SAPLAND: Новости экосистемы

Вечером 13 августа 2026 года агентство Reuters сообщило, что американский гигант прямых инвестиций Silver Lake ведет эксклюзивные переговоры о покупке облачной платформы Workday. Если сделка состоится, она станет одним из крупнейших выкупов софтверной компании в истории. Workday — это один из главных глобальных конкурентов SAP (особенно в сегментах HCM — управления человеческим капиталом и облачных финансов). Это вызвало рост акций SAP и всего сектора Новость о переговорах стала катализатором мощнейшего ралли на рынке корпоративного ПО, которое в последнее время находилось под давлением. Акции Workday моментально подскочили почти на 25%, показав лучший день за последние 10 лет (торги на NASDAQ даже пришлось временно приостанавливать). Акции SAP выросли более чем на 2,7%. Инвесторы начали скупать бумаги других софтверных гигантов. До этого момента рынок корпоративного ПО (SaaS) страдал от «страха замещения ИИ» и низких мультипликаторов. Сделка с Silver Lake стала для рынка четким сигналом: частный капитал по-прежнему видит колоссальную ценность в крупных, устоявшихся корпоративных платформах и готов платить за них премию, несмотря на хайп вокруг новых ИИ-стартапов. Важное уточнение по статусу сделки: на данный момент окончательное соглашение еще не подписано. Переговоры находятся в активной стадии, и, как это бывает на рынках, сделка может сорваться или измениться в условиях. Однако сам факт интереса со стороны Silver Lake (которая известна своими масштабными технологическими инвестициями, например, в Dell или Twitter/X) уже переоценил весь сектор. Ситуация с Workday и Silver Lake подтверждает тезис о том, что базовые корпоративные системы (ERP, HCM) остаются фундаментом бизнеса. ИИ-агенты и новые технологии не убивают классический Enterprise-софт, а, наоборот, делают его более ценным, поскольку ИИ нуждается в структурированных данных, которые хранятся именно в таких системах, как Workday или SAP. Готовность Silver Lake вложить десятки миллиардов долларов в покупку Workday доказывает, что частный капитал считает традиционные SaaS-платформы тихой гаванью и главным активом в эпоху искусственного интеллекта. Для SAP это позитивный сигнал: её бизнес-модель и клиентская база также находятся под пристальным вниманием крупных инвесторов, что обеспечивает акциям надежную поддержку. UPD. К 17 августа 2026 года инвесторы начали скептически оценивать вероятность сделки. Рынок оценил возможность, но не факт сделки. Если переговоры сорвутся, акции могут вернуться к докризисным уровням.

Безопасность ERP-систем не успевает за взрывным ростом внедрения ИИ-агентов, создавая новый класс угроз: легитимные ИИ-агенты с валидными правами доступа могут наносить ущерб бизнес-системам без каких-либо взломов или нарушений периметра безопасности. Роланд Палмер, CISO и вице-президент по безопасности JumpCloud, выделяет принципиально новую категорию рисков: "В этой категории нет атакующего. Вместо этого — агент с легитимным доступом, делающий то, что ему было поручено. Никакого взлома, все учетные данные валидны, все разрешения выданы." Как это происходит? ➖ ИИ-агенты с правильно настроенными правами могут быть манипулированы через prompt injection (внедрение вредоносных инструкций в промпты). ➖ Они могут утекать конфиденциальные данные или совершать разрушительные действия. ➖ При этом не нарушается ни одно правило безопасности — все логи показывают легитимную активность. ➖ Это не взлом в традиционном понимании, а злоупотребление легитимными полномочиями. В компании Onapsis подчеркивают: решения по безопасности должны закладываться на этапе проектирования агентов, а не добавляться постфактум. ▪️Каждый агент должен иметь уникальную идентичность. ▪️Минимально необходимые разрешения для выполнения конкретных задач. ▪️Доступ только к тем инструментам, которые реально нужны. ▪️Это ограничивает «радиус взрыва» при компрометации агента. Команда Палмера относится к каждому ИИ-агенту как к новому сотруднику: ▪️Выдается идентичность и минимальные начальные разрешения. ▪️Доступ расширяется постепенно, по мере доказательства надежности. ▪️Обязательный человеческий надзор — в конечном счете человек должен нести ответственность за решения агента. Массовое внедрение ИИ-агентов в ERP-системы создает экзистенциальную проблему для традиционных моделей безопасности. Старые подходы, фокусирующиеся на защите периметра и предотвращении несанкционированного доступа, бессильны против легитимных агентов, которые были манипулированы или совершают ошибки. Компаниям необходимо срочно перейти от модели «доверяй, но проверяй» к модели «никому не доверяй по умолчанию» (Zero Trust), где каждый ИИ-агент рассматривается как потенциальный вектор атаки, даже если у него есть все правильные учетные данные. Это требует фундаментального пересмотра архитектуры безопасности корпоративных систем.

