韩国Flow转型AI代理应对SaaSpocalypse危机论

2026-06-27 14:36

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维度网讯，人工智能（AI）转型已成为企业核心议题，但实际应用成效仍存疑问。分析指出，仅在企业内部部署AI代理（AI Agent）难以带来全公司生产力提升，原因在于企业数据分散于多套系统——如企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、群件、协作工具、文档管理系统和即时通讯平台——若未将其整理为AI可读的形式，AI便无法触及实际工作流程。

协作工具企业正为此调整策略，方向并非单纯为工具添加AI功能，而是将企业内部积累的协作、沟通、文档及目标数据，转变为AI能够理解并执行的工作基础。在AI代理（AI Agent）受到关注后，软件即服务（SaaS）领域出现了“SaaSpocalypse”危机论，即AI代理发展可能威胁现有软件产业的盈利模式。SaaS企业已开始针对企业新需求制定战略，核心是支持在AI应用方法论上徘徊的企业。企业在引入AI过程中首先面临“扩散”问题。LG CNS数字AX战略业务团队长申承勇在“Flow AX Festa 2026”活动中指出，常听到客户反馈引入了AI但无法扩散，AI正从简单的业务聊天机器人工具转变为执行工作的主体，但对企业现场而言，工作方式的重新设计才是更大的课题。安全与治理问题同样不容忽视，员工可能通过个人设备使用外部AI服务并输入公司信息，产生“影子AI”问题；同时，过度严格的安全规定会限制AI使用范围。遗留系统连接也是一个难题，若AI无法与ERP、CRM等实际工作系统连接，其利用率将受限。申承勇表示，全球AI服务常因无法连接遗留系统而导致利用率下降，若AI无法触及核心业务系统，便无法为实际工作带来效益。

专家指出，没有数据基础，仅叠加AI意义不大。如果没有数字化转型（Digital Transformation, DX）积累的工作数据，AI便没有学习和判断的依据。Timeinout代表宋永范表示，没有数字化转换的工作数据，AI只是没有学习资料的空壳。项目、文档、对话、日程、目标和客户响应记录应以工作单位留存，并设定数据间的关系，确保数据连通性。AI不应止于生成回答，还应能执行实际任务创建、指定负责人、编写报告、管理日程和与外部系统联动。这一系列过程对协作工具而言是机遇。Madrascheck AI开发室长刘敏浩指出，仅以Flow内部工作数据为基准，一个月的业务数据量就达到约100万token规模，即使AI变得更好、性能和速度更快，最终仍需支付相应成本，因此不能将所有事情都交给AI。

协作工具Flow的开发商Madrascheck在AX Festa上强调了“Flow的AI工作代理转型”。Madrascheck代表李学准表示，只积累数据、工作靠人完成的协作工具时代已经结束，协作工具业务已不再有效。Flow的战略是将过去10年间5000多家客户积累的协作、沟通、项目、日程、知识、文档、目标和报告数据，与其自主AI引擎Repattern AI相连接。基于此，公司提出了执行型“Mate代理（Mate Agent）”、对话型任务创建管理型“Smart代理（Smart Agent）”、分析工作方式并提出AI应用战略的“Consulting代理（Consulting Agent）”，以及用自然语言自动化重复工作的“Automation代理（Automation Agent）”。用户可将AI代理指定为项目负责人，代理会通过追加提问缩小工作范围，并将成果以文档或PDF形式附加。Flow还加强了与外部AI的连接，公开了开发者中心、开放API和模型上下文协议（MCP）服务器，使客户公司能将自有AI代理与内部系统联动。Claude或ChatGPT可以搜索Flow的工作脉络，并将结果再次连接到实际Flow界面的任务执行中。Flow还实现了与Microsoft Teams、Google Workspace、Slack、Jira、Salesforce等现有工作工具的双向联动。李学准表示，过去SaaS是借用界面的形式，而现在作为借用后端的平台，价值正在产生。在AI时代，职业边界变得模糊，分散的岗位将消失，只剩下解决客户问题的解决方案构建者。