贝恩预测代理式人工智能自动化领域的SaaS市场规模将达1000亿美元

贝恩公司预计，在美国，利用代理式人工智能的SaaS公司将拥有一个价值1000亿美元的市场。该公司表示，这一市场源于企业系统内部协调任务的自动化。

这一估算数据来自贝恩公司关于“AI时代软件行业”五部曲系列的第二篇报告。该报告探讨了代理式AI可能开拓哪些新的软件市场，以及SaaS供应商如何抢占这些市场。

企业系统中的协调工作

贝恩指出，该市场的形成源于员工在不同企业应用程序间执行的手动任务。这些工作流程通常涉及ERP、CRM和支持系统，以及供应商管理工具和电子邮件。

此类任务包括从一个系统提取数据并与另一个系统进行交叉核对、解读非结构化信息，以及决定是批准、回复、上报还是等待。

贝恩指出，当工作流程存在模糊性且信息分散在多个系统中时，基于规则的自动化和机器人流程自动化（RPA）会遇到局限。代理型AI能够解读来自不同来源的数据，协调跨系统操作，并在政策框架内运行。

报告认为，代理式AI的主要目的并非取代SaaS平台；相反，其市场机遇在于将劳动密集型的协调工作转化为软件支出。

贝恩咨询估计，供应商目前已占据美国市场40亿至60亿美元的份额，而超过90%的市场尚未开发。

在美国以外，贝恩预测加拿大、欧洲、澳大利亚和新西兰合计可能形成规模相当的市场，使这些地区与美国市场的总规模达到约2000亿美元。

按职能划分的市场规模

该市场在企业各职能部门中的分布并不均衡。贝恩咨询估计，销售部门占据最大的单一份额，约为200亿美元，这主要源于销售人员数量众多，而非其自动化潜力特别高。

销售成本和运营成本合计约占260亿美元。庞大的运营人员队伍意味着，即使自动化率仅为适度水平，也能转化为相当可观的可开发市场。研发与工程、客户支持以及财务部门各自的可开发市场规模约为60亿至120亿美元。这些职能部门不仅拥有庞大的人员队伍，在特定工作流程中还具备更高的自动化潜力。

客户支持与研发/工程领域的自动化潜力最高，约40%至60%的工作流程任务可实现自动化。 贝恩指出，这两个领域均涉及结构化数据、标准化流程以及更清晰的输出信号。财务和人力资源领域的自动化潜力在35%至45%之间。报告称，应付账款和薪资管理具有更高的自动化潜力，而财务规划和员工关系则需要更多判断。

销售和IT部门的自动化潜力为30%至40%。贝恩指出，人际关系的微妙性、每笔交易的差异性以及安全事件的不确定性，是限制这些领域自动化的因素。 法律部门的整体自动化潜力较低，仅为20%至30%。贝恩表示，合同审查和合规工作具有可重复性，但错误的后果要求必须加强监督。

贝恩的自动化考量因素

该报告指出了六个决定AI代理实际能处理多少工作流的因素。这些因素包括输出可验证性、失败后果、数字化知识的可用性以及流程变异性。贝恩表示，具有明确验证信号的工作流比涉及主观判断的工作流更容易实现自动化。例如代码编译、发票核对和解决支持工单等。

报告指出，涉及监管或财务风险的工作流程（如税务申报、法律合规和安全事件响应），即使代理在技术上具备能力，仍需更密切的人工监督。

贝恩还强调了数字化知识的可用性这一制约因素。代理需要访问结构化数据和记录在案的背景信息，以及机器可读的输入数据，包括通常由经验丰富的员工非正式掌握的决策逻辑。

当工作流需要穿梭于多个系统和API之间时，集成复杂性会影响自动化进程。身份验证层和异常处理流程进一步增加了复杂性，使得这些工作流相比仅在单一平台内运行的工作流，更难实现端到端的自动化。 该公司表示，最具价值的领域往往集中在没有单一记录系统能掌控全部结果的场景中，通常涉及ERP、CRM和支持系统。

贝恩全球科技与电信业务主席大卫·克劳福德表示，SaaS 企业过去二十年一直围绕记录系统构建业务优势，而下一个优势来源将是“跨工作流决策背景”——即在穿梭于多个系统的工作流中进行解读并采取行动的能力。

企业案例与相关工作流

在讨论代理型AI的采用时，报告列举了Cursor、Sierra、Harvey、Glean、Salesforce、ServiceNow和Workday等公司。 据贝恩咨询称，Cursor在单季度营收翻倍后，月均营收已突破1670万美元。Sierra年营收已超过1.5亿美元，Harvey年营收突破1.9亿美元，Glean年营收则达到2亿美元。

报告还以 GitHub 为例，说明了企业如何利用现有核心工作流的数据拓展至相邻业务领域。GitHub 的核心业务是开发者协作和源代码管理，但其代码库和工作流数据助力其拓展至 AI 辅助的开发者生产力提升及安全自动化领域。

贝恩咨询指出，SaaS企业可通过两种工作流自动化实现业务扩展。第一种是自动化核心工作流，企业在此领域已具备专业知识和客户信任。 现有系统集成可支持核心工作流的自动化。第二种是自动化公司目前尚未直接服务的相邻工作流。这些领域可能更难识别，因为它们需要详细映射客户工作流以及支撑决策的基础数据。

当代理交付最终成果时，定价模式可能会发生变化。贝恩指出，当代理解决问题或处理发票时，基于成果和使用情况的定价将比传统的基于席位和登录次数的定价更具相关性。

贝恩对SaaS企业的建议

贝恩建议SaaS企业首先识别哪些客户工作流目前可通过代理型AI实现自动化。该公司指出，企业应在子流程层面评估自动化可行性，而非将整个职能模块视为同等可自动化。

报告还建议企业评估其数据质量。贝恩指出，相关因素包括数据是否全面、是否与成果挂钩，以及是否适用于自动化。

贝恩表示，企业可通过内部开发、收购或合作来弥补能力缺口。报告列举了AppLovin自主开发Axon平台、ServiceNow收购Moveworks以及Salesforce与Workday合作等案例，作为不同路径的范例。

该公司还强调了对AI工程人才、用于多代理协调的云原生架构，以及模型训练和推理资金的需求。报告指出，企业应将定价和销售激励与AI驱动的成果挂钩，而非沿用传统的按用户许可数量计费的模式。

贝恩咨询指出，SaaS企业还需构建专为代理工作流设计的数据与产品基础架构，包括机器可读的流程交接机制，以及能够捕获每次工作流运行中决策与结果的系统。

克劳福德表示，对于SaaS企业而言，时间尺度“以季度为单位，而非数年”，因为原生AI企业通过自动化每个客户工作流，都能收集到更多的部署数据。

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