Представители интересов акционеров изучают заработные платы генеральных директоров компаний, входящих в индекс Dax: в среднем они зарабатывают в 42 раза больше, чем их сотрудники, и при этом значительно меньше, чем их американские коллеги. Гендиректор SAP снова первый: Кристиан Кляйн зарабатывает почти 30 тысяч евро в день Вышла свежая статистика по компенсациям топ-менеджеров немецкого индекса DAX за 2025 год. Кристиан Кляйн возглавил рейтинг самых высокооплачиваемых руководителей компаний индекса DAX. Его совокупный доход за 2025 год составил 10,85 миллиона евро. Если разделить на 365 дней, получается космические 29 729 евро в день. По сравнению с 2024 годом компенсация Кляйна выросла на 14,6% (тогда он получил 9,26 миллиона евро и занял лишь 4 место). В этом году он обошел даже главу Дойче Банка, Кристиана Зевинга, который с 10,5 миллиона евро стал вторым. Тройку замкнул глава Адидас. Исследователи также посчитали коэффициент неравенства. В среднем по индексу DAX топ-менеджеры получают в 42 раза больше, чем обычные сотрудники (и этот разрыв продолжает расти). Для сравнения: в Адидас этот коэффициент достигает фантастических 106, а в Фольксваген — 75. «Как Немецкая ассоциация защиты прав держателей ценных бумаг (DSW), мы считаем отметку в десять миллионов евро важным порогом», — заявил управляющий директор DSW Марк Тюнглер. Размер вознаграждения членов совета директоров является важным показателем социального спокойствия в стране. «Высокая компенсация может быть уместной, если она отражает исключительное создание ценности. Однако она справедливо теряет свою актуальность, когда результаты работы и вознаграждение расходятся». Но: «У лидерства есть своя цена».

Для Европы: Fraunhofer и SAP хотят перехитрить американских поставщиков облачных услуг, Basic Thinking Европейские компании сильно зависят от американских корпораций в плане цифровой инфраструктуры. Новая архитектура с открытым исходным кодом, лежащая в основе облачных вычислений на периферии сети, призвана инициировать изменения и обеспечить обработку данных непосредственно на месте. Это может сделать создание независимой и устойчивой цифровой инфраструктуры вполне достижимым.  Анализ интернет-инфраструктуры позволяет составить ясную картину: Европа демонстрирует значительную зависимость от американских корпораций, таких как Amazon, Google и Microsoft. Только эти провайдеры управляют примерно 70% европейской инфраструктуры. В результате не всегда ясно, куда в конечном итоге попадают данные европейских граждан и компаний. Децентрализованные сети могут предложить решение этой проблемы. В настоящее время Институт программного обеспечения и системной инженерии им. Фраунгофера ISST и Институт прикладной и интегрированной безопасности им. Фраунгофера AISEC совместно с SAP разрабатывают новую открытую архитектуру (ApeiroRA) в рамках инициативы ЕС IPCEI-CIS, которая направлена ​​на объединение централизованных центров обработки данных именно с этими децентрализованными сетями. Это позволит обрабатывать информацию внутри центров обработки данных на так называемых облачных перифериях. Что такое облачные вычисления на периферии сети (Cloud Edge Computing)? Границы облачных вычислительных сред — это децентрализованные вычислительные узлы, которые физически приближают облачные сервисы к пользователям. Это позволяет осуществлять обработку данных на месте и значительно снижает задержки. Информация анализируется в режиме реального времени на границах облачных сред, в то время как облако продолжает служить центральным хранилищем. И здесь, в Европе, есть огромный потенциал. Такие «облачные границы» можно было бы создавать, например, непосредственно у основания башни ветряной турбины или на любой местной промышленной площадке. Главная фишка: открытые стандарты и интерфейсы. Это означает конец изолированным решениям и жесткой привязке к одному поставщику. Вы получаете высочайшую гибкость и совместимость. 🗣 Вопрос к сообществу: Коллеги, как вы считаете, приживется ли концепция периферийных вычислений в наших реалиях, где задержки сетей часто компенсируются просто более мощным «железом» на местах? Или за открытыми европейскими стандартами действительно будущее корпоративной архитектуры?

Главный в SAP по квантовым технологиям: Искусственный интеллект вот-вот превратит интеллект в товар широкого потребления. Более качественные решения станут следующим конкурентным преимуществом, Fortune Искусственный интеллект стремительно становится неотъемлемой частью бизнеса. Через несколько лет каждая крупная компания будет иметь доступ к примерно одинаковым возможностям прогнозирования. А когда прогнозирование становится товаром массового потребления, оно перестает быть источником конкурентного преимущества. Карстен Поленц (глава направления квантовых технологий в SAP) утверждает, что ИИ скоро станет «базовой потребностью» (обязательным минимумом). Предсказывать отток клиентов, кассовые разрывы или срывы поставок будут все. Если предсказательная аналитика есть у всех, она больше не дает форы на рынке. Главный вызов будущего — не предсказать, что случится, а скоординировать, что делать. Пример из жизни: на конце квартала продажи дают скидки, чтобы закрыть план; казначейство задерживает оплаты поставщикам ради ликвидности; дебиторка жестко выбивает долги. Локально каждый прав, глобально — компания теряет стратегических клиентов и маржу. ИИ это видит, но не может принять решение. SAP делает ставку на новый слой архитектуры, который превращает бизнес-решение (со всеми лимитами, рисками и связями между модулями) в единый вычислимый объект. Квантовые вычисления нужны не для замены классических серверов, а для «прогрессивного обогащения моделей». Когда вы добавляете в модель десятки ограничений (маржа, денежные потоки, статусы споров, долгосрочная ценность клиента), классические алгоритмы «захлебываются» и требуют упрощений. Кванты позволят просчитывать эти гипер-связанные сценарии без потери реалистичности. Самая большая проблема сегодня — отсутствие точной математической модели бизнес-решений. «Готовая к квантам» компания — это не та, что первой купит квантовый процессор, а та, которая уже сегодня понимает, где ее упрощенные (изолированные) бизнес-процессы теряют деньги.

