本文深入探讨了SaaS公司在当下数字化浪潮中的机遇，尤其是在组织智能化改造方面所扮演的关键角色，通过多个行业案例阐述了SaaS企业如何借助AI等技术推动组织变革，实现自我升级与发展，为读者呈现了SaaS行业在新时代下的新站位与新机遇。

一、行业数字化改造：行业SaaS的机遇

最近7年，我接触了大约500家行业SaaS团队，其中部分团队抓住了通过帮助行业企业实现信息化，进而参与整个行业数字化改造的机会。

有的是切移动支付交易（有赞）、有的是建立医疗耗材商城（领健），我最近还聊到一家实现了不同客户之间的库存共享，由此直接可以抽佣……

所以，这几年我都在推动行业SaaS团队往行业更整体的视角考虑战略。

但通用SaaS呢？似乎在行业改造的机会上，与OP部署版软件没有太大区别。

所以，通用SaaS不得不先通过PaaS、高可配置方案的高阶产品能力“配置出行业解决方案”，然后再参与到行业数字化改造中。

这个过程还有一个难题，就是通用SaaS团队并不是“行业里的人”。从认知到人际圈子都有困难。只能通过挖人和核心团队融入，不断深入行业。

二、组织智能化改造：通用SaaS产品的机遇

前两周我与高成资本创始合伙人洪婧交流AI话题，她给我了一个重要启发。

其实在AI大背景下，几十年没有多少变化的企业的组织架构、以及组织中的每个岗位正在发生变化。

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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举例来说，大家公司里都有HR部门，自从有了“AI面试官”，招聘岗位的职责是否已经发生了变化？未来HR三支柱（COE专家中心、HRBP人力资源业务伙伴和SSC共享服务中心）会不会重构？

又比如机器人外呼技术眼见成熟，很快各个公司SDR外呼线索团队的工作职责就会从打电话转变为设计话术-监督效果-闭环改进的运营岗位了。由此，JD（岗位描述）、岗位对人才的要求都会发生变化。

AI赋能的对话式chatBI产品出现后，以前需要向数据分析团队要数据的领导和业务部门，可以自己与BI对话迅速获得自己想要的数据结果，并得到归因分析和对策建议。这个速度提升了10000倍（从几天到几秒钟）。而“数据分析员”岗位的工作重心也将从每天响应领导和业务部门的数据需求，转变为不断积累“业务层”的指标规范定义和指标数据……

这还只是开始。市场、销售、服务三大部门的业务形态如果发生了变化，服务他们的CRM产品难道还只提供商机过程管理？是不是也要参与到营销服务组织的改造过程中？再进一步，由于CRM SaaS公司自己也有营销服务组织、拥有数字化能力和AI智能化产品生产能力、拥有成千上万企业的脱敏后数据，能否做出更深切客户业务、更帮到客户的新产品？

也许在行业数字化的过程中，原生SaaS公司只是参与者；但在组织智能化改造的过程中，SaaS公司很可能是引领者。

本号上篇文章一文推演未来5年toB软件的三层架构：AI与赢者通吃的赛道标品 中，我提到AI对SaaS不是免顶之灾，而是完成产品飞跃的重要工具。

这篇我又分享从需求侧的变化推演SaaS公司的站位。

这是因为在toB领域，一切需要从客户需求出发，商业逻辑永远大于技术逻辑。