Was macht Agentic AI aus technischer Sicht aus? Wie sieht eine Agenten-Architektur konkret aus – und was braucht es, damit ein Sprachmodell tatsächlich zum „Agenten“ wird? Host Larissa Haas spricht diesmal mit Niklas Frühauf, Senior Data Scientist bei sovanta, über Skills, Schnittstellen, Planungskompetenz und die Zukunft der Agenten-Technologie.

Ein Agent ist nur so gut wie seine Tools – und wie gut er sie versteht. (Niklas Frühauf, Senior Data Scientist, sovanta)

In dieser Podcast-Folge taucht Host Larissa Haas gemeinsam mit Niklas Frühauf, Senior Data Scientist bei sovanta, ab in die Welt der Agenten: Systeme, die eigenständig einen Plan machen, Tools kombinieren und flexibel mit Problemen umgehen. Egal ob PDF auslesen, Daten verarbeiten oder APIs aufrufen – Agenten orchestrieren komplexe Abläufe.

Im Podcast beantworten beide viele spannende Fragen, denen wir in Kundenprojekten begegnen: Welche Rolle spielen Skills? Wie lassen sich Agenten mit bestehenden Services wie der SAP Integration Suite oder SAP Build Process Automation kombinieren? Warum stellen Schnittstellen die größten Herausforderungen dar? Und was bringt die Zukunft rund um Agent-to-Agent-Kommunikation, Standardisierung und Joule?

Ein Praxisbeispiel zeigt die volle Power von Agentic AI: Ein Agent verarbeitet ein Angebot als PDF, erkennt die enthaltenen Artikel, prüft Lieferanten und Warengruppen im SAP-System, klassifiziert Kostenstellen – und legt automatisch eine Bestellanforderung an. Dabei greift er auf Skills wie Dokumentenverarbeitung, Systemabfragen, Validierung und Human-in-the-Loop zurück.

Mit dem richtigen Setup, klar definierten Schnittstellen und intelligentem Prompting können Agenten heute schon produktive Aufgaben im SAP-Umfeld übernehmen. Ob Einkauf, Service oder Finance – das Potenzial ist riesig. Und die Reise hat gerade erst begonnen.

Niklas Frühauf ist Senior Data Scientist bei sovanta. Er beschäftigt sich intensiv mit den neuesten Entwicklungen in den Bereichen Natural Language Understanding, Computer Vision und Zeitreihenprognosen. Sein Ziel: modernste KI-Methoden praxisnah einsetzen, um Kunden bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme zu unterstützen und Prozesse intelligent zu automatisieren.

Agentenbasierte KI – auch „Agentic AI“ – gehört zu den spannendsten Entwicklungen rund um generative KI. Doch was macht einen „Agenten“ eigentlich aus? Und wie kann er echte Mehrwerte in SAP-Systemen im Business-Alltag liefern? In einer neuen Folge des AI & Data Podcasts spricht Host Larissa Haas mit Dr. Peter Kaiser vom SAP AppHaus über den praktischen Einsatz von Agentic AI, das Spannungsfeld zwischen Prozessautomatisierung und Autonomie sowie über Workshops, in denen man die Agenten von morgen schon heute entwickeln kann.

Ein Agent ist für mich ein Super-Spezialist mit einem klaren Ziel – der eigenständig entscheidet, wie er dorthin gelangt. (Dr. Peter Kaiser, Projektmanager, SAP AppHaus)

In dieser Podcastfolge dreht sich alles um Agentic AI. Host Larissa Haas spricht mit ihrem Gast Dr. Peter Kaiser vom SAP AppHaus über den richtigen Einsatz von Agenten, es dreht sich also um Systeme, die selbstständig auf ein Ziel hinarbeiten – ohne dass jeder Zwischenschritt festgelegt ist. Diese Definition grenzt Agenten auch von der klassischen Prozessautomatisierung (z. B. RPA) ab, die nach strikten Regeln funktioniert. Agenten bewegen sich flexibel durch Aufgaben – mal links, mal rechts, solange das Ergebnis stimmt.

Welche Vorteile bringt Agentic AI in komplexen Business-Szenarien, in denen RPA an Grenzen stößt, weil Variabilität ins Spiel kommt? Wie können Agenten mit Tools, APIs und Kontextwissen zu echten Entscheidungsassistenten werden? Und wie begleitet das SAP AppHaus und SAP AppHaus Network Partner wie sovanta auf dem Weg zum ersten Agentic Use Case? Diese Fragen werden in dieser Podcastfolge beantwortet.

