SAP, yapay zeka ajanlarını devreye almadan önce teknoloji liderlerine dört stratejik karar çağrısı yaptı
11 Ekim 2026 · 3 dk okuma
SAP Connect 2026 etkinliğinde, SAP'nin üst düzey yöneticisi Christian Klein, büyük dil modelleri üzerine inşa edilen izole yapay zeka ajanlarının kurumsal iş akışlarını yönetmedeki yetersizliğine dikkat çekti. Şirket, bu eksikliği gidermek amacıyla yeni bir mimari sundu ve bilgi işlem başkanlarının ajanları operasyonel hale getirmeden önce yanıtlaması gereken dört kritik soruyu gündeme taşıdı. Klein, genel amaçlı modellerin bir siparişi hangi tedarikçinin karşılayacağını, bir ödemeyi hangi kontrollerin yönettiğini veya bir şirketin istisnaları nasıl ele aldığını bilemediğini vurguladı. Bu belirsizlikler, otomasyonun güvenilirliği açısından ciddi engeller oluşturuyor.
Sunulan yeni mimari, Joule Work, SAP İş Veri Bulutu, SAP Bilgi Grafiği ve SAP Signavio bileşenlerini tek bir çatı altında birleştiriyor. Bu entegrasyon, uygulamalar arasında iş bağlamını sağlayan, çalışmayı koordine eden ve operasyonel öğrenmeyi yakalayan merkezi bir katman oluşturmayı hedefliyor. İlk stratejik karar, süreç zekasının tanımlanmasıyla ilgilidir. SAP, daha önce kurumsal uygulamalarda yoğunlaşan işlevleri dağıtarak Joule Work'u etkileşim katmanı haline getirdi; asistanlar işi fonksiyona göre organize ederken, ajanlar finans, satın alma, tedarik zinciri, insan kaynakları ve müşteri deneyimi alanlarında görevleri yürütüyor. Şirket yetkilileri, SAP Bilgi Grafiği'nin yedi milyondan fazla alanı, yarım milyon tabloyu, elli binden fazla uygulama programlama arayüzünü ve yaklaşık dört yüz veri ürününü haritaladığını belirtti. Ancak Forrester danışmanlık firması, bu rakamların kapsamı gösterse de müşteri ortamındaki anlamsal doğruluğu veya iş değerini kanıtlamadığını, bu nedenle karar kriterlerinin şirket kontrolünde tutulması gerektiğini ifade etti.
İkinci önemli karar, onarılması gereken bağlam borcunun belirlenmesidir. Bağlam borcu, işin doğru tamamlanmasını engelleyen eksik, çelişkili veya erişilemez iş bağlamının birikimini ifade eder. SAP'nin operasyonlardan sorumlu yöneticisi Sebastian Steinhaeuser, müşterileri veritabanı seviyesinde düzeltilebilecek hatalar için aşırı token ücretleri ödememeleri konusunda uyardı. Ayrıca ürün ekiplerine, eksik otomasyonun son yüzde beşlik kısmını bir ajana kodlayıp bunu inovasyon olarak adlandırmamaları tavsiyesinde bulundu. Döhler Grubu, tamamlanmamış ve tekrarlayan ana verilerin satış siparişi süreçlerini insan müdahalesi olmadan sürdürmeyi imkansız kıldığını raporladı. Novartis'ten bir satın alma lideri ise hatalı bir kararın hala geri alınabileceği alanlardan başlanmasını önerdi.
Üçüncü mesele, ajanlar tarafından biriktirilen bilginin mülkiyetidir. SAP, süreç belgelerini, politikaları ve yürütme bilgilerini içerebilen ve ajanlara yoğunlaştırılmış bağlam sağlayan bir kurumsal hafıza kapasitesi planlamaktadır. Ajanlar aracılığıyla yapılan çalışmalar sırasında oluşan düzeltmeler ve konuşmalar, insan müdahalelerinin gelecekteki yürütmeleri etkilediği bir öğrenme döngüsü yaratabilir. Forrester, bu birikimin mimari bir risk oluşturduğunu ve müşteriler bu verileri yeniden kullanılabilir bir formatta dışa aktaramazsa düzeltme ve karar kayıtlarının yeniden oluşturulmasının maliyetli olacağını belirtiyor.
Dördüncü ve son karar, yaratılan değeri kimin ölçeceği ve başarısızlık riskini kimin üstleneceği konusundadır. SAP, premium ajanlık yeteneklerini, ajan eylemlerine bağlı ücretlendirmelerle tüketim bazlı bir fiyatlandırma modeline geçirirken yapay zeka birimlerini ticari para birimi olarak korumaktadır. Şirket, aktiviteyi süreç sonuçlarına bağlamak için SAP Signavio üzerinden değer hesaplama ve ajan madenciliği araçları geliştirmektedir. Yine de müşteriler, yeniden denemeler, insan kaynaklı yeniden çalışmalar ve başarısız yürütmelerin maliyetini üstlenmeye devam etmektedir. Forrester, değer ölçerini faturalandırma ölçerinden ayırmayı ve üretim ortamına geçmeden önce ham yürütme, istisna, müdahale ve tüketim verilerini talep etmeyi önermektedir. SAP, kurumsal iş orkestrasyonu katmanı haline gelmek için bileşenleri bir araya getirirken, müşterilerin ne kadar kontrolü devretmeye hazır olduğu ve öğrenme geçmişinin çok tedarikçili ekosistemlerde taşınabilir kalıp kalmayacağı sorusu yanıt beklemektedir.