Generatywna sztuczna inteligencja (gen AI) wywołała w świecie biznesu falę inwestycji i oczekiwań, lecz wielu firmom trudno przełożyć ją na wymierne wyniki sprzedażowe.
SAP, światowy lider oprogramowania ERP, pokazał jednak, że przy odpowiednim podejściu technologia może stać się dźwignią ekspansji — w tym przypadku na rynek małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP).
Od megatrendu do konkretu biznesowego
Kiedy klienci zaczęli masowo migrować z rozwiązań on-premise do chmury, SAP musiał dostosować ofertę do modelu subskrypcyjnego. Efekt? W 2024 r. już ponad połowa przychodów firmy pochodziła z usług cloudowych. 
Jednocześnie chmura otworzyła dostęp do 30–40 mln MŚP, dla których tradycyjny, konsultacyjny proces sprzedaży SAP-a był zbyt długi (12–18 miesięcy) i zbyt kosztowny.
Polecamy Inventity. Przeprowadź dla siebie audyt firmy
Aby wejść w ten segment opłacalnie, firma postawiła na zestaw ponad 40 narzędzi AI, zintegrowanych na jednej platformie.
Cyfrowa podróż klienta — 5 kroków wsparte sztuczną inteligencją
Oto sposób wykorzystany przez SAP:
1. Discover – Digital Launchpad generuje spersonalizowane treści branżowe, Prospecting Assistant analizuje listy leadów, a sentiment analysis wskazuje preferowany kanał kontaktu; całość zasila kampanie mailowe, LinkedInowe lub wideo-avatarem dyrektora SAP.
2. Select – Generator Value One-Pager tworzy finansowe uzasadnienie zakupu, a kolejny moduł buduje demo szyte „na miarę” i automatyzuje proces quote-to-cash, dzięki czemu pierwsze spotkanie z handlowcem bywa… podpisaniem umowy.
3. Adopt – AI-avatar nagrywa szkoleniowe klipy, natomiast chatbot LLM odpowiada użytkownikom na szczegółowe pytania wdrożeniowe.
4. Derive – Platforma customer-success łączy dane z wielu źródeł i podsuwa klientom sugestie usprawnień w czasie rzeczywistym.
5. Extend – Digital Launchpad wykrywa kolejne produkty SAP pasujące do profilu klienta, a Value One-Pager znów dostarcza twardy biznes-case, który wspiera doradcę w sprzedaży krzyżowej.
Od pomysłu do skali
Aby wybrać najlepsze rozwiązania z setek dostępnych aplikacji, SAP przeprowadził konkurs innowacyjny dla 25 tys. pracowników, z którego wyłoniły się setki koncepcji.
W fazie pilotażowej powstało ponad 1250 promptów GPT pogrupowanych w 50 kategorii (np. „zarządzanie obiekcjami klienta”). Testy wykazały średnio 60-proc. skrócenie czasu realizacji wielu zadań, co uzasadniło budowę jednej platformy integrującej narzędzia własne i partnerskie. Dopiero gdy prototyp zderzył się z realiami (np. brak pełnej integracji z CRM-em), zespoły rozwoju i sprzedaży wspólnie dostosowały systemy oraz model cenowy.
Twarde wyniki biznesowe SAP
- 90% procesu zakupowego prowadzone jest dziś w pełni wirtualnie w Digital Hubs.
- Czas sprzedaży skrócił się z 12–18 do 3–6 miesięcy.
- W 2024 r. powstało ponad 22 000 nowych szans sprzedażowych, co podwoiło pipeline dla kluczowego produktu chmurowego.
- Prospecting z użyciem AI skrócił nakład pracy zespołów o 40% bez pogorszenia współczynnika konwersji.
- Platforma AI SAP-a obejmuje 40+ narzędzi i rośnie dzięki bibliotece promptów, którą zespoły aktualizują na bieżąco.
Lekcje dla innych organizacji
Przykład SAP-a pokazuje, że realną wartość z AI osiąga się, zaczynając od konkretnej szansy rynkowej, a nie od „strategii AI”.
Mapowanie podróży klienta pozwala precyzyjnie dobrać technologię, a wewnętrzny inkubator i szybkie piloty pomagają oddzielić obietnice od faktycznych korzyści.
Kluczowe okazują się również: platformowe podejście do integracji narzędzi, jasne metryki sukcesu i kultura organizacyjna otwarta na zmianę.
Dopiero po spełnieniu tych warunków algorytmy stają się nie kosztem, lecz katalizatorem wzrostu — także na rynkach dotąd uznawanych za zbyt rozproszone lub mało rentowne.
