O argumento da SAP sobre por que agentes de IA empresariais precisam de mais do que um chatbot

Pontos-chave

• Max McPhee, conselheiro sénior de soluções da SAP, disse à VB Transform 2026 que os agentes de IA parecem colegas apenas quando recebem contexto específico da empresa, não apenas conhecimento geral.
• A SAP utiliza gráficos de conhecimento e dados incorporados em vetores, um formato que torna as informações armazenadas fáceis de pesquisar e recuperar pelos agentes de software, para fornecer esse contexto interno aos agentes.
• O assistente de IA Joule da SAP deve receber acesso independentemente a cada sistema da empresa, o que significa que um agente não pode ser utilizado para contornar as permissões de segurança existentes.
• A SAP adquiriu a ferramenta de mapeamento LeanIX e a empresa de análise de processos Signavio para ajudar os agentes a compreender o software não-SAP que constitui a maioria dos ambientes de TI empresariais.
• McPhee alertou que as empresas que utilizam sistemas antigos no local (on-premises) podem encontrar limitações de velocidade à medida que expandem o uso de agentes.

A maioria dos chatbots corporativos conhece muito sobre o mundo. Conhecem quase nada sobre a sua empresa.

Essa lacuna, de acordo com Max McPhee, conselheiro sénior de soluções na SAP, é exatamente a razão pela qual tantos pilotos de IA empresariais estagnam antes de fazerem algo genuinamente útil. Falando na VB Transform 2026 numa sessão reportada pela VentureBeat, McPhee argumentou que a transição de um chatbot para um agente de IA, software que pode executar tarefas com múltiplos passos por conta própria sem que um humano aprove cada clique, depende quase inteiramente de fornecer primeiro ao agente o conhecimento interno correto.

"Onde começamos a ver mais comportamentos emergentes que fazem parecer um colega em vez de um assistente," disse McPhee, "é quando conseguimos fornecer contexto sobre a empresa real."

O que significa realmente "contexto da empresa"?

Significa que o agente conhece os seus acrónimos, os seus fluxos de aprovação e o seu jargão interno antes de começar o trabalho. McPhee comparou-o com a integração de um novo funcionário, mas adaptado para software.

A SAP faz isto utilizando gráficos de conhecimento, que são mapas estruturados de como as peças de informação da empresa se conectam umas às outras, combinados com dados incorporados em vetores, uma técnica que armazena texto num formato que um agente de software pode pesquisar rápida e precisamente. O resultado prático: um agente que compreende o que os seus códigos de projeto internos significam, em vez de parar para perguntar.

"Ser capaz de fornecer esse conhecimento tribal no formato que é fácil para consumir," disse McPhee, "ajuda a fornecer um resultado muito bom com os seus agentes versus um chatbot que poderia dizer, 'Bem, o que significa esse acrónimo?'"

Quem controla o que o agente pode realmente tocar?

A governança é a parte que a maioria dos fornecedores ignora. A SAP não.

No modelo da SAP, tanto o utilizador humano como Joule, o assistente de IA generativa integrado nos produtos em nuvem da SAP, devem deter separadamente permissão para aceder a qualquer sistema dado. Um utilizador com acesso à plataforma de finanças S/4HANA da SAP não pode utilizar Joule para a aceder, a menos que Joule também tenha recebido explicitamente essa permissão. O agente não pode tornar-se uma porta traseira.

McPhee também apontou para um retorno discreto de uma disciplina mais antiga: modelos de aprendizagem automática, os sistemas de reconhecimento de padrões estatísticos que antecedem a era atual dos chatbots, estão a ser sobrepostos aos agentes como detectores de anomalias. Se um agente começar a comportar-se de forma estranha, a camada de ML o sinaliza.

"Está a tornar-se um renascimento da aprendizagem automática," disse ele.

O que acontece quando a SAP é apenas parte da imagem?

Para a maioria das grandes empresas, a SAP trata de uma fração do software total. McPhee reconheceu clientes que dizem à SAP abertamente: "Você é apenas 10% da minha paisagem."

A resposta da SAP foi comprar o seu caminho para um mapa mais completo. As suas aquisições de LeanIX, que McPhee comparou a "Google Maps para a sua arquitetura," e da empresa de process mining Signavio destinam-se a traçar a maioria não-SAP. A SAP também investiu na empresa de automação sediada em Berlim n8n e está a incorporá-la no Joule Studio, a sua ferramenta low-code para construir agentes.

Uma última advertência de McPhee: nada disto funciona bem em infraestruturas antigas. "Você provavelmente vai encontrar problemas de throughput," disse ele. "Tem de atualizar a via primeiro se quer conduzir um Ferrari."