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Wenn AI handelt, wird Autonomie zur Managementfrage
Was SAP Autonomous Enterprise für Unternehmen verändert und welche Entscheidungen jetzt auf die C-Level-Agenda gehören
Mit SAP Autonomous Enterprise wird aus einem Technologiethema eine Frage der Unternehmenssteuerung. Denn sobald AI Agenten Aufgaben in Geschäftsprozessen übernehmen, Entscheidungen vorbereiten und Aktionen auslösen, müssen Unternehmen neu definieren, wo Autonomie sinnvoll ist – und wo klare Grenzen, Verantwortlichkeiten und menschliche Kontrolle notwendig bleiben.
Damit rückt eine neue Frage auf die C-Level-Agenda: Welche Arbeit kann sinnvoll an AI delegiert werden – und welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit das sicher, wirtschaftlich und skalierbar funktioniert?
Im Gespräch mit unseren Partnern Jana Moser und Dr. Sven Pfeuffer geht es darum, was dieser Wandel konkret für Unternehmen bedeutet, wo sinnvolle Einstiegspunkte liegen und warum Business Value, Architektur, Governance und Commercials von Anfang an gemeinsam betrachtet werden sollten.
SAP Autonomous Enterprise kurz erklärt
SAP Autonomous Enterprise ist SAPs Zielbild für eine stärker agentisch gesteuerte Unternehmenssoftware: AI Agenten übernehmen definierte Aufgaben in Geschäftsprozessen, greifen auf Daten und Systeme zu und führen Aktionen innerhalb klarer Regeln und Freigaben aus. Damit verschiebt sich SAP Business AI von Assistenz hin zu kontrollierter Ausführung.
Experteninterview mit Jana Moser und Sven Pfeuffer
Was bedeutet SAP Autonomous Enterprise konkret für Unternehmen?
Sven Pfeuffer:
Technologisch bewegen wir uns von Assistenz zu Ausführung. Bisher unterstützt AI vor allem den Menschen: Sie liefert Informationen, beantwortet Fragen, erstellt Empfehlungen oder bereitet Entscheidungen vor. Mit Autonomous Enterprise geht SAP einen Schritt weiter. AI Agenten können innerhalb definierter Grenzen Aufgaben planen, auf Daten und Systeme zugreifen und konkrete Prozessschritte ausführen. Damit sprechen wir nicht mehr nur über einen leistungsfähigeren Copiloten, sondern über eine neue Rolle von AI in Geschäftsprozessen.
Jana Moser:
Und genau darin liegt aus Unternehmenssicht der entscheidende Unterschied. Bisher bleibt der Mensch im Wesentlichen derjenige, der einen Prozess steuert und ausführt – AI unterstützt ihn dabei. Künftig kann ein Teil dieser Arbeit tatsächlich an digitale Akteure delegiert werden. Menschen geben Ziele, Regeln und Grenzen vor und übernehmen dort, wo Urteilskraft, Freigaben oder Ausnahmen gefragt sind. Damit verändert sich die Managementfrage: Es geht nicht mehr nur darum, wie AI Mitarbeitende unterstützen kann, sondern welche Arbeit ein Unternehmen überhaupt an AI delegieren will – und welche Verantwortung beim Menschen bleiben muss.
SAP Autonomous Enterprise steht damit weniger für ein einzelnes neues Produkt als für ein verändertes Zusammenspiel von Menschen, AI Agenten, Prozessen und Systemen. Genau dieses Zusammenspiel macht das Thema für Unternehmen strategisch relevant.
Warum ist Autonomous Enterprise ein C-Level-Thema und nicht nur eine Frage für die IT?
Jana Moser:
Weil sich die entscheidenden Fragen nicht innerhalb einer einzelnen Funktion beantworten lassen. Der COO schaut auf Prozesse und darauf, welche Entscheidungen automatisiert werden können. Der CFO auf Business Value und Kosten. Der CIO auf Architektur, Integration und Security. Und für den CHRO stellt sich die Frage, wie sich Rollen und Zusammenarbeit verändern. Diese Fragen und Entscheidungen hängen unmittelbar zusammen und brauchen deshalb ein gemeinsames Zielbild.
Sven Pfeuffer:
Ja, genau. Denn ein technisch attraktiver Use Case reicht nicht aus. Wenn Daten, Berechtigungen, Architektur oder Governance nicht geklärt sind, kann auch der attraktivste Use Case nicht sinnvoll skalieren. Umgekehrt hilft auch eine technisch saubere Lösung wenig, wenn der Business Value nicht nachvollziehbar ist oder die laufenden Kosten nicht transparent sind. Autonomous Enterprise wird deshalb dort zur Managementaufgabe, wo technische Machbarkeit, wirtschaftlicher Nutzen und verantwortbare Autonomie zusammenkommen müssen.
Genau deshalb gehören aus unserer Sicht vier Dimensionen auf eine gemeinsame Managementagenda, nämlich Business Value, Architecture, Governance und Commercials.
Sven, was genau steht hinter diesen vier Dimensionen?
Bei Business Value geht es um messbaren Prozessnutzen, bei Architecture um die technischen Voraussetzungen für sichere Ausführung. Governance klärt, was ein Agent darf und wer verantwortlich bleibt. Und Commercials beantworten die Frage, was Nutzung und Skalierung tatsächlich kosten.
