SAP Business AI – czyli Joule, agenci, platforma i wszystkie skróty, które brzmią jak osobny produkt.
W dwóch pierwszych częściach uporządkowaliśmy podstawy AI oraz pojęcia potrzebne do rozmowy o agentach, danych, integracjach, bezpieczeństwie i governance.
W tej części schodzimy do konkretnego ekosystemu: SAP Business AI.
Innymi słowy: jeśli pierwsze dwie części odpowiadały na pytanie „jak rozmawiać o AI w biznesie?”, to ta część odpowiada na pytanie:
„Jak ta rozmowa wygląda w świecie SAP?”
Linki do pozostałych części znajdziesz tutaj:
[link do części 1]
[link do części 2]
Pojęcia w części 3 – 23 pojęcia
1. Joule 2. Joule Work 3. Joule Action Bar 4. Joule Assistants 5. Joule Agents 6. Autonomous Enterprise 7. Autonomous Suite 8. Industry AI 9. SAP Business AI Platform 10. Base AI 11. Premium AI 12. AI Units 13. AI Feature Catalog & Discovery Center 14. SAP Business Data Cloud 15. Generative AI Hub 16. RPT 17. Embedded AI 18. Joule Studio 19. Joule for Consultants 20. Document Grounding 21. AI Agent Hub 22. SAP Cloud ALM 23. Agent Mining
1. Joule
Joule to główna marka AI w SAP i nowy sposób interakcji użytkownika z systemami SAP.
Joule nie jest wyłącznie copilotem. SAP pozycjonuje go jako warstwę, która łączy asystentów, agentów i kontekst biznesowy w jednym doświadczeniu pracy – tak, aby użytkownik mógł wyrazić cel, a system pomógł dobrać dane, rekomendacje, agentów i działania potrzebne do jego realizacji. SAP opisuje Joule jako rozwiązanie, które ma zamieniać intencję użytkownika w działania i workflowy obejmujące procesy biznesowe.
To ważna zmiana w sposobie myślenia o AI. W pierwszej fali copilotów często chodziło o to, żeby zapytać system o coś w języku naturalnym. W podejściu Joule chodzi o coś więcej: użytkownik mówi, co chce osiągnąć, a system ma pomóc zorganizować pracę wokół celu.
Biznesowo: Joule ma być wejściem do pracy z SAP, a nie tylko „okienkiem do czatu”. To różnica między pytaniem „pokaż mi raport” a zadaniem „pomóż mi zrozumieć, dlaczego cash collection w tym regionie spada i co mogę z tym zrobić”.
Najprościej: Joule to interfejs AI do pracy z SAP – nie tylko do zadawania pytań, ale też do uruchamiania działań w procesach.
2. Joule Work
Joule Work to nowa przestrzeń pracy, w której użytkownik nie musi przechodzić między wieloma aplikacjami, ekranami i raportami. Zamiast tego opisuje cel, a Joule Work tworzy dynamiczne środowisko pracy dopasowane do zadania.
SAP opisuje Joule Work jako dynamiczną przestrzeń, w której użytkownik może pracować wokół intencji i celu, a system dobiera właściwe insighty, automatyzuje rutynowe kroki i koordynuje agentów w systemach SAP oraz non-SAP.
Kluczową zmianą są „spaces”, czyli kontekstowe przestrzenie tworzone wokół konkretnego problemu lub celu użytkownika. To duża zmiana w sposobie myślenia o UX. Przez lata użytkownik musiał wiedzieć, do której aplikacji wejść, który raport uruchomić i gdzie kliknąć (albo pamiętać numery transakcji). W modelu Joule Work użytkownik mówi, co chce osiągnąć, a system ma zorganizować przestrzeń pracy, dane, rekomendacje, akcje i agentów.
Nie chodzi o to, że aplikacje znikają. Chodzi o to, że użytkownik nie musi ich ręcznie obsługiwać w tradycyjny sposób. Warstwa AI staje się nowym wejściem do pracy.
