ทำไม SAP ให้ซีอีโอคุม AI เอง—and สิ่งที่ต้องพิสูจน์ต่อจากนี้

SAP ไม่ได้กำลังขยายไลน์ผลิตภัณฑ์ AI ตามกระแสเท่านั้น แต่กำลังเผชิญบททดสอบว่าจะเปลี่ยนบทบาทที่ฝังลึกอยู่ในงานการเงิน ซัพพลายเชน จัดซื้อ และทรัพยากรบุคคลขององค์กร ให้เป็นความได้เปรียบระยะยาวในยุค AI แบบเอเจนต์ได้หรือไม่

นี่คือเหตุผลที่การปรับทัพผู้บริหารเมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2026 มีความเร่งด่วน SAP มีภาพสถาปัตยกรรมที่น่าเชื่อถือ ทั้ง Business AI Platform, Joule และ Autonomous Suite แต่แรงกดดันของตลาดและคำถามเรื่องความเร็วในการส่งมอบ ทำให้บริษัทต้องแสดงผลลัพธ์ที่ลูกค้านำไปใช้ได้จริงโดยเร็ว 12

บอร์ดต้องการ “จุดเปลี่ยน” เพราะตลาดเริ่มหมดความอดทน

Bloomberg รายงานว่า กรรมการบางส่วนในคณะกรรมการกำกับดูแลของ SAP มองว่าบริษัทต้องสร้างความก้าวหน้าด้าน AI ในอีกไม่กี่เดือน มิฉะนั้นอาจตามคู่แข่งห่างเกินแก้ ขณะที่ฝ่ายที่มองบวกกว่าประเมินว่าบริษัทยังมีเวลาราว 2 ปี 2

ประเด็นไม่ได้อยู่ที่ SAP ไม่มีฐานลูกค้าขนาดใหญ่หรือธุรกิจคลาวด์ แต่ความคาดหวังของนักลงทุนเปลี่ยนไปแล้ว: บริษัทซอฟต์แวร์องค์กรต้องพิสูจน์ว่า AI สามารถทำให้งานธุรกิจเป็นอัตโนมัติได้จริง ไม่ใช่แค่เป็นฟีเจอร์สาธิต

ผลประกอบการเดือนมกราคม 2026 สะท้อนแรงกดดันดังกล่าว SAP รายงานว่ารายได้คลาวด์ตลอดปี 2025 เพิ่มขึ้น 26% เมื่อคิดที่อัตราแลกเปลี่ยนคงที่ และยอดคงค้างของคลาวด์รวมเพิ่มขึ้น 30% แต่คาดการณ์ธุรกิจคลาวด์ปี 2026 ต่ำกว่าที่ตลาดคาด ส่งผลให้หุ้นร่วง 15% เมื่อวันที่ 29 มกราคม ซึ่งเป็นการลดลงรายวันที่หนักที่สุดนับจากเดือนตุลาคม 2020 ยอดคงค้างคลาวด์ปัจจุบันในไตรมาส 4 เพิ่มขึ้น 16% ตามตัวเลขรายงาน หรือ 25% ที่อัตราแลกเปลี่ยนคงที่ สู่ 21.1 พันล้านยูโร

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้ลบความคืบหน้าของ SAP ในการเปลี่ยนผ่านสู่คลาวด์ แต่ทำให้นักลงทุนจับตาความยั่งยืนของการเติบโตและการส่งมอบ AI มากขึ้น เดือนสิงหาคม UBS ปรับลดคำแนะนำหุ้น SAP เป็น Neutral โดยให้เหตุผลถึงการส่งมอบ AI แบบเอเจนต์ที่ล่าช้าและความเสี่ยงที่การเติบโตของยอดคงค้างคลาวด์จะชะลอตัวต่อไป

คำตอบของ Christian Klein: ดึงความรับผิดชอบ AI มาใกล้ซีอีโอ

การปรับองค์กรเมื่อ 1 กรกฎาคม รวบความรับผิดชอบด้านการพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ไว้ใกล้ซีอีโอขึ้น SAP ไม่ได้แต่งตั้งผู้สืบทอด Muhammad Alam ซึ่งดูแลงานผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมในทันที หลังเขาแจ้งว่าจะไม่ต่อสัญญาซึ่งจะหมดอายุในเดือนมีนาคม 2027 9

รายงานระบุว่า Christian Klein เข้าดูแลทีมของ Alam ทั้งหมด ยกเว้นส่วน Industrial AI ที่ย้ายไปอยู่ภายใต้ COO Sebastian Steinhäuser 49 ความหมายในทางปฏิบัติคือ การตัดสินใจเรื่องแพลตฟอร์ม AI ผลิตภัณฑ์ และการส่งมอบ อยู่ภายใต้ความสนใจของผู้บริหารสูงสุดโดยตรงมากขึ้น และมีพื้นที่ให้ความรับผิดชอบกระจัดกระจายน้อยลง