Entscheidend ist: Ein guter Use Case muss wertstiftend, technisch umsetzbar, kontrollierbar und wirtschaftlich sinnvoll sein.
Wo sollten Unternehmen mit AI Agenten anfangen?
Jana Moser:
Beim Business Problem – nicht bei der Technologie. Die entscheidende Frage lautet: „Welches Ergebnis wollen wir verbessern?“ Das kann eine kürzere Durchlaufzeit sein, weniger manuelle Übergaben, eine bessere Cash Conversion oder eine höhere Servicequalität.
Sven Pfeuffer:
Im nächsten Schritt geht es um die Machbarkeit. Ist der Nutzen messbar? Sind Prozesse und Daten ausreichend vorbereitet? Ist klar, was der Agent selbstständig ausführen darf und wo ein Mensch entscheiden muss? Und ist die benötigte Capability bereits verfügbar? So lässt sich relativ schnell erkennen, welche Use Cases wirklich für einen Einstieg geeignet sind. Zusätzlich ist hier zu prüfen, ob für den Use bereits in der Softwarelösung ein Assistent bzw. Agent zur Verfügung steht oder das Unternehmen selbst aktiv werden muss.
Jana Moser:
Genau deshalb gilt für uns: Start with the outcome, not with the agent. Ein guter erster Use Case verbindet messbaren Business Value mit ausreichender Readiness und klarer Verantwortung.
Wo greifen Unternehmen beim Thema Autonomous Enterprise heute noch zu kurz?
Jana Moser:
Aus meiner Erfahrung heraus ist das vor allem bei der Frage der Verantwortung. Je mehr Aufgaben ein Agent übernimmt, desto klarer muss definiert sein, wer die Regeln setzt, welche Entscheidungen delegiert werden dürfen und wann ein Mensch eingreifen muss. Autonomie bedeutet nicht, Verantwortung abzugeben.
Sven Pfeuffer:
Genau deshalb verändert sich auch Governance. Bei klassischer AI geht es häufig darum, ob ein Output korrekt und compliant ist. Bei Agenten müssen wir zusätzlich kontrollieren, was sie tun dürfen, auf welche Systeme sie zugreifen können und wie ihre Aktionen nachvollzogen oder gestoppt werden können. Governance erweitert sich damit von der Kontrolle von Modellen und Outputs auf Identitäten, Berechtigungen und tatsächliche Aktionen.
Unser Grundsatz lautet deshalb: „Ausführung lässt sich delegieren, Verantwortung nicht.“
Neben Governance spielt auch die Wirtschaftlichkeit eine zentrale Rolle. Was verändert sich hier?
Sven Pfeuffer:
Auch die Kostenlogik wird anspruchsvoller. Mit Autonomous Enterprise kommen stärker nutzungsabhängige Modelle ins Spiel. AI Units, Premium AI sowie Plattform- und Integrationskosten können dazu führen, dass die Kosten mit der tatsächlichen Nutzung steigen. Deshalb muss schon vor dem Skalieren klar sein, was ein Agent im laufenden Betrieb kostet und wie sich diese Kosten entwickeln.
Jana Moser:
Und genau deshalb müssen Business Value und Kosten zusammen betrachtet werden. Wenn klar ist, welchen Prozess-Outcome ein Agent verbessert, lässt sich auch beurteilen, ob sich sein Einsatz wirtschaftlich lohnt. Entscheidend ist also nicht der Preis einer einzelnen AI-Interaktion, sondern Kosten und Wertbeitrag pro Prozessergebnis.
Wenn AI künftig nicht nur unterstützt, sondern handelt: Welche Entscheidung muss das C-Level jetzt treffen?
Jana Moser:
Im Kern geht es darum, bewusst zu entscheiden, welche Arbeit ein Unternehmen an AI delegieren will und wo menschliche Entscheidung und Verantwortung bleiben sollen. Das ist keine rein technologische Frage, sondern eine Entscheidung darüber, wie Arbeit und Prozesse künftig gestaltet werden.
Sven Pfeuffer:
Und dafür müssen vier Perspektiven zusammenkommen: Wo entsteht Business Value? Was ist technisch möglich? Welche Governance braucht es? Und unter welchen wirtschaftlichen Bedingungen lohnt sich die Umsetzung? Erst im Zusammenspiel lässt sich beurteilen, wo autonome Ausführung wirklich sinnvoll und skalierbar ist.
Was bedeutet SAP Autonomous Enterprise konkret für Ihr Unternehmen?
In unserer 60-minütigen Executive Expert Session „From AI Assistants to the Autonomous Enterprise“ schauen Jana Moser und Dr. Sven Pfeuffer gemeinsam mit Ihnen auf Ihre konkrete Ausgangssituation.
Im Mittelpunkt stehen die vier Perspektiven, die auch das Interview prägen: Business Value, Architecture, Governance und Commercials. Im gemeinsamen Austausch geht es darum, wo relevante Einsatzfelder liegen, welche Voraussetzungen bereits erfüllt sind und welche Entscheidungen für Ihr Unternehmen als Nächstes wichtig werden.
So entsteht in kurzer Zeit ein gemeinsamer C-Level-Blick auf Chancen, offene Fragen und sinnvolle nächste Schritte.
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