SAP lleva sus agentes de IA a las empresas y reporta 20% más de productividad

SAP comenzó el despliegue de Joule Work, una solución de inteligencia artificial que permite ejecutar tareas empresariales mediante instrucciones en lenguaje natural. La compañía asegura que su implementación interna, utilizada por 110.000 empleados, ha generado mejoras del 20% en la productividad de áreas como finanzas, compras y recursos humanos.

Durante SAP Connect 2026, celebrado en Las Vegas, la multinacional presentó avances de su estrategia de Empresa Autónoma, un modelo que busca integrar agentes de inteligencia artificial directamente en los procesos corporativos.

La apuesta apunta a transformar la IA empresarial: pasar de herramientas que responden preguntas a sistemas capaces de realizar actividades operativas bajo las políticas y autorizaciones de cada organización.

Agentes de IA empresariales: de responder preguntas a ejecutar tareas

Joule Work permite interactuar con las aplicaciones empresariales de SAP y consultar información de sistemas de terceros mediante lenguaje natural.

Su funcionamiento se apoya en SAP Knowledge Graph, que conecta más de siete millones de campos de datos, facilitando el acceso a información contextualizada de los procesos corporativos.

Cuando una consulta requiere ejecutar acciones, Joule Assistants puede intervenir en los flujos de trabajo, utilizando los permisos y mecanismos de auditoría establecidos por cada empresa.

“La Empresa Autónoma ha llegado. Con Joule y SAP Autonomous Suite, construidos sobre SAP Business AI Platform, estamos ayudando a organizaciones como Novartis, Morgan Foods, Nestlé y PwC a conectar la inteligencia en cada función para ofrecer resultados comerciales confiables”, afirmó Christian Klein, CEO de SAP SE.

La compañía también presentó aplicaciones para automatizar tareas de reconocimiento de ingresos, clasificación comercial, gestión de compras y planificación de cadenas de suministro.

En implementaciones iniciales, SAP reporta que su International Trade Assistant ha reducido hasta un 50 % el esfuerzo asociado con determinadas actividades de clasificación comercial.

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Nestlé, Novartis y PwC incorporan inteligencia artificial a sus operaciones

La estrategia ya cuenta con experiencias empresariales en diferentes sectores.

Nestlé, que adelanta una transformación de SAP S/4HANA en 140 países, está incorporando asistentes para priorizar actividades de cobranza según el riesgo y el contexto de cada operación.

Novartis desarrolló junto con SAP un piloto de Joule Sourcing Assistant para apoyar tareas manuales de compras y permitir que sus profesionales dediquen más tiempo a la estrategia y la relación con proveedores.

“Nuestra visión es que los agentes de IA se encarguen del trabajo pesado y manual, permitiendo que los profesionales de compras se concentren en la estrategia, la relación con los proveedores y la creación de valor”, señaló Christoph Buerki, jefe de Compras de Novartis.

Por su parte, PwC utiliza Billing Assistant para identificar posibles problemas en sus procesos de facturación y está ampliando su colaboración con SAP hacia otras aplicaciones de inteligencia artificial.

Estas experiencias reflejan distintos niveles de implementación, desde pilotos hasta soluciones incorporadas a operaciones empresariales.

La empresa autónoma plantea nuevos desafíos de control

SAP también anunció capacidades de gobernanza a través de su Business AI Platform, que permite desarrollar y administrar agentes utilizando diferentes modelos de inteligencia artificial.

La compañía incorporó herramientas para mantener inventarios de agentes, supervisar autorizaciones y documentar sus actividades. Asimismo, presentó SAP Pay, una solución de pagos integrada en Cloud ERP, y alianzas con Moody's y ORO Labs para fortalecer los procesos de compras y gestión de riesgos.

El avance de estas tecnologías plantea una nueva discusión para los líderes empresariales: qué procesos pueden delegarse a sistemas autónomos y cuáles deben conservar supervisión humana.

La capacidad de convertir los agentes de IA en resultados dependerá de la calidad de los datos, la integración con los sistemas existentes y los controles que permitan automatizar actividades sin comprometer la seguridad ni la responsabilidad sobre las decisiones.