KI-Agenten müssen ihren Nutzen noch beweisen

Mit dem Autonomous Enterprise verfolgt SAP die Vision einer Unternehmens-IT, in der KI-Agenten nicht nur Fragen beantworten, sondern Geschäftsprozesse zunehmend selbstständig ausführen. An der TechEd 2026 in Berlin hat der Softwarekonzern gezeigt, mit welchen Werkzeugen Entwickler und Unternehmen diese Vision umsetzen sollen. Die Neuerungen rund um Joule Studio, die SAP Business AI Platform und den SAP AI Agent Hub verdeutlichen zugleich, wie komplex der Weg von einzelnen KI-Anwendungen zu einem produktiven, unternehmensweiten Einsatz ist.

Dabei setzt SAP auf eine Kombination aus vereinfachter Entwicklung, offenen Schnittstellen und zentraler Kontrolle. KI-Agenten sollen sich schneller erstellen, über Systemgrenzen hinweg einsetzen und während ihres gesamten Lebenszyklus überwachen lassen. Für Unternehmen stellt sich allerdings weiterhin die Frage, ob die neuen Möglichkeiten einen messbaren wirtschaftlichen Nutzen bringen.

KI-Agenten schneller entwickeln

Mit Joule Studio stellt SAP eine Entwicklungsumgebung bereit, in der sich KI-Agenten sowohl mit klassischen Programmierwerkzeugen als auch mittels No-Code-Funktionen erstellen lassen. Anwender können auf mehr als 70 KI-Modelle zugreifen und je nach Aufgabenstellung unterschiedliche Technologien auswählen. Neu ist insbesondere die Möglichkeit, die Entwicklung stärker über natürliche Sprache zu steuern. Ein sogenannter Process Consulting Agent soll zunächst geeignete Prozesse und Automatisierungsmöglichkeiten identifizieren. Anschliessend ermittelt der SAP Knowledge Graph die erforderlichen Programmierschnittstellen, MCP-Server und Datenprodukte. Joule Studio generiert daraus wesentliche Teile der Agentenarchitektur und Integrationslogik.

SAP verspricht dadurch erhebliche Produktivitätsgewinne. Nach Angaben von Chief AI Officer Jonathan von Rüden verkürzt sich die Entwicklungszeit in SAP-internen Tests von rund 13 auf zweieinhalb Stunden. Zugleich sollen die Kosten pro Aufgabe um etwa 50 Prozent sinken, weil die Agenten durch den bereitgestellten Geschäftskontext weniger Rechenressourcen beziehungsweise Token benötigen. Die Zahlen zeigen das Potenzial der neuen Entwicklungswerkzeuge. Unabhängige Vergleichswerte für komplexe Kundenumgebungen liegen damit allerdings noch nicht vor.

Geschäftsprozesse statt isolierter KI-Funktionen

Eine wesentliche Voraussetzung für den produktiven Einsatz ist die Einbindung in bestehende Geschäftsprozesse. SAP will dafür das eigene Prozesswissen und die in den Geschäftsanwendungen hinterlegten Regeln nutzen. Manoj Swaminathan, President und Chief Product Officer der SAP Autonomous Suite, betonte an der TechEd, dass sich die SAP Business AI Platform gerade durch diesen Geschäftskontext von allgemein verfügbaren KI-Modellen unterscheide: «Weil ein öffentliches Modell Ihre Prozesse, Ihre Stammdaten oder Ihr Unternehmen nicht kennt – die SAP Business AI Platform kennt diese hingegen sehr wohl.»

Die KI-Agenten seien in die regelbasierten Abläufe der SAP-Anwendungen eingebettet und würden auf denselben Daten sowie Geschäftsregeln aufbauen. Zudem sollen ihre Aktionen wie klassische Geschäftstransaktionen nachvollziehbar bleiben. Swaminathan verwies auf insgesamt 40 Assistenten und 300 Agenten von SAP und seinen Partnern. Sie sollen Prozesse automatisieren, Entscheidungsgrundlagen liefern und betriebliche Abläufe optimieren. SAP nennt unter anderem die Finanzkonsolidierung, die Beschaffung und das Lieferantenmanagement als Einsatzgebiete. Für die Wirtschaftlichkeit ist entscheidend, ob diese Agenten nicht nur einzelne Arbeitsschritte beschleunigen, sondern ganze Geschäftsprozesse zuverlässig unterstützen. 

