AI & Data Podcast der sovanta

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  • TECHNOLOGIE

Der ”AI & Data”-Podcast der sovanta taucht ein in die spannende Welt rund um AI & Data auf der SAP. Larissa Haas, Automation & Analytics Squad Lead bei sovanta, führt als Host Gespräche mit Expertinnen und Experten rund um GenAI, Process Automation, Machine Learning und das SAP AI-Portfolio. Den Hörer erwarten Experten-Tipps, Einblicke in Kundenprojekte und Trends in AI & Data.

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  1. 12.08.2025

    AI & Data Podcast: KI-Projekte auf der SAP BTP

    Die SAP Business Technology Platform (BTP) bietet eine Vielzahl an Möglichkeiten, KI-Anwendungen direkt im SAP-Kontext umzusetzen – effizient, sicher und nah an den relevanten Daten und Prozessen. In der neuen Folge des AI & Data Podcasts spricht Host Larissa Haas mit Dr. Tommi Kramer, Chief AI Officer bei sovanta, über die technischen, strategischen und organisatorischen Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Projekte auf der SAP BTP. Und dabei haben die beiden einen ganz besonderen Aufhänger: Das gemeinsam verfasste Fachbuch „Künstliche Intelligenz mit der SAP BTP“ (Rheinwerk Verlag), das ab sofort verfügbar ist. Auf der SAP BTP können wir alles machen, was auf anderen KI-Plattformen auch geht – manchmal sogar mehr. (Dr. Tommi Kramer, Chief AI Officer, sovanta) Warum KI auf der SAP BTP? Drei gute Gründe Host Larissa Haas und ihr Gast Dr. Tommi Kramer stellen sich der Frage „Warum KI auf der SAP BTP?“. Im Gespräch definieren beide 3 ganz zentrale Vorteile: Technologie: Die SAP BTP unterstützt alle gängigen Standards aus der modernen KI-Entwicklung – von containerbasierten Deployments mit Docker über Kubernetes bis hin zu Python-Integrationen. Gleichzeitig profitieren Entwicklern von direktem Zugriff auf SAP-interne Daten und Prozesse. Kosten: Mit Lösungen wie dem GenAI Hub lassen sich unterschiedlichste Modelle zentral testen, vergleichen und nutzen – ohne langfristige Verträge mit einzelnen Anbietern. Für viele Unternehmen ein klarer Kostenvorteil, gerade in der Explorationsphase. Daten: Wer KI umsetzen möchte, braucht Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten. Genau hier spielt die SAP BTP ihre Stärken aus – insbesondere in Kombination mit der SAP HANA Cloud und neuen Komponenten wie der Vector Engine oder der eingebauten Embedding-Funktion. KI-Projekte scheitern oft nicht an der Technologie – sondern an den Voraussetzungen im Unternehmen. Im Gespräch wird deutlich: Ein einfacher Prototyp ist schnell gebaut, doch der Weg in den produktiven Einsatz erfordert mehr. Theorie trifft Praxis „Wo genau erzeugt KI echten Mehrwert?“ Mit dem Buch „Künstliche Intelligenz mit der SAP BTP“ wollen die sovanta-Autoren genau diese Frage beantworten – und konkrete Hilfestellung geben. Enthalten sind: Referenzarchitekturen für typische KI-Szenarien im SAP-Kontext Codebeispiele, die direkt im Projekt nutzbar sind Überblick über relevante SAP AI Services, u. a. SAP AI Core, Generative AI Hub, Joule, HANA Vector Engine Besonders wertvoll: In jedem Kapitel wird Theorie mit Praxis verbunden – so entsteht ein klarer Blick darauf, was möglich ist, und wie man konkret starten kann. Fazit: KI im SAP-Kontext ist nicht nur möglich – sondern sinnvoll Egal ob Forecasting, Dokumentenanalyse, generative Assistenten oder vollautomatisierte Agenten: Die SAP BTP bietet heute die technologische Basis für alle relevanten KI-Anwendungsfälle. Wer früh beginnt, sich mit Daten, Architektur und Governance auseinanderzusetzen, kann in kurzer Zeit echte Mehrwerte schaffen – und mit Agentic AI die nächste Stufe erreichen. Diesmal zu Gast: Dr. Tommi Kramer ist als sovantas Chief AI Officer verantwortlich für den Bereich AI & Data. Zusammen mit seinem Team beschäftigt er sich mit innovativen Ansätzen rund um maschinelles Lernen und entwickelt so intelligente Modelle zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Dafür setzen sie immer wieder auf die Services und Tools der SAP Business Technology Platform und arbeiten gemeinsam mit Kunden an der richtigen Verwendung der vielseitigen Möglichkeiten.

