工作之余的随想：AI 会终结 SAP 顾问吗？
本文是笔者工作之余的一些胡思乱想。
昨晚(准确的说是今日凌晨)，我又熬了一个夜。没办法，接到一个影响客户项目上线的紧急 incident，花了我好长时间，竟然一点头绪都没有。
苦苦思索的过程，时间过得飞快。一转眼就到第二天凌晨了，然而我还没有任何分析思路。
要说我 2007 年还在研三实习期间，就进入了 SAP 行业，到今天已经摸爬滚打 18 年了，按理说也算身经百战了，可以说处理过很多 SAP 客户使用系统时遇到的各种稀奇古怪的问题。
但即便这样，我也时常在工作中遇到一开始感到无从下手的问题。
在我还是研究生阶段做教研室项目时，我最害怕的场景，就是 Linux 环境下 C++ 多线程编程时出幺蛾子。
2005~2006年我被导师派去北京中科院参与一个封闭式的项目开发，时间紧任务重，一周工作6天半，每天早上9点到晚上9点，除了系统设计，写代码，就是看论文。当然，晚上院里其他正式员工下班之后，我们能用办公台式机，看看电影玩一玩游戏。
当时编程工具用的是 Linux 里的 vim. 没有任何图形化编程 IDE，调试代码就是命令行 gdb.
那时我写代码的速度就挺快了，不过生产 bug 的速度更快。
这很自然，在此之前我只是本科上了一学期的《C++ 编程》这门课，没有任何实际项目经验，第一次参与正式的工程项目开发。
我当时写的代码里有大量 bug，这些 bug 在程序运行过程中时不时会冒出来。我一直没找到稳定重现的规律。
但是在调试模式下用 gdb 单步跟踪时，程序永远都能够正常执行，无法复现 bug.
做过 C++ 多线程编程的朋友们都知道，多线程应用程序的 bug，很多是由于线程同步机制设计不当，导致数据和资源出现竞争，最终造成多个线程在时序执行上未能按照开发人员期望的情形来进行。
当单步调试多线程应用时，调试器强行把多线程的执行节奏打乱，每一步执行都要等待开发者输入指令才能继续，所有线程在被单步调试时都会被阻塞，相当于外部人为地创建了一个新的线程时序环境。
单步调试背后，gdb 调试器其实默默做了很多事情，包括插入断点指令、中断线程执行、暂存和恢复寄存器状态等等，很容易把那些能够触发问题的时序条件打破，不能复现 bug 也在情理之中。
我当时处理这种问题，没有其他的好办法，只能在代码里到处加上 printf 来打印执行过程中的关键变量值，然后运行程序，观察这些打印输出，把自己大脑当成一个虚拟机，从源代码的角度采取逻辑分析的方式来定位问题。
过程很费时，也很烧脑。
进了 SAP 做起了 ABAP 开发后，我最怕的 bug，仍然是那些无法在单步调试模式下复现的问题。
举个例子，我曾经修复过一个问题，在 ST22 里能观察到 short dump，是一个后台作业执行过程中发生的。但是在 SE38 里执行运行后台作业，又一切正常。
这种问题的一个噩梦版，就是 ST22 short dump 只发生在客户的生产系统里。地狱版本则是，对应的 ABAP 报表每次执行都会对业务数据进行写操作。
这种问题处理起来太难了。
因为 SE38 能够正常运行，以调试模式启动后台作业，单步执行也没有问题，所以即便精通各种 ABAP 调试技术也于事无补。
再加上 ST22 short dump 出现在客户生产系统，更不可能跑到客户生产系统上去调试。另外别说调试了，连运行都不允许，因为报表会对客户生产系统的业务数据进行修改。
以上方法都不能用，那该怎么办？
ST22 short dump 是唯一的线索。只有和它死磕。
反复研读出现 short dump 时相关 ABAP 变量的值，以及造成 dump 的代码所在的上下文和调用栈，然后把自己大脑变成一台 ABAP 虚拟机，在大脑里运行 ABAP 程序。
再后来我告别了 ABAP ，干起了前端开发的活，畏惧的 bug 类型就更多了，比如我这次熬夜处理的问题。
