Bei der Integration von Künstlicher Intelligenz in bestehende Geschäftsprozesse muss klar sein, welche technischen Komponenten eine KI-Lösung benötigt und wie sich diese sinnvoll mit bestehenden Systemen verbinden lässt. Welche Architektur sich für den Einstieg eignet und welche Möglichkeiten SAP und alternative Lösungen bieten, erfahren Sie in diesem Artikel.
Voraussetzungen für die KI-Integration in SAP
Eine KI-Lösung im ERP-Umfeld besteht aus mehr als nur einem leistungsfähigen KI-Modell. Sie setzt sich aus mehreren Bausteinen zusammen, die miteinander interagieren und gemeinsam einen funktionierenden Prozess ermöglichen.
Auf erster Ebene steht die Benutzerschnittstelle. Mitarbeiter benötigen einen geeigneten Zugang zur KI. Dafür kommen beispielsweise Chatbots, Dashboards oder Sprachschnittstellen infrage. Im SAP-Umfeld kann dabei unter anderem Joule als Zugriffsschicht dienen.
Die zweite Ebene ist die KI- und Orchestrierungsebene. Sie verbindet das KI-Modell mit den erforderlichen Workflows und Systemen. Eine Workflow-Engine entscheidet beispielsweise, welche Informationen die KI benötigt, aus welchem System sie diese beziehen soll und an welcher Stelle sie Ergebnisse zurückgeben muss.
Die dritte Ebene bilden Daten und Kontext. Ein KI-Modell benötigt Unternehmensdaten, um sinnvolle Antworten und Entscheidungen liefern zu können. Im Einkauf kann beispielsweise die Zuordnung eines Materialkurztexts zu einer Materialnummer erforderlich sein. Dafür muss die KI auf entsprechende Daten aus dem SAP-System oder einer Wissensbasis zugreifen können.
Die vierte Ebene bildet schließlich das ERP-System selbst. SAP stellt Stammdaten, Geschäftslogik, Prozesse und Schnittstellen bereit. Über diese Verbindung kann die KI Informationen aus dem System beziehen oder nach einer entsprechenden Prüfung wieder in SAP zurückschreiben.
Abbildung 1: Zentrale Bausteine einer KI-Lösung im SAP-Umfeld.
Erst das Zusammenspiel all dieser Ebenen schafft die Grundlage für eine produktive KI-Anwendung im SAP-Umfeld.
SAP-native KI-Architektur
SAP verbindet verschiedene proprietäre Technologien zu einer systemweit integrierten KI-Architektur: Benutzeroberfläche, KI-Modelle, Orchestrierung, Daten und SAP-Prozesse greifen als Komponenten optimal ineinander.
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Komponenten der SAP-KI-Integration
SAP Joule bildet die Zugriffsschicht für die Interaktion mit der KI. Als AI-Copilot im SAP-Umfeld ermöglicht Joule den Zugriff auf KI-Funktionen und kann als Schnittstelle zwischen Anwender und System dienen.
Für die Verarbeitung und Orchestrierung der KI kommt SAP AI Core zum Einsatz. Gemeinsam mit der SAP Business Technology Platform (BTP) bildet AI Core einen zentralen Bestandteil des SAP KI-Stacks.
Die BTP übernimmt wichtige Aufgaben rund um Integration und Anbindung. Sie verbindet die KI-Komponenten mit den bestehenden SAP-Systemen und ermöglichet die technische Umsetzung entsprechender Workflows.
Eine weitere Komponente ist die SAP HANA Cloud. Die Vector Engine kann Wissen und semantische Zusammenhänge speichern, die eine KI für das sogenannte Grounding benötigt. Ein Beispiel: Die Engine kann einen Text einer Materialnummer zuordnen.
Vorteile der SAP-KI-Architektur
Ein wesentlicher Vorteil des SAP KI-Stacks liegt in der Integration. Sie können die verschiedenen Komponenten relativ einfach miteinander verbinden und auf bestehende SAP-Prozesse aufsetzen.
Hinzu kommt die Enterprise-Readiness. Bei seiner Architektur berücksichtigt SAP verschiedene Anforderungen, die Unternehmen verschiedener Größen für einen produktiven Einsatz benötigen.
Ein weiterer Vorteil ist der SAP-Support. Sie haben einen zentralen Ansprechpartner für die eingesetzten Komponenten und können Ihre KI-Anwendungen in einem Ökosystem aufbauen.
Herausforderungen der SAP-KI-Architektur
Das integrierte Modell führt zu einem etwas höheren Implementierungsaufwand. Unternehmen müssen mehrere Komponenten einrichten, konfigurieren und miteinander verbinden.