    30 Min.

  2. 29.07.2025

    AI & Data Podcast: Was bedeutet Agentic AI aus technischer Sicht?

    Was macht Agentic AI aus technischer Sicht aus? Wie sieht eine Agenten-Architektur konkret aus – und was braucht es, damit ein Sprachmodell tatsächlich zum „Agenten“ wird? Host Larissa Haas spricht diesmal mit Niklas Frühauf, Senior Data Scientist bei sovanta, über Skills, Schnittstellen, Planungskompetenz und die Zukunft der Agenten-Technologie. Ein Agent ist nur so gut wie seine Tools – und wie gut er sie versteht. (Niklas Frühauf, Senior Data Scientist, sovanta) Von Skills, Tools und autonomen Entscheidungen In dieser Podcast-Folge taucht Host Larissa Haas gemeinsam mit Niklas Frühauf, Senior Data Scientist bei sovanta, ab in die Welt der Agenten: Systeme, die eigenständig einen Plan machen, Tools kombinieren und flexibel mit Problemen umgehen. Egal ob PDF auslesen, Daten verarbeiten oder APIs aufrufen – Agenten orchestrieren komplexe Abläufe. Im Podcast beantworten beide viele spannende Fragen, denen wir in Kundenprojekten begegnen: Welche Rolle spielen Skills? Wie lassen sich Agenten mit bestehenden Services wie der SAP Integration Suite oder SAP Build Process Automation kombinieren? Warum stellen Schnittstellen die größten Herausforderungen dar? Und was bringt die Zukunft rund um Agent-to-Agent-Kommunikation, Standardisierung und Joule? Ein spannender Use Case wird durchgespielt: Automatisierte Bestellanforderung Ein Praxisbeispiel zeigt die volle Power von Agentic AI: Ein Agent verarbeitet ein Angebot als PDF, erkennt die enthaltenen Artikel, prüft Lieferanten und Warengruppen im SAP-System, klassifiziert Kostenstellen – und legt automatisch eine Bestellanforderung an. Dabei greift er auf Skills wie Dokumentenverarbeitung, Systemabfragen, Validierung und Human-in-the-Loop zurück. Fazit: Agentic AI ist keine Zukunftsvision mehr Mit dem richtigen Setup, klar definierten Schnittstellen und intelligentem Prompting können Agenten heute schon produktive Aufgaben im SAP-Umfeld übernehmen. Ob Einkauf, Service oder Finance – das Potenzial ist riesig. Und die Reise hat gerade erst begonnen. Diesmal zu Gast: Niklas Frühauf ist Senior Data Scientist bei sovanta. Er beschäftigt sich intensiv mit den neuesten Entwicklungen in den Bereichen Natural Language Understanding, Computer Vision und Zeitreihenprognosen. Sein Ziel: modernste KI-Methoden praxisnah einsetzen, um Kunden bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme zu unterstützen und Prozesse intelligent zu automatisieren.

