Mengapa SAP Menempatkan AI di Bawah Kendali Langsung CEO—dan Apa yang Harus Dibuktikan Berikutnya

Dorongan AI SAP kini bukan sekadar perluasan lini produk. Ini adalah ujian apakah perusahaan tersebut mampu mengubah posisinya di pusat proses keuangan, rantai pasok, pengadaan, dan SDM perusahaan menjadi keunggulan yang bertahan lama dalam AI agentic—AI yang dapat menjalankan rangkaian tugas dengan tingkat otonomi tertentu.

Di situlah letak urgensi restrukturisasi kepemimpinan pada Juli 2026. SAP sudah memiliki rancangan arsitektur yang relatif jelas melalui Business AI Platform, Joule, dan Autonomous Suite. Namun, persaingan pasar serta pertanyaan mengenai kecepatan eksekusinya membuat SAP harus segera menunjukkan hasil nyata pada pelanggan. 12

Mengapa dewan pengawas mendesak terobosan

Bloomberg melaporkan bahwa sejumlah anggota dewan pengawas SAP menilai perusahaan membutuhkan terobosan AI dalam beberapa bulan ke depan agar tidak tertinggal jauh dari pesaing. Direktur yang lebih optimistis menilai jendelanya kira-kira dua tahun. 2

Masalahnya bukan SAP kekurangan basis pelanggan atau bisnis cloud. Tantangannya adalah ekspektasi investor telah bergeser: penyedia perangkat lunak perusahaan kini dituntut membuktikan bahwa mereka sanggup menghadirkan otomatisasi AI yang praktis, bukan hanya mendemonstrasikan visi produk.

Hasil SAP pada Januari 2026 memperlihatkan tekanan tersebut. Untuk tahun buku 2025, pendapatan cloud tumbuh 26% pada kurs konstan dan total cloud backlog tumbuh 30%. Namun, proyeksi cloud untuk 2026 berada di bawah ekspektasi pasar. Saham SAP pun turun 15% pada 29 Januari, penurunan harian terdalam sejak Oktober 2020. Current cloud backlog—indikator kontrak cloud yang diharapkan diakui dalam 12 bulan mendatang—tumbuh 16% secara dilaporkan pada kuartal IV, atau 25% pada kurs konstan, menjadi €21,1 miliar.

Kinerja itu tidak menghapus kemajuan SAP dalam transisi ke cloud. Akan tetapi, hal tersebut membuat daya tahan pertumbuhan dan kemampuan eksekusi AI semakin penting di mata investor. Pada Agustus, UBS menurunkan rekomendasi SAP menjadi Neutral, dengan alasan pengiriman produk AI agentic yang lambat dan risiko perlambatan lanjutan pada cloud backlog.

Respons Klein: AI dibawa lebih dekat ke CEO

Restrukturisasi SAP pada 1 Juli memusatkan akuntabilitas pengembangan produk AI. Perusahaan tidak langsung mencari pengganti Muhammad Alam, anggota dewan eksekutif yang menangani produk dan engineering, setelah Alam menyatakan tidak akan memperpanjang kontraknya yang berakhir pada Maret 2027. Tanggung jawabnya justru dibagi ulang. 9

Menurut laporan mengenai perombakan tersebut, Christian Klein mengambil alih tim-tim Alam, kecuali Industrial AI yang dialihkan kepada COO Sebastian Steinhäuser. 49 Pesan praktisnya jelas: keputusan mengenai platform, produk, dan eksekusi AI kini berada di bawah perhatian eksekutif yang lebih langsung, dengan ruang lebih kecil untuk tanggung jawab yang terpecah.

Langkah organisasi ini menopang model Autonomous Enterprise SAP:

• Joule menjadi lapisan interaksi pengguna.
• SAP Autonomous Suite menjadi lapisan eksekusi operasional, termasuk aplikasi Industry AI.
• SAP Business AI Platform menjadi fondasi yang menyatukan semuanya. 1

Restrukturisasi saja tidak otomatis menciptakan produk AI yang berguna. Namun, struktur baru dapat mengurangi hambatan koordinasi di antara tim data, tata kelola, kapabilitas platform, dan aplikasi alur kerja. Seluruh komponen itu harus berjalan terpadu agar agen perusahaan dapat dipercaya menjalankan tugas yang berdampak besar.

Aset AI terkuat SAP: konteks bisnis yang disertai kontrol

Peluang SAP bukanlah menjadi perusahaan pembuat model AI serbaguna terdepan. Keunggulan potensialnya ada pada konteks bisnis yang tertanam dalam alur kerja perusahaan.

Pada konferensi Sapphire pada Mei, SAP memperkenalkan Business AI Platform sebagai lingkungan terpadu yang menggabungkan SAP Business Technology Platform, SAP Business Data Cloud, dan SAP Business AI. SAP menggambarkannya sebagai fondasi bertata kelola untuk membangun dan menerapkan AI perusahaan yang berlandaskan konteks bisnis. 12

Posisi ini penting untuk pekerjaan seperti menutup pembukuan, menyetujui pengadaan, menangani pengecualian di rantai pasok, atau mengelola aktivitas SDM. Otomatisasi yang berguna dalam proses tersebut membutuhkan lebih dari sekadar model yang canggih. Sistem harus memahami entitas dan status proses bisnis, mematuhi hak akses, menyediakan jejak audit, serta menjalankan tindakan dalam batas kontrol yang telah ditetapkan.

