Аргумент SAP: чому корпоративні AI-агенти потребують більшого за чатбот
Старший консультант SAP пояснює, чому надання AI-агентам специфічних для компанії знань та належних елементів управління доступом відділяє корисного цифрового працівника від дорогого автозаповнення.
Ключові моменти
- Старший консультант SAP Макс МакФі розповів на VB Transform 2026, що AI-агенти відчуваються як колеги лише тоді, коли вони отримують контекст, характерний для компанії, а не просто загальні знання.
- SAP використовує графи знань та векторне вбудовування даних — формат, який дозволяє програмним агентам легко шукати та отримувати збережену інформацію.
- Помічник AI Joule від SAP повинен отримати незалежний доступ до кожної корпоративної системи, що означає, що агента неможливо використовувати для обходу існуючих дозволів безпеки.
- SAP придбала інструмент картування LeanIX та компанію з аналізу процесів Signavio, щоб допомогти агентам зрозуміти програмне забезпечення, яке не входить до SAP і складає більшість корпоративного IT.
- МакФі попередив, що компанії, які запускають застарілі локальні системи, можуть зіткнутися з обмеженнями пропускної здатності при розширенні використання агентів.
Більшість корпоративних чатботів мають великий обсяг знань про світ. Вони майже нічого не знають про вашу компанію.
На думку Макса МакФі, старшого консультанта з розв'язків у SAP, саме цей розрив є причиною того, що багато корпоративних AI-пілотів застопорюються, не досягнувши дійсно корисного результату. Виступаючи на VB Transform 2026 у сесії, про яку повідомляв VentureBeat, МакФі стверджував, що перехід від чатбота до AI-агента — програмного забезпечення, яке може виконувати багатоступеневі завдання без людської санкції для кожного кліку, — залежить майже повністю від надання агентові правильних внутрішніх знань на початку.
«Там, де ми починаємо бачити більш яскраву поведінку, яка відчувається як колега, а не помічник, — це там, де ми можемо надати контекст щодо фактичного підприємства», — сказав МакФі.
Що насправді означає «контекст компанії»?
Це означає, що агент знає ваші акроніми, ваші робочі процеси затвердження та вашу внутрішню скорочену мову ще до того, як розпочати роботу. МакФі порівняв це із введенням на роботу нового співробітника, але адаптованого для програмного забезпечення.
SAP робить це за допомогою графів знань — структурованих карт того, як інформаційні елементи компанії пов'язані між собою, — у поєднанні з векторним вбудовуванням, технікою, яка зберігає текст у форматі, який програмний агент може швидко та точно шукати. Практичний результат: агент, який розуміє, що означають ваші внутрішні коди проектів, замість того щоб зупинятися та запитувати.
«Можливість надати ці локальні знання у форматі, який легко споживати агентові», — сказав МакФі, — «допомагає отримати дійсно гарний результат з вашими агентами порівняно з чатботом, який може сказати: „Що означає цей акронім?"»
Хто контролює те, до чого агент насправді має доступ?
Управління — це та частина, яку більшість постачальників оминають. SAP не робить цього.
За моделлю SAP як користувач, так і Joule — помічник на основі генеративного AI, вбудований у хмарні продукти SAP, — повинні окремо мати дозвіл на доступ до будь-якої системи. Користувач з доступом до платформи фінансів S/4HANA від SAP не може використовувати Joule для доступу до неї, якщо Joule також не отримав явний дозвіл. Агент не може стати чорним входом.
МакФі також вказав на тиху справедливість для старшої дисципліни: моделі машинного навчання — статистичні системи розпізнавання закономірностей, які передували епосі сучасних чатботів, — накладаються на агентів як детектори аномалій. Якщо агент починає поводитися дивно, рівень ML це помічає.
«Це стає дещо відродженням машинного навчання», — сказав він.
Що відбувається, коли SAP — лише частина картини?
Для більшості великих компаній SAP обробляє частку від загального програмного забезпечення. МакФі визнав клієнтів, які прямо говорять SAP: «Ви лише 10% мого ландшафту».
Відповідь SAP полягала в придбанні шляхом розширення карти. Придбання LeanIX, яке МакФі порівняв із «Google Maps для вашої архітектури», та компанії з аналізу процесів Signavio призначені для картування більшості не-SAP. SAP також інвестував у засновану в Берліні компанію автоматизації n8n та вбудовує її в Joule Studio — свій низькокодовий інструмент для побудови агентів.
Одне останнє застереження від МакФі: все це не працює добре на застарілій інфраструктурі. «Ви, ймовірно, зіткнетеся з проблемами пропускної здатності», — сказав він. «Ви маєте спочатку модернізувати інфраструктуру, якщо хочете їздити на Ferrari».
