AI Core Hub ist der Leitstand für KI-Agenten, die dort arbeiten, wo Ihre Mitarbeiter ohnehin arbeiten: in SAP. Jedes Team konfiguriert seine eigenen Agenten, gibt ihnen Skills und eigenes Wissen und dockt einen Chat-Assistenten direkt in jede Transaktion an — einen, der den Bildschirm vor dem Nutzer liest, aus Ihren eigenen Dokumenten antwortet und nur die Daten abruft, die der Nutzer sehen darf. Er läuft auf Ihrem Modell, in Ihrem eigenen System.
Ein kurzer Blick auf den Leitstand und den Agenten, der sich in den Bildschirm andockt.
Fachanwender verbringen ihren Tag in dichten SAP-Masken. Sobald sie nicht weiterkommen — was bedeutet dieses Feld, wie ist der Bestand dieses Materials, warum erscheint dieser Fehler — liegt die Antwort woanders: in einem Handbuch, bei einem Kollegen, in einer Ticket-Queue, in einer anderen Transaktion. Also wechseln sie das Fenster, warten oder raten.
Und das mühsam erarbeitete Wissen jedes Teams — wie ihr Produkt funktioniert, wie ihr Prozess läuft, wie man die häufigen Fälle löst — steckt in Dokumenten, die genau im entscheidenden Moment niemand liest.
Die naheliegende Antwort — „einfach KI hinzufügen“ — bedeutet meist, Ihre Geschäftsdaten auf eine externe Plattform zu schicken und Ihre Landschaft dafür umzubauen. Für viele Unternehmen steht das dieses Jahr nicht an — oder nie.
Intelligenz und Arbeit finden an zwei verschiedenen Orten statt. AI Core Hub bringt sie an denselben Ort — den Ort, dem Sie Ihre Daten bereits anvertrauen.
Der Hub ist der Leitstand. Er ersetzt nicht Ihr Modell — er entscheidet, welche KI jedes Team betreiben darf und wie. Und er ist genau so gegliedert, wie Ihr Unternehmen es bereits ist.
Eine Zone ist ein dediziertes Team, dem ein Produkt oder Bereich gehört — und alles, was die KI dieses Teams braucht, liegt darin: seine Agenten, seine Dokumente, seine Schlüssel. Niemand fasst die der anderen an.
Jedes Produkt in seiner eigenen Zone zu halten, hält außerdem Antworten präzise und Kosten niedrig: Ein Agent durchsucht immer nur das Wissen seines Teams, bleibt so beim Thema und verbraucht weniger KI-Tokens pro Frage.
Eine einzelne SAP-Transaktion oder ein ganzer Geschäftsbereich — überall dort, wo eine Gruppe tatsächlich arbeitet. Einmal definiert, dann darum herum aufgebaut.
Ein Name, eine Identität, eine Anweisung und eine Aufgabe. Einer beantwortet fachliche Fragen, ein anderer kümmert sich um technische Details. Bewusst fokussiert — und nie ein „Bot“ genannt.
Konkrete Aktionen in SAP: den aktuellen Bildschirm lesen, Bestand prüfen, ein Feld erklären, eine sichere Abfrage ausführen, die richtige Folgetransaktion öffnen. Das Team wählt genau, welche Skills jeder Agent nutzen darf.
Das Team lädt seine Dokumente — Handbücher, Spezifikationen, Prozessleitfäden, frühere Tickets — und der Agent antwortet daraus, fundiert auf Ihrem Material. Ein Dokument hinzufügen, und der Agent ist in der nächsten Minute klüger.
Die Verbindung zu Ihren KI-Modellen, einmal auf Unternehmens-, Team- oder Nutzerebene gesetzt und automatisch aufgelöst. Keine verstreuten Geheimnisse, keine Einrichtung pro Person, nichts verlässt Ihre Kontrolle.
Sie müssen die Technik nicht kennen, um dem Ergebnis zu vertrauen. Das passiert, von Anfang bis Ende, sobald jemand eine Frage stellt — oder ein Agent aufwacht, um eine Aufgabe zu erledigen.
Bevor das Modell die Frage sieht, weiß der Agent bereits, wo der Nutzer ist und was auf dem Bildschirm steht — welches Material, welcher Auftrag, welcher Fehler. Kontext wird erfasst, nicht geraten.
Es durchsucht die eigenen Dokumente des Teams und die Aufzeichnung, wie ähnliche Fragen früher gelöst wurden, und bringt die wenigen Passagen, die wirklich zählen, in die Antwort.
