SAP TechEd 2026: Neue Funktionen für KI-Agenten, Governance und Daten
SAP TechEd 2026: Neue KI-Agenten, Enterprise AI Gateway und SAP BDC. Was bereits verfügbar ist und welche Fragen die DSAG zu Kosten und Governance stellt.
Veröffentlicht
30. Oktober 2026
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10 Minuten
Redaktion
IT-OnlineMagazin
Anja Schneider (SAP) im Gespräch mit Michael Fuchs (IT-OnlineMagazin) | Foto: IT-OnlineMagazin
KI verkürzt SAP-Transformationsprojekte zuerst dort, wo bisher die meiste Handarbeit steckte, bei Ist-Analyse, Fit-to-Standard-Workshops, Migration und Tests. SAP zufolge lassen sich bereits heute 35 Prozent Aufwand bei der Migration, 25 Prozent beim Testen und 20 Prozent bei der Code-Entwicklung einsparen. Im Interview mit Dr. Michael Fuchs (IT-OnlineMagazin) erklärt Anja Schneider, SVP, Head of Customer Engagement & Adoption MEE, Customer Value Group bei SAP, wo KI Implementierungsprojekte beschleunigt, warum die Qualität der Entscheidungen wichtiger wird und wie sich dadurch das Geschäftsmodell der SAP-Partner verändert.
Michael Fuchs: Über KI wird viel gesprochen, entscheidend ist aber, was beim Kunden ankommt. Wo verändert sich die Implementierung von SAP-Lösungen heute schon konkret?
Anja Schneider: Wir wollen die Transformation beschleunigen. Und wir wollen, dass die neuen Agenten schnell einen Mehrwert bei den Kunden bringen. Deshalb bieten wir in Implementierungsprojekten so viel agentische und KI-unterstützte Werkzeuge wie möglich an. Schaut man sich die Phasen der RISE Methodology an, sehen wir in jeder einzelnen Phase, dass die KI schon heute einen wesentlichen Unterschied macht.
Nehmen wir den Klassiker, die Discover-Phase: Mit Process Mining, beispielsweise dem Process Explorer in SAP Signavio, analysieren wir den Ist-Zustand direkt datenbasiert. Die KI erkennt Prozessvarianten sowie Engpässe und liefert dem Projektteam faktenbasierte Grundlagen. Ein anderes Beispiel ist das Testen, das sicher bei niemandem ganz oben auf der Hitliste steht. Wenn die KI automatisch Test Units für ABAP und CDS generiert, bekommen wir eine bessere Testabdeckung, sind schneller und gehen sicherer in den Go-live.
Michael Fuchs: Automatisch generierte Testfälle sind ein Riesen-Benefit, gehen aber nicht in die DNA der Lösung. Die wird in der Explore-Phase festgelegt, in den Fit-Gap-Workshops, in denen sich entscheidet, wie weit Clean Core trägt. Was ändert sich dort?
Anja Schneider: Das sehe ich vollkommen analog zu dir. Wenn wir in der Design- und Explore-Phase vorne vieles richtig machen, läuft der Rest wesentlich besser durch. Was bedeutet das konkret? Heute gehen Fachbereich, IT und externe Berater im Fit-to-Standard-Workshop den Standardprozess auf Folien durch, etwa Order to Cash. Dann sagt der Fachbereich, bei uns läuft es ganz anders. Es folgen Diskussion, Priorisierung und Dokumentation.
Die Energie bündeln wir in der Entscheidungsfindung.
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Die KI kann dafür sorgen, dass der Ist-Zustand schon analysiert ist, bevor der Workshop überhaupt startet. Über Process Mining mit echten Transaktionsdaten liegen bereits Findings vor, sind Varianten erkannt und Abweichungen vom Standard identifiziert.
Und es gibt eine datenbasierte Empfehlung, wo der größte Unterschied zwischen Kunden- und Standardprozess liegt. Die Diskussion zwischen Fachbereich und IT basiert damit auf relevanten Deltas. Die Energie bündeln wir in der Entscheidungsfindung und nicht mehr in der Bestandsaufnahme.
Sind die Entscheidungen getroffen, zeigen unsere Standardmaps, wo KI-Agenten oder Assistenten entlang der Prozesskette bereits eingesetzt werden können. Das beschleunigt den Workshop und führt aus meiner Sicht zu einer besseren Qualität der Entscheidung, weil man mehr Zeit hat, über die Inhalte zu sprechen als über die Datenanalyse.
Michael Fuchs: Was spürt der Kunde davon? Wird das Projekt schneller, günstiger oder besser?
Anja Schneider: Von allem etwas, und eigentlich noch mehr. Der Hebel liegt darin, dass sich das Verhältnis von Analyse und Entscheidungsfindung umdrehen kann. Bisher fließen oft bis zu 70 Prozent des Aufwands in die Vorbereitung. Mit KI-Unterstützung lässt sich dieses Verhältnis umdrehen. Wie stark sich das auswirkt, hängt vom Kunden ab. Bei einem Unternehmen mit standardnahen Prozessen ist es durchaus realistisch, aus zehn Workshoptagen drei zu machen. Bei einem hochkomplexen globalen Rollout mit vielen Ländergesellschaften geht es vielleicht auf fünf oder sechs Tage runter.
