Why the World Still Runs on SAP | Andreessen Horowitz

Why the World Still Runs on SAP

Почему мир всё ещё работает на SAP

With AI, startups and their customers have focused their attention on net-new capabilities and the products they’ve enabled. Think shiny new voice agents, workflow automation tools, and text-to-app platforms.

С появлением AI стартапы и их клиенты сосредоточили внимание на принципиально новых возможностях и продуктах, которые они открывают. Речь о блестящих новых голосовых агентах, инструментах автоматизации рабочих процессов и платформах «текст-в-приложение».

While there have been and will be many exciting businesses in these categories (we are invested in several!), AI will have a massive impact on something far less glamorous and far more valuable: helping organizations get more from the large amount of software they already run. To ask a question that sounds almost disrespectful until you’ve spent a week in a Fortune 500: why do people still use SAP (and ServiceNow, and Salesforce) at all?

Хотя в этих категориях уже есть и будут ещё много интересных бизнесов (мы инвестировали в несколько!), AI окажет колоссальное влияние на нечто куда менее эффектное, но куда более ценное: поможет организациям получать больше пользы от огромного объёма софта, который они уже используют. Зададим вопрос, который звучит почти неуважительно, пока не проведёшь неделю в компании из Fortune 500: почему люди до сих пор пользуются SAP (а ещё ServiceNow и Salesforce)?

The short answer is that SAP, or any major legacy system of record, captures critical data across the businesses that use it. But on top of that, the business has customized it and built a set of specific procedures and roles on top of it, much of which is not actually documented anywhere. Moving off has been painful, expensive, and time consuming – often requiring an army of consultants, years of time and hundreds of millions of dollars. Upgrading from SAP ECC to SAP S4HANA can cost $700M, take 3 years, and require a team of 50 from Accenture. And then after the move, the software is almost only useful for generating read-only reports that are impossible to manipulate.

Короткий ответ: SAP, как и любая крупная legacy-система записи, хранит критически важные данные обо всех процессах бизнеса. Но помимо этого, компания настроила систему под себя и выстроила поверх неё набор специфических процедур и ролей, значительная часть которых нигде не задокументирована. Переход был болезненным, дорогим и долгим — часто требовал армии консультантов, годы работы и сотни миллионов долларов. Переход с SAP ECC на SAP S4HANA может стоить $700M, занять 3 года и потребовать команду из 50 человек от Accenture. А после миграции софт зачастую пригоден лишь для генерации отчётов в режиме «только чтение», с которыми невозможно работать.

That is until now. AI unlocks that opportunity to upgrade, customize, replace, and frankly better access and use the data captured in these systems of record.

Так было до сих пор. AI открывает возможность обновлять, настраивать, заменять и, откровенно говоря, лучше получать доступ к данным, хранящимся в этих системах записи, и эффективнее их использовать.

Ultimately, the destination with AI might not be to “replace SAP/ServiceNow/Salesforce,” but to make them more programmable and approachable. The winners will be the platforms that (1) plug into transformation budgets with measurable risk and timeline reduction, then (2) expand into day-to-day operations as the trusted control plane for work, gradually unbundling the legacy UI into composable, governed, AI-assisted actions and thin apps. In other words, the systems of record endure; the interface, automation, and extension layer becomes the new software frontier.

В конечном счёте, целью AI может быть не «замена SAP/ServiceNow/Salesforce», а то, чтобы сделать их более программируемыми и доступными. Победителями станут платформы, которые (1) подключаются к бюджетам трансформации с измеримым снижением рисков и сроков, а затем (2) расширяются в повседневные операции как доверенная плоскость управления рабочими процессами, постепенно разбирая legacy-интерфейс на составные, управляемые, AI-ассистированные действия и тонкие приложения. Иными словами, системы записи сохраняются, а интерфейс, автоматизация и уровень расширений становятся новым рубежом программного обеспечения.

SAP is Painful, And Yet We Still Use It

SAP — это мучение. И всё же мы им пользуемся

To set the stage here, let’s share a bit about SAP and what it does. On the surface, these systems are hard to navigate, painful to change, and somehow still the backbone of how the world’s biggest organizations operate. Consider what it looks like to use SAP!

Чтобы задать контекст, расскажем немного о SAP и о том, что он делает. На первый взгляд, эти системы трудно осваивать, менять в них что-то — мучение, и тем не менее они остаются хребтом работы крупнейших организаций мира. Посмотрите, как выглядит работа в SAP!

Source

Источник

But that “somehow” is the opportunity.

Но именно это «тем не менее» и есть возможность.

