SAP 生成式 AI 讓海灣地區的 SAP 職涯朝同一個方向改變：財務、人資、採購與 IT 職務裡的例行工作正在自動化，留下來的工作，需要能設計、檢查並治理 AI 行為的人。如果您在阿聯、沙烏地阿拉伯或卡達從事 SAP 工作，務實的做法是在模組專業之外，加上 Joule、SAP 的 AI 服務與代理設計，並累積您在真實資料上使用過它們的證據。
本文寫給正在決定下一步要學什麼的海灣地區 SAP 顧問與企業內部 SAP 專業人員。內容涵蓋職務如何改變、2024 到 2026 年之間發生了什麼、雇主要求的技能與認證，以及一份 90 天計畫。
我認識一位杜拜的財務經理，過去每個月都要花三天拉報表、修正錯誤、整理試算表。他的數字從來對不上，每次領導階層開會都變成臨時抱佛腳。後來公司導入了 SAP 的生成式 AI 功能。同樣的報表，現在幾分鐘就好。他不再熬夜修試算表，而是把時間拿來分析數字、做決策。
這是重新定義，不是取代。例行工作自動化，判斷型工作增加。過去用人工做供應商風險審查的採購分析師，現在監督的是一個持續執行這件事的模型。工作從蒐集資料，轉為處理例外並做出判斷。
| 業務領域 | SAP 中的 AI 功能 | 職務如何改變 |
|---|---|---|
| 財務 | 預測分析、自動化報表、S/4HANA 中的 Joule | 分析師從製作報表，轉為解讀 AI 預測並說明差異 |
| 採購 | 供應商風險評估、合約分析、SAP Ariba 中的 Joule | 採購人員專注在例外狀況；例行的採購步驟自動化 |
| 人資 | SuccessFactors 中的 Joule 代理、技能比對 | 人資團隊治理招聘與績效中的 AI，並根據人力洞察採取行動 |
| IT | SAP AI Core、Generative AI Hub、智慧監控 | 把 AI 服務整合進 SAP 系統架構；MLOps 與代理設計需求高 |
阿聯與沙烏地阿拉伯是海灣地區最大的 SAP 人才市場，推動力來自國家轉型計畫、巨型專案，以及大型公部門 SAP 上線。卡達緊隨其後，來自金融服務與能源投資。自由接案的需求也在成長，零售與醫療公司會短期聘請專家處理 AI 整合工作。
資料落地也是這個故事的一部分。SAP 在 2025 年 1 月為受監管的客戶，推出了沙烏地阿拉伯的 SAP BTP on Google Cloud，並在 2025 年 10 月開始於當地代管沙烏地公部門使用的 SAP Business Network。更多以 SAP 資料為基礎的 AI 工作負載，現在可以留在沙烏地境內，能使用它們的組織範圍也因此擴大。
產品的進展，比招聘市場預期的更快。
Joule 成為預設的入口。2024 年的 Joule 是只在特定情境下啟用的副駕駛。現在它橫跨 S/4HANA、SuccessFactors、Ariba 與其他 SAP 應用程式，SAP 也把旗下的 AI 代理歸在 Joule 助理之下。對海灣地區的顧問來說，工作已經不是把 Joule 打開，而是設計提示、護欄與資料範圍，讓它針對特定公司實體給出正確答案。例如，決定 Joule 在撰寫董事會評述時可以看到哪些子公司，現在已經是真正的顧問工作。
代理成為一個招聘類別。2024 年，SAP 上的 AI 指的是預測與草擬文字。此後 SAP 已讓 Joule Studio 正式提供，用來建置自訂技能與代理，並在 2025 年 12 月加入 agent builder，也在 SuccessFactors 等產品中推出了 Joule 代理。一個能分流供應商風險警示、草擬條款修改並送交核准的採購代理，現在已經是一份實實在在的設計工作。所需的技能組合，是為人在迴路中的流程做流程設計，並明確標出由人接手的節點。
目前需求領先供給。同時具備功能模組深度與代理設計經驗的顧問很稀缺。隨著供給追上來，這個缺口會縮小，所以時機就是現在。
雇主要的是能解讀 AI 輸出、看得出它何時出錯，並把它連結到商業決策的人。光靠模組配置，已經不再突出。
| 職能 | 技術技能 | 工作技能 |
|---|---|---|
| 財務 | S/4HANA Finance、財務領域的 Joule、SAP Analytics Cloud | 分析思維、差異說明 |
| 人資 | SAP SuccessFactors、Joule 代理、資料分析 | 對敏感決策的判斷、溝通 |
| 採購 | SAP Ariba、供應商風險分析 | 談判、品類策略 |
| IT | SAP AI Core、Generative AI Hub、Joule Studio、SAP BTP | 解決問題、架構判斷 |
最值得先看的認證是 SAP Certified - SAP Generative AI Developer，這是一項涵蓋 SAP 生成式 AI 服務的實作型 Associate 等級考試。SAP Analytics Cloud 的認證，對財務與規劃職位仍然有幫助。證書讓您進入面試名單。真實工作的證據，才讓您拿到錄取。
這是一套您下週就能開始的順序。請把目標職位換成您自己的。
- 第 1 週選定下一個職位第 1 到 2 週。一頁式的目標，列出該職位最重要的五項工作
