Clean Core: no es una filosofía, es una necesidad

Hay un concepto que se repite en conversaciones, presentaciones y documentación de SAP cuando se habla de sistemas cloud. Clean Core. Se presenta como algo que hay que alcanzar, mantener y defender. Como una buena práctica, casi como una actitud. Pero detrás del nombre hay algo más concreto: es una condición operativa sin la cual el modelo cloud de SAP no funciona. La evangelización existe precisamente porque no es obvio para quien viene de un mundo on-premise (aunque vamos a ver que es más obvio de lo que parece)

Qué significa realmente

Clean Core es el principio por el cual el núcleo de una solución SAP cloud debe mantenerse estable, actualizado y sin modificaciones clásicas al estándar. Las extensiones, adaptaciones y desarrollos propios deben construirse únicamente mediante los puntos de extensión, APIs y modelos liberados por SAP: extensibilidad in-app para key users y developers, ABAP Cloud, RAP, integraciones vía SAP Integration Suite, y extensiones side-by-side en BTP cuando el caso lo requiere. El núcleo se respeta como núcleo estándar, no se modifica de forma clásica, se extiende mediante los mecanismos que SAP pone a disposición para ello.

Dicho así suena restrictivo, y para alguien que ha trabajado en proyectos on-premise, puede sonar incluso arbitrario. (Spoiler: no lo es.)

Un matiz importante: BTP no es el único camino ni el destino de todo lo que antes vivía en el core. Es una de las piezas del modelo, junto con la extensibilidad on-stack y las APIs públicas. SAP plantea explícitamente que ambas opciones se complementan, y que la elección depende del caso concreto.

Lo que existía antes

El principio no es nuevo, en los proyectos SAP on-premise ya existía la recomendación de no tocar el estándar. No tenía un nombre tan redondo, pero cualquier consultor con experiencia la conocía y la transmitía. Para extender el sistema sin modificar el código estándar, SAP proporcionaba mecanismos controlados: las user-exits y los BADIs. Puntos liberados por SAP donde el cliente podía añadir lógica propia, con las reglas del juego claras.

Modificar objetos estándar más allá de esos puntos era técnicamente posible, pero requería ser un terrorista registrarlos explícitamente en SAP. Ese registro tenía una consecuencia concreta: SAP retiraba la garantía sobre ese objeto. A partir de ese momento, el cliente era propietario de esa modificación y responsable de su mantenimiento, incluyendo cualquier conflicto con futuras actualizaciones o support packages.

No era caos, era un mecanismo con reglas claras. El cliente tomaba una decisión técnica con consecuencias conocidas y asumidas. En muchos casos era la decisión correcta: el estándar no cubría un proceso crítico, la modificación estaba justificada, y la deuda técnica resultante era manejable. Lo que ha cambiado no es el principio, es el contexto que convierte ese principio en innegociable.

Por qué ese modelo no funciona en la nube

La diferencia no es filosófica, es estructural. En on-premise, el cliente gestionaba su propio sistema. Si decidía modificar objetos estándar y asumir la deuda, era su sistema y su problema. SAP entregaba el software y el cliente hacía con él lo que necesitaba dentro de las reglas establecidas.

En la nube, SAP gestiona la plataforma, no para un cliente, sino para todos. Cada actualización, cada parche de seguridad, cada nueva funcionalidad de IA que SAP despliega tiene que funcionar en miles de sistemas simultáneamente. Eso solo es posible si esos sistemas son homogéneos. Si cada cliente tuviera objetos estándar modificados de forma distinta, SAP no podría garantizar que una actualización no rompe algo en algún sistema. El mantenimiento se volvería inviable a escala. El contrato implícito es claro: SAP mantiene y evoluciona el estándar, el cliente renuncia a modificarlo.

El nombre hace algo más que describir

«Clean» tiene carga semántica, implica que lo anterior era sucio. Pero un sistema on-premise con modificaciones registradas, documentadas y justificadas no era un sistema sucio, era un sistema con decisiones técnicas deliberadas. El término es eficaz para comunicar el concepto a nuevos clientes, pero puede resultar injusto para quienes gestionaron durante años sistemas complejos con criterio. Al final en el On-Premise los clientes eran dueños de su sistema y, todos hemos visto mucha suciedad, sin duda, pero también muchas decisiones con sentido que ahora mismo no serían «Clean».

