SAP Joule AI-agent til samarbejdsarbejdsgange

Hvordan sap og joule bringer sap ai ind i e-mail-arbejdsgange

sap har skubbet AI ind i indbakken. I dag fungerer joule som saps generative AI-lag, der ligger over forretningsapplikationer. Det læser e-mailindhold, matcher kontekst, finder fakta og forbereder et datadrevet svar. Det reducerer manuel kopiering mellem systemer. For drifts teams forvandler det en e-mail til en opgave i stedet for en lang eftersøgning.

På SAP Connect 2025 annoncerede leverandøren et udvidet sæt Joule-agenter og tilføjede 15 nye assistenter til forretningsbrugere. Denne udvidede række viser intentionen om at indføre AI i flere apps og indlejre agentisk adfærd i dagligt arbejde. Som SAPs CEO sagde, “Every SAP app will get smarter via AI, including generative AI agents to help decision-making” (kilde). Den vision rammer direkte e-mail-arbejdsgange, der håndterer ordrer, godkendelser og leverandørtråde.

To konkrete fakta er vigtige her. For det første kører mere end 1,5 millioner kunder sap-software globalt, hvilket skaber en stor base for indbakkeautomatisering (1,5M+ SAP-kunder). For det andet kan implementeringer, der tilføjer e-mailautomatisering, reducere manuel håndteringstid betydeligt; nogle rapporterer op til 40% reduktion i manuelt e-mail-arbejde (productivitetsdata).

Hvordan det spiller ud i praksis er enkelt. En ordrebekræftelsesmail ankommer. Joule læser den. Så søger en sap AI-agent ordren i S/4HANA. Dernæst udarbejder den et skræddersyet svar med den aktuelle ordrestatus og en vedhæftet bekræftelse. Endelig logger den svaret og opdaterer posten. Denne korte løkke viser, hvordan joule og sap-apps kombineres for at automatisere rutinemæssigt e-mailarbejde, forbedre svartider og reducere fejl.

For teams, der allerede bruger virtualworkforce.ai, supplerer joule no-code e-mailagenter ved at tilføje virksomhedsdækkende kontekst. Hvis du vil have et praktisk eksempel på e-mailudarbejdelse knyttet til logistikdata, se hvordan vi integrerer med indbakker og ERP’er for hurtige svar (ERP e-mail-automatisering for logistik).

What an ai agent and joule agents can do for customer support and inbox automation

AI-agenters kapaciteter omsættes direkte til bedre kundesupport. Først triagerer agenter indkommende mail. Derefter ruter de elementerne til det rigtige team. De kan også udarbejde svar ved hjælp af skabeloner og personlige data. Det reducerer både tid og fejl. Kort sagt fungerer joule-agenter som overvågede virtuelle assistenter i en delt postkasse.

Nøglefunktioner at forvente er automatisk triage og routing, skabelonbaserede personaliserede svar og udtræk af nøglefelter fra vedhæftede filer. For eksempel kan en agent parse en faktura‑PDF og udtrække totaler, leverandørnavne og forfaldsdatoer. Den matcher derefter disse værdier med stamdata, før den foreslår en betalingshandling. Dette understøtter fakturabehandling og reducerer manuelle kontroller.

Agent‑workflows er ligetil. Her er et to-trins demo-flow: e-mail → parse → handling. Først læser en joule-agent beskeden ved hjælp af natural language processing. For det andet ekstraherer den data, foreslår et svar og køer en opdatering til ERP. Dette enkle flow kan udvides med SLA-bevidst prioritering og eskaleringsregler for at sikre, at hastende forespørgsler får menneskelig opmærksomhed.

Implementeringer viser målbare gevinster. For eksempel kan AI-drevet automatisering i SAP-kontekster reducere manuel e-mailhåndtering med op til 40% (studie). Det tilfører målbar forretningsværdi. Som følge heraf kan teams håndtere større volumen uden at ansætte flere. For logistik- og toldteams viser vores no-code tilgang lignende besparelser og ensartet kvalitet i svarene; læs mere om logistik e-mailudarbejdelse og konkrete use cases (logistik e-mailudarbejdelse).

