廣東
從最初的內嵌AI助手到構建多智能體群，再到All in One平臺，每一步看似技術升級實則暴露戰略失焦。本文深度復盤中小SaaS企業的AI轉型困局，揭示在資源有限情況下如何平衡技術追逐與商業本質，找到垂直領域與AI結合的真正破局點。
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2024年4月2日，領導宣布：我們“正式”進入全員AI辦公時代。每人注冊ChatGPT賬號，學習AI相關技能，并在實際工作中分享案例。
與此同時，作為一家中小型HR SaaS公司，我們的產品戰略也發生了“根本性”轉向——全面AI化。換句話說，價值體系從快速響應客戶需求，調整為優先確保AI產品落地。
兩年過去了，結果如下：
AI辦公：產研伙伴公費配備了Trae賬號，非產研伙伴使用豆包（免費）。使用情況呈明確的金字塔結構——極少數人深度使用，絕大多數仍停留在“代替百度一下”的層面。
AI產品：從商業角度看，處于典型的 “戰略性虧損”階段。說得直白些，就是做了不少AI產品探索，真正付費的客戶寥寥無幾。
為什么會這樣？
今天，我們一起來復盤，試圖找到一個答案——一個中小型SaaS企業在AI時代，應該如何轉變產品思路。
我先拋出兩個觀點：
用戶價值：AI是工具，是生產力變革級別的工具，但同樣無法違背基本商業邏輯。商業的起點是用戶價值——有了用戶價值，商業價值才有了前提。
長板理論：每個人、每家企業都有自己的長板。如果AI使用得當，它是buff疊加器；使用不當，反而會進一步削弱企業競爭力。
這兩個觀點我們先放在這里，稍后再回看?，F在，讓我們把視線拉回到時間軸上，一起梳理這兩年AI產品的落地實踐。整個過程可以劃分為六個階段：
階段一：AI助手階段（2023年4月—2024年4月）
使用角色：招聘HR、績效HR等
核心技術：提示詞＋AIGC
核心產品：內嵌于已有SaaS產品，無獨立產品形態
核心場景：招聘環節用AI撰寫職位描述、面試問題；績效環節用AI撰寫溝通反饋等。例如，招聘HR在發布職位時，可直接調用AI助手生成職位描述，一鍵回填至招聘流程。
產品形態：AI助手完全嵌入現有SaaS，貼合用戶使用場景，無獨立入口。
這個階段屬于 “史前階段” ，發生在2024年2月之前，采用最原始的AI能力。
階段二：內部效率工具（2024年4月—7月）
使用角色：客服、客戶成功、實施經理、銷售經理
核心技術：RAG＋提示詞
核心產品：AI考勤助理、AI績效助理、AI員工助理、AI薪酬助理、AI招聘助理、AI銷售助理等
產品形態：釘釘AI助理平臺＋釘釘聊天入口
核心動作：搭建全新知識庫，涵蓋產品手冊、常見問題、案例實踐等，作為AI助理的知識支撐。
核心場景：內部伙伴對產品操作或規則不清楚時，直接在釘釘群或私聊中咨詢對應AI助理。例如詢問年假發放規則、如何進行成本拆分等。
階段三：HR助理（2024年6月—9月）
使用角色：人力專員、員工 核心技術：RAG＋提示詞
核心產品：HR助理（自建） 產品形態：自有SaaS平臺＋獨立入口
核心動作：通過自建Agent，為管理員和員工構建完整的HR助理閉環。管理端支持上傳企業薪酬、考勤、假期規則、合同等，構建私有知識庫；員工端可查詢企業制度與政策。
核心場景：HR在電腦端維護知識庫，設置權限，讓HR助理學習；員工對企業制度有疑問（如產假規則）時，直接咨詢HR助理，由后者基于知識庫作答。
階段四：多智能體群
使用角色：人力專員、人力經理、員工、部門負責人
核心技術：提示詞＋Function Call＋Agent
核心產品：數據決策Agent、績效管理Agent、假勤管理Agent、成本管理Agent等
產品形態：自有SaaS平臺＋獨立入口＋Agent群
核心邏輯：圍繞核心用戶的需求場景，以工程化思維和窮舉思維，像做項目一樣逐步構建多個智能體，每個智能體獨立解決某一領域的問題。
核心動作：每個智能體單獨編寫提示詞，封裝對應API接口，打通內部數據，完整走標準項目流程（立項—研發—測試—上線）。
核心場景：用戶遇到某個領域問題（如“如何提升績效”），可在電腦端或手機端選擇對應Agent（如績效管理Agent），通過自然語言完成績效數據報告的生成（數據圖表、問題分析、行動建議等）。
階段五：All in One智能體
使用角色：人力專員、人力經理、員工、部門負責人、老板
核心技術：提示詞＋ReAct＋工具鏈