La pregunta que sí tiene sentido hacerse

Si en on-premise había casos donde modificar el estándar era la respuesta correcta, la pregunta legítima es si los mecanismos actuales, BTP, APIs públicas, extensibilidad side-by-side, cubren esa misma necesidad.

En la mayoría de casos, sí. Pero eso no significa que siempre sea igual de sencillo. Hay escenarios donde replicar una lógica que antes vivía en el core implica más piezas, más diseño y más disciplina técnica. Lo que antes era un user-exit de veinte líneas (con unos cuantos IFs), ahora puede ser una conversación de arquitectura. No es malo, es diferente. El ecosistema de extensibilidad de SAP ha madurado significativamente, pero hay casos donde esa madurez todavía está en desarrollo. SAP lo sabe, y por eso el catálogo de APIs públicas y las capacidades de BTP siguen creciendo con cada release.

Clean Core no es el punto de llegada. Es la condición de partida. Sin eso, todo lo demás, las actualizaciones continuas, la IA embebida, la integración nativa, simplemente no escala.

Clean Core no elimina la complejidad. La obliga a estar donde debe estar.

SAP Sapphire 2026: de Orlando a Madrid

Christian Klein abrió el keynote del SAPphire 2026 en Orlando con una pregunta que no esperabas escuchar en boca del CEO de SAP: ¿seguirá SAP siendo una empresa de software en el futuro? Y antes de que alguien en el auditorio pudiera procesar la pregunta, Joule la respondió por él.

SAP Sapphire 2026 – Orlando, Florida

Ese momento resume mejor que cualquier diapositiva lo que SAP vino a decir en Orlando, y después en Madrid: que el software, como categoría, ya no es el destino. Es la infraestructura. Lo que viene encima es otra cosa.

De sistema de registro a sistema de acción

Durante décadas, SAP ha sido el lugar donde las empresas escriben lo que pasa. Un pedido de compra. Una nómina. Un cierre contable. Lo introduces, el sistema lo registra, y ahí queda. Eso es lo que significa sistema de registro, y es exactamente lo que SAP lleva cincuenta años haciendo mejor que nadie.

En Orlando, SAP dijo que eso ya no es suficiente.

El concepto que articuló todo el evento es la Autonomous Enterprise, la empresa autónoma. La idea central es que el sistema no solo registre lo que pasa, sino que opere. Que no registre el cierre contable, sino que lo ejecute. Que no registre la incidencia del cliente, sino que la resuelva. Que no registre el pedido, sino que lo gestione de principio a fin.

El argumento de fondo, y aquí es donde SAP se diferencia de cualquier otro proveedor que pueda decir lo mismo, es el contexto. Un modelo de lenguaje genérico puede hacer muchas cosas, pero no sabe cómo funciona tu empresa. No conoce tus procesos de aprobación, tus reglas contables, tus relaciones entre cliente, pedido, entrega y pago. SAP lleva cincuenta años construyendo exactamente ese mapa. Siete millones de campos de datos. Miles de procesos documentados. Eso es lo que llaman el SAP Knowledge Graph, y es el argumento real detrás de todo lo demás.

Una imagen que circuló durante el evento lo explica con claridad: lo que está sobre la superficie del iceberg, el contenido disponible públicamente, lo tienen todos los modelos de IA. Lo que está bajo el agua, el conocimiento de proceso, los datos de negocio, la gobernanza regulatoria, solo lo tiene quien lleva décadas dentro de la empresa. SAP apuesta a que eso no se replica.

La arquitectura del anuncio

El SAPphire 2026 no fue un anuncio. Fue un reposicionamiento completo articulado en cuatro capas.

