Wie künstliche Intelligenze die SaaS-Landschaft verändert

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Es gibt keinen Moment, in dem SaaS – Software as a Service konzipiert wurde, weil SaaS als Konzept eine Vielzahl von Komponenten aufweist; alle sind zusammengekommen, um Wert für jeden Sektor oder vertikalen Markt in dem richtigen Kontext zu produzieren. Verschiedene Sektoren haben sich in Richtung von SaaS-Modellen mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten bewegt.
In technischer Hinsicht setzt SaaS auf bedarfsgerechte Cloud-Bereitstellung, ein Mindestmaß an weit verfügbarer Konnektivität und der Sicherheit auf Unternehmensebene. Sollte einer dieser Sektoren schwächeln, fällt SaaS weg.
Dann gibt es noch das Geschäftsmodell und das damit verbundene Marketing drum herum Es ist nicht nur so, dass die SaaS-Unternehmen die Umwandlung von einem CapEx- zu einem OPEX-Modell tragen müssen, sondern sie müssen ihren Kunden auch erklären, was los ist und wie sie davon profitieren können. Schließlich ist die Idee der Anmietung anstatt des Besitzens für einige herausfordernd; und es gibt alle Arten von (manchmal nicht aufgelösten) Fragen über Datensicherheit, Besitz und Macht von Entschädgung. 
Es hat daher ein Jahrzehnt oder so für SaaS-Tools gedauert überall angenommen zu werden und in dieser Zeit haben sich eine Reihe von Merkmalen von SaaS-Dienste herauskristallisiert:
  • Durchschaubare Preise auf Abonnementbasis
  • Echtzeit, zunehmende Service-Updates statt monatliche oder sogar jährliche Veröffentlichungen
  • Außergewöhnlich einfache Bedienung und Selbstbedienungs-Anpassung für jeden Benutzer (insbesondere auf mobilen Plattformen)
  • Geräte- und Anwendungsfall unabhängig: Einmal lernen, überall verwenden
  • Zahlenmäßige Stärke: Einfache Integration mit anderen SaaS-Tools
  • Information als fundamentaler Warenwert Daten kommen herein, wertvollere Daten gehen hinaus
Es lohnt sich, diese Zusammenfassung von dem, was ein SaaS-Dienst ausmacht, zu rezitieren, denn Künstliche Intelligenz wird in der Tat die SaaS-Unternehmen revolutionieren, und sie wird dies tun, indem es genau diese Parameter verbessert.

Automatisierung 

Beginnen wir mit der Automatisierung. KI ermöglicht mehr Funktionen, die zuvor eine manuelle Komponente gehabt haben können, automatisiert zu werden. Dies zeigt sich auf verschiedene Weise Typische Beispiele umfassen die Verwendung von maschinellem Lernen bis hin zu den automatisierten Aspekten des Kundendienstes (insbesondere Selbstbedienung), wir können uns aber auch vorstellen Kl zur – sagen wir mal – Verbesserung des Onboarding-Prozess eines SaaS-Produkts oder Wiedereingewöhnung nach einem großen Update, durch Automatisierung, einzusetzen. 
Da die größte Herausforderung von Benutzern eines SaaS-Produkt die Distanz ist (das ist der Preis den Nutzer für die Vorteile einer 24/7-Erreichbarkeit zahlen) kann KI diese Distanz mildern und dafür sorgen, dass mehr Kunden eine befriedigende Erfahrung erleben.
Weiter mit Automatisierung, zu einer Zeit, in der die Schwarzmaler davon überzeugt sind, dass KI Arbeitsplätze so gut wie eins zu eins ersetzen wird, glauben viele Analysten, dass KI den meisten Nutzen liefern wird, wenn sie in Verbindung mit menschlicher Arbeitskraft eingesetzt wird. Dies kann all dem entgegenstehen, von dem denkst, wofür SaaS steht, aber die vielleicht beste Sichtweise und die beste Art davon zu profitieren ist, dass ein Markt die Wechselwirkungen effektiv in diejenigen einteilt, die automatisch verarbeitet werden können (der SaaS-Weg) und in solche, die menschliches Eingreifen erfordern. 

SaaS ist spektakulär erfolgreich  – sowohl Verbraucher als auch Unternehmen schätzen die Einfachheit und 24/7-Verfügbarkeit von Online-Diensten und dessen vorhersehbares, ausgewogenes Geschäftsmodell.  

 Nehmen wir zum Beispiel die Lola App; erstellt von Paul English, der Mitbegründer der Reisewebsite Kayak. Lola wird eine Kombination aus Live-Reisebüros und Erweiterte-KI-Chat-Funktionalität liefern. Der Zweck ist es, die Fähigkeiten der Reiseberater zu verbessern. Mit Hilfe von KI sind Reisevermittler fast zweimal so produktiv und geben durchweg bessere Empfehlungen. Es gibt nach wie vor zahlreiche SaaS Reise-Services, aber Lola erlaubt genug Automatisierung für menschliche Eingriffe, um zukunftsfähig, nützlich zu sein und bessere Erfahrungen für den Verbraucher zu liefern. Als kommerzielles Vorhaben treiben SaaS-Wechselwirkungen KI-Erweiterte menschliche Interaktionen an.

