前几天看到SaaStr更名为SaaStr AI的消息，CEO头衔也改成了"Chief AI Officer"。说实话，这个新闻让我思考了很久。作为一个在B端产品领域摸爬滚打多年的从业者，我隐约感觉到：软件行业正在经历一场比当年从本地部署转向SaaS更深刻的变革。

一、SaaStr更名背后：AI从”功能”变成”基础设施”

先说说这个新闻本身。

SaaStr是什么来头？它是全球最权威的SaaS行业会议社区，每年吸引数万名从业者参加。这样一个行业标杆，把名字里的”SaaS”换成了”AI”，还把CEO改成了”首席AI官”——这绝不是简单的品牌升级。

这传递了一个信号：AI正在从产品的”增值功能”变成产品的”底层架构”。

回想一下，过去几年我们是怎么做B端产品的？

• 先搭建一个业务系统（ERP、CRM、OA……）
• 把业务流程线上化、数据化
• 然后考虑“加点AI”——比如智能客服、智能推荐、智能报表

AI是什么？是锦上添花的功能模块。

但现在，这个逻辑彻底变了。

SaaStr的更名说明：未来的软件产品，AI不是附加功能，而是产品本身。 就像云计算当年从”可选项”变成”必选项”一样，AI正在经历同样的蜕变。

二、B端产品的困境：为什么传统SaaS增长乏力？

新闻里提到一个细节：传统软件股票表现不佳。这不是偶然。

坦率地说，国内B端SaaS市场这些年过得并不轻松。我接触过不少做SaaS的同行，大家普遍的困惑是：

客户为什么不愿意为SaaS买单？

原因有很多：

1. 同质化严重：市面上的CRM、HRM、财务系统，功能大同小异，客户选谁都差不多
2. 价值感知弱：客户觉得“就是把Excel搬到了线上”，看不到明显的效率提升
3. 定制化难题：每个企业的业务流程都不一样，标准化产品很难满足个性化需求
4. 续费率压力：第一年签了单，第二年客户觉得“用不用都行”，续费意愿低

这些问题，本质上是因为传统SaaS解决的是”记录”问题，而不是”决策”问题。

什么意思？

传统SaaS帮你把业务数据记录下来，生成报表，然后……然后就没有然后了。数据是死的，人是活的，最后做决策的还是人。

但企业的痛点恰恰在于：人做决策太慢、太贵、太容易出错。

三、AI-as-a-Service：B端产品的第二增长曲线

SaaStr更名传递的”AI-as-a-Service”概念，我认为是B端产品破局的关键。

什么是AI-as-a-Service？

简单说，就是把AI能力作为一种基础设施，像水、电、煤一样，嵌入到企业业务的每一个环节。

不是”产品+AI”，而是”AI驱动的产品”。

举个例子你就明白了：

场景一：销售管理

传统CRM：记录客户信息、跟进记录、销售漏斗。销售总监月底看看报表，发现某销售业绩下滑，找他谈话。

AI-as-a-Service：系统实时分析每个销售的行为数据、客户互动数据，自动识别”哪些客户有流失风险”、”哪个销售需要培训”、”什么话术转化率最高”，并主动推送建议。

场景二：客户服务

传统客服系统：客户提工单，客服人工处理，复杂问题升级。平均响应时间2小时，客户满意度靠抽查。

AI-as-a-Service：AI自动识别客户情绪，预判问题类型，80%的常见问题自动解决；复杂问题自动分配给最合适的客服，并推送历史案例和解决方案建议。平均响应时间降到2分钟。

场景三：供应链管理

传统ERP：记录库存、订单、物流信息。采购经理每周看报表，凭经验决定补多少货。

AI-as-a-Service：系统实时分析销售数据、季节因素、供应商交付能力、甚至天气和新闻事件，自动预测需求波动，给出最优采购建议，并自动下单给最合适的供应商。

看出区别了吗？

传统SaaS是”工具”，AI-as-a-Service是”助手”甚至是”同事”。

四、对技术人员和信息化管理者的建议

聊了这么多，说点实际的。

如果你是技术人员，或者负责企业信息化的管理者，面对这场变革，应该怎么做？

1. 重新思考产品架构

别再想着”先做个MVP，后面再加AI”。

AI不是插件，需要从架构层面就考虑进去：

• 数据采集：哪些数据是AI需要的？怎么采集？怎么清洗？
• 模型部署：用云端API还是本地部署？推理成本怎么控制？
• 反馈闭环：AI的决策效果如何追踪？怎么持续优化？

建议：从第一天就把AI能力纳入技术架构设计，哪怕初期只是简单的规则引擎，也要留出扩展空间。

2. 从”功能思维”转向”价值思维”

做B端产品，最容易陷入的误区是”功能堆砌”。

客户要的不是”你有100个功能”，而是”你能帮我解决什么问题”。

AI的价值在于：把隐性的业务知识显性化，把经验驱动的决策变成数据驱动的决策。

所以，做产品的时候多问自己几个问题：

• 这个功能的背后，客户真正想解决什么问题？
• 这个问题，AI能比人做得更好吗？
• AI介入后，能节省多少人力？提升多少效率？

3. 数据资产比功能更重要

AI的效果，90%取决于数据质量。

很多传统企业最大的痛点不是”没有AI”，而是”有数据但用不了”——数据分散在各个系统里，格式不统一，质量参差不齐。

建议：

• 先做好数据治理，建立统一的数据标准和数据仓库
• 梳理核心业务数据，明确数据Owner
• 建立数据质量监控机制

记住：没有高质量的数据，再牛的AI也是空中楼阁。

4. 小步快跑，从单点突破

AI转型不是一蹴而就的。对于大多数企业来说，最务实的做法是：

找一个痛点最突出、数据基础最好的场景，先做试点。

比如：

• 客服部门：用AI做智能工单分类和自动回复
• 销售部门：用AI做线索评分和跟进提醒
• 财务部门：用AI做发票识别和报销审核

一个场景跑通了，再横向扩展。这样既控制了风险，又能快速看到效果，获得内部支持。

5. 组织能力的升级

技术之外，更要关注组织层面的准备：

• 人才：既懂业务又懂AI的复合型人才稀缺，可以考虑内部培养+外部引进
• 流程：AI介入后，很多业务流程需要重新设计，要提前做好变革管理
• 文化：让员工理解AI是“助手”不是“替代者”，减少抵触情绪

五、写在最后

SaaStr更名这件事，看似只是一个会议品牌的调整，实则反映了整个软件行业的范式转移。

从SaaS到AI-as-a-Service，不只是技术升级，更是产品理念的重构：

• 从“记录系统”到“决策系统”
• 从“工具提供商”到“价值创造者”
• 从“卖功能”到“卖结果”

对于B端产品的从业者来说，这是一个挑战，更是一个机会。

那些能够率先完成AI转型的企业，将在下一个十年获得巨大的竞争优势。而那些还在观望、还在把AI当”功能”来做的企业，很可能会被时代抛下。

最后送大家一句话：AI不是未来，AI就是现在。

与其等待完美的时机，不如从今天开始，迈出第一步。

本文基于SaaStr AI峰会相关新闻整理，结合个人在B端产品领域的实践经验，希望能给同行们一些启发。欢迎交流探讨。