S，前进A我国Saa业特稿I年代工

“未来是国S稿Agent的全国，多Agent交互也必定会成为未来
。代工但在此之前，业特’SaaS+AI‘会是国S稿中心态，由于只需涉及到TO B服务，代工工业了解 、业特流程、国S稿权限、代工安全等这些都绕不曩昔，业特这些才是国S稿最中心的价值。” 。代工

作者|斗斗 。业特

出品|工业家。国S稿

“‘SaaS方法要被代替了吗？代工’这是我本年开端频频考虑的问题，也是业特职业里不少人越发要点议论的一个论题。”一位国内SaaS企业创始人告知工业家。

焦灼的不只是他，假如说在曩昔的两年里，“SaaS方法不会是AI年代的首要服务方法”的论调更多的还只是停留在投资人的前瞻点评和大洋彼岸硅谷里的一系列动作，但在本年，有两个事情把这个评论进一步拉近
。

在本年5月
，首个通用级Agent Manus发布 ，尽管它在C端不行冷艳的体现带来的是冰火两重天的评论，但在B端 ， Manus带来的影响要更为深远。“ Manus一出来咱们就开端研讨，乃至许多交给的流程、才干 、作用界面咱们都开端在咱们软件中从头参阅规划 。”另一位CRM企业创始人告知咱们。

不只是他，在一家面向数据洞悉的SaaS企业界部
， Manus也更被视为AI TO B的标志性动作
。“这意味着AI开端实在具有解决问题的才干了，实在能够经过考虑规划来交给作用
。”这家企业在曩昔的一两年时间里进行了一系列的架构调整，而这次 Manus的到来更大的含义则是给这个架构调整“吃了一个定心丸”
。

在 Manus之外，另一个催化这个评论的事情是红杉我国内部共享会的“一致陈述”。即在这个有微软
、OpenAI等企业参加的共享会上，“作用交给”成为一切人关于AI年代产品交给规范的新一致。

而与之相悖的是，在国内的SaaS赛道，在曩昔的多年时间里，不管是CRM
、ERP仍是工业软件等等赛道，在规范化和“定制化交给”的权衡中 ，服务商很难做到彻底含义的作用交给。

SaaS企业究竟应该怎样变？或者说，SaaS的交给模型在AI年代是否还肯定树立 ？以及Agent和SaaS的结合方法究竟是怎样的？

“SaaS现在正在回归到它的实质概念上，它不是一种软件方法 ，而是一种交给形状 。”一位投资人告知咱们。

挑战和时机并存。我国SaaS，正在驶入AI年代
。

一
、SaaS的AI大潮里，被看见的两条途径。

实际上 ，假如从动作来看，我国的SaaS企业们现已有所举动 。

从途径来看 ，全体途径能够分为两类
，即一方面是依据PaaS的逻辑进行Agent PaaS的构建 。 ，具体体现是在现有产品中融入AI，把Agent才干独自列出来的一起 ，也更融入到固有软件界面 ，这种途径能够确保SaaS服务商保持现有的商业方法，也更能满意客户当时的AI需求接。

在此之中 ，部分SaaS厂商会优先挑选商业价值高 ，需求清晰的场景 ，比方像营销 、出售 
、数据
、客服等 ，这一途径的优势便是见效快、资源投入精准 ，防止全面改造的资源糟蹋。

从AI价值的视点来看
，这一途径的特色
，恰对应了出售各场景开展老练度纷歧、数据质量纷歧的难题。，用AI首先在数据相对丰厚和高质量的场景进行落地，既能实在满意现有客群粘性需求 ，又为向上浸透大型客户供给技能背书
。这种打法统筹了短期商业报答与长时间技能壁垒的构建。

而这种途径的未来展望也愈加清晰 。比方在和不少SaaS企业交流中，不少都告知工业家的一个进展是 ，Agent相同需求个性化定制 。 ，依据此的“Agent PaaS”现已准备之中，底层的分子才干从通用场景模块到工业专有场景模块不断堆集
。

从布局数量来看  ，这是现在国内SaaS企业挑选的干流方法，比方出售易
、Zoho、网易数智等都是采纳的这类方法。

第二条途径则是，打造端到端的Agent产品。 。所谓端到端，也意味着新的Agent产品和固有的软件并不打通
，在固有的服务产品之外，新的产品面向新的场景 ，进行新的商业定价 ，典型的比方北森，金蝶的相关产品。

以不少厂商都推出的“AI面试官”等产品为例，不同于将AI与现有产品进行交融的途径，AI面试官是一个独立于原有产品体系的AI Agent，其会在固有的产品之外进行独自收费和运营 。

与这种途径对应的则是需求进行调整的安排架构，即在这个新的AI商业化产品上 ，新的交给三角需求有不同的人员进行交给  ，不管交给周期、交给流程仍是交给规范都和之前不再相同。

不过据工业家了解，和第一种途径相同的是 ，端到端产品的中心也更在场景，即在固有的SaaS方向之外，企业需求承认对应的场景具有满足的商业化价值和商场需求，不少企业的对这类产品的断定规范是“在必定时间内需求完结PMF验证” 。

“其实这个就相当于把自己和现在的AI创业者放到同一个战场上，但咱们仍是有很大的优势的。”一位创始人告知咱们。

二、三座大山：本钱
、安排和商业方法。

途径之外，更中心考虑的一个问题是：SaaS的AI改造究竟是不是具有相应的价值？

依据Gartner发布的《2024 AI Agent商场圈套陈述》显现，在现在整个AI Agent职业界 ，有超越80%的Agent宣扬视频演示的是理想化场景，实际使用作用大打折扣 。