核心產品：MeAI平臺 產品形態：自有SaaS平臺＋單一入口＋MeAI
核心邏輯：用戶層面統一入口，無需區分使用哪個Agent；產品層面統一調度，MeAI根據用戶輸入判斷調用哪個工具（數據查詢、報告生成、假勤申請等），自動輸出結果。
核心動作：將原先獨立智能體的能力拆分為原子級工具。例如，數據決策Agent原本將數據調取、看板生成、報告生成封裝在一起，現在拆為三個獨立能力。
核心場景：用戶輸入問題（如“如何提升績效”），MeAI自動推理并調用工具（查詢績效、薪酬、考勤數據，調用看板繪制能力等），最終輸出績效報告。
這一階段發生了兩個 “小插曲”。
第一個插曲：抽調部分資源，圍繞SaaS產品個性化需求的插件平臺，研發了一個內部AI編程工具，讓非產研伙伴（客服、客成、實施等）通過自然語言編寫插件，滿足客戶個性化需求。
第二個插曲：MeAI平臺的用戶角色發生變化。原本聚焦于人力專員、HR等SaaS產品核心角色，中途轉向企業內部所有角色（不再局限于HR SaaS產品的用戶，而是包括銷售、運營、營銷等），目標成為更通用的B端AI產品。
階段六：MeClaw
使用角色：運營、銷售等
核心技術：OpenClaw
核心產品：MeClaw
產品形態：云部署的Claw 核心邏輯：幫助企業低成本構建自己的Claw，讓每個角色都能“養”自己的龍蝦，冷啟動角色以運營為主。
核心動作：以角色（如運營）的工作流為核心，構建對應Skills，打通上下游系統。
核心場景：以自媒體運營為例，“龍蝦”可自動選取主題、生成內容，自動登錄公眾號（草稿箱）、小紅書等平臺完成分發。
如果你看完了上面的旅程，可能會有一個感受：做了很多事，眼花繚亂，甚至分不清不同階段的區別。
是的，這正是最關鍵的問題。
我們像一只被意外裝進AI瓶子里的蒼蠅，拼命揮動翅膀，到處亂撞，卻忘了自己是一只“蒼蠅”——我們有既定的基因、主業和邊界。
作為一家創立多年的HR SaaS企業，我們的基因是互聯網產品基因——“小步快跑，快速迭代”的工程化思維，以快速驗證用戶價值為基礎；是 “定位—聚焦”的價值體系，聚焦人力資源的入轉調離、招聘、績效、考勤、薪酬、培訓等關鍵場景，提供以HR、HRD、老板為核心角色的訂閱制SaaS產品，助力客戶數智化轉型。
然而，在資源極度有限的情況下，我們服務的用戶角色一直在飄忽不定：一會兒想解決內部客服效率，一會兒想解決產研效率，一會兒想解決HR的問題，一會兒又想解決HRD的問題，甚至還想解決內部銷售效率問題。產品形態、定位、技術選型隨之變化，而這些變化與老板的關注度高度重合。
這些都是表象。深層原因是：“All in AI”的戰略，只是一個口號，并未真正落地。
戰略層面，我們一直有3—4個產品方向并行——本地化/SaaS產品迭代、插件化市場、AI、國際化。我們只聽到“今年要聚焦AI”的口號，卻沒有聽到“今年聚焦AI，放棄國際化、放棄插件化、放棄本地化/SaaS產品迭代”的決斷。至少，沒有做到絕對的資源傾斜——80%資源投入AI，其余20%留給其他方向。
產品層面，我們始終沒有找到清晰的產品定位，更談不上完成PMF。某個客戶的老板心血來潮問一句：“你們有AI產品嗎？”“有預算嗎？”“有，10萬以內可以考慮?！庇谑俏覀兙妥隽艘粋€對應的AI產品。等差不多上線時，對方冷靜下來，嚴肅地問：“你們的AI助理，跟飛書、釘釘有什么區別？”我們回答：“我們有上千家客戶的私有數據，還有多年積累的行業Know-How，更能精準解決你們的問題?！睂Ψ秸f：“開通給我試試？”試用后，就沒有然后了。
技術層面，我們的人才儲備仍停留在互聯網產品階段，對AI技術、產品的認知全靠自學，研究深度和學習速度遠遠落后于最新技術1—2年。而AI技術的升級速度遠超我們的學習速度——我們追RAG，追Function Call，追ReAct，追MCP，追Vibe Coding，追Skills，追OpenClaw，越追越遠，越遠越想追。
但有兩個問題，我們始終沒有回答：
AI時代，HR SaaS的產品形態可能是什么？
我們做AI產品的獨特價值在哪里？
互聯網時代的SaaS產品形態是GUI——用戶用眼睛看，用鼠標點擊，完成操作。這種形態會如何演變？
目前，一個階段性的答案是CLI——用命令行加Skills的交互方式，通過自然語言對話即可完成指令與動作。C端產品如通義千問，已能幫用戶點外賣、打車；B端產品如釘釘的悟空，也在幫律師、HR、店長完成自己的工作流。
