SAP stawia na AI agentową, ERP sterowane intencją i suwerenność danych. 

17.02.2026

Zakłócenia w handlu międzynarodowym nie znikną w 2026 roku. Będą bardziej złożone, szybsze i trudniejsze do przewidzenia. Cła, napięcia geopolityczne, presja regulacyjna w Unii Europejskiej, rosnące wymagania w zakresie danych środowiskowych i transparentności łańcucha dostaw – to już nie są tematy z konferencji, lecz realne warunki prowadzenia biznesu.

Gdy jeden z największych dostawców systemów ERP ogłasza, że przenosi sztuczną inteligencję do rdzenia procesów i buduje operacje wokół agentów AI, jakości danych oraz suwerenności cyfrowej, nie chodzi wyłącznie o kierunek rozwoju konkretnej firmy technologicznej. To sygnał, jak będą wyglądały oczekiwania dużych odbiorców w Niemczech i w całej Unii Europejskiej wobec swoich dostawców – także tych z Polski.

Pytanie nie brzmi więc, czy wdrażać rozwiązania klasy korporacyjnej, lecz czego mniejsza lub średnia firma może nauczyć się z tego podejścia. Jak przygotować sprzedaż cross-border na świat, w którym decyzje operacyjne podejmowane są w czasie rzeczywistym, dane stają się walutą wiarygodności, a automatyzacja wymaga formalnego nadzoru. Właśnie w tym kontekście warto przeanalizować kierunek wyznaczany na 2026 rok – nie jako reklamę technologii, lecz jako mapę zmian, które prędzej czy później dotkną także polski e-commerce i eksport.

Wyspecjalizowane modele AI zamiast jednego uniwersalnego rozwiązania

Dotychczas debata o sztucznej inteligencji w biznesie koncentrowała się wokół dużych modeli językowych, czyli systemów uczonych na ogromnych zbiorach tekstu. Sprawdzają się one w podsumowaniach dokumentów, generowaniu treści czy wsparciu obsługi klienta.

SAP wskazuje jednak, że w 2026 roku kluczowe znaczenie dla firm będą miały wyspecjalizowane modele bazowe trenowane na konkretnych typach danych – w tym na danych ustrukturyzowanych z systemów ERP, finansów czy logistyki. Chodzi o modele uczone na tabelach i danych transakcyjnych, a nie na ogólnych treściach z internetu.

Dlaczego to istotne dla łańcucha dostaw?

Duży model językowy może podsumować raport z magazynu, ale niekoniecznie trafnie wyliczy termin dostawy, ryzyko opóźnienia czy prawdopodobieństwo niewypłacalności dostawcy. Modele trenowane na danych tabelarycznych pozwalają:

• prognozować popyt z większą dokładnością,
• wykrywać anomalie w zamówieniach i fakturach,
• optymalizować poziomy zapasów,
• oceniać ryzyko dostawców w oparciu o historię transakcji.

Dla polskiej firmy sprzedającej na rynki Europy Zachodniej oznacza to możliwość wdrożenia zaawansowanych prognoz i mechanizmów optymalizacyjnych w krótszym czasie niż w klasycznych projektach analitycznych. Zamiast miesięcy przygotowań i ręcznego budowania zmiennych analitycznych, modele mogą zostać uruchomione szybciej i działać bezpośrednio na danych operacyjnych.

W praktyce przekłada się to na mniejsze ryzyko braków magazynowych w szczycie sezonu, lepszą terminowość dostaw do zagranicznych kontrahentów oraz ograniczenie kosztów nadmiernych zapasów.

Architektura oparta na AI i rola agentów w operacjach

Drugim filarem strategii SAP jest przejście od pojedynczych zastosowań sztucznej inteligencji do architektury, w której AI stanowi stałą warstwę systemu. Oznacza to połączenie klasycznych, deterministycznych procesów biznesowych (reguły, księgowania, workflow) z warstwą adaptacyjną opartą na modelach uczących się.

W tym kontekście szczególne znaczenie mają agenty AI – systemy zdolne do planowania wieloetapowych działań, wyboru narzędzi, monitorowania postępów i współpracy z innymi agentami. Nie chodzi już o odpowiedź na pojedyncze zapytanie, lecz o realizację całych procesów.

W obszarze łańcucha dostaw agenty mogą przejmować zadania takie jak:

• włączanie nowych dostawców do systemu wraz z weryfikacją zgodności,
• monitorowanie ryzyk w czasie rzeczywistym,
• automatyczne relokowanie zapasów między magazynami,
• inicjowanie zamówień u alternatywnych dostawców przy wykryciu zakłóceń,
• predykcyjne utrzymanie ruchu w produkcji.

SAP wskazuje, że w przypadku utrzymania ruchu wykorzystanie sztucznej inteligencji może ograniczyć nieplanowane przestoje nawet o około 30 procent.

Co to oznacza w praktyce?

Jeżeli polska firma dostarcza komponenty do niemieckiego odbiorcy i pojawia się ryzyko opóźnienia transportu, agent może automatycznie przeanalizować dostępne alternatywy: innego przewoźnika, zmianę magazynu wysyłkowego czy przyspieszenie produkcji wybranej partii. Człowiek pozostaje w pętli decyzyjnej, ale nie musi ręcznie analizować wszystkich scenariuszy.

Kluczowym warunkiem skuteczności takiego podejścia jest spójny kontekst danych. SAP akcentuje znaczenie tzw. grafów wiedzy – czyli uporządkowanej sieci powiązań między produktami, zamówieniami, dostawcami, umowami, magazynami i regulacjami. To one pozwalają agentom rozumieć, jakie konsekwencje niesie dana decyzja w całym łańcuchu.

