AI大變革：軟件服務崛起，取代人手？

人工智能的巨大轉變：服務即軟件的崛起

人類的努力傳統上推動著技術服務的採用——程序員將算法和業務邏輯編碼成可執行的程序，分析師管理數據，系統集成商部署和維護基礎設施，顧問優化企業工作流程。

然而，隨著人工智能（AI）的出現，一場根本性的變革正在進行中：以人類為主導的服務正逐步轉變為以AI為主導的軟件。企業不再需要雇用大量人類專家，而是越來越多地整合AI驅動的工具和平台，自動化過去被認為難以實現自動化和數字化的複雜任務。

這一AI驅動的轉變迫使企業以前所未有的速度重新構想基本工作。這引發了幾個關鍵問題：當AI取代勞動密集型服務時，人類勞動力會發生什麼？AI驅動的自動化將如何重新定義企業與所採用軟件之間的關係？在企業級AI成為中心舞台的範疇中，會出現什麼新機遇？

從SaaS到“服務即軟件”

傳統的軟件即服務（SaaS）模型通過用雲端應用程序取代昂貴的本地軟件解決方案，顛覆了企業信息技術（IT）。數據庫由SaaS提供商遠程維護，按席位許可證的模式迅速演變為年金支付和年度經常性收入（ARR）的興起。SaaS在技術界已經主導了近二十年。如今，AI正推動著一場變革，將為人類使用而構建的服務轉變為自動運行的軟件解決方案，這一範式轉變被風險投資界稱為“服務即軟件”。

這一轉變在各行各業中已經顯而易見。像Harvey AI這樣的AI工具正在通過分析案例法和生成法律簡報來改變法律和合規部門，實質上取代了人類研究助理。曾經需要大量人類團隊的客戶支持生態系統，如今每天通過AI聊天機器人和虛擬代理處理大量查詢。OpenAI的代碼解釋器等工具促進了數據分析和商業智能領域的行業，通過整合AI驅動的分析來取代手動數據處理。與傳統的SaaS不同，這些AI驅動的工具完全取代了勞動密集型過程，並以最少的人類干預生成結果。因此，“服務即軟件”消除了人類與SaaS的結合，並用全堆棧的AI驅動自動化替代了該單元，實現了相同的結果。

技術飛躍與緊迫業務需求的融合

全球範圍內，有幾個推動力促進了這一轉變：

1. **AI的快速進步**：大型語言模型（LLMs）和生成性AI的突破性成果使得軟件能夠組織、推理並執行過去僅限於人類努力的任務。

2. **AI的民主化**：開源AI模型和基於應用程序編程接口（API）的基礎設施解決方案使尖端自動化對各種規模的企業變得可及。以前，這一技術的接入僅限於大型企業。Perplexity推出的Deep Research提供近企業級別的AI服務，並以零售價格挑戰AI行業的訂閱和付費牆格式，進一步降低成本。

3. **企業成本壓力**：企業積極採用AI驅動的工具以降低運營成本並大幅提高效率，尤其是在通常包含大量人力的高成本服務功能中。

4. **人才流失與世代變遷**：特別是隨著美國嬰兒潮一代（1946年至1964年出生）退休，今日系統的設計者離開勞動市場，跨境技術人才流動受到去全球化新政的挑戰，企業開始利用新興的AI能力重新平衡其人力需求。

因此，全球範圍內出現了大量以AI為首的公司，這些公司建立了能夠自動化服務型企業重要組成部分的產品和訓練模型，並徹底取代傳統的工作方式。

案例研究：AI取代勞動密集型服務

1. **客戶服務與呼叫中心的終結**：數十年來，將客戶支持外包給人類代理主導了客戶服務行業。如今，AI驅動的語音助手和聊天機器人正在顛覆這一領域。美國銀行的Erica AI每天處理超過200萬次客戶互動，自2018年推出以來已超過20億次互動，顯著減少了對人類代理的依賴。航空公司和電子商務公司越來越多地使用AI聊天機器人來解決查詢，而無需人類干預。隨著生成性AI對話代理的提高，整個呼叫中心可能會被AI驅動的代理取代，將常規客戶服務變成一個完全自動化的功能，只有更高層次的管理需要人類的努力。

2. **軟件開發與AI協同作業**：軟件工程曾被認為無法自動化，但AI驅動的代理正在迅速證明這一觀點是錯誤的。這些工具今天能執行複雜的編碼任務。例子包括GitHub Copilot——幫助開發人員更快編碼並減少手動努力，以及Cognition AI的Devin——一個能夠按需構建和調試應用程序的AI軟件工程師。儘管開發人員不太可能被完全取代，但AI將大幅減少對廣泛工程團隊的需求，將軟件開發轉變為更自動化的工作流程。

