Die Implementierung von SAP-Business-AI-Lösungen wird zu einem entscheidenden Faktor für die digitale Transformation vieler Unternehmen, die mit SAP-Systemen arbeiten. Trotz der zunehmenden Verfügbarkeit von KI-basierten Lösungen, die vom Hersteller bereitgestellt werden, stellen sich viele Unternehmen nach wie vor die grundlegende Frage: „Lohnt sich die Investition in SAP Business AI überhaupt?“ Um eine aussagekräftige Antwort auf diese wichtige und berechtigte Frage zu erhalten, ist eine umfassende Analyse vor der Implementierung erforderlich. Im Mittelpunkt steht dabei die Bewertung des Geschäftswerts und der potentiellen Kapitalrendite (ROI vom engl. Return on Investment).
Wenn man diesen Prozess durchführt, führt das dazu, dass die implementierte Technologie mit messbaren Geschäftszielen übereinstimmt und potentielle Ausgaben in strategische Investitionen umwandelt. Eine genaue Bewertung des Geschäftswerts hilft dabei, Bereiche zu ermitteln, in denen Künstliche Intelligenz den größten Nutzen bringen kann, und schafft so die Grundlage für eine erfolgreiche und wertschöpfende Implementierung.
Die fundamentale Bedeutung der Analyse vor der Implementierung
Die Analyse vor der Implementierung stellt eine wesentliche Planungsphase jedes KI-Projekts in einer SAP-Umgebung dar. Ihr Hauptziel besteht darin, über den technologischen Hype hinauszugehen und das Projekt vielmehr in einer soliden Geschäftsrealität zu verankern. Eine solche strategische Bewertung führt dazu, dass jede Phase der Implementierung mit quantifizierbaren Ergebnissen einhergeht und einen echten Mehrwert für das Unternehmen mit sich bringt.
Die Hauptziele dieser Analyse umfassen die folgenden Aspekte:
- Ermittlung von Prozessen mit hohem Wert: Das erste Ziel der Analyse besteht darin, bestimmte Geschäftsbereiche zu benennen, in denen KI den höchsten Ertrag einbringen kann, sei es durch Kosteneinsparungen, Produktivitätssteigerungen oder neue Einnahmequellen.
- Bewertung der Datenbereitschaft: KI-Modelle können nur so wertvoll sein wie diejenigen Daten, mit denen sie trainiert werden. Diese Phase umfasst die Bewertung der Qualität, Verfügbarkeit und Konsistenz der Daten, die zur Unterstützung der vorgeschlagenen KI-Lösung erforderlich sind.
- Bestimmung der aktuellen und der angestrebten Systemarchitektur: Die Lösungsvorschläge unterscheiden sich je nachdem voneinander, ob der Kunde SAP-Produkte auf Basis von Public Cloud-, Private Cloud- oder On-Premise-Lösungen nutzt.
- Festlegung messbarer Geschäftsziele: Unklare Zielsetzungen führen auch zu unklaren Ergebnissen. Mit der Analyse werden konkrete, messbare Indikatoren (KPIs) festgelegt, die zur Messung des Projekterfolgs herangezogen werden.
- Schätzung der Kosten, Vorteile und Risiken: In dieser Phase wird eine detaillierte Finanz- und Betriebsprognose erstellt, die ein klares Bild der erforderlichen Investitionen, der zu erwartenden Vorteile und der potentiellen Hindernisse zeichnet.
- Erstellung eines grundlegenden ROI-Modells: Dieses vorläufige Modell liefert eine datengestützte Begründung für die Investition und ermöglichst es den Stakeholdern, eine fundierte Entscheidung zu treffen.
In Hinblick auf SAP Business AI ist es von entscheidender Bedeutung, fortschrittliche Funktionen und Lösungen an die technischen Möglichkeiten der Systeme und die tatsächlichen Geschäftsanforderungen anzupassen. Erst dadurch wird sichergestellt, dass die Lösung nicht nur stabil und technologisch fortschrittlich, sondern auch praktisch und wirkungsvoll ist.
