Hvordan utvikle et AI SaaS-produkt: Trinn-for-trinn-guide

KI opplever en massiv økning i popularitet. 2024 har tydelig vist at denne teknologien er her for å bli. AI-drevet SaaS, som dekker en rekke bransjer, er kanskje en av de mest lovende retningene for kunstig intelligens. Det gir ekstra funksjonalitet og potensial til en allerede blomstrende nisje, forbedrer brukervennligheten og gjør SaaS-plattformer mer attraktive.

I dagens guide vil vi bruke JetBase sin erfaring for å illustrere hva som gjør KI og SaaS til en perfekt match, og diskutere den beste måten å introdusere KI i dine løsninger på. Vi vil snakke om utviklingstrinnene for en KI SaaS-plattform og måter å håndtere kostnadene på. Mot slutten bør du ha en solid forståelse av prosessen og føle deg klar til å lansere ditt eget prosjekt.

Så, uten videre om og men, la oss diskutere hvordan man blander KI og SaaS med gode resultater.

Det er ingen hemmelighet at interessen for KI skjøt i været i 2024, og noen mennesker kan være forsiktige med å hoppe på denne trenden. Sammenkoblingen av KI og SaaS er imidlertid mer enn bare en dille, og denne seksjonen vil bevise det utvetydig. Her er bare noen av grunnene til at KI-drevet SaaS fungerer bra.

Automatisering i SaaS med KI

Automatisering er et stort trekkplaster i bedriftsprogramvare, da det kutter utgifter, effektiviserer drift og akselererer interne prosesser. Ved å frigjøre ansatte til å fokusere på mer komplekse oppgaver, påvirker automatisering en bedrift direkte, fra topp til bunn. Og det er ingen hemmelighet at KI og automatisering passer perfekt sammen.
Ved å implementere KI-drevne funksjoner i din SaaS-løsning, åpner du den for å lære arbeidsflyten din og forsterke menneskelig input med automatiserte protokoller og algoritmer. På den måten kan den håndtere planlegging, kjøre analyser eller markedsføringsarbeid.

KI-drevne personaliseringsfunksjoner

For litt sosial innvirkning kan en SaaS KI-plattform nå folk mer effektivt ved å oppdage og følge deres preferanser. Den forbedrer markedsføring og kundeforhold, samt gjør sosiale medier og personaliserte apper mer engasjerende.

Dette kan også i stor grad påvirke annonseinntektene, da KI kan bidra til å bestemme den optimale måten å kjøre kampanjer på. Som et resultat genererer de mer med mindre utgifter, når nye målgrupper og utvider brukerbaser.

Prediktiv analyse for bedre beslutningstaking

KI endrer landskapet for analyse og dataanalyse med dypere innsikt og bedre prognoser. Dette fører til velinformerte forretningsbeslutninger, som igjen direkte fører til vekst og mer ambisiøse trekk. Ettersom KI SaaS-plattformen reduserer risiko, oppfordrer den til dristige valg ved å garantere at de vil lønne seg.

Forbedre sikkerheten med KI-teknologier

KI kan analysere mange mulige angrepsvektorer og simulere teoretiske situasjoner for å teste en virksomhets sikkerhet. Dette hjelper med å finne hull og tette dem før de blir et reelt problem. Å kjøre disse testene beskytter selskaper mot datalekkasjer og interne brudd som alvorlig kan forstyrre deres drift.

Nå som du vet hvorfor KI-drevet SaaS fungerer, la oss begynne å diskutere måter å kombinere de to på. Vi starter med å snakke om KI-siden, som har to hovedtilnærminger. Hver har sine styrker, så denne seksjonen vil gi en oversikt for å hjelpe deg med å ta et valg.

Ferdigbygde KI-løsninger: Raske og effektive alternativer

En ferdigbygd KI kan være veien å gå hvis du ønsker å komme raskt i gang. Det finnes mange alternativer på markedet som tilbyr kraftige funksjoner og høy kvalitet. I tillegg kan disse kreve en lavere startinvestering sammenlignet med en skreddersydd løsning.

Ulempen er at du kan få problemer med å integrere dem med plattformen din, og de kan mangle de eksakte funksjonene du leter etter. Med ferdigbygde løsninger har du alltid mindre kontroll over løsningen og må kanskje jobbe rundt visse restriksjoner.