La base es la SAP Business AI Platform, que unifica lo que antes eran tres plataformas distintas: BTP, Business Data Cloud y SAP Business AI. Una sola plataforma con tres funciones: construir agentes, contextualizar y razonar sobre datos de negocio, y gobernar todo lo que se ejecuta.

Encima de esa base está el SAP Autonomous Suite, con seis dominios operativos: Finanzas, Gestión del Gasto, Cadena de Suministro, Recursos Humanos, Customer Experience e Industria. Cada dominio tiene sus propios asistentes, que actúan como gestores, y sus propios agentes, que ejecutan las tareas concretas. En total, más de 50 asistentes y más de 200 agentes especializados.

La interfaz de todo esto es Joule Work, el nuevo espacio de trabajo inteligente de SAP. Ya no navegas por menús ni abres transacciones. Describes lo que necesitas en lenguaje natural, y Joule construye un espacio de trabajo en tiempo real alrededor de ese objetivo, delega en los agentes necesarios y te devuelve el resultado. Disponible en web, escritorio y móvil, con soporte de voz.

Y por encima, transversal a todos los dominios, Industry AI: escenarios específicos de industria que van más allá de los procesos horizontales. Utilities, ciencias de la vida, oil and gas, consumer products. Siete escenarios iniciales anunciados, con más en camino a lo largo de 2026.

Los anuncios que importan

Más allá de la arquitectura, el SAPphire dejó varios anuncios concretos que merecen atención.

El más significativo estratégicamente es la alianza con Anthropic. Claude, el modelo de lenguaje de Anthropic, pasa a ser una capacidad de razonamiento central integrada en todo el portfolio de SAP habilitado por IA, potenciado por Joule. No es un plugin ni una integración periférica. SAP está apostando por Claude como motor de razonamiento detrás de Joule. Junto a esto, alianzas renovadas o ampliadas con AWS, Microsoft, Google Cloud, NVIDIA, Palantir y Mistral, este último con protagonismo especial en Madrid.

En el frente de adquisiciones, SAP cerró la compra de Reltio (gestión de datos maestros multi-dominio), anunció la adquisición de Dremio (federación de datos zero-copy sobre data lakes) y la de Prior Labs (modelos de IA para datos tabulares estructurados). Las tres forman lo que algunos analistas han llamado el triángulo de datos de SAP: datos maestros limpios, acceso federado sin replicación, y modelos optimizados para la estructura del dato empresarial.

Para los clientes en implantaciones on-premise o en transición, SAP anunció que una selección de escenarios de IA estará disponible para clientes ECC y S/4HANA on-premise que se comprometan a migrar más del 50% de su entorno a Cloud ERP. No es una puerta abierta, pero es un reconocimiento de que el mundo seguirá siendo híbrido durante años.

Madrid: el mismo mensaje con acento europeo

El SAPphire Madrid, celebrado del 19 al 21 de mayo en IFEMA, no trajo anuncios de producto distintos a los de Orlando. Lo que trajo fue una lente diferente sobre el mismo mensaje.

En Europa, la pregunta que acompaña a cualquier conversación sobre IA en el enterprise no es solo «¿funciona?» sino «¿dónde están mis datos y quién los controla?«. SAP lo sabe, y lo puso en el centro de la agenda madrileña. Soberanía de datos, cumplimiento regulatorio, infraestructura de IA dentro de fronteras europeas. El CEO de Mistral compartió escenario con Klein para hablar de un stack de IA europeo con trazabilidad y auditabilidad, fuera del alcance de leyes extraterritoriales. Para una audiencia española y europea, ese matiz no es menor.

SAP Sapphire 2026, en perspectiva

Dos ciudades, un mensaje. Orlando puso la visión sobre la mesa. Madrid la tradujo al contexto europeo. El resultado es el reposicionamiento más ambicioso que SAP ha hecho en décadas: de empresa de software a plataforma de operación autónoma del negocio.

La arquitectura es coherente. El argumento del contexto empresarial como ventaja diferencial tiene solidez real. Y las alianzas firmadas, desde Anthropic hasta Mistral, desde AWS hasta Palantir, dibujan un ecosistema que SAP no está construyendo solo.

