Viele Unternehmen wollen KI und AI Agents nutzen, um ihren Lead-to-Cash-Prozess effizienter zu gestalten. Sie experimentieren mit GenAI, testen erste Use Cases und entwickeln Prototypen. Doch der Schritt vom erfolgreichen Proof of Concept in den produktiven Betrieb bleibt häufig eine Herausforderung.
Der Grund: Die entscheidende Frage lautet nicht nur, was KI leisten kann. Unternehmen müssen auch wissen, wo sie messbaren Geschäftswert schafft und ob ihre SAP-, Daten- und Prozesslandschaft die Umsetzung ermöglicht.
Gerade in komplexen B2B- und Industrieunternehmen ist diese Entscheidungsgrundlage entscheidend. Wer AI Use Cases ohne eine fundierte Bewertung priorisiert, riskiert Fehlinvestitionen, aufwendige Nachbesserungen und Lösungen, die im Alltag nicht angenommen werden.
Warum Lead-to-Cash ein relevantes Einsatzfeld für KI ist
Der Lead-to-Cash-Prozess umfasst den gesamten Weg vom ersten Kundenkontakt über Marketing, Vertrieb und Auftragsabwicklung bis zur Fakturierung und zum Service. In vielen Unternehmen bildet SAP einen wesentlichen Teil der dafür notwendigen Systemlandschaft. Damit bietet Lead-to-Cash zahlreiche Ansatzpunkte für KI: etwa bei der Qualifizierung von Leads, der Erstellung von Angeboten, der Bearbeitung von Kundenanfragen oder der Unterstützung im Auftragsmanagement. Gleichzeitig sind diese Prozesse eng miteinander verbunden. Eine Entscheidung im Vertrieb kann Auswirkungen auf Auftragsabwicklung, Lieferfähigkeit, Abrechnung und Kundenservice haben. Ein isolierter Use Case bildet diese Zusammenhänge oft nur unzureichend ab.
Mit dem Übergang von klassischen GenAI-Anwendungen zu AI Agents gewinnt dieser Zusammenhang weiter an Bedeutung. Während ein KI-Assistent beispielsweise Informationen zusammenfasst oder Mitarbeitende bei einer Aufgabe unterstützt, können AI Agents perspektivisch auch mehrstufige Aufgaben ausführen und Prozessschritte anstoßen. Damit steigen die Anforderungen an Datenqualität, Schnittstellen, Prozessdefinitionen und Governance. Die entscheidende Frage ist deshalb nicht allein, ob ein Use Case technisch funktioniert, sondern ob er sich zuverlässig in den Geschäftsprozess integrieren lässt.
Drei Fragen, die vor der Auswahl eines AI Use Cases beantwortet werden sollten
Bevor Sie in die Umsetzung investieren, sollten Sie drei Dimensionen systematisch bewerten.
Business Value: Welchen messbaren Nutzen schafft der Use Case?
Nicht jeder technisch mögliche Einsatz von KI ist wirtschaftlich sinnvoll. Entscheidend ist, welchen Beitrag ein Use Case zu konkreten Geschäftszielen leistet – beispielsweise durch geringeren manuellen Aufwand, kürzere Durchlaufzeiten oder eine bessere Qualität der Kundenbearbeitung. Dafür braucht es nachvollziehbare Ausgangswerte, geeignete Kennzahlen und eine realistische Einschätzung des erwarteten Nutzens.
Feasibility: Lässt sich der Use Case in der bestehenden SAP-Landschaft umsetzen?
Datenverfügbarkeit, Systemintegration, Prozessvarianten und technische Abhängigkeiten bestimmen maßgeblich, wie aufwendig eine Umsetzung wird. Ein vielversprechender Use Case kann an inkonsistenten Stammdaten, fehlenden Schnittstellen oder historisch gewachsenen Systemstrukturen scheitern. Deshalb müssen technische Machbarkeit und Prozessreife frühzeitig bewertet werden – bevor aus einer ersten Idee ein größeres Implementierungsprojekt wird.
Adoption: Wird die Lösung im Arbeitsalltag tatsächlich genutzt?
