SAP首席技术官Philipp Herzig：企业AI最危险的不是答错，而是"听起来对"的答案

Philipp Herzig（SAP首席技术官）指出，企业AI最危险的答案不是明显错误的，而是措辞正确、语气权威却脱离业务实际的"流畅但错误"的回答

他解释原因：企业数据存在表格里，但理解一个字段需要理解它背后的业务流程——交易规则、未成文的例外、实体身份（比如采购系统中的供应商和财务系统中的供应商是同一个主体）。仅仅把公司文件喂给AI不够，模型需要的是对业务对象、关系和规则的可读映射。

SAP的方案是两层结构。第一层是Knowledge Graph，给模型提供机器可读的业务对象关系图，让智能体不再猜测字段含义，从而减少错误的API调用和重试，也让较小的模型能处理更多任务。第二层是Company Memory，记录例外被批准的原因——上下文、依据、权限和结果——这样下一个人不必从零开始。但Herzig强调，理解规则不等于执行规则：操作仍在用户权限和审批边界内运行，一次例外不能因为成功过一次就变成规则，需要人类流程负责人审核其适用条件是否仍然成立。

需要注意SAP作为企业软件厂商有维护自身产品价值的立场。但"生成一个应用"和"用这个应用运营业务"之间的差距确实存在

Herzig给出一条可操作的检验方法：把真实系统会拒绝的输入喂给智能体，比如一张没有币种的发票，看它是否照单全收。如果它接受了，说明模型仍然缺乏业务上下文。

Herzig认为，比技术更难的是采纳。有用的AI会改变谁做哪些决策、如何做，这涉及专业权威和职业身份。跑得最快的公司把工具先交给组织已经信任的人——一位受尊重的供应链经理说"这帮我发现了中断"，比任何培训计划都有效。