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AIGC之于SaaS:深度探索,积极拥抱

ToB行业头条 • 1 年前 • 283 次点击  


现在的AI充满了不确定,但未来AI一定是一个加速器,一块试金石,好的行业可以通过AI的赋能变得更好。

来源  /   ToB行业头条  (ID:wwwqifu)  

作者 /   不二   ·  采访对象 /   i人事创始人兼CEO 朱德权



2023年,AI就像一粒未来的种子,在科技力量的催化下迅速发芽。

于是,互联网大厂们像达成共识一样,纷纷投入大模型的建设,但是,作为打通AI在应用层最后一公里的践行者,SaaS厂商们对AI的看法,却莫衷一是。

这是因为,虽然AI像一束高光,打到科技公司身上,但是有光的地方就有阴影,技术赋能之外,SaaS厂商们也看到了AI的另一面:它可能打破产品边界,甚至颠覆SaaS。

因此,在技术变革下,一部分SaaS公司大胆求变,但也有一部分公司因技术焦虑而暂未表态。


「ToB行业头条」认为,面对行业AI的无人区,只有持续创新的公司,才能抓住新机,而我们也观察到,作为HR SaaS领域智能化的先行者,i人事HR系统很早就开始布局AI,发挥AI能力。如今,AI的爆火,让这家公司更加坚定了智能化的发展方向,并将于不久之后开启公司的第三阶段发展战略,这种看准趋势抓住机会的公司让人眼前一亮。


那么,在SaaS厂商们还没有对AI的风险和挑战形成共识时,像i人事这样选择拥抱AI的企业,到底是如何看待AIGC对SaaS的影响?以及他们对行业的变化是如何应对的?未来还将对AI做怎样的探索?在得到i人事的回答后,我们掀开了AIGC对SaaS影响的一角。


01

AI之于SaaS:AI的影响确实很大

机会与挑战并存


对于AIGC能否颠覆SaaS的讨论,市面上众说纷纭。i人事的观点是:AI确实有可能颠覆部分SaaS应用,但短期内,AI更多的是赋能角色。


所以现阶段SaaS厂商除了需要解决AI带来的数据安全挑战、创新业务以及商业化等问题外,还需要摒弃想象,回归本质,专注业务,结合自身的数字化建设进程,构建自身的竞争力。

ToB行业头条 :AIGC爆火后,市面上出现了两种声音:一种认为所有SaaS都值得再重新做一遍,AIGC将颠覆SaaS;另一种认为AIGC被高估。请问作为行业从业者,您认为如何看待AIGC对SaaS的影响?


朱德权PC 时代,会计电算化的发展,颠覆了当时传统的纸质记账方式;移动互联网时代,搜索引擎的出现,颠覆了传统广告的传播方式;21世纪以抖音、今日头条为代表的个性化推荐,颠覆了过去人们从门户网站获取信息的方式。

因此从这个角度来看,互联网在发展过程中一直都存在颠覆,但是颠覆的是业务形态,而不是其背后的业务需求 :会计仍然存在、广告仍然存在、信息获取仍然存在。


那么AIGC同样如此,未来它可能会颠覆SaaS,但是 SaaS 背后的业务永远不会被取代。以HR SaaS为例,SaaS模式可能会被替代,但是人力资源管理业务永远不会被取代。


而短期来看,AIGC确实让SaaS上升了一个维度,但是它并不能完全替代或取代现有的系统或者现有的一些能力。所以我觉得AIGC对于现在的SaaS,是挑战更是机会。

ToB行业头条 :AIGC对 SaaS 的影响分短期和长期,对此您如何解读?


朱德权《创新者的窘境》中颠覆式创新里有一个双s曲线概念,其中第一个s曲线指的是现有模式的发展曲线,比如现在 SaaS 的发展曲线,第二个s曲线,是基于 AIGC 或者是一些生成式大语言模型引发的发展曲线。

在颠覆式创新模型里,第二条曲线会取代第一条曲线,但是在第二条曲线启动或者发展初期,它有可能是低于第一条曲线的,即它在发展初期的表现还不如原有模式。而AI现在这个阶段就是如此,它还没有形成优势。

不过随着 AI 继续发展,比如它和业务进行深度结合时,就会进入第二个s曲线的快速增长阶段,一般而言,第二个s曲线在增长阶段的增速会比第一个s曲线在增长阶段的增速更快,所以这个时候它就非常可能在很短的时间内替代掉第一个s曲线,开始颠覆SaaS。

总的来说,短期内,AIGC或者大语言模型确实不如SaaS现有的一些能力,但是它有更大的想象空间,未来AI能力一旦和业务有效结合,它的增长空间会非常大。

ToB行业头条 :技术和客户需求是影响SaaS产品的两大影响因素,而目前AIGC还在不断进化升级,请问您认为,AI在SaaS的发展过程中,扮演着什么角色?AI将为SaaS带来哪些机会和挑战?


