Agent AI w SAP – podsumowanie GCS Poland 2026 

Agent AI w SAP bez czekania na S/4HANA. Co pokazaliśmy na Google Cloud Summit Poland 2026

Każdego wieczoru w centrach dystrybucyjnych ciężarówki ruszają w trasę, choć nikt nie sprawdził, którzy klienci zalegają ze zwrotem palet. Dane są w SAP, tylko nikt nie ma czasu ich zestawić. Na Google Cloud Summit Poland 2026 Michał Florczyk, prezes 7Technology, i Kamil Ogrodowski, nasz architekt rozwiązań SAP i AI, pokazali, jak agent AI może zrobić to za dyspozytora: bezpiecznie, w granicach uprawnień SAP i także w firmach, które wciąż pracują na ECC.

Ciężarówki wyjeżdżają, palety nie wracają

Palety EUR/EPAL krążą między magazynem a klientami jako opakowania zwrotne, a każda niezwrócona paleta to zamrożona kaucja. Przy tysiącach wydań drobne braki szybko składają się na duże kwoty. Według portalu Log24 jeden cykl obrotu paletą kosztuje średnią firmę 13–15 zł, a straty rzędu kilku złotych na cyklu przy kilkudziesięciu tysiącach cykli dają kilkaset tysięcy złotych.

SAP zna dostawy zaplanowane na kolejny dzień, trasy i salda opakowań u każdego klienta. Te informacje leżą jednak w różnych miejscach systemu, a dyspozytor przed odprawą nie ma czasu ich porównywać. Rozliczenie przychodzi więc po fakcie, gdy kierowca dawno wrócił bez palet.

Ten przykład wybraliśmy na nasze wystąpienie podczas Google Cloud Summit Poland 2026, który odbył się 4 listopada na PGE Narodowym w Warszawie. W kwadrans na scenie Under the Hood pokazaliśmy, jak połączyć agenta AI z SAP tak, żeby dział IT zachował pełną kontrolę nad systemem.

Dlaczego agent AI nie może łączyć się z SAP bezpośrednio

Agent AI z bezpośrednim dostępem do SAP to ryzyko dla danych, uprawnień i audytu, nawet jeśli w pierwszym teście wszystko działa. Widzimy cztery powody.

• Agent omija logikę SAP. Przy każdej operacji SAP pilnuje blokad, cen, podatków i limitów kredytowych. Agent, który pisze prosto do tabel, pomija te kontrole i może uszkodzić dane podstawowe.
• Agent gubi się w danych. System ma dziesiątki tysięcy tabel o niemieckich skrótach i setkach kolumn. Na takim materiale model językowy łatwo myli pola i zmyśla odpowiedzi.
• Agent nie gwarantuje powtarzalności. Model językowy działa na prawdopodobieństwie, a ERP wymaga, żeby ta sama operacja zawsze dawała ten sam wynik. Zapytanie ponowione po błędzie sieci nie może utworzyć drugiego zamówienia.
• Agent łamie zasady dostępu. Konto techniczne z szerokimi uprawnieniami narusza rozdział obowiązków, omija role użytkowników i zaciera ślad, kto co zrobił.

Dla Waszej firmy oznacza to jedno: pytanie nie brzmi, czy agent AI ma mieć dostęp do SAP, tylko przez co i na czyich uprawnieniach.

Na S/4HANA nie trzeba czekać, bo ECC zostanie z nami jeszcze latami

Agenta AI można połączyć także z SAP ECC, a to ważne, bo na tym systemie wciąż pracuje duża część firm. Według Gartnera, którego cytuje CIO.com, do końca 2024 r. na S/4HANA przeszło 39 proc. z około 35 tys. klientów ECC. Przy obecnym tempie w 2027 r. na ECC zostanie około 17 tys. firm, a w 2030 r. wciąż około 13 tys.

Podobnie wygląda to w krajach niemieckojęzycznych. Według niemieckiej grupy użytkowników SAP DSAG tylko 37 proc. firm na ECC planuje zakończyć przejście do końca 2027 r. Standardowe wsparcie ECC kończy się w 2027 r., płatne wsparcie rozszerzone trwa do 2030 r., a SAP oferuje opcję przejściową do 2033 r. dla systemów przeniesionych do SAP ERP private edition.

Starsze systemy nie powstawały jednak z myślą o agentach. ECC często nie ma nowoczesnych interfejsów, procesy są zamknięte w modułach funkcyjnych, które zwracają setki zbędnych pól, a sesje komunikacyjne zawieszają się, gdy agent przekroczy czas oczekiwania. Dlatego między agentem a ECC potrzebny jest pośrednik, który tłumaczy pytania agenta na język systemu i z powrotem.

Dla Waszej firmy oznacza to, że agent AI nie musi czekać na koniec migracji. Po przejściu na S/4HANA narzędzia agenta zostają te same, zmienia się tylko połączenie z systemem.

