Nieuw in SAC: Prompt Insights

Met de SAP Analytics Cloud-update van 15 en 16 augustus 2026 (QRC3 2026) heeft SAP een manier geïntroduceerd om Generative AI direct in je SAC-dashboards te gebruiken!

Met Prompt Insights voeg je een tekstwidget aan je Story toe, die een zelf opgestelde prompt uitvoert op de data van een tabel. Het resultaat is een geschreven analyse.
Goed om te weten: de analyse wordt in View-modus gegenereerd, op basis van de filters die op dat moment actief zijn.

In deze blog neemt Kris je mee in hoe je het inricht, hoe je er het meeste uithaalt en waar de huidige beperkingen zitten.
We hebben het getest op een echte obligorapportage, dus verwacht eerlijke cijfers, ook over de wachttijden. Spoiler: hoe meer je vraagt, hoe beter het antwoord, maar hoe langer je wacht.

Let op: per oktober 2026 werken Prompt Insights alleen op tabellen.

Wat zijn Prompt Insights?

Prompt Insights gebruiken AI om vooraf ingestelde vragen over de data in een tabel te beantwoorden, op het moment dat de gebruiker de Story bekijkt. De Story designer bepaalt in Edit-modus wat de AI moet analyseren, bijvoorbeeld:

• "Leg uit wat de belangrijkste conclusie uit de tabel is."

• "Rangschik mijn leveranciers op openstaande orderwaarde."

• "Welke inkooporders hebben het grootste openstaande bedrag en vormen een risico?"

In View-modus kan de eindgebruiker de vraag niet aanpassen, maar wel uitvoeren.
Wat wél verandert, is de uitkomst. De analyse wordt uitgevoerd op de tabel met de filters en hiërarchie-instellingen van dat moment: ingeklapte hiërarchieën worden voor de analyse niet uitgeklapt, en weggefilterde waarden tellen niet mee.

Dat is het echte verschil met een chat-achtige AI: de designer bepaalt de vraag, de gebruiker bepaalt de context.

Prompt Insights vs. Smart Insights vs. Search to Insight

SAC had al een paar AI-achtige functies. Waar past deze tussen?

Kort gezegd: Smart Insights verklaart één getal, Search to Insight beantwoordt een spontane vraag met een visual, en Prompt Insights schrijft het commentaar dat je anders zelf zou typen.

Hoe richt je het in?

Het inrichten gaat in drie stappen. De eerste twee zijn voor je beheerders en hoeven maar één keer te gebeuren.

Stap 1 – Koppel SAC aan Joule (BDC-beheerder)

Je SAC-tenant moet gekoppeld zijn aan de Joule-instellingen van je SAP Business Data Cloud (BDC)-tenant. SAP beschrijft dit hier stap voor stap: Enable AI-Assisted Features for SAP Analytics Cloud | SAP Help Portal

Stap 2 – Ken de Generative AI-permissie toe (SAC-beheerder)

1. Ga naar Security → Roles.

2. Open de rol van de gebruikers die met Prompt Insights gaan werken.

3. Zoek de Generative AI-permissie en zet deze op Execute.

4. Sla de rol op.

Stap 3 – Voeg een Prompt Insight toe aan je Story (Story designer)

• Open je Story in Edit-modus.

• Kies Kies in de toolbar onder Insert voor AI Prompt Insights.

3. Selecteer in het Builder-paneel onder AI Prompt Insights based on de tabel die de widget moet analyseren.

4. Kies een Scenario Type:

• Custom Prompt: de standaardoptie, volledig zelf in te vullen.

• Performance Review: voorgedefinieerd, SAC vult de Hidden Prompt met een Performance Review-prompt.

• Risk Analysis: voorgedefinieerd, SAC vult de Hidden Prompt met een Risk Analysis-prompt.

5. Vul de Visible Prompt in (max. 256 tekens). Dit is de korte omschrijving die je eindgebruiker ziet.

6. Vul de Hidden Prompt in (max. 2.048 tekens). Dit zijn de eigenlijke instructies voor de AI: welke data hij moet gebruiken, welke definities gelden, welke uitzonderingen ertoe doen en hoe het antwoord eruit moet zien. Eindgebruikers zien dit veld nooit.

7. Bepaal onder Settings of je Allow content from external sources aanzet (en Show Source URLs).

8. Sla de Story op, schakel naar View-modus en klik op Generate.

Hoe werk je met Prompt Insights?

Onze testopzet

We hebben een Prompt Insight gebouwd op de detailtabel van een obligorapportage: openstaande inkooporders per leverancier, met hun openstaande orderwaarde. Daarna hebben we vijf varianten gedraaid, van een luie one-liner tot een strak geformatteerde prompt.

Let op: dit zijn indicatieve cijfers uit één tenant en één rapport. Jouw resultaten hangen af van datavolume, model en tenantbelasting.
Ook al zijn de cijfers indicatief, ze laten wel zien hoeveel het format van je vraag uitmaakt: wil je een simpele vraag met een simpel antwoord, dan heeft het instrueren van de Prompt Insight op de output echt effect!

Wat we hebben geleerd

• Een luie prompt brengt je al een heel eind! Eén regel ("Leg uit wat de belangrijkste conclusie uit de tabel is") leverde een verrassend goede analyse op.

• Drie specifieke vragen werken beter dan één vage. De output werd bruikbaarder én sneller.

