Vom PoC zur Produktion — der SAP-KI-Liefer-Lebenszyklus
Stand 2026-09-25
Gibt SAP-AI-Lieferteams eine Lebenszykluskarte von einem genehmigten Piloten (M378) zu einem Produktivsystem, das Modellwechsel, Drift und sein erstes Audit übersteht. Nutzt SAPs eigenen AI Golden Path — Explore/Discover, Design, Deliver, Run & Scale, Evaluate & Improve, Extend — als Rückgrat und benennt den SAP-Dienst, der jede Phase besitzt (HANA Cloud PAL/APL/hana-ml für ML, der Generative AI Hub für einstufige generative Arbeit, Joule Studio und MCP-basierte Agent-Tools für agentische Arbeit, AI-Core-Ressourcengruppen für eigene Bereitstellung). Behandelt das Entscheidungsprotokoll der Design-Phase, Run & Scale als evaluationsgesteuerten Hochlauf statt eines einzelnen Go-live, eine kontinuierliche Evaluate-&-Improve-Kadenz verbunden mit den im SAP-Hinweis 3437766 dokumentierten Modellabkündigungen, und Extend als Test der Wiederverwendbarkeit. Drei Übungen und eine Selbsttest entscheiden über den Übergang zu M361/M366/M367/M368.
Was Sie lernen
- SAPs eigenen sechsphasigen AI Golden Path benennen (Explore/Discover, Design, Deliver, Run & Scale, Evaluate & Improve, Extend) und wissen, wo SAP den Großteil des technischen Aufwands verortet
- Die Design-Entscheidung ML gegen LLM gegen agentisch explizit treffen, verworfene Alternativen und den SAP-Dienst je Option benennen
- Die Bereitstellung als SAP-AI-Core-Ressourcengruppen/-Szenarien/-Executables von Joules Paket-dann-Funktion-Aktivierungsfluss unterscheiden
- Run & Scale als Hochlauf mit evaluationsgesteuerten Kontrollpunkten statt eines einzelnen Go-live-Termins planen
- Eine Produktions-Evaluationskadenz (Evaluate & Improve) aufbauen, explizit verbunden mit SAPs dokumentiertem Modellabkündigungsplan
- Erklären, was die Extend-Phase benötigt (dokumentierte Schnittstelle, Berechtigungsmodell, wiederverwendbare Konfiguration), damit eine Lösung zu einem Muster statt einem Einzelfall wird
Modulüberblick
Für wen dieses Modul gedacht ist. Sie haben einen Business Case gebaut (M378) oder geerbt; ein Sponsor hat einem Piloten zugestimmt. Dieses Modul ist die Karte von diesem Ja zu einem Produktivsystem, das seine erste Modellabkündigung, sein erstes Audit und seinen ersten arbeitsreichen Montag übersteht. Es nutzt SAPs eigenen veröffentlichten Liefer-Lebenszyklus — den AI Golden Path im SAP Architecture Center — als Rückgrat, benennt den SAP-Dienst, der jede Phase besitzt, und markiert die zwei Tore, die die meisten PoCs nie passieren: einen Evaluationsharnisch vor der Skalierung und einen Change-Management-Plan vor dem Rollout (M381). Es setzt die Grundlagen aus M333 voraus und speist M361 (AI-Launchpad-Betrieb), M366 (Evaluationsharnisch), M367 (LLMOps) und M368 (Sicherheit für SAP AI).
Voraussetzungen
- M333 (KI- und LLM-Grundlagen für SAP-Berater) und M378 (Den SAP-KI-Business-Case aufbauen)
- Praktische Kenntnis mindestens eines von SAP AI Core, dem Generative AI Hub oder Joule Studio
- Sicherheit im Lesen eines Lieferplans oder einer Projektphasen-Freigabe
Lernergebnisse
- Eine reale SAP-AI-Initiative auf SAPs sechs AI-Golden-Path-Phasen abbilden und Phasen ohne Verantwortlichen oder Ergebnis identifizieren.
- Ein geschriebenes Entscheidungsprotokoll der Design-Phase erstellen, das den gewählten Ansatz, die verworfenen Alternativen und den SAP-Dienst je Option benennt.
- Einen Run-&-Scale-Hochlauf mit evaluationsgesteuerten Kontrollpunkten statt eines einzelnen Go-live-Meilensteins entwerfen.
- Eine Evaluate-&-Improve-Kadenz (Testset-Größe, Metriken, Wiederholungsfrequenz, Alarmverantwortlicher) festlegen, verbunden mit SAPs dokumentierter Modellabkündigungspraxis.
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.