โครงสร้างนี้รองรับแนวคิด Autonomous Enterprise ของ SAP ซึ่งมีองค์ประกอบหลัก 3 ชั้น ได้แก่

• Joule เป็นชั้นการมีส่วนร่วมกับผู้ใช้
• SAP Autonomous Suite เป็นชั้นปฏิบัติการและการดำเนินงาน รวมถึง Industry AI
• SAP Business AI Platform เป็นรากฐานที่เชื่อมทุกส่วนเข้าด้วยกัน 1

การปรับโครงสร้างเพียงอย่างเดียวไม่ทำให้เกิดผลิตภัณฑ์ AI ที่มีประโยชน์ แต่ช่วยลดความติดขัดระหว่างทีมข้อมูล ธรรมาภิบาล แพลตฟอร์ม และแอปพลิเคชันเวิร์กโฟลว์ ซึ่งทั้งหมดต้องประสานกันหากองค์กรจะไว้วางใจให้เอเจนต์ทำงานที่มีผลกระทบสูง

แต้มต่อที่แท้จริงของ SAP: บริบทธุรกิจภายใต้การควบคุม

โอกาสของ SAP ไม่ใช่การเป็นบริษัทโมเดล AI ทั่วไปที่แข่งขันด้วยโมเดลระดับแนวหน้า จุดแข็งที่เป็นไปได้คือบริบทธุรกิจซึ่งฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์ขององค์กร

ในงาน Sapphire เดือนพฤษภาคม SAP เปิดตัว Business AI Platform ในฐานะสภาพแวดล้อมแบบรวมศูนย์ที่เชื่อม SAP Business Technology Platform, SAP Business Data Cloud และ SAP Business AI เข้าด้วยกัน SAP อธิบายว่าแพลตฟอร์มนี้เป็นรากฐานที่มีธรรมาภิบาลสำหรับสร้างและนำ AI องค์กรไปใช้งานบนบริบทธุรกิจจริง 12

ความต่างนี้สำคัญต่อกระบวนการอย่างการปิดบัญชี การอนุมัติจัดซื้อ การจัดการข้อยกเว้นในซัพพลายเชน หรือการบริหารงาน HR เพราะระบบอัตโนมัติที่ใช้ได้จริงต้องมากกว่าโมเดลที่ตอบเก่ง มันต้องเข้าใจสถานะของกระบวนการและหน่วยข้อมูลทางธุรกิจ เคารพสิทธิ์การเข้าถึง มีร่องรอยตรวจสอบย้อนหลังได้ และดำเนินการภายในขอบเขตควบคุมที่กำหนด

SAP ยังระบุว่าแพลตฟอร์มถูกออกแบบให้เชื่อมข้อมูลทั้งจาก SAP และนอก SAP ได้ โดยไม่บังคับให้ลูกค้ารื้อและสร้างโครงสร้างข้อมูลใหม่ 3 หากทำงานได้เสถียรในการใช้งานจริง นี่จะเพิ่มความสำคัญของแพลตฟอร์มต่อองค์กรที่มีระบบเทคโนโลยีหลากหลาย

ช่องว่างสำคัญ: เอเจนต์ที่ประกาศ กับเอเจนต์ที่ลูกค้าใช้จริง

วิสัยทัศน์ผลิตภัณฑ์ของ SAP มีความทะเยอทะยาน บริษัทกล่าวถึง Joule Assistants มากกว่า 50 รายการ และเอเจนต์เฉพาะทางมากกว่า 200 ตัว ครอบคลุมการเงิน การจัดการรายจ่าย ซัพพลายเชน การบริหารทุนมนุษย์ และประสบการณ์ลูกค้า 1920

แต่สิ่งที่บอร์ดและนักลงทุนต้องการเห็นคือ หลักฐานว่าแผนงานกำลังกลายเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้ในวงกว้าง UBS ระบุในเดือนสิงหาคมว่า SAP ส่งมอบเอเจนต์ AI สำเร็จรูปแล้ว 17 ตัว และมีอีก 15 ตัวอยู่ระหว่างเร่งขยายการใช้งาน พร้อมมองว่าเป้าหมาย 200 ตัวภายในสิ้นปีเป็นโจทย์ที่ท้าทาย

ความต่างของตัวเลขไม่ได้แปลว่าวิสัยทัศน์ผลิตภัณฑ์ใช้ไม่ได้ เพราะเอเจนต์ที่ประกาศ เอเจนต์ระหว่างพัฒนา เอเจนต์ที่กำลังทยอยเปิดใช้ และเอเจนต์ในระบบผลิตจริง เป็นคนละมาตรวัดกัน อย่างไรก็ดี จำนวนเอเจนต์ในพาดหัวข่าวไม่อาจแทนหลักฐานด้านการส่งมอบได้

