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Nachdem wir in unserem letzten Beitrag die KI-Premium-Funktionen der SAP Analytics Cloud getestet haben, nehmen wir nun zwei weitere Neuerungen unter die Lupe: Prompt Insights und die KI-gestützte Generierung von Story-Skripten. Im Gegensatz zu den Premium-Funktionen sind beide Funktionen in der Basis-KI enthalten. Sie verursachen also keine zusätzlichen Kosten für SAP AI Units und können breit eingesetzt werden, ohne das Budget zu belasten.
SAC Base AI einrichten: Anfrage über SAP for Me und Rollenberechtigung
Ganz so einfach, wie es zunächst klingt, war der Einstieg allerdings nicht. Bereits die Aktivierung der Basis-KI-Funktionen stellte uns vor einige Herausforderungen und war mit mehr Aufwand verbunden als erwartet. Die Freischaltung muss zunächst über das Portal SAP for Me beantragt werden. In unserem Fall wurde die Anfrage allerdings erst genehmigt, nachdem wir zusätzlich ein Support-Ticket bei SAP eröffnet hatten.
Darüber hinaus ist es wichtig, die Berechtigung „Generative AI“ explizit in einer Rolle zu aktivieren, da diese derzeit in keiner der Standardrollen standardmäßig aktiviert ist. Erst nachdem diese Einstellung vorgenommen wurde, konnten wir die KI-Funktionen vollständig nutzen und mit unseren Tests beginnen.
Eine detaillierte Anleitung zur Aktivierung der KI-Funktionen finden Sie in der SAP Help-Dokumentation.
Wie schon beim letzten Mal haben wir die Funktionen im Praxistest geprüft. In diesem Artikel zeigen wir, was sie leisten, wo ihre Grenzen liegen und für welche Anwendungsfälle sie sich eignen.
Prompt Insights: KI-gestützte Analysen direkt in SAC Stories
Mit Prompt Insights können Story-Designer einen LLM-Prompt als Widget in die Story einbetten. Die Benutzer können die Analyse ausführen und erhalten die AI generierte Antwort im Bericht. Dabei kann die Analyse entweder auf einer Tabelle oder einem Diagramm basieren und Abweichungen erläutern oder Auffälligkeiten hervorheben. Wer bislang Zahlen aus SAP Analytics Cloud exportiert und in externe KI-Tools kopiert hat, findet hier eine integrierte und datenschutzkonforme Alternative. Vor der Verarbeitung durch AI wird eine Datenmaskierung angewendet, um sensible Daten zu schützen.
Neben der Datenquelle für die Analyse können Sie dem AI Modell auch detaillierte Anweisungen geben, wie die Analyse durchgeführt und die Antwort strukturiert wird. Bemerkenswert ist, dass SAP damit einen Kritikpunkt aus unserem letzten Test der Premium Funktionen aufgreift. Dort haben wir die fehlende Steuerbarkeit der KI-Funktionen bemängelt. Bei Prompt Insights bestimmt der Story-Designer selbst, welche Frage gestellt wird und worauf die Analyse abzielt. SAP Analytics Cloud bietet auch Vorlagen an, die Sie als Hilfestellung nutzen können.
Darüber hinaus können Sie über Einstellungen steuern, ob die Analyse eher kompakt oder detailliert ausfallen soll. Ferner können Sie bestimmen, ob Inhalte aus externen Quellen abgerufen und in die Analyse aufgenommen werden. Das Modell führt in diesem Fall eine Online-Recherche durch. In diesem Fall bietet es sich an, die Quell-URLs anzuzeigen.
Grenzen von Prompt Insights in der Praxis
SAP verspricht reichhaltige, strukturierte Narrative auf Basis der eigenen Daten und beziffert die Zeitersparnis bei der Analyse auf 60 Prozent. Bei unseren Tests haben wir jedoch festgestellt, dass die Analyse nur auf den Daten basiert, die in der Tabelle bzw. Diagramm gerade sichtbar sind. Selbst wenn ein Hierarchieknoten zugeklappt oder aufgeklappt ist, erhalten sie unterschiedliche Ergebnisse.
So wird die drastische Änderung in der Nachfrage nur aufgegriffen, wenn der Hierarchieknoten für die Produktgruppe aufgeklappt ist und die darunter liegenden Produkte sichtbar sind. Die Qualität der Analyse hängt somit maßgeblich von dem gerade aktiven Aufriss ab. Darüber hinaus fehlt die Möglichkeit, Rückfragen zu stellen und so die Analyse zu vertiefen. Die Benutzer können die vom Designer festgelegten Fragestellungen auch nicht anpassen. Auch wenn die Prompts auf Deutsch definiert wurden, erfolgt die Ausgabe immer auf Englisch. Hier würden wir uns in den nächsten Versionen Verbesserungen wünschen.
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Wie gut schreibt der SAC Story Code Generator Skripte?
Der Story Code Generator richtet sich an Anwender, die ihre SAC Stories mithilfe von Skripten um individuelle Funktionen und Interaktionen erweitern möchten. Statt den JavaScript-Code vollständig selbst zu schreiben, können sie die gewünschte Funktionalität in natürlicher Sprache beschreiben und den passenden Code von der KI generieren lassen. Dadurch sollen sich interaktive Dashboards im Low-Code-Ansatz schneller und individueller umsetzen lassen.