Queda por ver cómo aterriza todo esto en los proyectos reales del ecosistema. Pero esa es una conversación para otro artículo.

SAP Customer Influence en la práctica: guía paso a paso

En mi artículo anterior expliqué qué es SAP Customer Influence y por qué es una herramienta clave para influir en la evolución de los productos SAP.

En esta segunda parte voy a centrarme en lo que de verdad importa en el día a día: cómo usarlo de forma práctica.

Cómo entrar, filtrar por producto, revisar las mejoras existentes, votar, seguir su estado y, finalmente, cómo crear una nueva Improvement Request correctamente.

Todo ello basado en las pantallas reales del portal y en ejemplos prácticos de SAP Sales Cloud Version 2.

Acceder a las sesiones de Continuous Influence

Al acceder a https://influence.sap.com/go/cis, (necesitas usuario S). SAP muestra la página de entrada a todas las sesiones activas del programa SAP Continuous Influence.
Esta pantalla sirve como índice general y es el punto de partida para encontrar el producto sobre el que queremos proponer mejoras o votar las existentes.

La pantalla inicial no muestra directamente las mejoras, sino que funciona como un catálogo organizado por áreas de producto.
El primer paso consiste en navegar por este catálogo y seleccionar la solución SAP sobre la que queremos trabajar.

Una vez pulsemos un área de producto, por ejemplo en mi caso Sales o Service accederemos a las distintas colecciones.

En mi caso seleccionaré SAP Sales and Service Cloud Version 2 & SAP Enterprise Service Management

Aquí también podremos directamente darle a para activar el seguimiento a la colección concretos. También podremos crear una nueva Improvement Request pulsado en botón . Pero lo normal es entrar dentro y ver la pantalla de inicio de la colección.

En ella, en la parte superior-izquierda tendremos acceso a varias visiones de las request o nuestra relación con ellas.

Revisar las Request ya creadas por otros usuarios

Antes de crear una nueva request, vale la pena dedicar unos minutos a revisar las que ya existen entrando en All Request. Es habitual encontrar que alguien ya ha propuesto exactamente lo que necesitas, o algo muy similar. En ese caso, votar esa request es más efectivo que crear una nueva: concentra los votos en una sola y aumenta su visibilidad ante SAP.

Donde podremos:

  • Votar request que nos parezcan interesantes/necesarias con el botón
  • Ver la fase, estado, titulo, autor
  • Poder seguir una request que nos interese con el botón
  • Poder entrar dentro a ver el detalle

Si encuentras una request relevante pero no del todo alineada con tu necesidad, usa los comentarios para matizarla. SAP lee los comentarios y forman parte del contexto que el equipo de producto evalúa al analizar la petición.

Un detalle práctico: fíjate en la fase en la que está la request. SAP utiliza un flujo de estados que va desde New hasta Delivered, pasando por Under Review o Planned. Si una request ya está en Planned, significa que SAP la ha aceptado y está en el roadmap. Si está en Declined, conviene leer la justificación antes de crear una alternativa.

SAP Customer Influence - Detail

Dentro de cada request encontramos varias pestañas que conviene conocer:

  • Details: La descripción completa de la mejora propuesta. Es lo primero que hay que leer para entender exactamente qué se está pidiendo y si se ajusta a tu necesidad.
  • Attachments: Documentos o imágenes adjuntas que el autor ha incluido para ilustrar mejor la petición. Muy útil cuando la mejora requiere contexto visual o técnico adicional.
  • Comments: El espacio donde la comunidad debate, matiza o amplía la request. SAP también participa aquí cuando necesita aclarar algo o informar de avances.
  • Votes: Muestra quién ha votado la request. Útil para ver si hay empresas o perfiles conocidos detrás del respaldo.
  • Related Requests: Requests similares o conectadas. Antes de votar o crear una nueva, vale la pena revisar esta pestaña para evitar duplicidades.
  • People: Los usuarios vinculados a la request: autor, coach asignado por SAP y seguidores.
  • Activity Log: El historial completo de cambios de estado. Aquí puedes ver si la request ha avanzado, retrocedido o lleva meses sin movimiento.

