今年是 Agent 元年，位元組、騰訊、阿里等大廠，以及用友、金蝶等老牌軟體公司都紛紛推出了 Agent 產品。
然而，雖然 Agent 產品呈井噴態勢，但很多產品都陷入了“客戶不願意付費”的困境。
究其原因，核心還是方向選擇的問題：選錯了方向，Agent 就很難發揮出預期價值，客戶自然就不願意付費！
那麼，到底有哪些 Agent 產品已經跑通了成規模的商業化呢？
今天這篇文章給你答案！
1、AI 程式設計
AI 程式設計是大模型在企業落地的第一大場景。
一位十幾年經驗的技術朋友告訴我，AI程式設計至少可以幫他提高 50% 的開發效率。而另一位創業公司 CTO 則告訴我：有了 AI 程式設計，他們已經不需要初級開發人員了。
更重要的是，AI 程式設計不僅提高了“開發者”的效率，而且開拓出了“非開發者”使用者。
舉個例子，一位創業者告訴我，他們的設計師已經開始利用 AI 程式設計直接生成前端頁面。
當然了，AI 程式設計並不完美。
比如，目前AI 程式設計更多用於“新程式”的編寫，但是對“已有程式”的迭代，則效果不佳。
核心原因在於：成熟的企業軟體往往經歷了長期迭代，程式碼之間的關係已經非常複雜，修改任何程式碼，都必須考慮對其他功能的影響，可謂是“牽一髮動全身”。
而目前的大模型還無法做到在“修改區域性程式碼”的同時，還不破壞原本的軟體功能。
因此，雖然 AI 程式設計已經非常強大，但遠非完美，創業公司仍有機會。
2、AI 客服
AI 客服也是企業普遍願意付費的場景，包括營銷外呼、售後服務等。
AI 客服的優點，不僅僅是節省人力，更重要的是：在人力不足的背景下，可以大大提升對客戶的響應速度。
一位 SaaS 公司的客戶成功負責人告訴我：在以前，由於客戶成功經理人手不足，大量普通使用者的諮詢無法得到及時回應。AI 客服上線以後，這些使用者的問題基本上都是“秒回”，滿意度大大提升。
當然，這並不意味著 AI 客服是完美的。
實際上，AI 客服的本質是“向量檢索”，即根據使用者的問題去匹配“相似內容”，但很多問題在知識庫中並不存在“能夠直接檢索到的答案”。
比如，一些複雜的技術問題，AI 客服往往就會亂說一通。
另外，當用戶的諮詢帶著強烈情緒，AI 客服往往無法準確識別使用者意圖，更不要說“有溫度的回應”。
這就導致在很多場景下，AI 客服給使用者的感覺更像是“人工智障”。
要解決這些問題，首先是要對使用者和問題進行分級。
以前面提到的 SaaS 公司為例，他們更多是用 AI 客服滿足普通使用者的諮詢。
而核心使用者的問題往往比較複雜，因此仍然會延續“真人客服”的服務模式。
另外，即便是對於普通使用者，也必須賦予使用者“隨時轉人工客服”的能力，這樣才能有效規避 AI 客服的缺點。
3、AI 員工助手
多位 SaaS 公司創始人都告訴我，員工助手是目前他們賣得最好的 AI 產品。
首先，“員工諮詢”確實是一個普遍的業務場景，比如諮詢年假、查詢快遞等等。
另外，和傳統的機器人相比，AI 員工助手的使用者體驗和維護效率，也確實有很明顯的提升。
因此，很多企業都願意為這樣的產品買單。
不過，AI 員工助手仍然存在兩個問題。
首先，員工諮詢的範圍很廣，對資訊即時性的要求也很高。
比如，員工除了諮詢考勤政策等靜態問題，還會諮詢“我的年假還有幾天”、“我的上個月工資單”等動態問題。
這就要求 AI 員工助手對接HR等軟體系統，並且做好相應的資料許可權管理。比如：不能允許普通員工查詢高管的薪酬資料。
另外，目前 AI 員工助手的商業化還存在一個難題，那就是產品高度同質化，缺乏競爭壁壘。
我認為，AI 員工助手更適合作為現有軟體的增值功能打包售賣，單獨售賣可能很難盈利。
4、HR Agent
AI 對 HR 軟體的影響將是顛覆式的。
我覺得最核心的一點在於：相對於其他業務領域，HR的工作更強調“與人溝通”，而大模型最擅長的恰恰也是“與人溝通”。
目前 AI 在面試、培訓這兩個 HR 細分領域，都已經實現了對傳統 HR 軟體的徹底顛覆。
比如，在很多企業，從簡歷篩選、面試邀約到影片面試、面試評價等全流程，都已經實現了“去人化”，完全由 AI 來完成。
再比如，透過 AI 陪練，企業培訓不再是純理論的“影片學習”，而是由 AI 扮演客戶、下屬等角色，陪同員工、管理者進行實戰訓練。
當然了，AI 面試、AI 陪練也存在短板。
比如，面對高階人才的招募，面試過程高度個性化，並且強調創新、戰略等軟性思維。
但是 AI 面試更多還是相對固定的面試題目和評價標準，對軟性思維的判斷能力有限。
因此，AI 面試目前更多還是運用於藍領招聘、校招等相對標準化、容錯率高的面試場景。
5、AI 運營
運營工作往往非常繁瑣，甚至高度重複。比如，跨境電商運營就需要頻繁生成亞馬遜平臺的產品帖子，包括圖片和文案等。
藉助大模型強大的生成能力，內容生成的工作都可以交給 AI，大大提升了運營的工作效率。
不過，運營工作往往涉及多個步驟，但並非所有步驟都適合由 AI 來完成。比如，產品帖子的內容生成後，還需要按照一定頻率在亞馬遜平臺釋出。
而“在亞馬遜平臺釋出帖子”這個任務，顯然不太適合大模型。
因此，AI 還必須結合 RPA等軟體，從而實現“端到端”的業務支撐。
6、AI 營銷
實際上，前面 5 個業務場景都有一個共同特點：高容錯。
比如，AI 程式設計的場景下，程式設計師往往會對程式設計結果進行檢查確認，然後才能生效。
營銷業務也存在很多高容錯的場景，非常適合 AI 落地。
比如：
在拜訪客戶前，AI 可以給銷售人員推薦同行業的成功案例，幫助銷售人員做好準備工作；
在拜訪客戶後，AI 可以根據錄音總結拜訪記錄，可以大大減輕銷售人員的負擔。
另外，AI 還可以進行商機分析，幫助銷售人員做出正確的決策。
在這些場景下，AI都能夠幫助提高線索轉化率，並最終帶來銷售收入，因此企業的付費意願也較為強烈。
以上就是我瞭解到的，可以賺到錢的六大 Agent 方向。
如果你也有靠譜的、能夠大規模商業化的 Agent 方向，歡迎評論區留言哦～
來源 | ToB老人家（ID：ToBlaorenjia）
作者 | 王戴明 ; 編輯 | 荔枝
內容僅代表作者獨立觀點，不代表早讀課立場
