AI救不了SaaS

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SaaS行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)并非技術(shù)問題,而是商業(yè)模式的問題。因此,盡管AI技術(shù)具有巨大的潛力,但它并不能解決SaaS行業(yè)的核心問題,即商業(yè)模式的不成立。

每天都改進(jìn)一點(diǎn),一定能突破界限么?

每天都把SaaS產(chǎn)品都改好一點(diǎn),一定能突破界限么?

稻盛和夫先生大概是企業(yè)家里最推崇精進(jìn)的人,他把自己在京瓷取得的成就歸結(jié)為專注與精進(jìn)。(“布施”、“持戒”、“忍辱”、“精進(jìn)”,其實(shí)是修行的術(shù)語轉(zhuǎn)義到商業(yè)的世界)

這在物理世界中大概是沒問題的。

對于心性的修煉也大致是沒有問題的。

但在SaaS、AI等領(lǐng)域中就有問題了。

有一種幻覺可以稱作指數(shù)衰減型幻覺。

用公式來描述是下面這樣:

x可以無限增加,每增加一點(diǎn)就離1越近一點(diǎn),但永遠(yuǎn)不可能是1。

這和不管怎么鍛煉,人類每天都跑快一點(diǎn),最終也跑不過美洲豹一樣。

為什么是這樣呢?

一、局部最優(yōu)不解決整體問題

過去10年里,SaaS的挑戰(zhàn)和困境原因其實(shí)和AI很不不一樣,AI核心問題是技術(shù)不成熟。

SaaS核心問題是商業(yè)模式不成立。

對于企業(yè)而言除了財(cái)務(wù)、ERP等幾個領(lǐng)域感受不到它的價(jià)值或者說沒它不行的必要性。

最終這類產(chǎn)品扮演的總是一桌飯菜里面那幾個涼菜的角色。同時還導(dǎo)致企業(yè)成本上升(同樣產(chǎn)品在米國應(yīng)該是下降的)。

可以用技術(shù)術(shù)語把涼菜包裝的天花亂墜,但涼菜就是涼菜不是主食也不是主菜??犰沤鉀Q不了沒他也行這種感受。

這情況再加上所謂的安全問題以及私有部署、基于開源自己改等,就徹底雪上加霜。

和各種替代方案相比價(jià)值的差值進(jìn)一步被縮小,所以就普遍不成立。

如果上面是對的,那問題就變成AI改變價(jià)值定位、私有部署需求、基于開源自己做這些事實(shí)么?

如果不改變,那就是局部最優(yōu)(技術(shù)最優(yōu))不解決整體問題(商業(yè)模式成立不成立)。

最終就變成了AI不解決SaaS的問題。

二、價(jià)值創(chuàng)造模式

SaaS要想成立根子在于改變價(jià)值創(chuàng)造的模式,不在單點(diǎn)技術(shù)。

那AI會改變價(jià)值創(chuàng)造模式么?

可以改變。

改變后也就不是現(xiàn)在的SaaS了。

關(guān)于這點(diǎn)近期的琢磨事AI碰撞局第二期上的一個討論很有啟示意義。

討論點(diǎn)是:Co-pilot(半自動)和Auto-pilot(全自動)產(chǎn)品的差異。

起點(diǎn)是分享的時候有這么個觀點(diǎn):

Co-pilot不創(chuàng)造新機(jī)會,而Auto-pilot每一個都是藍(lán)海。

這個觀點(diǎn)和AI拯救不了SaaS其實(shí)是一個意思。

所有在現(xiàn)有SaaS中增加AI屬性的嘗試,本質(zhì)就是嘗試做Co-pilot,相當(dāng)于是說這不創(chuàng)造新機(jī)會。因?yàn)閮r(jià)值創(chuàng)造模式和過去是一樣的,不會因?yàn)槟硞€單點(diǎn)功能更好用了就發(fā)生變化。

那什么是Auto-pilot呢?

討論后最終發(fā)現(xiàn)這問題本質(zhì)在于對角色的定義。

在履行一個角色職責(zé)的時候,不需要人的介入就可以自己搞定的是Auto-pilot(全自動),否則是Co-pilot(半自動)。在履行自己職責(zé)的時候可能需要與服務(wù)對象(人)打交道,但這不關(guān)鍵。

比如這次活動中分享的案例:電梯智能體,它的角色內(nèi)涵就是聽從人類指令去某個樓層,實(shí)時生成內(nèi)容并顯示,監(jiān)控電梯內(nèi)的行為做主動交互,雖然只針對限定場景但它其實(shí)是Auto-pilot。

再比如如果一個招聘的AI智能體,它既能完成招聘的日常工作,也能在需求發(fā)到它的時候形成JD,并把招聘結(jié)果向相關(guān)人進(jìn)行反饋,那它就是Auto-pilot。

為什么說Auto-pilot如果真的能做每一個都是藍(lán)海呢?

