Was ist Artificial Intelligence (AI)?

Artificial Intelligence ist nicht neu, erfährt durch die Einführung von ChatGPT seit Ende 2022 aber eine neue Aufmerksamkeit. Lesen Sie hier, was Sie zu AI wissen müssen.

AI im Überblick

AI im Überblick

Artificial Intelligence – Grundwissen, Einsatzgebiete und Trends

Artificial Intelligence – Grundwissen, Einsatzgebiete und Trends

Ist das der endgültige Durchbruch für Artificial Intelligence?

Mit dem KI-basierten Chatbot ChatGPT des kalifornischen Start-ups OpenAI hat das Thema AI seit Ende 2022 viel Aufmerksamkeit erhalten.

Mit ChatGPT – so scheint es – ist das Thema AI massentauglich geworden. User rufen dazu einfach die Seite des Anbieters auf, geben ihre Frage ein – und erhalten binnen Sekunden eine Antwort.

Diese Entwicklung ruft nicht zuletzt die Techgiganten auf den Plan:

  • Microsoft kooperiert bereits seit 2019 mit OpenAI und hat ChatGPT bereits in die eigene Suchmaschine integriert.
  • Apple schränkt die Nutzung des Tools für die eigenen Mitarbeiter ein und arbeitet an einer eigenen Lösung.
  • Und Google hält mit dem eigenen Chatbot Bard dagegen, der im März 2023 auf den Markt kam.

Aber AI ist nicht nur etwas für Endanwender. Aktuell bahnen sich bereits zahlreiche nützliche AI-Funktionen ihren Weg in Unternehmen – auch in ERP-Systeme wie SAP S/4HANA.

Experten sind sich einig, dass Unternehmen mithilfe von AI enorme Potenziale erschließen können.

  • Viele Fehler lassen sich bereits vor ihrer Entstehung identifizieren.
  • Unternehmen können Kundenbeziehungen, Logistikketten und Warenflüsse optimieren.
  • Zudem lassen sich schon bald komplette Prozesse automatisieren.

Doch was verbirgt sich konkret hinter dem Begriff Artificial Intelligence? Seit wann sind AI-Anwendungen verfügbar und warum werden sie immer populärer? Was kann AI bereits heute leisten und wo liegen die Grenzen?

Was bedeuten Begriffe wie „Machine Learning“ und „Deep Learning“? Wie wird Artificial Intelligence Unternehmen und die Gesellschaft in der Zukunft verändern? Und wie geht SAP mit künstlicher Intelligenz um?

Auf dieser Seite finden Sie Antworten auf diese und viele weitere Fragen rund um das Themengebiet AI.

Artificial Intelligence: Definition

Artificial Intelligence: Definition

Artificial Intelligence (AI) ist eine Disziplin der Informatik. In Deutschland wird dafür auch das Synonym Künstliche Intelligenz (KI) genutzt.

Die AI beschäftigt sich mit Methoden, die es Maschinen (Computern) ermöglichen, Aufgaben so zu lösen, wie dies ein Mensch mit seiner Intelligenz tun würde.

Die Künstliche Intelligenz umfasst daher nicht nur Aspekte der Informationstechnologie, sondern auch der Psychologie, Neurowissenschaften, Linguistik, Kommunikationswissenschaften, Mathematik und Philosophie.

Die Informatik ist also eher Mittel zum Zweck. Sie bringt die verschiedenen Disziplinen zusammen und ermöglicht die Umsetzung.

Damit die AI Aufgaben eigenständig lösen kann, muss sie trainiert werden. Dafür setzen Experten spezielle Algorithmen ein und stellen der AI Trainingsdaten zur Verfügung. Durch das permanente Training verbessert sich die AI immer weiter – bis sie die gestellten Aufgaben selbst lösen kann.

Grundsätzlich gibt es zwei bzw. drei Arten von Artificial Intelligence:

1. Autonome und automatische Erledigung von Aufgaben (schwache AI)

Die am meisten eingesetze AI ist heute eine „Weak AI“, eine schwache Künstliche Intelligenz.

Lösungen wie intelligente Software-Assistenten, Internetsuchmaschinen, selbstfahrende Autos oder Spracherkennungssysteme funktionieren bereits mit AI und halten zunehmend Einzug in unseren Alltag.

Obwohl entsprechende Systeme bereits eine enorme Leistungsfähigkeit erreicht haben, werden Sie in der Fachsprache schwache AI genannt.

Der Grund hierfür ist, dass schwache KI-Lösungen auf einem relativ oberflächlichen Intelligenz-Level agieren und kein tiefes Verständnis für Problemlösungen entwickeln.

2. Nachahmung des menschlichen Denkens und Verhaltens (starke AI)

Die starke AI (auch „Strong AI“ genannt) hat das Ziel, intellektuelle Fähigkeiten von Menschen zu erlangen oder diese sogar zu übertreffen.

Systeme mit starker AI können Muster erkennen und lernen. Vor allem können sie das erworbene Wissen auf viele neue Aufgaben anwenden, die nicht von bereits vorhandenen Algorithmen abgedeckt werden.

Eine starke KI handelt aktiv und flexibel und auf Augenhöhe mit Menschen. Systeme mit starker AI gibt es derzeit allerdings noch nicht.

3. Künstliche Superintelligenz

Systeme mit „Künstlicher Superintelligenz“ verfügen theoretisch über ein Bewusstein und menschliche Eigenschaften wie Emotionen.

Bis dato ist es noch nicht gelungen, eine solche Superintelligenz zu entwickeln. In Forscher-Kreisen wird kontrovers diskutiert, ob die Entwicklung einer solchen KI überhaupt realisierbar ist.

