公司的数字化产品经理在和HR部门、软件公司顾问沟通完需求，并开通权限后，只需要把评估沟通好的几个导入模板和收集数据发送给智能体小甲，之后由小甲对接软件公司的交付智能体小乙，两个硅基生物隔空一顿聊，过一会儿，系统已经初始化实施完毕，已可以正式投入验证使用。
AI不仅为现有系统带来了前所未有的优化机会，同时也催生了新的业务模式和产品形态，也为当下的行业带来了新的机遇和挑战。
同时伴随着每次重大技术变革周期，总有一些公司走向消亡或脱颖而出，那影响是如何产生、演进，企业软件行业又将如何更好应对呢？
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首先，可以断言的是，人工智能技术，特别是大模型和智能体技术的重大突破，其重要性远超大数据、移动互联网、云原生等技术升级。
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大数据技术：大数据技术在C端领域的应用爆发，主要体现在个性化推荐和精准营销上，例如电商平台依据用户浏览和购买记录推荐商品，社交媒体则根据用户兴趣推送内容，这些应用自2010年起逐渐普及。而在TO B软件行业，大数据技术的应用相对滞后，直到2015年左右才开始得到快速发展和广泛应用，时间差大约为5年。
移动互联网：移动互联网在C端应用的爆发，始于2007年iPhone的推出，随后几年间，社交、游戏、电商等C端应用迅速崛起并普及。对于TO B软件行业，虽然在2012年左右开始有初步的移动化尝试，但直到2015年以后才真正实现与移动互联网的深度融合和创新发展，时间差也大约为5～8年。
云原生：云原生技术在C端应用的推动主要来自互联网企业和创新型科技公司对技术的探索和实践，这些企业在2015年左右开始逐步采用云原生架构进行软件开发和部署，以提高自身的竞争力。而对于TO B软件行业，云原生技术的应用推广相对滞后，直到2018年以后才开始快速发展，时间差约为3～4年。
但是，朋友们要记住，AI是自学习的，所以之前技术升级平均3-5年的C端爆发到B端大规模应用的时间，在Ai这次浪潮中留给软件企业的时间绝对不会这么长。
作为甲乙方都做过很多年的人，真的感觉到这对于企业软件行业是一次巨大的机遇和风险，那如何应对？AI的时代已经来临，而机会才刚刚开始！如何不变成风浪里翻了的船，技术升级是重中之重，以下是一些可行的措施：
未来的领导型企业的交付业务场景必然是依托于原有产品、技术升级的智能运营平台，项目交付将不再是现在这种项目实施是否成功很大程度上取决于项目团队能力的行业现状，未来的智能AI Agent交付团队将会反向要求项目负责人及客户，更好地用标准化、科学化的前端输入，来确保后续业务正确性，并能保证实施、开发、测试的自动高效交付环节。
同样，正如开源证券的研报指出，AI Agent技术正在迎来商业化拐点，预计到2025年将实现爆发性增长。在B端市场，微软和谷歌等科技巨头已经布局，构建了庞大的企业级AI Agent生态系统。Salesforce和ServiceNow等公司的业绩增长也证明了AI技术在提升企业效率和盈利能力方面的潜力。因此，未来很可能在现有AI国内技术公司中，出现一个类似ServiceNow的企业，它将利用强大的智能技术，对B端ISV接入企业产生重大影响，形成一些个超级AI Agent平台，类似现在办公协同行业的丁书微，
关于交付AI Agent的具体情况，未来任务的执行将更多依赖于机器，但执行者未必是当前的甲乙双方。当前软件行业面临诸多挑战，尤其是在项目交付阶段。常见的问题包括客户需求不明确、频繁变更需求、沟通不充分以及团队资源分配不当，这些因素导致成本超支、客户满意度下降、回款困难，进而项目延期、质量下降，最终可能不得不走向解约。因此，项目实施对于产品型公司而言，往往不是盈利点，而是痛点所在。
此外，这个AI Agent可以不是产品公司自己研发的，它可以是AI八部天龙公司，但我更看好字节，原因两点：飞书的加持和扣子的领先。如前所述，当前大型软件产品公司应着重提升产品质量，打造卓越的一线咨询能力，构建更开放、强大的底层智能平台，并研发专属的接待员型AI Agent，以便与未来的超级Agent平台无缝对接。这或可类比当前的协同办公模式是不是基本都做好了对接丁书微的接口了？哪个SAAS产品不能对接丁书微得被人诟病。
未来的SAAS产品和OP软件如果缺乏此能力，AI Agent大规模应用时，是否还需二次开发以调用产品原有API？可能是未来CIO选型重点要考虑的关键指标之一，然而，这既需要时间，也需一个平台或联盟的共同推进，如同北溪管道项目，必须构建好AI Agent间的智能对接通道。否则，在专业TO B领域，诸多实施工作将无法圆满完成，AI Agent也无法实现完整交付。这仅是一个理想化的构想，希望它不会太过遥远。
但这方面的思考和准备很可能会让卷的没边的国内企业管理市场再次产生一次绝无仅有的硅基卷碳基的行业升级，不能升级，没能力升级，没意愿升级的都将会变成前浪，趴在沙滩上。
其实呢初期是阵痛，对于碳基人来说，远期来看是利好，摒弃交付上赚钱，从而赚解决方案和咨询增值的钱，交付智能体负责自己赚自己的电费，并上交利润。项目经理、售前顾问化身一人超级团队，去拼管理和解决方案，其他岗位去做结合业务的智能体开发、测试、训练，但纯原来意义上的二开会变少，更多的是训练智能体、优化标准产品，开放更多能力和接口等。纯个性化甲方需求由产品公司训练的智能体对接支持和开发。
短期，AI对于行业来说机遇大于风险，通过AI，整个行业人员可以大幅提效，无论是产品、开发、测试，其实都是可以从大模型的技术进步中收获巨大的提效。
中期，在产品的AI智能化升级上是可以对产品进行升级，有一些场景，但还达不到颠覆或者说是巨大，还处于尝鲜或者是最佳实践阶段，同时在中期也面临着AI伦理和AI数据隐私等风险，比如智能客服、智能简历解析、智能驾驶舱等。
长期，有实力和雄心的企业，真正必须开始对于智能交付的深度研究，尤其是打造当下产品、底层平台能接受来自内部和外部的智能输入并进行沟通对话和处理的产品能力，尤其是对接未来企业端无数的散养AI Agent，将是在未来，衡量一个SAAS产品或标准软件产品的一个很重要的行业指标。
结论，随着AI技术的快速发展，越来越多的企业开始将AI技术应用于管理软件中，从而提高管理效率、降低成本、增强竞争力，并加强数据安全，之前都说医人者不自医，但这次对于软件企业来说，再不自医，可能留给自己的时间真的不多了。
下一期详聊一下AI Agent交付的脑洞。
