SAP macht KI-Agenten für Geschäftsprozesse fit

Künstliche Intelligenz (KI) soll laut SAP künftig nicht mehr nur Fragen beantworten, sondern in Geschäftsprozessen arbeiten. Die KI-Agenten führen dann Aufgaben über mehrere Anwendungen und Systeme hinweg durch. Auf der Konferenz TechEd hat der Softwarekonzern Ende Oktober dafür neue Funktionen für Joule und die SAP Business AI Platform angekündigt.

In dem inzwischen allgemein verfügbaren Assistenten Joule Work beschreiben Mitarbeiter ein Ziel in natürlicher Sprache. Das System koordiniert anschließend die benötigten Agenten, Anwendungen und Daten sowohl innerhalb der SAP-Landschaft als auch über Drittsysteme hinweg. „Mit Joule Work schaffen wir eine grundlegend neue Art, Software zu nutzen“, berichtet SAP-CTO Philipp Herzig. „Eine Orchestrierungskomponente steuert die Planung und Ausführung komplexer, mehrstufiger Abläufe.“

Mit Joule Studio lassen sich Agenten entwickeln und steuern

Für den Unternehmenseinsatz ergänzt SAP die Plattform um rollenbasierte Berechtigungen, Audit-Protokolle und Kontrollpunkte für menschliche Eingriffe. Auch externe Agenten sollen künftig über ein abgesichertes Gateway mit Joule-Agenten zusammenarbeiten.

Mit Joule Studio stellt SAP eine Entwicklungsumgebung bereit, mit der Unternehmen eigene KI-Agenten erstellen und bestehende Modelle erweitern. Die Lösung sei nun allgemein verfügbar und werde enger mit Joule Work integriert. „Öffentliche KI-Modelle kennen weder die Prozesse eines Unternehmens noch dessen Geschäftsregeln und Stammdaten“, berichtete Manoj Swaminathan, President und Chief Product Officer bei SAP für die Autonomous Suite. „Die Business AI Platform stellt diesen Kontext bereit. Dadurch arbeiten Agenten auf derselben Datengrundlage und nach denselben Regeln wie alle anderen SAP-Anwendungen.“

Business Data Cloud und Knowledge Graph bringen Kontext

Damit KI-Agenten unternehmensspezifische Daten und Zusammenhänge im Detail berücksichtigen können, hat SAP die Business Data Cloud und den Knowledge Graph erweitert. Der Knowledge Graph integriert zusätzliche Informationen aus SAP- und Drittsystemen. Herzig zufolge bildet er aktuell mehr als sieben Millionen Felder in 500.000 Tabellen und über 15.000 Geschäftsprozesse ab.

Im nächsten Schritt plant SAP einen Ontology Manager, mit dem sich fachbezogene Wissensmodelle erstellen lassen. Diese Modelle sollen KI-Agenten helfen, Zusammenhänge zwischen Daten und Prozessen zu verstehen. Eine Betaversion ist für das erste Quartal 2027 vorgesehen.

Das Enterprise AI Gateway steuert die Governance

Ebenfalls für das erste Quartal 2027 hat SAP ein SAP Enterprise AI Gateway angekündigt. Unternehmen sollen damit zentral steuern und überwachen, welcher Mitarbeiter welche KI-Dienste nutzt, welche Regeln dabei gelten und welche Kosten entstehen. Bereits ab dem vierten Quartal 2026 will SAP im AI Agent Hub einen KI-Governance-Assistent anbieten, der dabei helfen soll, KI-Anwendungen nach den Risikostufen des EU AI Act einzuordnen. Joule Studio soll Testumgebungen erhalten, in denen sich die KI vor dem Einsatz prüfen lässt – etwa darauf, ob sie sich durch manipulierte Eingaben beeinflussen lässt.

Die SAP-Benutzervereinigung bewertet SAPs Ankündigungen positiv: „Damit KI-Agenten im Unternehmensalltag verlässlich arbeiten können, fehlen heutzutage oft klare Regeln, nachvollziehbare Entscheidungen und Transparenz über die Kosten“, erläutert DSAG-Technologievorstand Stefan Nogly. „Genau hier setzt SAP jetzt an. Die Unterstützung bei der Umsetzung des EU AI Acts kann viele Unternehmen entlasten.“ Idealerweise sollte eine solche Governance-Funktion möglichst vielen Kunden zugänglich sein. „Wichtig ist dabei Klarheit darüber, welche Voraussetzungen für die Nutzung gelten“, so Nogly.

SAP-Profis schlagen die Brücke zur Fachabteilung

Mit den vorgestellten Verwaltungswerkzeugen schafft die SAP wichtige Voraussetzungen, damit Unternehmen ihre Abläufe dereinst mit KI-Agenten steuern. Die größte Hürde bleibt allerdings nach wie vor: Künstliche Intelligenz ist kein reines IT-Projekt. Nötig ist vielmehr ein klar umrissener Business Case, in dem diese Technologie ihren Nutzen beweisen kann. Um den Erfolg zu messen, braucht es zudem klar definierte Key Performance Indicators.

Diese Möglichkeiten des Umgangs mit Künstlicher Intelligenz müssen sich die meisten Unternehmen noch hart erarbeiten. SAP-Profis schlagen dafür eine Brücke zwischen ihrem Technologieverständnis und den konkreten Bedürfnissen der Fachabteilungen. Erfolgreiche Projekte entstehen typischerweise dann, wenn die IT und innovative Fachabteilungen an einem Strang ziehen.

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Foto: SAP/Rücker