Ориентация на ИИ и модульное исполнение. Как меняется российский рынок ERP-систем. Мнения 🗣 Жираслан Алоев (IBS) честно признает, что к середине 2026 года ИИ-помощники создаются «поверх 1С». Это фундаментальное отличие от глобального подхода SAP (где Joule и AI-сервисы глубоко вшиты в ядро S/4HANA и BTP). В России ИИ пока остается внешней надстройкой, что создает проблемы с производительностью и безопасностью при обработке транзакций в реальном времени. 🗣 Сергей Черноиванов («Сигма») и Даниил Берлизов («Мариллион») бьют в самую точную боль. В SAP-мире это называется Master Data Governance (MDG). Пока у бизнеса дублируются номенклатуры, а контрагенты заведены с ошибками, любые прогнозные ML-модели и ИИ-агенты будут генерировать дорогостоящий мусор. Интеллектуальная нормализация справочников — это действительно единственный по-настоящему зрелый и окупаемый AI-кейс прямо сейчас. 🗣 Олеся Филимонова («СофтБаланс») и Андрей Мелков озвучивают: монолитные ERP мертвы. Бизнесу нужна связка ERP + MES + PLM. При этом тренд на отказ от облаков в пользу локального размещения (On-Premise), о котором говорит Мелков, — это сугубо российская специфика (из-за рисков отключения зарубежных облаков и требований ФЗ-152/КИИ), которая идет вразрез с глобальным трендом SAP RISE. 📌 Подробнее.

Две статьи о кризисе управленческой зрелости в ИТ Если первая статья (об AI-агентах) смотрит в будущее (что будет, когда мы отдадим автономию нейросетям), то вторая (о запуске систем) смотрит в настоящее и прошлое (почему мы до сих пор проваливаем внедрения). Объединяет их один фундаментальный инсайт: технологии больше не являются узким местом. Узкое место — это бизнес-правила, обработка исключений и право собственности на результат. 1. По мере того как интеллектуальные помощники получают доступ к финансовым и логистическим транзакциям, вопрос смещается от «что может сделать ИИ» к «что бизнес должен ему позволить». В классической системе планирования ресурсов ERP бизнес-логика жестко зашита в код. Если правило нарушено, система выдает ошибку. Интеллектуальный агент работает вероятностно. Если мы не определим на уровне бизнес-архитектуры, где именно агент должен остановиться и передать управление человеку, мы получим масштабный финансовый или логистический коллапс. Автор призывает тестировать ИИ не на чистых данных, а на исключениях (конфликтующие данные, сбои политик). В реальных системах 80% трудозатрат при закрытии периода или обработке заказов — это разбор исключений. Если агент не умеет обрабатывать "грязные" исключения, его автономность равна нулю. Внедрение ИИ в корпоративные системы — это не ИТ-проект по покупке лицензий. Это проект по реинжинирингу управленческих регламентов. Технология может обеспечить соблюдение правил, но придумать эти правила (кто несет ответственность за ошибку ИИ?) может только бизнес. Для каждого процесса, который вы планируете отдать ИИ-агенту (например, перераспределение запасов), пропишите матрицу: Что ИИ делает сам? Где он обязан спросить человека? Кто несет финансовую ответственность, если ИИ ошибся? 2. Успешное приемо-сдаточное тестирование не означает, что бизнес готов работать. Большинство провалов внедрений (как кейс компании Zimmer Biomet с убытками на сотни миллионов долларов) происходят из-за двух ложных допущений: что пары успешных тестов достаточно и что обученные пользователи готовы работать. Интеграторы любят показывать, как идеально проходит процесс от заказа до оплаты. Но на реальном производстве счет теряется, поставка приезжает некомплектной, а курс валюты скачет. Если тестирование не включает жесткие сценарии сбоев, бизнес ждет "пост-проектная стабилизация" (которая на деле означает работу в авральном режиме 24/7). Уничтожение "теневого знания" — это, пожалуй, самая сильная мысль статьи. Опытный ключевой пользователь годами ведет теневые реестры в таблицах, потому что стандартная система не учитывает специфику его работы. При внедрении новой системы эти "костыли" отрубаются. Пользователь теряет контроль над ситуацией и начинает саботировать систему. Обучение работе в интерфейсе не заменяет переноса скрытых бизнес-процессов в официальный контур. Автор предлагает отличную тактику — убрать дату запуска из уравнения при оценке готовности. Если дата давит, бизнес и интегратор всегда выберут "запустить с ошибками, потом поправим". Независимый аудит готовности — единственный способ избежать катастрофы. Требуйте от интеграторов и бизнеса проверки сценариев сбоев: несовпадающие счета, застрявшие одобрения, разрывы в цепях поставок. Перед запуском (или перед внедрением ИИ-агентов) проведите ревизию всех скрытых таблиц и макросов у ключевых пользователей. Если процесс живет в обход системы — он не готов ни для новой платформы, ни для ИИ. Если наложить эти две статьи друг на друга, вырисовывается главный стратегический риск для любого предприятия сегодня: нельзя автоматизировать хаос с помощью интеллектуальных агентов.

