AI i SaaS: Hur man skapar en SaaS-produkt + Toppidéer

Artificiell intelligens har gjort vågor inom olika branscher, och Software-as-a-Service (SaaS) är förmodligen i framkant. AI inom SaaS blir alltmer populärt som ett kraftfullt verktyg som förbättrar eller till och med omdefinierar vanliga lösningar. Istället för att kämpa om intresse på en mycket konkurrensutsatt marknad kan du ligga steget före genom att använda denna kraftfulla teknik.

Nu förstår vi att AI för närvarande är en hypad teknik som verkar rekommenderas för nästan allt. Men vi skulle hävda att SaaS är det perfekta användningsområdet för det. Vare sig det handlar om automatisering eller personalisering, så förbättrar AI-drivna funktioner programvaran. Vi kommer att förklara hur man uppnår det nedan.

Vi kommer också att prata om potentialen för AI-användning inom SaaS, presentera några bra produktidéer och guida dig genom byggstegen. Sedan kommer guiden att balansera detta med en djupgående titt på de risker som sådana projekt tenderar att möta, samt sätt att mildra dem. Detta bör täcka alla standardfrågor och farhågor kring AI.

I slutändan hoppas vi att du kommer att se en tydlig bild av AI:s betydelse och användbarhet inom SaaS. Låt oss nu börja med kärnfrågan. 

Det är ingen hemlighet att AI är nästa stora grej, där 92 % av produktcheferna tror att det kommer att ha en långsiktig inverkan. Tydligt är att människor anammar denna teknik numera, vilket är fantastiskt. Men det är lika viktigt att förstå exakt vad det tillför.

I våra ögon råder det ingen tvekan om att AI SaaS-lösningar är framtiden. Redan nu rapporterar 47 % av SaaS-företagen att de upptäcker nya intäktsströmmar tack vare AI. Kombinera det med prognoser om att kundinteraktioner sakta men säkert blir helt AI-baserade, och du kan se marknadens riktning. 

Att investera i AI SaaS nu skulle innebära att man ligger före konkurrenterna. Medan andra anammar AI och använder det för att förbättra eller omforma sin företagsstruktur, kan du börja erbjuda AI-drivna lösningar. Att hoppa på trenden tidigt kan hjälpa till att erövra en stor del av marknaden, samt etablera dig som ett framtidsinriktat företag.

Dessutom kan du forma AI hur du vill, anpassa den efter dina behov och din vision. Medan tekniken fortfarande är ung, kan ditt projekt bli det som formar dess framtida användning. För det behöver du förstås lansera en AI i SaaS-produkt som är tillräckligt inflytelserik. Att göra det kräver en bra idé och förverkligande. Vi kan hjälpa till med båda, och vi börjar med att ge dig lite inspiration.

Även om vi har pratat om AI i SaaS-projekt i allmänhet, har det många användningsområden. AI kan hjälpa till med dataanalys, personalisering inom marknadsföring, uppgiftsautomatisering och många fler tjänster. Frågan är bara vad som tilltalar dig mest och vad din personal kan hantera på ett tillförlitligt sätt.

I det här avsnittet kommer vi att presentera några av de mest spännande tillämpningarna för AI, och visa hur de omvandlar traditionella funktioner. Det slutgiltiga valet är dock upp till dig. Faktum är att vi hoppas att dessa helt enkelt kommer att inspirera dig att komma på en ny version av AI SaaS-lösningar. JetBase är alltid på jakt efter innovativa idéer och vi hjälper dig gärna att skapa något revolutionerande.

För nu, dock, här är de bästa idéerna för AI-drivna projekt för att inspirera dig.

Kundrelationshantering (CRM) med AI-automatisering och analys

En AI SaaS-lösning kan behandla kundfeedback, svara på frågor och sammanställa data för att bedöma din framgång. Dessutom kommer den att analysera hur ett företag kan öka kundnöjdheten och ge handlingskraftiga råd för att implementera bättre policyer. Som ett resultat kommer företag att öka sin försäljning och etablera en återkommande kundbas, allt tack vare din lösning. 