SAP-Business-AI-Tools für Cloud- und On-Premise-Systeme
Die Bandbreite an Möglichkeiten zur Deckung der kundenspezifischen Anforderungen lässt sich je nach Systemarchitektur in mehrere Lösungskategorien unterteilen:
1. Cloudbasierte Systeme
Im Falle von cloudbasierten SAP-Lösungen wie SAP S4/HANA, SAP SuccessFactors, SAP Ariba und SAP Extended Warehouse Management können Sie auf vom Hersteller vorgefertigte Agenten zurückgreifen, deren Auflistung in Form eines
Diese Liste wird ständig erweitert. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels sind 346 Agenten und KI-Funktionen für verschiedene SAP-Produkte verfügbar.
Dazu zählen beispielsweise der Agent SAP S/4HANA Cloud Private Edition, transportation management, goods receipt. Er optimiert die Bearbeitung von Wareneingängen und Lieferscheinen bzw. Versanddokumenten deutlich und beseitigt Fehler bei der Dateneingabe. Der Agent erkennt Anomalien, welche die Validierung von Transportaufträgen verlangsamen können, und automatisiert die Erfassung wichtiger Informationen aus Papier-Transportdokumenten und deren Verbuchung im System, wodurch die Bearbeitungszeit verkürzt wird.
Die Beschreibung des jeweiligen Agenten enthält Informationen zu seinem geschäftlichen Nutzen.
In diesem Fall sind dies die folgenden Nutzenvorteile:
- 50 % Reduzierung der für die Bearbeitung von Liefer-/Versanddokumenten anfallenden Kosten bei einer Verringerung der Bearbeitungszeit für Dokumente mit Anomalien von einer Stunde auf 30 Minuten,
- 40 % Reduzierung der für Lkw-Stillstandzeiten auf dem Hof bei Spediteuren anfallende Kosten, wenn als Maßstab die Kosten für die Stillstandzeit eines Lkw pro Stunde zugrunde gelegt werden.
Quelle: SAP S/4HANA Cloud Private Edition, transportation management, goods receipt processing
Quelle: SAP S/4HANA Cloud Private Edition, transportation management, goods receipt processing
SAP hat für diese Agenten dedizierte Kennzahlen erstellt, die das Potential von Vorteilen und Kosten messen und vorläufige Annahmen für die bei der Implementierung zu erwartenden Wertänderungen dieser Kennzahlen festlegen. Dadurch erhalten die Systembenutzer einen unmittelbaren Anhaltspunkt zu den Erwartungen hinsichtlich der potentiellen Vorteile dieser Investition.
Diese Berechnungen werden mit der tatsächlichen Situation des Kunden abgeglichen, die Aspekte wie aktuelle KPI-Werte oder die geplante Nutzungshäufigkeit des Agenten (monatliche Anzahl der Anfragen) einbezieht. Auf dieser Grundlage wird dann der ROI-Indikator für die geplante Investition ermittelt. Partner wie Hicron haben Zugriff auf ROI-Rechner für spezifische Agenten.
Im Falle von SAP ERP Private Cloud können die Systemnutzer auch fertige Agenten einsetzen, auch wenn deren Anzahl derzeit noch überschaubar ist. Es ist jedoch davon auszugehen, dass diese Liste gemäß der Roadmap des Herstellers um weitere Agenten erweitert wird, mit denen sich die Arbeit mit SAP sowohl für SAP ERP Private Cloud als auch für andere Lösungen optimieren lässt.
2. Systeme in On-Premise- und Cloud-Architektur
Unabhängig davon, ob es sich bei der Umgebung des Kunden um eine Cloud- oder eine On-Premise-Lösung handelt, kann er AI Foundation nutzen.
