SAP bleibt in Bewegung – Unternehmen müssen aktiv steuern!

SAP erhöht das Veränderungstempo: Künstliche-Intelligenz, Portfolioverschiebungen, Cloud-Migration, neue Supportmodelle, Datenplattformen und verbrauchsbasierte Lizenzlogiken verändern schrittweise das Betriebs-, Vertrags- und Kostenmodell vieler Kunden.

Strategische Neuausrichtung: KI, Cloud und Customer Value

Ein Beispiel ist die Neuordnung im SAP-Vorstand: Christian Klein hat KI längst zur Chefsache erklärt. Gleichzeitig entsteht mit der „Customer Value Group“ ein neuer Vorstandsbereich, der kundenbezogene Aktivitäten stärker bündeln und die Migration in die Cloud vorantreiben soll. Strategisch ist das nachvollziehbar: SAP will den Weg von der ersten Kundeninteraktion bis zur Wertschöpfung enger steuern. Für Kunden bedeutet das zugleich, dass SAP Wertargumentation, Vertriebslogik und Serviceangebote noch stärker an der eigenen Transformationsagenda ausrichten dürfte.

Neue Kostenlogik: Von Nutzerlizenzen zu Verbrauchsmodellen

Parallel dazu überarbeitet SAP seine Gebührenlogik für die KI-Ära. Wenn künftig weniger die Anzahl der Nutzer, sondern stärker der Umfang der KI-Nutzung relevant wird, verändert sich die Planbarkeit von Kosten erheblich. Klassische Nutzer- und Subskriptionsmodelle werden zunehmend durch verbrauchs-, request- oder aktionsbasierte Modelle ergänzt und könnten langfristig an Bedeutung verlieren. Das passt zur Logik autonomer Prozesse, erhöht aber die Anforderungen an Monitoring, Budgetierung und interne Governance.

SAP Business AI: Mehr Funktionen, mehr Steuerungsbedarf

Besonders sichtbar wird diese Entwicklung im Bereich SAP Business AI. SAP entwickelt sich zunehmend von einzelnen KI-Funktionen hin zu einem agentenbasierten Ökosystem, in dem Assistenten als zentrale Benutzeroberfläche fungieren und im Hintergrund spezialisierte Agents für einzelne Domänen wie Finance, Procurement, Supply Chain, HR oder Customer Experience orchestrieren. Künftig werden Nutzer nicht mehr einzelne KI-Funktionen auswählen, sondern komplexe Geschäftsprozesse anstoßen, die autonom von mehreren Agents ausgeführt werden. Bereits 400 dieser Agents hat SAP im Portfolio. Bis zum Jahresende sollen es 700 sein.

Parallel dazu wächst die Komplexität des kommerziellen Modells. Begrifflichkeiten wie Freemium AI, Embedded AI und Customized AI, die AI-Angebote Base AI, Premium AI und Premium BTP, Lösungen wie Joule 4 Developers & Joule Studio (V2. wurde unlängst bekanntgegeben) sowie die Vielzahl neuer Assistants und Agents müssen im Zusammenspiel mit den zugrundeliegenden Lizenzmetriken AI Units und BTP Capacity Units verstanden werden. Entscheidend ist dabei nicht mehr nur der Verbrauch einer einzelnen KI-Funktion, sondern die Frage, welche Kosten entstehen, wenn mehrere spezialisierte Agents innerhalb einer Prozesskette autonom miteinander interagieren. Wenn eine einzelne Agentenaktion beispielsweise 0,002 AI Units verbraucht, welche AI-Unit-Kosten verursacht dann ein vollständig automatisierter End-to-End-Prozess?

Aus Kundensicht liegt genau hier der kritische Punkt: Die technische Nutzung soll einfacher werden, während die kommerzielle und governance-seitige Steuerung anspruchsvoller wird. Wenn ein Assistant im Hintergrund mehrere Agents orchestriert, müssen Unternehmen nachvollziehen können, welche Nutzung ausgelöst wird, welche Kosten entstehen, welche Daten verarbeitet werden und wie diese Nutzung intern zugeordnet werden kann.

Zudem wechseln 320 AI Capabilities vom kostenpflichtigen Premium AI Modell in das Base-AI-Modell und verbrauchen künftig keine AI Units mehr. Dabei ist die Marschroute klar: Die dann kostenlosen AI Capabilities sollen dem Kunden den Einstieg in das autonome Enterprise erleichtern und die dadurch freigewordenen Ressourcen möglichst in das kostenpflichtige Modell verschoben werden.

SAP for Me: Vermessungsinstrumente entstehen erst parallel

Auch SAP for Me wird deshalb weiter ausgebaut. Neue Metering-, Budgeting- und Reporting-Funktionen sollen Transparenz über AI-Unit-Verbrauch, Feature-Nutzung und nutzerbezogene Auswertungen schaffen. Das ist grundsätzlich positiv. Gleichzeitig zeigt es aber auch: Die notwendigen Steuerungsinstrumente entstehen teilweise erst parallel zur Markteinführung neuer KI-Angebote. Kunden müssen daher mit Übergangsphasen leben, in denen Nutzung, Kosten und Verantwortlichkeiten noch nicht vollständig transparent sind.

