SAP definiert „Machine Learning Szenarien“ (oder auch „Intelligent Scenarios“) als betriebswirtschaftlichen Use Case für ML mit klaren Integrationspunkten in die Kernprozesse und fest definierten Lerndaten/Ergebnisdaten. Dabei wird zwischen „Embedded ML“ und „Side-by-Side ML“ unterschieden. Bei „Embedded ML“ wird ML direkt auf der S/4HANA-Datenbank angelernt und ausgeführt, was Beschränkungen bei der Auswahl der Modelle und bei der Performance mit sich bringt. Bei „Side-by-Side ML“ werden die rechenaufwändigen ML-Prozesse auf externe Systeme ausgelagert, was mächtigere ML-Anwendungen ermöglicht. Dazu bieten sich verschiedene kostenpflichtige Cloud-Services auf Basis der SAP Business Technology Platform (BTP) an, die die gemeinsame Plattform der meisten SAP Cloud-Produkte bildet (siehe auch hier). Aus technischer Sicht sind jedoch auch eigene Server oder andere Cloudanbieter denkbar. Bei beiden ML-Ansätzen sind neben einigen Dutzend vorgefertigter ML-Szenarien auch Möglichkeiten zur Entwicklung eigener Modelle durch ausgewiesene ML-Experten gegeben.