SAP advances its autonomous enterprise push with smarter, governed Joule agents
SAP SE today announced a set of artificial intelligence innovations at its annual TechEd conference for developers, enhancing its Joule assistant solutions and Business AI Platform, including tabular data foundation models. New capabilities in Joule Work will help AI agents become more efficient an
AKTUALISIERT UM 04:00 EDT / 27. OKTOBER 2026
Die SAP SE hat heute auf ihrer jaehrlichen Entwicklerkonferenz TechEd eine Reihe von Innovationen im Bereich der kuenstlichen Intelligenz angekuendigt. Dabei werden ihre Loesungen rund um den Joule-Assistenten und die Business AI Platform erweitert, einschliesslich tabellarischer Basismodelle.
Neue Faehigkeiten in Joule Work sollen KI-Agenten effizienter machen und deren Zusammenarbeit ueber offene Protokolle ermoeglichen. Konkret erlauben das Model Context Protocol und Agent 2 Agent dem unternehmenseigenen agentic AI Assistenten Joule, Kontext zu erfassen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Geschaeftsworkflows im gesamten Unternehmen auszufuehren, waehrend gleichzeitig Daten oder Dienste von Drittanbietern eingebunden werden koennen.
Jedoch benoetigt jeder Agent, sobald er seine Arbeit aufnimmt, eine zentrale Kontrollinstanz, ganz gleich einem Mitarbeitenden: Er benoetigt Zugriffsberechtigungen und muss Werkzeuge nur mit entsprechenden Rechten ausfuehren. „Offene Protokolle brauchen kontrollierte Tueren“, erklaerte Ted Way, Vice President und Chief Product Officer des SAP Business AI Product Engineering, im Gespraech mit SiliconANGLE.
Way erlaeuterte, dass SAP moechte, dass die Agenten der Kunden mit den Geschaeftsagenten des Unternehmens ueber die Systeme hinweg zusammenarbeiten. Die Ueberlegung dahinter: Wer diese Verbindungen oeffnet, benoetigt auch einen kontrollierten Zugangspunkt, an dem Organisationen Aktivitaeten durchsetzen und ueberwachen koennen. An dieser Stelle kommt eine neue Orchestrierungsschicht ins Spiel, die Assistenten und Agenten ermoeglicht, Joule Agents ueber ein kontrolliertes Gateway aufzurufen.
Darueber hinaus wird ein aktuelles Update Agenten erlauben, n8n Workflows ueber das Joule Studio auszuloesen, einen wichtigen Konnektor. N8n ist eine knotenbasierte Workflow-Automatisierungsplattform, die verschiedene Anwendungen verbindet und mit deterministischer Automatisierung arbeitet. Das bedeutet, KI-Agenten koennen sie zwar ausloesen, doch anders als generative KI trifft n8n Entscheidungen anhand ereignis- und triggerbasierter Logik. Sie kann nicht halluzinieren, ist nicht zufaellig und folgt exakten Regeln von Anfang bis Ende.
Das macht n8n geeignet fuer stark regulierte oder sensible Aufgaben, die auf exakten Vorgaben beruhen.
„Es muss diese fuenf Schritte in genau dieser Reihenfolge jedes Mal genauso ausfuehren“, erklaerte Way. In einem solchen Fall ist n8n die erste Wahl.
Der Ansatz von SAP kombiniert flexible Ausloeser durch Agenten in natuerlicher Sprache mit einem fest vorgegebenen Workflow. Ein Agent kann dabei helfen zu bestimmen, wann er gebraucht wird, waehrend compliance-relevante Ablaeufe weiterhin eine exakte Schrittfolge erfordern koennen.
Das Unternehmen kündigte heute zudem die Erweiterung des SAP Business Data Cloud Ontology Manager in der SAP Data Cloud, kurz BDC, an. Diese soll Unternehmen ein KI-natives Autorenerlebnis bieten, indem sie Agenten ein Verstaendnis dafuer vermittelt, wie Anwendungen miteinander zusammenhaengen. Dies geschieht durch die Definition von Beziehungen zwischen Unternehmensfakten, womit Agenten genauer schliessen und unternehmensweit Entscheidungen treffen koennen.
SAPs Uebernahme von Reltio, die kuerzlich auf der SAP Connect angekündigt wurde, bringt Multidomain-Datenmanagement in die BDC. Dies hilft dabei, Kunden-, Lieferanten- und Produktstammdaten ueber SAP- und Drittsysteme hinweg zu vertrauenswuerdigen Datenprodukten fuer Anwendungen und Agenten zusammenzufuehren.
Das neue Produkt soll das bestehende Knowledge Graph des Unternehmens ergaenzen, das reichhaltigen Geschaeftskontext aus SAP-Daten liefert.
Zusaetzlich, so das Unternehmen, baue es seine Lakehouse-Faehigkeiten mit Dremio, einer weiteren Uebernahme, aus. Dazu gehoeren die native Unterstuetzung von Apache Iceberg und Apache Polaris sowie eine leistungsstarke foederierte Abfrage-Engine, die einen vereinheitlichten Datenzugriff ohne Verschieben oder Kopieren von Daten ermoeglicht.