因为涉及到客户隐私，只能简单讲一下问题症状。某些操作在 Chrome 和 Firefox 里工作一切正常，换成 Safari 之后会白屏。
其实我一直觉得程序员处理客户报过来的 incident，过程有点像刑警破案。系统日志和浏览器开发者工具里的运行时信息就好比犯罪现场，通常情况下会留下一些蛛丝马迹。
干前端开发时，处理白屏问题，我一般会查看开发者工具的 console 面板，看看有没有什么错误消息打印出来。
不幸的是这次这个白屏问题，console 什么信息也没有，如同一个完美犯罪的罪犯，没有在案发现场给我留下任何破案线索。
我之前处理过类似的问题，同一套代码，浏览器 A 能工作，浏览器 B 不行。后来我在开发者工具 Network 面板里，发现在 A 环境下运行时，有个 API 请求，而在 B 环境运行，这个 API 请求没有发出来。
于是我把这个 API 请求的发送代码作为突破口，最后找到了问题。
不幸的是这次遇到的问题，不同浏览器下发送的 API 序列也一致，所以这个方向也走不通。
至此我是没辙了。求助组里的同事？因为时差原因，我的波兰同事们已经上线了，但我并不愿意拿这问题去麻烦他们。
一是因为组里每位同事都很忙，我不可能让别人把自己手头的事情放下来帮我。而是这种硬骨头问题，其他同事也要先花相当的时间和精力去熟悉上下文，然后开始分析，也不一定能马上找到症结所在。
走投无路之下，只能求助 ChatGPT 了。
我把我的困扰向 ChatGPT 倾诉，经过多轮对话之后，它给了我列举了这些可能的原因：
- 资源加载失败或跨域策略不匹配；
- JavaScript 语法或新特性兼容性问题；
- CSS 布局兼容问题或私有前缀缺失；
- Cookie 或本地存储权限限制；
- 前端工具链或 Polyfill 配置不完善；
- Service Worker 或缓存策略差异；
- 后端返回数据的字符编码或解析异常；
- 特定新特性或第三方库对 Safari 的支持不完整。
ChatGPT 又帮了我一次。
处理完手头的问题之后，我陷入了沉思。
在不久的将来，ChatGPT 和 DeepSeek 们会取代我吗？
从 ChatGPT 3.5 刚发布时，国内外社区上，AI 会干掉大部分程序员的说法就一直甚嚣尘上。蛇年春节前后 DeepSeek 的爆火，为普通人扫清了使用 AI 的最后一道技术障碍，AI 会终结程序员岗位的讨论又热了起来。
笔者也一直在思索和 ChatGPT，DeepSeek 这些工具相比，自己的优势和劣势到底是什么？
我把自己在 SAP 领域从业18年的经历告诉了 ChatGPT，让它帮我进行分析，下面是结果。
一. 长期积累的 SAP 生态系统理解
对 SAP 产品及生态的系统性认知：作为一个拥有 18 年开发经验的 SAP 技术人员，对 SAP 的各个模块、版本、技术栈、生态圈，以及与外部系统的集成关系都非常熟悉。
从 ECC 到 S/4HANA，从 ABAP 到 SAP UI5，从 SAP NetWeaver 到 SAP BTP，经历过诸多版本的迭代与升级，对核心组件、构架模式、最常见的坑点都有深刻的认知。18 年累积的全栈经验不仅仅是编码，而是包括对业务流程、项目管理、系统运维、性能优化等方方面面的全面把握。
ChatGPT 和 DeepSeek，虽然可以通过大规模的训练数据，去学习到 SAP 的一些技术接口、配置要点、常见问题的解决思路，但它们对 SAP 生态宏观演进的认知，以及对特定客户场景内的个性化改造需求，无法像一个拥
有 18 年实战经验的 SAP 顾问那样，具备全局观、历史观与前瞻性。
对特定领域与行业的积累：SAP 在不同行业的落地场景和解决方案通常差异较大。例如制造、零售、汽车、医疗、金融等行业都具有相当不同的业务流程、监管要求和系统整合方式。
