KI braucht Kontext: Warum die SAP-Stammdatenqualität essenziell ist für den erfolgreichen KI-Einsatz

01.08.2025

Themen: KI und Machine Learning | SAP

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen schreitet rasant voran – und mit ihr die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI). Insbesondere Generative KI (GenAI), basierend auf großen Sprachmodellen (Large Language Models=LLMs), eröffnet neue Möglichkeiten in der Dokumentenverarbeitung und Prozessautomatisierung in SAP. Doch so leistungsfähig diese Technologie auch ist: Ihre Qualität steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Genauer gesagt: mit der Qualität der Stammdaten in SAP.

Von klassischer KI zur Generativen künstlichen Intelligenz

Bisher lag im Bereich Dokumentenmanagement der Fokus von KI vor allem auf der automatisierten Entscheidungsfindung – basierend auf den explizit vorhandenen Informationen. GenAI hingegen geht einen Schritt weiter: Sie versteht Kontext, leitet daraus neue Informationen ab und kann Entscheidungen vorschlagen, selbst wenn nicht alle Informationen explizit vorliegen. Das macht sie besonders leistungsfähig.

Ein gutes Beispiel ist die automatisierte Rechnungsverarbeitung: Eine klassische OCR-KI liest die Inhalte einer Rechnung aus. GenAI hingegen erkennt darüber hinaus, welche Zusatzinformationen für den weiteren Verarbeitungsprozess in SAP nötig sind – selbst wenn diese nicht explizit auf dem Beleg stehen.

Kontextverständnis braucht Datenwissen

Für eine effektive Unterstützung bei der Rechnungsverarbeitung werden bereits während der Beleglesung auf Basis von GenAI folgende Informationen vorgeschlagen:

• Bestelltyp
• Interne Material- und Dokumentennummern
• Wareneingangstyp (Ware vs. Dienstleistung)
• Verknüpfung mit Leistungserfassungsblatt oder Wareneingang
• Kontierungsinformationen (Kostenstelle, Sachkonto, Innenauftrag)
• Zuständige Prüfende

Diese Art von Vorschlägen entlastet insbesondere die Buchhaltung – erfahrene Mitarbeitende sparen Klicks, neue Beschäftigte erhalten eine Art „digitalen Mentor“ mit eingebautem Expertenwissen.

Aber woher weiß die KI das alles? Die Antwort lautet: aus den historischen ERP-Belegen, den Bewegungsdaten – und vor allem den SAP-Stammdaten.

Stammdaten als Fundament für intelligente Prozesse

GenAI lernt aus Beispielen. Sie erkennt Muster, Beziehungen und typische Kontexte. Doch das funktioniert nur, wenn die zugrunde liegenden Stammdaten korrekt, vollständig und konsistent sind. Fehlerhafte Daten führen zu fehlerhaften Vorschlägen – und damit zu erhöhtem Korrekturaufwand oder sogar Prozessabbrüchen.

Wer KI also ernsthaft nutzen möchte, muss zuerst sicherstellen, dass die Datenbasis stimmt. Dies umfasst:

• Konsistente Artikel- und Materialstämme
• Aktuelle Lieferanten- und Kundeninformationen
• Pflege der Kontierungsobjekte
• Eindeutige Workflows und Rollenmodelle in SAP

Ohne diese Basis kann auch die beste KI keine intelligenten, passenden Vorschläge machen – sondern (schlimmer noch) sie macht falsche.

Prozesswissen und Datenqualität gehen Hand in Hand

Neben der Datenbasis braucht es auch Prozess-Know-how, um die richtigen Daten zu interpretieren. Denn selbst mit Zugang zu den besten Informationen kann GenAI nur dann nützlich sein, wenn sie diese im richtigen Kontext versteht. Hier sind SAP-Expertise und ein tiefes Verständnis der Geschäftslogik gefragt – sowohl bei der Entwicklung als auch bei der Einführung von KI-gestützten Lösungen.

Fazit: Datenqualität ist heute noch wichtiger denn je

Die Qualität der Stammdaten war schon immer wichtig. Doch mit der wachsenden Rolle von KI in der Automatisierung und Entscheidungsunterstützung ist sie heute geschäftskritisch. SAP-CEO Christian Klein hat es im Mai auf der SAPPHIRE deutlich gemacht: Daten, Apps und KI bilden gemeinsam das „Flywheel“ – das Schwungrad für die digitale Geschäftswelt der Zukunft.

Deshalb unser Appell: Investieren Sie in Ihre Datenqualität. Denn nur so entfaltet GenAI ihr volles Potenzial – und macht aus Digitalisierung echte Transformation.