In unseren Tests haben wir uns mit dieser Funktion besonders intensiv beschäftigt. Denn erst abseits der einfachen Demo-Beispiele zeigt sich, was der KI-Assistent tatsächlich leisten kann und wo seine Grenzen liegen.
Besonders überrascht hat uns, wie zuverlässig der Generator auch komplexere Anforderungen umsetzt. Während einfache Anweisungen wie „Blende das Diagramm aus, sobald der Button geklickt wird“ erwartungsgemäß funktionieren, bewältigte der Assistent auch mehrstufige Skripte mit verschachtelten Bedingungen, Variablen und der Zuordnung numerischer Werte zu Textlabels. Gerade bei solchen Anforderungen hatten wir eher mit unvollständigen Codefragmenten gerechnet, die manuell überarbeitet werden müssten. Stattdessen lieferte der Generator überwiegend direkt ausführbaren und sinnvoll strukturierten Code. Im Gegensatz zu unseren Tests mit KI-generierten Datenaktionen, bei denen teilweise grundlegende Syntaxfehler auftraten, funktionierten die generierten Story-Skripte zuverlässig. Auch die automatisch erzeugten Kommentare sind hilfreich, da sie die Nachvollziehbarkeit und spätere Wartung des Codes erleichtern. Einziger Wermutstropfen: Bereits bei etwas komplexeren Aufgaben nahm die Generierung vergleichsweise viel Zeit in Anspruch.
Positiv fiel außerdem auf, dass der Story Code Generator auch global definierte Variablen verwenden kann, sofern diese ausdrücklich im Prompt genannt werden. Bei der Interpretation des Datenmodells stößt der Assistent hingegen an Grenzen. Die Struktur individueller Dimensionen, die technischen IDs ihrer Merkmalsausprägungen oder die zugrunde liegende Logik kann er nicht ohne Weiteres eigenständig erschließen. Diese Informationen müssen daher möglichst präzise beschrieben werden. Dasselbe gilt für die verwendeten Widgets: Sind beispielsweise mehrere Dropdowns oder Diagramme vorhanden, muss eindeutig angegeben werden, auf welches Element sich das Skript beziehen soll.
Eine weitere Einschränkung betrifft die Anpassung des generierten Codes. Anders als bei klassischen KI-Chat-Assistenten gibt es keinen fortlaufenden Dialog, in dem sich ein Skript schrittweise verfeinern lässt. Stattdessen wird bei jeder Anfrage ein neues Skript erstellt, das sich nur als Ganzes übernehmen oder verwerfen lässt. Entspricht das Ergebnis nicht den Erwartungen, muss ein neuer Prompt formuliert werden. Auch bei der Überarbeitung bereits vorhandener Skripte zeigte sich Verbesserungspotenzial: In unseren Tests entfernte die KI den bisherigen Code nicht immer vollständig, sodass eine manuelle Nachbearbeitung erforderlich war.
Für die Praxis bedeutet das: Der Story Code Generator kann die Skriptentwicklung in SAC deutlich erleichtern und liefert selbst bei komplexeren Anforderungen überzeugende Ergebnisse. Entscheidend bleibt jedoch die Qualität des Prompts. Je präziser die Anforderungen, Variablen, Widgets und Datenstrukturen beschrieben werden, desto zuverlässiger funktioniert die Generierung.
SAP Analytics Cloud Base AI Funktionen: Unser Fazit
Mit den beiden neuen Funktionen setzt SAP die Integration von KI in die SAP Analytics Cloud konsequent fort. Besonders erfreulich ist, dass SAP mehr Anpassungsmöglichkeiten anbietet. Bei Prompt Insights bestimmt der Story-Designer selbst, welche Fragen gestellt werden und wie die Antwort aufgebaut ist. Zusammen mit der Datenmaskierung entsteht eine sichere Alternative zum Export in externe KI-Tools.
Insgesamt hat uns der Story Code Generator im Praxistest positiv überrascht. Besonders die zuverlässige Generierung auch komplexerer Skripte zeigt, welches Potenzial in der KI-Unterstützung steckt. Anders als bei den KI-generierten Datenaktionen lieferte der Assistent in unseren Tests durchgehend lauffähigen Code.
Ganz ohne Einschränkungen funktioniert das Feature allerdings noch nicht. Die teilweise langen Generierungszeiten, die begrenzte Erkennung individueller Datenstrukturen und die fehlende Möglichkeit zur dialogbasierten Nachbearbeitung erschweren den Arbeitsablauf. Eine wesentliche Schwäche ist dabei das fehlende Kontextverständnis: Der KI fehlen häufig Informationen über die zugrunde liegenden Datenmodelle und individuellen Datenstrukturen. Anders als bei anderen Agenten gibt es derzeit keine Möglichkeit, diesen Kontext gezielt bereitzustellen.
Dennoch fällt unser Fazit klar positiv aus: Für eine ohne zusätzliche Lizenzkosten verfügbare Funktion innerhalb der SAP Analytics Cloud ist der Story Code Generator aus unserer Sicht ein ausgesprochen gelungenes Feature, das bereits heute einen echten Mehrwert bieten kann. Mit weiteren Verbesserungen könnte er die Entwicklung individueller SAC Stories künftig noch stärker vereinfachen und beschleunigen. Gerade für Fachanwender kann das die Einstiegshürde in die Skriptentwicklung deutlich senken und die Erstellung individueller, interaktiver Dashboards erleichtern.
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