Workday’s Last Workday? AI and the Future of Enterprise Software

Summary & Insights

No employee should spend six and a half minutes just finding their own compensation details in Workday—yet that’s exactly what a top-tier venture capitalist had to do. It’s a stark illustration of a deeper paradox: Workday is one of the most critical systems in enterprise software, powering everything from payroll to HR operations for thousands of companies, but also one of the most universally hated. Employees, administrators, and even executives dread its clunky interface and complex workflows. Yet despite this frustration, Workday’s 97% gross dollar retention rate and market dominance have made it seemingly invincible for decades. Now, as AI reshapes enterprise software, cracks are showing in its armor. The real opportunity isn’t just to tweak old systems—it’s to rebuild them from the ground up, where AI doesn’t just add features but transforms how humans and machines collaborate in everyday work.

The shift mirrors the move from on-premises software to cloud-based platforms in the 2000s, but this time, AI is the catalyst. Legacy systems like Workday were designed for internal teams to manage rigid, manual processes—not for intuitive, agent-driven experiences. Current “AI features” like flex credits often amount to rebranded procurement tools rather than true intelligent automation. Meanwhile, startups are testing whether AI can slash deployment times from months to weeks, empower non-technical staff to build custom workflows without coding, and create seamless, human-centric interfaces. The urgency is real: enterprises are increasingly asking, “What if we could actually replace Workday—not by building from scratch for new customers, but by freeing those already trapped in its ecosystem?”

This isn’t just about HR software—it’s a bellwether for how AI will redefine enterprise workflows broadly. Systems like CRM, IT service management, and ERP are all at a crossroads where existing platforms risk becoming relics if they can’t evolve. As one participant noted, HR might be the “most anthropologically salient” vertical because it reflects how companies treat people, culture, and daily operations. If AI can make HR tools feel effortless and intuitive, it will prove that transformative user experiences are possible across all enterprise software. The race isn’t just about technology; it’s about reimagining the fundamental relationship between humans and the systems they rely on.

Surprising Insights

97% retention doesn’t mean invincibility: Despite Workday’s industry-leading customer loyalty, the sheer frustration with its user experience creates an unexpected vulnerability—employees hate it, but are forced to use it, making them prime targets for better alternatives.
“AI revenue” is often marketing smoke: Workday and others report soaring AI-related revenue, but insiders dismiss it as procurement tricks (like “flex credits”) rather than genuine AI-native functionality, such as intelligent agents automating tasks without human intervention.
The real disruption is Brownfield, not Greenfield: Unlike startups targeting new customers, the biggest opportunity lies in ripping and replacing existing Workday, ServiceNow, or Salesforce customers—something previously deemed impossible due to high switching costs.
HR as the AI canary in the coal mine: HR software’s poor adoption and usability make it the perfect testing ground for enterprise AI; success here could signal broader cultural and operational shifts across all industries.

Practical Takeaways

Audit your current tools for “pain points”: Identify routine tasks that feel tedious or time-consuming—like pulling basic employee data—and ask if an AI agent could handle them instantly. Start small with pilot projects to test real-world impact.
Demand transparency on AI capabilities: If a vendor claims “AI-powered,” ask for specific examples of how agents reduce manual work, not vague buzzwords. Test their tools yourself—can you get a simple task done in under a minute?
Prioritize systems designed for quick deployment: Look for solutions that cut implementation time from months to weeks. A true AI-native platform shouldn’t require massive IT projects or consultants just to get started.
Focus on agent-first workflows: When evaluating new tools, imagine how an AI assistant would interact with the system. Does it empower users to speak naturally (e.g., “Show me who’s in the San Francisco office”) instead of navigating menus? If not, it’s not built for the future.