    35 Min.

  3. 14.07.2025

    AI & Data Podcast: Use Cases und Zukunftsaussichten von Agentic AI

    Agentenbasierte KI – auch „Agentic AI“ – gehört zu den spannendsten Entwicklungen rund um generative KI. Doch was macht einen „Agenten“ eigentlich aus? Und wie kann er echte Mehrwerte in SAP-Systemen im Business-Alltag liefern? In einer neuen Folge des AI & Data Podcasts spricht Host Larissa Haas mit Dr. Peter Kaiser vom SAP AppHaus über den praktischen Einsatz von Agentic AI, das Spannungsfeld zwischen Prozessautomatisierung und Autonomie sowie über Workshops, in denen man die Agenten von morgen schon heute entwickeln kann. Ein Agent ist für mich ein Super-Spezialist mit einem klaren Ziel – der eigenständig entscheidet, wie er dorthin gelangt. (Dr. Peter Kaiser, Projektmanager, SAP AppHaus) Vom Kuchenrezept zur Businessentscheidung – was Agentic AI wirklich ausmacht In dieser Podcastfolge dreht sich alles um Agentic AI. Host Larissa Haas spricht mit ihrem Gast Dr. Peter Kaiser vom SAP AppHaus über den richtigen Einsatz von Agenten, es dreht sich also um Systeme, die selbstständig auf ein Ziel hinarbeiten – ohne dass jeder Zwischenschritt festgelegt ist. Diese Definition grenzt Agenten auch von der klassischen Prozessautomatisierung (z. B. RPA) ab, die nach strikten Regeln funktioniert. Agenten bewegen sich flexibel durch Aufgaben – mal links, mal rechts, solange das Ergebnis stimmt. Welche Vorteile bringt Agentic AI in komplexen Business-Szenarien, in denen RPA an Grenzen stößt, weil Variabilität ins Spiel kommt? Wie können Agenten mit Tools, APIs und Kontextwissen zu echten Entscheidungsassistenten werden? Und wie begleitet das SAP AppHaus und SAP AppHaus Network Partner wie sovanta auf dem Weg zum ersten Agentic Use Case? Diese Fragen werden in dieser Podcastfolge beantwortet. Zukunftsausblick: Agenten als Teamplayer Ob in der Supply Chain, im Finance oder sogar in der Medizin – im Gespräch wird das große Potenzial von Agentic AI deutlich. Besonders spannend ist dabei das Prinzip vernetzter Agenten. Dabei ist jeder Agent spezialisiert und hat eine klare Rolle. Das Ziel: Mehr Zeit für Innovation, weniger Zeit für Routine. Unser gemeinsames Fazit: Agenten denken mit und bringen echte Business-Power. Richtig eingesetzt, eröffnet Agentic AI Unternehmen völlig neue Wege, mit Informationen umzugehen und Prozesse zu gestalten. Diese Folge des AI & Data Podcast gibt praxisnahe Einblicke in Agentic AI – reinhören lohnt sich! Diesmal zu Gast: Mit über 28 Jahren Erfahrung in den Bereichen SAP-Produkte, Engineering und Technologie verfügt Dr. Peter Kaiser über umfangreiche Expertise in verschiedensten Branchen – darunter Produktionsplanung, Logistik und Gesundheitswesen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der erfolgreichen Zusammenarbeit mit SAP-Kunden sowie -Partnern. Seit 2023 ist Peter Kaiser Teil des SAP AppHaus Teams und leitet die Enterprise Architecture Community.

    40 Min.

  4. 24.06.2025

    AI & Data Podcast: sovanta GenAI DocumentChat – so funktioniert RAG im SAP-Kontext

    Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG – kaum ein Thema bewegt die GenAI-Community aktuell mehr. Doch wie wird aus einem spannenden Konzept ein reales Produkt für den Unternehmensalltag? In einer neuen Folge des „AI & Data Podcasts“ spricht Host Larissa Haas mit Data Scientist Johann Zapf über die sovanta Lösung GenAI DocumentChat, die Architektur auf der SAP BTP und die Frage: Was kann RAG im SAP-Kontext in der Praxis wirklich leisten? "Zwei Probleme löst RAG besonders gut: Halluzinationen und fehlender Zugriff auf interne Daten." (Johann Zapf, Data Scientist, sovanta) Diesmal im Fokus: RAG in Aktion – Von der Idee zum GenAI DocumentChat Host Larissa Haas und ihr Gast Johann Zapf lassen in dieser Episode des AI & Data Podcasts die Entstehungsgeschichte zum sovanta GenAI DocumentChat Revue passieren. Alles beginnt mit einer simplen Idee: Ein kleines Tool, das Paragraphen aus dem BGB findet. Daraus entstand innerhalb weniger Monate eine RAG-Lösung auf Enterprise-Niveau, der sovanta GenAI DocumentChat. Das Produkt läuft vollständig auf der SAP Business Technology Platform. Zwei zentrale Komponenten machen das möglich: SAP HANA Vector Engine: als performante Vektor-Datenbank mit eingebautem Embedding-Service. Generative AI Hub: für den Zugriff auf SAP-gehostete Open Source Sprachmodelle – datenschutzkonform und direkt integrierbar. Larissa und Johann widmen sich in dieser Folge vielen spannenden Fragen rund um den sovanta GenAI DocumentChat: Was macht RAG so stark? Wie wird der Zugriff auf aktuelle, unternehmensspezifische Inhalte möglich – ohne, dass sie im Sprachmodell selbst verankert sein müssen? Und wie funktioniert der Wechsel z.B. zwischen Mistral, Gemma oder GPT-4, ohne die Architektur zu verändern? Function Calling, Joule Integration und Co. – Was steht alles auf der Roadmap? Fazit: RAG funktioniert – wenn man’s richtig macht sovanta GenAI DocumentChat zeigt, dass RAG im SAP-Kontext nicht nur denkbar, sondern praktisch einsetzbar ist. Die SAP BTP bietet dafür alle nötigen Komponenten. Und sovanta bringt sie zusammen – zu einer Lösung, die verständlich, sicher und anwendungsnah ist. Jetzt reinhören – und erfahren, wie Unternehmen mit unserem DocumentChat Wissen wirklich nutzbar machen. Und mehr zum sovanta GenAI DocumentChat gibt es hier. Diesmal zu Gast: Johann Zapf ist Teil des AI & Data-Teams bei sovanta. Sein Fokus liegt darauf, Tools mit Generativer Künstlicher Intelligenz für die SAP Business Technology Platform zu entwickeln, um die Arbeitsabläufe unserer Kunden zu verbessern.

