Berlin’de 4-6 Kasım 2025 tarihlerinde düzenlenen SAP TechEd 2025, yalnızca ürün yeniliklerinin değil, SAP ekosisteminde yaşanacak derin dönüşümün de habercisiydi. “Business AI in Every Process” mottosu, SAP’nin artık yapay zekâyı ayrı bir katman olarak değil, tüm uygulamaların doğal bir bileşeni olarak gördüğünü net biçimde ortaya koydu. Etkinlikte tanıtılan AI Agent Framework, ABAP Cloud roadmap, Cloud ALM standardizasyonu, Datasphere entegrasyonları ve yeni geliştirici araçları, SAP profesyonellerine hem stratejik hem teknik açıdan yeni bir yön çiziyor.
SAP Business Technology Platform (BTP) bu yeniliklerin ortak zeminidir. ABAP Cloud, Build Code, Datasphere ve Joule AI Agent Framework, BTP üzerinde çalışan entegre servislerdir. BTP, “Clean Core” stratejisinin teknik garantörüdür. Tüm genişletme (extension), entegrasyon ve veri yönetimi süreçleri bu platformda birleşir. Böylece geliştiriciler, bulut ve on-prem dünyalar arasında tek bir mantıksal platformda uygulama geliştirebilir ve yönetebilir.
Bu yılki TechEd, SAP’nin teknolojik dönüşümünü beş ana eksen üzerinden şekillendirdi: yapay zekâ (Business AI ve Agent Framework), veri ve analitik (Datasphere), geliştirici deneyimi (ABAP Cloud), kurumsal yönetişim (Cloud ALM) ve sürdürülebilir iş modelleri. Şimdi gelin bu dönüşümün her bileşenine ve SAP profesyonelleri için anlamına daha yakından bakalım.
1 – Business AI ve Agent Framework: Süreçlerin İçine Gömülü Zekâ
SAP, 2025’te yapay zekâyı yalnızca analitik önerilerle sınırlı bırakmadı; artık sistemler kendi başına hareket edebilen “ajanlar”a (autonomous agents) kavuşuyor. AI Agent Framework, geliştiricilere Joule Studio üzerinden bu ajanları tanımlama, eğitme ve SAP uygulamalarıyla bütünleştirme olanağı sağlıyor.
- Model Context Protocol (MCP) desteğiyle ajanlar, SAP veri yapılarının bağlamını anlayabiliyor.
- Agent-to-Agent (A2A) iletişim sayesinde farklı modüllerdeki ajanlar (örneğin finans ve tedarik) senkronize çalışabiliyor.
- “Agent Memory” özelliği, geçmiş işlemlerden öğrenen kalıcı bellek kavramını getiriyor.
Bu gelişmeler, SAP’nin Joule’u basit bir sohbet aracı olmaktan çıkarıp sistem içinde karar veren, işlem yapan bir unsura dönüştürdüğünü gösteriyor.
SAP, “Business AI” vizyonunu yalnızca otonomiyle değil, sorumlulukla da tanımlıyor. TechEd 2025’te tanıtılan “Responsible AI Framework”, yapay zekâ ajanlarının kararlarını açıklanabilir (explainable), adil (fair) ve güvenilir (robust) hale getirmek için tasarlandı. Her AI ajanı, kullanıcı müdahalesine açık “kontrollü otonomi” prensibiyle çalışıyor. Bu yaklaşım, kurumların AI entegrasyonlarında etik ve yasal uyumu güvence altına alıyor.
Sonuç: SAP profesyonelleri için artık “AI entegrasyonu” değil, “AI ile birlikte çalışan süreç tasarımı” dönemi başlıyor.
SAP-RPT-1 – Kurumsal AI’nin Yeni Temeli
SAP, TechEd 2025’te ilk kurumsal temel modeli SAP-RPT-1’i tanıttı. “Relational Pretrained Transformer” olarak adlandırılan bu model, 250 milyon satır ABAP ve 30 milyon satır CDS kodu üzerinde eğitildi. SAP verileriyle doğal olarak çalışıyor, tahmine dayalı finans, tedarik ve operasyon senaryolarında özel model geliştirme ihtiyacını azaltıyor.