Tilpasset KI-utvikling: Bygge fra grunnen av

På den andre siden av ferdigbygde løsninger har vi tilnærmingen med å lage en KI SaaS-plattform. Dette gir deg massevis av fleksibilitet og muligheten til å tilpasse løsningen over tid. Takket være det vil du ha et system som passer perfekt til produktene dine og holder tritt med veksten din.

Det er imidlertid langsommere å starte og dyrere, da du må utvikle det fra bunnen av. Dessuten vil det sannsynligvis kreve ekstern hjelp med mindre du har en intern KI-avdeling. Heldigvis vet du allerede hvem du skal kontakte for dette, og JetBase hjelper gjerne.

Så, hvordan strukturerer du faktisk utviklingen for å lage en KI-drevet SaaS-løsning? Vi vil bryte ned prosessen i stadier for å illustrere deres betydning.

1. Definere din visjon: Planlegging og idéutvikling

Ta deg tid til å legge frem ideene dine for produktet, liste opp funksjoner og rangere dem for å fastslå det essensielle og det "kjekt å ha". Målet er å forstå hvordan den endelige løsningen vil være, sannsynlig kostnad, og hva du vil konkurrere med. Ved å få en full forståelse av ditt eget produkt, kan du avgjøre om det er verdt det i det nåværende markedet.

2. Oppdagelsesfasen: Forskning og forståelse av behov

Forskning er nøkkelen for ethvert prosjekt, spesielt et som er så teknologisk komplekst som en SaaS-løsning med KI. Når du har definert omfanget, se på konkurrerende løsninger, vurder gjeldende trender og bestem hva du trenger for å lykkes med din KI SaaS-plattform.

3. Velge riktig teknologistabel for din KI SaaS-løsning

Å velge den optimale stabelen kan være avgjørende, da det bestemmer hvor optimalisert plattformen din vil være, hva den kan oppnå i fremtiden, og hvor lang tid utviklingen vil ta. Rådfør deg med fagfolk om de beste verktøyene for jobben, det vil si de som leverer kvalitet, men som ikke vil blåse opp kostnadene. På den måten kan du garantere at din KI-løsning vil konkurrere med de beste der ute.

4. Sette sammen et dyktig utviklingsteam

Suksessen til produktet ditt avhenger av menneskene som lager det, så det er avgjørende at du velger riktig team for jobben. Enten du velger folk internt eller setter ut arbeidet, verifiser at deres erfaring samsvarer med planene dine og at teamet har nok arbeidskraft til å overholde frister. Ledelse er like viktig, da den vil kontrollere prosessen og sikre at den går knirkefritt.

5. Utvikle et Minimum Levedyktig Produkt (MVP)

En av grunnene til at vi understreket verdien av å rangere funksjoner, er at å skape en MVP er et viktig skritt i å bygge en fullverdig KI-drevet SaaS-løsning. Det gir deg en idé om hvor godt det endelige produktet vil fungere og gir en mulighet til å justere ytelsen og funksjonssettet.

6. Skalere din KI SaaS-produkt for vekst

KI kan lære og forbedre seg over tid, så hold teamet tilgjengelig for videre utvikling. Oppdateringer etter lansering vil bidra til å forbedre algoritmen, legge til nye funksjoner og håndtere vedlikehold for å øke ytelsen.

Penger er kanskje ikke alt, men ethvert selskap vet at det er upraktisk å investere for mye i utvikling. Så la oss bryte ned utgiftene forbundet med å lage en KI SaaS-plattform og hva slags prisnivå du kan forvente.

Som du ser, er kostnaden ikke den samme for hvert aspekt. Mens selve utviklingsprosessen åpenbart er kostbar, er den også den mest tidkrevende og arbeidsintensive delen av å lage plattformen.

På samme måte er algoritmetrening en annen stor kostnad, noe som er grunnen til at vi tidligere nevnte bruk av en ferdigbygd løsning. Husk imidlertid at denne første investeringen vil lønne seg senere med en mer effektiv KI SaaS-plattform og muligheten til å markedsføre din egen løsning.

