SAP quiere que sus agentes de inteligencia artificial pasen de responder preguntas y generar recomendaciones a ejecutar procesos empresariales completos. En SAP TechEd 2026, la compañía ha detallado una arquitectura en la que estos sistemas pueden planificar tareas de varios pasos, consultar datos y aplicaciones de SAP y terceros y realizar acciones sobre ellos bajo controles de permisos, auditoría y supervisión humana.
La interacción se articula a través de Joule Work, la interfaz de IA de SAP, desde la que los usuarios pueden expresar un objetivo en lenguaje natural. Joule Studio permite construir y adaptar los agentes que lo ejecutan, mientras que SAP Business AI Platform aporta el contexto de datos, la integración con otros sistemas y los mecanismos de gobierno necesarios para operar en entornos empresariales.
El planteamiento da contenido técnico a la estrategia de «Autonomous Enterprise» que SAP viene desarrollando durante 2026. En lugar de limitar la IA a generar respuestas o recomendaciones dentro de una aplicación, el objetivo es permitir que los agentes planifiquen tareas de varios pasos, consulten información de distintos sistemas y ejecuten acciones sobre procesos empresariales bajo permisos, controles y reglas definidos por cada organización.
Buena parte de estas capacidades ya ha iniciado su disponibilidad general de forma gradual. Otras, entre ellas SAP Enterprise AI Gateway y varias ampliaciones del contexto empresarial utilizado por los agentes, llegarán durante los próximos meses.
Joule Work incorpora planificación y ejecución de tareas
La renovación comienza en Joule Work, presentado por SAP en mayo como una experiencia común para trabajar con aplicaciones, datos y agentes propios y de terceros. Además de las conversaciones tradicionales, la plataforma incorpora ahora «Spaces», espacios generados a partir de una petición que reúnen información, gráficos y resultados procedentes de distintas fuentes y que pueden mantenerse y compartirse con otros usuarios.
SAP pretende con ello reducir la dependencia de interfaces fijas para determinadas tareas. Un usuario puede solicitar el análisis de un problema de negocio, convertir los resultados en un espacio de trabajo y continuar ampliándolo con nuevas preguntas o información. La misma experiencia se extiende al navegador, aplicaciones de escritorio para Windows y macOS y dispositivos móviles.
El cambio más relevante, sin embargo, se produce debajo de la interfaz. SAP denomina «agentic thinking» a una nueva arquitectura que permite a Joule planificar y ejecutar trabajos complejos mediante un entorno que incluye terminal, Python, acceso a archivos y navegador dentro de un sandbox.
La compañía sostiene que esta arquitectura permite superar las secuencias más simples de llamadas a herramientas utilizadas por generaciones anteriores de agentes. Joule puede descomponer un objetivo en diferentes pasos, decidir qué recursos necesita y coordinar varias operaciones hasta completar la tarea.
Ese nivel de acceso amplía también la superficie de seguridad. SAP afirma haber sometido el entorno aislado a pruebas con modelos especializados en ciberseguridad y haber compartido parte del trabajo realizado para reforzar ese sandbox con NVIDIA OpenShell. Las garantías dependerán en última instancia de cómo se configuren permisos, datos y acciones en cada despliegue empresarial.
Otra pieza del sistema es SAP Knowledge Graph. La compañía asegura que su modelo de metadatos cubre actualmente más de siete millones de campos, 500.000 tablas y 15.000 procesos empresariales de su cartera. Joule puede utilizar ese mapa durante la ejecución para identificar qué datos, relaciones y componentes necesita consultar.
La ventaja que SAP pretende extraer de esta capa es reducir el trabajo de descubrimiento que tendría que realizar un modelo generalista. El argumento tiene especial importancia para procesos en los que una respuesta plausible resulta insuficiente y la acción debe respetar estructuras organizativas, permisos o reglas de negocio concretas.
Joule Studio lleva el desarrollo desde la intención hasta el agente
Esa misma lógica llega a Joule Studio, el entorno presentado el pasado año para crear y ampliar agentes. SAP está introduciendo un modelo de desarrollo basado en intención en el que el usuario describe el resultado que necesita y la plataforma localiza procesos, APIs, servidores MCP, datos y autorizaciones relacionados antes de generar la estructura inicial de la solución.
El desarrollo puede comenzar desde una interfaz guiada y continuar mediante CLI, SDK y el entorno de programación preferido del desarrollador. SAP evita así imponer una separación rígida entre herramientas low-code y pro-code: un proyecto iniciado por un usuario de negocio puede pasar después a un equipo técnico conservando requisitos y contexto.
Los agentes existentes también podrán personalizarse mediante instrucciones, herramientas y «hooks». Las instrucciones incorporan reglas o criterios específicos de cada empresa; las herramientas conectan servicios externos, APIs o servidores MCP; y los hooks permiten insertar lógica determinista antes o después de la ejecución del agente.
