Warum Private-Cloud-Plattformen zum strategischen Faktor werden

Ralf Balayan, Practice Area Lead Artificial Intelligence, Innflow AG (Source: zVg)

Ralf Balayan, Practice Area Lead Artificial Intelligence, Innflow AG (Source: zVg)

KI im SAP-Umfeld: Während die technologischen Möglichkeiten rasant wachsen, scheitert der produktive Einsatz in vielen Unternehmen weiterhin an denselben Hürden: fehlende Integration in ERP-Systeme, eingeschränkter Zugriff auf internes Wissen sowie mangelnde Kontrolle über Sicherheit, Governance und Kosten. Für CIOs stellt sich damit eine zentrale Frage: Wie lässt sich KI so in bestehende SAP-Landschaften integrieren, dass sie nicht nur punktuell unterstützt, sondern zuverlässig in operativen Prozessen wirkt? Die Antwort liegt zunehmend nicht im Modell selbst, sondern in der zugrunde liegenden Plattformarchitektur.

Public KI – schnell verfügbar, aber kaum integrierbar

Öffentliche KI-Tools liefern schnelle Resultate und sind oft der Einstiegspunkt für erste Experimente. Im SAP-Kontext zeigen sich jedoch rasch strukturelle Grenzen. Ohne direkten Zugriff auf ERP-Daten bleiben Antworten generisch. Prozesse können nicht durchgängig unterstützt werden, da Integrationen fehlen. Gleichzeitig entstehen Unsicherheiten hinsichtlich Datenschutz, Compliance und Kostenentwicklung.

Ein typisches Beispiel aus der Praxis: Ein Einkaufsteam nutzt ein öffentliches KI-Tool, um Lieferverzögerungen zu analysieren. Ohne Zugriff auf aktuelle Bestell- und Lieferdaten aus SAP bleiben die Ergebnisse oberflächlich – die eigentliche Ursache muss weiterhin manuell im System recherchiert werden. Für isolierte Anwendungsfälle kann dies ausreichen. Für unternehmensweite, prozessnahe Anwendungen jedoch nicht.

Plattform statt Tool – Integration wird zum entscheidenden Faktor

Vor diesem Hintergrund verschiebt sich der Fokus weg von einzelnen KI-Anwendungen hin zu Plattformansätzen. Entscheidend ist die Fähigkeit, Daten, Systeme und ­Prozesse in einer konsistenten Umgebung zusammenzuführen.

Im SAP-Umfeld bedeutet dies konkret: ERP-Daten, Kollaborationsplattformen, CRM-Systeme und Fachanwendungen müssen so integriert werden, dass KI auf konsolidierte Informationen zugreifen und diese in Echtzeit verarbeiten kann. Ziel ist ein durchgängiger Daten- und Prozessraum, in dem KI nicht nur analysiert, sondern aktiv in Abläufe eingreift.

Private-Cloud-Architekturen – insbesondere in einem Schweizer Betriebsmodell (Swiss Private-Cloud-KI-Plattform) – gewinnen hier an Bedeutung. Sie ermöglichen es, Daten und KI-Anwendungen innerhalb klar definierter Sicherheits- und Governance-Rahmen­bedingungen zu betreiben und gleichzeitig flexibel zu skalieren.

Vom Reporting zur direkten Prozessunterstützung

Mit der Integration von KI verändert sich die Rolle von SAP-Systemen. Sie bleiben das «System of Record», werden jedoch zunehmend durch KI zu einem «System of Action» ergänzt. Im Arbeitsalltag zeigt sich dies konkret:

• Im Einkauf lassen sich offene Bestellungen automatisch priorisieren, indem Liefertermine, Vertragsbedingungen und historische Verzögerungen kombiniert ausgewertet werden.
• Im Finanzbereich können Abweichungen nicht nur identifiziert, sondern direkt im Kontext von Kostenstellen, Projekten und historischen Entwicklungen erklärt werden.
• Im Service werden eingehende Störungen automatisch mit ähnlichen Fällen abgeglichen und erste Lösungsschritte vorgeschlagen.

Ein Anwender beschreibt dies treffend: «Früher haben wir Daten gesucht und interpretiert, heute bekommen wir direkt Vorschläge, wo wir eingreifen müssen.» Ein anderer aus dem Controlling ergänzt: «Entscheidend ist nicht mehr der Report, sondern die Einordnung, warum etwas passiert und was wir tun sollten.»

