SAP ha utilizzato il palco del TechEd 2025 di Berlino per presentare la sua visione della Business AI. L'azienda tedesca ha annunciato un'espansione significativa delle sue piattaforme, in particolare SAP Build e l'assistente Joule, e una nuova integrazione dati con Snowflake. L'obiettivo è fornire agli sviluppatori strumenti per creare automazioni complesse e agenti AI che operino direttamente sui dati aziendali.
In un mercato saturo di modelli linguistici generici, la strategia di SAP appare chiara: dominare il segmento enterprise non con l'AI che scrive poesie, ma con quella che ottimizza la supply chain. L'azienda sta costruendo un ecosistema dove i dati (SAP Business Data Cloud) e l'intelligenza (Joule) sono profondamente interconnessi, puntando a diventare l'infrastruttura operativa per l'automazione aziendale.
Oltre gli LLM: il modello relazionale
La novità più interessante non è un modello linguistico, ma quello che SAP definisce il suo primo "modello relazionale enterprise", denominato SAP-RPT-1. A differenza dei Transformer pre-allenati su testi (come GPT), questo modello è addestrato per prevedere risultati di business.
Invece di generare la parola successiva, il modello effettua previsioni rapide per scenari aziendali comuni. È un'IA focalizzata sul "perché" aziendale, non sul "come" linguistico. L'azienda ha anche lanciato un ambiente di prova gratuito per gli sviluppatori.
Questo approccio mira a risolvere un problema che molte aziende stanno scoprendo: i modelli AI generici faticano a comprendere le complesse interdipendenze dei processi aziendali. SAP sta essenzialmente dicendo ai suoi clienti che l'AI generica è un accessorio, mentre l'AI relazionale è il motore.
L'espansione dell'ecosistema: dati e agenti
Sul fronte dei dati, l'annuncio chiave è la nuova partnership con Snowflake. Un'estensione per SAP Business Data Cloud porterà le capacità di AI e gestione dati di Snowflake direttamente ai clienti SAP.
Questa mossa non è isolata, ma arricchisce le integrazioni esistenti con Databricks e Google Cloud, offrendo agli sviluppatori la flessibilità di scegliere dove risiedono i loro carichi di lavoro. La società tedesca ha anche introdotto un "data product studio" per trasformare i dati grezzi in risorse pronte all'uso per l'analisi.
L'altra metà della strategia riguarda gli agenti. Joule, l'assistente AI di SAP, si evolve. Gli sviluppatori potranno usare Joule Studio per estendere gli agenti esistenti o crearne di nuovi, capaci di agire in autonomia in base alle condizioni di business, come un agente per l'analisi dei processi aziendali che identifica inefficienze.
Anche la piattaforma low-code SAP Build riceve aggiornamenti, con l'integrazione in ambienti di sviluppo popolari come Visual Studio Code e il supporto per strumenti agentici come Cursor e Claude Code, segnalando un'apertura verso gli strumenti che gli sviluppatori già utilizzano.
L'imponente piano di SAP include anche un impegno a fornire a 12 milioni di persone competenze AI entro il 2030, attraverso partnership con piattaforme come Coursera.
Questa promessa di upskilling di massa suona quasi come un avvertimento. Se la Business AI di SAP riuscirà davvero a orchestrare agenti autonomi capaci di gestire finanza, supply chain e HR, la domanda critica non è se i processi saranno ottimizzati, ma quale sarà il ruolo residuo della supervisione umana in un ecosistema così efficiente e automatizzato.