Không có nhân viên nào nên dành 6,5 phút chỉ để tìm thông tin lương của chính mình trên Workday—điều này lại chính xác xảy ra với một nhà đầu tư mạo hiểm hàng đầu. Đó là minh chứng rõ ràng cho một nghịch lý sâu sắc: Workday là một trong những hệ thống quan trọng nhất trong phần mềm doanh nghiệp, vận hành mọi thứ từ lương bổng đến hoạt động nhân sự cho hàng nghìn công ty, nhưng đồng thời cũng là hệ thống bị ghét nhất. Nhân viên, quản trị viên và thậm chí cả lãnh đạo đều ngán ngại giao diện cồng kềnh và quy trình phức tạp của nó. Tuy nhiên, dù gặp nhiều thất vọng, tỷ lệ giữ doanh thu 97% và vị thế thống trị thị trường đã khiến Workday dường như bất khả xâm phạm trong nhiều thập kỷ. Giờ đây, khi AI đang thay đổi phần mềm doanh nghiệp, những vết nứt đang lộ rõ. Cơ hội thực sự không chỉ là chỉnh sửa hệ thống cũ – mà là xây dựng lại từ đầu, nơi AI không chỉ thêm tính năng mà còn biến đổi cách con người và máy móc hợp tác trong công việc hàng ngày.

Sự chuyển đổi này giống như cuộc chuyển đổi từ phần mềm tại chỗ sang nền tảng đám mây vào những năm 2000, nhưng lần này, AI là chất xúc tác. Các hệ thống cũ như Workday được thiết kế để các nhóm nội bộ quản lý quy trình cứng nhắc, thủ công—không phải cho trải nghiệm trực quan, dựa trên agent. Các tính năng “AI” hiện tại như flex credits thường chỉ là công cụ mua sắm được đổi tên, không phải tự động hóa thông minh thực sự. Trong khi đó, các startup đang thử nghiệm liệu AI có thể rút ngắn thời gian triển khai từ vài tháng xuống vài tuần, trao quyền cho nhân viên không kỹ thuật xây dựng quy trình tùy chỉnh mà không cần mã, và tạo ra giao diện liền mạch, tập trung vào con người. Sự cấp thiết là có thật: các doanh nghiệp ngày càng đặt câu hỏi, “Liệu chúng ta có thể thực sự thay thế Workday—không phải bằng cách xây dựng từ đầu cho khách hàng mới, mà bằng cách giải phóng những người đã mắc kẹt trong hệ sinh thái của nó?”

Đây không chỉ là về phần mềm nhân sự—it là chỉ báo cho cách AI sẽ tái định nghĩa các quy trình doanh nghiệp một cách rộng rãi. Các hệ thống như CRM, quản lý dịch vụ IT và ERP đều đứng trước ngã rẽ nơi nền tảng hiện tại có nguy cơ trở thành lỗi thời nếu không thể phát triển. Như một người tham gia nhận xét, HR có thể là ngành “thiết yếu về mặt nhân học” nhất vì nó phản ánh cách công ty đối xử với con người, văn hóa và hoạt động hàng ngày. Nếu AI giúp các công cụ HR trở nên dễ dàng và trực quan, nó sẽ chứng minh rằng trải nghiệm người dùng đột phá là có thể trong mọi phần mềm doanh nghiệp. Cuộc đua không chỉ xoay quanh công nghệ; mà là về việc tái tưởng tượng mối quan hệ cơ bản giữa con người và các hệ thống họ dựa vào.

Những phát hiện bất ngờ

97% tỷ lệ giữ doanh thu không đồng nghĩa với sự bất khả xâm phạm: Dù Workday có mức độ trung thành khách hàng hàng đầu ngành, sự thất vọng lớn với trải nghiệm người dùng tạo ra lỗ hổng bất ngờ—nhân viên ghét nó nhưng buộc phải dùng, khiến họ trở thành mục tiêu lý tưởng cho các giải pháp thay thế tốt hơn.