SAP-RPT-1, 2025’in 4. çeyreğinde SAP AI Foundation üzerinden genel kullanıma açılacak.
Bu adım, işletme verisine özel foundation model dönemini başlatıyor.
Integration Suite – Ajan Ekosisteminin Bağlantı OmurgasıSAP’nin Integration Suite platformu, AI ajanlarının SAP ve SAP dışı sistemlerle konuştuğu omurga rolünü üstleniyor. Bu yapı sayesinde Joule Studio’da geliştirilen ajanlar; CRM, tedarik, üretim ve üçüncü taraf uygulamalarıyla güvenli API bağlantıları kurabiliyor. Böylece “AI Agent Framework”, yalnızca SAP sınırları içinde değil, tüm iş ekosistemiyle bütünleşik çalışabiliyor.
2 – Veri ve Analitik: Datasphere ile Gerçek Zamana Yakın Zekâ
Etkinlikte veri katmanı da büyük bir sıçrama yaşadı. SAP Datasphere ve SAP Analytics Cloud entegrasyonu artık “zero-copy” veri paylaşımıyla Snowflake, Databricks ve Google BigQuery gibi platformlarla doğrudan çalışabiliyor.
Yeni Knowledge Graph Engine, veriler arasındaki ilişkileri otomatik modelleyerek AI ajanlarının doğru bağlamda çalışmasını sağlıyor.
Bu mimari “Data → Agent → Action” zincirini mümkün kılıyor:
- Veri – kaynaklardan tekilleştirilmiş biçimde toplanıyor.
- Ajan – veri bağlamını yorumlayıp karar üretiyor.
- Eylem – karar, doğrudan iş sürecine (ör. onay, sipariş, uyarı) dönüşüyor.
Veri Kalitesi ve Yönetişim Uyarısı
SAP, “operasyonel zekâ” vizyonunun yalnızca gelişmiş modellerle değil, yüksek veri kalitesiyle mümkün olacağını vurguladı. Datasphere üzerinde çalışan AI ajanları, veri bütünlüğü ve doğrulama kurallarına dayalı yönetişim katmanlarıyla destekleniyor.
Bu nedenle, kurumların AI projelerinde ilk adım olarak veri temizliği ve yönetişim politikalarını kurması öneriliyor.
Sonuç: SAP veri profesyonelleri artık raporlama değil, operasyonel zekâ üretme rolüne geçiyor. Bu da veri yönetişimi, modelleme ve güvenlik bilgisini stratejik hale getiriyor.
Yeni SAP – Snowflake İş Birliği
SAP, TechEd 2025 kapsamında SAP Business Data Cloud için yeni bir “SAP Snowflake Solution Extension” tanıttı.
Bu entegrasyon, iki platform arasında veri kopyalamadan (zero-copy) bilgi paylaşımını, ortak semantik modelleri ve AI Data Cloud üzerinde çalışabilen birleşik veri senaryolarını mümkün kılıyor. Böylece kurumlar SAP verilerini Snowflake üzerinde işleyebilir, analitik ve yapay zekâ uygulamalarını gerçek zamanlı bağlamda yürütebilir hale geliyor.
3 – ABAP Cloud ve SAP Build Code: Yeni Geliştirici Deneyimi
SAP, ABAP Cloud’u artık tek önerilen geliştirme modeli olarak tanıttı. Bu adım, klasik on-premise ABAP’tan tamamen bulut-yerel bir yapıya geçişi resmileştiriyor.
Öne çıkan yenilikler:
- SAP Build Code artık AI destekli kod açıklama (code explanation) ve öneri motorlarıyla geliyor.
- Geliştiriciler Visual Studio Code ve OpenVSX marketplace üzerinden doğrudan SAP eklentilerine erişebiliyor.
- Low-code / no-code araçları ABAP Cloud ortamına entegre edildi; böylece iş kullanıcıları da geliştirme döngüsüne katılabiliyor.
