Mit den jüngst angekündigten Partnerschaften und Beteiligungen schärft SAP die Architektur ihres KI-Stacks. Die strategische Zusammenarbeit mit Parloa, die Partnerschaft mit Conduct im Bereich KI-gestützter Cloud-ERP-Transformationen sowie die Beteiligung an n8n zeigen, was SAP plant: prozessnahe Serviceautomatisierung, beschleunigte Transformation des digitalen Kerns und übergreifende Workflow- und KI-Orchestrierung [2].

Besonders deutlich wird die geplante Veränderung an der Partnerschaft mit n8n. SAP hat strategisch in den Berliner Workflow-Automation-Anbieter investiert; im Zuge der Transaktion wird n8n mit rund 5,2 Mrd. US-Dollar bewertet. Gleichzeitig soll n8n nativ in Joule Studio, die Agent-Building-Umgebung innerhalb der SAP BTP, integriert werden. n8n bringt eine ereignis- und workfloworientierte Automatisierungslogik mit, die sich für die Koordination heterogener Systemlandschaften eignet.

Im SAP-Kontext bedeutet das: KI-Agenten können über definierte Workflows Aktionen über SAP- und Non-SAP-Systeme hinweg auslösen und ausführen. Für Unternehmen ist diese Entwicklung deshalb relevant, weil agentische KI ohne robuste Prozess- und Integrationslogik schnell an Grenzen stößt.

Ein Agent, der beispielsweise eine Abweichung im Working Capital analysiert, muss Daten aus Finanzwesen, Vertrieb und Einkauf lesen, Ursachenhypothesen bilden, Rückfragen stellen, Folgeaktionen anstoßen und dabei Berechtigungen, Compliance-Regeln sowie Protokollierung berücksichtigen. Genau an dieser Stelle wird eine Workflow-Plattform wie n8n interessant: Sie kann als technische Kontroll- und Ausführungsebene dienen. Joule Studio wird dadurch von einer reinen Agentenentwicklungsumgebung zu einem operativen Baukasten für prozessfähige Unternehmensagenten erweitert.

Workflow-Orchestrierung mit n8n

n8n ist eine Workflow-Automatisierungsplattform, bei der Prozesse aus miteinander verbundenen Nodes´aufgebaut werden. Ein Workflow startet immer durch einen Trigger, beispielsweise zu einem bestimmten Zeitpunkt, beim Eingang einer E-Mail oder durch einen Webhook, und führt anschließend die definierten Verarbeitungsschritte aus. Die einzelnen Nodes übernehmen dabei konkrete Aufgaben wie das Abrufen, Transformieren, Prüfen oder Weiterleiten von Daten sowie den Aufruf externer Anwendungen und Schnittstellen.

Ein besonderer Node ist der KI-Agent-Node. Dieser arbeitet als Tools Agent und kann mit unterschiedlichen Sprachmodellen, beispielsweise von OpenAI, Anthropic, Google, Mistral oder mit lokal betriebenen Modellen, verbunden werden. Durch die Kombination aus Sprachmodell, Systemanweisungen, Speicherfunktionen und angebundenen Werkzeugen lassen sich spezialisierte KI-Agenten entwickeln, die etwa Recherchen durchführen, Daten analysieren, Serviceanfragen bearbeiten oder Geschäftsprozesse in ERP-Systemen unterstützen.

Über APIs, Datenbanken, externe Anwendungen und andere n8n-Workflows können diese Agenten nicht nur Informationen verarbeiten, sondern auch eigenständig Aktionen auslösen und mehrstufige Prozessabläufe steuern. Darüber hinaus ermöglicht der AI Agent Tool Node die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter Agenten, sodass hierarchische Multi-Agent-Systeme entstehen, in denen ein übergeordneter Agent Aufgaben koordiniert und an geeignete Unteragenten delegiert. Im Gegensatz zu vielen reinen Cloud-Diensten lässt sich n8n auf einem eigenen Server betreiben, was eine datenschutzfreundliche und DSGVO-konforme Nutzung unterstützt.

