谈及今年下半年SaaS行业趋势以及市场热议的“AI威胁论”是否正在发生变化,SAP数据与分析业务总裁兼首席产品官Irfan Khan日前在接受第一财经采访时表示,AI对企业软件的冲击不能简单理解为“替代”。
“全球走在前面的企业CEO越来越关注另一个问题:AI发展的速度,已经快过了治理机制和风险控制机制的开发速度。”Khan说。
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过去一年,AI对软件行业的冲击已经从产品层面传导至资本市场。随着智能体开始从回答问题走向直接执行任务,市场一度担心,如果AI可以直接完成过去由企业软件承载的工作,传统SaaS的价值是否会被削弱。今年2月,美国大型软件股一度剧烈波动,衡量美国大型软件和软件服务公司的S&P 500软件与服务指数在6个交易日内下跌约17%。
但在Khan看来,AI与传统SaaS目前仍处于不同的位置。“AI企业更多是在做Runtime。”所谓Runtime,可以理解为让AI运行、调用数据和工具并执行任务的这一层。
“运行时是一次性的,它无法完全镜像整个数据的历史。”Khan对记者表示,相比之下,企业软件长期保存着订单、采购、销售、供应链和财务等业务记录。要让AI运行层完整复制一家企业多年积累的数据和历史,“需要进行巨额投资,而且非常困难”。
这也是Khan认为AI短期内无法“取代”SaaS的原因。
“大语言模型本质上是一个预训练模型。”他表示,当企业发生一笔新的订单、销售或者采购时,这些信息并不会自动进入原来的训练数据。“如果企业真正想通过AI获得商业成功,就意味着企业需要有一个数据底座。”
他进一步解释,这个数据底座的关键在于连接“业务上下文”。由于通用大模型的预训练数据无法覆盖企业实时的运营记录,需要通过知识图谱将跨系统数据赋予业务语义,否则大模型在处理复杂的业务问题时容易断章取义,引发“AI幻觉”。
但AI确实在改变SaaS行业的游戏规则。
“以前调用流程需要一个人点击一个按钮。现在我们希望的,是由智能体来点击那个按钮。”Khan对记者表示,未来软件公司需要提供的可能不只是一个供人操作的界面。
在他看来,行业不应停留在“AI是否会替代软件”的单向恐慌中。“平台需要明确规范智能体可以做什么、不应该做什么,比如不能违反既定的供应商折扣底线等商业规则,以避免智能体不当行为带来的合规与业务风险。”
“至少从我们看到的情况来看,还没有企业真正因为智能体AI而彻底改变实际运营方式。”对于财务结账等高风险业务,企业仍不会轻易把整个流程交给智能体。
“这种变化可能会发生,只是可能还需要一些时间。”Khan说。
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李娜
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