Laut McKinsey ist der Anstieg der Investitionen in generative AI zwar rasant, doch trotz eines Plus von 94 Prozent berichten 80 Prozent der Firmen von nur geringen Effekten auf ihre Ergebnisse. Ein Grund: AI-Projekte bleiben isolierte Pilotprojekte, losgelöst von echten Prozessen, Daten und Governance. Die Build-Säule der SAP Business AI Platform löst genau das: Sie ermöglicht AI-first Entwicklung von Agenten, Anwendungen und Workflows – verankert im Geschäftskontext und nahtlos verbunden mit der gesamten Systemlandschaft.

• • Joule Studio – die AI-first Entwicklungsumgebung:

Statt Anwendungen aufwendig manuell zu designen, beschreiben Teams einfach ihre Business-Absicht in natürlicher Sprache, und Joule Studio übersetzt diese in lauffähige Agenten, Apps oder Workflows. Dabei deckt Joule Studio das gesamte Entwicklungsspektrum ab, von No-Code für Fachanwender bis Pro-Code für Entwickler, die ihre eigenen Tools mitbringen möchten, etwa VS Code, Claude Code oder das eingebettete Workflow-Tool n8n.

• • SAP Integration Suite – die Konnectivität für Agenten:

Damit AI-Agenten nicht auf isolierte Aufgaben beschränkt bleiben, müssen sie zuverlässig mit der gesamten Systemlandschaft verbunden sein. SAP Integration Suite liefert genau diese Grundlage: Über APIs, Events und MCP verbindet sie Agenten in Echtzeit mit SAP- und Non-SAP-Systemen, sodass diese auf reale Geschäftsdaten zugreifen, Workflows über mehrere Systeme hinweg orchestrieren und mit Drittanwendungen interagieren können, zentral governed, damit Agenten stets innerhalb definierter Guardrails agieren. Die Suite bündelt dafür mehrere Kernfähigkeiten:

• • Cloud Integration: Hybride und Cloud-Integration für SAP- und Non-SAP-Systeme, mit vorgefertigten Templates für A2A- und B2B/B2G-Szenarien.
  • API Management: Design, Entwicklung, Schutz (40+ eingebaute Sicherheitsrichtlinien) und Monitoring von APIs auf Basis offener Standards wie OpenAPI und OData.
  • Open Connectors: Über 160 vorgefertigte Connectoren zu gängigen Drittanbieter-Anwendungen, plus die Möglichkeit, eigene Connectoren zu bauen.
  • Integration Advisor: AI-gestützte Vorschläge auf Basis von Community-Wissen, inklusive automatischer Dokumentations- und Artefakt-Generierung sowie Unterstützung bei der Migration von SAP Process Orchestration.

Ergänzt wird das durch:

• • Event Mesh (Echtzeit-Ereignisaustausch),
  • Graph (einheitlicher API-Zugriff auf Geschäftsobjekte),
  • Trading Partner Management (B2B-Partnerverwaltung) und
  • Data Space Integration (Datenprodukte in Data Spaces bereitstellen).

Ein weiterer Grund für die ausbleibenden Produktivitäts- und Beschäftigungseffekte ist eine Art „Komplexitätssteuer“: Multi-Cloud-Sprawl, getrennte Datensilos und fehlender Kontext bremsen jede AI-Initiative aus. Damit AI im operativen Geschäft wirklich trägt, muss sie verstehen, wie Daten mit Geschäftsprozessen zusammenhängen, nicht nur, dass sie existieren. Die Context & Reason-Säule der SAP Business AI Platform setzt genau hier an, mit AI, die mit echtem, universellem Geschäftskontext arbeitet, verankert in einer Data Fabric, die als vertrauenswürdiger Wissenskern für Anwendungen und Agenten dient.

• SAP Business Data Cloud – das Datenfundament

SAP Business Data Cloud (BDC) beschreibt die Weiterentwicklung der Datenarchitektur hin zu einer Data Fabric, deren entscheidender Mehrwert der Kontext ist, denn Agenten und intelligente Anwendungen brauchen tiefes Geschäftsverständnis. Im Zentrum dieser Data Fabric steht der Knowledge Core: Er speichert und verarbeitet nicht nur Daten, sondern stellt sicher, dass sie im Kontext der tatsächlichen Geschäftsabläufe verstanden werden. Eine Business Data Fabric vereint SAP- und Drittanbieterdaten bei durchgängiger, unternehmensweiter Governance, so arbeitet jede AI-Initiative auf derselben verlässlichen Datenbasis.

• SAP & Non-SAP Models – Reasoning mit echtem Geschäftsverständnis

Daten im Kontext zu verankern ist nur der erste Schritt, die Plattform muss mit diesen Daten auch „reasonen“, also fundiert schlussfolgern. SAP bietet dafür eigens für Geschäftsszenarien entwickelte Modelle und ergänzt sie um die Flexibilität, führende Modelle von Drittanbietern zu integrieren. Indem SAP- und Non-SAP-Modelle nebeneinander in einer einzigen, zentral verwalteten Umgebung laufen, holen Unternehmen sich das Beste aus jedem Modell, ohne dabei die Kontrolle über Daten oder Prozesse zu verlieren.