Offene Schnittstellen für heterogene IT-Landschaften

Eine zentrale Herausforderung ist die Integration unterschiedlicher Systeme. Die meisten grösseren Unternehmen betreiben neben SAP-Anwendungen zahlreiche weitere Plattformen, Cloud-Dienste und individuelle Lösungen. SAP unterstützt deshalb die offenen Protokolle Model Context Protocol (MCP) und Agent2Agent (A2A). Damit sollen Agenten verschiedener Anbieter auf Werkzeuge zugreifen und untereinander kommunizieren können. Das Agent-Gateway, das diese Verbindungen ermöglicht, ist nach SAP-Angaben bereits allgemein verfügbar. Für anspruchsvollere Szenarien kündigt das Unternehmen das SAP Enterprise AI Gateway an. Dieses basiert auf der SAP Integration Suite und soll unter anderem Routing, Zugriffskontrollen, Richtlinien und Überwachung zentralisieren.

Zusätzliche Integrationsmöglichkeiten eröffnet die Automatisierungsplattform n8n. Kunden im Early-Adopter-Programm können entsprechende Workflows bereits in Joule Studio entwickeln und ausführen. Eine breitere Verfügbarkeit ist angekündigt. Damit reagiert SAP auf eine wesentliche Anforderung seiner Kunden: KI-Agenten müssen auch ausserhalb einer reinen SAP-Landschaft funktionieren. Allerdings bedeutet die technische Unterstützung offener Standards noch nicht, dass bestehende Integrationsprobleme automatisch verschwinden. Berechtigungsmodelle, Datenqualität und die zuverlässige Verarbeitung von Fehlern bleiben anspruchsvolle Aufgaben.

Governance wird zur Voraussetzung

Mit zunehmender Autonomie steigen die Anforderungen an die Kontrolle. Ein KI-Agent, der Informationen zusammenfasst, stellt andere Risiken dar als ein System, das Bestellungen auslöst, finanzielle Buchungen vorbereitet oder operative Entscheidungen trifft. SAP erweitert deshalb die Governance-Funktionen auf mehreren Ebenen. Der SAP AI Agent Hub soll als zentrales Verzeichnis und Kontrollinstrument für KI-Agenten dienen. Unternehmen sollen darin auch Agenten anderer Plattformen erfassen und überprüfen können.

Das neue SAP Enterprise AI Gateway soll die Einhaltung von Richtlinien während der Ausführung sicherstellen. Es kontrolliert unter anderem Authentifizierung, Berechtigungen und die Kommunikation zwischen Agenten, Anwendungen und Sprachmodellen. Ergänzend stellt SAP einen AI Governance Assistant vor. Er soll Unternehmen bei der regulatorischen Bewertung von KI-Anwendungen unterstützen, insbesondere im Zusammenhang mit dem EU AI Act. Dazu überprüft er vorhandene Dokumentationen, identifiziert fehlende Angaben und unterstützt die Risikoklassifizierung.

Nach SAP-Angaben sollen die Ergebnisse als Entwürfe für die Prüfung durch Rechts- und Compliance-Verantwortliche bereitgestellt werden. Die abschliessende Beurteilung bleibt somit bei den zuständigen Menschen. Der Governance Assistant soll ab November 2026 zunächst Kunden im Early-Adopter-Care-Programm zur Verfügung stehen. Für das SAP Enterprise AI Gateway ist die Einführung im ersten Quartal 2027 vorgesehen. Mit SAP Signavio Agent Mining will SAP darüber hinaus das Verhalten von Agenten im Kontext vollständiger Geschäftsprozesse analysieren. Damit sollen sich sowohl die Einhaltung von Vorgaben als auch die tatsächlichen Auswirkungen auf die Prozessleistung überprüfen lassen.

