借助 AI，创业公司及其客户将注意力转向全新能力以及由此催生的产品，例如新型语音助手、流程自动化工具和文本到应用平台。
尽管这些领域已涌现并将持续涌现众多令人振奋的企业（我们也投资了其中一些），但 AI 对某些远不光鲜却极具价值的领域将产生深远影响：帮助组织更好地挖掘现有大量软件的价值。要提出一个听起来近乎不敬的问题，除非您在财富 500 强企业工作过一周：为什么大家还在用 SAP（以及 ServiceNow、Salesforce）？
简短的答案是，SAP 或任何大型传统记录系统都能捕捉使用企业的关键数据。更重要的是，企业已在其基础上进行了定制，构建了一套专属流程和角色，其中很多内容实际上并未有任何文档记录。迁移离开这些系统既痛苦、昂贵又耗时——通常需要咨询团队大军、数年时间以及数亿美元投入。从 SAP ECC 升级到 SAP S4HANA，成本可达 70000 万美元，耗时 3 年，并需由 Accenture 派出 50 人团队。迁移完成后，软件几乎只剩下生成只读报告的功能，且难以操作和调整。
直到现在。AI 带来了升级、定制、替换，乃至更好访问和利用这些记录系统中数据的新机遇。
归根结底，AI 的终极目标可能并不是“替代 SAP/ServiceNow/Salesforce”，而是让它们变得更具可编程性、更易使用。最终胜出的平台将（1）切入转型预算，显著降低风险和周期；（2）逐步扩展至日常运营，成为可信赖的工作控制中心，将传统 UI 解耦为可组合、受治理、AI 辅助的操作和轻量应用。换句话说，记录系统依然存在；界面、自动化和扩展层则成为新的软件前沿。
SAP 很痛苦，但我们仍在使用它
在这里，先介绍一下 SAP 及其功能。表面上看，这些系统难以导航、变更痛苦，但 某种程度上 仍然 是全球最大组织运营的核心。想象一下使用 SAP 的实际场景！
来源
但“某种程度上”正是机会所在。
令人不适的答案是，在丑陋的 UI 和无尽配置之下，这些系统极为强大：它们编码了企业的标准数据模型、合规所需的权限与控制、可规模化操作的流程，以及连接数十甚至数百下游业务的集成。它们不是传统意义上的“应用”，而是通过表格、角色、审批、过账逻辑和异常处理表达的企业制度记忆。
替换这些系统不仅昂贵，更充满风险。企业投入越多——自定义字段、流程、定价规则、报告逻辑——系统的切换成本和竞争壁垒就越高。这也是可扩展性如此重要的原因：每家企业都独一无二，变化持续发生（新法规、新产品、新组织结构），这些平台之所以能存活，就是因为它们可以灵活适应现实。但问题在于，赋予价值的可扩展性也带来了脆弱性：每一次定制都可能成为未来升级的隐患，每个流程都变成迷宫，每个界面都成为员工的负担。
这种脆弱性无处不在。尽管 CRM 广泛采用，用户满意度依然参差不齐；ERP 的高度定制则常常导致周期和预算超支。员工被碎片化流程淹没——数字员工每天在不同应用间切换约 1,200 次（每周损失约 4 小时），47% 的数字员工难以找到完成工作所需的信息。大型“转型”项目屡屡受挫，据估算约有 70% 未达成目标。因这些摩擦产生的支出巨大：仅软件实施/系统集成市场 2023 年就达 3800 亿美元。
这一过程与痛点为 AI 改变软件实施与使用方式提供了机会。理解这一机会最简单的方法是跟踪整个软件生命周期：先实施或迁移，然后日常使用，最后随着业务变化不断扩展。每个阶段的任务都是将混乱的人类意图转化为正确、可审计的记录系统操作。
下面探讨 AI 如何在每个阶段提升传统软件系统的使用体验。
实施
首先是实施——风险最高、预算最敏感，也是回报最明确的阶段。具体而言，就是将混乱的需求收集（会议、文档、工单）转化为结构化需求，然后自动生成实施流程：流程与字段映射、配置与代码、测试脚本、切换计划、迁移方案，以及上线所需的数据清理与验证。这一过程极难把握：德国连锁超市 Lidl 曾因 SAP 转型失败而损失 50000 万美元。
企业在这里开发协同助手、项目管理工具等软件，以助力迁移与实施。以下是该领域部分创业公司的案例（Andreessen Horowitz 投资了其中部分企业）：
