Viele Unternehmen erkennen das Potenzial von SAP Business AI, Joule und KI-Agenten, stehen jedoch vor denselben Fragen: Welche Prozesse eignen sich wirklich? Sind Daten und Schnittstellen ausreichend vorbereitet? Welche SAP-Standardfunktionen existieren bereits? Wo ist eine individuelle Entwicklung sinnvoll? Und wie lassen sich Agenten sicher, nachvollziehbar und wirtschaftlich betreiben?
Das SAP Autonomous Enterprise Readiness & Roadmap Angebot von cronos beantwortet diese Fragen in einem strukturierten Vorgehen. Wir bewerten Prozessreife, Daten, SAP-Landschaft, Integration, Governance und Organisation. Gemeinsam priorisieren wir wirtschaftlich relevante Anwendungsfälle und entwickeln eine Roadmap vom ersten Pilot bis zur skalierbaren Agenten- und Prozesslandschaft.
Das Ergebnis ist kein allgemeines KI-Konzept. Sie erhalten konkrete Arbeitsergebnisse für Entscheidungen, Architektur und Umsetzung – abgestimmt auf Ihre Ausgangslage in SAP S/4HANA, SAP BTP, Utilities, ERP und Customer Experience.
Das Vorgehen ist für Cloud-, On-Premise- und hybride Ausgangslagen geeignet. Entscheidend ist, dass die spätere Zielarchitektur früh berücksichtigt wird.
Wir analysieren, welche Prozesse heute hohe Kosten, lange Durchlaufzeiten, häufige Ausnahmen oder wiederkehrende manuelle Entscheidungen verursachen. Für jeden potenziellen Anwendungsfall werden Ziel, Nutzergruppe, Prozessgrenzen, Varianten und Nutzenkennzahlen beschrieben.
SAP Signavio kann bestehende Abläufe, Varianten und Engpässe transparent machen. Der Automatisierungsfahrplan unterstützt die Einordnung von Agentic AI, RPA, IDP und weiteren Technologien.
Ein Agent benötigt aktuelle, konsistente und semantisch verständliche Daten. Wir prüfen, welche Objekte und Beziehungen für den Anwendungsfall relevant sind und ob Qualität, Aktualität, Historie und Berechtigungen ausreichen.
Die SAP Business Data Cloud kann eine gemeinsame Daten- und Semantikgrundlage schaffen. Bestehende Migrations- und Datenqualitätsfragen werden mit der cronos Data Migration verbunden.
Wir prüfen, in welchen SAP- und Drittsystemen der Prozess stattfindet, welche Funktionen und Schnittstellen verfügbar sind und welche Erweiterungen erforderlich werden. Agenten sollen nur kontrollierte, dokumentierte Werkzeuge erhalten.
Relevante bestehende Leistungen sind SAP BTP, SAP Integration Suite, SAP LeanIX und SAP Cloud ALM.
Wir bestimmen, welche Aufgaben mit SAP-Standardfunktionen, Joule Skills oder bestehenden Agents abgedeckt werden können und wo individuelle Entwicklung erforderlich ist. Dabei wird zwischen generativer KI, Agentic AI, RPA, Dokumentenverarbeitung und klassischen Workflows unterschieden.
Der Fachbeitrag SAP Business AI mit Joule erläutert Architektur und erste Agenten-Szenarien. Agentic AI und RPA zeigt die Kombination aus flexibler Entscheidung und stabiler Ausführung.
Produktive Agenten benötigen klare Verantwortung über ihren gesamten Lebenszyklus. Wir prüfen, wie Fachbereiche, IT, Datenschutz, Informationssicherheit und Betrieb zusammenarbeiten und welche Kontrollen für den ausgewählten Anwendungsfall notwendig sind.
SAP Application Management Services, Testmanagement und Testautomatisierung sowie Training und Coaching unterstützen den Übergang in den stabilen Betrieb.
Wir schaffen ein gemeinsames Verständnis von SAP Autonomous Enterprise, Joule, SAP Autonomous Suite und SAP Business AI Platform. Geschäftliche Ziele, aktuelle Initiativen und strategische Rahmenbedingungen werden aufgenommen.