Auch die Kosten können höher ausfallen als bei einem individuell zusammengestellten Tech Stack. Neben der technischen Umsetzung müssen Sie zudem zusätzliche Lizenzkosten mitbedenken.
Für Unternehmen, die zunächst nur einen einzelnen Use Case testen möchten, kann eine vollständig ausgebaute SAP-KI-Architektur deshalb ein zu großer Schritt sein.
Alternative KI-Architekturen für SAP
Nur weil Ihr Unternehmen in der SAP-Welt verwurzelt ist, heißt das nicht, dass Sie den gesamten KI-Stack von SAP einsetzen müssen. Je nach Ausgangssituation können Sie auch vorhandene oder Drittanbieter-Technologien nutzen und diese mit SAP verbinden.
Komponenten alternativer KI-Architekturen
Für die Orchestrierung von Workflows kommen beispielsweise Power Automate oder n8n infrage. Diese Lösungen verbinden KI-Modelle mit Datenquellen, SAP-Systemen und weiteren Anwendungen.
Auf der Modellseite können Sie verschiedene Lösungen einsetzen, beispielsweise Azure OpenAI, Mistral und weitere große Sprachmodelle. Der Vorteil dieser Architektur liegt in der Austauschbarkeit der Modelle. Sie können je nach Anwendungsfall unterschiedliche Modelle einsetzen und später wechseln.
Für die Verarbeitung und Suche nach Wissen kann Azure AI Search beispielsweise als Alternative zu einer SAP HANA Vector Engine dienen.
Die Verbindung zu SAP erfolgt über vorhandene Schnittstellen. Im S/4HANA-Umfeld stehen dafür unter anderem OData-Services zur Verfügung. Im ECC-Umfeld können Unternehmen dagegen BAPIs, RFCs, IDocs oder eigene OData-Services nutzen.
Vorteile alternativer KI-Architekturen
Ein wesentlicher Vorteil ist die Flexibilität bei der Modellwahl. Sie sind nicht zwingend an ein bestimmtes KI-Modell gebunden, sondern können je nach Anwendungsfall unterschiedliche Lösungen verwenden.
Auch die Time-to-Value kann geringer ausfallen. Erste Prototypen lassen sich mit einer pragmatischen Architektur teilweise innerhalb von zwei bis vier Wochen umsetzen.
Unternehmen, die bereits Microsoft 365 einsetzen, können vorhandene Komponenten wie Power Automate nutzen und so zusätzliche Investitionen begrenzen.
Herausforderungen alternativer KI-Architekturen
Ein solcher Weg bringt allerdings auch zusätzliche Verantwortung mit sich. Sie müssen sich beispielsweise selbst um Teile der Infrastruktur und des KI-Stacks kümmern.
Im Vergleich zur SAP-nativen Architektur fehlt außerdem der SAP-Support für die gesamte Lösung. Sie müssen deshalb genau prüfen, welche Komponenten Sie selbst betreiben und verantworten möchten.
Human-in-the-Loop in SAP-KI-Prozessen
Unabhängig von der gewählten Technologie gilt: Bei der Automatisierung von SAP-Prozessen sollte KI nicht zwangsläufig von Beginn an jede Entscheidung selbstständig treffen. Ein Human in the Loop sollte als Kontrollinstanz zwischen KI und ERP-System eingesetzt werden.
Die KI kann beispielsweise einen Datensatz analysieren, eine Entscheidung vorbereiten und eine Konfidenzbewertung liefern. Bei hoher Konfidenz kann ein Prozess perspektivisch automatisch weiterlaufen. Ergebnisse unterhalb einer festgelegten Schwelle gelangen dagegen zur manuellen Prüfung.
Unternehmen können beispielsweise mit Konfidenzschwellen von 90 oder 95 Prozent arbeiten und die Automatisierung schrittweise ausweiten. Dadurch behalten Mitarbeiter zunächst die Kontrolle über kritische Änderungen.
Sicherheit und Compliance bei KI in SAP
Eine KI-Anwendung benötigt Zugriff auf Unternehmensdaten. Deshalb müssen Unternehmen frühzeitig festlegen, welche Personen welche Informationen sehen dürfen und welche Aktionen sie ausführen können.
Eine wichtige Grundlage hierfür ist das Identitäts- und Berechtigungsmanagement. Dies ist beispielsweise mit Microsoft Entra ID möglich. Single Sign-On und Multi-Faktor-Authentifizierung können zusätzliche Sicherheit schaffen.
Auch die bestehenden SAP-Berechtigungen spielen eine zentrale Rolle. Wenn eine KI-Anwendung auf SAP-Daten zugreift, muss sie die jeweiligen Zugriffsrechte berücksichtigen. Über die KI sollte ein Nutzer nicht auf Informationen zugreifen können, die ihm im SAP-System nicht zur Verfügung stehen.
