我干SaaS创业十五年了。
这个行业怎么说呢，以前是新鲜玩意儿，现在是红海。以前的模式很简单，就是把软件放云上，按年收钱。但是这两年，所有人都开始聊一个东西：AI。
AI这东西，单拎出来看，其实没那么神。大部分搞AI的公司，最后都活不下去。作为一个老兵，我看得清楚，AI要想真的能用、能卖钱，离不开SaaS。而且，SaaS也需要AI来改变自己。这俩东西必须绑在一起。
为什么99%的AI创业，都会死于“场景”？
现在AI圈子里的人，特别喜欢开发布会，展示他们的模型多厉害。那个Demo看起来确实不错，能写诗能画画。但是，你让他聊聊这东西具体怎么用，谁来买单，他们就说不清楚了。
我直接说结论：九成以上的AI创业，最后都死在“场景”上。
很多创始人说的“场景”，根本就不是一个真事儿。比如，他说他做了个AI，可以“帮HR筛简历”。
听起来很好。但是你仔细想想，一个HR的工作，不只是筛简历。她要先去各个网站发招聘信息，然后收简历，接着才是筛选。筛完之后，她要打电话沟通，安排面试，还要跟进面试结果，最后办入职。这是一个完整的工作流程。
你现在给她一个孤零零的“筛简历”工具。她为了用你这个工具，得先把各个网站收到的简历导出来，再上传到你的系统里。你的AI筛完了，她再把结果导出来，再回到她原来的系统里去安排面试。
你看，这根本不是在帮她，这是在给她添乱。她为了用你这个“点”上的功能，得多做好几个步骤。她原来可能半小时干完的活，现在要一个小时。她凭什么要用你的东西？
这就是问题所在。一个“听起来合理”的想法，不等于一个能落地的产品。产品必须能嵌进用户现有的工作流里，解决一个实实在在的痛点。你不能让用户为了你的产品，去改变自己的工作习惯。
所以，AI创业失败，不是因为技术不行，而是因为他们没想明白，他们的技术到底要解决谁的、哪个具体流程里的问题。他们把一个想法当成了终点。
而这个问题的答案，其实早就有了，那就是SaaS。SaaS就是为了解决具体工作流程而生的。
SaaS是AI应用的最佳承载方式，没有之一
你可能会说，现在的AI经常胡说八道，输出的结果不稳定。但是，商业软件要求的是准确，不出错。这两东西怎么捏到一块儿去？
这是个好问题。
很多人以为AI应用，就是做一个聊天框。这不对。聊天框只是一个交互的口子，它不是一个完整的应用。
一个企业，它要的是确定性。
比如，我是个销售，我用CRM系统给客户做报价。我不能指望AI每次都给我生成一个不一样的报价单。价格、条款，这些都必须是固定的，准确的。
再比如，我是个财务，我用财务软件算税。我不能让AI“灵感爆发”，给我多算一笔税出来。
所以，AI的“聪明”，必须被关在一个笼子里。它不能自由发挥。而SaaS，就是最好的那个笼子。
SaaS天生就带着商业软件的基因。它有这些特点：
- 明确的价值：用户买SaaS，就是为了解决一个具体问题，比如管理客户、或者发出工资。
- 标准化的流程：它能和你公司现有的其他软件，比如ERP，打通。数据可以互相流转。
- 效果可衡量：用了这个S-SaaS之后，我节省了多少时间，或者提高了多少转化率，这些数据都能算出来。
- 成熟的付费模式：按年订阅，或者按使用量付费。企业很熟悉这套逻辑。
当我们把AI的能力，嵌入到这样一个SaaS系统里，它就不再是一个“艺术家”，而是一个“副驾驶”。它在你需要的时候，给你提供帮助，但是方向盘还在你手里。
举个例子。在一个项目管理SaaS里，开完会之后，AI可以自动把会议录音转成文字，并且提炼出会议纪要和待办事项。然后，它会把这些待办事项，自动创建成任务，并且指派给相关的人。
你看，在这个过程里，AI做的都是辅助工作。最终确认纪要对不对，任务分配合不合理，还是得人来拍板。但是，它确实帮你节省了很多整理和录入的时间。
所以，AI虽然现在还不稳定，但只要把它放进SaaS这个框架里，它的价值就能体现出来。简单说就是：模型本身负责提供智力，SaaS负责让这个智力变得靠谱，能卖钱。
从SaaS集成AI，到原生AI SaaS的重构
我们不可能等到AI技术完全成熟了，才开始用它。实际上，变革已经开始了，而且有两条路。
第一条路，是**“给现有的SaaS里加点AI功能”**。
这是大部分软件公司现在的做法。比如，你本来是做CRM的，现在加一个按钮，叫“AI帮你写开发信”。或者你做在线文档，加一个功能，叫“AI帮你写周报”。
这种做法的好处是，见效快，改动小。但是，它没有改变产品的核心。AI在这里只是一个锦上添花的“小插件”。把这个AI功能拿掉，你这个SaaS还能照样用。
第二条路，就完全不一样了，我管它叫**“原生AI SaaS”**。
这种产品，从设计的第一天起，就是围绕AI来构建的。AI是它的发动机，不是挂件。如果把AI拿掉，这个产品就直接不存在了。
举几个例子你就明白了。
