Technologiestand heute: KI-Funktionalität ist da – Nutzung noch begrenzt
Jürgen Bauer (Head of Customer Advisory BI & Planning Germany bei SAP) betonte, dass SAP unter dem Leitgedanken „Infuse Trusted AI“ daran arbeite, KI-Funktionalitäten sicher und transparent in Workflows einzubetten. Ziel sei es, nicht nur einzelne smarte Features bereitzustellen, sondern mission-kritische Analysen durch KI zu stärken. Mit SAP Joule und dem Sprachinterface Just Ask würden bereits heute innovative Zugänge zu Daten und Analysen ermöglicht.
Das Thema eines Zugangs zu Daten wurde auch von Bastian Könings (Senior Professional Services Director bei Strategy) aufgegriffen: Wenn jede Fachabteilung eigene Dashboards erstellt, droht Dateninkonsistenz. Strategy begegnet dem mit einer semantischen Schicht, die eine einheitliche Dateninterpretation ohne SQL-Kenntnisse ermöglicht. Grundsätzlich sei die Technologie zudem bereit für KI – etwa in Form von HyperIntelligence-Funktionen, KI-gestützten Dashboards und dem hauseigenen Assistenten Auto Bot. Der Trend gehe dabei klar in Richtung Self-Service.
Christian Paul (Specialist Oracle EPM Germany) sieht Oracles Kunden aktuell in einer Übergangsphase: Viele Unternehmen beginnen jetzt vermehrt damit, die eingebetteten KI-Funktionalitäten in ihren EPM-Tools produktiv zu nutzen und in ihre tägliche Arbeit einfließen zu lassen. Viele prozessual integrierte Features wie multivariate Prognosen oder KI-gestützte Anomalieerkennungen in den Daten seien einsatzbereit – dies sei die Basis, um am Ende KI zum Anwender zu bringen und nicht andersherum.
Rückblick auf die letzten Monate: Was hat sich getan?
Die am meisten genutzte BI-Funktion in SAP ist weiterhin der Excel-Export. (Jürgen Bauer)
Mit Blick auf die Entwicklung der letzten neun Monate nannten die Panelisten unterschiedliche Highlights:
- Könings (Strategy) hob die zunehmende Nachfrage nach Self-Service hervor – verbunden mit dem Ziel, Fachbereiche zu befähigen, ohne Abhängigkeit von IT eigene Auswertungen zu erstellen. Die Herausforderung liege darin, diesen Anspruch mit Governance- und Qualitätsanforderungen in Einklang zu bringen.
- Bauer (SAP) verwies auf die Ergebnisse einer DSAG-Umfrage, laut der die am meisten genutzte BI-Funktion in SAP weiterhin der Excel-Export sei – meist zum Zweck des „Data Dumpings“ und der Weiterverarbeitung in anderen Tools. Das zeige: Der Bedarf nach intelligenter Unterstützung bestehe – allerdings müsse es auch mit den bestehenden Prozessen integrierbar sein.
- Paul (Oracle) berichtete, dass viele Unternehmen aktuell an der internen Entwicklung konkreter KI-Use-Cases arbeiten – oft jenseits des Rampenlichts. Besonders spannend sei die Agenten-Thematik wie die von Oracle angekündigten „AI Agents“, bei der KI nicht mehr nur assistiert, sondern aktiv als Teammitglied Prozesse steuert – auch wenn der breite Einsatz solcher Lösungen noch in der nahen Zukunft liege.
Hinderungsgründe: Vertrauen, Datenbasis und Kultur
Warum sind viele KI-Funktionen zwar vorhanden, aber noch nicht etabliert? Das Panel identifizierte mehrere Gründe:
- Fehlendes Vertrauen in die Ergebnisse: Manche Controller bevorzugen weiterhin eher manuelle Prozesse, weil sie besser nachvollziehbar sind.
- Kulturelle Vorbehalte: Nicht jede Organisation ist sofort bereit, Verantwortung an automatisierte Systeme abzugeben. Über Tests sammeln Organisationen Erfahrung.
- Datenintegration: Ohne durchgängige, semantisch angereicherte Datenstrukturen bleiben viele KI-Funktionen stumpf.
- Fragmentierung: Wenn jedes System seine eigene Logik hat, fehlt die gemeinsame „Sprache“, um KI skalierbar zu nutzen und bspw. zu zeigen welche Inputdaten fehlerbehaftet sind.
Blick in die Zukunft: Was wird 2026 selbstverständlich sein?
Zum Abschluss warf das Panel einen Blick voraus: Was wird in einem Jahr bereits zum BI-Alltag gehören? Dazu gab es einige Ideen:
- Self-Service-Dashboards, automatisch erstellt durch KI auf Zuruf – ohne Code, ohne tiefes Modellwissen.
- KI als Assistent, nicht als Ersatz – Unterstützung bei Interpretation, Anomalieerkennung, Priorisierung von Informationen.
- Smarte Interfaces: Die Integration von Chatbots in Reports, auch für C-Level-Anwender, könnte zum Standard werden.
- Neue Interaktionen: Die Vision reicht bis zu Wearables und Brillen, über die Nutzende Informationen erhalten, bevor sie danach suchen – eine neue Form von proaktivem Reporting.
Einigkeit herrschte darüber, dass KI künftig noch viel stärker im Hintergrund mitwirken wird – durch Automatisierung und Personalisierung. Aber: Die menschliche Bewertung, das betriebswirtschaftliche Verständnis und die Kommunikationsfähigkeit bleiben zentral.
Fazit:
KI im Reporting ist kein ferner Zukunftstraum – aber sie ist auch noch kein Selbstläufer. Technisch sind viele Lösungen vorhanden, doch ihr Erfolg hängt von Datenqualität, Governance und Akzeptanz ab. Die nächste Entwicklungsstufe liegt nicht nur in neuen Features, sondern in einem echten Wandel der Zusammenarbeit zwischen Mensch, Maschine und Organisation.
