周伯文:对SaaS公司而言,如果原来的业务涉及太浅,只是在流程上做了自动化或信息整合,那么这样的公司的确会受到很大的威胁,因为所有的流程如果基于深度自然语言理解和协同交互重新迭代一遍,不但门槛迅速降低,带来的体验会远远超过现在的产品;但如果业务跟行业深度绑定,且具备非常强的行业Know-how,那ChatGPT的加入就只有帮助而没有威胁,因为ChatGPT目前还没有办法产生真正的洞察,在需要精确答案时不具备可用性。
此种情况下,端到端的垂直模式壁垒会更深。比如,有些SaaS公司可能原来与行业绑定较浅,虽然通过ChatGPT可以重构业务,但这个能力是与别人拉平的,大家都可以做同样的事情,这时门槛就很低。
以salesforce举例:作为一家牛逼的saas公司成功的一个前提是深耕CRM行业,底层抽象能力和上层繁多功能衍生。也有一些功能,对缺少编程建模等计算机知识能力的用户,着实复杂,比如跨系统数据和流程的打通,理解决策表、流程引擎,数据建模等。因此才衍生出一些saleforces周边的saas公司,这些周边公司专门帮助salesforces客户处理此类具有技术壁垒问题, 当然是收费的。
这部分公司的价值就是:将客户需求(可以通过文字 语言描述)转换为专业解决方案。打通人类语言与专业工具的桥梁。
如果salesforce使用openAi加上自己内部独有数据集,得到这样的能力:更准确从人类语言中抽象出来salesforce的需求(哪个功能)和需求所需要的参数。
比如:语言描述我想请三天假。请假是功能,三天和我是参数。
总结:对于一些具有核心壁垒的saas公司不会造成挑战,反而会强强联合。对于没有什么技术壁垒的做一些边角料工作的saas公司可能会带来生存挑战。
个人愚见。
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这三个应该是逻辑非常顺的AI受损股
Grammarly: 这东西一整合进WORD...我原地倒闭...
对很多做数据汇聚、处理的软件会有很大影响,最近看的一个酒店业财税一体化的产品,chatgpt这种完全可以替代,但是前期需要专业的人士根据行业特点去调整模式,对那些做数据看报服务g端客户的,是灾难价格
会不会后面通过saas方式给各类行业赋能呢,以后这就是一个基础技术了
saas被加强or被颠覆,目前想到的几个衡量的角度,和业务流程绑定的复杂度,具体场景所需的信息公开获取的难易,犯错误成本的高低,企业外部用户交互的网络效应的强弱