Diese Lösung bietet wichtige Tools und Technologien für die Erstellung, Verknüpfung und den Betrieb von maßgeschneiderten Lösungen und KI-Agenten in einem großen Umfang.
Eines der Produkte unter dem Dach von AI Foundation ist Joule Studio, das Bestandteil des Tools SAP Build ist. Joule Studio bietet die Möglichkeit, eigene Agenten oder sogenannte Skills zu entwickeln – Fähigkeiten, die der Agent in einer Umgebung nutzt, wobei die Vertraulichkeit der Daten gewährleistet ist. Joule Studio bietet eine breite Palette verfügbarer KI-Modelle wie ChatGTP, Mistral, Anthropic und Gemini.
Der in Joule Studio integrierte Agent wird in einer Anwendung implementiert, die in BTP Services erstellt worden ist und mit Daten aus SAP-Systemen (wie etwa SAP ERP, SuccessFactors, Ariba oder EWM) oder aber aus Systemen von anderen Herstellern arbeitet. On-Premise-Systeme von SAP ERP und Produkte von anderen Herstellern, die nicht zu SAP gehören, können dabei über Cloud Connector miteinander verbunden werden.
In diesem Fall konzentriert sich die Herangehensweise zur Messung des Nutzenpotentials auf folgenden Ansatz: Discover -> Evaluate -> Adopt, wobei die vorgegebenen Indikatoren mit den Ergebnissen der PoC-Umsetzung verglichen werden, um die Kosten und Erträge der Investition so genau wie möglich zu bestimmen.
Quelle: Discovery Center
Wichtige Aspekte der Rentabilitätsanalyse für SAP Business AI
Eine fundierte Rentabilitätsbewertung sollte auf messbaren Daten und realistischen Annahmen basieren. Sie erfordert einen systematischen Ansatz zur Auswertung des gesamten finanziellen und strategischen Bildes der Implementierung von SAP Business AI. Dieser Prozess unterteilt das Projekt in überschaubare und steuerbare Komponenten, wodurch eine detaillierte und genaue Evaluierung möglich wird.
Die wichtigsten Phasen dieses Prozesses werden im Folgenden beschrieben.
Identifizierung und Bewertung von Geschäftsszenarien
Jede KI-Initiative sollte damit beginnen, spezifische Prozesse zu ermitteln, die Optimierungspotential aufweisen. Dazu können die Automatisierung der Dokumentenbearbeitung, die vorausschauende Bedarfsplanung, intelligente Empfehlungen im Einkaufsprozess oder die Aufdeckung finanzieller Anomalien zählen. Für jedes Szenario sollten der Zeitaufwand des aktuellen Prozesses, das Transaktionsvolumen, die Kosten menschlicher Fehler und die potentiellen Einsparungen oder Umsatzsteigerungen ermittelt werden. Als Ergebnis erhält man eine Landkarte der Szenarien mit dem ihnen jeweils zugeordneten potentiellen Mehrwert für das Unternehmen.
Berechnung der Implementierungskosten
Die Gesamtkosten eines gebrauchsfertigen KI-Tools gehen über den ursprünglichen Kaufpreis hinaus. Eine umfassende Kostenkalkulation umfasst Softwarelizenzen und Abonnements (zum Beispiel für SAP BTP, SAP AI Core oder SAP Joule), Implementierungsservices, die Entwicklung von Integrationen und Erweiterungen, Anwenderschulungen sowie die laufende Wartung und Überwachung der KI-Modelle. Bei der Nutzung von SAP Business AI ist die SAP AI Unit die wichtigste Abrechnungseinheit. Dabei handelt es sich um eine Einheit innerhalb eines virtuellen Währungssystems, das die Nutzung von SAP Business AI vereinfacht. Anstatt Lizenzen für einzelne KI-Funktionen erwerben zu müssen, werden KI-Einheiten in Paketen gekauft. Das Tool ermöglicht eine flexible Nutzung in verschiedenen Lösungen wie SAP S/4HANA Cloud, SAP SuccessFactors oder SAP EWM. Die Pakete werden in Blöcken zu je 100 Einheiten berechnet. Die Erstellung von Prognosen für die Nutzung von AI Units erweist sich häufig als schwierig. Um dieser Herausforderung zu gerecht zu werden, hat SAP Rechner zur Schätzung des Verbrauchs von AI Units entwickelt. Eine detaillierte Kostenaufstellung sollte sowohl die anfänglichen Kapitalausgaben als auch die langfristigen Betriebskosten umfassen.
