SAP TechEd Berlin 2026 So läutet SAP die Ära des autonomen Unternehmens ein

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Jetzt aber echt: Die diesjährige Entwicklerkonferenz SAP TechEd in Berlin könnte einen historischen Wendepunkt in der Unternehmenssoftware markieren. Der Walldorfer Konzern hebt künstliche Intelligenz (KI) von einem reinen Assistenzsystem auf die Ebene eigenständig agierender Akteure.

Die SAP TechEd 2026 in Berlin wurde für tausende anwesende und virtuell zugeschaltete Entwickler sowie IT-Entscheider zum „Reality-Check“: Die Walldorfer wollen das lang gehegte Schlagwort der „Autonomous Enterprise“ vom theoretischen Zukunftskonzept hinein in die harte Realität der Rechenzentren globaler Konzerne überführen.

Im Zentrum vieler diesbezüglicher Ankündigungen steht die konsequente Weiterentwicklung der KI-Strategie über die zentrale Plattform SAP Business AI. Philipp Herzig, Chief Technology Officer von SAP, bringt diesen fundamentalen Wandel auf den Punkt: „Die SAP TechEd war schon immer der Ort, an dem Entwickler die Zukunft gestalten. In diesem Jahr zeigen wir, wie wir den Schritt vollziehen von einer KI, die Ihr Geschäft lernt, hin zu einer KI, die es ausführt.“

Maßgeschneiderte Unterstützung für Anwendende

Dieser Paradigmenwechsel spiegelt sich maßgeblich in den neuen Fähigkeiten des KI-Arbeitsbereiches Joule Work und der Entwicklungsumgebung Joule Studio wider. Über diese Umgebungen lassen sich KI-Agenten nicht mehr nur als passive Chatbots nutzen, sondern als proaktive digitale Mitarbeiter einsetzen, die komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe eigenständig planen und steuern. Mithilfe von offenen Standards wie dem Agent2Agent-(A2A)-Protokoll und dem Model Context Protocol (MCP) können SAP-interne Agenten mit Systemen und KI-Akteuren von Drittanbietern interagieren. Die Vision dahinter ist klar: Ein KI-Agent im Finanzbereich erkennt eine ausstehende Zahlung, verhandelt autonom Konditionen mit einem Logistik-Agenten und bucht die finale Anpassung direkt im ERP-System –transparent, regelbasiert und in Echtzeit.

Schon im vergangenen Jahr unterstrich Herzig an selber Stelle die Notwendigkeit, Unternehmen maßgeschneiderte Flexibilität bei der Gestaltung ihrer digitalen Helfer zu bieten: „Out-of-the-box KI-Agenten sind leistungsfähig, aber wir wissen, dass jedes Unternehmen einzigartige Anforderungen hat. Wir glauben, dass sich KI an die Systeme der Nutzer anpassen sollte, nicht umgekehrt“, erklärte er dieses Jahr. „Deswegen ermöglichen wir es ihnen, Joule Studio zu nutzen, um die vorgefertigten Agenten von SAP mit eigenen Feldern, Werkzeugen und Entscheidungslogiken zu erweitern und dabei alle tief verankerten Integrationsfähigkeiten zu behalten, die SAP bietet.“

Um Wildwuchs, Schatten-IT und Sicherheitsrisiken bei der autonomen Ausführung von vornherein auszuschließen, führe sein Konzern das SAP Enterprise AI Gateway sowie den AI Governance Assistant ein. Damit soll garantiert werden, dass sämtliche agentischen Aktionen strengen unternehmerischen Richtlinien und gesetzlichen Compliance-Vorgaben wie dem EU AI Act entsprechen. Über das SAP LeanIX Agent Hub und das Agent Mining in SAP Signavio behalten Administratoren die Kontrolle über das Verhalten, den Kontext und den Ressourcenverbrauch sämtlicher KI-Akteure.

Wenn Tabellen zur KI-Grundlage werden

Ein autonom arbeitendes System ist immer nur so gut wie die Datenbasis, auf der es seine Entscheidungen fällt. Während klassische Large Language Models (LLMs) primär auf unstrukturierte Sprach- und Bilddaten spezialisiert sind, basiert die reale Unternehmenswelt seit jeher auf strukturierten, relationalen Tabellen. Hier setzte SAP mit der Weiterentwicklung seiner relationalen KI-Modellfamilie ein Ausrufezeichen. Philipp Herzig erläutert das fundamentale Problem traditioneller Ansätze in der Praxis: „Unternehmen laufen auf strukturierten Daten. Aber große Sprachmodelle tun sich schwer mit einem allgemeinen Verständnis von Tabellenstrukturen und der zugehörigen Semantik. Das erforderte bisher den Einsatz von schmalem Machine Learning für spezifische Aufgaben, was leicht zu hunderten separaten Modellen führen konnte. SAP-RPT führt diese Aufgaben in einem einzigen, vortrainierten Modell zusammen, das relationale Geschäftsdaten versteht und Geschäftsergebnisse präzise vorhersagt.“

Das neue Modell SAP-RPT-2.0 erweitert diese Fähigkeiten über Klassifizierung und Regression hinaus auf die Erkennung von Anomalien und Ausreißern. Das Modell versteht komplexe Datenbeziehungen nativ und prognostiziert Lieferkettenrisiken, künftige Materialengpässe oder Zahlungsverzögerungen. Für zeitbasierte Vorhersagen in der Lieferkettenplanung steht zudem das spezialisierte Modell SAP-RPT-TS bereit.

