The Autonomous Enterprise Becomes a Reality. Det var huvudtemat för årets SAP TechEd. Visionen är inte ny, men med de senaste produktnyheterna blir det allt tydligare hur AI ska kunna gå från att assistera användare till att självständigt utföra uppgifter i affärsprocesserna.
Ett annat genomgående budskap var Build things that matter – att fokusera på lösningar som skapar verkligt affärsvärde snarare än teknik för teknikens skull.
– AI i SAP är inte längre något som bara ligger framför oss. Tekniken finns här och nu, och SAP:s satsningar visar tydligt vart utvecklingen är på väg. Men den verkliga nyttan uppstår först när AI kopplas till kundernas processer, data och arbetssätt. Det är där vi som partner kan göra skillnad, säger Caroline Berglin på Implema.
Här är fem nyheter och trender som särskilt fångade våra experters intresse – och deras perspektiv på vad de betyder i praktiken
1. Joule Work och Joule Studio – AI går från assistans till handling
En av konferensens stora nyheter var vidareutvecklingen av Joule Work och Joule Studio.
Med Joule Work ska användaren kunna beskriva vad som behöver göras och sen låta AI-agenter utföra arbetet över flera system och processer.
Nya funktioner gör det möjligt för agenterna att planera och genomföra komplexa arbetsflöden i flera steg liksom att samarbeta med agenter från andra leverantörer genom öppna protokoll som Agent2Agent (A2A) och Model Context Protocol (MCP).
Joule Studio är verktyget för att utveckla och anpassa AI-agenter. Här kombineras möjligheten att snabbt komma igång med low-code med mer avancerad utveckling i pro-code.
En verklig styrka är just kombinationen av enkelhet och teknisk fördjupning. Low-code sänker tröskeln för att utveckla lösningar nära verksamheten, medan pro-code behövs för att bygga mer avancerade, integrerade och långsiktigt hållbara lösningar.
Det verkliga värdet av agentisk AI ligger inte i antalet agenter, utan i vilka affärsprocesser de kan förbättra och vilka resultat de skapar. Samtidigt behöver enkelheten i att snabbt skapa nya lösningar kombineras med den tekniska kompetens som krävs för att få dem att fungera långsiktigt.
2. SAP Business AI Platform – molnet blir grunden för nästa generations AI
Det är uppenbart att SAP:s AI-utveckling är nära kopplad till molnstrategin.Med SAP Business AI Platform samlar SAP funktioner för att utveckla, integrera och styra AI i både SAP-system och andra applikationer. Satsningen visar hur AI blir en alltmer integrerad del av SAP:s molnlandskap, snarare än en separat funktion ovanpå befintliga system.
För företag öppnar det nya möjligheter att använda AI i sina affärsprocesser, vilket i sin tur ökar betydelsen av en en modern, välstrukturerad systemarkitektur, standardiserade processer och en ren systemkärna, Clean Core då de blir viktiga förutsättningar för att kunna dra nytta av möjligheterna.
3. Databricks och Knowledge Graph – AI får bättre förståelse för verksamheten
SAP presenterade också ett utökat samarbete med Databricks och nya funktioner i SAP Business Data Cloud, som ska göra det enklare att kombinera och använda data från olika system.
Med SAP Business Data Cloud Ontology Manager och SAP Knowledge Graph stärks möjligheterna att sätta data i sitt affärssammanhang genom att beskriva hur information, affärsbegrepp och processer hänger ihop.
För AI räcker det inte att ha tillgång till data. Den måste också förstås i rätt kontext. En AI-agent behöver exempelvis inte bara kunna identifiera en försening i leveranskedjan, utan också förstå vilka kunder, produktionsplaner och ekonomiska konsekvenser som påverkas. Det är den förståelsen som gör informationen användbar för bättre beslut och mer avancerad automatisering.
4. MCP och A2A – AI-agenter ska kunna samarbeta över systemgränser
En annan viktig utveckling är möjligheten för AI-agenter att samarbeta över systemgränser.
SAP:s satsningar på öppna protokoll, som MCP och A2A, ska göra det möjligt för AI-agenter att kommunicera med varandra, använda funktioner i olika system och samverka i komplexa affärsflöden.
För företag öppnar det möjligheter att automatisera hela affärsflöden, även när de omfattar flera system och verksamhetsområden. AI-agenter kan exempelvis samordna arbetsuppgifter som tidigare krävt manuella insatser i olika system.
Samtidigt ökar kraven på integrationer, säkerhet och kontroll över vilka uppgifter agenterna får utföra.
5. Enterprise AI Gateway – säkerhet och styrning får en central roll
Säkerhet, övervakning och kontroll var återkommande teman under konferensen. När AI-agenter inte längre bara ger rekommendationer utan också kan initiera och utföra åtgärder i affärskritiska processer blir dessa frågor allt viktigare.
SAP presenterade bland annat nya funktioner för monitorering och administration i Joule Studio. De ska ge utvecklare och förvaltare bättre insyn i agenternas beteende, modellanvändning och kostnader.
Med SAP Enterprise AI Gateway presenterades också en central lösning för att hantera AI-trafik, behörigheter, policyer, övervakning och spårbarhet.
SAP presenterade även en AI Governance Assistant som ska hjälpa företag att hantera krav på regelefterlevnad, bland annat kopplade till EU AI Act.
En tydlig lärdom från Berlin är också att säkerhet och styrning måste finnas med från början. När AI får större handlingsutrymme blir kontroll, spårbarhet och driftsäkerhet avgörande för att kunna skala upp användningen.
Från tekniska möjligheter till affärsnytta
Sammantaget visar nyheterna från SAP TechEd hur visionen om The Autonomous Enterprise blir alltmer konkret. AI-agenter får större möjligheter att utföra arbete, samtidigt som SAP stärker den plattform, datahantering och styrning som krävs för att använda tekniken i affärskritiska processer.
För att företagen ska kunna dra nytta av utvecklingen återkommer tre avgörande förutsättningar:
- En stabil molnplattform och genomtänkt arkitektur som ger utrymme att utveckla och integrera AI-lösningar.
- Tillförlitlig affärsdata och rätt kontext som gör att AI kan agera utifrån verksamhetens faktiska förutsättningar.
- Säkerhet, styrning och övervakning som gör det möjligt att använda AI på ett kontrollerat sätt.
Här knyter också konferensens budskap Build things that matter ihop teknik och affärsnytta: Det avgörande är inte hur många AI-agenter ett företag inför, utan vilka problem de löser, vilka processer de förbättrar och vilka resultat de skapar.
