為什麼世界仍然依賴 SAP 運轉

借助 AI，創業公司與其客戶正將目光集中於全新能力及由此衍生的產品，例如新型語音助手、流程自動化工具，以及從文本生成應用的平台。

儘管這些領域已湧現並將持續誕生許多令人振奮的企業（我們也參與投資其中部分），AI 對某些不那麼光鮮卻極具價值的領域將產生深遠影響：協助組織充分發揮現有大量軟體的潛力。若您未曾在財富 500 強企業工作過一週，可能很難理解這個看似冒犯的問題：為什麼大家還在用 SAP（以及 ServiceNow、Salesforce）？

簡單來說，SAP 或任何大型傳統紀錄系統都能掌握企業運作的關鍵資料。更重要的是，企業早已在其基礎上進行客製化，建立專屬流程與角色，其中許多內容甚至未留下任何正式文件。要脫離這些系統，既痛苦又昂貴且耗時——通常需動用大量顧問團隊、數年時間及數億美元投入。例如，從 SAP ECC 升級到 SAP S4HANA，成本高達 70,000 萬美元，歷時 3 年，並由 Accenture 派遣 50 人團隊協助。遷移完成後，軟體幾乎只剩下產生只讀報告的功能，操作與調整極為困難。

直到現在。AI 帶來了升級、客製化、替換，甚至更高效存取與利用這些紀錄系統資料的新契機。

歸根究柢，AI 的終極目標或許不是「取代 SAP/ServiceNow/Salesforce」，而是讓它們變得更具可程式性、更易於使用。最終勝出的平台將（1）切入企業轉型預算，顯著降低風險與週期；（2）逐步擴展至日常營運，成為可信賴的工作控制中心，將傳統 UI 解耦為可組合、受治理、AI 輔助的操作與輕量應用。換言之，紀錄系統仍將存在；介面、自動化與擴展層則成為新一代軟體前沿。

SAP 難用，但我們仍離不開它

在此，先簡要介紹 SAP 及其功能。表面上看，這些系統難以操作、變更痛苦，但 某種程度上 仍然 是全球最大組織營運的核心。想像一下實際使用 SAP 的情境！

來源

但「某種程度上」正是機會所在。

令人尷尬的事實是，在醜陋的 UI 與繁瑣配置之下，這些系統極為強大：它們編碼企業的標準資料模型、合規所需的權限與控制、可規模化操作的流程，以及串連數十甚至數百下游業務的整合。這些並非傳統意義上的「應用」，而是透過表格、角色、審批、過帳邏輯與異常處理承載企業制度記憶。

替換這些系統不僅成本高昂，更充滿風險。企業投入越多——自訂欄位、流程、定價規則、報告邏輯——系統切換成本和競爭壁壘就越高。這也是可擴展性如此重要的原因：每家企業都獨一無二，變化不斷發生（新法規、新產品、新組織結構），這些平台能存活，正因其能靈活適應現實。但賦予價值的可擴展性也帶來脆弱性：每一次客製化都可能成為未來升級的隱患，每個流程都變成迷宮，每個介面都成為員工負擔。

這種脆弱性無處不在。即使 CRM 普遍採用，用戶滿意度仍高低不一；ERP 的高度客製化常導致週期與預算超支。員工被碎片化流程淹沒——數位員工每天在不同應用間切換約 1,200 次（每週損失約 4 小時），47% 的數位員工難以找到完成工作所需的資訊。大型「轉型」專案頻頻受挫，據估約 70% 未達成目標。這些摩擦造成的支出極其龐大：光是軟體實施/系統整合市場，2023 年就達 3,800 億美元。

這些過程與痛點為 AI 改變軟體實施與使用方式提供了新機會。理解這一機會最簡單的方法是追蹤整個軟體生命週期：先實施或遷移，然後日常使用，最後隨業務變化持續擴展。每個階段的任務都是將混亂的人類意圖轉化為正確、可稽核的紀錄系統操作。

以下探討 AI 如何在每個階段提升傳統軟體系統的使用體驗。

實施

首先是實施——風險最高、預算最敏感，也是回報最明確的階段。具體而言，就是將混亂的需求收集（會議、文件、工單）轉化為結構化需求，並自動生成實施流程：流程與欄位對應、配置與程式碼、測試腳本、切換計畫、遷移方案，以及上線所需的資料清理與驗證。這一過程極難把握：德國連鎖超市 Lidl 就因 SAP 轉型失敗損失了 50,000 萬美元。

