SAP verpasst seiner Unternehmenssoftware mit Industry AI einen neuen Anspruch: Branchenprozesse sollen nicht mehr nur vorgeschlagen, sondern von Agenten selbst zu Ende geführt werden. Sieben Domänen bilden den Anfang, von der Anlagenwartung bis zur Freigabe von Arzneichargen. Das eigentliche Wagnis liegt jedoch weniger im Modell als im Vertriebsweg.
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SAP Industry AI heißt das Paket, mit dem der Walldorfer Konzern den Sprung von der Empfehlung zur Ausführung schaffen will. Ein Beispiel aus der Ankündigung: Statt einem Disponenten den drohenden Ersatzteilmangel nur zu melden, wählt die Software den Lieferanten und stößt die Bestellung selbst an. Der Anspruch reicht damit deutlich weiter als der Assistent Joule, der bisher vor allem zuarbeitet.
Das Wichtigste in Kürze
- SAP bündelt seine branchenspezifische KI als Industry AI und zielt auf autonome Ausführung statt bloßer Vorschläge.
- Sieben Domänen bilden den Start, darunter Anlagenverwaltung, regulierte Fertigung und Unified Commerce.
- Das Novum ist ein Trupp eingebetteter Ingenieure, der ungelöste Kundenprobleme in verkaufbare Agenten übersetzt.
- Für regulierte Abläufe rücken der EU AI Act und die Pflicht zur menschlichen Aufsicht in den Vordergrund.
Was unterscheidet Industry AI vom nächsten Copiloten?
Autonome Ausführung ist der Kern des Versprechens. Wo ein Copilot eine Empfehlung formuliert, soll Industry AI eine ganze Prozesskette abarbeiten, mit branchenspezifischer Logik, passenden Datenmodellen und den geltenden Vorschriften direkt eingebaut. Nach eigener Darstellung erdet SAP diese Agenten im vorhandenen System of Record, also in den Stammdaten und Ontologien, die ohnehin im ERP liegen.[1]
Sieben Domänen markieren den Anfang, von der Anlagenverwaltung über die regulierte Fertigung bis zum Umsatzwachstum und Unified Commerce. Die Beispiele bleiben handfest: Ein Händler justiert Bestände und Aktionen anhand simulierter Szenarien, ein Pharmahersteller automatisiert die Chargenfreigabe. Grundlage ist die SAP Business AI Platform.
Was bringt das Forward-Deployed-Engineering-Modell?
Eingebettete Ingenieure sind der eigentliche Bruch mit dem alten SAP. Der Konzern setzt Datenwissenschaftler und KI-Entwickler direkt beim Kunden ein, um Probleme zu lösen, für die es noch kein fertiges Produkt gibt. Aus diesen Einsätzen entstehen dann standardisierte Agenten, die SAP breit weiterverkaufen will.
Bei Palantir abgeschaut wirkt die Idee der Forward-Deployed Engineers, die seit Jahren maßgeschneiderte Software vor Ort bauen. „Wir werden geradezu besessen von den Problemen unserer Kunden“, sagt Dominik Metzger, President Industry AI bei SAP.
Der Agenten-Sog erfasst gerade die gesamte Unternehmenssoftware. Salesforce macht Claude zur Oberfläche für sein CRM, und selbst im Handel holt Rewe KI-Agenten in die Warenwirtschaft, wenn auch unter strenger Governance. Dass ein Produktkonzern dafür ein Beraterheer aufbaut, erinnert an IBMs Umbau der eigenen Beratung auf OpenAI.
Der eigentliche Hebel liegt nicht im Sprachmodell, sondern im Zugriff auf die Stammdaten. Genau dort sitzt SAP seit Jahrzehnten, und genau das macht die Agenten so schwer austauschbar.
— Markus Seyfferth, Chefredakteur Dr. Web
Was bedeutet das für SAP-Kunden im DACH-Raum?
Regulierte Prozesse sind der heikle Teil. Eine autonome Chargenfreigabe in der Pharmaproduktion oder die selbsttätige Anlagenwartung fällt schnell unter die Hochrisiko-Kategorien des EU AI Act, samt Pflicht zur menschlichen Aufsicht und Transparenz. Für Joule hatte SAP diese Transparenzpflichten bereits angekündigt, für ausführende Agenten wiegen sie schwerer.
Drei Prüfschritte lohnen sich vor jedem Pilotprojekt. Klären Sie zuerst, welche Prozesse tatsächlich ohne Freigabeschleife laufen sollen. Ebenso gehört die AI-Act-Einstufung des Anwendungsfalls früh auf den Tisch. Und das Kostenmodell verdient einen zweiten Blick, denn ein Ingenieur vor Ort wird wie Beratung abgerechnet, nicht wie eine Lizenz. Den größeren Rahmen zur Debatte um autonome Systeme bündelt unsere Übersicht zur künstlichen Intelligenz.
Quelle
[1] SAP News Center: „SAP’s New Industry AI Portfolio Tackles the Hardest Challenges Faced by Enterprises“
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