Konzeptkarte

KI-Anwendungsfall-Entdeckung und -Priorisierung für SAP-Kunden

Stand 2026-09-25

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 KI-Anwendungsfall-Entdeckung und -Priorisierung für SAP-Kunden?

SAP katalogisiert und bewertet bereits über 240 KI-Anwendungsfälle auf dem Discovery Center, nach Geschäftsbereich geordnet mit benchmarkten Wertspannen — ein Discovery-Workshop, der bei einem leeren Whiteboard beginnt, wiederholt Arbeit, die SAP bereits geleistet hat. Die Aufgabe des Beraters ist es, diesen Katalog anhand der tatsächlichen Datenreife und Risikoeinstufung des Kunden zu filtern, nicht eine Anwendungsfallliste von Grund auf zu erfinden.

Beim Katalog beginnen, nicht beim Whiteboard

Der häufigste Fehler in einem KI-Anwendungsfall-Discovery-Workshop besteht darin, ihn als Brainstorming auf einer leeren Seite zu behandeln. SAP hat einen Großteil dieser Arbeit bereits öffentlich geleistet: Der SAP-Business-AI-Katalog auf dem Discovery Center dokumentiert Beschreibungen von über 240 KI-Anwendungsfällen, nach Geschäftsbereich geordnet, einschließlich Joule-Funktionen und Joule-Agents, jeweils mit Geschäftsnutzen und geschätztem Geschäftswert. Der Katalog ist eine lebendige Ressource, kein einmaliges PDF — SAP berichtet, er werde seit seinem Start von Kunden und Partnern stark besucht, wobei Nutzer regelmäßig zurückkehren, um Funktionen, Agents und zugehörige Ressourcen zu recherchieren. Für einen Berater verändert das die Form eines Discovery-Workshops: Statt „Was könnte KI für Sie tun“ als offene Frage zu stellen, besteht der erste Schritt darin, den Katalog nach den eigenen Fachbereichsprioritäten des Kunden zu filtern und 15–20 vorqualifizierte Kandidaten in den Raum zu bringen, jeder bereits mit einer dokumentierten Wertspanne und einem Verweis auf die zugrunde liegende SAP-Funktion oder den Agent.

Warum es zählt

SAPs eigener Katalog bewertet bereits über 240 Anwendungsfälle mit dokumentierter Methodik (Effizienz, direkte Wirkung, Wirksamkeit) — ihn zu überspringen und bei einem leeren Whiteboard zu beginnen verschwendet Workshop-Zeit für die Neuableitung dessen, was SAP bereits benchmarkt hat.
Die Wertangaben des Katalogs sind Referenzspannen, keine kundenspezifischen Zusagen — sie unangepasst in einem Angebot zu zitieren ist derselbe Fehler, den C375 für nie kundenspezifisch validierte Business Cases markiert.
Datenreife und Risikoeinstufung sind die beiden Achsen, die der Katalog nicht liefern kann — ohne sie erzeugt eine reine Wert-Priorisierung ein Backlog aus strategischen Wetten, die sich als Quick Wins tarnen.

Kernpunkte

SAP-Business-AI-Katalog auf dem Discovery Center: über 240 dokumentierte Anwendungsfälle, nach Geschäftsbereich geordnet, einschließlich Joule-Funktionen und Joule-Agents.
Wertmethodik: Branchenexpertise, Benchmarking-Daten, Drittforschung und frühes Kundenfeedback, betrachtet über Effizienz, direkte Wirkung und Wirksamkeit.
Der Katalog ist eine lebendige, aktualisierte Ressource — kein festes einmaliges Dokument; SAP berichtet von starker wiederholter Nutzung durch Kunden und Partner seit dem Start.
Katalogwert = Referenzspanne, keine kundenspezifische Zahl — muss gegen das eigene Datenvolumen und die Prozessreife des Kunden validiert werden.
Zwei kundenspezifische Priorisierungsachsen, die der Katalog nicht liefert: Datenreife (C352) und Risikoeinstufung (dieselbe Rote-Linie/Hochrisiko/Standard-Triage wie C372).
Vier ehrliche Backlog-Kategorien: Quick Wins, strategische Wetten (zuerst Datenarbeit finanzieren), governance-gebunden (durch die Ideation-Klassifizierung führen), deprioritisieren.
Zweisitzungs-Workshop-Design: Sitzung eins filtert den Katalog auf Breite mit Fachbereichsstakeholdern; Sitzung zwei bewertet Reife und Risiko mit Daten-/Compliance-Verantwortlichen.
Weniger als fünf Quick Wins nach beiden Sitzungen ist meist ein Signal, die Katalogfilterung zu erweitern, kein Urteil, dass dem Kunden Chancen fehlen.

Begriffe auf dieser Seite

SAP-Business-AI-Katalog: SAPs Discovery-Center-Ressource, die über 240 KI-Anwendungsfälle nach Geschäftsbereich dokumentiert, jeweils mit benchmarkter Wertschätzung.
Value Estimator: SAPs Werkzeug neben dem Katalog zur Erstellung von Geschäftswertaussagen je Anwendungsfall für Kunden und Partner.
Quick Win: Ein priorisierter Anwendungsfall mit hohem Katalogwert, hoher Datenreife und niedriger Risikoeinstufung — zuerst bauen.
Strategische Wette: Ein hochwertiger Anwendungsfall, blockiert durch geringe Datenreife — benötigt eine finanzierte Datenvorbereitungsphase, bevor er gebaut werden kann.
Governance-gebundener Anwendungsfall: Ein hochwertiger Kandidat, der bei der Ideation-Klassifizierung als Hochrisiko oder rote Linie eingestuft wird — vor der Zusage zur Prüfung weitergeleitet.

Quellen

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