“Doanh thu AI” thường chỉ là khói mù tiếp thị: Workday và các công ty khác báo cáo doanh thu AI tăng vọt, nhưng những người trong ngành cho rằng đây chỉ là chiêu trò mua sắm (như “flex credits”) thay vì chức năng AI thực sự, như các agent thông minh tự động hóa tác vụ mà không cần can thiệp con người.

Sự gián đoạn thực sự là Brownfield, không phải Greenfield: Khác với các startup nhắm đến khách hàng mới, cơ hội lớn nhất nằm ở việc loại bỏ và thay thế ngay cả khách hàng của Workday, ServiceNow hoặc Salesforce—điều trước đây được cho là không thể do chi phí chuyển đổi cao.

HR như chim vàng trong mỏ than cho AI: Phần mềm HR có tỷ lệ áp dụng và khả năng sử dụng thấp khiến nó trở thành miền thử nghiệm hoàn hảo cho AI doanh nghiệp; thành công tại đây có thể báo hiệu những thay đổi văn hóa và vận hành rộng lớn trong mọi ngành.

Bài học thực tiễn

Kiểm tra các công cụ hiện tại để tìm “điểm đau”: Xác định các tác vụ lặp lại mà buồn chán hoặc tốn thời gian—như trích xuất dữ liệu nhân viên cơ bản—and đặt câu hỏi liệu một agent AI có thể xử lý chúng ngay lập tức không. Bắt đầu với các dự án thử nghiệm nhỏ để kiểm tra tác động thực tế.

Yêu cầu minh bạch về khả năng AI: Nếu nhà cung cấp khẳng định “AI-powered”, hãy yêu cầu ví dụ cụ thể về cách các agent giảm công việc thủ công, thay vì các cụm từ chung chung. Tự kiểm tra các công cụ—bạn có thể hoàn thành một tác vụ đơn giản trong dưới một phút không?

Ưu tiên các hệ thống được thiết kế để triển khai nhanh: Tìm kiếm giải pháp cắt giảm thời gian triển khai từ tháng xuống tuần. Một nền tảng AI-native đích thực không cần các dự án IT lớn hay chuyên gia tư vấn để bắt đầu.

Tập trung vào quy trình ưu tiên agent: Khi đánh giá công cụ mới, tưởng tượng cách trợ lý AI tương tác với hệ thống. Liệu nó có cho phép người dùng nói tự nhiên (ví dụ: “Cho tôi biết ai có mặt tại văn phòng San Francisco”) thay vì điều hướng menu? Nếu không, nó không được thiết kế cho tương lai.

沒有任何員工應該花六分半鐘只是在Workday裡尋找自己的薪酬細節，但這正是頂尖風險投資家不得不做的事情。這鮮明地揭示了一個更深層的矛盾：Workday是企業軟體中最重要的系統之一，為成千上萬家公司供應從薪資到人力資源運營的所有服務，但同時也是最遭人痛恨的系統之一。員工、管理員甚至高管都厭惡其笨拙的介面和複雜的工作流程。然而，儘管充滿挫敗感，Workday 97%的毛留存率和市場主導地位卻讓它看似不可戰勝數十年。如今，隨著AI重塑企業軟體，其防禦開始出現裂痕。真正的機會不僅僅是修修补补舊系統——而是從頭重建，其中AI不僅增添功能，更徹底改變人與機器在日常工作中的協作方式。

這種轉變類似於2000年代從本地部署軟體轉向雲端平台的浪潮，只是這次AI是催化劑。像Workday這樣的遺留系統是為內部團隊設計來管理僵化、手動流程的，而非用於直覺、代理驅動的體驗。當前的「AI功能」，如「彈性信用點」，往往只是重新包裝的採購工具，而非真正的智能自動化。同時，初創公司正在測試AI能否將部署時間從數月縮短至數週，讓非技術人員無需編碼即可建立自訂工作流程，並創造無縫、以人為本的介面。緊迫性是現實的：企業越來越問，「如果我們能實際取代Workday——不是為新客戶從頭開發，而是讓那些已困在其生態系統中的用戶獲得解脫，會怎樣？」