Biznesowo: to może zmienić sposób, w jaki organizacje projektują procesy. Mniej „przejdź przez 12 ekranów”, więcej „zrealizuj cel z pełnym kontekstem”.
Najprościej: Joule Work to przestrzeń pracy organizowana wokół celu użytkownika, a nie wokół konkretnych aplikacji.
3. Joule Action Bar
Joule Action Bar można rozumieć jako lekką, kontekstową warstwę akcji Joule dostępną tam, gdzie użytkownik aktualnie pracuje.
To nie jest pełna przestrzeń typu Joule Work, ale raczej sposób na szybkie uruchamianie działań AI w kontekście konkretnego ekranu, danych lub zadania. SAP opisuje Joule jako doświadczenie, które ma wspierać użytkownika w przepływie pracy, korzystając z kontekstu procesów, danych i aplikacji.
Biznesowo: Joule Action Bar to ten typ funkcji, który może wydawać się mały, ale realnie wpływa na adopcję. Bo użytkownicy nie zawsze chcą „iść do AI”. Czasem chcą, żeby AI było dostępne dokładnie tam, gdzie już wykonują zadanie.
Najprościej: Joule Action Bar to szybki dostęp do działań AI bez wychodzenia z aktualnego kontekstu pracy.
4. Joule Assistants
Joule Assistants to asystenci powiązani z rolą lub obszarem biznesowym. Można myśleć o nich jak o inteligentnych współpracownikach, którzy rozumieją kontekst pracy danej osoby – na przykład controllera, rekrutera, specjalisty zakupów czy osoby odpowiedzialnej za zamknięcie finansowe.
Asystent nie wykonuje wszystkiego sam. Jego zadaniem jest koordynacja. Rozpoznaje intencję użytkownika, dobiera właściwych agentów, prowadzi proces, prosi o akceptację, pokazuje status i pozwala człowiekowi interweniować tam, gdzie to potrzebne.
SAP opisuje Joule Assistants jako element, który koordynuje Joule Agents i pomaga automatyzować workflowy w oparciu o kontekst roli, procesu i danych biznesowych. [sap.com], [linkedin.com]
Czyli:
Assistant to koordynator. Agent to wykonawca.
Biznesowo: to rozróżnienie jest ważne. Jeśli mówimy „asystent”, zwykle chodzi o warstwę interakcji i koordynacji. Jeśli mówimy „agent”, coraz częściej chodzi o wykonanie konkretnego zadania.
Najprościej: Joule Assistant pomaga prowadzić użytkownika przez proces i koordynuje agentów potrzebnych do wykonania pracy.
5. Joule Agents
Joule Agents to wyspecjalizowane agenty AI, które wykonują konkretne zadania biznesowe. Nie są ogólnym chatbotem. Mają określony cel, dostęp do narzędzi, danych i procesów, a także ograniczenia wynikające z uprawnień i reguł.
SAP opisuje Joule Agents jako elementy, które działają w ramach workflowów, korzystają z danych i kontekstu biznesowego oraz pomagają wykonywać zadania end-to-end.
Przykład: agent może sprawdzić rozbieżności w intercompany reconciliation, znaleźć root cause, przygotować propozycję księgowania i poprosić człowieka o akceptację. To już nie jest „daj mi podsumowanie”. To jest „wykonaj część procesu”.
Biznesowo: przy agentach rozmowa musi szybko przejść z poziomu „czy to fajne?” na poziom „jakie ma uprawnienia, gdzie są logi, kto zatwierdza akcje i co się dzieje, gdy agent się pomyli?”.
Sprawdź na SAP Discovery Center.
Najprościej: Joule Agents to wykonawcy konkretnych zadań biznesowych w procesach SAP.
6. Autonomous Enterprise
Autonomous Enterprise to wizja firmy, w której AI wspiera, koordynuje i częściowo wykonuje procesy biznesowe end-to-end.
Nie chodzi o organizację bez ludzi. Chodzi o organizację, w której ludzie nie muszą ręcznie pilnować każdego statusu, przekazywać zadań między działami i reagować dopiero wtedy, gdy problem już eskaluje. Agenci AI mają monitorować sygnały, proponować działania, wykonywać powtarzalne kroki i angażować człowieka tam, gdzie potrzebna jest decyzja lub akceptacja.