- Sertifikasyon sistemi yeniden tasarlandı: klasik çoktan seçmeli testler yerine senaryo tabanlı, uygulamalı değerlendirme modellerine geçiliyor.
Bu değişiklikler, geliştiriciyi kod yazan değil, iş akışını AI ile tasarlayan bir role taşıyor.
SAP ayrıca, 250 milyon satır kod üzerinden eğitilmiş ABAP LLM modellerini tanıttı. Bu modeller, kod önerisi ve hata tespiti gibi görevlerde geliştiricilere destek olacak ve 2025 Q4 itibarıyla GenAI Hub’da erişilebilir olacak. Ayrıca ABAP geliştirme deneyimi artık VS Code Extension ile modern editörlere taşınıyor.
Sonuç: ABAP geliştiricilerinin “clean core”, “extension” ve “agent integration” kavramlarını öğrenmesi artık zorunlu.
Bridge Architecture ve Hybrid GeçişSAP, TechEd 2025’te “Bridge Architecture” yaklaşımını tanıttı. Bu mimari, mevcut on-premise ECC sistemleri ve S/4HANA Cloud ortamları arasında köprü kurarak, aşamalı bir geçiş stratejisini destekliyor.
BTP üzerinden sağlanan hibrit bağlantılar sayesinde, mevcut özelleştirmeler ve veri modelleri buluta taşınırken operasyon kesintisi yaşanmıyor. Bu geçiş planı, 2026 sonuna kadar tüm RISE müşterileri için önerilen standart yol olarak sunuldu.
Ek Bilgi Kaynağı
SAP teknolojilerinde 2025’e damga vuran başlıca gelişmeleri ve BT profesyonelleri ve özellikle SAP Basis ekipleri açısından önem arz eden başlıkları keşfetmek için bu makalemize göz atın!
4 – Cloud ERP ve Cloud ALM: Modernizasyonun Yeni Omurgası
SAP TechEd 2025’te ERP dönüşümünün kalbi “clean core + extension” yaklaşımı olarak tanımlandı. Artık sistem özelleştirmeleri doğrudan çekirdeğe değil, API ve agent katmanına taşınıyor. Bu modelin teknik omurgasını ise SAP Cloud ALM oluşturuyor.
SAP Cloud ALM: Solution Manager Sonrası Yeni Standart
SAP, tüm RISE with SAP müşterileri için Cloud ALM’i varsayılan yaşam döngüsü yönetim aracı ilan etti. Bu platform; test automation, integration monitoring, change control ve performance analyticsmodülleriyle klasik Solution Manager’ın yerini alıyor. Cloud ALM yalnızca izleme aracı değil, sürekli iyileştirme ve otomasyon merkezi olarak konumlanıyor.
Ayrıca SAP’nin NEURA Robotics ve Sartorius ile başlattığı pilot iş birlikleri, fiziksel operasyonlarda AI entegrasyonunun sınırlarını genişletiyor (örneğin depo otomasyonu, saha robotları).
Sonuç: SAP ekosistemi artık sadece yazılım değil, veri + AI + fiziksel otomasyon üçgeninde yeniden tanımlanıyor.
“Etkinlikte ayrıca SAP’nin IBM ile kuantum bilişim alanında uzun vadeli araştırma ortaklığı duyuruldu. Bu iş birliği, kuantum hesaplamanın klasik AI modelleriyle birlikte işletme simülasyonlarında kullanılmasını hedefliyor.
SAP, 2030 sonrası için bu teknolojiyi finansal optimizasyon ve tedarik simülasyonlarında uygulamayı planlıyor.”
5 – Sürdürülebilirlik ve Green Ledger: Yapay Zekâ ile Hesap Verebilirlik
SAP, TechEd 2025’te yapay zekâyı yalnızca verimlilik aracı olarak değil, sürdürülebilir iş modellerinin yürütücüsü olarak da konumlandırdı.
Yeni Green Ledger mimarisi, karbon ayak izi, enerji tüketimi ve döngüsel ekonomi verilerini finansal süreçlerle aynı defterde izlemeyi mümkün kılıyor.