這不僅僅是關於HR軟體——更是AI如何重新定義整體企業流程的預示。像CRM、IT服務管理和ERP等系統都處於十字路口，若無法進化，現有平台將面臨成為過時遺物的風險。正如一位與會者所言，HR可能是「最富人類學意義」的垂直領域，因為它反映了公司如何對待人員、文化和日常運作。若AI能讓HR工具使用起來輕鬆直覺，就將證明在所有企業軟體中都能實現轉型性用戶體驗。這場競賽不僅關乎技術，更在於重新構想人類與其依賴系統之間的根本關係。

驚人見解

「97%留存率不等於不可戰勝」: 儘管Workday擁有業界領先的客戶忠誠度，但其使用者體驗帶來的強烈挫敗感卻創造了意料之外的弱點——員工痛恨它卻不得不使用，使其成為更佳替代方案的理想目標。

「「AI收入」往往是行銷煙霧」: Workday等公司報告AI相關收入急升，但內部人士認為這只是採購技巧（如「彈性信用點」），而非真正的AI原生功能，例如智能代理在無人介入下自動化任務。

「真正的顛覆在於Brownfield而非Greenfield」: 與針對新客戶的初創公司不同，最大的機會在於取代現有的Workday、ServiceNow或Salesforce客戶——這在過去因高轉換成本被視為不可能的任務。

「HR作為AI的煤礦中的金絲雀」: HR軟體的低採用率和可用性問題使其成為企業AI的理想試驗場；在此成功可能標誌著全行業的文化與運營轉變。

實用建議

審視當前工具的「痛點」: 找出令人厭煩或耗時的日常任務——例如獲取員工基本資料——並思考AI代理是否能即時處理。透過小型試點專案測試實際效果。

要求AI能力的透明度: 若供應商聲稱「AI驅動」，應詢問代理如何減少手動工作的具體範例，而非模糊的熱詞。親自測試工具——您能否在1分鐘內完成簡單任務？

優先選擇快速部署的系統: 尋找能將實施時間從數月縮短至數週的解決方案。真正的AI原生平台不應在起步階段就需要耗費龐大的IT專案或顧問。

著眼於代理優先的工作流程: 評估新工具時，想像AI助手如何與系統互動。它是否讓用戶能以自然語言操作（例如「顯示舊金山辦公室的成員」），而非在選單中導航？如果不是，那這並非為未來打造的。

Aucun employé ne devrait passer six minutes et demie à chercher ses propres détails de rémunération dans Workday—pourtant c’est exactement ce qu’un investisseur en capital-risque de premier plan a dû faire. C’est une illustration frappante d’un paradoxe plus profond : Workday est l’un des systèmes les plus critiques du logiciel d’entreprise, gérant tout, des paies aux opérations RH pour des milliers d’entreprises, mais aussi l’un des plus universellement détestés. Les employés, administrateurs et même les dirigeants redoutent son interface maladroite et ses processus complexes. Pourtant, malgré cette frustration, le taux de rétention brute de 97 % et la domination du marché ont rendu Workday apparemment invincible pendant des décennies. Aujourd’hui, alors que l’intelligence artificielle transforme le logiciel d’entreprise, des fissures apparaissent dans son armure. La véritable opportunité ne consiste pas juste à ajuster les anciens systèmes—elle consiste à les reconstruire de fond en comble, où l’IA ne se contente pas d’ajouter des fonctionnalités mais transforme la collaboration entre humains et machines dans le travail quotidien.