    33 Min.

  5. 22.05.2025

    AI & Data Podcast: Was verbirgt sich hinter SAP Document AI?

    Viele wichtige Informationen in Unternehmen liegen auch heute noch in nicht maschinenlesbaren Formaten vor. PDF-Dokumente sind zwar visuell zugänglich, aber in der Regel nicht standardisiert. Absender, Format, Struktur – all das variiert stark. In dieser Folge unseres AI & Data Podcasts dreht sich alles um eine KI-Lösungen, die genau dieses Problem löst: SAP Document AI*. SAP Document AI hilft dabei, unstrukturierte Informationen aus PDFs, Bildern oder E-Mails automatisiert auszulesen und so manuelle Prozesse effizient zu ersetzen. Klassische Anwendungsbeispiele sind Bestellungen, Rechnungen oder Formulare, die bisher mühsam manuell erfasst werden mussten. Mit SAP Document AI lassen sich diese Daten automatisiert erkennen, strukturieren und direkt in nachgelagerte Prozesse einspeisen. *ehemals Document Information Extraction Service bzw. „DOX“ – das neue SAP Release hat sich mit der Veröffentlichung dieser Folge überschnitten. SAP Document AI nimmt unstrukturierte Daten aus Dokumenten und macht sie nutzbar. Das ist der erste Schritt, um manuelle Prozesse zu automatisieren. (Jonathan Brandt, Senior Data Scientist, sovanta) Diesmal im Fokus: Die Herausforderung unstrukturierter Daten In dieser Podcastfolge hat Host Larissa Haas ihren sovanta-Kollegen Jonathan Brandt zu Gast. Gemeinsam beleuchten sie typische Einsatzszenarien in denen SAP Document AI Informationen aus einem PDF extrahiert und in standardisiertem Format zurückgibt. Welche Vorteile bringt das für Kunden? Wie können sie den Service konsumieren? Was ist der Unterschied zwischen der Standard- und der Premium-Version? Und welche Rolle spielt Instant Learning beim Prompten? Zum Abschluss teilt Jonathan einige Tipps aus der Praxis: Vom Sammeln von Beispieldokumenten über die bewusste Auswahl von Feldern bis hin zum Einsatz eines hybriden Ansatzes aus klassischer Extraktion und generativer KI. Unser Fazit: Ein wirklich effektiver Service Der Name ist Programm. Mit SAP Document AI erhalten Kunden eine intelligente, KI-gestützte Dokumentenverarbeitung. Ob Standard oder Premium, ob kleine App oder großes System – dieser Service spart Zeit, senkt Fehlerquoten und bringt Struktur ins Datenchaos. Wer den SAP-Service noch als „DOX“ kennengelernt hat, darf sich freuen: die neue Version ist nicht nur leistungsfähiger, sondern auch flexibler. Und ja – selbst Pokémonkarten lassen sich damit auslesen, wie die Podcast-Folge augenzwinkernd zeigt. Jetzt reinhören – und erfahren, wie SAP Document AI die Arbeit mit unstrukturierten Daten verändern wird. Diesmal zu Gast: Jonathan Brandt ist Senior Data Scientist bei sovanta. Seine Leidenschaft für Daten lebt er in ganz verschiedenen Kundenprojekten aus. Dabei liegt sein Fokus auf Projekten, in denen durch Automation und AI Prozesse effizienter gestaltet werden. Zudem beschäftigt sich Jonathan auch mit Nachhaltigkeitsreporten und ESG Datenmanagement.

