SAP: So lassen sich KI-Anwendungen On-Premise realisieren
Viele Unternehmen betreiben ihre SAP-Systeme weiterhin On-Premise und stehen vor der Frage, wie sie das Potenzial künstlicher Intelligenz nutzen können, ohne ihre bestehende IT-Landschaft grundlegend umzubauen. Brückentechnologien ermöglichen es, KI-Anwendungen und autonome Agenten schon heute direkt mit SAP-Daten und Geschäftsprozessen zu verbinden. Das eröffnet neue Möglichkeiten für eine schrittweise und kostengünstige Automatisierung komplexer Unternehmensabläufe.
Der DSAG-Investitionsreport 2026 zeigt, dass viele Unternehmen SAP weiterhin On-Premise betreiben. Die Transformation in die Cloud läuft deutlich langsamer, als es SAP geplant hatte. Die AI-Strategie von SAP setzt auf Joule als generativen KI-Assistenten. Als Cloud-Service geht Joule allerdings an der Realität vieler Unternehmen noch vorbei. Anwender stehen in einem hochdynamischen Umfeld vor der Frage, abzuwarten oder mit dem Einsatz von KI-Diensten im bewährten System vielleicht in der Sackgasse zu enden. SAP-Daten verwenden KI-Lösungen noch eher selten. Dabei geht aus der DSAG-Studie auch hervor, dass 43 % der Unternehmen bereits erste KI-Use-Cases umgesetzt haben. Sie bereiten vor allem Wissen aus Dokumenten auf, die schneller durchsucht werden können und eine Antwort in natürlicher Sprache ausgeben. Die Richtung gibt dabei der Einsatz von KI in Unternehmensprozessen vor: Business-AI-Anwendungen haben das Potenzial, die Produktivität deutlich zu steigern. Dabei ist das Ziel klar: Prozesse sollen in Agenten eingebettet werden, die mit operativen Business-Daten Änderungen weitgehend autonom anstoßen und durchführen können. Routinearbeiten sollen dann in KI-agentischen Workflows abgebildet werden. Dafür ist die Nutzung von SAP-Daten allerdings unerlässlich.
KI-agentische Workflows zwischen Zukunftsmusik und Realität
Die Euphorie rund um KI ist in der SAP-Community inzwischen der Frage nach dem Mehrwert gewichen. Wo Abfragen und Bilder generieren schon Standard sind, geht es in Zukunft um autonome KI-agentische Workflows. Dabei hat sich in der SAP-Community die Meinung verfestigt, dass KI-Anwendungen nur in der Cloud genutzt werden können. Tatsächlich müssen SAP-Anwender aber nicht auf S/4HANA oder die Cloud warten. Mit Brückentechnologien, wie dem Milliarum AI Construction Kit, lassen sich KI-Anwendungen und Agenten schon heute mit ABAP-basierter Technologie auch On-Premise realisieren und SAP-Daten nutzen. Damit können SAP-Kunden und SAP-Partner ihre Lösungen KI-ready ausstatten und die Brücke schlagen zwischen hochinnovativen und volatilen AI-Umgebungen und ihrer bewährten On-Premise-Landschaft. KI-Funktionen laufen in diesen Lösungen außerhalb des ERP-Kerns und greifen über definierte Schnittstellen sicher über Berechtigungen auf SAP-Daten zu. Dabei werden Geschäftsobjekte und Prozessdaten über standardisierte APIs verwendet, sodass die KI-Anwendungen unabhängig vom ERP betrieben werden können. Sie sind explizit auf die restriktive API-Policy der SAP ausgerichtet und lassen sich über einen OData-Service auch nahtlos in Joule integrieren, in die Cloud überführen oder hybrid nutzen. Dabei erlaubt es das Framework, schon in On-Premise Agenten zu entwickeln, die auf Basis von KI-Auswertungen Änderungsprozesse anstoßen können. Agenten können damit schon heute genutzt werden und sich im technologischen Fortschritt weiterentwickeln.
Kosten-Nutzen-Rechnung bremst KI-Integration in Unternehmen
Die größten Hürden auf dem Weg zur KI-Anwendung liegen weniger in der Architektur als vielmehr in der Skalierung auf komplexe Business-Prozesse. Der Einsatz großer Sprachmodelle kann insbesondere in komplexen und datenintensiven SAP-Prozessen schnell zu hohen Betriebskosten führen, obwohl der zusätzliche Nutzen zunächst noch begrenzt sein kann. Sprachmodelle verarbeiten Inhalte nicht direkt als Wörter, sondern zerlegen Texte mithilfe eines Tokenizers in sogenannte Tokens. Bereits umfangreiche Dokumente oder große Datenmengen können dadurch mehrere hunderttausend bis über eine Million Tokens erzeugen. Da für viele KI-Dienste sowohl die Eingabe- als auch die Ausgabetokens kostenpflichtig sind, können sich die Gebühren bei großen Datenmengen rasch summieren. So entstehen schon in frühen Anwendungsphasen schnell hohe Kosten, bevor ein entsprechender wirtschaftlicher Mehrwert erzielt wird. Aus diesem Grund lassen sich hochkomplexe SAP-Prozesse nicht eins zu eins auf KI-Modelle übertragen. Tokens sparen ist deswegen das Gebot der Stunde. Milliarum setzt deswegen auf einen bedarfsgesteuerten Funktionsaufruf: Statt große Datenbestände dauerhaft an ein Sprachmodell zu übergeben, werden SAP-Daten und Geschäftslogiken nur dann abgefragt, wenn sie für die jeweilige Aufgabe tatsächlich benötigt werden. Die KI muss die SAP-Prozesse somit nicht selbst „kennen“, sondern kann gezielt auf vorhandene Funktionen und Informationen zugreifen. Dadurch werden der Tokenverbrauch und die Betriebskosten reduziert, während gleichzeitig die bewährte SAP-Geschäftslogik erhalten bleibt.
