AI 技術進展下的商業模式演變: 初步觀察
隨著大型語言模型 (LLMs) 技術的持續發展，人工智能 (AI) 在各垂直產業的應用逐漸深化，引起對現有商業模式的調整與探索。在此背景下，我們觀察到三種模式——Copilots、Agents 及 AI-enabled Services——因其不同的價值創造途徑與商業邏輯而逐漸受到關注。這些模式反映了當前應用 AI 技術的不同方向。
從「輔助增效」到「流程自動化」的漸進
1. Copilots: 人機協作模式
Copilots 可定義為旨在提升人類工作效率的 AI 輔助工具，主要運作方式是提供即時建議與整合資訊，以協助使用者處理專業任務。目前觀察到的應用場景包括程式開發、法律文件草擬、醫療語音記錄以及圖像內容生成等。例如，生產力工具 Notion AI 則將 AI 功能整合至筆記與文檔環境中，提供寫作、摘要、構思等輔助。Cursor、Windsurf (以及其他 AI IDE 或插件) 則強調透過對上下文的深度理解來提高開發者的生產力。在商業模式層面，Copilots 通常採用類似軟體即服務 (SaaS) 的定價結構，常見的是按使用者席位收取月費。Microsoft 為其整合至 Office 365 的 Copilot 功能設定每月的附加費用，即為此類定價策略最耳熟能詳的一個經典實例，此舉旨在增加產品的營收潛力。
2. Agents: 特定流程自動化模式
相較於 Copilots 側重人機互動，Agents 的目標則在於實現特定工作流程中更高程度的自動化，以期減少或替代人工介入。此模式的核心價值主張通常與降低營運成本和提高生產效率相關。因此，其定價策略有時會與可量化的效益指標連結，例如基於節省的人力成本或增加的產能來計算。以銷售領域為例，11x.ai、CloseFactor、AiSDR 開發的 SDR Agent 被設計用於生成高精度的潛在客戶名單、自主執行潛在客戶開發、初步聯繫等任務，旨在降低企業內部相關的人工成本。同樣地，LinkedIn 推出的招聘相關 AI 功能可協助完成篩選候選人、草擬職位描述等任務，有助於減輕招聘流程的人力負荷。在旅宿業，基石創投的 Portfolio Aiello 的語音助理被廣泛用於自動化客房服務，顯著提升營運效率與顧客體驗。
3. AI-enabled Services: 服務交付模式轉型
AI-enabled Services 代表了將 AI 技術更深入整合至服務交付核心的模式。這類服務直接與現有、通常是人力密集型的服務業態形成對比或競爭，利用 AI 自動化的潛力來改變服務的成本結構，並可能影響服務效率。其定價策略通常會參考市場上現有服務的標準，但基於 AI 驅動的效率優勢，可能提供具有價格競爭力或不同服務水平的選項。例如，在法律產業，EvenUp 公司運用 AI 自動生成法律文書（如索賠要求函），旨在縮短交付時間並降低相關成本。SmarterDx 則針對醫療文件進行智能檢查，以協助醫療機構識別並修正可能導致收入損失的文件疏漏。Reserv 公司則應用 AI 自動化處理保險理賠流程，目標是提升處理效率、改善用戶體驗，並增強理賠數據的分析能力。
實施挑戰與未來考量
儘管上述三種 AI 商業模式呈現出發展潛力，但在實際推行中仍面臨若干挑戰，尤以法規合規性、數據隱私保護及市場競爭等面向值得注意。以法規合規為例，醫療與金融等行業受到嚴格的數據安全與隱私規範約束，如醫療領域的 AI 解決方案需符合 HIPAA 相關規定，以及處理歐盟公民個資時須遵守的 GDPR。對企業而言，確保符合這些規範往往需要投入相應資源進行系統調整與數據治理。
此外，任何 AI 商業模式的有效性最終需要透過具體且可量化的數據來驗證其價值主張。這意味著相關解決方案提供商需要向潛在客戶清晰展示其服務在導入前後所能實現的效率提升、成本節約或產能增長等實際效益，以建立市場信任與接受度。
結語: AI 時代商業創新的關鍵要素
總結來看，Copilots、Agents 和 AI-enabled Services 代表了當前利用 AI 技術進行商業創新的幾種主要路徑。未來的發展與競爭，除了技術本身的持續進步外，如何將技術有效應用於解決真實的產業需求，並在此基礎上建立兼顧成本效益、合規性與安全性的可持續商業模式也相當重要。對於創業者而言，理解並掌握產業的痛點和市場需求，具體展示 AI 技術的價值，或許會成為在激烈競爭中脫穎而出的關鍵。
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我是 Felix，大學主修經濟系，因興趣而輔修數學系；畢業後曾服務於電商平台，從事營運端的 PM，之後加入基石創投至今，希望有機會能與優秀的創業團隊合作！
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