Anwendungsfälle
AI im Prozess – strukturiert nach Bereich. Filtern Sie nach Ihrem Schwerpunkt.
AI Document Operations
Ausgangssituation
Große Mengen an Dokumenten (Rechnungen, Verträge, Bestellungen) werden manuell erfasst, geprüft und in Vorsysteme übernommen.
Lösungsprinzip
AI klassifiziert eingehende Dokumente, extrahiert relevante Daten, validiert sie gegen Geschäftsregeln und übergibt Ergebnisse an SAP oder Workflow-Systeme.
Beteiligte Systeme
SAP S/4HANA, DMS, E-Mail, Workflow-Plattformen
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Rolle von AI
Klassifikation, Datenextraktion und Plausibilitätsprüfung
Menschliche Kontrolle
Freigabe und Korrektur durch Fachanwender vor Übergabe in Produktivsysteme
Möglicher Nutzen
Kürzere Durchlaufzeiten, weniger manuelle Erfassung, transparente Dokumentenprozesse
AI Project Intelligence
Ausgangssituation
Projekt- und Portfoliodaten liegen verteilt in Tools, Tabellen und Berichten vor. Statuskonsolidierung und Risikenerkennung kosten Zeit.
Lösungsprinzip
AI konsolidiert Projektstatus aus verschiedenen Quellen, erkennt Risiken und Abhängigkeiten und bereitet Managementberichte vor.
Beteiligte Systeme
Projektmanagement-Tools, Microsoft 365, Berichtssysteme
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Rolle von AI
Zusammenfassung, Risikenerkennung und Report-Vorbereitung
Menschliche Kontrolle
Review und Freigabe der Berichte durch Projektverantwortliche
Möglicher Nutzen
Schnellere, fundiertere Entscheidungen und transparentere Portfoliosteuerung
SAP-Integrated AI Processes
Ausgangssituation
AI-Anwendungen sollen SAP-Daten lesen und schreiben, aber eine stabile, wartbare Integration fehlt.
Lösungsprinzip
AI-Anwendungen werden über saubere Schnittstellen (OData, REST, BTP) mit SAP verbunden – Clean-Core-orientiert und betriebsstabil.
Beteiligte Systeme
SAP S/4HANA, SAP BTP, Integration Suite, APIs
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Rolle von AI
Datenanreicherung, Validierung und Automatisierung im SAP-Prozess
Menschliche Kontrolle
Fachanwender prüfen AI-Vorschläge vor Buchung oder Freigabe in SAP
Möglicher Nutzen
Stabile, nachvollziehbare Integration ohne Wartungsrisiko
AI-Enabled Field Operations
Ausgangssituation
Außendienst und operative Teams erfassen Daten papiergestützt oder in isolierten Apps ohne Anbindung an Auftragssysteme.
Lösungsprinzip
Eine Mobile-App mit AI-gestützter Foto- und Dokumentenanalyse und direkter Anbindung an SAP-Aufträge und Folgeprozesse.
Beteiligte Systeme
SAP-Auftragswesen, Mobile-App, Microsoft 365
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Rolle von AI
Bild- und Dokumentenanalyse sowie Vorschläge für Folgeprozesse
Menschliche Kontrolle
Prüfung und Bestätigung der Vorschläge durch Mitarbeiter vor Übergabe
Möglicher Nutzen
Weniger Nacharbeit, schnellere Erfassung und direkte Anschlussprozesse in SAP
AI for Business Operations
Ausgangssituation
Operative Abläufe zwischen Systemen, E-Mail und Excel sind manuell, fehleranfällig und schwer nachvollziehbar.
Lösungsprinzip
AI-gestützte Workflow-Automatisierung verbindet Systeme, Daten und Fachanwender in durchgängigen Prozessen mit Human-in-the-loop.
Beteiligte Systeme
Workflow-Plattformen, SAP, Microsoft 365, E-Mail
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Rolle von AI
Prozessautomatisierung, Datenvalidierung und Vorschlagserstellung
Menschliche Kontrolle
Freigabe durch Fachanwender an kritischen Prozessschritten
Möglicher Nutzen
Weniger manuelle Arbeit, transparente Prozesse, kürzere Durchlaufzeiten
AI Knowledge Assistants
Ausgangssituation
Unternehmenswissen liegt unstrukturiert verteilt in Dokumenten, Intranets und E-Mails vor und ist schwer zugänglich.
Lösungsprinzip
Sicherer RAG-basierter Wissensassistent, der unternehmensspezifische Inhalte durchsuchbar macht und kontextbezogene Antworten liefert.
Beteiligte Systeme
DMS, Intranet, Microsoft 365, Vektor-Datenbank
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Rolle von AI
Wissensabruf, Zusammenfassung und kontextbezogene Antworten
Menschliche Kontrolle
Quellenangabe und Nachvollziehbarkeit, Freigabe durch Fachanwender bei kritischen Inhalten
Möglicher Nutzen
Schnellerer Wissenszugriff, weniger Suchaufwand, konsistente Antworten
AI-Enhanced Reporting
Ausgangssituation
Management- und Fachberichte werden manuell aus verteilten Datenquellen zusammengestellt und sind oft veraltet.
Lösungsprinzip
AI konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen, erstellt Berichte automatisiert und ermöglicht Nachfrage-Analysen in natürlicher Sprache.
Beteiligte Systeme
BI-Tools, SAP, Datenbanken, Microsoft 365
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Rolle von AI
Datenkonsolidierung, Report-Erstellung und Ad-hoc-Analyse
Menschliche Kontrolle
Review und Freigabe der Berichte durch Fachverantwortliche
Möglicher Nutzen
Aktuellere Berichte, weniger manueller Aufwand, schnellere Entscheidungsgrundlage