С появлением ИИ стартапы и их клиенты сосредоточились на новых возможностях и продуктах, которые были реализованы благодаря этим технологиям. Среди них — инновационные голосовые агенты, инструменты автоматизации процессов и платформы для генерации приложений на основе текста.
Хотя в этих направлениях уже есть и еще появится немало ярких компаний (мы инвестируем в некоторые из них!), настоящее влияние ИИ проявится там, где это менее заметно, но гораздо ценнее: в том, чтобы помочь компаниям эффективнее использовать уже внедренные крупные программные комплексы. Вопрос, который кажется неуместным, пока не поработаешь в крупной корпорации: почему до сих пор используют SAP, ServiceNow и Salesforce?
Краткий ответ: SAP и аналогичные системы учета фиксируют критически важные бизнес-данные. Помимо этого, компании настраивают их под себя, строя уникальные процессы и роли, которые зачастую нигде не документированы. Переход на другие решения — мучительный, дорогой и долгий процесс, требующий армии консультантов, лет работы и сотен миллионов долларов. Например, обновление с SAP ECC до SAP S4HANA может стоить $700 млн, занять 3 года и потребовать команду из 50 специалистов Accenture. После перехода система часто используется лишь для создания отчетов, которые невозможно редактировать.
Теперь ситуация меняется. ИИ дает возможность обновлять, настраивать, заменять и, главное, удобнее получать доступ к данным в этих системах учета.
В перспективе задача ИИ — не «заменить SAP/ServiceNow/Salesforce», а сделать их более программируемыми и доступными. Победителями станут платформы, которые (1) интегрируются в бюджеты трансформации, снижая риски и сроки, а затем (2) становятся управляющим слоем для ежедневных операций, постепенно разбирая устаревший интерфейс на управляемые, поддерживаемые ИИ действия и легкие приложения. Системы учета остаются, а интерфейс, автоматизация и слой расширения становятся новым программным фронтиром.
SAP сложен, но мы продолжаем им пользоваться
Для понимания сути приведем краткое описание SAP и его функций. На первый взгляд эти системы сложны в работе, неудобны для изменений и тем не менее остаются основой деятельности крупнейших компаний мира. Вот как выглядит работа в SAP:
Источник
Но именно в этом «тем не менее» и кроется шанс.
Дело в том, что под неудобным интерфейсом и сложной настройкой скрывается мощная система: она содержит основную модель данных бизнеса, права и контроль, обеспечивающие соответствие требованиям, процессы для масштабной работы и интеграции, соединяющие десятки и сотни бизнес-процессов. Это не привычные приложения, а институциональная память, выраженная в таблицах, ролях, согласованиях, логике проводок и обработке исключений.
Заменить такую систему не только дорого, но и рискованно. Чем больше компания вложила в нее — поля, процессы, правила ценообразования, логику отчетности — тем больше система становится барьером для перехода и конкурентным преимуществом. Поэтому расширяемость так важна: каждая компания уникальна, изменения постоянны, и эти платформы выживают, потому что их можно адаптировать под реальность. Но та же гибкость делает их уязвимыми: каждое изменение — потенциальная проблема при обновлении, каждый процесс — лабиринт, каждый экран — дополнительная нагрузка на пользователя.
Эта хрупкость проявляется повсеместно. Пользовательское удовлетворение CRM остается низким, несмотря на широкое внедрение, а избыточная кастомизация ERP приводит к срывам сроков и перерасходу бюджета. Сотрудники теряют время на фрагментированные процессы: цифровой работник переключается между приложениями около 1 200 раз в день, что означает потерю примерно 4 часов в неделю, а 47% не могут найти нужную информацию для работы. Крупные трансформационные проекты часто проваливаются: по оценкам, около 70% не достигают целей. Затраты на это колоссальны: только рынок внедрения и интеграции ПО в 2023 году составил $380 млрд.
Эти проблемы — шанс для ИИ изменить подход к внедрению и использованию такого ПО. Проще всего рассмотреть жизненный цикл системы: сначала внедрение или миграция, затем ежедневная работа, а потом развитие по мере изменений бизнеса. На каждом этапе задача — превратить неструктурированные намерения в корректные, контролируемые действия в системах учета.
Посмотрим, как ИИ может улучшить работу с устаревшими программными решениями на каждом этапе.
Внедрение
Внедрение — самый рискованный и чувствительный к бюджету этап, где возврат инвестиций наиболее ясен. Это превращение неструктурированных вводных (встречи, документы, заявки) в четкие требования, а затем автоматизация плана внедрения: сопоставление процессов и полей, конфигурация, код, тестовые сценарии, планы перехода и миграции, а также очистка и валидация данных для запуска. Это сложно реализовать: немецкая сеть Lidl отказалась от перехода на SAP после расходов в $500 млн.
