Why the World Still Runs on SAP | Andreessen Horowitz
Статья Andreessen Horowitz объясняет, почему крупнейшие компании мира по-прежнему зависят от SAP и аналогичных legacy-систем (ServiceNow, Salesforce), несмотря на их устаревший интерфейс и сложность. Переход с SAP ECC на S/4HANA может стоить $700M, занять 3 года и потребовать команду из 50 консультантов Accenture, а рынок системной интеграции в 2023 году составил около $380B. AI открывает возможность не заменить эти системы, а сделать их более программируемыми и доступными — через помощь при миграции, упрощение повседневного использования и создание расширений поверх них. Авторы выделяют три направления: агенты для внедрения, снижающие стоимость и риски трансформаций; «системы действий», оборачивающие legacy-интерфейсы в удобный AI-слой; и платформы расширений, позволяющие быстро создавать тонкие приложения поверх систем записи. В перспективе legacy-системы сохранятся как хранилища данных, но пользовательским интерфейсом станет AI-слой, управляемый намерениями, с аудитом и контролем доступа.
Почему мир всё ещё работает на SAP
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».
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)?
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.
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.
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 — это мучение. И всё же мы им пользуемся
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!
Но именно это «тем не менее» и есть возможность.
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.
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.
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.
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.
Давайте рассмотрим, как AI может улучшить работу с legacy-системами на каждом этапе.
Внедрение
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.
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.
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.
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
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.
Использование и сопровождение
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.
Возможность для AI — обернуть legacy-системы дружелюбной и более функциональной «системой действий».
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.
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.
Компании вроде Factor Labs и Sola уже разворачивают таких агентов в продакшене, замещая расходы на BPO и помогая крупным организациям автоматизировать задачи в масштабе.
Расширения
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.
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.
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.
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.
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.
Как выглядит финальная картина?
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.
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.
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
партнёр в Andreessen Horowitz, где фокусируется на компаниях, строящих продукты на уровне приложений в сфере Generative AI.
Seema Amble
партнёр в Andreessen Horowitz, где фокусируется на инвестициях в B2B-софт и финтех.
Хотите больше финтеха?
Комментарии и аналитика по последним новостям и актуальным трендам в сфере финтеха.
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.
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.
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.
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.
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.
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.