{"id":167523,"date":"2026-10-30T09:11:23","date_gmt":"2026-10-30T08:11:23","guid":{"rendered":"https:\/\/e3mag.com\/?p=167523"},"modified":"2026-10-30T09:11:25","modified_gmt":"2026-10-30T08:11:25","slug":"sap-projektwissen-on-demand-ki-nutzungsversprechen-fuer-sap-landschaften","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/sap-projektwissen-on-demand-ki-nutzungsversprechen-fuer-sap-landschaften\/","title":{"rendered":"SAP-Projektwissen on demand: KI-Nutzungsversprechen f\u00fcr SAP-Landschaften"},"content":{"rendered":"\n

Deutschland steht vor einem erheblichen Know-how-Verlust. Nach Berechnungen des Statistischen Bundesamts werden bis 2040 rund 13 Millionen Erwerbspersonen das gesetzliche Rentenalter \u00fcberschritten haben. Das entspricht 30 Prozent der heutigen Erwerbspersonen. Damit geht auch ein \u00fcber Jahrzehnte aufgebautes Erfahrungswissen verloren. Deloitte spricht bereits von einem \u201eKnowledge Exodus\u201c.<\/p>\n\n\n\n

Einer eigenen Erhebung zufolge erfassen und dokumentieren 92 Prozent der befragten Unternehmen das Wissen ihrer kurz vor dem Ruhestand stehenden Mitarbeiter nicht konsequent. Kritisches Wissen verbleibt deshalb h\u00e4ufig weiterhin in den K\u00f6pfen einzelner Experten statt in den Systemen. Gartner sieht ebenfalls ein wachsendes \u201eExpertise Gap\u201c durch Ruhest\u00e4nde und technologischen Wandel und empfiehlt den Unternehmen, dringend ihren Wissenstransfer als kontinuierlichen Prozess zu organisieren.<\/p>

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Auch f\u00fcr viele \u00fcber Jahre aufgebaute SAP-Landschaften ist das kritisch, denn auch hier steckt ein Gro\u00dfteil des Know-hows in den K\u00f6pfen erfahrener Entwickler und Berater. Zumeist wird diesem Problem mit umfangreichen Dokumentationen und Personalredundanz begegnet, doch das Problem dabei ist der Informationsabruf: Sich erst durch einen Berg an Unterlagen zu k\u00e4mpfen, nur um ein kleines Programm zu verstehen, ist nicht nur m\u00fchsam, sondern auch zeit- und kostenintensiv. Generative KI er\u00f6ffnet nun die M\u00f6glichkeit, einen Teil dieses Erfahrungswissens nicht nur zu dokumentieren, sondern unmittelbar im Entwicklungsprozess verf\u00fcgbar zu machen.<\/p>\n\n\n\n

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Wissen hat mehrere Ebenen<\/h2>\n\n\n\n

Bei KI-gest\u00fctzter Softwareentwicklung im SAP-Umfeld greifen drei Ebenen ineinander:<\/p>\n\n\n\n

Allgemeines Wissen des KI-Modells:<\/strong> Ein Sprachmodell kennt Programmiersprachen, typische Softwarearchitekturen und viele verbreitete Entwicklungsmethoden. Es kann Code erzeugen, erkl\u00e4ren oder pr\u00fcfen und kennt zahlreiche \u00f6ffentlich dokumentierte Vorgehensweisen. Dieses Wissen ist jedoch allgemein. Das Modell wei\u00df zun\u00e4chst weder, welche Software ein bestimmtes Unternehmen einsetzt, noch wie dort Prozesse organisiert oder Anwendungen individuell angepasst wurden.<\/p>\n\n\n\n

SAP-spezifisches Wissen:<\/strong> Dar\u00fcber liegt das Wissen \u00fcber die SAP-Welt. SAP erg\u00e4nzt generative KI deshalb um eigene Informationen und Funktionen, beispielsweise in Joule for Developers. Damit kann die KI SAP-spezifische Entwicklungsregeln ber\u00fccksichtigen oder bei einer S\/4-Transformation bestehende Eigenentwicklungen analysieren und anpassen. Diese Schicht kennt also die technischen Regeln und Besonderheiten von SAP \u2013 aber noch nicht die Besonderheiten einer bestimmten SAP-Installation bei einem Kunden.<\/p>\n\n\n\n

Kunden- und Projektwissen:<\/strong> Diese dritte Schicht entsteht erst im jeweiligen Unternehmen. Dazu geh\u00f6ren eigene Definitionen, individuelle Erweiterungen, Schnittstellen, Entwicklungsstandards und Entscheidungen, die in fr\u00fcheren Projekten getroffen wurden. Auch die Frage, warum ein bestimmter Prozess vor Jahren genau so umgesetzt wurde, geh\u00f6rt dazu. Dieses Wissen kann weder SAP noch ein neues, leistungsf\u00e4higeres Sprachmodell automatisch kennen, denn es entstammt der konkreten Kunden- und Projekthistorie.<\/p>\n\n\n\n