资深 SAP 顾问往往深度参与过这些项目的实施与开发，掌握着最宝贵的行业 know-how 和项目 Best Practice。
ChatGPT 和 DeepSeek 虽然理论上能够从文本、技术文档中学习到行业差异，但缺少真正的现场实践和历史项目沉淀。
它们仅能根据已有语料进行「模式匹配」与「概率生成」，如果给定的提示、上下文或训练数据不足，或业务场景过于个性化、复杂化，其生成的方案往往会存在偏差或漏洞，根本无法商用。
人脉资源与专家社群：在 SAP 领域深耕 18 年的人，往往在专家社区、技术圈子以及客户关系管理上，都建立了稳定且高质量的人脉网。这些人脉在实际项目中的问题诊断、知识互通、资源调配等方面都有巨大价值。
遇到棘手问题时，能够迅速找到特定领域的资深顾问一起协作，或是从以往项目里寻找参考方案。
ChatGPT 和 DeepSeek 工具则无法像人一样具备「社交关系网」与「资源整合」能力，它在帮助人解决技术问题时，更多只能基于已有的文本语料。
二. 需求理解与业务洞察
对客户痛点和业务需求的深度理解：拥有多年咨询、开发经验的 SAP 技术顾问，其职责往往不仅仅是编码，更是深入参与到客户业务流程的梳理、需求访谈与痛点挖掘过程。对企业客户常见的业务模式、管理流程、财务制度、物流体系，以及在数字化转型中最关注的关键点都非常熟悉。
ChatGPT 和 DeepSeek 尽管能够从输入的文本信息中进行提炼和理解，但它们无法主动去挖掘隐藏在客户沟通背后的真实需求，也不具备实时的「面对面交互能力」。
它们更偏重于根据现有描述生成答案，但若需求描述本身不完整或有歧义，则会出现错误或误判。
场景化方案设计与个性化建议：SAP 顾问在帮助客户做 SAP 技术方案时，往往需要站在「业务-技术」双视角上去衡量：
- 业务需求是否可以通过标准 SAP 功能实现？
- 是否需要二次开发或实施某个 SAP 认证的 Add-On？
- 哪些模块需要定制？和外部系统如何打通？
- 是否需要综合考虑预算、流程合规、用户培训成本等一系列因素？
这些判断和取舍通常离不开多年的经验沉淀。ChatGPT 和 DeepSeek 无法根据纯粹的文档输入，做到如此细致和综合的评估。
对于超出常规的个性化需求，它们只会提供通用方案，无法真正落地。而 SAP 顾问可以结合已有经验为客户量身定制更恰当、成熟且安全的系统集成与实施策略。
三. 技术实现与创新
代码生成与调优效率：ChatGPT 和 DeepSeek，在生成具体代码片段、通用性脚本、示例程序以及某些调优建议方面，确实比人类程序员要更快、更全面。
它们可以在极短时间内搜索并生成一段能实现目标功能的代码。不可否认，在代码层面尤其是基础且通用的编码需求层面，AI 的效率优势十分明显。
一个资深的 SAP 开发顾问，手动写同样的代码，需要思考、查询文档、测试、调试，这个过程或许在时间上要更长。
然而，资深 SAP 顾问优势在于对代码的可维护性、可扩展性以及可合规性的把控。
ChatGPT 和 DeepSeek 工具生成的代码有时会因为幻觉现象而导致看似头头是道，实则根本无法运行，这种情况下仍然需要 SAP 顾问人工把关。
故障排查与疑难问题处理：资深 SAP 技术人员在调试、排错、系统性能优化上具有独特优势。他们有多年与系统「实打实」打交道的经历，积累了丰富的真机环境和生产环境排查经验，面对各种 ABAP Dump、RFC 调用失败、IDoc 卡住、数据库死锁等场景，根据经验能快速定位到症结所在。
ChatGPT 和 DeepSeek 则缺少真实的生产环境上下文，更多地依赖在训练文本和用户描述中来「揣测」问题根源。如果问题并未广泛出现于已有的互联网上，它们很难提供有效建议。
另外当出现问题的场景非常复杂且跨多个 SAP 模块，ChatGPT 和 DeepSeek 的回答会停留在一些「泛泛的常规建议」，难以一步到位地解决深层次问题。