⚡️⚡️⚡️ Исследование продолжается. Авторы приглашают SAP-сообщество принять участие во второй части исследования для получения наиболее полной картины практического применения AI-инструментов. Наша задача — собрать наиболее полную информацию о практическом применении AI-инструментов в SAP-сообществе, чтобы у всех нас была ясная картинка происходящего, и можно было выбрать наиболее перспективный вектор развития. Мы подготовили небольшой опросник и будем безумно благодарны, если вы сможете нас поддержать в этом проекте и принять участие в исследовании, потому что только вместе мы сможем получить актуальную информацию и оценить динамику использования AI-инструментов в проектах SAP. Пройти опрос → ✨ Все участники опроса получат расширенную версию отчета по исследованию. Мы очень ценим ваш вклад. Спасибо! Искренне ваша, команда SAPLAND / ExRP

Друзья! Сейчас мы активно изучаем и развиваем тему использования AI-инструментов специалистами SAP. На днях мы закончили первую часть исследования «Опыт применения AI-инструментов экспертами SAP в России». Целью анализа было выяснить: 1️⃣ для каких задач используется AI в жизненном цикле ERP-решений; 2️⃣ как меняются роли, продуктивность отдельных специалистов и команд; 3️⃣ с какими проблемами и ограничениями применения AI сталкиваются эксперты на практике; 4️⃣ какие направления развития применения AI существуют в жизненном цикле ERP-решений. Мы рады поделиться с вами результатами исследования. ✏️ Читать исследование →

Решения по архитектуре ИИ. Это не может ждать, AI Accelerator Institute Почему искусственный интеллект в экосистеме SAP будет выдавать опасные рекомендации? Дело не в моделях. Когда компании внедряют ИИ — цифрового помощника на платформе бизнес-технологий или собственные модели машинного обучения — они часто фокусируются на алгоритмах и запросах. Но в сложных корпоративных ландшафтах главный враг ИИ — не плохой код, а фрагментация данных и рассинхрон целей восстановления. Современный портфель SAP — это не только основная система планирования ресурсов. Это платформа корпоративных данных, интеграционный пакет, облачные инструменты управления жизненным циклом приложений и десятки спутниковых систем. И вот что ломает ИИ на архитектурном уровне: 🔻 Потеря контекста при аварийном восстановлении Работа ИИ требует непрерывного доступа к телеметрии и транзакциям. Если после инцидента основная система управления предприятием восстанавливается за 15 минут, а платформа сбора журналов или озеро данных — за 4 часа, интеллектуальный помощник теряет контекст. Он начинает выдавать уверенные, но фатально неверные рекомендации, опираясь на «частичную правду». Высокую доступность и аварийное восстановление для контура ИИ нужно проектировать до начала миграции. 🔻 Смысловой дрейф Разные определения одного и того же объекта учета в разных системах. Если статус «поставки» в основной системе и статус «отгрузки» в устаревшей системе управления перевозками имеют разные жизненные циклы, политики хранения и метки времени, прогнозные модели ИИ будут тихо деградировать. Для нейросети это не «операционные мелочи», а прямое уничтожение качества данных. 🔻 Дрейф конфигураций Ручное разворачивание инфраструктуры убивает предсказуемость. ИИ требует одинаковых потоков данных и единых стандартов безопасности во всех средах. Подход «инфраструктура как код» в корпоративном ландшафте — это уже не просто практика разработки и эксплуатации, а фундамент управления ИИ и аудита. Успех внедрения ИИ зависит не от того, кто быстрее купит ресурсы на облачной платформе, а от того, кто заложит жесткую смысловую и архитектурную основу на этапе планирования инфраструктуры. Глубокий разбор архитектурных решений для ИИ, которые нельзя откладывать →

Взгляд изнутри: Почему Украина не может "отказаться" от 1С Несмотря на полномасштабные боевые действия и санкции, российское ПО остается гегемоном в сфере бухгалтерского и управленческого учета на Украине. По оценкам IT Ukraine, от 75% до 90% украинских компаний до сих пор работают на 1С или BAS. С 2022 года госучреждения потратили через систему Prozorro более 1,2 млрд гривен на российское ПО (всего с 2015 года — 2,25 млрд грн). Чтобы обойти запреты, госструктуры маскируют закупки под абстрактными формулировками вроде «система бухгалтерского учета». Требования знания 1С/BAS регулярно встречаются в вакансиях не только частного ритейла, но и оборонных компаний (Fire Point, Vyriy Industries), воинских частей, ТЦК и даже в структурах, связанных с ГП «Дия». Государство годами не может решить проблему на законодательном уровне Санкции СНБО 2017 года против 1С не сработали. На рынок тут же вышел BAS — продукт, позиционируемый как «польский», но технически являющийся полным клоном 1С с тем же архитектурным кодом. Законопроект № 13505, который предполагал прямые запреты и штрафы (2% от годового оборота компании), провалился при голосовании. В январе 2026 года Госспецсвязи создала реестр запрещенного ПО (более 2000 позиций), но документ не предусматривает штрафов за его использование и не имеет механизмов автоматического мониторинга. Использование российского ПО, особенно нелицензионного, создает колоссальные риски для национальной безопасности: компании часто скачивают «взломанные» версии 1С с торрентов или получают обновления из непроверенных источников. Невозможно гарантировать, что в коде нет «закладок» российских спецслужб или банальных вирусов-вымогателей. Эксперты предупреждают о высоком риске повторения сценария 2017 года, когда через компрометацию обновлений украинского софта M.E.Doc была запущена разрушительная кибератака NotPetya, парализовавшая бизнес и госструктуры. Почему бизнес и государство не могут «слезть с иглы» 1С? В 90-х и 00-х годах 1С победила за счет лучшей монетизации и создания огромной экосистемы программистов, которые адаптировали софт под украинское законодательство. За 10–20 лет компании наслоили на базовую 1С тысячи уникальных бизнес-процессов и доработок. Фактически это уже не просто программа, а кастомный IT-продукт предприятия, перенос которого на другую платформу равен строительству IT-инфраструктуры с нуля. Пиратская 1С для бизнеса «бесплатна». Руководство не видит смысла тратить огромные деньги на лицензии и внедрение новых систем, если старая «как-то работает». Тендеры требуют фиксированной минимальной цены, что является профанацией для сложных ERP-проектов, где истинные нюансы бизнес-процессов вскрываются только в ходе внедрения. Ситуация в оборонном секторе Агентство оборонных закупок начинает поэтапно закручивать гайки, но делает это неравномерно: для интеграции с системой DOT-Chain они обязаны в течение двух лет отказаться от запрещенного ПО и пройти аудит по стандарту ISO 27001. А для производителей вооружений из-за их большого количества и разрозненности контрактов жесткие требования по отказу от 1С в договоры с ними пока не включены. Проблема российского ПО в Украине давно перестала быть чисто технологической или политической — она стала инфраструктурной и экономической ловушкой. Бизнес и государство оказались в заложниках у исторически сложившейся монополии 1С, где стоимость и сложность миграции на безопасные аналоги многократно превышают сиюминутные выгоды. В настоящее время в Раде готовится новый законопроект, который попытается решить эту проблему через запрет на уровне интеграторов с предоставлением переходного периода для конечных пользователей.