企業在此開發協同助手、專案管理工具等軟體，協助遷移與實施。以下為該領域部分創業公司案例（Andreessen Horowitz 投資了部分企業）：

• Axiamatic 是 ERP 的 AI「保障」層：透過專案資料建構知識圖譜，並在 Slack/Teams 中識別需求/變更管理的隱性失敗，降低 S/4HANA 專案風險並加速進程（與 SAP Build 合作，嵌入 KPMG/EY/IBM 的業務流程）。

• Conduct 是程式碼與流程對應協同助手，可在 ECC→S/4 遷移過程中生成語義層與技術文件，並透過自訂表/APIs 問答加速內部接管。

• Auctor 為系統整合商/專業服務提供代理式實施交付，自動將需求收集轉化為結構化需求，並作為 SOW、設計文件、用戶故事、配置與測試計畫的紀錄系統。

• Supersonik 提供 AI 驅動的產品賦能，適用於渠道/MSP 與客戶——透過視覺與語音助手於真實 UI 內教學，減少 SE 人員需求，助力經銷商主導實施與擴展。

• Tessera’s AI 原生系統整合商可管理企業轉型全流程——連接客戶現有 ERP 實例、評估實施狀況，並於遷移過程中自動識別與修復需調整項。

這些企業透過加快轉型速度、降低成本及風險創造價值。具體方式包括：在需求與變更管理環節提前發現問題，防止惡化；縮短週期（每延誤一個月可能損失數百萬），將專案資料轉化為結構化知識，便於內部團隊快速接管；透過自動化對應、文件、測試與賦能，減少對大型系統整合團隊依賴。

我們認為還有更多創業公司可開發與現有合作夥伴協作的工具，而非與之對立。具體包括：

• 實施代理，與客戶共擔結果與風險（如需求追蹤、配置比對、切換模擬、程式碼生成、偏移偵測）

• 語義文件工具，確保知識即時更新、易於存取

• 賦能代理，將培訓與渠道推廣轉化為可複製產品

由於創業公司能夠緩解企業級負擔，他們可依避免的延誤定價，並切入 CIO 與 CFO 已在轉型預算中投入的資金，取代臃腫的系統整合專案。

使用與維護

接下來，在軟體套件實施完成後，使用它意味著要應對這些軟體套件雜亂無章的 UI。日常工作涉及數十個介面，角色變動導致知識斷層，眾多邊緣流程永遠得不到產品優先支持。用戶耗費時間尋找欄位、在系統間同步資料、請求運維團隊「協助產生報告」。結果是流程週期緩慢、錯誤頻發、培訓負擔持續存在。

AI 的契機在於為傳統系統包裹一個更友善、更強大的「作業系統」。

該領域公司開發的工具能協助團隊充分運用現有系統。實際表現為協同助手駐留於 Slack 或瀏覽器側邊欄，可透過語義搜尋回答「X 在哪裡？」或「Y 怎麼做？」，並於 API 可用時執行安全操作（建立工單、錄入分錄、更新供應商條款）。這些工具還能串聯多應用流程（「拉取上季度 SAP 的採購訂單、核查 Coupa 合同條款、在 ServiceNow 草擬差異說明」），並配有人員審批、稽核紀錄及細粒度 RBAC。最佳產品會追蹤採用率、節省時間與錯誤率。

企業中大量關鍵工作並未透過 API 清楚暴露——它們存在於介面、厚客戶端、VDI 會話及半文件化的管理控制台中。這也是現代 「電腦操作」代理 對 API 優先協同助手如此重要的補充：它們將自動化覆蓋面拓展至剩餘 30–40% 沒有可靠端點的流程。核心能力不在於「點擊按鈕」，而在於混亂環境下的可靠性——代理能感知 UI、錨定穩定元素、處理彈窗與版面變化，並於流程中斷時安全恢復進度。結合驗證（差異、對帳、沙箱運行）與企業控制（單一登入、金鑰、最小權限、稽核），這將原本手工操作轉變為受治理、可複用的自動化——工單分流、期末流程、客戶更新、價格調整——甚至覆蓋 SAP/ServiceNow/Salesforce 中廠商未設計自動化的部分。API 讓主流程高效，電腦操作讓長尾流程可自動化。

