SAP na konferencii TechEd 2026 predstavuje novú generáciu podnikovej umelej inteligencie. Joule má koordinovať AI agentov a vykonávať zložité úlohy naprieč firemnými systémami. Novinky zahŕňajú aj bezpečné prepájanie agentov rôznych dodávateľov, špecializované modely na analýzu podnikových dát a využitie AI na Medzinárodnej vesmírnej stanici.

Umelá inteligencia vo firmách sa postupne mení. Už nejde iba o to, aby chatbot odpovedal na otázku alebo pripravil text. Ďalším krokom je schopnosť pochopiť zadanie, vyhľadať potrebné údaje, vybrať vhodné nástroje a vykonať jednotlivé kroky vedúce k výsledku. Práve na tento posun sa zameriava SAP na konferencii TechEd 2026.

Kľúčovú úlohu má zohrávať Joule Work, pracovné rozhranie, v ktorom používateľ opíše, čo potrebuje dosiahnuť, a umelá inteligencia následne koordinuje príslušných agentov, aplikácie a dátové zdroje. SAP tým rozvíja svoju predstavu takzvaného autonómneho podniku, v ktorom AI dokáže nielen poskytovať informácie, ale aj vykonávať konkrétne činnosti.

Súčasťou oznámení sú nové nástroje na vývoj a správu AI agentov, rozšírenie dátovej platformy Business Data Cloud a špecializované modely určené na prácu so štruktúrovanými údajmi. Niektoré funkcie sa začínajú sprístupňovať postupne, ďalšie sú naplánované na koniec roka 2026 alebo na prvý štvrťrok 2027.

Joule Work: od zadania k vykonanej úlohe

Joule Work má byť miestom, kde používateľ jednoducho opíše svoj cieľ. Namiesto manuálneho prechádzania viacerých podnikových aplikácií môže zadať požiadavku a systém zabezpečí potrebné kroky na pozadí.

Pri jednoduchšej úlohe môže ísť o získanie informácií z podnikového systému. Zložitejší scenár môže vyžadovať koordináciu viacerých agentov, ktorí spolupracujú pri riešení problému naprieč rôznymi procesmi a aplikáciami. SAP zdôrazňuje podporu otvorených protokolov A2A a MCP, ktoré umožňujú prepájať agentov a nástroje.

Nová vrstva orchestrácie má zlepšiť plánovanie a vykonávanie viacstupňových pracovných postupov. Dôležitou súčasťou sú aj bezpečnostné mechanizmy, ako sú auditné záznamy, oprávnenia podľa používateľských rolí a kontrolné body, pri ktorých môže byť potrebný zásah človeka.

Zmyslom je obmedziť situácie, keď sa používateľ musí stať spojovacím článkom medzi jednotlivými aplikáciami a manuálne prenášať informácie z jedného systému do druhého.

Agent Gateway prepája agentov rôznych dodávateľov

Podniky pravdepodobne nebudú používať iba jeden nástroj umelej inteligencie. V ich prostredí sa stretávajú systémy SAP, kancelárske aplikácie, vlastné firemné riešenia aj nástroje od ďalších technologických spoločností. SAP preto rozvíja možnosti bezpečnej spolupráce medzi rôznymi agentmi.

Rozšírená funkcia agent gateway umožní externým agentom bezpečne vyvolávať agentov Joule. Prístup sa pritom riadi nastavenými oprávneniami. Agenti rôznych dodávateľov tak môžu spolupracovať na jednom pracovnom postupe bez toho, aby firma stratila kontrolu nad tým, ku ktorým systémom a údajom majú prístup.

SAP zároveň pripravuje samostatné riešenie SAP Enterprise AI Gateway. Jeho úlohou bude centrálne riadenie komunikácie s AI v rámci podniku. Má zahŕňať autentifikáciu, uplatňovanie bezpečnostných pravidiel, smerovanie požiadaviek, monitorovanie, sledovanie spotreby a auditovanie.

Rozdiel je podstatný. Agent gateway sa zameriava na bezpečné prepájanie agentov, zatiaľ čo Enterprise AI Gateway má poskytovať širšiu kontrolnú vrstvu pre AI interakcie naprieč podnikom. Jeho všeobecná dostupnosť je plánovaná na prvý štvrťrok 2027.

Vývoj AI agentov aj bez rozsiahleho programovania

SAP rozširuje aj Joule Studio, prostredie určené na tvorbu a rozširovanie podnikových AI agentov. Cieľom je zjednodušiť spoluprácu medzi ľuďmi, ktorí poznajú podnikové procesy, a profesionálnymi vývojármi.