Vor allem aber wird die Qualität besser, und es werden Ängste genommen. In einem Steuerkreis meldeten die Fachbereiche neulich quer durch die Bank zurück, dass der Standard in fast allen Fällen passt, und waren davon selbst überrascht. Mit dieser Rückendeckung läuft ein Projekt ganz anders als eines, das die IT oben drüberstülpt. Hinzu kommt, dass wir den Prozess mit vorkonfigurierten RISE-Systemen für einzelne Industrien live zeigen können, statt ihn auf PowerPoint zu erklären – und PowerPoint ist bekanntlich ja geduldig.
Michael Fuchs: Für Kunden zählt der Reifegrad. Niemand will der Proband sein, an dem etwas generisch ausprobiert wird. Ich wünsche mir einen phasenübergreifenden Agenten, der den Finger hebt, wenn in der Realize-Phase an Objekten entwickelt wird, für die in der Explore-Phase der Standard beschlossen wurde. Wie weit ist SAP da?
Anja Schneider: Meine ehrliche Antwort ist, dass alle Dimensionen profitieren, der größte Hebel aber in der Qualität liegt. Dass ein Projekt von Anfang bis Ende agentengeführt ist, bleibt noch Zukunftsvision. Wir sind immer Kunde null und nutzen intern zum Beispiel Joule Work als übergreifenden Agenten. Dashboards werden „on the fly“ generiert, Formulare automatisch ausgefüllt, und ich bekomme als Mensch Entscheidungen vorbereitet. Man testet Dinge erst einmal aus, und wenn der Reifegrad hoch genug ist, kann man sie auch vollautomatisch ablaufen lassen.
In Entwicklung, Migration, Testing und Dokumentation sehen wir bereits, dass die Transformation kürzer wird. Wir verzeichnen 35 Prozent weniger Aufwand bei der Migration, 25 Prozent beim Testen und 20 Prozent bei der Code-Entwicklung. Das sind sehr reale Produktivitätsgewinne, die sich in kürzeren Projektzyklen niederschlagen müssen. Wenn die KI automatisch Tests erzeugt, erreichen wir außerdem eine breitere Testabdeckung, weniger Fehler im Produktivbetrieb und weniger Nacharbeit.
Der größte Hebel liegt in der Qualität.
Außerdem lässt sich mithilfe von KI die Entscheidungsqualität verbessern, gerade in Richtung Clean-Core-Analysen. Die macht man nicht mehr nur einmal am Anfang, sondern lässt sie immer wieder laufen, denn trotz aller Governance schleicht sich während der Laufzeit manches ein.
Beim Reifegrad bin ich sehr zuversichtlich. Mit den ersten Kunden in Early-Adopter-Care-Programmen haben wir sehr gute Ergebnisse, und für Joule for Consultants bekommen wir durch die Bank extrempositives Feedback.
Michael Fuchs: 35, 25 und 20 Prozent weniger Aufwand betreffen Leistungen, die bisher Partner erbringen. Muss sich ein Implementierungspartner komplett neu aufstellen?
Anja Schneider: Das ist die Frage, die ich von Partnern am häufigsten höre. Es wäre nicht gerecht zu sagen, es verändert sich nichts. Das grundsätzliche Geschäftsmodell verändert sich durch KI. Ich sehe das aber weniger als Bedrohung, sondern als Chance, vielleicht die größte Chance im Partnerökosystem seit der Einführung von S/4HANA.
Die größte Chance im Partnerökosystem seit S/4HANA
Was sich verändert, ist das klassische Modell: Möglichst viele Berater vor Ort, Workshops, manuelle Steps. Wenn Teile davon von der KI übernommen und Tests automatisiert werden, erfordern bestimmte Tätigkeiten weniger manuelle Beratertage.
Der entscheidende Punkt ist aber: Die Transformation wird nicht einfacher, sie wird anders. Und die Tätigkeiten, die einen Mehrwert schaffen, werden umso wichtiger. Kunden wollen wissen, wie sie einen Agenten aktivieren, ein agentisches Framework aufbauen und die passende Governance aufsetzen. Dazu kommt das Thema Daten. Wer sich zu lange nur mit der Frage beschäftigt, wie er von einem Release auf das nächste kommt, kommt gar nicht zu den richtig coolen Sachen.
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Die Transformation bietet für Partner die riesige Chance, sich auf die Kernelemente zu konzentrieren, auf Prozessverständnis, Industrie-Know-how und das Change-Management, das es braucht, um KI ins Leben zu bringen. Ein Blick auf die Zahlen zeigt übrigens, dass der SAP-Beratungsmarkt weiter wächst. Analysten erwarten bis 2035 fast zehn Prozent jährliches Wachstum.
