Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Datensilos und fehlender KI-Readiness, was den produktiven Einsatz innovativer Technologien erschwert.
Die SAP Business Data Cloud bietet eine offene Plattform, die Datenintegration, -modellierung, Analyse und Steuerung vereint. So entsteht ein einheitlicher, semantischer Datenlayer über Systemgrenzen hinweg.
Durch diese Architektur können Unternehmen generative KI effektiv nutzen, ihre Datenbasis konsolidieren und den Datenzugriff vereinfachen. Dies fördert Wertschöpfung und reduziert Redundanzen sowie Speicherbedarf.
Die Lösung ist bereits in verschiedenen Branchen stark nachgefragt, besonders in der Automobilindustrie und diskreten Fertigung. SAP plant, künftig Datentransfer zwischen Systemen zu reduzieren und eine gemeinsame Persistenzschicht zu schaffen.
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre SAP-Landschaften zu modernisieren und an neue technologische Entwicklungen anzupassen. Die Migration zu SAP S/4HANA gewinnt deutlich an Tempo, wobei hybride Migrationsstrategien dominieren.
Die Nutzung der Private Cloud steigt stark, da sie besseren Schutz, Anpassbarkeit und Skalierbarkeit bietet, insbesondere in regulierten Branchen. Die Public Cloud spielt hier eine untergeordnete Rolle.
Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur Zukunftsvision, sondern wird produktiv eingesetzt. Zahlreiche Firmen nutzen generative KI und Planungs-KI, unterstützt durch SAP-Lösungen wie die Business Technology Platform und Business Data Cloud.
Die SAP Business Technology Platform erweitert ihre Rolle von reiner Integration hin zu einem Innovationstreiber für Automatisierung und Analyse. Die SAP Business Data Cloud wird zum wichtigen Element moderner Datenarchitekturen.
Trotz Fortschritten bestehen weiterhin Herausforderungen wie hohe Kosten, Sicherheitsbedenken, Fachkräftemangel und komplexe Integrationen. Die Transformation erfolgt evolutionär mit kontrollierten Veränderungen und hybriden Ansätzen.
Das Beispiel der DACH-Region verdeutlicht den Trend zu Effizienzsteigerung, Integration und Innovationsfähigkeit bei SAP-Transformationen im Unternehmensumfeld.
In vielen Unternehmen greifen Mitarbeiter auf nicht genehmigte Software zurück, weil die IT-Abteilung zu langsam reagiert. Dies führt zu Sicherheitsrisiken und Compliance-Problemen durch Schatten-IT.
No-Code- und Low-Code-Technologien bieten eine Lösung, indem sie Fachabteilungen sichere Werkzeuge zur schnellen Automatisierung eigener Prozesse geben. IT bleibt zentral eingebunden und steuert Freigaben.
No-Code ermöglicht einfache Drag-and-Drop-Workflows, während Low-Code komplexere Integrationen voraussetzt und mehr IT-Affinität erfordert. Dies erlaubt auch Nicht-Programmierern, Prozesse effizient abzubilden.
Damit sind Automatisierungen auch für Fachanwender ohne Programmierkenntnisse umsetzbar, was Ressourcen der IT entlastet und schnelle Prozessverbesserungen erlaubt.
KI-Integration vereinfacht die Prozesskonfiguration zusätzlich und ermöglicht den schnellen Einsatz intelligenter Funktionen. Gleichzeitig sorgt eine zentrale Governance dafür, dass nur genehmigte Prozesse genutzt werden.
Kurzum: Firmen können Schatten-IT wirkungsvoll kompensieren, profitieren von schnelleren Abläufen und erhöhter Sicherheit, wenn IT- und Fachbereiche gemeinsam No-/Low-Code-Lösungen einsetzen.
