AI大模型，正在殺死 to B軟體？
AI科技浪潮洶湧來襲，各大科技公司都紛紛推出自己的通用大模型，以及結合行業特性的行業大模型。科技行業的一片繁榮的景象，甚至一度讓人暫時忘記了大廠裁員潮的兇猛。
行業大模型受到前所未有的關注，這意味著人工智慧在To B行業的應用將進一步深化。
通過運用行業大模型，企業可以更加便捷地建構符合自身業務需求的專屬模型，提高工作效率和質量，進一步降低成本。同時，行業大模型的運用也可以幫助企業更好地實現數位化轉型，提高企業的競爭力和市場地位。
消息一出，原本這些toB軟體廠商該坐不住了，不得不發出靈魂質問，B端軟體的壁壘到底在哪裡？
AI大模型來襲 哪些toB軟體迎來生死劫？
一、資料分析類
BI（商業智能）等資料分析類軟體在企業的經營管理和決策中發揮著重要的作用。這類軟體可以對企業內部和外部的海量資料進行處理、分析和可視化，幫助企業做出更明智的決策。然而，隨著大模型技術的不斷髮展，一些AI平台就可以開始提供更加智能化的資料分析和預測服務，這些服務能夠更好地滿足企業的需求，毋庸置疑這類資料分析軟體會面臨著被取代的風險。
二、標準流程類
大模型強大的資料處理和學習能力，可以通過對大量辦公資料的學習和分析，自動化處理一些重複性高、規則明確的任務，以此免去簡單重複但是耗時耗力的人工處理。因此，跟所有標準化程度高的職業一樣，OA（辦公自動化）、業務審批流和行銷自動化等標準流程類軟體同樣面臨著被取代的威脅。
例如，在OA系統中，AI可以自動化處理一些日常辦公流程，如郵件分類、檔案歸檔等。在業務審批流中，AI可以通過對申請內容的自動稽核和分類，加快審批速度，提高流程效率。在行銷自動化中，AI大模型更是可以通過對使用者行為的自動分析和預測，實現自動化行銷和精準推薦，提高轉化率。
三、執行自動化類
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）是一種以軟體機器人和人工智慧（AI）為基礎的業務過程自動化科技，其主要優勢在於其能夠模擬人類在電腦上的操作，從而在各種重複性高、規則明確的任務中取代人力。例如，在財務領域，RPA可以自動執行賬務處理、資料錄入、發票驗證等任務；在客服領域，RPA可以通過自然語言處理技術實現自動回覆客戶郵件、處理投訴等任務。
但是RPA的缺點也很明顯，比如無法處理複雜和高度變化的流程，需要人類進行決策和判斷的任務也不太適合使用RPA。此外，RPA需要組態和程式設計，因此可能需要較高的技術門檻和成本。
而基於自然語言處理和機器學習技術AutoGPT，可以完美避開這些問題，自動地理解、學習和模仿人類工作，因此可以替代部分RPA產品的功能。
所以在未來，RPA需要不斷結合AI的能力去迭代產品，否則這類不太聰明的自動執行機器人都容易“失寵”。
四、輕諮詢服務軟體
這類軟體可以幫助企業瞭解行業動態、市場趨勢和競爭狀況，提供決策支援。然而，隨著AI技術的發展，大模型提供智能化的行業分析和諮詢服務其實更勝一籌，也更加便利。
因此在未來，其實不只軟體，整個輕諮詢行業都是會受AI大模型影響的重災區。
五、傳統教育軟體
與傳統的線上教育軟體，如英語陪練、程式設計教育等相比，AI具有更明顯的優勢，比如：
1）自動化教學：AI大模型可以自動生成教學方案，提供更加個性化、精準的教學內容，從而減少對人工教學的依賴。
2）智能反饋：AI大模型可以即時監測學生的學習狀態和進展，及時給出反饋和建議，幫助學生更好地掌握知識和技能。
3）自訂學習路徑：AI大模型可以根據學生的個性化需求和學習進度，自訂學習路徑，提供更加靈活、多樣的學習方式。
4）智能評估：AI大模型可以自動評估學生的學習成果，提供更加客觀、精準的評估結果，從而幫助學生更好地瞭解自己的學習進度和水平。
