KI im SAP-Consulting: Sind SAP-Consultants jetzt überflüssig?

Im Februar 2023 haben wir in einer internen Analyse untersucht, was KI im SAP-Consulting leisten kann – damals am Beispiel von ChatGPT. Einen Teil der Erkenntnisse haben wir anschließend im Blogbeitrag „ChatGPT vs. SAP-Consultant: Werden SAP-Beratungen durch Künstliche Intelligenz überflüssig?“ veröffentlicht.

Zugegeben: Aus heutiger Sicht wirkt der damalige Beitrag angesichts der rasanten Entwicklung generativer KI bereits deutlich überholt.

Unser damaliges Fazit zeigte, dass KI durchaus hilfreich sein kann, um sich in neue Themenfelder einzuarbeiten, weist beim spezifischen SAP-Wissen aber noch deutliche Defizite auf. Eine Erkenntnis gilt allerdings weiterhin: KI-generierte Ergebnisse müssen stets kritisch geprüft werden.  

Warum KI-Ergebnisse weiterhin kritisch hinterfragt werden müssen

Nicht nur die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle selbst ist gestiegen, sondern auch das Tooling rund um diese Modelle hat sich erheblich weiterentwickelt. KI-Systeme arbeiten mittlerweile zunehmend agentisch. Falsche Antworten (Halluzinationen) lassen sich durch Entwicklungen wie Retrieval-Augmented-Generation (RAG) in Verbindung mit intelligenten Websuchen sowie durch neue Standards wie das Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) und spezialisierte Skills immer weiter reduzieren.

Um nun die Ergebnisse der KI beurteilen zu können, benötigen Menschen deutlich mehr Fachwissen. Halluzinationen klingen inzwischen oft so überzeugend und wirken unter den jeweiligen Rahmenbedingungen so schlüssig, dass KI-generierte Fehler deutlich später erkannt werden. Dadurch entsteht das Risiko, dass darauf basierende Annahmen beispielsweise bei der Planung von Projekten zunächst plausibel erscheinen, sich im Nachhinein jedoch als falsch und unrealistisch erweisen.

Ein Beispiel aus einer Ausschreibung

In der Praxis haben wir bereits Ausschreibungen geprüft, bei denen deutliche Indizien für den Einsatz generativer KI vorlagen. In einem Fall beruhte die Planung auf der Annahme, bestimmte Customizing-Einstellungen in einem SAP-Modul seien nicht relevant. Entsprechend wurden hierfür keine Aufwände einkalkuliert. Unsere Experten mussten diese Annahme korrigieren. Dadurch veränderte sich auch der angenommene Projektumfang.

Was wir heute anders sehen: Was KI im SAP-Consulting heute verändert

Insbesondere Positionen ohne tiefes Fachwissen und mit repetitiven Aufgaben sind auch in der SAP-Beratung bedroht. Entscheidend ist eine höhere Produktivität durch den korrekten Einsatz von KI. Was nicht ausreicht: Aufgaben mit KI per Copy-and-paste zu erledigen.

Beispiel: das moderne Project Management Office (PMO)

Moderne PMOs schreiben nicht mehr einfach Notizen mit, sondern lassen Meetings mit KI transkribieren. Sie setzen Meetings bereits so auf, dass die entsprechenden KI-Funktionen  von Anfang an mitlaufen und beispielsweise die richtige Sprache eingestellt ist. Das entstandene Protokoll wird über einen Workflow strukturiert abgelegt und anschließend kritisch geprüft. Im Meeting übernimmt ein PMO zunehmend die Rolle eines Moderators. Auch die Ermittlung passender Termine und verfügbarer Zeitfenster lässt sich mithilfe von KI unterstützen. Das Onboarding erfolgt ebenfalls nicht mehr manuell. Welcome-Mails, Berechtigungen, Terminweiterleitungen und weitere Onboarding-Aufgaben werden durch automatisierte Workflows umgesetzt.

