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Delivery und Nearshoring

veröffentlicht von Florian Lohff am 6. August 2026

Die Delivery-Ebene von Software beschleunigt rasant durch KI-gestützte Entwicklung.

MCP-Server sind wichtig für SAP-Entwicklung.

KI verbessert Nearshore Delivery durch bessere Information, Übersetzung, Dokumentation und Protokolle.

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Erweiterungen für Entwickler-IDEs, die LLMs zur Unterstützung von Coding-Aufgaben nutzen und zunehmend in agentische Workflows automatisiert werden, verändern die Art, wie Software entwickelt wird. SAP und ABAP als Sprache führen diese Entwicklung nicht an, bewegen sich aber inzwischen ebenfalls.

Sobald Anforderungen die taktische Ebene durchlaufen haben und die Entwicklung ausreichend spezifiziert ist, wird der Aufwand für Entwicklung, Unit Testing und funktionales Testing weiter rapide sinken.

Wo Spezifikationen nicht spezifisch genug sind, werden KI-Coding-Assistenten die Lösung finden, die aus dem Kontext am wahrscheinlichsten gewünscht ist. Die Zeit bis zu einem ersten Prototypen für das Business kann von Tagen auf Stunden sinken.

Das ist Chance und Risiko zugleich.

Scope Creep zu vermeiden wurde bereits als zentrale Herausforderung auf der taktischen Ebene diskutiert. Auch auf dieser Ebene bleibt es eine Aufgabe für Berater und Entwickler, Klärungen und Bugfixing von Scope Creep zu unterscheiden und Letzteren zurück auf die taktische Ebene zu geben.

Wenn KI-unterstützte Delivery ohne qualifizierte menschliche Aufsicht läuft, wird starker Scope Creep wahrscheinlich, sofern die KI nicht mit sehr starken und intelligenten Leitplanken arbeitet.

Positiv ist, dass KI auf dieser Ebene auch strukturierte Dokumentation erzeugen kann, sodass Menschen und AIs in der Wartung auf das Warum und Wie einer Entwicklung zugreifen können.

Das ist kein kleiner Vorteil. In vielen Projekten leidet Dokumentation zuerst unter Zeitdruck, obwohl genau sie in der nächsten Projektphase, im Supportteam und für künftige KI-Systeme dringend gebraucht wird.

Die Entwicklungstools bewegen sich schnell. In der breiteren Softwarewelt verändern VS-Code-basierte Umgebungen, Coding-Assistenten und zunehmend agentische Entwicklerworkflows bereits die tägliche Arbeit. In SAP bleiben ABAP Development Tools in Eclipse für viele Entwicklungsaufgaben zentral, während VS-Code-basierte Workflows und SAPs eigene KI-Fähigkeiten sich ebenfalls weiterentwickeln.

SAPs Joule-for-Developers-Fähigkeiten scheinen in die richtige Richtung zu weisen. Persönlich haben wir sie nicht getestet, waren aber von den Ergebnissen beim Test der MCP-Server von Marian Zeis für ADT und ABAP Docs zusammen mit unserer accelet.ai-Plattform sehr angetan.

KI-unterstützte Entwicklung bedeutet nicht nur, dass ein Modell Code schreibt. Es bedeutet, dass das Modell Zugriff auf den richtigen Kontext und die richtigen Werkzeuge bekommt. In der SAP-Welt gehören dazu Dokumentation, Systemmetadaten, Custom Code, Transportkontext, Testergebnisse und, wo angemessen, Live-Systeminformationen. Der Weg ist noch lang, aber wir glauben, dass stärker automatisierte Entwicklung vor der Tür steht.

Unsere accelet.ai-Plattform ergänzt weitere Fähigkeiten rund um SAP-Kontext, Dokumentation, Custom-Code-Analyse und Supportprozesse. Sie gibt uns die Freiheit, neue Werkzeuge und Funktionen zu integrieren, die uns in der täglichen Arbeit helfen.

Für Berater und Entwickler wird es wichtig sein, den Entwicklungsprozess zu kontrollieren und sicherzustellen, dass implizite Annahmen geklärt und für die KI explizit gemacht werden, dass Unit Tests und funktionale Tests sinnvoll sind und dass alle Kundenprozesse eingehalten werden. Diese Disziplin wird wichtiger, je größer die Menge generierter oder KI-unterstützter Arbeit wird.

Ein erhebliches Risiko besteht darin, dass bei nachlassender Zurückhaltung auf der taktischen Ebene Custom Developments so zahlreich und komplex werden, dass die Total Cost of Ownership höher werden als zuvor.

Während der Implementierung können große Repositories von Custom Development hohe KI-Kontext- und Tokenkosten verursachen. Dasselbe kann in der Wartung gelten. Das mag zunächst seltsam klingen, weil die Implementierung selbst billiger wird. Custom Software muss aber nicht nur gebaut werden. Sie muss verstanden, getestet, dokumentiert, überwacht, geändert und gewartet werden.

Wenn KI Custom Developments viel leichter erzeugbar macht, die Organisation aber nicht besser darin wird zu entscheiden, welche Developments überhaupt existieren sollten, kann das Ergebnis mehr Komplexität sein, nicht weniger.

Bei acceletail sehen wir hier auch eine starke Rolle für KI-unterstützte Nearshore Delivery mit unserem Partner Arteis, der uns mit hervorragenden SAP-Retail-Beratungs- und Entwicklungskompetenzen unterstützt.

Nearshore Delivery hing immer von der Qualität von Kommunikation, Dokumentation und Übergabe ab. KI verbessert genau diese Punkte. Sie hilft bei Übersetzung, Meeting-Zusammenfassungen, Spezifikationsqualität, Testvorbereitung, Dokumentation und geteiltem Zugriff auf Kontext.

Der lokale Berater muss weiterhin den Kunden, die Anforderung, den SAP-Standard und die Folgen einer Lösung verstehen. Das Nearshore-Delivery-Team muss weiterhin sorgfältig implementieren, sauber testen und dokumentieren, was getan wurde. KI kann aber die Reibung zwischen beiden Seiten reduzieren, Kontext leichter teilbar machen und helfen sicherzustellen, dass Delivery mit der abgestimmten Anforderung verbunden bleibt.

Ziel ist es, Delivery dort zu beschleunigen, wo die Anforderung klar genug ist, und gleichzeitig Kontext, Dokumentation und Review-Prozess stark genug zu halten, damit das Ergebnis später wartbar bleibt.

Schnellere Delivery beseitigt den Bedarf an Disziplin nicht. Sie erhöht ihn. Die unklare Anforderung, die kleine Ergänzung, die missverstandene Klärung und der Prototyp, der stillschweigend produktive Software wird, müssen genau beobachtet werden.

KI wird auf dieser Ebene ein mächtiges Werkzeug sein. Sie sollte aber an ausreichend klare Anforderungen, qualifizierte Reviews, strukturierte Dokumentation, sorgfältigen Umgang mit Kundendaten und Code sowie an eine taktische Ebene gebunden bleiben, die stark genug ist, Nein zu sagen, wenn Delivery zu einfach wird.

Was acceletail bietet: Gemeinsam mit unserem Nearshore-Partner Arteis nutzen wir KI, um Delivery schneller und kontrollierbarer zu machen: bessere Spezifikationen, schnellere Umsetzung, Übersetzung, Dokumentation, Testvorbereitung und Übergabe, geliefert durch unsere Experten.

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Was acceletail bietet

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