Agentic AI in SAP: Was sie für Ihr Vertriebsteam bedeutet

Ein KI-Agent im Sinne von SAP ist Software, die einen stockenden Prozess bemerkt und den nächsten Schritt selbst macht: Sie erstellt aus der E-Mail eines Kunden den Angebotsentwurf, klassifiziert den eingehenden Fall, markiert die Opportunity, bei der sich seit Wochen nichts mehr bewegt. SAP hat an der SAP Connect im Oktober 2025 14 neue Joule Agents angekündigt, und Gartner erwartet, dass bis Ende 2026 40 % der Unternehmensanwendungen solche aufgabenspezifischen Agenten enthalten, nach weniger als 5 % im Jahr 2025. Unser Joule-Navigator zeigt, welche Joule-Assistenten verfügbar sind und welche SAP erst angekündigt hat.

Solche Prognosen nehme ich mit Vorsicht. Mich interessiert etwas Bescheideneres: Welche dieser Agenten kann ein Vertriebsteam heute in einem Sales-Cloud-V2-Mandanten einschalten, und was muss vorher bei den Daten stimmen? Darum geht es in diesem Beitrag.

Kurzfassung: Agentic AI arbeitet auf ein Ziel hin und führt mehrere Schritte selbst aus, während ein Assistent wie Joule nur antwortet und Vorschläge macht. In SAP Sales Cloud V2 kommen Agenten über das CX AI Toolkit (zum Beispiel Angebotserstellung aus E-Mails) und brauchen eine eigene Lizenz. Vollautonome Deal-Bearbeitung gibt es nicht. Bereinigen Sie Ihre Daten, modellieren Sie einen Prozess, pilotieren Sie einen Agenten und lassen Sie bei allem, was der Kunde sieht, einen Menschen entscheiden.

Was macht KI «agentisch»?

Die meiste KI in Unternehmenssoftware reagiert heute nur. Sie stellen Joule eine Frage und erhalten eine Antwort; ein generatives Modell entwirft eine E-Mail. Was danach passiert, entscheiden weiterhin Sie, und klicken müssen Sie auch selbst.

Ein Agent unterscheidet sich, weil er handelt. Er bekommt ein Ziel statt einer einzelnen Eingabe, zerlegt es in Schritte, nutzt Systeme und Werkzeuge, um sie auszuführen, und passt sich an, wenn etwas nicht nach Plan läuft. Generative KI entwirft die E-Mail; ein Agent versendet sie, wartet auf die Antwort und plant den nächsten Kontakt.

Vier Fähigkeiten unterscheiden Agenten von klassischer Automatisierung:

• Zielzerlegung. Der Agent macht aus einem Auftrag («Angebot zu dieser Anfrage vorbereiten») Schritte, die er verfolgen kann.
• Entscheidungen innerhalb von Grenzen. Routinefragen entscheidet er selbst, etwa auf welches Produkt sich eine Anfrage bezieht, innerhalb der Grenzen, die Sie festlegen.
• Kontextbewusstsein. Er liest den aktuellen Zustand des Geschäfts: Lagerbestand, Kundenpriorität, offene Fälle.
• Rückkopplung. Er bewertet Ergebnisse und übergibt unsichere Fälle an einen Menschen, statt zu raten.

Regelbasierte Automatisierung hat weiterhin ihren Platz. Ändert sich ein Prozess nie, ist eine Workflow-Regel günstiger und leichter zu prüfen als ein Agent.

Wo liefert SAP heute Agenten?

SAP liefert seine Agenten als Joule Agents, eingebettet in die Anwendungen und gebaut auf der SAP BTP. Die erste Welle konzentrierte sich auf Finanzen, Beschaffung, HR und Supply Chain. Für Customer Experience nennt SAP in eigenen Unterlagen diese Beispiele:

• Quote Creation Agent in Sales Cloud V2, der aus der E-Mail-Anfrage eines Kunden ein Angebot erstellt, laut dem SAP-Lernkurs zum CX AI Toolkit. Derselbe Kurs nennt einen Agenten für die Fallklassifizierung und einen Q&A-Agenten.
• Digital Service Agent in Service Cloud V2, seit dem CX-Release Q4 2025 allgemein verfügbar, der Routinefragen von Kunden beantwortet und bei Bedarf an einen Menschen übergibt. Wir beschreiben ihn ausführlich in unserem Beitrag zum Digital Service Agent.
• Agent Builder in Joule Studio, im selben Release allgemein verfügbar, für eigene Agenten auf der Agenten-Laufzeit von SAP.