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Unterschied zwischen Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning

Unterschied zwischen Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning

Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning unterscheiden sich.

  • Bei Artificial Intelligence (oder Künstliche Intelligenz) handelt es sich um einen Oberbegriff, der Technologien und Methoden umfasst, mit denen Maschinen das menschliche Denken nachahmen können.
  • Machine Learning ist ein Teilgebiet der AI, der dafür steht, dass Maschinen sich mithilfe von Mustererkennung und Trainingsdaten kontinuierlich verbessern können.
  • Deep Learning wiederum ist ein Teilbereich von Machine Learning. Die Maschinen trainieren hier mithilfe vielschichtiger neuronaler Netze selbst und können hochkomplexe Aufgaben lösen.

Sehen wir uns die Ansätze im Folgenden näher an, um die Unterschiede weiter herauszuarbeiten.

Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning (Maschinelles Lernen) beschreibt mathematische Methoden, die es einer Maschine ermöglichen, selbstständig Wissen aus Erfahrungswerten zu generieren.

Oder einfacher formuliert: Machine Learning lässt Computer nützliche Dinge tun, ohne sie vorher dafür zu programmieren. Programmiert wird nur der Algorithmus.

Aus technischer Sicht werden beim Machine Learning also Algorithmen (Berechnungsvorschriften) eingesetzt, die Gesetzmäßigkeiten und Muster in Daten eigenständig erkennen können. Hierfür müssen sie zunächst mit umfangreichen Daten versorgt und trainiert werden.

In der Entwicklungsphase sorgt ein Programmierer dafür, dass das Machine-Learning-Modell fortlaufend angepasst und optimiert wird.

So wird der Algorithmus von Datensatz zu Datensatz durch die Mustererkennung „intelligenter“, bis er seine Aufgabe mit neuen und unbekannten Daten schließlich eigenständig wahrnehmen kann.

Die wesentlichen Ziele von Machine Learning sind,

  • Zusammenhänge zu erkennen,
  • Daten intelligent zu verknüpfen,
  • Rückschlüsse zu ziehen und
  • präzise Vorhersagen zu realisieren.

Im Business-Umfeld besitzen Maschine-Learning-Anwendungen das Potenzial, Mitarbeiter von langwierigen, unproduktiven Tätigkeiten zu entlasten. Dadurch werden Ressourcen für neue Bereiche geschaffen und die Arbeit effizienter und wirtschaftlicher.

So kann lernende Software zum Beispiel Papierdokumente eigenständig scannen, den Text erkennen, weitere Schritte veranlassen und die Archivierung organisieren.

Ein komplexeres Szenario, in dem maschinelles Lernen schon heute eingesetzt wird, ist Predictive Maintenance (Proaktive Wartung). Die eingesetzen Algorithmen sind in der Lage, mögliche Schäden an technischen Anlagen und Fehlermuster frühzeitig zu erkennen, um bei Bedarf eine Wartung anzufordern.

Die Spracherkennung auf Mobiltelefonen, Spam-Filter in E-Mail-Postfächern und auch die Gesichtserkennung bei der Fotoverwaltung werden in wesentlichen Teilen von Machine-Learning-Algorithmen gesteuert.

Oftmals haben wir Menschen heute schon Kontakt mit maschinellem Lernen, ohne es zu wissen. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn uns personalisierte Werbung angezeigt wird.

Deep Learning

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning. Es handelt sich um eine spezielle Methode, die sogenannte „tiefe“ künstliche neuronale Netze (englisch: Deep Neural Networks oder DNN) und riesige Datenmengen nutzt, um besonders effizient zu lernen.

Die Funktionsweise orientiert sich an Lernvorgängen im menschlichen Gehirn. Basierend auf vorliegenden Informationen können entsprechende Systeme Erlerntes immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen und dadurch kontinuierlich dazulernen.

Ab einem bestimmten Punkt ist die Maschine dann in der Lage, Prognosen zu liefern, eigenständig Entscheidungen zu treffen und diese zu hinterfragen. Ist das Ergebnis der Entscheidung nicht zufriedenstellend, so wird es in einem neuen Anlauf angepasst.

Der Mensch greift in diesen Lernvorgang normalerweise nicht ein. Dies ist auch der wesentliche Unterschied zum Machine Learning.

Deep Learning eignet sich insbesondere für Szenarien, in denen große Datenmengen auf Modelle und Muster untersucht werden sollen. Anwendungsbeispiele sind auch hier die Sprach-, Objekt- oder Gesichtserkennung.

Bei der Spracherkennung ermöglicht es Deep Learning beispielsweise, den Wortschatz von Systemen selbstständig mit neuen Wörtern und Wortvarianten zu erweitern. Weitere Einsatzbereiche sind autonome Fahrzeuge oder Roboter, KI in Computerspielen oder eine Vorhersage des Kundenverhaltens im Rahmen von CRM-Lösungen.

Was ist ChatGPT?

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein ChatBot von OpenAI, einem US-amerikanischen Unternehmen, das sich mit der Entwicklung und Erforschung von AI beschäftigt.

Über die Oberfläche von ChatGPT können User ihre Fragen eingeben und erhalten Antworten, die der Chatbot generiert. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig:

  • von der Erstellung von verschiedensten Texten
  • bis zur Prüfung der Rechtschreibung,
  • von der Umformulierung von vorgegebenen Texten
  • bis zur Auflistung von Fragen zu einem speziellen Thema.

Das Sprachmodell von OpenAI wurde und wird mit echten Texten trainiert (auf der Basis von Texten bis zum Jahr 2021) und verbessert sich laufend. Fehlerfrei sind die Antworten allerdings nicht immer, das haben bereits viele Beispiele gezeigt.

