Antes dos agentes de IA, CIOs precisam responder a 4 questões estratégicas

No SAP Connect 2026, o CEO da SAP, Christian Klein, questionou a lógica de construir agentes de inteligência artificial (IA) isolados em plataformas de modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Para ele, modelos de uso geral não sabem qual fornecedor entregará um pedido, quais controles governam um pagamento ou como uma empresa trata exceções. A empresa apresentou no evento uma arquitetura projetada para preencher essa lacuna e colocou quatro decisões na agenda dos diretores de tecnologia da informação (CIOs) antes de colocar agentes em operação.

A arquitetura apresentada pela SAP reúne o Joule Work, assistentes e agentes de IA, o SAP Business Data Cloud, o SAP Knowledge Graph e o SAP Signavio. O conjunto compete para se tornar a camada que fornece contexto de negócios, coordena o trabalho e captura o aprendizado operacional entre aplicações.

Quatro decisões para CIOs

A primeira decisão envolve definir qual inteligência de processos a SAP deve fornecer. A companhia distribuiu funções que antes estavam concentradas nas aplicações corporativas: o Joule Work passa a ser a camada de engajamento, assistentes organizam o trabalho por função e agentes executam tarefas em finanças, compras, cadeia de suprimentos, recursos humanos (HR) e experiência do cliente. Klein afirmou que o SAP Knowledge Graph mapeia mais de sete milhões de campos, meio milhão de tabelas, mais de 50 mil interfaces de programação de aplicações (APIs) e cerca de 400 produtos de dados. A consultoria Forrester observa que esses números, divulgados pelo próprio fornecedor, indicam escopo, mas não comprovam precisão semântica no ambiente do cliente nem demonstram valor de negócio. Para a Forrester, CIOs devem manter sob controle corporativo as definições, políticas e critérios de decisão específicos da empresa antes de autorizar agentes a executar transações.

A segunda decisão é identificar qual “dívida de contexto” merece reparação. O conceito descreve o acúmulo de contexto de negócios ausente, conflitante ou inacessível que impede a conclusão correta do trabalho. Sebastian Steinhaeuser, COO da SAP, alerta clientes contra o pagamento de “contas absurdas de tokens por algo que poderiam ter corrigido no nível do banco de dados”. Ele também orienta equipes de produto: “Não codifique os últimos 5% de automação ausente no seu backlog em um agente e chame isso de inovação.” O Döhler Group relatou que dados mestres incompletos e duplicados limitaram seu processo de pedidos de venda sem intervenção humana. Uma liderança de compras da Novartis recomenda começar onde uma decisão errada ainda seja reversível.

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Aprendizado e precificação

A terceira decisão diz respeito a quem é o titular do conhecimento acumulado pelos agentes. A SAP descreveu uma capacidade planejada de memória corporativa capaz de ingerir documentos de processo, políticas e informações de execução para fornecer contexto condensado aos agentes. Correções, substituições e conversas geradas durante o trabalho mediado por agentes podem criar um ciclo de aprendizado em que intervenções humanas influenciam execuções futuras. A Forrester aponta que esse acúmulo representa um risco arquitetural; correções, avaliações e registros de decisão seriam custosos de recriar se os clientes não puderem exportá-los em formato reutilizável.

A quarta decisão envolve quem mede o valor gerado e quem absorve o risco de falha. A SAP está migrando capacidades agênticas premium para um modelo de precificação por consumo, com cobranças vinculadas às ações dos agentes, mantendo as unidades de IA como moeda comercial. A empresa também desenvolve ferramentas de cálculo de valor e mineração de agentes via SAP Signavio para conectar atividade a resultados de processo. Ainda assim, os clientes continuam absorvendo retentativas, retrabalho humano e execuções malsucedidas. A Forrester recomenda separar o medidor de valor do medidor de faturamento e exigir dados brutos de execução, exceção, intervenção e consumo antes da implantação em produção.

A SAP está montando os componentes para se tornar a camada de orquestração do trabalho corporativo. A questão sem resposta, segundo a análise apresentada no evento, é o quanto de controle os clientes estão dispostos a transferir à empresa, e se o conhecimento de processo, o histórico de aprendizado e os sinais econômicos resultantes permanecerão portáveis e extensíveis em ecossistemas com múltiplos fornecedores de agentes.

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