如果繼續推演，最終產品形態會是 “SaaS軟件＋AI Agent” ，還是像Claude Code那樣，完全由CLI（或Chat）＋Skills＋工作流編排組成？
以考勤為例。
現有流程：員工通過SaaS的GUI界面完成打卡、請假、加班等操作，管理員從工作臺確認與統計。這是軟件時代的交互模式。
加上AI Agent后，可能演變為：員工通過聊天IM的自然語言（含語音）完成操作，AI Agent自動確認、異常提醒；管理員也可在聊天窗口用自然語言指令，獲取任何形態的結果（如Excel或郵件），甚至直接將分析結果分發給目標用戶。
這個過程中，原有的GUI界面保留，AI Agent只是另一個入口。
如果SaaS的GUI界面徹底消失（即所謂 “SaaS已死” ），那么對員工或管理員來說，可能只剩下一個命令行工作臺或唯一的Chat入口。一切從自然語言描述的需求開始，AI識別意圖后自動完成操作（打卡、請假、統計、分析、優化流程等）。當需要界面呈現時，AI直接調用編碼能力生成相應界面——例如，管理員想查看每天有異常的員工，AI就繪制一個日歷頁面展示異常情況。
但這里存在一個問題：如果交互形態變成后者，企業的管理模式是否也必須變革？現有的管理模式基于固定工作流編排（如請假必有審批流程和審批節點）。如果模式不變，工作流不變，那么Chat或命令行方式未必符合多數人的習慣，也不一定符合邊際經濟收益——實時生成編排工作流或界面的成本較高。
如果把人機交互抽象為 “大腦＋眼睛＋手”的組合——大腦負責思考與決策，眼睛負責識別與驗收，手負責執行——那么以OpenClaw為代表的新產品形態，用大模型替代大腦，用Skills替代手，但 “眼睛”這一部分似乎很難被替代，尤其是需要視覺化呈現的內容。
因此，無論技術如何演進，可視化頁面的價值始終存在。只是隨著技術進步，它可能從100%預編排的模式，演變為更靈活的編排模式——工作流、規則被拆解為原子能力，部分預編排，部分動態編排，甚至根據需求實時生成新的編排能力。
除了產品交互形態，我們還需要回到另一個問題：中小型SaaS企業做AI產品轉型的獨特價值在哪里？
前面提到，我們的劣勢很清晰：資源不足、人才密度不夠。
優勢呢？船小好調頭、垂直領域的私有化數據、垂直領域的行業Know-How。
但這些優勢能成立，前提是戰略必須聚焦。戰略方向上，必須明確唯一的產品方向；用戶客群上，必須明確核心客群，最好與現有客群重合；產品方向上，也必須明確唯一的產品。除非這個產品確定無法完成PMF，徹底宣告失敗，才可啟動另一個探索。切忌多個完全不同方向的產品同時推進。
私有化數據的挖掘與訓練，可能是一筆巨大的投入，甚至需要引入專有高階人才進行預訓練。更現實的切入點，或許是把領域內的Know-How高效轉化為對應的Skills，確保它們真正成為生產力。
比如制造業，500人的績效與薪酬管理問題，如何從方法論層面拆解為可落地的解決方案，轉化為可執行的能力，賦能不同角色拿到結果？
HRD關注的是 “方法論＋解決方案＋效果”的工作流組合；HR關注的是 “工作流編排落地”的Skills。
不同行業、不同企業階段、不同管理理念的企業，各有各的訴求。而你的Know-How，就是將這些訴求私有化并落地執行，幫助他們拿到符合預期、甚至超預期的結果。
這套循環的本質是：業務方法論 → 專屬解決方案 → 工作流編排Skills → 成果收益。
兩年前，我們喊出“全員AI辦公”時，多少帶著點興奮和焦慮的混合情緒。
兩年后回頭再看，AI確實改變了一些東西，但遠沒有改變所有東西。它沒有讓我們的產品一夜之間脫胎換骨，也沒有讓我們的客戶蜂擁而至。但它確實逼我們回答了一個問題：我們到底擅長什么，以及我們到底想去哪里。
對于中小型SaaS企業而言，AI不是靈丹妙藥，而是一面鏡子。它照出了我們的長板，也毫不留情地暴露了我們的短板。真正的機會，不在于跑得最快、追得最猛，而在于清楚自己是誰、手里有什么、能幫誰解決什么問題。
或許，AI時代正確的姿勢，不是“All in AI”，而是 “All in 我們自己” ——把長板磨得更利，把護城河挖得更深，然后用AI把這一切放大。
畢竟，工具終究是工具。能跑多遠，看的從來不是腳下的路，而是趕路的人。
本文來自公眾號：產品方法論集散地 作者：產品方法論集散地
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