Projektledningslösningar med AI-kurskorrigering

AI kan göra en objektiv bedömning av ett teams framsteg, bedöma en rimlig deadline, beräkna den optimala uppgiftsfördelningen och peka ut de svagaste länkarna. På så sätt kan en projektledare basera sina beslut på opartisk data. Dessutom kan du lägga till AI-baserad automatisering för tidsregistrering och sprintrapporter. Det kommer att minska byråkratiska uppgifter, vilket låter team fokusera på det aktuella arbetet.

HR-programvara med AI-analys

Att använda AI SaaS för att uppskatta en anställds effektivitet, resultat och tillväxt kan vara en enorm tidsbesparing för stora företag. Den kan också "läras" att hantera den ekonomiska sidan av saker, bearbeta fakturor och utbetalningar varje månad. Det du i första hand kommer att sälja är strömlinjeformningen av ett HR-teams uppgifter, vilket öppnar upp för dem att fördjupa sig mer med anställda som behöver det.

Bättre cybersäkerhet genom AI

En av de centrala aspekterna av att säkra ett företagsekosystem är extern testning. Att regelbundet anlita företag som specialiserar sig på detta är dyrt, varför en AI SaaS kan vara en räddare i nöden här. Företag kan använda din lösning för att testa sina egna system, hitta svaga punkter och få databaserad analys om sätt att förbättra dem.

På samma sätt kan AI fungera som ett smart identitetsverifieringsverktyg. Det kommer att ge tillgång på flexibel basis, vilket garanterar att data endast är tillgänglig för lämpliga roller. Algoritmen kan till och med ställas in för att tilldela roller själv, samt anpassa behörigheter baserat på en anställds projekt.

Marknadsföringslösningar med autogenererat innehåll och personalisering

Alla varumärken som vill förbli relevanta måste investera mycket i marknadsföring, både tidsmässigt och ekonomiskt. Du kan dock erbjuda dem ett AI SaaS-alternativ: att använda en algoritmisk strategi för innehållsgenerering och uppsökande verksamhet. Med tillräckligt med data kommer ett företag att kunna lansera marknadsföringskampanjer med bara några klick, skräddarsydda för en specifik målgrupp.

Oavsett om en AI-driven produkt används för CRM, HR eller cybersäkerhet, har den vanligtvis vissa nyckelfunktioner.

• Datainmatningslager – Ett pålitligt system som samlar in och rensar data för användning i AI-modeller.
• AI-system måste enkelt kunna kopplas till både frontend och backend.
• Mänsklig åsidosättning – Människor bör ha möjlighet att åsidosätta eller ändra AI-beslut i kritiska fall.
• Människor vill kunna se analyserna i instrumentpanelen. En instrumentpanel som visar AI:s beslutsprocess ingjuter förtroende hos användarna.
• Personlig åtkomst – AI bör kunna anpassa sig efter varje användare, inte tvärtom. Möjligheten att snabbt konfigurera är viktig för att människor ska komma ihåg informationen.

För branscher som hälsovård, juridik och finans är kryptering, loggning och åtkomstkontroll obligatoriska.

Överbelasta inte din app med för mycket AI. Använd förnuftiga standardinställningar, gör plattformen lätt att förstå och tillhandahåll en tydlig UX för att uppmuntra fler individer att använda den.

Låt oss nu diskutera hur du kommer att förverkliga dessa idéer. Processen att skapa en AI SaaS-lösning är inte så komplicerad; du behöver bara ta det steg för steg.

Steg 1. Analysera marknaden och lägg grunden

Att komma på rätt idé för ett AI SaaS-projekt är bara början. Det är ännu viktigare att se till att produkten kommer att tas emot väl på en marknad som redan är ganska mättad. Dessutom måste du bedöma de outsourcingteam som finns tillgängliga för dig och bestämma deras färdigheter. Det är avgörande att ha ett team som kan matcha dina ambitioner och, kanske, även hjälpa till med marknadsanalysen.