Flexibel, offen und skalierbar: KI-Anwendungen in SAP umsetzen
Durch das Auslesen von Customizing-Daten sowie die Nutzung von SAP-Standardfunktionen lassen sich mit dem Milliarum AI Construction Kit auch komplexe, verkettete Business-Use-Cases abbilden. Unternehmen können den passenden LLM-Anbieter frei wählen oder LLMs selbst betreiben und je nach Anwendungsfall das wirtschaftlichste Modell einsetzen. Dabei sichert ein bedarfsgerechter Funktionsaufruf, dass ausschließlich die für den jeweiligen Use Case relevanten Daten an das Modell übergeben werden. Massenfunktionen ermöglichen dabei die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und schaffen die Voraussetzung für KI-gestützte Prozessautomation. Das offene Model Context Protocol (MCP) ermöglicht zudem die Integration in andere KI-Plattformen, wie ChatGPT oder Claude AI. Über 1000 vordefinierte Funktionen für zentrale SAP-Module wie FI, SD, MM, CO, PS und CS schaffen die Basis für die Umsetzung automatisierter Use Cases. Typische Einsatzszenarien reichen von Conversational-SAP-Zugriffen, bei denen Anwender etwa Lieferstatus, Preise oder FI-Belege per natürlicher Sprache abrufen, bis hin zu prozessualer Automatisierung, bei der KI gezielt SAP-Funktionen ausführt, etwa zur Beleganlage, zur Verarbeitung von Einkaufsprozessen oder zur Massenbearbeitung von Geschäftsdaten. So können etwa Rechnungen als PDF erstellt und anschließend automatisiert per Mail versendet werden. Ergänzend kommen dokumentenbasierte Use Cases hinzu, bei denen E-Mails, Rechnungen oder Lieferscheine extrahiert, validiert und in SAP-Strukturen überführt werden, sowie Support- und Entwicklungsanwendungsfälle, etwa zur Unterstützung von Key Usern oder Entwicklern durch kontextbezogene SAP-Informationen. So erhalten auch Anwender ohne tiefgehende SAP-Kenntnisse einfach und schnell Zugriff auf SAP-Daten und -Prozesse, beispielsweise im Callcenter oder Kundenservice bei Rückfragen zu Lieferaufträgen oder Preisen. Langwierige Schulungen entfallen und es wird neben der Einarbeitung auch viel Zeit in der Bearbeitung von Kundenanfragen eingespart. Reale Produktivitätsvorteile führen zu einem schnelle Return-on-invest.
Die Brücke zu selbstorganisierenden Geschäftsprozessen
Mit der Automatisierung komplexer Workflows schaffen diese Brückentechnologien die Grundlage für KI-basierte Agentensysteme, die Prozesse künftig zunehmend autonom ausführen. So schaffen Fertigungsunternehmen bereits in bestehenden On-Premise-Landschaften konkrete Mehrwerte und gleichzeitig die technologische Basis für die nächste Generation KI-gestützter Agentensysteme und Agent-to-Agent-Kommunikation. Sie ermöglicht in Zukunft die Kopplung spezialisierter KI-Agenten, die jeweils klar abgegrenzte Aufgaben innerhalb eines Prozesses übernehmen. Dabei interagieren mehrere Agenten miteinander, beispielsweise ein Beschaffungsagent, ein Logistikagent und ein Finanzagent. Sie greifen jeweils auf eigene Daten, Werkzeuge und SAP-Funktionen zu. Diese Agenten können sich gegenseitig Aufträge übergeben, Zwischenergebnisse validieren und bei Bedarf weitere Agenten in den Prozess einbinden. Dadurch entstehen in Zukunft dynamische, selbstorganisierende Prozessketten, in denen nicht mehr ein zentrales System jede Entscheidung trifft, sondern spezialisierte KI-Einheiten koordiniert zusammenarbeiten. Das ermöglicht eine deutlich höhere Flexibilität bei komplexen, variantenreichen Geschäftsprozessen, reduziert Integrationsaufwand zwischen Systemen und schafft die Grundlage für adaptive, kontextabhängige Prozesssteuerung über System- und Organisationsgrenzen hinweg.
Zuerst veröffentlicht unter https://industrieanzeiger.industrie.de/management/it/sap-so-lassen-sich-ki-anwendungen-on-premise-realisieren/
