人工智能引领服务即软件的范式转变

过去几十年的自动化都围绕着提高效率:机器帮助人类加速完成各种任务。当前这十年,在人工智能(AI)的推动下,效率正在实现飞跃式提升,但同时也带来了更多的不确定性和复杂性。软件曾经只是将人类的工作和服务数字化,并起到辅助作用,但在自动化 2.0 时代,机器人开始具备智能。

AI 公司正在引领从软件即服务(Software-as-a-Service)到服务即软件(Service-as-Software)的转变,颠覆了 SaaS 的本质。在传统软件业务中,公司出售平台或工具的访问权限,但客户仍需要使用该工具来实现预期目标。而在服务业务中,实现预期目标的责任则由销售服务的公司承担。举个例子,公司不再提供像 QuickBooks 这样的财务软件,而是直接提供由 AI 会计师执行的税务服务。这种变化蕴含着巨大的机遇——高达 4.6 万亿美元,因为全球服务市场的规模远大于软件市场。

Foundation Capital 十多年来一直在智能自动化领域进行投资(支持云管理平台 CliQr、文档管理器 SpringCM 等传统的成功创业公司)。我们对 Eightfold、Tonkean、Turing 和 Ikigai 等新一代公司的信心,来自多年研究此类企业的演变。我们已经梳理了智能流程自动化的发展历程,重点关注三个特定的创新浪潮。在本文中,我们将探讨范式转变到服务即软件(或更恰当地说,软件即自主服务)的影响,详细阐述 AI 领域创业者面临的机遇规模。

AI 正在蚕食软件,现在又开始蚕食工资和服务

几十年来,企业领导者一直在利用软件推动公司发展。软件已成为现代技术经济的支柱。十年前只有 15 家 SaaS 或软件独角兽公司。今天这个数字达到了 416 家。企业软件公司的总市值超过 1 万亿美元。最近的增长得益于将本地软件迁移到云端,以及软件吞噬了 IT 支出中的硬件部分。

我们认为,在未来十年,软件将继续提高生产力,并开始分食服务市场这块大蛋糕。

它将如何实现?让我们以销售功能为例。

像 Salesforce 这样的软件的基本价值主张是:销售人员输入数据,Salesforce 帮助创建和组织工作流程。瞧,生产力得到提升!

引入 AI,尤其是智能主体(agentic) AI,将使生产力飙升。由大语言模型(LLM)驱动的 AI 智能体可以读取和解释结构化和非结构化内容,生成输出,设置优先级,并指导任务,就像熟练的人类在提供服务。由于智能体能够进行复杂的决策和自主操作,软件不再局限于组织工作流程,而是从根本上改变工作的执行方式。

自动化工作并非新趋势。但当 AI 能够完成曾经需要大量高技能工人处理的工作时,规模就发生了变化。我们这样设想:作为史上最成功的软件公司之一,Salesforce 的年收入仅为 350 亿美元,且只能逐步增长。而全球企业每年在销售和营销人员工资上的支出高达 1.1 万亿美元。AI 带来的颠覆性机遇的规模,将远远超过 Salesforce 所能达到的 水平。

4.6 万亿美元的问题

那么,AI + 自动化和服务即软件(Service-as-Software)模型将取代多少工作?我们认为这是一个价值 4.6 万亿美元的问题。仅几个市场概览数字就让人感受到未来五年内的巨大机遇。我们将要自动化的领域分为两类:

1. 全球工作的工资支出(销售和营销、软件工程、安全和人力资源领域的工资总计 2.3 万亿美元;见上图),加上

2. 外包服务和工资的支出——根据 Gartner 的估计,IT 服务和业务流程服务的支出总计 2.3 万亿美元

以下是我们对这 4.6 万亿美元的细分。

涵盖 A 到 Z 的商业服务

在企业中,服务被划分为 IT 服务和业务流程服务两类。这些市场的发展历史是引人入胜的全球化故事。美国公司很早就意识到,通过将 IT 服务外包到印度,可以节省大量成本。目前,印度每年出口约 2400 亿美元的 IT 服务。

Gartner 估计,2024 年全球 IT 服务支出为 1.5 万亿美元,到 2028 年将达到 2.3 万亿美元。他们预计,到 2027 年,业务流程服务市场的规模将达到 3030 亿美元。

