SAP Activate für AI-Vorhaben
GenAI-Use-Cases mit derselben methodischen Klarheit wie SAP-Plattformen – sechs Activate-Phasen von Discover bis Run, mit Use-Case-Matrix, BTP-Sandbox, OpenAI-Anbindung auf Microsoft Azure und mandantengetrennter Modell-Instanz im laufenden Betrieb. Inklusive Retraining-Pipelines und KPI-Tracking ab Tag 1.
AI-Vorhaben in sechs Activate-Phasen
Auch für AI-Vorhaben halten wir uns an den bewährten SAP-Activate-Ansatz und übersetzen die sechs Phasen in die Welt der GenAI-Architektur. Das gibt Ihrem Vorhaben dieselbe methodische Klarheit wie eine SAP-Plattform- Transformation – mit der Geschwindigkeit, die ein AI-Use-Case verlangt.
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flowchart TD
D[1 · Discover]
P[2 · Prepare]
E[3 · Explore]
R[4 · Realize]
Dp[5 · Deploy]
Rn[6 · Run]
D -->|Use-Case-Matrix| P
P -->|BTP-Sandbox + Daten geprüft| E
E -->|validierter Prototyp| R
R -->|Go-Live-bereites Paket| Dp
Dp -->|stabilisierter Betrieb| Rn
Rn -.->|neue Use Cases| D
click D call mmdInfo() "Workshops mit Fachbereichen. 3-5 Szenarien mit messbarem Nutzen priorisiert. Output: Use-Case-Matrix mit Aufwand, Daten, KPI."
click P call mmdInfo() "BTP-Umgebung eingerichtet, OpenAI-Services auf Azure verbunden. Datenquellen geprüft und bereinigt. Sandbox bereit für erste Tests."
click E call mmdInfo() "Prototypen pro Use Case auf der BTP. Fachanwender testen Chat-Widgets oder Vorhersagemodelle, geben strukturiertes Feedback."
click R call mmdInfo() "Finale Implementierung, Unit- und Integrationstests, Schulungen. Architektur audit-fest dokumentiert. Status: Go-Live-bereit."
click Dp call mmdInfo() "Standardisierter Rollout. KPI-Tracking: Antwortzeit, Genauigkeit, Nutzungsgrad. Eskalations-Mechanismen für die ersten Tage."
click Rn call mmdInfo() "Mandantengetrennte Azure-Instanz. Auto-Monitoring, Retraining-Pipelines, regelmässige Reviews. Erweiterbar ohne Unterbrechung."
click D call mmdInfo() "Workshops mit Fachbereichen. 3-5 Szenarien mit messbarem Nutzen priorisiert. Output: Use-Case-Matrix mit Aufwand, Daten, KPI."
click P call mmdInfo() "BTP-Umgebung eingerichtet, OpenAI-Services auf Azure verbunden. Datenquellen geprüft und bereinigt. Sandbox bereit für erste Tests."
click E call mmdInfo() "Prototypen pro Use Case auf der BTP. Fachanwender testen Chat-Widgets oder Vorhersagemodelle, geben strukturiertes Feedback."
click R call mmdInfo() "Finale Implementierung, Unit- und Integrationstests, Schulungen. Architektur audit-fest dokumentiert. Status: Go-Live-bereit."
click Dp call mmdInfo() "Standardisierter Rollout. KPI-Tracking: Antwortzeit, Genauigkeit, Nutzungsgrad. Eskalations-Mechanismen für die ersten Tage."
click Rn call mmdInfo() "Mandantengetrennte Azure-Instanz. Auto-Monitoring, Retraining-Pipelines, regelmässige Reviews. Erweiterbar ohne Unterbrechung."
1. Discover – vom Wunsch zum priorisierten Use Case
In kurzen Workshops erfassen wir typische Aufgaben, bei denen AI unterstützen kann – etwa Ticket-Klassifizierung, Absatzprognosen oder automatische Stammdatenanreicherung. Aus dieser Liste wählen wir drei bis fünf Szenarien mit klar messbarem Nutzen aus. Resultat ist eine priorisierte Use-Case- Matrix und ein erster Ablaufplan.
2. Prepare – Plattform und Daten in Form bringen
Wir richten eine SAP-BTP-Umgebung ein und konfigurieren die Verbindung zu Ihrem SAP-System sowie zu den benötigten OpenAI-Services auf Microsoft Azure. Datenquellen werden geprüft und bereinigt. Am Ende steht eine funktionsfähige BTP-Sandbox mit konsistentem Datenschutz und Compliance durch Azure-hosted LLMs.
3. Explore – Prototypen, die Fachanwender testen können
Für jeden priorisierten Use Case entsteht ein einfacher Prototyp in der BTP, der bereits OpenAI-Funktionen nutzt – etwa ein Chat-Widget, eine Klassifika tions-API oder ein Vorhersagemodell. Fachanwender testen diese Demos und geben strukturiertes Feedback. Diese frühe Validierung sichert die Akzeptanz der späteren Lösung.
4. Realize – die Lösung wird produktiv geschrieben
Die endgültige Lösung wird programmiert, getestet und dokumentiert. Wir entwickeln die Services auf der BTP, richten Schnittstellen zu Ihren SAP-Prozessen ein und validieren jede Funktion per Unit- und Integrations tests. Wenn alle Tests erfolgreich sind, kennzeichnen wir das Paket als „Go-Live-bereit".
5. Deploy – Produktivgang mit kontrolliertem KPI-Tracking
Der Produktivgang erfolgt nach einem festen Ablaufplan. Während der ersten Tage überwacht ein kleines Team Antwortzeit, Genauigkeit und Nutzungsgrad. Definierte Eskalationsmechanismen sorgen für rasche Korrekturen, danach wird die Überwachung in den regulären Betrieb überführt.
6. Run – kontinuierlicher Betrieb mit Modellpflege
Die AI-Services laufen in einer mandantengetrennten Azure-Instanz unter Ihrer Kontrolle. Automatisches Monitoring erkennt Leistungsabfälle und Modellabweichungen frühzeitig. Retraining-Pipelines aktualisieren Modelle bei Bedarf. Neue Funktionen lassen sich kontrolliert einspielen, ohne grössere Unterbrechungen.
Stand: 2026-05-12
