SAP wil meer zijn dan een softwarebedrijf, en zijn klanten meenemen op een door AI ondersteunde transitie richting een autonome werking. Daar is meer voor nodig dan een transformatie naar S/4HANA, al wil SAP ook legacy-klanten overtuigen met zowel een wortel als een stok.
SAP stelt op Sapphire 2026 zijn visie voor de toekomst voor: diepgaande AI-integratie binnen het ERP-systeem en de hele SAP-omgeving moet de poort openen richting de ‘autonome onderneming’.
Raden verboden
Dat is een leuke term, waarachter concrete capaciteiten schuilen. Gecureerde, geïnformeerde en georkestreerde AI-agenten moeten tal van complexe taken automatisch overnemen. Twee voorbeelden die vaak terugkomen: de afsluiting van een financieel kwartaal, en de planning van het onderhoud van complexe machinerie zoals windmolens op zee.
In Madrid herhaalt CEO Christian Klein die visie tijdens zijn keynote voor iets minder dan 10.000 aanwezigen. “AI verandert ieders leven, inclusief het mijne”, trapt hij de open deur in. Daarna wordt het concreter: “Een afbeelding van een eenhoorn met drie oren is 80 procent correct, en dat is goed genoeg voor mijn dochter. In kritieke processen volstaat 80 procent niet. AI mag niet raden, maar moet betrouwbare, nauwkeurige antwoorden geven.”
Niet baanbrekend
Die nauwkeurigheid en betrouwbaarheid wil SAP vanuit zijn kernpositie als ERP-specialist leveren. Dat is geen baanbrekende visie. Andere softwareleveranciers die zich over significante aspecten van de bedrijfsvoering ontfermen, waaronder ServiceNow (vanuit ITSM) en Salesforce (vanuit CRM), zijn tot dezelfde conclusie gekomen.
Een afbeelding van een eenhoorn met drie oren is 80 procent correct, en dat is goed genoeg voor mijn dochter. In kritieke processen volstaat 80 procent niet.
Christian Klein, CEO SAP
De oplossing van SAP sluit dan ook aan bij wat die andere ondernemingen al introduceerden: SAP wil beheer voor AI-agenten mogelijk maken en doet dat met de AI Agent Hub. Die biedt een compleet overzicht van alle agenten die binnen een omgeving draaien, net als wat ze doen. Ook KPI’s kan je hier monitoren. De vergelijking met bijvoorbeeld de AI Control Tower van ServiceNow is niet ver af.
Aarding
Verder wil SAP ervoor zorgen dat LLM’s prompts verwerken binnen de context van de onderneming. Dat gebeurt via twee belangrijke systemen. Enerzijds koppelt SAP de werking van AI-agenten aan de proces-architectuur van een klant. Dat kan via Signavio.
Vervolgens is er de knowledge graph. Die bundelt belangrijke bedrijfsinformatie in een door AI leesbaar web, dat als leidraad dient voor de taken die een LLM moet uitvoeren. Het gevolg is dat LLM’s een prompt steeds uitvoeren met kennis van de processen en best practices van een onderneming.
Die grounding of aarding van het denkwerk van AI met de bedrijfsvoering doet dan weer denken aan functionaliteit die we terugvinden in de Einstein Trust Layer van Salesforce. Het valt op dat de giganten in de wereld van bedrijfssoftware het in grote lijnen eens raken over de architectuur die nodig is om AI op bedrijfsniveau te ondersteunen.
S/4HANA en meer
Verder koppelt SAP de AI natuurlijk aan de data in het ERP-systeem zelf. AI-agenten kunnen vlot met S/4HANA aan de slag. Ook externe data worden bij het verhaal betrokken met dank aan de Business Data Cloud (vergelijkbaar met de Data Cloud van Salesforce of het ServiceNow Data Fabric).
Als SAP het over AI heeft, ligt de nadruk niet noodzakelijk op de modellen. Het bedrijf gaat model-agnostisch tewerk, en ondersteunt onder andere LLM’s van OpenAI en Anthropic, maar ook het Franse Mistral.
Niet het LLM maar de context scoort de punten
De modellen zijn inwisselbaar geworden: de grootste meerwaarde komt van de context. Manos Raptopoulos, SAP’s Global President Customer Success in Europa, vertelt ter illustratie op het podium over een eigen experiment.
De volledig extern gebouwde app kreeg drie op tien, de app waarbij de prompt met context verrijkt werd, negen op tien.
