SAP Joule AI-agent for samarbeidende arbeidsflyter

Hvordan SAP og Joule bringer SAP AI inn i e‑postarbeidsflyter

SAP har presset AI inn i innboksen. I dag fungerer Joule som SAPs generative AI‑lag som ligger over forretningsapplikasjoner. Den leser e‑postinnhold. Deretter matcher den kontekst, finner fakta og forbereder et datastøttet svar. Dette reduserer manuelt kopiering og liming mellom systemer. For driftsteam gjør det en e‑post om til en oppgave, ikke en lang leting.

På SAP Connect 2025 annonserte leverandøren et utvidet sett med Joule‑agenter, med 15 nye assistenter for forretningsbrukere. Denne utvidede troppen viser intensjon om å legge AI inn i apper og å bygge agentisk oppførsel inn i daglig arbeid. Som SAPs administrerende direktør sa, «Every SAP app will get smarter via AI, including generative AI agents to help decision-making» (kilde). Den visjonen retter seg direkte mot e‑postarbeidsflyter som håndterer ordre, godkjenninger og leverandørtråder.

To konkrete fakta er viktige her. For det første kjører mer enn 1,5 millioner kunder SAP‑programvare globalt, noe som skaper et stort grunnlag for innboksautomatisering (1,5M+ SAP-kunder). For det andre kan utrullinger som legger til e‑postautomatisering redusere manuelt arbeid betydelig; noen rapporterer opptil 40 % reduksjon i manuelt e‑postarbeid (produktivitetstall).

Hvordan dette utspiller seg i praksis er enkelt. En kjøpsbekreftelse kommer inn på e‑post. Joule leser den. Så søker en SAP‑AI‑agent opp ordren i S/4HANA. Neste steg er at den utarbeider et skreddersydd svar med gjeldende ordrestatus og en vedlagt bekreftelse. Til slutt logger den svaret og oppdaterer posten. Denne korte sløyfen viser hvordan Joule og SAP‑apper kombineres for å automatisere rutinemessig e‑postarbeid, forbedre svartider og redusere feil.

For team som allerede bruker virtualworkforce.ai, utfyller Joule no‑code e‑postagenter ved å tilføre konsernovergripende kontekst. Hvis du ønsker et praktisk eksempel på e‑postutkast knyttet til logistikkdata, se hvordan vi integrerer med innbokser og ERP‑er for raske svar (ERP-e-postautomatisering for logistikk).

Hva en AI‑agent og Joule‑agenter kan gjøre for kundestøtte og innboksautomatisering

AI‑agentfunksjoner oversettes direkte til bedre kundestøtte. Først triagerer agentene inngående e‑post. Deretter ruter de saker til riktig team. De kan også utarbeide svar ved hjelp av maler og personlig data. Det reduserer både tid og feil. Kort sagt fungerer Joule‑agenter som overvåkede virtuelle assistenter i en delt innboks.

Viktige funksjoner å forvente er automatisk triage og ruting, malbaserte personaliserte svar og ekstraksjon av nøkkelfelt fra vedlegg. For eksempel kan en agent lese en faktura‑PDF og trekke ut totaler, leverandørnavn og forfallsdatoer. Den matcher så disse verdiene med masterdata før den foreslår en betalingshandling. Dette støtter fakturabehandling og reduserer manuelle kontroller.

Agent‑arbeidsflyter er greie. Her er en todelt demoflyt: e‑post → parsing → handling. Først leser en Joule‑agent meldingen ved hjelp av naturlig språkbehandling. Deretter ekstraherer den data, foreslår et svar og køer en oppdatering til ERP‑en. Denne enkle flyten kan utvides med SLA‑bevisst prioritering og eskaleringsregler for å sikre at hastesaker får menneskelig oppmerksomhet.

Utrullinger viser målbare gevinster. For eksempel kan AI‑drevet automatisering i SAP‑kontekster redusere manuelt e‑posthåndteringsarbeid med opptil 40 % (studie). Dette gir målbar forretningsverdi. Som et resultat håndterer team høyere volum uten å ansette flere. For logistikk‑ og tollteam viser vår no‑code‑tilnærming lignende besparelser og konsekvent kvalitet på svarene; les mer om logistikk e‑postutkast og reelle brukstilfeller (logistikk e‑postutkast).