3. **法律和金融分析**：這些服務傳統上依賴高成本的白領專業人士，但現在正受到AI代理驅動的自動化的顛覆。律所利用AI法律助手進行研究和合同起草，這些任務過去僅限於初級合夥人。AI驅動的金融模型現在可以分析公司資產負債表、檢測詐騙，甚至生成投資分析報告，所有這些都花費的時間和成本遠低於人類專業人士。隨著AI的持續學習，這些高時薪的白領職位將越來越多地自動化。

AI驅動的轉變對傳統的“專家服務”概念提出了質疑。軟件開發、法律和金融服務均為工人被視為“專家”的行業，提供專業服務。人類的角色將經歷巨大的重新定義，並需要精確的再培訓。

新企業架構：AI代理和運行的衝刺

歷史上，企業購買的軟件系統由人類專業人士在其上工作，而這些專業人士是工作的主要驅動者。這些軟件系統成為了“記錄系統”（SOR），企業知識和記憶封裝於其中，企業的連續性通過其持久性得以維持。隨著AI現在能夠直接與這些SOR交互，人類工作變得次要，這一轉變正在根本上重新設計企業如何消費技術。

企業不會簡單地用AI驅動的工具取代SaaS；他們將圍繞這些新系統構建公司的流程和系統。企業將不再僱用市場營銷機構，而是利用AI生成動態的市場營銷和廣告活動。企業將依賴AI驅動的質量保證和控制，而不是外包軟件測試、質量保證和質量控制。企業將部署AI驅動的監控和網絡安全代理，而不是手動IT支持。AI代理將運行人力資源流程和旅行預訂。每台商業計算機將主機專門的AI代理，以監控人類生產力並實時協調企業資源和日曆。

在AI優先的企業未來中，人類的角色

儘管AI的快速崛起及其對企業工作流程、過程和人力資源的潛在影響，人類的貢獻在幾個關鍵領域仍將至關重要：

1. **AI的監督和治理將仍然是人類的領域**。AI系統必須監控以確保道德考量、合規性及偏見的修正。人類必須確保負責任地實施AI。

2. **創造力和戰略思維仍然是人類的領域**。AI可以生成見解，但人類領導者和合作者將推動創新，解讀商業背景並做出戰略決策。

3. **人類和AI將在專業領域合作**。醫生將利用AI進行病人監測和診斷，但仍將負責病人護理。律師將利用AI進行研究，但仍將處理訴訟。科學家將在研究發現、假設生成、數據分析和模擬中融入AI，但將定義研究目標和實驗路徑。

4. **客戶體驗和關係管理涉及複雜的問題解決和建立信任**。AI無法取代這些功能，但可以處理交易性互動和客戶注意力的獲取，而升級問題仍需人類處理。

5. **AI訓練和維護的監督是必要的**，包括調試、更新和完善數據，以防止過時和不正確的輸出。

AI將重塑角色，而不是完全取代人類專業知識，正如桌面計算、雲計算、移動和應用驅動的SaaS等先前技術所做的那樣。人類與AI的協作將成為新常態。

AI驅動自動化的下一階段

從勞動密集型服務轉向AI驅動的軟件的轉變已經在進行中，並帶來深遠的影響。AI不僅將協助服務型行業，還將用自動化替代傳統工作流程。然而，AI不會消除人類的角色，而是將其重新定義，並可能使其成為附加角色。最成功的企業將結合AI的效率與人類的判斷、創造力和監督。

隨著AI成為企業技術的核心，擁抱自動化的企業將獲得顯著的競爭優勢。問題不再是服務是否會變成軟件，而是行業適應的速度以及會出現什麼新機會。引領這一轉型的公司將定義全球技術的下一個時代——一個AI與人類專業知識協同工作，推動創新邊界的時代。

評論：這篇文章深入探討了人工智能如何重新定義企業的運作模式和人類的角色。隨著AI技術的迅速發展，我們正在見證一個新的商業範式的誕生，這不僅是科技的進步，更是對人類勞動力的挑戰和重新思考。企業必須適應這一變化，並重新考慮如何在AI的輔助下發揮人類的獨特優勢。這一轉變對於職場技能的要求也在不斷演變，未來的工作將需要更多的跨領域合作和創造性思維。因此，企業和員工都應該積極面對這一挑戰，尋求在AI時代中重新定義自己的角色和價值。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。