Experten-Interview

Autonomous Enterprise

Start with the future, then compare to the past

Ein Gespräch mit Robert Cummings über SAPs Vision des Autonomous Enterprise, die Rolle von KI-Agenten im SAP-Kontext und die Frage, warum Unternehmen ihre Transformation vom Zielbild her denken sollten.

SAP hat auf der Sapphire das Autonomous Enterprise stark in den Mittelpunkt gestellt. Die Vision: Geschäftsprozesse sollen intelligenter, stärker automatisiert und zunehmend agentengestützt ablaufen.

Für viele SAP-Kunden kommt diese Vision zu einem Zeitpunkt, an dem sie selbst noch mitten in der Transformation stehen: ECC ist teilweise weiterhin im Einsatz, S/4HANA-Projekte werden geplant oder umgesetzt, Cloud-Strategien entstehen, Datenqualität bleibt ein Thema – und gleichzeitig wächst der Druck, KI sinnvoll in Geschäftsprozesse zu integrieren.

Robert Cummings war auf der SAP Sapphire vor Ort. Im Gespräch ordnet er ein, warum das Autonomous Enterprise kein Grund für Aktionismus ist, aber ein wichtiges Zielbild für Unternehmen, die ihre SAP-Landschaft zukunftsfähig aufstellen wollen.

Robert, du warst auf der SAP Sapphire vor Ort. Wie präsent war das Thema Autonomous Enterprise dort?

Das Thema war sehr präsent – und ich fand spannend, wie klar SAP dieses Zielbild inzwischen formuliert. In einem Sinne ist es nicht komplett neu. SAP ist schon seit Jahren auf dieser Reise.

Früher sprach man vom Intelligent Enterprise, also davon, mit Analytics, Echtzeitdaten und besseren Einblicken besser zu verstehen, was im Unternehmen passiert. Das Autonomous Enterprise ist für mich die konsequente Weiterentwicklung davon.

Neu ist vor allem, wie klar SAP die verschiedenen Ebenen zusammenbringt: Anwendungen, Daten, Business AI, Agenten und Governance. Vieles vom Rohmaterial für diese Zukunft ist heute schon da. Aber es muss besser strukturiert und zusammengeführt werden. Die eigentliche Frage für Kunden lautet deshalb: Wie komme ich realistisch dorthin?

Wie ordnest du diese Vision ein: Ist das wirklich neu – oder eher die nächste Stufe dessen, was SAP schon länger verfolgt?

Für mich ist es eher die nächste Stufe. SAP hat in den vergangenen Jahren viele Bausteine aufgebaut: S/4HANA, BTP, Datasphere, Analytics, Business AI. Jetzt werden diese Bausteine stärker in ein gemeinsames Zielbild gebracht.

Das bedeutet aber nicht, dass Unternehmen morgen ein „autonomes Unternehmen“ einschalten können. Das Autonomous Enterprise ist keine fertige Realität. Es ist ein Zielbild. Und genau darin liegt der Wert: Es zeigt, in welche Richtung sich SAP-Systeme, Geschäftsprozesse und Unternehmenssteuerung entwickeln.

Wichtig ist aus meiner Sicht, dass Unternehmen dieses Zielbild nicht als Marketingbegriff abtun. Man muss nicht jeder Ankündigung sofort hinterherlaufen, aber man sollte verstehen, welche Fähigkeiten künftig wichtig werden: bessere Daten, klarere Prozesse, stärkere Automatisierung, Governance und die Fähigkeit, KI sinnvoll in Geschäftsabläufe einzubetten.

Was bedeutet das für Unternehmen, die heute noch mitten in S/4HANA-, Cloud- oder Modernisierungsprojekten stehen?

Viele Kunden wollen im Grunde mehrere Dinge gleichzeitig erreichen. Sie modernisieren ihre ERP-Landschaft, bewerten den Weg in Richtung Cloud und sehen gleichzeitig, dass KI Realität wird. Die Frage ist dann: Wie bringe ich diese Themen sinnvoll zusammen?

Der Wechsel von ECC auf S/4HANA ist dabei kein normales technisches Upgrade. Wer S/4HANA nur als technische Nachfolgeplattform versteht, läuft Gefahr, alte Strukturen in eine neue Umgebung zu übertragen. Die Architektur hat sich verändert. Prozesse, Datenmodelle und Auswertungen funktionieren anders.

