紧跟行业变革与创新对于企业的成功至关重要。
近来，人工智能（AI）已成为各行业中人们谈论最多的工具之一。无论是现在还是将来，人工智能都将持续产生影响，既带来益处，也存在风险。
因此，对于 SaaS（软件即服务）创始人而言，了解如何最好地运用人工智能、人工智能的潜在风险以及即将出现的趋势至关重要。
理解人工智能
人工智能起源于 20 世纪 50 年代，并持续发展至今。如今，它已融入日常生活的方方面面，从我们手机上的地图，到聊天机器人、虚拟助手等等。
从核心上讲，人工智能是计算机用于执行通常需要人类智能才能完成的任务的方法。人工智能让计算机能够基于信息或数据，通过特定算法进行学习、分析和理解。
人工智能包含不同的技术或方法，具体有机器学习、深度学习和大语言模型。
机器学习
机器学习是一个让机器能够学会更好地做出反应的过程。它们基于算法和人类的反馈以及大量结构化数据集来学习如何做出反应。
深度学习
深度学习是一种受人类大脑启发的人工智能机器学习方式。深度学习模型帮助计算机识别文本、声音、图片和数据中的复杂模式，从而提供准确的预测和见解。它使用人工神经网络来模仿人类大脑的学习方式。
大语言模型（LLMs）
大语言模型使用深度学习技术结合大量数据集来总结、生成和预测新内容。例如，大语言模型已被用于文本生成、聊天机器人、对话式人工智能、重写内容等等。
大语言模型的一个近期热门例子是 ChatGPT。这个自然语言处理工具由人工智能技术驱动，能够回答用户的问题、撰写电子邮件、编写代码等等。
对 SaaS 创始人有用的人工智能框架
目前，基本上有四种主要的人工智能应用场景。
以下是 Rob 分享的一种有用的方法，可用于思考何时以及如何将人工智能融入你的 SaaS 应用程序中。
生成式人工智能
这是指从一个提示中生成文本或图像。例如，如果你有一个 Facebook 广告优化工具，你可以实施人工智能来帮助人们想出文案或创意。
分类
这是指你可以对一长串项目进行分类或排序。例如，如果你开发了客服软件，你可以将人工智能融入你的产品中，按主题或定价层级对支持电子邮件进行分类。
摘要
这是指将文本或视频转化为摘要。例如，你可以将一个 YouTube 视频转化为简短的摘要。
预测
这是指你可以使用人工智能来分析和建模数据或趋势。所以，如果你创建了仪表板软件，你可以使用人工智能来帮助客户对趋势进行建模。
人工智能对 SaaS 公司的好处
人工智能工具可以在多个方面帮助 SaaS 公司，包括协助其客户支持、营销和产品开发团队。
了解客户趋势
许多 SaaS 公司已经使用预测分析服务来帮助监测客户行为，这样他们就能了解客户的需求以及如何留住客户。
现在，你可以使用人工智能工具来收集进行有效预测分析所需的信息。例如，人工智能可以基于历史数据和机器学习生成见解，并帮助你识别可能会受到追捧的产品。
改进你的营销活动
人工智能工具可以协助做出基于数据的营销决策，并帮助你更好地了解客户的需求。例如，人工智能可以分析你的客户数据以寻找趋势和模式，从而让你更好地了解你的客户。
你可以利用这些信息来改进你的营销重点，包括创建特别吸引目标受众的促销活动和信息。例如，分析后的数据可能会提供关于最能引起客户群体兴趣的内容和电子邮件的见解。然后，你的营销团队可以利用这些信息来制定营销活动，提供潜在客户和现有客户想要的信息。
加强客户关系
满足并超越客户的期望和需求对 SaaS 企业至关重要。人工智能可以通过提高客户服务部门的效率来协助管理客户关系。
例如，由人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手可以协助并回答常见问题，从而为客服人员腾出时间来处理更具挑战性或更复杂的问题。
