LONDON (IT BOLTWISE) – SAP macht Künstliche Intelligenz in zwei Branchen konkret: Energieversorger und der Schiffbau setzen dabei auf die Kombination aus SAP S/4HANA, Cloud-Architektur und KI-Funktionen. Im Energiemarkt läuft der reguläre Support für SAP IS-U bis Ende 2027 aus, weshalb der Umstieg auf SAP S/4HANA Utilities oder Alternativen an Fahrt gewinnt. Für den Schiffbauer Damen Shipyards steht hingegen im Vordergrund, wie sich KI direkt in operative Prozesse und in die Nutzung der SAP-Oberflächen verlagern lässt. Damit wird aus KI im ERP weniger ein Zukunftsthema und mehr ein Investitionsargument für kürzere Umstellungs- und Reaktionszyklen.
Wer Künstliche Intelligenz im Unternehmen einführen will, stößt oft auf denselben Engpass: Daten liegen verteilt, Prozesse sind historisch gewachsen und die Fachbereiche erwarten Ergebnisse „in der Fläche“, nicht als Demo. Genau an dieser Schnittstelle ordnet SAP die eigene KI-Strategie ein. Statt KI nur als Analyse-Add-on zu verkaufen, rückt der Konzern die ERP-Plattform in den Mittelpunkt, die sowohl die Cloud-Grundlage als auch die Zugriffsschicht für KI-Funktionen bereitstellen soll. Die Beispiele aus Energieversorgung und Schiffbau zeigen dabei weniger eine einzelne Modellinnovation, sondern vor allem eine durchgängige Architekturidee: ERP als Datendrehscheibe, Cloud als Integrationsraum und KI als Automatisierungsschicht für wiederkehrende Entscheidungen und Texteingaben.
Im Energieumfeld wird der Zeitdruck besonders greifbar, weil der reguläre Support für die weit verbreitete Branchenlösung SAP IS-U bis Ende 2027 ausläuft. Energieversorger stehen damit vor einer klassischen Migrationsaufgabe, die sich technologisch und organisatorisch gleichzeitig lösen muss: teilweise veraltete IT-Landschaften modernisieren, gleichzeitig aber Abrechnung, Kundenservice und Marktkommunikation stabil weiterführen. SAP verweist in diesem Kontext auf den Wechsel zu SAP S/4HANA Utilities. Die neue Ausrichtung soll nicht nur bestehende Fachprozesse abbilden, sondern den Weg öffnen, um Cloud- und KI-Dienste über eine standardisierte Plattformarchitektur leichter zu integrieren. Der wirtschaftliche Kern liegt auf der Hand: Je stärker der Standardisierungsgrad, desto geringer der Aufwand für Anpassungen und desto schneller lassen sich funktionale Erweiterungen ausrollen.
Ein konkretes Umsetzungsmodell liefert das Partner-Setup rund um Arvato Systems und die Cloud-Plattform AEP.EnerS4. Die Lösung basiert auf SAP S/4HANA Utilities und bündelt zentrale Aufgabenbereiche wie Kundenservice, Abrechnung, Marktkommunikation und Formularwesen in einer gemeinsamen Systemarchitektur. Entscheidend ist dabei das Prinzip des zentral gepflegten SAP-Mastersystems: Neue regulatorische Anforderungen oder funktionale Erweiterungen sollen einmalig aufgenommen und anschließend für angeschlossene Kunden ausgerollt werden. Dazu stehen laut Beschreibung mehrere Bereitstellungsmodelle zur Auswahl, von stärker individualisierten Varianten für größere Organisationen bis hin zu einem stark standardisierten Mehrmandanten-Modell für kleinere Versorger. Neben dem Wartungsaufwand adressiert das Konzept auch die Geschwindigkeit von Änderungen, die gerade in regulierten Märkten häufig nicht nur technisch, sondern ebenso prozessual und datenseitig nachgezogen werden müssen.
Auch der KI-Teil ist in diesem Energiestack als „direkt nutzbare“ Datenbasis gedacht. AEP.EnerS4 soll auf weitere SAP-Funktionen und KI-Anwendungen zurückgreifen können, darunter SAP Joule sowie KI-gestützte Werkzeuge für automatisiertes Testing. Der Vorteil ergibt sich aus dem Zusammenspiel: Wenn Plattformdaten ohnehin in der Zielarchitektur verfügbar sind, lassen sie sich schneller in KI-gestützte Auswertungen und Automatisierungen überführen, statt separate Datenexport- und Validierungsroutinen aufzubauen. Langfristig zielt SAP damit auf kürzere Reaktionszeiten bei regulatorischen Änderungen und Kundenanforderungen, weil ein Teil der Bearbeitung nicht mehr ausschließlich manuell über „Sonderfälle“ läuft. Dass in der Praxis bereits ein Name fällt, untermauert die Umsetzungslogik: Die ENNI Energie & Umwelt Niederrhein GmbH plant den Umstieg auf SAP S/4HANA Utilities bis Oktober 2027 und setzt danach für 60 Monate auf AEP.EnerS4. Der Partner übernimmt dabei unter anderem Betrieb, SAP-Vertragsmanagement und die Weiterentwicklung der Plattform.
