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SAP 为什么可能赢下企业 AI 这一局,真正稀缺的不是模型,而是五十多年沉淀下来的业务上下文

SAP 为什么可能赢下企业 AI 这一局,真正稀缺的不是模型,而是五十多年沉淀下来的业务上下文 2026 年再看 SAP 的产品版图,会出现一个很有意思的变化。过去我们谈 SAP,脑子里浮现出来的大多是 ERP、财务、采购、供应链、人力资源、制造、销售这些企业应用。现在打开 SAP 的产品体系,Joule、SAP Business AI Platform、SAP Business Data Cloud、SAP Knowledge Graph、AI Foundation、Joule Studio 已经越来越频繁地与 SAP S/4HANA、SAP Ariba、SAP SuccessFactors、SAP Integrated Business Planning 等传统业务系统出现在同一张架构图里。这种变化并不是简单地给 ERP 加一个聊天机器人。SAP 当前对 Joule 的定位,已经从一个帮助员工查询信息的 Copilot,逐渐走向由 Assistants 和 Agents 共同执行跨业务流程任务。SAP 官方描述中,Joule 可以利用企业业务数据和 SAP 内建的业务流程知识处理工作,并让多个 Agent 围绕端到端业务流程协同。这件事背后其实藏着 SAP 在 AI 竞争里一个很特别的位置。今天企业真正缺的,往往不是再接入一个大语言模型。OpenAI、Anthropic、Google 等厂商已经把基础模型能力推进得相当快。代码生成、文本理解、图像理解、推理、工具调用、Agent 执行,这些能力正在迅速商品化。到了企业内部,讨论却经常卡在另一个问题上。模型很聪明,可它到底懂不懂我们的生意。一家制造企业问 AI,某个客户为什么不能继续发货,模型不能只知道客户编号、销售订单和库存数量。它还得知道当前销售订单属于哪个销售组织,客户信用额度是否
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