由人工智能驱动的工具还可以提供全天候的帮助，让你的客户在需要时能得到所需的支持和帮助，从而提高客户满意度。
人工智能还可以通过提供更个性化的体验来帮助改善客户关系。人工智能可以监测客户参与的内容以及他们的行为。然后，它可以利用这些信息来帮助引导或确保客户看到他们需要的信息，从而保持客户的参与度。
提高团队效率
虽然人工智能本身并不是竞争优势，但它可以成为你公司内令人难以置信的加速器，帮助你和你的团队提高生产力。
这是因为人工智能本身没有护城河。任何人都可以使用它。真正的区别在于，如果你不使用人工智能，你将慢慢落后。
所以，你可以通过使用人工智能来处理重复性任务，如自动化数据输入或分析，从而为你的团队腾出时间。这样，团队成员就可以专注于更具挑战性或战略性的任务，包括产品开发或服务。
正如所讨论的，人工智能还可以帮助你的客户服务和营销团队，让他们能够专注于人工智能无法完成的任务。
此外，使用人工智能来处理更多重复性任务可能还可以让你减少招聘员工的数量，从而节省成本。
SaaS 公司面临的人工智能风险
虽然人工智能和机器学习带来了许多潜在的好处，但也存在一些需要考虑的潜在问题。
数据安全
生成式人工智能系统会收集、存储和处理大量数据。为了确保你的数据安全，你需要强大的网络安全措施来防范数据泄露或数据隐私侵犯。
此外，有人对某些类型的人工智能工具容易受到特定类型的攻击表示担忧，例如模型中毒。当恶意代码或数据渗透到人工智能系统中时，就会发生这种情况。这可能会导致你的系统出现问题，从而产生不准确的信息。开源人工智能工具可能更容易受到这类问题的影响。
最后，你需要确保使用任何人工智能工具的员工都能正确使用，并遵守你公司的指导方针。否则，员工可能会不小心泄露敏感或已处理的信息。
例如，一名员工可能会在不知情的情况下将信息输入到第三方人工智能工具中，这可能会导致数据风险，或者泄露公司不希望被竞争对手知晓的信息。
隐私问题
机器学习和人工智能需要大量数据才能有效运行和学习。一些生成式人工智能大语言模型可能是在包含个人可识别信息的数据上进行训练的。可能会出现意外引出这些敏感数据的提示。
对于某些类型的人工智能工具，另一个引发关注的问题是程序如何整合受版权保护、带有水印或包含签名的作品。例如，艺术家们对人工智能辅助程序生成的图像是否在 “窃取” 他们的艺术作品表示担忧，他们列举了一些人工智能生成的图像包含艺术家签名的例子。
这可能会引发关于人工智能可能使用的数据的隐私和所有权的伦理问题。根据数据的使用方式，这还可能使企业面临剽窃或版权侵权问题。
所以，如果你正在构建或微调生成式人工智能程序，你需要确保敏感的、受版权保护的或类似的信息不会嵌入到你的模型中，并且如果发现有此类信息，应能够将其删除。
构建新人工智能功能或产品的技术复杂性
将人工智能添加到你的 SaaS 产品中可能会变得很复杂。虽然人工智能可能很有帮助，但你需要考虑它是否能带来足够的价值，以证明开发人工智能功能或产品是合理的。
构建新的人工智能功能或产品可能具有挑战性。你需要高质量的数据、更新的基础设施，以及将其集成到现有系统中的能力，同时要确保你拥有足够的存储、处理器等，以保证一切能够正常运行。你还需要找到具备开发人工智能功能或工具所需经验和技能的合适专家。
采用现有的开源产品可能有助于降低一些技术复杂性。然而，你需要确保该人工智能符合法律法规，包括以负责任的方式收集数据。
人工智能算法偏差
人工智能算法偏差一直是个问题。当人工智能算法在不能完全代表一个群体或存在偏差的数据上进行训练时，就会出现偏差。不幸的是，要减少偏差或从一开始就避免偏差进入算法可能很困难。