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Axiamatic 是 ERP 的 AI “保障”层：通过项目资料构建知识图谱，并在 Slack/Teams 中识别需求/变更管理中的隐性失败，降低 S/4HANA 项目风险并加速进程（与 SAP Build 合作，嵌入 KPMG/EY/IBM 的业务流程）。
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Conduct 是代码与流程映射协同助手，可在 ECC→S/4 迁移过程中生成语义层与技术文档，并通过自定义表/APIs 的问答加速内部接管。
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Auctor 为系统集成商/专业服务提供代理式实施交付，自动将需求收集转化为结构化需求，并作为 SOW、设计文档、用户故事、配置与测试计划的记录系统。
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Supersonik 提供 AI 驱动的产品赋能，适用于渠道/MSP 与客户——通过视觉与语音助手在真实 UI 内教学，减少 SE 人员需求，助力分销商主导实施与扩展。
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Tessera’s AI 原生系统集成商可管理企业转型全流程——连接客户现有 ERP 实例、评估实施状况，并在迁移过程中自动识别与修复需调整项。
这些企业通过加快转型速度、降低成本和风险创造价值。具体方式包括：在需求与变更管理环节提前发现问题，防止其恶化；压缩周期（每延误一个月可能损失数百万），将项目数据转化为结构化知识，便于内部团队快速接管；通过自动化映射、文档、测试与赋能，减少对大型系统集成团队的依赖。
我们认为还有更多创业公司可以开发与现有合作伙伴协作的工具，而非与之对立。具体包括：
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实施代理，与客户共担结果与风险（如需求跟踪、配置比对、切换模拟、代码生成、偏移检测）
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语义文档工具，确保知识实时更新、易于访问
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赋能代理，将培训与渠道推广转化为可复制的产品
由于创业公司能够缓解企业级负担，他们可按避免的延误定价，并切入 CIO 与 CFO 已在转型预算中投入的资金，取代臃肿的系统集成项目。
使用与维护
接下来，在软件套件实施完成后，使用它意味着要应对当下这些软件套件杂乱无章的 UI。日常工作涉及数十个界面，角色变动导致知识断层，众多边缘流程永远得不到产品优先支持。用户耗费时间寻找字段、在系统间同步数据、请求运维团队“帮忙生成报告”。结果是流程周期缓慢、错误频发、培训负担持续存在。
AI 的机会在于为传统系统包裹一个更友好、更强大的“操作系统”。
该领域公司开发的工具能帮助团队充分利用已有系统。实际表现为协同助手驻留于 Slack 或浏览器侧边栏，可以通过语义搜索回答“X 在哪里？”或“Y 怎么做？”，并在 API 可用时执行安全操作（创建工单、录入分录、更新供应商条款）。这些工具还能串联多应用流程（“拉取上季度 SAP 的采购订单、核查 Coupa 合同条款、在 ServiceNow 草拟差异说明”），并配有人审批、审计记录和细粒度 RBAC。最佳产品会跟踪采用率、节省时间和错误率。
企业中大量关键工作并未通过 API 清晰暴露——它们存在于界面、厚客户端、VDI 会话和半文档化的管理控制台中。这也是现代 “计算机操作”代理 对 API 优先协同助手如此重要的补充：它们将自动化覆盖面拓展到剩余 30–40% 没有可靠端点的流程。核心能力不在于“点击按钮”，而在于混乱环境下的可靠性——代理能够感知 UI、锚定稳定元素、处理弹窗与布局变化，并在流程中断时安全恢复进度。结合验证（差异、对账、沙箱运行）与企业控制（单点登录、密钥、最小权限、审计），这将原本的手工操作转变为受治理、可复用的自动化——工单分流、期末流程、客户更新、价格调整——甚至覆盖 SAP/ServiceNow/Salesforce 中厂商未设计自动化的部分。API 让主流程高效，计算机操作让长尾流程可自动化。