W tym modelu AI nie jest tylko dodatkiem do aplikacji. Jest warstwą, która działa na danych, procesach, regułach i uprawnieniach firmy.
Biznesowo: Autonomous Enterprise nie oznacza „firma sama się prowadzi”. Oznacza raczej przesunięcie pracy ludzi w stronę decyzji, kontroli, wyjątków i projektowania zasad, a mniej w stronę ręcznego przeklikiwania procesu.
Najprościej: Autonomous Enterprise to docelowa wizja firmy, w której AI pomaga prowadzić procesy biznesowe, a nie tylko odpowiada na pytania.
7. Autonomous Suite
SAP Autonomous Suite to sposób, w jaki SAP opisuje ewolucję swoich aplikacji biznesowych, w których procesy są wspierane przez agentów i asystentów AI.
SAP dzieli Autonomous Suite na pięć domen:
- Autonomous Finance,
- Autonomous Spend,
- Autonomous Supply Chain,
- Autonomous HCM,
- Autonomous CX.
Czyli: finanse, zakupy, łańcuch dostaw, HR i obszar klienta. W każdej domenie SAP rozwija asystentów i agentów, którzy mają wspierać konkretne role i procesy – np. zamknięcie finansowe, cash collections, sourcing, payroll, service resolution czy replenishment.
Biznesowo: to jest sposób SAP na pokazanie, że AI nie ma być osobnym eksperymentem w rogu organizacji, ale częścią głównych procesów biznesowych.
Najprościej: Autonomous Suite to warstwa aplikacji SAP rozwijana w kierunku procesów obsługiwanych przez AI, agentów i asystentów.
8. Industry AI
Industry AI to AI dopasowane do konkretnych branż i ich procesów.
Jest to istotne, bo AI dla retailu, produkcji regulowanej, energetyki, life sciences czy usług profesjonalnych nie powinna wyglądać tak samo. Branże różnią się regulacjami, danymi, ryzykami, KPI, wyjątkami i sposobem prowadzenia procesów.
SAP wskazuje Industry AI jako jeden z kierunków rozwoju Business AI – czyli AI osadzoną w kontekście branżowym, a nie wyłącznie generyczną funkcję do rozmowy z modelem.
Industry AI ma uwzględniać branżową logikę procesów, modele danych i wymagania regulacyjne. SAP wskazuje m.in. scenariusze takie jak Autonomous Asset Management, Autonomous Adaptive Production, Autonomous Regulated Manufacturing, Autonomous Revenue Growth Management, Autonomous Unified Commerce czy Autonomous Project Delivery.
Biznesowo: im bardziej regulowany, specyficzny lub złożony proces, tym mniej wystarcza „ogólny copilot”. Potrzebny jest kontekst branżowy.
Najprościej: Industry AI to AI dostosowane do realiów konkretnej branży, a nie ogólna funkcja używana tak samo wszędzie.
9. SAP Business AI Platform
SAP Business AI Platform to techniczny fundament całej tej układanki. To platforma, na której można budować, rozszerzać, integrować, uruchamiać i governować agentów, aplikacje, workflowy i dane.
SAP opisuje Business AI Platform jako warstwę łączącą kontekst procesowy, zunifikowane dane, modele AI oraz enterprise governance, tak aby budować i integrować AI rozumiejącą biznes, a nie tylko prompty.
Platforma ma trzy główne warstwy:
- Build – budowanie agentów, aplikacji i workflowów.
- Contextualize & Reason – dostarczanie danych, modeli, knowledge graphu i kontekstu.
- Govern – zarządzanie agentami, ryzykiem, obserwowalnością, uprawnieniami i zgodnością.
Jeśli Joule jest interfejsem, a agenci wykonują pracę, to Business AI Platform jest miejscem, które pozwala to wszystko zbudować i kontrolować.
