SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Bundeskartellamt will offenbar kein förmliches Missbrauchsverfahren gegen SAP einleiten und stoppt damit einen zentralen Streitpunkt, den Celonis seit Jahren bekämpft. Die Behörde sieht nach Prüfung keine hinreichenden Belege für ein wettbewerbswidriges Verhalten – trotz Konflikten um den Datenzugang aus ERP-Systemen. Während parallel in den USA ein weiteres Wettbewerbsverfahren läuft und SAP zusätzlich mit einer Patentklage gegen Celonis vorgeht, setzt das Unternehmen weiter auf KI-gestützte Process Intelligence. Konkret nennt Celonis große Kundenprojekte bei Mercedes-Benz und Novo Nordisk sowie einen von Gartner bestätigten Leader-Status.

Celonis nach Bundeskartellamt-Rückschlag: Fokus auf KI-Process-Intelligence
Celonis nach Bundeskartellamt-Rückschlag: Fokus auf KI-Process-Intelligence (Foto: IT BOLTWISE)
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Celonis kann im laufenden Kartellrechtsstreit zumindest auf deutscher Ebene einen wichtigen Zwischenstand verbuchen: Das Bundeskartellamt hat bekannt gegeben, kein förmliches Missbrauchsverfahren gegen SAP einzuleiten. Damit entfällt ein formaler Hebel, der über Jahre hinweg den Wettbewerb um den Zugang zu ERP-basierten Daten überschattet hat. Im Kern ging es um die Frage, ob SAP durch seine Schnittstellen- und Lizenzpolitik den Datenextrakt aus Systemen faktisch erschwert und damit die Wettbewerbsposition von Process-Mining-Anbietern beeinträchtigt.

Die Behörde stellt dabei ausdrücklich darauf ab, dass die Schnittstellen-Politik nach ihrer Bewertung nicht dazu führt, dass zulässige Möglichkeiten zur Datenextraktion wegfallen. Zwar nennt der Bescheid technische Barrieren, aber er betont auch, dass Anwender weiterhin praktikable Wege hätten, Daten aus den jeweiligen Systemen zu beziehen. Ebenso konnte die Annahme nicht bestätigt werden, SAP wolle durch kostenlose Angebote rund um seine Signavio-Lösung gezielt Mitbewerber behindern. Strategisch relevant ist das, weil es zeigt, dass nicht jede Hürde in der Anbindung automatisch als missbräuchliche Abschottung gewertet wird, solange im Ergebnis nutzbare Alternativen bestehen.

Auch wenn kein Verfahren eingeleitet wird, bleibt der Konflikt nicht „erledigt“. Celonis hatte SAP vorgeworfen, den Datenzugang zu erschweren und durch die Bündelung mit Signavio den Wettbewerb zu behindern; der aktuelle Schritt der Behörde nimmt dieser Argumentation vorerst den Druck einer förmlichen Missbrauchsprüfung. Gleichzeitig läuft seit März 2025 in San Francisco ein Wettbewerbsverfahren – und parallel sieht sich Celonis einer Patentklage durch SAP gegenüber. Genau in solchen Mehrfrontenlagen entscheidet sich für IT-Organisationen meist weniger die juristische Schlagzeile, sondern die technische Frage: Können sie Prozessintelligenz weiter nutzen, ohne in eine dauerhafte Abhängigkeit von einzelnen Datenpfaden zu geraten.

Während die rechtliche Auseinandersetzung fortgesetzt wird, treibt Celonis die Produktstrategie im Bereich der Künstlichen Intelligenz und Prozessanalyse sichtbar voran. Ein Beispiel aus der Industrie ist Mercedes-Benz: Der Automobilhersteller setzt die Process-Intelligence-Plattform verstärkt ein, um seine KI-gesteuerte Produktion zu beschleunigen. Zielgrößen sind unter anderem eine verbesserte Termintreue bei Auslieferungen sowie schnellere Entscheidungen im Qualitätsmanagement und im Aftersales. Laut Angaben nutzen bereits Hunderte Mitarbeitende bei Mercedes-Benz KI-Copiloten, um Anomalien in der Logistikkette frühzeitig zu erkennen – also dort, wo Prozessdaten typischerweise sehr schnell in operative Maßnahmen übersetzen müssen.

Dass Process Intelligence gerade auch im regulierten Umfeld ankommt, zeigt Novo Nordisk: In der klinischen Entwicklung sollen laut Unternehmensangaben über 100 KI-Agenten zum Einsatz kommen, um unter anderem die Markteinführungszeit neuer Medikamente um bis zu zwei Jahre zu verkürzen. Solche Zeitgewinne entstehen in der Praxis selten aus „magischer“ KI allein, sondern aus besserer Prozessdurchgängigkeit: Datensilos zwischen Forschung, Entwicklung, Qualitätsprozessen und logistischen Workflows werden so weit wie möglich zusammengeführt, damit Algorithmen Muster finden können, die sonst in Einzelsystemen verborgen bleiben. Celonis nennt zudem, Kunden hätten durch den Einsatz der Plattform bereits einen Geschäftswert von über 11 Milliarden US-Dollar realisiert – ein Hinweis darauf, dass die Software nicht nur Analytics liefert, sondern auch operative Entscheidungen und Automatisierung nachgelagert unterstützt.

Auch die Markteinschätzung untermauert die technische Positionierung: Gartner hat Celonis für den Bereich „Digital Twin of an Organization Platforms“ als Leader eingestuft. Besonders im Kriterium Umsetzungsstärke belegte das Unternehmen laut Analyse die Spitzenposition unter den untersuchten Anbietern. Zentral dafür ist das Celonis Context Model (CCM), das als digitaler Zwilling von Unternehmensabläufen beschrieben wird und damit eher als Kontext- und Referenzschicht denn als isolierte Datenansicht verstanden werden kann. Interessant ist zudem der wiederholte Leader-Status innerhalb weniger Monate: Neben der aktuellen Einstufung verweist das Unternehmen auf eine Auszeichnung im Mai 2026 im Bereich Process Intelligence. Für Entscheider in Unternehmen bedeutet das vor allem: Wenn KI-gestützte Automatisierung auf verlässlichen Prozesskontext angewiesen ist, wird die Fähigkeit zur Modellierung und Pflege dieser Kontexte zum echten Wettbewerbsvorteil.

Für die nächsten Monate dürfte sich die Frage daher an zwei Ebenen entscheiden. Erstens: Bleibt der technische Datenzugang zu ERP- und angrenzenden Systemen stabil genug, um Projekte nicht bei jeder Weiterentwicklung der Schnittstellen neu auszurichten? Zweitens: Gelingt es Anbietern wie Celonis, KI-Funktionen so in die Prozesskette zu integrieren, dass sie messbaren Output liefern – von Qualitätsentscheidungen bis zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien. Der jetzige regulatorische Rückschlag auf deutscher Ebene ändert zwar die juristische Lage, aber er ändert nicht automatisch die Produktanforderungen. Genau deshalb lohnt es sich für IT- und Fachbereichsverantwortliche, sowohl die Datenarchitektur als auch die KI-Integration im Betrieb sehr konkret zu prüfen, bevor sie weitere Automatisierungswellen starten.


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