The uncomfortable answer is that, beneath the ugly UI and the endless configuration, these systems are very powerful: they encode the canonical data model of the business, the permissions and controls that keep it compliant, the workflows that make it operable at scale, and the integrations that connect dozens (or hundreds) of downstream processes. They’re not “apps” in the consumer sense, they’re accumulated institutional memory expressed as tables, roles, approvals, posting logic, and exception handling.

Неудобный ответ в том, что за уродливым интерфейсом и бесконечными настройками эти системы очень мощны: они кодируют каноническую модель данных бизнеса, разрешения и контроли, обеспечивающие соответствие требованиям, рабочие процессы, делающие бизнес управляемым в масштабе, и интеграции, связывающие десятки (или сотни) нижестоящих процессов. Это не «приложения» в потребительском смысле — это накопленная институциональная память, выраженная в таблицах, ролях, согласованиях, логике проводок и обработке исключений.

Replacing this is more than just expensive; it’s risky. And the more a company has invested – custom fields, workflows, pricing rules, reporting logic – the more the system becomes a moat of switching costs and a competitive advantage. That’s also why extensibility is so powerful: every enterprise is unique, change is constant (new regulations, new products, new org structures), and these platforms survive because they can be bent to fit reality. The challenge is that the same extensibility that makes them valuable also makes them brittle: each customization becomes a future upgrade landmine, each workflow a maze, each screen a tax on every human who has to use it.

Заменить всё это — не просто дорого, это рискованно. И чем больше компания вложила — кастомные поля, рабочие процессы, правила ценообразования, логика отчётности, — тем сильнее система становится рвом из издержек переключения и конкурентным преимуществом. Именно поэтому расширяемость так важна: каждое предприятие уникально, изменения постоянны (новые регуляции, новые продукты, новые оргструктуры), и эти платформы выживают, потому что их можно подогнать под реальность. Проблема в том, что та же расширяемость, которая делает их ценными, делает их и хрупкими: каждая кастомизация превращается в мину при будущем обновлении, каждый рабочий процесс — в лабиринт, каждый экран — в налог на каждого человека, которому приходится с ним работать.

This brittleness shows up everywhere. User satisfaction with CRM remains mixed despite broad adoption, and heavy customization in ERP is consistently tied to timeline and budget overruns. Workers are drowning in fragmented workflows – digital workers toggle between different applications ~1,200 times per day (about 4 hours a week lost), and 47% of digital workers struggle to find the information they need to do their jobs. Large-scale “transformations” routinely stumble; one estimate has roughly 70% failing to meet objectives. The spend tied to this friction is enormous: the software implementation/system integration market alone was about $380B in 2023.

Эта хрупкость проявляется повсюду. Удовлетворённость пользователей CRM остаётся неоднозначной, несмотря на широкое распространение, а тяжёлая кастомизация ERP неизменно связана с превышением сроков и бюджетов. Работники тонут в фрагментированных рабочих процессах — сотрудники переключаются между приложениями ~1 200 раз в день (теряя около 4 часов в неделю), а 47% цифровых работников не могут найти информацию, необходимую для выполнения своих задач. Масштабные «трансформации» регулярно буксуют; по одной из оценок, примерно 70% из них не достигают поставленных целей. Расходы, связанные с этим трением, огромны: рынок системной интеграции и внедрения ПО в 2023 году составил около $380B.

The process and pain here presents an opportunity for AI to change the way this software is implemented and used. The easiest way to understand the opportunity is to follow the lifecycle of the suite: first you implement or migrate it, then you live inside it every day, and then you build on top of it as the business changes. In each phase, the job is turning messy human intent into correct, auditable action against systems of record.

Процесс и связанные с ним трудности открывают возможность для AI изменить способ внедрения и использования этого ПО. Проще всего понять эту возможность, проследив жизненный цикл системы: сначала вы её внедряете или мигрируете, затем живёте внутри неё каждый день, а потом надстраиваете по мере изменений бизнеса. На каждом этапе задача — превратить нечёткие человеческие намерения в корректные, проверяемые действия в системах записи.

Let’s consider how AI can improve how we use legacy software systems at every stage.

Давайте рассмотрим, как AI может улучшить работу с legacy-системами на каждом этапе.

Implementation

Внедрение

Let’s start with implementation – the riskiest, most budget-sensitive phase and the one with the clearest payback. Concretely, that looks like turning messy discovery (meetings, docs, tickets) into structured requirements, then auto-producing the implementation workstream: process and field mappings, config and code, test scripts, cutover plans, and migration playbooks – plus the data cleansing and validation needed to go live. This is hard to get right: German supermarket giant Lidl once famously scrapped its effort to transition onto SAP after spending $500 million.