Schätzung der Nutzenvorteile
Die Vorteile, die sich aus der Implementierung von KI-Lösungen ergeben, lassen sich in operative, finanzielle und qualitative Vorteile unterscheiden:
- Operative Einsparungen ergeben sich aus der Reduzierung manueller Arbeit, der Minimierung von Fehlern und der Beseitigung von Engpässen in Prozessen. Beispielsweise kann der Einsatz von KI-Tools von SAP die Bearbeitungszeit für bestimmte Dokumenttypen um 30 % verkürzen.
- Finanzielle Gewinne durch bessere Entscheidungen, wie beispielsweise Preisoptimierung, Verbesserung der Lagerumschlagshäufigkeit und schnellere Monetarisierung von Daten.
- Qualitative Verbesserungen, darunter eine bessere Benutzererfahrung, eine höhere Verfügbarkeit von Informationen und eine schnellere Reaktion auf Marktereignisse.
Jeder einzelne dieser Vorteile muss anhand realistischer Eingabedaten in einen finanziellen Wert umgerechnet werden, um seine quantitative Auswirkung realistisch zu bestimmen.
Erstellung eines ROI-Modells
Während die Standardformel für den ROI folgendermaßen lautet:
ROI – (finanzieller Nutzen – Gesamtkosten) / Gesamtkosten × 100 %
und dabei den Ausgangspunkt darstellt, bietet ein umfassendes Modell tiefere Einblicke. Es umfasst die Berechnung des Nettobarwerts (NPV, vom engl. „Net Present Value“, auch Kapitalwert genannt), um den aktuellen Wert des Projekts zu verstehen, sowie die interne Rendite (IRR, vom engl. „Internal Rate of Return“) zur Bewertung der Rentabilität und die Amortisationsdauer (vom engl. „Payback Period“), um zu erfahren, wann sich die Investition amortisiert. Die Analyse der Sensitivität des ROI gegenüber verschiedenen Variablen hilft dem Unternehmen dabei, sich auf verschiedene, oft unvorhersehbare Szenarien vorzubereiten.
Analyse von Risiken und Hindernissen
KI-Projekte bringen ganz eigene Risiken mit sich. Dazu gehören beispielsweise Probleme mit der Datenqualität, Fragen der Einhaltung von Vorschriften (wie der DSGVO), Herausforderungen im Zusammenhang mit der Akzeptanz durch die Nutzer und die Skalierbarkeit der Lösung. Eine sorgfältige Risikobewertung hat direkten Einfluss auf die voraussichtliche Effektivität der Investition und sollte daher ein fester Bestandteil jeder Analyse sein.
In diesem Fall bietet der Hersteller SAP auch entsprechende Unterstützung für KI-Anwender in SAP. Ein wesentlicher kommerzieller Vorteil der SAP-Lösung liegt in Aspekten der Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten.
Dazu gehören unter anderem die folgenden Aspekte:
- kein Training externer LLM-Modelle: Die Daten externer Kunden werden nicht an externe Anbieter zum Training von Modellen weitergegeben.
- Isolierung der Mandanten: Kundendaten sind für andere Leistungsempfänger niemals zugänglich.
- Training von Modellen nur auf der Grundlage einer Zustimmungserklärung: Wenn ein Modell neu trainiert werden muss, werden die Kundendaten ausschließlich mit ausdrücklicher Zustimmung des Kunden verwendet und, falls dies erforderlich sein sollte, anonymisiert.
