热技术冷思考：AIGC 为 SaaS 带来的不能只有盲目自信

来源  /   ToB 行业头条  （ID：wwwqifu）     

作者 /    海阳  

三个月前，一股科技热风从西方世界刮向东方，掀起了全民 AIGC 狂热。以致从最开始的群众讨论、分析，迅速发展至多家企业宣布进入研发竞赛、内测竞赛、发布竞赛之中。

而在这段时间里，笔者也有幸与国内诸多科技公司、技术专家就 AIGC 这个话题展开过一些讨论，不仅学习到了很多知识，也获得了诸多企业推出的大模型产品测试资格，并通过亲身体验过这些优秀的产品，对这项技术有了更多清晰的认知，也了解到其蕴含的巨大魔力。

可随着 AIGC、大模型的风靡，笔者发现部分 ToB 企业、SaaS 公司似乎出现了盲从趋势，过度将关注度放在了技术本身并进行概念操作。

的确，AIGC 有着一种神奇魔力，用四个字做一个不准确的简单总结，就是“化繁为简”。这对于当下丰富多彩、碎片化严重的体系、复杂的时代而言是最佳辅助，尤其对以“复杂、门槛高、流程丰富”著称的 ToB 软件、SaaS 而言，AIGC 的出现就像是太阳驱散了黑夜，迅速让人们一只脚迈入更便捷、更灵活、更高效工作的智能化时代。

可回到实际之中，AIGC 再好也只是一种辅助。它就像一位顶级的销售专家，能带来无数新客户关注。可如果产品力不足，最终也只是成为“一锤子”买卖，成为市场上“王婆卖瓜”的典型……

01

这个时代，化繁为简=神奇

AIGC、大模型对于当下时代来说，具备划时代的意义，这不能否认。

具体来说，随着 IT 技术的持续进步，人们先是挖掘出了与现实具备对照效应的另一层空间“数字世界”，并开始在数字空间中持续做边界拓展、深度探索。

例如一开始，其实就是将业务粘贴至数字空间，做统计与规划，完成基础的信息化建设。之后又一步步探索，进行数据内在价值的开采，通过整理数据背后的含义，让其为业务注能，并优化组织管理架构与业务流程，帮助企业完成进一步发展的数字化建设维度。

然而数字化并非尽头，毕竟就应用而言，在实际场景中要发挥数字化价值需要相当高程度的门槛：理解数字化流程，从而熟悉并掌握数字化工具。

正所谓各行有术语、互联网有黑话。不同行业、不同实际业务与管理场景中，同样暗含专业的术语与约定俗成的隐性规则，这让其对这些业务场景进行数字化建设，利用数字化能力推动发展中，存在困难。

而且因为当下社会发展极其迅速，市场需求出现了多样化、个性化的特点，加上人们对世界各方面的探索是无边界的，从而让其在多年发展中，衍生出万千新兴行业、新兴场景，推动更多新需求的出现，而作为帮助人们提升生产力的工具，数字化服务商们也顺从趋势衍生出诸多对应的功能作针对性解决。

然而功能虽然丰富了，但是数字化工具也变重了。很多人在打开产品后，发现日益增多的功能琳琅满目的堆积在一个 UI 界面上，就已经有些头晕目眩。如果还有到自己常用的功能，莫名地调动位置，自己还要一点点地去各个归类栏里再寻找，熟练使用门槛进一步增加。

关键是，上述情况还是之前熟练使用过产品的老用户遭遇的尴尬问题，他们能凭借一些之前的使用经验，通过短暂的摸索还有可能快速适应。反之若是新用户，在工作中如果要找相应流程对应的功能，就会变得麻烦好几倍，使熟练应用的时间被大大推迟。

对此，想必很多数字化服务商都有些感触，也不乏在过往中收到了大量用户反馈，吐槽对于自身业务理解不够透彻以及产品太重、过于复杂。

可即便知道，但最终也没有什么好的解决方案。

一方面对各行业场景的理解，并非一天两天就能沉淀并吃透的，往往需要长时间的共洽积累。

而另一方面，服务商们在不断满足各种需求中，又不可避免地塑造了产品功能的多样性，变得“重”起来。

因此，在“复杂的吐槽反馈”与“全力满足多样性需求中”，为了服务更多人只好选择后者，让“简易、轻便”为“丰富”让步。

这些都是数字化的问题：太专业、太深度，让良好应用的门槛居高不下。

AIGC、大模型的兴起，刚好解决这一问题。海外一位 IT 工程师近期就曾表示，AIGC、大模型的兴起，对于 SaaS 与 ToB 软件的影响甚大。

在前端 UI 方面，AIGC、大模型的普及可能会导致传统的图形用户界面向对话式界面转变，使用户能够通过自然语言与软件交互，例如文本或语音命令。这种变化将使软件更加易于访问和使用，因为用户可以更自然和有效地表达其需求。因此，该层的界面将需要进行重大的演变来适应这些新的交互模式。

