SAP AI North Star Architecture: Orientierung für die Zukunft oder konkreter Bauplan?
SAP zeigt mit der AI North Star Architecture, wie Unternehmenssoftware in Zukunft funktionieren soll. Doch was bedeutet diese Vision für SAP-Kunden? Ist die Architektur ein konkreter Blueprint für die eigene AI-Landschaft oder vielmehr eine strategische Richtung? Und welche Entscheidungen sollten Unternehmen bereits heute treffen? Larissa Haas, sovanta Squad Lead „Analytics & Automation“, wirft einen Blick auf die Architektur, ihre Leitplanken und die offenen Fragen.
Ein Nordstern ist noch keine Landkarte
Mit der AI-native North Star Architecture hat SAP ein ambitioniertes Zukunftsbild vorgestellt: Unternehmenssoftware soll sich von einer Sammlung einzelner Anwendungen zu einem intelligenten, vernetzten System entwickeln. AI Agents sollen nicht mehr nur Fragen beantworten oder einzelne Aufgaben unterstützen, sondern ganze Geschäftsprozesse verstehen, Entscheidungen vorbereiten und innerhalb definierter Grenzen selbstständig handeln können.
Dabei geht es um deutlich mehr als die Integration von generativer AI in bestehende SAP-Anwendungen. SAP beschreibt einen grundlegenden Architekturwandel – vom klassischen System of Record hin zu einem System of Context, in dem Daten, Prozesse, Anwendungen und AI Agents zusammenwirken.
Die Architektur besteht aus vier Ebenen:
- User Experience Layer: Die Interaktion mit Unternehmenssoftware wird dynamischer, personalisierter und zunehmend durch Joule geprägt. Statt zwischen Anwendungen zu navigieren, formulieren Anwender ihre Absicht und erhalten die dafür notwendigen Informationen und Funktionen.
- Process Layer: Geschäftsprozesse werden durch das Zusammenspiel von klassischen Anwendungen, deterministischen Workflows und autonomen AI Agents ausgeführt. Dabei können auch Systeme und Agents außerhalb der SAP-Welt eingebunden werden.
- Foundation Layer: Unternehmensdaten, semantisches Wissen und AI-Fähigkeiten bilden die intelligente Grundlage. Technologien wie SAP Business Data Cloud und SAP Knowledge Graph sollen sicherstellen, dass AI nicht isoliert, sondern im jeweiligen Geschäftskontext agiert.
- Platform Layer: Die technische Grundlage für Entwicklung, Bereitstellung und Betrieb von AI-Lösungen einschließlich Sicherheit, Governance, Monitoring und Lifecycle Management.
Diese vier Ebenen beschreiben nicht einfach einen neuen Technologie-Stack. Sie verdeutlichen vor allem, wie SAP die Zusammenarbeit zwischen Menschen, Anwendungen, Daten und AI zukünftig gestalten möchte.
Doch genau hier beginnt für Unternehmen die entscheidende Frage: Was davon ist heute bereits umsetzbar – und was bleibt zunächst eine Vision?
Blueprint oder Vision: Wie verbindlich ist die SAP AI North Star Architecture?
SAP selbst bezeichnet die AI North Star Architecture als Blueprint für das Autonomous Enterprise. Das bedeutet allerdings nicht, dass Unternehmen die dargestellten Architekturkomponenten einfach übernehmen und damit automatisch eine funktionierende AI-Landschaft erhalten.
Die AI North Star Architecture macht deutlich, in welche Richtung SAP seine Technologien weiterentwickeln möchte: stärkere Integration von AI in Geschäftsprozesse, einheitlichere Zugänge zu Daten und Funktionen, offene Kommunikationsstandards für Agents sowie zentralisierte Governance und Orchestrierung.
Gleichzeitig beschreibt das SAP Whitepaper verschiedene Fähigkeiten, deren technische Ausgestaltung und Verfügbarkeit sich noch weiterentwickeln. Doch hier wird schnell deutlich, dass gerade beim Zusammenspiel einzelner Komponenten noch wichtige Fragen offen sind.
Beispielsweise: Wie werden zukünftig selbst entwickelte Agents in die SAP-Orchestrierung eingebunden? Welche Aufgaben übernehmen Joule Studio, Agent Gateway und bestehende Automatisierungswerkzeuge? Wie werden Berechtigungen über Systemgrenzen hinweg verwaltet? Und wie sieht der Lifecycle von AI Agents über Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen aus?