Zweifellos wird für bestimmte Aufgaben durch den korrekten Einsatz von KI weniger personeller Aufwand benötigt. Die PMOs, die weiterhin benötigt werden, können durch die Unterstützung von KI jedoch ein größeres Aufgabenvolumen bewältigen und tragen entsprechend mehr Verantwortung. Die Komplexität eines modernen PMO darf dabei nicht unterschätzt werden: Durch die Kenntnis von verschiedenen KI- und Automatisierungstools wird die Arbeit auch technisch anspruchsvoller. Wenn beispielsweise ein Workflow abbricht, muss ein PMO den Fehler selbst beheben können.

Auch die Kunden werden leistungsfähiger

Ein weiterer Aspekt, der nicht unterschätzt werden darf: Kunden nutzen selbst KI und Automatisierung. Kunden, die KI geschickt einsetzen, können typische Aufgaben von (Senior) SAP-Consultants größtenteils selbst umsetzen. Externe Unterstützung benötigen sie dann möglicherweise nur noch punktuell, dafür aber auf einem sehr hohen fachlichen Niveau.

SAP-Beratungen, die nicht über eine breite Basis an Experten verfügen und kein kontinuierliches AI-Enablement für ihre Mitarbeitenden betreiben, geraten im Markt immer mehr ins Hintertreffen. Bei adesso machen wir die Effizienzgewinne durch KI für unsere Kunden transparent und teilen sie mit ihnen. Dasselbe beobachten wir auch im Markt.

Neuer Praxistest: 17 SAP-Expertenfragen, vier KI-Systeme

Für unseren neuen Test haben wir vier unterschiedliche KI-Systemkonfigurationen eingesetzt:

• Google Gemini: Gemini 3.6 Thinking mit aktivierter Websuche
• SAP Joule for Consultants: J4C
• Anthropic Claude: Claude Opus 5 – High mit aktivierter Websuche, einem adesso Skill „SAP PSM Consultant“ und einem aktiven MCP-Zugang zur SAP-Help-Suche
• adessoGPT: OpenAI GPT 5.6 Sol Thinking ohne Websuche, aber mit Anbindung an Microsoft Graph und das Intranet

Die 17 Fragen stammten aus dem Bereich SAP Public Sector Management (PSM). Im Vergleich zum Test von 2023 haben wir im neuen Versuch nicht nur deutlich mehr Fragen verwendet, sondern die Fragestellungen waren deutlich komplexer und bewegten sich auf SAP-Expertenniveau. Anders als 2023 haben wir nicht jede Frage in einem separaten Prompt gestellt. Stattdessen stellten wir alle 17 Fragen gemeinsam in einem Prompt.

Das Spektrum der Fragen reichte dabei von generellen Fragen, die sich direkt durch die Suche in bekannten SAP-Dokumentationen beantworten lassen, bis hin zu Fragen, die ein Verständnis der SAP-Komponente benötigen (z.B. Frage 2 / Verwendung von Finanzvorgängen).

Die Ergebnisse im Überblick

Je nach Konfiguration wurden acht beziehungsweise zwölf Fragen richtig beantwortet:

Was die Ergebnisse zeigen

Google Gemini und SAP Joule for Consultants beantworteten jeweils acht von 17 Fragen korrekt. Das ist besonders bemerkenswert, denn SAP hebt bei J4C ausdrücklich hervor, dass die Lösung auf SAP-Know-how aufsetzt. Google Gemini hingegen ist ein allgemein ausgerichtetes KI-Modell, das aber zumindest in diesem Test dieselbe Leistungsfähigkeit unter Beweis stellte.

Die Kosten für SAP J4C hängen von den verhandelten Preisen pro AI Unit ab. Standardmäßig werden 35 AI Units pro Monat und User fällig – nach den für diesen Vergleich zugrunde gelegten Konditionen entspricht das 245 € monatlich. Für Google Gemini fallen je nach Lizenz- und Nutzungsmodell deutlich geringere Kosten an.

Claude und adessoGPT erzielten mit jeweils zwölf richtigen Antworten die besten Ergebnisse.

Für adessoGPT entstanden bei diesem Test nach unserer internen Berechnung Kosten von rund 2 € für alle Fragen zusammen. Ein alternatives, von adesso betriebenes Modell haben wir nicht getestet. Ob das alternative Modell ebenfalls zwölf von 17 Fragen richtig beantwortet hätte, ist offen. Auch mit dieser Variante wäre der Zugriff auf interne Informationsquellen möglich gewesen.