Klassische ERP-Systeme basieren traditionell auf stark strukturierten, transaktionalen Prozessen. Moderne KI-Szenarien funktionieren jedoch grundlegend anders. Generative KI arbeitet probabilistisch, kontextabhängig und häufig systemübergreifend. Ein KI-Agent benötigt deshalb Zugriff auf unterschiedlichste Datenquellen, APIs und externe Services. Gleichzeitig muss er Ergebnisse interpretieren, Prozesse anstoßen und Rückmeldungen verarbeiten können.

Hier entsteht eine neue technische Schicht zwischen ERP-System und KI-Modell: die sogenannte Agent-Orchestrierung. n8n eignet sich für diese Aufgabe. Die Plattform kann als Orchestrierungs-Layer zwischen SAP-Systemen, KI-Modellen und Drittsystemen fungieren. Ein typischer Workflow könnte beispielsweise folgendermaßen aussehen: Ein KI-Agent analysiert eingehende Lieferanten-E-Mails mithilfe eines Large Language Models. Anschließend extrahiert n8n relevante Informationen wie Bestellnummern, Liefertermine oder Preisabweichungen. Danach erfolgt über APIs oder SAP-OData-Services ein Abgleich mit Daten aus SAP S/4HANA. Werden kritische Abweichungen erkannt, kann automatisch ein Workflow gestartet werden, etwa die Anlage eines Tickets, die Benachrichtigung eines Einkäufers oder die Initiierung eines Genehmigungsprozesses.

In Bild 1 ist beispielhaft ein KI-gestützter Workflow zur automatisierten Verarbeitung von per E-Mail eingehenden Aufträgen dargestellt. Dabei werden die Inhalte der E-Mail durch einen KI-Agenten analysiert, strukturiert aufbereitet und anschließend automatisiert in eine Tabelle übertragen [3].

Mehrwert für SAP

n8n verfügt über 1,7 Millionen monatlich aktive Builder [4], ca. 2.000 Integrationen [5] und mehr als 10.000 Workflow Templates [6], entwickelt von Menschen, die bislang häufig gar nicht Teil der klassischen SAP-Welt waren. SAP hatte in der Vergangenheit immer Schwierigkeiten, eine breite Builder-Community aufzubauen. Das SAP-Entwicklerökosystem ist fachlich tief, aber vergleichsweise eng: Es besteht überwiegend aus SAP-Spezialistinnen und -Spezialisten. n8n bringt ein anderes Profil mit: technische Generalisten, Citizen Developer und Integration Engineers, die in modernen Automatisierungsthemen zu Hause sind.

Interessant wird es, wenn offizielle SAP-Nodes verfügbar werden. Dieselbe Builder-Energie richtet sich dann unmittelbar auf SAP-Daten und SAP-Prozesse. Diese SAP-spezifischen n8n-Nodes befinden sich derzeit in Entwicklung und sollen im dritten Quartal 2026 verfügbar werden [7]. Damit können Anwenderinnen und Anwender Integrationslogik direkt in einer visuellen Oberfläche modellieren und SAP-Systeme mit externen Services verbinden.

Wichtig ist dabei: Die Workflows laufen innerhalb der von SAP verwalteten Cloud-Umgebung. Es handelt sich also nicht um Schatten-IT und nicht um einen Workaround, den jemand lokal auf seinem Rechner betreibt. Das verändert die Architekturüberlegungen in SAP-Implementierungsprojekten. Joule Studio könnte in Verbindung mit n8n als Workflow-Engine ermöglichen, SAP AI Core, externe Large Language Models und MCP-Server innerhalb einer visuellen Oberfläche miteinander zu verknüpfen und das alles in einer kontrollierten SAP-Cloud-Umgebung.

Anwendungsbeispiele im SAP S/4HANA-Umfeld

Technologisch würde dadurch eine mehrschichtige Architektur entstehen: Im Backend verbleiben weiterhin die transaktionalen Kernsysteme wie SAP S/4HANA. Darüber liegt die Daten- und Integrationsschicht der SAP BTP mit Services wie SAP Integration Suite oder Datasphere. n8n kann dann im SAP-S/4HANA-Umfeld vor allem als flexible Automatisierungs- und Orchestrierungsschicht eingesetzt werden, welche KI-Agenten, APIs, externe Cloud-Dienste und Prozesslogik miteinander verbindet. Interessant ist dabei der Event-getriebene Ansatz moderner Workflow-Architekturen. Klassische ERP-Prozesse funktionieren häufig synchron und transaktionsorientiert.