Generative künstliche Intelligenz ist eine neue Technologie mit großem wirtschaftlichen Potenzial, deren Auswirkung von der Übernahmegeschwindigkeit abhängt. Nationale Umfragen zeigen, dass Ende 2024 fast 40 Prozent der US-Bevölkerung generative KI verwenden, vor allem im Berufsalltag. Die Einführung erfolgt schneller als bei PCs und Internet, mit ähnlichen Nutzungsmustern nach Bildungsstand und Beruf.
Derzeit unterstützen generative KI-Systeme 1 bis 5 Prozent der Arbeitsstunden und ermöglichen eine Zeitersparnis von etwa 1,4 Prozent der Gesamtarbeitszeit. Dies deutet auf erhebliche Produktivitätssteigerungen hin, die zukünftig weiter wachsen könnten. Die Ergebnisse beruhen auf umfangreichen, repräsentativen Daten und bieten Einblicke in das Potenzial und die schnelle Akzeptanz dieser Technologie.
Die Studie zeigt, wie generative KI in der Praxis rasch Fuß fasst und als Werkzeug am Arbeitsplatz etabliert wird. Sie kann vielfältige Tätigkeiten unterstützen und damit Effizienzgewinne bringen. Dies schafft Grundlagen für weitere Optimierungen in Wirtschaft und Forschung.
Maschinelles Lernen erfordert Systeme, die auch bei steigender Datenmenge und Modellkomplexität effiziente Leistung bieten. Dazu zählen Herausforderungen wie Datenvielfalt, Realtime-Verarbeitung und heterogene Infrastrukturen. Durch gezielte Strategien wie Datenparallelismus, Algorithmusauswahl und Hardwarebeschleunigung können diese Probleme adressiert werden.
Der Einsatz verteilter Systeme und spezialisierter Frameworks unterstützt Skalierbarkeit und Performance. Dieser Ansatz hilft Unternehmen verschiedener Branchen, innovative Projekte erfolgreich umzusetzen und komplexe Anforderungen zu bewältigen.
KI-Lösungen wachsen zunehmend in ihrer Bedeutung für vielfältige Branchen, stehen jedoch vor Herausforderungen bei Infrastruktur, Datenverarbeitung und Kostenmanagement.
Skalierbare KI-Systeme ermöglichen die Anpassung an steigende Anforderungen ohne Leistungseinbußen, indem sie Datenintegration, Modelloptimierung und Ressourcensteuerung verbessern.
Unternehmen profitieren von reduzierten Kosten, globaler Konsistenz und Echtzeit-Entscheidungen, die wettbewerbsfähige Vorteile sichern.
Beispielsweise erlaubt skalierbare KI multinationalen Firmen einheitliche Betrugserkennung und flexible Reaktionen auf Markt- und Regulierungsänderungen.
Zudem fördern skalierbare Systeme Innovation durch Integration neuer Technologien und kontinuierliches Lernmanagement, um langfristig die Modellqualität zu erhalten.
Viele KI-Projekte scheitern daran, dass sie nur im Laborumfeld funktionieren, jedoch nicht auf unternehmensweite Anwendungen übertragbar sind. Skalierbarkeit erfordert eine gezielte Strategie in Infrastruktur, Governance und organisatorischer Abstimmung.
Technische Skalierbarkeit umfasst Infrastruktur und Algorithmen, während operative und strategische Skalierbarkeit Prozesse sowie Geschäftszielausrichtung sicherstellen. Dies erlaubt effiziente Nutzung wachsender Datenmengen und steigender Nutzerzahlen.
Durch modulare Systeme, verteiltes Rechnen und automatisierte MLOps lassen sich KI-Lösungen flexibel und effizient ausbauen. Kontinuierliches Performance-Monitoring gewährleistet Stabilität und Qualität in großem Maßstab.
Horizontale Skalierung nutzt verteilte Ressourcen für Ausfallsicherheit, vertikale Skalierung verstärkt vorhandene Hardware, Hybridansätze kombinieren beide. Die Wahl hängt von Kosten, Komplexität und Anforderungen des Einsatzszenarios ab.