SAP juga menyatakan bahwa platformnya dirancang untuk menghubungkan data SAP dan non-SAP tanpa mewajibkan pelanggan membangun ulang tumpukan data mereka. 3 Jika terbukti andal dalam penerapan nyata, kemampuan ini akan meningkatkan relevansinya bagi perusahaan yang memiliki lingkungan teknologi campuran.

Pertanyaan utama: agen yang diumumkan atau agen yang benar-benar dipakai?

Visi produk SAP sangat ambisius. Perusahaan menyebut lebih dari 50 Joule Assistants dan lebih dari 200 agen khusus untuk bidang seperti keuangan, manajemen belanja, rantai pasok, manajemen modal manusia, dan pengalaman pelanggan. 1920

Namun, dewan dan investor membutuhkan bukti bahwa peta jalan itu berubah menjadi perangkat lunak yang tersedia secara luas. UBS menyatakan pada Agustus bahwa SAP baru mengirimkan 17 agen AI siap pakai, sementara 15 lainnya masih dalam tahap peningkatan peluncuran. UBS menilai ambisi mencapai 200 agen pada akhir tahun sebagai target yang menantang.

Perbedaan angka itu tidak serta-merta membatalkan visi produk SAP. Agen yang diumumkan vendor, sedang dikembangkan, sedang dirilis, dan telah digunakan di lingkungan produksi adalah ukuran yang berbeda. Namun, hal itu menunjukkan bahwa jumlah agen dalam pengumuman bukan pengganti bukti eksekusi.

Tolok ukur yang lebih berarti adalah apakah pelanggan dapat:

1. menerapkan agen di lingkungan produksi dengan kontrol identitas, akses, dan audit yang memadai;
2. mengotomatiskan pekerjaan multilangkah lintas sistem SAP dan non-SAP;
3. mengukur perbaikan nyata pada waktu siklus, biaya, layanan, atau pengelolaan risiko; serta
4. memperluas penggunaan dengan cara yang memperkuat pemesanan cloud, retensi, dan pendapatan berulang.

Klein mengatakan pada September bahwa SAP tengah menyiapkan 400 agen untuk diluncurkan pada bulan tersebut, disusul gelombang berikutnya pada musim gugur. Itu adalah pernyataan produk yang bersifat prospektif, belum menjadi bukti nilai pelanggan yang berkelanjutan. 3

Cara SAP melawan platform besar dan startup yang lebih cepat

SAP menghadapi pesaing dengan kekuatan yang berbeda-beda. Microsoft dan Google memiliki ekosistem cloud, model, serta pengembang yang luas. Salesforce menguasai alur kerja penting yang berhubungan dengan pelanggan. Sementara itu, startup AI-native sering kali dapat bergerak lebih cepat dengan produk yang lebih sempit dan terfokus.

Jalur yang masuk akal bagi SAP adalah menjadi lapisan orkestrasi dan eksekusi tepercaya bagi operasi bisnis bernilai tinggi yang sudah berjalan melalui sistemnya. Nilai jual SAP paling kuat ketika AI membutuhkan data bisnis terverifikasi, logika proses, izin akses, dan pengawasan manusia—bukan hanya antarmuka percakapan.

Namun, keunggulan itu hanya dapat dipertahankan bila SAP membuatnya praktis untuk digunakan. Pelanggan akan menilai interoperabilitas, keandalan, tata kelola, dan hasil bisnis, bukan sekadar siapa yang mengumumkan jumlah agen terbanyak.

Tanda bahwa strategi ini mulai berhasil

SAP tidak harus memenangkan perlombaan AI serbaguna untuk membangun posisi yang kuat dalam AI perusahaan. Yang perlu dibuktikan adalah bahwa platformnya dapat menjalankan otomatisasi terkontrol dalam skala besar, khususnya di lingkungan tempat SAP sudah memiliki pengetahuan proses yang mendalam.

Bukti jangka dekatnya mencakup penerapan agen produksi dalam alur kerja inti, kontrol yang kredibel untuk tindakan berdampak besar, keberhasilan penggunaan di lingkungan data campuran, dan indikasi bahwa AI memperbaiki momentum komersial. Jadwal yang dilaporkan oleh dewan pengawas mencerminkan risiko utamanya: bila pesaing lebih dahulu menjadi lapisan AI default di atas sistem perusahaan, akses SAP terhadap data dan alur kerja bernilai tinggi bisa menjadi kurang menentukan daripada yang tampak saat ini. 2

SAP masih memiliki fondasi kuat untuk strategi AI perusahaan. Pertanyaan penentunya adalah apakah struktur kepemimpinan baru dan arsitektur platformnya mampu mengubah fondasi itu menjadi hasil pelanggan yang konsisten—cukup cepat untuk memenuhi tuntutan pasar yang kian tidak sabar.