Apresentado pela SAP
No VB Transform 2026, Max McPhee, consultor sênior de soluções da SAP, conversou com Rob Stretchay, analista-chefe da VentureBeat Research, sobre o que é necessário para as empresas irem além dos chatbots para agentes autônomos de IA que podem executar processos de negócios reais. Ele argumentou que a diferença se resume a fundamentar esses agentes no contexto da própria empresa, e não no conhecimento geral.
"Onde começamos a ver um comportamento mais emergente de se sentir mais como um colega de trabalho do que como um assistente, é onde somos capazes de fornecer contexto sobre a empresa real, em vez de sermos capazes de usar mais do conhecimento padrão," McPhee disse.
Essa é a lacuna que ainda separa a maioria dos softwares de chat corporativo dos sistemas genuinamente agentes.
Construindo contexto empresarial com gráficos de conhecimento
Os mesmos princípios que as empresas utilizam para integrar novos funcionários também se aplicam aos agentes, adaptados para software que recupera informações de forma diferente dos humanos.
"Quando você está integrando um novo agente, acho importante reconhecer como você pode integrar um novo funcionário, mas ajuste isso para um agente," McPhee disse. "A maneira que é realmente poderosa é usar gráficos de conhecimento e ter dados incorporados em vetores, porque esse é um formato muito fácil para um agente ser capaz de encontrar e recuperar informações."
Essa mesma base também é o que impede um agente de tropeçar nas taquigrafias internas de uma empresa, um problema que é grave no mundo da SAP.
"Ser capaz de fornecer esse conhecimento tribal em um formato que seja fácil de consumir ajuda a fornecer um resultado muito bom com seus agentes, em comparação com um chatbot que pode dizer: ‘Bem, o que essa sigla significa?’" ele disse.
Trazendo governança, identidade e segurança para agentes autônomos
A governança é uma área onde a história da SAP trabalha a seu favor, e os controles têm evoluído para sistemas que atuam com mais flexibilidade do que a automação anterior.
"É aí que a SAP realmente tem um bom lar, em torno da governança e do controle de processos," McPhee disse. Somos uma empresa de processos com 50 anos de existência, modernizando essa governança para poder lidar com a flexibilidade que acompanha a operação dos agentes."
Uma consequência é um papel renovado do aprendizado de máquina na validação do comportamento do agente.
"Está se tornando uma espécie de renascimento do aprendizado de máquina," ele acrescentou, apontando para clientes que executam agentes dentro de um processo, mas depois colocam em camadas a detecção de anomalias e a validação baseada em aprendizado de máquina como proteção. Esta é a mesma abordagem que a SAP utiliza há muito tempo para recomendações de aprovação inteligentes.
Identidade e permissões levam essa governança à execução. Sob este modelo, tanto o humano quanto o Joule da SAP, o assistente generativo de IA incorporado nas aplicações em nuvem da empresa e na plataforma de tecnologia de negócios, devem deter os direitos de acesso a um determinado sistema. Mesmo que um usuário tenha permissão para acessar o S/4, ele não poderá fazê-lo através do Joule, a menos que o assistente também tenha sido provisionado para esse acesso, eliminando o risco de usar um agente para contornar os controles de acesso.
Equilibrando SAP padrão com cenários empresariais personalizados
Grande parte do trabalho de McPhee envolve conciliar o conhecimento da própria SAP com décadas de customização de clientes e sistemas não-SAP. Nas suas palavras, muitos clientes dizem à SAP: “Você representa apenas 10% do meu cenário”, uma realidade que moldou a estratégia recente da empresa.
Aquisições recentes, como a LeanIX, que McPhee comparou ao “Google Maps para sua arquitetura”, e a empresa de mineração de processos Signavio pretendem ajudar a mapear a maioria não-SAP para que os agentes da SAP possam entender como os sistemas corporativos se interconectam. A empresa também investiu na empresa de automação n8n, sediada em Berlim, e está incorporando-a nativamente ao Joule Studio, seu ambiente de baixo código baseado em intenção para agentes de construção.
McPhee alertou que as empresas também precisam modernizar sistemas locais mais antigos ou correm o risco de enfrentar limitações à medida que expandem o uso de agentes autônomos.
"Você provavelmente terá problemas de rendimento e está tentando dirigir uma Ferrari em uma pista de terra," ele disse. "Você precisa primeiro atualizar a pista se quiser dirigir uma Ferrari."
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Fonte ==> Cyberseo