„Nicht jedes Unternehmensproblem ist ein Sprachproblem“, sagte Way. Erklaerend fuegte er an, dass sich zwar ein Grossteil des KI-Ansatzes auf natuerliche Sprache konzentriert habe, ein grosser Teil der Geschaeftsdaten jedoch in Tabellen gespeichert sei.
Um dies zu bewaeltigen, kündigte SAP sein neuestes tabellarisches KI-Modell SAP-RPT-2.0 an, das ueber Klassifizierung und Regression hinausgeht und nun auch die Erkennung von Anomalien und Ausreissern unterstuetzt. Es liefert KI-gestuetzte Analysen ueber Embeddings. Das Modell bietet Faehigkeiten fuer mehrere Tabellen, um manuellen Aufwand bei der Entwicklung zu reduzieren und schnellere, tiefergehende Erkenntnisse aus strukturierten Daten zu gewinnen.
Das Unternehmen fuehrte zudem das neue Modell SAP-RPT-TS ein, das Kunden dabei helfen soll, Werte ueber zeitindizierte Kennzahlen hinweg fuer wichtige Prognosen vorherzusagen. Es nutzt SAP Business Planning ohne individuelle Machine Learning Modelle, sodass weniger technisch versierte Nutzer das Modell auf ihren Systemen einsetzen koennen.
In einer Partnerschaft mit Hewlett Packard Enterprise Co. kündigte SAP an, SAP-RPT auf der Internationalen Raumstation einzusetzen. Ziel ist es, bei der Vorhersage von Problemen zu helfen, bevor sich Fehler ausweiten, fehlende Sensordaten aus historischen Werten zu rekonstruieren und erklaerbare Missionsgesundheitsberichte fuer Astronauten und Bodenteams zu erstellen, und dies alles, ohne Daten vor der Analyse zurueck zur Erde zu senden.
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SAP SE today announced a set of artificial intelligence innovations at its annual TechEd conference for developers, enhancing its Joule assistant solutions and Business AI Platform, including tabular data foundation models.
New capabilities in Joule Work will help AI agents become more efficient and interoperate with open protocols. In this case, the Model Context Protocol and Agent 2 Agent allow Joule, the company’s agentic AI assistant, to gather context, make decisions and execute multistep business workflows across the enterprise, while also bringing in third-party data or services.
However, every time an agent goes to work, it needs to be governed by a central authority just like an employee; it needs access and it must execute on tools with permissions. “Open protocols need governed doors,” Ted Way, vice president and chief product officer of SAP business AI product engineering, told SiliconANGLE in an interview.
Way explained that SAP would like customers’ own agents to collaborate with its business agents across company systems. The proposition is that opening those interconnections also requires a controlled entry point where organizations can enforce and oversee activity. This is where a new orchestration layer will come in, enabling assistants and agents to invoke Joule Agents through a governed gateway.
In addition, a recent update will allow agents to trigger n8n workflows, an important connector through Joule Studio. N8n is a node-based workflow automation platform that connects different apps and uses deterministic automation; this means that AI agents can trigger it, but unlike generative AI, n8n uses event-based and trigger-based logic for decision-making. It cannot hallucinate; it is not random and will follow exact rules from start to finish.
That means n8n is suitable for highly regulated or sensitive work that depends on exact needs.
“It needs to do these five steps in this order exactly like this every single time,” Way explained, so in that case, n8n is the go-to.
SAP’s approach combines flexible, natural-language agentic triggers with a prescribed workflow. An agent may help determine when it is needed, while compliance-sensitive procedures can still require an exact sequence of steps.
The company today announced the expansion of SAP Business Data Cloud Ontology Manager in SAP Data Cloud, or BDC, to provide an AI-native authoring experience for businesses by giving agents an understanding of how applications relate to one another. It does so by defining relationships between company facts, allowing agents to reason more accurately and make decisions across enterprises.
SAP’s acquisition of Reltio, recently announced at SAP Connect, brings on board multidomain data management to BDC. That helps unify customer, supplier and product records across SAP and third-party systems into trusted data products for applications and agents.
The new product is designed to complement the company’s existing Knowledge Graph, which provides rich business context from SAP data.
Additionally, the company said, it’s expanding its lakehouse capabilities with Dremio, another acquisition, by adding native support for Apache Iceberg and Apache Polaris and a high-performance, federated query engine that enables unified data access without moving or copying data.
“Not every enterprise problem is a language problem,” Way said, explaining that although much of the AI approach has focused on natural language, much business data is stored in tables.
To handle this, SAP announced its latest tabular AI model, SAP-RPT-2.0, which expands beyond classification and regression to support anomaly and outlier detection, providing AI-powered analysis through embeddings. It will give multitable capabilities to reduce manual engineering and deliver faster, deeper insights from structured data.
The company also launched a new SAP-RPT-TS model, which will help customers predict values across time-indexed metrics for key forecasting. It uses SAP Business Planning without custom business machine learning, allowing less technical users to deploy the model on their systems.
In a partnership with Hewlett Packard Enterprise Co., SAP announced it’s deploying SAP-RPT on the International Space Station. The aim is to assist with predicting issues before failures escalate, reconstruct missing sensor values from historical data, and generate explainable mission health reports for astronauts and ground teams, all without sending data back to Earth before analysis.
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