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我们可以通过开放API接口，由麦格纳的IT团队或者我们的实施伙伴，开发定制化的门户或者使用我们的Ariba，将他们的数据接入主系统。
开发周期预计在6到12个月……”
Carrie没有再追问，她只是默默地在笔记本上写下了一行字，并在上面画了一个重重的叉：
“他们根本不在同一张网里。”
SAP的软肋暴露无遗：他们能管理好一堵高墙内的庞大帝国，却对墙外那个生机勃勃、瞬息万变的新生态，束手无策。
如果说SAP的演讲是一场重金属交响乐，那么接下来Google和OpenAI团队，则带来了一场仿佛来自未来的科幻秀。
上台的是一位穿着深色T恤的顶级AI科学家。
“各位，忘掉那些沉重的表单，忘掉那些需要培训三个月才能学会的繁琐系统吧。”
AI科学家神采飞扬，身后的屏幕上展示着极度简洁的交互界面，只有一个对话框。
“我们的理念是：让每一个员工，拥有自己的超级AI助理。
不要去适应软件，让AI去为你生成软件。”
现场演示惊艳全场。
采购员只需要对着屏幕说：“帮我对比一下过去三个月北美三家轴承供应商的良品率，并生成一份下半年的采购预测报告，直接发给审批人。”
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屏幕上的AI只用了三秒钟，就完成了一切。
不仅如此，它甚至根据业务员的个人习惯，自动用一段极简的代码生成了一个监控小插件。
“看，这就是未来！”
科学家张开双臂，“我们不需要庞大的IT团队，AI模型能帮你们省掉80%的流程性工作。
每个人都在用AI给自己开发工具，这就是极致的效率！”
台下的副董事长眼睛亮了，这种充满硅谷极客精神的颠覆感，正是他想要的。
然而，就在气氛最热烈的时候，Mike冷冷地开口了。
“太棒了，简直像魔法。”
Mike的声音里带着明显的嘲弄，“但请问，刚才这个采购员让AI自动生成的那个监控小插件，它的数据是从哪里抓取的？如果财务部的另一个员工，也用AI写了一个逻辑不同的插件，这两个人的数据对不上，谁听谁的？”
科学家愣了一下：“AI会自动进行语义对齐和……”
“我不管语义对齐！”
Mike毫不客气地打断，“麦格纳不是车库里的创业公司！
我们有几十年沉淀下来的主数据，有跑在工厂里的MES（制造执行系统），有研发部门的PLM（产品生命周期管理）。
你让十几个部门、几万名员工按照自己的喜好搞出几万个不同的个人小程序……请问，企业的统一管理从何谈起？企业的合并报表从何谈起？”
这是一个一针见血的拷问。
这也是Google、OpenAI这些C端霸主在进军ToB市场时，永远无法回避的基因缺陷。
他们的思维，是ToC的思维，他们服务的是“具体的某个人”
，他们的逻辑永远是让某个人变成超人，而不是一个组织，变成超级组织。
但在ToB的哲学里，第一优先级是“具体的企业”
作为一个整体生命体的生存与秩序；第二优先级，是这个企业内部“岗位”
的设定与传承；第三优先级，才是坐在这个岗位上的“某个人”
。
在企业里人可以变，但是岗位不会。
企业要的是让企业自身成为超级存在，而不是某个岗位上的某个员工成为超级存在。
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