行業大模型受到前所未有的關注，這意味著人工智能在To B行業的應用將進一步深化。
原文來源：技術領導力
最近，“百模大戰”打得如火如荼，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，這意味著人工智能在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構建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字化轉型，提高企業的競爭力和市場地位。
消息一出，原本這些toB軟件廠商該坐不住了，不得不發出靈魂質問，B端軟件的壁壘到底在哪裡？
AI大模型來襲，哪些toB軟件迎來生死劫？
一、數據分析類
BI（商業智能）等數據分析類軟件在企業的經營管理和決策中發揮著重要的作用。這類軟件可以對企業內部和外部的海量數據進行處理、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發展，一些AI平台就可以開始提供更加智能化的數據分析和預測服務，這些服務能夠更好地滿足企業的需求，毋庸置疑這類數據分析軟件會面臨著被取代的風險。
二、標準流程類
大模型強大的數據處理和學習能力，可以通過對大量辦公數據的學習和分析，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）、業務審批流和營銷自動化等標準流程類軟件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、文件歸檔等。在業務審批流中，AI可以通過對申請內容的自動審核和分類，加快審批速度，提高流程效率。在營銷自動化中，AI大模型更是可以通過對用戶行為的自動分析和預測，實現自動化營銷和精準推薦，提高轉化率。
三、執行自動化類
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）是一種以軟件機器人和人工智能（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、數據錄入、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复客戶郵件、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需要配置和編程，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、輕諮詢服務軟件
這類軟件可以幫助企業了解行業動態、市場趨勢和競爭狀況，提供決策支持。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，其實不只軟件，整個輕諮詢行業都是會受AI大模型影響的重災區。
五、傳統教育軟件
與傳統的線上教育軟件，如英語陪練、編程教育等相比，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大模型可以實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）自定義學習路徑：AI大模型可以根據學生的個性化需求和學習進度，自定義學習路徑，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、準確的評估結果，從而幫助學生更好地了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軟件，不容易被AI取代？
一、複雜業務管理軟件
ERP（企業資源計劃）、WMS（倉庫管理系統）和TMS（運輸管理系統）等複雜業務管理軟件在企業中發揮著重要的作用。這類軟件可以幫助企業實現資源的優化配置、進銷存的管理和運輸過程的監控。然而，複雜業務管理軟件往往需要處理大量的數據和復雜的流程，並且需要結合企業的實際情況進行定制化開發。 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件。
二、擁有稀缺數據的軟件
一些行業類的軟件，如精密製造、離散製造等工業類軟件，以及新藥研發管理軟件、設備生產管理軟件等行業管理軟件，通常需要處理大量的數據和復雜的算法。這些軟件中的數據和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數據和知識方面，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、行業管理軟件
新藥研發管理軟件、設備生產管理軟件等行業管理軟件在某些特定行業發揮著重要的作用。這類軟件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，而且這些軟件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件。
綜合以上，我們不難發現，不管是人的崗位還是軟件，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、技術性以及交互性的。但是在未來，這些軟件要想更好地存活並發展下去，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軟件如何應對挑戰？
一、結合AI大模型，重塑產品
去年底以來，以ChatGPT和文心一言為代表的大語言模型，引領了全球信息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，通過人工智能技術的輔助，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軟件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，從而提升用戶體驗和產品價值。
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軟件行業也可以結合自身的需求及發展戰略，考慮進入雲計算、大數據、人工智能等新興領域，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軟件的市場份額，這是一個不可否認的事實。然而，這並不意味著這些軟件毫無還手之力只能坐等消亡。事實上，這些軟件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大模型提供數據標註、訓練、優化等服務，以及相關的硬件設備和軟件工具。
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件一樣，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。
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