Статья описывает важный сдвиг на глобальном рынке ИИ: ценность смещается от создания самих нейросетей к их практическому внедрению в сложный корпоративный сектор, и именно здесь европейские компании неожиданно вырываются вперед. Устоявшиеся европейские технологические компании неожиданно оказались в выигрыше благодаря искусственному интеллекту, Reuters Наибольшую выгоду от искусственного интеллекта, возможно, получат те, кто обеспечит его эффективную работу, а не те, кто его создаст. Предприятиям необходим искусственный интеллект, интегрированный в старые системы, системы разрешений и соответствия требованиям, а не просто доступ к модели. В регулируемых отраслях с высокими ставками ИИ имеет небольшую ценность без глубокой интеграции в специализированные рабочие процессы. Использование нескольких моделей искусственного интеллекта повышает спрос на компании, способные объединять их в разрозненных устаревших системах. Ожидалось, что бум искусственного интеллекта будет благоприятствовать новым компаниям, разрабатывающим модели. Однако недавние финансовые результаты свидетельствуют о том, что в качестве бенефициаров ИИ выступают крупнейшие и хорошо зарекомендовавшие себя технологические группы Европы. Компании SAP, Capgemini, Sopra Steria и OVHcloud сообщили об увеличении спроса, ускорении роста или улучшении прогнозов, поскольку они переходят от экспериментов с искусственным интеллектом к его внедрению во все сферы своей деятельности. Почему Европа неожиданно выходит в лидеры? Европа не выигрывает гонку в создании базовых ИИ-моделей (где доминируют США и Китай), но становится глобальным лидером во внедрении ИИ в реальные бизнес-процессы. Причина проста: развернуть ИИ внутри крупной корпорации оказалось гораздо сложнее, чем просто получить доступ к технологии. И именно европейские IT-гиганты и консалтинговые фирмы имеют десятилетия опыта интеграции сложных систем. Крупные компании не будут полагаться на одну модель ИИ. Им нужны интеграторы, которые смогут связать разные модели с существующим ПО, данными и бизнес-процессами. Европейские компании строили на этом бизнес задолго до бума генеративного ИИ. По данным Boston Consulting Group (BCG), внедрение ИИ идет быстрее, чем компании успевают им управлять. Более 70% инвесторов сомневаются, что у бизнеса есть операционные возможности для успешной работы с ИИ. ИИ-бум создает эффект «золотой лихорадки»: пока все смотрят на тех, кто продает «кирки и лопаты» (создателей базовых моделей, таких как OpenAI или Nvidia), основная прибыль начинает концентрироваться у тех, кто умеет строить «шахты» и управлять ими. Европейские IT-компании, консультанты и инфраструктурные провайдеры становятся незаменимыми посредниками, превращая сырой ИИ-потенциал в реальную продуктивность для крупнейших организаций мира.

Статья в Die Zeit вызвала огромный резонанс в профессиональной HR-среде Германии. Материал собрал почти 280 комментариев на сайте самого издания, активно обсуждался в LinkedIn, а тезисы упомянутых в ней топ-менеджеров стали центральными темами на профильных конференциях (например, на Kienbaum Convention 2026, где выступали эти же спикеры). Главный редакторский посыл статьи: «Единой безопасной профессии больше не существует». Вот ключевые мысли четырех топ-менеджеров ведущих немецких корпораций о том, как выживать на рынке труда в эпоху ИИ ➖ Даниэль Мюллер (Daniel Müller), HR-директор SAP в Германии Мюллер признался, что в свое время защитил докторскую диссертацию по бизнес-администрированию (BWL), но сегодня он бы не стал рекомендовать молодым людям идти по этому пути так же слепо. Знания устаревают за считанные месяцы (например, навыки промптинга или управления ИИ-агентами). Поэтому при найме SAP смотрит не на то, что человек знает сегодня, а на скорость его переобучения. Совет от Мюллера: Не привязывайтесь к одной профессии. Гибкость ума важнее диплома. ➖ Хадиджа Бен Хаммада (Khadija Ben Hammada), Chief People Officer (CPO) в Merck Она советует 18-летним не паниковать из-за отсутствия плана на всю жизнь. Вместо погони за конкретной должностью нужно формировать «портфель навыков». Любая стажировка, переезд за границу, новая работа или даже провальный проект — это «депозит» на ваш счет компетенций. Чем он полнее, тем больше у вас опций в будущем. В эпоху ИИ каждый, вне зависимости от профессии, обязан уметь работать с данными («Jeder sollte mit Daten arbeiten können»). ➖ Эрика Раш (Erika Rasch), Глава HR-департамента Bosch Group Раш утверждает, что сегодня вообще не имеет значения, что именно вы изучаете — информатику, экономику или рабочую специальность. Люди рождаются любопытными, но традиционная система образования и корпоративная среда это качество «выбивают». Задача родителей, учителей и бизнеса — сохранять в сотрудниках этот детский интерес к тому, как устроены вещи. ИИ автоматизирует рутину, но не сможет заменить человеческое любопытство и эмпатию. ➖ Себастьян Деттмерс (Sebastian Dettmers), CEO The Stepstone Group Деттмерс прямо заявил: «Одной безопасной профессии больше не существует». В качестве примера он привел историю со своим сыном, которому нужно было выбрать профессию для школьного проекта. Вместо того чтобы просто читать о профессиях, они создали вымышленную компанию, сделали сайт и написали реальное резюме, чтобы понять, какие навыки требуются рынку прямо сейчас. Статья не просто констатирует факт влияния ИИ, она предлагает новую философию карьеры. Если раньше успех зависел от выбора «правильного ВУЗа» и «стабильной компании», то теперь выигрывает тот, кто обладает мета-навыками: умением работать с данными, любознательностью, отсутствием страха перед неудачами и способностью постоянно «пополнять счет своих компетенций».