Steg 2. Designa produkten och etablera infrastrukturen

De tidiga utvecklingsfaserna ger dig en chans att befästa produktens utseende och känsla, och skapa en unik visuell identitet. Det är också dags att välja din molnleverantör. Du kanske funderar på att hantera infrastrukturen själv. Men det är en risk – och vi kommer att utforska varför nedan. Generellt rekommenderas det att använda en etablerad plattform som Azure eller AWS för AI SaaS.

Steg 3. Implementera AI och iterera den

Att välja din AI-modell kommer att vara projektets viktigaste steg och ankare. Se till att du har rådfrågat utvecklarna noggrant för att välja den optimala modellen. Sedan kommer den tekniska delen, där ditt team kommer att träna modellen och köra olika iterationer, förfina den. I slutändan kommer den att vara helt unik, skräddarsydd för din AI SaaS-produkt.

Att träna modellen kräver mycket data, samt tid, men det är en avgörande process som avgör vad AI kommer att kunna göra för dig. Brist på träning innebär att analyser och prognoser inte blir lika precisa, och algoritmens kommunikationsförmåga kommer att lida. Att investera mycket i att göra din AI "smartare" kommer alltid att löna sig.

Steg 4. Kör tester och samla in feedback

Det är avgörande att din produkt levereras utan större buggar eller fel, men det är inte allt du behöver se upp för. Eftersom SaaS-modellen kräver ett långsiktigt engagemang från kunder för att fungera, måste du införliva deras feedback i lösningen. Vare sig det är designjusteringar eller några sista-minuten-uppdateringar av AI-modellen, kan och bör din AI SaaS-programvara genomgå vissa förändringar till det bättre.

Steg 5. Marknadsför lösningen och lansera den

Oavsett hur unik din produkt är kommer den inte att göra stor succé utan ordentlig marknadsföring. Betona dina försäljningsargument, särskilt de AI-drivna funktionerna, och visa varför du ligger före allt annat marknaden kan erbjuda. Helst bör din lanseringsdag vara en stor händelse med mycket spänning och förköp. 

Steg 6. Bedöm försäljning och utför underhåll

Data om ditt projekts framgång speglar vad du gjorde rätt och hur du ska gå vidare, för arbetet slutar inte där. Regelbundna uppdateringar och underhåll garanterar att du förblir konkurrenskraftig och att din AI SaaS-produkt inte känns föråldrad när tekniken utvecklas. Perioden efter lanseringen är enklast att hantera med samma team som skötte den faktiska utvecklingen.

Även om de faktiska stegen i utvecklingsprocessen är raka, finns det fortfarande vissa utmaningar att ta itu med. När du arbetar med din AI SaaS-lösning, ha dessa i åtanke och hantera dem med våra tips. Du bör inte ha några större problem, eftersom förberedelse hjälper till att mildra de flesta risker.

Anställa ett team med otillräcklig erfarenhet

Även om AI inom SaaS behandlas som en het ny trend, har tekniken utvecklats under ganska lång tid. Detta innebär att du bör kunna hitta verkligt erfarna utvecklare om du letar på rätt ställe. Du vill ha ett team som har arbetat med AI och maskininlärning samt projekt av olika omfattning. Variation i erfarenhet är faktiskt lika viktigt som långvarig närvaro på marknaden.

Eftersom AI ständigt förändras och blir mer komplex, bör du vara på jakt efter team som arbetar regelbundet med det. Att slå samman AI med andra nya teknologier visar både teknisk skicklighet och en förmåga att anpassa sig till nya standarder.

