{"id":23073,"date":"2025-11-24T11:12:23","date_gmt":"2025-11-24T10:12:23","guid":{"rendered":"https:\/\/mmmake.com\/?p=23073"},"modified":"2025-12-02T15:15:35","modified_gmt":"2025-12-02T14:15:35","slug":"sap-rpt-1-das-erste-tabellenbasierte-ki-modell","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mmmake.com\/de\/blog\/sap-rpt-1-das-erste-tabellenbasierte-ki-modell\/","title":{"rendered":"SAP-RPT-1: Das erste tabellenbasierte KI-Modell"},"content":{"rendered":"\n

Payroll-Tabellen vergleichen oder Fluktuation aus Mitarbeiter:innen-Daten vorhersagen  \u2013 einfach ChatGPT machen lassen? Ganz so easy ist es nicht, denn viele der Gen AI Anwendungen sind textbasiert. Doch gerade die SAP-Systeme enthalten riesige Mengen tabellarischer Daten. Wie lassen sich also diese Daten mittels KI analysieren? SAP liefert die Antwort: Mit SAP-RPT-1 \u2013 einem neuen tabellenbasierten KI-Modell. Aber was steckt hinter dem Modell und wie k\u00f6nnen Unternehmen es nutzen? Unser Team Lead SAP AI, Maximilian Spranz, kl\u00e4rt auf. <\/p>\n\n\n\n

Was ist SAP RPT-1?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

SAP-RPT-1 ist ein vortrainiertes relationales Foundation Model (Relational Pre-Trained Transformer). Dieses hochentwickelte KI-Modell wurde entwickelt, um pr\u00e4zise pr\u00e4diktive Einblicke aus strukturierten Gesch\u00e4ftsdaten zu generieren.<\/p>\n\n\n\n

Das Kernprinzip von SAP-RPT-1 ist das kontextbezogene Lernen (In-Context Learning). Dieses erm\u00f6glicht sofortige, zuverl\u00e4ssige Vorhersagen ohne den zeitraubenden Prozess des Modelltrainings. Anwender stellen lediglich Beispieldatens\u00e4tze (Context Rows) in ihren Aufrufen bereit.<\/p>\n\n\n\n

Das Modell nutzt diesen Kontext, um Muster zu erkennen und eine Vielzahl von Aufgaben zu l\u00f6sen, darunter Klassifikations- und Regressionsaufgaben. Dies umfasst typische Szenarien wie die Vorhersage von Abwanderungsrisiken (Churn), Bedarfs- oder Umsatzprognosen (Forecasting) und andere gesch\u00e4ftsrelevante Analysen.<\/p>\n\n\n\n

Die vortrainierte relationale Architektur von SAP-RPT-1 bietet ein integriertes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr tabellarische Datenstrukturen, Beziehungen und Gesch\u00e4ftslogik. Das Modell ist resilient gegen\u00fcber Datenqualit\u00e4tsproblemen und kann unvollst\u00e4ndige oder wechselnde Gesch\u00e4ftsdaten sowie variable Werte m\u00fchelos verarbeiten. Ein wesentlicher Vorteil ist, dass dadurch kostspieliges und zeitraubendes Modelltraining sowie manuelle Vorverarbeitung oder Funktionsentwicklung (Feature Engineering) entfallen.<\/p>\n\n\n\n

Was unterscheidet SAP RPT-1 von klassischen ML-Modellen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Der gr\u00f6\u00dfte Unterschied liegt in der Effizienz und Anpassungsf\u00e4higkeit durch das In-Context Learning (ICL) und die Art der verarbeiteten Daten. SAP <\/a>zufolge ist die Vorhersage-Qualit\u00e4t 3,5 x h\u00f6her als bei LLMS-Modellen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Welche Voraussetzungen m\u00fcssen f\u00fcr die Implementierung erf\u00fcllt sein?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Nutzung von RPT-1 erfordert eine moderne und standardisierte SAP-Landschaft. Da RPT-1 als Cloud-Service \u00fcber die SAP AI Foundation konsumiert wird, ist die SAP Business Technology Platform (BTP) der zentrale technische Enabler. <\/p>\n\n\n\n

