回想起我初涉企业软件领域时，“云”的概念还略显激进。SaaS正改变一切——突然之间，应用程序不再是装在盒子里、需要安装的光盘，而是灵活、始终在线的工具，然而，在过去十年里，又发生了更为重大的转变：AI登场了。
起初，AI被视为一个亮眼的附加功能。有它固然好，但并非必不可少。现在呢?它正成为SaaS背后的真正驱动力——提升效率、减少浪费，坦率地说，它正迫使企业以全新的方式展开竞争。
从设计SaaS架构到撰写我的著作《在投资数百万前获取SaaS洞察》，我见证了将AI融入产品核心如何彻底重塑产品。如今，领导者们面临着以更少资源实现更多成果的压力，这使得基于AI的SaaS成为你最明智的投资选择之一。
我在《AI与网络安全：数字时代的双刃剑》一文中探讨了相关观点，其中我讨论了AI日益增长的影响力如何为数字系统带来力量与脆弱性——这一主题在当今的SaaS演变中也同样深刻。
因此，以下是我所领悟到的——AI已经在哪些方面带来了回报，以及如何在不浪费数百万资金的情况下开始应用AI。
AI助力运营：自动化处理“无趣”事务
当我们将AI引入SaaS平台时，我首先注意到的是它消除了大量繁琐的工作。那些曾经耗费数小时的任务?突然间，它们就消失了。机器学习模型接管了工作，不仅速度更快，而且错误率也大幅降低。
例如，在一个项目中，我们推出了一套由AI驱动的资源系统，该系统能够预测流量高峰并自动扩展服务器，不再需要工程师紧盯着仪表盘。结果是运营成本降低，客户满意度提高，因为系统正常运行时间实际上得到了改善。
更棒的是，AI能在问题出现之前就发现异常。异常检测可以在瓶颈或可疑登录尝试演变成系统故障——甚至更糟，演变成安全漏洞之前将其捕获。我愿意将其视为SaaS获得了一种“自我修复”的免疫系统。
注意到这一转变的并非只有我一人。Gartner预测，到2027年，超过一半的云原生SaaS平台将使用AI和机器学习来自主优化性能。说实话，感觉这样的未来已经到来。
AI助力业务影响：提升客户留存与收入
现在，节省成本固然重要。但AI真正大放异彩的地方在哪里呢?它在于留住客户。SaaS的生存与发展取决于客户留存率，而AI为你提供了理解和预测客户行为的工具。
在一次产品推广中，客户流失是一个大问题。我们基于用户活动训练了一个模型，突然间，我们能够在客户离开之前就识别出哪些账户存在风险。这意味着客户成功团队可以提前介入，客户流失率在一个季度内就下降了15%。
还有个性化——太棒了。无论是教育科技中的学习路径，还是电子商务中仿佛“懂你”的推荐，AI都能让软件变得量身定制。麦肯锡甚至发现，大规模个性化可以将收入提升高达40%。我亲眼见证过一些较小规模的案例，这一模式确实奏效。
即使是更简单的工具——比如基于自然语言处理的聊天机器人——也能产生显著影响。我曾为一家SaaS产品提供咨询，该产品推出聊天机器人后，支持解决时间缩短了40%。客户更满意了，客服人员也不再被重复的问题所淹没。
让SaaS具备适应性
可扩展性一直是SaaS的卖点，但AI将其推向了新的高度。系统不再只是简单地扩大或缩小规模，而是能够实际适应变化。
在设计多租户平台时，我们过去常常过度配置资源，以保持负载下的性能稳定。这既昂贵又浪费。后来，引入AI后，我们有了能够学习使用模式并自动重新分配资源的模型。随着需求的变化，平台会自动调整。
而且这不仅仅关乎服务器。AI还可以实时调整功能、界面甚至定价模型。微软、谷歌和AWS等主要云服务提供商已经将这些功能嵌入到他们的开发者工具包中，降低了入门门槛。
我真心相信，未来的SaaS领导者不会将AI视为一个功能特性——他们会将其融入产品演进的基因中。
从小处着手且明智的路线图
当团队想要尝试AI时，我通常会推荐以下分阶段方法：
• 首先选择影响重大的问题。客户流失率或系统正常运行时间是很好的起点。
• 清理你的数据。AI的智能程度取决于你提供的数据质量。
• 从小规模试点开始。在一个用例中证明投资回报率，然后再扩大规模。
• 遵守合规和道德规范。忽视隐私和偏见问题将带来严重后果。
• 不断进化。AI在学习，你的实施策略也应该如此。
我曾与一个SaaS团队合作，他们从简单的异常检测模型开始。该模型奏效后，他们扩展到个性化和分析领域。这种循序渐进的方法比那些我见过失败的“大爆炸”式发布要有效得多。
不是是否采用，而是如何采用
AI不会扼杀SaaS——它正在将其重塑为更智能的产品。真正的问题不在于你是否应该添加AI，而在于你如何在不浪费时间金钱的情况下做到这一点。
从自动化日常任务到保持客户参与度，再到使系统具备适应性，AI正推动SaaS进入一个新时代。那些现在就开始积极应用AI的公司?他们将成为未来引领潮流的企业。
