​SAP wil tegen eind 2026 400 gespecialiseerde AI-agents inzetten

SAP wil tegen het einde van 2026 beschikken over 400 gespecialiseerde AI-agents die bedrijfsprocessen ondersteunen. De technologie moet niet alleen informatie analyseren en aanbevelingen formuleren, maar ook concrete acties helpen uitvoeren. Volgens Augusta Spinelli, president EMEA bij SAP, verschuift de aandacht bij bedrijven steeds meer van experimenteren met AI naar toepassingen die meetbare resultaten opleveren.

De afgelopen jaren stond artificiële intelligentie bij veel organisaties vooral in het teken van experimenten en proefprojecten. Inmiddels verwachten bedrijfsleiders dat de technologie ook een aantoonbare impact heeft op hun dagelijkse werking.

“De focus verschuift van experimenteren naar grootschalige toepassing”, zegt Augusta Spinelli, president EMEA bij SAP. Volgens Augusta onderzoeken bedrijven hoe AI niet alleen interne processen kan verbeteren, maar ook de samenwerking met klanten en leveranciers kan veranderen.

Van aanbevelingen naar concrete acties

SAP beschikt momenteel volgens Augusta over meer dan 200 gespecialiseerde AI-agents en wil dat aantal tegen het einde van 2026 uitbreiden tot 400. De toepassingen ondersteunen uiteenlopende bedrijfsprocessen, waaronder financiën, aankoop, HR, productie en supplychain.

Het verschil met traditionele bedrijfssoftware ligt volgens SAP in de mogelijkheid om verder te gaan dan het signaleren van problemen.

Wanneer een factuur bijvoorbeeld niet betaald kan worden door een afwijking in het aankoopproces, kan een AI-agent de oorzaak onderzoeken en een volgende stap voorstellen.

“De agent kan niet alleen het probleem identificeren, maar ook de onderliggende oorzaak achterhalen en een volgende actie voorstellen”, legt Augusta uit. De uiteindelijke beslissing blijft wel bij de medewerker, die de voorgestelde actie moet goedkeuren.

SAP spreekt in dat verband over de autonomous enterprise: een organisatie waarin AI steeds meer operationele taken ondersteunt, terwijl medewerkers de controle behouden.

AI moet bedrijfscontext begrijpen

Volgens SAP onderscheiden gespecialiseerde AI-agents zich van generieke AI-toepassingen doordat ze rekening houden met de processen en gegevens van een organisatie.

Een fout bij de verwerking van een factuur kan bijvoorbeeld verband houden met een aankoopbeslissing of de ontvangst van goederen. Door informatie uit verschillende afdelingen te combineren, kunnen AI-agents dergelijke verbanden herkennen.

Ook de specifieke behoeften van een sector spelen een rol. In industriële ondernemingen kunnen AI-agents bijvoorbeeld onderhoudsplanningen ondersteunen. In de farmaceutische sector ligt de nadruk eerder op traceerbaarheid en kwaliteitsvereisten.

“Onze AI-agents begrijpen de betekenis van bedrijfsdata en de processen waarin die gegevens worden gebruikt”, zegt Augusta.

Menselijke controle blijft noodzakelijk

Naarmate AI-systemen meer operationele taken ondersteunen, worden afspraken over verantwoordelijkheid en controle belangrijker.

Organisaties moeten bepalen welke informatie een AI-agent mag raadplegen, welke handelingen hij mag uitvoeren en wanneer menselijke goedkeuring nodig is.

Volgens Augusta moeten die grenzen vanaf het begin worden vastgelegd. SAP bouwt daarvoor voort op bestaande systemen voor toegangsbeheer en autorisaties binnen bedrijfssoftware.

Een AI-agent moet daarbij dezelfde toegangsrechten en beperkingen respecteren als de medewerker namens wie hij handelt.

Voor Europese ondernemingen speelt ook de regelgeving een rol. Bij de inzet van AI moeten ze onder meer rekening houden met de GDPR en de Europese AI Act.

“Compliance is geen reden om te wachten. Het is een reden om vanaf de eerste dag de juiste keuzes te maken”, benadrukt Augusta.

Leiderschap en verandermanagement bepalen mee het succes

Volgens Augusta zijn vier voorwaarden essentieel om AI op grote schaal in organisaties toe te passen: leiderschap, betrouwbare data, verandermanagement en governance.

Allereerst moet de directie betrokken zijn bij de keuzes rond AI. “AI is geen technische beslissing, maar een bedrijfsbeslissing”, stelt Augusta. De technologie mag volgens haar niet uitsluitend de verantwoordelijkheid van de IT-afdeling zijn.

Daarnaast hebben AI-systemen correcte en actuele gegevens nodig om betrouwbare analyses en aanbevelingen te kunnen doen.

Een derde aandachtspunt is verandermanagement. Naarmate AI meer taken ondersteunt, veranderen ook de werkzaamheden en verantwoordelijkheden van medewerkers. Zij moeten leren hoe ze met de technologie samenwerken en welke beslissingen bij hen blijven liggen.

Tot slot moeten organisaties duidelijke afspraken maken over toegang tot gegevens, verantwoordelijkheden en toezicht. Zonder die governance wordt het moeilijker om AI op een gecontroleerde manier op te schalen.

Van implementatie naar meetbare resultaten

De opmars van AI-agents verandert volgens SAP ook de samenwerking tussen softwareleveranciers en hun klanten.

Waar technologieprojecten vroeger vaak eindigden bij de implementatie van nieuwe software, verwacht Augusta dat leveranciers en partners langer betrokken blijven bij de toepassing ervan.

Het doel is niet alleen om nieuwe functionaliteiten beschikbaar te maken, maar ook om ervoor te zorgen dat medewerkers ze daadwerkelijk gebruiken en organisaties er meetbare resultaten mee behalen.

“We stoppen niet bij het beschikbaar maken van functionaliteiten”, besluit Augusta. “Samen met onze partners blijven we betrokken tot klanten de technologie daadwerkelijk gebruiken en er meetbare bedrijfsresultaten mee bereiken.”