I praksis kan Joule‑agenter også være klare til bruk for vanlige scenarier som ordrestatuskontroller, refusjonshåndtering og leverandøropfølging. De ligger inne i innboksen og integreres med SAP‑produkter for å hente autoritative data. Derfor får kundestøtteteam økt hastighet, og kunder får raskere svar og bedre kundetilfredshet.

Hvordan SAP‑kunnskapsgrafen kobler data i SAP‑økosystemet for nøyaktige agentbeslutninger

SAP‑kunnskapsgrafen gir det semantiske laget som forankrer agentbeslutninger. I stedet for å gjette, spør Joule‑baserte agenter strukturerte koblinger på tvers av masterdata, produktmodeller og prosessrelasjoner. Dette reduserer risikoen for hallusinasjoner ved å binde svarene til pålitelige forretningsdata.

Teknisk kartlegger grafen enheter som leverandører, innkjøpsordrer og SKU‑er. Den registrerer også relasjoner og livssyklus‑tilstander. Når en agent ser et leverandørnavn i en e‑post, løser den den teksten til et leverandør‑ID i S/4HANA før den foreslår noen oppdatering. Dette sikrer at handlingene reflekterer reelle poster og reduserer avstemmingsarbeid.

I felt bruker de grafen for å matche fakturafelter til riktig transaksjon. Prosessen ser slik ut: e‑post → grafoppslag → SAP‑oppdatering. Det diagrammet hjelper ikke‑tekniske team å se hvorfor en graf er nyttig. Ved å gi opprinnelse for hvert faktum støtter grafen revisjonsspor og hjelper med etterlevelse.

Siden kunnskapsgrafen lenkes til Business Data Cloud og til produktmodeller, kan agenter svare på komplekse spørsmål. For eksempel kan en agent sjekke om en del er under garanti, finne gjeldende serviceavtaler og deretter utarbeide et servicemessig svar. Dette knytter e‑posthåndtering direkte til servicestyring og til andre SAP‑applikasjoner. For team som ønsker å automatisere logistikkkorrespondanse, er kunnskapsgrafen den kontekstuelle motoren som holder svarene nøyaktige og sporbare (automatisert logistikkkorrespondanse).

Til slutt støtter grafen både regelbaserte kontroller og lærte signaler fra LLM‑er. Denne blandingen hjelper agenter med å tilby handlingsbare forslag samtidig som den beholder sikre standarder. I praksis betyr det færre feil, klarere endringslogger og større sannsynlighet for at et foreslått svar er korrekt ved første forsøk.

Brukstilfeller: SAP Business og SAP Business AI med SAP‑produkter innen innkjøp og servicestyring

Joule‑agenter muliggjør konkrete brukstilfeller på tvers av SAP‑forretningsfunksjoner. Nedenfor er fire høyverdige eksempler som kobler agenter til kjerne‑SAP‑produkter. Hvert punkt angir resultatet team kan forvente.

1) Innkjøp — RFP‑håndtering og leverandørshortlister. En Joule‑agent kan analysere innkommende tilbud, trekke ut leverandørpoeng og opprette en shortlist i S/4HANA. Resultat: raskere sourcing‑sykluser og færre manuelle sammenligninger.

2) Servicestyring — automatisk opprettelse og oppdatering av saker fra e‑post. En agent leser feilmeldinger på e‑post, mapper problemet til en produktmodell og oppretter eller oppdaterer en sak. Resultat: raskere triage og forbedret SLA‑etterlevelse i servicestyring.

3) Økonomi — fakturamatching og routing av avvik. Agenter ekstraherer fakturalinjer, matcher dem mot innkjøpsordrer og flagger avvik. Resultat: raskere fakturabehandling og færre manuelle avstemminger.

4) Salg — automatiske ordrebekreftelser og livssyklusoppdateringer. Agenter bekrefter ordreaksept, sjekker leveringsvinduer og legger status til S/4HANA eller Sales Cloud. Resultat: raskere bekreftelser og tydeligere ordrestatus til kunder.