Zwei praktische Punkte. Die CX-Agenten kommen mit dem SAP CX AI Toolkit, das SAP getrennt von Sales Cloud V2 lizenziert. Und die Verfügbarkeit hängt von Edition, Rechenzentrum und Release ab. Prüfen Sie deshalb die aktuellen Release Notes von SAP oder den SAP Roadmap Explorer, bevor Sie mit einem bestimmten Agenten planen.

Was funktioniert in Sales Cloud V2 heute, und was ist noch Roadmap?

Zwischen dem, was auf der Bühne angekündigt wird, und dem, was in Ihrem Mandanten läuft, liegt eine Lücke. So sehen wir es im September 2026.

Funktioniert heute, mit Joule: Opportunity-Zusammenfassungen, Abfragen zur Pipeline in natürlicher Sprache, E-Mail-Entwürfe aus Notizen und Kontext, Vorschläge für nächste Schritte je nach Verkaufsphase. Das sind Assistenzfunktionen, keine Agenten, aber derzeit stammt daraus der grösste Teil des Nutzens. Unser praktischer Leitfaden zu Joule in Sales Cloud V2 beschreibt sie.

Verfügbar, braucht aber Konfiguration und Lizenz: Agenten aus dem CX AI Toolkit wie die Angebotserstellung aus E-Mails, KI-gestütztes Lead-Scoring in Kombination mit Zuweisungsregeln und das Einbinden von Servicedaten in den Vertriebskontext. Das funktioniert, wenn die Daten sauber, die Regeln definiert und die Integration auf der SAP BTP eingerichtet sind. Diese Verdrahtung fehlt vielen Unternehmen noch.

Noch Roadmap oder nicht im Angebot: Agenten, die Deals ohne menschliche Bestätigung durch die Phasen schieben, und Ketten mehrerer Agenten, die sich über Vertrieb, Service und ERP hinweg abstimmen. Dafür sehen wir keine Termine, die wir überprüfen könnten. Behandeln Sie das als Richtung, nicht als Plan.

Das ist keine Kritik an SAP. Unternehmenssoftware verdient sich Vertrauen Schritt für Schritt, und ein Vertriebsprozess berührt Kunden, Preise und Verträge.

Was sollten Sie prüfen, bevor Sie einen Agenten einsetzen?

Datenbereitschaft. Ein Agent entscheidet auf Grundlage dessen, was er sieht. Sind Lead-Datensätze halb leer oder bedeuten Verkaufsphasen für jede Verkäuferin etwas anderes, macht der Agent das Falsche einfach schneller. Bringen Sie zuerst die Grundlagen in Ordnung.

Prozesstransparenz. Modellieren Sie den Prozess, bevor Sie ihn automatisieren: Schritte, Entscheidungspunkte, Ausnahmen, Verantwortlichkeiten. Was Sie nicht auf ein Whiteboard zeichnen können, kann auch kein Agent ausführen.

Governance. Legen Sie fest, was der Agent selbst tun darf, was eine Freigabe braucht und wie seine Entscheidungen protokolliert werden. In regulierten Branchen ist das Pflicht. Verlangen Sie den Audit-Trail vom ersten Tag an.

Menschen. Positionieren Sie Agenten als Kollegen, die die Administration übernehmen, nicht als Ersatz. Wer versteht, was der Agent tut und wo er aufhört, nutzt ihn auch.

Die Nahtstelle zum ERP. Viele Vertriebsagenten brauchen Daten, die ihnen nicht gehören: Preise, Verfügbarkeit, Auftragsstatus. Sind Sales Cloud V2 und S/4HANA nicht sauber verbunden, bleibt der Agent genau dort stehen, wo er nützlich würde. Deshalb setzen wir S/4HANA Public Cloud und Sales Cloud V2 als einen integrierten Stack mit einem Team um.

Worauf sollte sich Ihr Vertriebsteam jetzt konzentrieren?

Mit der Datenqualität beginnen. Der unspektakulärste Rat ist der wichtigste. Jede KI-Funktion, ob agentisch oder nicht, ist nur so gut wie die Datensätze, mit denen sie arbeitet.

Einschalten, was schon funktioniert. Die Zusammenfassungen und Abfragen von Joule sparen Verkäuferinnen und Verkäufern jeden Tag Zeit bei Routinerecherchen. In einem grösseren Team summiert sich das.