像 Factor Labs 和 Sola 的公司已在生产环境部署这些代理，替代 BPO 支出，帮助大型组织实现规模化任务自动化。
扩展
最后，即使 SAP/ServiceNow/Salesforce 变得更易用，企业业务仍在持续变化，这意味着记录系统也必须不断调整。新产品、新政策、新收购、新法规，以及永远无法成为核心模块项目的长尾流程，都要求软件持续适应企业实际状态。历史上，团队只有两种选择：定制套件（但会继承脆弱性负担）或开发一次性应用（但集成、治理和维护困难）。AI 的第三个突破口就是：在记录系统之上快速交付小型、受治理的体验，同时保持核心系统整洁。
在传统资产之上构建全新工具与自动化，成为不受欢迎软件的“可爱”层。模式始于统一的数据与操作平台：通过 API 和事件（必要时安全 UI 捕捉）读取记录系统，归一化为业务对象（订单、供应商、工单）的语义模型，然后开放受治理的操作集，配备 RBAC、审批和审计。
在此平台之上，团队交付现代且定制的聚焦体验。不再让采购分析师通过 12 个 SAP 交易流程完成供应商入驻，而是提供一个“供应商入驻”轻量应用，收集文件、查重、审批流转、回写记录至 SAP。不再让营收运营人员打开五个 Salesforce 界面更新续约条款，而是提供表格速度的编辑器，批量编辑、按政策校验、预览影响，并带完整审计记录提交变更。不再重复建设“门户项目”，而是为一线团队提供命令面板，回答问题并执行日常操作（“创建退货”、“延长授信”、“处理 Sev-2”、“录入应计”），跨多个系统，无需在 20 个标签页中摸索。
这些扩展还解锁了跨系统流程与自动化，这些往往不是任何厂商优先考虑的功能：如事件驱动触发，“如果发票已过账且差异超过 3% → 草拟说明 → 流转审批”，或“如果工单二次重开 → 创建问题记录 → 指派负责人 → 更新客户”，并在关键环节引入人工审核。随着时间推移，最有价值的部署会转化为可复用的“意图包”——报价到收款、供应商入驻、期末流程——不仅编码“做什么”，还编码如何在 您的 环境中安全执行。
像 General Magic 的 Cell 等平台让这些专属工作流的构建变得具体可行：您上传 OpenAPI 规范，让每个端点都成为操作，然后通过嵌入原生命令栏（只需一行脚本标签）执行真实 API 调用，配备分析、多租户、安全防护和 RBAC，工作重心从重建 UI 转向在已信任系统之上组合正确操作与策略。
最终局面会是什么？
我们认为传统系统大多会持续存在，但它们将不再是实际工作的界面。ERP、CRM、ITSM 套件深度嵌入，难以按常规软件节奏淘汰；它们缓慢演化，始终作为记录系统。变化的将是用户端的“操作系统”：AI 将成为默认界面，帮助发现系统规则、跨系统执行流程、交付小型现代体验，彻底绕过传统 UI。换言之，桥梁变成高速公路。
这一类别的持久软件将更像操作层：统一的数据与操作平台，具备业务对象的语义模型，以及让 AI 在生产环境可信的防护措施。对于终端用户，不再需要学习每个界面、字段和交易代码（每次 UI 或流程变动都要重新学习），而是描述期望结果，系统自动实现目标。您只需回答几个澄清问题，看到操作预览，然后工具会按正确审批流程和审计记录执行。闭环操作如“创建退货并通知客户”、“处理 Sev-2 并调取最近三起相关事件”、“入驻供应商、收集文件、流转审批、设定付款条款”——这些如今需要在 SAP、Salesforce、ServiceNow 和表格间反复切换。这样可减少错误与返工，降低对经验传承的依赖，加快流程周期，显著减轻培训负担，因为界面本身就是意图驱动、角色感知、默认自助的。
护城河因真实使用而不断加深：每个成功流程变成可复用意图，每个异常变成防护措施，每个迁移资料变成活跃谱系，每个集成都加深企业运行图谱。随着时间推移，“AI 层”将成为团队理解变更影响、防止偏移、衡量 ROI、交付新流程的核心场所，即便底层系统未发生变化。
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