Ein KI-Governance-Betriebsmodell für einen SAP-Kunden (KI-CoE)
Stand 2026-09-25
Für SAP-AI-Beraterinnen, -Berater und Architektinnen und Architekten, die entwerfen, wie ein Kunde KI im großen Maßstab steuert, nachdem sie bereits Anwendungsfälle entdecken (M377) und einen davon nach Risiko triagen können (M375). Erklärt, warum die Struktur eines bestehenden Analytics-CoE für generative KI nicht ausreicht; die zwei entgegengesetzten Fehlermodi (übermäßige und zu geringe Zentralisierung) und das föderierte Hub-and-Spoke-Modell, das beide vermeidet; die fünf strukturellen Bausteine eines SAP-verankerten KI-CoE (Plattformschicht, Anwendungsfall-Register, Modell-Governance-Schicht, Talent-Wirbelsäule, Kompetenzprogramm); wie SAPs eigene Business-AI-Platform-Säulen (Build, Contextualize & Reason, Govern) und die drei Governance-Fragen von SAP AI Agent Hub auf dieses Modell abgebildet werden; Größenschwellen für das zentrale Team (>5 Fachbereiche, >50 Power-User, 4-6 Architekten); ein ROI-Rahmen mit drei Kostenkategorien / fünf Nutzenkategorien und einer 90-Tage-Baseline-Disziplin; und wie das Anwendungsfall-Register aus der Ethik-Triage von M375 gespeist wird. Schließt mit einer 90-Tage-Aufbausequenz, drei Übungen und einer Selbsttest.
Was Sie lernen
- Erklären, warum Struktur und Besetzung eines bestehenden Analytics-CoE für generative-KI-Governance nicht ausreichen
- Diagnostizieren, ob ein festgefahrenes KI-Programm eines Kunden an übermäßiger Zentralisierung, zu geringer Zentralisierung oder einem fehlenden strukturellen Baustein leidet
- Ein föderiertes Hub-and-Spoke-Betriebsmodell entwerfen, korrekt dimensioniert anhand der Schwelle >5 Fachbereiche / >50 Power-User
- SAPs eigene Business AI Platform (Build, Contextualize & Reason, Govern) und die drei Governance-Fragen von SAP AI Agent Hub auf die fünf strukturellen Bausteine eines KI-CoE abbilden
- Eine ROI-Tracking-Struktur (drei Kostenkategorien, fünf Nutzenkategorien, 90-Tage-Baseline) aufbauen, die dem CoE erlaubt, seinen eigenen Wert zu beweisen
- Das Anwendungsfall-Register des CoE aus der Ethik- und Datenschutz-Triage von M375 speisen statt es als separaten, getrennten Prozess zu betreiben
Modulüberblick
Für wen dieses Modul gedacht ist. Sie haben einen Use-Case-Discovery-Workshop geleitet (M377) und wissen, wie ein einzelner Anwendungsfall auf Ethik- und Datenschutzrisiko getriaged wird (M375). Dieses Modul behandelt die Struktur, die existieren muss, bevor sich eine dieser Aktivitäten zuverlässig über eine gesamte SAP-Landschaft hinweg wiederholen lässt: die Organisationseinheit — oder das föderierte Netzwerk von Einheiten —, die Standards, Werkzeuge, Talente und Governance für den KI-Einsatz besitzt. Die meisten großen SAP-Kunden betreiben bereits ein Analytics-CoE, das Datasphere und SAC besitzt; dieses Modul behandelt das KI-CoE, das generative KI in diese Struktur aufnimmt, ohne die Datengovernance-Disziplin zu verlieren, die das Analytics-CoE über Jahre aufgebaut hat.
Voraussetzungen
- M375 — SAP-KI-Ethik und Datenschutz im Projektalltag
- M377 — Einen KI-Anwendungsfall-Discovery-Workshop für SAP-Kunden leiten
- Vertrautheit damit, wie ein bestehendes Analytics-CoE (Datasphere-/SAC-/BW-Governance) bei einem großen SAP-Kunden typischerweise arbeitet
Lernergebnisse
- Allein anhand von Symptomen diagnostizieren, ob das KI-Governance-Problem eines Kunden übermäßige Zentralisierung, zu geringe Zentralisierung oder ein fehlender struktureller Baustein ist.
- Ein korrekt dimensioniertes Hub-and-Spoke-Betriebsmodell mit benanntem zentralem Team und benanntem ersten Pilot-Fachbereich vorschlagen.
- Einem Kunden erklären, wie SAPs eigene Business AI Platform und AI Agent Hub auf das vorgeschlagene Betriebsmodell abgebildet werden, unter Verwendung von SAPs eigenem Vokabular.
- Eine 90-Tage-Aufbausequenz und eine ROI-Tracking-Struktur mit drei/fünf Kategorien für ein benanntes Kundenszenario erstellen.
Vollständiges Modul für Mitglieder. Das vollständige Modul ergänzt: den Entscheidungsrahmen · das durchgehende Szenario · die KPI-Scorecard · die Anti-Muster · die Codeblöcke · die Wissenskontrolle · die Schemata.