SAP zet agentic AI in om grote migraties naar moderne SAP-omgevingen te versnellen. Het concern heeft hiervoor zeven AI-agents ontwikkeld die klanten daarbij moeten helpen. Volgens Augusta Spinelli, President Europe, Middle East and Africa bij SAP, kunnen deze agents de inspanning en doorlooptijd van migraties met ongeveer 50 procent verminderen. Daarmee wil SAP een van de grootste drempels bij cloud- en ERP-modernisering verlagen: de tijd, capaciteit en complexiteit die zulke trajecten vragen. “Klanten willen geen jaren wachten voordat zij resultaat zien van hun IT-investeringen”, zegt Spinelli.
De vraag van klanten is de afgelopen twee jaar duidelijk veranderd, stelt Spinelli. AI is voor veel organisaties niet langer alleen een experiment. Bedrijven willen weten wat technologie oplevert voor hun processen, medewerkers en klanten.
“Klanten zijn heel duidelijk”, vindt Spinelli. “Ze willen weten hoe technologie de business ondersteunt. Dat geldt zeker voor AI. Twee jaar geleden draaide het nog vaak om pilots en proof-of-concepts. Nu vragen organisaties om concrete impact.”
AI-agents moeten migraties versnellen
SAP ziet vooral bij migraties veel ruimte voor agentic AI. Zulke trajecten zijn vaak groot, complex en arbeidsintensief. Organisaties moeten processen, data, applicaties en maatwerk in kaart brengen voordat zij kunnen overstappen naar een moderne SAP-omgeving. Spinelli stelt dat AI-agents een deel van dat werk versnellen en beter beheersbaar maken.
“Dat is substantieel”, benadrukt ze over de verwachte reductie van ongeveer 50 procent. “Agentic AI verandert het beeld echt. We zagen die reductie al in onze eigen testen en interne projecten. Nu zien klanten het zelf ook: met deze AI-agents kunnen zij zowel de benodigde capaciteit als de planning bijna halveren.”
Voor SAP gaat het daarbij niet alleen om een snellere technische migratie. Het bedrijf wil klanten vooral eerder laten profiteren van investeringen die zij al hebben gedaan in ERP, CRM, supplychain-oplossingen, cloud en data.
“Veel organisaties hebben al fors geïnvesteerd in bedrijfssoftware en dataplatformen”, voegt Spinelli toe. “De uitdaging is nu om die investeringen sneller om te zetten in betere processen, meer flexibiliteit en nieuwe AI-functionaliteit.”
Maatwerk zit modernisering vaak in de weg
Spinelli benadrukt dat die versnelling vraagt om duidelijke processen en betrouwbare data. AI kan pas goed werken als de basis op orde is. Dat betekent dat bedrijven kritischer moeten kijken naar hun oude systemen, lokale uitzonderingen en het maatwerk dat in de loop der jaren is opgebouwd.
“Om AI goed te laten functioneren, zijn twee dingen heel belangrijk: een geharmoniseerde datalaag en geharmoniseerde bedrijfsprocessen.”
Veel organisaties hebben juist daar nog werk te doen. Wat ooit werd gebouwd als maatwerk voor de business, is in de praktijk vaak een rem op vernieuwing geworden. Het maakt migraties duurder, trager en moeilijker te controleren.
Waar SAP al langer pleit voor standaardisatie, ziet Spinelli dat die behoefte nu ook steeds sterker vanuit klanten zelf komt.
“Als SAP pleiten we al langer voor standaardisatie, maar nu komt die behoefte sterker uit de markt. Standaardiseren betekent niet dat je concurrentievoordeel verliest. Het betekent dat je afscheid neemt van legacy die in werkelijkheid weinig concurrentievoordeel bracht, maar vooral een rem was op transformatie.”
Klanten delen verbeteringen met elkaar
Klanten werken steeds vaker samen aan de verbetering van bedrijfsprocessen. Rond veel SAP-processen zijn communities ontstaan waarin organisaties ervaringen, verbeteringen en best practices delen. Spinelli ziet daardoor een andere manier van standaardiseren ontstaan: niet alleen vanuit SAP, maar ook vanuit de praktijk van klanten zelf.
“Veel klanten werken met processen die SAP heeft ontwikkeld op basis van kennis, ervaring en input uit de markt”, merkt ze op. “Toch kan daarna blijken dat verdere optimalisatie mogelijk is. Interessant genoeg zien we nu klanten die zelf een proces verbeteren en dat vervolgens teruggeven aan de community. Zo helpen we elkaar stap voor stap om de kwaliteit van bedrijfsprocessen te verhogen.”
Voor Spinelli is standaardisatie daarmee meer dan een manier om beheer eenvoudiger te maken. Het helpt organisaties ook om sneller te vernieuwen. Hoe meer bedrijven werken met herkenbare procesmodellen, hoe makkelijker het wordt om AI-functionaliteit breed toe te passen.
AI-agent mag niet zomaar overal bij
Tegelijk benadrukt Spinelli dat agentic AI in bedrijfssoftware duidelijke grenzen nodig heeft. Een AI-agent mag niet vrij door bedrijfssystemen bewegen. Zeker bij financiële processen, supplychains en compliancegevoelige omgevingen moeten organisaties kunnen zien welke data zijn gebruikt, welke regels zijn toegepast en welke stappen tot een uitkomst hebben geleid.
“Voor alle agentic AI die SAP beschikbaar maakt, geldt dat de AI-agents zijn ingebed in SAP”, zegt Spinelli. “Ze bestaan dus niet los naast het systeem. We gebruiken hetzelfde systeem van regels, autorisaties en compliance dat al onderdeel is van de SAP-oplossing. Dat is cruciaal. Je wilt niet dat agentic AI op een plek komt waar het niet hoort te zijn.”
Daarmee positioneert SAP enterprise AI nadrukkelijk anders dan algemene AI-tools. In een bedrijfsomgeving is een aannemelijk antwoord niet genoeg. AI moet uitlegbaar, controleerbaar en compliant zijn.
“Ik vergelijk enterprise AI wel eens met een ijsberg”, verduidelijkt Spinelli. “De zichtbare AI-functionaliteit is alleen het deel boven water. Het belangrijkste deel zit daaronder: autorisaties, goedkeuringsflows, controles en audittrails. Mensen houden bij enterprise AI altijd de controle.”
Van AI-belofte naar bedrijfswaarde
Met de zeven AI-agents wil SAP agentic AI uit de experimenteerfase halen. De inzet is concreet: minder handwerk, kortere migraties en sneller toegang tot nieuwe functionaliteit. Spinelli stelt dat het daarbij niet draait om AI op zichzelf, maar om bedrijfswaarde. “Agentic AI helpt klanten sneller waarde te halen uit hun SAP-omgeving.”
