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Embedded AI

Embedded AI bezeichnet KI-Funktionen, die SAP fertig in seine Anwendungen einbaut. Sie werden aktiviert, nicht entwickelt: kein eigenes Modell, kein Training, keine Data-Science-Mannschaft. Beispiele sind Vorschläge zur Klärung strittiger Rechnungen, die Auswertung von Ausschreibungen oder die automatische Prüfung von Zahlungsavisen.

Definition

Was ist Embedded AI?

Der Reiz liegt im Zuschnitt. Eine eingebettete Funktion kennt den Beleg, den Lieferanten und die Buchungslogik bereits, weil sie im selben System sitzt. Sie muss keine Daten exportieren und keine Schnittstelle bedienen. Der Anwender sieht das Ergebnis dort, wo er ohnehin arbeitet, also im Beleg selbst statt in einem separaten Werkzeug. Genau deshalb erreicht eingebettete KI in der Fläche oft mehr als ein technisch überlegenes Eigenmodell, das niemand aufruft.

Konkret sieht das im aktuellen Release so aus: SAP übersetzt kryptische Fehler der elektronischen Rechnung in verständliche Sprache, schlägt bei strittigen Posten mögliche Ursachen vor, wertet eingegangene Angebote vor und fasst Bestände in der Instandhaltung zusammen. In der Fertigung erkennt eine Bilderkennung Fehlteile und lernt aus den Ergebnissen manueller Prüfungen weiter. Alles davon ist Standard, nichts davon muss programmiert werden.

Die Kehrseite ist Abhängigkeit. Der Funktionsumfang endet exakt dort, wo SAP ihn gezogen hat. Fehlt für den eigenen Sonderfall eine Funktion, hilft kein Customizing, sondern nur ein eigenes Modell auf der AI Foundation. Und die Qualität steht und fällt mit den Stammdaten: Eine Vorschlagslogik auf unsauberen Lieferanten- und Materialdaten liefert saubere Oberflächen mit falschem Inhalt. Das ist die häufigste Enttäuschung nach der Aktivierung.

Funktionen

Vorteile

Kein Projekt nötig

Die Funktionen kommen mit dem Release, werden aktiviert und stehen unmittelbar zur Verfügung.

Im Arbeitsfluss statt daneben

Das Ergebnis erscheint im Beleg oder in der Liste, in der der Anwender ohnehin arbeitet, und nicht in einem zweiten Werkzeug.

Berechtigungen gelten weiter

Die KI sieht genau das, was der angemeldete Anwender sehen darf, weil sie im selben System mit derselben Rollenlogik läuft.

SAP pflegt sie mit

Modellpflege, Aktualisierung und Betrieb liegen bei SAP, es entsteht keine eigene Wartungslast.

Grenzen

Nur was SAP vorsieht

Die Logik lässt sich nicht erweitern und nicht auf eigene Sonderfälle umbiegen. Wo der Standard aufhört, beginnt zwingend die Eigenentwicklung auf der AI Foundation.

Stammdaten entscheiden

Auf lückenhaften Lieferanten-, Material- oder Kontierungsdaten erzeugt eingebettete KI plausibel aussehende, aber falsche Vorschläge. Die Datenqualität ist die eigentliche Voraussetzung, nicht die Lizenz.

Herstellerzahlen sind keine Zusagen

Wenn SAP 70 Prozent weniger Bearbeitungszeit nennt, stammt diese Zahl aus einem idealen Szenario. Im eigenen Haus ist sie eine Hypothese, die man messen muss.

Nicht für die Bestandswelt

Eingebettete KI erscheint nur in den Cloud-Produkten. Ein ECC-System erhält sie nicht, auch nicht als Add-on.

FAQ

Häufige Fragen zu Embedded AI

Muss Embedded AI programmiert werden?

Nein. Die Funktionen kommen mit dem Release und werden aktiviert. Es braucht kein Modell, kein Training und keine Data-Science-Mannschaft. Aufwand entsteht an anderer Stelle: bei der Prüfung der Stammdaten und bei der Frage, welchen Vorschlägen die Fachbereiche tatsächlich folgen sollen.

Wo hört Embedded AI auf?

Genau dort, wo SAP die Funktion gezogen hat. Die Logik lässt sich nicht erweitern und nicht auf eigene Sonderfälle anpassen. Für alles darüber hinaus führt der Weg über eigene Modelle auf der AI Foundation, mit entsprechendem Aufwand für Entwicklung und Betrieb.

Sind die versprochenen Zeitersparnisse realistisch?

Die Zahlen von SAP stammen aus günstigen Szenarien und sind keine Zusage. Belastbar wird die Frage erst durch eine Messung im eigenen Haus: Bearbeitungszeit vor der Aktivierung erheben, danach erneut messen. Ohne diesen Vergleich bleibt jede Prozentzahl eine Behauptung.

Was ist der Unterschied zu Embedded Analytics?

Embedded Analytics liefert Kennzahlen und Auswertungen direkt im Transaktionssystem, arbeitet dabei aber regelbasiert auf definierten Datenmodellen. Embedded AI trifft dagegen Vorhersagen und macht Vorschläge auf Basis trainierter Modelle. Beides sitzt im selben System, beantwortet aber unterschiedliche Fragen.

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