Explore how SAP Business Suite enables autonomous, AI-driven operations with SAP Cloud ERP and SAP BTP in 2026 and beyond.

Exploring the Types of SAP Consulting: Technical, Functional, and Beyond

Большинство ERP-систем и сегодня уверенно делают то, что от них требуется — аккуратно исполняют заданные команды. Но проблемы возникают раньше, еще на этапе до исполнения. Команды застревают в сверке данных между разрозненными системами, проверяют гипотезы и часами обсуждают, что именно стоит за цифрами. К тому моменту, когда решение получает зеленый свет, ситуация уже успевает измениться.

Именно этот разрыв современные компании и пытаются преодолеть. Им нужна не очередная прослойка автоматизации, а способ вести операционную работу быстрее, осмысленнее и с минимумом ручной работы.

SAP Business Suite — не новое название старого продукта и не апдейт ERP. Речь идет о направлении развития продуктовой линейки SAP после 2026 года — интеллектуальной бизнес-экосистеме, которая объединяет SAP Cloud ERP, SAP Business Technology Platform (BTP) и встроенную аналитику с ИИ-возможностями.

Смысл этой комбинации вполне практичный. Она закладывает основу для более автономных операций, где системы постоянно анализируют данные, прогнозируют результаты, предлагают следующие шаги и в заданных сценариях сами инициируют решения.

Логика здесь простая: ценность ИИ напрямую зависит от того, с какими данными он работает и к каким процессам у него есть доступ. Если они качественные и актуальные, компания получает не просто более быструю отчетность. Она получает самообучающуюся технологию, способную подстраиваться под меняющиеся условия.

Эта статья поможет понять, что именно изменится в SAP Business Suite после 2026 года, какие появятся возможности и какие условия нужны, чтобы получить от этого выгоду. Мы разберем экосистему, лежащую в основе этого подхода, покажем, как автономные операции работают в реальных бизнес-сценариях, и свяжем это с общим курсом SAP на интеллектуальное и устойчивое предприятие.

Что входит в SAP Business Suite 2025

SAP Business Suite 2025 объединяет облачную ERP, встроенный ИИ и единый слой данных на базе SAP BTP. В статье мы разбираем ключевые компоненты платформы, объясняем, чем она отличается от SAP Business Suite 7, и показываем основные сценарии внедрения для компаний с разными потребностями и масштабом.

Узнать больше

От автоматизации к автономности: как эволюционирует ERP

Исторически ERP всегда давала контроль. Долгое время он достигался за счет стандартизации процессов, и эта модель работала, пока рынки менялись медленно, а исключения оставались редкостью. Сегодня все наоборот: изменения и есть основной сценарий. В таких условиях ERP, которая лишь исполняет заданные инструкции, превращается в слабое место.

Именно поэтому ERP-системы переходят от автоматизации к автономности. И вот как это происходило.

ERP 1.0 была сосредоточена на автоматизации ручных операций. Система фиксировала транзакции и формировала отчеты, помогая снизить трудозатраты, но интерпретация происходящего и решения о дальнейших действиях по-прежнему оставались за людьми.

ERP 2.0 и 3.0 привнесли в процессы интеграцию и оптимизацию, благодаря чему компании смогли повысить прозрачность и пропускную способность. Но даже тогда ИИ оставался вне системы. Аналитики выгружали данные в отдельные инструменты, строили модели, а затем возвращали рекомендации обратно в операционные процессы. Этот цикл был медленным и не выдерживал нагрузки.

ERP 4.0 — это следующий шаг; система, которая умеет улавливать изменения, понимать их смысл и реагировать. Однако автономность здесь не означает отсутствие контроля. Речь о том, что система способна поддерживать решения в моменте с учетом текущего контекста и выполнять заранее заданные действия, когда это допускают правила управления и уровень доверия к данным и моделям.

Именно это и лежит в основе стратегии SAP Business Suite, а начинается она с самой архитектуры платформы, в ядро которой заложен ИИ. Это принципиально важно: встроенный ИИ работает с живыми операционными данными, реагирует на события по мере их возникновения и помогает принимать решения, когда на результат еще можно повлиять.