Le virage ressemble au passage des logiciels sur site aux plateformes cloud dans les années 2000, mais cette fois, l’IA est le catalyseur. Les systèmes hérités comme Workday ont été conçus pour que les équipes internes gèrent des processus rigides et manuels—pas pour des expériences intuitives et pilotées par des agents. Les fonctionnalités « IA » actuelles, comme les crédits flexibles, sont souvent des outils d’approvisionnement réétiquetés plutôt que de véritable automatisation intelligente. Parallèlement, les startups testent si l’IA peut réduire les temps de déploiement de plusieurs mois à quelques semaines, permettre aux non-techniciens de créer des flux de travail personnalisés sans coder et créer des interfaces fluides et centrées sur l’humain. L’urgence est réelle : les entreprises se demandent de plus en plus : « Et si nous pouvions vraiment remplacer Workday—non pas en le reconstruisant de zéro pour de nouveaux clients, mais en libérant ceux déjà piégés dans son écosystème ? »

Ce n’est pas seulement une question de logiciel RH—c’est un indicateur précurseur de la manière dont l’IA redéfinira les flux de travail d’entreprise en général. Les systèmes comme CRM, la gestion des services informatiques et ERP sont tous à un carrefour où les plateformes existantes risquent de devenir des reliques si elles ne peuvent pas évoluer. Comme l’a noté un participant, les RH pourraient être le segment le plus significatif sur le plan anthropologique, car elles reflètent la manière dont les entreprises traitent les personnes, la culture et les opérations quotidiennes. Si l’IA peut rendre les outils RH intuitifs et sans effort, cela prouvera que des expériences utilisateur transformatrices sont possibles pour tous les logiciels d’entreprise. La course ne se limite pas à la technologie ; elle consiste à repenser la relation fondamentale entre les humains et les systèmes sur lesquels ils reposent.

Des constats surprenants

Un taux de rétention de 97 % ne signifie pas l’invincibilité : Malgré la fidélisation client de premier plan de Workday, la frustration due à son expérience utilisateur crée une vulnérabilité inattendue—les employés détestent ce système, mais sont obligés de l’utiliser, ce qui en fait des cibles idéales pour des alternatives meilleures.

Le « revenu IA » est souvent une fumisterie marketing : Workday et d’autres rapportent des revenus liés à l’IA en forte hausse, mais les initiés les considèrent comme des astuces d’approvisionnement (comme les « crédits flexibles ») plutôt que comme des fonctionnalités véritablement natives de l’IA, telles que des agents intelligents automatisant des tâches sans intervention humaine.

La véritable perturbation réside dans le brownfield, pas dans le greenfield : Contrairement aux startups ciblant de nouveaux clients, la plus grande opportunité réside dans le remplacement complet des clients existants de Workday, ServiceNow ou Salesforce—une chose jugée impossible auparavant en raison des coûts de basculement élevés.

Les RH : le canari de l’IA : La faible adoption et les difficultés d’utilisation des logiciels RH en font un terrain d’essai idéal pour l’IA d’entreprise ; un succès ici pourrait signaler des changements culturels et opérationnels plus larges dans toutes les industries.

Prises de conscience pratiques

Effectuez un audit de vos outils pour les « points douloureux » : Identifiez les tâches répétitives perçues comme fastidieuses ou chronophages—comme extraire des données employés simples—and demandez-vous si un agent IA pourrait les gérer instantanément. Commencez par de petits projets pilotes pour mesurer l’impact concret.

Demandez une transparence sur les fonctionnalités IA : Si un fournisseur affirme « alimenté par l’IA », demandez des exemples concrets de comment les agents réduisent le travail manuel, pas des mots d’ordre vagues. Testez leurs outils vous-même—pouvez-vous accomplir une tâche simple en moins d’une minute ?

Priorisez les systèmes conçus pour un déploiement rapide : Cherchez des solutions qui réduisent les délais de mise en œuvre de plusieurs mois à quelques semaines. Une plateforme véritablement native de l’IA ne devrait pas nécessiter de gros projets IT ou de consultants pour démarrer.

Concentrez-vous sur les flux de travail axés sur les agents : Lors de l’évaluation de nouveaux outils, imaginez comment un assistant IA interagirait avec le système. Permet-il aux utilisateurs de s’exprimer naturellement (p. ex. « Montrez-moi qui est au bureau de San Francisco ») au lieu de naviguer dans les menus ? Si non, il n’est pas conçu pour l’avenir.