Начнём с внедрения — самого рискованного, самого чувствительного к бюджету этапа и одновременно этапа с самой очевидной отдачей. Конкретно это выглядит как превращение хаотичного сбора информации (встречи, документы, тикеты) в структурированные требования, а затем автоматическая генерация рабочего потока внедрения: маппинг процессов и полей, конфигурация и код, тестовые сценарии, планы перехода и миграционные плейбуки — плюс очистка данных и валидация, необходимые для запуска. Сделать это правильно сложно: немецкий гигант супермаркетов Lidl однажды знаменито свернул свой проект перехода на SAP, потратив $500 миллионов.

Companies here build copilots, project management tools, and other software to help with migrations and implementations. Here are some examples of startups working in the space (Andreessen Horowitz is invested in some of these companies):

Компании в этом пространстве создают копайлоты, инструменты управления проектами и другой софт для помощи в миграциях и внедрениях. Вот несколько примеров стартапов, работающих в этой области (Andreessen Horowitz инвестировал в некоторые из этих компаний):

Axiamatic — AI-слой «гарантии качества» для ERP: строит граф знаний из проектных артефактов и выявляет скрытые ошибки в требованиях и управлении изменениями через Slack/Teams, снижая риски и ускоряя программы S/4HANA (партнёрство с SAP Build; интегрирован в процессы KPMG/EY/IBM). Conduct — копайлот для маппинга кода и процессов, генерирующий семантический слой и техническую документацию при переходе ECC→S/4, с Q&A по кастомным таблицам и API для ускорения внутренней передачи. Auctor реализует агентную доставку внедрений для системных интеграторов и профессиональных сервисов, автоматически превращая материалы discovery в структурированные требования и становясь системой записи для SOW, проектной документации, пользовательских историй, конфигураций и тест-планов. Supersonik помогает с AI-обеспечением продуктового обучения для каналов/MSP и клиентов — vision- и voice-агенты, обучающие прямо внутри реального интерфейса, сокращая потребность в SE и обеспечивая внедрения и расширения силами реселлеров. Tessera — AI-нативный системный интегратор, управляющий корпоративными трансформациями от начала до конца: подключается к существующему ERP-инстансу клиента, оценивает текущее внедрение и затем выявляет и автоматически исправляет то, что необходимо изменить при миграции.

These companies create value by making transformations faster, cheaper, and less risky. They do this in a few key ways: catching problems early in requirements and change management before they snowball, compressing timelines (where a single slipped month can cost millions, turning messy project data into structured knowledge so internal teams can take ownership faster, and reducing reliance on large SI teams through automation of mapping, documentation, testing, and enablement.

Эти компании создают ценность, делая трансформации быстрее, дешевле и менее рискованными. Они добиваются этого несколькими ключевыми способами: обнаруживают проблемы на ранних стадиях — в требованиях и управлении изменениями — прежде чем те нарастут лавинообразно; сжимают сроки (когда один пропущенный месяц может стоить миллионы); превращают хаотичные проектные данные в структурированные знания, чтобы внутренние команды быстрее брали управление на себя; и снижают зависимость от больших команд системных интеграторов за счёт автоматизации маппинга, документирования, тестирования и обучения.

We see room for more startups building tools that work with existing partners rather than against them. Specifically:

Мы видим пространство для новых стартапов, создающих инструменты, которые работают вместе с существующими партнёрами, а не против них. В частности:

Агенты внедрения, разделяющие результаты и риски (отслеживание требований, сравнение конфигураций, симуляция перехода, генерация кода и обнаружение отклонений) Инструменты семантической документации, поддерживающие знания актуальными и доступными Агенты обучения, превращающие тренинги и развёртывание каналов в воспроизводимый продукт

Because startups can alleviate enterprise-level burdens, they can price to the delay avoided, and sell into the transformation budgets CIOs and CFOs are already spending, displacing bloated SI engagements in the process.

Поскольку стартапы могут снимать нагрузку корпоративного уровня, они могут выставлять цену исходя из предотвращённых задержек и продавать в бюджеты трансформации, которые CIO и CFO уже тратят, вытесняя при этом раздутые контракты с системными интеграторами.

Usage and Maintenance

Использование и сопровождение

Next, after a software suite has been implemented, using it means navigating the mess of a UI these software suites have today. Day-to-day work spans dozens of screens, role turnover resets know-how, and a long tail of edge-case workflows never gets first-class product treatment. Users spend time hunting for fields, mirroring data between systems, and asking ops teams to “just run this report.” The result is slow cycle times, avoidable errors, and persistent training burden.

Далее — после внедрения программного комплекса его использование означает навигацию по хаосу интерфейса, характерному для этих систем. Повседневная работа охватывает десятки экранов, ротация сотрудников обнуляет накопленные знания, а длинный хвост редких рабочих процессов никогда не получает полноценной продуктовой проработки. Пользователи тратят время на поиск полей, дублирование данных между системами и просьбы к операционным командам «просто запустить этот отчёт». Результат — медленные циклы, предотвратимые ошибки и постоянная нагрузка на обучение.

