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KI Use Cases in SAP finden, bewerten und priorisieren

Viele Unternehmen sehen Potenzial für KI in SAP, aber keinen klaren nächsten Schritt. Im aiLAB helfen wir Ihnen, SAP-nahe KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, nach Business Value und Umsetzbarkeit zu bewerten und daraus konkrete nächste Schritte abzuleiten.

Use Case Discovery

KI in SAP: Wo lohnt sich der Einstieg wirklich?

Künstliche Intelligenz ist in vielen SAP-Organisationen längst ein strategisches Thema. In der Praxis fehlt jedoch häufig ein klarer Bewertungsrahmen. Nicht die Frage, ob KI relevant ist, steht im Vordergrund, sondern wo sie im konkreten Umfeld sinnvoll ansetzt.

Ein strukturiertes KI Use Case Assessment schafft hier Klarheit. Statt mit Technologien oder allgemeinen Trends zu starten, betrachten wir Ihre Prozesse, Pain Points, Datenlage und Ziele im SAP-nahen Umfeld. So entstehen keine losen Ideen, sondern priorisierte KI Use Cases mit belastbarer Entscheidungsgrundlage.

Typische KI Use Cases im SAP-Umfeld

  • Service & Support: Automatische Kategorisierung von Tickets, intelligente Vorschläge für Lösungswege, Wissensassistenz für Support-Teams.
  • Dokumente & Kommunikation: Verarbeitung von E-Mails, Anhängen, Formularen oder Freitexten, z. B. zur Klassifikation, Extraktion oder Vorstrukturierung.
  • Prozessanalyse & Priorisierung: Erkennung wiederkehrender Engpässe, Priorisierung von Vorgängen, Auswertung von Prozessmustern.
  • Datenqualität & Stammdaten: Dubletten erkennen, Daten vervollständigen, Auffälligkeiten und Inkonsistenzen identifizieren.
  • Testing & Qualitätssicherung: Unterstützung bei Testfallbeschreibung, Fehleranalyse, Clustering von Auffälligkeiten oder Auswertung von Rückmeldungen.
  • Wissensarbeit im SAP-Kontext: Semantische Suche über Dokumentation, Richtlinien, Projekterfahrungen oder Supportwissen.

Warum viele KI-Initiativen im SAP-Umfeld nicht vorankommen

In vielen Unternehmen scheitert KI nicht zuerst an der Technologie, sondern an fehlender Fokussierung. Es gibt erste Ideen, einzelne Pilotgedanken oder strategischen Druck, aber keine gemeinsame Grundlage für Bewertung und Priorisierung.

Typische Probleme:

  • Zu viele Ideen, aber keine Priorisierung: Es entstehen zahlreiche KI-Ansätze, doch ohne klare Bewertung nach Nutzen, Aufwand und strategischer Relevanz fehlt die Richtung für eine wirksame Umsetzung.
  • Fokus auf Technologie statt auf Prozesse und Business Value: Oft steht die technische Machbarkeit im Vordergrund, während konkrete Anwendungsfälle, Prozessverbesserungen und messbarer Geschäftsnutzen zu wenig berücksichtigt werden.
  • Unklare Datenlage und Systemvoraussetzungen: Fehlende Transparenz über Datenqualität, Verfügbarkeit, Schnittstellen und technische Rahmenbedingungen erschwert eine realistische Bewertung und Umsetzung von KI-Potenzialen.
  • Fehlende Abstimmung zwischen Fachbereich, IT und Management: Wenn Ziele, Erwartungen und Verantwortlichkeiten nicht gemeinsam definiert werden, entstehen Missverständnisse, Verzögerungen und wenig tragfähige Initiativen.
  • KI-Initiativen ohne klaren Umsetzungs- oder MVP-Pfad: Ohne konkrete nächste Schritte, Pilotlogik oder realistischen Einstieg bleiben viele Vorhaben auf Ideenebene und schaffen keinen greifbaren Mehrwert.

Gerade im SAP-Kontext ist das kritisch. Hier müssen fachliche Relevanz, Datenverfügbarkeit, Governance, Systemlandschaft und Umsetzbarkeit zusammenpassen.

Welche KI Use Cases sind wirklich relevant?

Nicht jeder KI-Anwendungsfall, der im SAP-Kontext interessant erscheint, ist auch sinnvoll. Relevant wird ein Use Case erst dann, wenn er ein konkretes Problem adressiert, zu den bestehenden Prozessen passt und sich realistisch umsetzen lässt. Deshalb bewerten wir SAP-nahe KI Use Cases anhand klarer Kriterien:

Business Value

  • Wie groß ist das Problem heute?
  • Wie häufig tritt es auf?
  • Wie stark ist der Effekt bei Zeit, Qualität oder Kosten?
  • Wie sichtbar ist der Nutzen für Fachbereiche und Management?

Umsetzbarkeit

  • Sind die nötigen Daten vorhanden und nutzbar?
  • Ist der Prozess ausreichend klar definiert?
  • Lässt sich der Use Case organisatorisch verankern?
  • Passt er zu Systemlandschaft, Governance und Zielarchitektur?