Смерть классических профессий и ИИ-реальность (Die Zeit: Будущее рынка труда) Из-за экономической нестабильности и взрывного развития ИИ выбор профессии на всю жизнь больше невозможен. Тем, кто начинает учиться сегодня, придется менять сферу деятельности несколько раз. Даниэль Мюллер (HR-директор SAP в Германии) подчеркивает, что фиксироваться на одной специальности бессмысленно. Профессиональные знания устаревают за считанные месяцы (например, быстро появляются новые навыки работы с ИИ-агентами и промптингом). Ценится не то, что человек знает сегодня, а то, как быстро он способен освоить новое. Гибкость ума и способность к переобучению становятся главными конкурентными преимуществами.

Команда SAP тайно разработала конкурирующее программное обеспечение, находясь при этом в партнёрстве с n8n Внутри корпорации SAP произошел серьезный инцидент: пока на публичной арене компания презентовала стратегическое партнерство с берлинским стартапом n8n (специалистом по автоматизации), одна из внутренних команд SAP тайно разрабатывала программное обеспечение, являющееся аналогом их ПО. Это противоречие вызвало серьезное недовольство и внутренние трения. Ситуация усугубляется тем, что SAP является не просто партнером, но и инвестором n8n. SAP вложил в стартап 60 миллионов евро, получив около 1,3% акций. Именно благодаря этим инвестициям оценка n8n достигла 5,2 млрд долларов, удвоив стоимость компании менее чем за год. Фактически, SAP тайно работал против собственного инвестиционного актива. Скандал стал ярким примером «побочного эффекта» от внедрения искусственного интеллекта в корпоративную среду. Благодаря использованию ИИ-ассистентов для написания кода (таких как Cursor, Claude Code и Codex), продуктивность разработчиков SAP многократно возросла. То, на что раньше уходили месяцы, теперь создается за недели. Чрезмерная скорость разработки привела к потере контроля со стороны менеджмента. Автономные команды получили возможность слишком быстро создавать собственные продукты, о которых не знало высшее руководство, вступая в конфликт с глобальной стратегией компании. Совет директоров SAP уже осведомлен о произошедшем и принял меры реагирования, однако конкретные дисциплинарные или организационные шаги в прессе не раскрываются. Инцидент демонстрирует фундаментальный вызов для современных IT-гигантов: искусственный интеллект дает разработчикам беспрецедентную скорость и автономию, но при этом лишает корпоративный центр возможности эффективно контролировать то, что именно создается внутри компании. Гибкость команд теперь напрямую конфликтует с традиционными партнерскими и инвестиционными обязательствами бизнеса.

Исследование Onapsis показало, что за последние двенадцать месяцев злоумышленники использовали искусственный интеллект для взлома критически важных бизнес-платформ почти каждой четвертой организации Новые исследования показывают, что организации по-прежнему стремятся внедрить ИИ в свои системы, даже не будучи полностью уверены в его надежности. Компания Onapsis, мировой лидер в области кибербезопасности и соответствия требованиям SAP, опубликовала результаты своего первого исследования «Состояние ИИ, безопасности и ERP» , согласно которому почти каждая четвертая организация (22%) сообщила о случаях инцидентов безопасности за последние двенадцать месяцев, когда злоумышленники использовали ИИ для взлома критически важных бизнес-платформ. В исследовании рассматривались основные проблемы и вызовы, с которыми сталкиваются руководители в сфере кибербезопасности по мере внедрения все большего числа технологий ИИ в бизнес-процессы и критически важные бизнес-платформы, такие как системы ERP. В отчете представлены результаты 204 заполненных анкет от руководителей высшего звена в области кибербезопасности из американских организаций с численностью сотрудников более 1000 человек, использующих SAP, Oracle или Salesforce. В нем рассматриваются: Скорость внедрения ИИ: насколько быстро организации интегрируют агентов ИИ и сгенерированный ИИ код в ERP-системы, и что способствует этому темпу. Недостаток уверенности в безопасности: где руководители ИТ-отделов и ИТ-менеджеры признают, что их защита от угроз, основанных на искусственном интеллекте, недостаточна. Дефицит доверия: почему 70% респондентов не уверены в том, что ИИ обеспечит безопасность критически важных бизнес-данных, и что могло бы это изменить? Внутреннее сопротивление: Какие бизнес-подразделения сопротивляются внедрению ИИ в ERP-системы и почему команды безопасности возглавляют это сопротивление. Риски, связанные с соблюдением нормативных требований: Как организации сопоставляют регуляторные риски, включая обязательства по GDPR и ISO, с выгодами от повышения эффективности, и какая сторона побеждает.