Entwicklung und Einsatz von Artificial Intelligence

Entwicklung und Einsatz von Artificial Intelligence

Seit ihrer Entstehung hat Artificial Intelligence enorme Entwicklungssprünge vollzogen. Dies gilt insbesondere für die jüngste Vergangenheit. Im Management von Konzernen ist KI aktuell eine Zukunftsthematik, in der das Potenzial gesehen wird, Unternehmen und die Gesellschaft grundlegend zu verändern.

Durch den Einsatz von KI ergeben sich Möglichkeiten zur Optimierung des eigenen Geschäfts und gar zur Neuordnung kompletter Branchen. Doch wie ist Artificial Intelligence entstanden und welche Ausprägungen haben entsprechende Systeme bis heute tatsächlich erreicht?

Geschichte: Der Beginn der Artificial Intelligence

Geschichte: Der Beginn der Artificial Intelligence

Die Ursprünge von Artificial Intelligence reichen bis in die 1950er Jahre zurück. Bereits in diesem Jahrzehnt wurde der Begriff auf einer Wissenschaftskonferenz in den USA verwendet. Als einer der Gründungsväter der AI gilt der Wissenschaftler Marvin Minsky.

Im Jahr 1966 definierte Minsky AI so: „Artificial Intelligence is the science of making machines do things that would require intelligence if done by men.“ Frei übersetzt bedeutet das: Künstliche Intelligenz ist dann gegeben, wenn Maschinen Dinge tun, für deren Ausführung menschliche Intelligenz erforderlich ist.

Ein früher Meilenstein der KI war außerdem der Turing Test. Er wurde in den 1950er Jahren vom britischen Mathematiker Alan Turing entwickelt und sollte es ermöglichen, dass ein Mensch über eine Chat-Software synchron mit anderen Menschen und einer Maschine kommuniziert.

In den 1960er Jahren wurde der sogenannte „General Problem Solver“ präsentiert. Es handelte sich hierbei um ein KI-System, das einfache Problemstellungen lösen konnte. Im gleichen Jahrzehnt sorgte die Software ELIZA für Aufsehen. Das Chat-System ermöglichte es seinerzeit, Therapiegespräche zu simulieren.

1996 schlug ein Computer den damals amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow. In den Folgejahrzehnten verbesserten sich die Fähigkeiten von Artificial Intelligence kontinuierlich. Im Wesentlichen war dies auf stetig besser werdende Speichermöglichkeiten und Rechenleistungen zurückzuführen.

2011 wurde die Software Watson von IBM vorgestellt. Sie konnte die Quiz-Show Jeopardy gegen menschliche Gegner gewinnen. AlphaGo ist ein weiteres AI-Programm, das die zuvor als nahezu unmöglich angesehene Leistung vollbrachte, 2016 den weltbesten professionellen Go-Spieler zu schlagen.

Heutiger Einsatz von Artificial Intelligence

Heutiger Einsatz von Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz ist heute sowohl in unserem privaten als auch im beruflichen Alltag präsent. Ein klassisches Beispiel ist die Spracherkennung, die durch Anwendungen wie die Sprachassistenten Siri (von Apple) und Alexa (von Amazon) Bekanntheit erlangt hat. Zudem wird an Übersetzungssystemen gearbeitet, die Konversationen live in eine andere Sprache übersetzen.

Darüber hinaus begegnen uns seit einigen Jahren sogenannte Chatbots, die von Unternehmen eingesetzt werden, um die Effizienz der Kundenkommunikation zu steigern.

Es handelt sich um Software, die durch umfangreiche Datenbanken, linguistisches Wissen und eine Volltextsuchmaschine einen Dialog mit Anwendern führen kann. Im englischsprachigen Raum fungieren Chatbots bereits als Ansprechpartner für medizinische Fragen.

Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet von Artificial Intelligence ist Predictive Analytics. Hier erstellen Algorithmen auf Basis historischer Daten aus unterschiedlichsten Quellen Vorhersagen für die zukünftige Entwicklung von Kundenbeziehungen, Ergebnissen und Geschäftsprozessen. Der Finanzsektor nutzt entsprechende Anwendungen im Schadensmanagement und für die Betrugserkennung.

Auch die Planung von Marketingkampagnen lässt sich mit Predictive Analytics optimieren. So können Algorithmen etwa vorhersagen, welcher Kunde, zu welchem Zeitpunkt, an welchem Ort ein bestimmtes Produkt kaufen wird.

Im Service Management sind KI-Anwendungen ebenfalls im Einsatz. Hier übernimmt Artificial Intelligence beispielsweise die Kategorisierung von Incidents und das Führen von Support-Dialogen. Zudem können die Support-Mitarbeiter bei der Analyse und Lösung von Problemen unterstützt werden, sofern eine geeignete Wissensdatenbank vorhanden ist.

In der IT-Sicherheit hat AI ebenfalls zu erheblichen Verbesserungen geführt. Hier ermöglichen es KI-basierte Lösungen mittlerweile, Angriffsmuster zu erkennen und Sicherheitsvorfälle zu priorisieren. Die Security-Systeme entwickeln sich mit Methoden des maschinellen Lernens kontinuierlich weiter, indem sie Daten zu Bedrohungen sammeln, analysieren und klassifizieren.

Was bedeutet Artificial Intelligence für SAP?

Was bedeutet Artificial Intelligence für SAP?

Die derzeitige Ausrichtung von SAP lässt erkennen: Das Walldorfer Unternehmen möchte sich als Softwareanbieter positionieren, der mit seinen Produkten intelligente Unternehmen möglich macht.

KI ist – neben der Ausrichtung auf Cloud-ERP-Systeme – auf diesem Weg für SAP ein zentrales Element.