Vi så den omtrentlige kostnaden for å lage en KI SaaS-løsning, så la oss diskutere noen av faktorene som former den. Dette er alle integrerte deler av utviklingsprosessen og kan noen ganger endres for å redusere den endelige kostnaden og gjøre den mer akseptabel.

Rollen til funksjoner og produktkompleksitet

Jo mer intrikat din KI-drevne SaaS-løsning er, desto mer må du investere i den, da hver ekstra funksjon øker kostnaden. Derfor er det viktig å balansere rik funksjonalitet med et håndterbart budsjett.

Hvordan plattformvalg påvirker kostnadene

Utplassering av en KI SaaS-plattform på ulike plattformer som mobil eller desktop krever forskjellige ferdighetssett og bygg. Som et resultat, hvis du retter deg mot flere samtidig, vil utgiftene dine stige. Mellom mobil og desktop, pleier imidlertid førstnevnte å være mindre kostbar å jobbe med.

Viktigheten av valg av teknologisk arkitektur

Kvalitetsarkitektur er avgjørende, og dine valg om det vil påvirke både løsningens ytelse og kostnad. Skyen du velger, mikrojenestestrukturen og dine datalagringsalternativer vil alle spille inn her. Så, når du velger teknologistabel, informer teamet ditt om hva dine prioriteringer er for løsningen og få deres mening om hvordan du skal konstruere SaaS-plattformen riktig.

UI/UX-design og dets kostnadspåvirkning

Å finne riktig design for et komplekst SaaS-produkt kan være vanskelig, og krever mange iterasjoner for å perfeksjonere det. Dette fører til høyere utgifter ettersom du bruker mer tid og krefter på å forbedre UI/UX-en din. I tillegg til å etablere en visjon tidlig, kan testing av designet med målgruppen gjøre prosessen mer effektiv. De kan gi uvurderlig tilbakemelding for å fremskynde den.

Bransjevalget

En KI SaaS-plattform kan være nyttig for nesten ethvert felt, og avhengig av den tiltenkte bruken, endres kostnaden basert på bransjen. For eksempel pleier helseløsninger å være ganske kostbare, da de må ta hensyn til forskrifter og personvernlover, noe som krever ekstra arbeid. På samme måte er fintech-løsninger tradisjonelt ganske komplekse, så hvis din SaaS retter seg mot finanssektoren – forbered deg på å bruke mye.

Utviklingsteamets geografiske plassering og kostnadspåvirkning

Det er ingen hemmelighet at medianlønnen varierer sterkt etter region, med Nord-Amerika og Vest-Europa som har de høyeste. La deg imidlertid ikke friste av lokket med de laveste mulige prisene, da disse ofte kommer med ulempen av uerfarne team. Velg heller en mellomting, og finn erfarne utviklere i regioner som Øst-Europa.

Vedlikehold og oppdateringer: Vedvarende investering

Arbeidet med din KI SaaS-plattform er ikke ferdig når den første utviklingen er avsluttet. For å sikre dens levetid og nytteverdi i årene som kommer, er det viktig å lansere oppdateringer etter utgivelse. Disse kan inkludere feilrettinger og nye funksjoner som bruker nye fremskritt innen KI. I tillegg er vedlikehold som sikrer stabilitet like viktig.

For å fremheve hvor transformativ KI kan være, la oss se på noen eksempler fra den virkelige verden. Dette er et par selskaper som oppnådde helt nye fordeler ved å integrere kunstig intelligens i virksomheten sin.

Facebook: Revolusjonerer sosiale medier med KI

Man kunne tro at Facebook allerede var så vellykket som det kunne være, og tjente milliarder av dollar i året. Selskapet begynte imidlertid å stole på KI for en stund siden, og boomen innen generativ KI har satt dette i søkelyset.

For eksempel rapporterte Facebook å bruke KI for å analysere og proaktivt håndtere hatprat og annet upassende innhold på plattformen. Disse verktøyene har hjulpet selskapet med å forbedre innholdsmoderering og samle innsikt i brukeratferd. KI har også bidratt til å identifisere misbrukende atferd og håndheve fellesskapsstandarder.

