Bei der jüngsten AI-Tour von SAP in Korea wurde Joule bei der Analyse der Rentabilität in der Fertigung auf Herz und Nieren geprüft. Der Copilot führte einen Margenrückgang innerhalb von Sekunden auf eine bestimmte Beschaffungsentscheidung zurück und griff dabei ohne manuelle Abfragen auf Daten aus verschiedenen Kostenstellen und Lieferantenverträgen zu. Für Unternehmen, die saubere S/4HANA-Umgebungen mit standardisierten Stammdaten betreiben, ist dies wirklich nützlich. Für Unternehmen, die diese Vorarbeit noch nicht geleistet haben, zeigt dies, worauf sie derzeit noch keinen Zugriff haben.
Einen Großteil unserer Gespräche im Rahmen unserer SAP-Beratung widmen wir genau dieser Lücke. Kunden möchten Mitarbeiter für KI-gestützte Abläufe einstellen, doch ihre ERP-Umgebungen sind noch nicht darauf vorbereitet, diese zu unterstützen. Daten liegen in Silos vor, die Kostenhierarchien unterscheiden sich von Werk zu Werk, und die Beschaffungsbelege weisen veraltete Formatierungen auf, die Joule nicht einwandfrei auswerten kann. Die KI-Fähigkeiten sind vorhanden. Die Grundlagen fehlen jedoch oft.
Ein Kunde aus der Fertigungsindustrie in Bayern hat uns kürzlich um einen S/4HANA-Finanzleiter gebeten, der auch die Verantwortung für die Roadmap zur Datenstandardisierung übernehmen könnte. Die Begründung war einfach: Das Unternehmen wollte innerhalb von 18 Monaten Analysen im Joule-Stil einführen, was mit der aktuellen Datenarchitektur jedoch nicht möglich war. Solche Anforderungen sind bei unseren Suchaufträgen mittlerweile an der Tagesordnung.
Bei Bewerbern im Bereich SAP-Finanzen und Lieferkette fragen Unternehmen zunehmend, ob Sie die Datenbereinigung geleitet haben, die der Einführung von KI vorausgeht. Kenntnisse im Bereich Konfiguration sorgen dafür, dass Sie in die Vorauswahl kommen. Wenn Sie nachweislich die Verantwortung für die Stammdatenverwaltung über mehrere Werke hinweg übernommen haben, schaffen Sie es in die engere Auswahl.
Die Demonstration aus Korea hat gezeigt, was möglich ist, wenn die Voraussetzungen gegeben sind. Die schwierigere Frage ist, wie viele Unternehmen die wenig glamouröse Standardisierungsarbeit leisten werden, um dieses Ziel zu erreichen.
Angeregt durch Berichte von ERP heute.