Deshalb reicht es nicht, die bestehende Landschaft einfach „eine Stufe höher“ zu setzen. Wer das tut, schöpft das Potenzial der neuen Architektur nur begrenzt aus. Manche Dinge, die früher notwendig waren, sind heute technisch oder fachlich nicht mehr sinnvoll.

Viele Unternehmen testen KI bereits. Warum bleibt der echte Nutzen im SAP-Kontext oft noch hinter den Erwartungen zurück?

Viele Kunden machen schon etwas mit KI. Aber viele sind auch enttäuscht von den Ergebnissen. Ich glaube, das liegt häufig daran, dass KI wie eine Art Zaubersalz verstanden wird: Man streut sie über bestehende Prozesse und erwartet, dass alles besser wird. So funktioniert es aber nicht.

KI entfaltet ihren Wert erst, wenn sie mit Business-Kontext verbunden ist: mit Prozessen, Daten, Rollen, Entscheidungen und Governance. Gerade im SAP-Umfeld reicht es nicht, irgendein KI-Tool einzuführen.

Die Frage ist: Wo schafft KI im konkreten Unternehmenskontext wirklich Wert? Wo kann sie Entscheidungen vorbereiten? Wo kann sie repetitive Aufgaben übernehmen? Und wo braucht es weiterhin menschliche Bewertung?

Was meinst du genau mit „KI ist kein Zaubersalz“?

Ich meine damit die Erwartung, dass KI bestehende Probleme automatisch löst, nur weil man sie irgendwo ergänzt. Das ist eine gefährliche Vereinfachung.

Wenn Prozesse unklar sind, Daten nicht zusammenpassen oder Verantwortlichkeiten fehlen, wird KI diese Probleme nicht einfach beseitigen. Im Gegenteil: Sie kann sie sichtbarer machen oder sogar verstärken.

Deshalb muss man zuerst verstehen, welcher konkrete Anwendungsfall sinnvoll ist. Welche Entscheidung soll unterstützt werden? Welche Daten braucht das System dafür? Wer trägt Verantwortung? Welche Regeln gelten? Und wie wird nachvollziehbar, warum ein Ergebnis zustande kommt?

Gerade bei Agenten wird das wichtig. Agenten brauchen Kontext. Sie müssen in Prozesse, Daten, Rollen und Governance eingebettet sein. Ohne diesen Kontext entsteht keine echte Unterstützung, sondern nur zusätzliche Komplexität.

Darum sollte man KI nicht nur auf Folien bewerten, sondern in konkreten Szenarien ausprobieren. Im REALTECH aiLAB geht es genau darum: KI im SAP-Kontext greifbar zu machen, sinnvolle Use Cases zu prüfen und früh zu verstehen, wo die eigenen Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten bereit sind – und wo noch nicht.

Wenn SAP von „autonom“ spricht: Wie viel Mensch steckt dann künftig noch im Prozess?

Autonom heißt nicht menschenlos. Ich glaube nicht, dass Unternehmen in nächster Zeit vollständig ohne Menschen agieren. Das ist auch nicht der Punkt.

Es geht darum, dass Systeme Routineentscheidungen und wiederkehrende Aufgaben übernehmen können – mit hoher Qualität und im Zusammenspiel mit Menschen.

Die Rolle des Menschen verschwindet nicht. Sie verändert sich. Menschen steuern, prüfen, priorisieren und greifen dort ein, wo Erfahrung, Verantwortung und Bewertung gefragt sind.

Viele SAP-Kunden warten bei großen Technologiethemen lieber ab. Ist das bei KI und Autonomous Enterprise noch eine gute Strategie?

Abwarten war in der Vergangenheit manchmal möglich. Auch bei S/4HANA haben viele Unternehmen lange gewartet. Das ist nachvollziehbar, weil solche Transformationen aufwendig sind.

Aber der Druck hat sich verändert. Märkte bewegen sich schneller. Interne Stakeholder erwarten bessere Daten, schnellere Entscheidungen und eine klare Antwort auf die Frage, was das Unternehmen mit KI macht.