• SAP Knowledge Graph – der Kontext-Anker

Ein Knowledge Graph ist eine Landkarte der Informationen: Er zeigt, wo Informationen gespeichert sind und wie sie zueinander in Beziehung stehen. Genau das ermöglicht es Joule und AI-Agenten, sich durch die Datenlandschaft zu navigieren, bis sie die relevante Information gefunden haben und ihre Antworten fest in echten Unternehmensdaten zu verankern. Der Ablauf dahinter: Der Nutzer stellt eine Frage in natürlicher Sprache

→ der Knowledge Graph sucht die passenden Kontextinformationen

→ daraus wird eine gezielte Abfrage an die relevante SAP-Quelle gebildet

→ die Antwort kommt wieder in natürlicher Sprache zurück.

So verbindet der SAP Knowledge Graph große Sprachmodelle mit echtem Geschäftskontext: für präzise, handlungsrelevante Antworten statt vager Vermutungen.

Das Ergebnis: eine Business Data Fabric, die als vertrauenswürdiger Wissenskern für AI dient. Durch Vereinheitlichung von SAP- und Drittanbieterdaten, intelligentes Computing und universellen Geschäftskontext für jeden Agenten.

Unternehmen, die AI im großen Maßstab ausrollen, stehen vor zwei Herausforderungen: Risiken entwickeln sich schneller, als klassische Governance-Frameworks mithalten können, und der geschaffene Wert lässt sich schwerer messen als erwartet. Die Govern-Säule der SAP Business AI Platform baut auf den Fähigkeiten von Build sowie Context & Reason auf und stellt sicher, dass jeder Agent, jede Anwendung, jedes LLM und jeder MCP-Server ab dem Go-live innerhalb klar definierter Grenzen agiert und kontinuierlich an den Ergebnissen gemessen wird, für die er entwickelt wurde.

Governance wird dabei über eine mehrschichtige Architektur mit vier zusammenspielenden Bausteinen geliefert:

1. SAP AI Agent Hub

Unternehmen setzen selten nur einen Agenten ein, sie verwalten ganze Flotten, die über Systeme, Prozesse und Daten hinweg agieren. Der SAP AI Agent Hub bietet dafür einen zentralen Kontrollpunkt über den gesamten Lebenszyklus, von Planung und Entwicklung bis zur Stilllegung:

• • Agent- und MCP-Registry: eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Agenten und MCP-Server im Unternehmen.
  • Agent Evaluation & Assessment: systematische Qualitäts-Checks für belastbare Entscheidungen bei Deployment und Skalierung.
  • Identity & Access Control: verifizierbare Identitäten, eng begrenzte Berechtigungen und auditierbarer Zugriff über den SAP Cloud Identity Service.
  • Agent Observability: Echtzeit-Einblick in Verhalten, Performance und Fehlerquellen.
  • Agent Mining: Erkennt, wie Agenten Aufgaben tatsächlich ausführen, und deckt Abweichungen oder Non-Compliance auf.
  • Agent Org & SAIlls Mapping: zeigt, wie Agenten Arbeit verändern und welche neuen SAIlls dadurch entstehen.
  • Offene Ecosystem-Integration: Anbindung an Microsoft, Google, AWS, Databricks und ServiceNow.

Ergänzt wird das durch die Integration mit SAP LeanIX, SAP Signavio, SAP Integration Suite, SAP Cloud ALM und SAP SuccessFactors, damit Governance immer im Kontext der tatsächlichen Enterprise-Architektur und Geschäftsprozesse erfolgt.

2. Value Realization

Damit AI ihr volles Potenzial entfaltet, müssen Unternehmen laufend verstehen, wo Wert entsteht und wie er sich entwickelt. Die SAP Business AI Platform macht sichtbar, wie Agenten innerhalb realer Geschäftsprozesse performen und zu messbaren Ergebnissen beitragen, nicht nur, ob sie laufen. Dazu zählen konkrete Kennzahlen wie finanzieller Impact, Durchlaufzeit und Kosteneffizienz, direkt gemessen in End-to-End-Prozessen. So können Unternehmen neue Potenziale priorisieren, den Wertbeitrag bestehender Agenten sichtbar machen und sicherstellen, dass jede AI-Initiative von Anfang an auf die Unternehmensstrategie einzahlt.

3. Joule Studio Runtime

Damit Agenten produktiv laufen können, brauchen sie eine verwaltete Ausführungsumgebung, die Governance nicht erst nachträglich aufsetzt, sondern von Anfang an zur Laufzeit durchsetzt. Genau das leistet die Joule Studio Runtime. Sie kontrolliert, wie Agenten schlussfolgern, auf Tools zugreifen, MCP-Server aufrufen und Aktionen ausführen, stets innerhalb der definierten Policies, des jeweiligen Kontexts und der zugewiesenen Berechtigungen. Die Runtime unterstützt dabei sowohl einfache als auch komplexe Ausführungsmuster und agiert durchgehend innerhalb der vom Unternehmen festgelegten Guardrails.

4. Identity, Access, Security

Identity, Access & Security bildet das vertrauenswürdige Fundament für die Governance von Agenten. Jeder AI-Agent erhält eine verifizierbare Identität, eng begrenzte (scoped) Zugriffsrechte werden konsequent durchgesetzt, und Sicherheit sowie Compliance werden einheitlich über SAP- und Non-SAP-Landschaften hinweg sichergestellt. Dabei gelten für Agenten dieselben Standards wie für menschliche Nutzer, inklusive konsistenter Zugriffsrichtlinien und Funktionstrennung (Segregation of Duties).