Gibt es einen passenden Skill, führt es ihn aus. Wenn nicht, fragt es die Datenbank mit einer sicheren, nur lesenden Abfrage — immer unter den eigenen SAP-Berechtigungen des Nutzers.
Jede gute Lösung wird behalten, sodass die nächste Person mit einer ähnlichen Frage eine schnellere, konsistentere Antwort erhält. Es wird durch Nutzung besser — ohne dass das Modell je neu trainiert wird.
Die Konfigurations-App, in der jedes Team seine Zonen, Agenten, Skills und sein Wissen einrichtet — läuft bereits als funktionierender Prototyp.
Assistenten rund um das SHIELD-Berechtigungs-Framework.
Stammdaten-Helfer für das MDM-Team.
Erklärer für Änderungsbelege / Ereignisse.
| Name | Modell | Temp | Skills | Status |
|---|---|---|---|---|
| Technik-Experte Standard | IHR_MODELL | 0.0 | SQL | aktiv |
| Fach-Helfer | IHR_MODELL | 0.3 | — | aktiv |
| Titel | Typ | Chunks | Indexiert |
|---|---|---|---|
| SHIELD-SELECT-Spickzettel | MARKDOWN | 24 | indexiert |
| ZCL_SHIELD_CHECK_OSQL Verwendung | CODE | 11 | indexiert |
| Berechtigungsobjekt-Katalog (Entwurf) | TEXT | 7 | ausstehend |
| Skill | Klasse | Bereich | Status |
|---|---|---|---|
| SQL | ZCL_AICORE_SKILL_SQL | global | aktiv |
| SCREEN_FIELDS | ZCL_AICORE_SKILL_SCREEN_FIELDS | global · GUI | aktiv |
| AUTH_LOOKUP | ZCL_SHIELD_AI_AUTH_LOOKUP | Zone | aktiv |
| SQL (Override) | ZCL_AICORE_SKILL_SQL | App · max_rows 50 | aktiv |
| CD_READ | ZCL_CENT_AI_CD_READ | App | inaktiv |
Der Agent erscheint als Panel, an die Seite der Transaktion angedockt, in der der Nutzer ohnehin ist — links oder rechts, immer da, nie die Arbeit blockierend. Kein Popup. Ein Kollege an Ihrer Seite — von jedem Bildschirm im System erreichbar.
Weil er in der eigenen Sitzung des Nutzers läuft, sieht der Agent den Bildschirm vor ihm. Der Nutzer verweist einfach auf das, was er sieht — „wie ist der Bestand dieses Materials?“ — und der Agent weiß bereits, welches Material, weil er denselben Bildschirm liest.
Das Team hat einen präzisen Skill gebaut — etwa eine Bestandsprüfung — sodass der Agent es jedes Mal richtig macht.
Eine sichere, nur lesende Abfrage gegen die Tabellen, die der Nutzer sehen darf — erzwungen durch SAPs eigene Berechtigungen. Niemand sieht Daten, für die er nicht ohnehin Rechte hat.
Bei einer Anwendung, die dem Team gehört, können Skills den Nutzer durch das Ändern von Daten führen — validiert, so wie das Team es entworfen hat.
Stellen Sie sich einen Bibliothekar mit perfektem Gedächtnis vor. Das Team übergibt ihm alles Geschriebene zu seinem Bereich — Handbücher, Spezifikationen, Prozessnotizen, gelöste Tickets. AI Core zerlegt jedes Dokument in kleine Passagen und legt sie nach Bedeutung ab, nicht nur nach Stichwörtern.
Stellt jemand eine Frage, holt es sofort die wenigen Passagen, die sie wirklich beantworten, und lässt den Agenten in klarer Sprache antworten — fundiert auf Ihrem Material, nicht dem offenen Internet. Ein neues Dokument hinzufügen, und der Agent ist in der nächsten Minute klüger — ohne Neutraining.
Weil jede Zone ihre eigene Bibliothek hat, durchwühlt ein Agent nie die Inhalte eines anderen Teams. Das hält Antworten präzise und die Kosten pro Frage niedrig — es zahlt nur dafür, das Relevante zu lesen.
Das ist das branchenübliche RAG-Muster — Retrieval-Augmented Generation — der moderne, bewährte Weg, einer KI privates Wissen zu geben, ohne dass sie Antworten erfindet.
PDFs und Office-Dokumente, Spezifikationen, Handbücher, Prozessleitfäden, Konfigurationsnotizen — alles, was ein Team sonst von Hand erklären würde.
Frühere Support-Tickets und wie sie gelöst wurden. Der Agent lernt Ihre echten Lösungen, nicht generische Ratschläge.
