Quintessenz
- Automatisierung ist keine Option mehr: Nur 5% der SAP-Kunden erreichen laut ASUG-Studie einen hohen Automatisierungsgrad – deutsche Unternehmen müssen jetzt handeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
- Fünf kritische Hürden bestimmen den Erfolg: Komplexität der Geschäftsprozesse, Systemintegration, Stakeholder-Alignment, Business Case-Entwicklung und Datenqualität entscheiden über Erfolg oder Scheitern.
- Der Geschäftswert entwickelt sich mit der Reife: Während frühe Automatisierungsstufen Zeit und Kosten sparen, ermöglichen höhere Reifegrade strategische Agilität und Wettbewerbsvorteile.
- Datenqualität ist der Schlüssel: Ohne saubere, governance-konforme Daten scheitern Automatisierungsinitiativen – besonders kritisch für KI-Projekte.
- Low-Code demokratisiert Automatisierung: Citizen Developer-Ansätze ermöglichen es Fachabteilungen, eigene Automatisierungslösungen zu entwickeln, ohne auf überlastete IT-Teams angewiesen zu sein.
Die Zeiten, in denen Daten- und Prozessautomatisierung als Luxus galt, sind definitiv vorbei. Heute ist Automatisierung eine geschäftliche Notwendigkeit – insbesondere für Unternehmen, die auf SAP® setzen.
Doch der Weg zur Automatisierungsreife ist gepflastert mit Herausforderungen rund um Integration, Komplexität und organisatorische Hürden. Eine aktuelle Studie der Americas‘ SAP Users‘ Group (ASUG) zeigt: Nur 5% der befragten Unternehmen haben einen „sehr hohen“ oder „hohen“ Automatisierungsgrad erreicht.
Fast die Hälfte der Befragten (47%) berichtet von einem „mittleren“ Automatisierungsgrad – sie arbeiten mit einer Mischung aus automatisierten und manuellen SAP-Prozessen. Diese Zahlen verdeutlichen: Der Handlungsbedarf ist groß, besonders im deutschen Markt mit seinen spezifischen regulatorischen Anforderungen.
Der Paradigmenwechsel: Automatisierung als Geschäftsnotwendigkeit
Deutsche Unternehmen stehen vor einem fundamentalen Wandel. Was früher als „Nice-to-have“ galt, ist heute business-critical geworden. Besonders in Deutschland, wo Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und strikte Compliance-Anforderungen die Spielregeln bestimmen, können sich Unternehmen manuelle, fehleranfällige Prozesse nicht mehr leisten.
Die ASUG-Studie zeigt deutlich: Während einige Geschäftsprozesse wie Massendatenmanagement oder das Abfragen und Aktualisieren von SAP-Stammdaten relativ einfach zu automatisieren sind, bleiben komplexe, datenintensive Geschäftsprozesse mit mehreren Beteiligten eine Herausforderung.
Viele Unternehmen setzen dabei auf Citizen Developer – Geschäftsverantwortliche oder Data Stewards, die als die Datenexperten ihrer Bereiche eigene Automatisierungslösungen entwickeln. Dieser Ansatz demokratisiert die Automatisierung und entlastet gleichzeitig überlastete IT-Abteilungen.
Die fünf kritischen Hürden der SAP-Automatisierung
Basierend auf der ASUG-Studie und Erfahrungen aus der Praxis kristallisieren sich fünf Hauptherausforderungen heraus, die deutsche Unternehmen bei der Skalierung ihrer Automatisierungsinitiativen bewältigen müssen:
1. Komplexität von Geschäftsprozessen und Datenstrukturen
SAP ERP-Stammdatenprozesse sind inherent komplex und oft hochgradig datenintensiv. Traditionell werden diese Prozesse durch langsame, fehleranfällige und ungesteuerte manuelle Datenverwaltung bewältigt.
Während bestimmte Aktivitäten wie Massendatenmanagement relativ einfach automatisiert werden können, sind andere deutlich schwieriger – besonders jene, die noch daten- und geschäftsregelintensiver sind und mehrere Stakeholder in der Organisation involvieren.
„Die Etablierung erwarteter Geschäftsregeln für diese komplexen Prozesse kann eine erhebliche Hürde darstellen“, erklärt ein SAP-Experte aus der Studie.
2. Integration in bestehende Systemlandschaften
Die Integration von Automatisierungslösungen in bestehende Geschäftsprozesse und multiple Datensysteme stellt eine weitere große Herausforderung dar. Viele Organisationen kämpfen damit, von der manuellen Verwaltung von Prozessen über mehrere End-User-Interfaces und Systeme hinweg zur Automatisierung überzugehen.
