SAP lança IA avançada para agentes Joule e modelo na ISS hoje

Tecnologia

SAP apresenta inovações em IA e integração para agentes Joule, destacando uso na Estação Espacial Internacional.

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A SAP SE anunciou nesta terça-feira, em sua conferência anual TechEd para desenvolvedores, um pacote de inovações em inteligência artificial para os agentes Joule e para a plataforma Business AI, que vai de novos protocolos abertos com governança rígida até o uso de modelos de IA a bordo da Estação Espacial Internacional.

Agentes que conversam entre si, mas passam por “portas governadas”

No centro do anúncio estão novos recursos para tornar os agentes Joule mais eficientes e interoperáveis, usando protocolos abertos como o Model Context Protocol e o Agent 2 Agent. Com eles, o assistente agentic da SAP passa a juntar contexto de diferentes sistemas, tomar decisões e executar fluxos de trabalho empresariais de múltiplas etapas, inclusive puxando dados e serviços de terceiros.

Para evitar que essa autonomia se transforme em risco, a SAP criou uma camada de orquestração governada que funciona como um portal único de controle de acessos e execuções. É por ali que agentes internos do cliente e agentes de parceiros precisam passar para acionar os Joule Agents, com monitoramento e definição de permissões.

“Open protocols need governed doors”, resumiu Ted Way, vice-presidente e chief product officer de engenharia de produtos de IA da SAP, ao explicar por que a empresa aposta em padrões abertos, mas sempre ancorados em mecanismos fortes de governança.

Na prática, a ideia é permitir que agentes de diferentes fornecedores colaborem entre si em processos de negócio complexos — como aprovação de crédito, gestão de cadeia de suprimentos ou onboarding de clientes — sem abrir mão de trilhas de auditoria e de controles de compliance.

Automação determinística com n8n para processos críticos

Outro movimento relevante é a integração dos agentes Joule com a plataforma de automação n8n, por meio do Joule Studio. O n8n é uma ferramenta de fluxos de trabalho baseada em nós, voltada para automações determinísticas, em que cada passo segue regras pré-definidas, sem improvisos do modelo generativo.

Com isso, a IA pode decidir quando acionar um fluxo, mas a execução em si passa a seguir uma sequência rígida, ideal para atividades reguladas e sensíveis, como tratamento de informações médicas, operações financeiras ou rotinas de segurança.

“It needs to do these five steps in this order exactly like this every single time”, disse Way, ao descrever o tipo de processo em que o n8n é a escolha natural. A combinação de gatilhos em linguagem natural com um fluxo prescrito visa dar velocidade à operação sem abrir mão da previsibilidade.

Entenda o contexto

As novidades surgem em um momento em que grandes empresas correm para levar agentes de IA para o coração dos negócios, mas esbarram em dois desafios: integrar dados espalhados por dezenas de sistemas e manter controle sobre decisões automatizadas em ambientes altamente regulados.

A SAP tenta resolver as duas pontas ao mesmo tempo: abre os agentes Joule a protocolos de mercado e a plataformas de automação, mas cerca o uso com uma camada de orquestração governada e com um esforço de unificação de dados corporativos em sua nuvem de negócios.

Como a SAP quer organizar os dados por trás dos agentes

Para que agentes consigam “entender” processos de ponta a ponta, a empresa está expandindo o Business Data Cloud Ontology Manager, dentro do SAP Data Cloud, com uma experiência de autoria nativa em IA. A ferramenta define relações entre fatos de negócio e aplicações — por exemplo, como pedidos, clientes e estoques se conectam — permitindo que os agentes raciocinem com mais precisão ao cruzar sistemas.

Esse esforço ganha reforço com a incorporação de duas aquisições recentes. A Reltio passa a fornecer capacidades de gestão de dados multidomínio, unificando registros de clientes, fornecedores e produtos em “produtos de dados” confiáveis, que podem ser consumidos tanto por aplicativos corporativos quanto pelos agentes de IA.

Já a Dremio amplia as capacidades de lakehouse do ambiente da SAP, com suporte nativo a formatos como Apache Iceberg e Polaris e um motor de consultas federadas de alta performance. O objetivo é permitir acesso unificado a dados distribuídos, sem a necessidade de copiá-los ou movê-los constantemente, o que reduz custos e riscos de governança.

Essas camadas de dados complementam o Knowledge Graph já existente da SAP, que fornece contexto de negócios a partir de informações estruturadas nos sistemas da empresa. A combinação é apresentada como base para análises mais ricas em áreas como marketing, logística e atendimento ao cliente.

Modelos tabulares para ir além do texto

Um dos destaques técnicos do anúncio é a chegada do modelo de IA tabular SAP-RPT-2.0, voltado a dados estruturados em tabelas, e do SAP-RPT-TS, especializado em séries temporais. Eles atacam um ponto que, segundo Ted Way, costuma ser negligenciado em discussões sobre IA generativa.

“Not every enterprise problem is a language problem”, afirmou o executivo, lembrando que boa parte dos dados empresariais está em planilhas, bancos transacionais e data warehouses, e não em documentos de texto.

O SAP-RPT-2.0 vai além de tarefas clássicas como classificação e regressão e passa a oferecer detecção de anomalias e outliers, usando embeddings para acelerar a extração de insights. A promessa é reduzir o trabalho manual de engenharia de atributos e encurtar o caminho entre dado tabular e análise prática.

O SAP-RPT-TS, por sua vez, é voltado à previsão de métricas ao longo do tempo — como demanda de produtos, consumo de energia ou ocupação de leitos hospitalares. Integrado ao SAP Business Planning, o modelo é oferecido como forma de levar previsões a usuários de negócio sem exigir projetos próprios de machine learning.

IA da SAP chega à Estação Espacial Internacional

Em parceria com a Hewlett Packard Enterprise (HPE), a SAP vai colocar o SAP-RPT para rodar na Estação Espacial Internacional, testando os modelos em um ambiente extremo, com alta criticidade e restrições severas de comunicação com a Terra.

O objetivo é usar IA para prever falhas antes que elas se agravem, reconstruir valores de sensores quando houver perda de dados e gerar relatórios explicáveis sobre a “saúde” da missão para astronautas e equipes em solo. Todo o processamento acontece localmente, evitando o envio de grandes volumes de dados para análise em centros de controle.

A aposta é que, se os agentes e modelos se mostrarem eficientes e confiáveis na ISS, isso fortaleça o discurso de que a mesma tecnologia pode ser usada em operações críticas aqui embaixo, de plantas industriais a redes de energia.

Impacto esperado no mercado corporativo

As primeiras reações no ecossistema de tecnologia e negócios apontam entusiasmo com a combinação de inovação, governança e foco em dados estruturados. Com um ecossistema digital que alcança mais de 15 milhões de profissionais de tecnologia, a SAP tenta se posicionar como referência em IA empresarial que não se limita a conversas em linguagem natural.

Para organizações de setores regulados como finanças, saúde e manufatura, o pacote anunciado hoje pode acelerar a adoção de agentes de IA, ao oferecer automação multietapas com camadas claras de controle, trilhas de auditoria e integração com plataformas como o n8n. A expectativa é de que, a partir dos testes e pilotos iniciados após o TechEd, essas tecnologias comecem a aparecer em projetos de produção ao longo dos próximos meses, redefinindo como empresas tratam dados, processos e decisões automatizadas.