Manos Raptopoulos, Global President Customer Success Europe, SAP
“We vroegen een LLM om een eenvoudige business-applicatie te maken”, legt hij uit. “En gebruikten daarna dezelfde prompt aan hetzelfde LLM, maar binnen de SAP-omgeving. Daarna vroegen we het LLM opnieuw extern om de code van beide tools te analyseren en te quoteren. De volledig extern gebouwde app kreeg drie op tien, de app waarbij de prompt met context verrijkt werd, negen op tien.”
Joule als tussenpersoon
Dat wil niet zeggen dat SAP zomaar iedere AI-agent op zijn platform toelaat. Integendeel: alles loopt via de eigen AI-laag Joule. Joule is dan wel model-agnostisch, het AI-systeem is op en top SAP. Externe agenten die toegang willen tot de context van de knowledge graph of Signavio moeten dat via het agent-to-agent-protocol doen, met Joule als virtuele tussenpersoon. SAP biedt zo openheid, maar beperkt.
Joule is geen chatbot meer, maar een volwaardig systeem dat bestaat uit allerhande agenten. Die agenten kunnen kant-en-klare AI-implementaties zijn, maar organisaties kunnen ze ook zelf maken met Joule Studio.
Zelf AI bouwen met AI
Joule Studio is SAP’s variant van de Salesforce Agent Builder, of ServiceNow Agent Studio. Ook niet-technische gebruikers kunnen ermee aan de slag. Agenten bouwen kan met een eenvoudige intentieverklaring: “ik wil de vijf belangrijkste openstaande orders van dit moment met één druk op de knop kunnen zien.”
Joule Studio gaat aan de slag met die prompt, voegt context en proceskennis toe, bouwt een heus technisch document op en maakt uiteindelijk zelf een AI-agent die in een container wordt uitgerold. Verifiëren kan via de AI Agent Hub, waarna de agent onmiddellijk beschikbaar is als component voor andere agenten om mee aan de slag te gaan. Koppel zowat bouwstenen aan elkaar, en je krijgt de autonome workflows waar SAP op uit is.
Niet zomaar toegankelijk
Al dat lekkers krijg je niet zomaar. SAP-klanten moeten mee zijn. Denk niet alleen aan een S/4HANA-ERP-systeem, want dat volstaat niet. S/4HANA blijft via het clean core-paradigma immers maagdelijk onaangeroerd. Extensies lopen via het BTP-platform, dat gebruikers dus dienen te implementeren. Pas met BTP op z’n plek kan BAIP voor de AI-capaciteiten zorgen.
Dat verdient een beetje uitleg: SAP verwacht van zijn klanten een architectuur een moderne versie van zijn ERP ind e vorm van een standaard S/4HANA-installatie. Daarrond zit het Business Technology Platform (BTP), dat extensies van de functionaliteit toelaat. Wie BTP heeft geïntegreerd, kan daar het Business AI Platform (BAIP) op activeren.
Zelfs op een clean core is het niet vanzelfsprekend om BTP uit te rollen. “Het is wel degelijk een investering die tijd en moeite kost”, zegt Kenny van Sleuwen, System Architect ERP bij scheepsbouwer Damen daarover.
Hij verwacht dat het wel de moeite waard zal zijn, nu BTP draait naast een clean core S/4HANA-installatie waarin alle scheepswerven van het bedrijf omvat zitten, maar na het zaaien moet het oogsten wat dat betreft nog komen. “Nu het ERP autonomer kan worden, willen we op termijn ook de productie op onze scheepswerven verder automatiseren”, illustreert van Sleuwen.
Damen is een voorbeeldklant voor SAP: het bedrijf voltooide na ongeveer zes jaar een migratie van een oud non-SAP-ERP naar een helemaal legacy-vrij S/4HANA. Dergelijke klanten zijn zeldzaam.
Wie is er echt al klaar voor?
Dat wordt duidelijk wanneer we CTO Philip Herzig vragen naar een indicatie van hoeveel klanten er vandaag technisch klaar zijn om het Business AI Platform in te schakelen en samen met Joule de transformatie naar autonome onderneming te maken.
“Cijfers kan ik niet zeggen”, zucht hij. Ook een richtpercentage lukt niet, en zelfs of de grootteorde meer in de lijn van een handvol, tientallen, honderden of duizenden ligt, krijgen we niet te pakken. “Maar soms zijn bedrijven wel helemaal mee in bepaalde departementen, zonder dat ze organisatiebreed mee zijn”, wimpelt hij af.
