Il caso di SAP: perché gli agenti AI aziendali hanno bisogno di più di una chatbot

Punti chiave

• Max McPhee, consulente senior di SAP, ha dichiarato a VB Transform 2026 che gli agenti AI sembrano colleghi solo quando alimentati con il contesto specifico dell'azienda, non solo con conoscenze generali.
• SAP utilizza grafi di conoscenza e dati con embedding vettoriale, un formato che rende le informazioni archiviate facili da cercare e recuperare per gli agenti software, per fornire agli agenti tale contesto interno.
• L'assistente AI Joule di SAP deve ricevere indipendentemente l'accesso a ogni sistema aziendale, il che significa che un agente non può essere utilizzato per aggirare i permessi di sicurezza esistenti.
• SAP ha acquisito lo strumento di mappatura LeanIX e la società di analisi dei processi Signavio per aiutare gli agenti a comprendere il software non SAP che costituisce la maggior parte degli ambienti IT aziendali.
• McPhee ha avvertito che le aziende che utilizzano sistemi legacy on-premise potrebbero riscontrare limiti di velocità durante l'espansione dell'uso degli agenti.

La maggior parte delle chatbot aziendali sa molto sul mondo. Sa quasi nulla della vostra azienda.

Secondo Max McPhee, consulente senior presso SAP, questo divario è esattamente il motivo per cui molti progetti pilota di AI aziendale si bloccano prima di fare qualcosa di veramente utile. Parlando a VB Transform 2026 in una sessione riportata da VentureBeat, McPhee ha sostenuto che il passaggio da una chatbot a un agente AI, software in grado di eseguire autonomamente compiti multistep senza che un umano approvi ogni azione, dipende quasi interamente dall'alimentazione iniziale dell'agente con le giuste conoscenze interne.

"Dove iniziamo a vedere comportamenti più emergenti che la fanno sembrare un collega piuttosto che un assistente," ha detto McPhee, "è dove siamo in grado di fornire contesto sull'azienda effettiva."

Cosa significa veramente "contesto aziendale"?

Significa che l'agente conosce i vostri acronimi, i vostri flussi di approvazione e la vostra terminologia interna prima di iniziare il lavoro. McPhee l'ha paragonato all'onboarding di un nuovo dipendente, ma adattato al software.

SAP lo fa utilizzando grafi di conoscenza, che sono mappe strutturate di come i pezzi di informazione aziendale si collegano gli uni agli altri, combinati con dati con embedding vettoriale, una tecnica che archivia il testo in un formato che un agente software può cercare rapidamente e accuratamente. Il risultato pratico: un agente che comprende cosa significano i vostri codici di progetto interni, piuttosto che fermarsi a chiedere.

"Essere in grado di fornire questa conoscenza tribale nel formato che è facile per lui consumare," ha detto McPhee, "aiuta a fornire un risultato veramente piacevole con i vostri agenti rispetto a una chatbot che potrebbe dire: 'Beh, cosa significa questo acronimo?'"

Chi controlla cosa può effettivamente toccare l'agente?

La governance è la parte che la maggior parte dei fornitori glissa. SAP no.

Nel modello di SAP, sia l'utente umano che Joule, l'assistente AI generativo integrato nei prodotti cloud di SAP, devono detenere separatamente il permesso di accedere a qualsiasi sistema. Un utente con accesso alla piattaforma finanziaria S/4HANA di SAP non può utilizzare Joule per raggiungerla a meno che Joule non abbia ricevuto anche esplicitamente tale accesso. L'agente non può diventare una porta secondaria.

McPhee ha anche evidenziato un ritorno tranquillo per una disciplina più antica: i modelli di machine learning, i sistemi di riconoscimento di pattern statistici che hanno preceduto l'era della chatbot odierna, vengono stratificati sopra gli agenti come rilevatori di anomalie. Se un agente inizia a comportarsi in modo strano, lo strato ML lo segnala.

"Sta diventando un po' una riviviscenza del machine learning," ha detto.

Cosa succede quando SAP rappresenta solo parte del panorama?

Per la maggior parte delle grandi aziende, SAP gestisce una frazione del software totale. McPhee ha riconosciuto i clienti che dicono a SAP apertamente: "Siete solo il 10% del mio panorama."

La risposta di SAP è stata acquisire una mappatura più completa. Le sue acquisizioni di LeanIX, che McPhee ha paragonato a "Google Maps per la vostra architettura," e della società di process mining Signavio sono destinate a tracciare la maggioranza non SAP. SAP ha anche investito nella società di automazione berlinese n8n e la sta integrando in Joule Studio, il suo strumento low-code per costruire agenti.

Un ultimo avvertimento da McPhee: niente di tutto questo funziona bene su infrastrutture obsolete. "Probabilmente incapperete in problemi di throughput," ha detto. "Dovete prima aggiornare il percorso se volete guidare una Ferrari."