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Academy-Modul

Den SAP-KI-Business-Case aufbauen — Wertthese, AI Units und Nachweis vor der Produktion

Den SAP-KI-Business-Case aufbauen — Wertthese, AI Units und Nachweis vor der Produktion — Abschnittsillustration von Analytics Legends für die SAP-Analytics-Wissensdatenbank (Konzepte, Studien, Academy)

Stand 2026-09-25

Vermittelt SAP-Analytics-Beraterinnen und -Beratern, die zu SAP AI wechseln, wie man einen Business Case baut, der eine Finanz- oder Risikoprüfung übersteht, nicht nur eine Demo. Behandelt die falsifizierbare Wertthese (Basis, Ziel, Entscheidung, Verantwortlicher, Abbruchbedingung); die zwei SAP-AI-Kostenwährungen — AI Units für Premium AI innerhalb paketierter Anwendungen (SKU 8019164, aktiviert über SAP for Me) gegenüber GenAI Tokens, umgerechnet in Capacity Units für eigene Orchestrierungs- und AI-Core-Lösungen (SAP-Hinweis 3437766); die Grenze zwischen Joule Base und Premium AI; datierte Marktanker aus SAPs Value-of-AI-2026-Studie (Oxford Economics, 2.600 Führungskräfte, 13 Länder) samt ROI-Trajektorie und Governance-Reife-Lücke; Piloten- gegen Produktionsbemessung; und ein Vier-Zeilen-Risikoregister. Drei Übungen und eine Selbsttest entscheiden über den Übergang zu M379.

Was Sie lernen

  • Einen Business Case mit einer einzigen falsifizierbaren Wertthese (Basismetrik, Zielmetrik, Entscheidung, Verantwortlicher) statt mit einer Produktbeschreibung eröffnen
  • AI Units (Premium AI innerhalb paketierter SAP-Anwendungen) von GenAI Tokens/Capacity Units (eigene Orchestrierungs- und AI-Core-Lösungen) unterscheiden und einen Anwendungsfall korrekt klassifizieren
  • Den AI-Unit-Aktivierungsweg erklären (SAP for Me, erst Paket- dann Funktionsaktivierung, SKU 8019164) und wissen, wo die tatsächlichen aktuellen Sätze stehen, ohne einen Preis zu erfinden
  • Joule Base (enthalten, keine AI Units) von Premium AI (mit AI Units gemessen) unterscheiden, um nicht etwas bereits Lizenziertes zu bepreisen
  • SAPs ROI- und Governance-Reife-Zahlen aus Value of AI 2026 als Marktkontext zitieren, niemals als eigene Kundenzahl
  • Ein Vier-Zeilen-Risikoregister aufbauen (Modellabkündigung, Governance-Reife, Adoption gegen Aktivierung, Evaluation vor Skalierung), das ein Finanz- oder Risikosponsor akzeptiert

Modulüberblick

Für wen dieses Modul gedacht ist. Sie können ein HANA-Cloud-Modell, eine Orchestrierungs-Pipeline oder einen Joule-Anwendungsfall bauen. Dieses Modul behandelt die fünfzehn Minuten davor: das Meeting, in dem ein Sponsor fragt „Warum sollten wir dafür Geld ausgeben, und woran erkennen wir, dass es funktioniert hat“ — und in dem eine vage Antwort eine gute Idee ebenso sicher tötet wie eine schlechte. Es gibt SAP-Analytics-Beraterinnen und -Beratern, die zu SAP AI wechseln (M334), eine wiederholbare Methode, um einen Business Case zu bauen, den ein Finanz- oder Risikoverantwortlicher tatsächlich genehmigt, korrekt bemessen in den zwei Währungen, in denen SAP AI tatsächlich abrechnet. Es speist den Liefer-Lebenszyklus in M379 und den KI-Anwendungsfall-Workshop in M377, und es ist das Ergebnis, gegen das ein freiberuflicher Berater seine Mission in M380 bepreist.

Voraussetzungen

  • M334 (Von SAP Analytics zu SAP AI — der 90-Tage-Umschulungspfad) oder gleichwertige praktische Kenntnisse von Joule und dem Generative AI Hub
  • Sicherheit im Lesen eines einfachen KPI- oder Kostenmodells
  • Optional: Zugang zu einem SAP-for-Me-Konto mit Business-AI-Sichtbarkeit, um das in Abschnitt 3 genannte echte Business AI Consumption Dashboard zu sehen

Lernergebnisse

  • Einen einseitigen SAP-AI-Business-Case mit falsifizierbarer These, korrekt klassifizierter Kostenwährung, Piloten- und Produktionsbemessung sowie Vier-Zeilen-Risikoregister erstellen.
  • Einem Sponsor ohne Unterlagen den Unterschied zwischen AI Units und GenAI Tokens/Capacity Units erklären und warum ihre Vermischung eine Schätzung zum Einsturz bringt.
  • SAPs eigene Value-of-AI-2026-Zahlen als datierten Marktkontext nutzen, ohne sie fälschlich als kundenspezifisches Ergebnis darzustellen.
  • Einen Business Case in der Form übergeben, die das Explore/Discover-Tor von SAPs AI Golden Path (M379) erwartet.

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.

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