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SAP Joule Kontextbasierte Automatisierung von Geschäftsprozessen

Von Thomas Joos 4 min Lesedauer

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SAP Joule integriert KI-gestützte Analyse-, Transaktions- und Automatisierungsfunktionen direkt in SAP-Anwendungen. Der Assistent verarbeitet natürliche Sprache, steuert Geschäftsprozesse, greift auf autorisierte Daten zu und unterstützt rollenbasiert bei operativen Entscheidungen.

KI in SAP bietet vor allem durch Joule einen echten Mehrwert für Anwender und Unternehmen.(Bild: SAP SE)
KI in SAP bietet vor allem durch Joule einen echten Mehrwert für Anwender und Unternehmen.
(Bild: SAP SE)

SAP Joule erweitert SAP S/4HANA um einen KI-basierten Assistenten, der sprachgesteuerte Interaktionen mit geschäftsrelevanten Funktionen innerhalb eines konsolidierten Dialogkontexts ermöglicht. Im Gegensatz zu generischen Copiloten verarbeitet Joule transaktionale Anforderungen, analytische Abfragen und entscheidungsunterstützende Aufgaben direkt im Unternehmenssystem. Die Integration erfolgt tief innerhalb der SAP Business Technology Platform. Datenzugriff, Rollenprüfung und Modellorchestrierung laufen dabei mandantenbezogen und sicherheitskonform ab.

Joule ist direkt für SAP optimiert

Anwender können mit SAP direkt chatten.(Bild: SAP SE)
Anwender können mit SAP direkt chatten.
(Bild: SAP SE)

Joule verarbeitet Anfragen nicht nur als klassische Frage-Antwort-Dialoge. Das System interpretiert Prompts als kontextuelle Handlungsaufforderung mit Zugriff auf APIs, Stammdatenobjekte und Prozessfunktionen. Die zugrundeliegende Architektur kombiniert Large Language Models mit domänenspezifischen KI-Funktionen, SAP-Objektmodellen, rollenbasierter Steuerung, Zugriffskontrolle über Identity Access Services sowie dynamischer Promptauswertung über eine orchestrierende Laufzeitumgebung.

Die zugrundeliegende Architektur trennt Sprachverarbeitung, semantische Interpretation, Datenbereitstellung und Transaktionsausführung in logisch gekapselte Komponenten. Der Prompt durchläuft zunächst die NLP-Verarbeitung. Anschließend überprüft Joule Zugriffsrechte, wandelt semantische Intentionen in strukturierte Anfragen um, generiert erforderliche Parameter und übergibt die Ausführung an kontextbezogene Aktoren. Diese bestehen aus Skills, Agenten und vorkonfigurierten Service-Workflows. Die Ergebnisse erscheinen im Dialogkontext als Antworttext, Diagramm oder Kartenansicht. Bei Interaktionen mit Stammdatenobjekten können Fachnutzer während des Dialogs direkt Werte ändern, anreichern oder Transaktionen initiieren.

Joule kann auf Objekte und Daten in SAP zugreifen

In SAP S/4HANA greift Joule auf Datenstrukturen und Objekte wie Auftragspositionen, Buchungsbelege oder Lieferpläne direkt zu. Nutzer können in natürlicher Sprache Aktionen auslösen wie „Erstelle eine Bestellanforderung für zehn Laptops im Bereich Vertrieb“. Joule analysiert den Bedarf, referenziert Kostenstelle, Sachkonto und Materialstamm und erzeugt die strukturierte Bestellanforderung mit allen Pflichtfeldern. Die Anwendung setzt auf trainierte Prompt-Vorlagen mit dynamischer Slot-Füllung und Validierungsschritten. Fehlerhafte, unvollständige oder doppeldeutige Eingaben löst das System durch Nachfrage auf. Ziel ist die automatisierte Transaktionsgenerierung im korrekten semantischen und autorisierten Kontext.

Rollenbasierter Zugriff mit Joule

Die semantische Interaktion wird durch rollenbasierte Kontextdaten, Dokumentenstrukturen und Workflow-Metadaten gesteuert. Für Fragestellungen im Finanzbereich ruft Joule Buchungskreise, Bilanzgruppen und relevante Buchungsperioden ab. Bei HR-Prozessen nutzt das System Organisationseinheiten, Personalnummern und Gültigkeitszeiträume. Fragen wie „Welche Mitarbeiter verlassen voraussichtlich im dritten Quartal die Abteilung A123?“ verarbeitet Joule durch Verknüpfung historischer Personaldaten, Bewegungsdaten und Prognosemodellen.

Technisch basiert das System auf einer hybriden Modellstruktur. Neben generativen Sprachmodellen nutzt SAP dedizierte Business-AI-Modelle, eingebettete Prognosefunktionen und domänenspezifische Klassifizierer. Die Orchestrierung erfolgt durch eine Runtime-basierte Modellschicht, die den Prompt aufteilt, API-Routen bestimmt und Ergebnisse aggregiert. Integrierte Funktionen wie Error Explanation oder Smart Recommendations führen dabei Erklärtexte, Lösungsvorschläge oder vordefinierte Workflows direkt in die Antwortansicht über. Die Datenverarbeitung verläuft grundsätzlich innerhalb des kundeneigenen SAP-Tenants. Sensible Informationen verbleiben im Autorisierungskontext.