Anthropic Claude verursachte in der getesteten Konfiguration monatliche Kosten von 50 € pro User. In weiteren Untersuchungen könnten wir prüfen, wie sich die Deaktivierung des MCP-Zugangs, des Skills oder eine Variation des verwendeten Modells auf die Ergebnisse auswirken.

Insgesamt ist festzuhalten, dass alle getesteten Systeme beeindruckendes Wissen im Bereich SAP PSM zeigten. Überraschend war insbesondere, dass SAP J4C in diesem Test nicht besser, sondern teilweise sogar schlechter abschnitt als andere KIs. Zudem scheint der gewählte Preispunkt für SAP J4C im Vergleich zur Leistungsfähigkeit zu hoch.

Allerdings müssen wir die Schlussfolgerung im Lichte der gesetzten Rahmenbedingungen betrachten. Der Test betrachtete das klar abgegrenzte Fachgebiet SAP PSM und es handelt sich um eine Momentaufnahme.

Wie adesso business consulting KI und Automatisierung einsetzt

Der verantwortungsvolle Umgang mit KI ist bei adesso organisatorisch fest verankert. Dazu gehören insbesondere die Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen, die Verwendung von souveränen KI-Modellen oder der transparente Umgang mit Produktivitätsgewinne und deren Teilung mit unseren Kunden.

Die konsequente Nutzung von Optimierungspotentialen haben wir in unsere Projektmanagementmethodik eingearbeitet. Dabei betrachten wir nicht nur KI- und Automatisierungslösungen aus der SAP-Welt für Kunden, sondern prüfen auch, welche Non-SAP-KI-Tools Kunden bereits einsetzen und wie sie diese über MCP oder A2A mit SAP verbinden können. Einen ausführlicheren Einblick in diesen Ansatz bietet der Beitrag „KI & Automatisierung in SAP-Transformationsprojekten“ .

Fazit

Unsere Erkenntnisse aus dem Jahr 2023 müssen wir zum Teil revidieren. Denn SAP-Beratungen, die nicht erheblich in das initiale und vor allem kontinuierliche AI-Enablement Ihrer Mitarbeitenden investieren, laufen Gefahr, auf das Abstellgleis zu geraten.

KI-Modelle sind deutlich leistungsfähiger geworden und die Qualität der Antworten in Bezug auf SAP-Expertenwissen ist beeindruckend. Verantwortlich dafür sind nicht nur die Modelle selbst, sondern auch die sie umgebenden Werkzeuge: RAG, Websuchen, MCP, A2A und Skills sind hier wohl die prominentesten Beispiele.

Zwar ist die Gefahr vor offensichtlich falschen Ergebnissen aus unserer Sicht deutlich gesunken. Allerdings treten Fehler weiterhin auf und können schwerer wiegen: Sie wirken oft plausibel und fallen erst deutlich später auf.

Gemini und SAP J4C beantworteten jeweils acht von 17 Fragen korrekt, Claude und die getestete adessoGPT-Konfiguration jeweils zwölf. Damit lagen Claude und adessoGPT bei der Trefferzahl vorn und sind in unserem Test die überzeugendsten Konfigurationen. Das Ergebnis ist allerdings eine Momentaufnahme und kann sich schnell verändern. Kunden sollten daher prüfen, welche Möglichkeiten ihre bereits vorhandenen Tools bieten und ob für einen Anwendungsfall tatsächlich zusätzliche KI-Lizenzen erforderlich sind.

Gegenüber 2023 hat sich noch etwas grundlegend verändert: Durch die agentischen Funktionen von KI-Tools und die Möglichkeit, diese direkt an SAP-Systeme anzubinden, können heute Customizing-Analysen, Programmieraufgaben und weitere Tätigkeiten direkt in Verbindung mit den produktiven SAP-Systemen durchgeführt werden.

SAP-Consultants werden damit nicht grundsätzlich überflüssig. Jedoch verändern sich ihre Aufgaben, Rollenprofile und die Anforderungen an ihre fachlichen und technischen Fähigkeiten grundlegend.