2010年，我开始做SaaS创业。那时候只要把软件搬上网，大家就觉得很新鲜。现在十五年过去了，我又看到了新的变化。这次是AI。
很多人说AI会让SaaS死掉。我不这么看。我看到的是，AI要想真的有用，它必须得靠SaaS。
最近大家都在谈AI。但是，大部分人只盯着模型看。他们讨论哪个模型更聪明，哪个Demo更好看。
哪怕到了今天，我依然坚持一个观点：SaaS才是AI落地的最佳土壤。
我把这几年的观察写下来。这里没有那些虚头巴脑的概念。我只说大实话，告诉你怎么把这事做成。
01
为什么99%的AI创业，都会死于“场景”？
现在搞AI创业的人，都有个毛病。只管做，不管用。
大家做个Demo，发个视频，这就完事了。很少有人去想：用户每天怎么用这个东西？用户愿意掏钱吗？
我说99%的AI项目会死，原因很简单：他们找错了“场景”。
什么是假场景？举个例子。
有人说：“我要做一个AI，帮HR筛选简历。”
这话听起来没毛病。但是你仔细想一下HR是怎么工作的。
HR收简历，是在招聘网站上，或者在邮箱里。你的AI是个独立的网页。HR得先把简历下载下来，打开你的网页，上传进去，等结果，再把结果复制出来，填回他的招聘系统里。
你觉得HR会用吗？他不会。因为太麻烦了。
原本他看一眼简历只需要10秒。用了你的AI，还得来回倒腾文件，反而花了3分钟。
这就是假场景。它只是一个独立的功能点，没有连成线。
真正的场景，是一个闭环。
如果不解决前后的工作流，AI就是一个玩具。
只有SaaS能解决这个问题。SaaS系统里已经有了工作流。招聘系统本来就在收简历，本来就在安排面试。把AI放进去，它在后台默默把简历筛了，直接把合格的人推给HR。这才是真场景。
所以，别光想着找个“场景”就开始干。你得先看看，这个场景里，原来的人是怎么干活的。
如果你的AI不能无缝插进这个流程里，那就别做。
02
SaaS是AI应用的最佳承载方式，没有之一
你可能会问：“现在的AI经常乱说话，SaaS系统要求准确，这两个能放到一起吗？”
这是一个好问题。
很多人对AI应用有误解。他们以为AI应用就是一个聊天框。你问它，它回答。
其实不是。那是给普通人玩的。在商业软件里，没人想跟电脑聊天。
老板要的是结果。
真正的应用层，得靠谱。
销售系统不能今天告诉你这个客户很重要，明天又说这个客户没价值。财务系统不能因为AI心情好，就给你多算一笔钱。
现在的AI模型，确实像个喝醉了的艺术家。它很有创意，但不守规矩。
SaaS是什么？SaaS是一个严厉的管家。
SaaS有明确的流程。SaaS有严格的权限。SaaS有清晰的数据结构。
我们需要做的，是用SaaS这个管家，把AI这个艺术家管起来。
我们限制AI的发挥空间。我们不让它随便聊天。我们只让它做填空题，或者做选择题。
比如，在CRM系统里。我们不让AI直接给客户发邮件。我们让AI写好草稿，放在那里。销售人员看一眼，点个确认，再发出去。
或者，我们让AI分析通话记录。它只负责把客户提到的“价格太贵”或者“想试用”这种关键信息提取出来，填到表单里。
这样一来，AI的不稳定性就被控制住了。
SaaS提供了围栏。AI在围栏里跑，就能产生价值，又不会闯祸。
模型负责提供智力。SaaS负责提供约束。
没有约束的智力，在商业上是不值钱的。
03
从SaaS集成AI，到原生AI SaaS的重构
现在在这个领域，有两类公司。
第一类，叫“SaaS + AI”。
这是目前最常见的。你有一个现成的SaaS产品。你在里面加几个AI功能。
比如，你做文档工具。你加一个按钮，叫“自动润色”。
比如，你做客服系统。你加一个功能，叫“自动总结”。
这种做法很快。风险也很小。但这只是在改良。
这就好比给马车装了个导航仪。马车还是马车。它跑不快。
第二类，叫“原生AI SaaS”。
这是一条新路。
在这类产品里，AI不是配角，是主角。如果没有AI，这个产品根本就不成立。
我举几个具体的例子，你就能明白区别了。
先看销售管理。
传统的做法是：销售打完电话，自己在系统里记。“今天打了电话，客户有意向。”
原生的做法是：系统自动录音，自动转成文字。AI分析语气，判断客户是不是真的想买。然后，系统直接在日历上帮你约好下一次回访的时间，并且把话术都准备好了。销售员不需要动脑子记，照着做就行。
再看设备维护。
