Die SAP-Welt hat so ihre Besonderheiten. Advanced Business Application Programming, kurz ABAP, ist eine davon. Mit der SAP-eigenen Programmiersprache können Unternehmen individuelle Anpassungen und Erweiterungen in ihrer SAP-Landschaft vornehmen. Entwickelt in den 80er-Jahren wird die neueste Version, das ABAP Cloud Development Model, auch aktuellen Anforderungen gerecht. Jetzt verspricht Künstliche Intelligenz einen weiteren Modernisierungsschub. Doch was kann KI heute schon leisten?
Künstliche Intelligenz unterstützt Entwickler bei der SAP-Programmierung, indem sie bei der Codeanalyse, Fehlersuche und Optimierung hilft. Sie kann Routineaufgaben automatisieren, sodass Entwicklerteams mehr Zeit für komplexere Aufgaben gewinnen. Durch den Einsatz von KI können wir bei T-Systems beispielsweise maßgeschneiderte Lösungen effizienter entwickeln und bestehende Codes schneller anpassen. Das ist besonders für SAP-Kunden von Vorteil, die sich in einem dynamischen Geschäftsumfeld bewegen.
Ein Beispiel: Unternehmen haben intern einzigartige Abläufe, die oft über die SAP-Standardfunktionalität hinausgehen. ABAP ermöglicht es ihnen, ihre SAP-Systeme an individuelle oder branchenspezifische Geschäftsanforderungen anzupassen. Mit der Zeit werden die SAP-Systeme dabei immer größer und komplexer. Hinzu kommt, dass beteiligte ABAP-Entwickler in der Zwischenzeit das Unternehmen wechseln oder altersbedingt ausscheiden. Aufgrund der langen Lebensdauer der Systeme und wechselnder Entwicklerteams haben Unternehmen ihre ABAP-Programmierungen häufig nicht durchgängig dokumentiert. So ist unklar, für welche Funktionen ABAP-Code genutzt wird. Hier kommt die KI ins Spiel: Mit ihrer Hilfe lässt sich feststellen, wozu „alter“ ABAP-Code eigentlich dient, da KI-Tools helfen können, einzelne Puzzleteile im Coding zu verstehen und auszuwerten.
KI-Tools helfen, die Komplexität bei der ABAP-Entwicklung zu reduzieren. SAP-Landschaften verändern sich kontinuierlich. Dank KI lassen sich komplexe Strukturen besser im Blick behalten. Mit KI können wir für unsere Kunden automatisieren, rationalisieren und Einsparpotenziale heben. Wenn diese zugleich sicherstellen müssen, dass ihre Daten und Codezeilen an einem sicheren Ort verbleiben – in Deutschland oder der EU –, dann sind wir der richtige Partner, der genau dies gewährleisten kann. Als Anbieter von Ende-zu-Ende-SAP-Services hat T-Systems die passende Lösung: Mit „AI Engineer“ nutzen wir für die ABAP-Entwicklung eine sichere KI-Umgebung von T-Systems Digital Solutions.
Dreh- und Angelpunkt unserer KI-Umgebung sind Large Language Models (LLM), die bei T-Systems in einer geschützten, datenschutz- und compliant-konformen IT-Umgebung gehostet werden. Der Vorteil für SAP-Kunden: Ihr ABAP-Code wird weder zum Lernen noch zum Trainieren von LLMs genutzt. Außerdem gelangen die Daten, die sie ins LLM eingeben oder die Anfragen, die sie darüber stellen, nicht in eine öffentliche Cloud. Anders bei den von großen, meist von US-amerikanischen Anbietern betriebenen LLMs: Dort sind die Daten im Web frei zugänglich, sodass Unbefugte eingegebene Codeschnipsel durch geschickte Abfragen relativ einfach nachvollziehen können.