Salesforce: KI i CRM-løsninger

En annen gigant som baserer seg på SaaS kunstig intelligens, Salesforce, fokuserer på KI som en hjelper. Selskapet bruker KI for å hjelpe bedrifter med å engasjere seg bedre med kundene sine ved å personalisere interaksjoner, automatisere hverdagslige oppgaver og levere detaljert innsikt i brukerengasjement. Selskapet pakker alt dette inn i sine tilbud, og bringer klassisk programvare inn i den moderne æraen ved hjelp av KI.

Akkurat som all annen type utvikling, kan det å lage en KI SaaS-plattform medføre noen utfordringer. Imidlertid er ingen av dem uoverkommelige, så la oss snakke om hvordan man navigerer dem.

Sikre databeskyttelse og sikkerhet

Mens KI i seg selv skal bidra til å styrke økosystemets sikkerhet, er det viktig å forstå at KI jobber med enorme mengder data, noe av det privat. Det betyr at du må sikre selve løsningen gjennom metoder som kryptering og autorisasjonshåndtering. Uten dem kan ditt KI-drevne SaaS-produkt introdusere sårbarheter.

Overvinne skalerbarhetsproblemer i KI SaaS-plattformer

Å bruke en suboptimal teknologistabel øker risikoen for flaskehalser når din KI-løsning blir overbelastet. Tross alt er KI ganske strømkrevende, og jo mer ambisiøse funksjonene dine er, desto mer optimalisering kreves. Rådfør deg med teamet ditt for å sikre at de planlagte bruksområdene samsvarer med produktets interne arkitektur.

Navigere integrasjonskompleksiteter

Hvis du velger å bruke en ferdigbygd KI-drevet SaaS eller allerede har et komplekst økosystem for virksomheten din, kan det ta litt tid å løse integrasjonsproblemer. Å koble datastrømmer og sikre riktig tilgang kan være vanskelig innenfor omfattende systemer. Erfarne utviklere med integrasjonsspesifikk ekspertise vil imidlertid løse problemet.

Håndtere etiske bekymringer i KI-utvikling

For å adressere etiske bekymringer, bruk data hentet fra verifiserbare kilder med brukerens samtykke, sørg for åpenhet i KI-interaksjoner, og reduser aktivt skjevheter i KI-modeller. Det er også viktig å opplyse om din egen bruk av KI i løsningen din, slik at eventuelle brukerinteraksjoner med den er bevisste og informerte.

Selv om selv en moderne SaaS KI-plattform kan være en game-changer for en bedrift, har disse løsningene fortsatt rom for vekst. Dette gjør at fremtiden for KI i SaaS ser ganske spennende ut. Her er noen av trendene vi forventer vil gjøre et inntrykk.

For det første, forvent betydelige forbedringer innen personalisering ettersom naturlig språkbehandling og maskinlæring utvikler nye metoder og tilnærminger. Dette kan forbedre brukeropplevelser og gjøre KI-drevet SaaS til et utmerket valg for CRM-systemer.

Deretter vil markedet sannsynligvis se en økning i ferdigbygde alternativer, sammen med innsats for å forenkle integrasjonen i bedriftsøkosystemer. Som et resultat vil selskaper uten utviklingsressurser i stor grad stole på markedets tilbud. Dette vil gi en fordel til de som driver sine egne unike løsninger med mer analytisk kraft og fleksibilitet, men den økende raffinementet til ferdigbygde alternativer kan redusere dette gapet.

Å lage en KI SaaS-plattform fra bunnen av er ingen enkel oppgave, men utbyttet er verdt det. Den vil levere bedre kundeforhold, sterkere sikkerhet og banebrytende automatisering. For å høste alle disse fordelene, må du imidlertid ha en solid forståelse av prosessen. JetBase sin nyttige guide ga deg kunnskapen til å gjøre det, men en annen tilnærming eliminerer alle utviklingsrisikoer.

Ved å samarbeide med JetBase får du et team av erfarne utviklere som har laget tilpassede løsninger i over et tiår, og dekker ulike bransjer og teknologier. Vi prioriterer alltid å levere et gjennomarbeidet produkt som overgår kundens forventninger. Hvis du vil sikre at din KI-drevne SaaS-løsning slår konkurrentene, vet du hvem du skal kontakte.

Ta kontakt i dag for å starte med en gratis konsultasjon.