HAMBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – Berenberg belässt SAP auf „Buy“ und setzt ein Kursziel von 215 Euro. In der aktuellen Einschätzung argumentiert das Haus, dass trotz solider Gewinne und stabiler Umsatzentwicklung die Börse IT- und Softwarewerte derzeit nur selektiv bewertet. Besonders Unternehmen ohne klar erkennbaren KI-Narrativ geraten laut Analyse unter Druck. Gleichzeitig werden Sicherheits- und Datensoftware-Titel als überproportional profitiert beschrieben, während SAP offenbar noch nicht als „Gewinner“ dieses Leitthemas gilt.
Berenberg bleibt bei SAP vorsichtig optimistisch und stuft die Aktie weiterhin mit „Buy“ ein. Das Kursziel von 215 Euro signalisiert dabei keinen kurzfristigen Verkaufsimpuls, sondern eher, dass sich das Chance-Risiko-Profil langfristig wieder verbessern könnte. Gleichzeitig macht die Analyse deutlich, warum der Markt im Moment so anspruchsvoll ist: Software- und IT-Titel würden derzeit weniger wegen klassischer Kennzahlen gekauft, sondern vor allem danach, ob sie im dominierenden Thema Künstliche Intelligenz (KI) klar als Nutznießer wahrgenommen werden. Genau diese Wahrnehmung bestimmt laut Einschätzung die Kaufbereitschaft stärker als das operative Fundament.
Im Kern verweist Berenberg auf das laufende Ergebnisbild: Die Gewinne im ersten Quartal seien robust gewesen, das Umsatzwachstum durchgängig stabil. Auch der Auftragsbestand, also der in die Zukunft hineinreichende Indikator für die Umsatzentwicklung, wird als ermutigend beschrieben. Dennoch reichen diese Bausteine offenbar nicht aus, um Käufer anzuziehen. Gerade an der Börse zeigt sich häufig ein Mechanismus: Wenn die Bewertungsspanne historisch betrachtet niedrig ist, kann das zwar als „Value“-Signal verstanden werden, führt aber erst dann zu nennenswerten Zuflüssen, wenn die Wachstumsstory wieder glaubwürdig mit einem gesellschaftlich und technologisch starken Narrativ verknüpft wird.
Technisch betrachtet spielt dabei die Frage eine zentrale Rolle, wie gut ein ERP- und Unternehmenssoftware-Anbieter KI in Prozesse und Produkte integriert. SAPs Aufgabe ist dabei weniger das reine Vorführen einzelner Modelle, sondern die Verankerung von KI in der Systemlandschaft: von Datenanreicherung über Entscheidungsunterstützung bis zur Automatisierung wiederkehrender Workflows. Im Unternehmensumfeld bedeutet das: KI muss in Security-Modelle, Berechtigungsstrukturen und Datenflüsse passen, damit Fachbereiche sie nutzen können, ohne Governance-Kosten explodieren zu lassen. Analystisch wird genau diese „Operationalisierung“ oft als entscheidender Unterschied zwischen Tech-Story und investierbarer Umsetzung betrachtet.
Als weiterer Treiber der Marktselektion gilt laut Branchenlogik die Performance bestimmter Subsegmente. Berenberg nennt explizit Internet-Sicherheit und Datensoftware als Bereiche, die aktuell eine überdurchschnittliche Kursentwicklung zeigen. Damit wird ein Muster sichtbar, das man in der letzten Dekade mehrfach beobachten konnte: In Phasen, in denen KI Investitionen anzieht, verschiebt sich die Aufmerksamkeit häufig von reinen Plattformen hin zu Infrastruktur und Schutzschichten, die Datenzugriff, Integrität und Compliance absichern. Wettbewerber wie Microsoft mit seinem breiten Cloud-Ökosystem oder auch Oracle positionieren sich daher nicht nur über Anwendungen, sondern über Tiefe in Datenmanagement und Security-Integration, während Spezialanbieter in der Datensoftware ihre Story sehr klar auf Wertschöpfung durch Datenqualität ausrichten.
Historisch war die Bewertung von Großsoftware oft zyklisch. In früheren Konjunktur- und Tech-Wellen reagierten Investoren zwar auf Wachstum, blendeten aber in Stressphasen auch gerne längerfristige „Transformations“-Kosten aus. Gleichzeitig haben sich Benchmarks verändert: Früher standen häufig Lizenzumsätze und klassische Wartungsmodelle im Vordergrund, später wurde die Verlässlichkeit von Cloud-Umsätzen stärker gewichtet. Nun kommt eine weitere Dimension hinzu: Unternehmen müssen zeigen, dass KI nicht nur die Produkt-UI verbessert, sondern messbar Effizienz, Auslastung und Entscheidungsqualität beeinflusst. Wenn ein Anbieter in dieser Darstellung noch hinter den Erwartungen zurückliegt, kann selbst eine solide operative Entwicklung kurzfristig verpuffen.
