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Von Sascha Siepe, Partner – Client Partner Public Sector - Service Area Leader SAP Consulting und Rouslan Ralf Balayan, Managing Consultant - SAP@AI SCM

SAP-Software ist das Herzstück vieler Unternehmen. Sie umfasst die wichtigsten unternehmerischen Prozesse und Daten.

Mit der fortschreitenden Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und dem aktuellen Durchbruch der Generativen KI, verändert sich auch der SAP-Kontext massiv. Durch die neuen Möglichkeiten der Mensch-Maschine-Interaktion können unter anderem enorme Effizienzsteigerungen erzielt, Ressourcen eingespart und das Wissensmanagement optimiert werden.

Um die Potenziale der KI auch bei SAP-Anwendungen optimal zu nutzen, setzen wir bei IBM auf eine enge Zusammenarbeit mit unseren Ökosystempartnern sowie die ständige Weiterbildung unserer SAP Berater_innen im Bereich der Künstlichen Intelligenz.

Der Gamechanger: Auswertung unstrukturierter Daten mit KI

In der Vergangenheit wurden überwiegend strukturierte Daten in der SAP-Software abgebildet. Künstliche Intelligenz ist in der Lage, auch unstrukturierte Daten – wie Audio, Bild oder Video – auszuwerten und in die SAP-Geschäftsprozesse zu integrieren. Dadurch, dass Dateninput und -output nun auch über die menschliche Sprache möglich ist, wird die Kommunikation zwischen Nutzenden und der KI-SAP-Kombination stark vereinfacht. So ist es in vielen Fällen nicht mehr notwendig, Code zu schreiben oder besondere Befehle zu nutzen, um SAP-Anwendungen zu verwenden.

Die Visualisierung von Daten, Entscheidungshilfen oder automatisch ausgelösten Prozessen kann vom System intelligent kommentiert und dem Menschen in einem selbst gewählten Design zur Verfügung gestellt werden.

KI-optimierte SAP Anwendungen in der Praxis

Wie SAP-Prozesse durch KI optimiert werden, lässt sich beispielsweise am Supply Chain Management abbilden.

Durch die Implementierung von KI-Microservices – sogenannten „Side-by-Side“-Extensions – werden Prozessdomänen entweder automatisiert oder die Nutzer_innen erhalten intelligente Empfehlungen für die Durchführung oder Korrektur von Prozessen.

Wichtige Anwendungsbereiche im Supply Chain Management sind unter anderem diese:

• Automatisierte und intelligente Scanprozesse im Warenein- und -ausgang. So können zum Beispiel einzelne Materialien erkannt und auf Mängel überprüft werden. Auch die SAP-Materialnummern werden mit Hilfe der KI ebenfalls automatisch zugeordnet.
• Überwachung und Optimierung von Warenflüssen im Lager. Gabelstapler und Kisten werden intelligent erkannt und ihre Bewegungsabläufe ausgewertet. Dadurch kann die Routenführung im Lager optimiert werden.
• Handlungsempfehlungen für Endanwender_innen. KI-Expertensysteme können Erfahrungswissen mit aktuellen Daten abgleichen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten. Anwender_innen können dadurch schnellere und bessere Entscheidungen treffen.
• Internes Wissensmanagement. Die KI kann Expertenwissen lernen, um Entscheidungen und Empfehlungen zu geben oder SAP-Prozesse automatisch zu starten. Mitarbeiter müssen nicht mehr alle Lösungswege kennen und bewerten.
• Trendanalysen. Beispielsweise können Reklamationen erfasst und mit früheren Daten abgeglichen werden, um zukünftige Reklamationen zu vermeiden.

Generative KI als transformativer Ansatz

Mit der Einführung von Chat GPT erlebte das Feld der generativen KI bei der breiten Masse der Anwendenden ihren Durchbruch im Frühjahr 2023. Hierbei werden sogenannte Foundation Models eingesetzt. Diese Modelle können entweder aus dem Open-Source-Kosmos bereits fertig trainiert genutzt, für eigene Anwendungsfälle modifiziert oder neu trainiert werden. Foundation Models sind aufgrund der großen Datenmengen generalistischer einsetzbar als klassische KI-Anwendungen. Sie können Daten verstehen, zusammenfassen und auf dieser Basis sogar neue Inhalte generieren. Generative KI verändert auch das Arbeiten im SAP-Kontext.

Anwendungsfälle im SAP-Kontext durch Generative KI sind ganzheitlicher über Prozessdomänen hinweg zu betrachten. Zum Beispiel können SAP-System-Einstellungen (Customizing, Tabelleneinträge etc.) automatisch durchgeführt und dazugehörige technische und funktionale Spezifikationen erstellt werden. Ein weiterer Anwendungsfall ist das Verstehen von Support-Tickets zu einem SAP-System und das Generieren von Lösungsvorschlägen selbst dann, wenn das gleiche Problem noch nie aufgetreten ist. Generative KI auch in der Lage, 3D-Fabriken- und Lagerpläne zu generieren und in das SAP-System zu überführen.

KI als zentrales strategisches Ziel der IBM

In den kommenden Jahren werden noch viele weitere Nutzungsfelder für KI erschlossen. Insbesondere die vollumfängliche Nutzung von Foundation-Modellen wie dem IBM-eigenen watsonx wird zahllose Use Cases und einen enormen Business Value für Kunden eröffnen.

Dieses Potenzial spiegelt sich auch in der Partnerschaft zwischen SAP und IBM wider: SAP implementiert watsonx in seine Kernprodukte, um direkt in der SAP-Software KI-Komponenten für ausgewählte Anwendungsfälle nutzbar zu machen. Innerhalb der IBM SAP DACH Practice legen wir einen dementsprechend starken Fokus auf die Integration von KI in das SAP-Umfeld, um die maximale Prozesseffizienz, Ressourceneinsparungen und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

Neben der Implementierung der technischen Komponenten geht es vor allem darum, uns alle fit zu machen für die Zukunft mit der KI. In der Praxis bedeutet das für alle Mitarbeitenden: Training, Training, Training. Wir haben sowohl auf globaler Ebene verpflichtende Schulungen im Bereich der Generativen KI als auch regionale Weiterbildungsevents und -materialien für die jeweiligen Märkte und Practices.

Dies ist eine spannende Zeit für alle SAP-Consultants – vielleicht sogar die beste bisher. Wir freuen uns, die Zukunft dieses Arbeitsfeldes mitzugestalten.