Erfolgsfaktoren der SAP-RPT-1-Implementierung <\/strong><\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • Legen Sie klare Ziel und KPIs pro Use Case fest. <\/li>\n\n\n\n
  • Connecten Sie HR, IT und Data Analytics.<\/li>\n\n\n\n
  • Binden Sie Ihr Datenschutz- und Compliance-Team ein, um DSGVO- und EU-AI-Act-Konformit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n\n\n\n
  • Sorgen Sie f\u00fcr ein klares Datenmodell.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Schritte SAP-RPT-1-Implementierung <\/strong><\/h2>\n\n\n\n
      \n
    1. Use Case Definition: W\u00e4hlen Sie das konkrete Vorhersage-Problem (z. B. Churn Prediction) aus.<\/li>\n\n\n\n
    2. Daten-Extraktion & Governance: Extrahieren Sie die historischen Daten aus S\/4HANA oder SuccessFactors in Richtung BTP unter Einhaltung der Datenschutzrichtlinien. Auf Basis dessen bewerten Sie Datenqualit\u00e4t, Governance und technische Anbindung. <\/li>\n\n\n\n
    3. API-Aufruf: Die Anwendung sendet die Daten in zwei Teilen \u00fcber die API an RPT-1:
      – Kontext-Beispiele: Eine kleine Stichprobe des historischen Datensatzes (z. B. 100 Zeilen).
      – Integration: Die Vorhersage-Ergebnisse von RPT-1 werden direkt in die Ziel-Anwendung (z. B. CAP Anwendung in der BTP) zur\u00fcckgespielt.<\/li>\n\n\n\n
    4. Vorhersage-Daten: Die aktuellen Datenzeilen, f\u00fcr die ein Ergebnis gew\u00fcnscht wird.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Welche SAP-RPT-1-Use-Cases gibt es im SAP-HCM-Bereich? <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      Der Personalbereich ist aufgrund der F\u00fclle an strukturierten, aber sensiblen Daten ein idealer Anwendungsfall f\u00fcr RPT-1.<\/p>\n\n\n\n

      Vorhersage des Abwanderungsrisikos (Employee Churn Prediction)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Das Abwanderungsrisiko l\u00e4sst sich mittels RPT-1 vorhersagen. Das Ziel: Fr\u00fchzeitige Identifizierung von Mitarbeiter:innen, die das Unternehmen verlassen wollen. Von historischen Informationen zu Verg\u00fctungsentwicklungen \u00fcber Performance-Review-Scores, oder die Dauer in der aktuellen Position bis hin zum organisatorischen Wechsel k\u00f6nnen Sie viele strukturierte Daten heranziehen. Auf Basis dessen liefert RPT-1 eine pr\u00e4zise Wahrscheinlichkeitsbewertung f\u00fcr alle Mitarbeiter:innen. Dadurch kann HR proaktiv Interventionsma\u00dfnahmen wie Gehaltsanpassungen oder Mentoring-Programme einleiten. <\/p>\n\n\n\n

      Recruiting-Pr\u00e4zision und Eignungsprognose<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Recruiting-Pr\u00e4zision und Eignungsprognose. Hierbei wird die langfristige Eignung und Leistung der Kandidat:innen basierend auf den ersten Prozessdaten vorhergesagt. Als Datenbasis dienen anonymisierte Daten von erfolgreich eingestellten und nicht eingestellten Personen. Dazu z\u00e4hlen Recruiting-Kennzahlen, Assessment-Scores und die Korrelation zu sp\u00e4teren Performance-Scores \u00e4hnlicher, bereits eingestellter Mitarbeiter. Abschlie\u00dfend liefert RPT-1 einen Eignungs-Score, der eine objektivere Vorauswahl von Kandidat:innen erm\u00f6glicht und Fehleinstellungen reduziert. <\/p>\n\n\n\n

      Fazit: SAP-RPT-1 revolutioniert Predictive Analytics<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      Sie k\u00e4mpfen mit der Auswertung einer enormen Menge an strukturierten Daten? Dann bietet SAP-RPT-1 eine M\u00f6glichkeit, ihre tabellarischen Daten pr\u00e4zise, kontextbezogen und mit 3,5 x h\u00f6herer Qualit\u00e4t als LLMS-Modelle zu analysieren und Trends vorherzusagen \u2013 von der Prophezeiung des Abwanderungsrisikos bis hin zur Eignung von Bewerber:innen. Man kann den Einsatz von SAP-RPT-1 mit der Verwendung eines hochbegabten Nachhilfelehrers vergleichen, der ohne Vorbereitung ein v\u00f6llig neues Fachgebiet \u00fcbernimmt: Sie m\u00fcssen dem Lehrer (RPT-1) lediglich zwei bis drei gel\u00f6ste Beispielaufgaben (Context Rows) aus dem aktuellen Test (Query Row) zeigen. Anhand dieser Beispiele versteht der Lehrer sofort das Thema, die Regeln und die zugeh\u00f6rigen Muster (In-Context Learning) und kann Ihnen die L\u00f6sung f\u00fcr die unbekannte Aufgabe (Prediction) sofort liefern, ohne dass er vorher ein wochenlanges Studium (Modelltraining) absolvieren musste. Was daf\u00fcr ben\u00f6tigt wird? Ein zielgerichteter Use Case und klares Datenmodell. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Payroll-Tabellen mit AI vergleichen und Mitarbeiter:innen-Fluktuation vorhersagen? Wo ChatGPT versagt, setzt SAP-RPT-1 ein. Was dahintersteckt, erfahren Sie im Blog. <\/p>\n","protected":false},"author":66,"featured_media":23198,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[288,129],"class_list":["post-23073","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein","tag-sap-development","tag-ki-ai"],"acf":[],"yoast_head":"\nSAP-RPT-1: Das erste tabellenbasierte KI-Modell - mmmake.com<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Mitarbeiter:innen-Fluktuation mittels KI aus Tabellen vorhersagen? Wo ChatGPT versagt, setzt SAP-RPT-1 ein. 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