Vergleicht man SAPs aktuelle Position mit der Konkurrenz, ergibt sich ein zweistufiges Bild. Einerseits verfügt SAP über einen enormen „System-of-Record“-Footprint und damit über Unternehmensdaten, die für KI-gestützte Anwendungsfälle grundsätzlich wertvoll sind. Andererseits investieren viele Marktteilnehmer gerade dahin, wo KI besonders schnell ROI verspricht: Datenkataloge, Observability, Sicherheits- und Compliance-Schichten sowie branchenspezifische KI-Use-Cases. Diese Bereiche sind für Investoren häufig leichter zu „verpacken“ und in Umsatzmultiplikatoren abzubilden. Genau deshalb kann die Kursreaktion trotz niedriger historischer Bewertung ausbleiben: Der Markt wartet auf einen sichtbaren Brückenschlag zwischen ERP-Daten und KI-Wertschöpfung.
Für die Enterprise-Kunden ist die Analystenbotschaft indirekt, aber relevant. Wenn Börsenteilnehmer SAP vorerst nicht als KI-Gewinner einstufen, kann das zwar nicht die Produktqualität erklären, beeinflusst aber die Verhandlungsdynamik rund um Roadmaps, Implementierungstiefe und Vendor-Risiken. IT-Leitungen achten deshalb besonders auf drei Punkte: erstens, wie schnell KI-Funktionen tatsächlich in bestehende Workflows eingebettet werden; zweitens, wie die technische Architektur die Anforderungen an Datenzugriff und Rechteverwaltung erfüllt; drittens, wie gut sich Modelle und Automationen überwachen lassen. In der Praxis ist das oft der Unterschied zwischen „KI-demo“ und produktionsfähiger KI-Entwicklung.
Aus regulatorischer und datenschutzrechtlicher Sicht bleibt die Diskussion ebenfalls nicht abstrakt. KI-gestützte Funktionen benötigen Zugriff auf sensible Unternehmens- und Personaldaten, wodurch das Thema Datenschutz und Informationssicherheit zwingend in die Projektplanung gehört. Gerade im DACH- und EU-Kontext müssen Unternehmen nachweisen können, wie Datenzwecke festgelegt sind, wie Lösch- und Aufbewahrungsfristen eingehalten werden und wie der Zugriff protokolliert wird. Für SAP als Plattformanbieter bedeutet das: KI-Funktionen müssen sich in bestehende Governance- und Audit-Mechanismen integrieren, andernfalls steigen Projektrisiken und damit die Zeit bis zur Skalierung.
Mit Blick auf die Marktmechanik deutet die Berenberg-Position an, dass der Kurs bei SAP erst dann stärker Rückenwind erhält, wenn die Anleger den KI-Narrativ-Part wieder stärker mit dem Geschäftsmodell verknüpfen. Das kann über Produktlieferungen, messbare Fortschritte in der Cloud-Entwicklung oder über glaubwürdige Kundenergebnisse passieren. Gleichzeitig dürfte der Wettbewerb die Messlatte erhöhen: Plattformriesen wie Microsoft und spezialisierte Anbieter in Daten- und Sicherheitssoftware drängen mit zunehmend integrierten KI-Funktionen in den Alltag der Unternehmen. Für Entwickler und Systemintegratoren eröffnet das Chancen, weil KI in ERP-Umgebungen meist nicht „out of the box“ landet, sondern über Schnittstellen, Datenpipelines und Automationsschichten umgesetzt wird.
In den kommenden Quartalen wird daher entscheidend sein, ob SAP seine KI-Strategie so operationalisiert, dass sie neben der Technologie auch in kauf- und budgetrelevante Ergebnisse übersetzt wird. Dazu gehören klare Indikatoren zur Nutzung, zu Kosteneffekten und zur Geschwindigkeit von Implementierungen. Wenn SAP hier sichtbarer wird, kann die aktuelle selektive Marktwahrnehmung kippen und das niedrige Bewertungsniveau seine Wirkung entfalten. Für Unternehmen bleibt bis dahin pragmatisch: KI-Projekte sollten Architekturen wählen, die Sicherheit und Governance „by design“ unterstützen, und Pilotierungen so gestalten, dass sie spätestens im Rollout belastbar nachweisen, welchen Beitrag Automatisierung und datengetriebene Entscheidungen zur Skalierung leisten.
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