Why the World Still Runs on SAP
核心觀點
當AI的討論仍停留在新產品與新能力時，一條更具結構性的變化正在企業軟件的底層悄然發生。本文所關注的，並不是AI會創造多少新的應用，而是它如何進入一個更沉重、卻更真實的場景，即以SAP、Salesforce、ServiceNow為代表的企業核心系統。
企業核心系統的角色
這三類系統分別對應企業運轉的不同側面：
- SAP 負責資金、庫存與生產等核心資源管理，是公司的「總賬本」；
- Salesforce 管理客戶與銷售流程，決定公司如何獲取收入；
- ServiceNow 則承載內部流程與運維體系，讓組織能夠有序運轉。
它們共同構成了企業日常運營的基礎設施。
系統複雜性與現實挑戰
這些系統一方面極其關鍵，另一方面卻普遍難用、複雜且笨重。企業在其之上疊加了大量定製與流程，使其既成為組織記憶的載體，也逐漸演變為難以遷移的技術負擔。系統越重要，反而越難改變。
企業在這些系統之上做了大量定製，疊加了複雜的流程與角色分工，而其中很大一部分，甚至並沒有被清晰地記錄下來。遷移離開這些系統，往往代價高昂、過程漫長且痛苦，通常需要一支龐大的諮詢團隊，耗費數年時間，以及數億美元成本。例如，從SAP ECC升級到SAP S/4HANA，可能需要花費7億美元、耗時3年，並動用來自埃森哲的50人團隊。而即便完成遷移，這套軟件很多時候也只是用來生成只讀報表，幾乎無法靈活操作。
AI帶來的變革機會
AI正在打開一個新的可能性空間，讓企業能夠升級、定製、替換這些系統，更重要的是，以更高效的方式訪問和使用其中沉澱的數據。
真正的變化不在於系統本身是否被替代，而在於人與系統之間的交互方式正在被重寫。AI不會取代SAP、Salesforce或ServiceNow，但可能讓它們逐漸「隱身」。而新的平臺，將在這層看不見的接口之上，重構企業軟件真正的價值邊界。
AI在企業軟件生命週期中的應用
AI正在從三個階段改善傳統軟件系統的使用方式：
實施階段
在實施階段，AI能夠將零散的調研信息轉化為結構化需求，並自動生成實施所需的工作流，包括流程與字段映射、配置與代碼、測試腳本、切換方案、遷移手冊，以及上線前所需的數據清洗與校驗。這一過程極其複雜且容易出錯。
典型案例包括：
- Axiamatic 提供面向ERP的AI保障層，通過構建項目知識圖譜，在Slack或Teams中提示需求與變更管理中的潛在問題，從而降低風險、加速S/4HANA項目推進，並已與SAP Build集成，嵌入KPMG、EY、IBM等諮詢流程。
- Conduct 是一款面向代碼與流程映射的副駕駛工具，可在ECC向S/4遷移過程中生成語義層與技術文檔，並支持針對自定義表與API的問答，加速企業內部接管。
- Auctor 提供面向系統集成商和專業服務團隊的代理式實施交付能力，可自動將調研過程轉化為結構化需求，並進一步成為管理SOW、設計文檔、用戶故事、配置與測試計劃的系統記錄。
- Supersonik 聚焦於產品啟用，通過視覺與語音代理在真實界面中進行教學，降低解決方案工程師的人力需求，並支持渠道與客戶驅動的實施與擴展。
- Tessera 構建AI原生系統集成能力，可直接接入企業現有ERP系統，評估其實施狀態，並在遷移過程中自動識別與修復問題，實現端到端轉型管理。
這些公司的價值在於，讓轉型更快、更便宜、更可控。具體體現在幾個方面：在需求與變更管理階段提前發現問題，避免後期放大；壓縮時間週期，因為哪怕一個月的延誤都可能帶來數百萬美元成本；將零散的項目數據轉化為結構化知識，使企業內部團隊能夠更快接管；以及通過自動化映射、文檔生成、測試與培訓，降低對大型系統集成團隊的依賴。
使用與維護
當一套軟件系統完成實施後，真正的挑戰才剛剛開始。日常使用意味著要在這些系統複雜混亂的界面中不斷穿梭。日常工作往往橫跨數十個界面，人員流動會不斷重置經驗積累，而大量長尾的邊緣流程，始終得不到產品層面的良好支持。
AI的機會在於，為這些傳統系統構建一層更友好、更強大的行動系統。這類工具通常存在於Slack或瀏覽器側邊欄中，可以通過語義搜索回答類似“在哪裡找到某個數據”、“如何完成某個操作”的問題，並在具備API的情況下執行安全操作，例如創建工單、錄入分錄、更新供應商條款等。
這些工具還可以串聯多個系統，形成跨應用的複合工作流，例如從SAP拉取上季度採購訂單，在Coupa中核對合同條款，再在ServiceNow中起草差異說明，並在過程中加入人工審批、審計記錄以及細粒度權限控制。
