以下文章，可能會(huì)導(dǎo)致一些朋友忿忿不平。其實(shí)沒關(guān)系，雖然軟件行業(yè)被顛覆是遲早的事，但并不會(huì)一夜之間發(fā)生，我們還有時(shí)間。

隨著對(duì) AI 了解的深入，我越來越覺得，企業(yè)軟件最終必然會(huì)被 AI 徹底顛覆。

更確切的說，未來企業(yè)軟件行業(yè)將不復(fù)存在，取而代之的將是“企服AI行業(yè)”。

這件事情之所以讓我這么感慨，是因?yàn)樽陨蟼€(gè)世紀(jì) 60 年代，IBM 開發(fā)出 MRP 軟件以來，企業(yè)軟件行業(yè)從來沒有面臨過如此大的顛覆。

哪怕是從傳統(tǒng)軟件到 SaaS 軟件，本質(zhì)上也不過是多了一個(gè) APP的皮， 但這一次，整個(gè)“軟件層”可能都要最終消失。

首先，企業(yè)軟件行業(yè)在供需兩端，已經(jīng)開始被 AI 深度影響。

在供應(yīng)端，軟件公司自身的經(jīng)營(yíng)正在快速 AI 化。

一個(gè)頭部 SaaS 公司的市場(chǎng)負(fù)責(zé)人告訴我，使用deepseek 10 分鐘寫出來的文章，質(zhì)量甚至超過一般市場(chǎng)人員 2 天的工作成果。

另一家 SaaS 公司的 CEO 則告訴我，通過 AI，他們已經(jīng)減少了 75% 的客戶成功人員。

至于 AI 對(duì)客服、研發(fā)部門的提效，成功案例更是不勝枚舉。

但是，AI 更大的影響可能來自需求端。

雖然我們的注意力都放在軟件行業(yè)的內(nèi)卷，但真相卻是：企業(yè)軟件公司最大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，其實(shí)是甲方的自研 IT 團(tuán)隊(duì)。

甲方對(duì)商業(yè)化軟件一直又愛又恨。

• 愛的是，商業(yè)化軟件可以快速部署，特別是復(fù)雜業(yè)務(wù)，自研軟件的開發(fā)周期太長(zhǎng)，成本也太高。
• 恨的是，商業(yè)化軟件始終不是定制軟件，不夠貼切企業(yè)的個(gè)性化需求。

更要命的是，當(dāng)業(yè)務(wù)需要快速調(diào)整，笨重的商業(yè)化軟件甚至?xí)蠘I(yè)務(wù)的后腿。

因此，哪怕是營(yíng)收幾千萬的小公司，核心業(yè)務(wù)軟件往往也會(huì)自研。

現(xiàn)在好了，AI 編程可以提升資深開發(fā)人員 1 倍以上的開發(fā)效率，未來大概率還會(huì)提升更多。

這就將大幅度降低軟件開發(fā)的成本，讓甲方更傾向于自研。

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

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有人可能會(huì)說：軟件公司的開發(fā)效率不也提升了嗎？

是的，但是商業(yè)化軟件的開發(fā)效率再提升，也很難 100% 滿足企業(yè)的個(gè)性化需求。

只要自研的成本足夠低，甲方就仍然會(huì)傾向于自研。

自研對(duì)企業(yè)軟件行業(yè)的影響，還不是顛覆性的。

更為“可怕”的在于，AI 將取代所有的軟件形態(tài)。

當(dāng)下企業(yè)軟件滿足用戶需求的交互過程，大體可以用下圖來表示：

左邊是企業(yè)人員，右邊是數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)人員通過對(duì)“軟件層”的操作，來完成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的“命令”。