Dat het een absolute minderheid is die klaar is om met een druk op de knop BAIP op BTP in te schakelen, lijkt vanzelfsprekend. Duitse SAP-gebruikersvereniging DSAG deelde in maart van dit jaar nog cijfers die aangeven wat de realiteit op de begane grond is: amper 27 procent zal de migratie van legacy SAP-ECC-systemen met aangepaste code naar S/4HANA maken voor de opgelegde deadline van 2027.
CC, kort voor ERP Central Component, is de legacy on-prem-versie van het SAP-ERP, die doorgaans doorheen de jaren intens gemodificeerd is in de broncode om tegemoet te komen aan noden van specifieke bedrijven. De meeste klanten die nog worstelen met legacy, mikken op 2030 en vier procent vreest zelfs dat 2033 realistischer is.
Verse visie voor de toekomst
Dat toont aan dat de visie die SAP op Sapphire verkondigt, toch vooral toekomstmuziek is. Verwonderlijk is dat niet: SAP zelf heeft zich pas het afgelopen jaar echt klaargestoomd om het evangelie van de autonome onderneming te gaan verkondigen. Het AI-verhaal was vorig jaar wel aanwezig, maar is onder invloed van de AI-native-strategie van CTO Herzig pas dit jaar naar kernstrategie gepromoveerd.
Het bedrijf profileert zich plots (net als zowat ieder ander techbedrijf) als een AI-specialist eerder dan een softwareboer, maar daarmee is het actuele IT-landschap van klanten niet plots klaar voor die visie.
Tegemoetkoming
SAP is niet blind voor die realiteit. Sterker nog: ook ECC-klanten kunnen aan de slag met AI zonder clean core, BTP of BAIP, maar alleen in het kader van een RISE of Grow with SAP-traject. Dat zijn contractuele migratietrajecten waarbij een onderneming zich verbindt om naar S/4HANA te migreren. In dat geval wil SAP organisaties helpen om nu al waarde uit AI te halen, en niet pas wanneer de lange en kostbare migratie rond is.
Dat het kan, lijkt haaks te staan op de strikte migratievereisten die SAP verder verkondigt. Herzig is daar niet mee akkoord. “Het is niet omdat het kan, dat het eenvoudig is”, licht hij toe. “Want vergis je niet: AI implementeren in een legacy-omgeving gaat gepaard met veel extra moeite, en het resultaat is veel minder schaalbaar.” Dat extra werk zorgt ook voor hogere kosten, waardoor de investering in een AI-oplossing zich niet meer zomaar terugverdient.
AI kan het probleem mogelijk ook mee oplossen. Een AI-gedreven migratie-assistent kan bijvoorbeeld helpen om ECC-aanpassingen te vertalen naar BTP-extensies. SAP stelt dat de doorlooptijd van een migratie, die doorgaans jaren kost, tot dertig procent versneld zou kunnen worden. Dat scheelt jaren en miljoenen.
Joule Work
SAP wil op Sapphire samen met zijn klanten waarde uit AI halen, en dat gebeurt volgens het bedrijf binnen de context van een duidelijke architectuur met een clean core S/4HANA-ERP, BTP, BAIP en Joule. Wie in dat verhaal mee stapt, kan snel beginnen met diepgaande, contextgevoelige automatisering.
De hele verschijning van SAP verandert erdoor: weg met de eindeloze legacy-ECC-schermen die het bedrijf de smalende bijnaam Software Against People hebben opgeleverd. In de plek daarvan komt Joule Work: een centrale werkplek waar gebruikers in natuurlijke taal met Joule interageren, en zo meteen zien wat ze willen zien, en aanpassen wat ze moeten aanpassen, allemaal op één plek.
Legacy-knoop
Dat klinkt goed en ziet er goed uit. SAP omarmt de customer zero-aanpak, en bewijst intern dat het werkt en meetbare meerwaarde oplevert. AI-agenten binnen bestaande systemen, gegarandeerd van enterprise-niveau, bekoren ook ServiceNow- en Salesforce-klanten. SAP toont op Sapphire een duidelijke strategie met een concrete technische fundering en zichtbare meerwaarde, bouwend op een halve eeuw aan expertise.
Organisaties willen dit wel. Alleen willen ze vermoedelijk eerst van ECC af, en de realiteit waarvoor geen glanzende Sapphire-conferentie ons kan verblinden, is dat veel klanten nog jaren nodig hebben om de legacy-knoop te ontwarren die ze decennia geleden samen met SAP hebben gelegd.