人工智能中的偏差可能以不同的方式出现。例如，如果用于训练人工智能系统的数据不能代表总体，就可能会出现数据偏差，从而导致结果有偏差。如果算法包含数据中未考虑到的偏见，或者模型过度拟合数据的特定子集，也可能会出现另一种偏差。这可能会导致错误的预测。
在构建人工智能算法时，理想情况下应该在开发的每个阶段都考虑偏差问题，以帮助减少或最小化偏差。
竞争对手风险
首先，如果你是一家自筹资金或主要自筹资金的公司，你应该避免直接与谷歌、OpenAI、微软、脸书、IBM 或亚马逊等最大的人工智能巨头竞争。
这意味着将横向人工智能和大语言模型领域留给那些预算最充足的大品牌。
一个更好的策略是弄清楚如何利用人工智能更好、更快地解决你产品中现有的问题。
仍然会存在竞争对手风险，但这主要是因为如果你不整合人工智能或整合得太晚，就会失去你的竞争优势。
此外，你还必须在这方面取得平衡，确保你不会在一个新的付费人工智能功能上花费过多，而这个功能最终却被其他产品免费整合。
法规和法律合规
如果你使用人工智能，你还需要确保你对人工智能的使用符合相关标准和法规。例如，使用人工智能系统的公司应该确保：
- 人工智能系统不违反任何法规或法律；
- 用于训练的数据是以符合道德和法律的方式收集的；
- 人工智能系统不歧视任何特定群体，也不被用于欺骗他人。
如果你使用的是第三方创建的人工智能工具，你需要确保它是合规的，并且任何未来的更新也能保持合规。
如果不确保人工智能的合规性，你可能会面临潜在的法律和财务风险，包括罚款、处罚，以及影响客户对你公司的信心。
需要关注的 SaaS 人工智能趋势
- 安全人工智能和自动化有助于提高云环境的网络安全性
保护云 SaaS 环境免受勒索软件、数据泄露等威胁具有挑战性。但 2021 年 IBM 数据泄露成本报告的研究结果表明，使用人工智能和自动化程序的企业节省了成本，并且能够比未使用的企业更快地识别和控制数据泄露。
因此，在云 SaaS 环境中寻找并改进网络安全自动化的有效实施仍然是一个持续的 SaaS 安全趋势。
- 将生成式人工智能融入现有产品
许多现有的 SaaS 公司正在寻找方法，将生成式人工智能融入他们现有的渠道和产品中，以增加产品对客户的价值和实用性。
例如，2023 年 2 月，微软将 OpenAI 与必应（Bing）相结合，推出了由人工智能驱动的必应搜索引擎和 Edge 浏览器。据微软称，这种结合有助于增强和 “重塑” 搜索，因为 OpenAI 模型是专门为搜索设计的。
- 在将人工智能融入产品时设定明确的用户期望
提供关于人工智能融入功能的局限性以及用户可以期望什么的具体信息和指导，可以帮助 SaaS 公司确保客户充分利用这些功能并保持信任。
例如，当 Snapchat 推出其由人工智能驱动的聊天机器人 My AI 时，该公司也指出了它的一些局限性。例如，Snapchat 承认 My AI 可能会被诱导说出一些不当的话，并告知用户不应该与 My AI 分享秘密。
Snapchat 还邀请用户提交反馈，并使这个过程变得简单。
采取这些措施可以帮助你与客户建立信任。
- 将人工智能功能与低代码和无代码平台及工具相结合
低代码和无代码平台及应用程序对许多行业都很重要，包括 SaaS 行业。这些平台通常对非技术人员更友好，并且可以为不太注重技术的初创企业进入 SaaS 领域消除一些障碍。
此外，更少的代码可以帮助降低产品开发成本，使开发人员能够将更多时间专注于创新。初创企业可能能够更快地创建最小可行产品，从而使他们能够测试更多的解决方案。
Leave a Reply