SAP toont 224 agents op Sapphire, Gasunie laat zien wat dat in de praktijk kost

Op SAP Sapphire 2026 in Madrid liet SAP-topman Christian Klein 224 AI-agents en vijftig Joule-assistenten zien die samen de "autonome onderneming" moeten waarmaken. Bij Gasunie, dat al anderhalf jaar op S/4Hana draait, blijkt die belofte in de praktijk een ander tempo te hebben dan op het podium.

Wat SAP belooft, en wat een livegang van anderhalf jaar oplevert

Tachtig procent nauwkeurigheid is voor een chatbot prima, maar voor bedrijfskritische processen gewoon niet goed genoeg, zei Klein toen hij SAP's nieuwe Business AI Platform met 200-plus agents en ruim vijftig Joule-assistenten introduceerde. Cto Philipp Herzig voegde daaraan toe dat alle losse bouwstenen, data, ontwikkelomgeving en governance, eerst tot één systeem moesten worden samengesmeed voordat een agent zelfstandig in een ERP-systeem mag handelen.

Erik Grave, procesmanager Requisition to Pay bij Gasunie, kreeg op diezelfde Sapphire het podium om te vertellen wat dat in de praktijk betekent. Gasunie ging op 1 oktober 2024 live met S/4Hana, via een greenfield-migratie waarbij 57,8 miljoen records werden overgezet en ruim zeventig interfaces en vijftig integraties opnieuw werden gebouwd. Meer dan 3.400 medewerkers mogen bestellingen plaatsen en negentig procent van de inkoopprocessen is inmiddels gestandaardiseerd. Dat is precies het soort fundament waarop SAP zijn agents wil loslaten.

Maar ook anderhalf jaar na de livegang werkt Gasunie nog met handmatige work-arounds: contractinformatie die niet goed doorstroomt naar de inkoopapplicatie, foutmeldingen die voor eindgebruikers onduidelijk blijven, en data die niet consistent loopt tussen het inkoopfrontend en de kern van S/4Hana. Een groot deel van de fouten ontstaat al bij de aanvraag zelf, een verkeerde specificatie, de verkeerde leverancier, een onduidelijke omschrijving, en wordt vaak pas veel later in het proces ontdekt. Halverwege de implementatie veranderde SAP bovendien zijn eigen aanbevelingen over hoe Ariba Guided Buying moest worden gekoppeld aan S/4Hana, terwijl Gasunie op dat moment al ver op het oorspronkelijke spoor zat. Zo verwoordde Grave het zelf: de trein rijdt al, maar het spoor wordt nog gelegd terwijl Gasunie erover rijdt.

De mens blijft de poortwachter, ook bij 224 agents

Gasunie loste dit voorlopig niet op met meer automatisering, maar met een extra menselijke schakel: een inkoopdesk die afwijkende aanvragen controleert voordat ze het systeem ingaan. Grave noemt dat geen omweg maar een randvoorwaarde, zeker bij een bedrijf dat valt onder aanbestedingsregels, sanctiemonitoring en toezicht op kritieke energie-infrastructuur. "De mens controleert, tenzij", is hoe hij het governance-uitgangspunt samenvat, en hij waarschuwt expliciet voor de gedachte dat AI het "duizend-dingen-doekje" is dat elk probleem oplost.

Om agents toch bruikbaar te maken zonder die controle los te laten, presenteerde SAP op Sapphire ook Company Memory, een nieuwe functie binnen SAP Signavio die de informele, ongeschreven beslislogica van een organisatie vastlegt: de uitzonderingen, de goedkeuringspatronen en de ervaring die nu vooral in hoofden van medewerkers zit. Het idee is dat een agent pas zelfstandig mag handelen zodra die kennis expliciet is gemaakt, niet ervoor. Dat is precies het onderscheid tussen een agent die leest en voorstelt en een agent die zelf in het systeem van record mag boeken dat de echte risico's in agentic ERP bepaalt: zolang de boeklaag niet is afgedekt met schone data, functiescheiding en een logboek, blijft een menselijke goedkeuring de verstandige grens.

Wat dit betekent voor jouw bedrijf

Het contrast is leerzaam voor elke Nederlandse organisatie die naar agentic AI in haar ERP kijkt. Dezelfde week dat Anthropic Claude Sonnet 5 lanceerde als zijn meest agentic model tot nu toe, tegen mid-tier prijzen die concurreren met Opus 4.8, GPT-5.5 en Gemini, laat een bedrijf dat al anderhalf jaar met een vergelijkbaar platform draait zien dat modelcapaciteit en operationele volwassenheid twee verschillende klokken zijn. Een agent kan op het podium feilloos een inkooporder afhandelen en in jouw administratie alsnog stuklopen op een contract dat niet goed doorkomt of een foutmelding die niemand begrijpt.

De les van Gasunie is niet dat agentic AI in een ERP niet werkt, het is dat de volgorde bepaalt of het werkt. Eerst de data, de interfaces en de uitzonderingen op orde, met een mens die de afwijkingen vangt, en pas daarna de autonomie uitbreiden waar die zich heeft bewezen. Een leverancier die 224 agents op een podium zet, heeft het spoor nog niet voor jou gelegd. Dat doe je zelf, boeking voor boeking.