Success Plans: Support wird Teil der Transformation

Ein weiterer Baustein ist das Success-Plan-Modell. SAP ergänzt bisherige Support- und Serviceangebote durch drei Stufen: Foundational, Advanced und Max. Für Cloud-Kunden soll das Modell einfacher und klarer werden. Das Foundational Level ist in der Cloud-Subskription enthalten, während Advanced und Max zusätzliche Leistungen wie proaktive Risikoerkennung, KI-gestützte Guidance, Success Plan Advisor, dedizierte Manager oder kundenspezifische KI-Prototypen bieten.

Aus SAP-Sicht ist das ein strukturierteres Modell. Aus Kundensicht entsteht jedoch ein weiterer Kosten- und Steuerungsblock. Support ist nicht mehr nur technische Absicherung, sondern wird stärker Teil der laufenden Transformation. Unternehmen müssen prüfen, welche Leistungen sie tatsächlich benötigen, welche bereits intern abgedeckt werden können und ob zusätzliche Success-Pläne wirtschaftlich gerechtfertigt sind.

Business Data Cloud und API Policy: Daten, Integration und Abhängigkeiten

Hinzu kommt die strategische Rolle der SAP Business Data Cloud. Durch Akquisitionen und Partnerschaften im Datenumfeld will SAP externe und interne Unternehmensdaten stärker zusammenführen, harmonisieren und für KI nutzbar machen. Technisch kann das große Vorteile bringen. Gleichzeitig steigen Abhängigkeiten, Integrationsaufwand und Anforderungen an Datenqualität, Architektur und Governance. Je stärker KI-Anwendungen auf harmonisierten Unternehmensdaten basieren, desto wichtiger wird die Frage, wo Daten liegen, wie sie verarbeitet werden und welche Plattform künftig als zentraler Kontrollpunkt dient. Des Weiteren steht der Anwender auch hier vor der Herausforderung, das dahinterstehende Lizenzmodell der SAP Business Data Cloud Capacity Units zu verstehen, Kostentransparenz herzustellen und auf anstehende Use-Cases anzuwenden.

Auch die SAP API Policy zeigt, dass Kunden aufmerksam bleiben müssen. Wenn SAP stärker definiert, welche Schnittstellen offiziell unterstützt werden und wie API-Nutzung in Cloud- und KI-Szenarien erfolgen darf, betrifft das nicht nur technische Architekturentscheidungen. Es betrifft auch bestehende Integrationen, Partnerlösungen, Innovationsprojekte und langfristige Planungssicherheit. Gerade Unternehmen mit gewachsenen SAP-Landschaften und Non-SAP-Integrationen sollten prüfen, ob bestehende Szenarien langfristig belastbar abgesichert sind.

On-Premise-Kunden: Innovation gegen Cloud-Commitment

Für On-Premise-Kunden bleibt die Situation anspruchsvoll. SAP öffnet ausgewählte KI-Funktionen zwar auch für bestimmte On-Premise- oder hybride Szenarien, knüpft dies aber an klare Cloud-ERP-Investitionen. Damit bleibt die strategische Richtung eindeutig: Der Zugang zu Innovation wird zunehmend mit Cloud-Commitment verbunden. Kunden erhalten Übergangsmöglichkeiten, aber keine grundsätzliche Abkehr vom Cloud-first-Kurs.

Was Unternehmen jetzt klären müssen

Das Gesamtbild ist klar: SAP investiert massiv in KI, Datenplattformen, autonome Prozesse und Cloud-basierte Geschäftsmodelle. Für Kunden entstehen daraus Chancen und Risiken: Automatisierung, bessere Prozessunterstützung, neue Assistants, schnellere Migrationen und intelligentere Analysen. Gleichzeitig steigt die Komplexität in nahezu allen Steuerungsdimensionen.

Unternehmen müssen künftig nicht nur wissen, welche SAP-Produkte sie einsetzen. Sie müssen verstehen:

Damit wird das SAP Applikationsmanagement zunehmend zu einer Daueraufgabe. Lizenzmanagement, Architektur, Einkauf, Fachbereiche, IT, Datenschutz und C-Level müssen enger zusammenarbeiten.

Fazit: SAP-Dynamik aktiv steuern

Die wichtigste Empfehlung für Kunden lautet daher: Nicht warten, bis die nächste Vertragsverlängerung oder das nächste Audit ansteht. Unternehmen sollten ihre SAP-Roadmap, Cloud-Strategie, KI-Nutzung und Lizenzsteuerung kontinuierlich überprüfen. Dazu gehören klare Verantwortlichkeiten, regelmäßiges Verbrauchsmonitoring, interne Regeln für AI- und Agent-Nutzung, transparente Kostenstellenlogiken und eine Bewertung der vertraglichen Auswirkungen neuer SAP-Policies.

Gerne unterstützen wir Sie dabei, Ihre SAP-Roadmap, Lizenzstrategie und AI-Governance frühzeitig zu überprüfen und Risiken sowie Optimierungspotenziale transparent aufzuzeigen. Zu aktuellen Entwicklungen bei der SAP berichten wir auch regelmäßig im Vendor Observer Competence Center. Weitere Informationen dazu finden Sie hier.

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