传统的做法是：设备坏了，或者到了保养期，系统发个提醒，让人去修。
原生的做法是：AI实时监控设备的震动数据。它发现震动频率有点不对，虽然还没坏，但预测下周可能会出问题。系统直接下单买了配件，并安排了维修工在停机时间去换。
再看财务软件。
传统的做法是：你把发票录进去，系统出报表。
原生的做法是：系统连接了银行账户和业务数据。它发现下个月有一笔大额支出，如果不融资，现金流会断。它直接生成了三个借款方案，列出了利息对比，让你选。
你看出来了吗？
原生AI SaaS，不是让你去操作软件。是软件在推着你走。
它不再是一个记录工具。它变成了一个决策工具。
这才是未来的方向。
04
构建AI SaaS的挑战
说起来容易，做起来难。
最大的难点，不是技术。不是你的模型参数不够大。
最大的难点是数据。
我见过很多公司，想上AI，结果发现数据根本没法用。
很多SaaS系统里的数据，全是垃圾。
第一，数据不全。
设计表单的时候，有十个字段。销售员嫌麻烦，只填两个。剩下的全是空的。你让AI怎么分析？
第二，数据没有标签。
你想让AI预测哪个客户会流失。但是你翻遍了历史数据，发现以前流失的客户，根本没有标记出来。AI不知道什么叫“流失”，它就学不会。
第三，数据是死的。
数据分散在十几个数据库里。有的在CRM里，有的在ERP里，有的还在Excel表格里。这些数据打不通。AI看不全貌，就做不出准确判断。
如果你想做AI SaaS，先别急着找算法工程师。
先找人把数据洗一遍。
把那些没用的数据扔掉。把缺失的数据补齐。把分散的数据连起来。
除了数据，还有一个大问题：信任。
客户现在很精明。
你给他推一个AI功能。他第一反应是害怕。
“你会不会偷我的数据？”
“我的数据会不会被拿去训练模型，然后泄露给竞争对手？”
如果你不能回答这个问题，客户就不敢用。
我们必须在产品设计的时候，就把这事想清楚。
我们要告诉客户：你的数据存在哪里。我们怎么隔离数据。你可以随时删掉数据。
这不是写在隐私协议里就行的。要在产品界面上做出来。要让客户看得见。
比如，加上一个“数据审计日志”。让客户看到，哪条数据在什么时候被AI调用了。
建立了信任，才会有生意。
05
AI SaaS的路线图
如果你想做这件事，不要试图一口吃成胖子。
得一步一步来。我给你整理了一个路线图。
第一步：找一个极小的切口。
不要想做一个“全能助理”。那个太难了。
找一个具体的痛点。越具体越好。
比如，你是做客服SaaS的。不要一上来就做“AI自动回复所有问题”。那个风险太大，容易把客户惹毛。
你可以先做“工单自动分类”。
以前，客服要手动选：这是退款问题，还是物流问题。
现在，AI看一眼，自动选好分类，派给对应的人。
这就够了。这就能省很多人力。而且错了也没关系，人可以改。
第二步：把数据当产品做。
这一步最枯燥，但最重要。
你要重新设计你的数据库。
你要想清楚，哪些数据是喂给AI吃的。
你要建立自动清洗数据的流程。不要靠人去洗数据。数据一进来，程序就把它格式化好。
第三步：把伦理规则写进代码。
不要等人来查你了再改。
在写代码之前，就定好规则。
比如，如果你做借贷审核。你要测试你的模型，会不会歧视特定地区的人。
你要设置黑名单。有些词，AI绝对不能说。
第四步：重构架构，让系统动起来。
传统的SaaS是静态的。人不动，它不动。
AI SaaS必须是动态的。
我们要用“事件驱动”的架构。
意思是，系统里发生任何一件事，都要告诉AI。
客户点击了“取消订单”。这是一个事件。系统立刻通知AI。AI分析原因，生成挽留话术，推给客服。或者直接发一张优惠券给客户。
这一切都要在几毫秒内发生。
你要把你的系统，从“数据库中心”，改成“事件中心”。
第五步：不要自己造轮子。
现在的云厂商，亚马逊、微软、谷歌，提供了很多现成的AI能力。
文字识别、语音转文字、情感分析。这些都有现成的接口。
直接调用。不要自己去训练基础模型。
你拼不过巨头。你的优势在业务逻辑。
把别人的砖头拿来，盖自己的房子。
写在最后
这条路很长。
但是方向是清楚的。
不要被那些花哨的词汇迷惑。
不要觉得AI能解决所有问题。
回到商业的本质。
帮客户省钱。帮客户赚钱。
用最笨的方法，把数据弄干净。
用最严的规则，把AI管起来。
做到了这些，你做的才是真SaaS，才是真AI。