Biznesowo: to rozróżnienie jest ważne przy zakupach. Jedno pytanie brzmi: „czy mamy funkcję AI w aplikacji?”. Drugie: „czy mamy platformę, na której da się bezpiecznie rozwijać, monitorować i skalować AI w procesach?”.
Najprościej: SAP Business AI Platform to fundament technologiczny do budowania, integrowania i kontrolowania rozwiązań AI w SAP.
10. Base AI
Base AI i Premium AI to dwa poziomy korzystania z SAP Business AI.
Base AI to podstawowe funkcje AI dostępne w ramach subskrypcji rozwiązań SAP. Obejmuje m.in. Joule do interakcji w języku naturalnym oraz wybrane funkcje AI wbudowane bezpośrednio w procesy biznesowe. Są dostępne out-of-the-box i nie wymagają użycia AI Units.
11. Premium AI
Premium AI to bardziej zaawansowane scenariusze, w których AI wykonuje konkretną pracę lub automatyzuje zadania. W tej kategorii mieszczą się m.in. agenci AI, zaawansowane funkcje przetwarzania dokumentów, funkcje developerskie oraz wybrane narzędzia specjalistyczne, takie jak Joule for Consultants. Premium AI jest zwykle rozliczane konsumpcyjnie przez AI Units.
Najprościej: Base AI to AI w standardzie, od której można zacząć od razu. Premium AI to płatne, bardziej zaawansowane możliwości.
12. AI Units
AI Units to wirtualne kredyty SAP używane do aktywowania i rozliczania wybranych, płatnych funkcji AI w usługach SAP.
Najprościej: klient kupuje pulę AI Units, a potem zużywa ją w różnych rozwiązaniach SAP, kiedy korzysta z funkcji AI objętych modelem konsumpcyjnym. AI Units nie są przypisane do jednego produktu ani jednej linii biznesowej, więc mogą być wykorzystywane elastycznie w całym krajobrazie SAP – np. tam, gdzie używane są funkcje Premium AI, agenci albo inne zaawansowane scenariusze AI.
Najprościej: AI Units to wspólna pula jednostek do rozliczania płatnych funkcji AI w SAP.
13. AI Feature Catalog & Discovery Center
AI Feature Catalog na SAP Discovery Center
https://discovery-center.cloud.sap/ai-catalog/
oraz samo SAP Discovery Center
https://discovery-center.cloud.sap/
pomagają odnaleźć dostępne funkcje AI oraz scenariusze ich użycia.
W SAP Discovery Center znajdziecie również katalog serwisów BTP, BDC, informacje o pricingu i inne materiały pomocne przy planowaniu rozwiązań.
W ekosystemie SAP funkcji AI szybko przybywa: część jest wbudowana w aplikacje, część działa jako agent, część jest dostępna przez Joule, a część w platformie lub rozwiązaniach branżowych. Katalog funkcji pomaga zrozumieć, co już istnieje, w jakim produkcie, dla jakiego obszaru biznesowego i w jakim modelu użycia.
Najprościej: AI Feature Catalog i Discovery Center pomagają znaleźć konkretne funkcje AI w SAP i powiązać je z obszarem biznesowym.
14. SAP Business Data Cloud (BDC)
SAP Business Data Cloud, czyli BDC, to warstwa danych dla Business AI.
AI potrzebuje danych, ale nie wystarczy dać jej dostęp do dowolnych tabel i raportów. Dane muszą być aktualne, spójne, kontekstowe i połączone między systemami. W praktyce oznacza to dane z SAP i systemów non-SAP, dane operacyjne, analityczne, master data i informacje potrzebne do decyzji.
SAP opisuje Business Data Cloud jako fundament, który dostarcza context-rich data dla trusted AI recommendations, wspiera zarządzanie cyklem życia AI, grounding odpowiedzi w SAP Knowledge Graph oraz rozwój modeli i agentów opartych na zaufanych danych.
Biznesowo: bez dobrych danych AI robi to, co zwykle robią organizacje na złych danych – tylko szybciej i bardziej przekonująco. BDC jest próbą uporządkowania warstwy danych tak, żeby AI miała nie tylko dostęp, ale też kontekst biznesowy.
