Az AI-ügynökök már nem csupán kérdésekre válaszolnak: képesek összetett feladatokat megtervezni, eszközöket használni és munkafolyamatokat végrehajtani. A következő nagy kihívás az, hogy mindez megbízhatóan, ellenőrizhetően és a vállalati rendszerekbe integrálva működjön. Az SAP legutóbbi TechEd konferenciáján ennek megvalósításához mutatott be új fejlesztéseket.
A berlini eseményen a szoftvercégalcím: több olyan fejlesztést mutatott be, amelyek ezt a váltást támogatják. A cél, hogy az AI-ügynökök a vállalati rendszerekben is egyre összetettebb feladatokat végezhessenek el, megfelelő emberi felügyelet mellett.
A fejlesztők számára közben egy közvetlenül hasznosítható lehetőség is megnyílik: az SAP új képzéseket és minősítéseket vezetett be, a vállalati AI-ügynökök fejlesztését oktató Joule Studio Developer minősítés pedig 2026. december 31-ig díjmentesen megszerezhető.
Az AI már kilépett a chatablakból
Jól érzékelteti a változás irányát egy hétköznapi vállalati példa. Ha egy beszállítói számlán szereplő összeg nem egyezik a megrendelésben rögzítettel, a probléma megoldása ma még több munkatárs közreműködését igényelheti. Meg kell keresni a dokumentumokat, ellenőrizni az adatokat, egyeztetni az érintettekkel, majd megszerezni a szükséges jóváhagyásokat. Az új AI-ügynökök az ilyen, több lépésből álló folyamatok jelentős részét automatizálhatják, miközben a fontos döntések továbbra is emberi ellenőrzés alatt maradhatnak.
Az SAP Joule mesterségesintelligencia-asszisztensének új képességei is ebbe az irányba mutatnak. A már elérhető Joule Work felületén a felhasználók hétköznapi nyelven fogalmazhatják meg, mit szeretnének elérni. A rendszer ezután összehangolja a szükséges alkalmazásokat, adatokat és AI-ügynököket. Ráadásul nem kizárólag az SAP saját rendszereivel működhet együtt: megfelelő hozzáférési és biztonsági feltételek mellett más gyártók AI-ügynökei is bekapcsolódhatnak a munkafolyamatokba.
A vállalat öt meghatározó üzleti működési területre előre konfigurált AI-asszisztenseket és -ügynököket is bevezet, iparágspecifikus testreszabási lehetőségekkel.
A saját igényekre szabott megoldások kialakítását a Joule Studio fejlesztőkörnyezet továbbfejlesztése segíti. Ebben az üzleti szakemberek meghatározhatják a feladatokat és a működési szabályokat, az informatikusok pedig megépíthetik és tesztelhetik az ügynököket. A fejlesztők több mint 70 AI-modell közül választhatnak, az early adopter program résztvevői pedig az n8n munkafolyamat-automatizálási platform integrációjával automatizált munkafolyamatokat is létrehozhatnak.
Az SAP a jogosult ügyfelek számára 2026 decemberének végéig díjmentessé teszi a saját AI-ügynökök futtatását az általa üzemeltetett Joule Studio-környezetben. A fejlesztési és tesztelési eszközök ezt követően is – meghatározott keretek között – ingyenesen használhatók maradnak.
A vállalati AI-nak az adatokat is értenie kell
Az önállóan dolgozó AI-ügynökök egyik legnagyobb kihívása, hogy a vállalati információk sokszor egymástól elszigetelt rendszerekben találhatók. A pénzügy, a beszerzés, a termelés vagy az értékesítés különböző adatbázisokkal dolgozhat, amelyekben ugyanaz az üzleti esemény eltérő formában jelenik meg.
Az SAP Business Data Cloud és a Knowledge Graph fejlesztései azt szolgálják, hogy a mesterséges intelligencia ne csupán hozzáférjen ezekhez az információkhoz, hanem a közöttük lévő összefüggéseket is felismerje. Egy készlethiány vizsgálatakor például ne csak a raktári mennyiségeket vegye figyelembe, hanem a várható megrendeléseket, a beszállítói kapcsolatokat és a gyártási terveket is.