Erste Erfahrungen aus der Praxis

Dass sich SAPs KI-Strategie nicht mehr ausschliesslich auf Entwicklungsprojekte und Demonstrationen beschränkt, verdeutlichen erste Erfahrungen von Anwenderunternehmen. An der TechEd berichtete Robert Müller von Bosch Digital über die Erprobung von Joule Work, Joule Studio und den ersten SAP-Assistenten. Bosch gehört zu den Unternehmen, die die Lösungen im Rahmen des Early-Adopter-Programms getestet haben. Die bisherigen Rückmeldungen der Anwender seien positiv. Als nächsten Schritt wolle Bosch die Funktionen stärker in die täglichen Arbeitsabläufe integrieren. SAP selbst hat Joule Work nach eigenen Angaben über mehrere Monate mit mehr als 110'000 Mitarbeitenden sowie über 150 Kunden des Early-Adopter-Care-Programms getestet. Diese Erfahrungen sprechen für ein wachsendes Interesse an agentenbasierten Arbeitsabläufen. Ob sich die erwarteten Produktivitätsgewinne im breiten Unternehmenseinsatz bestätigen, muss sich jedoch erst zeigen. 

Wirtschaftlichkeit bleibt eine offene Frage

Neben den technischen Möglichkeiten entscheidet vor allem die Wirtschaftlichkeit über die Einführung von KI-Agenten. SAP bietet ausgewählten Kunden bis Ende Dezember 2026 die Möglichkeit, selbst entwickelte Agenten kostenlos auf der von SAP verwalteten Joule-Studio-Laufzeitumgebung zu betreiben. Entwicklungs- und Testwerkzeuge bleiben innerhalb definierter Nutzungsgrenzen ebenfalls kostenlos. Das kann den Einstieg erleichtern, schafft aber noch keine langfristige Planungssicherheit. Gerade bei komplexen agentenbasierten Prozessen können zahlreiche Modellaufrufe und Systeminteraktionen anfallen. Unternehmen müssen deshalb nicht nur die Kosten einzelner Agenten, sondern ganzer Prozessketten erfassen.

Auch die Deutschsprachige SAP-Anwendergruppe (DSAG) begrüsst die Fortschritte bei Offenheit und Governance, mahnt aber zu transparenten Kostenmodellen. Technologievorstand Stefan Nogly fordert insbesondere belastbare Erfahrungswerte zum tatsächlichen Verbrauch und ein verlässliches Kosten-Controlling in heterogenen IT-Landschaften. Entscheidend wird sein, ob die angekündigten Kontroll- und Überwachungsfunktionen nicht nur technische Transparenz schaffen, sondern auch eine betriebswirtschaftlich aussagekräftige Bewertung ermöglichen. 

Der Weg zum autonomen Unternehmen bleibt anspruchsvoll

Die TechEd 2026 zeigt, dass SAP seine KI-Strategie zunehmend mit konkreten Entwicklungs- und Betriebswerkzeugen untermauert. Offene Schnittstellen, spezialisierte Entwicklungsumgebungen und neue Governance-Funktionen adressieren zentrale Voraussetzungen für den unternehmensweiten Einsatz von KI-Agenten. Gleichzeitig befinden sich verschiedene Komponenten noch in der Einführung oder sind erst für 2027 vorgesehen. Der Übergang vom KI-Prototyp zum produktiven Geschäftsprozess verlangt zudem weit mehr als leistungsfähige Software. Er setzt eine verlässliche Datenbasis, klare Verantwortlichkeiten, robuste Sicherheitsmechanismen und die Integration in bestehende IT-Architekturen voraus. Für CIOs und IT-Verantwortliche verschiebt sich damit die zentrale Fragestellung. Es geht nicht mehr allein darum, welche Aufgaben sich mit KI automatisieren lassen, sondern wie solche Automatisierungen kontrolliert betrieben und wirtschaftlich bewertet werden können. Ob SAPs Vision des Autonomous Enterprise Wirklichkeit wird, entscheidet sich letztlich nicht an der Zahl verfügbarer Agenten. Massgeblich ist, ob Unternehmen damit ihre Geschäftsprozesse nachweislich verbessern können.

SAP TechEd Teil 1: Der Autopilot steuert künftig das Unternehmen

SAP TechEd Teil 2: SAP baut das Datenfundament für KI-Agenten aus

SAP TechEd Teil 3: KI-Agenten müssen ihren Nutzen noch beweisen