Эту модель делают рабочей две ключевые возможности. Первая — поддержка решений в реальном времени с учетом контекста. Система анализирует то, что происходит прямо сейчас, опираясь на полную картину бизнеса, выявляя аномалии, определяя их причины и предлагая релевантные действия с учетом ваших правил, ограничений и приоритетов.

Вторая — событийная обработка данных из разных источников. Современные операции давно не ограничиваются данными из ERP. Ключевые сигналы часто приходят извне: это могут быть сигналы IoT с оборудования, изменения в воронке CRM, сбои в цепочках поставок, статусы производства, логистические события. Платформа на базе ИИ умеет принимать эти сигналы, связывать их с бизнес-контекстом и обновлять рекомендации по мере изменения условий.

В основе такого принципа работы — целый набор подходов, которые применяются там, где они дают измеримый эффект:

• Машинное обучение дополняет прогнозирование и оптимизацию, выявляя закономерности на уровне всего предприятия. Оно позволяет раньше реагировать на изменения, эффективнее использовать ресурсы и быстрее замечать риски, которые сложно обнаружить вручную;
• Обработка естественного языка снижает порог для действий. Пользователи могут задавать вопросы обычным языком и сразу получать подсказки через копилотов, ассистентов или чат-ботов, не погружаясь в сложную навигацию по приложениям;
• Предиктивная аналитика дает фору во времени. Она сигнализирует о рисках, пока ими еще можно управлять, и подсвечивает возможности, когда на них еще можно успеть отреагировать.

Бизнес-эффект здесь вполне прикладной. Меньше решений принимается на основе ручных проверок и интуитивных догадок в условиях нехватки времени, а значит, снижается число ошибок. Организация быстрее подстраивается под изменения, потому что система постоянно перепроверяет условия, а не ждет следующего цикла планирования. Когда решения опираются на живые сигналы, а не на устаревшие срезы данных, операции становятся более гибкими и устойчивыми.

Автономность — это не маркетинговый ярлык, а ответ на операционную реальность. Компании, которые закладывают ее как принцип проектирования, развиваются быстрее, тратят меньше усилий и сохраняют управляемость в любых ситуациях.

Как работает SAP Business Suite и зачем она нужна бизнесу: полный разбор системы

Сравнение SAP Business Suite, SAP ECC и SAP S/4HANA с акцентом на производительность, аналитику и долгосрочную поддержку.

Читать статью

Интеллектуальные финансы и управление на основе данных

В рамках курса развития SAP Business Suite после 2026 года встроенный ИИ будет поддерживать непрерывное выявление отклонений, динамическое прогнозирование и принятие решений прямо внутри ключевых финансовых процессов.

Где ИИ будет полезен в ключевых финансовых функциях

Когда эти возможности встроены в ключевые процессы, финансовый отдел может перейти от ретроспективной отчетности к операционному управлению.

• Контролеры тратят меньше времени на поиск несоответствий и больше — на укрепление контроля данных.
• Команды финансового планирования и аналитики работают быстрее, потому что сценарные расчеты становятся воспроизводимыми и опираются на актуальные сигналы.
• Руководители раньше видят движение KPI и факторы, влияющие на прогнозы, что снижает эффект «сюрпризов» в последний момент и помогает принимать более взвешенные решения в условиях ограниченности времени.

ИИ в цепочках поставок: от планирования к самоадаптирующимся сетям

В цепочке поставок редко случаются сбои из-за того, что исходный план был неверным. Чаще всего проблема в постоянных изменениях: то спрос упал, то погода нарушает маршруты, то поставщики не укладываются в отведенное время, то оборудование выходит из строя в самый неподходящий момент.

Задача SAP Business Suite — предложить иной операционный подход, в котором ИИ связывает планирование и исполнение почти в реальном времени, позволяя всей цепочке перестраиваться с учетом изменений в условиях.

Более грамотное планирование спроса и логистики

В SAP Integrated Business Planning (SAP IBP) прогнозы опираются на более широкий набор сигналов и обновляются по мере поступления новых данных. В результате целевые уровни запасов точнее отражают реальную волатильность спроса, а логистика перестает быть реактивной, поскольку команды могут быстро корректировать планы.

SAP Transportation Management помогает корректировать маршруты и загрузку по мере изменения ограничений, позволяя балансировать стоимость, сроки доставки и доступную мощность.

