• AI正在改变企业与SaaS平台的交互方式，也由此引发了一个根本性问题：这些平台将如何演进，还是会被AI绕过?

• 领先企业正在探索AI带来的优势，同时确保SaaS平台中内置的合规保障机制和领域专业知识得以保留。

• 这场变革能否取得成功，取决于CIO如何引领这一转型，以及如何推动AI与SaaS协同运作，从而释放整个企业生态系统的价值。

围绕企业SaaS的讨论正在迅速发生变化，曾经相对稳定的商业模式，如今正受到AI的挑战，并引发了所谓的“SaaS末日”论调，这种观点认为，AI可能降低SaaS平台的重要性，进而导致SaaS企业的市场估值重新调整。

其核心担忧其实很简单：AI智能体可能绕过传统的结构化系统，根据需求动态生成业务流程、用户界面和业务逻辑。如果用户只需通过自然语言表达意图，就能直接获得所需结果，而不必再进入各种应用程序进行操作，那么SaaS平台的作用是否还会像过去那样重要?

然而，市场释放出的信号表明，现实情况要更加理性。企业软件支出仍在持续增长，投资也越来越多地流向直接集成AI能力的应用程序。CIO们并没有取代SaaS，而是在对其进行扩展。正如英伟达首席执行官黄仁勋所指出的，AI智能体将会“使用软件工具，而不是取代它们”。

企业之所以倾向于扩展软件而非取代软件，是因为它们已经在企业级SaaS平台上投入了大量资源，这些系统经过数十年的发展，已经将合规保障机制和领域专业知识深度融入业务流程、业务规则和系统集成之中，而这些要素与企业的实际运营紧密相连，它们负责管理关键数据流、支撑核心业务运营，并确保企业满足监管要求。

本文提出了帮助企业在保持控制力的同时采用AI的五项战略重点，真正能够取得成功的企业，将是那些持续强化现有平台，并以审慎、可扩展的方式将AI融入其中的企业。

一：AI如何威胁并颠覆SaaS市场

AI正在重塑企业工作的执行方式，挑战传统SaaS交互模式，并重新定义价值创造的方式。

围绕AI颠覆SaaS市场的观点并非毫无根据，从根本上说，AI正在挑战企业级SaaS赖以建立的一些基本假设。传统SaaS认为，用户应该通过相对固定的应用程序完成工作，而这些应用程序通常具有预先定义的工作流程和固定的用户界面。

AI带来了另一种全新的工作方式，用户可以通过自然语言表达自己的意图，系统则能够动态生成响应、执行操作，甚至创建端到端的业务流程，而用户不再需要深入了解底层应用程序的具体使用方式。

这催生了一种颇具吸引力的未来愿景：传统SaaS应用程序可能被彻底绕过。如果AI智能体能够检索数据、触发工作流程，并协调不同系统之间的操作，那么用户登录多个应用程序并手动执行任务的必要性似乎正在逐渐消失。

一些早期应用案例进一步强化了这种观点。例如，AI助手可以跨ERP系统和CRM系统生成报告，AI智能体可以自动发起服务请求或执行金融交易，这种观点实际上假设，AI能够独立于那些负责执行业务规则、管理数据和确保业务一致性的系统而运行。

大语言模型的快速发展，加上企业对AI辅助智能体的持续投入，进一步加速了这样一种趋势判断：AI可能成为企业开展工作的主要交互入口。

这一转变还涉及经济层面的影响，SaaS供应商传统上主要通过与用户数量和功能权限挂钩的软件许可证实现商业变现。如果AI改变了用户与系统的交互方式，使商业模式逐渐转向按使用量或实际成果收费，那么SaaS的价值究竟应该如何定价，就成为一个值得关注的问题。