I hvert tilfelle kobler Joule‑agenter seg til SAP‑produkter som S/4HANA, SAP Service Management og SAP Sales Cloud. De bruker SAP‑kunnskapsgrafen og API‑er for å sikre at handlinger er forankret i forretningsdata. For logistikkteam som trenger målrettede automasjoner, tilbyr vi skreddersydde flyter som integreres med fraktsystemer og ERP‑er; se vår guide til hvordan du kan skalere logistikkoperasjoner uten å ansette for en praktisk playbook (skalere logistikkoperasjoner uten å ansette).

Disse integrasjonene hjelper team å automatisere rutineoppgaver og fokusere på unntak. De øker også åpenhet, fordi agenter logger handlinger og gir sporbarhet. Derfor oppnår organisasjoner både fart og revisjonssikkerhet samtidig som de reduserer menneskelig arbeidsbelastning.

Styring og risiko: trygg utrulling av en SAP AI‑agent og menneskelig tilsyn i servicestyring

Utrulling av en SAP AI‑agent krever tydelig styring. Først, vurder personvern‑ og etterlevelsesrisiko. Studier viser bekymringer rundt personvernlekkasjer og behovet for tilsyn når språkmodeller opererer på forretningsdata (personvernstudie). Derfor må du bygge kontroller før du skalerer.

Nøkkelsikringer inkluderer rollebasert tilgang, logging og menneske‑i‑løkken‑sjekker for kritiske svar. Sett alltid eskaleringsregler slik at høy‑risiko saker krever godkjenning. Dette beskytter både kunder og systemene dine mot feilaktige oppdateringer. Anonymiser eller minimér også data der det er mulig for å redusere eksponering.

Her er en kort sjekkliste med beste praksis du kan kopiere og tilpasse:

– Dataminimering: begrens hva agentene kan lese. Hold sensitive felt ute av automatiserte flyter.
– Revisjonsspor: loggfør alle beslutninger, oppslag og oppdateringer for etterlevelse.
– Menneskelig godkjenning: krev godkjenning for kontraktsendringer og refusjoner av høy verdi.
– Rollebaserte regler: gi handlinger kun til godkjente agentprofiler.
– Fallbacks: gå tilbake til en menneskelig agent hvis konfidensen er lav.

For EU‑utrullinger, sørg for GDPR‑kompatibel behandling og samtykkemodeller. Kjør også rutinemessige gjennomganger av agentens foreslåtte svar for å sjekke avdrift og for å finjustere maler. Verktøy som Joule Studio hjelper med å definere Joule‑ferdigheter, intensjonsterskler og godkjenningsporter. For operative team som trenger en no‑code‑mulighet samtidig som de beholder kontroll, støtter vår plattform per‑innboks verneregler, redigering og revisjonslogger for å være sikker etter design (forbedre logistikk‑kundeservice).

Til slutt, bruk forklaringsfunksjoner slik at agenter viser hvilke SAP‑datapunkter de brukte. Dette gjør det lettere for mennesker å validere endringer og reduserer behovet for rollback. God styring gjør agentisk AI til en betrodd assistent heller enn en ukontrollert automatiseringsrisiko.

Implementeringsveikart: integrere e‑postagenter, måle effekt og skalere i SAP‑økosystemet

Start i det små, mål, og deretter skaler. Et tydelig veikart hjelper team å utrulle Joule‑agenter trygt og med målbare resultater. Følg disse stegene og spor riktige KPI‑er.

Steg 1 — Identifiser et høyvolums e‑postscenario. Velg en rutineoppgave som ordrebekreftelser, leverandøropfølging eller fakturaspørsmål. Disse gir raske gevinster fordi de er hyppige og strukturerte. Steg 2 — Kartlegg datakoblinger. Koble agenten til SAP‑kunnskapsgrafen, S/4HANA‑poster og eventuelle eksterne kilder. Dette sikrer at svarene refererer til autoritative SAP‑data.

Steg 3 — Bygg agenten med sikkerhetskontroller. Definer maler, konfidens‑terskler og menneske‑i‑løkken‑porter. Bruk Joule Studio for å autorere ferdigheter og binde intensjoner til forretningsregler. Steg 4 — Pilot med et lite team. For piloten, kjør agentene i forslag‑modus slik at mennesker godkjenner svarene. Steg 5 — Mål KPI‑er: reduksjon i manuelt arbeid, gjennomsnittlig svartid, tid til løst sak og feil/rollback‑rate. Steg 6 — Iterer og skaler i SAP‑økosystemet.

