SaaS im KI-Zeitalter neu denken

KI verändert Enterprise-Software und Geschäftsprozesse grundlegend. In allen Branchen wird KI zum zentralen Treiber der Transformation, definiert Geschäftsprozesse neu und erschließt enormes ungenutztes Potenzial für Innovation und Wachstum. Gleichzeitig werden traditionelle SaaS-Modelle zunehmend durch Agentic AI disruptiert.

Eine aktuelle Marktstimme behauptet, dass „SaaS tot sei". Dieses Narrativ klingt laut: KI-Agenten würden Enterprise-Software ersetzen, nutzungsbasierte Lizenzmodelle seien überholt, und das SaaS-Modell steuere auf sein Ende zu. In dieser Sichtweise werden Systems of Record überflüssig oder zu austauschbaren Backends hinter KI-Agenten.

Die aktuelle Situation ist jedoch weitaus differenzierter. Die Frage lautet nicht ob SaaS überleben wird, sondern wie es sich grundlegend transformieren wird: KI verdrängt keine Software – sie verändert die Zusammensetzung des Werts innerhalb der Software.

Neue Agentic-AI-Funktionen verlagern die Ausführung von Geschäftsprozessen von einzelnen Anwendungen auf eine KI-Agentenschicht, die alle kritischen Prozesse ausführt und zur neuen Nutzererfahrung wird. Der Software-Stack wird so umgestaltet, dass Anwendungen und Daten den kontrollierten Kontext bereitstellen, in dem KI handeln kann.

Ohne zu verstehen, wie Finance mit Procurement verbunden ist, wie Supply Chain mit der Fertigung interagiert, welche Compliance-Regeln eine Transaktion regeln oder wie Ausnahmen auf Basis von Richtlinien und Präzedenzfällen zu behandeln sind, kann KI ein Unternehmen nicht zuverlässig steuern. Ein kleiner Fehler – das Verwenden veralteter, unvollständiger oder falscher Daten – kann unbemerkt zu falschen Entscheidungen, fehlerhaften Transaktionen und echten Verlusten führen.

Auch wenn die Disruption durch KI real ist: Kunden fragen nicht nach KI – sie fragen nach den Ergebnissen, die KI liefern soll. Die Herausforderung liegt auf der Hand: Adoptionshürden behindern Unternehmen noch immer dabei, echten Mehrwert zu schaffen.

• Fehlender Daten-, Geschäfts- und Prozesskontext: Generische KI-Systeme verstehen die geschäftliche Bedeutung hinter Daten nicht. Ohne diesen Kontext liefert KI unzuverlässige Antworten, die zu kostspieligen Fehlern führen.
• Fehlende Verbindung und Integration: KI wird auf isolierte, veraltete Systeme aufgesetzt. Ohne ein gemeinsames Datenmodell oder eine einheitliche Architektur können Unternehmen Prozesse nicht effektiv koordinieren.
• Fehlende Governance und Zuverlässigkeit: KI, die nicht auditierbar oder kontrollierbar ist, wird zum Risiko. Den meisten Unternehmen fehlt die Governance, die notwendig ist, um KI-Verantwortlichkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Die Anbieter, die versprechen, dies zu lösen, haben nicht die Grundlage dafür. Die meisten KI-Anbieter bauen von außen nach innen: Sie schichten Intelligenz über Systeme, die sie nicht besitzen, Daten, die sie nicht erzeugt haben, und Prozesse, die sie nie betrieben haben.