Die dritte Ebene ist f\u00fcr SAP-Anwender besonders bedeutend. W\u00e4hrend SAP das allgemeine technologische und fachliche Fundament liefert, erweitern Beratungsh\u00e4user wie Abat diese Basis um das Wissen, wie die jeweilige SAP-Landschaft bei einem Kunden konkret eingerichtet ist.<\/p>\n\n\n\n

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Projektwissen in maschinenlesbarer Form<\/h2>\n\n\n\n

Der SAP-Dienstleister Abat hat daf\u00fcr einen eigenen Ansatz entwickelt, bei dem ein Gro\u00dfteil des Entwickler- und Beratungswissens in einer maschinenlesbaren Form abgelegt wird. Das erfolgt mit zwei Wissensebenen: Die erste besteht aus den sogenannten Skills. Dahinter stehen Markdown-Dateien, in denen Entwickler Regeln und Erfahrungen so beschreiben, dass sie vom Development Assistant automatisch ber\u00fccksichtigt werden k\u00f6nnen. Dazu geh\u00f6rt fachliches Entwicklungswissen ebenso wie das KI-Verhalten: Fehlen Informationen, soll der Assistent nachfragen, statt eine vermeintlich plausible Antwort zu erfinden. Wissen, das fr\u00fcher \u00fcber Schulungen, Wikis oder pers\u00f6nliche Weitergabe verbreitet wurde, flie\u00dft jetzt unmittelbar in die Entwicklung ein. Neue Erkenntnisse aus den Projekten wiederum werden in die Skills zur\u00fcckgef\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

Die zweite Ebene ist eine von Abat selbst betriebene Embedding- bzw. Vektordatenbank. Dort l\u00e4sst sich umfangreicheres Unternehmens- und Kundenwissen hinterlegen: Dokumentationen, Begriffe, projektspezifische Besonderheiten oder Informationen dar\u00fcber, wie bestimmte Prozesse konkret ablaufen. Diese Datenbank kann mit unterschiedlichen Sprachmodellen verbunden werden. Damit entsteht eine strategisch wichtige Trennung: Das \u00fcber viele Jahre aufgebaute Entwicklungs- und Kundenwissen \u2013 also eines der wichtigsten Unternehmens-Assets \u2013 verbleibt weiterhin im Unternehmen. Trotzdem kann man an der technologischen KI-Entwicklung teilnehmen, denn das darunter befindliche Sprachmodell ist jederzeit austauschbar.<\/p>\n\n\n\n

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Entwicklungsleitplanken<\/h2>\n\n\n\n

Besonders greifbar wird der Ansatz bei SAP-spezifischen Regeln. Abat hinterlegt beispielsweise Skills f\u00fcr RAP-Entwicklung, Clean Core oder Hana-kompatibles Coding. Hinzu kommen eigene Standards zu Modularit\u00e4t, Schnittstellen oder Wartbarkeit. Damit ver\u00e4ndert sich die Funktion dieser Informationen.<\/p>\n\n\n\n

Eine Clean-Core-Vorgabe steht nicht mehr nur in einem Architekturpapier, das ein Entwickler kennen muss. Sie kann als maschinenlesbare Leitplanke unmittelbar in die Code-Erzeugung einflie\u00dfen. Bei S\/4-Conversions k\u00f6nnen Regeln beispielsweise ber\u00fccksichtigen, welche \u00e4lteren Abap-Konstrukte unter Hana problematisch sind. Auch SAP verfolgt diese Richtung weiter. Die Roadmap sieht unter anderem KI-Unterst\u00fctzung bei Clean-Core-relevanten ATC-Findings sowie agentische Funktionen f\u00fcr Abap vor.<\/p>\n\n\n\n

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F\u00fcr die SAP-Anwender ist das besonders interessant, weil neue Entwicklungen fast immer auf bestehende Erweiterungen und kundenspezifische Regeln treffen. Je mehr davon maschinenlesbar vorliegt, desto weniger h\u00e4ngt die Qualit\u00e4t vom spezifischen Wissen des Entwicklers ab.<\/p>\n\n\n\n

Maschinenlesbares Wissen ist allerdings nicht automatisch richtiges Wissen. Auch hier gilt: \u201eGarbage in, garbage out.\u201c Eine veraltete Dokumentation wird vielleicht gelegentlich falsch interpretiert. Eine fehlerhafte maschinenlesbare Regel kommt dagegen bei jeder passenden Aufgabe erneut zur Anwendung und kann schwerwiegende Folgen verursachen.<\/p>\n\n\n\n

Umgekehrt muss der Wissensstand auch kontinuierlich erweitert werden. Bei Abat wird Neues von den Entwicklern zun\u00e4chst ausprobiert, bevor daraus eine allgemeine Regel wird. Erst wenn eine Idee ausgiebig getestet und vom verantwortlichen \u201eGatekeeper\u201c freigegeben wurde, erfolgt der zentrale Roll-out. Je st\u00e4rker also die Entwicklung automatisiert wird, desto wichtiger werden klare Zust\u00e4ndigkeiten und Kompetenzen f\u00fcr Pflege und Freigabe.<\/p>\n\n\n\n

