LONDON (IT BOLTWISE) – SAP setzt auf Forward Deployed Engineers, um KI-Agenten in Co-Innovationsprojekten direkt beim jeweiligen Enterprise-Kunden zu entwickeln. Die Teams arbeiten laut SAP über mehrere Monate vor Ort und bringen erste einsatzfähige Agenten innerhalb von sechs bis neun Wochen in Richtung Produktion. Als Beispiele nennt der Anbieter Projekte bei Bayer und H&M, die konkrete Prozessschritte wie Rechnungsautomatisierung oder Retourenentscheidungen unterstützen. Der Hintergrund: Der KI-Agenten-Wettbewerb erhöht den Druck, das ERP-Ökosystem nicht auf die Rolle einer reinen Datenbank zu reduzieren.
SAP will die Lücke zwischen KI-Prototypen und produktionsreifen Anwendungen verkleinern, und genau dort setzt das neue Operating Model an: Statt KI-Entwicklung überwiegend im eigenen Haus voranzutreiben, sollen kleine Teams als „Forward Deployed Engineers“ bei ausgewählten Großkonzernen arbeiten. Ziel ist nicht nur, ein Modell zu trainieren, sondern KI-Funktionen so zu konzipieren, dass sie mit den konkreten Daten, Prozessen und Systemlandschaften der Unternehmen zusammenpassen. Damit verschiebt SAP den Schwerpunkt von „AI-Forschung“ hin zu „AI-Engineering“ – also zu der Arbeit an Schnittstellen, Datenqualität, Prozesslogik und Integrationspfaden, die in der Praxis oft den größten Zeitbedarf verursachen.
Technisch betrachtet ist das Vorgehen vor allem ein Reaktionsmechanismus gegen zwei typische Projektfallen: Erstens entstehen KI-Agenten häufig in einer isolierten Umgebung, in der Annahmen über Datenverfügbarkeit und Ereignisflüsse nicht mit dem Alltag im Unternehmen übereinstimmen. Zweitens dauert die Übersetzung vom Proof-of-Concept in bestehende ERP- und Backend-Prozesse – inklusive Rollen, Berechtigungen, Auditierbarkeit und Ausnahmefällen – in der Regel länger als das eigentliche Modelltraining. Durch die Vor-Ort-Teams möchte SAP genau diese Übersetzungsarbeit beschleunigen. Laut SAP-Sprecher Björn Emde handelt es sich dabei um Co-Innovations-Projekte, bei denen das Branchen- und Prozess-Know-how des Kunden „essenziell“ sei. Die Teams bestehen demnach aus drei bis zehn Top-Programmierern plus externen Beratern und entwickeln über mehrere Monate direkt beim Kunden, wobei erste einsatzfähige KI-Agenten innerhalb von sechs bis neun Wochen entstehen sollen.
Die Beispiele verdeutlichen, wie SAP die Agentenrolle in bestehenden Workflows verankern will. Bei Bayer wird ein vierköpfiges SAP-Team als konkrete Anwendung beschrieben, die ausstehende Rechnungen – etwa solche von Landwirten in Lateinamerika – automatisiert und dadurch die Einforderung beschleunigen soll. Im Retail-Umfeld bei H&M geht es dagegen um Retouren: Die entwickelten KI-Systeme sollen im Voraus berechnen, ob bei einem Umtausch in der jeweiligen Filiale ein passendes Ersatzkleidungsstück verfügbar ist. Beide Fälle zielen weniger auf „sprechende“ KI ab, sondern auf praxistaugliche Entscheidungen im Prozess, die sich an vorhandene Datenströme und Bestandslogik anbinden lassen. Interessant ist auch, dass SAP die Ergebnisse vollständig für sich beansprucht: Die Agenten sollen nach der Entwicklung anschließend in SAP-Produkte integriert und als standardisierte, skalierbare Angebote breiter verfügbar gemacht werden.