1. Deep Process and Industry Knowledge: Wir kombinieren 50 Jahre Wissen aus 90 % der weltweiten Finanztransaktionen und erfassen dieses Wissen explizit in Regeln, Code und Knowledge Graph – verbunden mit den probabilistischen Reasoning-Fähigkeiten von KI. Ein wirklich autonomer End-to-End-Prozess im Supply Chain kann nur auf Basis des Prozess- und Branchenwissens entstehen, das in Software erfasst und Agenten verfügbar gemacht wird. Sobald Point-of-Sale-Daten einen unerwarteten Nachfrageanstieg anzeigen, können Agenten Produktionspläne anpassen, Bestände umverteilen, Kapazitätsengpässe bei Lieferanten markieren und finanzielle Auswirkungen ableiten. Die Reaktion wird unternehmensübergreifend koordiniert, mit integriertem implizitem Wissen, Compliance-Prüfungen und Ausnahmebehandlung.
2. Semantically Rich Business Data: Semantischer Kontext ist das wichtigste Gut. Wir reichern operative Daten mit echter geschäftlicher Bedeutung in einem Suite-weiten semantischen Modell an: Kunden verknüpft mit Verträgen, Materialien gebunden an Bestellungen, Lieferanten verknüpft mit Risikobewertungen. Dies ermöglicht KI-Systemen zu verstehen, wie Daten zusammenhängen und warum sie wichtig sind. Während allgemeine LLMs gut darin sind, flüssigen Text zu generieren, fehlt ihnen typische Geschäftslogik – wie das Einhalten von Richtlinien, die Berücksichtigung von Bestandsbeschränkungen und das Erkennen von Prozessauswirkungen einer Lieferverzögerung. SAPs Foundation-Modell RPT-1 wurde speziell für semantisch reichhaltige, relationale Unternehmensdaten entwickelt und kann Abhängigkeiten zwischen Geschäftsobjekten interpretieren.
3. Enterprise-Grade Governance: Damit Agenten relevant, zuverlässig und verantwortungsvoll handeln können, muss Enterprise-Software einen Rahmen aus Validierungsregeln, Compliance-Prüfungen, Genehmigungsworkflows, Identitätsmanagement und Audit-Trails bereitstellen. Diese Agenten müssen in einem vertrauenswürdigen Enterprise-Framework mit garantierter Compliance und vollständiger Rückverfolgbarkeit eingesetzt werden. Einen Agenten zu entwickeln wird zunehmend einfacher – das ist nur die Spitze des Eisbergs. KI als Teil des Betriebs zu warten, einzusetzen, zu überwachen und weiterzuentwickeln – über komplexe Geschäftsabläufe hinweg – das ist der eigentliche Aufwand. Der gesamte KI-Lebenszyklus muss verwaltet werden – von der Modellauswahl bis zum Datenschutz, Grounding usw. – ein Aufwand, der weitgehend unterschätzt wird. Deshalb setzen viele unserer Kunden bewusst auf SAP, um Enterprise-Grade Governance für Agentic AI out-of-the-box zu erhalten.

Auf Basis unserer Kernstärken ist SAP einzigartig positioniert, um in der Agentic-AI-Ära zu gewinnen. Wir werden jedem Kunden den Mehrwert von KI bringen, indem wir ihm helfen, ein Autonomous Enterprise zu werden.

Heute arbeiten die meisten Unternehmen mit fragmentierten Systemen, Prozessen und Berichten. Im Supply Chain Management führt diese Fragmentierung beispielsweise zu reaktivem Betrieb: Störungen werden erst nach ihrem Auftreten behoben, und jede funktionale Übergabe verursacht Verzögerungen. Planung geht an Einkauf, Einkauf an Fertigung, Fertigung an Logistik – das verlangsamt die Reaktion an jedem Schritt.

Die tägliche Arbeit wird von Routinetransaktionen dominiert, wie Bestellungen aufgeben, Bestände prüfen, Waren bewegen und Qualitätskontrollen durchführen, während die Leistung quartalsweise überprüft und Ziele jährlich festgelegt werden. Führungskräfte müssen die Realität aus isolierten Datenquellen rekonstruieren – lange nachdem Entscheidungen hätten getroffen werden sollen.

Als SAP werden wir nun die Zukunft des Unternehmensbetriebs verändern. Unsere Antwort: Das Autonomous Enterprise.

So funktioniert es: Ein Autonomous Enterprise arbeitet mit KI-Assistenten und Agenten, die End-to-End-Prozesse und Aufgaben verwalten und ausführen. Im Autonomous Enterprise erledigt KI die Routinearbeit, sodass Mitarbeitende weniger Zeit mit der Navigation in Systemen und der Koordination von Aufgaben verbringen und sich mehr auf strategische Aufgaben und Entscheidungen konzentrieren können, die das Unternehmen wirklich voranbringen.