Auch eine wirtschaftlich attraktive und technisch realisierbare Lösung schafft wenig Mehrwert, wenn sie nicht in die bestehenden Arbeitsabläufe passt. Rollen, Verantwortlichkeiten, Vertrauen in die Ergebnisse und die Einbindung der betroffenen Mitarbeitenden beeinflussen, ob eine Anwendung dauerhaft genutzt wird.
Erst das Zusammenspiel von Business Value, Feasibility und Adoption ermöglicht eine belastbare Priorisierung.
Warum AI Agents bestehende Schwächen offenlegen
Ein häufiger Fehler besteht darin, AI Agents einzuführen, bevor die Voraussetzungen für ihren Einsatz geklärt sind. Dabei werden bestehende Prozess- und Systemprobleme leicht übersehen.
Ein Beispiel: Ein Agent soll die Erstellung von Vertriebsangeboten unterstützen. Dafür benötigt er verlässliche Kunden- und Produktinformationen, Zugriff auf relevante Preisdaten sowie klare Regeln für Rabatte und Freigaben. Sind diese Informationen über mehrere Systeme verteilt, nicht konsistent oder nur eingeschränkt zugänglich, wird die Automatisierung unnötig komplex. Das Problem liegt dann nicht zwingend im KI-Modell. Es liegt in den Voraussetzungen, unter denen die Lösung arbeiten soll.
Typische Herausforderungen in komplexen SAP-Umgebungen sind:
Fragmentierte Daten: Relevante Informationen liegen in unterschiedlichen Systemen oder sind nicht ausreichend konsistent.
Prozessbrüche: Übergaben zwischen Abteilungen und Systemen führen zu manuellen Zwischenschritten oder Medienbrüchen.
Technische Altlasten: Historisch gewachsene Integrationen und individuelle Erweiterungen erschweren die Umsetzung.
Unklare Governance: Systemverantwortung, Zugriffsrechte und Entscheidungsregeln sind nicht ausreichend definiert.
Geringe Akzeptanz: Mitarbeitende werden zu spät eingebunden oder die Lösung passt nicht zu ihren tatsächlichen Arbeitsabläufen.
Diese Faktoren müssen nicht grundsätzlich gegen den Einsatz von KI sprechen. Sie zeigen vielmehr, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen und welche Maßnahmen vor oder parallel zur Umsetzung sinnvoll sind.
Vom Potenzial zur Entscheidung: Was eine fundierte Bewertung leisten muss
Eine tragfähige Entscheidungsgrundlage beginnt mit einem End-to-End-Verständnis des Lead-to-Cash-Prozesses. Statt einzelne Aufgaben isoliert zu betrachten, werden Zusammenhänge, Abhängigkeiten und mögliche Ansatzpunkte für KI entlang der gesamten Prozesskette untersucht.
Darauf aufbauend werden die relevanten Voraussetzungen bewertet:
Welche Daten und Systeme werden benötigt?
Wo bestehen technische oder organisatorische Einschränkungen?
Welche Prozessveränderungen wären erforderlich?
Welche Auswirkungen hätte die Umsetzung auf die beteiligten Teams?
Aus dieser Analyse lässt sich eine priorisierte Auswahl geeigneter Use Cases ableiten. Dabei sollten sowohl kurzfristig realisierbare Potenziale als auch längerfristige Transformationsmöglichkeiten berücksichtigt werden.
Für den höchstpriorisierten Use Case schafft eine ROI-Betrachtung zusätzliche Transparenz. Sie stellt den erwarteten Nutzen den erforderlichen Investitionen und laufenden Aufwänden gegenüber und unterstützt damit die interne Entscheidungsfindung.
Das Ergebnis ist keine bloße Sammlung von KI-Ideen, sondern eine nachvollziehbare Grundlage für die Frage, welche Use Cases sich lohnen, welche Voraussetzungen noch fehlen und welche Schritte als Nächstes sinnvoll sind.
Für welche Unternehmen ist das besonders relevant?
Eine strukturierte Bewertung ist vor allem für Industrie- und B2B-Unternehmen mit komplexen Lead-to-Cash-Prozessen und SAP als zentraler Plattform relevant.
