a16z:最難用的企業軟件,才是AI最大的機會

Why the World Still Runs on SAP

企業核心系統的困境與AI的機會

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,正在企業軟體的底層悄然發生。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。

三大核心繫統的角色與問題

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。

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。

AI如何重塑企業軟體的使用方式

AI的機會,正出現在這裡。

與其替換這些系統,更現實的路徑是基於它們構建一層新的行動系統,在實施階段降低遷移成本,在使用階段透過副駕駛與代理簡化操作,在擴展階段以輕量應用替代複雜定製。因此,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,重新構建企業軟體真正的價值邊界。

AI在三個階段的應用

實施階段

這是風險最高、對預算最敏感,同時回報也最明確的一環。具體來說,就是將零散的調查資訊,例如會議、文件、工單,轉化為結構化需求,並自動生成實施所需的工作流,包括流程與欄位映射、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。

以下是一些典型案例:

  • Axiamatic 提供面向ERP的AI保障層,透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整合,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件,並支持針對自訂表與API的問答,加速企業內部接管。
  • Auctor 提供面向系統整合商和專業服務團隊的代理式實施交付能力,可自動將調查過程轉化為結構化需求,並進一步成為管理SOW、設計文件、用戶故事、配置與測試計畫的系統記錄。
  • Supersonik 聚焦於產品啟用,透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原生系統整合能力,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;以及透過自動化映射、文件生成、測試與培訓,降低對大型系統整合團隊的依賴。

使用與維護

當一套軟體系統完成實施之後,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上不斷穿梭。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,始終沒有得到產品層面的良好支持。

用戶需要花時間查找欄位,在不同系統之間手動同步數據,或者頻繁向運營團隊提出類似「幫我跑一下這個報表」的請求。結果就是流程週期變慢、錯誤頻發,以及長期存在的培訓成本。

在此,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。

這類公司,致力於幫助團隊從已有系統中獲得更多價值。實際形態上,通常是一個存在於Slack或瀏覽器側邊欄中的副駕駛,可以透過語義搜尋回答類似「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中核對合約條款,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。

優秀的產品還會追蹤使用情況、節省時間與錯誤率等指標。

但現實是,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上,例如傳統客戶端、虛擬桌面環境,以及文件不完善的管理後臺。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、對帳、沙箱測試)以及企業級控制手段(單點登入、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,即使是在SAP、ServiceNow、Salesforce中那些原本未被設計為可自動化的部分。

可以這樣理解:API讓標準路徑更高效,而計算機操作能力,則讓長尾流程也變得可以自動化。

擴展層

即便你讓SAP、ServiceNow、Salesforce更易使用,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組的長尾流程,都在持續推動軟體去適應業務的真實狀態。

過去,團隊通常只有兩種選擇:要麼對系統進行深度定製,並承擔隨之而來的脆弱性成本;要麼開發零散的獨立應用,但又要面對整合、治理和維護的困難。

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。

在傳統系統之上構建新的工具和自動化能力,可以看作是在一套並不友好的軟體之上,疊加一層更「可用」的體驗層。其基本模式,是先構建一個統一的數據與行動平面:透過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的多個界面上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,透過事件驅動實現自動流程:當發票入帳且差異超過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組,例如從報價到收款、供應商入駐、期末結算等。這些模組不僅定義了要做的,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。

終局會是什麼樣?

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,不可能按照普通軟體的節奏被替換;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將成為預設入口,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。

在這一範式下,能夠長期勝出的軟體,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、哪個欄位、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,並預設支持自助完成。

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;每一次整合,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。

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