0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

AIGC磨刀霍霍向To B:所到之处,裁员者众,老板暗爽


很多人在质疑,AIGC 难以对传统的企业服务市场造成影响。但这两个月的发展表明,这种判断仍然为时过早。

编辑丨大兔

ERP、SaaS 等传统企服花了几十年教育市场,至今,从业者们仍能回想起开拓客户之不易。但 AIGC 大潮袭来,情况一反常态,企业主们开始反客为主地寻找软件供应商。

数科星球所熟知的一家 AIGC 创业企业,自开拓 To B 市场后,已积累 10 万余用户。投资人们笑称:“这种情况过去只在社交和游戏行业出现过。”

如今,企业主们纷纷抛下 SaaS 的饼,拥抱 AIGC,原因无他:因为有裁员刚需。

01

To B 大有可为

一直以来,企业级市场因 “集体决策” 之原因,被认为是慢热型市场。慢热的背后,最吸引投资人们的,是诸如 SaaS 类产品的扩展速度。

不过,最近,由于 AIGC 在企业服务行业的风投明显盖过了 SaaS 赛道。一位工具型 AIGC 创业者对数科星球(ID:digital-planet)这样说:“我们两个月搞了 10 万用户,现在在全国有 600 多个代理商了。”这是一家 SaaS 转型 AIGC 的企业,在这名创始人与多位客户企业沟通后,发现 To B 类型的 AIGC 产品接受度很好。

“办公类肯定是比较大的场景了,办公是牵扯人最大精力的,普通人其实最希望在这里节省时间、提高效率,”一位投资人对数科星球(ID:digital-planet)这样说。

客观地说,AIGC 与办公的结合场景很多,除底层的语音识别、文本分类、机器翻译等,还有企业用相关技术检测员工的情绪状态。在技术场景中,AIGC 可以提前对大数据集预处理,减少数据错误。

就像国内某些大厂力推的聊天机器人产品中所提到的那样,目前 To B 中的 AIGC 已经可以完成自动答复、自动排版等工作了。

一家企业对数科星球说,“我们已经有十几万用户在排队了”,就可见 AIGC 在 To B 端有多么火爆。

02

SaaS 只能融合

在我们所接触的多家企业中,专注内容营销文案的公司也得到了 To B 客户的追捧。

“这个赛道很挤,虽然增长还是不错的,但参与方也非常多”,这位高管回答。不过,在数科星球(ID:digital-planet)的了解中,这家企业已经开始了差异化竞争。“我们在 GPT 基础上做了自己的 Promote,我们训练了 20 多个模型,目前在小红书这类 App 中已经覆盖 90 多个场景了。”在这位高管看来,这家公司和同行的差异化在于其有专属模型,较之市面中的其他大模型在营销文案的写作上更为好用。

还有一家企业,在过去积累了不少公文类数据,因这类数据并不容易得到,所以在这家企业中,目前结合 AIGC 所得出的公文写作模型颇受市场欢迎。在一位从业者口中我们得知,目前在政府层面,对于公文写作的态度并不算排斥,在这家公司的接洽中,已有几个政府级别客户进驻。

除上文所提及的,其实,在 To B 领域,还有其他的场景也颇有潜力:如一键生成 PPT、一键生成脑图、一键生成官网或数字人等多种需求。

更为夸张的是,一些 AIGC 产品已事实上踏入了 SaaS 公司的禁脔:

比如在客户支持和服务场景中,现在的 AIGC 可以作为第一响应者提供帮助。它可以生成快速、准确的解决方案,降低客服团队的压力,并且 AI 可以打通知识库、FAQ 和教程系统;

在业务流程自动化领域,报告创建、数据分析、文档审查等已经可以用 AIGC 完成;甚至在商业决策中,它还可以用于预测市场趋势、客户留存率和潜在收入等。

除了开发、市场营销和客服外,销售人员也能在相关产品中体验自动生成销售提案、报价和合同等功能。一些外贸行业高管曾对(ID:digital-planet)分享过:“这方面,机器人做出来的东西和人已经没有分别,甚至我觉得做得更好。”

一位在 SaaS 内卷过的创始人倾诉苦水:“2019 年我们做 SaaS,行业特别卷,以至于我们只能做垂直、做聚焦才有生存空间,最后我们不得不砍掉其他不相关的功能,只做细分,当时真的太卷了。”

不过,在今年,初试 AIGC 后,情况得到了好转。

03

从 AIGC 到 AIGA

虽然产品类型多样、场景也各有不同。不过,在我们的系列探讨中,在用户的购买意愿这个问题中高管们却给出相同的答案:裁员。“因为现在大家压力都特别大,我这边有很多客户问,有没有工具能把 10 个人裁到 5 个的,” 一位业内从业者提及。

这意味着,至少在最近,企服的增长逻辑会被影响。一位从业者这样说:“以前我们死乞白赖往外推也推不下去,中国的 SaaS 市场是国外的 1/8,但这次不一样了。”

在过去,企业服务行业的产品重心是数据收集、流程管理和流程优化:“本质上,企业对这些不太感兴趣,”造成这种结果共有两大原因:其一是国内企业对数字化的认知较国外并不高;其二是国内企业普遍没钱。一位投资人补充说,他认为,“在中国,以往的软件让人在上面的投入过大,以至于想干点什么都要几千次点击、几百次操作,而 AI 把这些全省了,工作被极简化了。”

在效率的提升上,AI 的效果显而易见,并且从人性的角度考虑,给出的结果更加直观:即工作量不变,给员工的工资变成了老板的收益。

以上改变均是在两个月间发生的。值得注意的是,在企业界还未熟稔 AIGC 时,AIGA 的概念横空出世了。

AIGA 意为人工智能生成行动,在业界,这被理解为是对自动化的再升级。在 AIGA 框架下,AI 可以帮助分析项目需求、平衡团队技能和分配任务优先级。

在 CRM 场景中,AIGA 可以根据客户行为和需求自动生成与客户互动的计划。在以往,国内出现了一些以 LBS 推荐的销售线索类 CRM 产品,不过这类产品的销售动作仍靠真人进行,在 AIGA 里,跟进潜在客户、推送对客户来说更针对性的信息都可能被 AI 取代。

激进一些点说,如果说 AIGC 取代了低级职场人,那么 AIGA 便可能取代中端职场人。如果更激进一点,未来纯粹的 AI 企业服务公司的出现,也未尝毫无可能。

举报

相关推荐

0 条评论