像 Factor Labs 和 Sola 等公司已在生產環境部署這些代理，取代 BPO 支出，協助大型組織實現規模化任務自動化。

擴展

最後，即使 SAP/ServiceNow/Salesforce 變得更易用，企業業務仍持續變化，這意味紀錄系統也必須不斷調整。新產品、新政策、新收購、新法規，以及永遠無法成為核心模組專案的長尾流程，都要求軟體持續貼合企業現況。過去，團隊只有兩種選擇：客製化套件（但會繼承脆弱性負擔）或開發一次性應用（但整合、治理及維護困難）。AI 的第三個突破口就是：在紀錄系統之上快速交付小型、受治理的體驗，同時維持核心系統整潔。

在傳統資產之上建構全新工具與自動化，成為不受歡迎軟體的「可愛」層。模式始於統一的資料與操作平台：透過 API 與事件（必要時安全 UI 擷取）讀取紀錄系統，歸一化為業務對象（訂單、供應商、工單）的語義模型，再開放受治理的操作集，配備 RBAC、審批與稽核。

在此平台之上，團隊交付現代且客製化的聚焦體驗。不再讓採購分析師透過 12 個 SAP 交易流程完成供應商入駐，而是提供一個「供應商入駐」輕量應用，收集文件、查重、審批流轉、回寫紀錄至 SAP。不再讓營收營運人員開啟五個 Salesforce 介面更新續約條款，而是提供表格速度的編輯器，批量編輯、按政策校驗、預覽影響，並帶完整稽核紀錄提交變更。不再重複建置「入口網站專案」，而是為第一線團隊提供命令面板，回答問題並執行日常操作（「建立退貨」、「延長授信」、「處理 Sev-2」、「錄入應計」），跨多個系統，無需在 20 個標籤頁間摸索。

這些擴展還解鎖了跨系統流程與自動化，這些往往不是任何廠商優先考慮的功能：如事件驅動觸發，「若發票已過帳且差異超過 3% → 草擬說明 → 流轉審批」，或「若工單二次重開 → 建立問題紀錄 → 指派負責人 → 更新客戶」，並於關鍵環節引入人工審核。隨時間推移，最有價值的部署將轉化為可複用的「意圖包」——報價到收款、供應商入駐、期末流程——不僅編碼「做什麼」，還編碼如何在 您的 環境中安全執行。

像 General Magic 的 Cell 等平台讓這些專屬工作流的建構變得具體可行：您上傳 OpenAPI 規範，讓每個端點都成為操作，並可透過嵌入原生命令欄（只需一行腳本標籤）執行真實 API 呼叫，配備分析、多租戶、安全防護與 RBAC，工作重心從重建 UI 轉向在已信任系統上組合正確操作與策略。

最終局面會是什麼？

我們認為傳統系統大多會持續存在，但它們將不再是實際工作的介面。ERP、CRM、ITSM 套件深度嵌入，難以按常規軟體節奏淘汰；它們緩慢演化，始終作為紀錄系統。變化的將是用戶端的「作業系統」：AI 將成為預設介面，協助發掘系統規則、跨系統執行流程、交付小型現代體驗，徹底繞過傳統 UI。換言之，橋樑變成高速公路。

這一類型的持久軟體將更像操作層：統一的資料與操作平台，具備業務對象的語義模型，以及讓 AI 在生產環境可信的防護措施。對終端用戶而言，不再需要學習每個介面、欄位與交易代碼（每次 UI 或流程變動都要重新學習），而是描述期望結果，系統自動實現目標。您只需回答幾個澄清問題，看到操作預覽，然後工具會按正確審批流程與稽核紀錄執行。閉環操作如「建立退貨並通知客戶」、「處理 Sev-2 並調取最近三起相關事件」、「入駐供應商、收集文件、流轉審批、設定付款條款」——這些如今需要在 SAP、Salesforce、ServiceNow 與表格間反覆切換。如此可減少錯誤與返工，降低對經驗傳承的依賴，加快流程週期，顯著減輕培訓負擔，因為介面本身就是意圖驅動、角色感知、預設自助的。

護城河因真實使用而不斷加深：每個成功流程變成可複用意圖，每個異常變成防護措施，每個遷移資料變成活躍譜系，每個整合都加深企業運行圖譜。隨時間推移，「AI 層」將成為團隊理解變更影響、防止偏移、衡量 ROI、交付新流程的核心場域，即使底層系統未發生變化。

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