Používateľ môže opísať, čo má výsledné riešenie robiť. Nástroje Joule Studio pomáhajú identifikovať relevantné procesy, dáta a API, zohľadniť oprávnenia a pripraviť podklady pre vývoj. Vývojári sa tak môžu viac sústrediť na samotnú logiku agenta a jeho prínos pre firmu.

Novinky zahŕňajú aj možnosť rozširovať existujúcich agentov o ďalšie nástroje, API a automatizované pracovné postupy. SAP integruje do vývojového prostredia aj n8n, ktorý umožňuje prepájať a automatizovať viacstupňové procesy medzi rôznymi aplikáciami.

Dôležitou súčasťou je testovanie ešte pred nasadením do produkcie. Vývojári budú môcť skúšať správanie agentov v izolovanom prostredí, kontrolovať ich výstupy a sledovať, ako využívajú modely. Ďalšie funkcie majú pomôcť overovať presnosť, správnosť komunikácie medzi agentmi a odolnosť voči útokom založeným na manipulácii vstupnými pokynmi.

SAP chce dať umelej inteligencii lepší kontext

Aj kvalitný jazykový model môže urobiť chybu, ak nemá k dispozícii správne údaje alebo nerozumie vzťahom medzi nimi. V podnikovom prostredí pritom často nestačí poznať samotnú hodnotu v databáze. Dôležité je vedieť, ku ktorému procesu patrí, ako súvisí s inými údajmi a aké pravidlá sa na ňu vzťahujú.

SAP preto rozvíja Business Data Cloud a SAP Knowledge Graph. Knowledge Graph prepája podnikové údaje s procesmi a ich vzájomnými vzťahmi. Nové možnosti majú rozšíriť tento kontext aj o informácie z ďalších systémov SAP a externých zdrojov špecifických pre konkrétneho zákazníka.

Ďalšou novinkou je SAP Business Data Cloud Ontology Manager. Má pomáhať vytvárať opakovane použiteľné opisy podnikových vzťahov, pravidiel a pojmov, ktorým môžu rozumieť AI aplikácie a agenti. Beta verzia je plánovaná na november 2026.

Dátovú platformu rozšíria aj technológie Dremio a Reltio. Dremio prináša podporu Apache Iceberg a distribuovaný SQL engine na prístup k dátam z rôznych zdrojov bez nutnosti ich presúvať alebo kopírovať. Reltio sa zameriava na zjednotenie a obohatenie údajov o zákazníkoch, dodávateľoch a produktoch naprieč systémami.

Všeobecná dostupnosť nových lakehouse funkcií SAP Business Data Cloud aj rozšírených možností práce s dátovými produktmi Reltio je plánovaná na prvý štvrťrok 2027.

Špecializované AI modely namiesto univerzálneho riešenia na všetko

SAP zdôrazňuje, že veľké jazykové modely nie sú ideálnou voľbou na každú úlohu. Veľmi dobre pracujú s textom a ďalšími neštruktúrovanými údajmi, ale pri zložitých tabuľkách, prognózovaní alebo hľadaní nezvyčajných hodnôt môžu byť vhodnejšie špecializované modely.

Preto spoločnosť rozširuje rodinu modelov SAP-RPT, ktoré sú navrhnuté na spracovanie štruktúrovaných podnikových dát.

Nový SAP-RPT-TS sa zameriava na predpovedanie časových radov. Môže napríklad pomáhať pri prognózovaní dopytu v riešení SAP Integrated Business Planning bez potreby vytvárať vlastný model strojového učenia. Podľa podkladov SAP je tento model všeobecne dostupný.

Ďalší model, SAP-RPT-Decisions, má podporovať rozhodovanie priamo v podnikových procesoch a pracovných postupoch. Môže pomáhať napríklad pri výbere správneho schvaľovacieho postupu pre nákupnú požiadavku alebo pri riešení výnimiek v dodávateľskom reťazci. Jeho všeobecná dostupnosť sa plánuje na štvrtý štvrťrok 2026.

Model SAP-RPT-2 rozširuje možnosti predchádzajúcich verzií o spracovanie viacerých tabuliek, detekciu anomálií a odľahlých hodnôt či vytváranie reprezentácií štruktúrovaných dát pre analýzu s podporou AI. Pomôcť tak môže pri identifikovaní neobvyklých finančných transakcií alebo ďalších odchýlok v podnikových údajoch. Jeho všeobecná dostupnosť je plánovaná na prvý štvrťrok 2027.