Mit Artificial Intelligence will SAP sämtliche Geschäftsprozesse automatisieren und unter anderem das Nutzererlebnis verbessern – für alle End-to-End-Prozesse von Lead-to-Cash über Design-to-Operate bis Recruit-to-Retire.

Seit 2023 verstärkt die SAP ihre Bemühungen, möglichst viele KI-Lösungen in das gesamte Portfolio zu integrieren und so nutzbar zu machen. SAP hat dafür den Oberbegriff SAP Business AI eingeführt.

Aktuell (Stand Mai 2023) bietet SAP über 130 KI-Anwendungsszenarien an, die bereits in die SAP-Software integriert sind. Nach Angaben von SAP werden diese Lösungen bereits von rund 23.000 Kunden genutzt.

In Zukunft setzt das Unternehmen zudem auf Generative AI. Diese Form von AI steht für Systeme, mit deren Hilfe auf der Basis von Daten etwas Neues erzeugt werden kann (zum Beispiel Texte, Bilder oder Videos).

Eine der langfristigen Ziele ist unter anderem eine ERP-Lösung, die sich vor allem mittels Spracherkennung bedienen lässt.

Hierfür wurde vor einigen Jahren bereits der integrierte Assistent namens „CoPilot“ vorgestellt. Er ermöglicht es Nutzern, per Sprache (oder Tastatur und Chat-Funktion) mit dem System zu interagieren und beispielsweise nach Informationen zu suchen.

Im Einkauf und bei der Bezugsquellenfindung sollen sprachbasierte Elemente etwa Bestellanforderungen beschleunigen und vereinfachen. Vertriebsmitarbeiter werden hingegen in die Lage versetzt, Angebote via Sprachbefehl in Aufträge umzuwandeln.

Eine Vision ist zudem ein intelligenter Assistent, der beispielsweise in der Lage ist, die Agenda von Meetings zu verstehen und automatisch die passenden Kennzahlen zu liefern. Die entsprechende Software soll von den Gewohnheiten des Anwenders lernen und sich auf dieser Basis intelligent anpassen.

Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet von künstlicher Intelligenz im SAP-Umfeld wird die Automatisierung von Prozessen sein. Hieraus ergeben sich enorme Einsparungen für Unternehmen.

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Aktuelle AI-Lösungen der SAP

Aktuelle AI-Lösungen der SAP

SAP hat bereits heute eine Vielzahl von AI- und Machine-Learning-Anwendungen im Portfolio – und das für nahezu jeden Unternehmensbereich und Kerngeschäftsprozess. Im SAP-Produkt SAP S/4HANA sind Artificial Intelligence und Machine Learning bereits integriert.

Zu nennen sind beispielsweise:

Lead-to-Cash-Prozess

  • SAP Emarsys Customer Engagement: Vorhersage der Kaufabsicht von Kunden mit KI-Lead-Scoring und Erhöhung des Umsatzes im Online-Bereich durch personalisierte Produktempfehlungen
  • SAP Sales Cloud: verbesserung der Prognosegenauigkeit mit automatischen Bewertungen des Pipeline-Zustands
  • SAP CPQ: Verbesserung der Abschlusswahrscheinlichkeit durch Rabattempfehlungen

Design-to-Operate-Prozess

  • SAP Integrated Business Planning: Vorhersage des Bedarfs mit intelligenter Bedarfsermittlung und automatische Klassifizierung und Einteilung von Angeboten mit intelligenter Segmentierung
  • SAP Predictive Asset Insights: Effizienter Abschluss von Instandhaltungsaufgaben mit Vorschlägen für Objektteil und Schadenscode

Source-to-Pay-Prozess

  • SAP-Fieldglass-Lösungen: Finden von externen Mitarbeitern mit intelligentem Lebenslauf-Screening
  • SAP-Ariba-Lösungen: Korrekte Klassifizierung von Rechnungen mit automatisierten Datenanreicherungsservices

Recruit-to-Retire-Prozess

  • SAP-Fieldglass-Lösungen: Finden der besten Bewerber mit intelligentem Lebenslauf-Screening
  • SAP-SuccessFactors-Lösungen: Maßgeschneiderte Schulungsempfehlungen zur Verbesserung von Weiterbildung und Talententwicklung

Finanzwesen

  • SAP Cash Application: Automatisierung des Forderungsabgleichs
  • Intercompany-Matching und -Abstimmung (ICMA): Vereinfachung des Finanzabschlussprozesses durch Erkennung und Behebung von Diskrepanzen zwischen Intercompany-Transaktionen

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SAP CRM ist eine Lösung für das Customer Relationship Management von Unternehmen. In unserem Beitrag erklären wir Ihnen die Funktionen für das Kundenbeziehungsmanagement im Detail.

SAP Data Hub

Mit SAP Data Hub führen Unternehmen Daten unterschiedlicher Herkunft und Formate zusammen, um wertvolles Wissen zu extrahieren. Was sich im Detail hinter der Plattform verbirgt, erklären wir auf dieser Seite.

Was ist SAP Datasphere?

Mit SAP Datasphere bekommen Sie Ihre geschäftsrelevanten Daten in den Griff. Die SAP Lösung bietet eine zentrale Umgebung für die Bereitstellung und Analyse von Daten aus SAP- und Non-SAP-Systemen.

SAP Data Services

SAP Data Services ist ein Tool zur Analyse, Integration, Transformation und zum Qualitätsmanagement von Daten. Erfahren Sie, was sich dahinter verbirgt und wie der Einsatz in der Praxis aussieht.

SAP ERP

Auf dieser Seite lesen Sie, welche ERP-Systeme von SAP angeboten werden und für welche Kernprozesse und Unternehmensgröße sich diese eignen. Sie erhalten zudem Informationen zu den Bereitstellungsmodellen.