I praksis kan joule-agenter også være klar-til-brug til almindelige use cases som ordrestatuskontrol, refunderinger og opfølgninger hos leverandører. De ligger i indbakken og integrerer med SAP-produkter for at hente autoritative data. Derfor får kundesupportteams større fart, og kunderne får hurtigere svar og forbedret kundetilfredshed.

How the sap knowledge graph links data across the sap ecosystem for accurate agent decisions

sap knowledge graph udgør det semantiske lag, der forankrer agentbeslutninger. I stedet for at gætte forespørger joule-baserede agenter strukturerede links på tværs af stamdata, produktmodeller og procesrelationer. Det reducerer risikoen for hallucination ved at binde svar til betroede forretningsdata.

Teknisk kortlægger grafen entiteter såsom leverandører, indkøbsordrer og SKU’er. Den registrerer også relationer og livscyklus‑tilstande. Når en agent ser et leverandørnavn i en e-mail, opløser den den tekst til et leverandør-ID i S/4HANA, før den foreslår en opdatering. Dette sikrer, at handlinger afspejler reelle poster og reducerer afstemningsarbejde.

I marken bruger man grafen til at matche fakturafelter med den rigtige transaktion. Processen ser sådan ud: e-mail → grafopslag → SAP-opdatering. Det diagram hjælper ikke-tekniske teams med at se, hvorfor en graf er nyttig. Ved at levere proveniens for hvert faktum understøtter grafen revisionsspor og hjælper med compliance.

Fordi knowledge graph også linker til Business Data Cloud og til produktmodeller, kan agenter besvare komplekse forespørgsler. For eksempel kan en agent tjekke, om en reservedel er omfattet af garanti, finde gældende service‑level agreements og derefter udarbejde et servicesvar. Dette binder e-mailhåndtering direkte til servicedrift og til andre SAP-applikationer. For teams, der ønsker at automatisere logistikkorrespondance, er knowledge graph den kontekstuelle motor, der holder svar præcise og sporbare (automatiseret logistikkorrespondance).

Endelig understøtter grafen både regelbaserede checks og lærte signaler fra llms. Denne blanding hjælper agenter med at tilbyde handlingsrettede forslag samtidig med, at sikre standarder opretholdes. I praksis betyder det færre fejl, klarere ændringslogfiler og større sandsynlighed for, at et foreslået svar er korrekt ved første forsøg.

Use cases: sap business and sap business ai with sap products in procurement and service management

Joule-agenter muliggør konkrete use cases på tværs af sap-forretningsfunktioner. Nedenfor er fire højværdige eksempler, der forbinder agenter med kerne-sap-produkter. Hvert punkt angiver det resultat, teams kan forvente.

1) Procurement — RFP håndtering og leverandørshortlists. En joule-agent kan parse indkommende tilbud, udtrække leverandørscore og oprette en shortlist i S/4HANA. Resultat: hurtigere sourcing‑cyklusser og færre manuelle sammenligninger.

2) Service management — automatisk oprettelse og opdatering af tickets fra e-mail. En agent læser fejl‑e-mails, afbilder problemet til en produktmodel og opretter eller opdaterer en sag. Resultat: hurtigere triage og forbedret overholdelse af SLA i servicedrift.

3) Finance — fakturamatch og routing af undtagelser. Agenter ekstraherer fakturalinjer, matcher dem til indkøbsordrer og markerer uoverensstemmelser. Resultat: hurtigere fakturabehandling og færre manuelle afstemninger.

4) Sales — automatiserede ordrebekræftelser og livscyklusopdateringer. Agenter bekræfter ordreaccept, tjekker leveringsvinduer og poster status til S/4HANA eller Sales Cloud. Resultat: hurtigere bekræftelser og klarere ordrestatus til kunder.