Unser AI Engineer nutzt die LLMs großer Anbieter, im Moment beispielsweise Llama von Meta. Die Herausforderung: Gängige LLMs werden mit riesigen Datenmengen aus dem Internet trainiert. Da ABAP vor allem unternehmensintern zur Softwareentwicklung genutzt wird, sind Codings oder umfassende Informationen zu ABAP im Internet meist Fehlanzeige. Daher schaffen es LLMs wie ChatGPT 4.0 in rund 50 Prozent aller Fälle auch nicht, kompilierbaren ABAP-Code zu generieren. Außerdem fallen die von solchen LLMs generierten ABAP-Code-Stücke beim Testing regelmäßig durch, da sie die erforderlichen Qualitätsstandards nicht erfüllen.
Um AI Engineer optimal für die Entwicklung von ABAP-Code nutzen zu können, setzt T-Systems auf Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG erweitert die Fähigkeiten von LLMs, indem zusätzlich zu dem Wissen aus den Trainingsdaten weitere Informationsquellen ergänzt werden, um genauere Antworten zu generieren. Ein Beispiel: Programmieren SAP-Kunden schon länger mit ABAP, haben sie eigene Coding Guidelines. Mittels RAG laden wir solche Zusatzinformationen in eine sichere Vektordatenbank, die bei jeder LLM-Anfrage relevante Informationen mitgibt und die Antworten der KI verbessert.
Der große Game Changer wird das von SAP im Rahmen der TechEd im Oktober 2024 vorgestellte eigene LLM für ABAP-Code sein, dessen offizielles Release für 2025 geplant ist. SAP trainiert dieses LLM bereits seit längerem mit mehr als 250 Millionen ABAP-Codezeilen. Für uns wird es dann darum gehen, das SAP ABAP LLM mit der datenschutzkonformen Umgebung von T-Systems zu verbinden. Darüber hinaus werden unsere ABAP-Entwickler das LLM umfänglich testen.
Ein weiteres zentrales Element für die Codequalität unserer Lösung ist Prompt Engineering. AI Engineer bietet Workflows für mehrstufige Prompts, die Entwickler bei Routineaufgaben unterstützen. Zum Beispiel kann zunächst eine Analyse des bestehenden Codes durchgeführt werden, bevor im zweiten Schritt neuer Code generiert wird. Dieser strukturierte Ansatz verbessert die Qualität des generierten ABAP-Codes weiter. Geplant ist, die KI-Lösung in SAP S/4HANA-Transformationen einzusetzen, insbesondere um die Analyse und Dokumentation bestehender Codebasen zu erleichtern. Dies wird helfen, alte Systeme schneller zu verstehen und in moderne Architekturen zu überführen.
Wie der KI-Einsatz bei der ABAP-Programmierung gelingt, zeigt folgendes Beispiel: Bei T-Systems nutzen wir unser KI-Tool, um Code-Segmente zu erstellen oder einfache Aufgaben wie String-Operationen und Datenbankabfragen zu erledigen. Außerdem liefert uns das KI-Tool blitzschnell Antworten auf Standardfragen, die insbesondere ABAP-Rookies sonst aufwendig selbst in SAP-Foren recherchieren müssten. Allerdings gibt es beim KI-Einsatz noch Luft nach oben: Gilt es, ganze Programme zu schreiben oder viel auf kundenspezifische Anforderungen zugeschnittenen Code zu generieren, stößt die KI derzeit an Grenzen.
Wir sind uns sicher, dass KI in Zukunft sowohl die ABAP-Programmierung als auch die SAP-Welt insgesamt verändern wird. Bei allen Entwicklungen wollen wir bei T-Systems stets am Ball bleiben, Neues ausprobieren – und dabei stets unsere Kunden einbinden. So können wir gemeinsam ermitteln, wo die Chancen oder Risiken von KI liegen. Klar ist aber auch: In absehbarer Zeit wird es kaum gelingen, die KI mit „altem“ SAP-Programmcode zu füttern und zu glauben, man erhält auf Knopfdruck eine neue SAP S/4HANA-Anwendung. Eine gute Nachricht für ABAP-Entwickler, die somit auch künftig unverzichtbar bleiben.