Moderne KI-Prozesse basieren dagegen zunehmend auf asynchronen Events. Systeme reagieren auf Ereignisse wie neue Buchungen, Stammdatenänderungen, eingehende Dokumente oder externe API-Events. Trigger können beispielsweise durch Webhooks, Queue-Systeme, Datenbankänderungen oder Cloud-Events ausgelöst werden. Dadurch entstehen flexible Prozessketten im SAP-Umfeld, die sich dynamisch erweitern lassen (siehe Bild 2).

Ein Szenario wäre die automatische Anlage von Kundenaufträgen: Bestellungen aus E-Mails, Webformularen oder Portalen werden von n8n gelesen, geprüft und anschließend über eine S/4HANA-OData-API als Kundenauftrag angelegt. Dadurch sinkt der manuelle Erfassungsaufwand und Medienbrüche werden reduziert.

Denkbar wären auch automatisierte Stammdatenänderungen. Änderungen an Kunden-, Lieferanten- oder Materialstammdaten können über ein Formular beantragt werden. n8n steuert dann die Prüfung und Freigabe, beispielsweise per E-Mail oder Microsoft Teams, und übergibt die freigegebene Änderung an SAP S/4HANA. Das ERP-System bleibt dabei das führende System, während der vorgelagerte Workflow in n8n abgebildet wird.

Ein drittes Szenario ist die Überwachung kritischer SAP-Vorgänge. n8n könnte regelmäßig Daten in SAP S/4HANA prüfen, etwa offene Posten oder Intercompany-Differenzen, und automatisch Verantwortliche informieren oder Tickets erstellen. Dadurch ließen sich Probleme frühzeitig erkennen, eskalieren und nachverfolgen.

Herausforderungen

Die technologische Entwicklung bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Insbesondere im ERP-Umfeld haben Sicherheit, Governance und Compliance eine hohe Priorität, da KI-Agenten potenziell auf sensible Finanz-, Personal- oder Lieferkettendaten zugreifen. Workflow-Orchestrierungssysteme entwickeln sich dadurch zu geschäftskritischen Infrastrukturkomponenten. SAP muss sicherstellen, dass n8n-basierte Prozesse nahtlos in bestehende Sicherheits-, Berechtigungs- und Governance-Konzepte integriert werden können. Dazu zählen insbesondere das Identity- und Access-Management, differenzierte Rollen- und Berechtigungsmodelle, die vollständige Auditierbarkeit, ein kontinuierliches Monitoring sowie die transparente Nachvollziehbarkeit KI-gestützter Entscheidungen.

Eine weitere Herausforderung betrifft die Skalierbarkeit. Während klassische Low-Code-Plattformen häufig vor allem für kleinere und klar abgegrenzte Automatisierungsszenarien eingesetzt werden, operieren SAP-Landschaften oft in hochskalierenden Umgebungen mit Tausenden parallel ablaufenden Prozessen. n8n-basierte Lösungen müssen daher nachweisen, dass sie auch unter hoher Last zuverlässig, performant und ausfallsicher betrieben werden können.

Hinzu kommt die Nichtdeterministik generativer KI. Während klassische SAP-Prozesse regelbasiert und deterministisch ablaufen, erzeugen Large Language Models probabilistische und damit nicht in jedem Fall vollständig vorhersehbare Ergebnisse. Unternehmen benötigen deshalb zusätzliche Kontroll- und Sicherungsschichten, etwa Human-in-the-Loop-Freigaben oder ein umfassendes Monitoring.

Schlussbetrachtung

Die Beteiligung an n8n verdeutlicht den Wandel der technologischen Rolle von ERP-Systemen. Künftige ERP-Lösungen entwickeln sich zunehmend zu intelligenten, ereignisgesteuerten und KI-orchestrierten Ökosystemen. Mit Joule und Joule Studio verfolgt SAP bereits das Ziel, KI-Agenten nicht als isolierte Anwendungen bereitzustellen, sondern sie tief in betriebliche Geschäftsprozesse zu integrieren. n8n könnte dabei als flexible Workflow- und Ausführungsplattform eine wichtige Rolle übernehmen, indem es Anwendungen, Ereignisse, Datenquellen und KI-Agenten technisch miteinander verbindet.