I hvert tilfælde forbinder joule-agenter til sap-produkter som S/4HANA, SAP Service Management og SAP Sales Cloud. De bruger sap knowledge graph og API’er for at sikre, at handlinger er bundet til forretningsdata. For logistikteams, der har brug for målrettede automatiseringer, tilbyder vi skræddersyede flows, der integrerer med forsendelsessystemer og ERP’er; se vores guide til hvordan du opskalerer logistikoperationer uden at ansætte personale for et praktisk playbook (Sådan opskalerer du logistikoperationer uden at ansætte personale).

Disse integrationer hjælper teams med at automatisere rutineopgaver og fokusere på undtagelser. De øger også gennemsigtigheden, fordi agenter logger handlinger og leverer sporbarhed. Derfor opnår organisationer både hastighed og revisionsbarhed samtidig med at den menneskelige arbejdsbyrde reduceres.

Governance and risk: safe deployment of a sap ai agent and human oversight in service management

Udrulning af en sap ai-agent kræver klar governance. Først vurderes privatlivs- og compliance-risici. Studier viser bekymringer over privatlivslækage og behovet for tilsyn, når sprogmodeller arbejder på forretningsdata (privatlivsstudie). Derfor skal du bygge kontrolforanstaltninger, før du skalerer.

Nøglesikringer inkluderer rollebaseret adgang, logging og human-in-the-loop checks for kritiske svar. Sæt altid eskaleringsregler, så højrisiko‑sager kræver godkendelse. Det beskytter både kunder og dine systemer mod fejlagtige opdateringer. Anonymiser eller minimér også data, hvor det er muligt, for at reducere eksponering.

Her er en kort tjekliste med bedste praksis, du kan kopiere og tilpasse:

– Data minimisation: begræns hvad agenter kan læse. Hold følsomme felter ude af automatiserede flows.
– Audit trails: log hver beslutning, opslag og opdatering for compliance.
– Human sign-off: kræv godkendelse ved kontraktændringer og højeværdi‑refusioner.
– Role-based rules: tildel handlinger kun til godkendte agentprofiler.
– Fallbacks: default til en menneskelig agent, hvis konfidens er lav.

For EU-implementeringer skal du sikre GDPR-kompatibel behandling og samtykkemodeller. Kør også løbende gennemgange af agentens foreslåede svar for at tjekke for drift og finjustere skabeloner. Værktøjer som joule studio hjælper med at definere joule‑skills, intents‑thresholds og godkendelsesporte. For operationelle teams, der har brug for en no-code mulighed samtidig med bevaret kontrol, understøtter vores platform per‑postkasse‑guardrails, redaction og revisionslogger for at være sikker by design (sådan forbedrer du kundeservice i logistik med AI).

Endelig brug forklaringsfunktioner, så agenter viser, hvilke sap‑datapunkter de brugte. Det gør det nemmere for mennesker at validere ændringer og reducerer rollback‑raten. God governance forvandler agentisk AI til en betroet assistent frem for en ukontrolleret automatiseringsrisiko.

Implementation road‑map: integrating email agents, measuring impact and scaling across the sap ecosystem

Start småt, mål, og skaler derefter. En klar roadmap hjælper teams med at udrulle joule-agenter sikkert og med målbare resultater. Følg disse trin og mål de rigtige KPI’er.

Step 1 — Identify a high-volume email scenario. Vælg en rutineopgave såsom ordrebekræftelser, leverandøropfølgninger eller fakturaforespørgsler. Disse giver hurtige gevinster, fordi de er hyppige og strukturerede. Step 2 — Map data links. Forbind agenten til sap knowledge graph, S/4HANA-poster og eventuelle eksterne kilder. Det sikrer, at svar refererer autoritativ sap-data.

Step 3 — Build the agent with safety controls. Definér skabeloner, konfidens‑thresholds og human‑in‑the‑loop porte. Brug joule studio til at skrive skills og binde intents til forretningsregler. Step 4 — Pilot with a small team. Kør agenten i forslag‑tilstand under piloten, så mennesker godkender svarene. Step 5 — Measure KPIs: reduktion i manuel håndtering, gennemsnitlig svartid, ticketresolutionstid og fejl/rollback‑rate. Step 6 — Iterate and scale across the sap ecosystem.