Компании в этом сегменте разрабатывают копилоты, инструменты управления проектами и другое ПО для поддержки миграций и внедрений. Вот примеры стартапов в этой области (Andreessen Horowitz инвестировал в некоторые из них):
-
Axiamatic — ИИ-уровень контроля для ERP: строит граф знаний по артефактам проекта, выявляет скрытые ошибки в требованиях и управлении изменениями через Slack/Teams, снижая риски и ускоряя S/4HANA (партнер SAP Build; интеграция с KPMG/EY/IBM).
-
Conduct — копилот для картирования кода и процессов, создает семантический слой и техническую документацию для ECC→S/4, поддерживает Q&A по кастомным таблицам и API для ускорения передачи на внутренние команды.
-
Auctor — агентное внедрение для SI/профуслуг, автоматически структурирует вводные, а затем становится системой учета для SOW, проектных документов, user stories, конфигураций и тест-планов.
-
Supersonik — ИИ-инструменты для обучения каналов/партнеров и клиентов: голосовые и визуальные агенты, обучающие прямо в интерфейсе, сокращая потребность в SE и поддерживая внедрения и расширения через реселлеров.
-
Tessera — SI на базе ИИ для полного управления трансформациями: подключается к существующему ERP, анализирует реализацию и автоматически устраняет выявленные проблемы при миграции.
Эти компании создают ценность, ускоряя, удешевляя и снижая риски трансформаций. Это достигается ранним выявлением проблем, сокращением сроков (каждый месяц задержки — миллионы потерь), структурированием проектных данных для передачи на внутренние команды и снижением зависимости от крупных SI за счет автоматизации картирования, документации, тестирования и обучения.
Мы видим потенциал для новых стартапов, которые будут работать вместе с партнерами, а не против них. Например:
-
Агенты внедрения, которые разделяют риски и результаты (отслеживание требований, сравнение конфигураций, симуляция перехода, генерация кода, обнаружение расхождений)
-
Инструменты семантической документации, которые поддерживают актуальность и доступность знаний
-
Агенты обучения, превращающие обучение и запуск каналов в повторяемый продукт
Стартапы могут снижать нагрузку на уровне предприятия, формировать цену, исходя из предотвращенных задержек, и продавать решения в бюджеты трансформации CIO и CFO, вытесняя крупные SI-проекты.
Использование и поддержка
После внедрения программного комплекса пользователи сталкиваются с запутанным интерфейсом. Повседневная работа охватывает десятки экранов, смена персонала обнуляет опыт, а редкие сценарии не получают поддержки. Пользователи тратят время на поиск полей, ручной перенос данных и обращения в операционные команды. Это приводит к медленным циклам, ошибкам и нагрузке на обучение.
ИИ может обернуть устаревшие системы более дружелюбным и функциональным «слоем действий».
Компании этого сегмента создают инструменты, помогающие командам эффективнее использовать уже внедренные системы. Это копилот, работающий в Slack или как расширение браузера, который отвечает на вопросы и выполняет безопасные действия через API. Такие инструменты связывают процессы между разными приложениями, с этапами согласования, аудитом и RBAC. Лучшие решения отслеживают вовлеченность, сэкономленное время и частоту ошибок.
Многие важные задачи до сих пор не реализованы через API — они «живут» в интерфейсах, толстых клиентах, VDI-сессиях и плохо документированных админ-консолях. Поэтому современные агенты «компьютерного использования» так важны: они расширяют автоматизацию на последние 30–40% процессов, где нет надежного API. Ключ — не просто «кликать кнопки», а обеспечивать надежность: агенты воспринимают интерфейс, привязываются к стабильным элементам, восстанавливаются после всплывающих окон и изменений, сохраняют прогресс. В сочетании с валидацией и корпоративным контролем это превращает ручную работу в управляемую автоматизацию — сортировку заявок, закрытие периода, обновление данных клиентов, изменение цен — даже в тех частях SAP/ServiceNow/Salesforce, которые не рассчитаны на автоматизацию. API ускоряют типовые сценарии, а «компьютерное использование» автоматизирует длинный хвост.
Компании Factor Labs и Sola уже внедряют таких агентов, сокращая затраты на BPO и помогая крупным организациям автоматизировать задачи.
Расширения
Даже если сделать SAP/ServiceNow/Salesforce удобнее, бизнес будет меняться, а значит, системы учета тоже. Новые продукты, политики, слияния, требования и длинный хвост процессов требуют постоянной работы по поддержанию ПО в актуальном состоянии. Раньше команды либо дорабатывали комплекс (и сталкивались с хрупкостью), либо создавали отдельные приложения (и мучились с интеграцией). С ИИ появляется третий путь: выпускать небольшие решения поверх систем учета быстро, сохраняя ядро чистым.