朱德权现在这个阶段,其实AI更像Copilot,因为现在还是人和机器互相配合的过程,AI只是一个辅助的角色,至于它能不能从Copilot变成pilot,短期看还是有一些难度。

至于机会和挑战,SaaS在使用AI时可能会面临三大挑战。


一数据是否安全。比如我们在使用AI为企业做决策时,需要把大量的数据输入到AI数字人中,而这些数据里可能包含商业秘密、内部运营数据等,那么这些数据灌给AI后是否安全,就是一个非常大的挑战。

二数据是否完整。这里面的完整包含两个层面:

首先是系统本身的数据是否完整,比如在人事系统里,它的六大模块系统数据是否完整?如果系统本身的数据就不完整,那么做出正确决策的难度也很大;

其次是即使系统数据完整,但是做决策的一些数据并不完全来自系统。比如公司做战略制定时,除了系统数据,可能市场背景、公司发展现状、团队组成情况、老板的踩坑经验等,都是决策时需要用到的,而这些数据中能数字化的只是很小一部分,所以AI可以利用的数据的完整性,也是一个很大的挑战。


三是个人信息是否被保护。AI 时代,如果需要AI帮人做决策或者是做个人助理时,就需要输入大量的个人信息,那么这些个人信息能否被保护,就成为一个非常大的挑战。伴随而来的伦理问题、法律法规问题,也是迫切需要解决的。


当然AI为SaaS带来的机会也很多,比如在HR SaaS 领域,锻炼AI成为专家,然后和HR或者企业管理层进行交互,对于HR SaaS也是一种进步。

ToB行业头条 :有观点表示AI技术的颠覆,使得过去的技术范式优势都荡然无存,请问您如何看待这句话?


朱德权很有意思的一个问题,就是说新技术出现,是不是就把大家拉回到同一起跑线?这个答案其实早就有了。比如搜索引擎的出现、云计算的出现,那么这些技术出现之后,并没有把所有人或者企业拉到同一起跑线上,反而是不同公司基于对技术的不同理解和使用后,拉开了企业间差距,且这个差距还越拉越大。


这背后的逻辑就是,当新技术出现的时候,企业用什么样的模式去使用新技术就变得非常重要,同样AI出现之后,哪些企业可以通过创新的服务模式去服务更多的客户,那么他就可以掌握主动权,进而拉开企业间差距。


不过,现在AIGC的服务模式是什么样还不明确,需要各个厂商基于它的能力做拆解或者探索,所以从现在的角度看,大家是回到了同一起跑线,但是从未来的角度看,也并没有回到同一起跑线,而这一切就是因为AI创新的模式或者持续生存的模式还没有建立起来。


ToB行业头条 :请问技术加持下,SaaS未来比拼的是什么?您认为现阶段SaaS公司需要做些什么,才能在未来市场上占有优势?

朱德权比拼的是对客户的价值,比如人力资源管理就是要保证或者支撑企业的业务获得成功。

未来企业只要保持了第一性原理,即对客户的业务足够理解的前提下为业务提供价值,那么这个企业不管是面对AIGC的模式,还是其他更新的模式都具有优势。

因此理解业务、支撑业务、保证业务成功,就是SaaS 厂商现在最重要的一件事,也是未来SaaS保持竞争力的一个核心点。


ToB行业头条 :当下,AI正在成为一项越来越重要的能力,厂商们无不在AI研发上大力投入,不过行业对产品的商业化也有些许疑虑:AIGC是一种普惠性技术,当大家都用时就会变成技术平权,此时大家就又站在了同一起跑线,而增加的AI功能,是需要成本的,所以厂商最终能否从终端收入中获得更高的回报,是一个值得思考的问题。请问您对此疑虑有何见解?


