有一个版本的人工智能论文认为，到 2028 年，您的 CRM 将成为人工智能代理。您的会计师是人工智能代理。您的项目经理是人工智能代理。每一个都是您与之交谈的单一用途产品，“商业软件”的整个概念分解为一系列可以访问您的数据的法学硕士。
确切地说，我们并不认为这是错误的。我们认为这是最昂贵的版本。
如果每个 AI 代理都是自己的订阅（您的 CRM 代理、您的支持代理、您的财务代理），那么您刚刚重建了非捆绑式 SaaS 格局，只不过现在每种产品都更加昂贵，因为它具有 GPU 成本和全新的营销预算。 碎片化问题并没有随着人工智能而消失。它复合了。
实际解锁： 跨模块的操作。
人工智能为商业软件所做的有趣的事情并不是“提出问题，得到答案”。它是“描述一个操作，观察它发生”。
比较两个场景：
场景 A——孤立的人工智能： 您拥有 HubSpot 的 CRM 人工智能。你要求它“总结本季度面临风险的交易”。确实如此。有用。然后你切换到 QuickBooks 的 AI。您问“哪些客户尚未支付上一张发票？”它无法回答——不同的系统、不同的数据、不同的人工智能。
场景 B — 统一 AI： 您拥有一个平台和一种数据模型。您要求“总结本季度面临风险的交易，其中客户还拥有 30 天的逾期发票和未结的关键支持票证。”平台一次查询即可回答。以前需要一个下午才能完成的五分钟工作，以及三个 CSV 导出。
分散堆栈中的人工智能是向每个孤岛提出问题的更快方法。集成平台中的人工智能是过去不可能实现的操作。
(B) 相对于 (A) 的经济价值是巨大的——它完全取决于数据位于一个地方、基于一种模式、可由一个 AI 运行时访问。这就是集成平台。而非捆绑堆栈恰好不是这样的。
为什么人工智能代理论文在小范围内会失败。
“每个 SaaS 都成为人工智能代理”这一论点适用于企业规模，客户拥有内部数据基础设施和连接它的预算。 Snowflake 加上 Looker 加上十几个法学硕士都以它们为食。
它不适用于奥斯汀的 10 人机构。他们没有数据仓库。他们没有集成工程师。 HubSpot 的人工智能代理不知道他们的 QuickBooks 数据，而且他们没有教授它的基础设施。
对于中小型企业（绝大多数商业软件客户）来说，获得有用人工智能的唯一途径是 人工智能内置于已经集成的平台中。 集成是人工智能发挥作用的前提。如果没有它，人工智能就只是一个小孤岛上的聊天窗口。
我们在自己的客户群中看到了什么。
Mewayz的AI功能（文档生成、图像生成、CRM活动AI总结）大致使用情况 20×更多 与相同客户在切换之前使用的独立工具中的同等人工智能功能相比。
为什么？并不是因为我们的人工智能更好。引擎盖下的模型大致相同。这是因为人工智能以客户的整个业务为背景。生成后续电子邮件就知道最后一笔交易是什么。起草项目提案时知道引用了什么。编写签入模板知道上一张支持票中的承诺。
上下文就是产品。 AI是表面。
代理层， 老实说。
代理人工智能将登陆商业软件领域。我们对此并不怀疑。问题是它在哪里以及采取什么形状。
我们打赌：代理商将 里面 平台，而不是 作为 平台。您不会订阅 CRM 代理。您将订阅 Mewayz（或 Notion 或 Zoho 或其他任何人），该平台将公开一个跨您所有数据运行的代理。
经济逻辑很简单。当代理拥有更多数据时，它就更有价值。模块最多的地方数据最多。拥有整合数据的平台不费吹灰之力就赢得了代理之战。
单产品人工智能代理——“人工智能CRM”、“人工智能会计产品”——可以单独在人工智能上与拥有数十年功能深度的现有企业竞争 和 即将嵌入相同的人工智能。这家初创公司在人工智能方面取得了大约 12 个月的胜利。然后是现有船舶平价。然后数据护城河重新确立。
这对买家意味着什么。
两个实用要点：
- 不要将人工智能作为单独的产品线来购买。 每个现代平台都将嵌入它。 2026 年每月支付 $30 购买“HubSpot 的人工智能”看起来就像 2024 年每月支付 $30 购买“HubSpot 的深色模式”一样愚蠢。
- 在你的人工智能提供商之前关心你的数据模型。 与将人工智能连接到碎片化模式的平台相比，具有干净统一数据模型的平台将提供更好的人工智能结果。选择集成；人工智能随之而来。
人工智能不会取代堆栈。它会瓦解堆栈——向已经拥有大部分堆栈的人倾斜。