SAP ha comenzado a llevar sus sistemas de inteligencia artificial desde la asistencia al usuario hacia la ejecución directa de trabajo dentro de los procesos empresariales. Los agentes de IA de SAP pueden intervenir en tareas de finanzas, compras, recursos humanos, cadena de suministro y experiencia de cliente, apoyados en los datos, permisos y reglas existentes en las aplicaciones corporativas.
La compañía ha mostrado este modelo en SAP Connect 2026 , celebrado en Las Vegas, donde ha presentado el despliegue de Joule Work y nuevos asistentes especializados. El objetivo es que un empleado pueda expresar qué necesita hacer en lenguaje natural y que el sistema reúna información, proponga acciones y, cuando disponga de autorización, ejecute determinados pasos dentro del flujo de trabajo.
El movimiento amplía el papel que SAP asigna a Joule. La compañía quiere que su asistente pueda coordinar agentes especializados capaces de intervenir directamente en procesos operativos y trabajar tanto con aplicaciones SAP como con sistemas de terceros. El usuario mantiene las autorizaciones y los puntos de control sobre esas acciones, una cuestión especialmente relevante cuando la IA deja de limitarse a generar una respuesta y empieza a modificar procesos y registros empresariales.
SAP había presentado en mayo la estructura de esta estrategia, formada por Joule Work, SAP Autonomous Suite y SAP Business AI Platform. SAP Connect supone un paso adicional: algunos clientes ya están utilizando estas capacidades en programas de adopción temprana y la compañía empieza a vincularlas a tareas operativas y métricas concretas.
Los agentes de IA de SAP entran en la ejecución de procesos
Joule Work funciona como una capa de interacción situada por encima de las aplicaciones empresariales. Un empleado puede pedir una tarea en lenguaje natural y el sistema utiliza el contexto disponible para encontrar información, relacionarla con el proceso correspondiente y activar las capacidades necesarias para completarla.
Para proporcionar ese contexto, SAP recurre a Knowledge Graph, que relaciona más de siete millones de campos de datos. Esa estructura pretende resolver uno de los problemas habituales de la IA generativa en entornos corporativos: operar sobre información empresarial sin comprender suficientemente las relaciones entre clientes, proveedores, documentos, procesos o autorizaciones.
El planteamiento también intenta evitar que cada agente funcione como una herramienta aislada. Los asistentes de Joule pueden coordinar agentes especializados y trabajar con datos de SAP y de terceros. La interoperabilidad se extiende mediante el protocolo Agent2Agent (A2A), con el que SAP prevé conectar sus agentes con sistemas de IA externos.
SAP está utilizando su propia organización como campo de despliegue. La empresa asegura que Joule Work ya alcanza a 110.000 empleados y que observa mejoras de productividad del 20% en finanzas, recursos humanos y compras. Se trata de métricas comunicadas por la propia compañía, sin detalle público suficiente sobre metodología, periodo de medición o comparación utilizada para determinar ese incremento.
Entre los primeros clientes se encuentra Maschinenfabrik Reinhausen. Peter Wied, director de Gestión de la Complejidad de la compañía, sostiene que determinados trabajos que anteriormente podían requerir hasta una hora en SAP S/4HANA pueden obtenerse ahora «en cuestión de segundos mediante lenguaje natural».
Novartis ha codesarrollado, por su parte, un piloto de SAP Joule Sourcing Assistant orientado a reducir tareas manuales en compras. Christoph Buerki, responsable de Procurement de la farmacéutica, explica que la intención es liberar a los profesionales de parte de ese trabajo para concentrar su actividad en estrategia, relación con proveedores y generación de valor.
Finanzas, compras y cadena de suministro concentran los primeros casos
La segunda pieza es SAP Autonomous Suite, que incorpora asistentes y agentes dentro de las aplicaciones empresariales.
En finanzas, la compañía está probando International Trade Assistant para tareas relacionadas con clasificación comercial y cumplimiento del comercio internacional. SAP calcula que puede reducir hasta un 50% el esfuerzo dedicado a determinadas actividades de clasificación.