Einen Agenten pilotieren. Wählen Sie eine strukturierte, häufige Aufgabe: Angebotserstellung aus E-Mail-Anfragen oder die Lead-Qualifizierung für ein Segment. Legen Sie fest, woran Sie Erfolg messen, lassen Sie den Pilot 90 Tage laufen und werten Sie ihn aus. So haben Sie eigene Zahlen statt Herstellerfolien. Wer sehen will, was ein Agent in einem echten Mandanten kann, bevor er etwas lizenziert: Unser MCP Server für SAP Sales & Service Cloud V2 stellt V2-APIs als Werkzeuge für jede MCP-fähige KI bereit; wir nutzen ihn, um agentische Abläufe zu prototypisieren. Dasselbe Muster gilt im Commerce, wie wir in unserem Beitrag zu SAP Commerce Cloud und MCP zeigen.

Die Organisation nicht nach der Roadmap umbauen. Planen Sie Ihre Vertriebsorganisation nach dem, was heute funktioniert, und passen Sie sie an, wenn die Funktionen reifen. Wer jetzt mit sauberen Daten und einem Pilot beginnt, ist bereit, wenn die breiteren Agentenfunktionen kommen; wer auf die vollständige Vision wartet, fängt dann bei null an.

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Wir helfen Vertriebsteams, KI in SAP Sales Cloud V2 einzuführen, beginnend mit dem, was heute funktioniert, und verbinden sie mit den ERP-Daten, auf die Agenten angewiesen sind. Mehr zum KI-Portfolio von SAP finden Sie auf unserer Seite zu SAP Business AI. Sprechen Sie mit uns über Ihre KI-Pläne.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Agentic AI, einem KI-Assistenten und gewöhnlicher Automatisierung?

Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn X passiert, tue Y. Ein Assistent wie Joule antwortet, wenn Sie fragen, und schlägt den nächsten Schritt vor. Ein Agent erhält ein Ziel, plant die Schritte, nutzt Werkzeuge und Systeme, um sie auszuführen, und passt sich an, was er vorfindet, innerhalb der Grenzen, die Sie festlegen. Bei SAP heissen diese Agenten Joule Agents.

Brauche ich für KI-Agenten in Sales Cloud V2 eine separate Lizenz?

In der Regel ja. Laut dem Lernmaterial von SAP kommen die KI-Agenten in Sales Cloud V2 mit dem SAP CX AI Toolkit, das zusätzlich zu Sales Cloud V2 eine eigene Lizenz braucht, und für Joule selbst gibt es eigene SKUs. Premium-KI-Verbrauch wird in SAP AI Units abgerechnet. Klären Sie Ihren Vertrag mit Ihrem SAP Account Manager.

Welche SAP-Agenten kann ein Vertriebsteam heute nutzen?

Beispiele, die SAP für Customer Experience dokumentiert, sind der Quote Creation Agent, der aus einer E-Mail-Anfrage ein Angebot erstellt, KI-gestützte Pipeline-Ansichten und im Service der Digital Service Agent sowie die Fallklassifizierung. Dazu bietet SAP einen Tender Analysis Agent für Ausschreibungsunterlagen. Die Verfügbarkeit hängt von Edition, Region und Lizenz ab; prüfen Sie die aktuellen Release Notes.

Welche Datenqualität brauchen wir, bevor wir Agenten einschalten?

Mindestens: Verkaufsphasen mit denselben Namen und Definitionen in allen Teams, vollständige Kunden- und Kontaktdaten (unsere Faustregel: Firmenname, Telefon und E-Mail bei mindestens 80 % der Datensätze) und regelmässig erfasste Aktivitäten. Agenten handeln auf Grundlage dessen, was sie sehen; uneinheitliche Daten führen deshalb zu falschen Aktionen, nicht nur zu falschen Berichten.

Kann Agentic AI Deals ohne Menschen abschliessen?

Nein, und das ist auch nicht das Ziel. Die CX-Agenten von SAP schlagen Aktionen vor oder bereiten sie vor, etwa einen Angebotsentwurf, und ein Mensch bestätigt alles, was den Kunden oder den Deal betrifft. Der Nutzen liegt darin, die Administration zwischen den Verkaufsaktivitäten zu reduzieren, damit mehr Zeit für Kunden bleibt.

Ist Agentic AI produktionsreif?

Für strukturierte Aufgaben mit klarem Ergebnis ja: Fälle klassifizieren, Angebote aus Anfragen entwerfen, Datensätze zuweisen und anreichern. Offene Aufgaben, die Urteilsvermögen verlangen, reifen noch. Der Agent Builder in Joule Studio, seit dem Release Q4 2025 allgemein verfügbar, ermöglicht eigene Agenten, aber ob sie funktionieren, entscheiden Datenqualität und Governance.