Vergleich von Joule mit Copilot und Duet

Im Vergleich zu generischen Copiloten wie Microsoft Copilot oder Google Duet in Google Workspace grenzt sich Joule deutlich durch Transaktionsfähigkeit, Rechteprüfung, Kontextsicherheit und Systemintegration ab. Die Sprachverarbeitung erfolgt in enger Kopplung mit Business Rules, SAP-Objektmodellierung und Rollenlogik. Anwender erhalten keine freien Vorschläge, sondern verarbeitbare Optionen mit konkretem Systembezug. Die Kontextsicherung basiert auf mandantengetrennten Kontextcontainern mit Aufbewahrungslogik und Ablaufsteuerung. Alle Prozesse verlaufen auditierbar im Rahmen der SAP Business Technology Platform.

Joule lässt sich direkt in bestehende Workflows, UI5-Anwendungen, Fiori Launchpads und Microsoft Teams einbinden. Aktive Inhalte wie Kartenansichten, Beleglisten oder Diagramme aktualisieren sich dynamisch aus dem Dialog. Nutzer können Belege, Bestellungen, Rechnungen, Anlagen oder Personalfälle direkt aus der Konversation heraus verarbeiten. Genehmigungen, Datenänderungen oder Workflows starten systemgesteuert mit Überprüfung der Berechtigungsrolle.

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Joule erweitern

Joule lässt sich im Unternehmen weiterentwickeln und anpassen.(Bild: SAP SE)
Joule lässt sich im Unternehmen weiterentwickeln und anpassen.
(Bild: SAP SE)

Die Erweiterbarkeit erfolgt über SAP Build Process Automation und SAP Build Code. Entwickler können eigene Skills auf Basis von CAP, UI5 oder Low-Code-Technik erstellen, APIs definieren und Rollenmodelle verknüpfen. Skills lassen sich mit Workflow-Starter, Rule-Based Triggern und Agent-Entscheidungsstrukturen kombinieren. Durch Build Work Zone erfolgt das Deployment in bestehende SAP-Oberflächen. In Kombination mit Knowledge Graphs und Retrieval-Augmented Generation entstehen dialogbasierte Anwendungsprozesse mit direktem Zugriff auf strukturierte Daten, Regelwerke und Interaktionspfade.

Der Aufwand für Initialisierung und Integration bleibt gering. Joule arbeitet innerhalb der BTP als Add-on-Service, nutzt vorhandene Rollen- und Rechtemodelle, greift auf bestehende APIs zu und integriert sich in zentrale Launchpads. Einfache Skills können über visuelle Editoren erstellt werden, komplexere Abläufe lassen sich als Agentenszenarien mit mehreren Promptstufen, Konditionen und Workflows abbilden.

Strukturierte Prompt-zu-API-Orchestrierung mit SAP-Kontrollmechanismen

Joule unterscheidet sich nicht nur durch die Systemnähe, sondern durch eine betriebssichere Gestaltung. Die Antwortgenerierung erfolgt nicht auf Basis freier Textvervollständigung, sondern in strukturierter Prompt-zu-API-Orchestrierung mit SAP-spezifischen Kontrollmechanismen. Compliance-Anforderungen nach DSGVO, SOX oder branchenspezifischen Auflagen unterstützt Joule durch rollenbasierte Zugriffsschichten, Audit-Trails, Transaktionsprotokolle und kontrollierte Datenhaltung innerhalb zertifizierter SAP-Infrastrukturen. Joule kann auch betriebliche Kernprozesse automatisieren. Integrierte LLM-Komponenten dienen vorrangig der Ausdrucksinterpretation, während Auswertung, Validierung und Entscheidung über SAP-interne Steuerlogik erfolgen.

Kritische Faktoren für die erfolgreiche Nutzung von SAP Joule

Mehrere Faktoren beeinflussen die erfolgreiche Einführung von SAP Joule. Die Qualität der zugrunde liegenden Daten wirkt direkt auf die Validität der KI-Antworten, fehlerhafte Stammdaten führen zu unbrauchbaren Ergebnissen. Technisch erfordert Joule eine vollständige BTP-Integration mit korrekt konfigurierten Trust-Verhältnissen, konsistentem Identity Management und aktiven API-Diensten. In On-premises-Szenarien treten Einschränkungen bei Performance und Zugriffstiefe auf, da moderne API-Schichten fehlen oder Cloud-Connector-Setups nicht performant arbeiten.

Zusätzlich kann eine unkontrollierte Token-Nutzung im Prompt-Kontext die Kostenstruktur erheblich belasten. Ohne Governance-Mechanismen riskieren Unternehmen unvorhersehbare Verbrauchsspitzen, die zu Budgetüberschreitungen führen. Auch organisatorisch entstehen Herausforderungen: Rollen- und Berechtigungsmodelle müssen exakt abgebildet sein, um unberechtigte Datenzugriffe zu verhindern. Fehlt ein diszipliniertes Prompt Engineering oder strukturierte Schulung der Anwender, bleibt das Potenzial ungenutzt. Die Balance zwischen Funktionalität, Sicherheit, Aufwand und Nutzen erfordert eine koordinierte Einführung mit Fokus auf Architektur, Fachabstimmung und Betriebskontrolle.

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