Antworten sind an die Passagen gebunden, die sie belegen — so bleibt der Agent ehrlich und Sie können die Quelle prüfen.
Bevor ein einziges Team ein Wort Dokumentation schreibt, können wir Ihrer KI einen Vorsprung geben: ein vollständiges, KI-erstelltes Bild Ihres SAP-Systems.
Als Teil der Einführung scannen wir die Objekte Ihres Systems — Tabellen, Programme, Transaktionen, Eigenentwicklungen und ihre Verbindungen — und bauen eine systemweite Wissensschicht: eine lebendige Karte davon, wie Ihr SAP tatsächlich zusammenhängt.
Diese Karte wird zur Basis-Wissensgrundlage, auf die jeder Agent zugreift. So gibt selbst eine Zone, die noch keine eigenen Dokumente geladen hat, vom ersten Tag an nützliche, fundierte Antworten — und jedes später hinzugefügte Dokument schärft das Bild weiter.
Das ist ein optionaler Service: Wir erstellen eine Basis-Dokumentation von allem, was Sie haben — als ein umfassendes Dokument oder, wenn Sie möchten, aufgeteilt in einzelne Dokumente je Bereich oder Produkt. So oder so beseitigt es das Problem des leeren Blatts, bevor Sie überhaupt begonnen haben.
Agenten sind ab dem ersten Tag nützlich — bevor ein Team irgendetwas dokumentiert hat. Die Systemkarte antwortet in der Zwischenzeit für sie.
Es erfasst, wie Objekte zusammenhängen — welches Programm welche Tabelle schreibt, was eine Transaktion berührt — sodass Antworten den Kontext verstehen, nicht nur Namen.
Team-Dokumente kommen obendrauf und haben Vorrang; die Karte bleibt darunter als stets verfügbare Rückfallebene und wird aktualisiert, wenn sich Ihr System ändert.
Dieselben Bausteine — Persona, Skills, Wissen — treiben zwei einander ergänzende Arten von Agenten an. Sie beginnen mit der ersten und wachsen in die zweite hinein.
Eine Persona, die wartet, bis sie gefragt wird. Sie lebt angedockt neben einem Bildschirm und beantwortet Fragen zur Arbeit vor dem Nutzer — fundiert auf dem Wissen des Teams und handelt nur über die Skills, die ihr gegeben wurden.
Stellen Sie sich den besten Experten des Teams vor, von jedem Bildschirm aus abrufbar, der derselben Frage nie überdrüssig wird.
Eine Persona, die nie wartet, bis sie gefragt wird. Sie wird durch ein Ereignis oder einen Zeitplan ausgelöst, arbeitet eine Aufgabe eigenständig mit ihren Skills und ihrem Wissen ab und entscheidet, wann wirklich ein Mensch nötig ist.
Dieselbe Idee wie ein Hintergrundjob — aber einer, der lesen, schlussfolgern und mit der Zeit besser werden kann, statt nur festen Code auszuführen.
Richten Sie einen Workflow-Agenten auf eine ServiceNow-Incident-Queue — den meistgenutzten Service-Desk der Welt. Er beobachtet alles Eingehende, versteht jedes Ticket anhand des geladenen Wissens des Teams und handelt: entwirft eine Lösung, schlägt den nächsten Schritt vor oder markiert, was wirklich einen Menschen braucht.
Und weil er in SAP sitzt, erreicht derselbe Agent die Transaktionen und Daten, um die es im Ticket wirklich geht — statt nur darüber zu reden. Ein unermüdlicher Ersthelfer, der Ihre Anwendung bereits kennt, weil das zuständige Team es ihm einmal im Hub beigebracht hat.
| Incident | Betreff | Status |
|---|---|---|
| INC0042918 | Bestandsdifferenz | KI-Entwurf |
| INC0042920 | Dispolauf fehlgeschlagen | KI-Entwurf |
| INC0042925 | Feldbedeutung? | KI-Antwort |
| INC0042931 | Preisfindungs-Ausnahme | Mensch nötig |
| INC0042933 | Neues Material anlegen | Neu |
| Schritt | Was der Agent tat | Ergebnis |
|---|---|---|
| 1 | Lauf-Ausgabe gelesen (1.204 Zeilen) | geparst |
| 2 | 38 Fehler zu 4 Ursachen gebündelt | analysiert |
| 3 | 26 sichere Fälle als neuen Job erneut ausgeführt | gelöst |
| 4 | Notizen zu 9 bekannten Problemen entworfen | entworfen |
| 5 | 3 wirklich neue Fälle eskaliert | an Mensch |
Ein Report läuft über Nacht und erzeugt eine lange Ausgabeliste — die Art, durch die ein Mensch normalerweise am nächsten Morgen scrollt. Weil der Agent im System lebt, liest er diese Ausgabe direkt, versteht, was er vor sich hat, und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist.