Esta última capacidad resulta especialmente relevante en operaciones sometidas a controles internos. Una organización puede establecer, por ejemplo, que una determinada operación por encima de cierto importe requiera siempre una aprobación, independientemente del razonamiento generado por el modelo.
SAP está utilizando n8n para ampliar esta orquestación. Los clientes de su programa de adopción temprana pueden diseñar y ejecutar workflows de n8n desde Joule Studio, mientras que la disponibilidad general está prevista para el primer trimestre de 2027.
La plataforma incorpora además pruebas antes del despliegue, trazas, generación de tests y controles sobre el ciclo de vida de los agentes. Las evaluaciones offline para comprobar aspectos como la precisión, las llamadas A2A o la resistencia frente a ataques de prompt injection están previstas para finales del cuarto trimestre de 2026.
En pruebas internas, SAP afirma haber reducido de casi 13 horas a unas 2,5 horas el tiempo necesario para construir determinados escenarios con Joule Studio. También calcula reducciones de hasta el 50% en el coste por tarea cuando el agente puede apoyarse directamente en el contexto empresarial de la plataforma. Son resultados de pruebas realizadas por la propia compañía y no constituyen una referencia general de rendimiento para cualquier proyecto.
Agentes de SAP y de terceros dentro del mismo proceso
La estrategia requiere además que los agentes puedan cruzar los límites de las aplicaciones SAP. La compañía ha diseñado sus agentes alrededor de protocolos abiertos como Agent2Agent (A2A) y Model Context Protocol (MCP), con una pasarela que controla las comunicaciones entre sistemas.
SAP Agent Gateway permite, por ejemplo, que un agente de un proveedor externo invoque un Joule Agent sin que el usuario tenga que cambiar de herramienta. Durante TechEd, SAP mostró una operación iniciada desde Microsoft Copilot que terminaba modificando información de una posición laboral en SAP SuccessFactors después de solicitar confirmación al usuario.
La pasarela verifica identidad, aplica permisos y mantiene la trazabilidad de la acción. SAP añade además mecanismos de descubrimiento para que los agentes puedan identificar qué servicios están disponibles sin configurar manualmente cada endpoint.
Por encima de esta capa llegará SAP Enterprise AI Gateway, construido sobre SAP Integration Suite. Su función será actuar como plano de control común para interacciones de IA que involucren modelos, APIs, MCP y conexiones A2A, centralizando autenticación, políticas, routing, monitorización, seguimiento de consumo y auditoría.
Aunque SAP mostró estas capacidades durante TechEd, la disponibilidad general de Enterprise AI Gateway está prevista para el primer trimestre de 2027.
Gobernar un catálogo que ya cuenta con cientos de agentes
SAP sitúa actualmente en 40 el número de asistentes y en alrededor de 300 los agentes disponibles entre su propia oferta y la de sus socios, distribuidos entre diferentes dominios de negocio y especializaciones sectoriales. La extensión de ese catálogo aumenta la necesidad de saber qué agentes existen, a qué información acceden y qué acciones tienen autorizadas.
La compañía está conectando para ello SAP AI Agent Hub, Cloud ALM, Signavio y sus herramientas de arquitectura empresarial con las nuevas pasarelas de ejecución. El proceso comprende el descubrimiento de agentes, su clasificación y verificación, la aplicación de controles durante la ejecución y el análisis posterior de su comportamiento.
Un nuevo AI Governance Assistant aborda específicamente tareas relacionadas con el Reglamento Europeo de IA. La herramienta podrá analizar documentación existente, señalar información incompleta y proponer una clasificación de riesgo vinculada a los requisitos aplicables. SAP subraya que estas evaluaciones se generan como borradores y requieren validación de los equipos legales y de cumplimiento.
La compañía prevé abrir esta capacidad a clientes de Early Adopter Care en noviembre y avanzar hacia su disponibilidad general durante el cuarto trimestre.
El grado de autonomía seguirá dependiendo de cada proceso. SAP contempla desde escenarios con intervención humana obligatoria hasta operaciones que pueden completarse automáticamente y escribir el resultado en las aplicaciones empresariales.
Novartis ofreció durante la keynote una primera referencia de ese recorrido. La farmacéutica está trabajando con SAP en un asistente de sourcing que incorpora análisis de ofertas y apoyo a la negociación y se encuentra actualmente, según su responsable de Tecnología y Arquitectura, en una fase «semi-autónoma». La compañía espera ampliar el nivel de autonomía durante 2027.
La transición que SAP plantea depende así de algo más que de disponer de modelos capaces de razonar. Los agentes tienen que encontrar los sistemas adecuados, comprender la estructura particular de cada organización, operar con las mismas autorizaciones que sus usuarios y dejar constancia de las decisiones tomadas. TechEd 2026 ha servido para mostrar cómo SAP intenta reunir esas funciones en una única arquitectura, aunque una parte relevante de sus componentes continuará desplegándose durante los próximos trimestres.