Man muss nicht jeder Ankündigung sofort hinterherlaufen. Aber einfach drei Jahre warten, bis alles klarer ist, wird für viele Unternehmen keine tragfähige Strategie sein. Man muss sich aktiv mit dem Zielbild auseinandersetzen und die eigenen Voraussetzungen prüfen.

Du sagst: „Start with the future and then compare to the past.“ Was heißt das konkret für SAP-Transformationen?

Viele SAP-Projekte beginnen mit einer langen Analyse der bestehenden Landschaft: Welche kundenspezifischen Eigenentwicklungen gibt es? Welche Reports? Welche Sonderprozesse? Welches Customizing? Das ist alles wichtig. Aber wenn diese Sicht zu früh dominiert, wird die Zukunft aus der Vergangenheit heraus geplant.

Ich nutze dafür gerne das Bild von der Pferdekutsche. Wenn man von einer Pferdekutsche auf ein Auto umsteigt und zuerst die Pferdekutsche analysiert, kommt man schnell zu dem Ergebnis, dass das Pferd das wichtigste Element ist. Dort kommt schließlich die Energie her. Dann besteht die Gefahr, dass man das Pferd in die neue Welt mitnimmt.

Übertragen auf SAP heißt das: Nicht alles, was heute wichtig erscheint, ist auch in einer S/4HANA-, Cloud- oder KI-gestützten Zukunft noch sinnvoll. Manche Reports, Workarounds oder Customizing-Entscheidungen waren in der alten Architektur notwendig. In der neuen Welt können sie überflüssig oder sogar hinderlich sein.

Das bedeutet nicht, die Vergangenheit pauschal zu verwerfen. Es bedeutet, mit einem Zielbild zu starten – und dann bewusst zu entscheiden, Prozess für Prozess, was aus der bestehenden Landschaft wirklich in die Zukunft gehört.

Was wäre dein wichtigster Rat an Unternehmen, die ihre SAP-Landschaft jetzt zukunftsfähig aufstellen wollen?

Nicht in Panik verfallen. Aber auch nicht einfach abwarten. Das Autonomous Enterprise ist nicht so gedacht, dass man es einfach aktivieren kann. Es ist ein Zielbild. Aber es zeigt sehr klar, wohin sich SAP-Systeme, Geschäftsprozesse und Unternehmenssteuerung entwickeln.

Wer heute transformiert, sollte nicht nur fragen: Wie kommen wir von ECC nach S/4HANA? Ich würde sogar behaupten, dass das vielleicht die falsche Frage ist. Ich denke, im ERP-Umfeld muss sich der Kunde gleichzeitig damit beschäftigen, wie man die neue Architektur von S/4HANA, den Weg in die Cloud und Agentic AI im Zusammenhang sieht. Die richtige Frage ist: Wie schaffe ich es, mit dieser Transformation näher an das Autonomous Enterprise zu kommen?

Historisch haben wir oft gesehen, dass man eine ERP-Transformation entweder als technische Transformation oder als Business-Transformation betrachten kann. Ersteres hat häufiger zu enttäuschenden Ergebnissen geführt, Letzteres zu deutlich wertvolleren.

Welche Fähigkeiten wollen wir damit aufbauen? Welche Prozesse sollen künftig schneller, transparenter oder stärker automatisiert laufen? Welche Daten, Tools und Entscheidungen müssen dafür zusammenkommen?

In diesem Sinne ist das Autonomous Enterprise weniger eine technische Zielsetzung, sondern vielmehr eine betriebswirtschaftliche. Autonomous Enterprise beginnt nicht mit vollständiger Autonomie. Es beginnt mit Orientierung. Mit einem realistischen Zielbild. Und mit der Bereitschaft, die Zukunft im eigenen Kontext greifbar zu machen.

Der nächste sinnvolle Schritt ist deshalb oft, das Zielbild einmal konkret zu machen: Wie könnte eine zukunftsfähige SAP-Landschaft mit den eigenen Prozessen aussehen? Was bleibt wertvoll – und was ist eher Ballast? Wer das für die eigene SAP-Transformation einordnen möchte, kann mit SmartTransform einen ersten pragmatischen Blick auf das mögliche Zielbild werfen.