- Von SAP gehostete KI-Infrastruktur: SAP bietet lokal gehostete KI-Modelle (zum Beispiel Mistral oder Aleph Alpha).
Endgültige Empfehlung und Roadmap für die Implementierung
Eine sorgfältige Analyse sollte zu einem klaren Ergebnis führen. Dazu gehören eine Liste empfohlener Implementierungsszenarien, die nach Rentabilität geordnet sind, ein in einzelne Phasen unterteilter Implementierungszeitplan mit Pilotphasen sowie ein Plan zur Messung der Ergebnisse anhand festgelegter KPIs. Eine solche Roadmap gibt dem Unternehmen einen klaren Weg für die weiteren Maßnahmen vor.
Warum ist eine gründliche Analyse für Sie die beste Investition?
Die Entscheidung zur Implementierung von SAP Business AI stellt einen bedeutenden strategischen Schritt dar. Die Schlussfolgerungen aus der fundamentalen Analyse und der detaillierten Rentabilitätsbewertung bilden zusammen eine schlüssige geschäftliche Grundlage. Dieser strukturierte Ansatz beseitigt Unklarheiten im Zusammenhang mit der geplanten Investition und stützt sie auf datengestützte Prognosen und klare Ziele. Dadurch ändert sich die Diskussion von „Sollen wir in KI investieren?“ zu „Wie können wir KI am besten nutzen, um unsere strategischen Ziele zu erreichen?“.
Durch eine sorgfältige Analyse lassen sich Risiken im Zusammenhang mit Fehlinvestitionen vermeiden, was auch zu einer Beschleunigung der Geschäftsprozesse des Unternehmens und zu einer erheblichen Kostensenkung führt. Fachstudien belegen, dass viele Investitionen in KI zu hoch eingeschätzt werden. Laut dem Bericht „The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation“ von McKinsey weisen die Befragten in der Untersuchungsgruppe auf Kosten- und Umsatzvorteile in einzelnen Anwendungsfällen von KI-Tools hin, wobei 64 % angeben, dass Künstliche Intelligenz ihre Innovationskraft fördert. Allerdings berichten nur 39 % von Auswirkungen auf das EBIT auf der Ebene des gesamten Unternehmens.
Zusammenarbeit mit Hicron für eine sichere KI-Transformation
Der Implementierung von SAP Business AI sollte eine detaillierte, vor der Implementierung durchgeführte Analyse vorausgehen, deren Schwerpunkt auf der Rentabilität liegt. Nur durch eine genaue Einschätzung der Kosten, Vorteile und Risiken kann ein Unternehmen überhaupt feststellen, ob die Investition die erwarteten Erträge mit sich bringen wird. Ein professioneller Ansatz garantiert, dass wichtige Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Daten und eines umfassenden Verständnisses des Potentials von SAP Business AI getroffen werden.
Um sich in dieser komplexen Landschaft zurechtzufinden, braucht es mehr als nur Technologie – es braucht vielmehr fachspezifisches Wissen. Bei Hicron verbinden unsere Experten fundierte Kenntnisse über SAP-Lösungen mit einem strategischen Geschäftsansatz. Wir begleiten Ihr Unternehmen durch jede Phase der Analyse und helfen Ihnen dabei, eine solide Geschäftsgrundlage und einen sicheren Weg zum Erfolg zu etablieren. Durch die Zusammenarbeit mit Hicron können Sie sicher sein, dass Ihre Investition in KI nicht nur eine technologische Modernisierung darstellt, sondern einen strategischen Motor für Wachstum und Effizienz.
Möchten Sie mehr über die Vorteile einer sorgfältigen Rentabilitätsanalyse von KI-Lösungen erfahren? Dann laden wir Sie dazu ein, an unseren Workshops rund um KI und die Vorimplementierungsanalyse von SAP Business AI teilzunehmen.
