Philipp Herzig: Die Entscheidung, die SAPs KI-Modell bis ins All brachte

Auf der SAP TechEd Ende Oktober 2026 stellte SAP eine Reihe neuer KI-Werkzeuge vor, die tief in den Alltag von Unternehmen eingreifen sollen.

Genau für dieses Datenvolumen hat SAP gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise ein Modell entwickelt, das vorausschauende Wartung im Weltraum ermöglichen soll.

Die Entscheidung, ein Foundation Model nicht nur für Fabrikhallen und Bürogebäude, sondern für eine Raumstation zu bauen, zeigt, wofür SAP mit seiner neuen Werkzeugpalette steht: Künstliche Intelligenz soll dort funktionieren, wo Rechenleistung knapp und Verbindung zur Erde selten ist.

Ein kleines Modell für einen besonderen Ort

Herzstück des Vorhabens ist das Tabular Foundation Model SAP-RPT-2.0, das Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. Im Gegensatz zu großen Sprachmodellen sind die SAP-RPT-Modelle vergleichsweise klein und lassen sich direkt auf der Raumstation betreiben.

Das Modell auf der ISS soll Ausfälle vorhersagen können, ohne dass Daten zur Erde übertragen werden müssen – ein entscheidender Unterschied zu klassischen KI-Ansätzen, die auf ständige Datenverbindung angewiesen sind.

Ergänzend kündigte SAP das Modell SAP-RPT-TS an, das Geschäftskennzahlen prognostizieren soll. Beide Modelle gehören zu einer Familie, die SAP bereits bei irdischen Kunden einsetzt, bevor sie den Sprung ins All schaffte.

Der Weg über Autoindustrie, Banken und Medizin

Bevor ein Modell aus dieser Reihe auf der Raumstation lief, hatte es sich anderswo bewährt. Der Finanzdienstleister Creditplus nutzt SAP-RPT-Modelle für die Risikobewertung.

Beim japanischen Technikkonzern Hitachi kommen die Modelle zum Einsatz, um den Verschleiß von Maschinen frühzeitig zu erkennen und Wartungstermine besser zu planen. Und das britische Forschungsprojekt Oxford Cancer verwendet sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen besser vorherzusagen.

Diese Praxisnähe scheint hinter der Entscheidung zu stehen, das Modell für die ISS zu wählen: Ein System, das in der Risikobewertung einer Bank und bei der Wartung von Industriemaschinen besteht, galt offenbar als tragfähig genug für eine Umgebung ganz ohne Nachschub an Ersatzteilen.

Die Plattform dahinter soll Agenten selbstständiger machen

Die Entscheidung für das Weltraum-Modell steht nicht für sich allein. Auf derselben Konferenz präsentierte SAP das Joule Studio, in dem Entwickler KI-Agenten entweder per Klick-Baukasten ohne Programmierkenntnisse oder mit eigenem Code erstellen können. Zur Verfügung stehen dabei mehr als 70 unterschiedliche KI-Modelle, aus denen Entwickler wählen können.

Mit Joule Work sollen Agenten künftig komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle wie A2A und MCP handhaben können. SAP erweitert seine Plattform zudem um eine Orchestrierungsschicht, die mehrstufige Abläufe über verschiedene Systeme hinweg zuverlässiger machen soll.

Zudem soll der SAP Knowledge Graph zukünftig Informationen aus unternehmenseigenen SAP-Systemen sowie externen Quellen zusammenführen, während ein neu eingeführtes Enterprise AI Gateway Anmeldeverfahren, Regelwerke, Verkehrslenkung, Beobachtung und Protokollierung des gesamten KI-Datenflusses in einer Instanz zusammenfasst.

Was Unternehmen von der Strategie lernen können

Für Unternehmen, die über den Einsatz von KI nachdenken, liefert der Ansatz hinter dem ISS-Projekt eine klare Linie: Statt möglichst große Modelle einzusetzen, setzt SAP auf kleine, spezialisierte Systeme, die auch unter schwierigen Bedingungen laufen. Das betrifft nicht nur die Raumstation, sondern jede Umgebung mit begrenzter Rechenleistung oder unsicherer Internetverbindung.

• Das Tabular Foundation Model SAP-RPT-2.0 erkennt Anomalien in Tabellendaten, ohne große Rechenkapazität zu benötigen.
• SAP-RPT-TS ist auf die Prognose von Geschäftskennzahlen ausgelegt.
• Creditplus, Hitachi und Oxford Cancer setzen verwandte Modelle bereits in Finanzwesen, Industrie und Forschung ein.
• Das neue Enterprise AI Gateway soll den gesamten KI-Datenverkehr eines Unternehmens zentral absichern.

Die Reihe der Ankündigungen zeigt, dass SAP KI nicht als isoliertes Produkt behandelt, sondern als durchgehende Infrastruktur plant – von der Entwicklerwerkbank bis zur Raumstation. Für Entwickler und Unternehmenskunden bedeutet das vor allem eines: Die nächsten Werkzeuge aus dem SAP-Portfolio dürften genau dort ansetzen, wo Daten knapp, Verbindungen unsicher oder Entscheidungen zeitkritisch sind.