Путь SAP к автономным ИИ-агентам

При поддержке SAP

На конференции VB Transform 2026 Макс Макфи (Max McPhee), старший консультант по решениям в SAP, побеседул с Робом Стретчаем (Rob Stretchay), ведущим аналитиком VentureBeat Research, о том, что требуется предприятиям для перехода от чат-ботов к автономным ИИ-агентам, способным выполнять реальные бизнес-процессы. Он отметил, что разница сводится к привязке таких агентов к контексту конкретной компании, а не к общим знаниям.

«Мы начинаем замечать все больше проявлений эмерджентного поведения, когда система воспринимается скорее как коллега, а не как ассистент — и это как раз результат предоставления контекста по конкретному предприятию, а не использования стандартных знаний», — рассказал Макфи.

Именно этот разрыв по-прежнему отделяет большинство корпоративных чат-программ от по-настоящему агентных систем.

Создание корпоративного контекста с помощью графов знаний

Принципы, которые компании используют при адаптации (онбординге) новых сотрудников, применимы и к агентам, если адаптировать их для программного обеспечения, извлекающего информацию иначе, чем люди.

«Когда вы внедряете нового агента, я считаю важным учесть то, как вы бы вводили в курс дела нового сотрудника, но настроить этот процесс под агента», — пояснил Макфи. — «Наиболее эффективный способ здесь — использование графов знаний и векторизованных данных, поскольку для агента это самый простой формат поиска и извлечения информации».

Такая же опора на контекст помогает агенту не спотыкаться о внутренний корпоративный сленг и аббревиатуры — проблему, особенно актуальную в мире SAP.

«Возможность предоставить эти «племенные» знания в удобном для обработки формате позволяет добиться отличных результатов от агентов, в отличие от чат-бота, который может задать вопрос: «Что означает эта аббревиатура?»» — отметил он.

Обеспечение управления, контроля доступа и безопасности для автономных агентов

Управление (гувернанс) — это та сфера, где история SAP играет компании на руку, а средства контроля эволюционировали для систем, действующих с большей гибкостью, чем ранняя автоматизация.

«В этой области у SAP очень сильные позиции — именно в вопросах управления и контроля процессов», — заявил Макфи. — «Мы занимаемся процессами уже 50 лет и модернизируем это управление так, чтобы оно могло справиться с гибкостью, которую привносят работающие агенты».

Одним из следствий этого стал новый виток востребованности машинного обучения для проверки поведения агентов.

«Мы наблюдаем своего рода возрождение машинного обучения», — добавил он, указав на клиентов, которые запускают агентов в рамках процесса, а затем накладывают на них обнаружение аномалий и валидацию на основе машинного обучения в качестве защитного механизма. Это тот же подход, который SAP долгое время использовала для интеллектуальных рекомендаций по утверждению документов.

Управление идентификацией и правами переносит эти принципы контроля на этап выполнения. Согласно этой модели, и человек, и Joule от SAP (генеративный ИИ-ассистент, встроенный в облачные приложения компании и платформу Business Technology Platform) должны обладать правами на доступ к конкретной системе. Даже если у пользователя есть разрешение на доступ к S/4, он не сможет получить его через Joule, если у самого ассистента нет аналогичных прав доступа — это исключает риск использования агента для обхода средств контроля доступа.

<

Баланс между стандартным SAP и кастомизированными ландшафтами предприятий

Значительная часть работы Макфи связана с сопоставлением собственных знаний SAP с десятилетиями кастомизации у клиентов и не-SAP систем. По его словам, многие заказчики говорят SAP: «Вы составляете лишь 10% моего ландшафта», и эта реальность сформировала недавнюю стратегию компании.

Недавние приобретения, такие как LeanIX (которую Макфи сравнил с «Google Карты для вашей архитектуры») и компания по процессному майнингу Signavio, призваны помочь составить карту этой «не-SAP» части, чтобы агенты SAP понимали, как взаимосвязаны корпоративные системы. Компания также инвестировала в берлинскую компанию по автоматизации n8n и встраивает ее нативно в Joule Studio — свою среду с низким кодом (low-code) на базе намерений для создания агентов.

Макфи предупредил, что компаниям также необходимо модернизировать устаревшие локальные (on-premises) системы, иначе они столкнутся с ограничениями по мере расширения использования автономных агентов.

«Вероятно, вы столкнетесь с проблемами пропускной способности, и это будет похоже на попытку поездить на Ferrari по грунтовой трассе», — сказал он. — «Сначала нужно отремонтировать трассу, если вы хотите ездить на Ferrari».

Спонсорские материалы — это контент, подготовленный компанией, которая либо оплачивает публикацию, либо связана с VentureBeat деловыми отношениями, и такие материалы всегда четко маркируются. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com.