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AI洞察 I 从自动化到创新：SaaS和人工智能融合是如何改变科技格局

导言

2024年无疑将是生成人工智能（Generative AI）企业应用的爆发元年。SaaS与AI的结合会对企业级科技和应用产生哪些颠覆式创新影响，下列NEA的SaaS 和AI的融合应用洞察，提供了一些预测性的答案。 成立于1977年，NEA已经成为过去五十年里医疗保健和技术领域中一些具有变革性创新的创始人和团队的投资人和合作伙伴， 从治疗传染病的重大进展到为我们现在所知的互联网铺平道路的基础性技术，充分利用NEA和创始人共同的专业知识，向企业创始人提供全方位的支持。

国内市场SaaS 和AI 融合创新应用也有了标志性进展。 2024年1月9日，在钉钉7.5产品发布会上，钉钉正式发布了基于70万家企业需求共创的AI助理产品，推动AI的使用门槛进一步降低，让人人都能创造AI助理。钉钉的SaaS和AI Agent 的融合，为SaaS AI化创新应用开启了崭新的一页。

生成式人工智能（Generative AI）

可以说，这是过去一年中最热门的科技术语。但随着我们观察人工智能技术的发展和变得更加复杂，很明显我们正在经历的不仅仅是一时的潮流。由基础模型驱动，生成式人工智能是AI/ML的最新时代，正在开启新的机遇并解决以前无法解决的挑战。

随着每个人工智能时代的介绍，都会带来新的机遇，让一些标志性公司崛起——我们相信这波人工智能的潮流也不例外。但这其中也存在细微差别。在考虑到这种技术浪潮开启的机遇时，创始人们也必须考虑市场动态的影响，以及他们所构建的东西带来的风险和价值主张。成功把握这种组合的公司将会成为赢家。

早在2000年代初甚至更早之前，神经网络技术使得机器可以识别手写文字，对基本图像和其他非结构化数据进行分类。在2010年代初期，深度神经网络使得人脸和语音识别、驾驶辅助技术（也就是自动驾驶）以及从天气到客户流失等情景下更准确的预测成为可能。

Infographic showing major AI trends from 2000-2022, including Neural Networks, Deep Neural Networks and Foundation Models.

在当前的人工智能时代，基础模型将在塑造企业和人机交互的未来中起着至关重要的作用。这些模型能够理解和生成人类语言和图像，并可以被微调以执行更广泛的任务，更加准确和高效。

在过去的一年里发生了什么？

虽然这个生成式人工智能时代已经酝酿了几年，但随着DALL-E 2和Midjourney的发布，以及活跃互联网插件的发布，这个时代在2022年夏天爆发，并奠定了增强人机交互的新应用平台的基础。

这些因素通过ChatGPT的（半）最近发布，将生成式人工智能保持在媒体和行业讨论的前沿。这个时代的迷人特点是，技术专业知识不再是利用AI/ML的必要条件。易用性（无需编码知识）、便利的分发方法（通过社交媒体分享meme和照片）以及高质量的结果，促成了这种生成式技术的大众曝光（以及部分应用）。

对于消费者来说，像ChatGPT和Lensa AI这样的产品在Instagram和Twitter上掀起了风暴，进一步提高了对大型语言模型（LLM）性能的曝光。对于开发人员来说，OpenAI的GPT API和Stable Diffusion的开源项目被提供为易于使用的开发人员工具，为没有人工智能专业知识的工程师解锁了AI的能力。随着GPT-4的发布，与上一版本相比的改进令人瞩目，旧模型价格的下降继续推动了这类产品的采用。

技术的不断提高和可访问性的增加使创作者和企业家有机会运行精益团队，并在更多业务需求可编程化的同时优化资本。

下一个时代：SaaS中的人工智能

与以往的主要技术平台转变（从本地到云端，基于Web到移动原生应用）相比，转向生成式人工智能具有独特的特点，使其同样令人兴奋，但对现有企业影响可能较小，对潜在的创业公司也可能帮助较少。不像之前的转变，现有企业不需要重新设计他们的整个产品来适应这一新的平台转变。将生成式人工智能特性整合到现有产品和架构中所需的努力相对较小，这使得现有企业能够快速构建并推出基于这项技术的功能。此外，这种转变更有利于拥有更大、专有数据集的公司，这能够给更具实力的公司带来优势。

拥有现有分销网络的当前行业领导者可以利用已建立的渠道、客户基础和市场覆盖率来加速产品和功能的采纳和推广。现有企业能够接纳这种转变的速度显著，这已经得到了最近的公告的证明。

后期阶段的初创企业也迅速推出了基于生成式人工智能的功能和工具来支持它们。Notion最近宣布了其文案编辑和生成功能的私人阿尔法版。该公司可以利用其现有的用户网络（以及核心产品整合）来与数十家围绕这一用例构建公司的初创企业竞争。

现有大型SaaS企业的SaaS in AI的举措宣布

Source: Information and associated dates are from each company's respective website or press release as of the date listed above.