SAP EWM

Reibungslose Abläufe in der Logistik sind von hoher Bedeutung. Die Prozessoptimierung im Lager und in der Supply Chain befindet sich daher auf der Agenda zahlreicher Führungskräfte. SAP EWM hilft dabei.

Was ist SAP Greenfield?

SAP Greenfield ist die Einführung von SAP S/4 HANA, ohne vorhandene Systemstrukturen zu übernehmen. Das System wird komplett neu aufgesetzt. Dies birgt Risiken - aber eröffnet vor allem Chancen.

Highlights des SAP S/4HANA Public Cloud 2408 Release

SAP hat das Release 2408 für die SAP S/4HANA Cloud, Public Edition veröffentlicht. Hier finden Sie Informationen zu den wichtigsten Neuerungen.

SAP S/4HANA Migration Cockpit

Das SAP S/4HANA Migration Cockpit ist ein für die Datenmigration zu SAP S/4HANA entwickeltes Werkzeug von SAP und Nachfolger von LSMW. Für die Migration in die Cloud ist es derzeit sogar das einzige Werkzeug.

Highlights des SAP S/4HANA Cloud 2208 Release

SAP hat das Release 2208 für die SAP S/4HANA Cloud veröffentlicht. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über einige der wichtigsten Neuerungen.

SAP S/4HANA 2020 Release

SAP hat das neueste Release für die On-premise-Version von SAP S/4HANA veröffentlicht: das SAP S/4HANA 2020 Release. Unternehmen stehen damit in allen Bereichen neue Funktionen und Innovationen zur Verfügung.

Was ist SAP RE-FX?

Große Bestände von Immobilien zu verwalten, ist komplex. SAP stellt mit RE-FX eine Lösung für Unternehmen zur Verfügung, mit der sich das Immobilienmanagement deutlich vereinfachen lässt.

SAP S/4HANA Cloud, Public Edition

Diese SAP-Cloud-Lösung wird stets mit den neuesten Technologien ausgestattet und ist sehr schnell einsatzbereit.

SAP Ariba – Lösungen für Einkauf und Beschaffung

Einkaufs- und Beschaffungsprozesse digitalisieren, von Lieferantenauswahl bis zum Vertrag – mit SAP Ariba. Wir geben einen Überblick über Features, Funktionen und Vorteile des cloudbasierten B2B-Marktplatzes.

SAP ABAP

ABAP ist eine proprietäre Programmiersprache, die für die Programmierung von Anwendungen im SAP-Kontext entwickelt wurde und in Grundzügen Ähnlichkeit zur Programmiersprache COBOL aufweist.

Die 6 größten Risiken einer SAP-Transformation

Die Veränderung von SAP-Systemen birgt viele Gefahren und Stolpersteine. Wir haben uns mit den sechs größten Bedrohungen beschäftigt. Vom Carve-out bis zum Merge – die Heimtücken Ihres Transformationsszenarios

Reorganisation von SAP-Warengruppen

Historisch sind Warengruppenstrukturen meist stark gewachsen und sollten dringend optimiert werden. Welche Stolpersteine sind auf dem Weg zu einer erfolgreichen Warengruppen Reorganisation zu erwarten?

Neuer Update-Zyklus der SAP S/4HANA Cloud

SAP stellt für Cloud-Kunden regelmäßige Upgrades und Updates bereit. Der Zyklus der Auslieferungen hat sich Anfang 2022 verändert.

Machine Learning

Machine Learning ist eine Technologie aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Erfahren Sie, was hinter Machine Learning verbirgt und wie sich der Einsatz in Unternehmen konkret darstellt.

Liquiditätsplanung

Unternehmen benötigen eine verlässliche Liquiditätsplanung. So vermeiden sie Engpässe bei der Liquidität und eine Zahlungsunfähigkeit. SAP Central Finance unterstützt die Planung mit Finanzdaten in Echtzeit.

Liquiditätskennzahlen

Liquiditätskennzahlen bilden einen Indikator, ob ein Unternehmen seinen Zahlungsverpflichtungen nachkommen kann. Zur Messung der kurzfristigen Liquiditätspositionen werden die Liquiditätsgrade 1-3 heranzogen.

Kontenplanumstellung in SAP

Es gibt viele Gründe, die für eine Kontenplanumstellung sprechen. Die Umstellung selbst birgt allerdings einige Gefahren, die es zu umschiffen gilt. Wie das geht, zeigen wir im folgenden Beitrag auf.

Joint Venture

Von einem Joint Venture spricht man, wenn verschiedene Unternehmen als Partner kooperieren. Für Unternehmen kann es in mehreren Fällen vorteilhaft sein, mit anderen Gesellschaften zu kooperieren.

IT-Architekturmodelle

Wie lässt sich eine IT-Architektur neu aufbauen? Welche Rolle spielen dabei IT-Architekturmodelle? Und welche aktuellen Trends verändern gerade den Blick auf die IT-Architektur? Hier finden Sie die Antworten.

Industrie 4.0

Industrie 4.0 bezeichnet die Digitalisierung der industriellen Produktion. Auf dieser Seite befassen wir uns umfassend mit den Hintergründen. Zudem erklären wir, was sich für Unternehmen im Einzelnen ändert.

Was ist IFRS 15?

Seit 2018 müssen Unternehmen den internationalen Rechnungslegungsstandard IFRS 15 anwenden. Auf dieser Seite erfahren Sie alles zu den Hintergründen, Inhalten, Auswirkungen und der Umsetzung.