Прозрачность IoT и предиктивное обслуживание

Многие проблемы в цепочках поставок обходятся дорого просто потому, что команды замечают их слишком поздно. IoT меняет эту динамику, добавляя в общую картину сигналы от транспорта и оборудования. С SAP Business Network Global Track and Trace компании получают прозрачность перевозок, выполняемых партнерами и подрядчиками, что позволяет оперативно выявлять задержки и отклонения, а также быстро оценить их бизнес-эффект.

Эта прозрачность имеет еще больше ценности, если отражает состояние оборудования и решения, связанные с обслуживанием. SAP Asset Performance Management помогает выявлять ранние признаки отказов, оценивать их вероятность и сроки и планировать обслуживание с учетом производственных планов и критичности активов.

Устойчивость и ESG, встроенные в операционную работу

Для компаний, которым важна достоверная отчетность, SAP Sustainability Footprint Management рассчитывает выбросы и углеродный след продуктов на основе операционных данных, а SAP Sustainability Control Tower помогает управлять ESG-показателями и отчетностью на уровне всего предприятия. В результате более умная маршрутизация снижает расход топлива, точное планирование сокращает избыточные запасы и объем отходов, а грамотное управление энергией уменьшает выбросы без снижения мощностей.

ИИ для клиентов и сотрудников

Сегодня компании стремятся ориентироваться на клиента и ставить сотрудников в центр внимания. И здесь сложности начинаются, когда нужно масштабировать этот подход. Однако в стратегии развития SAP Business Suite после 2026 года заложена ИИ-поддержка и клиентского опыта, и опыта сотрудников. При этом речь идет не о персонализации как тренде, а о точном выборе момента, большей релевантности и более последовательных решениях.

Маркетинг, продажи и сервис в едином контуре

У команд, которые работают с клиентами напрямую, обычно достаточно данных и катастрофически мало времени, из-за чего при попытке превратить информацию в согласованные действия между маркетингом, продажами и сервисом возникают новые сложности.

В SAP Business Suite ИИ объединяет данные о клиентах, их покупках и обращениях в сервис с повседневной работой команд. Это помогает быстрее реагировать на сигналы, действовать согласованно и выстраивать более цельный клиентский опыт.

Что это дает на практике:

• Рекомендации по следующим шагам и предложениям с учетом контекста клиента, его намерений и момента;
• Анализ лидов и сделок, который помогает с квалификацией, маршрутизацией и последовательностью сообщений;
• Сигналы оттока и удержания, которые подсвечивают факторы риска, такие как снижение вовлеченности, изменения в поведении при заказах, повторяющиеся проблемы;
• Приоритизацию сервиса по влиянию и срочности, а не только по количеству обращений;
• Анализ тональности и обратной связи, который группирует повторяющиеся боли, позволяя работать с причинами, а не с отдельными жалобами;
• Оптимизацию кампаний с адаптацией к показателям эффективности.

При понятном управлении и аккуратной работе с данными взаимодействие с клиентами становится единообразным во всех точках. В результате чего команды меньше времени тратят на сбор контекста и больше — на исполнение, а значит, растет релевантность предложений.

HR и управление талантами

Если говорить о работе с сотрудниками, наибольшую ценность дают решения, которые опираются на навыки и траекторию развития, а не на формальные должности и субъективные оценки. Здесь ИИ помогает анализировать требования ролей, историю обучения и сигналы производительности, а затем предлагать варианты развития, которые одновременно подходят и человеку, и бизнесу. К типовым HR-сценариям относятся:

• Карта навыков и персонализированные траектории обучения;
• Прогнозирование риска ухода и практические рекомендации по удержанию;
• Аналитика по разнообразию и инклюзивности.

В удержании решающим фактором становится время. Модели риска ухода позволяют заранее увидеть команды или роли, которые находятся под давлением. И речь идет не о слежке за сотрудниками, а о прозрачности, которая дает руководителям шанс вовремя скорректировать нагрузку, пересмотреть роль, предложить развитие или вернуться к вопросу компенсации, если это имеет смысл.

SAP BTP как технологический фундамент ИИ

ИИ дает эффект не за счет моделей, а за счет того, как выстроена платформа под ними. Решающее значение имеют потоки данных, связность систем и способность превращать аналитические выводы в конкретные действия в процессах. В этой логике SAP BTP становится ключевым элементом SAP Business Suite.