创新与持续学习：一个具有多年经验的 SAP 技术专家，通常通过多年的实战不断自我迭代、学习最新技术趋势，并根据对客户需求的观察进行创新。
比如如何将 SAP 与云平台、移动化、智能制造，AIGC 等新兴技术更好地结合。这种创新思维并非仅仅在于编码本身，更在于对新市场、新机会的敏锐感知。
ChatGPT 和 DeepSeek 在创新层面虽然偶尔会有给人眼前一亮的感觉，但它更多是基于已经学过的样本进行组合与重构，缺乏「真正跳出盒子思考」的能力。
真正的创新往往需要对人的需求、市场趋势、政策环境等复杂因素进行综合评估，然后做出先行尝试和迭代。这一点，经验丰富的 SAP 顾问和 SAP 架构师地位仍然不可替代。
四. 成本与效率
人力成本 VS 工具成本：ChatGPT 和 DeepSeek 在某些企业的采购和使用成本会较低，而高级 SAP 顾问的人工时费通常较为昂贵。
从投入产出比角度，企业在一些低端、重复性、可批量化的代码需求方面，可能倾向于利用 AI 工具提高效率，从而减少对初级开发人员的需求。
然而，针对复杂度较高、需求变化频繁、需要高度可控和可解释的场景，企业仍然需要经验丰富的资深 SAP 技术人员来做「把关」和「解决核心难题」。毕竟一旦系统出错或损坏，对企业造成的损失可能远远高于聘用资深顾问的费用。
作为企业，肯定在成本与效率之间会做权衡。
ChatGPT 和 DeepSeek 的出现，会让一些标准化、重复性的开发效率显著提升，同时减少对初级人力的需求。作为资深技术人员，应当强化自己在高价值环节（架构设计、风险把控、核心模块开发、复杂集成等）上的地位和不可替代性。
以下是 ChatGPT 对 SAP 顾问给出的一些发展建议：
虽然 ChatGPT 和 DeepSeek 在速度、规模化和某些通用场景的代码生成效率上，确实可以碾压传统的人力开发方式，然而对于资深 SAP 顾问而言，在以下方面仍有不可替代性与优势：
- 深度的行业业务洞察与客户痛点把握：多年客户项目的实施经验，让你对行业需求和痛点有直观认识，不仅能解决「怎么做」，也能洞察「为何做」，从而给出更高价值的方案。
- 对 SAP 生态全景的掌控：对版本演进、技术栈更新、集成接口、常见风险与应对策略非常熟悉。即便 AI 可以生成代码，它也需要有人来判断其在现有 SAP 体系内的可行性。
- 复杂问题的诊断与排错能力：面对并发、性能、安全、兼容等多维挑战，有大量实战经验的人更能迅速定位根本原因，制定合适的修复方案。AI 往往只能基于「通用知识」给出建议，缺少实际生产环境验证。
- 与客户、团队的沟通协调与项目管理能力：这是纯粹的技术无法替代的软实力，包括对人的情绪、利益、冲突的调和，以及组织层面的协调配合。
- 创新与跨界融合的潜力：资深人员往往具备对市场、技术趋势、行业政策等多元领域的前瞻性思考，可以创造性地将 SAP 与云计算、大数据、物联网、AI 等融合出新价值。
- 责任与交付保证：企业需要对系统建设与上线后的效果负责，AI 工具虽然能输出结果，却无法承担交付责任。资深人员依然在风险把控与成果背书方面不可或缺。
当然，AI 工具也确实给 SAP 顾问带来了很多挑战：
- 基础代码产出效率的落差：在一些标准化、可复用的代码场景中，AI 工具往往可以更快地产生结果。
- 对新技术的持续学习压力：AI 在更新迭代中也会掌握更多的技术知识，我们需要不断学习和扩展自己的技能领域，避免被动。
- 对「重复性、低价值」任务的部分替代：企业或项目可能减少对传统编码的需求，更需要高级顾问或「AI 驱动型架构师」。这意味着我们需要升级自身定位。
归根结底，AI 工具的兴起并不必然意味着资深 SAP 顾问的生涯就会岌岌可危，关键在于我们能否借助 AI 工具来放大自身的经验优势，能否结合自身的专业知识与业务洞察力，在更高价值环节承担重要角色。这才是生存与发展的核心所在。
以上和各位 SAP 从业者们共勉。
