Vertiefende Studie

Von SAP Analytics zu SAP AI — Das Umschulungs-Playbook 2026

Stand 24. Oktober 2026

Das Wichtigste zuerst

Zwischen dem 1. Juli und dem 27. September 2026 verlangten 727 der 15.239 SAP-Ausschreibungen im Analytics-Legends-Projektradar AI; 68 % davon nannten Joule, und im September verlangten 49 % zusätzlich Datasphere, SAC, BW oder Business Data Cloud. Nur 1,2 % fragten nach Machine-Learning-Engineering. Wer heute als SAP-Analytics-Berater arbeitet, sollte sich daher auf Joule-Delivery auf den Daten ausrichten, die er bereits modelliert, nicht auf ML-Engineering. Gemessen sind ausgeschriebene Anforderungen in einer Analytics-Legends-Stichprobe, keine Einstellungen und nicht der Gesamtmarkt.

Was sich aus Datasphere, SAC und BW überträgt, was wirklich neu ist, ein 90-Tage-Plan mit der Akademie, die echte Zertifizierung, drei Portfolio-Demos und wie Sie SAP-AI-Projekte finden.

Drei Befunde

Von 727 SAP-Ausschreibungen mit KI-Bezug zwischen Juli und September 2026 nannten 492 Joule und nur neun Machine Learning, so der Missionsradar von Analytics Legends.
Am 27. September 2026 gaben nur 53 von 807 SAP-Analytics-Profilen im Verzeichnis von Analytics Legends eine KI-Kompetenz an (6,6 %), in Deutschland lediglich 9 von 254.
Unter den Ausschreibungen 2026 mit Euro-Tagessatz bis September liegt SAP Analytics im Median bei 500 € (n=81), KI außerhalb von SAP bei 525 € (n=316); nur eine SAP-AI-Ausschreibung nannte einen Satz.

Inhalt der Studie

21 Kapitel:

Zusammenfassung
Teil I — Die Nachfrage, die der Markt ausschreibt: Joule auf einem Datenfundament
Teil II — Das Brückenbriefing: Analytics zieht in die AI-Projekt
Teil III — Geografie: wo SAP-Ausschreibungen bereits AI tragen
Teil IV — Angebot: wie wenige Analytics-Berater gewechselt haben
Teil V — SAPs eigene Sequenz: der AI-Stack wurde auf der Datenebene gebaut
Teil VI — Die Fähigkeitsbrücke: was übertragbar ist und was tatsächlich neu ist
Teil VII — Grounding ist die Aufgabe: Datenreife ist der genannte Blocker
Teil VIII — Governance und der EU AI Act: was Delivery beweisen muss
Teil IX — Der 90-Tage-Umschulungsplan
Teil X — Zertifizierung: zwei SAP-Prüfungen, zwei Hälften einer Delivery
Teil XI — Drei Portfolio-Demos, nach Nachfrage gewichtet
Teil XII — Preisgestaltung: was die Daten belegen und was nicht
Teil XIII — Projekte finden: Kanäle und Märkte
Teil XIV — Fehlermuster, die für diesen Übergang spezifisch sind
Teil XV — Die 12-Monats-Roadmap
Teil XVI — Methodik, Definitionen und Grenzen
Belegregister
Quellen
Ausgabenhistorie
Quellen und Abdeckung im Detail

Studien-Steckbrief

Ausgabe: v2.5 (2026-11-08)
Zielgruppe: fest angestellte und freiberufliche SAP-Datasphere-/SAC-/BW/4HANA-/Business-Data-Cloud-Berater, die in die SAP-AI-Delivery wechseln wollen · Practice Leads · Recruiter, die einen „SAP AI"-Anspruch prüfen
Umfang: was SAP-AI-Ausschreibungen verlangen · Nachfrage nach Land · Angebot bereits gewechselter Berater · SAPs Aufbau-Sequenz · Governance · 90-Tage-Plan (Academy M334–M385) · SAP-Prüfungen · Demos · Tagessatzgrenzen · Fehlermuster · 12-Monats-Roadmap
Geografie: EMEA-Priorität (DE, FR, CH, AT); USA, Mexiko, Brasilien und Indien zum Vergleich
Zitierte Quellen: 303

Vollständige Studie im Consultant-Tarif — 19,90 €/Monat.

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Redaktion: Cédric Mary · Unsere Methode