MD Audit провел исследование развития ERP-систем и определил, как ИИ трансформирует управление бизнесом в 2026–2028 годах MD Audit провел комплексное исследование трансформации корпоративных систем управления под влиянием искусственного интеллекта. Эксперты проанализировали основные архитектурные модели, технологические решения, экономику внедрения и практические сценарии применения ИИ-агентов в ERP-контуре. Главный вывод исследования: рынок приближается не к одномоментному отказу от ERP, а к значительно более масштабному изменению — переходу от монолитных систем к новой корпоративной архитектуре, в которой ERP сохраняет роль надежного транзакционного ядра, а ИИ-агенты становятся универсальным интерфейсом и исполнительным слоем для работы с бизнес-процессами. В такой модели сотруднику не требуется вручную перемещаться между многочисленными разделами системы, сверять записи, искать документы, переносить данные и контролировать каждое исключение. Значительную часть этих операций способны выполнять специализированные ИИ-агенты: находить необходимую информацию, сопоставлять данные из разных источников, готовить рекомендации, выявлять аномалии, координировать действия между системами и формировать проекты управленческих решений. При этом юридически значимый учет, контролируемые проводки, разделение полномочий, аудиторский след и воспроизводимость операций должны оставаться внутри защищенного транзакционного ядра. В рамках исследования группа экспертов проанализировала четыре основных сценария развития корпоративных систем: • Первый предполагает модернизацию крупных ERP-платформ и внедрение встроенных ИИ-инструментов. • Второй строится вокруг компонуемой архитектуры: минимального транзакционного ядра, отдельных доменных сервисов, API, событийной интеграции и ИИ-оркестрации. • Третий предусматривает создание семантического слоя или графа знаний, который формирует единый контекст для людей и цифровых агентов. • Четвертый связан с применением ИИ-ориентированных решений для замещения отдельных ERP-модулей — прежде всего в финансовых и других хорошо структурированных процессах. Исследование показывает, что максимальная ценность ИИ сегодня создается не за счет универсального корпоративного чат-бота, а благодаря специализированным агентам, подключенным к системам и данным компании через контролируемый слой интеграции. Такие агенты могут работать с бюджетами и платежами, договорами и закупками, задачами и проектами, корпоративными регламентами, отчетностью, клиентскими данными и операционными показателями. Применение специализированных ИИ-инструментов может сокращать продолжительность отдельных финансовых операций примерно на 80% и экономить более 30 рабочих часов в месяц. Эксперты MD Audit выделили три уровня применения ИИ-агентов →

Большинство публикаций о SAP Clean Core сводятся к банальному повторению мантры: «не модифицируйте ядро, выносите код на BTP». Однако в этой конкретной статье Георга Кренна есть несколько действительно уникальных, свежих и нетривиальных мыслей, которые редко встречаются в стандартных технических гайдах SAP. SAP Clean Core и стимпанк*: как сохранить инновационность ядра ERP-системы Автор делает неожиданный и яркий культурологический экскурс, объясняя, почему это направление так называется. «Steampunk» — это не просто внутреннее кодовое имя. Это точная метафора жанра научной фантастики, где исторические, проверенные временем технологии соединяются с футуристическими идеями. Обычно ABAP в облаке позиционируют просто как «современную версию». Автор же легитимизирует его как осознанный, элегантный гибрид: вы не выбрасываете свой многолетний опыт и логику (историческая часть), а помещаете их в современный, гибкий контекст (футуристическая часть). Вместо абстрактных призывов «выносить всё», автор дает конкретный, измеримый критерий для принятия архитектурных решений: решение о том, где писать код, зависит от временной и функциональной связности. Если функция должна реагировать немедленно и напрямую в ходе стандартной SAP-транзакции (например, сложная валидация при проведении документа), ее реализация в ядре (но строго по стандартам Clean Core) допустима и оправдана. Если функцию можно развязать во времени или логике (например, формирование сложного отчета, запуск внешнего скоринга, отправка уведомления), она обязана быть Side-by-Side расширением на BTP. Это готовый чек-лист для архитекторов и бизнес-аналитиков, снимающий идеологический фанатизм «ноль кода в ядре любой ценой». Многие говорят, что стандартное ядро нужно для «быстрых обновлений». Автор идет дальше и называет конкретную технологию будущего: современные инновации SAP, в частности Business AI и агенто-ориентированные приложения, по своей архитектуре физически не могут работать на кастомизированных, «грязных» данных и процессах. Они требуют стандартизированных интерфейсов и структур. Clean Core позиционируется не как скучная задача для ИТ-отдела по облегчению обновлений, а как единственное условие, при котором бизнес вообще сможет когда-либо воспользоваться ИИ-агентами от SAP. Автор открыто признает, что у компаний есть огромные пласты «технического долга», и призывает не пытаться переписать всё историческое наследие в рамках одного проекта. Вместо радикального призыва «обнулиться и начать с чистого листа», дается реалистичная стратегия: оставьте старый код работать, но введите жесткий «карантин»: любое новое требование с сегодняшнего дня должно реализовываться исключительно по принципам Clean Core. Это снимает паралич принятия решений у CIO. *«Steampunk» изначально было внутренним названием проекта в SAP. Этот термин, вероятно, отсылает к одноименному научно-фантастическому жанру, который сочетает исторические технологии с футуристическими идеями. Применительно к SAP это название, вероятно, отражает сочетание проверенного ABAP и современных облачных технологий. Официально SAP теперь в основном использует SAP BTP, ABAP Environment или ABAP Cloud Development Model. Однако термин Steampunk остается распространенным в сообществе SAP.