Enviar una nueva Request

Muy sencillo, al pulsar el botón se abrirá la siguiente pantalla.

Los campos son los habituales: título, categoría, descripción, anexos, enlaces y etiquetas. SAP incluye una plantilla para la descripción que conviene seguir, porque estructura la petición de forma que SAP pueda evaluarla correctamente. Si no sabes cómo rellenarla, usa ChatGPT: dale la plantilla y explícale tu necesidad en lenguaje natural. El resultado suele ser más que suficiente.

Lo importante no es el formulario, sino lo que viene después: que la comunidad vote la request. SAP mide la relevancia por votos. Sin votos, la request no llega a ningún lado. Compártela con tu red, con el cliente, con otros consultores que trabajen en el mismo producto (tienen que tener usuario S claro)

Una vez creada y votada, habrás contribuido a mejorar el producto que implementas (Gratis). Es un win-win real: influyes en el roadmap y tus implementaciones futuras se benefician de ello.

Antes de que existiera esto, solo quedaba rezar a Ganesha.

¿Tiene sentido seguir escribiendo un Blog en la era de la Inteligencia Artificial?

Si no tienes tiempo o no quieres leerte este artículo porque te supone mucho esfuerzo te adelanto el resultado.

, pero con matices.

La Inteligencia Artificial ha venido para ayudarnos, sí, pero también ha generado dos consecuencias que afectan mucho a aquel que quiera publicar su conocimiento en este mundo profesional.

  • La sobrepublicación de contenido generado por IA: Tu contenido se diluye en un océano de contenido autogenerado.
  • La caída de la búsqueda de información en buscadores: La gente ya no va a encontrar tu blog, la IA lo sintetiza.

La Biblioteca de Babel

En el ensayo de Jorge Luis Borges «La Biblioteca de Babel«, Borges imaginaba una biblioteca infinita, una biblioteca que contenía todos los libros posibles, con todos los órdenes de caracteres y palabras imaginables.

[…] (La biblioteca) se compone de un número indefinido, y tal vez infinito, de galerías hexagonales […] A cada uno de los muros de cada hexágono corresponden cinco anaqueles; cada anaquel encierra treinta y dos libros de formato uniforme; cada libro es de cuatrocientas diez páginas; cada página, de cuarenta renglones; cada renglón, de unas ochenta letras de color negro. También hay letras en el dorso de cada libro; esas letras no indican o prefiguran lo que dirán las páginas […]

Extracto de «La Biblioteca de Babel» Jorge Luis Borges

Pero el hecho de que la biblioteca fuese infinita y contuviese todos los textos imaginables la hacía, evidentemente, inútil y sin sentido. La abundancia no era el paraíso, era un infierno en sí mismo y no significaba nada ni valía para nada.

LinkedIn como Biblioteca de Babel

Y es que te acercas a LinkedIn y cada vez más encuentras contenido generado por inteligencia artificial, estándares, perfectos, que no dicen nada. Liderazgo, productividad, IA, gestión de proyectos, motivación, y un largo etcétera. Bien estructurados, con emoticonos elegidos de forma perfecta, con 1500 palabras exactas y poco fondo, poca revisión.

LinkedIn se ha convertido en La biblioteca de Babel de Borges. Mucho contenido que aporta poco y no solo eso, que esconde el contenido que sí podría aportar y esconde al verdadero generador de contenido de valor.

Sí, es verdad, LinkedIn siempre fue un escaparate corporativo, un lugar donde vender marca y posicionamiento en el mercado. Pero es que ya solo hay artículos prefabricados por la IA de turno y sin un pulido por el autor. Trabajadores que todos los días les da la vida para publicar un artículo extenso en LinkedIn ¿de qué trabaja esta gente?.