固然是因?yàn)檫@事沒有大模型根本就做不了,只有在大模型出現(xiàn)后才陸續(xù)能做了(雖然當(dāng)下還很少能成立的)。

更是因?yàn)樗鼉r(jià)值結(jié)構(gòu)變了。

這是一種能讓公司從200人變成20人的產(chǎn)品。

而人效提升十倍的產(chǎn)品對企業(yè)而言一定是主菜中的主菜。

三、新生之地

Auto-pilot型產(chǎn)品最大限制是AI大模型的智商,但這也正是最為利好的地方。

拿chatGPT的智商做起點(diǎn),每當(dāng)模型拉升一點(diǎn),能成立的Auto-pilot就多一點(diǎn),能覆蓋的角色也就更寬一些。

而Auto-pilot類產(chǎn)品的形態(tài)其實(shí)也會持續(xù)演進(jìn)。

早期可能會和現(xiàn)在人為設(shè)立的各種角色重疊。

比如在企業(yè)就是人事、財(cái)務(wù)、行政、IT等。

AI核心的特征是一個智能大腦可以處理N個業(yè)務(wù),現(xiàn)有這些角色的邊界未必都成立。

因此進(jìn)入到第二個階段,很可能就會迎來歸并,在企業(yè)層面歸并后有可能是執(zhí)行和監(jiān)察、權(quán)限等以AI智能體為出發(fā)點(diǎn)的重新設(shè)置的角色。

這類產(chǎn)品從未來看現(xiàn)在能看到輪廓,從現(xiàn)在看未來就會看到挑戰(zhàn)太大。

但這是真正的智能原生產(chǎn)品,和單純的幫助生成論文等工具完全不是一個事。

四、大折疊

這類產(chǎn)品會附帶那些特征呢?

最關(guān)鍵的一個特征就是以角色為中心的新產(chǎn)品對以功能為中心的產(chǎn)品進(jìn)行折疊。

這可能是壓倒現(xiàn)在本就步履艱難的SaaS產(chǎn)品的最后一顆稻草。

這類產(chǎn)品的腦子是一個腦子,數(shù)據(jù)如果再共通,角色的邊界就可以擴(kuò)的很大。

在企業(yè)里CRM、SCRM、招聘等對它沒有區(qū)別。這些產(chǎn)品最底層的部分被大腦共通了,上層的業(yè)務(wù)屬性會變成技能(類似小程序)。所以一旦這種產(chǎn)品成立就注定會折疊很多周邊的功能。

這在C端產(chǎn)品也成立,之前舉的例子是如果智能音箱這類產(chǎn)品真成立,很多功能都還在但會變成它的一個小部分,類似手機(jī)和相機(jī)的關(guān)系。這點(diǎn)還會衍生其它共通的地兒,比如產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)等。這部分之前在AI碰撞局上做過深度展開,但還是需要尋找更好的表達(dá)方式,否則會晦澀,這里不展開了。

下圖可以感受下手機(jī)對相機(jī)的折疊,黃色的是相機(jī)的銷量,雖然創(chuàng)造歷史新高,但和相機(jī)廠商卻沒什么關(guān)系了。手機(jī)廠商取代了相機(jī)廠商。

次要特征是對于這類產(chǎn)品走下去軟硬融合成為必然。

總是被對立起來的虛擬經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)在這里會走向融合。

為什么這么說呢?

這種Auto-pilot型產(chǎn)品除了模型核心支撐要素就是感知,除非極少的一部分角色,往往需要對現(xiàn)實(shí)的全方位深層次感知。

這時候聲光電熱力磁就都變成現(xiàn)實(shí)感知的手段。

舉個例子,比如招聘的時候,對于負(fù)責(zé)招聘的智能體,它如果做面試那總是要感知到候選人的語音、表情才能夠形成完整的認(rèn)識。(多模態(tài))

這點(diǎn)從AIGC的角度看是不明顯的。但從智能原生的角度看就幾乎是必然的。

近來看新聞OpenAI在機(jī)器人上動作頻繁,一個可能原因就是感覺到AI應(yīng)用真正要發(fā)展壯大最終還是要走向軟硬融合。

五、小結(jié)

AI是不可能拯救過去的SaaS的反倒是可能成為壓死它們的最后一根稻草。包括ERP這些產(chǎn)品現(xiàn)在真的很危險(xiǎn)已經(jīng)滑向懸崖的邊緣。但破滅往往就是新生,以智能原生為特征的新一代企業(yè)級產(chǎn)品現(xiàn)在不過剛剛起步。就像我們之前說的AI的顛覆性可能比過去各種技術(shù)加在一起的總和還大,如果這是真的,那這種智能原生產(chǎn)品會徹底改變企業(yè)的模式。

專欄作家

琢磨事,微信公眾號:琢磨事,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。聲智科技副總裁。著有《終極復(fù)制:人工智能將如何推動社會巨變》、《完美軟件開發(fā):方法與邏輯》、《互聯(lián)網(wǎng)+時代的7個引爆點(diǎn)》等書。

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