AI Agent’lar bu verileri analiz ederek sürdürülebilir tedarik zinciri optimizasyonu ve karbon dengeleme stratejileri öneriyor.
SAP Sustainability Footprint Management ve Responsible Design and Production uygulamaları, Cloud ALM ve Datasphere ile bütünleşerek ölçülebilir çevresel etki yönetimi sağlıyor.
Sonuç: Yapay zekâ, artık yalnızca kârlılığı değil, gezegenin sürdürülebilirliğini de optimize eden bir iş ortağı konumunda.
6 – SAP Profesyonelleri İçin 2026 Yol Haritası
Öncelikli Alan | Önerilen Odak | Beklenen Kazanım |
Agentic AI Yetkinliği | Joule Studio’da ajan tasarımı, MCP ve knowledge graph kullanımı
| Otomatik süreç tasarımı becerisi |
Responsible AI & Güven Çerçevesi | Explainability (açıklanabilirlik), Fairness (adil kararlar) ve Robustness standartlarını benimsemek
| Güvenilir, şeffaf ve etik AI uygulamaları |
Veri Kalitesi ve Yönetişim | Datasphere ve zero-copy entegrasyonlarını benimsemek
| Gerçek zamanlı ve güvenilir karar desteği |
Integration Suite & Entegrasyon Mimarisi
| API yönetimi, Event Mesh ve sistemler arası ajan entegrasyonu | SAP ve 3. taraf sistemlerde bütünleşik AI ekosistemi |
ABAP Cloud ve Build Code
| Cloud environment’ta geliştirme, open-source araçlar | Çevik geliştirme, AI destekli üretkenlik |
Bridge Architecture (Hybrid Geçiş) | ECC → S/4HANA Cloud geçiş mimarisi, BTP üzerinden hibrit bağlantılar
| Kesintisiz modernizasyon ve Clean Core |
Cloud ALM Dönüşümü
| Solution Manager geçiş planı, test otomasyonu, değişiklik yönetimi | Sürekli izleme ve otomasyon |
Kurumsal Hazırlık | Veri yönetişimi ve AI etik politikaları | Güvenli ve ölçeklenebilir AI kültürü
|
7 – Uygulamada Karşılaşılabilecek Zorluklar
SAP TechEd 2025’in sunduğu vizyon, büyük fırsatlarla birlikte bazı yapısal zorlukları da gündeme getiriyor. Aşağıda, bu dönüşüm sürecinde kurumların en sık karşılaşabileceği uygulama zorluklarını özetledik.
- Agentic AI henüz olgunluk aşamasında; veri kalitesi ve bağlamsal modelleme hazırlığı olmayan kurumlarda yanlış sonuç üretebilir.
- Cloud ALM geçişi yalnızca teknik bir migrasyon değil; organizasyonel rollerin ve sorumlulukların yeniden tanımlanmasını gerektirir.
- Clean core modeli özelleştirme disiplini ister; her entegrasyon API/agent düzeyinde doğru planlanmalı.
- Sertifikasyon sistemindeki değişiklik personel gelişim stratejilerini etkiler; şirketler öğrenme programlarını yeniden tasarlamalı.
Geleceğe Doğru: Akıllı, Bağlantılı ve Sürdürülebilir Bir SAP Ekosistemi
SAP TechEd 2025, SAP ekosisteminin yeni üçlüsünü tanımladı: Veri, Ajan ve Bulut Yönetişimi. Joule ile ajan teknolojileri, Datasphere ile veri bağlamı, ABAP Cloud ile geliştirici deneyimi ve Cloud ALM ile süreç izleme birbiriyle örülmüş durumda.
SAP profesyonelleri için bu dönem artık “güncel kalma” değil, “birlikte öğrenen sistemlerle çalışma” dönemi. Bu yeni dalga, Solution Manager’dan Cloud ALM’ye, manuel izlemeden otonom süreçlere, statik raporlardan canlı karar döngülerine geçişin adıdır.
2026’ya giderken odak şu olmalı:
“AI ile tasarlayan, veriyle düşünen, bulutta yöneten bir SAP ekosistemi.”