Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen beschleunigt sich in beispiellosem Tempo – und künstliche Intelligenz (KI) spielt bei diesem Wandel eine zentrale Rolle. Insbesondere generative KI (GenAI), die auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) basiert, eröffnet neue Möglichkeiten in der Dokumentenverarbeitung und Prozessautomatisierung innerhalb von SAP-Umgebungen. Doch so leistungsfähig diese Technologie auch sein mag: Ihre Wirksamkeit hängt von einem entscheidenden Faktor ab – der Qualität Ihrer Daten. Genauer gesagt: der Qualität Ihrer SAP-Stammdaten.

Von traditioneller KI zu generativer KI

In der Vergangenheit konzentrierte sich traditionelle KI im Dokumentenmanagement hauptsächlich auf die Automatisierung von Entscheidungen basierend auf explizit verfügbaren Daten. GenAI geht einen Schritt weiter: Sie versteht den Kontext, leitet fehlende Informationen ab und schlägt Entscheidungen vor – selbst wenn nicht alle Details vorhanden sind. Dies macht sie zu einem Wendepunkt für SAP-basierte Prozesse.

Nehmen wir zum Beispiel die Rechnungsverarbeitung. Eine konventionelle OCR-basierte KI extrahiert möglicherweise Text aus einer Rechnung. GenAI hingegen versteht den dahinterliegenden Prozess. Sie identifiziert, welche zusätzlichen Details in SAP für nachgelagerte Aufgaben erforderlich sind – selbst wenn sie nicht direkt auf dem Dokument sichtbar sind.

Kontextbewusstsein erfordert Datenbewusstsein

Für eine effektive Unterstützung bei der Rechnungsverarbeitung mit SAP werden auf Basis von GenAI bereits während des Dokumentenlesens folgende Informationen vorgeschlagen:

• Bestellart
• Interne Material- und Belegnummern
• Art des Wareneingangs (Waren vs. Dienstleistungen)
• Verknüpfung mit Leistungserfassungsblatt oder Wareneingang
• Kontierungsdetails (Kostenstelle, Sachkonto, Innenauftrag)
• Verantwortliche Genehmiger

Diese intelligenten Vorschläge reduzieren den manuellen Arbeitsaufwand für erfahrene Buchhaltungsteams – und fungieren als digitaler Mentor für neue Mitarbeiter, indem sie Expertenwissen direkt in den Prozess einbetten.

Aber woher weiß GenAI, was sie vorschlagen soll? Die Antwort liegt in Ihrer ERP-Historie – insbesondere in den Transaktionsdaten und, am wichtigsten, in Ihren SAP-Stammdaten.

Stammdaten: Die Grundlage intelligenter Prozesse

GenAI lernt aus Beispielen. Sie erkennt Muster, Korrelationen und kontextuelle Beziehungen. Dies funktioniert jedoch nur, wenn die zugrunde liegenden SAP-Stammdaten präzise, vollständig und konsistent sind. Schlechte Datenqualität führt zu fehlerhaften Vorschlägen, die wiederum kostspielige Korrekturen erfordern oder sogar zu Prozessfehlern führen können.

Wenn Sie GenAI ernsthaft nutzen möchten, müssen Sie mit einer grundsoliden Datenbasis beginnen. Das bedeutet:

• Konsistente Material- und Produktstammsätze
• Aktuelle Lieferanten- und Kundenstammdaten
• Ordnungsgemäße Pflege von Kontierungsobjekten
• Klare und durchsetzbare Workflows und Rollendefinitionen in SAP

Selbst das fortschrittlichste GenAI-Modell kann keine intelligenten Vorschläge machen, wenn die Daten, auf die es sich stützt, fehlerhaft oder schlimmer noch irreführend sind.

Prozesswissen und Datenqualität müssen Hand in Hand gehen

Neben hochwertigen Daten ist Domänenexpertise entscheidend. GenAI kann nur dann einen sinnvollen Wert liefern, wenn sie versteht, wie die Informationen zu interpretieren sind, die sie sieht. Dies erfordert tiefgreifendes SAP-Wissen und ein solides Verständnis der Geschäftslogik – sowohl während der Lösungsentwicklung als auch während der gesamten Implementierung.

Fazit: Stammdatenqualität ist geschäftskritisch geworden

Stammdaten waren schon immer wichtig – aber in der heutigen KI-gesteuerten Geschäftslandschaft sind sie geschäftskritisch geworden. Wie SAP-CEO Christian Klein auf der SAPPHIRE im Mai betonte: Daten, Anwendungen und KI bilden zusammen das „Schwungrad“, das das digitale Unternehmen der Zukunft antreiben wird.

Unser Rat: Investieren Sie in Ihre Datenqualität. Denn nur mit sauberen, strukturierten und konsistenten SAP-Stammdaten kann GenAI ihr volles Potenzial entfalten – und dazu beitragen, die Digitalisierung in eine echte Geschäftstransformation zu verwandeln.