似乎无论做什么 SaaS,都要加上一个 AI 才能体现自己的先进。
这个场景让我想起了 2018 年,当时区块链很火,所以很多人就想方设法把区块链融入产品到里面,市场上一度出现了很多「SaaS + 区块链」的概念。
在我看来,AI 和 SaaS 有一个非常契合的地方:
训练 AI 需要大量的数据,而 SaaS 在业务场景中会连接非常多的数据,这些数据可以帮助 AI 发展得更好,而 AI 进步之后又可以进一步地赋能 SaaS,创造更大的用户价值,同时获取更多的数据。
世界上知名的 SaaS 公司几乎都在自己的产品中加入了 AI 能力,比如说 Salesforce, Shopify, HubSpot, Atlassian, Zoom,等等 [1]。
所以说 AI 是未来 SaaS 的标配。
但是 AI 并不是一个万能药,它有自己的优势和局限性,我们应该把 AI 用到正确的地方去,而不是什么场景都加上 AI 去作为卖点。
所以今天这篇文章我想跟大家谈一谈:
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在 SaaS 领域中,哪些场景适合使用 AI?哪些场景不适合使用 AI?
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我们使用 AI 的过程中有哪些需要注意的地方?
# 哪些场景适合使用 AI
第一, AI 适合处理那些具体和重复的流程性工作。
所以通过结合 AI 的智能客服型 SaaS 产品可以很好地解决这类型的问题。
又比如在财务领域,处理发票和记账属于重复琐碎但是又必须要做的事情,这些工作本身对于员工来说非常枯燥无味,同时人工处理也容易出错。
这时候就可以通过 AI 的图片识别和语言处理等功能来完成相关工作,既为企业提升了效率和准确率,也让员工可以把时间花到更有价值的其他事情上,一举两得。
第二,AI 适合那些需要处理海量数据的工作。
举个例子。
AfterShip Tracking 产品可以帮助电商卖家为他的店铺消费者提供快递追踪服务。
我们原本做的事情很简单,就是:
连接全球各地的物流商数据,告诉用户他们的快递进度。
但消费者真正关心的不是「我的快递到哪了」,而是「我的快递什么时候送达」,同时并不是每个物流商都能提供准确的预计送达时间。
所以 AfterShip Tracking 基于累积了 10 年的快递物流数据,运用 AI 技术智能计算每件商品的预计送达时间,很多时候甚至能够做到比物流商本身更加精准。
(图片来源:https://www.aftership.com/edd)
人类并不擅长处理海量的数据,传统的软件也并不能生成智能化的建议,而这恰恰是 AI 擅长的地方,我们可以利用 AI 与 SaaS 结合,通过对数据的处理分析,给客户提供更好的服务。
在我看来,AI 和 SaaS 确实在很多具体的业务场景里都有很大的发挥空间。
因为 SaaS 本质上是要解决一个具体的问题,而目前阶段的 AI 所擅长的也是解决具体的问题。
但是这并不代表我们在各个业务场景下都要想方设法加入 AI。
# 哪些场景不适合使用 AI
第一,创意型的内容创作领域,比如说专栏文章、电影和音乐。
我的观点是:
AI 生成的文章缺乏价值,我宁可花几天来写一篇高质量的文章帮助他人,也不愿意花几分钟生成一千篇质量一般的文章来提升 SEO(Search Engine Optimization,搜索引擎优化)。
我写文章有一个原则,就是:
我一定要分享一些别人没有说过的,有价值的内容。
如果是网上已经有了很多相关主题的内容,而我对此没有独特的见解和实践经验,那我绝对不会为了蹭热度去写相关文章。
而目前 AI 却是需要大量类似内容的输入,才能生成新的内容。
对于创造全新的观点和概念,特别是与人的感受和思维相关的,目前阶段的 AI 并不擅长。
并且哪怕后续 AI 可以生成新观点,新概念了,我认为也不应该完全由 AI 来创造内容,因为无论是文章、电影还是音乐,它都会对一个人的价值观产生影响,这方面我还是比较坚持真人创造的内容会更加合适。
AI 可以生成大量的内容发布在网络上,但是数量多并不代表这种价值观正确,而如果读者误以为这些内容都是由人创作发布的,从而认为网上大多数人都这么想,那么这对于读者的价值观肯定会造成影响。
所以我认为我们可以用 AI 作为内容创作的辅助工具,用它来搜集信息,提升效率,但是决不能用它来替代内容创作本身。
