Tecnología puente para agentes de IA en SAP On-premises

El informe de inversiones de DSAG para 2026 muestra que muchas empresas siguen utilizando SAP en sus propias instalaciones. La transición a la nube avanza a un ritmo mucho más lento de lo que SAP había previsto. La estrategia de IA de SAP apuesta por Joule como asistente de IA generativa. Sin embargo, como servicio en la nube, Joule aún no se ajusta a la realidad de muchas empresas.

En un entorno muy dinámico, los usuarios se enfrentan a la disyuntiva de esperar o, tal vez, acabar en un callejón sin salida al implementar servicios de IA en el sistema ya consolidado. Las soluciones de IA aún utilizan los datos de SAP con poca frecuencia. Sin embargo, el estudio de DSAG también revela que el 43 % de las empresas ya ha implementado sus primeros casos de uso de IA. Estas soluciones se centran principalmente en el procesamiento de la información contenida en documentos. El uso de la IA en los procesos empresariales marca el rumbo: las aplicaciones de IA empresarial tienen el potencial de aumentar considerablemente la productividad. Para ello, sin embargo, es imprescindible el uso de datos de SAP.

Flujos de trabajo basados en agentes de IA

La euforia en torno a la IA ha dado paso, entretanto, a la cuestión del valor añadido en la comunidad SAP. Ahora que las consultas y la generación de imágenes ya son algo habitual, el futuro pasa por los flujos de trabajo autónomos basados en agentes de IA. En este contexto, se ha afianzado en la comunidad SAP la opinión de que las aplicaciones de IA solo pueden utilizarse en la nube. Sin embargo, en realidad, los usuarios de SAP no tienen por qué esperar a S/4 Hana ni a la nube. El Milliarum AI Construction Kit tiende un puente entre ambos mundos. Con él, es posible implementar aplicaciones de IA y agentes con tecnología basada en ABAP también en las instalaciones propias y utilizar datos de SAP.

Los clientes y socios de SAP disponen de una herramienta para dotar a sus soluciones de capacidad para la IA. Las funciones de IA se ejecutan fuera del núcleo del ERP y acceden de forma segura a los datos de SAP a través de interfaces definidas y con los permisos correspondientes. Para ello, se utilizan objetos de negocio y datos de procesos a través de API estandarizadas, de modo que las aplicaciones de IA pueden funcionar independientemente del ERP. Están diseñadas específicamente para cumplir con la restrictiva política de API de SAP y, a través de un servicio OData, pueden integrarse perfectamente en Joule, trasladarse a la nube o utilizarse en un entorno híbrido.

La relación coste-beneficio frena la IA

Los mayores obstáculos para la aplicación de la IA no residen tanto en la arquitectura como en la adaptación a procesos empresariales complejos. El consumo de tokens de los grandes modelos de lenguaje puede generar rápidamente costes elevados con un valor añadido aún limitado. Los procesos de SAP son complejos y requieren un gran volumen de datos. Milliarum ofrece aquí la tecnología puente: mediante la lectura de datos de personalización y el uso de funciones estándar de SAP, es posible representar incluso casos de uso empresarial complejos y encadenados. Las funciones masivas permiten el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos y sientan las bases para la automatización de procesos basada en la IA. El protocolo abierto Model Context Protocol permite la integración con otras plataformas de IA, como ChatGPT o Claude AI. La herramienta ofrece más de 1000 funciones predefinidas para módulos centrales de SAP, como FI, SD, MM, CO, PS y CS, que pueden utilizarse directamente para la implementación de casos de uso automatizados. De este modo, incluso los usuarios sin conocimientos profundos de SAP pueden acceder de forma sencilla y rápida a los datos y procesos de SAP, por ejemplo, en un centro de atención telefónica o en el servicio de atención al cliente, cuando surgen consultas sobre pedidos de entrega o precios. También se pueden automatizar flujos de trabajo complejos, como la creación de una factura en formato PDF con el posterior envío automático por correo electrónico.

De este modo, el software sienta las bases para los sistemas de agentes basados en IA, que en el futuro ejecutarán los procesos de forma cada vez más autónoma. Un factor clave para la eficiencia radica en la reducción del consumo de tokens: las empresas pueden elegir libremente el proveedor de LLM más adecuado o gestionar ellas mismas los LLM y utilizar el modelo más rentable en función de cada caso de uso. Además, una llamada a la función adaptada a las necesidades garantiza que solo se transfieran al modelo los datos relevantes para el caso de uso concreto. De este modo, las empresas generan un valor añadido concreto incluso en los entornos locales ya existentes y, al mismo tiempo, sientan las bases tecnológicas para la próxima generación de sistemas de agentes basados en IA y la comunicación entre agentes. (Fuente: Milliarum)