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, verschiedenste Daten zu kombinieren und zu analysieren. Alles Wissenswerte zum Data Warehousing und entsprechenden Systemen finden Sie auf dieser Seite!

Digital Twin – Zwilling mit Mehrwert

Im Digital Twin verschmelzen die analoge und die digitale Welt. Das virtuelle Abbild eines realen Produkts sammelt Daten, ermöglicht Simulationen oder erlaubt den Test von Verbesserungen – ohne großen Aufwand.

SAP Basis – Betrieb, Aufbau und Definition

SAP Basis bildet das Fundament jedes SAP-Systems. Was sich hinter dem Begriff verbirgt und wofür SAP Basis im Einzelnen zuständig ist, erfahren Sie auf dieser Seite.

SAP Berechtigungswesen unter SAP S/4HANA

Die Einführung oder Umstellung auf SAP S/4HANA kann die Chance sein, das eigene SAP-Berechtigungswesen zu optimieren.

SAP Best Practices: Definition, Bedeutung und Nutzung

Wer die SAP Best Practices nutzt, profitiert mehrfach. Die Standards vereinfachen und beschleunigen Geschäftsprozesse und machen Unternehmen flexibler. Außerdem helfen sie beim Umstieg auf SAP S/4HANA.

SAP BO ausführlich und verständlich erklärt

SAP BO (SAP BusinessObjects) ist eine Produktsammlung aus zahlreichen Einzellösungen, mit der Unternehmen Analyse und Visualisierung betriebswirtschaftlicher Daten realisieren. Doch was bedeutet das konkret?

SAP BRF+ – Geschäftsregeln einfach in ABAP umsetzen

Mit dem SAP Business Rule Framework plus (SAP BRF+) lassen sich komplexe Geschäftsregeln in SAP unterbringen – und zwar ohne spezifisches IT-Know-how. Hier erfahren Sie mehr über diesen Ansatz.

Was ist SAP Build?

Entwickeln ohne Code-Kenntnisse? Mit SAP Build ist das möglich. Mit der Lösung lassen sich Apps bauen, Prozesse automatisieren und Unternehmenswebseiten erstellen. Lernen Sie SAP Build hier kennen.

Business Technology Platform

Was ist die SAP Business Technology Platform? Lernen Sie die Lösung hier näher kennen und erfahren Sie, welche Möglichkeiten und Vorteile die SAP BTP bietet.

SAP C/4HANA und CX – für Vertrieb, Service, Marketing

Mit SAP C/4HANA bzw. SAP CX managen Unternehmen ihre Customer Experience mit Tools der neuesten Generation. Erfahren Sie hier, wie sich diese SAP-Produktfamilie zusammensetzt und was sie leistet.

SAP S/4HANA Cloud, Private Edition

Die individuelle Cloud-Lösung für maximale Datenkontrolle

Was ist LeanIX?

SAP LeanIX ist eine Lösung für das Management von Enterprise Architecture (EA), der IT-Unternehmensarchitektur. Erfahren Sie hier, was Sie über Funktionen, Vorteile und Einsatzgebiete von LeanIX wissen müssen.

Was ist die buchhalterische SAP CO-PA?

Die buchhalterische SAP CO-PA ist auf dem Vormarsch und gilt als strategische Lösung der SAP. Doch ist es wirklich die Marktsegmentrechnung der Zukunft?

Was ist eine Buy Side Due Diligence?

Beauftragt der Käufer die Due Diligence Prüfung, spricht man von einer "Buy Side Due Diligence".

Corporate Finance

Corporate Finance ist in jede Unternehmensstrategie eingebettet. Jede Tätigkeit muss finanziert werden. Zugleich gilt es, Kapital optimal einzusetzen, den Unternehmenswert zu steigern und Risiken abzuwenden.

SAP Demo-System: S/4HANA sofort live erleben

Mithilfe von Live-Demosystemen können Unternehmen SAP S/4HANA und die Best Practices sofort erleben – und so unter anderem testen und bewerten, ob der SAP-Best-Practice-Standard für ihre Prozesse ausreicht.

Adobe Forms for SAP

Mit Adobe Forms for SAP lassen sich Formulare entwickeln – eine Technologie, die die beiden Vorläufer SAPscript und SmartForms noch übertrifft.

Was ist Artificial Intelligence (AI)?

Artificial Intelligence ist nicht neu, erfährt durch die Einführung von ChatGPT seit Ende 2022 aber eine neue Aufmerksamkeit. Lesen Sie hier, was Sie zu AI wissen müssen.

Asset Deal

Gesellschaften, die Unternehmen kaufen, haben mehrere Möglichkeiten. Eine Variante: der Asset Deal. Was bedeutet der Begriff? Welche Vorteile hat das Vorgehen? Welche Auswirkungen ergeben sich in der Praxis?

GROW with SAP

GROW with SAP ist das Angebot der SAP für Neukunden und Mittelständler, um schnell und einfach mit SAP S/4HANA durchzustarten.

12 Fragen zur SAP S/4HANA Cloud

Welche Cloud-Lösungen bietet SAP? Was hat RISE with SAP mit der SAP S/4HANA Cloud zu tun? Und welche Vorteile hat die SAP Cloud? Hier gibt’s Antworten!

Greenfield vs. Brownfield: die richtige Strategie

Es gibt verschiedene Wege zu SAP S/4HANA: Greenfield, Brownfield oder auch eine selektive Migration. Wo die Unterschiede liegen und welche Vor- und Nachteile die jeweiligen Strategien haben, lesen Sie hier.

M&A-Deals: Chancen und Risiken

Die Zahl der weltweiten M&A-Transaktionen ist zuletzt gesunken – doch der Gesamtwert der Deals steigt aufgrund von Megadeals wieder deutlich an. Aber was sind M&A-Deals überhaupt und welche Motive führen zur M&A-Transaktion?

