SAP-AI-Agents 2027 – wohin der Pfad führt, was heute schon trägt
AI-Agents in der SAP-Welt sind kein Marketingmotiv mehr – Joule, AI Hub und HANA Vector Engine sind verfügbar, mehrere Pflicht- Bausteine (BTP-CAP, Identity, Audit-Trail) sind reif. Dieser Insight gibt eine nüchterne Sicht auf den Pfad bis 2027 und benennt was heute schon trägt – und ehrlich auch, wo wir selbst noch Tiefe aufbauen.
Wo wir gerade stehen – 2026
Joule ist seit 2024 in S/4HANA Cloud verfügbar, der AI Hub seit 2025 in der Premium-Plus-Variante, die HANA Vector Engine seit Q4 2024. Build Process Automation auf BTP ist seit längerem reif. Die technischen Bausteine sind da.
Was noch nicht da ist: produktive End-to-End-Agent-Mandate in Schweizer Mittelstands-Häusern. Die meisten Initiativen sind Piloten, oft in Customer-Service oder Stammdaten- Klassifikation. Was wir heute aus Mandanten-Praxis kommunizieren können, ist deshalb selektiv – siehe weiter unten.
Wohin der Pfad zeigt – 2026 → 2027
2026 – Joule als Conversation-Layer in S/4
Joule wird der Standard-Einstieg in S/4. Fachbereich-User stellen Fragen in natürlicher Sprache, Joule routet zu Fiori-Apps und liefert Antworten aus Universal Journal, Stammdaten und gepflegten Joule-Skills. Pflicht-Bausteine: IAS-/IPS-Setup, Audit-Trail über Joule-Antworten, Skill-Pflege-Disziplin im BTP-Stack.
Mitte 2026 – AI-Agent-Pilot in Mengenprozessen
End-to-End-Agents in Order-to-Cash (siehe
usecase.ai.agent-end-to-end-o2c), Source-to-Pay und
Rechnungseingang werden produktiv – typisch in Häusern
mit klar strukturiertem Mengen-Geschäft. Pflicht-
Bausteine: BTP-CAP für die Agent-Logik, HANA Vector
Engine für Stammdaten-Match, Review-Queue-Disziplin im
Customer Service.
2027 – Agents über mehrere Prozess-Domänen
Cross-Domain-Agents (Auftragseingang → Disposition → Faktura → Cash-Allocation in einer Sequenz) werden produktiv. Pflicht-Bausteine: Identity über alle BTP- Services, gemeinsame Audit-Schicht, Skill-Lifecycle wie Software-Releases.
2027+ – Agents pflegen sich teilweise selbst
Self-Improvement-Loops aus Review-Queue-Korrekturen werden Standard. Skill-Pflege wird zur disziplinierten ML-Op- Tätigkeit. Pflicht-Bausteine: ML-Op-Pipeline auf BTP, Versionierung von Skills wie von Code.
Was heute schon trägt – die Brückenpfeiler
Damit der Pfad nicht Vision bleibt, brauchen Sie heute konkrete Bausteine, die ab Tag 1 wirken:
Sales-Order-Extraktion mit Confidence (heute live)
usecase.ai.sales_order_extraction zeigt das Muster: GenAI
extrahiert Auftrag aus PDF/E-Mail, mappt Stammdaten,
übergibt strukturiert nach SD. Auto-Quote 70-85 %. Das ist
kein Agent – aber der erste Baustein.
GPC-Klassifikation für Material-Stammdaten
usecase.ai.gpc_product_classifier zeigt das Muster der
Datenklassifikation: LLM mit Confidence + Review-Queue +
Audit-Trail. Pflicht-Pattern für GxP-Mandate. Heute live
in einer Refstory.
Joule-Skill für O2C-Customer-Service
Spezifisch trainierte Joule-Skills für O2C-Themen (Auftragsstatus-Abfragen, Liefertermin-Eskalation, Rechnungsklärung). Pflicht-Bausteine: Joule-Studio, AI-Hub-Setup, Audit-Trail. Voraussetzung: S/4HANA Cloud oder vergleichbare BTP-Integration.
Wo wir ehrlich noch Tiefe aufbauen
Eine ehrliche Aussage gehört zu jeder seriösen Vision: BTP/RAP-Headcount in unserer Beratergruppe ist heute bei 2/18 (ABAP-Cloud-/Steampunk-Erfahrung breit vorhanden, dedizierte BTP-Architekten-Mannschaft im Aufbau). Wir kommunizieren BTP weiter als Wachstumsthema, aber wir täuschen keine 10-BTP-Projekte-Tiefe vor. Wo Projekt-Tiefe schnell gebraucht wird, arbeiten wir mit ausgewählten Partnern in der DACH-Region.
Das ist kein Schwächen-Eingeständnis, sondern ein Trust- Signal: wir bauen, was wir verkaufen – auch das Berater- Profil. Und wir sagen es ehrlich.
Was Sie mit uns klären können
Eine Standortbestimmung (60 Min) zur AI-Agent-Strategie ist meist der Einstieg: wir gehen Ihren konkreten Prozess durch (typisch Order-to-Cash oder Source-to-Pay), zeigen welche heutigen Bausteine bei Ihnen lohnen und skizzieren den Pfad bis 2027 mit Ihrem Lifecycle abgestimmt.