Foreslåede succeskriterier inkluderer en procentvis reduktion i manuel håndtering, kortere gennemsnitlig svartid og forbedret overholdelse af SLA. I flere implementeringer skar teams håndteringstiden fra omkring fire og en halv minut til under halvandet minut pr. besked. Det bliver til store besparelser på tværs af tusindvis af e-mails om måneden (productivitetsreference).

Til sidst skalerer du ved at tilføje agentiske funktioner såsom autonom routing for lavrisiko‑opgaver, samtidig med at eskalationsveje bevares for komplekse sager. Brug intern change management og træning, så teams accepterer den nye arbejdsgang. For logistikteams viser vores case studies, hvordan man automatiserer fragt- og toldbeskeder, mens menneskelig kontrol bevares; læs praktiske automationsguides og ROI-eksempler (virtualworkforce.ai ROI for logistik).

Kontakt dit SAP- eller partnerteam for at prøve en pilot. For tekniske detaljer, konsulter den officielle SAP Joule-dokumentation og kortlæg derefter en pilot, der binder joule-agenter til dine sap-applikationer og ERP’er.

FAQ

What is joule in the context of sap?

Joule er SAPs generative AI-lag, der leverer agentfærdigheder og skabeloner til forretningsbrugere. Det forbinder natural language-input i e-mails med strukturerede sap-data for at udarbejde svar, udløse opdateringer og logge handlinger.

How does an AI agent improve customer support emails?

En AI-agent kan triagere, prioritere og udarbejde personaliserede svar ved hjælp af skabeloner og dataopslag. Det reducerer manuel håndteringstid, hurtiggør svartider og øger konsistensen i svar.

Can joule agents read attachments like invoices?

Ja. Joule-agenter kan bruge dokumentbehandlingsfunktioner til at udtrække fakturafelter og matche dem til indkøbsordrer. Dette understøtter hurtigere fakturabehandling og færre manuelle afstemninger.

What role does the sap knowledge graph play?

Sap knowledge graph forbinder stamdata, procesrelationer og produktmodeller, så agenter kan forankre beslutninger i autoritative forretningsdata. Det reducerer risikoen for hallucination og understøtter revisionsspor.

How do you ensure privacy when deploying sap ai agent workflows?

Brug dataminimering, rollebaseret adgang, logging og human‑in‑the‑loop godkendelser for følsomme handlinger. Implementer også redaction og regelmæssige gennemgange for at begrænse eksponering og forblive compliant med regler som GDPR.

Which sap products do joule agents integrate with?

Joule-agenter integrerer med kerne‑SAP-produkter som S/4HANA, SAP Service Management og SAP Sales Cloud. De bruger API’er og knowledge graph til at hente og opdatere autoritative poster.

What metrics should I track during a pilot?

Mål reduktion i manuel håndtering, gennemsnitlig svartid, SLA‑overholdelse og rollback/fejl‑rater. Mål også brugertilfredshed og procentdelen af korrekte svar ved første forsøg.

Are there ready-to-use joule agents for procurement?

Ja. Der findes færdiglavede agenter, der håndterer almindelige procurement-opgaver som RFP‑parsing og leverandøropfølgning. De kan lave shortlists og udarbejde leverandørkommunikation baseret på historiske data.

How do collaborative ai agents fit into shared mailboxes?

Collaborative AI-agenter arbejder side om side med mennesker i delte postkasser for at foreslå svar, udfylde skabeloner og logge handlinger. De bevarer trådkontekst, så svar forbliver konsistente på tværs af teammedlemmer.

Where can I start a pilot with joule-powered email agents?

Start ved at vælge et højvolumen-scenarie og forbinde agenten til dit ERP og mail‑systemer. For praktisk hjælp til indbakkeautomatisering knyttet til logistik og ERP-data, se vores guides og case studies på virtualworkforce.ai.