Die Antworten darauf sind entscheidend für konkrete Architekturentscheidungen – aber noch nicht in allen Punkten abschließend geklärt.
Das bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen mit ihrer AI-Strategie warten sollten. Vielmehr lohnt es sich, zwischen langfristigem Zielbild und kurzfristig belastbaren Entscheidungen zu unterscheiden. Der Nordstern gibt die Richtung vor. Den Weg dorthin muss jedes Unternehmen anhand seiner eigenen Systemlandschaft, Geschäftsprozesse und Anforderungen gestalten.
Welche Entscheidungen müssen Unternehmen jetzt treffen?
Aus unserer Sicht lassen sich aus der SAP AI North Star Architecture bereits heute einige grundlegende Fragestellungen ableiten.
1. Welche Rolle soll AI in unseren Geschäftsprozessen übernehmen?
Nicht jeder Prozess benötigt einen autonomen Agent.
SAP unterscheidet in seiner Architektur explizit zwischen deterministischen und AI-nativen Ansätzen. Klassische Anwendungen und Workflows bleiben dort sinnvoll, wo Abläufe klar definiert, vorhersehbar und regelbasiert sind. AI Agents ergänzen diese Fähigkeiten insbesondere dort, wo Informationen interpretiert, unterschiedliche Situationen bewertet oder Entscheidungen flexibel getroffen werden müssen.
Unternehmen sollten deshalb nicht fragen: Welchen Prozess können wir durch einen Agent ersetzen?
Die bessere Frage lautet: Welche Teile eines Prozesses benötigen tatsächlich Intelligenz, und welche lassen sich weiterhin zuverlässig deterministisch abbilden?
Gerade in SAP-Landschaften, in denen bereits umfangreiche Automatisierungen existieren, ist diese Unterscheidung wichtig. AI-native bedeutet nicht, bewährte Technologien grundsätzlich abzulösen.
2. Wie schaffen wir eine verlässliche Daten- und Wissensgrundlage?
Ein AI Agent ist nur so gut wie der Kontext, auf dessen Grundlage er Entscheidungen trifft.
SAP setzt hier insbesondere auf die SAP Business Data Cloud, Data Products und den SAP Knowledge Graph. Die Grundidee: AI soll nicht lediglich Zugriff auf Rohdaten erhalten, sondern deren betriebswirtschaftliche Bedeutung und Zusammenhänge verstehen können.
Für Unternehmen stellt sich damit die Frage, wie sie ihre bestehende Datenlandschaft darauf vorbereiten. Wo liegen relevante Daten? Wie werden sie systemübergreifend zugänglich gemacht? Wer verantwortet deren Qualität und Berechtigungen? Welche Informationen müssen für AI überhaupt verfügbar sein?
Das sind keine neuen Fragestellungen. Durch den Einsatz autonomer Agents gewinnen sie jedoch erheblich an Bedeutung.
3. Wie integrieren wir eigene AI-Lösungen in die SAP-Welt?
Kaum ein Unternehmen startet mit einer vollständig standardisierten AI-Landschaft. Häufig existieren bereits eigene AI-Anwendungen, externe Modelle, Automatisierungsplattformen oder spezialisierte Agent Frameworks.
Die North Star Architecture trägt dieser Realität Rechnung. SAP setzt auf offene Standards wie das Model Context Protocol (MCP) für den Zugriff auf Tools und das Agent2Agent Protocol (A2A) für die Zusammenarbeit unterschiedlicher Agents.
Das ist ein wichtiges Signal: Die zukünftige AI-Landschaft soll nicht ausschließlich aus SAP-eigenen Agents bestehen. Offene Standards allein garantieren allerdings noch keine nahtlose Integration. Unternehmen müssen weiterhin entscheiden, wo sie eigene Agents entwickeln, welche Funktionen sie als Tools bereitstellen und über welche Plattform die Orchestrierung erfolgen soll.
Auch die Abgrenzung zwischen bestehenden Workflow- und Automatisierungslösungen und neuen agentischen Fähigkeiten wird dabei eine wesentliche Architekturentscheidung sein.
4. Wie viel Autonomie wollen und können wir zulassen?
Vielleicht ist dies sogar die wichtigste Frage.
Ein Agent, der Informationen zusammenfasst, benötigt andere Berechtigungen und Kontrollmechanismen als ein Agent, der selbstständig Bestellungen auslöst, Stammdaten verändert oder mit Kunden kommuniziert.