Besonders komplex wird es, wenn Daten aus anderen Systemen wie Salesforce, ServiceNow oder MDM-Systemen mit SAP-Systemdaten verknüpft werden müssen. Ein use-case-spezifischer Automatisierungsansatz kann diese Komplexität noch verstärken.
3. Stakeholder-Alignment zwischen IT und Fachbereichen
Fehlende Abstimmung zwischen technischen und geschäftlichen Stakeholdern bezüglich Geschäftszielen, Prozessen und Rollen ist ein häufiges Hindernis für erfolgreiche Automatisierungsimplementierungen.
Missverständnisse zwischen Teams können dazu führen, dass inkorrekte oder ineffiziente Lösungen entwickelt oder ausgerollt werden. Um dies zu vermeiden, müssen alle Stakeholder – insbesondere die entsprechenden Daten- und Prozessexperten – aligned sein und ein klares Verständnis der End-to-End-Automatisierungsziele haben.
4. Business Case und ROI-Nachweis
Stakeholder davon zu überzeugen, in Automatisierung für ein bestimmtes Team, eine Organisation oder einen übergreifenden Geschäftsprozess zu investieren, kann herausfordernd sein.
Deshalb ist die Entwicklung eines überzeugenden Business Cases, der das potenzielle Return on Investment (ROI) und die Geschäftsergebnisse der Automatisierung demonstriert, essentiell. Dies beinhaltet das Setzen klarer Ziele und das Messen von Verbesserungen im Performance-Reporting-Bereich der Automatisierungsplattform.
5. Datenqualität und Governance als Grundvoraussetzung
Schlechte Datenqualität und -governance können Automatisierungsbestrebungen erheblich behindern. Sicherzustellen, dass Daten akkurat, konsistent sind und Geschäftsregeln sowie regulatorischen Verfahren entsprechen, ist kritisch für erfolgreiche Automatisierung.
Ohne saubere und validierte Daten können die Automatisierungsvorteile erheblich gemindert werden. Dies ist heute wichtiger denn je, da viele Organisationen versuchen, ihre Artificial Intelligence (AI)-Initiativen vom Boden zu bekommen.
Das Automatisierungs-Reifegrad-Modell: Vom Effizienzgewinn zur strategischen Transformation
Der Geschäftswert von Task- und Prozessautomatisierung ist unbestreitbar – und es gibt einen interessanten Trend, wie sich der Wert der Automatisierung verschiebt, während die Reife und Adoption von Automatisierungsstrategien in Organisationen wächst.
Level 1-2: Abteilungsebene und Zeitersparnis
In den ersten beiden Stufen der Automatisierungsreife konzentrieren Sie sich wahrscheinlich auf individuelle Rollen wie einen Finance Analyst oder einen Master Data Specialist. Oder Sie priorisieren die Automatisierung von Skripten und Lösungen für abteilungs-/teamspezifische Aktivitäten.
Die Automatisierungs-Erfolgsmessungen werden gesparte Zeit und/oder gewonnene Effizienz sein. Abteilungsleiter denken über Automatisierung in Begriffen von „mehr Arbeit mit begrenzten Ressourcen“ nach.
Level 3: Quantifizierbare Geschäftsergebnisse
Hier beginnen Ihre Geschäftsbetriebs-Leader, ihr Automatisierungs-Wertdenken zu quantifizierten Geschäftsergebnissen für jeden spezifischen Business Use Case zu verschieben, den Sie automatisieren.
Mit anderen Worten: Was bedeutet Automatisierungserfolg in Bezug auf die Geschäftsauswirkungen eines bestimmten Use Cases? Wenn Sie beispielsweise die Time-to-Market für die Einführung eines neuen Produkts um 50-75% reduzieren könnten, was würde dies in Bezug auf Ihren Wettbewerbsvorteil bedeuten und nicht nur 90% des Aufwands bei der Dateneingabe zu sparen.
Level 4: Erhöhte Geschäftsagilität
Wenn Sie die vierte Stufe der Automatisierungsreife erreichen, werden Geschäftsführer erhöhte Geschäftsagilität schätzen. Dies ermöglicht es ihnen, auf negative Ereignisse wie wichtige Lieferantenstörungen zu reagieren sowie plötzliche Marktveränderungen zu nutzen.
Auf dieser Automatisierungsreifeebene beginnen sich großartige Unternehmen von guten Unternehmen zu unterscheiden: Sie nutzen ihre durch Automatisierungsreife gewonnene Geschäftsagilität während Marktstörungen oder wirtschaftlichen Abschwüngen.