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Transition zum Wissensproblem<\/h2>\n\n\n\n

F\u00fcr die CIOs der SAP-Anwender liegt der Nutzen vor allem in der Kontinuit\u00e4t. Kommen neue Entwickler in ein Projekt, steht ihnen ein Teil dieses Projektwissens \u00fcber den Development Assistant unmittelbar zur Verf\u00fcgung. Hinzu kommt ein Unterschied zum klassischen Wissenstransfer: Maschinenlesbares Wissen l\u00e4sst sich vervielf\u00e4ltigen. Wird eine Regel verbessert oder ein Fehler einmal in der Wissensbasis korrigiert, steht die \u00c4nderung allen damit arbeitenden Instanzen zur Verf\u00fcgung. Ein neuer Mitarbeiter muss dagegen erst eingearbeitet und geschult werden. Gerade in gro\u00dfen SAP-Projekten mit wechselnden Teams kann aus dieser Kopierbarkeit ein erheblicher Vorteil entstehen.<\/p>\n\n\n\n

Aber nicht nur Menschen bauen das Wissen \u00fcber eine vorgegebene SAP-Installation aus, sondern auch die Entwicklungsumgebung selbst. Das erleichtert \u00dcbergaben, reduziert die Abh\u00e4ngigkeit von einzelnen Experten und macht einen Teil des bislang personengebundenen Projektwissens dauerhaft verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n

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H\u00e4rtetest im SAP-Bestand<\/h2>\n\n\n\n

Wie relevant das werden kann, zeigt ein aktuelles Abat-Projekt. Ausgangspunkt ist eine bestehende SAP-Landschaft mit sehr viel Code, den das neue Team nicht selbst geschrieben hat \u2013 also eine Situation, wie sie bei vielen SAP-Anwendern Alltag ist. Beim ersten von sieben Arbeitspaketen lag der Aufwand mehr als 50 Prozent unter der urspr\u00fcnglichen Sch\u00e4tzung.<\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend der Arbeit sammelt der Development Assistant zunehmend Kontext \u00fcber das vorhandene System und verbessert damit das eigene Wissen. Sp\u00e4ter wurde von diesem System ein Fehler gemeldet. Daraufhin bekam der Entwickler vom Assistenten einen Hinweis, wo er ansetzen soll, und der Fehler konnte schnell behoben werden.<\/p>\n\n\n\n

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Wissen als strategisches Asset<\/h2>\n\n\n\n

Mit wachsendem KI-Einsatz wird neben dem Modell der Kontext immer bedeutender. F\u00fcr die CIOs wird strategisches Wissensmanagement wichtiger: Erfahrungswissen muss so erfasst und gepflegt werden, dass es auch nach Personalwechseln oder Provider-Transitions verf\u00fcgbar bleibt. F\u00fcr die SAP-Anwender entsteht damit ein neues Asset. Nicht nur der Code z\u00e4hlt, sondern auch die maschinenlesbare Repr\u00e4sentation dessen, warum Prozesse, Code und Architektur so aussehen, wie sie aussehen. Aus einer gewachsenen SAP-Landschaft wird ein maschinenlesbares Ged\u00e4chtnis. Perspektivisch geht der Ansatz weit \u00fcber Coding hinaus. Abat experimentiert derzeit damit, auch Spezifikationen, Entscheidungen, Protokolle und Glossare einzubinden. Neue Teammitglieder k\u00f6nnten sich den bisherigen Projektverlauf dann gezielt \u00fcber Fragen erschlie\u00dfen, statt gro\u00dfe Mengen historischer Dokumentation zu lesen.<\/p>\n\n\n\n

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Zum Partnereintrag:<\/p>\n\n\n\n

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Generative KI kann mehr als nur Code erzeugen: Sie kann auch \u00fcber Jahre gewachsenes SAP-Projektwissen direkt nutzbar machen. Das erleichtert Transition und Wartung, verlangt aber klare Regeln f\u00fcr Pflege, Qualit\u00e4t und Freigabe.<\/p>\n","protected":false},"author":5888,"featured_media":167525,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,45418],"tags":[453,18323,44086,45508,441,43655,45510,626,236,25047,44866,44794,45214,45509],"coauthors":[45506],"class_list":["post-167523","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag-26-11","tag-abap","tag-abat","tag-clean-core","tag-development-assistant","tag-fachkraeftemangel","tag-generative-ki","tag-joule-for-developers","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-sap","tag-sap-s-4hana","tag-sap-entwicklung","tag-vektordatenbank","tag-wissensmanagement","tag-wissenstransfer","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-18x8.jpg",18,8,true],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-600x450.jpg",600,450,true],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/2611_bu_abat-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

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