AI劳动力已至：新型劳动市场的崛起

随着传统B2B SaaS（软件即服务）的发展，我们用软件来辅助人类工作和服务。如今，软件本身已经开始承担整个工作的重任。人工智能正在颠覆SaaS的传统定义——从“软件即服务”变成了“服务即软件”。

全局视角：AI劳动力的崛起正推动软件市场和劳动市场的融合，为创业者带来了巨大的机遇。

劳动与软件正在合并为一个市场

过去，SaaS公司致力于将传统的线下流程数字化，以便更容易地管理某些工作内容。尽管如此，SaaS本身无法自我运行，公司必须雇佣和培训员工来操作这些软件。举个例子，你可以购买一个SaaS销售工具，但仍然需要雇佣并培训销售人员来完成具体工作。

这种情况在整个经济体中普遍存在，劳动市场和软件市场一直是分开的——公司在雇佣上的预算远远大于软件预算。粗略估算，美国企业在知识型劳动力上的支出超过5万亿美元，而在B2B SaaS上的支出仅约2300亿美元。

如今，软件不仅能组织任务，还能执行任务。劳动和软件正融合成一个庞大的市场。

然而，这次机遇不仅仅是市场的扩展，它还涉及利润率的提升。在这场劳动力转型中，我们预计服务型企业（利润率通常低于30%）与SaaS企业（利润率通常高于80%）之间的历史利润差距将缩小，因为AI服务正取代由SaaS工具支持的人力服务。服务利润将向软件利润靠拢。

市场和利润的双重扩展正在为新技术公司在传统软件尚未触及的领域中崛起创造机会。

需要注意的是，这些估算仅限于知识型工作。我们预计这一概念还会扩展到更多体力劳动领域。这一变化将在生成式AI与物理世界之间的新连接逐步建立时出现。建筑和制造业等大型劳动市场很可能是率先发生这些变化的领域。（我们在之前的讨论中简要涉及了建筑业的这一趋势。）

随着这种融合的加速，我们预计某些职位会消失。但长期来看，AI可能引发一种“杰文斯悖论”现象——即效率的提高在短期内减少了资源的需求，但长期却推动了需求的激增，导致更多资源的使用。

在这里应用这一现象，意味着未来我们预计对这类服务的需求将增加，带来更多就业机会。为此，AI还提供了快速重新技能培训的机会，使人们能够转行并与新的机会对接。劳动力将被“嵌入”到企业采购的任何软件中。欢迎你的新AI同事。

“AI劳动力”公司的两种路径

到目前为止，我们看到两种主导的路径用于在这一领域构建公司。

1. 销售“AI同事”（内部）

第一种路径是将AI嵌入到现有的工作职责中。一个典型的例子是Cognition Lab推出的“AI软件工程师”Devin。Devin覆盖了整个软件工程师的工作流程，遇到问题时能够找到解决方案，并在执行过程中实时反馈，运作方式类似于人类员工，甚至在沟通风格上也相似。

类似的例子还有11x和Artisan等公司，这些公司开发了“数字销售开发代表（SDR）”。在这种情况下，“Alice”和“Ava”每周能够安排2到3次潜在客户会议，全天候工作，并能操作整个销售技术堆栈。在法律领域，我们的投资组合公司EvenUp通过AI自动化取代了起诉书撰写流程。

另一家在这一领域处于前沿的公司是NVIDIA和Hippocratic.ai，他们开发了AI驱动的医疗智能体。这些AI“护士”能够进行患者面谈、进行健康风险评估，以及术后随访。