Foreslåtte suksessmål inkluderer prosentvis reduksjon i manuelt arbeid, kortere gjennomsnittlig svartid og forbedret SLA‑etterlevelse. I en rekke utrullinger kuttet team behandlingstiden fra omtrent fire og et halvt minutt til under nitti sekunder per melding. Det blir store besparelser over tusenvis av e‑poster per måned (produktivitetsreferanse).

Til slutt, skaler ved å legge til agentiske funksjoner som autonom ruting for lavrisikooppgaver, samtidig som eskaleringsveier beholdes for komplekse saker. Bruk intern endringsledelse og opplæring slik at team aksepterer den nye arbeidsflyten. For logistikkteam viser våre casestudier hvordan man automatiserer frakt‑ og tollmeldinger samtidig som man beholder menneskelig tilsyn; les praktiske automasjonsguider og ROI‑eksempler (virtualworkforce.ai ROI for logistikk).

Kontakt ditt SAP‑ eller partnerteam for å prøve en pilot. For tekniske detaljer, konsulter den offisielle SAP Joule‑dokumentasjonen og kartlegg deretter en pilot som knytter Joule‑agenter til dine SAP‑applikasjoner og ERP‑er.

FAQ

Hva er Joule i sammenheng med SAP?

Joule er SAPs generative AI‑lag som tilbyr agentferdigheter og maler for forretningsbrukere. Den kobler naturlige språkinnspill i e‑post til strukturert SAP‑data for å utforme svar, utløse oppdateringer og loggføre handlinger.

Hvordan forbedrer en AI‑agent kundestøtte‑eposter?

En AI‑agent kan triagere, prioritere og utarbeide personaliserte svar ved hjelp av maler og dataoppslag. Den reduserer manuelt arbeid, øker responshastigheten og forbedrer konsistensen i svarene.

Kan Joule‑agenter lese vedlegg som fakturaer?

Ja. Joule‑agenter kan bruke dokumentbehandlingsfunksjoner for å trekke ut fakturafelter og matche dem mot innkjøpsordrer. Dette støtter raskere fakturabehandling og færre manuelle avstemminger.

Hvilken rolle spiller SAP‑kunnskapsgrafen?

SAP‑kunnskapsgrafen kobler masterdata, prosessrelasjoner og produktmodeller slik at agenter kan forankre beslutninger i autoritative forretningsdata. Dette reduserer risikoen for hallusinasjoner og støtter revisjonsspor.

Hvordan sikrer man personvern ved utrulling av SAP AI‑agentarbeidsflyter?

Bruk dataminimering, rollebasert tilgang, logging og menneske‑i‑løkken‑godkjenninger for sensitive handlinger. Implementer også redigering og rutinemessige gjennomganger for å begrense eksponering og være i samsvar med regelverk som GDPR.

Hvilke SAP‑produkter integrerer Joule‑agenter med?

Joule‑agenter integrerer med kjerne‑SAP‑produkter som S/4HANA, SAP Service Management og SAP Sales Cloud. De bruker API‑er og kunnskapsgrafen for å hente og oppdatere autoritative poster.

Hvilke måleparametre bør jeg spore under en pilot?

Følg reduksjon i manuelt arbeid, gjennomsnittlig svartid, SLA‑etterlevelse og rollback/feilrater. Mål også brukertilfredshet og prosentandelen svar som er korrekte ved første forsøk.

Finnes det ferdige Joule‑agenter for innkjøp?

Ja. Det finnes ferdige agenter som håndterer vanlige innkjøpsoppgaver som RFP‑analyse og leverandøropfølging. De kan lage shortlister og utarbeide leverandørkommunikasjon basert på historiske data.

Hvordan passer samarbeidende AI‑agenter inn i delte postbokser?

Samarbeidende AI‑agenter jobber side om side med mennesker i delte postbokser for å foreslå svar, fylle maler og loggføre handlinger. De bevarer trådkontekst slik at responser forblir konsistente på tvers av teammedlemmer.

Hvor kan jeg starte en pilot med Joule‑drevne e‑postagenter?

Start med å velge et høyvolums scenario og koble agenten til ditt ERP‑ og mailsystem. For praktisk hjelp med innboksautomatisering knyttet til logistikk og ERP‑data, se våre guider og casestudier på virtualworkforce.ai.