Grundlage dafür ist die Verknüpfung von Echtzeit­daten aus SAP mit historischen Mustern und unternehmensspezifischem Kontext, wodurch Abweichungen nicht nur erkannt, sondern unmittelbar eingeordnet und priorisiert werden können. Diese Verschiebung reduziert manuelle Analysen und beschleunigt Entscheidungsprozesse spürbar.

KI-Agenten orchestrieren Prozesse, statt nur zu unterstützen

Ein wesentlicher Entwicklungsschritt ist der Einsatz von KI-Agenten. Diese übernehmen klar definierte Aufgaben innerhalb von Prozessketten und arbeiten arbeitsteilig zusammen. In der Praxis kann dies so aussehen: Ein Agent extrahiert relevante Daten aus SAP, ein zweiter gleicht diese mit internen Richtlinien und Dokumentationen ab, ein dritter leitet daraus konkrete Handlungsempfehlungen ab oder stösst direkt einen Prozess an.

Der Mehrwert liegt weniger im einzelnen Schritt als in der Orchestrierung: Wiederkehrende Aufgaben werden strukturiert automatisiert, während sich Mitarbeitende auf Ausnahmen und Entscheidungen konzentrieren können.

Einordnung: Ergänzung zu SAP-nahen KI-Ansätzen

Mit Lösungen wie SAP Joule verfolgt auch SAP selbst das Ziel, KI stärker in die eigenen Anwendungen zu integrieren. Diese Ansätze sind insbesondere dort sinnvoll, wo Prozesse eng innerhalb der SAP-Welt bleiben.

In der Praxis bewegen sich Unternehmen jedoch häufig in hybriden Landschaften mit zahlreichen Umsystemen und individuellen Anwendungen. Hier stellt sich weniger die Frage «entweder oder», sondern vielmehr, wie unterschiedliche Ansätze sinnvoll kombiniert werden können.

Plattformbasierte Private-Cloud-Modelle bieten in diesem Kontext eine ergänzende Perspektive: Sie ermöglichen es, KI systemübergreifend einzusetzen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und gleichzeitig zentrale Governance- und Sicherheitsanforderungen zu adressieren.

Für CIOs wird damit deutlich: Die Wahl der KI-Strategie ist immer auch eine Architektur- und Betriebsentscheidung.

Governance und Sicherheit als Voraussetzung für ­Skalierung

Sobald KI in produktiven Prozessen eingesetzt wird, rücken Sicherheits- und Berechtigungskonzepte in den Mittelpunkt. Bestehende SAP-Berechtigungsmodelle müssen integriert und erweitert werden, um kontrollierte Zugriffe zu gewährleisten.

Typische Ansätze umfassen rollenbasierte Zugriffe für KI-Agenten, die Nutzung bestehender Benutzeridentitäten oder klar definierte technische Accounts für automatisierte Abläufe. Entscheidend ist dabei die vollständige Nachvollziehbarkeit aller Aktionen.

Gerade im Schweizer Kontext gewinnt zudem die ­Datenhoheit an Bedeutung. Betriebsmodelle, bei denen Daten und KI-Infrastruktur innerhalb der Schweiz verbleiben, bieten zusätzliche Sicherheit und schaffen Vertrauen – insbesondere in regulierten Branchen.

Planbare Kosten statt unkontrollierbarer Nutzung

Neben Integration und Sicherheit spielt auch die Wirtschaftlichkeit eine zentrale Rolle. Nutzungsbasierte Modelle können im produktiven Einsatz schnell zu schwer kalkulierbaren Kosten führen.

Demgegenüber stehen Plattformansätze mit dedizierten Ressourcen, die eine parallele Nutzung durch mehrere Anwendungen und Nutzer ermöglichen. Dies schafft Transparenz und macht KI planbar – eine Voraussetzung für den breiten Einsatz im Unternehmen.

Fazit: KI-Erfolg ist eine Architekturentscheidung

Der Einsatz von KI im SAP-Umfeld entscheidet sich nicht an der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle, sondern an der Fähigkeit, diese sinnvoll in bestehende System- und Prozesslandschaften zu integrieren.

Für CIOs bedeutet das: Wer heute in KI investiert, trifft gleichzeitig eine grundlegende Architektur- und Betriebsentscheidung. Plattformansätze – insbesondere in Form von Private-Cloud-Modellen – bieten die Möglichkeit, Integration, Sicherheit und Skalierbarkeit zusammenzu­führen.

Damit verschiebt sich KI im Unternehmen vom isolierten Experiment hin zu einem verlässlichen Bestandteil operativer Prozesse – und wird zunehmend zu einem strategischen Hebel für Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit in der Wertschöpfung.