Was ist SAP SuccessFactors?

SAP SuccessFactors ist eine HR-Cloud-Lösung. Sie unterstützt Unternehmen dabei, die Prozesse im Personalmanagement zu steuern und zu transformieren. In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über die Lösung.

ECC-Umstellung bis 2033: SAP Cloud Transition Option

Neues Angebot für SAP-Kunden: Im zweiten Quartal 2025 stellt SAP eine „transition option“ für SAP-Kunden vor, die die Umstellung von SAP ECC nach SAP-Cloud bis 2033 (statt wie bisher 2030) unterstützt.

Was ist die SAP Business Data Cloud?

Die SAP Business Data Cloud (BDC) ist eine vollständig verwaltete SaaS-Lösung zur Vereinheitlichung und Verwaltung von SAP-Daten. Lesen Sie hier, was Sie zur BDC wissen müssen.

Was ist die SAP Business Suite in der Cloud?

SAP hat den Namen Business Suite neu aufgelegt – für alle Cloud-Anwendungen des Konzerns. Lesen Sie hier, was Sie zur neuen Business Suite wissen müssen.

Was ist eine E-Rechnung?

Seit dem 1. Januar 2025 ist die E-Rechnung zwischen inländischen Unternehmern verpflichtend. Hier finden Sie Antworten auf die wichtigsten Fragen zur elektronischen Rechnungsstellung.

Was ist SAP Document and Reporting Compliance?

SAP Document and Reporting Compliance (SAP DRC) ist die SAP-Lösung. Unternehmen können damit Compliance-Anforderungen erfüllen. Lesen Sie hier, was Sie zu SAP DRC wissen müssen.

ETL-Prozess

Der ETL-Prozess gehört zu den Informatik-Grundlagen. Er ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen in wertvolles Wissen umzuwandeln. Auf dieser Seite erfahren Sie mehr über die Details!

19 Fragen zu SAP S/4HANA

Was ist SAP S/4HANA? Welche Vorteile hat SAP S/4HANA? Oder wie gelingt der Umstieg auf die neue ERP-Suite von SAP? Fragen über Fragen. Hier finden Sie die Antworten.

Was ist SAP Credit Management?

SAP Credit Management ist eine Softwarelösung, die Unternehmen hilft, das Kreditrisiko im Umgang mit Kunden zu steuern. Lernen Sie die Lösung hier kennen.

Was ist SAP Cash Management?

SAP Cash Management hilft Unternehmen bei der Verwaltung von Finanzflüssen, der Liquiditätsplanung und der Überwachung von Cashflows. Erfahren Sie hier, was Sie zu diesem Produkt wissen müssen.

Was ist SAP Collections and Dispute Management?

Effizientes Forderungsmanagement und rasche Streitfallklärung: SAP Collections and Dispute Management automatisiert Prozesse, verbessert die Liquidität und stärkt Kundenbeziehungen – integriert in SAP S/4HANA.

Was ist SAP SCM?

SAP SCM ist ein eigenständiges Produkt mit verschiedenen Funktionen für das Supply Chain Management unter SAP ECC. Lesen Sie hier, was Sie zu SAP SCM wissen müssen.

Was ist WalkMe?

Mithilfe der Digital Adoption Platform können User Software einfacher kennenlernen, nutzen und Unternehmen Anwendungen optimieren. Seit 2024 ist WalkMe Teil von SAP. Lernen Sie die Lösung hier kennen.

11 Fragen zu SAP Central Finance

SAP Central Finance ist eine Plattform der SAP für Finance und Controlling, Reporting und Konsolidierung. Lesen Sie hier die Antworten auf 11 zentrale Fragen zu Central Finance.

Zentrale Prozesse in SAP Central Finance

Mit SAP Central Finance lassen sich Prozesse in Finance zentralisieren. Welche das sind und welche Vorteile das im Einzelnen hat, erfahren Sie hier.

10 Fragen zu RISE with SAP

Was ist RISE with SAP? Welche Vorteile hat das neue Angebot der SAP und wie hängt RISE mit der SAP S/4HANA Cloud zusammen? Wir beantworten Ihre Fragen zu RISE with SAP.

SAP und Brexit: Was Sie jetzt beachten müssen

Seit dem 1. Januar 2021 gilt vorläufig der ausgehandelte Partnerschaftsvertrag zwischen der EU und dem Vereinigten Königreich. Viele Unternehmen müssen notwendige Anpassungen jetzt noch vornehmen.

Ethische Grundsätze bereits definiert

Ethische Grundsätze bereits definiert

Artificial Intelligence geht mit enormen gesellschaftlichen Veränderungen und Herausforderungen beim Datenschutz einher. Auch mit diesen „Schattenseiten“ der KI hat sich SAP bereits eingehend beschäftigt.

So hat der Software-Konzern Leitlinien entwickelt, mit denen die Einführung und Entwicklung von KI-Komponenten gesteuert werden soll. Das übergeordnete Ziel ist es hierbei „die Abläufe der weltweiten Wirtschaft und das Leben der Menschen zu verbessern“.

Die Grundsätze umfassen folgende Aspekte:

  • Werteorientiertes Handeln (Achtung von Menschenrechten und UNO-Leitprinzipien)
  • Mensch und Benutzererlebnis im Mittelpunkt
  • Vorurteilsfreies Handeln für Unternehmen
  • Transparenz und Integrität
  • Qualität und Sicherheit
  • Datenschutz und Privatsphäre

Zudem möchte SAP die gesellschaftlichen Herausforderungen angehen, die sich durch AI ergeben. Hier spielen Aspekte wie ökonomische Umverteilung, wirtschaftliche Entwicklung, soziale Sicherheit und normative Fragestellungen eine Rolle.

