回想起我初涉企業軟件領域時，“云”的概念還略顯激進。SaaS正改變一切——突然之間，應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，又發生了更為重大的轉變：AI登場了。

起初，AI被視為一個亮眼的附加功能。有它固然好，但并非必不可少。現在呢?它正成為SaaS背后的真正驅動力——提升效率、減少浪費，坦率地說，它正迫使企業以全新的方式展開競爭。

從設計SaaS架構到撰寫我的著作《在投資數百萬前獲取SaaS洞察》，我見證了將AI融入產品核心如何徹底重塑產品。如今，領導者們面臨著以更少資源實現更多成果的壓力，這使得基于AI的SaaS成為你最明智的投資選擇之一。

我在《AI與網絡安全：數字時代的雙刃劍》一文中探討了相關觀點，其中我討論了AI日益增長的影響力如何為數字系統帶來力量與脆弱性——這一主題在當今的SaaS演變中也同樣深刻。

因此，以下是我所領悟到的——AI已經在哪些方面帶來了回報，以及如何在不浪費數百萬資金的情況下開始應用AI。

AI助力運營：自動化處理“無趣”事務

當我們將AI引入SaaS平臺時，我首先注意到的是它消除了大量繁瑣的工作。那些曾經耗費數小時的任務?突然間，它們就消失了。機器學習模型接管了工作，不僅速度更快，而且錯誤率也大幅降低。

例如，在一個項目中，我們推出了一套由AI驅動的資源系統，該系統能夠預測流量高峰并自動擴展服務器，不再需要工程師緊盯著儀表盤。結果是運營成本降低，客戶滿意度提高，因為系統正常運行時間實際上得到了改善。

更棒的是，AI能在問題出現之前就發現異常。異常檢測可以在瓶頸或可疑登錄嘗試演變成系統故障——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”的免疫系統。

注意到這一轉變的并非只有我一人。Gartner預測，到2027年，超過一半的云原生SaaS平臺將使用AI和機器學習來自主優化性能。說實話，感覺這樣的未來已經到來。

AI助力業務影響：提升客戶留存與收入

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

在一次產品推廣中，客戶流失是一個大問題。我們基于用戶活動訓練了一個模型，突然間，我們能夠在客戶離開之前就識別出哪些賬戶存在風險。這意味著客戶成功團隊可以提前介入，客戶流失率在一個季度內就下降了15%。

還有個性化——太棒了。無論是教育科技中的學習路徑，還是電子商務中仿佛“懂你”的推薦，AI都能讓軟件變得量身定制。麥肯錫甚至發現，大規模個性化可以將收入提升高達40%。我親眼見證過一些較小規模的案例，這一模式確實奏效。

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

讓SaaS具備適應性

可擴展性一直是SaaS的賣點，但AI將其推向了新的高度。系統不再只是簡單地擴大或縮小規模，而是能夠實際適應變化。

在設計多租戶平臺時，我們過去常常過度配置資源，以保持負載下的性能穩定。這既昂貴又浪費。后來，引入AI后，我們有了能夠學習使用模式并自動重新分配資源的模型。隨著需求的變化，平臺會自動調整。

而且這不僅僅關乎服務器。AI還可以實時調整功能、界面甚至定價模型。微軟、谷歌和AWS等主要云服務提供商已經將這些功能嵌入到他們的開發者工具包中，降低了入門門檻。

我真心相信，未來的SaaS領導者不會將AI視為一個功能特性——他們會將其融入產品演進的基因中。

從小處著手且明智的路線圖

當團隊想要嘗試AI時，我通常會推薦以下分階段方法：

• 首先選擇影響重大的問題。客戶流失率或系統正常運行時間是很好的起點。

• 清理你的數據。AI的智能程度取決于你提供的數據質量。

• 從小規模試點開始。在一個用例中證明投資回報率，然后再擴大規模。

• 遵守合規和道德規范。忽視隱私和偏見問題將帶來嚴重后果。

• 不斷進化。AI在學習，你的實施策略也應該如此。

我曾與一個SaaS團隊合作，他們從簡單的異常檢測模型開始。該模型奏效后，他們擴展到個性化和分析領域。這種循序漸進的方法比那些我見過失敗的“大爆炸”式發布要有效得多。

不是是否采用，而是如何采用

AI不會扼殺SaaS——它正在將其重塑為更智能的產品。真正的問題不在于你是否應該添加AI，而在于你如何在不浪費時間金錢的情況下做到這一點。

從自動化日常任務到保持客戶參與度，再到使系統具備適應性，AI正推動SaaS進入一個新時代。那些現在就開始積極應用AI的公司?他們將成為未來引領潮流的企業。