• Die Autonomous Suite umfasst fünf Domains, die auf SAPs fünf Lösungsbereiche ausgerichtet sind. In Autonomous Domains laufen Prozesse funktionsübergreifend ab, ohne in separate Tools, separate Daten oder separate Entscheidungen aufgeteilt zu werden.
• Menschen behalten die Führung. Während KI Skalierung und Konsistenz ermöglicht, bringen Menschen letztendlich Verantwortlichkeit und strategisches Urteilsvermögen ein. Arbeit rückt in der Wertschöpfungskette nach oben, sodass Menschen sich auf die wertvollsten Aufgaben konzentrieren können.
• Assistenten sind die Teamkolleg:innen. Assistenten sind auf Rollen und Prozesse ausgerichtet, sodass sie den Kontext verstehen, in dem sie arbeiten. Assistenten koordinieren Agenten für eine bestimmte Rolle, um die Aufgabe zu erfüllen.
• Agenten sind die Ausführenden. Agenten führen zuverlässig spezifische mehrstufige Aufgaben über SAP- und Drittanbietersysteme hinweg aus und sind mit spezialisierten Fähigkeiten und Tools ausgestattet.

Arbeit wird über ein vernetztes, adaptives Echtzeitsystem ausgeführt. Signale in einem Bereich lösen sofortige, koordinierte Reaktionen in allen betroffenen Domains aus. Nachfrageänderungen warten nicht mehr auf Planungszyklen, sondern steuern automatisch Produktionsanpassungen, Bestandsumverteilungen und Beschaffungsmaßnahmen. KI-Agenten erfassen kontinuierlich Nachfrageverschiebungen, Lieferantenrisiken und Kapazitätsengpässe, simulieren Szenarien und optimieren Prozesse während des laufenden Betriebs.

Governance ist integriert, um den gesamten KI-Lebenszyklus sicher und zuverlässig zu verwalten.

Das Ergebnis ist ein Unternehmen, das schneller reagiert, intelligenter arbeitet und strukturell besser performt.

Die Vision ist es, Unternehmen dabei zu helfen, Autonomous Enterprises zu werden – mithilfe von KI-Assistenten und Agenten. Diese Tools sollen Menschen nicht ersetzen, sondern ihre tägliche Arbeit durch maßgeschneiderte, rollenspezifische Unterstützung bereichern. Durch die Kombination von Automatisierung mit Intelligenz und Optimierung können Unternehmen bessere Ergebnisse erzielen und neuen Mehrwert erschließen. Dieser „agentische" Ansatz ermöglicht eine adaptivere und effizientere Arbeitsweise und hält dabei die hohen Standards für Sicherheit, Compliance und Governance ein, die Kunden erwarten.

Das Autonomous Enterprise hat fünf Schlüsselelemente. Wir werden entlang dieser Elemente handeln, um das Autonomous Enterprise zum Leben zu erwecken und jedem Kunden zu helfen, daraus Mehrwert zu realisieren.

Wir verfolgen einen mutigen, nutzerzentrierten Ansatz, indem wir Joule als neue Engagement Layer etablieren und traditionelle Apps durch eine applose, generative Nutzererfahrung ersetzen. Mit Joule werden wir neu erfinden, wie Endnutzer:innen mit SAP-Software interagieren und End-to-End-Geschäftsprozesse über Assistenten und Agenten ausführen. Dies markiert eine grundlegende Verschiebung von einem taktischen, produktivitätsgetriebenen Co-Piloten zu einer absichtsgetriebenen Nutzererfahrung. Joule setzt dabei durchgehend auf Transparenz und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, macht Handlungen nachvollziehbar und hält Menschen verantwortlich.

Während Wettbewerber Einzellösungen und isolierte KI-Funktionen anbieten, bauen wir die einzige integrierte Architektur, die echten autonomen Betrieb auf Unternehmensebene und über alle Geschäftsdomänen hinweg unterstützen kann. Die Autonomous Suite umfasst fünf Autonomous Domains: Autonomous Finance, Autonomous Spend, Autonomous Supply Chain Management (SCM), Autonomous HCM und Autonomous CX.

Innerhalb der SAP Autonomous Suite besteht jede Autonomous Domain aus spezialisierten Assistenten und Agenten, die das inhärente Prozesswissen, den Datenkontext und die Governance-Frameworks nutzen, um über SAP- und Nicht-SAP-Anwendungen hinweg zu agieren. Diese Assistenten und Agenten werden über die Automatisierung einzelner Aufgaben hinausgehen. Sie werden als intelligente Begleiter für Nutzer:innen fungieren – von Controller:innen bis zu Recruiter:innen – indem sie End-to-End über Geschäftsdomänen hinweg arbeiten und Prozesse, Daten und Entscheidungen verbinden, die früher Übergaben zwischen Teams oder Systemen erforderten.

