Konzeptkarte

Agentic-AI-Liefermodell

Stand 2026-07-24T14:00:00Z

Redaktion: Cédric-Olivier Mâry, alleiniger Redakteur und verantwortlich für die Veröffentlichung — 27 Jahre im SAP-Ökosystem. Wie diese Seiten entstehen und wo Automatisierung eingesetzt wird.

Was ist Agentic-AI-Liefermodell?

Die Kernthese des agentenbasierten Liefermodells lautet, dass die Toleranzschwelle für Datenqualität von „gut genug fürs Reporting" zu „gut genug für autonomes Handeln" verschoben werden muss – und dass diese Kosten von Anfang an im SOW eingepreist sein müssen.

Worum es geht

Das Agentic-AI-Liefermodell beschreibt, wie ein SAP-Analytics-Programm strukturiert sein muss, wenn das eigentliche Liefergut ein autonomer mehrstufiger Workflow ist statt ein Dashboard, ein Report oder ein Datenmodell. Im konventionellen BI-Liefermodell endet die Aufgabe des Beraters beim Bau der Informationsarchitektur — ein Mensch sieht sich die Zahl an und entscheidet, was damit zu tun ist. Im agentischen Modell führt der Agent selbst die Entscheidung innerhalb der Leitplanken aus, die der Berater mitgestaltet hat. Diese eine Verschiebung — vom Informieren einer Entscheidung zu deren Ausführung — verändert gleichzeitig den Projektumfang, das Risikoregister, die Abnahmekriterien und die Haftungsexposition des Beraters, weshalb sie es verdient, als eigenständiges Liefermodell behandelt zu werden statt als BI-Projekt mit angeflanschtem KI-Feature.

Warum es zählt

Ein falscher Lieferantenname auf einem Dashboard ist kosmetisch; derselbe Fehler, der einen Agenten dazu bringt, den falschen Lieferanten zu bezahlen, ist ein materieller Verlust
Fünf strukturelle Schichten (Trigger, Context Retrieval, Reasoning, Aktion, Governance-Gate) ersetzen das alte Modell „Report architektieren, Mensch entscheidet”
UAT-Kriterien müssen sich verschieben von „sieht es richtig aus” zu „entsprach die Aktion des Agenten dem korrekten Ergebnis”

Kernpunkte

Agentisches Liefermodell: Das Liefergut ist ein autonomer mehrstufiger Workflow, kein Dashboard — Umfang, Risiko und Abnahmekriterien sind grundlegend anders.
Fünf strukturelle Schichten: Trigger → Context Retrieval (Knowledge Graph) → Reasoning (LLM über Model Gateway) → Aktion (Joule Skill) → Governance-Gate (HITL / Audit).
Das Datenqualitäts-Gate verschiebt sich von „gut genug fürs Reporting” zu „gut genug für autonomes Handeln” — Abnahmekriterien müssen strenger sein und explizit bepreist werden.
Agenten-UAT-Suite: Happy-Path + Ausnahmepfad + HITL-Eskalation + Nachweis der EU-AI-Act-Konformität — keine konventionelle BI-UAT.
Gartners Einstellungsquote von 40 % bildet sich auf vier Fehlerpunkte ab: Datenqualität, HITL-Besetzung, EU-AI-Act-Konformität, Diskrepanz bei der Outcome-Bepreisung.
Outcome-Bepreisung ist die Liefermodell-Grenze für 2026-2028 — Preis pro agentisch gelöster Entscheidung, nicht pro Beratertag.
EYs 30-%-Reduzierung der Lieferzeit / KPMGs 20-%-Sprint-Beschleunigung sind die Ankerbelege für outcome-nahe Verträge (SAP-Q1-GJ2026-Earnings-Call, 22.04.2026).
Agentic-AI-Liefermodell ist erst dann beherrscht, wenn es eine benannte Käuferentscheidung verändert.
Beginnen Sie mit dem semantischen Vertrag und dem Kontrollmodell, bevor Sie das Tool demonstrieren.
Nutzen Sie aktuelle SAP-, Analysten-, Studien-, KG- und News-Signale als Beleg, nicht als Dekoration.

Begriffe auf dieser Seite

Multi-step autonomous workflow: Eine Agenten-Pipeline, die mehrere Skills, Context-Retrieval-Schritte und Entscheidungsknoten verkettet, um einen Geschäftsprozess ohne menschliche Initiierung bei jedem Schritt abzuschließen.
HITL (Human-in-the-Loop): Governance-Muster, das die Ausführung eines Agenten bei definierten Bedingungen pausiert und an einen menschlichen Freigeber weiterleitet, bevor die Aktion ausgeführt wird — verpflichtend für Systeme nach Anhang III des EU AI Act.
Data quality gate: Abnahmekriterium, angewendet auf die zugrunde liegenden Entitätsdaten (Lieferantenstamm, Kundenstamm, Materialstamm), bevor ein Agent darauf autonom handeln darf.
Outcome pricing: Kommerzielles Modell, bei dem das Beratungsunternehmen oder der Softwareanbieter pro gelöster Geschäftsentscheidung (abgeglichene Rechnung, freigegebene Zahlung) abrechnet statt pro Zeiteinheit oder Lizenzplatz.
Entscheidungsverantwortlicher: Die verantwortliche Person, die den Kompromiss akzeptiert und die nächste Maßnahme finanziert.
Semantischer Vertrag: Die gemeinsame Definition von Geschäftsbegriffen, Kennzahlen, Entitäten und Zugriffsregeln, die von Tools und Teams verwendet wird.
Kontrollebene: Die Schicht, die Richtlinien, Zugriff, Herkunftsnachweis, Monitoring und Eskalation über das Betriebsmodell hinweg durchsetzt.
Evidenzgrad: Eine Kennzeichnung, die verifizierte Fakten, richtungsweisende Signale, modellierte Annahmen und Feldbeobachtungen voneinander trennt.

Quellen

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