Az adatok összekapcsolását külső technológiai együttműködések is segítik. A Dremio megoldásával a különböző rendszerekben tárolt információk másolás nélkül is lekérdezhetők lesznek, a Databricks integrációja az adatelemzési és AI-fejlesztési lehetőségeket bővíti. A Reltio technológiája pedig a vevő-, beszállító- és termékadatok egységes kezelését támogatja.
Az SAP közben hangsúlyozza, hogy az ügyféladatok feletti rendelkezés továbbra is az ügyfeleknél marad, azokat nem adja át harmadik feleknek nagy nyelvi modellek tanítására vagy továbbfejlesztésére.
AI-modellek az üzleti előrejelzésekben
A konferencián bemutatott új AI-modellek az üzleti előrejelzésekben is szerepet kaphatnak. A táblázatokban és vállalati rendszerekben tárolt adatok elemzésére fejlesztett technológiák például a kereslet előrejelzését vagy a szokatlan pénzügyi tranzakciók felismerését segíthetik. Az időbeli adatsorokat elemző SAP-RPT-TS modell már elérhető, a rendellenességek azonosítására szolgáló újabb modell bevezetését 2027 első negyedévére tervezik.
A technológia egyik különleges alkalmazási terepe akár a Nemzetközi Űrállomás is lehet. Az SAP és a Hewlett Packard Enterprise (HPE) közös terve szerint az SAP-RPT modellt az űrállomáson működő HPE Spaceborne Computer-2 számítógépen is alkalmaznák. A helyben végzett adatelemzés segíthet a műszaki rendellenességek felismerésében, a meghibásodások előrejelzésében, a hiányzó szenzoradatok becslésében és az állapotjelentések elkészítésében. Mindezt anélkül, hogy az adatokat elemzésre vissza kellene küldeni a Földre.
Az önállóság mellé ellenőrzés is kell
Minél több feladatot kapnak az AI-ügynökök, annál fontosabbá válik annak szabályozása, hogy milyen adatokhoz férhetnek hozzá, milyen műveleteket végezhetnek önállóan, és mikor szükséges emberi jóváhagyás.
Az SAP erre is új eszközöket mutatott be. Az Enterprise AI Gateway központi felügyeletet biztosíthat a különféle vállalati AI-rendszerek felett. Segítségével egységesen szabályozhatók a hozzáférések, nyomon követhető az AI használata, és ellenőrizhetők a költségek. A megoldás bevezetését ugyancsak 2027 első negyedévére tervezik.
Az európai AI-rendeletnek való megfelelést az új AI Governance Assistant támogatja. Az eszköz segíthet felmérni, hogy a vállalat által használt AI-alkalmazások milyen kockázati kategóriába tartozhatnak, milyen dokumentációra van szükség, és hol lehetnek hiányosságok a jogszabályi megfelelésben. Az előzetes értékeléseket azonban jogi és megfelelőségi szakembereknek kell ellenőrizniük.
A fejlesztések már a fizikai munkavégzés felé is kiterjednek. Az SAP az Intellel közösen dolgozik a vállalati IT-rendszerek és az autonóm robotok összekapcsolásán. A Docusign, a Parloa és a Redwood integrációi pedig az üzleti folyamatok automatizálását viszik tovább, csökkentve a kézi beavatkozások és a rendszerek közötti átadások szükségességét.
Az idei TechEd egyik fontos üzenete tehát, hogy a vállalati AI következő fejlődési szakaszában már nem pusztán az számít, milyen gyorsan és pontosan válaszol egy rendszer, hanem az is, hogy mennyi valódi munkát képes megbízhatóan elvégezni. Ehhez azonban a vállalati adatok és folyamatok ismerete, a megfelelő biztonsági keretek és az emberi ellenőrzés egyaránt nélkülözhetetlenek.
