回想起我初涉企業(yè)軟件領(lǐng)域時(shí)，“云”的概念還略顯激進(jìn)。SaaS正改變一切——突然之間，應(yīng)用程序不再是裝在盒子里、需要安裝的光盤，而是靈活、始終在線的工具，然而，在過去十年里，又發(fā)生了更為重大的轉(zhuǎn)變：AI登場了。

起初，AI被視為一個(gè)亮眼的附加功能。有它固然好，但并非必不可少。現(xiàn)在呢?它正成為SaaS背后的真正驅(qū)動(dòng)力——提升效率、減少浪費(fèi)，坦率地說，它正迫使企業(yè)以全新的方式展開競爭。

從設(shè)計(jì)SaaS架構(gòu)到撰寫我的著作《在投資數(shù)百萬前獲取SaaS洞察》，我見證了將AI融入產(chǎn)品核心如何徹底重塑產(chǎn)品。如今，領(lǐng)導(dǎo)者們面臨著以更少資源實(shí)現(xiàn)更多成果的壓力，這使得基于AI的SaaS成為你最明智的投資選擇之一。

我在《AI與網(wǎng)絡(luò)安全：數(shù)字時(shí)代的雙刃劍》一文中探討了相關(guān)觀點(diǎn)，其中我討論了AI日益增長的影響力如何為數(shù)字系統(tǒng)帶來力量與脆弱性——這一主題在當(dāng)今的SaaS演變中也同樣深刻。

因此，以下是我所領(lǐng)悟到的——AI已經(jīng)在哪些方面帶來了回報(bào)，以及如何在不浪費(fèi)數(shù)百萬資金的情況下開始應(yīng)用AI。

AI助力運(yùn)營：自動(dòng)化處理“無趣”事務(wù)

當(dāng)我們將AI引入SaaS平臺(tái)時(shí)，我首先注意到的是它消除了大量繁瑣的工作。那些曾經(jīng)耗費(fèi)數(shù)小時(shí)的任務(wù)?突然間，它們就消失了。機(jī)器學(xué)習(xí)模型接管了工作，不僅速度更快，而且錯(cuò)誤率也大幅降低。

例如，在一個(gè)項(xiàng)目中，我們推出了一套由AI驅(qū)動(dòng)的資源系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠預(yù)測流量高峰并自動(dòng)擴(kuò)展服務(wù)器，不再需要工程師緊盯著儀表盤。結(jié)果是運(yùn)營成本降低，客戶滿意度提高，因?yàn)橄到y(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)間實(shí)際上得到了改善。

更棒的是，AI能在問題出現(xiàn)之前就發(fā)現(xiàn)異常。異常檢測可以在瓶頸或可疑登錄嘗試演變成系統(tǒng)故障——甚至更糟，演變成安全漏洞之前將其捕獲。我愿意將其視為SaaS獲得了一種“自我修復(fù)”的免疫系統(tǒng)。

注意到這一轉(zhuǎn)變的并非只有我一人。Gartner預(yù)測，到2027年，超過一半的云原生SaaS平臺(tái)將使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來自主優(yōu)化性能。說實(shí)話，感覺這樣的未來已經(jīng)到來。

AI助力業(yè)務(wù)影響：提升客戶留存與收入

現(xiàn)在，節(jié)省成本固然重要。但AI真正大放異彩的地方在哪里呢?它在于留住客戶。SaaS的生存與發(fā)展取決于客戶留存率，而AI為你提供了理解和預(yù)測客戶行為的工具。

在一次產(chǎn)品推廣中，客戶流失是一個(gè)大問題。我們基于用戶活動(dòng)訓(xùn)練了一個(gè)模型，突然間，我們能夠在客戶離開之前就識(shí)別出哪些賬戶存在風(fēng)險(xiǎn)。這意味著客戶成功團(tuán)隊(duì)可以提前介入，客戶流失率在一個(gè)季度內(nèi)就下降了15%。

還有個(gè)性化——太棒了。無論是教育科技中的學(xué)習(xí)路徑，還是電子商務(wù)中仿佛“懂你”的推薦，AI都能讓軟件變得量身定制。麥肯錫甚至發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模個(gè)性化可以將收入提升高達(dá)40%。我親眼見證過一些較小規(guī)模的案例，這一模式確實(shí)奏效。

即使是更簡單的工具——比如基于自然語言處理的聊天機(jī)器人——也能產(chǎn)生顯著影響。我曾為一家SaaS產(chǎn)品提供咨詢，該產(chǎn)品推出聊天機(jī)器人后，支持解決時(shí)間縮短了40%。客戶更滿意了，客服人員也不再被重復(fù)的問題所淹沒。

讓SaaS具備適應(yīng)性

可擴(kuò)展性一直是SaaS的賣點(diǎn)，但AI將其推向了新的高度。系統(tǒng)不再只是簡單地?cái)U(kuò)大或縮小規(guī)模，而是能夠?qū)嶋H適應(yīng)變化。

在設(shè)計(jì)多租戶平臺(tái)時(shí)，我們過去常常過度配置資源，以保持負(fù)載下的性能穩(wěn)定。這既昂貴又浪費(fèi)。后來，引入AI后，我們有了能夠?qū)W習(xí)使用模式并自動(dòng)重新分配資源的模型。隨著需求的變化，平臺(tái)會(huì)自動(dòng)調(diào)整。

而且這不僅僅關(guān)乎服務(wù)器。AI還可以實(shí)時(shí)調(diào)整功能、界面甚至定價(jià)模型。微軟、谷歌和AWS等主要云服務(wù)提供商已經(jīng)將這些功能嵌入到他們的開發(fā)者工具包中，降低了入門門檻。

我真心相信，未來的SaaS領(lǐng)導(dǎo)者不會(huì)將AI視為一個(gè)功能特性——他們會(huì)將其融入產(chǎn)品演進(jìn)的基因中。

從小處著手且明智的路線圖

當(dāng)團(tuán)隊(duì)想要嘗試AI時(shí)，我通常會(huì)推薦以下分階段方法：

? 首先選擇影響重大的問題。客戶流失率或系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)間是很好的起點(diǎn)。

? 清理你的數(shù)據(jù)。AI的智能程度取決于你提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

? 從小規(guī)模試點(diǎn)開始。在一個(gè)用例中證明投資回報(bào)率，然后再擴(kuò)大規(guī)模。

? 遵守合規(guī)和道德規(guī)范。忽視隱私和偏見問題將帶來嚴(yán)重后果。

? 不斷進(jìn)化。AI在學(xué)習(xí)，你的實(shí)施策略也應(yīng)該如此。

我曾與一個(gè)SaaS團(tuán)隊(duì)合作，他們從簡單的異常檢測模型開始。該模型奏效后，他們擴(kuò)展到個(gè)性化和分析領(lǐng)域。這種循序漸進(jìn)的方法比那些我見過失敗的“大爆炸”式發(fā)布要有效得多。

不是是否采用，而是如何采用

AI不會(huì)扼殺SaaS——它正在將其重塑為更智能的產(chǎn)品。真正的問題不在于你是否應(yīng)該添加AI，而在于你如何在不浪費(fèi)時(shí)間金錢的情況下做到這一點(diǎn)。

從自動(dòng)化日常任務(wù)到保持客戶參與度，再到使系統(tǒng)具備適應(yīng)性，AI正推動(dòng)SaaS進(jìn)入一個(gè)新時(shí)代。那些現(xiàn)在就開始積極應(yīng)用AI的公司?他們將成為未來引領(lǐng)潮流的企業(yè)。