Auswahlverfahren bei SAP Beratern und Dienstleistern im Bereich Migration Integration von Künstlicher Intelligenz (KI)

Das Auswahlverfahren für SAP-Berater und Dienstleister im Bereich Migration und Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) erfordert eine klare Strategie, da es um zukunftsweisende Technologien und intelligente Automatisierung in SAP-Systemen geht. Unternehmen sollten sowohl technische Kompetenz als auch Innovationskraft der potenziellen Dienstleister sorgfältig prüfen. Hier ist ein strukturierter Prozess zur Auswahl:

1. Zielsetzung und Bedarfsanalyse

Bevor Sie einen geeigneten Dienstleister auswählen, sollten klare Anforderungen und Ziele definiert werden:

• Einsatzbereiche der KI: Wo soll KI in Ihrem SAP-System integriert werden? Beispiele:
  • Automatisierte Prozesse: Rechnungsverarbeitung, Beschaffungswesen, Finanzprognosen.
  • Datenanalyse: Vorhersageanalysen, Machine Learning (ML), Echtzeit-Datenverarbeitung.
  • Customer Experience: Chatbots, personalisierte Empfehlungen.
• Technische Integration: Welche SAP-Lösungen sollen mit KI erweitert werden? (z. B. SAP S/4HANA, SAP Analytics Cloud, SAP BTP).
• Skalierbarkeit: Definieren Sie, ob die KI-Lösungen auf verschiedene Geschäftsbereiche ausgedehnt werden sollen.

2. Erstellung eines Anforderungskatalogs

Ein präziser Anforderungskatalog hilft bei der objektiven Bewertung der Dienstleister. Wichtige Kriterien sind:

1. Technische Expertise:

   • Erfahrung mit KI-Technologien innerhalb des SAP-Ökosystems: SAP AI Core, SAP AI Foundation, SAP BTP Machine Learning.
   • Beherrschung von SAP-Tools wie SAP Predictive Analytics, SAP Conversational AI, oder SAP HANA Machine Learning Library.
   • Integration von Drittanbieter-KI-Services (z. B. TensorFlow, Azure AI, AWS ML).

2. Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz:

   • Nachweis erfolgreicher Projekte zur KI-Integration in SAP-Systemen.
   • Fähigkeit zur Entwicklung von individuellen Machine-Learning-Modellen für spezifische Geschäftsprozesse.

3. Branchenkenntnis:

   • Verstehen der branchenspezifischen Anforderungen, z. B.:
     • Produktion: Predictive Maintenance.
     • Finanzen: Betrugserkennung, automatisierte Forecasts.
     • Handel: Nachfrageprognosen, personalisierte Angebote.

4. Datenmanagement und Integration:

   • Expertise in der Integration von SAP-Daten in KI-Projekte (z. B. mit SAP Data Intelligence oder HANA-Datenmodellen).
   • Erfahrung in der Datenbereinigung, -modellierung und -migration.

5. UX-Optimierung:

   • Fähigkeit zur Integration von KI-gestützten Lösungen in SAP Fiori und anderen benutzerfreundlichen Oberflächen.

6. Innovationskraft und Zukunftssicherheit:

   • Nutzung moderner Frameworks wie SAP AI Core und Skalierbarkeit auf zukünftige KI-Entwicklungen.

3. Auswahlkriterien für Dienstleister und Berater

Nutzen Sie die folgenden Kriterien zur Dienstleisterbewertung:

1. SAP-Zertifizierungen und Partnerschaften:

   • Prüfen Sie, ob der Dienstleister SAP Gold Partner ist oder Expertise im Bereich SAP AI nachweisen kann.

2. Erfahrungswerte und Projektreferenzen:

   • Hat der Berater oder Dienstleister nachweislich KI-Projekte in SAP-Umgebungen umgesetzt?
   • Fordern Sie Case Studies und Kundenreferenzen an.

3. Technologische Kompetenz:

   • Vertrautheit mit KI-Frameworks und deren Integration in SAP BTP.
   • Erfahrung mit Custom ML-Modellen und deren Implementierung in SAP-Systemen.

4. Methodik und Vorgehensweise:

   • Bietet der Dienstleister Design-Thinking-Workshops an, um KI-Potentiale zu identifizieren?
   • Klare Proof of Concept (PoC)-Angebote zur Validierung der Lösungen.

5. Datenkompetenz:

   • Expertise im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten.
   • Fähigkeit, Daten aus SAP- und Non-SAP-Systemen zu integrieren.

6. Agilität und Innovationsfähigkeit:

   • Fähigkeit zur agilen Projektumsetzung (Scrum, Kanban).
   • Anpassungsfähigkeit an neue Technologien und Anforderungen.

7. Kosten-Nutzen-Bewertung:

   • Transparente Kostenstruktur und ROI-Berechnungen zur Integration von KI.

4. Durchführung des Auswahlprozesses

1. Longlist-Erstellung:

   • Identifizieren Sie potenzielle Dienstleister durch SAP-Partnernetzwerke, Empfehlungen oder Online-Recherche.

2. RFI und RFP-Versand:

   • Erstellen Sie eine Request for Information (RFI) oder Request for Proposal (RFP) mit Ihren Anforderungen, Zielen und Kriterien.

3. Proof of Concept (PoC):

   • Beauftragen Sie ein kleines Testprojekt, um die technischen Fähigkeiten des Dienstleisters in der Praxis zu evaluieren. Beispiele:
     • Implementierung eines KI-gestützten Dashboards.
     • Entwicklung eines ersten Machine-Learning-Modells.

4. Präsentationen und Workshops:

   • Führen Sie Workshops und Demos durch, um Vorgehensweisen und Lösungen der Dienstleister zu vergleichen.

5. Bewertung und Vergleich:

   • Erstellen Sie eine Punktetabelle für die wichtigsten Kriterien: technische Kompetenz, Erfahrung, Kosten, Innovationskraft und Support.

5. Vertragsabschluss und Projektstart

1. Service Level Agreements (SLAs):

   • Definieren Sie klare SLAs für Implementierungszeitrahmen, Performance und Supportleistungen.

2. Meilensteine und KPIs:

   • Setzen Sie konkrete Meilensteine für das Projekt, z. B.:
     • Phase 1: Datenanalyse und Modell-Entwicklung.
     • Phase 2: Integration und Testlauf.
     • Phase 3: Go-Live und Optimierung.

3. Risikomanagement:

   • Vereinbaren Sie Maßnahmen zur Risikominimierung und Notfallpläne bei Projektverzögerungen oder Fehlentwicklungen.

Fazit

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in SAP-Systeme erfordert spezialisierte Dienstleister, die sowohl technologische Expertise als auch Innovationskraft bieten. Ein sorgfältiges Auswahlverfahren mit Fokus auf technische Kompetenz, Projektmethodik und Erfolgsnachweisen hilft Ihnen, einen Partner zu finden, der maßgeschneiderte und zukunftssichere KI-Lösungen entwickelt. Ein Proof of Concept (PoC) sollte dabei als Validierungsschritt dienen, um das Potenzial des Dienstleisters zu prüfen.