Ethische und moralische Fragestellungen im Bereich der künstlichen Intelligenz

Ethische und moralische Fragestellungen im Bereich der künstlichen Intelligenz

Im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz ergeben sich mehrere ethische Dilemmata.

  • So ist kritisch zu hinterfragen, ob Entscheidungen von autonomen Maschinen möglicherweise eine Bedrohung für den freien Willen und das Übernehmen von Verantwortung darstellen.
  • Zudem können Entwickler KI-Software mit Tendenzen versehen, die etwa zum Ausschluss von Personen oder zur Diskriminierung führen. Besonders problematisch ist dieser Umstand, wenn diese Tendenzen im Rahmen von Machine Learning unbeabsichtigt entstehen.
  • Weiterhin besteht das Risiko, dass Menschen durch Profiling über Algorithmen identifiziert, kategorisiert und bewertet werden können, basierend auf ihren Aktivitäten, Vorlieben, Meinungen oder anderen Informationen, die sie online teilen oder generieren. Hierdurch könnte der kulturelle und politische Pluralismus in Gefahr geraten.
  • Darüber hinaus benötigen KI-Systeme riesige Datenmengen, um Lernvorgänge sinnvoll durchlaufen zu können. Hierzu zählen auch personenbezogene Daten. Die geltenden Datenschutzgesetze stehen hierzu in erheblichem Gegensatz.
  • Die große Menge an Informationen birgt jedoch noch weitere Herausforderungen. So ist es bisweilen schwierig, korrekte und fehlerfreie Informationen herauszufiltern. Ist die Datenbasis nicht zweifelsfrei von hoher Qualität, kann Software-Ergebnissen und -Entscheidungen kein hohes Vertrauen geschenkt werden.

AI & Buchhaltung

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Ausblick: Wohin geht der Trend für Artificial Intelligence?

Ausblick: Wohin geht der Trend für Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence ist zweifelsfrei ein stark emotionsgeladenes Thema. In der Diskussion dominieren oftmals Extrempositionen.

Das eine Lager sieht AI als Bedrohung für die gesamte Menschheit, während die Technologie von der Gegenseite oft als Allheilmittel für all unsere Probleme aufgefasst wird.

Ob eines dieser Szenarien eintritt, kann heute noch niemand beurteilen. Fakt ist jedoch: AI wird in den kommenden Jahren und Jahrzehnten signifikant an Bedeutung gewinnen. Experten sind sich einig, dass Artificial Intelligence eine Schlüsseltechnologie der digitalen Revolution ist.

Für Unternehmen, die in Sachen Digitalisierung vorankommen möchten, führt daher kaum ein Weg daran vorbei, die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für sich zu nutzen und die Automatisierung über AI voranzutreiben. SAP bietet hierzu bereits eine Fülle von Möglichkeiten.

  • Sehr wahrscheinlich ist es, dass Mitarbeitende künftig durch AI von Routinetätigkeiten entlastet werden. Insbesondere Standardvorgänge, die sich in hoher Frequenz wiederholen, sind das potenzielle Einsatzgebiet.
  • Maschinen werden in den kommenden Jahren jedoch nicht nur Prozesse automatisieren. Ein enormes Potenzial verbirgt sich auch in der Analyse großer Datenmengen. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen, die rein auf der Auswertung von Vergangenheitswerten basieren, ermöglicht AI einen Blick in die Zukunft.
  • Auf dieser Basis können wiederum präzise Entscheidungen getroffen und neue Geschäftsmodelle sowie Smart Services (wie die vorausschauende Wartung von Maschinen) realisiert werden.
  • Auch die Optimierung von Warenströmen und Logistikketten ist ein Einsatzbereich, in dem sich KI vermutlich durchsetzen wird.

Und wo bleibt der Mensch? Wird er in der Arbeitswelt in Kürze vollständig durch Roboter mit Artificial Intelligence ersetzt? Bestimmte Berufsbilder könnten durch KI zwar tatsächlich verschwinden, gleichzeitig entstehen jedoch auch neue Jobs.

Menschliche Fähigkeiten wie Kreativität und Empathie könnten wieder in den Vordergrund rücken. Es entsteht Freiraum, sich wieder auf eigene Stärken zu konzentrieren und Innovationen zu entwickeln. Dies wirkt sich zudem positiv auf die Mitarbeiterzufriedenheit aus.

Auch der Faktor Intuition wird weiterhin gefragt sein. Entscheidungen werden zwar deutlich stärker auf Daten aus intelligenten Analysen basieren. Ist die Entscheidungstragweite jedoch hoch, wird das letzte Wort bis auf Weiteres immer noch der Mensch haben.

Fazit: Chance und Risiko zugleich

Fazit: Chance und Risiko zugleich

Es besteht die Chance, dass sich AI positiv entwickelt und Menschen dazu befähigt, die Probleme einer modernen Gesellschaft besser zu lösen und mehr zu erreichen.

Ein Risiko besteht darin, AI über die Grenzen einer sinnvollen Kontrolle hinaus agieren zu lassen. Für Unternehmen wäre ein solches Vorgehen nicht nur in puncto Reputation und Ethik inakzeptabel.

Das Management würde bei Fehlschlägen möglicherweise Innovationen verzögern oder gar vollständig stoppen. Das Maß an Sicherheit und Kontrolle beim Einsatz von Artificial Intelligence könnte also darüber entscheiden, ob intelligente Maschinen für uns zum Fluch oder zum Segen werden.

Interessieren Sie sich für unsere KI Lösungen für SAP? Dann schreiben Sie mir!

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