The opportunity is for AI to wrap legacy systems with a friendlier, more capable “system of action.”

Возможность для AI — обернуть legacy-системы дружелюбной и более функциональной «системой действий».

Companies in this category build tools that help teams get more out of the systems they already use. In practice this looks like a copilot that lives in Slack or as a browser sidecar, that can answer “Where can I find X?” or “How do I do Y?” using semantic search , and then take safe actions (create a case, post a journal entry, update supplier terms) via APIs when available. These tools can also chain together compose multi-app workflows (“pull last quarter’s POs from SAP, check contract terms in Coupa, draft a variance note in ServiceNow”), with human approval steps, audit trails, and granular RBAC. The best ones track adoption, time saved, and error rates.

Компании в этой категории создают инструменты, помогающие командам извлекать больше пользы из уже используемых систем. На практике это выглядит как копайлот, живущий в Slack или в виде браузерного сайдбара, способный ответить на вопрос «Где найти X?» или «Как сделать Y?» с помощью семантического поиска, а затем выполнить безопасные действия (создать кейс, провести бухгалтерскую запись, обновить условия поставщика) через API, если они доступны. Эти инструменты также могут выстраивать цепочки и компоновать мультисистемные рабочие процессы («подтяни заказы на закупку за последний квартал из SAP, проверь условия контракта в Coupa, составь отчёт об отклонениях в ServiceNow») с этапами одобрения, аудиторским следом и гранулярным RBAC. Лучшие из них отслеживают adoption, сэкономленное время и долю ошибок.

A lot of the work that matters in enterprises still isn’t exposed cleanly through APIs – it lives in screens, thick clients, VDI sessions, and half-documented admin consoles. That’s why modern “computer-use” agents are such an important complement to API-first copilots: they expand the reachable surface area of automation to the last 30–40% of workflows where there simply isn’t a reliable endpoint to call. The core capability isn’t “clicking buttons,” it’s reliability under mess – agents that can perceive the UI, anchor to stable elements, recover from pop-ups and layout drift, and checkpoint progress so they can resume safely mid-flow. When paired with validation (diffs, reconciliations, sandbox runs) and enterprise controls (SSO, secrets, least privilege, audit), this turns what used to be manual work into governed, repeatable automation – ticket triage, period-close steps, customer updates, pricing changes – even in the parts of SAP/ServiceNow/Salesforce that vendors never built for automation. APIs make the happy path fast, and computer-use makes the long tail automatable.

Значительная часть важной работы в крупных компаниях по-прежнему не доступна через API — она живёт в экранных формах, толстых клиентах, VDI-сессиях и полудокументированных админ-консолях. Именно поэтому современные агенты «компьютерного использования» — столь важное дополнение к API-first копайлотам: они расширяют охватываемую автоматизацией поверхность на последние 30–40% рабочих процессов, где попросту нет надёжного эндпоинта для вызова. Ключевая способность — не «нажатие кнопок», а надёжность в хаосе: агенты, которые могут воспринимать интерфейс, привязываться к стабильным элементам, восстанавливаться после всплывающих окон и сдвигов вёрстки, создавать контрольные точки для безопасного возобновления посреди процесса. В сочетании с валидацией (диффы, сверки, запуски в песочнице) и корпоративными контролями (SSO, секреты, принцип минимальных привилегий, аудит) это превращает ручную работу в управляемую, воспроизводимую автоматизацию — сортировку тикетов, шаги закрытия периода, обновления клиентов, изменения цен — даже в тех частях SAP/ServiceNow/Salesforce, которые вендоры никогда не проектировали для автоматизации. API ускоряют основной сценарий, а computer-use делает автоматизируемым длинный хвост.

Companies like Factor Labs and Sola are already deploying these agents in production, replacing BPO spend and helping large organizations automate tasks at scale.

Компании вроде Factor Labs и Sola уже разворачивают таких агентов в продакшене, замещая расходы на BPO и помогая крупным организациям автоматизировать задачи в масштабе.

Extensions

Расширения

Finally, even if you make SAP/ServiceNow/Salesforce easier to use, your business will keep changing which means your system of record will have to as well. New products, new policies, new acquisitions, new regulations, and a long tail of workflows that will never justify a core-module project mean constant work to keep software relevant to the actual state of your business. Historically, teams have had two options: customize the suite (and inherit the brittleness tax) or build one-off apps (and struggle to integrate, govern, and maintain them). This is the third wedge for AI: shipping small, governed experiences on top of systems of record, fast, while keeping the core clean.

