So gelingt die KI-Integration in SAP-Systeme

Technische Herausforderungen bei der KI-Integration

Daten müssen harmonisiert, Systeme miteinander verbunden und Rechenkapazitäten bereitgestellt werden – das sind die drei großen technischen Baustellen bei der KI-Integration. Die SAP Business Technology Platform, SAP AI Core, SAP Business Data Cloud und die SAP Integration Suite stehen Ihnen als konkrete Werkzeuge unterstützend zur Verfügung.

Welche Hürden bringt die Datenmigration mit sich?

Eine der zentralen technischen Herausforderungen besteht in der Datenmigration. KI-Modelle benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen, strukturierten und unstrukturierten Daten. In vielen Unternehmen liegen diese Daten jedoch in unterschiedlichen Formaten, verteilten Datenbanken oder isolierten Systemen vor. Die Harmonisierung und Bereinigung dieser Daten kann daher ein aufwendiger Prozess sein.

Zudem müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Dateninfrastruktur kontinuierlich neue Daten für KI-Modelle bereitstellt. Dies erfordert Data-Lake- oder Data-Fabric-Architekturen, um eine Integration zwischen Datenquellen, KI-Modellen und Anwendungsplattformen zu gewährleisten.

Wie gelingt die Interoperabilität mit bestehenden Systemen?

Ein weiteres technisches Hindernis ist die Interoperabilität von KI-Anwendungen mit bestehenden IT-Systemen. Interoperabilität beschreibt die Fähigkeit verschiedener IT-Systeme, Daten und Funktionen reibungslos miteinander auszutauschen – unabhängig von Hersteller, Format oder Protokoll. Unternehmen nutzen oft eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen, darunter:

• ERP-Systeme
• CRM-Lösungen
• Industrielle Steuerungssoftware
• Data-Warehouse-Plattformen

KI-Anwendungen müssen mit diesen heterogenen Systemlandschaften kompatibel sein, was durch unterschiedliche Datenformate, Kommunikationsprotokolle und Sicherheitsrichtlinien erschwert wird. Middleware-Lösungen, APIs und standardisierte Schnittstellen sind dabei von entscheidender Bedeutung.

Die Rechenleistung der KI

KI-Modelle brauchen je nach Systemarchitektur erhebliche Rechenkapazitäten – und die sind nicht in jeder IT-Umgebung ohne Weiteres verfügbar. Besonders in On-Premise-Umgebungen müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre IT-Infrastruktur über ausreichend Rechenkapazitäten verfügt. Public-Cloud-Umgebungen bieten hier eine höhere Skalierbarkeit, erfordern jedoch eine stabile Netzwerkanbindung und verursachen laufende Kosten für die Nutzung externer Rechenzentren.

Wie unterstützen SAP AI Core und AI Foundation die KI-Integration?

Die SAP Business Technology Platform bietet verschiedene Lösungen, die Unternehmen bei der Integration von KI-Anwendungen in bestehende Systeme unterstützen. Eine zentrale Rolle spielen dabei SAP AI Core und AI Foundation, die als technologische Basis für das Training, die Bereitstellung und das Management von KI-Modellen dienen.

SAP AI Core bietet eine skalierbare Umgebung zur Verarbeitung von Machine-Learning-Modellen und unterstützt Unternehmen dabei, KI-Funktionalitäten direkt in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Die AI Foundation ergänzt diese Umgebung durch Werkzeuge für das Modellmanagement, die Modellüberwachung und die kontinuierliche Verbesserung von KI-Anwendungen.

Die folgende Tabelle zeigt, wie sich die drei zentralen Plattformen SAP AI Core, AI Foundation und SAP Business Data Cloud unterscheiden:

Datenmigration mit der SAP Business Data Cloud

Für die Datenintegration stellt SAP die SAP Business Data Cloud als Plattform bereit, die Unternehmen dabei hilft, Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten, zu harmonisieren und für KI-Modelle nutzbar zu machen. Die SAP Business Data Cloud fungiert als Single Point of Entry: Sie vereint SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud, SAP Databricks und weitere Dataprodukte in einem zentralen Cockpit.