SAP BTP делает возможности SAP Business Suite прикладными. Платформа объединяет данные и интеграции и позволяет встраивать аналитику и ИИ в повседневную работу разных команд.

Одна платформа — единый операционный взгляд

В основе SAP BTP лежит управляемая фабрика данных. Это единый логический слой, который связывает корпоративные платформы. То есть финансовые, логистические, производственные, HR- и клиентские данные остаются в своих системах, но при этом доступны для совместного использования и анализа в рамках общей логической модели.

Это принципиально важно, потому что ИИ работает только в контексте. Если данные разрознены, модели дают узкий или искаженный результат. И наоборот: если данные связаны, ИИ видит взаимосвязи между процессами и предлагает решения, которые соответствуют реальной картине бизнеса.

Эту основу поддерживают ключевые компоненты:

• SAP AI Core и AI Launchpad отвечают за разработку, обучение, развертывание и управление моделями машинного обучения;
• SAP Business AI, включая SAP Joule, помогают встраивать ИИ-агентов и поддержку принятия решений прямо в бизнес-процессы и пользовательские сценарии;
• SAP Analytics Cloud превращает данные в понятные прогнозы и KPI, с которыми могут работать бизнес-пользователи;
• SAP Integration Suite связывает облачные и локальные системы, приложения и внешние источники данных без кастомных интеграций.

Вместе эти компоненты позволяют ИИ выйти за рамки экспериментов и стать частью повседневной операционной работы.

Гибкость вместо универсальности

SAP BTP изначально задумывалась как платформа для расширения стандартных сценариев SAP. С ее помощью компании могут создавать отраслевые ИИ-решения, например, для:

• Прогнозирования спроса и управления качеством на производстве;
• Предиктивного обслуживания и оптимизации маршрутов в логистике;
• Аналитики рисков и контроля соответствия в финансовых процессах;
• Валидации и прослеживаемости в фармацевтической и медико-биологической отраслях.

Low-code и no-code инструменты позволяют внедрять улучшения без долгих циклов разработки. Бизнес- и IT-команды могут быстрее адаптировать рабочие сценарии, встраивать интеллектуальные возможности в существующие процессы и оперативно реагировать на изменения в требованиях.

Качество данных — главный усилитель

Точность ИИ напрямую зависит от качества данных. SAP BTP учитывает это на уровне платформы, рассматривая управление ими как базовую функцию. SAP Datasphere играет здесь ключевую роль. Оно помогает командам согласовывать модели и определения данных, закреплять их бизнес-смысл и поддерживать единое доверенное представление между доменами.

От платформы — к прикладному ИИ

SAP BTP делает ИИ прикладным. Она связывает данные и системы, задает рамки для работы с ИИ и позволяет масштабировать решения. В результате искусственный интеллект перестает быть набором отдельных функций и начинает помогать принимать управленческие решения.

SAP Business Technology Platform

Узнайте, как платформа помогает внедрить масштабируемый и управляемый ИИ по всему предприятию.

Узнать больше

Доверие, безопасность и ответственная архитектура ИИ

В крупных организациях доверие к ИИ формируется через понятные правила управления, безопасность и прозрачные механизмы контроля.

Управление ИИ и соблюдение нормативных требований

Если ИИ задействован в принятии решений, людям важно понимать, почему система пришла к тому или иному выводу, и уметь обосновать его позже, например, при аудите. SAP использует принцип объяснимого ИИ, который показывает, какие факторы повлияли на результат, позволяет проверить его корректность и при необходимости зафиксировать логику принятия решения.

Механизмы управления учитывают регуляторные требования. Платформа поддерживает типовые подходы к соблюдению GDPR и аудиторских стандартов, а также настройку контроля и процессов под регуляторный контур компании.

Безопасность данных и киберустойчивость

Поскольку ИИ работает с чувствительными данными, доступ к ним строго регулируется. В SAP Business Suite используют ролевые модели, которые ограничивают доступ для пользователей, приложений и моделей на уровне данных, аналитики и ИИ-возможностей. При этом защита не сводится только к контролю доступа. Платформа обеспечивает безопасность данных и моделей на всем их жизненном цикле, так как киберустойчивость заложена в ее архитектуру.