Наконец, даже если вы сделаете SAP/ServiceNow/Salesforce удобнее, ваш бизнес будет продолжать меняться, а значит, и система записи тоже. Новые продукты, новые политики, новые поглощения, новые регуляции и длинный хвост рабочих процессов, которые никогда не оправдают полноценного модульного проекта, — всё это означает постоянную работу по поддержанию актуальности софта относительно реального состояния бизнеса. Исторически у команд было два варианта: кастомизировать систему (и унаследовать «налог на хрупкость») или создавать одноразовые приложения (и мучиться с их интеграцией, управлением и поддержкой). Это третий клин для AI: быстрая разработка небольших, управляемых решений поверх систем записи с сохранением чистоты ядра.

Building net-new tools and automations on top of legacy estates becomes the “Lovable” layer over unloved software. The pattern starts with a unified data-and-action plane: read from systems of record via APIs and events (and safe UI capture where needed), normalize into a semantic model of business objects (orders, vendors, cases), then expose a governed set of actions with RBAC, approvals, and audit.

Создание принципиально новых инструментов и автоматизаций поверх legacy-инфраструктуры становится слоем «Lovable» над нелюбимым софтом. Паттерн начинается с единой плоскости данных и действий: чтение из систем записи через API и события (и безопасный захват интерфейса, где необходимо), нормализация в семантическую модель бизнес-объектов (заказы, поставщики, кейсы), затем предоставление управляемого набора действий с RBAC, согласованиями и аудитом.

On top of that plane, teams ship focused experiences that feel modern and purpose-built. Instead of sending a procurement analyst through 12 SAP transactions to onboard a supplier, you give them a single “Vendor Onboarding” thin app that gathers documents, checks duplicates, routes approvals, and posts the right records back to SAP. Instead of asking RevOps to open five Salesforce screens to update renewal terms, you give them a spreadsheet-speed editor that can bulk-edit, validate against policy, preview impact, and then commit changes with a full audit trail. Instead of yet another “portal project,” you give frontline teams a command palette that can answer questions and execute the handful of actions they do every day (“create return,” “extend credit,” “open a Sev-2,” “post accrual”) across multiple systems, without spelunking through 20 tabs.

Поверх этой плоскости команды создают целевые решения, которые выглядят современно и специализированно. Вместо того чтобы прогонять аналитика по закупкам через 12 транзакций SAP для регистрации поставщика, вы даёте ему одно тонкое приложение «Онбординг поставщика», которое собирает документы, проверяет дубликаты, маршрутизирует согласования и записывает нужные данные обратно в SAP. Вместо того чтобы просить RevOps открывать пять экранов Salesforce для обновления условий продления, вы даёте им редактор со скоростью электронной таблицы, позволяющий массово редактировать, валидировать по политике, просматривать влияние изменений и фиксировать их с полным аудиторским следом. Вместо очередного «проекта портала» вы даёте фронтлайн-командам командную палитру, которая может отвечать на вопросы и выполнять набор действий, необходимых каждый день («создать возврат», «продлить кредит», «открыть инцидент Sev-2», «провести начисление»), — через несколько систем, без блуждания по 20 вкладкам.

These extensions also unlock cross-system workflows and automations that no single vendor would ever prioritize: event-driven triggers like “if invoice posted AND variance >3% → draft an explanation → route for approval,” or “if ticket reopened twice → create problem record → assign owner → update customer,” with human-in-the-loop checkpoints where it matters. Over time, the most valuable deployments turn into reusable “intent packs” — quote-to-cash, vendor onboarding, period close — that encode not just what to do, but how to do it safely in your environment.

Эти расширения также открывают кросс-системные рабочие процессы и автоматизации, которые ни один отдельный вендор никогда не стал бы приоритизировать: событийные триггеры вроде «если счёт проведён И отклонение >3% → составить объяснение → отправить на согласование» или «если тикет переоткрыт дважды → создать проблемный запис → назначить ответственного → обновить клиента», с контрольными точками human-in-the-loop там, где это важно. Со временем наиболее ценные развёртывания превращаются в переиспользуемые «пакеты намерений» — от котировки до оплаты, онбординг поставщика, закрытие периода — которые кодируют не только что делать, но и как делать это безопасно в вашей среде.

Platforms like General Magic’s Cell make the building blocks for architecting these bespoke workflows tangible: you upload OpenAPI specs so every endpoint becomes an action, then embed a native command bar with a single script tag that executes real API calls, backed by analytics, multitenancy, security guardrails, and RBAC, so the work shifts from rebuilding another UI to composing the right actions and policies on top of systems you already trust.

