Sich als freiberuflicher SAP-AI-Berater positionieren
Stand 2026-09-25
Ein Positionierungsmodul für SAP-Analytics-Berater, die die technischen Grundlagen und eine erste Portfolio-Demo abgeschlossen haben und nun glaubwürdig über SAP-AI-Arbeit mit einem Kunden oder Headhunter sprechen müssen. Behandelt, was ein SAP-AI-Berater tatsächlich verkauft (die Brücke von einer bestehenden SAP-Analytics-Plattform zur KI-Schicht), den einzigen echten SAP-Generative-AI-Prüfungscode (C_AIG_2604, abgegrenzt von erfundenen Joule-Prüfungscodes), eine Kompetenzlandkarte von SAP Analytics zu SAP AI, wie die Produktionserfahrungsfrage ehrlich beantwortet wird, wie ohne erfundene Zahlen zugeschnitten und bepreist wird, und benannte, datierte, überprüfbare SAP-Kundenergebnisse (Bosch Digital, AMD, LC Waikiki, Salling Group, Zalando Payments) zur Verankerung von Marktaussagen.
Was Sie lernen
- Die Brücke von einer SAP-Analytics-Plattform (Datasphere, BW/4HANA, SAC, BDC) zur SAP-AI-Schicht in einer präzisen, überprüfbaren Aussage formulieren
- Die einzige echte SAP-Generative-AI-Zertifizierung (C_AIG_2604) korrekt zitieren und erkennen, dass ein „Joule“-Prüfungscode kein echter SAP-Prüfungscode ist
- Mindestens drei bestehende SAP-Analytics-Kompetenzen ihrem SAP-AI-Äquivalent zuordnen, um Lieferurteilsvermögen statt nur Vokabular zu zeigen
- „Haben Sie das in Produktion gebaut“ präzise beantworten und Test-Tenant-Tiefe von Produktionslieferung unterscheiden
- Ein SAP-AI-Projekt nach Liefergut und Risiko zuschneiden und bepreisen, ohne Tagessatzzahlen zu erfinden oder SAPs fiktives Metering-Beispiel falsch zu zitieren
- Benannte, datierte, überprüfbare SAP-Kundenergebnisse referenzieren, um Marktaussagen statt Anbieter-Marketing zu untermauern
Für wen dieses Modul gedacht ist. SAP-Analytics-Berater — Spezialistinnen und Spezialisten für Datasphere, SAC, BW/4HANA oder Business Data Cloud —, die die KI-Grundlagen abgeschlossen haben (M333), mindestens die erste der drei Portfolio-Demos gebaut haben (M382) und dies nun in ein Gespräch verwandeln müssen, das ein Kunde oder ein Headhunter ernst nimmt. Dieses Modul ist nicht technisch; es geht darum, technische Arbeit nicht durch eine schwache oder ungenaue Positionierung zu entwerten.
1. Was „SAP-AI-Berater“ bei einem Kunden tatsächlich kauft
Ein Kunde kauft nicht abstraktes „KI-Wissen“ — jedes große SAP-Haus hat bereits Mitarbeitende, die über Joule gelesen haben. Was einem Kunden fehlt, ist jemand, der eine bereits betriebene SAP-Analytics-Landschaft (Datasphere, BW/4HANA, SAP Analytics Cloud, Business Data Cloud) mit der darüberliegenden KI-Schicht verbinden kann: welche Daten geeignet sind, ein Modell zu erden, was eine Vorhersage aus HANAs Predictive Analysis Library (PAL) oder SAP-RPT tatsächlich bedeutet, was die Maskierungs- und Filterschritte einer Orchestrierungspipeline garantieren und was nicht, und wer verantwortlich ist, wenn ein Joule-Agent ein Tool aufruft. Sprechen Sie diese Brücke in jedem Gespräch explizit aus — „ich kenne Ihre Datenplattform, und ich weiß, wie die KI darauf aufsetzt“ — statt mit generischem KI-Vokabular zu beginnen, das ein Kunde nicht von Marketing unterscheiden kann.
Voraussetzungen
- Abschluss von M333 (KI- und LLM-Grundlagen für SAP-Berater)
- Mindestens eine gebaute oder vollständig spezifizierte Demo aus M382 (Ihr SAP-AI-Portfolio)
- Praktische Kenntnisse Ihrer eigenen SAP-Analytics-Spezialisierung (Datasphere, BW/4HANA, SAC oder BDC) auf Beraterniveau
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.