实际上 ，这场改造，远比幻想中难
。一组数据显现，全球超越60%的SaaS企业仍处于亏本状况，大部分的SaaS厂商并没有完结盈余 ，或者说现金流严重。

在这种情况下 ，企业假如要进行相关的AI改造 ，即便现在的token价格满足低价，但在对应的智能体推理训练下，AI改造也更是一笔巨额开销 。有数据显现，某HR SaaS企业为构建人才画像体系 ，仅数据清洗就耗资270万元。

难题不只在本钱 ，也更在 
。新的服务模型的树立。。前面提到SaaS厂商改造的两种途径，一是在原有产品中融入AI
，二是打造一个新的端到端Agent产品 ，从当下来看 ，这两种途径都存在一些商业方法抑或是开展瓶颈。

拿前者来说，实质上是将AI作为现有产品的增值服务 ，这其间对应的有两个现实问题。即其间之一是AI和原有产品的加持，很难在企业界部量化AI作用，此外，更大的难题在价格 
。不少厂商告知工业家的一个事实是，“作为增值服务，客户很难独自叠加付费，即便付费 ，费用也很低 。”。

这也导致了不少SaaS厂商在本年开端将“增值服务”转为独立的Agent产品，尽管仍是要嵌入到原有的产品之中 ，嵌入到既有的软件流程中，但产品的定价机制更为清晰和“不退让”。

此外
，难点也更在交给
。“现在根本都是咱们自己来交给
，整个依据AI Agent的交给外部渠道商现在还几乎没有，咱们也是一点点蹚水。”一位厂商负责人告知咱们。

后者的问题也相同显着 
。即恰如前文所说  ，端到端的“重整旗鼓”也更对应着对新商业场景需求的验证，对企业而言需求从头走一遍PMF的验证进程，但从现在的AI产品创业实在水温来看，伴随着AI技能的逐渐迭代，现阶段从AI使用层创业的难度要比之前更大，不只需远离大厂射程，更要远离AI技能的开展射程 。

这些难题背面 ，对应的是SaaS厂商求变确实定性和方向的苍茫性。

即伴随着Manus等通用Agent产品的呈现，作用交给和agent形状正在成为益发确定性的TO B服务形状，SaaS企业必需求自己打破固有的产品和交给方法，但大模型的才干鸿沟没有打破，单纯看Agent的AI使用形状，并不老练
。

此外 ，依据Agent交给的TO B服务形状和固有的SaaS服务模型并不相同，其对应的服务流程、交给逻辑等等都需求从头改动，对。SaaS服务商而言，其需求决然完结“阵痛”调整才干构建成新的交给方法。比方现在有新式CRM企业的服务方法现已是先对齐项目目标 ，终究从目标倒推产品服务形状等等。

三、SaaS+AI，究竟应该走一条怎样的路？

“其实Saleforce也不知道怎样的方法才是最好的方法，它现在是两条腿走路。”一位企业负责人告知咱们 。

Saleforce是全球范围内现在估值最高的SaaS企业。关于它的一个介绍是，伴随着Agentforce 等产品进展被不断推进后 ，其股价到现在仍经过着接连多周的上涨，商场继续看好 。

诚然如此 。从Saleforce的途径来看，其面向AI大模型的更新动作是
 ，一方面继续强化本身既有的CRM产品模型，把对应的底层AI才干嵌入进本来的产品模块中 ，进行产品侧进化；另一方面，推出Agentforce的端到端产品，依据Agentforce 的强Agent PaaS才干协助企业建立林林总总的Agent产品 。

此外 ，在架构侧为了确保交给
，Saleforce也更从头招聘了新的AI出售人员  ，树立新的AI交给体系。

一个事实是，SaaS的AI改造，或者说AI原生化改造很难一步到位，一旦有了“大跃进”的想法，便很难走的持久。就像当年自动驾驭开展初期
，大部分自动驾驭厂商被商场教育后，渐渐从L4级“一步到位”的途径 ，转成了L2级“渐进式”的途径，从辅佐驾驭渐渐完结商业化落地，现在活下来的自动驾驭厂商 ，无一不是及时转向。

SaaS厂商也需求“渐进式”AI改造，阅历“半自动”过渡阶段
。。

比方Salesforce的Agentforce虽着重自主使命履行，但仍依靠原有CRM数据模型和API接口 ，实质上是将AI署理作为现有体系的“智能插件” 。国内厂商如钉钉推出的AgentStack，则经过低代码渠道让企业自行组合AI才干与现有功用模块
，构成“东西箱式”解决方案  。

这种中心态的合理性在于：既能下降技能重构危险
，又能经过AI功用增量提高用户粘性 。

此外 ，也有更多世界厂商的动作也更在成为新参阅。比方微软提出“Agent Stack”愿景，企图构建跨企业使用的智能中枢，经过一致结构调度多个Agent完结杂乱使命，乃至方案代替传统数据库成为企业中心操作体系 。OpenAI等大模型厂商则经过API生态聚合开发者 ，推进AI Agent成为规范化服务接口 ，伴随着MCP/A2A协议的出台，这种交互方法也更在逐渐可行
。

但不管何种方法，能够看到的商场一致是，SaaS的固有形状正在产生改动  。
。

“未来仍是Agent的全国
，多Agent交互也必定会成为未来 ，就像企业收购流程或许由多个Agent协作完结——需求剖析Agent对接财政体系 ，供货商比价Agent整合电商渠道，合同生成Agent联动法务模块，终究完结全流程无人干涉。”文章开篇的企业创始人告知咱们 。

“但在此之前，’SaaS+AI‘会是中心态，由于只需涉及到TO B服务
，工业了解  、流程、权限、安全等这些都绕不曩昔，这些才是最中心的价值 。”。

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