WALLDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – SAP-CEO Christian Klein drückt bei der Entwicklung eigener KI-Produkte aufs Tempo. Er warnt, dass SAP sich nur dann behauptet, wenn KI-Werkzeuge Geschäftsprozesse wirklich verstehen und nicht nur als Agenten wirken. Klein stellt den KI-Umbau als deutlich größere Transformation als den früheren Cloud-Schwenk dar. Im Wettbewerb mit Angeboten aus den USA und China sieht er den Handlungsdruck besonders hoch.
Der KI-Umbau bei SAP bekommt mit den Aussagen von Christian Klein eine deutlich messbare Dringlichkeit. Der Vorstandschef fordert mehr Geschwindigkeit in der Entwicklung eigener KI-Features und knüpft die Erwartung direkt an einen zentralen technischen Anspruch: KI soll Geschäftsprozesse nicht nur bedienen, sondern den Ablauf hinter den Prozessen verstehen. Damit verschiebt sich der Fokus von klassischen Automatisierungslogiken hin zu Systemen, die ihre Wirkung auf Prozesse intern nachvollziehen können – also nicht nur einzelne Aktionen ausführen, sondern Entscheidungen im Kontext von Abteilungen, Datenflüssen und Zuständigkeiten ableiten.
Technisch lässt sich das als Abkehr von „reiner“ Assistenz verstehen und als Schritt in Richtung prozessnaher KI-Agenten. Ein KI-Agent, der über die Interaktion mit Nutzern hinaus einen semantischen Bezug zu Workflows herstellt, braucht dafür in der Regel eine Kombination aus Modellierung von Prozesswissen, Zugriff auf relevante Unternehmensdaten und einer Ausführungsebene, die Ergebnisse wieder in die bestehenden Systeme zurückspielt. Genau an diesem Punkt wird in der Argumentation klar, warum Klein den Vergleich mit externen KI-Agenten aus dem Markt zieht: Wenn ein extern gebauter Agent Geschäftsabläufe besser abbildet als das eigene Werkzeug, entsteht ein Wettbewerbsnachteil, der sich im Produkt selbst wiederfindet – etwa bei der Qualität von Empfehlungen, bei der Erklärbarkeit von Entscheidungen oder bei der Robustheit im Alltag.
Damit rückt auch der historische Kontext in den Blick: SAP beschreibt den eigenen KI-Umbau explizit als „sehr, sehr große Transformation“, die sogar größer sei als der Schwenk hin zu Cloud-Software. Der Cloud-Umbau zielte darauf ab, Anwendungen nicht mehr lokal auf Servern beim Kunden zu betreiben, sondern über das Netz bereitzustellen. Für Unternehmen bedeutete das vor allem eine andere Kosten- und Update-Logik: statt hoher Einmalzahlungen stärker laufende Zahlungen im Abonnement, dafür regelmäßigere Aktualisierungen – inklusive neuer KI-Funktionen, sobald diese im Produktkern verfügbar sind. Der entscheidende Unterschied beim KI-Umbau liegt jedoch darin, dass es nicht nur um eine neue Bereitstellungsschicht geht, sondern um einen neuen „Intelligenz“-Kern, der den Wert der Plattform im Prozessbetrieb erst sichtbar machen muss.
Im Markt wird der Druck zusätzlich durch die globale Geschwindigkeit der KI-Entwicklung erhöht. Klein argumentiert, niemand in den USA oder China würde auf SAP warten – und das betrifft nicht nur die Forschung, sondern auch Produktisierung, Integration und die Fähigkeit, reale Unternehmensanforderungen in brauchbare Funktionen zu übersetzen. Die Aussage „Sie wollen uns alle schlagen“ bringt weniger eine einzelne Technologieentscheidung als vielmehr eine Wettbewerbsdynamik auf den Punkt: Wer KI-Features schneller in erprobte Workflows gießt, kann frühe Anwender überzeugen und gleichzeitig Daten, Feedback und Iterationszyklen entlang des Produktlebens verbessern. Für SAP entsteht daraus ein Risiko, das in der Praxis häufig so aussieht: Nicht der anfängliche Funktionsumfang entscheidet allein, sondern die Frage, ob der Anbieter die Iterationsgeschwindigkeit dauerhaft mitgehen kann.
Die große Frage, die Klein formuliert, betrifft damit letztlich die Position von ERP- und Business-Software gegenüber „agentischen“ Alternativen. Wenn KI-Agenten neuer Anbieter die Rolle klassischer Unternehmenssoftware teilweise übernehmen oder zumindest Teile davon substituieren, geraten nicht nur einzelne Module unter Druck, sondern die gesamte Integrationsarchitektur: Wer Prozesse orchestriert, wer Zuständigkeiten verwaltet und wer Daten über Funktionsbereiche hinweg konsistent hält, bestimmt, wie viel Wert die Plattform übergreifend stiftet. SAPs strategische Antwort muss daher zwangsläufig technischer Natur sein: KI darf nicht als separate Spielerei wirken, sondern muss eng mit bestehenden Prozessobjekten, Berechtigungen, Datenmodellen und Systemlogiken verzahnt sein, damit Ergebnisse nicht nur „richtig wirken“, sondern im Unternehmensbetrieb tragfähig sind.
Für Entwickler und IT-Abteilungen heißt das, dass der Umbau in den nächsten Monaten weniger wie ein reines Upgrade, sondern wie eine Neuausrichtung des Zusammenspiels zwischen Plattform und KI-Infrastruktur wirkt. Selbst wenn ein Unternehmen KI-Agenten testet, entscheidet sich der Nutzen häufig erst im Betrieb: Wie gut werden Rollen, Freigaben und Eskalationen abgebildet? Wie stabil bleibt das System bei unvollständigen Daten oder Ausnahmefällen? Und wie schnell lassen sich neue KI-Anwendungsfälle ausrollen, ohne die Governance der bestehenden ERP-Landschaft zu sprengen? Aus der Cloud-Transformation kennt SAP bereits einen Teil dieser Disziplin, etwa die Lieferung regelmäßiger Updates. Beim KI-Umbau kommt aber hinzu, dass sich die Qualität der „Intelligenz“ nicht allein durch Release-Zyklen steuern lässt, sondern durch die Art der Prozessverständnis-Modelle, Evaluationsmethoden und die Feedbackschleifen aus der Praxis.
Im Ergebnis zeigt die aktuelle Positionierung von Christian Klein vor allem eines: SAP setzt den Erfolg des KI-Umbauprogramms direkt mit der Fähigkeit gleich, Geschäftsprozesse zu verstehen – und knüpft daran den Anspruch, im internationalen Wettbewerb nicht ins Hintertreffen zu geraten. Für Unternehmen, die SAP als Rückgrat für Finanzen, Personal, Fertigung, Vertrieb und Beschaffung nutzen, verschiebt sich dadurch die Erwartung an die kommenden KI-Features: Es geht nicht nur um schnellere Text- oder Suchfunktionen, sondern um KI, die im Prozesskontext handlungsfähig bleibt. Ob sich die Softwarebranche insgesamt behauptet, wie Klein es als „große Frage“ beschreibt, wird sich an genau diesen Umsetzungsdetails entscheiden: an Integrationstiefe, Iterationsgeschwindigkeit und daran, ob KI-Agenten im Alltag tatsächlich mehr entlasten als sie zusätzliche Komplexität erzeugen.
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