Nestlé utiliza además Accounts Receivable Assistant sobre la transformación de su entorno S/4HANA en 140 países. La herramienta puede priorizar tareas de cobro según el riesgo y el contexto de negocio, además de recomendar la siguiente acción a los equipos financieros.
PwC trabaja con Billing Assistant para detectar posibles incidencias en los procesos de facturación antes de que lleguen al cliente. La compañía y SAP prevén ampliar ahora su colaboración a otros casos de uso de inteligencia artificial.
En cadena de suministro, SAP plantea agentes capaces de detectar y resolver incidencias que atraviesan planificación, fabricación y logística. Morgan Foods está preparando su infraestructura para utilizar este tipo de sistemas sobre señales de demanda, inventario y situación de proveedores, con el objetivo de anticipar problemas que actualmente requieren una respuesta más reactiva.
Los casos de uso se extienden también a recursos humanos, donde SAP plantea asistentes para planificación de plantilla y gestión de beneficios, y a experiencia de cliente, con automatización aplicada a campañas, ofertas comerciales y procesos de atención.
La autonomía depende del contexto y de los permisos
La capacidad para ejecutar acciones introduce una exigencia distinta a la de un chatbot corporativo. Una respuesta puede revisarse antes de utilizarla, mientras que una acción sobre un pago, una orden de compra o un proceso de recursos humanos requiere permisos, registros y mecanismos de supervisión.
SAP Business AI Platform concentra esa capa de desarrollo y gobierno. Joule Studio permite crear capacidades y agentes mediante herramientas sin código y programación profesional, con acceso a más de 70 modelos de IA. SAP Business Data Cloud y Knowledge Graph aportan datos y contexto, mientras que AI Agent Hub, integrado en SAP LeanIX, funciona como inventario de los agentes desplegados.
SAP señala además que su arquitectura de gobierno cuenta con certificación ISO/IEC 42001, el estándar internacional para sistemas de gestión de inteligencia artificial.
La gobernanza adquiere especial relevancia en Europa. Desde el 2 de agosto de 2026 son aplicables nuevas disposiciones del AI Act, aunque las obligaciones concretas dependen del tipo de sistema y de su nivel de riesgo. La utilización de agentes en procesos empresariales obliga así a determinar qué información pueden consultar, qué operaciones pueden realizar, cuándo necesitan supervisión humana y cómo queda registrada cada actuación.
SAP lleva la automatización hasta los pagos
SAP también ha ampliado esta lógica a una actividad especialmente sensible: el movimiento de dinero. La compañía ha presentado SAP Pay, desarrollado sobre Tereina e integrado directamente en SAP Cloud ERP para ejecutar y reconciliar pagos dentro del mismo flujo asociado a una factura.
El sistema busca reducir la gestión manual de archivos y el uso de procesos externos, manteniendo dentro del ERP las reglas y autorizaciones establecidas por la organización.
El anuncio amplía el alcance de los agentes más allá del catálogo propio de SAP. La compañía ha cerrado una alianza con Moody’s para incorporar datos de riesgo de proveedores a SAP Ariba Supplier Lifecycle and Performance. Los responsables de compras podrán utilizar información sobre situación financiera, riesgo operativo y cumplimiento normativo dentro del propio proceso de evaluación.
Ese acceso continuo permite que los agentes detecten señales de riesgo antes de una revisión periódica y propongan alternativas cuando aparezca un problema potencial con un proveedor.
SAP también ha ampliado su colaboración con ORO Labs mediante SAP Ariba Procurement Orchestration by ORO Labs, una capa destinada a conectar procesos de compras repartidos entre distintas aplicaciones y proporcionar una visión común del flujo completo.
La estrategia de «Empresa Autónoma» empieza así a materializarse en una cuestión mucho más concreta para los clientes de SAP: cuánto trabajo operativo están dispuestos a delegar en agentes de IA y bajo qué condiciones. Cuando estos sistemas pasan de presentar información a registrar operaciones, priorizar cobros, gestionar excepciones o iniciar pagos, los permisos, la calidad del dato y la trazabilidad dejan de ser componentes secundarios de la implantación y pasan a determinar hasta dónde puede llegar realmente la automatización.