    35 Min.

  6. 29.04.2025

    AI & Data Podcast: Data-to-Text mit KI – Wie aus Daten echte Texte werden

    In der ersten Folge unseres neuen AI & Data Podcasts dreht sich alles um ein hochaktuelles Thema aus dem Bereich generative KI: Wie lassen sich strukturierte Daten automatisch in flüssige, verständliche Texte verwandeln – ganz ohne manuelles Schreiben? Genau das hat unser Gast Jakob Schuster in seiner Masterarbeit untersucht. Gemeinsam mit Host Larissa Haas spricht er über Herausforderungen, Methoden und die erstaunliche Fähigkeit von Sprachmodellen, scheinbar „intelligente“ Texte zu generieren. Was mich wirklich überrascht hat: Das Modell konnte oft sinnvoll verbalisieren, obwohl es die Daten eigentlich nicht vollständig verstanden hat – es klang trotzdem erstaunlich plausibel. (Jakob Schuster, PhD Uni Heidelberg) Dieses Mal im Fokus: Data-to-Text, Sprachmodelle und Halluzinationen In dieser Episode werfen wir einen Blick auf einen konkreten Use Case: automatisierte Fußballspielberichte, die aus strukturierten Spieldaten generiert werden. Jakob erklärt, wie er dafür mit verschiedenen Sprachmodellen gearbeitet hat – und welche typischen Fehler dabei immer wieder auftreten. Besonders im Fokus: sogenannte Halluzinationen, also Textelemente, die sich das Modell frei ausdenkt, obwohl sie in den Ausgangsdaten gar nicht enthalten sind. Hier ein Überblick über die wichtigsten Themen: Data-to-Text: Wie sich aus strukturierten Daten automatisiert Texte generieren lassen – und wo dabei die Grenzen aktueller Modelle liegen. Halluzinationen: Warum Sprachmodelle manchmal Informationen erfinden – und welche Arten von Halluzinationen unterschieden werden müssen (intrinsisch vs. extrinsisch). Modularität: Wie sich Ansätze zur Textgenerierung flexibel an neue Domänen oder Datenformate anpassen lassen – z. B. für andere Sportarten oder Fachbereiche. In-Text Learning: Welche Rolle Beispiele im Prompt spielen – und wie man Modelle auch ohne aufwändiges Fine-Tuning besser auf neue Inhalte vorbereitet. Übertragbarkeit: Was nötig ist, um Data-to-Text-Ansätze aus dem Prototypenstadium in die Praxis zu bringen – und welche Rolle Trainingsdaten dabei spielen. Der Ausblick: Von Spielberichten zur Text-Automatisierung im Unternehmen Auch wenn das Projekt auf Fußballspielberichten basiert, zeigt es beispielhaft, welches Potenzial in Data-to-Text steckt – etwa für automatische Reportings, Content-Erstellung oder Assistenzsysteme. Besonders spannend wird es, wenn Unternehmen anfangen, eigene domänenspezifische Modelle zu trainieren oder bestehende Ansätze modular weiterzuentwickeln. Genau darum wird es auch in den kommenden Episoden gehen: Wie können wir KI wirklich produktiv einsetzen – sicher, skalierbar und nachvollziehbar? Jetzt reinhören – und entdecken, wie moderne KI aus Daten verständliche Texte macht. Jetzt reinhören – und entdecken, wie moderne KI aus Daten verständliche Texte macht.

    33 Min.
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Der ”AI & Data”-Podcast der sovanta taucht ein in die spannende Welt rund um AI & Data auf der SAP. Larissa Haas, Automation & Analytics Squad Lead bei sovanta, führt als Host Gespräche mit Expertinnen und Experten rund um GenAI, Process Automation, Machine Learning und das SAP AI-Portfolio. Den Hörer erwarten Experten-Tipps, Einblicke in Kundenprojekte und Trends in AI & Data.

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