MCP, czyli wspólny język agentów i systemów firmowych

MCP (Model Context Protocol) to otwarty standard, który określa, jakie narzędzia i dane agent AI może wykorzystać i w jakiej formie. Opracowała go firma Anthropic, a w grudniu 2025 r. przekazała go Agentic AI Foundation, niezależnej fundacji działającej pod Linux Foundation. Fundację wspierają między innymi Google, Microsoft i AWS. MCP obsługuje Gemini Enterprise, a SAP wprowadza go do Integration Suite i własnych narzędzi do budowy agentów.

W naszej architekturze MCP daje agentowi trzy rzeczy:

• Narzędzia. To ściśle opisane zadania, na przykład „pobierz dostawy dla punktu wysyłkowego i daty”. Agent sam znajduje potrzebne narzędzie w trakcie pracy, a każde wywołanie ma sprawdzony format parametrów.
• Zasoby. To słowniki i katalogi, które agent dostaje na żądanie, na przykład lista punktów wysyłkowych czy znaczenie statusów dostaw. Dzięki nim wie, że Katowice obsługuje centrum dystrybucyjne S1, i nie trzeba w tym celu trenować modelu na danych firmy.
• Gotowe scenariusze. To szablony dla konkretnych ról, które prowadzą agenta przez wieloetapowy proces zgodnie z zasadami firmy.

Dla Waszej firmy otwarty standard oznacza mniejsze uzależnienie od jednego dostawcy. Narzędzia zbudowane raz mogą obsłużyć różne platformy agentowe.

Agent pyta, SAP decyduje. Architektura w czterech warstwach

Bezpieczny agent AI w SAP opiera się na czterech warstwach, z których każda odpowiada za coś innego, a ostatnie słowo zawsze ma SAP.

1. Gemini Enterprise rozumie pytanie użytkownika, planuje kolejne kroki i wybiera narzędzia.
2. Serwer MCP na Google Cloud Run sprawdza poprawność parametrów, zamienia tożsamość użytkownika na token dostępu i podaje agentowi zasoby oraz scenariusze. Działa bezserwerowo, więc płacicie za faktyczne użycie, a nie za stale włączoną maszynę.
3. SAP Integration Suite zestawia szyfrowane połączenie, przycina odpowiedzi do potrzebnych pól, ogranicza liczbę zapytań i zapisuje ślad audytowy.
4. SAP S/4HANA lub ECC wykonuje operację według własnej logiki biznesowej i własnych uprawnień.

Taki podział daje firmie konkretne korzyści. Użytkownik loguje się przez firmowe SSO, więc agent działa w jego imieniu, a nie z ogólnego konta technicznego. Role i uprawnienia SAP obowiązują dalej bez zmian. Każde wywołanie zostawia ślad w logach. Systemy w RISE, w chmurze i we własnej serwerowni łączą się w ten sam sposób.

Dla zespołów IT

• Agent łączy się z serwerem MCP przez JSON-RPC z SSE. Serwer napisany w Pythonie na FastMCP waliduje parametry modelami Pydantic i sprowadza daty do formatu, którego oczekuje SAP.
• Token OAuth 2.0 użytkownika z Entra ID lub Okta jest wymieniany na token do SAP BTP. Sekrety przechowuje Cloud Secret Manager, a tokeny są buforowane do czasu wygaśnięcia.
• W Integration Suite przepływ iFlow wystawia endpoint, ogranicza pola odpowiedzi, wprowadza limity zapytań i zapisuje ślad audytowy. Do systemów we własnej serwerowni prowadzi SAP Cloud Connector, który zestawia połączenie od strony firmy, więc nie trzeba otwierać portów przychodzących.
• SAP udostępnia dane przez usługi OData w NetWeaver Gateway, widoki CDS i BAPI. Blokady enqueue i obiekty autoryzacji PFCG działają tak samo jak przy pracy użytkownika w systemie.
• Całą ścieżkę zapytania monitorują Cloud Logging, Cloud Trace i metryki.
• Agenta można uruchamiać w Gemini Enterprise, łączyć z innymi agentami na Gemini Enterprise Agent Platform albo wywoływać z własnych aplikacji.

Przykład z logistyki: saldo palet sprawdzone przed odprawą

W pokazie na scenie agent w jednej rozmowie zrobił to, na co dyspozytor zwykle nie ma czasu: zestawił plan dostaw z saldami palet u klientów. Pokaz działał na danych przykładowych przygotowanych na potrzeby prezentacji, ale odwzorowuje standardowe obiekty SAP: dostawy, trasy, punkty wysyłkowe i konta opakowań zwrotnych w modułach MM i SD.

1. Dyspozytor pyta o dostawy zaplanowane na konkretny dzień w Katowicach. Agent wie, że SAP przypisuje dostawy do punktów wysyłkowych, sam ustala, że Katowice obsługuje Centrum Dystrybucyjne Śląsk, i zwraca trasy z liczbą dostaw, kontenerów i wagą ładunku.
2. Dyspozytor prosi o sprawdzenie salda palet. Agent pobiera z SAP salda opakowań zwrotnych. W przykładzie to 269 zaległych palet EURO EPAL o wartości 14 795 zł przy kaucji 55 zł za sztukę.
3. Agent dzieli klientów według poziomu ryzyka, od krytycznego po rozliczonych, i do każdego dopisuje zalecenie: wymianę jeden do jednego przy rozładunku, potwierdzenie na WZ albo przypomnienie dla kierowcy.
4. Agent proponuje wysłanie dyspozycji do kierownika magazynu. Po zatwierdzeniu przez dyspozytora wysyła wiadomość z listą klientów, u których kierowcy mają odebrać palety, z kopią do dyspozytorni i działu rozliczeń palet.