Tú también usas la Inteligencia Artificial

¡Por supuesto! ¡Claro que uso la Inteligencia Artificial para escribir mis artículos! Pero eso solo es una de las herramientas que uso, como puede ser internet, el procesador de textos o WordPress. En el proceso de escribir un artículo hay una serie de pasos que realizo:

  • Identificar de qué quiero hablar: Qué quiero escribir ya sea porque
    • Quiero APRENDER de algo que no sé: Si hay algún tema técnico de mi trabajo que no controlo, escribir sobre ello me obliga a estudiarlo, entenderlo y sintetizarlo.
    • Quiero ENSEÑAR algo que ya sé: Cuando hay algo que ya sé (sin ser experto en nada) y creo que puede tener interés en la comunidad profesional a la que pertenezco, lo analizo, organizo como lo voy a escribir (un artículo o una serie de ellos), lo sintetizo, lo escribo (sí con ayuda de la IA muchas veces) y lo reviso, una, dos, tres, cuatro y cinco veces. Y lo más importante del proceso es que cuando quiero enseñar algo, el que más aprende soy yo.
    • Quiero JUGAR con algo que me divierte (por ejemplo Mitología, Psicología, Humor, etc…): Bueno, este para mi es el contenido de mayor valor, donde yo me muestro tal y como soy y donde doy rienda suelta a mis placeres intelectuales.
  • Planifico lo que puedo abordar: Si quiero explicar lo que es SAP RAP (ABAP RESTful Application Programming Model (RAP)) y no tengo ni idea creo que tengo una curva de aprendizaje muy empinada para llegar a poder explicar algo de RAP, además que necesito cierta infraestructura que también requiere su preparación. Vamos que no puedo ahora mismo por mucho que quiera. Pero si hay otras cosas que si puedo abordar o aprender, las planifico.
  • Investigo: Aquí ya entra la IA en muchos casos. Sintetiza y ayuda a generar contenido digerible para que yo aprenda e investigue. Pero esto no es un «Dime qué es la Física Cuántica» y copiar y pegar. Esto es preguntar, repreguntar, que te de enlaces, leer, dirigir la IA para que no te engañe, etc.
  • Escribo: Aquí también entra la IA, pero el guion lo hago yo. Lo que muchas veces hago es servirme del texto generado bajo mi guion y premisas.
  • Reviso: Mil veces. ¿Lo entiendo todo? ¿Está bien escrito? ¿Tiene los párrafos bien formados? ¿Texto Justificado? ¿Le faltan imágenes? ¿Le vendría bien unos videos? ¿Un gráfico de flujo podría explicar mejor esto estupendo? ¿Y los enlaces a otros artículos o a internet?
  • Planifico para una fecha: Muchas veces tengo artículos escritos hace meses planificados, porque no tiene sentido publicar 7 artículos en 7 días y estar 7 semanas sin publicar nada.
Gráfico generado en app.napkin.ai

Lo que la IA no puede replicar

¡Ay amigos y amigas!. La IA puede hacer muchas cosas pero la IA no ha pasado por noches de arranque en proyectos infernales, no ha asistido a un grupo de 400 usuarios volviéndose locos porque no funciona el sistema (eso decían ellos, discrepo), no ha sentido esa chispa cuando algo que no te salía de repente lo consigues, no vive el compañerismo del estar remando todos en la misma barca rodeados de un mar lleno de buques de guerra.

Sí, está generada por IA. Yo no dibujo así.

No sabe ser cruda, irónica, sarcástica, mostrar las aristas de esta profesión pero con humor y humildad. Solo quiere complacer, lo cual está muy bien, pero no te va a dar la mirada cansada de un compañero de profesión, las historietas del senior o las dudas del junior.

Y eso… eso es precisamente lo que tiene sentido escribir ahora. NADIE lo va a leer, porque en este mundo de velocidades de MB por segundo, leerse un tocho que ha escrito un humano «no me renta«. Pero yo me quedo más a gusto, más feliz y más realizado. Y además aprendo por el camino.

¿Seguir escribiendo artículos técnicos?

Por supuesto que seguiré escribiendo aquello que me cause interés, que quiera aprender y que quiera enseñar. Tengo la suerte en trabajar en algo que me apasiona, que tiene muchas caras y muchos roles y hay mucho que contar. Y por supuesto que esto es un escaparate profesional, y me da igual que me lea poca gente. En algún momento alguien se topará con algún artículo interesante y dirá ¡Gracias!