Этичный ИИ как операционный принцип

Ответственный ИИ — это набор операционных принципов, которые определяют, как технология применяется на практике. Подход SAP к ответственному ИИ опирается на три базовые идеи:

• Прозрачность дает пользователям понимание того, как система поддерживает принятие решений;
• Справедливость устраняет предвзятость и непреднамеренную дискриминацию;
• Человеческий контроль гарантирует ответственность людей за критически важные результаты.

Это означает, что ИИ может давать рекомендации и расставлять приоритеты, но не принимает рискованные решения без участия человека. Команды отслеживают поведение моделей, анализируют результаты и сохраняют последнее слово за человеком там, где требуется профессиональное суждение и ответственность.

Бизнес-эффект и экономическая ценность SAP Business Suite после 2026 года

Измеримые улучшения производительности

Максимальную пользу ИИ дает там, где он помогает быстрее переходить от сигнала к действию:

• Более быстрые циклы принятия решений за счет аналитики в реальном времени и ИИ-рекомендаций, которые уменьшают задержки на анализ и согласования;
• Снижение операционных потерь, поскольку точечная автоматизация убирает лишние ручные операции и работу с исключениями;
• Меньше внеплановых простоев благодаря предиктивным сигналам, которые позволяют оперативно устранять неисправности и лучше планировать обслуживание;
• Более точные прогнозы благодаря согласованности данных и оперативному обновлению моделей по мере изменения условий.

Со временем этот эффект накапливается, поскольку улучшения в одной области усиливают другие. Например, более точные прогнозы делают планирование устойчивее, устойчивое планирование снижает число сбоев, а меньшее число сбоев означает более низкие издержки и риски.

Откуда берется ROI

Эффект здесь не ограничивается экономией. Основная ценность — в более качественных решениях, принятых на раннем этапе.

Более высокий ROI за счет предиктивных сценариев

Руководители получают возможность заранее проверить сценарии, оценить последствия и выбрать решения с понятным уровнем риска и ожидаемой отдачей.

Масштабируемый ИИ

ИИ-возможности легко масштабировать с учетом требований рынка, продукта и региона, потому что компании используют одну и ту же платформу и модель управления.

Более сильные показатели устойчивости и ESG

Умная маршрутизация, точное управление энергией и запасы, привязанные к реальному спросу, напрямую снижают выбросы и отходы. При таком подходе устойчивость перестает быть отдельным проектом и становится частью операционной логики.

От снижения затрат — к стратегическому преимуществу

Стратегия SAP по развитию Business Suite выводит ИИ из режима экспериментов в экономическую плоскость. Это позволяет быстрее принимать решения и снижать затраты, в результате чего компания работает устойчивее и может увереннее расти, адаптироваться и инвестировать.

LeverX превращает SAP Business Suite в операционный результат

Курс развития SAP Business Suite задает направление, но результат всегда зависит от исполнения. LeverX помогает компаниям пройти путь от разработки архитектуры к измеримому эффекту, выстраивая интеллектуальный фундамент, который позволяет улучшить показатели в финансах, цепочках поставок, работе с клиентами и персоналом.

Наша работа опирается на три ключевых направления.

• Экспертиза в SAP BTP: помогает связать системы, выстроить управление корпоративными данными и расширять стандартные сценарии без наращивания технического долга;
• Компетенции в ИИ и аналитике: благодаря им мы переводим прогнозирование, выявление аномалий, поддержку решений и сценарное моделирование в операционную плоскость с понятным управлением и контролем;
• Отраслевой опыт работы с SAP: чтобы применять ИИ там, где он дает бизнес-эффект.

LeverX выбирают те компании, которым важны четкая последовательность шагов и решения, выдерживающие аудит, реорганизацию и следующий виток изменений.

Заключение

SAP Business Suite — это не надстройка с ИИ. Это изменение операционной логики, при котором технология встраивается в процессы и помогает принимать управленческие решения.

Для компаний, планирующих внедрить SAP Business Suite, важна готовность, которая включает обеспечение качества данных, необходимого уровня интеграции и способность переводить ИИ в операционную практику в масштабе. LeverX помогает выстроить этот фундамент и реализовать сценарии с измеримым эффектом без потери управляемости и роста технического долга.