在AI焦虑时代，挨边的和八竿子打不着的，都想蹭上AI热度，借AI之力实现鲤鱼跃龙门。
当然，SaaS也不例外。不给自家的SaaS套上一个AI的外壳，现在都不好意思说自己是做SaaS的。
的确，因为SaaS有用户使用数据，所以如果AI采用方式得当，就一定能增强SaaS业务的运营绩效。但如果硬要给SaaS套上一个AI外壳，反而可能会使绩效降低。
实际上，AI套壳的无效性，主要来自三个误区：
自动化套壳智能化
RPA套壳Agent
BI套壳ABI
1.智能化≠自动化
自动化严格遵循既定规则，不会自主决策，任务流程固定且结果可预测。
而目前绝大多数SaaS业务，都是结构化、规则明确、目标确定的任务。因此，通过预设规则和程序替代人工操作，自动化完全满足要求。
智能化是AI驱动的，即以人工智能技术（如LLM、机器学习）为基础，具备业务环境感知、动态决策与自主学习能力。
因为智能化处理问题的开放性和结果的不确定性，所以目前智能化能力，只能用于SaaS业务的优化运营，而不宜直接嵌入到SaaS产品中。
实际上，很多企业软件和SaaS所称的智能化，其实只是自动化的套壳。
2.Agent≠RPA
RPA是基于编程脚本与设定的规则引擎，没有自主决策能力。所以RPA只能严格模拟人工操作，适用于执行结构化和规则明确的重复性任务。
在很多SaaS业务中，都采用了RPA技术。
而Agent是以机器学习、LLM为技术基础的智能代理系统。同时具备业务环境感知、动态推理与自主决策能力。
与泛智能化不同，Agent可以在无实时人工干预情况下，独立完成闭环任务。
同样，因为Agent的执行结果存在一定的不确定性。所以目前只能用于SaaS业务的优化运营，而不宜直接嵌入到SaaS产品中，更无法替代SaaS。
实际上，目前很多的Agent，其实只是RPA的套壳。
3.ABI≠BI
传统的BI已经广为人知，它是一个基于结构化数据的静态分析系统，依赖预设指标与报表逻辑，通过历史数据统计与可视化呈现。
而ABI（Augmented Business Intelligence）则是依靠AI技术的下一代增强BI。与传统BI不同，ABI整合机器学习、自然语言处理与大模型，能实现动态的洞察，生成预测性的数据分析结果。从传统BI的“事后分析”，升级为“实时预测与辅助决策”。
虽然ABI是传统BI的必然发展方向，但目前由于受到AI发展能力的限制，尚难以满足对分析准确性的要求。
所以，ABI目前的最大价值，在于对SaaS业务的预测分析，而很难将ABI能力嵌入SaaS产品中。
虽然智能化、Agent、ABI，分别是自动化、RPA、BI的必然发展趋势，但因为目前AI的成熟期未到，如果要强行将它们套壳在SaaS上，就很容易搞成拔苗助长和弄巧成拙。
如果一个SaaS业务市场不佳，99%的原因不是因为“不智能”。所以，无论套上什么样的AI外壳，都不会有作用。
但是，虽然SaaS+AI可能不会帮助客户赚到钱，但如果运用得当，完全可以帮助SaaS公司自己赚到钱。这才是比AI套壳更好的AI采用之道。
注：文/戴珂，文章来源：tobesaas，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：tobesaas
