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SaaS观点：AI正在改造软件

发布日期：2024-11-19 07:28:49 浏览次数： 1658 来源：老玄聊SaaS

晚上收到一封邮件，原文在这里，同样来自两位AI投资分析师

我先让豆包给翻译一下

豆包的翻译总结如下：

文章标题为《Drinking Milkshakes: How AI Wedges Will Help Startups Outmaneuver Incumbents》，主要探讨了AI楔子（wedges）如何帮助初创企业在垂直软件领域超越现有企业。

1. AI楔子的概念与历史软件楔子对比

- 历史软件楔子：传统上，楔子是一种能与客户建立关系并获取有价值下游数据的产品，即让人工生成的信息能够输入或从系统中提取，如Salesforce、ServiceTitan和Procore等软件中员工输入和跟踪数据的方式。

- AI楔子：大型语言模型（LLMs）使AI楔子能够以传统软件无法做到的方式在创建点捕获数据，这些体验通常在历史记录系统的上游，能捕获、构建和存储以前无法获取的公司数据并使其可用，这类似于“拿走别人的奶昔”，为垂直软件创造了黄金时代。

2. AI楔子产品在不同行业的应用及案例

- 语音领域
- 应用：在多数销售或客户服务仍通过电话或面对面进行的行业，垂直训练的语音代理可在现有记录系统需要填充之前捕获数据，无需人工与记录系统交互，解决过去难以收集数据的问题。
- 案例：Liberate有针对保险行业的语音代理与企业软件平台配合，其中间件平台使语音代理能对遗留系统进行读写，取代或增强人工处理保险业务，该模式也可应用于银行和旅游等行业。

- 消息和电子邮件领域

- 应用：如果销售和支持通过电子邮件或消息进行，这是在数据到达遗留记录系统之前捕获数据的另一种方式，关键是基于文本的代理要考虑上下文。

- 案例：11x构建了AI驱动的销售开发代表，可自动生成线索和预订会议，其语音和电子邮件产品能自动识别、联系和分类潜在客户交互，在数据到达CRM之前创造新线索，未来可能成为所有销售数据的真相来源。hx的定价智能工具帮助保险公司更有效地摄取和建模定价数据，利用LLM工具处理提交的数据并存储，为定价数据创建真相系统。

- 内部通信领域

- 应用：大型企业技术运营面临员工入职离职、服务台请求处理等挑战，LLMs可解决相关对话元素和后端自动化问题。

- 案例：Fixify构建的技术服务平台利用基于LLM的聊天界面识别和分类IT问题，提高问题解决速度，基于企业级票务平台，学习自动化处理常见票务，减少人工分析需求。

3. 基于AI楔子构建持久且有竞争力业务的策略

- 集成：AI楔子产品必须与现有系统集成并具备读写能力，在集成困难的领域（如金融服务），这可能成为企业的护城河。

- 工作流程：尽管AI完全消除工作流程是理想状态，但可能总会有UI层让用户与数据交互、协作和修改输出，将工作流程层与楔子产品结合很关键。

- 数据存储：拥有基础客户单元一直是获取最大价值的方法，如果AI工具能建立自己的数据存储库，就可无需维护遗留记录系统，并从客户处获取更多支出。

我举个例子

大家应该都用过CRM吧

CRM的核心功能板块

大家可以回忆一下，在使用CRM的过程中，有一些功能是自动化了的

比如：

百度来的线索直接进公海池

在设定好规则的条件下，销售从公海中拿走的线索自动返回公海

这些在流程节点上动作的很容易自动化，这个其实也是目前很多CRM的标配。

但大家不要忘了，一个很客观的现实CRM里面整个数据的变化不及数据本身的验证数，是不是靠人肉来完成的？

线索来到公海池，是不是需要人工来进行清洗？

一个商机是A类还是b类还是c类？

每个商机怎么去跟进？用什么样的方式去跟进？

双击变成订单，是不是要创建合同？

上这些那肯定在传统的CRM里面都是用人的脑子嘴巴和手来完成的。

现在有了AI，可能就不用这样了

线索，如果到了公海池向11点xa I这种产品，它就可以自动的去给这些公海线索打电话，发邮件

每个商机的判断标准AI会给一个比较客观的评价

不同的商机如何去跟进？比如说他是一个教育行业300人的组织，对接的是销售总监，那么AI可能自动的就会给到一个跟进的建议。

当商机成为订单，那AI就会自动会创建一个合同

回到我们比较熟悉的场景-驾驶场景

其实也在经历这样的变化，这个汽车在之前是靠人来驾驶的，但是慢慢的，现在有了辅助驾驶，再往后那肯定就是自动驾驶一个道理。

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