La inteligencia artificial ya no es solo un acelerador de productividad; se está convirtiendo en una capa estructural del desarrollo empresarial. En SAP TechEd 2025, la tecnológica alemana ha anunciado una batería de capacidades orientadas a consolidar esa transición, con un foco claro: dotar a los desarrolladores de más autonomía, herramientas específicas y un acceso fluido a datos críticos.
SAP quiere convertir el potencial de la IA en resultados tangibles para el negocio, en un contexto donde las plataformas tradicionales deben adaptarse a nuevas lógicas de automatización y procesamiento.
Uno de los ejes del anuncio ha sido la ampliación de SAP Build, la solución de referencia de la compañía para desarrollo low-code y automatización. Ahora, según ha detallado SAP, los desarrolladores podrán trabajar de forma más abierta con herramientas externas, integrando marcos de desarrollo como Cursor, Claude Code o Windsurf dentro del entorno de SAP gracias a nuevos servidores de protocolo de contexto. También se ha confirmado una extensión oficial para Visual Studio Code, que facilitará la conexión directa con SAP Build sin abandonar el entorno de programación habitual. La extensión estará disponible más adelante en el repositorio Open VSX.
En paralelo, SAP ha anunciado una colaboración técnica con n8n, centrada en la integración entre agentes de Joule Studio –el espacio para desarrollo de agentes de IA de SAP– y los flujos de automatización de n8n. Esto permite construir agentes que trabajen en tándem, ejecutando acciones autónomas con lógica empresarial integrada. “Los desarrolladores no solo necesitan velocidad, sino control. Las nuevas capacidades de SAP Build buscan exactamente eso: acelerar sin perder contexto”, ha señalado Muhammad Alam, miembro del Consejo Ejecutivo de SAP.
Más apertura, más interoperabilidad
A medida que la IA se apoya cada vez más en modelos que requieren datos estructurados, SAP también ha extendido las capacidades de integración de Business Data Cloud, su plataforma para gobernanza y orquestación de datos empresariales. En este punto, la novedad más destacada es la alianza con Snowflake. Esta integración, ofrecida como una extensión gestionada dentro del entorno SAP, permite a los desarrolladores trabajar con el motor de Snowflake sobre los datos de SAP sin perder trazabilidad ni contexto de negocio.
El movimiento no es aislado. SAP ya había anunciado colaboraciones similares con Google Cloud y Databricks, lo que refuerza una estrategia de apertura selectiva que busca ampliar el margen de acción del desarrollador sin comprometer el control. Con la nueva funcionalidad de estudio de productos de datos, también presentada en TechEd, los usuarios podrán transformar datos en bruto en productos de datos reutilizables, aptos para análisis, IA y aplicaciones.
Otro componente añadido en este ecosistema es la ampliación del motor de grafos de conocimiento en SAP HANA Cloud. Esta capacidad puede mapear automáticamente las relaciones entre objetos de datos, desde columnas y tablas hasta modelos completos, revelando conexiones que normalmente pasarían desapercibidas. La funcionalidad busca facilitar el descubrimiento de dependencias críticas, no solo para analistas de datos, sino para desarrolladores que necesitan comprender cómo los datos interactúan en procesos interdepartamentales.
De la predicción a la acción
Si los datos son la base, la capacidad predictiva marca la diferencia. SAP ha revelado su primer modelo fundacional relacional empresarial: SAP-RPT-1. A diferencia de los modelos generativos tradicionales, este modelo ha sido entrenado para prever eventos de negocio concretos, como posibles retrasos logísticos, riesgos de impago o desviaciones en el cumplimiento de pedidos.
La compañía asegura que SAP-RPT-1 puede ofrecer predicciones de alta precisión en entornos complejos, y ha puesto en marcha un entorno de pruebas gratuito para desarrolladores. Aunque aún no se han publicado métricas comparativas, la apuesta apunta a integrar modelos relacionales en las aplicaciones empresariales sin necesidad de entrenamiento adicional, lo que reduciría significativamente el tiempo de despliegue.
Además, SAP ha introducido nuevos asistentes de IA en Joule que coordinan múltiples agentes y tareas a través de funciones como finanzas, recursos humanos o logística. Estos asistentes pueden planificar, ejecutar y completar procesos complejos, alineándose con una visión más autónoma de la inteligencia artificial en el entorno empresarial. En esta línea, SAP ha presentado también un agente especializado en análisis de procesos empresariales, diseñado para identificar cuellos de botella y proponer mejoras específicas a partir del comportamiento real de los sistemas.
Formación como vector de escalado
Pese a la sofisticación de las herramientas presentadas, SAP parece consciente de que el despliegue de la IA no dependerá únicamente de la tecnología. La compañía ha anunciado su compromiso de formar a 12 millones de personas en competencias relacionadas con la IA de aquí a 2030. Este esfuerzo global se materializará a través de alianzas con plataformas educativas como Coursera, con foco en programas de certificación prácticos y en herramientas listas para uso profesional.
Aunque el anuncio ha sido bien recibido, no está exento de interrogantes. A corto plazo, persisten dudas sobre la velocidad de adopción real en empresas medianas o en sectores menos digitalizados. También queda por ver cómo evolucionará la interoperabilidad con otros entornos de desarrollo fuera del ecosistema SAP, y si los nuevos agentes podrán operar en arquitecturas híbridas sin fricciones.
Lo que sí resulta claro es que SAP ha intensificado su estrategia para liderar una capa crítica de la revolución de la IA: la del desarrollador que, más que nunca, se convierte en protagonista directo del cambio tecnológico.