Kein Mitarbeiter sollte sechs und eine halbe Minuten damit verbringen, nur seine eigenen Vergütungsdetails in Workday zu finden – doch genau das musste ein hochrangiger Venture-Capitalist tun. Dies ist ein deutliches Beispiel für ein tieferliegendes Paradoxon: Workday ist eines der kritischsten Systeme in der Unternehmenssoftware, das für Tausende von Unternehmen von der Lohnabrechnung bis zum Personalwesen funktioniert, zugleich aber auch eines der am meisten gehassten. Mitarbeiter, Administratoren und sogar Führungskräfte fürchten seine umständliche Oberfläche und komplexen Arbeitsabläufe. Trotz dieser Frustration haben Workdays 97-prozentige Bruttoretentionsrate und Marktdominanz es seit Jahrzehnten scheinbar unbesiegbar gemacht. Nun, da Künstliche Intelligenz die Unternehmenssoftware verändert, zeigen sich Risse in ihrer Rüstung. Die wirkliche Chance liegt nicht nur darin, alte Systeme zu optimieren – es geht darum, sie von Grund auf neu aufzubauen, bei denen KI nicht nur Funktionen hinzufügt, sondern die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine im täglichen Arbeitsalltag transformiert.

Die Entwicklung ähnelt dem Übergang von On-Premise-Software zu cloudbasierten Plattformen in den 2000er-Jahren, doch diesmal ist KI der Auslöser. Legacy-Systeme wie Workday wurden für interne Teams entwickelt, um starre, manuelle Prozesse zu verwalten – nicht für intuitive, agentengetriebene Erlebnisse. Aktuelle „KI-Features“ wie Flex-Credits sind oft nur neu vermarktete Beschaffungstools statt echter intelligenter Automatisierung. Gleichzeitig testen Startups, ob KI die Bereitstellungszeiten von Monaten auf Wochen reduzieren, Nicht-Techniker dazu befähigen kann, maßgeschneiderte Arbeitsabläufe ohne Programmierung zu erstellen und nahtlose, menschzentrierte Schnittstellen zu schaffen. Die Dringlichkeit ist real: Unternehmen fragen sich zunehmend: „Was wäre, wenn wir Workday tatsächlich ersetzen könnten – nicht durch Neuentwicklung für neue Kunden, sondern indem wir diejenigen befreien, die bereits im Ökosystem gefangen sind?“

Dies geht nicht nur um HR-Software – es ist ein Indikator dafür, wie KI Unternehmensprozesse im Allgemeinen neu definiert. Systeme wie CRM, IT-Service-Management und ERP stehen vor einer Wegkreuzung, bei denen bestehende Plattformen zum Relikt werden könnten, wenn sie sich nicht weiterentwickeln. Wie ein Teilnehmer bemerkte, könnte HR das „anthropologisch signifikanteste“ Segment sein, da es abbildet, wie Unternehmen mit Menschen, Kultur und täglichen Abläufen umgehen. Wenn KI HR-Tools mühelos und intuitiv machen kann, wird sie beweisen, dass transformierende Nutzererfahrungen in allen Unternehmenssoftware-Systemen möglich sind. Der Wettbewerb dreht sich nicht nur um Technologie; es geht darum, die grundlegende Beziehung zwischen Menschen und den von ihnen genutzten Systemen neu zu denken.

Überraschende Erkenntnisse

97 %-Retentionsrate bedeutet nicht Unbesiegbarkeit: Trotz der branchenführenden Kundentreue von Workday schafft die massive Frustration über die Benutzeroberfläche eine unerwartete Schwachstelle – Mitarbeiter hassen es, müssen es aber nutzen, wodurch sie ideale Kandidaten für bessere Alternativen werden.