Besonders in hybriden IT-Landschaften, in denen Unternehmen sowohl On-Premise- als auch Cloud-Systeme nutzen, spielt die SAP Business Data Cloud eine entscheidende Rolle. Die Plattform bietet Data-Pipelining-Funktionalitäten (automatisierte Datenpipelines zur Verarbeitung großer Datenmengen), mit denen Unternehmen große Datenmengen aus SAP- und Nicht-SAP-Systemen aggregieren und analysieren können.

Die Abbildung zeigt die Verknüpfung der einzelnen Tools durch die SAP Business Data Cloud. Auch die Integration der SAP BDC in eine bestehende Systemlandschaft ist dadurch deutlich einfacher umsetzbar: Es können nicht nur SAP-Systeme, sondern auch Nicht-SAP-Systeme in dieser Systemarchitektur genutzt werden.

Unterstützung durch die SAP Integration Suite

Die SAP Integration Suite erleichtert als Middleware-Lösung, Verbindungsschicht zwischen verschiedenen IT-Systemen, die Kommunikation zwischen KI-gestützten Anwendungen und bestehenden IT-Systemen. Über standardisierte APIs und Konnektoren ermöglicht die SAP Integration Suite die Anbindung von KI-Diensten an:

• ERP-Systeme
• CRM-Systeme
• Supply-Chain-Systeme

Unternehmen können so ihre Geschäftsprozesse optimieren, indem sie KI-gestützte Vorhersagemodelle, Automatisierungslösungen und Entscheidungsunterstützung in bestehende Workflows integrieren.

Organisatorische Herausforderungen bei der KI-Integration

KI verändert nicht nur IT-Systeme, sondern auch Arbeitsabläufe, Verantwortlichkeiten und Compliance-Anforderungen. Unternehmen müssen ihre Belegschaft mitnehmen, KI-Modelle kontinuierlich überwachen und dabei gesetzliche Vorgaben einhalten – von der DSGVO bis zu branchenspezifischen Regularien.

Geschäftsprozesse und Change Management

Neben den technischen Aspekten erfordert die Einführung von KI eine Anpassung bestehender Geschäftsprozesse. Automatisierte Entscheidungen, maschinelle Vorhersagen und KI-gestützte Optimierungsalgorithmen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Dies kann zu Widerständen innerhalb der Belegschaft führen, da sich Arbeitsabläufe und Verantwortlichkeiten verändern.

Unternehmen müssen daher gezielt Change-Management-Strategien implementieren, um Akzeptanz für KI-Technologien zu schaffen. Schulungen und Weiterbildungen spielen hierbei eine entscheidende Rolle, um Mitarbeitende auf die Zusammenarbeit mit KI-Systemen vorzubereiten.

Wie lassen sich Bias-Risiken kontrollieren?

Da KI-Modelle aus historischen Daten lernen, besteht die Gefahr von Verzerrungen (Bias) in den Ergebnissen. Unternehmen müssen daher Mechanismen zur kontinuierlichen Evaluierung und Nachjustierung von KI-Modellen etablieren, um eine faire und zuverlässige Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Darüber hinaus benötigen Unternehmen klare Strategien zur Überwachung und Qualitätssicherung von KI-gestützten Prozessen. Die Herausforderungen bei der KI-Integration erfordern eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Teams, Fachabteilungen und Geschäftsleitung.

Welche regulatorischen Anforderungen gelten bei der KI-Integration?

Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben ist ein zentraler Faktor bei der KI-Integration. Besonders in regulierten Branchen gelten strenge Vorschriften – darunter:

• Finanzsektor: Compliance-Anforderungen zur algorithmischen Transparenz und Nachvollziehbarkeit
• Gesundheitssektor: strenge Vorgaben zur Verarbeitung sensibler Patientendaten
• Öffentlicher Sektor: Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und behördenspezifische Regularien

Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Anwendungen die Anforderungen der DSGVO sowie weiterer branchenspezifischer Regularien erfüllen. Dies betrifft insbesondere die Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten sowie die Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen.

