SAP AI: Vom Pilotprojekt zur strategischen Wertschöpfung

Laut valantic SAP Studie 2026 nutzen rund zwei Drittel der befragten Unternehmen im DACH-Raum bereits KI im SAP-Umfeld. Die Einsatzfelder reichen von Prognosemodellen im Controlling über automatisierte Dispositionsvorschläge in der Supply Chain bis hin zu Chatbots im Kundenservice. Besonders weit sind Branchen wie die Automobilindustrie und die Lebensmittelbranche, in denen volatile Märkte, schwankende Nachfrage und komplexe Lieferketten den Druck zur Effizienzsteigerung erhöhen. Hier werden KI-Modelle gezielt eingesetzt, um Bedarfe genauer zu prognostizieren, Bestände zu optimieren und Service-Level stabil zu halten.

Gleichzeitig zeigt sich eine deutliche Spreizung der Reifegrade. Unternehmen mit hoher KI-Reife verfügen über definierte Rollen wie AI Product Owner oder Data Scientists, über dedizierte Budgets und über eine Roadmap, die den Ausbau von Use Cases über mehrere Jahre plant. Auf der anderen Seite stehen Organisationen, in denen KI vor allem als Experiment einzelner Teams verstanden wird – ohne Anbindung an eine übergreifende Daten- oder Plattformstrategie. In diesen Fällen bleibt der Mehrwert häufig hinter den Erwartungen zurück, weil technische Machbarkeit nicht mit organisatorischer Verankerung einhergeht.

Die Studie macht deutlich, dass die wahrgenommenen Vorteile von KI regional unterschiedlich gewichtet werden. In Deutschland dominieren Prozessbeschleunigung und Entlastung der Mitarbeitenden. KI wird vor allem als Instrument gesehen, um Routineaufgaben zu automatisieren, Durchlaufzeiten zu verkürzen und Entscheidungen schneller sowie datenbasierter zu treffen. In der Schweiz steht hingegen die Kostensenkung stärker im Vordergrund; dort wird KI in erster Linie mit Effizienzsteigerung und der Optimierung vorhandener Ressourcen verbunden.

Diese Unterschiede spiegeln unterschiedliche Rahmenbedingungen und kulturelle Prägungen wider. Für C-Level-Entscheider bedeutet das, dass KI-Strategien nicht nur technologisch konsistent, sondern auch organisatorisch und regional anschlussfähig sein müssen. Eine zentrale Roadmap kann den Rahmen setzen, sollte aber Raum für lokale Ausprägungen lassen – etwa in der Gewichtung von Effizienz, Wachstum oder Risikoreduktion.

Trotz wachsender Akzeptanz bleiben Governance, Sicherheit und Datenqualität zentrale Hemmnisse. Viele Unternehmen sehen KI im SAP-Kontext zwar als Chance, fürchten aber Risiken im Hinblick auf Datenschutz, Compliance und IT-Sicherheit. Insbesondere bei generativen KI-Lösungen und autonomen Entscheidungsunterstützungssystemen steigen die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Kontrolle.

Die Studie zeigt, dass Unternehmen mit klaren Governance-Strukturen schneller vom Pilot in den produktiven Einsatz kommen. Erfolgreiche Organisationen zeichnen sich durch drei Merkmale aus:

• eine definierte Daten- und KI-Governance mit klaren Rollen und Freigabeprozessen
• eine hochwertige, konsistente Datenbasis über Systemgrenzen hinweg
• eine Plattformarchitektur, die Integration, Monitoring und Security bündelt – etwa auf Basis von SAP BTP und SAP Business Data Cloud