SAP tým stavia na prístupe, v ktorom sa pre každú úlohu vyberá vhodný model. Podľa spoločnosti má platforma prístup k viac než 70 modelom a výber i optimalizáciu chce riadiť tak, aby zákazníci nemuseli sami rozhodovať, ktorý model je pre každý jednotlivý proces najlepší.

Umelá inteligencia na Medzinárodnej vesmírnej stanici

Jedným z najzaujímavejších oznámení je spolupráca SAP a HPE na nasadení modelu SAP-RPT na počítači HPE Spaceborne Computer-2 na Medzinárodnej vesmírnej stanici (ISS).

Cieľom je spracovávať prevádzkové a senzorové údaje priamo na palube. Model má pomáhať pri vyhodnocovaní anomálií, predpovedaní problémov ešte pred tým, než prerastú do poruchy, rekonštrukcii chýbajúcich hodnôt zo senzorov a príprave vysvetliteľných správ o stave misie.

Podstatné je, že analýza sa má vykonávať priamo vo vesmíre bez potreby odosielať všetky údaje na Zem. Ide o príklad takzvaného edge computingu, pri ktorom sa výpočty presúvajú bližšie k zdroju dát.

Takýto prístup môže byť dôležitý nielen pri vesmírnych misiách, ale aj v priemysle, energetike či vzdialených prevádzkach, kde je rýchla analýza dát potrebná a spojenie s centrálnou infraštruktúrou môže byť obmedzené. SAP však zatiaľ opisuje plánované využitie na ISS; nejde o potvrdenie, že všetky uvedené funkcie už v prevádzke fungujú.

AI Governance Assistant má pomôcť aj so súladom s AI Actom

S rastúcim počtom agentov narastá aj potreba kontroly. Firmy musia vedieť, aké systémy používajú, k akým údajom majú prístup a aké riziká predstavujú.

SAP preto rozširuje SAP AI Agent Hub o nové možnosti správy a riadenia AI. Súčasťou je AI Governance Assistant, ktorý má pomáhať s prípravou podkladov pre súlad s európskym nariadením AI Act a ďalšími regulačnými rámcami.

Nástroj má vedieť pracovať s existujúcou dokumentáciou systémov, identifikovať chýbajúce informácie a navrhnúť klasifikáciu rizika. Výstupy majú obsahovať aj odkazy na relevantné požiadavky, no budú určené na kontrolu právnymi a compliance tímami, nie ako automatická náhrada ich rozhodovania.

Všeobecná dostupnosť AI Governance Assistant je plánovaná na štvrtý štvrťrok 2026. SAP zároveň zdôrazňuje, že zákaznícke dáta zostávajú zákazníkom a nepoužívajú sa na trénovanie ani zlepšovanie veľkých jazykových modelov.

Čo to znamená pre firmy?

Novinky z TechEd 2026 ukazujú, že SAP chce posunúť podnikovú AI od samostatných asistentov k systémom, ktoré dokážu koordinovať prácu naprieč procesmi. Joule Work má byť miestom, kde používateľ zadá cieľ, zatiaľ čo agenti, aplikácie a dátové služby zabezpečia potrebné kroky.

Agent Gateway a Enterprise AI Gateway riešia odlišné, ale súvisiace problémy: ako bezpečne prepájať agentov rôznych dodávateľov a ako centrálne kontrolovať AI komunikáciu v podniku. Špecializované modely SAP-RPT zase ukazujú, že pri podnikovej AI nie je dôležitý iba text a konverzácia, ale aj presná práca s tabuľkami, prognózami a prevádzkovými údajmi.

Prínosom môže byť menej manuálnych úkonov, rýchlejšie rozhodovanie a jednoduchšie vytváranie vlastných automatizácií. Výsledok však bude závisieť od kvality dát, správne nastavených oprávnení a spoľahlivosti jednotlivých agentov v reálnych procesoch.

SAP tak na TechEd predstavuje svoju predstavu autonómneho podniku: nie jednu univerzálnu umelú inteligenciu, ktorá robí všetko, ale súbor špecializovaných nástrojov, ktoré dokážu spolupracovať, rozumejú firemnému kontextu a fungujú pod spoločnou kontrolou.

Zdroje: SAP, vlastné