与此同时，构建AI驱动型解决方案正变得越来越容易，这可能使新进入者有机会在某些更细分的领域与成熟的软件厂商展开竞争。

二：惯性护城河正在减缓AI对SaaS的颠覆

尽管AI展现出巨大潜力，但要在企业环境中实现规模化应用，仍然离不开治理、可靠性、权威数据系统以及承载这些能力的SaaS平台。

一些企业曾试图激进地转向AI主导的未来，但很快发现现实情况远比预想复杂。早期试点项目往往能够展现出良好的应用前景，但要将其扩展为满足企业级要求的解决方案，却困难得多。

尽管企业普遍对AI充满热情，但许多组织仍然难以让AI项目突破试点阶段，实现规模化应用。常见障碍包括：工作流程集成困难、上下文学习能力有限、治理要求复杂，以及AI与日常业务运营之间难以有效协调。

虽然AI应用正在不断加速，但如何以负责任的方式实现规模化，仍然是一项挑战。随着企业逐渐走出试验阶段，治理、合规、安全和运营监督方面的不足，依然在阻碍企业级AI价值的真正实现。

安永发布的《2025年负责任AI脉搏调查》发现，近四分之三的企业已经在大多数或全部项目中集成了AI，但只有三分之一的企业实施了负责任地管理AI所需的治理控制措施。

另一项名为《工作重塑》的研究发现，尽管目前已有88%的员工在日常工作中使用AI，但只有28%的企业具备将这些AI使用行为转化为实际业务成果的能力。

仅有十分之二、即18%的CEO表示，其所在企业已经建立了完善的AI公平性和偏见控制机制，此外，只有14%的CEO认为其企业的AI系统能够按照相关法规要求运行。

除此之外，企业还发现，AI的引入增加了运营和治理的复杂性。

与传统软件不同，AI模型本质上具有概率性，而各行各业的企业级运营环境通常是围绕确定性结果设计的。

例如，银行的信用评分是基于明确的评估因素进行的，理应产生一致的结果：即使输入信息的表达方式有所不同，只要信息实质相同，评分结果就不应该发生变化。

在银行、制药等受到严格监管的行业，这一挑战尤为突出，因为结果的可解释性、可审计性和合规性都是不可妥协的基本要求。

因此，尽管企业对AI的兴趣日益增长，但许多企业仍然深度依赖现有系统，这些平台值得信赖，能够满足监管要求，并以可靠、高效的方式支撑关键业务运营。

虽然企业领导者正在积极探索AI应用，但他们仍然抱有怀疑和担忧。对于成本、风险和治理的不确定性正在不断增加，持续阻碍大规模AI转型的推进，尤其是在业务复杂或受到严格监管的环境中。

这一现象也反映在市场表现上：企业软件支出仍在持续增长，CIO们也一再表示，AI主要将通过现有SaaS平台实现应用，而不是依靠独立的AI工具。

安永美洲区联盟负责人Spencer Farr指出：

“企业采用AI面临的最大障碍，并非技术本身，而是围绕关键业务系统形成的‘惯性护城河’。

多年来，企业已经将治理机制、监管控制措施、运营流程和组织内部积累的专业知识深度嵌入支撑其业务运行的平台之中。

只有当AI能够与这些既有基础协同工作，对其进行扩展和增强，而不是要求企业替换已经信赖的系统时，AI才能真正实现规模化应用。

从长远来看，这些既有基础本身将成为企业面向AI时代的护城河，使那些能够以可信、可控和有信心的方式实现AI规模化应用的企业脱颖而出。”

三：CIO应对AI变革的五项战略重点

为了释放AI的价值，企业领导者应重点强化现有平台，同时将智能能力融入整个企业。

在上述背景下，结合能够观察到的市场趋势，而非仅仅依赖各种推测，可以总结出一系列切实可行的行动建议，帮助CIO和业务领导者理解企业级SaaS正在发生哪些实质性变化，以及企业应该重点关注哪些方面，才能保持竞争优势。