未來將變成以下交互過程：

人類99% 的任務(wù)都將變成和 AI 對(duì)話，然后由 AI 給數(shù)據(jù)庫(kù)下達(dá)“命令”。

也就是說，今天我們看到的企業(yè)軟件，未來大概率都會(huì)消失。

有人可能會(huì)說：AI 存在幻覺問題??！怎么可能放心讓 AI 來完成數(shù)據(jù)庫(kù)的修改！

其實(shí)這個(gè)問題最終是可以解決的，因?yàn)槲覀儾⒉恍枰?AI 完全獨(dú)立的處理業(yè)務(wù)，而是高度的人機(jī)協(xié)同。

只不過，人類主要完成1% 決策類和審核類工作，AI 則完成剩下 99% 執(zhí)行類工作，并全程受到人類的監(jiān)管。

這一交互形態(tài)，已經(jīng)在 AI 編程領(lǐng)域初見端倪。

在以前，哪怕是最資深的開發(fā)工程師，他要完成一個(gè)程序的編寫，也需要一行一行的寫代碼。

所謂的編程工具，完全是一個(gè)執(zhí)行木偶——就好像今天的企業(yè)軟件一樣——機(jī)械的記錄工程師敲入的每一行代碼。

但是現(xiàn)在，開發(fā)工程師可以把原型圖提供給 AI，然后直接告訴 AI 自己的要求，AI 就能根據(jù)原型圖完成前端代碼編寫。

由于編寫的代碼質(zhì)量非常高，開發(fā)工程師只需要進(jìn)行審核，以及少量糾偏即可。

也就是說，開發(fā)工程師通過“和 AI 對(duì)話”的方式，就完成了大部分開發(fā)工作。

這種跳過軟件層，通過 AI 直接和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)話的模式，將會(huì)成為未來的主流。

有人會(huì)問：既然 AI 這么牛逼，為什么企業(yè)軟件行業(yè)現(xiàn)在還依然存在呢？

根本原因不是 AI 能力不夠，而是缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

AI編程之所以能這么快取得突破，核心原因還是編程本身就是機(jī)器語(yǔ)言，同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)存在大量高質(zhì)量的編程數(shù)據(jù)，這就為 AI 的訓(xùn)練創(chuàng)造了條件。

這也是 AI 客服口碑兩極分化的原因：一些基礎(chǔ)問題，由于對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求不高，AI 客服的表現(xiàn)令人驚艷；

而更多復(fù)雜問題的解決則因?yàn)槿狈Ω哔|(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致 AI 還達(dá)不到我們的要求。

在大部分傳統(tǒng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，也是因?yàn)樵诰€化水平不高，導(dǎo)致缺乏高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

這也是 AI 發(fā)展面臨的核心瓶頸。

但是，我們一定要用發(fā)展的眼光看問題：隨著企業(yè)在線化水平的提升，隨著產(chǎn)業(yè)升級(jí)，科技型企業(yè)越來越多，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)也會(huì)越來越多。

遲早有一天，大部分領(lǐng)域都會(huì)達(dá)到 AI 編程一樣的效果。

到時(shí)候，企業(yè)軟件肯定就會(huì)被 AI 徹底顛覆。

有意思的是，企業(yè)軟件存在的最大意義，就是提升企業(yè)的在線化水平，從這個(gè)角度來說，企業(yè)軟件行業(yè)是不是在自掘墳?zāi)鼓兀?/p>

最后，雖然企業(yè)軟件注定將被 AI 顛覆，但是軟件從業(yè)者大可不必恐慌。

企業(yè)軟件行業(yè)可能會(huì)消失，但是只要“企業(yè)”還存在，“企業(yè)服務(wù)行業(yè)”就會(huì)存在，只不過服務(wù)的工具從“企業(yè)軟件”，變成了“企業(yè)級(jí) AI”罷了。

更重要的是，不管是企業(yè)軟件，還是企業(yè)級(jí)AI，都是為企業(yè)服務(wù)的工具，都需要精通技術(shù)和業(yè)務(wù)的IT 人員來幫助企業(yè)構(gòu)建。

在 AI 時(shí)代，這一邏輯仍然適用。

說白了，最有可能顛覆掉軟件行業(yè)的，其實(shí)是另一批善于利用 AI的軟件公司罷了。