Zusätzlich müssen Unternehmen mögliche Prompt-Injection-Angriffe berücksichtigen. Entsprechende Schutzmechanismen verhindern, dass manipulierte Eingaben die KI dazu bringen, ungewollt Informationen offenzulegen oder Aktionen auszuführen.
Ein fortlaufendes Monitoring sollte die Effektivität der Zugriffskontrollen überwachen und gehört als Bestandteil zu jeder sicheren KI-Landschaft.
Welche KI-Architektur passt zu Ihrem Unternehmen?
Die Frage nach der richtigen Architektur lässt sich nicht pauschal beantworten. Sie sollten Ihre Entscheidung an Ihrer eigenen Ausgangssituation, den Anforderungen Ihres Use Cases und dem gewünschten Skalierungsgrad ausrichten.
Eine SAP-native Architektur ist insbesondere dann geeignet, wenn Sie eine umfassend integrierte und langfristig ausgelegte SAP KI-Landschaft aufbauen möchten. Sie profitieren von der engen Integration und dem SAP-Support, müssen dafür jedoch einen höheren Implementierungsaufwand und entsprechende Kosten einplanen.
Eine alternative Architektur kann dagegen einen pragmatischen Einstieg ermöglichen. Sie können vorhandene Technologien wie Power Automate nutzen, verschiedene KI-Modelle anbinden und erste Prototypen vergleichsweise schnell entwickeln.
Fazit
Die Integration von KI in SAP-Landschaften kann auf unterschiedliche Weise erfolgen, von der umfassenden SAP-KI-Architektur bis hin zu flexiblen Lösungen mit bestehenden Workflow- und KI-Komponenten. Entscheidend sind eine passende Systemarchitektur, ein kontrollierter Datenzugriff sowie klare Prozesse für Sicherheit und Freigaben. Damit schaffen Sie die Grundlage, KI schrittweise in bestehende SAP-Prozesse zu integrieren und Ihre Anwendungen anschließend gezielt auszubauen.
FAQ
Welche Komponenten benötigt eine KI-Lösung in SAP?
Eine produktive KI-Lösung im SAP-Umfeld besteht typischerweise aus vier Ebenen: einer Benutzerschnittstelle wie SAP Joule oder einem Chatbot, einer KI- und Orchestrierungsebene, einer Daten- und Kontextebene sowie dem angebundenen ERP-System. Erst das Zusammenspiel dieser Komponenten ermöglicht es der KI, auf relevante Unternehmensdaten zuzugreifen und Ergebnisse in SAP-Prozesse einzubinden.
Wann eignet sich eine SAP-native KI-Architektur?
Eine SAP-native Architektur eignet sich insbesondere für Unternehmen, die eine langfristige, umfassend integrierte KI-Landschaft innerhalb ihres SAP-Ökosystems aufbauen möchten. Vorteile sind die enge Verzahnung der SAP-Komponenten sowie der zentrale SAP-Support. Dem stehen ein höherer Implementierungsaufwand und zusätzliche Kosten gegenüber.
Muss ich für KI in SAP den vollständigen SAP-KI-Stack einsetzen?
Nein. Unternehmen können auch Drittanbieter-Technologien und bereits vorhandene Lösungen mit SAP verbinden. Beispielsweise lassen sich Power Automate oder n8n für die Orchestrierung, verschiedene Sprachmodelle wie Azure OpenAI oder Mistral sowie bestehende SAP-Schnittstellen einsetzen. Dadurch kann eine flexiblere und pragmatischere Architektur entstehen.
Welche Rolle spielt Human-in-the-Loop bei KI-Prozessen in SAP?
Human-in-the-Loop sorgt dafür, dass kritische Entscheidungen nicht von Beginn an vollständig automatisiert getroffen werden. Die KI kann Entscheidungen vorbereiten und mit einer Konfidenzbewertung versehen. Ergebnisse unterhalb eines definierten Schwellenwerts werden anschließend von einem Mitarbeiter geprüft. So lässt sich der Automatisierungsgrad schrittweise erhöhen.
Was muss bei Sicherheit und Compliance von KI in SAP beachtet werden?
Entscheidend sind klare Zugriffs- und Berechtigungskonzepte. Eine KI-Anwendung sollte nur auf Daten zugreifen können, für die der jeweilige Nutzer auch im SAP-System berechtigt ist. Zusätzlich sollten Unternehmen unter anderem Identitätsmanagement, Single Sign-On, Multi-Faktor-Authentifizierung, Schutz vor Prompt-Injection sowie ein fortlaufendes Monitoring berücksichtigen.
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