Wie belastbar diese tabellarische KI arbeitet, demonstrierte SAP auf der Konferenz durch eine Kooperation mit Hewlett Packard Enterprise (HPE): Das KI-Modell SAP-RPT wurde auf dem HPE Spaceborne Computer-2 direkt an Bord der Internationalen Raumstation (ISS) installiert. Dort analysiert es Live-Sensordaten der ISS, um kritische Systemfehler im Orbit vorherzusagen und fehlende Datenwerte zu rekonstruieren, ohne dass Daten zur Erde gesendet werden müssen. Was im Weltall unter extremen Bedingungen funktioniert, soll auch in den weltweiten Wertschöpfungsketten auf der Erde für Ausfallsicherheit und Effizienz sorgen.

Fortschritte bei der Datenintegration

Flankiert wird die Datenoffensive durch Weiterentwicklungen in der SAP Business Data Cloud (SAP BDC). Ein neuer Ontology Manager hilft KI-Agenten zu begreifen, wie Informationen aus Finanzwesen, Vertrieb und Logistik logisch miteinander verknüpft sind.

Zudem baut SAP seine Partnerschaften im Datenbereich massiv aus: Neben der Integration von Databricks („SAP Databricks“) und Dremio ermöglicht die Anbindung des Spezialisten Reltio ein unternehmensweites Stammdatenmanagement. Auch die Kooperation mit Snowflake über SAP BDC Connect erlaubt einen direkten Zero-Copy-Datenzugriff, ohne dass sensible Datensätze dupliziert werden müssen.

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Physische KI und Souveränität: Der Sprung auf den Hallenboden

Eine weitere spektakuläre Vorstellungen in Berlin betraf den Schritt der KI aus der rein digitalen Serverwelt hinein in die physische Realität der Werkhallen. Unter dem Begriff „Physical AI“ verknüpft SAP seine Unternehmenslogik direkt mit autonomen Robotern, Warenlagersystemen und physischen Produktionsanlagen.

In enger Zusammenarbeit mit Intel und Robotik-Systemintegratoren wird die Brücke zwischen der klassischen Informationstechnik (IT) und der betrieblichen Operational Technology (OT) geschlagen. Ein intelligenter Industrieroboter empfängt dadurch nicht mehr nur starre Bewegungsbefehle, sondern versteht dank der direkten Anbindung an Joule den vollen geschäftlichen Kontext. Fehlt an einem Montageband ein kritisches Bauteil, kann eine autonome Transporteinheit den Engpass selbstständig priorisieren, das Material im Lager buchen und auf schnellstem Weg zur Fertigungslinie transportieren. Proof-of-Concepts bei Unternehmen wie Sartorius oder Bitzer belegen das Potenzial dieser Technologie.

die Erweiterung der eigenen Cloud-Infrastruktur im Rechenzentrum Walldorf und die strategische Partnerschaft mit der Deutschen Telekom im Projekt Industrial AI Cloud will die SAP sicherstellen, dass hochsensible Unternehmens- und Verwaltungsdaten unter Einhaltung europäischer Datenschutzstandards verarbeitet werden. Herzig warf in diesem Zusammenhang auch einen Blick auf künftige Technologieparadigmen: „Künstliche Intelligenz ist ein neues Rechenparadigma, das alles verändert. Aber es gibt bereits ein weiteres Rechenparadigma am Horizont: Quantum Computing. Wir konzentrieren uns darauf, Quantenalgorithmen für Geschäftsanwendungen zu entwickeln, damit Unternehmen die operative Effizienz auf Unternehmensebene voll ausschöpfen können.“

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Moderne Werkzeuge für die globale Entwicklergemeinde

Auch für die weltweite Entwicklerbasis gab es auf der TechEd richtungsweisende Nachrichten. Die Programmiersprache ABAP, seit Jahrzehnten das verlässliche Rückgrat von SAP-Anwendungen, erhält mit dem spezialisierten Modell SAP-ABAP-1 ein eigenes neuronales Fundament. Entwickler können damit modernen, sauberen ABAP-Cloud-Code noch schneller generieren und testen.

Gleichzeitig öffnet sich die SAP-Entwicklungswelt weiter für globale Industriestandards: Mit der Anbindung von ABAP Cloud an Visual Studio Code wird die Entwicklungsumgebung vereinheitlicht. Programmierer können nun in derselben Oberfläche arbeiten, in der sie auch mit SAP Fiori oder dem Cloud Application Programming Model (CAP) hantieren. Die Devtoberfest-Initiative im Vorfeld der Konferenz zeigte, wie begeistert die Community diese Neuerungen aufnimmt.

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Die SAP TechEd 2026 in Berlin hat damit verdeutlicht, dass die Ära des rein reaktiven ERP-Systems Geschichte ist. Durch eine Kombination aus langjährigem Branchenwissen, souveränen Dateninfrastrukturen und autonom handelnden KI-Agenten baut der Walldorfer Softwarekonzern das digitale Fundament für zukunftsfähige Unternehmen. Für Softwareentwickler und IT-Architekten bedeutet dies eine Aufwertung ihrer täglichen Arbeit: Sie wandeln sich von reinen Code-Schreibern zu den entscheidenden Gestaltern und Dirigenten autonomer Geschäftsprozesse. Ob ihre Arbeitsstelle angesichts der neuen Fähigkeiten der KI aber dauerhaft sicher ist, bleibt dahingestellt.

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