Платформы вроде Cell от General Magic делают строительные блоки для проектирования таких кастомных рабочих процессов осязаемыми: вы загружаете спецификации OpenAPI, и каждый эндпоинт становится действием, а затем встраиваете нативную командную строку единственным тегом script, которая выполняет реальные API-вызовы — с аналитикой, мультитенантностью, защитными ограничениями и RBAC, — так что работа смещается от пересоздания очередного интерфейса к композиции правильных действий и политик поверх систем, которым вы уже доверяете.

What does the endgame look like?

Как выглядит финальная картина?

We think legacy systems will mostly persist, but they’ll stop being the surface area where work happens. ERPs, CRMs, and ITSM suites are too embedded to be ripped out on a typical software cadence; they evolve slowly and remain systems of record. What will change is the user-facing “system of action” that sits on top: AI will become the default interface for discovering how the system works, executing workflows across it, and shipping small, modern experiences that bypass legacy UI altogether. In other words, the bridge becomes the highway.

Мы считаем, что legacy-системы в основном сохранятся, но перестанут быть поверхностью, на которой происходит работа. ERP, CRM и ITSM-системы слишком глубоко встроены, чтобы их можно было вырвать в рамках обычного цикла обновления ПО; они эволюционируют медленно и остаются системами записи. Что изменится — это пользовательская «система действий», расположенная поверх: AI станет интерфейсом по умолчанию для понимания работы системы, выполнения рабочих процессов и создания небольших современных решений, минующих legacy-интерфейс целиком. Иными словами, мост становится магистралью.

Enduring software in this category will look less like a chatbot and more like an operating layer: a unified data and action plane with a semantic model of business objects, plus guardrails that make AI trustworthy in production. If you’re an end user, instead of learning which screen, field, and transaction code to use (and then re-learning it every time the UI or process shifts), you describe the outcome you want and the system gets you there. You’ll ask a couple clarifying questions, be shown a preview of what it’s going to do, and then the tool will execute with the right approvals and an audit trail. Closing the loop looks like “create a return and notify the customer,” “open a Sev-2 and pull the last three related incidents,” or “onboard this vendor, collect the docs, route approvals, and set payment terms” — actions that today require hopping across SAP, Salesforce, ServiceNow, and spreadsheets. This gives us fewer errors and reversals, less dependency on tribal knowledge, faster cycle times, and dramatically lower training burden because the interface is intent-driven, role-aware, and self-serve by default.

Долговечное ПО в этой категории будет выглядеть не как чат-бот, а как операционный слой: единая плоскость данных и действий с семантической моделью бизнес-объектов, плюс защитные ограничения, делающие AI надёжным в продакшене. Для конечного пользователя вместо запоминания, какой экран, поле и код транзакции использовать (и переучивания каждый раз, когда интерфейс или процесс меняется), достаточно описать желаемый результат — и система приведёт к нему. Система задаст пару уточняющих вопросов, покажет предварительный просмотр предстоящих действий, а затем выполнит их с нужными согласованиями и аудиторским следом. Замыкание цикла выглядит как «создай возврат и уведоми клиента», «открой Sev-2 и подтяни три последних связанных инцидента» или «онбордь этого поставщика, собери документы, маршрутизируй согласования и установи условия оплаты» — действия, которые сегодня требуют переключения между SAP, Salesforce, ServiceNow и электронными таблицами. Это даёт нам меньше ошибок и отмен, меньшую зависимость от «племенного знания», ускоренные циклы и радикально сниженную нагрузку на обучение, потому что интерфейс управляется намерениями, учитывает роли и работает в режиме самообслуживания по умолчанию.

The moat compounds from real usage: every successful workflow becomes a reusable intent, every exception becomes a guardrail, every migration artifact becomes living lineage, and every integration deepens the graph of how the enterprise actually runs. Over time, the “AI layer” becomes the place teams go to understand change impact, prevent drift, measure ROI, and ship new workflows, even when the underlying systems remain the same.

Защитный ров углубляется с реальным использованием: каждый успешный рабочий процесс становится переиспользуемым намерением, каждое исключение — защитным правилом, каждый артефакт миграции — живой родословной, а каждая интеграция углубляет граф того, как предприятие реально работает. Со временем «AI-слой» становится местом, куда команды обращаются, чтобы понять влияние изменений, предотвратить отклонения, измерить ROI и запустить новые рабочие процессы — даже когда нижележащие системы остаются прежними.

Eric Zhou

Eric Zhou

is a partner at Andreessen Horowitz, where he focuses on companies building at the application layer in Generative AI.

партнёр в Andreessen Horowitz, где фокусируется на компаниях, строящих продукты на уровне приложений в сфере Generative AI.

Seema Amble

Seema Amble

is a partner at Andreessen Horowitz, where she focuses on investments in B2B software and fintech.