ตัวชี้วัดที่มีความหมายกว่าคือ ลูกค้าสามารถ

1. นำเอเจนต์ขึ้นใช้งานจริงพร้อมการควบคุมตัวตน สิทธิ์เข้าถึง และการตรวจสอบที่เหมาะสม
2. ทำงานหลายขั้นตอนแบบอัตโนมัติข้ามทั้งระบบ SAP และระบบอื่น
3. วัดผลการปรับปรุงด้านเวลา ต้นทุน การบริการ หรือการจัดการความเสี่ยงได้อย่างชัดเจน
4. ขยายการใช้จนช่วยหนุนยอดจองคลาวด์ การรักษาลูกค้า และรายได้ประจำ

Klein กล่าวในเดือนกันยายนว่า SAP เตรียมเปิดตัวเอเจนต์ 400 ตัวในเดือนนั้น และจะมีระลอกถัดไปในฤดูใบไม้ร่วง นั่นยังเป็นคำกล่าวถึงการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ในอนาคต ไม่ใช่หลักฐานว่าลูกค้าได้รับคุณค่าอย่างต่อเนื่องแล้ว 3

SAP จะแข่งกับ Microsoft, Google, Salesforce และสตาร์ทอัพอย่างไร

คู่แข่งแต่ละรายมีจุดแข็งต่างกัน Microsoft และ Google มีระบบนิเวศคลาวด์ โมเดล และนักพัฒนาขนาดใหญ่ Salesforce ครองเวิร์กโฟลว์สำคัญฝั่งลูกค้า ขณะที่สตาร์ทอัพ AI-native มักเคลื่อนไหวได้เร็วด้วยผลิตภัณฑ์ที่แคบกว่าและเจาะจงกว่า

เส้นทางที่เป็นไปได้ของ SAP คือการเป็นชั้นประสานงานและสั่งการที่องค์กรไว้วางใจ สำหรับงานธุรกิจมูลค่าสูงซึ่งดำเนินอยู่บนระบบของตนอยู่แล้ว ข้อเสนอของ SAP จะแข็งแรงที่สุดในจุดที่ AI ต้องใช้ข้อมูลธุรกิจที่ตรวจสอบได้ ตรรกะกระบวนการ สิทธิ์การเข้าถึง และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ ไม่ใช่เพียงหน้าจอสนทนา

แต่ข้อได้เปรียบนี้จะป้องกันการแข่งขันได้ก็ต่อเมื่อ SAP ทำให้ใช้งานได้จริง ลูกค้าจะตัดสินจากความสามารถในการทำงานร่วมกัน ความน่าเชื่อถือ ธรรมาภิบาล และผลลัพธ์ทางธุรกิจ ไม่ใช่ว่าบริษัทประกาศจำนวนเอเจนต์มากที่สุดหรือไม่

สัญญาณใดจะบอกว่ากลยุทธ์เริ่มได้ผล

SAP ไม่จำเป็นต้องชนะการแข่งขัน AI ทั่วไปเพื่อสร้างตำแหน่งที่แข็งแรงในตลาด AI องค์กร แต่ต้องแสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์มของตนทำให้ระบบอัตโนมัติที่ควบคุมได้ทำงานในระดับใหญ่ได้จริง ในสภาพแวดล้อมที่ SAP มีความเข้าใจเชิงกระบวนการอยู่ลึกแล้ว

หลักฐานระยะใกล้จึงควรเป็นการติดตั้งเอเจนต์ในระบบผลิตสำหรับเวิร์กโฟลว์หลัก การควบคุมที่น่าเชื่อถือสำหรับการดำเนินการที่มีผลกระทบสูง การใช้ได้ผลในสภาพแวดล้อมข้อมูลแบบผสม และสัญญาณว่า AI ช่วยสร้างแรงส่งเชิงพาณิชย์ กรอบเวลาที่บอร์ดมองไว้สะท้อนความเสี่ยงหลักอย่างตรงไปตรงมา: หากคู่แข่งกลายเป็นชั้น AI มาตรฐานที่วางอยู่เหนือระบบองค์กรก่อน การเข้าถึงข้อมูลและเวิร์กโฟลว์อันมีค่าของ SAP อาจมีความ निर्णดน้อยกว่าที่เห็นในวันนี้ 2

SAP ยังมีรากฐานที่แข็งแรงสำหรับกลยุทธ์ AI องค์กร คำถามคือโครงสร้างผู้นำใหม่และสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์มจะเปลี่ยนรากฐานนั้นให้เป็นผลลัพธ์ที่ลูกค้านำไปทำซ้ำได้เร็วพอสำหรับตลาดที่อดทนน้อยลงหรือไม่