朱德权AI的商业化其实分两个层面:

对于 AI 提供者来说,它的商业化就是找到一种可以让它持续走下去的模式;

对于AI使用者来说,它的商业化其实取决于它能产生多少价值。如果他对客户的业务绩效能产生帮助的话,那么客户就会为它买单。

但是前期阶段,确实有客户会观望质疑,如AI能否保证企业的数据安全,AI 能否帮企业做一些比较正确的决策等等,它是一个过程,所以使用者的商业化,现在确实还不确定。


不过,虽然部分未来价值不明确,但是我们还是要拥抱AI。因为 AI 对SaaS 系统形成的价值是明确的,所以厂商应该投入精力研究AI对客户产生的价值,我相信当客户的价值足够多时,它的商业化自然水到渠成。


02

AI之于HR:

会替换掉一些岗位,但不必悲观


AI引起了千行百业的职位焦虑,但是AI也有取代不了的能力,且技术的变革会使得岗位变得更多,所以不用焦虑。


ToB行业头条 :有人说,AI是一个逻辑能力顶尖、没有情绪波动的超级助理,能够提供超强的辅助,您认为AI和业务融合后,HR工作内容以及角色的职责将会发生什么变化?


朱德权逻辑能力顶尖、没有情绪波动其实既是AI的优势,也是它的劣势。


首先,AI虽然逻辑性极强,但是人类做决策时,并不一定所有的数据都是进系统里面以数字化的形式呈现,所以虽然逻辑严谨但是数据不完整,就使得逻辑的严谨性反而成为它潜在的风险和劣势。


其次,逻辑能力顶尖,确实能处理很多问题,比如我们生活中大部分的问题都可以通过逻辑来处理,但是过于严谨的逻辑,也不利于某些非逻辑问题的处理。比如人力资源管理里的企业文化建设,就很难通过AI来替代。

所以AI会替换掉一些人,但是不会替代掉所有人。比如只负责约面试官、约候选人、发offer等基础招聘工作的HR可能会被pass掉,但是从补齐AI短板的角度出发,基于更广泛的经验去做战略层面的调整和支撑,或者基于人类情感建立组织文化等,会成为HR未来的大发展方向。


ToB行业头条 :AIGC一出,立马引起各行各业从业者们的职位焦虑。有人说,AI将改变人力资源管理的规则,HR将首先被取代;还有人说,AI没有办法替代HR。请问您如何看待这两种说法?


朱德权我觉得对于AI会替代人的岗位言论,大家不用太悲观,因为每一次技术变革,比如互联网的出现、PC的出现、移动智能手机的出现、云计算的出现,都没有减少岗位,反而是让岗位变得更多、更丰富。因此从这个角度出发,由于AI能力而带来的产业升级,会让未来整个人力资源管理市场的就业前景更加广阔。


03

AI之于HR SaaS赛道:

耐住性子,探索更多可能


近两年,HR SaaS赛道一直在向智能化、自动化方向发展,GPT的出现,会让AI的落地场景更加充满想象,但产品的变动也带来了HR岗位的变化,所以HR SaaS厂商需要做好业人一体的转变。

不过相较于ToC,SaaS一直都是门“慢生意”,AI出现后,这种情况并不会发生改变,且结合双s曲线来看,在第二曲线发展初期,AI的优势并不明显,所以短期内HR SaaS厂商很难弯道超车,HR SaaS行业规模的增速也不大,这需要从业者多些耐心。


ToB行业头条 :GPT可能在HR岗位的搜索型场景、分析型场景、文档生成总结类场景中应用较多,除此之外,AI还可以在人力资源的哪些场景落地?


朱德权AI在人力资源场景的落地,我们可以从选、用、预、留这4个层面来看。

首先,人才筛选环节,比如用虚拟数字人面试官针对岗位设置问题,模拟面试等等。

其次,人才使用环节,可以用AI协助HR对人才进行绩效的制定,企业人才梯队的搭建,人才表现的评价等。

然后,人才培育环节,比如可以用AI协助员工制定岗位的职业发展规划等。

最后,留人环节,HR可以用AI进行人才风险分析,尤其是核心人才离职风险等。这些是AI可能在人力资源系统里一些落地的场景。


ToB行业头条 : AIGC到来后,您认为HR SaaS厂商该如何做准备,以满足客户的需求?


