BERLIN/WALLDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – SAP-Chef Christian Klein sieht in neuen KI-Produkten für den Konzern eine historische Chance auf deutliches Wachstum. Die Strategie zielt auf eine einheitliche KI-Plattform, mit der Geschäftsabläufe entlang von Daten und der Unternehmenssteuerung optimiert werden sollen. Dabei sollen KI-Agenten schrittweise mehr Aufgaben übernehmen und laut Klein spürbare Produktivitätsgewinne liefern. Gleichzeitig betont er: In kritischen Bereichen bleibt die Verantwortung beim Menschen.
Christian Klein, seit 2019 Vorstandsvorsitzender von SAP, setzt seine nächste Wachstumsphase bewusst nicht nur auf klassisches Software-Wachstum, sondern vor allem auf KI-Produkte. In einem Gespräch in Berlin/Walldorf ordnete er die aktuelle Entwicklung als „historische Chance“ ein, um „einen weiteren wirklichen Schub“ mitzunehmen. Für Investoren ist dabei entscheidend, ob sich die angekündigte Umsatzbeschleunigung auch in der operativen Ausführung niederschlägt – denn genau diese Erwartung verbindet der Konzern mit dem Ausbau der KI-Funktionen rund um die Unternehmensteuerung und die vorhandenen Datenbestände.
Technisch betrachtet geht es SAP dabei um mehr als einzelne KI-Features. Klein verankert seine Aussagen in der Idee eines „autonomen Unternehmens“, das auf einer Kundenkonferenz Mitte Mai in den USA vorgestellt wurde. Der Kern ist eine einheitliche KI-Plattform, in der Geschäftsabläufe zusammenlaufen sollen, damit KI-Agenten in Prozessen, in Unternehmensdaten und in der Unternehmenssteuerung „verankert“ sind – mit dem Ziel, Ergebnisse zu liefern und Kosten einzusparen. Damit verschiebt sich der Fokus von punktuellen Automatisierungen hin zu einem orchestrierten KI-Ansatz, bei dem Fachprozesse stärker in eine durchgängige Entscheidungs- und Ausführungsschicht integriert werden.
Klein stellt dabei auch die strategische Abgrenzung heraus: „Allein auf die großen Sprachmodelle bekannter KI-Firmen zu setzen, hätte SAP austauschbar gemacht.“ Der Punkt dahinter ist operativ relevant. Wenn ein ERP-Anbieter KI lediglich über externe Modelle „andockt“, entsteht schnell ein Funktionscluster, das sich technologisch austauschbar bleibt. Eine tiefere Plattformintegration zielt dagegen darauf, dass die Agenten nicht nur auf Sprachgenerierung, sondern auf Kontext aus Unternehmenswissen, Datenstrukturen und Workflows zugreifen. Genau deshalb hebt Klein den „einzigartigen Vorteil“ hervor, der aus Industriewissen und den „Fülle an Daten“ entstehen soll.
Aus Marktsicht ist diese Argumentationslinie eng mit SAPs vorheriger Cloud-Transformation verknüpft. Klein hatte in den Jahren zuvor eine Verlagerung der Geschäfte in die Cloud angestoßen – nun soll die nächste Stufe den Nutzen der Cloud-Ausspielung erhöhen. Diese Logik passt zu den jüngsten Zahlen: 2025 stieg der Erlös dank des starken Zuwachses bei Cloudsoftware um acht Prozent auf 36,8 Milliarden Euro, unter dem Strich stand ein Nettogewinn von 7,5 Milliarden Euro. In der Praxis kann eine KI-gestützte Prozessschicht insbesondere dort wirtschaftlich wirken, wo Unternehmen regelmäßig wiederkehrende Entscheidungen treffen müssen – etwa bei Planung, Genehmigungsflüssen oder der Abstimmung zwischen Daten- und Prozesssystemen.
Gleichzeitig bleibt SAPs KI-Programm nicht im reinen „Autopilot“-Versprechen stehen. Klein formuliert „andere Hebel“ gegenüber klassischer Softwareweiterentwicklung: „KI-Agenten geben unseren Kunden – und damit uns – einen ganz anderen Hebel.“ Laut ihm stehen KI-Agenten in der Unternehmenswelt „kurz vor dem breiten Durchbruch“, doch der Weg dorthin ist stufenweise gedacht: Die Kunden sollen schrittweise mehr Verantwortung an die Agenten übertragen. In kritischen Bereichen dagegen, so Klein, werde ein KI-Agent auch künftig „nicht zu 100 Prozent autonom agieren“; „Am Ende trage immer ein Mensch die Verantwortung.“ Für Unternehmen heißt das: Der Rollout dürfte stark an Governance, Freigabeprozessen und Qualifikationsgrenzen gekoppelt sein.
Für die Umsetzung ergeben sich daraus typische Produkt- und Architekturfragen, die SAP in den Vordergrund rückt. Wenn Agenten Ergebnisse liefern und Kosten einsparen sollen, müssen sie nicht nur Sprache verstehen, sondern auch Aktionen in bestehenden Systemen anstoßen, etwa über definierte Workflows, Datenabfragen und Zuständigkeitslogiken. Außerdem ist die Messbarkeit zentral: Produktivitätsgewinne wie „enorme Produktivitätsgewinne“ benötigen klare Kennzahlen, etwa Zykluszeiten, Bearbeitungsaufwände oder Fehlerquoten in bestimmten Prozessschritten. Genau an dieser Stelle wird KI-Entwicklung zur Business-Entwicklung, weil Agentenfunktionen sonst schnell als „Nice-to-have“ enden – und nicht als Treiber für Umsatzbeschleunigung wirken.
In Summe hängt die „historische Wachstumschance“ daher weniger an der reinen Modellqualität als an der Gesamtkette: Plattformintegration, Datenkontext, sichere Ausführung im Unternehmensprozess und ein nachvollziehbares Modell dafür, wie Verantwortung zwischen Mensch und Agent aufgeteilt wird. SAP positioniert sich damit als Anbieter, der KI in bestehende ERP- und Steuerungslogiken einbettet, statt nur generative Fähigkeiten bereitzustellen. Ob sich das in der Breite bei Kunden durchsetzt, entscheidet sich dann daran, wie schnell Unternehmen den Nutzen in konkreten Use-Cases nachweisen können und wie reibungslos der Übergang von Assistenzfunktionen zu stärker automatisierten Schritten gelingt.
Für Entscheider ist das Timing besonders relevant: SAP spricht davon, dass der Durchbruch bevorsteht, während der Konzern gleichzeitig auf einer soliden Cloud-Basis wirtschaftlich aufgestellt ist. Die kommenden Implementierungswellen werden zeigen, ob die „einheitliche KI-Plattform“ die versprochene Skalierung tatsächlich erreicht – oder ob einzelne Agenten-Use-Cases zwar beeindruckend aussehen, aber nicht dauerhaft in Betriebsprozesse übergehen.
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