SAP TechEd 2025: van AI-features naar verantwoorde architectuur

Waarom SAP BTP de sleutel is tot uitbreidbare, veilige en stapsgewijze AI-adoptie

We zijn even een tijdje stil geweest, maar dat betekent niet dat we stil hebben gezeten… in tegendeel we wilden nu eens echt goed naar de SAP TechEd kijken en wat dit voor ons en voor jullie zou kunnen betekenen.. De verdiepingen over een aantal onderwerpen volgen later dit jaar. Maar deze stap hadden jullie nog van ons tegoed. Dus hierbij onze re-cap van de SAP TechEd 2025!

Om te beginnen, SAP TechEd 2025 liet vooral één ding zien:
AI binnen SAP is geen experiment meer — maar ook geen speeltje.

De focus verschoof zichtbaar van wat AI kan naar hoe organisaties AI veilig, beheersbaar en verantwoord kunnen inzetten, zonder hun kernsystemen te ontwrichten.

Daarin speelt SAP Business Technology Platform een fundamentele rol.

Niet als vervanger van S/4HANA of Joule
maar als extensie-, integratie- en governance-platform.

Joule en Joule Studio: interface en regisseur, niet de “alleskunner”

Met SAP Joule en Joule Studio zet SAP een duidelijke stap:

het bouwen van skills
het samenstellen van AI-agents
orkestratie van AI binnen SAP-processen

Maar TechEd maakte óók iets expliciet duidelijk:
Joule is geen autonome AI-laag die alles oplost.

Onze visie sluit daar naadloos op aan:

Joule is het interactie- en regiepunt richting de gebruiker.
Het is niet de plek waar alle intelligentie geconcentreerd moet zijn.

De echte kracht ontstaat pas wanneer Joule:

andere AI-diensten kan aanroepen
werkt binnen duidelijke context
en weet wanneer menselijke controle nodig is

Model Context Protocol (MCP): strategisch belangrijk, maar nog richtinggevend

MCP was één van de inhoudelijk meest interessante onderwerpen op TechEd.

Belangrijk om dit correct te positioneren:

MCP is nog niet productierijp (eerste helft 2026)
het is een architectuur- en integratieconcept
geen vervanging van Joule skills

Wat MCP wél laat zien:

AI wordt modulair
meerdere modellen, tools en contextbronnen naast elkaar
keuze per use case, niet per platform

Onze interpretatie:

SAP BTP is de logische plek waar MCP-achtige principes, businesscontext en governance samenkomen.

Niet omdat alles daar moet draaien,
maar omdat daar:

identiteit
autorisaties
monitoring
policies
samenkomen.

SAP BTP is géén vervanging van S/4HANA of Joule — maar hun verlengstuk

Een belangrijk punt dat we vanuit Quinn-IT expliciet duidelijk willen maken:

SAP BTP maakt S/4HANA en Joule niet overbodig.
Integendeel.

BTP maakt het mogelijk om:

side-by-side uit te breiden
SAP- en niet-SAP-systemen te integreren
innovatie los te koppelen van de ERP-core

En dat is cruciaal, want:

niet elke organisatie heeft Joule al enabled
niet elke S/4-omgeving is AI-ready
en niet elke AI-use case hoort direct in de core

Met BTP kun je:

nu al met AI starten
zonder je ERP open te breken
en resultaten gecontroleerd terugkoppelen naar bestaande processen

Dit verlaagt de drempel, zowel technisch als organisatorisch.

Stapsgewijs kennismaken met AI (zonder big-bang)

Wat TechEd heel duidelijk liet zien, is dat succesvolle AI-adoptie zelden “in één keer” gebeurt.

We hebben een aantal use cases mogen zien en daar werkt het zo:

uitbreiden
integreren
verdiepen

SAP BTP ondersteunt precies deze volgorde.

eindgebruikers kunnen veilig experimenteren
IT behoudt architecturale controle
organisaties bouwen kennis en vertrouwen op

AI wordt daarmee geen verstoring, maar een geleidelijke evolutie.