朱德权技术的变革,为客户带来的影响有两个:一是客户HR团队的人员可以精简,部分工作由AI代替,另一个是HR向管理、业务职能转变。


那么在这种情况下,我觉得HR SaaS厂商最应该做的就是懂业务,把人事和业务连接起来。


因为HR团队成员减少带来的降本增效,相对于整个业务层的改进,对企业来说微乎其微,所以SaaS 厂商应该以怎么给客户提供最大的业务价值,为客户提供他觉得有持续付费意愿的服务为重心。

i人事提出的业人一体、业务绩效概念,就是围绕着客户的业务价值提供服务,让客户由关注HR团队回归到关注企业业务。


ToB行业头条 :从赛道玩家的角度来说,您认为,AI会改变现在HR SaaS赛道的竞争格局,帮助企业在赛道内实现弯道超车吗?


朱德权竞争格局的话,我觉得现阶段还是取决于HR SaaS 对业务的赋能,比如一些厂商可能就是停留在HR一些事务性的管理,或者一些比较简单的业务操作上,还停留在HR的单边视野中,那这些厂商就会加速被淘汰。

所以现阶段HR SaaS 厂商需要做的准备是把业务价值提升到最大,然后发挥出HR SaaS 本身的数据能力、连接能力和开放能力,让客户更多地去感受到 AI 带来的价值。


至于弯道超车,我觉得现在来看,弯道超车出现在 HR SaaS 领域的可能性比较小。因为虽然AI对赛道的影响非常大,但是AI作用的发挥需要扎实的数据积累,而一体化的HR SaaS在数据层面的优势会进一步扩大,所以客户规模比较小或模块比较单一的厂商,要想通过 AI 弯道超车,可能性确实非常小。


ToB行业头条 :您预计AI的加持,能为今年HR SaaS整个市场规模产生多大的影响?行业增速将产生什么变化?


朱德权结合前面讲的双s曲线,我觉得AI 上线之后,在短期内,它对整个市场规模的影响不会太大,但是它对市场结构的影响会很大。

比如最开始的时候,客户对产品的接受度不会太高,付费意愿也相对比较弱,更多的是观望,然后了解产品给他带来的价值、风险和成本分别是什么。这个阶段,产品也不成熟,但是可以让更多的客户开始意识到AI的价值。


后期,一旦产品成熟或者产生直接价值输出时,客户就会大量采购系统,届时市场规模就会迎来快速增长,而这种情况下,反应慢的厂商,就会和拥抱变化的厂商间拉开差距,甚至被淘汰。


04

AI之于i人事: 交互新形势下

虚拟数字人将首先登台


在HR SaaS领域,结合创始人20多年人力资源服务经验和行业积累,i人事在行业内不断创新发展。

比如在战略上,从一体化HR SaaS 到 HR + PaaS 的业人一体再到今年的业务绩效,i人事一直以智能化为发展方向,对AI进行深度探索;比如在产品上,除了实用性,i人事产品的易用性也很高,用户体验也很好。


而当AIGC浪潮冲到SaaS后,将创新发展刻入DNA的i人事也在行业内率先给到了自己的态度和动作——积极拥抱AI,进行战略和产品创新。

具体而言,在战略上,通过业务绩效,助力企业高效管理;在产品上,通过创新打造人力资源管理专家、智能人事助理、虚拟数字人、i人事智能助手模块,为客户带来全新的产品体验,帮助客户降本增效。


ToB行业头条 :在i人事的三个发展阶段中,AI 在其中是如何帮助公司让业务看到价值的,可以分享一下吗?

朱德权i人事从开始建立到现在,大概有三个阶段,AI其实在三个阶段里都在面向不同的业务深度做支撑。


第一个阶段,i人事从最开始就是定位一体化人力资源管理系统,而一体化人力资源管理的系统有一个很大的特点,就是整个人事管理的业务是完整的,然后相关的数据是完整的,那么我们通过人力资源管理去提供业务支撑的时候,就有了最基础的前提和条件,可以保证HR管理的闭环。

第二个阶段,我们提出了“业人一体”的理念。那么AI通过人力资源和业务系统关联,然后结合人力资源的数据去分析业务系统,做业务洞察,发现业务里的机会和挑战,就是i人事第二个阶段的发力点。