Viktigast av allt är att verifiera ett teams höga löften och erfarenhetsanspråk. En omfattande portfölj och positiva recensioner är det enda sättet att bekräfta att du arbetar med sanna experter. Tveka inte att ställa djupgående frågor om ditt eget projekt också, särskilt tekniska sådana. Innan du börjar arbetet bör du veta hur teamet planerar att implementera AI i SaaS-lösningar.

Försöker skapa allt från grunden

Även om du har satt ihop det bästa möjliga teamet, gör inte mer än nödvändigt. Det finns gott om maskininlärnings- och AI-ramverk och bibliotek som kan utgöra din grund. Detta kommer inte bara att påskynda utvecklingen och minska arbetsmängden. Sådana bibliotek minskar också risken för fel och minskar direkt riskerna under projektet.

Att välja befintliga ramverk för AI SaaS-produkter betyder inte att du får mindre flexibilitet eller förlorar förmågan att skräddarsy dem efter dina egna behov. Det skapar helt enkelt ett grundlager som ditt team sedan kan konfigurera och bygga vidare på. Detta betyder inte att du inte kan skapa dina egna implementeringar och protokoll. Gör bara det arbetet för att komplettera befintliga lösningar, vilket sparar tid och pengar.

Bygga din egen infrastruktur

Det är inte ovanligt att företag överväger sina alternativ och funderar på om en tredjeparts molnleverantör faktiskt är rätt val. Detta beror vanligtvis på en önskan att behålla full kontroll över produkten och data. Risken är dock inte värd fördelarna om du inte har en stor ingenjörsavdelning för att bygga, underhålla och förbättra infrastrukturen.

Molnleverantörer för AI SaaS-lösningar är jättar i branschen. Med dem garanteras du stabilitet, omfattande säkerhetsrutiner och datasäkerhet. Visst, du har inte lika mycket flexibilitet i att bygga miljön. Men avvägningen är en högkvalitativ infrastruktur som ett mindre företag helt enkelt inte kan matcha.

Att fokusera för mycket på AI

Missförstå oss inte, AI kan absolut vara säljargumentet för en hel produkt. Men du vill att folk som betalar för det ska upptäcka att du har mycket mer att erbjuda. Att centrera all din utveckling kring AI och inte skapa andra, mer varierade funktioner är ett stort misstag. Förbered en mängd funktioner som kan få kunder att komma tillbaka för mer.

Bygg inte hela lösningen kring AI. Tänk istället på hur AI kommer att förbättra programvaran och vilka områden du kan tillämpa den på. Behandla det som ett sätt att uppgradera en produkt som redan var utmärkt, inte som grunden. På så sätt får du mer flexibilitet och livslängd för din produkt.

Oavsett om du vill förstärka ditt team med dedikerade utvecklare eller outsourca hela projektet, finns JetBase här för att hjälpa till. Vi har mer än ett decenniums erfarenhet av programvaruutveckling. Vårt team håller alltid koll på teknikens puls, och AI är en av våra favoritsaker att arbeta med.

Till exempel har vi erfarenhet av SaaS-projekt som Grapevine, en prisbelönt samarbetsplattform. Med AssemblyAI stöder denna teamprogramvara asynkron ljud- och videochatt, samt transkription. Det senare används både för bekvämlighetens och inkluderingens skull, vilket låter alla teammedlemmar delta i konversationen.

Ett annat av våra AI SaaS-projekt omfattar hälsovårdsbranschen. Denna webblösning använder prediktiva algoritmer för att bedöma en patients hälsa och förutse dess förändringar. Den anpassar sig flexibelt till varje nytt fall och baserar sina förutsägelser på hårda data. Detta är ett tydligt exempel på att AI är ett oumbärligt verktyg för denna specifika typ av lösning.

Som du kan se har vi ganska varierade fall i vår portfölj. Men JetBase slutar aldrig lära sig och söka nya färdigheter. Det är det som gör oss till det perfekta teamet för att hantera din AI SaaS-utveckling, från koncept till underhåll efter lansering. Kontakta oss idag för att få en konsultation och påbörja vårt samarbete.