中后期SaaS创业公司的SaaS in AI的举措宣布

Source: Information and associated dates are from each company's respective website or press release as of the date listed above.

人工智能SaaS初创公司的机遇

尽管现有企业可能在当前平台转变中拥有初始优势，但我们认为这也可能对一些企业构成了创新者困境。传统企业可能会被迫进行战略性变革，这可能会短期内危及它们的核心业务。即使是Google的主要业务——搜索，现在也面临危机，因为他们需要在保持主导地位和Chatbot-based搜索引擎（如Perplexity AI）可能带来的潜在收入干扰之间取得平衡。

最近，ChatGPT与应用程序的整合也为应用商店运营商引入了潜在风险，因为它能够在不需要传统移动应用程序的情况下执行命令。对声誉风险、现有产品挤占和潜在的冒犯性/不准确回应的担忧给现有企业带来了挑战，因为他们在应对生成式人工智能技术变化的过程中导航。

然而，我们认为在应用层中存在巨大的机会。那些能够成功融入企业工作流程或利用高价值数据集解决真正未满足需求的产品，具有成功的潜力。

以下是我们在不久的将来看到的六大机遇：

1.  解决真实客户需求：企业应该针对其由人工智能驱动的技术进行明确而引人注目的用例，以解决现实世界中的问题或需求。技术本身不应该是解决方案，它应该实现以前的技术无法实现的工作流程或功能集。生成式人工智能的可用性足以回答“为什么现在？”，但它不能成为“为什么这样？”的答案。企业将需要除了只是使用人工智能之外的持续优势。
2. 利用强大的数据集/管理：随着模型性能开始收敛（特别是随着RLHF任务特定反馈数据在LLMs有用应用中变得越来越重要），企业可以通过开发解决特定业务需求并提供更高质量成果的专业模型来实现差异化。企业的数据获取和管理应该有健全的治理实践，以确保用于训练和评估模型的数据具有高质量、准确性和无偏性。技术的使用者还应该能够解释他们如何解决数据隐私和安全等问题。
3. 进行周到的产品设计：如今，SaaS公司预计将提供卓越的UX设计。生成式人工智能也不例外，但需要深思熟虑地考虑生成式人工智能功能如何表现、验证和改进（如果启用用户训练）。目前，我们看到生成式人工智能功能被添加到用户界面上，作为一个浮动的文本框/聊天界面。为了使这种功能成为用户体验的核心，这种情况将需要发展。
4. 接受新的质量定义：从历史上看，质量一直与正常运行时间/可用性/错误相关联，其中应用程序错误或问题会明显地呈现给最终用户。有了生成式人工智能功能，错误的存在很难辨别。幻觉更为常见，但又难以检测。这种功能的输出看起来可能是正确的，但错误的输出对用户或公司可能会产生重大后果。在评估构建了这一核心功能集的公司时，具有深思熟虑的质量/验证组件对于你的应用程序来说是一个关键考虑因素。
5. 尝试引人注目的商业模式：虽然我们预计随着时间推移，这种技术的成本将会下降，但仍不可忽视。企业应继续优化其运营结构，找到成本、性能、准确性和易用性之间的最佳平衡，建立可持续的业务。企业还必须清楚阐明他们随着竞争的加剧而逐渐形成的优势。集成对于企业的凝聚力至关重要，不仅因为它们促进工作流程，而且还因为它们为企业获取了有价值的数据，以改进生成式人工智能的效用。最后，我们寻找那些现有的主要竞争者无法复制功能的公司。我们相信我们目前看到的一些最引人注目的机会，是以前没有意义整合的产品/功能，但现在具备了意义。
6. 招聘一支杰出的团队：与所有早期创业机会一样，团队是产品和公司成功的关键因素。随着最新的人工智能发展，构建基于人工智能的SaaS产品不再需要成为专家。然而，团队需要了解技术领域，以在产品开发方面保持领先地位，他们还需要对客户和用户体验有深刻的理解。

目前人工智能进展和对基础模型的增加理解，为新公司在该行业崭露头角并产生影响提供了机会。然而，建立基于人工智能的产品的新机会将在市场上产生大量噪音。

渐进主义不会占据上风

我们相信，证明在这个人工智能时代具有重要意义的SaaS公司，需要超越拥有最新技术和出色用户体验的程度，他们需要展示能够取代先前的应用程序和创建全新的人工智能SaaS类别和市场的新颖方法。

来源：编译自“”From Automation to Innovation: How AI in SaaS is Changing the Tech Landscape ” by Vanessa Larco and Juan Mogollon

https://www.nea.com/blog/from-automation-to-innovation-how-ai-in-saas-is-changing-the-tech-landscape

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