1. 将SaaS平台确立为企业的控制层

这有助于确保企业各项运营活动的一致性、可靠性和责任可追溯性。

SaaS平台支撑着企业核心业务流程，负责执行业务规则，并维护关键数据的完整性。随着AI引入更多动态化能力，企业应推动这些平台现代化，使其继续成为AI驱动业务执行过程中的受治理基础，而不是被AI绕过。

2. 将AI嵌入应用程序，提升生产力

加快在现有SaaS平台中采用内置AI能力，以提高用户生产力。

利用AI提供主动式洞察、智能建议和自动化能力，减少人工操作，并改善决策质量。

3. 通过AI辅助交互重新构想用户体验

推动企业应用程序从静态、基于表单的工作流程，转向更加直观的AI辅助交互体验。

让用户能够通过自然语言进行交互，获取相关洞察，并获得下一步最佳行动建议，从而降低操作复杂性，提高系统易用性和工作效率。

4. 通过AI赋能的API网关加速系统集成

利用AI驱动的工具简化系统集成过程，包括自动生成数据映射、创建连接器，以及编排工作流程。

尽管系统集成仍然具有复杂性，但AI能够显著减少所需工作量、缩短实施周期，并降低总体拥有成本。

5. 将AI交互层设计为主要用户入口

提前布局AI逐渐成为跨系统主要交互入口的趋势。

未来，SaaS平台将更多地作为由API驱动的业务引擎，在统一的AI交互层背后运行。

这五项战略重点涉及企业架构的不同层次，从基础系统和集成架构，到用户体验和AI驱动的交互模式，它们并非彼此孤立的项目，而是共同推动企业业务流程执行方式的重塑。

下面通过一个案例及其架构，说明这一转变将如何在实践中发生。

假设一位客户只发送了一封电子邮件，说明自己已经搬家，需要报告一起事故，同时希望了解自己的保单具体涵盖哪些保障内容。

如今，这样一个简单的请求往往会引发一系列割裂的处理流程：人工分拣请求、多个团队之间反复转交、重复跟进，以及不同系统中彼此独立的信息更新。最终导致处理延迟，并给客户带来不一致的服务体验。

