Agentic AI in SAP-Prozessen: Wenn KI-Agenten eigenständig entscheiden und handeln

KI-Agent im Geschäftskontext

Wer in den letzten Monaten IT-Fachkonferenzen besucht oder Branchenmedien gelesen hat, dem ist „Agentic AI“ kaum entgangen. Hinter dem Begriff steckt mehr als ein weiteres Buzzword: Agentische KI verändert SAP-Prozesse fundamental, weil sie nicht nur analysiert und Vorschläge liefert, sondern eigenständig entscheidet und handelt. Diesen Fachbeitrag habe ich im S@PPORT-Blog veröffentlicht.

Agentic AI in SAP-Prozessen: der Paradigmenwechsel

Herkömmliche KI-Modelle liefern Analysen, Prognosen oder Vorschläge, mehr aber nicht. Agentische KI markiert den Übergang von reaktiver zu proaktiver Automatisierung. Sie ist fähig, Aufgaben selbstständig zu definieren und umzusetzen, wie Gartner-Analysten diesen Sprung beschreiben. Bis 2028 sollen KI-Agenten laut Gartner mindestens 15 Prozent der täglichen Entscheidungen autonom treffen. Außerdem sollen sie bis dahin in einem Drittel aller Geschäftslösungen integriert sein.

SAP Joule: Von reaktiver KI zur agentischen Plattform

SSAP hat mit Joule einen generativen KI-Copiloten in sein Cloud-Portfolio eingebettet und baut ihn Schritt für Schritt zu einer agentischen Plattform aus. Ende 2025 standen laut SAP rund 40 Joule-KI-Agenten bereit, wobei deren Anzahl laufend wächst. Ein Agent erkennt automatisch Zahlungsstreitigkeiten bei unbezahlten Rechnungen und stößt einen mehrstufigen Klärungsprozess an. Er analysiert den Streitfall und schlägt eine Lösung vor, ohne dass ein Sachbearbeiter den Prozess manuell anstoßen müsste. Ein HR-Agent prüft Urlaubsanträge und gleicht länderspezifische Richtlinien ab. Darüber hinaus berechnet er Auswirkungen auf die Personalplanung. Ein Beschaffungsagent sagt Lieferverzögerungen voraus, analysiert alternative Lieferwege und erstellt selbstständig Bestellanforderungen.

Wo der ROI entsteht und wo die Grenzen liegen

Laut einer Oxford-Economics-Studie im Auftrag von SAP erwarten deutsche Unternehmen, dass der durch Agentic AI erzielte ROI von derzeit 17 Prozent bis 2027 auf 31 Prozent steigen soll. Zudem gehen 77 Prozent davon aus, dass sich ihre KI-Investitionen in weniger als drei Jahren amortisieren. Allerdings zeigt die Erfahrung, dass der messbare Geschäftswert häufig gering ausfällt. Das passiert vor allem dann, wenn KI-Agenten isoliert eingesetzt werden, Prozesse schlecht dokumentiert sind und Compliance-Aspekte unzureichend mitgedacht werden. Gartner warnt, dass bis Ende 2027 über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte abgebrochen werden, weil Kosten, Geschäftswert oder Risikokontrolle nicht stimmen.
Mehr zu ähnlichen Digitalisierungsthemen finden Sie in meinem Beitrag über SAP S/4HANA Cloud und KI 2025.

Governance als zentraler Erfolgsfaktor

Die zentrale Hürde liegt weniger in der Technologie selbst. Entscheidender ist die Einbettung und Orchestrierung der KI-Agenten in End-to-End-Prozesse, verbunden mit einer klar definierten KI-Governance. Wenn ein Agent eine fehlerhafte Buchung vornimmt oder einen Lieferanten ohne Freigabe kontaktiert, braucht es klare Verantwortlichkeiten. Außerdem müssen Entscheidungswege auditierbar sein. Deshalb ist der Mensch als Human-in-the-Loop beim Einsatz agentischer KI in SAP-Prozessen stets mitzudenken. SAP trägt dem Rechnung, indem im Joule-Studio in SAP Build Human-in-the-Loop-Mechanismen standardmäßig verankert sind.

Voraussetzungen für erfolgreiche Agentic-AI-Projekte

Für IT- und Business-Entscheider ergibt sich eine klare Handlungslogik. Zunächst braucht es eine prozessuale Inventur. Dabei gilt es zu ermitteln, welche Abläufe strukturiert genug für eine Automatisierung sind und wo einheitliche Stammdaten fehlen. Parallel dazu lohnt es sich, den SAP-Produktfahrplan für Joule im Blick zu behalten, da Quartal für Quartal neue Agenten hinzukommen. Der Einstieg gelingt am besten über wenige, klar definierte Leuchtturmprojekte mit messbaren KPIs. Darüber hinaus sind aktives Changemanagement und gezielte Weiterqualifizierung der Mitarbeitenden unverzichtbar. Wer diese Voraussetzungen schafft, macht aus Agentic AI in SAP-Prozessen einen echten Wettbewerbsvorteil, statt in eine neue Komplexitätsfalle zu tappen.