現實是，企業中大量關鍵工作，並沒有通過標準化API暴露出來，而是存在於各種界面之中，例如傳統客戶端、虛擬桌面環境，以及文檔不完善的管理後臺。因此，現代的計算機操作型代理成為API驅動副駕駛的重要補充。
其核心能力並不只是點擊按鈕，而是在混亂環境中的穩定執行能力。這類代理需要能夠理解界面結構，定位穩定元素，在彈窗或佈局變化中恢復執行，並在關鍵節點進行進度記錄，以便中斷後安全恢復。當這些能力與校驗機制（例如差異比對、對賬、沙箱測試）以及企業級控制手段（單點登錄、密鑰管理、最小權限原則、審計機制）結合時，就能將原本依賴人工完成的工作，轉化為可治理、可重複的自動化流程，例如工單分揀、期末結算步驟、客戶更新、價格調整等。
擴展層
即便讓SAP、ServiceNow、Salesforce更易於使用，企業本身仍在不斷變化，這意味著系統記錄也必須隨之演進。新的產品、新的政策、新的併購、新的監管要求，以及大量永遠不值得單獨立項開發核心模塊的長尾流程，都在持續推動軟件去適應業務的真實狀態。
AI提供了第三種路徑：在不破壞核心系統的前提下，以更快的速度，在其之上構建小型、可治理的應用體驗。
其基本模式是：先構建一個統一的數據與行動平面，通過API和事件從系統記錄中讀取數據（必要時輔以安全的界面抓取），將其標準化為業務對象的語義模型，例如訂單、供應商、工單等，再在此基礎上提供一組具備權限控制、審批機制和審計能力的操作接口。
在這個基礎之上，團隊可以快速構建聚焦具體場景的應用體驗，這些體驗更加現代、也更貼近實際需求。例如，不再讓採購人員在SAP中經歷十幾步操作去完成供應商入駐，而是提供一個單一的供應商入駐輕應用，完成資料收集、重複檢查、審批流轉，並最終將數據寫回SAP。
再比如，不再讓營收運營團隊在Salesforce的多個界面之間來回切換修改續約條款，而是提供一個類似電子表格的高速編輯器，可以批量修改、校驗合規性、預覽影響，並最終以完整審計記錄提交變更。
又或者，不再反覆建設新的門戶系統，而是為一線團隊提供一個統一的操作入口，可以跨系統完成日常高頻操作，例如創建退貨、延長信用額度、發起二級故障單、計提費用等，而無需在大量頁面之間反覆跳轉。
這些擴展層還能夠打通跨系統的工作流與自動化能力，而這是任何單一廠商都難以優先覆蓋的。例如，通過事件驅動實現自動流程：當發票入賬且差異超過3%，自動生成說明並提交審批；或當工單被重複打開兩次時，自動創建問題記錄、分配負責人並同步客戶狀態，並在關鍵節點引入人工審核。
隨著時間推移，最有價值的實踐，會逐漸沉澱為可複用的意圖模塊，例如從報價到收款、供應商入駐、期末結算等。這些模塊不僅定義了要做什麼，更重要的是定義瞭如何在特定企業環境中，以安全、合規的方式完成這些操作。
終局展望
我們的判斷是，這些傳統系統大多會繼續存在，但它們將不再是工作發生的主要界面。ERP、CRM、ITSM等系統已經深度嵌入企業之中，不可能按照普通軟件的節奏被替換；它們會緩慢演進，並繼續作為系統記錄存在。
真正會改變的，是其之上的面向用戶的行動系統：AI將成為默認入口，用於理解系統如何運作、在系統之間執行工作流，以及構建繞開傳統界面的輕量化現代應用。換句話說，原本作為橋樑的那一層，將變成真正的主幹道。
在這一範式下，能夠長期勝出的軟件，不再像聊天機器人，而更像一層操作系統：一個統一的數據與行動平面，建立在業務對象的語義模型之上，並配備完善的安全與治理機制，使AI能夠在生產環境中可靠運行。
對於終端用戶來說，不再需要學習具體使用哪個界面、哪個字段、哪個事務碼，也不需要在界面或流程變化後反覆重新學習；只需要描述你想達成的結果，系統就會幫你完成。過程中，系統會提出必要的澄清問題，展示執行預覽，然後在合適的審批與審計機制下完成操作。
例如，你可以發出這樣的指令：創建一筆退貨並通知客戶，創建一個二級故障單並調取最近三條相關事件，或者完成供應商入駐流程，包括收集資料、走審批流程並設定付款條件。這些操作在今天，往往需要在SAP、Salesforce、ServiceNow以及電子表格之間來回切換才能完成。而在新的範式下，它們將被整合為一體化的執行流程。
這種轉變帶來的結果，是更少的錯誤與回滾、更低的經驗依賴、更快的處理週期，以及顯著降低的培訓成本，因為整個交互是以意圖為驅動、以角色為感知，並默認支持自助完成。
護城河也將在真實使用中不斷累積：每一次成功執行的工作流，都會沉澱為可複用的意圖；每一次異常處理，都會轉化為新的安全約束；每一次遷移過程中的產物，都會成為持續更新的系統脈絡；每一次集成，都會加深對企業真實運作方式的理解。隨著時間推移，這一層AI，將成為團隊理解變更影響、防止系統偏離、衡量投入產出、以及構建新工作流的核心入口，即便底層系統本身並未發生改變。