En conclusión

Seguiré escribiendo como hasta ahora, sin intentar competir con la IA, puesto que esa batalla es estéril y está perdida de antemano. Los objetivos siguen siendo los mismos, aprender, enseñar, divertirse y posicionarme profesionalmente. Intentaré seguir aportando mi opinión, experiencia y IN (Inteligencia Natural) a los contenidos que escriba.

Adiós al Low-Code/No-Code en SAP – ¡Viva el Vibe Code!

En enero de 2024 escribí en este blog un artículo sobre SAP Build. Lo cerré con una reflexión sobre la madurez del low-code/no-code en el ecosistema SAP. Poco más de dos años después, SAP ha tomado una decisión que cambia el escenario.

El 23 de marzo de 2026, SAP anunció oficialmente la deprecación de SAP Build Apps como producto standalone. SAP Build Apps era la herramienta de desarrollo visual low-code/no-code de la suite SAP Build: el canvas drag-and-drop que permitía construir aplicaciones web y móviles sin escribir código. La promesa del citizen developer dentro del ecosistema SAP.


Qué era SAP Build Apps

SAP Build Apps nació de la adquisición de AppGyver en 2021 y se integró como uno de los tres pilares de SAP Build, junto a SAP Build Process Automation y SAP Build Work Zone. Su propuesta era democratizar el desarrollo de aplicaciones: cualquier perfil, técnico o funcional, podía construir una app empresarial arrastrando componentes, definiendo lógica visual y conectando con sistemas SAP o externos vía API, sin necesidad de código.

Era la apuesta de SAP por el low-code/no-code como palanca de extensibilidad para casos de uso concretos: extensiones ligeras, aplicaciones de campo, formularios complejos o procesos específicos que no justificaban un desarrollo a medida completo.


Qué cambia exactamente

SAP Build Apps queda retirado como SKU independiente. Los clientes con contrato vigente mantienen acceso hasta que este expire, pero no habrá nuevas funcionalidades ni soporte a nuevos centros de datos. Para proyectos nuevos, SAP redirige al SAP Build unificado.

El FAQ oficial confirma además que no existe ruta de migración directa: los proyectos frontend en SAP Build Apps no se pueden importar al nuevo entorno. Para proyectos en curso, SAP recomienda rehacerlos sobre CAP, el Cloud Application Programming Model.

Puedes leer el anuncio completo en el blog oficial de SAP Community.


Por qué desaparece: la IA como nuevo modelo de desarrollo

El low-code/no-code nació para resolver un problema concreto: el código es una barrera de entrada para perfiles no técnicos. La solución fue abstraer esa barrera detrás de un canvas visual.

SAP considera que ese problema tiene ahora una solución distinta. Joule, la IA de SAP integrada en SAP Build, permite describir en lenguaje natural lo que se necesita y obtener código real basado en CAP, más mantenible y alineado con el clean core. Es lo que se conoce como vibe coding: desarrollo conversacional asistido por inteligencia artificial.

La lógica es que si la IA elimina la fricción de escribir código, la capa de abstracción visual deja de ser necesaria. El resultado no es una representación visual del código, sino el código mismo, revisable y mantenible por un desarrollador.

Qué hay que hacer ahora

Para proyectos nuevos, SAP apunta a SAP Build unificado con CAP y Joule for Developers como herramientas centrales. Para proyectos móviles, el Mobile Development Kit dentro de SAP Mobile Services. El documento oficial SAP Build Apps – The Path Forward detalla las opciones de transición disponibles.


Por dónde va esto

La deprecación de SAP Build Apps refleja un cambio más amplio en la industria. Herramientas como GitHub Copilot o Cursor están mostrando que la IA puede reducir la fricción del desarrollo pro-code de forma significativa. SAP apuesta por ese camino con Joule y SAP Build Code como eje del desarrollo de extensiones y aplicaciones sobre BTP.

El canvas drag-and-drop cierra su ciclo. El desarrollo asistido por IA abre el siguiente.