Security, identity en governance: AI vergroot risico’s zonder guardrails

Een opvallend groot deel van de TechEd ging over:

insider threats
data-exfiltration via prompts
prompt injection (zelfs onzichtbaar in documenten)
data poisoning in RAG-scenario’s
shadow AI usage

Dit onderstreept een belangrijk punt:

AI zonder identity, contextafbakening en monitoring is per definitie onveilig.

Hier komt SAP BTP nadrukkelijk in beeld:

SAP Cloud Identity Services
API Management & monitoring
autorisaties, scopes en policies
onderscheid tussen gebruikers en AI-agents

AI-agents zonder identiteit zijn in feite insider threats by design.
Dat besef begint nu pas echt door te dringen.

SAP Build, Process Automation en Workzone: structuur vóór autonomie

TechEd liet zien dat AI steeds nauwer verweven raakt met SAP Build, Process Automation en Workzone (goh waar hebben we dat eerder gehoord 😉 .

Voor ons is dit geen detail, maar de kern:

AI zonder proces = chaos
AI in een proces = versnelling
AI mét governance = kwaliteit

De kracht zit in de combinatie:

Joule & agents voor analyse en beslissingen
Build Process Automation voor flow en guardrails
Workzone voor menselijke context en samenwerking

Autonomie waar het kan.
Menselijke controle waar het moet.

ABAP Cloud & ABAP AI: belangrijk, maar juist gepositioneerd

ABAP Cloud en ABAP AI waren duidelijk aanwezig op TechEd:

Joule for Developers
code-generatie
RAP-acceleratie
developer productivity

Dit is natuurlijk zeer waardevol, maar het is iets anders dan enterprise AI-orkestratie.

Onze positionering:

ABAP AI = developer efficiency
BTP + AI = proces-, integratie- en governance-vraagstukken

Geen tegenstelling, maar een bewuste verdeling van verantwoordelijkheden de keuzes te maken wanneer je wat inzet.

Conclusie: AI vraagt om richting, niet alleen om tools

SAP TechEd 2025 liet geen sciencefiction zien, maar realisme.

Joule als interface en regisseur
MCP als richtinggevende bouwsteen
SAP BTP als extensie-, integratie- en governance-platform
AI inzetten mét of zonder volledig geactiveerde S/4/Joule-landschappen
SAP Build en Process Automation voor structuur
ABAP Cloud waar het logisch is
security en identity als randvoorwaarde

Tot slot: Bezint eer ge begint

Wat voor ons misschien wel het meest bleef hangen tijdens SAP TechEd, was een ogenschijnlijk simpele observatie uit de Signavio-hoek:

AI is niet altijd het juiste antwoord.

Die boodschap raakte precies de kern.

Niet omdat AI beperkt is… integendeel, maar omdat veel vraagstukken waar AI op wordt losgelaten, in de basis geen AI-probleem zijn.

Te vaak zien we dat organisaties denken in oplossingen voordat het probleem echt helder is:

Waar loopt het proces nu vast?
Wat veroorzaakt vertraging, frustratie of fouten?
Is dit een complexiteitsprobleem, een ontwerpprobleem of daadwerkelijk een intelligentievraagstuk?

AI kan fantastisch versnellen.

AI kan ondersteunen, voorspellen en automatiseren.

Maar AI kan geen slecht ontworpen proces “repareren”.

Daarom past voor ons hier één houding:

bezint eer ge begint.

Eerst begrijpen wat het probleem werkelijk is.

Dan bepalen of AI daar een rol in speelt.

En als dat niet zo is, durven kiezen voor een andere oplossing — soms eenvoudiger, soms structureler.

Dat is geen terughoudendheid.

Dat is volwassen omgaan met technologie.

Voor Quinn-IT blijft de missie leidend:

Development for a Better Quality of Life
Door technologie zo in te zetten dat organisaties kunnen groeien,
zonder hun kernsystemen — of mensen — onder druk te zetten.