虽然在这个阶段，AI尚未达到人类护士提供的全面护理水平，但它可以减轻护士的工作负担（当前正处于长期劳动力短缺的困境）。

这里我们可以看到一个不断发展的“AI同事”谱系。它们不仅精通基础工作，还具备一系列“软技能”，让它们更像是同事，而非单纯的软件。

2. 销售“AI供应商/服务”（外部）

第二种路径是自动化整个工作流程，该流程通常涵盖多个不同的工作岗位。这个概念实际上可以取代由整个服务企业提供的工作，比如全栈AI律师事务所、AI经纪人等。

这种模式有几种不同的形式。

第一种形式是目前较为常见的，是对现有业务流程外包（BPO）的重新构想。这种模式可能会出现在以下领域：客户服务、销售、市场营销、财务与会计、供应链管理（物流和采购）、法律服务、数据收集/录入/分析、人力资源、翻译和本地化、软件开发、质量保证、网络安全，甚至建筑预算和估算。这一趋势已经开始显现。例如，我们的投资组合公司Smith.ai专为中小企业开发了AI驱动的客户服务智能体。该平台能够24/7响应客户电话和消息，其准确度通常只有雇用一大批人类专家才能实现。
第二种形式是创建一种无法在传统结构下存在的新型“公司”。这种模式的关键是寻找需要多方参与的碎片化流程。建筑或装修服务便是很好的例子，这类工作中存在着相同比例的线下和数字化任务。这类业务能够同时覆盖“服务”市场和“劳动力/员工”市场。在这两种情况下，企业通过软件获取人类质量的劳动成果，并享受软件利润。这一趋势的附加好处是创造了颠覆SaaS既有公司的机会。首先，当AI服务提供商构建所需工具时，某些SaaS工具将变得多余。其次，商业模式冲突也可能出现。当前的按席位收费模式在人员不断增加时才会增加收入，而AI劳动力的引入将会减少这种人员增长。

总体来看，SaaS支出可能会减少，从而颠覆现有的SaaS公司，为初创企业腾出更多空间。正因为如此，这一机遇极其庞大，甚至超过企业软件市场的规模。

AI劳动力最先占据的领域

AI劳动力将首先在经济效益远超雇佣或外包人力的领域中蓬勃发展。当AI的单位经济效益比人力高出100倍时，这类AI劳动力将会迅速普及。这种情况通常通过AI的成本削减能力（自动化重复性工作等）和附加价值（通过增强个性化来推动更高收入）相结合实现。

如何定位具有这些特征的领域：

首先：我们会问AI在哪些方面表现优异而人类劳动可能较弱？

以下是几个关键因素：

大部分流程可自动化：这包括简单、重复性高、数量庞大的任务。初期可能不包括复杂的多步骤或定制化任务。
人力成本高昂：AI在高成本劳动力市场中竞争力更强。
招聘困难，劳动市场动态不佳：例如劳动力短缺和高流动率。
人力的投资回报周期长：比如需要较长的入职培训和学习期。
工具碎片化严重：为AI提供整合多种工具成为一个统一解决方案的机会。
高容错率：即任务结果的风险较低，不涉及生死攸关的问题。
拥有大量训练数据：最好是专有数据。

示例领域：法律文件查询、应付账款职位、社交媒体内容审核、数据录入或基础客户服务等，是AI能够表现卓越的典型领域。

其次：AI如何提供超越人类劳动的额外价值？

个性化推动客户价值：AI可以提供高度个性化的服务，这是人类员工难以匹敌的。
速度是服务质量的关键，24/7全天候服务尤为重要。
异质性阻碍高质量服务：AI能够统一服务质量，减少因人而异的差异。

以教育领域为例：相比人类教师，AI导师在成本上有巨大优势。例如，与公立学校教师的工资相比，Khan Academy的AI导师成本大约低80倍。

尽管在我们有生之年AI可能不会完全取代公立学校教师，但它很可能在其他教育方式中扮演越来越重要的角色。这项技术更具变革性的一面在于它为个性化教育市场开辟了新天地。

AI导师全天候可用。理论上，它们能够根据学生需求即时调整教学风格，实现课堂外的个性化即时学习。

这类应用展示了AI推动产业扩展而非单纯的自动化和取代的潜力。AI不只是减少人类劳动力，而是创造了新的市场机会和服务模式。

谁将率先采用AI劳动力？

我们预计，最早采用AI劳动力的将是运营密集型公司或中小企业（SMB）。这些AI公司将为这些业务开辟新的扩展途径，而传统上，这类企业的扩展往往依赖于线性增加劳动力，受限于招聘新员工的能力。现在，他们将能够通过简单的点击来增加或减少员工，实现无限的规模和灵活性。

对于这些企业来说，AI提供了无限的杠杆，成本更低，效果更佳。对于这类公司，这将是一次彻底的变革。AI劳动力的优势：24/7工作：AI随时可用，从不“心情不好”；在某些场合，AI的工作成果可能自然优于人类员工。

其他潜在采用者：

快速发展的企业：如科技初创公司，这些公司难以快速招聘到足够的专业人才。
由私募股权支持的整合型公司：高度关注运营效率，这类公司可能会转而选择裁员方案。
单打独斗的创业者：他们面临多种挑战，涉及自己不擅长的领域，而雇佣全职员工成本过高，因此目前每年在自由职业者雇佣上投入巨资。
大企业：员工流动率高、利润率低，依赖庞大人力的公司。这类企业的策略可能是瞄准人均收入最低的行业，或传统上通过劳动力线性扩展收入的业务。