„KI-Einnahmen“ sind oft Marketingrauch: Workday und andere melden steigende KI-bezogene Einnahmen, doch Insider halten sie für bloße Beschaffungstricks (wie „Flex-Credits“), anstatt echter KI-nativer Funktionen wie intelligenter Agenten, die Aufgaben ohne menschliches Eingreifen automatisieren.

Die wahre Störung liegt im Brownfield, nicht im Greenfield: Im Gegensatz zu Startups, die auf Neukunden abzielen, liegt die größte Chance darin, bestehende Workday-, ServiceNow- oder Salesforce-Kunden auszutauschen – etwas, das aufgrund hoher Wechselkosten bislang als unmöglich galt.

HR als KI-Kanarienvogel: Die schlechte Akzeptanz und Benutzerfreundlichkeit von HR-Software machen sie zum idealen Testfeld für Unternehmens-KI; Erfolg hier könnte tiefgreifende kulturelle und operative Veränderungen in allen Branchen ankündigen.

Praktische Empfehlungen

Überprüfen Sie Ihre Tools auf „Schmerzpunkte“: Identifizieren Sie routinemäßige Aufgaben, die langweilig oder zeitaufwendig erscheinen – wie das Abrufen von grundlegenden Mitarbeiterdaten – und fragen Sie sich, ob ein KI-Agent sie sofort erledigen könnte. Beginnen Sie mit Pilotprojekten, um den realen Einfluss zu testen.

Verlangen Sie Transparenz bei KI-Funktionalitäten: Wenn ein Anbieter „KI-gestützt“ behauptet, fordern Sie konkrete Beispiele, wie Agenten manuelle Arbeit reduzieren – nicht vage Buzzwörter. Testen Sie die Tools selbst: Können Sie eine einfache Aufgabe in unter einer Minute erledigen?

Priorisieren Sie Systeme mit schneller Bereitstellung: Suchen Sie nach Lösungen, die die Implementierungszeit von Monaten auf Wochen verkürzen. Eine wahre AI-native Plattform sollte keine massiven IT-Projekte oder Berater benötigen, um loszulegen.

Konzentrieren Sie sich auf Agent-first-Workflows: Beim Bewerten neuer Tools stellen Sie sich vor, wie ein KI-Assistent mit dem System interagieren würde. Ermöglicht es den Nutzern, natürliche Sprache zu verwenden (z. B. „Zeig mir, wer im San-Francisco-Büro ist“), statt durch Menüs zu navigieren? Wenn nicht, ist es nicht für die Zukunft gebaut.

Elena Burger speaks with Joe Schmidt, partner on the enterprise team at a16z, about the future of enterprise software in the age of AI. Using Workday as a case study, they discuss why many of today’s most important enterprise systems feel broken, how platform shifts reshape entire categories, and what an AI-native replacement might look like.

The conversation covers the limits of legacy SaaS, why “AI revenue” may be overstated, and how agents could fundamentally change how companies manage workflows, permissions, and internal systems. They also explore why even the most defensible software businesses may now be vulnerable to replatforming.

Resources:

Follow Joe on X: https://x.com/joeschmidtiv

Follow Elena on X: h ttps://x.com/VirtualElena

Read more from ‘Workday’s Last Workday?’: https://a16z.com/workdays-last-workday/

Stay Updated:

Find a16z on YouTube: YouTube

Find a16z on X

Find a16z on LinkedIn

Listen to the a16z Show on Spotify

Listen to the a16z Show on Apple Podcasts

Follow our host: https://twitter.com/eriktorenberg

Please note that the content here is for informational purposes only; should NOT be taken as legal, business, tax, or investment advice or be used to evaluate any investment or security; and is not directed at any investors or potential investors in any a16z fund. a16z and its affiliates may maintain investments in the companies discussed. For more details please see a16z.com/disclosures.

Hosted by Simplecast, an AdsWizz company. See pcm.adswizz.com for information about our collection and use of personal data for advertising.