Najprościej: SAP Business Data Cloud to warstwa danych, która dostarcza AI spójny i biznesowy kontekst.
15. Generative AI Hub
Generative AI Hub to bezpieczna brama do modeli AI w SAP – używana przez SAP-owe funkcje AI i dostępna dla klientów, którzy chcą budować własne rozwiązania na aktualnych modelach bez zamykania się na jednego dostawcę.
Gen AI Hub pozwala korzystać z najnowszych modeli różnych dostawców – np. rodzin Claude, GPT, Gemini – oraz z modeli SAP, takich jak RPT do danych tabelarycznych czy modeli do pracy z kodem ABAP. Dzięki temu można testować różne modele i dobrać najlepszy do konkretnego przypadku użycia, bez wiązania całego rozwiązania z jednym dostawcą.
Oprócz samego dostępu do modeli Gen AI Hub daje też narzędzia potrzebne w środowisku enterprise: orkiestrację, optymalizację promptów, maskowanie danych, obserwowalność inferencji, ocenę jakości, benchmarking i mechanizmy governance.
Istotna jest również warstwa bezpieczeństwa i zgodności: szyfrowanie, integracja z SAP Cloud Identity Services, logowanie audytowe oraz zgodność m.in. z GDPR, ISO 27001, SOC 1 i SOC 2.
Obecnie dostęp do Generative AI Hub odbywa się przez usługę SAP AI Core.
Najprościej: Generative AI Hub to kontrolowany, bezpieczny dostęp do różnych modeli AI w środowisku SAP.
16. RPT
SAP-RPT (relational pretrained transformer model) to model AI SAP zaprojektowany do pracy z danymi tabelarycznymi i relacyjnymi, czyli tym, na czym realnie opiera się biznes: fakturach, zamówieniach, płatnościach, zapasach, prognozach, danych finansowych czy sprzedażowych.
W odróżnieniu od typowych modeli językowych, które świetnie radzą sobie z tekstem, RPT-1.5 jest nastawiony na predykcje i analizy na ustrukturyzowanych danych biznesowych. Może wspierać zadania typu klasyfikacja, regresja, prognozowanie, symulacje i analizy „what-if” – bez konieczności budowania osobnego modelu machine learning od zera dla każdego scenariusza.
Można go przetestować tutaj:
https://rpt.cloud.sap/
Biznesowo: to ważny kierunek, bo większość procesów SAP nie żyje w długich tekstach, tylko w tabelach, rekordach, relacjach i transakcjach. Modele do danych relacyjnych mogą być bliżej realnych potrzeb ERP niż klasyczny czat.
Najprościej: RPT to model SAP do predykcji i analiz na danych tabelarycznych oraz relacyjnych.
17. Embedded AI
Embedded AI to AI wbudowana bezpośrednio w aplikacje i procesy.
Użytkownik nie musi otwierać osobnego narzędzia. Funkcja AI pojawia się tam, gdzie użytkownik już pracuje: jako rekomendacja, predykcja, klasyfikacja, walidacja, podsumowanie, alert lub sugestia kolejnego kroku. Embedded AI zwykle jest bardziej punktowe i osadzone w konkretnym miejscu aplikacji i może np. zasugerować odpowiedź, wykryć anomalię albo pokazać ryzyko w danym rekordzie.
Najprościej: Embedded AI to inteligencja wbudowana w aplikację, a nie osobne narzędzie obok niej.
18. Joule Studio
Joule Studio to środowisko do tworzenia agentów, aplikacji i workflowów w ekosystemie SAP Business AI. Joule Studio to „AI-first” środowisko do tworzenia agentów, aplikacji i workflowów dla filaru Build platformy SAP Business AI, zintegrowane z Joule Work.
Najważniejsza cecha Joule Studio to intent-driven development. Użytkownik lub developer nie zaczyna od technicznej specyfikacji, tylko od opisu problemu biznesowego. Joule Studio pomaga doprecyzować intencję, wzbogacić ją o kontekst SAP, wygenerować wymagania, architekturę, techniczny szkielet rozwiązania i finalnie doprowadzić do wdrożenia.
