SAP revoit sa stratégie AI : nouvelles équipes et paiement à l’usage plutôt que par abonnement

SAP начинает один из самых заметных разворотов в своей продуктовой стратегии за последние годы. CEO Кристиан Кляйн собирает новое AI-подразделение на сотни сотрудников и готовит переход от классической подписки к модели, где клиенты платят за реальное использование AI-функций.

Зачем менять модель

Для SAP это не косметическое обновление прайса, а попытка подстроить весь бизнес под новую логику рынка. Исторически корпоративный софт продавался по числу пользователей, мест или модулей. Но когда AI-ассистенты и агенты начинают сами выполнять рутинные операции, такая схема перестает точно отражать ценность продукта.

Один хорошо встроенный AI-сценарий может автоматизировать работу нескольких сотрудников, и в такой ситуации брать деньги просто за доступ к системе для SAP становится все менее удобно и все менее убедительно. На компанию давят сразу с двух сторон. Снаружи усиливается конкуренция со стороны генеративных AI-платформ, которые обещают быстрые результаты без тяжелых внедрений.

Изнутри SAP вынуждена ускорять собственную перестройку: в начале марта Кляйн уже перераспределил управленческие обязанности, чтобы сильнее сосредоточиться на продукте и искусственном интеллекте. Теперь следующий шаг — запуск с июля выделенных инженерных команд, которые будут работать ближе к клиентам и помогать доводить AI-сценарии до реального использования.

Что получат клиенты

Новая модель предполагает не только другой прайс-лист, но и другой способ внедрения. SAP собирается создать так называемые forward-deployed engineering teams — смешанные команды консультантов и разработчиков, которые вместе с заказчиком будут собирать прикладные AI-решения под конкретные процессы. Речь идет не о «волшебной кнопке» поверх ERP, а о встраивании AI в финансы, закупки, цепочки поставок, HR и другие контуры, где важны контекст, данные и контроль.

• Выделенные команды для совместной разработки AI-сценариев с клиентом Более кастомные решения под конкретные процессы, а не только стандартные функции Переход к оплате за фактическое использование AI, а не только за число пользователей * Ставка на AI-ассистентов и агентов, встроенных в существующие бизнес-системы Для заказчиков это может оказаться удобнее привычной подписки, особенно если AI используется неравномерно или запускается сначала в нескольких процессах. SAP уже показывает в собственных материалах, что движется к usage-driven модели с AI units и доступом к Business AI через Joule. Идея простая: если AI ускоряет закрытие квартала, автоматизирует подготовку коммерческих предложений или снимает часть ручной работы, цена должна быть привязана к объему и эффекту использования, а не к абстрактному числу лицензий.

Где главный риск

Для SAP этот разворот болезненный именно потому, что он затрагивает основу старой экономики enterprise-софта. Подписка дает предсказуемую выручку, а модель потребления делает доходы более переменными и сильнее привязывает их к доказанному результату. На этом фоне компании еще приходится тащить за собой наследие предыдущего перехода — от локального ПО к облаку, который занял годы и до сих пор остается чувствительной темой для клиентов, партнеров и инвесторов.

Есть и второй риск: внедрить AI в реальный контур бизнеса гораздо сложнее, чем показать красивое демо. Сам SAP в конце марта писал, что AI уже входит более чем в две трети его недавних cloud-сделок, но это еще не означает массового промышленного эффекта. Чтобы агент работал в финансах или цепочке поставок, ему нужны качественные данные, правила согласования, аудит, контроль доступа и предсказуемые процессы.

Если SAP не сможет быстро доказать ценность новой схемы, часть клиентов может оставить ядро на SAP, а AI-слой строить с внешними моделями и подрядчиками.

Что это значит SAP фактически признает, что AI меняет не только

интерфейс корпоративного софта, но и его монетизацию. Если эксперимент Кристиана Кляйна сработает, рынок получит сильный сигнал: в эпоху AI-агентов продавать enterprise-продукты только по числу пользователей уже недостаточно, а выигрывать будут те вендоры, которые умеют связывать AI с конкретным бизнес-результатом.