Typische Ausgangssituationen sind:
Erste KI-PoCs existieren, aber eine klare Skalierungsstrategie fehlt.
Mehrere Geschäftsbereiche schlagen Use Cases vor, doch eine nachvollziehbare Priorisierung ist schwierig.
Eine SAP- oder S/4HANA-Transformation eröffnet neue Möglichkeiten, gleichzeitig müssen bestehende Abhängigkeiten berücksichtigt werden.
Verantwortliche für AI, IT und Business benötigen einen gemeinsamen Business Case.
Das Unternehmen möchte AI Agents einsetzen, ist sich aber noch nicht sicher, ob Daten, Prozesse und Architektur dafür ausreichend vorbereitet sind.
Das AI Lead-to-Cash Audit
Mit dem AI Audit Lead-to-Cash im SAP Environment bieten wir einen strukturierten Ansatz, um KI-Potenziale und Umsetzungsvoraussetzungen im Lead-to-Cash-Prozess gemeinsam zu bewerten.
Das Audit folgt fünf Schritten:
Understand: Den relevanten Prozess, die Ausgangssituation und die geschäftlichen Ziele verstehen.
Discover: Potenzielle AI Use Cases entlang des Lead-to-Cash-Prozesses identifizieren.
Assess: Business Value, technische Machbarkeit und Voraussetzungen für die Adoption bewerten.
Prioritize: Die Use Cases anhand transparenter Kriterien priorisieren.
Activate: Empfehlungen und nächste Schritte für die Umsetzung ableiten.
Zu den Ergebnissen gehören eine priorisierte AI Use Case Map, ein AI Readiness beziehungsweise Gap Assessment, eine Roadmap mit Handlungsempfehlungen und eine ROI-Betrachtung für den höchstpriorisierten Use Case.
Der konkrete Umfang wird vorab für die relevanten Länder und/oder Business Units vereinbart. Das Audit dauert in der Regel zwei bis drei Wochen und umfasst zwei bis drei Workshops, Interviews mit relevanten Stakeholdern sowie Zugang zu den benötigten Prozess-, System- und Dateninformationen. So erhalten Unternehmen eine strukturierte Grundlage, um ihre nächsten Schritte zu planen und Investitionen gezielter zu entscheiden.
Fazit: Finden Sie die richtigen AI Use Cases für Ihren SAP Lead-to-Cash-Prozess
Wissen Sie bereits, welche AI Use Cases in Ihrem Lead-to-Cash-Prozess den größten Geschäftswert versprechen – und ob Ihre SAP-, Daten- und Prozesslandschaft die Umsetzung unterstützt?
Wenn diese Frage noch offen ist, lohnt es sich, zuerst die Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Der erfolgreiche Einsatz von KI im SAP Lead-to-Cash hängt nicht allein von der Technologie ab. Entscheidend ist, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren, ihren wirtschaftlichen Nutzen realistisch einzuschätzen und die Voraussetzungen für eine tragfähige Umsetzung zu verstehen.
Wer Business Value, Feasibility und Adoption frühzeitig zusammenführt, schafft eine bessere Grundlage für Investitionsentscheidungen und die spätere Skalierung von KI und AI Agents. Der erste Schritt ist deshalb nicht zwangsläufig ein neuer PoC. Es ist eine fundierte Entscheidung darüber, wo KI im eigenen Lead-to-Cash-Prozess tatsächlich Mehrwert schaffen kann.
Sie möchten wissen, wo KI in Ihrem Lead-to-Cash-Prozess messbaren Geschäftswert schaffen kann und welche Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung noch fehlen?
Mit dem AI Audit Lead-to-Cash im SAP Environment unterstützten unsere Expert:innen Sie dabei, relevante Use Cases systematisch zu identifizieren, nach Business Value, Feasibility und Adoption zu priorisieren und konkrete Handlungsempfehlungen für die Umsetzung abzuleiten. In zwei bis drei Wochen schaffen Sie eine fundierte Entscheidungsgrundlage – mit einer priorisierten AI Use Case Map, einem AI Readiness Assessment, einer Roadmap und einer ROI-Betrachtung für den höchstpriorisierten Use Case.
