- Madrid acoge del 15 al 17 de septiembre SAP Agent Ready, una iniciativa pionera de la compañía junto a Inetum, SEIDOR e Indra.
- Se presentan nueve agentes de inteligencia artificial centrados en procesos como retail, finanzas, compras, producción o fiscalidad.
- Indra ya cuenta con dos agentes en producción, con resultados medibles en clientes como ENCE: reducción del 45% de costes administrativos y un 98% de precisión.
- El programa se apoya en un fondo de 100 millones de euros y se extenderá a otros países de EMEA.
Madrid se ha convertido estos días en el epicentro de la inteligencia artificial aplicada al mundo empresarial. SAP ha elegido la capital para estrenar SAP Agent Ready, un programa que acerca la IA agéntica a procesos reales de negocio. Entre el 15 y el 17 de septiembre, la compañía ha reunido a tres de sus grandes integradores en España —Inetum, SEIDOR e Indra— para mostrar un total de nueve agentes de IA que ya están operativos. La iniciativa nace en España y está pensada para replicarse después en otros mercados de la región EMEA, según ha confirmado la propia compañía.
La elección de España como primer mercado no es casual. El ecosistema local de partners con capacidad demostrada en IA agéntica sobre SAP y la existencia de proyectos avanzados como el de ENCE han permitido aterrizar una estrategia global. Se trata de la visión de la Empresa Autónoma, presentada por SAP en mayo de 2026, donde personas y agentes colaboran en la ejecución de procesos completos, apoyados en datos fiables, contexto empresarial y marcos de gobernanza. Para impulsar este modelo, la compañía ha destinado un fondo de 100 millones de euros destinado a que sus partners desarrollen y desplieguen estos asistentes.
Las propuestas de Inetum y SEIDOR
Inetum ha centrado sus tres agentes en los sectores de retail y gran consumo. El primero se encarga de optimizar promociones: analiza resultados históricos, comportamiento de clientes y variables del mercado, incluidas las acciones de la competencia, para recomendar ajustes comerciales y de abastecimiento. El segundo detecta eventos que puedan comprometer materiales o producción, evalúa su impacto financiero y operativo, y propone alternativas para minimizar riesgos. El tercero, denominado Contract Pulse, compara contratos, condiciones comerciales y propuestas de proveedores para apoyar la negociación y supervisar el cumplimiento de acuerdos.
Por su parte, SEIDOR ha orientado sus agentes a la gestión financiera, la producción y las compras. El agente financiero utiliza el contexto de negocio para identificar mejoras en el capital circulante; el de producción ayuda a anticipar riesgos que puedan afectar a la actividad; y el de compras aplica IA a los procesos de aprovisionamiento. En los tres casos, el valor reside en la capacidad de integrar información operativa y mantener criterios consistentes cuando cambian las condiciones del negocio.
Indra y sus agentes en producción
Indra ha presentado otros tres desarrollos, dos de ellos ya utilizados en clientes. El primero es MABI (Model for Adoption of Business AI), una familia de agentes que analiza el uso, las dependencias, la complejidad técnica y el valor de los activos de SAP BW y SAP BPC. A partir de ese diagnóstico, recomienda la estrategia óptima: migrar a SAP Business Data Cloud, mejorar con SAP Business AI, rediseñar o retirar. Según Indra, MABI reduce hasta un 50% el tiempo de diagnóstico y automatiza más del 35% de determinadas actividades de migración.
El segundo agente está integrado en SIGEFI, la solución de gestión fiscal del grupo, y permite consultar información tributaria, detectar incidencias, realizar análisis predictivos sobre el pago de impuestos y ejecutar acciones en SAP S/4HANA. La compañía cifra en hasta un 60% la reducción del tiempo dedicado a buscar información fiscal y en un 80% la revisión de declaraciones y alertas. Además, asegura que la automatización es del 100% en consultas a guías y soporte interno.
La tercera propuesta es un departamento de administración autónomo implantado para ENCE. Está compuesto por tres agentes que automatizan la gestión de facturas, las altas de proveedores y las reclamaciones, mientras los profesionales supervisan el proceso y conservan la toma de decisiones. Indra atribuye a este proyecto una reducción del 45% de los costes administrativos entre 2018 y 2026, un reconocimiento automático del 85% y una precisión del 98% al extraer datos.
El fondo de 100 millones y la visión de Empresa Autónoma
SAP Agent Ready no es un evento aislado, sino la materialización de una estrategia más amplia. La Empresa Autónoma se apoya en SAP Business AI Platform, que combina SAP Business Technology Platform, SAP Business Data Cloud y SAP Business AI, con Joule Studio como herramienta para construir agentes de IA sobre flujos no-code o pro-code. Sobre esa base, SAP ha anunciado que desplegará más de 50 asistentes especializados por dominio y orquestará un subconjunto de más de 200 agentes. El Autonomous Close Assistant, por ejemplo, comprime el cierre financiero de semanas a días.
Para activar el ecosistema, la compañía lanzó en mayo de 2026 un fondo de 100 millones de euros para partners que desplieguen asistentes o agentes, o que extiendan la plataforma con nuevas capacidades. Ese fondo es el que sostiene SAP Agent Ready en España y permitirá que otras empresas de la región EMEA se beneficien de esta experiencia en los próximos meses.
Implicaciones para las empresas
Más allá de las novedades técnicas, el evento de Madrid deja varias lecturas para el tejido empresarial. La IA agéntica deja de ser una promesa para convertirse en una herramienta con resultados medibles. Los porcentajes que maneja Indra —45% menos costes administrativos, 60% menos tiempo en búsqueda de información fiscal— son el lenguaje que entienden las direcciones financieras. Además, la apuesta por plataformas abiertas y ecosistemas de partners, con nombres como Anthropic, NVIDIA o Palantir, confirma que el modelo ganador es el de plataforma más red de colaboradores.
La futura extensión de Agent Ready a EMEA dependerá de que SAP y sus integradores conviertan las demostraciones españolas en despliegues gobernables y adaptables a procesos reales. Para las organizaciones que estudien estos sistemas, la adopción exigirá delimitar permisos, calidad de datos, trazabilidad y supervisión antes de ampliar la automatización. El camino que ha abierto Madrid servirá de referencia para el resto de Europa en los próximos meses.