Damit hängt auch die strategische Zielgröße zusammen, die SAP für die eigene Agentenlandschaft nennt. Emde verweist bei wichtigen KI-Funktionen darauf, bis Jahresende mehr als 50 Joule Assistants bereitzustellen, die auf ein Netzwerk von über 200 spezialisierten KI-Agenten zugreifen und Prozesse über Funktionsgrenzen hinweg automatisieren sollen. Auch wenn Emde konkrete Funktionen nicht nennt, ist die Struktur als Plattformlogik erkennbar: Viele spezialisierte Agenten liefern Domänenkompetenz, während einzelne „Assistants“ als anwenderorientierte Einstiegspunkte fungieren. Für Unternehmen ist das relevant, weil reine Generalisten-Automatisierung in komplexen ERP-Umgebungen häufig an Grenzen stößt; besser skalieren meist klar abgegrenzte Agentenfähigkeiten, die dann zu größeren Arbeitsabläufen orchestriert werden.
Der Wettbewerbsdruck kommt dabei nicht aus dem „klassischen“ ERP-Lager, sondern aus dem KI-agentengetriebenen Angriff auf die Wertschöpfungskette. SAP steht nach eigener Darstellung unter Druck, weil mehrere Wettbewerber versuchen, das Geschäftsmodell anzugreifen: Die Sorge lautet, SAP könnte zu einer austauschbaren Commodity-Datenbank degradiert werden, während wertschöpfende Prozesslogik und Benutzerinteraktionen zunehmend von KI-Agenten außerhalb des Kern-ERP-Systems übernommen werden. Als Beispiele nennt der Text etablierte Akteure aus der CRM- und Service-Welt sowie aus dem Daten- und Automationsumfeld. Besonders deutlich wird der Konflikt zwischen „ERP als System of Record“ und „KI-Agenten als System of Action“: Wenn Entscheidungen, Handlungen und Ticket- oder Fulfillment-Schritte weitgehend autonom ausführt werden, verschiebt sich der Hebel dahin, wo Agenten Zugriff auf Prozesse, Daten und Zuständigkeiten erhalten.
Gerade deshalb ist das Forward-Deployed-Engineering auch organisatorisch eine Antwort auf die Integrationsfrage. KI-Agenten sind nicht nur Softwaremodelle; sie sind eingebettete Komponenten, die mit Berechtigungen, Datenhistorie, Prozesszuständen und Ausnahmebehandlung umgehen müssen. Teams vor Ort können diese Anforderungen früher mit Kundenabteilungen validieren, statt Annahmen später nachzuarbeiten. Für SAP bedeutet das außerdem eine bessere Kontrolle über die Qualität der Agentenfähigkeiten, bevor sie in den breiteren Produktkontext skaliert werden. Gleichzeitig bleibt die Herausforderung bestehen, aus individuellen Projekten ein wiederverwendbares „Produkt“-Design zu formen: Was bei Bayer oder H&M funktioniert, muss so abstrahiert werden, dass es in anderen Regionen, Sprachen und ERP-Landschaften ohne unverhältnismäßige Anpassungen läuft.
Für die Praxis bei Kunden und Partnern dürfte damit vor allem der Zeitfaktor entscheidend werden. Wenn SAP tatsächlich nach sechs bis neun Wochen erste einsatzfähige Agenten liefern kann, steigt die Chance, KI nicht als großes Programm mit langem Vorlauf zu betrachten, sondern als iteratives Engineering-Setup mit konkreten Prozessgewinnen. Gleichzeitig zeigt der Ansatz, wie stark der Trend hin zu Co-Innovation und „hands-on“ KI-Integration geht: Unternehmen, die ihre Daten- und Prozessarchitektur gut genug kennen, können mit solchen Modellen schneller in den produktiven Betrieb kommen. Ob SAP den Schritt in Richtung „Joule Assistant“ und Netzwerk spezialisierter Agenten mittelfristig konsistent durchzieht, wird sich daran messen lassen, wie gut die Orchestrierung über Funktionsgrenzen hinweg in heterogenen Landschaften funktioniert – und ob der Agentenmehrwert dort landet, wo bisher vor allem ERP-Workflows und UI-Interaktionen dominierten.
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