Personalisierung 

Die KI wird ebenfalls zunehmend die Personalisierungskomponente von SaaS-Diensten unterstützen. Bisher wurden Benutzeroberflächen exponentiell komplexer, während jede Wiederholung einer Software weitere Funktionen und Menüs auf dem Bildschirm quetscht. 
Aber App-Entwickler, Clearbridge, sagen, dass die Zukunft der Interaktion kontextbewusste Datenverarbeitung, angetrieben von der KI, ist. Mit der Verarbeitung von natürlicher Sprache und Sprachsteuerung; zusammen mit dynamischen, automatisch entwickelten Kontrollen aus früheren Interaktionen, um eine Konfiguration zu präsentieren, die ein Kunde erwartet, wenn er sie braucht, so wird er Gebrauch von SaaS-Tools zum Kinderspiel. Dies verringert Hürden bei der Annahme und ermöglicht es, dass mehr Dienste ein Teil der täglichen Software-Suite der Benutzer werden.

Noch schnelleres Liefern von Code 

Auf der Entwicklerseite bedeuten Kunden- und Wettbewerbsdruck, dass der Entwicklungszyklus für SaaS-Produkte von mehreren Monaten auf (in einigen Fällen) Minuten geschrumpft ist. Mit Tools wie Docker könen neue Codes in Sekunden eingesetzt werden mit der Zuversicht, dass er perfekt für Tausende von Benutzern angepasst ist. 
Dieser nahezu in Echtzeit-Einsatz bedeutet großen Wettbewerbsvorteil, aber schlechter Code kann mit enormen und unverhältnismäßig hohen Kosten verbunden sein. Was passiert, wenn ein SaaS-Service mit 100.000 Benutzern nur für einen Tag ausfällt? Noch bevor irgendwelche Rechtsmittel betrachtet werden, im Hinblick auf die Rufschädigung können die Kosten immens sein. Künstliche Intelligenz (KI) kommt zur Rettung. KI kann mehrere Codesprachen auswerten und diese auf Fehler untersuchen. Dabei lernt die KI mit jedem neuen analysierten Skript dazu und verbessert so die Funktionsfähigkeit jedes neuen Patches und Updates. 
Microsoft verwendet KI nicht nur, um Code zu testen, sondern arbeitet auch an Systemen, die KI dazu einsetzen den Code selbst zu entwickeln. Bald werden wir künstliche Intelligenz (KI) so beibringen Code zu schreiben, wie wir einem Hund beibringen würden Sitz zu machen. 

Verbesserte Sicherheit 

Schließlich gibt es natürlich noch den Sicherheitsaspekt von SaaS. SaaS-Dienste sind per Definition online und während größere SaaS-Dienste zweifellos kostengünstigere und ganzheitlichere Sicherheit als eine lokalisierte On-Premise-Lösung liefern können, ist das Problem, dass jeder Benutzer sein eigenes schwaches Glied in der Kette ist. Wir sind alle fehlbar und denn das Leben ist nicht unbedingt gerecht wir erwarten, dass unsere SaaS-Dienste Verantwortung für unsere eigenen Fehler übernehmen (hast du das Passwort vor Kurzem geändert? wohl eher nicht …). 
Die Kompetenz von KI beim Abgleich von Verhaltensmustern, der Beurteilung menschlicher Faktoren und das maschinelle Lernen, bedeutet, dass diese Techniken schnell zur wirksamsten Sicherheitspatrouille wird, die ein SaaS-Anbieter bereitstellen kann: weil KI in der Lage ist, die Handlungen eines Hackers oder eines straffälligen Benutzers nachzubilden, im Gegensatz zu einem dummen Perimetergerät. Oracle, zum Beispiel, hat gerade maschinelles Lernen zu seinem Cloud-spezifischen Sicherheitsregime hinzugefügt.
SaaS ist spektakulär erfolgreich  – sowohl Verbraucher als auch Unternehmen schätzen die Einfachheit und 24/7-Verfügbarkeit von Online-Diensten und dessen vorhersehbares, ausgewogenes Geschäftsmodell. Aber diese Vorteile wandeln auch wiederum SaaS-Unternehmen in eine Ware: Kunden können jederzeit wählen woanders hingehen. KI, mit seiner Fähigkeit, sich in jeden digitalen Prozess zu integrieren, wird der wesentliche Treiber von Diensten, Loyalität, Ausdauer und innovativer Funktionalität für das nächste Jahrzehnt von SaaS-Diensten sein.
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