Die Hausaufgaben für das Autonomous Enterprise: Architektur, Daten und Prozesse

Im ersten Teil dieser Artikel-Serie habe ich beschrieben, warum das Autonomous Enterprise nach der SAP Sapphire 2026 greifbar geworden ist. Die Vision steht. Aber zwischen einer starken Keynote und echtem Geschäftswert liegt etwas Wesentliches: Hausaufgaben. Autonome Agenten sind nur so gut wie die Architektur, die Daten und die Prozesse, auf denen sie laufen. Und genau darum geht es nun in diesem Folgebeitrag – nicht um das Ziel, sondern um den Weg dorthin.

1. Hausaufgabe: Architektur, Transparenz und Governance (LeanIX)

Man kann nicht steuern, was man nicht sieht. Und schon bald sind in vielen Unternehmen Hunderte Agenten unterwegs – von SAP, von Microsoft, Google oder aus eigenen Frameworks. Ohne Überblick und klare Regeln wird daraus schnell ein neues Schatten-IT-Problem, nur mit deutlich mehr Autonomie. Governance ist im Autonomous Enterprise deshalb keine Kür, sondern die erste Hausaufgabe.

Technisch adressiert das der SAP AI Agent Hub, der auf SAP LeanIX aufsetzt: ein herstellerübergreifendes System of Record für jeden Agenten – egal, wer ihn gebaut hat. Der SAP AI Agent Hub inventarisiert Agenten, verknüpft sie mit Anwendungen und Business Capabilities, führt sie durch einen klaren Lebenszyklus von „vorgeschlagen“ bis „stillgelegt“, gibt jedem eine eigene Identität mit definierten Zugriffsrechten und stellt sicher, dass nur geprüfte Agenten produktiv laufen.

Dass SAP ihn ohne Aufpreis in die SAP Business AI Platform legt (Verfügbarkeit – General Availability, GA – für Q3 2026) und der EU AI Act ab August 2026 voll wirksam wird, macht deutlich: An Governance führt kein Weg vorbei – gerade in Finanz-, HR- und Beschaffungsprozessen.

Das Werkzeug allein reicht aber nicht; die Arbeit dahinter ist organisatorisch. Zwei Dinge sollten Sie jetzt konkret angehen:

• Freigabeprozesse fit für Agenten machen. Schauen Sie sich an, wie heute Anforderungen und Berechtigungen genehmigt werden – und wer daran beteiligt ist. Halten diese Prozesse und Menschen stand, wenn künftig nicht einzelne Mitarbeitende, sondern Agenten eine stetig steigende Zahl an Anfragen stellen? Wo heute jemand manuell freigibt, brauchen Sie morgen klare, teils automatisierte Regeln.
• IT-Landschaft und -Strategie transparent dokumentieren. Nur wer Architektur und Roadmap sauber dokumentiert hat, kann Agenten sinnvoll integrieren. Prüfen Sie, ob es verbindliche Richtlinien für Integration und Erweiterung gibt – Stichwort Clean Core – oder ob heute jede Anbindung zur Einzelfallentscheidung wird.

Kurz: Transparenz über Architektur und Agenten schaffen, mitwachsende Freigabe- und Berechtigungsregeln definieren und den Agenten-Bestand schon heute inventarisieren.

2. Hausaufgabe: Der Weg in die Cloud

Die meisten neuen KI-Funktionen sind „Cloud first“. Das verändert den Business Case für die Transformation: Es geht nicht mehr nur um das Wartungsende 2027 oder um Kostenvermeidung, sondern um den Zugang zu KI-Fähigkeiten – ein deutlich stärkeres Argument. Cloud ERP ist damit weniger ein IT-Projekt als die Eintrittskarte zur Autonomie und damit ein wichtiges Element des Autonomous Enterprise.