如此看來，教育的幾個環節全都被覆蓋得清清楚楚明明白白，試問線上教育還有什麼未來？
哪些toB軟體 不容易被AI取代？
一、複雜業務管理軟體
ERP（企業資源計畫）、WMS（倉庫管理系統）和TMS（運輸管理系統）等複雜業務管理軟體在企業中發揮著重要的作用。這類軟體可以幫助企業實現資源的最佳化組態、進銷存的管理和運輸過程的監控。然而，複雜業務管理軟體往往需要處理大量的資料和複雜的流程，並且需要結合企業的實際情況進行定製化開發。AI技術可以在一定程度上提供輔助功能，但是很難完全取代這類軟體。
二、擁有稀缺資料的軟體
一些行業類的軟體，如精密製造、離散製造等工業類軟體，以及新藥研發管理軟體、裝置生產管理軟體等行業管理軟體，通常需要處理大量的資料和複雜的演算法。這些軟體中的資料和演算法往往是稀缺資源，只有少數企業能夠擁有。加上在處理高度專業化的資料和知識方面，人類的專業知識和經驗仍然具有重要作用，因此難以完全被AI大模型取代。
三、行業管理軟體
新藥研發管理軟體、裝置生產管理軟體等行業管理軟體在某些特定行業發揮著重要的作用。這類軟體可以幫助企業實現研發、生產、質量、物料等管理的規範化、流程化和標準化。由於不同行業的業務和管理模式差異很大，而且這些軟體通常需要處理複雜的行業規則和知識。因此，AI技術很難針對每個行業開發出通用的行業管理軟體。
綜合以上，我們不難發現，不管是人的崗位還是軟體，所有不容易被AI取代的，其實是那種具有高度專業性、複雜性、技術性以及互動性的。但是在未來，這些軟體要想更好地存活並行展下去，那麼就必須要和AI大模型相互協作融合，共同提供更高效和精準的服務。
AI時代下 toB軟體如何應對挑戰？
一、結合AI大模型，重塑產品
去年底以來，以ChatGPT、文心一言、通義千問為代表的大語言模型，引領了全球資訊科技領域的新一輪變革。新浪潮洶湧而至，AI正在重構未來，千行百業都將迎來新的機會。
在這個新機會下，百度就不止一次發表聲明，要用AI大模型將所有產品重構一遍。
產品重塑就是與AI大模型相結合，通過人工智慧技術的輔助，提高產品的智能化和個性化程度，甚至是重構自己的產品。
例如，toB軟體行業可以考慮利用自然語言處理、機器學習等技術，實現智能客服、智能推薦等功能，從而提升使用者體驗和產品價值。
二、趁著窗口期，重新定位，切換賽道
趁著窗口期，重新定位自己的產品和服務，切換到更加有前景的賽道。在這個變化日新月異的時代，沒有任何一款產品甚至一種行業可以成為常青樹，倘若固步自封只會加速衰亡，因此在合適的時期，切換思維轉變戰略，跨入新賽道才能為原本的產業注入新活力。例如，toB軟體行業也可以結合自身的需求及發展戰略，考慮進入雲端運算、巨量資料、人工智慧等新興領域，以獲得更多的發展機遇。
三、為AI大模型，提供服務，賣水和鏟子
AI大模型正在逐漸吞噬to B軟體的市場份額，這是一個不可否認的事實。然而，這並不意味著這些軟體毫無還手之力只能坐等消亡。事實上，這些軟體在許多方面仍然具有優勢，例如成熟的技術、穩定的性能、豐富的功能等。
當然了，如果你的產品確實已經受到AI圍困已經被幹趴下，且短時間內看不到轉型出口的話，那麼或者你應該當斷則斷，業務掉頭轉去別的方向。
比如可以考慮為AI大模型提供資料標註、訓練、最佳化等服務，以及相關的硬體裝置和軟體工具。
真的，這不丟人。
賣水、賣鍋、賣鏟子的活，看起來沒有那麼高大上，但確是強需求，只要你能通過這些生存下來，那麼賺到錢也就指日可待。
有了錢之後，再慢慢考慮商業模式的轉型升級，從而在AI技術發展中佔據一席之地。
本質來講，大模型跟任何一種平台或者軟體一樣，都是工具。所有企業都應該密切關注AI大模型的發展，並且積極探索其應用領域，尋求與AI大模型的合作方式。只要你能利用好它，那麼你就不會被它消滅或者傷害，反而會受益。 (前瞻經濟學人)