SaaS公司应战略转型拥抱AI：部署客户及内部AI代理，统一集成，实现A2A互通，并加强AI治理。2026年是务实AI元年，关注业务成果而非单纯采用。
译自：How SaaS Leaders Can Move From AI Hype to ROI in 2026
作者：Leo Goldfarb
在与创始人、产品负责人和CTO的交流中，我仍然听到许多对人工智能的怀疑。信任、复杂性和合规性持续减缓其采用。2026年无疑将是我们从炒作性人工智能转向务实和投资回报驱动型人工智能的一年。
对于软件即服务（SaaS）的创始人及产品负责人而言，深度自动化和人工智能的崛起要求进行战略转型：优先考虑通用集成、加速自动化、采用人工智能助手，并确保人工智能使用的明确治理。
这一变革并非可有可无。据麦肯锡称，近88%的组织已在使用人工智能，这一转变代表了新的行业基线。为了保持领先并减少运营摩擦，SaaS公司应拥抱并精通以下五个关键趋势：
1. 面向客户的人工智能副驾驶
SaaS公司的新兴趋势是为客户配备人工智能副驾驶。它作为一种高效助手，直接嵌入产品中，随时准备提供即时帮助。
通过使用副驾驶，公司可以实现两个主要目标：
- 提升客户成功： 它们消除了采用障碍，从而提高客户留存率和生命周期价值。
- 削减内部成本： 它们显著减少了支持和客户成功团队的工作量。人工智能处理常见咨询，将人力从复杂、高价值任务中解放出来。
其影响已可衡量。对Microsoft Copilot等内部工具的研究表明，其辅助功能已使电子邮件管理时间减少31%，会议时长减少16%。波士顿咨询公司（BCG）对人力资源主管的一项调查也印证了这种效率，其中92%的人报告看到了效益，超过10%的人实现了30%以上的生产力提升。
2. 内部人工智能代理
副驾驶协助客户，而内部人工智能代理则帮助公司更高效地运行。我们已经超越了在知识库中搜索并回答问题的聊天机器人。新标准是让AI代理成为成熟的、自主的员工，能够管理整个业务工作流程。
公司已经将这些代理部署到各个部门：
- 产品分析： 用于识别用户体验瓶颈。
- 工程： 用于更快地编写和检查代码。
- 市场营销和销售： 用于筛选和评估潜在客户。
- 人力资源： 用于自主处理员工请求。
例如，销售代理可以根据潜在客户的网络活动、公司规模和历史，自主评估新线索，并决定是否联系该线索。
3. 统一集成层和嵌入式iPaaS
将众多不同工具连接到您的SaaS平台的复杂性使其难以扩展。零散的连接器和自定义API会造成运营难题和工程瓶颈。集成不再是可有可无，它们是用户体验的核心组成部分。事实上，市场数据显示，集成现在是大型客户的核心需求，在60%的SaaS销售交易中都会被提及。
为了解决这一痛点，SaaS平台正在从定制的、零散的API层转向采用通用集成解决方案，特别是嵌入式集成平台即服务（iPaaS）。
这种方法使高价值集成成为用户体验中完全原生的部分，而非笨重的附加功能。通过使用嵌入式iPaaS，公司可以快速提供数百种可靠的连接，从而减轻API管理的巨大复杂性，使工程团队能够专注于构建核心产品。
4. A2A（代理到代理）集成
人工智能代理的作用正迅速超越单一产品的用户协助。现代代理的关键要求是能够与其他AI代理以及广泛的外部API无缝交互。
为了实现这种互联互通，SaaS公司必须部署强大的基础设施，特别是模型上下文协议（MCP）生态系统，并结合嵌入式iPaaS解决方案。
这些技术构成了新型、集成式AI-SaaS生态系统的连接结构。它们实现了独立代理与外部API之间安全可靠的数据交换，防止单个代理或LLM因碎片化系统和有限的上下文窗口而过载。这种多代理基础使产品间的代理能够同步运行，最大化利用多样化的LLM，并为客户提供最大价值。
5. 人工智能治理与护栏
随着人工智能成为SaaS的核心，既作为内部代理（如您的员工之一），又作为面向客户的副驾驶，最大的挑战在于保持控制并赢得用户信任。
这不仅仅是关于法规遵从（例如SOC 2或GDPR）；它关乎根本的透明度。公司必须建立清晰的内部政策，内容包括：
- 人工智能的道德使用。
- 选择具有最佳推理能力的合规LLM堆栈。
- 代理对内部数据和客户数据的访问权限。
- 跟踪代理做出的每一个决策（特别是当代理不仅生成答案，还执行操作和管理数据时）。
- 防止“幻觉”（即人工智能捏造事实）。
最终，成功建立在信任之上。未能实施强大的人工智能护栏和适当治理的公司，将面临失去客户信任并可能面临巨额罚款的风险。反之，那些成功实施这些内部政策并创造透明度的公司，将获得重大的战略优势：他们将能够在没有监管风险或不失去用户信任的情况下扩展其人工智能功能。建立这一安全基础可以保护品牌，并实现轻松扩展。
总结
不幸的是，大多数SaaS公司，尤其是大型公司，仍未实现向代理的飞跃，也未建立可衡量、基于投资回报的人工智能生态系统。麻省理工学院最近的一项研究显示，95%的生成式AI试点项目均告失败。尽管企业投资了300至400亿美元，但大多数公司却回报为零。
当人工智能无法学习、集成或改进时，其采用就会失败。SaaS用户不会仅仅因为是人工智能就采用它。他们需要嵌入到实际工作流程中的直观且有用的工具。这并非为了炫耀而添加另一个花哨的人工智能助手。对于SaaS平台而言，关键在于设计能够提供清晰、即时价值并随着时间推移而适应的人工智能功能。
因此，为了在2026年推动人工智能的发展，停止仅仅衡量人工智能的采用率，开始追踪实际的业务成果。构建一个多代理的、上下文驱动的环境，其中每个代理专注于一项狭窄的任务，并可以访问相关的上下文和API工具。为了实现这一点，部署一个强大的API/MCP层，这可以通过嵌入式iPaaS等工具来处理。为人工智能的透明度和控制开发护栏以建立对人工智能的信任。并且不要忘记跟踪和优化与人工智能相关的成本。
