AI真的在压缩软件的价值吗？

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当今风险投资和技术界流传的一个常见说法是，AI将压缩软件的价值。如果AI可以编写代码、更快地构建应用程序，并且更容易地复制功能，那么软件本身就会商品化。在那个世界里，传统SaaS公司的防御性就会减弱。

这是一个有吸引力的论点。但它可能忽略了B2B/企业软件历史目的的一些重要内容。

1、SaaS的目的

SaaS的核心功能是构建工作流并产生结构化数据。CRM构建客户关系，ERP系统构建财务记录。HR系统构建员工数据，采购平台构建采购行为。

每个成功的SaaS公司背后都存在相同的基本动态：将混乱的业务流程转化为结构化的记录系统。真正的价值不在于界面，而在于软件强制执行的数据模型和工作流纪律。这样做，SaaS在过去二十年中将组织混乱转化为结构化、可审计的数据。

2、AI实际做什么

相比之下，AI擅长的是不同的事情。它的突破性能力是能够在非结构化数据上运行，无论是电子邮件、文档、合同、对话还是图像。这些正是传统软件系统几十年来一直难以处理的领域。几十年来，组织一直依赖人类来解释和处理这些信息，然后将其输入到结构化系统中。

因此，AI解决了SaaS最初解决的问题的另一面。SaaS构建工作流的地方，AI可以解释和提取位于这些工作流之外的非结构化输入的意义。

3、漏斗已经被反转

历史上，流程看起来像这样：

员工执行工作，软件强制执行工作流，输出是存储在记录系统中的结构化信息。

AI引入了一种新的动态：

电子邮件可以变成CRM更新。发票可以变成会计分录。合同可以变成结构化的法律数据。AI可以将混乱的现实世界信息转换为软件系统的结构化输入。

但结构化系统仍然是必需的。组织仍然需要可审计、合规和有权限。他们需要控制工作流并跨系统集成，他们需要可靠的记录系统。AI可能擅长解释信息，但企业仍然需要软件来可靠地存储、管理和处理这些信息。

4、AI在企业软件中实际创造价值的地方

AI不是取代软件，而是在企业系统的三个特定层创造价值。

1. 将非结构化输入转换为结构化数据

最明显的应用是将非结构化信息转换为结构化记录。这有效地为SaaS系统创建了一个数据摄取层。员工不是手动将混乱的信息转换为软件字段，AI可以自动执行大部分转换。

2. 自动化工作流决策

一旦信息变得结构化，AI可以帮助现有工作流中的决策，例如在欺诈检测中，识别信用和承保信号或流失预测。

在这些情况下，AI不取代软件平台，它增强了工作流本身的智能。

3. 改变界面层

AI也改变了用户与软件交互的方式。传统企业系统要求用户导航仪表板、表单和菜单。AI在结构化记录系统之上引入了更自然的交互模型。

但同样，底层软件仍然至关重要。AI成为新的界面层，而不是系统本身的替代品。

5、为什么软件仍然重要

AI压缩软件价值的论点隐含地假设记录系统变得不那么重要。然而，事实可能恰恰相反。随着AI生成和处理更多数据，组织可能更加依赖确保一致性、治理、可追溯性和跨部门集成的系统。非结构化智能很强大，但企业最终需要结构化基础设施来可靠运营。

6、可能的结果

未来不太可能是AI取代SaaS。更有可能的是，它看起来像AI原生SaaS。AI将处理围绕业务活动的非结构化输入，软件将继续构建管理它的工作流。AI将越来越多地成为"完美产品"设计的一部分。获胜的SaaS平台不会简单地将AI添加到现有功能中，它们将AI嵌入到历史上需要人工干预的业务流程的混乱边缘。那些现在从头构建的人有明显的优势。

从这个意义上说，软件的作用是演变而不是消失。AI可能改变软件的构建方式以及用户与之交互的方式，但对结构化记录系统及其编码的工作流的基本需求不太可能很快消失。

原文链接：Is AI really compressing the value of software?

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