Michael Fuchs: Für Me-too-Tätigkeiten, die sich KI-getrieben automatisieren lassen, werden Kunden künftig weniger Geld ausgeben. Was erwartet SAP vom Partner der Zukunft?
Anja Schneider: Zunächst schonmal eins vorab: Wir haben ganz tolle Partner, und viele wollen den Wandel aktiv mitgestalten, statt abzuwarten. KI-Kompetenz ist vielerorts schon da, aber man muss dranbleiben, weil unsere Entwicklung rasant fortschreitet. Partner sollten verstehen, wie Joule funktioniert, wie man KI-Agenten einrichtet und wie man Prozesse mit SAP Signavio KI-gestützt analysiert. Dafür gibt es Enablement-Programme und ein Zertifizierungsprogramm für Business AI.
Zur Sapphire haben wir außerdem bewusst einen Fonds über 100 Millionen aufgelegt, der Partner dabei unterstützt, SAP Business AI bei Kunden zum Einsatz zu bringen, etwa bei der Aktivierung von Joule-Assistenten, bei der Erweiterung von Agenten, die Kunden mit Joule Studio gebaut haben, oder bei neuen KI-Lösungen auf der Business-AI-Plattform.
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Meine Erwartung auf den Punkt gebracht: Partner sollen Projekte beschleunigen und KI im SAP-Umfeld aktivieren, sowohl das, was schon drin ist, als auch das, was der Kunde zusätzlich haben möchte. Darauf aufbauend ist es super, wenn Partner eigene IP entwickeln, also branchenspezifische KI-Lösungen, Implementierungspakete und Erweiterungen.
Die Plattform ist offen genug dafür, und genau darin liegt ein wesentlicher Wettbewerbsfaktor. Das Ökosystem war in den letzten 25 Jahren wichtig und ist jetzt noch wichtiger, weil sich nur so skalieren und auf den einzelnen Kunden zuschneiden lässt.
Michael Fuchs: Ein Blick in die Glaskugel. Wie sieht eine SAP-Implementierung in drei Jahren aus? Wie viel Mensch ist noch dabei, und wie standardorientiert ist sie?
Anja Schneider: Eine Glaskugel habe ich nicht auf dem Schreibtisch und vielleicht müssen wir den Blick auch noch weiter nach vorn richten. Klar ist aber: Transformation ist keine Technologiefrage, heute nicht und in drei Jahren auch nicht.
Manchmal höre ich, wir transformieren gerade, erst kommt die ERP-Migration, dann der Cloud Lift, dann eine neue Oberfläche. Das ist keine Transformation, das ist Modernisierung. Transformation bedeutet, dass Unternehmen anders funktionieren, Entscheidungen anders entstehen und Wert anders entsteht.
Entscheidend ist, wer und was im System entscheidet.
Der Unterschied zwischen 2026 und 2029 ist nicht unbedingt das System. Entscheidend ist, wer und was im System entscheidet. Konkret heißt das, dass im Finance niemand mehr auf die Zahlen warten muss. Auch bei 50 Märkten liegt der Quartalsabschluss dann nach 72 Stunden statt nach sechs Wochen vor, nachvollziehbar, auditierbar und vollständig. Die Supply Chain kann sich selbst heilen, weil Warnungen nicht mehr von einem einzelnen Einkäufer kommen, sondern aus Risikobewertungen, Daten und externen Signalen. Und im Personalbereich erkennt das System bei kritischen Rollen früh die Muster, die auf eine Kündigung hindeuten, sodass rechtzeitig ein Gespräch stattfinden kann.
Wer weiß schon, wie es genau kommt, die Welt ändert sich heute gefühlt alle paar Minuten. Aber ich habe Lust drauf.
Michael Fuchs: Ich habe mir den Termin für 2029 schon notiert. Mein Agent wird mich daran erinnern, während er dich bereits angerufen hat.
Anja Schneider: Genau. Bis dahin müssen wir anpacken und gestalten, ohne Angst davor zu haben. Ob KI am Ende 20, 30, 40 oder 50 Prozent Aufwand einspart, ist dabei zweitrangig. Die eigentliche Frage lautet, wie KI in den jeweiligen Unternehmensprozess passt. Wir haben viele Chancen, heute die richtigen Entscheidungen zu treffen, damit 2029, wenn du mich anrufst, alles gut aussieht.
Michael Fuchs: Liebe Anja, ganz herzlichen Dank für das Gespräch!
SAP TechEd 2026: Neue KI-Agenten, Enterprise AI Gateway und SAP BDC. Was bereits verfügbar ist und welche Fragen die DSAG zu Kosten und Governance stellt.
Historisch gewachsener SAP Custom Code enthält oft Geschäftslogik, die über Jahre entwickelt wurde. Kann generative KI diesen Code einfach neu schreiben?
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