Er kann Folgejobs starten, die richtigen Programme ausführen und die sicheren Fälle erneut verarbeiten — alles, was ein Hintergrundjob kann — und entwirft dabei Erklärungen für die bekannten Probleme und eskaliert nur die wirklich neuen. Und jede saubere Lösung, die er findet, wird gemerkt, sodass der Lauf im nächsten Monat noch weniger Aufmerksamkeit braucht.
Beobachtet neue und geänderte Stammdaten, markiert Inkonsistenzen gegen Ihre Regeln und entwirft die Korrekturen zur Prüfung.
Fängt fehlgeschlagene IDocs und Schnittstellenfehler ab, diagnostiziert die Ursache, verarbeitet die sicheren erneut und eskaliert den Rest mit Kontext.
Liest eingehende Dokumente und E-Mails, extrahiert die Daten und legt über validierte Skills Datensätze an oder aktualisiert sie.
Überwacht Monatsabschluss und Batch-Läufe, wiederholt das Sichere und legt nur die Ausnahmen vor, die einen Menschen brauchen — mit einer Zusammenfassung in klarer Sprache.
Dasselbe Produkt beantwortet je nach Ihrer Rolle eine andere Frage. Wählen Sie Ihren Platz.
Ihre Leute leben in SAP. AI Core Hub stellt einen fähigen Assistenten genau dorthin, sodass das von Ihren Teams aufgebaute Wissen ihnen endlich genau im richtigen Moment hilft. Weniger Warten, weniger Tickets, schnellere Einarbeitung und Know-how, das nicht zur Tür hinausgeht, wenn jemand kündigt.
Es läuft auf einem Modell und einer Infrastruktur, die Sie wählen — so führen Sie KI zu Ihren eigenen Bedingungen ein, in Ihrem eigenen Tempo, während Ihre Daten dort bleiben, wo sie schon sind.
Sofort sichtbare Produktivität
Antworten in Sekunden statt Fensterwechsel, Warten oder Ticket.
Ihre Daten, Ihre Kontrolle
Kein erzwungener Plattformwechsel. Läuft auf dem Modell und der Infrastruktur Ihrer Wahl.
Bleibendes Unternehmenswissen
Teams bringen es einem Agenten einmal bei; das Know-how wird erfasst und für alle wiederverwendet.
Klein anfangen, sicher wachsen
Mit einem Team und Chat beginnen; bei Bedarf auf autonome Workflow-Agenten ausweiten.
AI Core Hub wird als Satz von Standardobjekten geliefert, die sich in Ihre etablierte SAP-Funktionalität laden — der Konfigurations-Hub und der Assistent im Bildschirm werden verfügbar, ohne eine separate Laufzeitumgebung oder Middleware aufzubauen. Es gibt nichts Neues, das die Basis hosten und patchen müsste.
Die einzige ausgehende Verbindung führt von Ihrem System zu dem KI-Modell, das Sie benennen, über einen einzigen verwalteten Kanal mit zentral gehaltenen Schlüsseln. Jeder Datenzugriff erfolgt unter den eigenen SAP-Berechtigungen des Nutzers — der Assistent sieht nie, was der Nutzer nicht ohnehin sehen könnte.
Installiert in das Vorhandene
Keine BTP nötig, keine zusätzlichen Server, keine neue Betriebsfläche.
Eine Modellverbindung
Zeigt auf das Modell, das Sie betreiben; Schlüssel zentral auf Unternehmens-/Team-/Nutzerebene aufgelöst.
Berechtigungstreu
Zugriffe laufen unter Standard-SAP-Berechtigungen; Datenabfragen sind standardmäßig nur lesend.
Über Bereiche geregelt
Global-/Zonen-/App-Bereiche entscheiden genau, welche Skills wo laufen.
Keine neue Transaktion zu lernen, kein Portal zu öffnen. Der Assistent ist an die Seite des Bildschirms angedockt, auf dem Sie ohnehin sind. Fragen Sie „wie ist hier der Bestand?“, „was bedeutet dieser Fehler?“, „was kann ich in dieses Feld eingeben?“ — und erhalten Sie in Sekunden eine Antwort aus den Dokumenten und Daten Ihres eigenen Unternehmens.
