LONDON (IT BOLTWISE) – SAP will in den kommenden zwei Jahren 2 Milliarden Euro einsparen, indem es bei KI-Aufgaben jeweils das günstigste Modell auswählt, das die benötigte Qualität erreicht. Der Konzern ersetzt dafür besonders teure Modelle in eigenen Softwarefunktionen durch günstigere Alternativen. Als KI-Arbeitsumgebung dient unter anderem der Assistent Joule, der Mitarbeitende bei komplexen Fragen, Dokumentation und Fehleranalysen unterstützt. Gleichzeitig betont SAP, dass die KI-Ausgaben nicht pauschal sinken sollen, sondern die Marge bei wachsendem KI-Volumen stabil bleiben soll.
Mit einem klaren Kostenziel rückt SAP die Frage nach der Wirtschaftlichkeit generativer KI stärker in den Mittelpunkt als viele Anbieter aus der „Nur-Performance“-Ecke. Der Softwarekonzern plant laut Angaben seines Finanzvorstands Dominik Asam, durch die gezielte Auswahl günstiger KI-Modelle in den kommenden zwei Jahren 2 Milliarden Euro einzusparen. Der Hebel dahinter ist vergleichsweise pragmatisch: SAP ersetzt in bestimmten Teilen seiner Anwendungen „einige besonders teure“ Modellvarianten durch günstigere Alternativen, solange die Aufgabenqualität in der Praxis stimmt.
Technisch ist das im Kern ein sogenanntes Model-Routing bzw. ein dynamischer Entscheidungsmechanismus: Für eine konkrete KI-Anfrage wird nicht automatisch das größte Modell angefordert, sondern dasjenige, das die geforderte Qualität mit den geringsten Compute-Kosten liefert. SAP beschreibt dabei ausdrücklich, dass das nicht zwangsläufig mit einem Qualitätsverlust einhergehen soll. Genau an dieser Stelle trennt sich die Kostendiskussion häufig von reinen Benchmark-Resultaten: Viele Unternehmen können in ihren Workloads „große“ Modelle nicht immer rechtfertigen, wenn weniger große Modelle für Dokumentenaufbereitung, Analyseaufgaben oder strukturierte Problembeschreibungen bereits ausreichende Ergebnisse liefern.
Spannend ist auch, wie SAP die KI-Integration im Alltag seiner Kunden denkt. Laut Quelle arbeitet die externe KI für SAP unter anderem über den Assistenten Joule, der Berater sowie SAP-Beschäftigte bei komplexen Fragen, bei der Erstellung oder Auswertung von Dokumentation und bei Fehleranalysen unterstützt. Damit wird KI nicht nur als Chat-Erlebnis verstanden, sondern als Baustein in Prozessen, in denen Teams vermehrt Entscheidungen treffen müssen, etwa wenn sich Fehlerbilder aus Logdaten, Systemzuständen und Fachkontext zusammensetzen. Entscheidend ist dann, dass die Modellwahl die Latenz- und Kostenprofile dieser Prozesse beeinflusst, ohne dass Anwender den Wechsel als Qualitätsbruch wahrnehmen.
Die Kostenlogik wird bei SAP zusätzlich durch sein Abrechnungsmodell geprägt. Der Konzern berechnet Kunden laut Darstellung keine Tokens, sondern die erledigten Aufgaben beziehungsweise Geschäftsaktionen pro bearbeiteter Rechnung, pro Klärungsfall oder im Rahmen von Paketabonnements für bestimmte Business-Funktionen. Wenn SAP daher etwa ein Modell wie GPT-4 oder Claude Opus durch ein günstigeres ersetzt, senken sich die eigenen Recheninfrastrukturkosten pro Aufgabe, während der Preis für Kunden stabil bleibt. Für die Marktdynamik ist das relevant: Für SAP ist KI damit vor allem ein interner Kostenblock, der bei wachsendem Einsatz skalieren soll, statt die Kundenpreise automatisch mitzuschieben. Das reduziert einerseits die Hemmschwelle für mehr KI-Nutzung und macht andererseits ein sauberes Kostenmanagement zur Voraussetzung.
Als Plattformebene nennt SAP den zentralen Generative AI Hub in der SAP Business Technology Platform (BTP), über den rund 70 KI-Modelle verfügbar sein sollen. Dabei werden verschiedene Ökosysteme angesprochen: Neben Microsoft Azure OpenAI nennt die Quelle auch Anthropic Claude und Google Gemini. Für Unternehmen entsteht daraus eine andere Betriebsrealität als bei reinen „Single-Model“-Setups: Die Wahl des passenden Modells hängt stärker vom Use Case und vom Kostenprofil ab, nicht nur davon, welche API gerade „die bekanntesten“ Ergebnisse liefert. Gleichzeitig verschiebt sich das Zielbild vom einfachen Zugriff auf Modelle hin zu einem Orchestrierungs- und Governance-Thema, bei dem Preis, Qualität und Compliance-Anforderungen zusammengedacht werden müssen.
Dennoch zeigt SAPs Finanzperspektive, dass Einsparung nicht automatisch „weniger KI“ bedeutet. Der Finanzchef erwartet vielmehr, dass die absoluten KI-Ausgaben mit zunehmender Verbreitung insgesamt steigen werden. Das Ziel sei, gesunde Margen bei wachsendem Umfang zu erreichen, nicht eine absolute Senkung der KI-Ausgaben. Damit adressiert SAP ein typisches Kostenparadoxon: Selbst wenn ein Modell pro Aufgabe günstiger wird, kann der Gesamtbedarf steigen, sobald Funktionen breiter ausgerollt werden. Genau deshalb wirkt der Ansatz der günstigsten Modelloption pro Anfrage wie ein Gegenpol zum ungebremsten Volumenwachstum.
Schließlich spielt auch die Herkunft der Modelle eine wachsende Rolle, wie Asam betont. Kunden achten demnach verstärkt darauf, von woher die KI-Modelle stammen; staatliche Stellen und Unternehmen in regulierten Branchen stellten zunehmend spezifische Anforderungen und schließen bestimmte Modelle aufgrund ihrer Herkunft aus. Auch europäische Kunden forderten vermehrt lokale Lösungen. Diese Entwicklung ist für den Model-Routing-Ansatz entscheidend: Die Kostenfrage kann nicht isoliert betrachtet werden, denn Ausschlüsse können die Auswahlpalette begrenzen. In der Praxis bedeutet das: SAP muss Modelle nicht nur nach „Preis-Leistung“ gewichten, sondern auch nach regulatorischer und vertraglicher Zulässigkeit – was den Wert eines zentralen Model-Hubs und einer klaren Policy-Logik weiter erhöht.
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