Alle rund um SAP Business One, ERP- Projekten und Business Software
KI im Arbeitsalltag scheitert selten am Werkzeug, sondern am ewigen Weiterlernen. Dabei bringen Sie den wichtigsten Teil längst mit: Ihr Fachwissen. Zwei Prompts helfen, den richtigen Einstieg zu finden.
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Diese Reihe beschäftigt sich mit Künstlicher Intelligenz im Zusammenspiel mit SAP Business One. Nicht als Ansammlung von Produktankündigungen, sondern als Versuch, grundlegende KI-Prinzipien einmal in Ruhe durchzudenken und an einem Beispiel aus dem ERP-Alltag zu spiegeln. Diesmal geht es um eine Frage, die weit über reine Textgenerierung hinausreicht. Wie entscheidet ein KI-Modell, wenn eine Aufgabe nicht nur einen richtigen nächsten Satz, sondern mehrere aufeinander aufbauende Schritte verlangt? Der Fachbegriff dafür lautet Language Agent Tree Search, kurz LATS.
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Dies ist die vierte Folge einer Reihe auf diesem Blog, die sich mit KI-Grundlagen im Zusammenspiel mit SAP Business One beschäftigt. Bisher ging es vor allem um das, was ein Sprachmodell lernt, bevor es überhaupt zum Einsatz kommt: Bewertungen durch Menschen, mehrfaches Ausprobieren, das schrittweise Prüfen von Zwischenergebnissen. Diese Folge dreht die Perspektive um. Es geht um das, was passiert, während ein Modell bereits arbeitet, ein Werkzeug benutzt oder Code ausführen lässt, und wie es auf das reagiert, was dabei tatsächlich herauskommt. Zwei Verfahren stehen im Zentrum, die ähnlicher klingen, als sie tatsächlich sind: ReAct und RLEF.
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Diese Reihe nimmt fortlaufend einzelne KI-Grundbegriffe und Methoden wie die Process Reward Model unter die Lupe .Die vorige Folge hat sich mit einem nüchternen Befund beschäftigt: Erzeugen ist billig, Prüfen ist der eigentliche Engpass. Ein System kann in kurzer Zeit tausende Antwortkandidaten erzeugen, die eigentliche Arbeit beginnt erst danach, wenn unter diesen Kandidaten die richtige Antwort gefunden werden muss.
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Dies ist eine Fortsetzung der Reihe auf diesem Blog, die sich mit Künstlicher Intelligenz im Zusammenspiel mit SAP Business One beschäftigt. Es ist der Versuch, grundlegende KI-Begriffe in Ruhe durchzudenken und zu klären. Jede Folge nimmt sich einen Begriff aus der aktuellen KI-Forschung vor und stellt am Ende dieselbe Frage: Was davon kommt im ERP-Alltag tatsächlich an, und was bleibt Vokabular, das sich gut verkauft? Die letzte Folge drehte sich um Verifikation und Reward-Modelle. Diesmal geht es um eine einfachere, aber überraschend wirkungsvolle Idee: dieselbe Frage einfach mehrfach stellen oder Test-Time Compute Scaling.
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Dies ist der erste Beitrag einer neuen Reihe auf diesem Blog. Sie beschäftigt sich mit den Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im direkten Zusammenspiel mit SAP Business One — und zwar nicht als Sammlung von Produktankündigungen, sondern als Versuch, grundlegende KI-Themen einmal in Ruhe durchzudenken
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Kaum eine Woche vergeht ohne die Ankündigung intelligenterer Sprachmodelle, neuer Co-Piloten oder leistungsstärkerer KI-Agenten. Dennoch stellt SAP-Vorstandsvorsitzender Christian Klein in seinem aktuellen Blogbeitrag „Der KI-Wettlauf wechselt die Richtung” (Juni 2026) eine ernüchternde Diagnose: Ein Großteil der KI-Angebote bietet Unternehmen in der Praxis nur wenig Mehrwert, weil sie die Unternehmensrealität nicht abbilden. Seine Vision des autonomen Unternehmens folgt deshalb einem klaren Grundsatz: Der Mensch gibt die Richtung vor, die KI setzt um.
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Ab dem 1. Januar 2025 gilt in Deutschland für alle inländischen B2B-Unternehmen die Empfangspflicht für strukturierte elektronische Rechnungen. Kein Aufschub, kein Übergangszeitraum für den Empfang – wer heute noch nicht empfangsbereit ist, handelt nicht mehr gesetzeskonform. Für mittelständische Unternehmen bedeutet das: Das Thema E-Rechnung ist kein Projekt für morgen. Es ist eine bereits laufende gesetzliche Pflicht.
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Ab dem 1. September 2026 tritt in Frankreich ein umfassendes E-Rechnungsmandat in Kraft. Betroffen sind grundsätzlich alle Unternehmen, die in Frankreich ansässig sind oder dort eine Umsatzsteuer-Registrierung besitzen.
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Künstliche Intelligenz im ERP-Kontext weckt hohe Erwartungen, da signifikante Produktivitätsgewinne, eine tiefgreifende Automatisierung und fundiertere Entscheidungen in Aussicht stehen. Dennoch zögern viele Unternehmen aktuell bei der praktischen Umsetzung. Dies liegt vor allem daran, dass Implementierungsrisiken, unklare Nutzenpotenziale sowie hohe Integrationskosten und kulturelle Hürden oft als massive Bremsfaktoren wirken.
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