SAP rafforza in modo deciso la propria strategia sull’intelligenza artificiale annunciando due operazioni parallele destinate a ridefinire il suo posizionamento nel mercato enterprise: l’acquisizione di Prior Labs, specializzata in modelli AI per dati strutturati, e quella di Dremio, piattaforma open per la gestione e l’integrazione dei dati.
Le due mosse, entrambe ancora soggette ad approvazioni regolatorie, convergono su un obiettivo comune: superare uno dei principali limiti dell’AI in ambito aziendale, ovvero la difficoltà di estrarre valore dai dati strutturati e frammentati che alimentano i processi di business.
Nel caso di Prior Labs, SAP punta a rafforzare la propria leadership nei Tabular Foundation Models (TFM), una nuova generazione di modelli progettati specificamente per analizzare dati tabellari. A differenza dei tradizionali Large Language Model, che mostrano limiti nella comprensione di numeri e relazioni strutturate, i TFM consentono di generare previsioni accurate su fenomeni chiave per il business, come ritardi nei pagamenti, rischio fornitori o churn dei clienti.
L’operazione prevede che Prior Labs continui a operare come entità indipendente, con un investimento da parte di SAP superiore a 1 miliardo di euro nei prossimi quattro anni. L’obiettivo è trasformarla in un laboratorio di frontiera per l’AI sui dati strutturati, integrando ricerca avanzata, dati enterprise e una vasta base clienti. Tra gli asset strategici figura TabPFN, modello open source già ampiamente adottato dalla comunità, oltre a un team di ricerca di livello internazionale.
Parallelamente, con l’acquisizione di Dremio, SAP affronta un’altra criticità strutturale: la frammentazione dei dati. Molti progetti di AI, infatti, non riescono a scalare non per limiti dei modelli, ma per la difficoltà di integrare e governare dati distribuiti tra sistemi diversi.
La piattaforma lakehouse di Dremio consente di unificare dati SAP e non-SAP in un’unica architettura aperta, basata su standard come Apache Iceberg, eliminando la necessità di duplicazioni o conversioni. Integrata con SAP Business Data Cloud e SAP HANA Cloud, questa tecnologia permetterà di gestire workload analitici e di AI in tempo reale, migliorando prestazioni e costi.
Un elemento chiave è anche la creazione di un catalogo dati universale, capace di fornire un contesto semantico condiviso – relazioni, significati, diritti di accesso – su cui costruire applicazioni di AI affidabili e conformi alle normative. Questo livello costituirà la base per lo sviluppo di sistemi di AI agentica, in grado di comprendere obiettivi complessi e agire in modo autonomo sui dati.
Le due acquisizioni si inseriscono quindi in una visione unitaria: da un lato modelli AI più avanzati e specializzati, dall’altro una piattaforma dati aperta e integrata. Il risultato atteso è una nuova generazione di soluzioni enterprise capaci non solo di prevedere cosa accadrà, ma anche di spiegare perché, abilitando decisioni più consapevoli e strategiche.
Il completamento delle operazioni è previsto tra il secondo e il terzo trimestre del 2026. Con queste mosse, la società conferma la volontà di giocare un ruolo da protagonista nella trasformazione dell’AI applicata al business, puntando su un’integrazione sempre più stretta tra dati, modelli e processi.