Урал­хим­маш: ERP не исправляет плохое управление — она делает его обязательным ERP не исправляет недостатки управления, а фиксирует выбранную модель в жёстких правилах, ролях и алгоритмах. Если модель плохая или несогласованная — система сделает её обязательной и масштабирует проблемы на всё предприятие. Почему это происходит? • Продажи, производство, снабжение и финансы изначально предъявляют к системе противоречивые требования (гибкость vs. стабильный план vs. долгосрочные закупки). ERP не снимает этот конфликт, а заставляет компанию выбрать, какой порядок главнее. • Без предварительной договорённости о правилах конфликт переносится внутрь ERP: в маршруты согласования, права доступа и доработки. • ERP дисциплинирует исполнение, но одинаково послушно исполняет и разумный, и неудачный порядок. Ошибка одного перестаёт быть локальной — она немедленно влияет на закупки, загрузку, деньги и обязательства перед клиентом. Три стадии, на которых проявляется проблема (с примерами) На этапе требований — завод «Сигнал»: подразделения продавили противоречащие друг другу локальные интересы; первое внедрение провалилось. Вторая попытка началась с общей цели и чёткой ответственности за данные. Во время реализации — смена куратора привела к изменению самой логики управления; проект перепроектировали, сдвинув запуск на год, но избежав «перекройки» работающей системы. После запуска — Revlon: сбой при запуске SAP привёл к $64 млн невыполненных продаж и $53,6 млн допрасходов, вскрыв слабость контроля и нехватку компетенций. Особая зона риска — импортозамещение: Механический перенос старой системы на новую платформу («сделайте всё как сейчас») консервирует не только нужное, но и устаревшие правила, размытую ответственность и управленческий «долг». Требуется отделить жизненно важные процессы от накопленных компромиссов. Три условия, которые нужно обеспечить до проектирования ERP 1. Согласованная модель и владельцы сквозных процессов с реальными полномочиями и порядком разрешения межфункциональных конфликтов. 2. Качественные данные и контрольная среда: ответственные за справочники, правила ведения и измеримые метрики. 3. Проверенная готовность к запуску: способность пользователей пройти реальный производственный цикл, закрыть период и отработать исключения. Перед ERP нужно сначала договориться о трех вещах: модель работы, владельцы процессов, качество данных и готовность пользователей. Иначе проект может быть технически успешным, но управленчески бесполезным. Результат ERP-проекта определяется не в день старта системы, а в момент, когда руководство решает, как предприятие действительно должно работать. Интегратор может настроить процесс, но не вправе проектировать систему управления. ERP усилит хорошую модель, многократно умножит плохую, а несогласованную заменит случайным проектным правилом.

Кампания «The Beginning of Better»* Одна из, казалось бы, универсальных черт человеческой природы — это подозрительность к переменам, а иногда и сопротивление им. Неизвестность вызывает сильный дискомфорт. Сейчас мы оказались в очередном таком моменте, когда жизнь уже никогда не будет прежней. Нравится нам это или нет, но новые технологии пришли и останутся с нами навсегда. «The Beginning of Better»* — это глобальная рекламная кампания SAP, созданная совместно с агентством BBDO New York, которая эмоционально показывает, как люди на протяжении истории боялись новых технологий, но каждая инновация делала жизнь лучше. Кампания отличается от традиционного B2B-маркетинга тем, что использует эмоциональный сторителлинг вместо технического жаргона, показывая реальные страхи и сомнения руководителей. SAP трансформируется из ERP-компании в ИИ-компанию, где ИИ-агенты управляют критически важными бизнес-операциями от начала до конца; это начало новой эры, где предприятия могут думать, адаптироваться и действовать как никогда раньше, объединяя усилия людей и ИИ. Сюжет строится на исторической параллели: люди в разные эпохи боялись новых технологий, задаваясь вопросом «Неужели это конец?». Кампания призвана уменьшить страх и дискомфорт людей перед новыми технологиями (в частности, перед ИИ и автономными системами SAP). Она показывает, что человечество всегда скептически реагировало на прорывные инновации, но в итоге они всегда делали жизнь лучше. Это юмористическое «путешествие во времени», в котором зритель последовательно видит, как люди в разные эпохи морщились от нововведений: — Сырая еда vs огонь; — Гребные лодки vs паруса; — Пиявки vs настоящая медицина; — Пьесы Шекспира vs телевидение. В наше время коллеги смотрят на внедрение «Автономного предприятия» (Automated Enterprise) от SAP и в панике спрашивают: «Это конец?». На что бизнес-лидер спокойно отвечает: «Да. Конец рутинной работы, узких мест и разрозненности. И начало более быстрой, простой и качественной работы». Как отмечает креативный директор BBDO Гэри Реш, кампания должна вызвать улыбку и глубокий выдох облегчения: «Расслабьтесь, мы уже проходили через это. Мы всегда кричим «небо рушится», но в итоге не можем представить, как вообще жили без этих новых технологий». Хотя ролик рассказывает о технологиях будущего, сама съемка была технологически инновационной: видео было снято с использованием объемного LED-экрана (Volume stage) — той же технологии, что используется в «Мандалорце». Это позволило команде отснять 20 разных исторических эпох и локаций, не покидая одной студии. *«Начало лучшего».