Joule Studio obsługuje zarówno low-code, jak i pro-code.
Biznesowo: Joule Studio to odpowiedź na pytanie, jak przejść od „mamy pomysł na agenta” do „mamy kontrolowany, wdrożony scenariusz AI w procesie”.
Najprościej: Joule Studio to środowisko do tworzenia agentów, aplikacji i workflowów AI – od intencji biznesowej do wdrożenia.
19. Joule for Consultants
SAP Joule for Consultants to wersja Joule zaprojektowana dla konsultantów SAP i zespołów projektowych.
Jej zadaniem jest przyspieszenie pracy przy wdrożeniach, migracjach, konfiguracji, analizie systemów i doradztwie – czyli tam, gdzie zwykle trzeba przekopać się przez dokumentację, notatki projektowe, best practices i zależności techniczne.
W praktyce to specjalistyczny wariant użycia Joule: mniej „pomóż mi napisać maila”, bardziej „pomóż mi zrozumieć zależności konfiguracji, scenariusz wdrożeniowy, dokumentację i możliwe konsekwencje decyzji projektowej”.
Biznesowo: to ciekawy przykład, że AI w SAP nie jest projektowana tylko dla użytkownika końcowego w procesie, ale też dla osób, które wdrażają, konfigurują i utrzymują ten krajobraz.
Najprościej: Joule for Consultants pomaga konsultantom szybciej analizować, projektować i realizować prace związane z SAP.
20. Document Grounding
Document Grounding to funkcja Premium AI, która pozwala rozwiązaniom SAP AI – np. Joule – odpowiadać na pytania na podstawie zaufanych dokumentów firmowych, takich jak polityki, procedury, kontrakty, instrukcje czy materiały compliance.
Działa to w dwóch krokach. Najpierw dokumenty są indeksowane: system przetwarza ich treść, tworzy reprezentacje semantyczne i przygotowuje je do użycia przez AI. Ten etap jest płatny i rozliczany przez AI Units – koszt zależy od ilości przygotowanej treści.
Drugi krok to retrieval, czyli wyszukiwanie właściwych fragmentów dokumentów podczas rozmowy z AI. Gdy użytkownik zada pytanie, Joule może oprzeć odpowiedź na wcześniej zaindeksowanych dokumentach i wskazać źródłowy kontekst.
Biznesowo: Document Grounding jest ważny, bo firmy nie potrzebują AI, która „ładnie odpowiada”. Potrzebują AI, która odpowiada na podstawie właściwej polityki, właściwej wersji procedury i właściwego kontekstu.
Najprościej: Document Grounding pozwala „uziemić” odpowiedzi AI w firmowych dokumentach.
21. AI Agent Hub
AI Agent Hub to centralne miejsce do zarządzania agentami AI.
Jeśli firma ma kilku agentów, można jeszcze zarządzać nimi projektowo. Jeśli agentów zaczyna być kilkadziesiąt albo kilkaset, potrzebne jest jedno miejsce, w którym widać, jakie agenty istnieją, kto je zatwierdził, do jakich danych mają dostęp, w jakich procesach działają i czy spełniają wymogi bezpieczeństwa oraz compliance.
Z AI Agent Hub można obecnie korzystać na dwa sposoby: jako z samodzielnego produktu skoncentrowanego na governance AI (EAC: https://help.sap.com/docs/leanix/ea/access-ai-agent-hub?locale=en-US) albo jako z funkcji zintegrowanej w SAP LeanIX, gdzie dochodzi szerszy kontekst architektury enterprise.
Najprościej: AI Agent Hub to katalog, centrum kontroli i governance dla agentów AI w organizacji.
SAP AI Agent Hub odpowiada na pytanie:
„Jakie agenty AI mamy, gdzie działają, jakie mają ryzyka i czy są zgodne z zasadami?”
SAP Cloud ALM odpowiada na pytanie:
„Czy nasze aplikacje, integracje, procesy i elementy AI działają poprawnie operacyjnie?”
Czyli:
AI Agent Hub = governance i kontrola krajobrazu agentów.