Es weiß, welchen Auftrag, welches Material, welchen Kunden Sie ansehen, weil es denselben Bildschirm liest wie Sie. Sie behalten die Kontrolle; es übernimmt das Nachschlagen.
Antworten in klarer Sprache
Keine Codes zu merken — fragen Sie einfach zum Bildschirm.
Kein Fensterwechsel mehr
Das Handbuch, der Bestand, die Feldbedeutung — alles ohne die Transaktion zu verlassen.
Schnellere Einarbeitung
Neue Mitarbeiter haben ab dem ersten Tag einen geduldigen Experten an ihrer Seite.
Antworten, denen Sie vertrauen
Fundiert auf Ihren Dokumenten und Tabellen, mit der genutzten Quelle.
Sie schreiben ohnehin die Spezifikationen, die Spickzettel, die „so haben wir das konfiguriert“-Notizen. Laden Sie sie in Ihre Zone, und der Agent antwortet daraus — sodass dieselbe Frage nicht zehnmal zu Ihnen zurückkommt. Das von Ihnen dokumentierte Wissen arbeitet endlich, während Sie sich auf die nächste Lösung konzentrieren.
Sie bestimmen die Anweisungen der Persona, welche Skills sie nutzen darf und wie vorsichtig sie sein soll. Und wenn ein Workflow-Agent einen wiederkehrenden Prozess übernimmt, folgt er Ihrem Entwurf — den von Ihnen definierten Prüfungen und Schritten, nicht einer generischen Vermutung.
Ihre Doku, endlich gelesen
Spezifikationen und Notizen werden zu lebendigen Antworten statt vergessener Dateien.
Sie prägen das Verhalten
Persona-Anweisungen, Skill-Auswahl, Ton und Vorsicht legen Sie fest.
Weniger Wiederholungsfragen
Häufige Fälle erhalten konsistente Antworten; Sie übernehmen die wirklich neuen.
Eigenständig im Bereich
Kein zentraler Engpass — das Team, das den Bereich kennt, betreibt den Agenten.
AI Core Hub ist der Leitstand, die Skills, die Wissensbasis und der Assistent im Bildschirm. Zum Einschalten bringen Sie zwei Dinge mit.
AI Core Hub orchestriert; das Denken geschieht in Modellen, die Sie bereitstellen. Zwei Rollen werden gebraucht: ein generatives Modell — das Gehirn —, das den Kontext liest und die Antwort formuliert, und ein kleines Embedding-Modell, das Ihre Dokumente nach Bedeutung ablegt, damit die Wissensbasis sie wiederfindet. Beide laufen auf einer Infrastruktur Ihrer Wahl und werden über eine einzige verwaltete Verbindung erreicht — Ihre Daten gehen immer nur an die Modelle, die Sie gewählt haben.
Optional teilen Sie das Gehirn in zwei: ein schnelles, günstiges Text-Modell für Alltagsfragen und ein stärkeres Reasoning-Modell für die schweren Fälle, wobei der Hub jede Anfrage an das richtige leitet.
Sie stellen bereit Ihre Modelle · Ihre Schlüssel
Eine Zone ist ein kleines, dediziertes Team, das für ein Produkt oder einen Bereich verantwortlich ist — eine Anwendung im Hub. Es besitzt deren Dokumentation, entscheidet über deren Agenten und Skills und hält deren Wissen aktuell. Produkte in Zonen zu trennen ist nicht nur ordentlich: Ein Agent liest immer nur das Wissen seiner eigenen Zone, was Antworten präzise und die Kosten pro Frage (die KI-Tokens) niedrig hält. Sie richten diese rund um Ihre bestehenden Teams ein.
Sie definieren Team besitzt das Produkt
Der Leitstand, um Zonen, Anwendungen, Agenten, Skills, Schlüssel und die Wissensbasis einzurichten — geladen in Ihr bestehendes System.
Der angedockte Chat-Agent, der von jedem Bildschirm aus verfügbar wird, den Kontext liest und unter den eigenen Berechtigungen des Nutzers aus Ihrem Wissen antwortet.
Die fertigen Skills (Bildschirm lesen, sichere Abfragen, Feldhilfe u. a.), die Fundierungs-/Wissens-Engine und das Framework, um eigene hinzuzufügen.
Konfigurieren Sie eine Zone, bauen Sie einen Agenten, laden Sie Ihr Wissen und setzen Sie ihn in die Transaktion, die Ihre Leute ohnehin nutzen. Die Intelligenz lebt endlich dort, wo die Arbeit ist — auf Ihrem Modell, in Ihrem eigenen System.