SAP AI Core: Was Mittelständler jetzt wissen müssen

Künstliche Intelligenz in SAP ist keine Zukunftsmusik mehr. Während Großkonzerne bereits dedizierte KI-Teams aufbauen und erste Produktivsysteme betreiben, stehen viele mittelständische Unternehmen noch am Anfang. Die gute Nachricht: Der Einstieg war nie einfacher als jetzt.

SAP hat mit dem AI Core eine zentrale Plattform geschaffen, die Machine Learning und generative KI direkt in die SAP-Landschaft integriert. In diesem Artikel erklären wir, was SAP AI Core konkret leistet, welche Anwendungsfälle für den Mittelstand relevant sind und warum jetzt der richtige Zeitpunkt zum Handeln ist.

Was ist SAP AI Core?

SAP AI Core ist die zentrale KI-Infrastruktur innerhalb der SAP Business Technology Platform (BTP). Die Plattform stellt eine skalierbare Laufzeitumgebung bereit, in der Machine-Learning-Modelle trainiert, verwaltet und produktiv betrieben werden können.

Im Kern bietet SAP AI Core drei wesentliche Funktionen: Erstens die Möglichkeit, eigene ML-Modelle in einer verwalteten Kubernetes-Umgebung zu trainieren und zu deployen. Zweitens den Zugang zu vortrainierten KI-Services über SAP AI Business Services. Und drittens — seit der Integration generativer KI — den Zugriff auf Large Language Models (LLMs) über den Generative AI Hub.

Für den Mittelstand besonders relevant: SAP AI Core erfordert kein eigenes Data-Science-Team. Viele Anwendungsfälle lassen sich mit vorkonfigurierten Services und Low-Code-Ansätzen umsetzen. Die Integration in bestehende S/4HANA-Systeme erfolgt über standardisierte APIs.

Konkrete Anwendungsfälle für den Mittelstand

Die Frage, die uns Kunden am häufigsten stellen: „Wo bringt KI in SAP wirklich messbaren Mehrwert?“ Hier sind vier Anwendungsfälle, die wir bereits erfolgreich im Mittelstand implementiert haben:

1. Intelligente Dokumentenverarbeitung

Eingangsrechnungen, Lieferscheine, Aufträge — der SAP Document Information Extraction Service erkennt Dokumenttypen automatisch, extrahiert relevante Felder und erstellt Buchungsvorschläge. Bei einem unserer Kunden konnte die manuelle Bearbeitungszeit im Rechnungseingang um 70% reduziert werden. Das System lernt kontinuierlich aus Korrekturen der Sachbearbeiter und verbessert seine Erkennungsrate über die Zeit.

2. Predictive Maintenance

In der Fertigung können Maschinendaten aus IoT-Sensoren mit SAP AI Core analysiert werden, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten. Schwingungsmuster, Temperaturverläufe und Energieverbrauch werden in Echtzeit ausgewertet. Die Ergebnisse fließen direkt in die Instandhaltungsplanung in SAP PM ein — automatische Meldungserzeugung inklusive.

3. Log-Analyse und Anomalie-Erkennung

SAP-Systeme erzeugen täglich Millionen von Log-Einträgen. KI-gestützte Anomalie-Erkennung identifiziert ungewöhnliche Muster — etwa plötzliche Performance-Einbrüche, atypische Benutzeraktivitäten oder Dateninkonsistenzen — lange bevor ein menschlicher Administrator sie bemerken würde. Dieser Anwendungsfall ist besonders für Unternehmen mit limitierten Basis-Ressourcen relevant.

4. Intelligente Bestellvorschläge

Durch die Analyse historischer Bestelldaten, saisonaler Muster und externer Einflussfaktoren generiert SAP AI Core präzisere Bestellvorschläge als klassische MRP-Läufe. Besonders bei Artikeln mit unregelmäßigem Verbrauch oder starken saisonalen Schwankungen übertrifft ML-basierte Bedarfsplanung die traditionellen Verfahren deutlich.

Warum jetzt handeln?

Drei Gründe sprechen dafür, sich jetzt mit SAP AI Core auseinanderzusetzen — nicht erst in zwei Jahren:

Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die KI früh in ihre Kernprozesse integrieren, bauen einen Vorsprung auf, der später schwer aufzuholen ist. Die Datenqualität verbessert sich mit jeder Iteration, und die Mitarbeiter entwickeln KI-Kompetenz, die nicht über Nacht entsteht.

SAP investiert massiv: SAP hat KI zur strategischen Priorität erklärt. Das bedeutet: Die Integration wird kontinuierlich einfacher, neue vorgefertigte Szenarien kommen regelmäßig hinzu, und die Plattform reift schnell. Wer jetzt einsteigt, profitiert von jeder Weiterentwicklung.

Einstiegsbarrieren sinken: Dank Low-Code-Tools, vorkonfigurierter Services und der BTP-Integration ist der Einstieg deutlich einfacher als noch vor zwei Jahren. Ein erstes Pilotprojekt kann innerhalb von 4–6 Wochen produktiv gehen.

Wie Gineex hilft

Unsere AI Division vereint zwei Kompetenzen, die selten zusammenkommen: tiefes SAP-Know-how und fundierte KI-Expertise. Unsere spezialisierten ABAP-Entwickler verstehen die SAP-Architektur in der Tiefe, während unsere ML-Experten die neuesten Verfahren aus dem Bereich Machine Learning und generativer KI beherrschen.

Diese Kombination ist entscheidend, denn KI in SAP scheitert selten an der KI selbst. Sie scheitert an der Integration — an fehlender Datenqualität, unzureichender Prozessanbindung oder mangelndem Verständnis der SAP-Datenstrukturen.