Wir werden über die Bereitstellung sofort einsatzbereiter agentischer Funktionen in unserer Suite hinausgehen. Viele der komplexesten und wertvollsten geschäftlichen Herausforderungen unserer Kunden sind hochgradig branchenspezifisch. Um dem zu begegnen, entwickeln wir die nächste Generation autonomer KI, die End-to-End über die kritischsten Branchenprozesse hinweg mit vollständig agentischen Lösungen agiert. Industry AI erweitert das Autonomous-Domain-Modell mit vertikaler Tiefe und bettet branchenspezifisches Prozesswissen, Datenmodelle und regulatorische Logik von Anfang an ein. Dies stellt eine bedeutende Chance für SAP dar, einen riesigen neuen Markt zu erschließen, indem wir auf unseren Stärken in branchenspezifischen Lösungen aufbauen.

SAP kann unseren Kunden nur dann ein wettbewerbsfähiges KI-Angebot liefern, wenn wir eine Plattform anbieten, die tiefes Daten-, Prozess- und Branchenwissen mit führenden LLM-Modellen verbindet. Unsere neue Business AI Platform vereint drei Kernkomponenten, die unsere Kunden benötigen, um aus KI Mehrwert zu schaffen:

• Build: Eine einheitliche Umgebung zum Erstellen, Erweitern, Verbinden und Betreiben von KI-Agenten, Apps und Workflows. BTP-Funktionen sind ein zentraler Bestandteil der Business AI Platform für das Erstellen, Integrieren, Verwalten und Betreiben von Enterprise-Agenten, Apps, Workflows und Erweiterungen. Künftig werden wir mit der SAP Business AI Platform als SAPs Plattform vorangehen und die BTP-Funktionen als Teil dieser Plattform positionieren.

• Contextualize & Reason: Wir verankern KI in 50 Jahren kodiertem Geschäftsprozesswissen mit einem Data Fabric, das als vertrauenswürdiger Wissenskern für jede Anwendung und jeden Agenten dient. Die Kombination aus SAP Knowledge Graph und unseren eigenen Modellen ist unser zentrales Differenzierungsmerkmal, um über die begrenzten Möglichkeiten generischer LLMs hinaus zu einer für den Geschäftskontext optimierten Enterprise-AI zu gelangen.

• Govern: Unsere Governance-Funktionen stellen sicher, dass jede KI-Initiative an den Geschäftsergebnissen gemessen wird, für deren Erzielung sie eingesetzt wurde – mit Sicherheit, Compliance und Prozessintelligenz, die auf einem operativen Kontext basieren, der sich über Jahrzehnte realer Unternehmenseinsätze angesammelt hat.

Für die meisten Kunden bleiben Migrations- und Implementierungskosten die größte Hürde bei der Einführung unserer Cloud-Lösungen und der Ablösung von Legacy- oder Drittanbieterlösungen. Um dem entgegenzuwirken, investieren wir erheblich in KI-gestützte Business-Transformation und ergänzen die RISE with SAP Journey mit Migrations- und Modernisierungsassistenten, die die Effizienz der ERP-Transformation grundlegend verbessern. Unterstützt durch eine agentengeführte Toolchain und die RISE with SAP Methodology reduziert dieser Ansatz Aufwand und Zeit und macht den Weg in die Cloud um mindestens 35 % effizienter. RISE with SAP ermöglicht Kunden, die ERP-Modernisierung neu zu denken – mit einem schnelleren, planbareren Weg zu einem modernen, KI-fähigen Cloud-ERP.

Für neue Cloud-Einsteiger kombiniert SAP GROW vorkonfigurierte Best Practices mit KI-gestützter Implementierung für eine schnellere Wertschöpfung. Sowohl SAP GROW als auch RISE with SAP ermöglichen Kunden, die ERP-Modernisierung neu zu denken – mit einem schnelleren, planbareren Weg zu einem modernen, KI-gestützten Cloud-ERP.