Stack Overflow 也在社区内禁止分享用 ChatGPT 生成的答案,因为目前用 AI 技术生成的代码回答虽然看起来不错,但是实际上却没有经过详细验证,正确率并不高,这对于想要寻找正确答案的读者来说是一种误导 [2]。
第二,可能对人造成伤害的领域。
比如说之前就出现过照片识别系统把人脸识别成了动物的情况,这对于当事人来说无疑是一种伤害 [3]。
又比如在 ChatGPT 推出之后,有人发现可以通过 ChatGPT 获取关于「如何谋杀一个人」和「如何入室偷窃」的详细步骤 [4],这无疑也会对人造成伤害。
所以在我看来,我们不应该因为 AI 的能力很强大很好用,就忽略了它可能造成的伤害,反而应该因为 AI 的能力很强大,所以我们更要谨慎使用,尤其是在那些可能对人造成伤害的领域。
在这方面谷歌也发表了类似的观点,因为 AI 可能会生成一些不好的内容,对谷歌的品牌造成影响,所以他们目前不会对外推出类似于 ChatGPT 的 AI 服务 [5]。
# 使用 AI 有哪些需要注意的地方
第一,人们有权知道是 AI 正在为他提供服务。
随着科技的不断发展,一些服务型 AI 可能会越来越像真人,但是作为服务提供方,我们有责任告诉客户「目前是 AI 在为你提供服务」。
如果对方可以接受,那么就继续使用我们的服务,如果对方无法接受,也可以选择拒绝我们的服务。
但是无论如何,客户应该对我们如何提供产品服务有知情权。
第二,我们需要建立机制去监管和处理一些特殊场景。
我相信大部分利用 AI 提供产品服务的人初衷是好的,但是不可避免的是因为技术的局限性和场景的多样性,AI 可能会做出我们预期之外的事情,所以我们需要建立一些机制去监管和处理。
比如针对一些特殊场景进行更加深入的测试与审查,并准备好异常情况的备案,等等。
欧盟委员会发布的《可信赖AI的伦理准则》[6] 里面有挺完整和详细的阐述,大家可以参考阅读。
# 总结
SaaS 的全称是 Software as a Service,但是真正的重点从来都不在前面的 Software,而是后面的 Service。
客户要的是业务结果,而不是技术工具,至于你为客户带来结果的服务背后用的是不是 AI,客户才不在乎。
所以对于那些具体重复的流程性工作和需要处理海量数据的工作,我们可以使用 AI 为客户提供更好的服务。
但是 AI 并不是万能的,我们也不应该什么 SaaS 都加一个 AI 作为噱头去跟客户和投资人讲故事。
尤其是对于创意型的内容创作领域和可能对人造成伤害的领域,我们需要谨慎使用 AI。
同时在使用 AI 提供服务的过程中,我们需要注意:
1. 人们有权知道是 AI 正在为他提供服务;
2. 我们需要建立机制去监管和处理一些特殊场景。
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参考链接:
[1] https://www.smartkarrot.com/resources/blog/top-ai-companies/
[2] https://meta.stackoverflow.com/questions/421831/temporary-policy-chatgpt-is-banned
[3] https://www.forbes.com/sites/mzhang/2015/07/01/google-photos-tags-two-african-americans-as-gorillas-through-facial-recognition-software/?sh=69c40cd5713d
[4] https://twitter.com/davisblalock/status/1602600453555961856
[5] https://www.cnbc.com/2022/12/13/google-execs-warn-of-reputational-risk-with-chatgbt-like-tool.html
[6] https://www.secrss.com/articles/10224
对于大家都热衷的热点话题,总会去分析别人背后的行为
留言催更!
看完这篇文章,我对这个话题有了更全面的了解,作者的分析很有逻辑,很有说服力。
小时候
以为长大了
就可以不用看成绩了
没想到……长大了
要看业绩……
做运营太难了。
很深刻,感谢作者分享