Dla polskich firm oznacza to konieczność uporządkowania danych podstawowych: kart towarów, jednostek miary, parametrów logistycznych, informacji o kraju pochodzenia czy certyfikatach. Bez tego automatyzacja będzie generować ryzyko zamiast je ograniczać.

Nadzór nad agentami jako nowy obszar odpowiedzialności

Rosnąca liczba autonomicznych agentów w organizacji rodzi nowe wyzwania. SAP zwraca uwagę na potrzebę tzw. nadzoru agentowego, czyli formalnego systemu zarządzania „cyfrowymi pracownikami”.

W praktyce oznacza to konieczność:

• zarządzania cyklem życia agentów (wersje, testy, zatwierdzenia, wycofanie),
• prowadzenia rejestru działań i śladów decyzyjnych,
• wbudowania w ich działanie reguł biznesowych i ograniczeń prawnych,
• określenia granic autonomii oraz zasad eskalacji do człowieka,
• monitorowania skuteczności i kosztów działania.

Dla sprzedawców działających cross-border ma to wymiar bardzo konkretny. Jeżeli agent zmienia parametry zamówienia, dostawcę czy termin dostawy, decyzja musi być możliwa do odtworzenia w przypadku sporu z kontrahentem lub reklamacji. W relacjach B2B audytowalność decyzji systemu może stać się elementem umowy.

Brak kontroli nad autonomicznymi procesami może skutkować nie tylko błędami operacyjnymi, lecz także utratą zaufania partnerów zagranicznych.

ERP sterowane intencją i nowy sposób pracy zespołów

SAP prognozuje również rozwój systemów ERP sterowanych intencją. Użytkownik nie będzie już przechodził między wieloma modułami, lecz wyrazi cel w języku naturalnym, a system zaplanuje i zrealizuje odpowiednie działania.

Przykład z obszaru e-commerce: menedżer logistyki może wydać polecenie „Zaplanuj wysyłki do Niemiec w przyszłym tygodniu, minimalizując koszt transportu i ryzyko zwrotów”. System połączy dane o popycie, stanach magazynowych, parametrach przesyłek, wydajności magazynu oraz historii zwrotów, a następnie zaproponuje plan wraz z uzasadnieniem.

Taki model pracy nie eliminuje struktury procesów ani zasad bezpieczeństwa. Wręcz przeciwnie – wymaga ich solidnego zdefiniowania, ponieważ agenty operują bezpośrednio na logice biznesowej systemu.

Dla firm z Polski oznacza to, że inwestycje w nowoczesne, chmurowe systemy i integracje nie są już kwestią wygody, lecz przygotowaniem do nowego standardu pracy w międzynarodowych sieciach dostaw.

Suwerenność cyfrowa i presja regulacyjna

W tle technologicznych zmian rośnie znaczenie suwerenności cyfrowej. Pojęcie to odnosi się do kontroli nad miejscem przechowywania i przetwarzania danych, jurysdykcji prawnej oraz pochodzenia infrastruktury technologicznej.

W warunkach deglobalizacji i napięć geopolitycznych firmy coraz częściej oczekują, że dane będą przetwarzane w określonych regionach oraz zgodnie z lokalnymi standardami bezpieczeństwa. W Unii Europejskiej temat ten łączy się z regulacjami dotyczącymi ochrony danych oraz z rosnącą presją na kontrolę łańcuchów dostaw.

Dla polskich eksporterów może to oznaczać dodatkowe pytania w procesach przetargowych: gdzie są przechowywane dane, jakie są procedury dostępu, czy systemy spełniają europejskie standardy zgodności.

W praktyce wybór dostawcy technologii i modelu wdrożenia zaczyna mieć znaczenie strategiczne – nie tylko kosztowe.

Co powinien zrobić sprzedawca z Polski

W kontekście zmian zapowiadanych na 2026 rok działania powinny wyprzedzać wymagania rynku.

Po pierwsze, należy przeanalizować jakość danych w systemach sprzedaży, magazynu i finansów. Spójne dane podstawowe to warunek wykorzystania zaawansowanej automatyzacji.

Po drugie, warto zidentyfikować procesy o największym ryzyku operacyjnym: planowanie zapasów, obsługa zwrotów zagranicznych, wybór przewoźników, kwalifikacja dostawców. To tam sztuczna inteligencja i agenty mogą przynieść największą wartość.

Po trzecie, konieczne jest zbudowanie wewnętrznych zasad nadzoru nad automatyzacją – nawet jeśli firma dopiero testuje rozwiązania oparte na AI. Jasne reguły odpowiedzialności i kontroli ograniczą ryzyko błędów.

Po czwarte, w sprzedaży do krajów UE należy przygotować się na rosnące wymagania w zakresie danych środowiskowych i zgodności regulacyjnej. Transparentność łańcucha dostaw staje się elementem przewagi konkurencyjnej.

Technologiczna zmiana, którą SAP opisuje na 2026 rok, nie polega na dodaniu kolejnego narzędzia. Chodzi o przesunięcie sztucznej inteligencji do rdzenia systemów biznesowych i o zarządzanie nią jak zasobem strategicznym. W realiach europejskich, gdzie presja regulacyjna i konkurencyjna rośnie, firmy, które uporządkują dane i wdrożą kontrolowaną automatyzację, zyskają nie tylko efektywność operacyjną, ale także wiarygodność w oczach partnerów zagranicznych.