Wichtig ist das Wie: Migrieren Sie nicht per Lift and Shift, sondern modernisieren Sie mit einem Clean Core, damit Erweiterungen sauber neben dem Standard stehen und Upgrades nicht blockieren. On-Premise werden dabei grundsätzlich die gleichen Möglichkeiten geboten, eigene KI-Agenten anzubinden. Der Knackpunkt ist die Erreichbarkeit und Funktion der Standard-Schnittstellen. Daraus folgt eine oft unterschätzte Hausaufgabe: Machen Sie Ihre wichtigen OData-Services Clean-Core-konform, damit sich auch eigene Datenfelder und die individuelle Logik aus der SAP BTP sauber aufrufen lassen.

3. Hausaufgabe: Das Datenfundament (SAP BDC)

SAP CEO Christian Klein brachte es auf der diesjährigen SAP Sapphire auf den Punkt: „Kein KI-Agent ist in der Lage, ein defektes Datenmodell zu kompensieren.“ Genau deshalb ist die SAP Business Data Cloud (BDC) das Herzstück der Vorbereitung. Sie schafft eine semantische Datenschicht über SAP- und Nicht-SAP-Daten hinweg – keine Silos, kein Datenwildwuchs. Und bevor ein Agent etwas ausgibt, prüft er Identität und Zugriffsrechte.

Der SAP Knowledge Graph liefert dazu die verwalteten Ontologien, mit denen Agenten Prozesse, Beziehungen und Kontext verstehen. Erst dieser Kontext macht aus einem plausiblen Agenten einen korrekten. Die Hausaufgabe ist unbequem, aber unumgänglich: Richten Sie Ihre Datenstrategie konsequent auf die Möglichkeiten und die wachsende Bedeutung der BDC aus – sichern Sie Datenqualität, klären Sie Data Ownership und verbinden Sie Ihre Data Products verlässlich. Wer hier abkürzt, baut Agenten auf Sand.

4. Hausaufgabe: Prozesse verstehen und Agenten steuern

Bevor man automatisiert, muss man wissen, was man automatisiert. Process Mining mit SAP Signavio zeigt, wie Prozesse wirklich laufen – inklusive der Abweichungen, die man gern übersieht.

Auf dem Weg zum Autonomous Enterprise lautet die Hausaufgabe: richtig priorisieren. Suchen Sie nicht nach Prozessen, in denen sich KI einsetzen ließe, sondern nach dem größten Bedarf. Wo sind die Fehlerquoten am höchsten? Wo lässt sich wegen Personalmangel nicht skalieren? Wo kosten lange Durchlaufzeiten echten Umsatz? Dort setzen die ersten Agenten an – nicht beim spannendsten Use Case.

Laufen die Agenten, braucht es Kontrolle: Agent Mining zeigt ihr Verhalten, ihre Konformität und ihren Geschäftswert. Geben Sie jedem Agenten von Anfang an eine eigene Identität, klare Zugriffsrechte und messbare KPIs. Governance ist so kein Bremsklotz, sondern die Bedingung, um Agenten in kritischen Prozessen einzusetzen.

Fundament vor Glanz: Wer seine Hausaufgaben macht, macht die Vision zur Realität

Die zu erledigenden Hausaufgaben haben wenig Glamour, aber viel Substanz, denn sie entscheiden über Erfolg oder Misserfolg. Meine klare Empfehlung: nicht mit dem spektakulärsten Use Case starten, sondern mit dem Fundament. Erst Transparenz über Architektur und Agenten, dann der Weg in die Cloud, ein sauberes Datenfundament in der SAP BDC und ein Governance-Modell, das von Anfang an mitläuft. Genau diese Schritte begleiten unsere valantic Expertinnen und Experten – von der Enterprise Architecture über die Datenstrategie bis zu Prozessen und Agenten-Governance. Die Vision ist gesetzt. Jetzt zählt, wer seine Hausaufgaben macht.

Im nächsten Teil unserer Blogserie zum Autonomous Enterprise werden wir das Thema AI Agents & SAP Joule 2.0 genauer unter die Lupe nehmen. Stay tuned!