Pexon Consulting – Data & AI | 10 Min. Lesezeit | 03.03.2026
TL;DR
SAP-Daten direkt in Copilot Studio nutzbar zu machen bedeutet, dass Fachbereiche ihre Fragen zu Aufträgen, Maschinen und Kunden in Microsoft 365 stellen können – ohne Tickets und Exporte aus dem SAP-Team. Pexon Consulting baut dafür eine Azure-basierte Daten- und KI-Schicht rund um SAP auf, die Rollen, Compliance und Performance berücksichtigt. Unternehmen berichten typischerweise von 25–35 % weniger manuellen SAP-Abfragen und 20–30 % schnelleren Entscheidungen in Kernprozessen.
Das teure Problem
CTOs in SAP-zentrierten Unternehmen stehen zwischen zwei Welten: Fachbereiche erwarten dialogfähige „SAP-Copilots“ in Teams und Office, während die relevanten Daten weiterhin tief im ERP, BW oder in isolierten Reports stecken. Dazwischen sitzen Ihre Entwicklungs- und Integrationsteams – und spielen Datendrehscheibe.
Ein typisches Bild in Fertigung, Energie und anderen Industriesparten:
- Controlling fragt monatlich „Sonderauswertungen“ zu Umsatz, Material- und Servicekennzahlen an.
- Vertrieb möchte Ad-hoc-Antworten zu Kundenhistorien, Service-Leveln und offenen Vorgängen.
- IT versucht, den Wildwuchs aus Excel-Exports, Access-Datenbanken und Schatten-APIs einzudämmen.
Davon sind viele Stunden reine „SAP-Fragen beantworten“ – Kopieren von Werten, Erklären von Feldern, Erstellen von Screenshots oder Ad-hoc-Reports. Laut Bitkom berichten inzwischen über ein Drittel der Unternehmen, dass fehlende Integration von Kernsystemen einer der Hauptgründe für ausbleibende Digitalisierungseffekte ist (Digital Office Index 2024).
Die versteckten Kosten
Das Risiko: In regulierten Branchen entstehen zusätzliche Compliance-Risiken, wenn sensible SAP-Daten unkontrolliert in Fileshares, Excel-Listen oder in nicht freigegebenen KI-Tools landen.
Warum klassische Lösungsansätze scheitern
Direkte Ad-hoc-Verbindungen aus einzelnen Bots zu SAP-Systemen klingen schnell, skalieren aber selten sauber in Betrieb, Governance und Sicherheit. Typische Ansätze wiederholen alte Integrationsfehler – nur diesmal mit KI auf der Oberfläche.
Stattdessen brauchen CTOs einen integrierten Ansatz: klare „Golden Paths“ für SAP-Daten in Copilot Studio, die sowohl Architektur als auch Betriebsmodell definieren – von der Quelle bis zum Audit-Log.
Die Lösung: SAP-Datenhub für Copilot Studio
Die zentrale Idee von „SAP Daten Copilot Studio“: SAP wird nicht direkt von jedem einzelnen Copilot angesprochen, sondern über einen kuratierten Datenhub und standardisierte Szenarien bereitgestellt. Copilot Studio dient dann als „Konversationsschicht“, die auf geprüfte, versionierte SAP-Daten und -APIs zugreift.
Alt: Fachbereich → Ticket an IT → SAP-Report → Export nach Excel → manuelle Analyse
Neu: Fachbereich → Copilot in Teams → standardisierte SAP-Skills → geprüfte Antworten in SekundenDieser Ansatz verbindet drei Ebenen:
- Datenebene: Replikation oder Virtualisierung von SAP-Daten (z. B. über SAP Datasphere, OData, CDS-Views oder ETL in einen Data Lake).
- Semantische Ebene: Business-Modelle, Sicherheitsrollen und Domänenlogik werden explizit modelliert, statt nur Tabellenfelder durchzureichen.
- Interaktionsebene: Copilot Studio-Bots greifen über vordefinierte „SAP-Skills“ und Workflows auf diese Modelle zu – inklusive Logging, Approval-Flows und Audit.
Warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist
- Technologischer Trigger: Generative KI hat laut McKinsey das Potenzial, weltweit 2,6–4,4 Billionen US‑Dollar an jährlicher Wertschöpfung zu heben – ein großer Teil davon in Customer Operations und Backoffice-Prozessen, die stark von SAP-Daten abhängen (Quelle: McKinsey, „The economic potential of generative AI“, 2023).