партнёр в Andreessen Horowitz, где фокусируется на инвестициях в B2B-софт и финтех.

Response to the FTC and the DOJ’s Request for Comment Concerning an Updated Guidance on Business Collaborations

Ответ на запрос комментариев FTC и DOJ относительно обновлённого руководства по деловому сотрудничеству

Good news: AI Will Eat Application Software

Хорошая новость: AI поглотит прикладное ПО

Forward-deployed Job Titles

Должности на передовой

Why Are We Here? Why Did We Raise $15B?

Зачем мы здесь? Зачем мы привлекли $15B?

Why Nerds Are More Clippable

Почему ботаников легче подрезать

Want More Fintech?

Хотите больше финтеха?

Commentary and analysis on recent news, and compelling trends in the fintech space.

Комментарии и аналитика по последним новостям и актуальным трендам в сфере финтеха.

Views expressed in “posts” (including podcasts, videos, and social media) are those of the individual a16z personnel quoted therein and are not the views of a16z Capital Management, L.L.C. (“a16z”) or its respective affiliates. a16z Capital Management is an investment adviser registered with the Securities and Exchange Commission. Registration as an investment adviser does not imply any special skill or training. The posts are not directed to any investors or potential investors, and do not constitute an offer to sell — or a solicitation of an offer to buy — any securities, and may not be used or relied upon in evaluating the merits of any investment.

Мнения, выраженные в «постах» (включая подкасты, видео и социальные сети), принадлежат конкретным сотрудникам a16z, цитируемым в них, и не являются позицией a16z Capital Management, L.L.C. («a16z») или её аффилированных лиц. a16z Capital Management — инвестиционный советник, зарегистрированный в Комиссии по ценным бумагам и биржам. Регистрация в качестве инвестиционного советника не подразумевает каких-либо особых навыков или подготовки. Посты не адресованы инвесторам или потенциальным инвесторам и не являются предложением о продаже или привлечением предложений о покупке ценных бумаг, и на них нельзя полагаться при оценке достоинств какой-либо инвестиции.

The contents in here — and available on any associated distribution platforms and any public a16z online social media accounts, platforms, and sites (collectively, “content distribution outlets”) — should not be construed as or relied upon in any manner as investment, legal, tax, or other advice. You should consult your own advisers as to legal, business, tax, and other related matters concerning any investment. Any projections, estimates, forecasts, targets, prospects and/or opinions expressed in these materials are subject to change without notice and may differ or be contrary to opinions expressed by others. Any charts provided here or on a16z content distribution outlets are for informational purposes only, and should not be relied upon when making any investment decision. Certain information contained in here has been obtained from third-party sources, including from portfolio companies of funds managed by a16z. While taken from sources believed to be reliable, a16z has not independently verified such information and makes no representations about the enduring accuracy of the information or its appropriateness for a given situation. In addition, posts may include third-party advertisements; a16z has not reviewed such advertisements and does not endorse any advertising content contained therein. All content speaks only as of the date indicated.

Содержание данного материала — а также материалов, доступных на любых связанных платформах распространения и любых публичных аккаунтах a16z в социальных сетях, на платформах и сайтах (совместно — «каналы распространения контента») — не следует рассматривать или использовать в качестве инвестиционных, юридических, налоговых или иных рекомендаций. По вопросам юридического, делового, налогового и иного характера в связи с любой инвестицией следует консультироваться с собственными советниками. Любые прогнозы, оценки, прогнозные показатели, целевые значения, перспективы и/или мнения, выраженные в этих материалах, могут быть изменены без предварительного уведомления и могут отличаться или противоречить мнениям, выраженным другими лицами. Любые графики, приведённые здесь или на каналах распространения контента a16z, предназначены исключительно для информационных целей и не должны служить основой для принятия инвестиционных решений. Определённая информация получена из сторонних источников, в том числе от портфельных компаний фондов под управлением a16z. Хотя она взята из источников, считающихся надёжными, a16z не проводила независимую проверку такой информации и не делает заявлений о достоверности информации или её применимости к конкретной ситуации. Кроме того, посты могут содержать рекламу третьих сторон; a16z не проверяла такую рекламу и не одобряет содержащийся в ней рекламный контент. Весь контент актуален только на дату, указанную в материале.

Under no circumstances should any posts or other information provided on this website — or on associated content distribution outlets — be construed as an offer soliciting the purchase or sale of any security or interest in any pooled investment vehicle sponsored, discussed, or mentioned by a16z personnel. Nor should it be construed as an offer to provide investment advisory services; an offer to invest in an a16z-managed pooled investment vehicle will be made separately and only by means of the confidential offering documents of the specific pooled investment vehicles — which should be read in their entirety, and only to those who, among other requirements, meet certain qualifications under federal securities laws. Such investors, defined as accredited investors and qualified purchasers, are generally deemed capable of evaluating the merits and risks of prospective investments and financial matters.