值得注意的是,随着越来越多公司推出 AI 客服、AI 故障排除助手和各种 AI 助理,AI 在自动化全职岗位和服务方面的潜力是巨大的。

在 DevOps 领域,公司一直希望集成日志、事件管理和基础设施管理。在服务即软件的世界中,重点从销售基础设施管理或监控工具转移到管理和监控本身。DevOps 公司 X 出售内置的值班 AI 智能体,可以自主解决软件事件,减少平均修复时间(MTTR)。该公司还提供 AI 技术支持工程师,通过智能排查和分类棘手的技术问题,减少不必要的工单升级。

这种面向结果的方法不仅将软件单位成本与相应的商业价值对齐,"通过消除因缺乏可归因结果而存在的不透明性",而且还开启了更具可扩展性的商业模式。供应商将没有财务激励来限制产品使用,并可以与客户同步增长。AI 公司通常鼓励更多地使用他们的产品,因为使用越多,收集到的数据就越好。

"面向结果的方法将软件单位成本与相应的商业价值对齐,通过消除因缺乏可归因结果而存在的不透明性。"

业务流程服务(如数据输入或音频转录)是一个长期以来亟需颠覆的领域,因为它涉及许多重复性、基于规则的任务。同样,AI 在这方面如此强大,在于它能够理解上下文、解读用户意图、应用推理并适应新任务。在软件即自主服务领域,招聘电话(ConverzAI)、回答潜在买家的常见问题(Docket)、输入数据和识别传真(Tennr)等工作完全由 AI 处理。Gartner 表示,在未来四年内,AI 和生成式 AI 技术预计将为业务流程服务市场注入 280 亿美元。

在下面的市场地图中,我们概述了服务即软件(Service-as-Software)转型对几个内部和外包职能的影响,以及将被自动化的角色和引领这一浪潮的关键公司。

销售与营销

在我们的销售示例中,一位熟练的销售代表习惯于撰写对外电子邮件、安排演示、跟进以及与客户共进晚餐。AI 现在可以做除了吃晚餐以外的所有事情。

一位销售代表习惯于撰写对外电子邮件、安排演示、跟进以及与客户共进晚餐。AI 现在可以做除了吃晚餐以外的所有事情。

我们的投资组合公司 Wizia 通过构建一个"AI 销售开发代表 (AI Sales Development Representative, AI SDR)"来预测这一变化,该"AI SDR"承担电子邮件外发的全部工作流程——搜索联系人、验证信息、研究目标客户、撰写高度个性化的邮件序列等。

销售公司的商业模式转变可能如下所示:软件供应商不再根据平台上销售开发代表 (SDR) 和客户经理 (Account Executive, AE) 的数量按座位向客户收费,而是根据其软件提供的合格商机或签约客户的数量收费。

软件工程

全球有超过 3000 万软件工程师和数据科学家,代表着近 1 万亿美元的薪资。AI 正在改变这些开发人员构建和维护软件及数据系统的方式。

这从人们的工作流程开始——无论是 AI 编排代码审查、自动化前端设计,还是完全自主编写文档。以 Cursor 为例。它本质上是编码的自动完成功能,让程序员可以消化第三方代码库并自动调试自己的代码。

网络安全

在网络安全领域,AI 可以执行对人类分析师来说过于复杂和耗时的任务,在一个长期人员短缺的行业中。安全分析师经常被警报淹没,增加了大规模漏洞的风险。AI 让公司可以使用自动化更有效地检测和响应攻击。而且他们可以在创建新系统时审查和减轻漏洞。我们的投资组合公司 AirMDR 是由 Sumo Logic 的创始人创立的,正是为了做到这一点——构建一个虚拟分析师,以低廉的成本为中小型企业提供安全保障。

SaaS 的演进,而非灭亡

AI 驱动解决方案的出现及其对服务的推动并不总是意味着 SaaS 模式的终结。在许多市场中,我们看到多种商业模式共存并蓬勃发展的态势。

AI 驱动解决方案的出现及其对服务的推动并不总是意味着 SaaS 模式的终结。

一些客户群可能会选择外包功能,而其他客户群则会将这些功能保留在内部。在许多公司,围绕任务或业务线的每个部分,正在展开人工参与和全自动化之间的讨论。人类仍然负责设计工作流程。即使在最机械化的操作中,如发票处理,他们也会进行抽查并处理问题案例。最终,在任何垂直领域,AI 驱动的公司可能会挑战或取代 SaaS 现有企业,或者它可能提供一项互补业务,可以与之并行工作。

有一点是肯定的:"服务即软件"代表着一个千载难逢的转变,AI 处于领先地位。这一发展指向了一个未来,在这个未来中,服务不仅作为软件交付,而且不断与我们一起学习和进化。