企业级SaaS正在演进为分层架构

AI驱动的交互层首先理解客户请求的完整上下文，然后将其拆解为一系列相互协调的操作。

在后台，SaaS平台则充当控制层：

• CRM系统负责处理客户地址变更。

• 理赔平台负责创建并启动理赔案件。

• 保单系统负责核实保险保障范围。

整个过程中，SaaS平台继续确保治理、准确性和合规性。

为了实现这一目标，AI能够加速API的创建和映射，将SaaS平台的功能以API形式开放出来，从而支持不同系统之间的工作流程动态编排。

与此同时，每个SaaS应用程序内部集成的AI也能进一步改善用户体验，例如自动预填数据、识别信息缺失之处，并推荐下一步最佳行动。

从客户的角度来看，整个体验将变得统一且具有对话性。客户只需接收一份经过引导的统一回复，即可确认信息更新、了解理赔进展，并按照要求补充必要的信息。

对于企业员工而言，系统则会提供一个整合后的AI辅助信息视图，帮助他们降低工作复杂性，提高工作效率。

这个案例说明了五项战略重点如何在实际业务中协同发挥作用，将原本割裂的业务流程转变为统一、协调的运作模式。

接下来，需要进一步理解企业应该如何实现这一模式的大规模落地。

四：如何落实五项战略重点

要真正实现AI带来的收益，需要严谨的执行方式，将智能化能力与坚实的架构基础和运营基础结合起来。

五项战略重点各自承担着不同的作用，共同推动这一转变，从强化核心系统，到重塑用户与企业业务流程的交互方式，缺一不可。

战略重点一：将SaaS平台确立为企业的控制层

为了有效发挥控制层的作用，企业需要推动SaaS平台现代化，使其能够支持基于API的业务执行、弹性运行，以及大规模治理能力。

随着AI带来更加动态化的工作方式，一个稳定且受到有效治理的执行层变得更加重要。

企业级平台内置了结构化业务流程，负责执行业务规则，并维护关键数据的完整性。这些能力并不是AI能够独立复制的。

此外，这些平台还提供企业运营所依赖的基础支撑能力，包括审计追踪记录、访问控制，以及具有明确服务级别协议(SLA)和7×24小时服务保障的企业级支持体系。

当业务流程出现故障或异常情况时，企业需要的不仅仅是智能化建议，还需要能够可靠执行任务、并且能够提供大规模运营支持的系统。

这一点对于受到严格监管的行业尤为重要，因为这些行业要求业务结果保持一致、可解释和可审计。

例如，在制药行业，Pega等平台能够编排复杂的临床和质量管理工作流程，帮助企业实现可追溯性、版本控制，并满足相关验证要求和合规标准。

AI可以加速具体任务的完成，例如总结临床数据、发现有价值的洞察，或者识别潜在的安全风险信号。

但AI无法取代监管申报所要求的结构化工作流程、审计控制机制和确定性执行能力。

AI可以增强决策能力、简化部分流程，但执行责任、合规责任和问责责任仍然必须由这些平台承担。

随着企业不断采用AI，一项架构原则也变得愈发清晰：

AI负责引导和增强，SaaS平台负责管控和执行。

这意味着，企业不仅需要维护现有系统，还必须持续投入资源推动其现代化，使其具备更强的弹性、完善的API支持能力，以及支持AI驱动交互模式的能力。

企业领导者应积极推动核心SaaS平台现代化并不断强化其能力，使其继续成为AI驱动业务执行过程中值得信赖的控制层。

安永美洲区金融服务技术咨询负责人Scott Keipper指出：

“真正的颠覆并不在于AI让SaaS变得无关紧要，而在于AI正在挑战SaaS过去赖以实现巨大商业价值的那些基本假设。

如果AI智能体成为主要交互入口，那么竞争优势就将从应用程序访问权限，转向可信赖的业务执行能力、受到治理的数据，以及基于业务成果创造价值的能力。”

战略重点二：将AI嵌入应用程序，提升生产力

AI最直接的影响之一，就是提高用户在现有SaaS应用程序中的工作效率。

企业应加快采用内置AI能力，将AI智能体、AI助手和智能自动化能力直接集成到企业级平台之中。

这些能力能够减少人工操作、简化决策过程，并提供原本需要用户投入大量精力才能获得的洞察。

在实际应用中，这意味着企业应用程序将从需要用户手动操作和导航的系统，转变为能够主动辅助用户完成工作的系统。

AI可以总结海量数据、突出显示异常情况、推荐下一步最佳行动，并自动执行日常任务。

例如，在金融服务领域，Pega Smart Investigate Agentic Automation(SIAA)等AI赋能的争议处理平台，就展示了内置AI如何显著提高工作效率。