Ни при каких обстоятельствах посты или иная информация, размещённая на данном веб-сайте или на связанных каналах распространения контента, не должна рассматриваться как предложение о покупке или продаже каких-либо ценных бумаг или долей в каком-либо объединённом инвестиционном инструменте, спонсируемом, обсуждаемом или упоминаемом сотрудниками a16z. Равно она не должна рассматриваться как предложение об оказании услуг инвестиционного консультирования; предложение об инвестировании в объединённый инвестиционный инструмент под управлением a16z будет сделано отдельно и исключительно посредством конфиденциальных документов предложения конкретных объединённых инвестиционных инструментов — которые должны быть прочитаны в полном объёме и только теми, кто, помимо прочих требований, отвечает определённым квалификационным критериям в соответствии с федеральным законодательством о ценных бумагах. Такие инвесторы, определяемые как аккредитованные инвесторы и квалифицированные покупатели, как правило, считаются способными самостоятельно оценивать достоинства и риски предполагаемых инвестиций и финансовых вопросов.

There can be no assurances that a16z’s investment objectives will be achieved or investment strategies will be successful. Any investment in a vehicle managed by a16z involves a high degree of risk including the risk that the entire amount invested is lost. Any investments or portfolio companies mentioned, referred to, or described are not representative of all investments in vehicles managed by a16z and there can be no assurance that the investments will be profitable or that other investments made in the future will have similar characteristics or results. A list of investments made by funds managed by a16z is available here: https://a16z.com/investments/. Past results of a16z’s investments, pooled investment vehicles, or investment strategies are not necessarily indicative of future results. Excluded from this list are investments (and certain publicly traded cryptocurrencies/ digital assets) for which the issuer has not provided permission for a16z to disclose publicly. As for its investments in any cryptocurrency or token project, a16z is acting in its own financial interest, not necessarily in the interests of other token holders. a16z has no special role in any of these projects or power over their management. a16z does not undertake to continue to have any involvement in these projects other than as an investor and token holder, and other token holders should not expect that it will or rely on it to have any particular involvement.

Не может быть гарантий того, что инвестиционные цели a16z будут достигнуты или что инвестиционные стратегии окажутся успешными. Любая инвестиция в инструмент под управлением a16z сопряжена с высокой степенью риска, включая риск полной потери вложенной суммы. Любые упомянутые, указанные или описанные инвестиции или портфельные компании не являются репрезентативными для всех инвестиций в инструменты под управлением a16z, и нет гарантий, что инвестиции будут прибыльными или что другие инвестиции, сделанные в будущем, будут иметь аналогичные характеристики или результаты. Список инвестиций, сделанных фондами под управлением a16z, доступен здесь: https://a16z.com/investments/. Прошлые результаты инвестиций a16z, объединённых инвестиционных инструментов или инвестиционных стратегий не обязательно свидетельствуют о будущих результатах. Из данного списка исключены инвестиции (и определённые публично торгуемые криптовалюты/цифровые активы), по которым эмитент не дал разрешения a16z на публичное раскрытие информации. Что касается инвестиций в любые криптовалютные или токен-проекты, a16z действует в своих собственных финансовых интересах, а не обязательно в интересах других держателей токенов. a16z не играет особой роли ни в одном из этих проектов и не имеет контроля над их управлением. a16z не обязуется продолжать какое-либо участие в этих проектах, кроме как в качестве инвестора и держателя токенов, и другие держатели токенов не должны ожидать или полагаться на какое-либо конкретное участие с её стороны.

With respect to funds managed by a16z that are registered in Japan, a16z will provide to any member of the Japanese public a copy of such documents as are required to be made publicly available pursuant to Article 63 of the Financial Instruments and Exchange Act of Japan. Please contact compliance@a16z.com to request such documents.

В отношении фондов под управлением a16z, зарегистрированных в Японии, a16z предоставит любому члену японской общественности копию документов, которые должны быть опубликованы в соответствии со статьёй 63 Закона о финансовых инструментах и биржах Японии. Для запроса таких документов обращайтесь по адресу compliance@a16z.com.

For other site terms of use, please go here. Additional important information about a16z, including our Form ADV Part 2A Brochure, is available at the SEC’s website: http://www.adviserinfo.sec.gov.

С прочими условиями использования сайта можно ознакомиться здесь. Дополнительная важная информация об a16z, включая брошюру Form ADV Part 2A, доступна на сайте SEC: http://www.adviserinfo.sec.gov.