Im Schiffbau geht es weniger um „Migrationsfenster bis Datum X“ und stärker darum, wie KI die Produktivität in operativen Ketten erhöht. Damen Shipyards nutzt SAP S/4HANA als zentrale ERP-Plattform und will diese künftig mit SAP Business AI stärker durch KI-Funktionen ergänzen. Das Unternehmen beschäftigt mehr als 12.500 Mitarbeitende und betreibt über 35 Werften auf sechs Kontinenten – eine Größenordnung, bei der Standardisierung und Informationsfluss über Teams hinweg typischerweise schnell zum Engpass werden. Das KI-Ziel beschreibt SAP dabei nicht nur als Automatisierung „in der Verwaltung“, sondern als Einbindung in Prozesse, die unmittelbar mit Auftragsabwicklung und Materialströmen zusammenhängen. Entsprechend setzt Damen laut Beschreibung unter anderem auf SAP Joule, damit Mitarbeitende in natürlicher Sprache mit SAP-Systemen und Geschäftsprozessen interagieren können.
Ein konkreter Use Case adressiert die Schnittstelle zwischen Kommunikation und Auftragsdaten: Im Ersatzteilgeschäft sollen KI-Systeme Kundendokumente aus E-Mails auslesen und die relevanten Informationen automatisch in Kundenaufträge übertragen. Solche Texterkennungs- und Transformationsprozesse sind in der Praxis oft zweigeteilt – erst das Lesen, dann die Validierung, dann die Datenübernahme. Wenn KI hier standardisiert in den Prozess integriert wird, sinkt die manuelle Bearbeitung, und die Fehlerquote soll sich zugleich verringern. Für Damen wird das in eine klare operative Zielrichtung übersetzt: Schiffe schneller bauen, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Parallel zeigt das, wie ERP-basierte KI-Anwendungsfälle auch ohne komplett neue IT-Welt funktionieren können: Die KI liefert die „Brücke“ zwischen unstrukturierter Kommunikation und ERP-strukturierten Vorgängen.
Dass diese Strategie nicht nur als Architekturversprechen verstanden wird, hängt auch mit der Marktdynamik rund um SAP-Cloud-Umsätze zusammen. Zwischen 2019 und 2025 hat SAP den Angaben zufolge den Cloud-Umsatz von 6,93 Mrd. Euro auf 21,02 Mrd. Euro erhöht; seit 2019 entspricht das einem Wachstum um den Faktor drei. Für 2025 wird der Cloud-Umsatz damit als Ergebnis einer seit Jahren steigenden Investitions- und Umstellungskurve dargestellt. In der Logik der beiden Beispiele ergibt sich daraus ein plausibles Bild: Je mehr Unternehmen ihre Geschäftsprozesse konsequent auf SAP-Systeme abbilden, desto größer wird die Angriffsfläche für zusätzliche KI- und Cloud-Dienste, weil Datenflüsse, Berechtigungen und Prozessereignisse bereits in der Plattformumgebung ankommen. Für Energieversorger ist die Modernisierung ohnehin zwingend, während im Schiffbau der Fokus darauf liegt, bestehende SAP-Investitionen produktiver zu machen. Damit steht Künstliche Intelligenz weniger als eigenständiges Projekt im Raum, sondern als Bestandteil einer konkreten Transformationsstrecke.
Damit bleibt die wichtigste Frage für Entscheider: Wie schnell lässt sich aus einer KI-Funktion ein belastbarer Routineprozess machen? Die Energieszenarien zeigen, dass Standardisierung und ein zentral gepflegtes Mastersystem dafür ein praktischer Hebel sein können, während der Schiffbau-Prozess demonstriert, wie KI-Bausteine an konkrete Dokument-zu-Auftrags-Workflows gekoppelt werden. Wer solche Ansätze plant, sollte nicht nur auf das Modell schauen, sondern auf die Systemgrenzen: Welche Daten sind vorhanden, wie werden sie gereinigt und validiert, und wie wird getestet, bevor KI-Automatisierungen in produktive Abläufe greifen. Genau in dieser Umsetzungstiefe dürfte SAPs Kombination aus ERP, Cloud-Architektur und KI-Funktionalitäten ihren Mehrwert entfalten – besonders dort, wo Umstellungen ohnehin anstehen oder operative Durchlaufzeiten messbar leiden.
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