Arbeitsergebnisse:
Gemeinsam mit Fachbereichen und IT sammeln wir konkrete Prozessprobleme und Agenten-Ideen. Die Bewertung erfolgt nach Geschäftswert, Umsetzbarkeit, Datenlage, Risiko und Wiederverwendbarkeit.
Arbeitsergebnisse:
Der bestehende SAP Agentic AI Explore Workshop kann als kompaktes Einstiegsmodul genutzt werden.
Für die priorisierten Anwendungsfälle bewerten wir die fünf Dimensionen Prozess, Daten, Anwendungen und Integration, Agenten-Technologie sowie Governance und Organisation. Abhängigkeiten, Risiken und notwendige Vorarbeiten werden transparent.
Arbeitsergebnisse:
Wir entwickeln die technische und organisatorische Zielarchitektur. Datenquellen, Werkzeuge, Agents, Workflows, Berechtigungen, Freigaben und Betriebsprozesse werden beschrieben.
Arbeitsergebnisse:
Der am besten geeignete erste Anwendungsfall wird bis zur Umsetzungsreife konkretisiert. Scope, Nutzer, Daten, Funktionen, Tests, Kennzahlen und Betriebsübergang werden festgelegt.
Arbeitsergebnisse:
Industry AI ergänzt das Autonomous Enterprise um branchenspezifische Datenmodelle, Prozesse, Begriffe und regulatorische Anforderungen. Für Energieversorger ist diese Ebene besonders wichtig, weil allgemeine ERP- oder CX-Agenten energiewirtschaftliche Objekte, Marktrollen und Fristen nicht automatisch ausreichend verstehen.
KI stellt Informationen bereit, fasst Inhalte zusammen und unterstützt einzelne Aufgaben. Entscheidungen und Ausführung liegen überwiegend bei Mitarbeitenden.
KI analysiert Geschäftskontext, priorisiert Fälle und schlägt nächste Schritte vor. Menschen prüfen und entscheiden.
Agents führen definierte Schritte selbstständig aus. Freigaben und Ausnahmen werden gezielt an Menschen übergeben.
Assistants und Agents koordinieren mehrstufige Prozesse über Systeme und Fachbereiche. Steuerung erfolgt über Leitplanken, KPIs und Ausnahmebehandlung.
Prozesse werden auf Basis von Ergebnissen und Betriebsdaten fortlaufend verbessert. Neue Agents und Funktionen werden über ein etabliertes Governance- und Portfoliomodell skaliert.
Nicht jeder Prozess muss Stufe 5 erreichen. Das Zielniveau wird nach Wirtschaftlichkeit, Risiko und fachlicher Verantwortung festgelegt.
Relevante bestehende Lösungen:
Relevante bestehende Lösungen:
Relevante bestehende Lösungen:
Nein. Das Vorgehen kann mit Geschäftszielen und bekannten Prozessproblemen starten. Daraus werden geeignete Assistenz-, Agenten- und Automatisierungsszenarien abgeleitet.
Nein. Auch On-Premise- und hybride Landschaften können bewertet werden. Wichtig ist, die spätere S/4HANA-, Cloud- und Integrationsstrategie in die Roadmap einzubeziehen.
Neben Use Cases werden konkrete Prozesse, Datenobjekte, Systeme, Schnittstellen, Berechtigungen, Risiken, Tests und Betriebsanforderungen bewertet. Das Ergebnis ist eine umsetzbare Architektur- und Pilotgrundlage.
Das Basismodul endet mit Roadmap und Pilot-Blueprint. Eine technische Umsetzung kann anschließend als Pilot- oder Implementierungsprojekt beauftragt werden.
Für priorisierte Anwendungsfälle werden Ausgangskennzahlen, erwartete Effekte, Umsetzungskosten, Risiken und Skalierungspotenzial betrachtet. Der Pilot erhält messbare Zielwerte für Qualität und Geschäftswirkung.
Prüfen Sie, welche Anwendungsfälle den größten Geschäftswert bieten und ob Prozesse, Daten, SAP-Landschaft und Governance dafür bereit sind. cronos entwickelt mit Ihnen eine belastbare Entscheidungsgrundlage und einen umsetzbaren ersten Pilot.
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