• Externe bronnen: de performance ging flink omlaag.
Met externe bronnen aan citeerde de AI webartikelen die bij het onderwerp pasten, maar niet relevant waren voor het rapport. Uitzetten scheelde tijd, zonder zichtbaar kwaliteitsverlies.

• De grootste snelheidswinst zit in het outputformaat, niet in de analyse. Door de AI precies te vertellen wat hij moet teruggeven, daalde de responstijd naar ~15 seconden op een kleine set. Het antwoord werd minder uitgebreid, maar de essentie bleef.

• Meer data, langer wachten. Elke optimalisatie hielp minder naarmate de dataset groeide. Logisch, maar wel iets om je eindgebruikers vooraf te vertellen.

• Zie Prompt Insights als een collega. Stel een vage vraag, en je krijgt een vaag antwoord. Vraag om een deep-dive, en dat kost tijd. 100 seconden wachten op een tekstvak voelt lang, maar als dezelfde analyse een collega een uur kost, zijn die 100 seconden ineens best redelijk. Een groot verschil op dit moment: een collega vertelt je hoe hij erbij komt. Prompt Insights geven gewoon een antwoord.

De belangrijkste trade-off: detail kost tijd

De duidelijkste trade-off uit onze tests: elk stukje detail dat je toevoegt, kost wachttijd. Weet je precies wat voor antwoord je zoekt? Dan scheelt het echt wachttijd als je die structuur in de Hidden Prompt meegeeft.

• De vraag
  Meerdere vragen, meerdere measures en dimensies, meer voorwaarden, meer historie om mee te nemen: de AI heeft meer tijd nodig.

• Het antwoord dat je vraagt
  Een toelichting, een trend, aanbevelingen: de AI heeft tijd nodig. Een vast format met alleen de cijfers die je nodig hebt: een stuk sneller.

Eigenlijk logisch: de AI moet meer lezen, rekenen en schrijven. Maar het is goed om dit te weten voordat je een Prompt Insight ontwerpt, want het dwingt je tot een keuze:

• Een snelle check op een pagina die gebruikers vaak openen? Houd zowel de vraag als het antwoord klein.

• Een diepere analyse die gebruikers bewust draaien, bijvoorbeeld eens per maand? Het detailniveau dat je dan krijgt is echt indrukwekkend, maar het kost tijd. Dat is prima, zolang gebruikers weten dat ze erop moeten wachten.

Let op: niet elk detail is het wachten waard. In onze tests werd het sneller door externe bronnen uit te zetten en het gevraagde antwoord strak te instrueren, zonder dat we iets misten.

Onze best presterende prompt

Dit is het format dat ons de snelste en schoonste resultaten gaf.

Bekende beperkingen

• Alleen tabellen. Grafieken worden (nog) niet ondersteund.

• Wachttijd. Tussen ~15 en ~100 seconden in onze tests. De meeste gebruikers wachten geen minuut op een tekstvak.

• Vaste vragen. Eindgebruikers kunnen geen vervolgvragen stellen of de prompt herformuleren.

• Geen redenering zichtbaar. Je krijgt een conclusie, maar niet waarom de AI die koos. Dat maakt valideren lastiger.

• Lastig te controleren op schaal. Op onze dataset leken de antwoorden te kloppen. Bij duizenden rijen is het controleren van de output een klus op zich.

• Externe bronnen kunnen afdwalen. Ze kunnen content toevoegen die niets met je rapport te maken heeft.

• Tekenlimieten. 256 tekens voor de Visible Prompt, 2.048 voor de Hidden Prompt. Genoeg, maar niet voor een compleet requirementsdocument.

• Geen verborgen tabellen. Een Prompt Insight koppelen aan een verborgen tabel werkt niet. De tabel moet zichtbaar zijn op de pagina.

Goed om te weten: de analyse is niet beperkt tot wat je tabel op het scherm laat zien. Ook bij meer dan 500 rijen analyseert hij alles. Je kunt daarnaast meerdere Prompt Insights aan één tabel koppelen, en alle filters die op de tabel van toepassing zijn (Story, Page en Widget) worden meegenomen.

Tot slot

De potentie van Prompt Insights is enorm. Je tabellen laten uitleggen, op basis van de data die de gebruiker ziet en met de vragen die er voor jouw organisatie echt toe doen: dat is precies waar AI goed in is!

Maar het is geen plug-and-play. Elk extra stukje detail in de vraag of in het gevraagde antwoord kost wachttijd, dus bepaal per Prompt Insight wat het wachten waard is.
De kwaliteit van het antwoord hangt af van de kwaliteit van de vraag.

Ons advies: begin klein. Kies een paar rapporten waarin gebruikers nu handmatig door grote tabellen lezen, en investeer tijd in scherpe, goed geformatteerde Hidden Prompts.

Benieuwd wat er nog meer in SAC QRC3 2026 zat? Lees SAP Analytics Cloud QRC3 2026 – AI Integration & New Chart Types of lees meer over de drie nieuwe grafiektypes in New in SAC: Funnel, Gauge, and Sankey Charts

Benieuwd naar de releasecyclus van SAP Analytics Cloud? The Release Cycle of SAP Analytics Cloud in 2026: When does SAC Update?

Of wil je meer weten over SAP Analytics Cloud of rapportage in het algemeen? Neem gerust contact op met Kris van Brouwershaven.