Cloud ALM = monitoring i lifecycle operacyjny rozwiązań.
22. SAP Cloud ALM
SAP Cloud ALM to narzędzie SAP do zarządzania cyklem życia aplikacji – od wdrożenia, przez testy i deployment, po monitoring działania systemów oraz procesów.
SAP opisuje Cloud ALM jako cloud-based solution dla klientów cloud i hybrid, zapewniające standardowe procesy ALM dla implementation, operations i korzystania z usług wsparcia SAP. SAP wskazuje też, że application lifecycle management obejmuje m.in. zarządzanie wymaganiami, wdrożeniami, operacjami, analizą i poprawą service-level fulfillment.
W kontekście AI w SAP Cloud ALM nie jest głównym narzędziem governance dla agentów. Od tego jest AI Agent Hub. Cloud ALM jest bardziej operacyjne: pomaga monitorować, czy aplikacje, integracje i procesy działają poprawnie.
W świecie agentów AI jego znaczenie rośnie, bo agenci zaczynają być częścią realnych procesów biznesowych. Jeśli agent wywołuje narzędzia, uczestniczy w workflowie albo wpływa na proces, trzeba monitorować jego działanie podobnie jak inne elementy środowiska IT: dostępność, błędy, integracje, status procesu czy poprawność wykonania.
SAP pokazuje Cloud ALM jako element observability – z AI Agent Hub można przejść do Cloud ALM, żeby obserwować m.in. health agentów, realizację celów i poprawność wywoływania narzędzi.
Najprościej: SAP Cloud ALM to operacyjny monitoring i zarządzanie cyklem życia rozwiązań – także tych, w których pojawiają się elementy AI i agenci.
23. Agent Mining
Agent Mining to analiza tego, jak agenci AI zachowują się w procesach biznesowych.
Jeśli process mining pokazuje, jak naprawdę przebiega proces, to agent mining pokazuje, jak w tym procesie działają agenci: gdzie przyspieszają pracę, gdzie się zatrzymują, gdzie wymagają interwencji człowieka, gdzie działają niespójnie i gdzie można poprawić ich zachowanie.
To pojęcie jest powiązane z SAP Signavio Process Intelligence. Chodzi o to, żeby nie mierzyć AI samą liczbą wdrożonych agentów, tylko sprawdzać, czy agenci faktycznie poprawiają procesy i KPI. SAP proponuje Signavio jako element, który pomaga ocenić, gdzie agenci realizują wartość, gdzie nie działają zgodnie z oczekiwaniami i gdzie warto tworzyć kolejne scenariusze agentowe.
Dotyczy głównie: SAP Signavio Process Intelligence, SAP Business AI Platform.
Biznesowo: Agent Mining to moment, w którym firma przestaje pytać „ile mamy agentów?”, a zaczyna pytać „czy te agenty realnie poprawiają procesy?”.
Najprościej: Agent Mining to sposób sprawdzania, czy agenci AI naprawdę poprawiają procesy, a nie tylko są kolejną automatyzacją w systemie.
Co dalej?
I to zamyka całą serię.
W pierwszej części uporządkowaliśmy fundamenty: czym jest AI, jak działają modele, skąd biorą się halucynacje i dlaczego prompt to nie tylko „ładne polecenie”.
W drugiej części przeszliśmy do firmowej rzeczywistości: RAG, grounding, agenci, tool calling, MCP, A2A, shadow AI, governance, observability i monitoring.
W trzeciej części przełożyliśmy tę logikę na ekosystem SAP Business AI: Joule, Joule Work, Joule Agents, SAP Business AI Platform, Business Data Cloud, Generative AI Hub, AI Agent Hub, Cloud ALM i Signavio.
Najważniejszy wniosek? AI w biznesie nie jest już tylko pytaniem o to, „którego copilota kupić”. To pytanie o dane, procesy, odpowiedzialność, uprawnienia, koszty, governance i wartość biznesową.
Czyli dokładnie te rzeczy, które warto ogarnąć, zanim ktoś kupi kolejnego copilota.
