Warum Enterprise-KI-Agenten mehr als einen Chatbot brauchen – SAPs Position

Wichtige Punkte

• SAP-Senior-Lösungsberater Max McPhee sagte bei VB Transform 2026, dass KI-Agenten wie Arbeitskollegen wirken, wenn ihnen unternehmensgeisches Kontextwissen gegeben wird, nicht nur allgemeines Wissen.
• SAP nutzt Knowledge Graphs und vector-embedded Data – ein Format, das gespeicherte Informationen leicht durchsuchbar und abrufbar für Software-Agenten macht –, um Agenten diesen internen Kontext zu geben.
• Joule, SAPs KI-Assistent, muss für jedes Unternehmenssystem separate Zugriffsgenehmigungen erhalten, weshalb ein Agent nicht dazu genutzt werden kann, bestehende Sicherheitsberechtigungen zu umgehen.
• SAP hat die Mapping-Lösung LeanIX und das Prozessanalyse-Unternehmen Signavio akquiriert, um Agenten dabei zu helfen, die Nicht-SAP-Software zu verstehen, die die meisten Enterprise-IT-Umgebungen ausmacht.
• McPhee warnte, dass Unternehmen mit älteren lokalen Systemen möglicherweise auf Durchsatzprobleme stoßen, wenn sie die Nutzung von Agenten ausbauen.

Die meisten Unternehmens-Chatbots wissen eine Menge über die Welt. Sie wissen fast nichts über Ihr Unternehmen.

Diese Lücke, so Max McPhee, Senior Solution Advisor bei SAP, ist genau der Grund, warum so viele Enterprise-KI-Pilotprojekte ins Stocken geraten, bevor sie etwas wirklich Nützliches leisten. Auf VB Transform 2026 argumentierte McPhee in einer von VentureBeat dokumentierten Sitzung, dass der Übergang vom Chatbot zum KI-Agenten – Software, die mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführt, ohne dass ein Mensch jeden Klick genehmigt – fast vollständig davon abhängt, den Agenten zunächst mit dem richtigen internen Wissen zu versorgen.

„Wo wir anfangen zu sehen, dass sie sich wie ein Arbeitskollege anfühlen und nicht wie ein Assistent", sagte McPhee, „ist dort, wo wir Kontext zum eigentlichen Unternehmen bereitstellen können."

Was bedeutet „Unternehmenskontext" eigentlich?

Das bedeutet, dass der Agent Ihre Akronyme, Ihre Genehmigungsworkflows und Ihre interne Fachsprache kennt, bevor er mit der Arbeit beginnt. McPhee verglich dies mit der Einarbeitung eines neuen Mitarbeiters, angepasst für Software.

SAP bewerkstelligt dies mithilfe von Knowledge Graphs, strukturierten Karten, die zeigen, wie Unternehmensinformationen miteinander verbunden sind, kombiniert mit vector-embedded Data – eine Technik, die Text in einem Format speichert, das ein Software-Agent schnell und genau durchsuchen kann. Das praktische Ergebnis: ein Agent, der versteht, was Ihre internen Projektcodes bedeuten, ohne nachfragen zu müssen.

„In der Lage zu sein, dieses Tribal Knowledge in einem Format bereitzustellen, das für ihn leicht zu verarbeiten ist", sagte McPhee, „trägt zu einem wirklich guten Ergebnis mit Ihren Agenten bei, im Gegensatz zu einem Chatbot, der sagen könnte: ‚Nun, was bedeutet dieses Akronym?'"

Wer kontrolliert, worauf der Agent tatsächlich zugreifen kann?

Governance ist der Teil, den die meisten Anbieter übersehen. SAP tut das nicht.

Nach SAPs Modell müssen sowohl der menschliche Nutzer als auch Joule, der generative KI-Assistent in SAPs Cloud-Produkten, separate Zugriffsgenehmigungen für jedes System haben. Ein Nutzer mit Zugriff auf SAPs S/4HANA-Finanzplattform kann Joule nicht nutzen, um darauf zuzugreifen, wenn Joule nicht auch explizit diesen Zugriff erhält. Der Agent kann nicht zur Hintertür werden.

McPhee wies auch auf ein stilles Comeback einer älteren Disziplin hin: Machine-Learning-Modelle – statistische Musterkennungssysteme aus der Zeit vor dem aktuellen Chatbot-Zeitalter – werden als Anomalieerkennung auf Agenten aufgelagert. Wenn ein Agent sich ungewöhnlich verhält, kennzeichnet die ML-Schicht dies.

„Das ist eine Art Renaissance des Machine Learning", sagte er.

Was passiert, wenn SAP nur ein Teil des Gesamtbildes ist?

Bei den meisten großen Unternehmen deckt SAP nur einen Bruchteil der Gesamtsoftware ab. McPhee nahm zur Kenntnis, dass Kunden SAP deutlich sagen: „Du bist nur 10 % meiner Landschaft."

SAPs Antwort war, sich durch Akquisitionen einen besseren Überblick zu schaffen. Die Übernahmen von LeanIX, das McPhee mit „Google Maps für Ihre Architektur" verglich, und des Process-Mining-Unternehmens Signavio sollen die Nicht-SAP-Mehrheit kartographieren. SAP hat auch in das Berliner Automatisierungsunternehmen n8n investiert und integriert es in Joule Studio, sein Low-Code-Tool zum Erstellen von Agenten.

Eine letzte Warnung von McPhee: All das funktioniert auf alter Infrastruktur nicht gut. „Sie werden wahrscheinlich auf Durchsatzprobleme stoßen", sagte er. „Sie müssen zuerst die Strecke aufrüsten, wenn Sie einen Ferrari fahren möchten."