第三个阶段,我们提出了业务绩效的概念。业务绩效其实就是回归到人力资源管理的本质,即支撑人力资源四大角色往前发展。这里介绍一下,人力资源有四大角色:

一是战略伙伴,即人力资源和公司一起制定和落地战略;二是行政专家,推动企业流程高效运转;三是员工代言人,即人力资源帮助建设企业文化;四是变革推动,让组织持续适应企业发展。

而i人事就是通过AI对员工业务绩效的洞察,去支撑四大角色对整个公司战略的制定、拆解、执行及持续改进,目前i人事已经发展到第三个阶段。


ToB行业头条 :近期,众多国内企业平台宣布接入AI大模型。请问i人事今年针对AI在产品上做了哪些布局?


朱德权i人事基于AI大模型能力,正着力打造“HR SaaS+AIGC”新产品模式,目前已在企业数字管理应用的多个场景下推出自研的“智能助手”服务,并取得阶段性成果,近日已面向部分合作伙伴开启内部测试。


此次i人事打造的“数字人”——智能助手产品,主要是通过GPT大模型自带的能力,如内容生产、多轮问答、数据分析、信息整合等,去触发、执行相应的需求任务,最终来服务不同行业的企业HR、员工和管理者。


比如对于HR而言,智能助手因为嵌入胜任力诊断、智能AI陪练、业务绩效报告、岗位人才推荐、人才风险感知等场景,因此它可以帮助HR更加智能地进行人才的选用预留。

举个例子,在面试阶段,智能助手可以通过简历的筛选与匹配,针对简历内容拟定一批个性化的面试问题,并根据候选人的面试对话,辅助总结面试评价,且可以进一步提供薪资福利的参考建议,以及Offer邮件的撰写和校阅、审核等,更好的帮助HR提高工作效率。


比如对于员工而言,智能助手可以为员工提供24小时不间断的服务,无论是假期查询、工资单结构问询还是其他咨询诉求,智能人事助理都能随时随地提供及时准确的响应,为员工提供高效便捷的人事服务,以此提升工作满意度和员工体验。


值得一提的是,在实用性之外,“智能助手”还有人性化的一面。比如在特殊纪念日自动推送定制化的员工关怀,以此让员工感受到企业的关怀和温暖,增强员工对企业的认同感。


比如对于企业管理者而言,智能助手可以基于数据分析为管理者提供建议。

举个例子,智能助手可以为团队经理推送团队考勤、团队绩效等数据情况,并根据相应的异常数据给到改进建议,为团队经理分担管理压力;或者基于现有团队人员各维度的对比分析,根据管理者需求,为管理者推荐各类型岗位的合适人选,帮助管理者更好经营人才,识人用人等。


ToB行业头条 :当AIGC结合HR SaaS后,人力资源的本质价值开始回归。那么您预计,未来SaaS厂商对AIGC会是什么态度?当越来越多的SaaS产品结合AIGC后,市场会迎来怎样的局面?


朱德权AI带来的影响很大,未来比如产品之间没有边界,SaaS模式被颠覆,不够AI现阶段也有很多局限,比如数据安全问题、法律问题等,所以现在的AI充满了不确定。但是AI的价值是肯定的,所以我觉得未来厂商还是会积极拥抱AI。


而在HR SaaS行业:对于HR来说,产品可能会扮演助理的角色,帮助HR从繁琐重复的工作中解脱出来,进而去做一些更有意义和价值的事情;

对于HR SaaS厂商来说,虽然AIGC的技术在不断升级、演进,但是HR管理的核心逻辑一直未变,那就是帮助公司更好地做管理,这就需要厂商将人事和业务进行结合,并用AI为之赋能;

对于i人事来说,ChatGPT、大数据等技术工具的应用为HR管理带来了众多新的思路和手段,公司也顺势推出了新产品,助力企业高质量发展,未来行业必将因为各环节的细小变动而发生巨大变化。


只不过,在AI发展早期,无论是产品成熟度,还是客户的接受度,都不会太高,需要市场多点耐心,行业规模同样需要时间才能进入快速增长阶段。所以短期内,即使越来越多的SaaS产品结合AIGC,市场也不会发生特别大的变化。


但是,AI一定是一个加速器,一块试金石,未来好的行业可以通过AI的赋能变得更好,同样,同一行业中好的企业也会通过AI变得更好,所以虽然现在似乎没发生变化,但是其实一切都在变化。

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