未来，庞大的企业或许将由仅三个人（甚至更少）运营，而这些AI同事/供应商将在这场转型中扮演重要角色。

为什么初创企业有先发优势

在AI时代，常有一个问题：初创企业和现有巨头谁能获得更多收益？在这场变革中，初创企业有很多机会，原因如下：

优势一：专业化的优势

基础模型或大公司可能擅长自动化处理大多数请求，但它们在处理最后10%-20%的任务时往往面临困难。以Devin的表现和ChatGPT或其他大型语言模型的编码功能对比为例：

专业化的AI劳动力在初期可能会超越AI巨头，因为它们在完成非常具体的知识型任务时更精确，而在这些任务中，完美至关重要。对软件公司来说，“差不多”并不够好。

在这个阶段，具有专用数据并结合“人类介入”的初创公司将在市场中胜过那些目标不明确的巨头，迅速占据市场份额。

优势二：商业模式冲突创造机会

最终，每家公司和服务提供商都将需要采用AI以保持竞争力。但在初期情况并非如此。在经典的“创新者的窘境”中，某些行业的现有服务提供商在采用新技术时会步履维艰。这为初创企业提供了巨大的机会。

例如法律服务行业。一家采用按小时计费的高端律所可能会抗拒使用AI，因为这会减少每位客户的工作时间，而保持客户数量不变会导致整体收入下降。

想象一下，一家全栈AI律师事务所出现了，以更低的成本提供与高端律所相当的服务，并能覆盖更多的案件和客户。尽管品牌知名度不如这些高端律所，这类初创企业可能开始蚕食其市场份额。

这种商业模式的冲突为网络重构创造了难得的时机。这一优势窗口期会随着老牌企业的适应而关闭，但那些在初期获得偏好附着的初创企业，将更有能力在长期市场中争夺份额。

利用这段快速发展的窗口期可以打造巨大的商业帝国。

优势三：更快的企业销售路径

目前，每家公司都在考虑采用AI，或至少面临采用AI的压力。这意味着与初创企业合作的意愿比以往任何时候都更高。

当然，有些公司会选择自行开发这些自动化解决方案。但另一些公司可能会选择早期就与初创企业合作。

即使现有公司能设法在内部实现某个运营环节的自动化，也不太可能将整个业务的各个环节都实现内部开发。与此同时，初创企业可以利用这个机会，直接向企业客户或这些巨头自身销售解决方案。

近期展望：赋有“灵魂”的软件

起初，许多“服务即软件”公司可能只是看起来像自动化，你或许能自动完成99%的日常“行政”任务。

但要让劳动和软件真正融合为一个市场，某些公司需要超越这一点。那些将完成这一融合过程的公司会展现出某种“人性化”。因为，真正优质的服务不仅高效，还应充满愉悦感。

现有的自动化在相对简单的任务上表现出色，如点餐、转账等，在此类任务中，减少摩擦极为有效。但如果遇到复杂或混乱的情况，人们最终仍需拨打电话与代表沟通。

要让软件真正取代服务，它必须具备可沟通性，能够应对人类使用中固有的混乱、错误，以及表现出耐心和理解。光是消除摩擦是不够的。它需要具备与人互动的外观和感觉。

换句话说，这类软件需要在某种程度上具备“灵魂”。这种“灵魂”可以通过多种方式展现出来，例如充满魔力和直观的用户界面，或者一个经过深思熟虑的个性化“人格”。下一波AI自动化浪潮将会像优秀的客户服务代理、销售人员或服务提供商一样，理解并适应用户的需求。

我们已经开始看到AI发展这些情绪智能技能。例如，Hume.AI基于“共情型大语言模型”，能够理解人类沟通的细微差别，如语调、声音变化等。

随着我们希望自动化的任务变得更加复杂，这种“灵魂”就愈加重要。这也是AI能在教育、心理治疗或医疗等需要更多人际互动的领域中真正有用的方法。

从长远来看，具备“灵魂”的软件可能比那些仅仅寻求自动化重复性任务的软件存续更久。这标志着软件和劳动的真正融合的最终步骤。虽然它还未完全实现，但正在逐渐到来。

感谢Brandon Nydick对本篇文章的贡献。