这些平台将案件管理、决策能力和AI驱动的洞察结合起来，能够自动对争议案件进行分类和分流，识别可能的根本原因，并为处理人员提供下一步最佳行动建议。

这种方式能够大幅减少人工工作量，同时确保符合监管规定的处理时限和审计要求。

在受到严格监管的业务环境中，这些AI能力必须在明确的约束和保障机制下运行，从而进一步巩固一种业务模式：AI增强决策能力，而平台负责对执行过程进行治理和控制。

这一发展趋势还表明，SaaS平台将在基于Token的价值实现模式中发挥重要作用。

随着AI越来越深入地融入企业工作流程，这些平台能够提供Token消耗情况的可视性，并将AI使用情况与可衡量的业务成果关联起来。

这不仅为更加透明的投资回报率跟踪奠定了基础，还使企业能够将AI驱动的交互与交叉销售、追加销售等收入增长机会联系起来。

从长远来看，这将成为企业以可控且经济可持续的方式扩大AI应用规模的关键。

企业领导者应优先推动AI嵌入SaaS应用程序，在提高生产力的同时，确保治理机制和控制能力不受削弱。

战略重点三：通过AI辅助交互重新构想用户体验

除了提高生产力之外，AI也正在改变用户与企业系统之间的交互方式。

传统SaaS应用程序主要依赖结构化、基于表单的界面，以及预先设定的导航路径。

如今，这种模式正在逐渐被更加直观的对话式交互所补充，某些情况下甚至会被取代。

用户现在可以通过自然语言与系统交互，直接表达自己的意图，而不必遵循预先规定的操作步骤。

他们不再需要在多个屏幕之间反复切换，而是可以直接提出问题、启动业务流程或获取所需洞察，由AI理解用户意图并引导后续操作。

这种转变并不意味着结构化业务流程将被取代，而是改变了用户体验这些流程的方式。

用户界面将变得更加灵活，并以用户意图为中心，但底层业务执行仍然依托受到治理的工作流程。

领先的软件平台已经展现出这一发展趋势。

ServiceNow的Now Assist、SAP的Joule，以及Pega的AI驱动决策和对话交互能力，都使用户能够通过自然语言与企业工作流程进行交互。

员工可以直接发起请求、获取洞察或解决问题，而不必在多个屏幕之间反复导航。与此同时，底层平台仍然按照既定的治理流程执行相关业务操作。

随着时间推移，企业系统将逐渐发展为更加以用户意图为导向的交互模式，让用户将注意力集中在最终结果上，而不是具体的流程操作上。

企业领导者应重新设计应用程序中的用户体验，使其更加直观、更加智能化，并以实现业务成果为导向。

战略重点四：通过AI赋能的方式加速系统集成

系统集成一直是企业SaaS生态系统中复杂且成本高昂的环节。

系统集成的重要性不仅体现在技术效率方面。

安永全球组织最近的一项研究表明，企业价值中最多有75%仍然被困在组织和职能部门之间的孤岛中。

智能体AI能够通过编排不同系统之间的工作流程、决策和操作，帮助企业释放这些被困住的价值，使企业能够围绕端到端的价值流开展运营，而不是局限于彼此独立的应用程序。

企业通常运行着数十个相互连接的系统，需要投入大量精力进行API开发、数据映射和工作流程编排。

AI为减少这些工作量带来了切实可行的机会，但它并不能消除系统集成原本存在的复杂性。

AI驱动的工具能够自动完成部分集成工作，包括生成API映射、创建连接器，以及支持低代码编排。

这些能力能够缩短实施周期、减少人工工作量，并降低总体拥有成本。

例如，AI可以推断不同系统之间的数据映射关系，推荐集成模式，或者生成开发人员可以进一步完善的基础代码。

然而，一些核心挑战依然存在，包括数据语义、治理、安全性和一致性。

系统集成仍然需要围绕可追溯性、受控的数据流，以及清晰的系统边界和责任归属进行设计。

企业应该利用AI加速系统集成，帮助团队更快地完成交付，同时继续投入API优先设计、标准化接口和模块化架构建设。

企业领导者应采用AI加速系统集成，同时持续投资建设以API为先、治理完善的企业架构。

战略重点五：为AI成为主要交互层做好准备

AI推动的一项重大变化，是传统SaaS用户界面正在逐渐失去其中间入口的地位。

随着AI智能体能力不断增强，它们正越来越多地成为用户与企业系统交互的主要入口。

用户不再需要分别登录多个应用程序，而是可以通过一个统一的AI交互层，跨越不同系统和业务流程完成操作。

这并不意味着SaaS平台将会消失，而是意味着用户体验这些平台的方式将发生变化。

企业应用程序将越来越多地在后台作为由API驱动的业务引擎运行，负责执行交易、落实业务规则和维护业务记录。

面向用户的交互层则会变得更加抽象，由AI负责协调不同系统之间的交互。

这一转变必须得到谨慎管理。

虽然统一的AI交互界面能够改善易用性和工作效率，但它不能模糊责任归属和控制机制。

通过AI交互层发起的每一项操作，都必须能够追溯到受到治理的业务工作流程和权威数据系统。

对于CIO而言，这意味着工作重点将从改善单个应用程序的用户界面，转向构建模块化、由API驱动且易于访问的企业平台。

企业领导者应提前为AI主导的交互模式做好准备，使现有平台实现模块化、API化，并具备在统一AI交互层幕后运行的能力。

五：AI时代，企业级SaaS的未来在哪里?