- Regulatorischer Trigger: Mit DORA, NIS2 und strengeren Datenschutzanforderungen wächst der Druck, KI‑Anwendungen rund um SAP nachvollziehbar, auditierbar und lokal kontrollierbar zu betreiben.
- Wirtschaftlicher Trigger: Gartner erwartet, dass genAI-bezogene Ausgaben 2025 auf 644 Mrd. US‑Dollar steigen und AI-Ausgaben insgesamt bis 2026 auf 2,5 Billionen US‑Dollar anwachsen – wer seine SAP-Daten nicht in diese neue Schicht bringt, verliert Wettbewerbsfähigkeit (Quellen: Gartner 2025/2026 Forecasts).
ROI-Rechnung (Beispiel: 300 Mitarbeiter)
Angenommen, 300 Wissensarbeiter greifen regelmäßig auf SAP-Daten zu (Controlling, Vertrieb, Service, Einkauf). Jede Anfrage kostet im Schnitt 10 Minuten inklusive Rückfragen – ein Teil wird heute bereits mit klassischen BI-Tools unterstützt, ein Großteil aber manuell.
Break-Even: Nach 6–9 Monaten bei mittlerem Projektscope. 3-Jahres-TCO: Je nach Ausgangslage sind hohe sechs- bis niedrige siebenstellige Einsparungen realistisch, wenn SAP-Daten systematisch in Copilot-Szenarien angehoben werden.
Technische Umsetzung
Für CTOs ist entscheidend, dass die Architektur klar, wiederverwendbar und revisionssicher ist. Ein bewährtes Muster kombiniert SAP, Azure und Copilot Studio zu einem stabilen Pfad:
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Microsoft 365 & Copilot Studio │
│ - Teams, Outlook, Power Apps, Copilot Studio Bots │
└──────────────▲────────────────────────────────────────────┘
│ vordefinierte SAP-Skills / Konnektoren
┌──────────────┴────────────────────────────────────────────┐
│ KI- & Integrationsschicht auf Azure │
│ - Data Lake / Fabric / Synapse │
│ - Azure OpenAI / Private KI (z. B. DeepSeek on-prem) │
│ - API-Layer für SAP (REST/OData/GraphQL) │
└──────────────▲────────────────────────────────────────────┘
│ gesicherte Datenpfade
┌──────────────┴────────────────────────────────────────────┐
│ SAP-Landschaft │
│ - SAP S/4HANA, SAP ERP ECC │
│ - BW/4HANA, SAP Datasphere │
│ - Branchenlösungen │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘Quick Start
Ein typischer „Golden Path“ für SAP-Daten in Copilot Studio besteht aus drei Schritten:
- Datenbereitstellung: Relevante Tabellen, Views und CDS-Views werden über SAP-Standardmechanismen (z. B. OData, ODP, Datasphere) in eine Azure-Datenplattform gespiegelt oder virtualisiert.
- Domänenmodellierung: Fachliche Entitäten wie Kunde, Auftrag, Maschine oder Servicefall werden als Business-Objekte mit Rollen- und Berechtigungsmodellen abgebildet.
- Copilot-Skills: In Copilot Studio werden wiederverwendbare „SAP-Skills“ definiert, die genau auf diese Business-Objekte zugreifen – inklusive Parameter, Validierung und Logging.
Für Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen kann die KI-Schicht zusätzlich über eine lokale Modellinferenz (z. B. DeepSeek R1 oder andere Modelle auf eigener Infrastruktur) abgesichert werden, wie im Beitrag zu lokalen GPT-Modellen mit DeepSeek beschrieben.
Security-Anforderungen
- ✅ Authentifizierung: Einheitliche Authentifizierung über Azure AD / Entra ID und ggf. SAP-Identity-Provider.
- ✅ Netzwerk: Zugriff von Copilot Studio nur über private Endpunkte und VPN/ExpressRoute in Richtung SAP.
- ✅ Verschlüsselung: End‑to‑End‑Verschlüsselung der Daten (at rest und in transit), inklusive Protokollierung sensibler Attribute.
- ✅ Audit: Zentrales Logging von Prompting, Antworten und Systemaufrufen nach BSI IT-Grundschutz.
- ✅ Compliance: Berücksichtigung von DSGVO, DORA und NIS2 in Architektur und Betriebsprozessen.
Praxis: Fertigungsunternehmen mit SAP S/4HANA
Ausgangslage:
- SAP S/4HANA als Kernsystem für Finanz-, Logistik- und Serviceprozesse.