Создание новых инструментов и автоматизаций поверх устаревших систем становится «любимым» слоем над нелюбимым ПО. Начало — единая плоскость данных и действий: чтение из систем учета через API и события (и при необходимости — захват интерфейса), нормализация в семантическую модель бизнес-объектов, затем — управляемый набор действий с RBAC, согласованиями и аудитом.
Поверх этой плоскости команды выпускают современные решения. Например, вместо 12 операций SAP для регистрации поставщика — легкое приложение, собирающее документы, проверяющее дубли, запускающее согласования и возвращающее записи в SAP. Вместо пяти экранов Salesforce для обновления условий — редактор для массовых изменений с проверкой и аудитом. Вместо порталов — командная палитра, выполняющая основные действия сразу в нескольких системах.
Такие расширения позволяют реализовать кросс-системные процессы и автоматизации, которые ни один вендор не приоритезирует: триггеры вроде «если счет проведен и отклонение >3% — подготовить пояснение — отправить на согласование» или «если тикет переоткрыт дважды — создать проблему — назначить ответственного — уведомить клиента», с этапами проверки. Со временем такие решения превращаются в повторно используемые «пакеты намерений» — от quote-to-cash до регистрации поставщика и закрытия периода, которые кодируют не только что делать, но и как делать это безопасно именно в вашей среде.
Платформы вроде Cell от General Magic делают создание таких процессов наглядным: вы загружаете спецификации OpenAPI, и каждая конечная точка становится действием, затем внедряете командную строку через один скрипт, выполняющий вызовы API, с аналитикой, мультиарендностью, защитой и RBAC, так что задача переходит от создания интерфейса к компоновке нужных действий и политик поверх доверенных систем.
Как выглядит финальная точка?
Устаревшие системы сохранятся, но перестанут быть основным местом работы. ERP, CRM и ITSM слишком глубоко интегрированы, чтобы их можно было заменить; они эволюционируют медленно и остаются системами учета. Изменится пользовательский слой действий: ИИ станет стандартным интерфейсом для изучения системы, исполнения процессов и выпуска современных решений, минуя устаревший интерфейс. Мост превратится в автомагистраль.
ПО в этой категории будет не чат-ботом, а операционным слоем: единая плоскость данных и действий с семантической моделью бизнес-объектов и ограничениями, делающими ИИ надежным. Пользователь описывает желаемый результат, система приводит к нему, уточняет детали, показывает предварительный просмотр, выполняет действия с согласованием и аудитом. Завершение цикла — «создать возврат и уведомить клиента», «открыть Sev-2 и собрать три последних инцидента» или «зарегистрировать поставщика, собрать документы, согласовать и установить условия оплаты» — для этого сейчас нужно работать в SAP, Salesforce, ServiceNow и таблицах. Это означает меньше ошибок, меньшую зависимость от корпоративной памяти, более быстрые циклы и меньшую нагрузку на обучение, поскольку интерфейс становится ориентированным на намерения, знает роли и самообслуживаемый.
Барьер для конкурентов формируется на практике: каждый успешный процесс становится намерением, каждое исключение — ограничением, каждый артефакт миграции — живой историей, каждая интеграция — новым узлом в графе работы предприятия. Со временем «ИИ-слой» становится местом, где команды анализируют изменения, предотвращают отклонения, оценивают ROI и внедряют новые процессы, даже если системы остаются прежними.
Этот информационный бюллетень предоставлен только в ознакомительных целях и не может рассматриваться как юридическая, деловая, инвестиционная или налоговая консультация. Данный материал не является инвестиционной рекомендацией и не предназначен для инвесторов или потенциальных инвесторов в фонды a16z. В бюллетене могут быть ссылки на сторонние сайты или информацию из внешних источников — a16z не проводила независимую проверку и не гарантирует их актуальность и точность. Если материал содержит стороннюю рекламу, a16z не проверяла такие объявления и не поддерживает рекламируемые компании. Любые упоминания инвестиций или портфельных компаний не отражают полный перечень инвестиций a16z; полный список доступен по адресу https://a16z.com/investment-list/. Прочая важная информация — на a16z.com/disclosures. Вы получили этот бюллетень, так как ранее оформили подписку; если хотите отписаться — вы можете сделать это немедленно.
Отказ от ответственности:
-
Данная статья перепечатана с сайта [a16z]. Все авторские права принадлежат оригинальным авторам [Eric и Seema Amble]. Если у вас есть возражения против перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они оперативно рассмотрят ваш запрос.
-
Отказ от ответственности: мнения и взгляды, выраженные в статье, принадлежат исключительно авторам и не являются инвестиционной рекомендацией.
-
Перевод статьи на другие языки выполняется командой Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных материалов запрещены.