传统的安全软件，是告诉你“这里有个病毒”，或者“这里有一次可疑的登录”，然后让人去处理。但是原生的AI安全平台，是它发现异常之后，自己就去处理了。它会自动切断可疑连接，隔离受感染的文件。整个过程，可能你都不知道。
传统的财务软件，是帮你记账，告诉你花了多少钱。但是原生的AI财务工具，是它能结合你公司的现金流、市场上的新闻、甚至你销售团队的业绩数据，然后预测你下个季度的财务状况，并且给你提出建议，比如“建议收缩某项开支”或者“建议增加市场投入”。
我现在看一家SaaS公司，就看它是哪一种：
- AI只是点缀：产品上贴了个“AI”的标签，但没什么用。
- AI是辅助：AI确实提高了效率，但不是核心。
- AI是核心：没了AI，产品就瘫痪了。
我相信，未来能做大的公司，一定是第三种。因为它们不只是在帮你把重复的劳动自动化，它们是在帮你做更聪明的决策自动化。而且，这种产品会自己学习，越用越好用。
构建AI SaaS的挑战
听起来，原生AI SaaS很好。但为什么现在市面上很少见？
因为这里面最大的困难，不是AI算法本身，而是两个更基础的东西：数据和信任。
先说数据。
AI要变聪明，得先“喂”给它大量干净、规整的数据。但是，绝大多数公司的数据，都是一团糟。
我见过太多项目，想法很好，最后都卡在数据上了。
比如，一个团队想做一个AI，来预测他们的哪些客户可能会流失。这个想法很好。但是，他们去看自己的数据时发现，客户流失的原因五花八门，根本没有统一的记录。有的客户是因为价格，有的是因为产品不好用，还有的干脆就没说原因。数据里关键的“流失原因”这个字段，要么是空的，要么是随便填的。
你让AI学这种乱七八糟的数据，它能学出什么来？它什么也学不到。
还有的公司，数据散落在十几个不同的系统里，格式全都不一样。想把这些数据整合到一起，比登天还难。
所以，如果你想做一个原生AI SaaS产品，你必须从第一天开始，就把数据当成一个核心产品来对待。你要设计好，需要收集哪些数据？数据格式是什么样的？谁来负责给数据打标签？这些问题不想清楚，后面寸步难行。
再说信任。
现在的客户，越来越不好“忽悠”了。你跟他说你的AI能帮他做决策，他会马上问你好几个问题：
- 我的数据，你们会怎么用？会不会拿去训练别人的模型？
- AI给我这个建议，它背后的逻辑是什么？你能解释清楚吗？
- 你的算法，会不会有偏见？
- 我的数据安全吗？符合国家的法律法规吗？
这些问题，你一个回答不好，客户就不会用你的产品。因为把决策交给一个自己不信任的“黑盒子”，风险太大了。
我们公司就遇到过，客户要求我们把整个AI推荐的流程全部重构。目的不是为了让推荐更准，而是为了让整个过程透明、可解释、可追溯。
这些工作，费时费力，还花钱。但是它换来的是信任。没有信任，你的AI产品做得再聪明，也无法大规模推广。
AI SaaS的路线图
如果你真的想做一个能成的AI SaaS产品，我给你一个清晰的步骤。
第一步：从一个非常小、但价值很高的点开始。
不要想着做一个“万能”的AI。那不现实。你要找一个特别具体的问题。
比如，你如果是给电商卖家做SaaS的，你可以专门做一个功能，就是“用AI给商品写描述”。这个点很小，但是卖家每天都要干这事，很烦。你能帮他把这个事做好，他就愿意付钱。
第二步：建立你的数据基础。
这是最苦最累的活，但必须做。把你的历史数据拿出来，清洗干净。什么是清洗？就是把错误的数据、重复的数据、没用的数据都删掉。然后建立一套规则，保证以后新进来的数据都是干净的。
第三步：把伦理和合规放在前面。
在写代码之前，就要想清楚。用户的隐私数据怎么保护？AI的决策过程怎么让用户看明白？怎么避免算法出现偏见？这些问题，要先有答案。
第四步：重新设计你的系统架构。
以前的SaaS架构，是人点一下，系统动一下。它是被动的。
AI SaaS的架构，必须是主动的。它得能自己感知到变化，然后自己做出反应。
比如，一个客户支持SaaS。如果系统发现，有个客户在10分钟内，连续发了5条措辞严厉的消息。系统不应该等着人工客服去发现。它应该能自动识别出这是一个紧急情况，然后立刻把这个工单的优先级提到最高，并且通知客服主管。
这种“事件驱动”的架构，才能支撑真正的AI应用。
而且，这个架构还要支持模型的持续训练。市场在变，用户在变，你的AI模型也得跟着变。它需要不断学习新的数据，才能保持准确。
第五步：用好云平台提供的AI服务。
现在主流的云服务商，都提供了很多现成的AI工具，比如语音识别、图像识别。你不用自己从头造轮子。你应该把精力放在理解你的客户和业务上，然后把这些现成的AI工具组合起来，解决客户的问题。
写在最后
AI的未来，不在于展示技术有多酷。而在于它能不能实实在在地，帮企业解决问题。
SaaS的未来，也不在于增加多少功能。而在于它能不能把AI的能力，变成可靠的、能赚钱的服务。
这两件事，必须合在一起做。而且，要从头开始，把AI作为核心来设计产品，把数据和信任当地基来建设。这很难，但这是唯一正确的路。
