\u201eNach einer umfangreichen Pilotphase haben wir uns f\u00fcr den mehrj\u00e4hrigen Einsatz der agentischen KI-Plattform von Nova entschieden, weil sie unsere SAP-Modernisierung nach S\/4HANA schneller und kosteneffizienter macht und zugleich unseren laufenden Betrieb sicherer und zuverl\u00e4ssiger\u201c, sagt Carsten Trapp, CIO der ZEISS Gruppe. \u201eZuverl\u00e4ssiger, weil wir St\u00f6rungen im Betrieb schneller beheben. Sicherer, weil Nova Sicherheitsl\u00fccken im gesamten SAP-System findet und wir sie umgehend schlie\u00dfen k\u00f6nnen, bevor sie zum Risiko werden. Das ist f\u00fcr uns besonders wichtig, denn in der Halbleiter- und der Medizintechnik gelten f\u00fcr ZEISS sehr hohe Sicherheitsanforderungen. In der Modernisierung kombinieren wir Greenfield und Brownfield auf neuartige Weise: Je nach Bereich modernisieren wir den Bestand oder gestalten die Prozesse neu, mit derselben Plattform. Dieser Ansatz etabliert sich am Markt unter dem Namen Cleanfield, und wir setzen ihn als eines der ersten Unternehmen umfassend ein. Entscheidend ist f\u00fcr uns, dass Nova nicht bei der Dokumentation stehen bleibt: Die Plattform macht die bestehenden Prozesse f\u00fcr Fachbereich und IT verst\u00e4ndlich, erzeugt den Code, testet ihn und legt ihn unseren Mitarbeitern zur abschlie\u00dfenden Pr\u00fcfung vor. Die Entscheidung \u00fcber den Einsatz treffen wir. Deshalb setzen wir Nova heute breiter ein als geplant. Dar\u00fcber hinaus bauen wir mit Nova unseren KI-Wissenskern auf: das dokumentierte Wissen \u00fcber die Gesch\u00e4ftslogik, die uns unterscheidet. Das ist eine Investition in die Zukunft von ZEISS.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Hinter diesem Vorgehen steht ein Punkt, der in vielen Vorstandsdiskussionen zu kurz kommt: Nicht die Technik entscheidet \u00fcber den Wettbewerb, sondern das Prozessdesign \u2013 wie ein Unternehmen seine Abl\u00e4ufe gestaltet, wie schnell es sie ver\u00e4ndern kann, und ob das System dabei Werkzeug oder Hindernis ist. Eine Plattform, die neue Prozessentw\u00fcrfe direkt aufnimmt und ins System bringt, gibt dem Vorstand die Gestaltung der Prozesse selbst in die Hand.<\/p>\n\n\n\n

Weigle von Festo hat es auf den Punkt gebracht: H\u00e4tte er Nova fr\u00fcher gehabt, h\u00e4tte er seine S\/4HANA-Migrationen von Anfang an anders aufgesetzt. Wer heute beginnt, kann genau das tun.<\/p>\n\n\n\n

Was Nova von anderen L\u00f6sungen unterscheidet, l\u00e4sst sich am Ende in einem Satz sagen: Die Plattform versteht den gewachsenen Eigencode eines Unternehmens und die Prozesslogik von SAP zugleich \u2013 und erst beides zusammen erlaubt es, den Eigencode auf die Gesch\u00e4ftslogik zu reduzieren, die das Unternehmen tats\u00e4chlich unterscheidet, und sie in der modernen Zielarchitektur neu zu bauen. Das gilt \u00fcber den gesamten Lebenszyklus, vom Verstehen bis zum laufenden Betrieb.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Vorst\u00e4nde l\u00e4uft das Thema damit auf eine Entscheidung hinaus, die mit Technik wenig zu tun hat. Betrieb und Weiterentwicklung der Kernsysteme sind einer der gr\u00f6\u00dften Kostenbl\u00f6cke, die ein Unternehmen selbst beeinflussen kann \u2013 und der einzige, bei dem eine Investition zugleich Kosten senkt, das Gesch\u00e4ft beschleunigt und die Grundlage f\u00fcr die eigene KI schafft. Wer noch nicht modernisieren will, gewinnt mit derselben Plattform im laufenden Betrieb: bei jedem Ticket, jeder St\u00f6rung, jedem Test. Und die vier Kennzahlen, an denen sich der Erfolg dieser Investition messen l\u00e4sst, kann jede IT-Abteilung morgen liefern.<\/p>\n\n\n\n

Damit sind wir wieder bei dem Vorstand aus der schlaflosen Nacht. Die Investition, um die es geht, verantwortet er \u2013 nicht seine IT, nicht seine Berater. Was sich f\u00fcr ihn ge\u00e4ndert hat, ist die Antwort, die er auf diese Investition bekommen kann: mehr Ergebnis f\u00fcr dasselbe Geld, weniger Risiko, und ein Unternehmen, das seine Systeme schneller an den Markt anpasst als der Wettbewerb. Im n\u00e4chsten Lenkungsausschuss kann er die vier Kennzahlen verlangen. Zum ersten Mal seit drei Jahren wird die Antwort dann nicht die n\u00e4chste Verschiebung sein \u2013 sondern eine Entscheidung, die er selbst trifft.<\/p>\n\n\n\n

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