Cybersicherheit nicht vernachlässigen

Ein weiteres sicherheitsrelevantes Thema ist der Schutz vor Cyberangriffen. KI-Systeme, die sensible Unternehmensdaten verarbeiten, sind potenzielle Ziele für Hackerangriffe. Unternehmen müssen daher Sicherheitsstrategien implementieren:

• Verschlüsselungstechnologien
• Zugriffskontrollen
• Kontinuierliche Sicherheitsüberwachungen

Besonders in Public-Cloud-Umgebungen müssen Unternehmen genau prüfen, welche Daten extern verarbeitet werden und welche Schutzmaßnahmen Cloud-Anbieter bereitstellen.

Unternehmen, die eine durchdachte Strategie entwickeln, moderne Datenintegrationsplattformen nutzen und gezielt in Change-Management-Maßnahmen investieren, sind in der Lage, das volle Potenzial von KI für ihre Geschäftsprozesse zu erschließen.

Die Texte und Abbildungen auf dieser Seite stammen aus dem Buch »AI Business Cases mit SAP. Szenarien, Tools und Best Practices« von René Kessler und Marcel Kuchler.

Häufig gestellte Fragen zur KI-Integration mit SAP

Was ist SAP AI Core?

SAP AI Core ist eine Plattform auf der SAP Business Technology Platform (SAP BTP), die Unternehmen das Training, die Bereitstellung und das Management von KI-Modellen ermöglicht. Sie bietet eine skalierbare Umgebung für Machine-Learning-Workloads und lässt sich direkt in bestehende SAP-Geschäftsprozesse integrieren.

Wie unterscheiden sich SAP AI Core und AI Foundation?

SAP AI Core ist ein Dienst innerhalb der SAP Business Technology Platform. Er trainiert, betreibt und überwacht KI-Modelle skalierbar. AI Foundation ist der übergeordnete Rahmen: Sie verbindet Infrastruktur, Werkzeuge und Governance in einer einheitlichen Plattform. SAP AI Core ist damit ein Baustein von AI Foundation. Wer KI mit SAP einführt, benötigt beides.

Was kostet die SAP Integration Suite?

SAP bietet die Integration Suite als Cloud-Service über die SAP BTP an. Die Kosten richten sich nach dem gewählten Serviceplan, der Anzahl der genutzten Konnektoren und dem Datenvolumen. Genaue Preise hängen vom individuellen Vertrag ab – SAP und seine Partner erstellen auf Anfrage ein Angebot.

Wozu dient die SAP Business Data Cloud?

Die SAP Business Data Cloud (SAP BDC) bündelt Daten von SAP- und Nicht-SAP-Systemen in einer zentralen Plattform. Sie harmonisiert diese Daten und stellt sie für KI-Modelle bereit. Im SAP BDC Cockpit laufen Tools wie SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud und SAP Databricks zusammen. Das macht die SAP BDC besonders wertvoll in hybriden IT-Umgebungen, in denen On-Premise- und Cloud-Systeme parallel laufen.

Was ist der EU AI Act – und warum ist er bei der KI-Integration mit SAP relevant?

Der EU AI Act ist das erste umfassende KI-Gesetz der Europäischen Union. Er stuft KI-Systeme nach ihrem Risikopotenzial ein. Je höher das Risiko, desto strenger die Anforderungen: etwa an Transparenz, Dokumentation und menschliche Kontrolle.

Wer KI in SAP-Systeme integriert, muss prüfen, in welche Risikoklasse die eingesetzten Anwendungen fallen – und welche Pflichten daraus entstehen. SAP selbst arbeitet daran, seine Produkte und Services compliant zu gestalten.

Noch mehr Wissen rund um SAP

Wer KI in SAP-Systeme integriert, kommt an der SAP Business Technology Platform nicht vorbei – sie stellt die technische Grundlage für zahlreiche Tools bereit. Einen strukturierten Überblick über die Plattform bietet unsere Wissensseite »SAP BTP: Überblick, Services und Einsatzmöglichkeiten«.

Buchtipps zu KI in SAP-Systemen

Ein Buch ist ein guter Anfang. Manchmal braucht es aber mehr: einen Profi, der Fragen zu einem konkreten Projekt beantwortet. Oder den Austausch mit anderen, die vor denselben Herausforderungen stehen.
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