Skalierbare KI-Systeme tragen zur Geschäftsentwicklung bei, reduzieren Kosten pro Analyse und verbessern die Anpassungsfähigkeit an neue Anforderungen. Diese Fähigkeiten sind insbesondere für Unternehmen essenziell, die KI von Experimenten zur unternehmensweiten Anwendung führen.
Beispiele verdeutlichen den Vorteil skalierbarer Cloud-basierter Systeme gegenüber begrenzten On-Premises-Lösungen, etwa bei der gleichzeitigen Bedienung vieler Nutzer oder großer Datenmengen.
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Pilotprojekte mit generativer KI in Aftermarket- und Feldserviceprozessen in die Breite zu skalieren. Erfolgreiche Implementierung erfordert einen klaren Fahrplan und passende Technologien, um die Integration in bestehende Abläufe zu gewährleisten.
Durch den gezielten Einsatz von generativer KI lassen sich Serviceprozesse automatisieren und verbessern, was zu schnelleren Reaktionszeiten und höherer Kundenzufriedenheit führt. Die Nutzung von Echtzeitdaten und adaptiven Modellen ermöglicht individuelle Lösungen.
Das Ergebnis ist eine gesteigerte Effizienz bei geringeren Kosten und verbesserte Marktpositionen durch innovative Serviceangebote. Praxisbeispiele verdeutlichen, wie Unternehmen den Übergang vom Pilotprojekt zum profitablen Betrieb meistern.
Das Thema ist besonders relevant für Unternehmen aus Industrie, Automobil- und Maschinenbaubranche, die ihre Aftermarket- und Feldservices digital transformieren möchten.
Traditionelle Software-Geschäftsmodelle stoßen im Kontext zunehmender KI-Integration an Grenzen, was Unternehmen vor Herausforderungen stellt.
Die Lösung liegt in der Neugestaltung von Produkten und Services durch KI-Funktionen, die flexibel skalierbar und kundenorientiert sind.
Dadurch können Unternehmen neue Umsatzquellen erschließen und ihre Marktposition stärken.
Beispielsweise integrieren Firmen KI-Tools direkt in Cloud-basierte Plattformen, um schnelle Updates und individuelle Kundenlösungen zu ermöglichen.
Viele Unternehmen kämpfen mit intransparenten Blackbox-KI-Lösungen, die Abhängigkeiten und Datenschutzprobleme verursachen. Open Source KI-Modelle erlauben vollständige Kontrolle über Infrastruktur, Anpassung und lokale Nutzung ohne Bindung an proprietäre Anbieter.
Durch moderne Frameworks können auch mittelständische IT-Teams KI-Anwendungen entwickeln und anpassen, was den Zugang zur KI erleichtert. Entwickler erweitern dabei ihr Wissen praktisch ohne aufwendige Schulungen.
Der kollaborative Ansatz verbindet verschiedene Teams und verhindert Innovationsblockaden durch Abteilungsdenken. Gleichzeitig hilft KI bei der Evaluierung, ob eine Lösung KI benötigt oder einfache regelbasierte Methoden ausreichen.
Souveräne KI berücksichtigt Datenschutz und Datensouveränität, da keine sensiblen Daten an externe APIs gesendet werden müssen. Strukturierte, unternehmensspezifische Daten sind entscheidend für den Trainingserfolg, weshalb enge Zusammenarbeit von Entwicklern und Fachexperten nötig ist.
Große Sprachmodelle können den Prozess der Datenannotation automatisieren und so den Aufwand für die Datenerstellung deutlich reduzieren. Annotationstools ermöglichen eine effiziente Überprüfung und Verbesserung der Trainingsdaten.
Diese ganzheitliche Entwicklung unterstützt Unternehmen dabei, KI gezielt, transparent und sicher zu nutzen und so ihre digitale Souveränität zu stärken.