- 第 3 週在試用帳號中學習第 3 到 6 週。SAP 的免費 AI 學習內容與一條 Generative AI Hub 學習路徑
- 第 7 週打造一個真實的應用案例第 7 到 10 週。使用您自己模組中貼近真實的資料
- 第 11 週取得認證並展示成果第 11 到 12 週。取得認證，並讓履歷與 LinkedIn 呈現這個案例
| 週數 | 要做的事 | 最後得到的證據 |
|---|---|---|
| 1-2 | 選定下一個職位（例如具備 Joule 能力的財務主管，或採購領域的代理設計師），並列出它最重要的五項工作 | 一頁式的職位目標 |
| 3-6 | 在試用帳號中，完成 SAP 免費的 AI 學習內容與一條 Generative AI Hub 學習路徑 | 筆記與一個可運作的原型 |
| 7-10 | 用您模組中貼近真實的資料，打造一個小型應用案例：差異說明、供應商風險摘要、政策問答機器人 | 一份附有前後對照的簡短說明 |
| 11-12 | 參加生成式 AI 認證考試，並把這個應用案例，而不只是徽章，更新到履歷與 LinkedIn | 認證，加上一個可以在面試中講清楚的案例 |
先選定下一個職位，再從那裡倒推需要的技能。一位想在能源業 SAP 合作夥伴做代理設計的顧問，和一位想擔任航空集團 SAC 規劃主管的顧問，需要的證據並不一樣。泛泛的 AI 課程，對這兩人都拿不到錄取。
如果您想把這些整理成一份能呈現成果的履歷，ERPCV 職涯資料包就是為 ERP 顧問打造的，SAPopedia 則整理了 SAP 的職涯路徑與課程。我的顧問職涯指南談的是更廣泛的、邁向資深角色的轉型。
AI 不會等任何人。學會它的顧問會往前走。沒學會的，就得和已經學會的人拚價格。
海灣地區的 SAP 用戶社群夠小，您有機會被大家認識。參加 SAP 的區域活動，追蹤那些真的在 SAP 上交付 AI 成果、而不只是發文討論的實務工作者。兩年前，SAP 上的 AI 在這個區域是一項差異化優勢。現在它是基本期待，代理設計才是新的差異化。
至於 AI 工作的治理面，雇主在面試中越來越常測試這部分，請參考我的 SAP 導入中的 AI 治理指南。
SAP 的生成式 AI 是什麼？
內建於 SAP 產品中的 AI 能力：Joule（AI 助理及其代理）、SAP AI Core（在 SAP BTP 上執行 AI 模型的執行環境）與 Generative AI Hub（在 SAP 的安全與資料控管下使用大型語言模型）。它們會自動化工作、草擬內容，並依據您的商業脈絡回答問題：您的會計科目表、供應商資料與組織架構。
SAP 中的預測式 AI 與生成式 AI 有什麼差別？
預測式 AI 分析歷史資料來預測結果，例如需求、現金或風險。它回答的是「接下來可能發生什麼事？」生成式 AI 則產生內容與建議，例如例外報告、摘要或回覆草稿。它回答的是「我接下來該怎麼做？」多數企業應用會把兩者結合：預測式 AI 標出現金風險，生成式 AI 草擬說明。
SAP 提供哪些 AI 工具？
- Joule：跨 SAP 應用程式的 AI 助理與代理
- Joule Studio：用來建置自訂的 Joule 技能與代理
- SAP AI Core 與 SAP AI Launchpad：在 SAP BTP 上執行與管理 AI 模型
- Generative AI Hub：在 SAP 的控管下使用基礎模型
- SAP Analytics Cloud：預測與增強式分析
- SAP Build Process Automation：有 AI 輔助的工作流程自動化
SAP 的生成式 AI 與 ChatGPT 有何不同？
ChatGPT 是通用型助理。SAP 的生成式 AI 則是在您的存取控制之內，處理 SAP 的商業資料。ChatGPT 可以草擬一封給供應商的信；SAP 的 AI 能分析您的 Ariba 供應商風險資料，標出需要重新議約的合約，而且是在您既有的工作流程之中。
有哪些 SAP AI 認證？
主要的是 SAP Certified - SAP Generative AI Developer，這是 Associate 等級的實作型考試。SAP Analytics Cloud 與 SAP BTP 的認證，搭配它一起仍然有用。SAP Learning 也有免費的 AI 學習路徑，即使您不考試也值得走一遍。
AI 會取代 SAP 顧問嗎？
它取代的是工作項目，不是這個角色。資淺顧問過去要花數週的配置工作正在自動化。差異分析的決策、流程設計、與專案發起人取得共識，以及升級處理，則不會。改變的是門檻：熟悉 AI 現在已是基本要求。不願調整的顧問，將和能在同樣時間內做更多事的人比拚日薪。
海灣地區最常見的 SAP 生成式 AI 應用有哪些？
- 財務：結帳報表、應付與應收帳款的例外處理、現金預測
- 採購：供應商風險監控、合約條款分析
- 人資：SuccessFactors 中的人力分析與員工自助服務
- 供應鏈：需求預測與庫存最佳化
- IT 營運：監控、事件預測、組態漂移偵測
能源公司通常在預測性維護上領先，零售業則在庫存與個人化上領先。
作者
Noel D'Costa
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