- 12 Quellsysteme (MES, CRM, Ticketing) ohne einheitlichen Zugriffspfad für Fachbereiche.
- 60–80 Stunden manuelle Report-Erstellung pro Monat im Controlling und Service.
Umsetzung in 6 Wochen:
Ergebnis nach 3 Monaten:
- ✅ 35 % weniger manuelle Auswertungsanfragen an das BI- und SAP-Team.
- ✅ 25 % kürzere Bearbeitungszeiten für Service- und Reklamationsfälle, weil Teams direkt in Teams nach SAP-Daten fragen.
- ✅ Sechsstellige Einsparung pro Jahr, kombiniert aus Zeitgewinn und reduzierten Spezialreporting-Kosten.
- ✅ Amortisation nach 9 Monaten bei einem mittelgroßen Pilot mit Erweiterungsoption.
Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet es konkret, SAP-Daten in Copilot Studio zu nutzen?
In der Praxis greifen Fachanwender über Copilot in Teams oder M365 auf kuratierte SAP-Daten und -Prozesse zu, die über einen sicheren Azure-Datenhub bereitgestellt werden. Statt Excel-Exports und Screenshots erhalten sie geprüfte Antworten aus SAP-Kontext in Sekunden. Das reduziert manuelle Rückfragen um oft mehr als 30 %.
Funktioniert das mit unserem bestehenden SAP-System (ECC, S/4HANA, BW)?
Ja, in der Praxis werden SAP-Daten über Standardmechanismen wie OData-Services, CDS-Views, SAP Datasphere oder BW-Exporte angebunden. Entscheidend ist nicht die exakte Produktversion, sondern ein klar definierter Datenpfad, der Berechtigungen und Performance berücksichtigt. In über 80 % der Fälle ist eine Integration möglich, ohne das Kernsystem tief umzubauen.
Wie lange dauert die Umsetzung bis zum ersten produktiven Copilot?
Für einen fokussierten Use Case (z. B. Service-Historie, Materialverfügbarkeiten) ist ein belastbarer Pilot in 6 Wochen realistisch. Ein unternehmensweiter Rollout mit mehreren Domänen und Governance-Modell dauert typischerweise 3–12 Monate, abhängig von Systemlandschaft und Compliance-Anforderungen. Wichtig ist, mit einem klaren, messbaren Szenario zu starten und Erfahrungen iterativ auszubauen.
Was kostet so ein Projekt – und wie rechnet es sich?
Ein erster Pilot mit SAP-Anbindung an Copilot Studio liegt typischerweise im unteren bis mittleren sechsstelligen Bereich, abhängig von Ausgangslage und Infrastruktur. Bei den oben skizzierten Einsparpotenzialen im hohen sechsstelligen Bereich über drei Jahre wird der ROI meist innerhalb von 6–18 Monaten erreicht. Für eine fundierte Entscheidung empfiehlt sich eine individuelle ROI-Betrachtung auf Basis Ihrer SAP- und Lizenzsituation.
Wie unterscheidet sich Copilot Studio von SAPs eigenen KI-Angeboten wie Joule?
SAP Joule adressiert in erster Linie Szenarien innerhalb der SAP-Welt, während Copilot Studio tief in Microsoft 365, Teams und die Power Platform integriert ist. Viele Unternehmen nutzen daher bewusst beide Welten: SAP-nahe Aufgaben über Joule, kollaborative und domänenübergreifende Szenarien über Copilot Studio. Der Mehrwert entsteht, wenn SAP-Daten über eine saubere Integrationsschicht in beiden Ökosystemen konsistent genutzt werden.
Ihr nächster Schritt
Option 1: Schnellstart (2h Workshop)
Wir evaluieren Ihre SAP- und Copilot-Landschaft, priorisieren Use Cases und zeigen eine Live-Demo mit typischen SAP-Szenarien.
Option 2: Assessment (1 Woche)
Wir analysieren Ihre SAP-Systeme, Datenflüsse und Sicherheitsanforderungen und liefern eine konkrete Integrations-Roadmap inklusive ROI-Berechnung.
Option 3: 6-Wochen-Pilot
Wir setzen einen produktionsnahen Prototyp um – inklusive angebundenem SAP-Use-Case, Copilot Studio-Bots und Governance-Modell für Ihren weiteren Rollout.
Verwandte Themen
- SAP-S4HANA-KI-Anbindung und Legacy-System-Bridge
- Private KI-Infrastruktur und lokale Modelle, z. B. DeepSeek
- RAG- und KI-Integrationsprojekte mit Microsoft Fabric und Azure