Die North Star Architecture sieht für solche Szenarien unter anderem zentrale Zugriffskontrollen, Agent-Identitäten, Monitoring und Human-in-the-Loop-Mechanismen vor. Doch die Technologie kann Unternehmen nicht die grundlegenden Governance-Entscheidungen abnehmen. Welche Entscheidungen darf ein Agent selbstständig treffen? Ab welchem Risiko ist eine menschliche Freigabe erforderlich? Wer trägt die Verantwortung für sein Handeln? Und wie wird nachvollziehbar, warum eine bestimmte Aktion ausgeführt wurde?
Solche Regeln sollten nicht erst entstehen, wenn der erste produktive Agent Entscheidungen trifft.
Welche Leitplanken gibt SAP vor – und wo bleiben Unternehmen flexibel?
Die North Star Architecture lässt Unternehmen durchaus Freiraum. SAP positioniert die Architektur ausdrücklich als offen für Partnertechnologien, Third-Party-Modelle und kundeneigene Entwicklungen.
Gleichzeitig zeichnet sich ein klarer architektonischer Rahmen ab. SAP setzt auf standardisierte Zugriffswege, semantisch angereicherte Unternehmensdaten, zentrale Governance und eine zunehmend einheitliche Orchestrierung. Auch Joule soll als zentraler Einstiegspunkt für die Interaktion mit Anwendungen und Agents eine wesentliche Rolle spielen.
Für SAP-Kunden bedeutet das: Technologische Offenheit und architektonische Unabhängigkeit sind nicht automatisch dasselbe.
Wer beispielsweise eigene AI Agents entwickelt, sollte bereits heute berücksichtigen, wie diese später in eine übergreifende Orchestrierung und Governance eingebunden werden können. Wer auf alternative Datenplattformen setzt, sollte sich mit den vorgesehenen Integrationsstandards auseinandersetzen. Und wer eigene Benutzeroberflächen entwickelt, sollte die Entwicklung hin zu dynamischen, kontextabhängigen Interaktionen im Blick behalten.
Das sind allerdings keine generellen Verbote für alternative Technologien. Es handelt sich vielmehr um strategische Leitplanken, die zukünftige Integrationsmöglichkeiten und den Entwicklungsaufwand beeinflussen können.
Hinzu kommen praktische Rahmenbedingungen, beispielsweise durch bestehende SAP-Verträge, verfügbare Services, Lizenzmodelle, Deployment-Optionen und die individuelle Systemarchitektur. Welche Kombination langfristig am sinnvollsten ist, lässt sich deshalb nicht allein aus dem Whitepaper beantworten.
Was wir Unternehmen schon heute empfehlen
Auch wenn SAPs Vision noch nicht in allen Einzelheiten technisch umgesetzt ist, lassen sich daraus bereits konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.
Fazit: Unser Blick auf die SAP AI North Star Architecture
Die AI-native North Star Architecture ist ein bedeutendes Signal für die strategische Ausrichtung von SAP. Besonders spannend finden wir dabei nicht die Vision einzelner intelligenter Agents, sondern den Versuch, AI systematisch mit Unternehmensprozessen, Daten und bestehender Softwarearchitektur zu verbinden.
Gleichzeitig zeigt die intensive Diskussion innerhalb der SAP-Community: Zwischen Architekturvision und produktiver Umsetzung liegen noch einige offene Fragen.
Wir werden deshalb weiterhin besonders genau beobachten, wie SAP diese Vision weiter konkretisiert. Welche Architekturkomponenten werden tatsächlich verfügbar? Wie entwickelt sich die Integration kundeneigener Agents? Und welche Möglichkeiten entstehen für Unternehmen, die bereits eigene AI-Lösungen und Automatisierungslandschaften aufgebaut haben?
Für uns bei sovanta steht dabei vor allem eine Frage im Mittelpunkt: Wie übersetzen wir die AI-Vision von SAP in eine konkrete, zukunftsfähige Architektur, die zur Realität unserer Kunden passt?
Denn die entscheidende Aufgabe ist nicht, die SAP AI North Star Architecture möglichst exakt nachzubauen. Sondern aus ihrer strategischen Richtung die richtigen Entscheidungen für die eigene AI-Landschaft abzuleiten.
Und genau darüber möchte ich mich gerne mit Ihnen persönlich austauschen. Melden Sie sich gerne.