简单来说，之前用户觉得产品功能变丰富后，这个产品就变重了，需要一个个去找功能所在位置，从而操作复杂、上手度差。现在接入 AIGC、大模型，可直接通过产品搜索栏用平时沟通语言调用，不仅保留了产品的丰富度，还能让其感受不到“重”，甚至觉得轻便。

至于不懂行业，这位工程师也说到，随着具备行业性的结构型数据不断训练 AIGC、大模型，在无形之中通过大量数据所蕴含的行业化经验，便能迅速形成客户方所需要的行业化解决方案，解决之前要长时间共洽积累的难题，使产品不仅能贴近需求，还做到了极其敏捷迅速。

让丰富、但复杂的产品变轻，却不损失丰富度。让应贴近行业场景、但建设慢的解决方案变快，却不损失与行业场景需求的距离。这就是 AIGC、大模型对于推动 SaaS、ToB 软件发展的精彩之处：用一招“化繁为简”，完成“举重若轻”的神奇表现。

02

神奇≠完美

发展核心还是要看基础能力

不可否认，AIGC、大模型的出现必然会为 SaaS、ToB 软件注入神奇，推动其发展。但问题是带来神奇，不意味着将其推向完美，因为神奇≠完美，忽视基础能力依旧无法走远。

早前「ToB 行业头条」就曾表示过，在中国 ToB 软件市场，“打新”这件事备受大众关注。尤其是 Salesforce 创立之初，将 CRM 进行接入互联网，形成初步在线的“SaaS 化”的创新过往，被无数 ToB 软件厂商奉为圭臬，当成成功秘诀。

于是当移动化、连接化、行业化，包括之前的认知式 AI 化出现时，都被几番热炒，似乎有凭借单点可完成弯道超车之势。

不可否认，这些点都是性感的创新点，确实以崭新的面貌，在短期收获了一波市场的认同，可当一波波热潮褪去，大量的人开始应用并给予诸多反馈之后，大家往往会发现曾经的想法是多么自以为是。

就像 CRM，其核心解决的是客户关系管理问题。从挖掘客户到获得线索，再形成订单，最后完成交易的流程才是这个管理体系的重中之重。所以厂商应该先把基础的流程做好，而不能只关注单点，先满足完管理需求之后，再去优化单点对应的用户体验。

至于其他 SaaS、ToB 软件同样如此。产品功能丰富度是否够、所有的产品功能是否好用，这些需要行业经验与技术共同重视的点，都是要做好充足准备的。

所以说，基础功能的能力不够，长期只重视单点效果，这属于底层基础没打好，很容易形成“头重脚轻”的发展模式，导致在成长过程中摇摇晃晃很容易跌倒。

如今，AIGC、大模型的出现，对于诸多 SaaS 与 ToB 软件也是如此。因为它最大的价值是“如臂使指”的调用各种复杂的功能，让使用简单化，“言简意赅”吸收行业化经验，让其满足需求的服务便捷化。

做一个简单的比喻，AIGC、大模型如同一位像“韩信”的元帅，本身武力值不突出，但优秀的是战场指挥能力，以及能将合适的人放在合适的时间与地点的调用能力。

可上述不论哪种情形，都无法让 AIGC、大模型都不能修改原本产品在流程构造上的不合理性、功能上的粗糙。毕竟 AIGC、大模型直接改变的是产品的“易用性”，而非“好用度与适用度。”

因此，过度重视 AIGC、大模型，只顾着追热点，忽略基础功能的能力构造，最终往往只能被热点裹挟，待到热潮褪去之后便难以持续前进。

论语有言：过犹不及，物极必反，持而盈之，不如其已。同理 AIGC、大模型很优秀、足够神奇，值得大家关注与研究。但是不能迷失于追崇热点之中，忘记根的建设，忘记稳步前行、长期主义才是 ToB 发展的硬道理。