Level 5: Automatisierung als Organisations-DNA
Auf der fünften und finalen Reifestufe ist Automatisierung Teil Ihrer organisatorischen DNA. Hier liegt der Wertfokus auf organisatorischer Optimierung.
Dynamische Priorisierung von Menschen, Prozessen und Systemen mit Automatisierung – alles ausgerichtet, um die Geschäftsergebnisse für alle Geschäfts-Stakeholder zu maximieren. Dies wird zu Ihrem Standard-Betriebsverfahren.
Geschäftswert und ROI: Was deutsche Unternehmen erwarten können
Trotz der behandelten Herausforderungen ist der Geschäftswert von Task- und Prozessautomatisierung unbestreitbar. Deutsche Unternehmen können mit folgenden konkreten Vorteilen rechnen:
Erhöhte Effizienz und Produktivität: Task-Automatisierung für Data Stewards beinhaltet die Anwendung von No-Code/Low-Code-Automatisierungstools oder -plattformen zur Bewältigung zeitaufwändiger oder routinemäßiger Aktionen. Dies reduziert den Bedarf an menschlicher Intervention und schafft Zeit für höherwertige Aufgaben.
Kosteneinsparungen: Automatisierung kann zu erheblichen Kosteneinsparungen durch Reduzierung des Bedarfs an manueller Arbeit und Minimierung von Fehlern führen. Durch Straffung von Prozessen und Eliminierung von Ineffizienzen können Sie operative Kosten senken und Ihr Geschäftsergebnis verbessern.
Verbesserte Datenqualität und Compliance: Die Automatisierung von Datenmanagement-Prozessen stellt sicher, dass Ihre Daten akkurat und konsistent erstellt und gepflegt werden. Dies verbessert Datenqualität und Compliance mit Geschäftsregeln und regulatorischen Anforderungen.
Bessere Entscheidungsgrundlagen: Mit Automatisierung können Sie auf Echtzeit-Daten und -Insights zugreifen, was zu besserer Entscheidungsfindung führt. Automatisierte Prozesse liefern akkurate und zeitnahe Informationen, die es Führungskräften ermöglichen, informierte Entscheidungen zu treffen, die Geschäftswachstum und Innovation vorantreiben.
Precisely Automate: Low-Code-Ansätze für SAP-Umgebungen
Precisely Automate vereinfacht die Komplexität von SAP-Prozessen und -Aufgaben. Es ist eine Automatisierungsplattform, die den Bedarf an professionellen Entwicklern weitgehend eliminiert und schnelle Lösungsentwicklung sowie kurze Time-to-Value ermöglicht.
Das Ergebnis? Die Eliminierung manueller Dateneingabe und damit verbundener Datenqualitätsprobleme, größere Geschäftsagilität und reduzierte Abhängigkeit von überlasteten IT-Teams, die oft als Engpass für breite Automatisierungsadoption fungieren.
Möchten Sie Ihre Automatisierungsreise starten und Impact in Ihrer SAP-Landschaft erzielen? Erfahren Sie mehr über unsere Automatisierungslösungen und lesen Sie unseren Report für einen noch tieferen Einblick in die neuesten Trends und Insights: „Unlocking Automation in SAP®: 2025 Trends and Challenges„.
FAQ: SAP-Automatisierung in der Praxis
Wie lange dauert es, bis Automatisierungsinitiative ROI zeigen? Der ROI variiert je nach Automatisierungsreife. In Level 1-2 zeigen sich Effizienzgewinne oft binnen Wochen, während strategische Vorteile (Level 4-5) 12-18 Monate Entwicklungszeit benötigen können. Entscheidend ist ein phasenweiser Ansatz mit schnell realisierbaren Quick Wins.
Welche SAP-Prozesse eignen sich am besten für den Automatisierungseinstieg? Massendatenmanagement, Stammdaten-Abfragen und -Updates sowie repetitive Reporting-Aufgaben bieten den besten Einstieg. Diese Prozesse haben geringe Komplexität, hohe Wiederholungsfrequenz und klare Geschäftsregeln – ideale Voraussetzungen für erste Automatisierungserfolge.
Wie wichtig ist Datenqualität für den Automatisierungserfolg? Datenqualität ist fundamental. Schlechte Datenqualität kann Automatisierungsvorteile um bis zu 70% reduzieren und ist besonders kritisch für KI-Initiativen. Investitionen in Data Governance und -bereinigung sollten jeder Automatisierungsinitiative vorangehen.