Zwróćcie uwagę na podział ról. Agent zbiera dane, liczy i proponuje. Wiadomość wychodzi dopiero po decyzji człowieka, a w tym scenariuszu agent nie zmienia żadnych danych w SAP.

Dla Waszej firmy oznacza to, że kierowca wyjeżdża z informacją, od kogo ma odebrać palety, zanim zaległość urośnie.

Agent, który sprawdza palety codziennie o 20:00

Ten sam agent może pracować bez rozmowy z użytkownikiem, jako zadanie uruchamiane według harmonogramu. W pokazie przepływ startuje codziennie o 20:00. Agent sprawdza dostawy dla punktu wysyłkowego i salda palet, a gdy wynik spełnia ustalony warunek, przekazuje wiadomość do kolejki wysyłkowej. Przed kolejną zmianą kierownik magazynu ma gotową listę klientów, których trzeba pilnować na rampie.

Przy automatyzacji najważniejsze są reguły zatwierdzania. Przygotowanie wiadomości wewnętrznej może dziać się samo. Każdą operację, która zmienia dane w SAP, na przykład utworzenie zamówienia czy korektę salda, zatwierdza człowiek albo sztywna reguła przyjęta przez firmę. Tak samo zaleca OWASP, organizacja zajmująca się bezpieczeństwem aplikacji, w swoich wytycznych dla MCP.

Co dalej: sprzedaż, finanse i zakupy

Logistyka to pierwszy przykład, ale ten sam wzorzec obsłuży każdy proces, w którym ludzie tracą czas na zbieranie danych z SAP.

• Agent wsparcia sprzedaży sprawdza limit kredytowy, dostępność towaru i status zamówienia. Handlowiec pyta go na przykład: „Czy możemy dziś potwierdzić klientowi dostawę 40 palet towaru na przyszły wtorek?”
• Asystent analityka finansowego monitoruje budżety, statusy faktur i płatności oraz pomaga w kontroli danych podstawowych: „Które faktury powyżej 50 tys. zł czekają na akceptację dłużej niż tydzień?”
• Asystent zakupów i zapasów pilnuje stanów, przygotowuje zapotrzebowania i śledzi dostawy od dostawców: „Którym materiałom w tym tygodniu grozi brak i czy zamówienia są już w drodze?”

Kierunek wyznaczają też sami producenci. W kwietniu 2026 r. SAP i Google Cloud ogłosiły, że Gemini Enterprise będzie miejscem, w którym agenci obu platform współpracują ze sobą przez otwarte protokoły A2A i MCP. Firma, która dziś buduje agentów na tym standardzie, nie wybiera ślepej uliczki.

Od czego zacząć w Waszej firmie

Najlepiej zacząć od jednego procesu, w którym dane są w SAP, ale nikt nie ma czasu ich zestawić. Dlatego przygotowaliśmy warsztat „Agent AI dla Waszego SAP”. To jeden dzień pracy z Waszym zespołem, po którym będziecie wiedzieć, czy i jak bezpiecznie powierzyć agentowi wybrany proces.

Na warsztat zapraszamy osobę decyzyjną z IT, kierownika lub architekta SAP, właściciela wybranego procesu i osobę odpowiedzialną za uprawnienia. Z naszej strony pracują architekt SAP i AI oraz konsultant modułowy SAP.

W ciągu dnia:

• przeglądamy procesy, w których ludzie ręcznie zbierają dane z SAP, i wybieramy ten, który da największą korzyść przy najmniejszym ryzyku,
• pokazujemy agenta z wystąpienia na Google Cloud Summit,
• sprawdzamy Wasze środowisko: wersję SAP, dostępne interfejsy, Integration Suite lub PI/PO, połączenie z chmurą i logowanie SSO,
• ustalamy, co agent może czytać, co może proponować i czego nie wolno mu robić,
• szkicujemy architekturę dopasowaną do Waszego środowiska i ustalamy, po czym poznacie, że pilotaż się udał.

Po warsztacie dostajecie opis wybranego procesu z oczekiwaną korzyścią, szkic architektury, listę ryzyk i zasad zatwierdzania oraz plan sześciotygodniowego pilotażu. Jeśli uznamy, że w Waszym przypadku agent się nie opłaca, też to powiemy.

Warsztat jest przeznaczony dla średnich i dużych firm produkcyjnych, dystrybucyjnych i logistycznych, które pracują na SAP ECC 6.0 lub S/4HANA, zarówno w RISE, jak i we własnej serwerowni.

Zgłoście firmę na warsztat „Agent AI dla Waszego SAP”. W formularzu zapytamy o wersję SAP, proces, który chcecie usprawnić, i Waszą rolę w firmie. Odezwiemy się, żeby ustalić termin.

Najczęstsze pytania