企业级SaaS的未来，在于将AI驱动的用户体验与能够提供控制力、一致性和责任追溯能力的平台结合起来。

围绕AI与SaaS的讨论，往往被描述为两个极端：要么被取代，要么继续生存。

但现实情况是，AI并没有消除企业级平台，而是在改变这些平台创造价值的位置和方式。

在各行各业，尤其是在受到严格监管的行业中，一些基本要求始终没有改变：决策必须具有可解释性，流程必须能够接受审计，业务结果必须保持一致。

当业务运营涉及资金、风险或患者安全时，仅仅做到结果看似合理是远远不够的。

真正发生变化的是这些系统的使用方式，以及它们的能力扩展方式。

AI带来了更加自然、直观的企业业务交互方式，加快了洞察获取速度，并减少了业务流程中的阻碍。

然而，只有将AI嵌入那些能够执行政策、维护数据完整性并提供责任追溯能力的平台之中，AI才能真正有效地创造价值。

Pegasystems首席技术官兼市场营销负责人Don Schuerman指出：

“企业真正的机遇，在于重新构想自身的工作方式，包括业务流程、工作流和决策机制，从而简化客户和员工的体验，将那些尚未真正转化为实际成果的AI生产力转变为可衡量的效率提升，并最终让AI成为推动业务增长的重要杠杆。

这不可能仅仅依靠AI和智能体实现，而必须将这些智能体连接到能够执行具体任务、确保结果可预测、成本可预测的平台和应用程序之中。”

对于企业领导者而言，未来的发展方向已经越来越清晰。

企业应重点围绕五项战略重点采取行动：强化SaaS系统、嵌入AI能力、升级用户体验、重新思考系统集成，以及为新型交互模式做好准备。

这种方法能够帮助企业克服前文提到的“惯性护城河”问题。

面对AI成本和风险仍然存在不确定性的现实，企业无需贸然替换现有系统，而是可以充分利用那些已经满足监管和运营要求的平台，在其基础上持续发展。

因此，AI的应用很可能以渐进式方式推进：通过将AI嵌入现有系统，增强而不是颠覆企业工作流程。

从某种意义上说，当前这一时刻与以往的技术变革颇为相似。

正如云计算并没有消灭企业软件，而是改变了企业软件的交付和使用方式一样，AI也正在重新定义SaaS平台的构建方式和用户体验方式。

未来的发展方向并不是减少平台数量，而是打造能力更强的平台——这些平台将具备AI能力、由API驱动，并能够在更广泛的业务编排层中运行。

自动驾驶仪的发明并没有让飞行员消失，而是改变了飞行员的角色。

如今，问题已经不再是AI是否会重塑SaaS，而是企业能够以多快的速度作出响应。

那些能够果断采取行动、持续强化现有平台，并以可控、可扩展的方式嵌入AI能力的企业，将定义下一代企业软件的发展方向。

总结

AI正在重塑企业与SaaS的交互方式，但这些核心平台在治理、合规和业务执行方面仍然发挥着关键作用。

这一转变将是渐进式的：企业将从以应用程序为中心的工作流程，逐步转向更加直观、由AI驱动的交互体验，而SaaS平台仍将作为决策与控制的核心基础。

那些致力于强化现有系统、嵌入AI能力，并为不断演进的交互模式做好准备的企业，将更有能力释放AI带来的价值。

未来的变革方向并不是消灭现有平台，而是让它们变得更加智能、更加互联，并具备更强的适应能力。

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