Ob in der Supply Chain, im Finance oder sogar in der Medizin – im Gespräch wird das große Potenzial von Agentic AI deutlich. Besonders spannend ist dabei das Prinzip vernetzter Agenten. Dabei ist jeder Agent spezialisiert und hat eine klare Rolle. Das Ziel: Mehr Zeit für Innovation, weniger Zeit für Routine. Unser gemeinsames Fazit: Agenten denken mit und bringen echte Business-Power. Richtig eingesetzt, eröffnet Agentic AI Unternehmen völlig neue Wege, mit Informationen umzugehen und Prozesse zu gestalten.

Diese Folge des AI & Data Podcast gibt praxisnahe Einblicke in Agentic AI – reinhören lohnt sich!

Mit über 28 Jahren Erfahrung in den Bereichen SAP-Produkte, Engineering und Technologie verfügt Dr. Peter Kaiser über umfangreiche Expertise in verschiedensten Branchen – darunter Produktionsplanung, Logistik und Gesundheitswesen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der erfolgreichen Zusammenarbeit mit SAP-Kunden sowie -Partnern. Seit 2023 ist Peter Kaiser Teil des SAP AppHaus Teams und leitet die Enterprise Architecture Community.

Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG – kaum ein Thema bewegt die GenAI-Community aktuell mehr. Doch wie wird aus einem spannenden Konzept ein reales Produkt für den Unternehmensalltag? In einer neuen Folge des „AI & Data Podcasts“ spricht Host Larissa Haas mit Data Scientist Johann Zapf über die sovanta Lösung GenAI DocumentChat, die Architektur auf der SAP BTP und die Frage: Was kann RAG im SAP-Kontext in der Praxis wirklich leisten?

"Zwei Probleme löst RAG besonders gut: Halluzinationen und fehlender Zugriff auf interne Daten." (Johann Zapf, Data Scientist, sovanta)

Host Larissa Haas und ihr Gast Johann Zapf lassen in dieser Episode des AI & Data Podcasts die Entstehungsgeschichte zum sovanta GenAI DocumentChat Revue passieren. Alles beginnt mit einer simplen Idee: Ein kleines Tool, das Paragraphen aus dem BGB findet. Daraus entstand innerhalb weniger Monate eine RAG-Lösung auf Enterprise-Niveau, der sovanta GenAI DocumentChat. Das Produkt läuft vollständig auf der SAP Business Technology Platform. Zwei zentrale Komponenten machen das möglich:

• SAP HANA Vector Engine: als performante Vektor-Datenbank mit eingebautem Embedding-Service.
• Generative AI Hub: für den Zugriff auf SAP-gehostete Open Source Sprachmodelle – datenschutzkonform und direkt integrierbar.

Larissa und Johann widmen sich in dieser Folge vielen spannenden Fragen rund um den sovanta GenAI DocumentChat: Was macht RAG so stark? Wie wird der Zugriff auf aktuelle, unternehmensspezifische Inhalte möglich – ohne, dass sie im Sprachmodell selbst verankert sein müssen? Und wie funktioniert der Wechsel z.B. zwischen Mistral, Gemma oder GPT-4, ohne die Architektur zu verändern? Function Calling, Joule Integration und Co. – Was steht alles auf der Roadmap?

sovanta GenAI DocumentChat zeigt, dass RAG im SAP-Kontext nicht nur denkbar, sondern praktisch einsetzbar ist. Die SAP BTP bietet dafür alle nötigen Komponenten. Und sovanta bringt sie zusammen – zu einer Lösung, die verständlich, sicher und anwendungsnah ist.

Jetzt reinhören – und erfahren, wie Unternehmen mit unserem DocumentChat Wissen wirklich nutzbar machen. Und mehr zum sovanta GenAI DocumentChat gibt es hier.

Johann Zapf ist Teil des AI & Data-Teams bei sovanta. Sein Fokus liegt darauf, Tools mit Generativer Künstlicher Intelligenz für die SAP Business Technology Platform zu entwickeln, um die Arbeitsabläufe unserer Kunden zu verbessern.