Anschlussfähigkeit

  • Lässt sich der Use Case in bestehende Arbeitsweisen integrieren?
  • Gibt es einen realistischen MVP- oder Pilotpfad?
  • Ist der Einsatz fachlich und technisch nachvollziehbar?

Von der Idee zum umsetzbaren KI Use Case

Wir unterstützen Unternehmen dabei, KI-Anwendungsfälle im SAP-Umfeld strukturiert zu identifizieren, zu bewerten und zu priorisieren. Im Mittelpunkt stehen dabei nicht möglichst viele Ideen, sondern die richtigen: fachlich relevant, technisch realistisch und organisatorisch tragfähig.

Im aiLAB verbinden wir:

  • Prozessverständnis und fachliche Relevanz
  • SAP-nahe System- und Datenperspektive
  • strukturierte Priorisierung nach Nutzen und Machbarkeit
  • klare Ableitung der nächsten Schritte

Unser Fokus liegt auf KI-Anwendungsfällen, die an realen Prozessen ansetzen, fachlich nachvollziehbar sind, technisch realistisch bleiben und in eine sinnvolle Roadmap überführt werden können.

KI Use Cases in SAP: So können Sie starten

Der richtige Einstieg hängt davon ab, wie weit Ihre Organisation beim Thema KI bereits ist. Nicht jedes Team braucht sofort einen Prototyp. Häufig ist es sinnvoller, zunächst Anwendungsfälle sauber einzuordnen, zu bewerten und zu priorisieren. Unsere Formate unterstützen unterschiedliche Ausgangslagen:

AI Inspiration Workshop

Für Teams, die KI im SAP-Kontext besser einordnen und sinnvolle Einsatzfelder verstehen möchten.

AI Use Case Discovery

Für Unternehmen, die konkrete KI Use Cases identifizieren, bewerten und priorisieren wollen.

AI Development Basics

Für priorisierte Anwendungsfälle, die als MVP oder Prototyp konkretisiert werden sollen.

AI Strategy Service

Für Organisationen, die KI strategisch in ihre Transformations- und Unternehmensziele einordnen möchten.

Welches Format passt zu Ihrem Einstieg?

Von erster Orientierung bis zur Priorisierung: Wir helfen Ihnen, KI Use Cases im SAP-Kontext einzuordnen und weiterzudenken.

Das nehmen Sie aus dem AI Use Case Assessment mit

REALTECH aiLAB schafft eine fundierte Basis für die nächsten Entscheidungen und macht aus einem abstrakten Thema einen klareren Handlungsrahmen.

Klare Einordnung

Sie gewinnen ein besseres Verständnis dafür, welche Rolle KI in Ihrem SAP-Umfeld realistisch spielen kann, wo sie Mehrwert schafft und wo ihre Grenzen liegen.

Priorisierte Use Cases

Sie erhalten eine strukturierte Auswahl relevanter Szenarien mit Blick auf Business Impact, Machbarkeit und Anschlussfähigkeit.

Konkrete Entscheidungsgrundlage

Fachbereiche, IT und Management erhalten eine gemeinsame Basis, um nächste Schritte fundiert zu bewerten.

Umsetzbare Roadmap oder MVP-Grundlage

Je nach Format entsteht ein priorisiertes Discovery-Ergebnis, ein MVP-fähiger Use Case oder ein strategischer Fahrplan für die nächsten Schritte.

Bereit für den nächsten Schritt?

Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, welche KI Use Cases in Ihrem SAP-Umfeld den größten Impact haben.

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FAQs

Typische Einsatzfelder sind z. B. Ticketklassifikation, Dokumentenverarbeitung, Wissensassistenz, Datenqualitätsprüfungen, Prozessauswertung oder Unterstützung bei Testing und Analyse. Welche Use Cases sinnvoll sind, hängt jedoch stark von Ihren Prozessen, Daten und Zielen ab.

Sinnvoll ist eine Bewertung nach Business Value, Umsetzbarkeit und organisatorischer Anschlussfähigkeit. Entscheidend ist nicht nur die Idee, sondern ob daraus realistisch ein Pilot oder MVP entstehen kann.

Für Teams, die Orientierung suchen, KI im SAP-Kontext besser einordnen möchten und noch am Anfang der strukturierten Identifikation möglicher Einsatzfelder stehen.

Ein guter KI Use Case braucht mehr als nur eine interessante Idee. Wichtig sind ein klar umrissener Prozess, nutzbare Daten, ein nachvollziehbarer fachlicher Mehrwert sowie ein realistischer organisatorischer und technischer Rahmen. Gerade im SAP-Umfeld spielen zudem Governance, Systemlandschaft und Integrationsfähigkeit eine wichtige Rolle.

Ein MVP oder Pilot lohnt sich dann, wenn ein Use Case fachlich klar beschrieben ist, relevante Daten verfügbar sind, der Nutzen plausibel bewertet wurde und es einen realistischen Rahmen für die Erprobung gibt. Erst mit dieser Vorarbeit wird aus einer interessanten Idee ein sinnvoller Umsetzungsstart.

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Inhaltsverzeichnis

Wo lohnt sich KI in SAP?
Herausforderungen
Relevante Use Cases
Umsetzung
So starten Sie
AI Use Case Assessment
FAQs