Hur man utvecklar en AI SaaS-produkt: Steg-för-steg-guide

AI upplever en massiv popularitetsboom i popularitet. 2024 har tydligt visat att denna teknik är här för att stanna. AI-driven SaaS, som täcker en mängd olika branscher, är kanske en av de mest lovande riktningarna för artificiell intelligens att ta. Det ger extra funktionalitet och potential till en redan blomstrande nisch, förbättrar användbarheten och gör SaaS-plattformar mer attraktiva.

I dagens guide kommer vi att använda JetBase:s erfarenhet för att illustrera vad som gör AI och SaaS till en perfekt matchning och diskutera det bästa sättet att introducera AI i dina lösningar. Vi kommer att prata om utvecklingsstegen för en AI SaaS-plattform och sätt att hantera dess kostnad. I slutet bör du ha en god förståelse för processen och känna dig redo att lansera ditt eget projekt.

Så, utan vidare dröjsmål, låt oss diskutera att blanda AI och SaaS med utmärkta resultat.

Det är ingen hemlighet att intresset för AI ökade kraftigt under 2024, och vissa människor kan vara försiktiga med att hoppa på denna trend. Men kombinationen av AI och SaaS är mer än bara en fluga, och det här avsnittet kommer att bevisa det på ett avgörande sätt. Här är bara några av anledningarna till varför AI-driven SaaS fungerar bra.

Automatisering i SaaS med AI

Automatisering är en stor attraktion inom företagsprogramvara, eftersom det minskar kostnader, effektiviserar verksamheten och påskyndar interna processer. Genom att frigöra anställda att fokusera på mer komplexa uppgifter påverkar automatisering direkt ett företag från topp till botten. Och det är ingen hemlighet att AI och automatisering går perfekt ihop.
Genom att implementera AI-drivna funktioner i din SaaS-lösning öppnar du upp för att den ska lära sig ditt arbetsflöde och förstärka mänsklig input med automatiserade protokoll och algoritmer. På så sätt kan den hantera schemaläggning, köra analyser eller marknadsföringsinsatser.

AI-driven personaliseringsfunktioner

För en viss social påverkan kan en SaaS AI-plattform nå människor mer effektivt genom att upptäcka och följa deras preferenser. Det förbättrar marknadsföring och kundrelationer, samt gör sociala medier och personaliserade appar mer engagerande.

Detta kan också avsevärt påverka annonsintäkterna, eftersom AI kan hjälpa till att bestämma det optimala sättet att köra kampanjer. Som ett resultat drar de in mer med mindre utgifter, når nya målgrupper och utökar användarbasen.

Prediktiv analys för bättre beslutsfattande

AI förändrar landskapet för analys och dataanalys med djupare insikter och bättre prognoser. Detta leder till välgrundade affärsbeslut, vilket i sin tur direkt leder till tillväxt och mer ambitiösa drag. Eftersom AI SaaS-plattformen minskar risker, uppmuntrar den djärva val genom att garantera att de kommer att löna sig.

Förbättra säkerheten med AI-teknologier

AI kan analysera många möjliga attackvektorer och simulera teoretiska situationer för att testa ett företags säkerhet. Detta hjälper till att hitta luckor och åtgärda dem innan de blir ett verkligt problem. Att köra dessa tester skyddar företag från dataläckor och interna intrång som allvarligt skulle kunna störa deras verksamhet.

Nu när du vet varför AI-driven SaaS fungerar, låt oss börja diskutera sätt att kombinera de två. Vi börjar med att prata om AI-sidan, som har två kärntillvägagångssätt. Var och en har sina styrkor, så det här avsnittet ger en översikt för att hjälpa dig att göra ditt val.

Färdiga AI-lösningar: Snabba och effektiva alternativ

En färdig AI kan vara vägen att gå om du vill komma igång snabbt. Det finns gott om alternativ på marknaden som erbjuder kraftfulla funktioner och hög kvalitet. Dessutom kan dessa kräva en lägre initial investering jämfört med en skräddarsydd lösning.

Nackdelen är att du kan få problem med att integrera dem med din plattform, och de kanske saknar exakt de funktioner du söker. Med färdiga lösningar har du alltid mindre kontroll över lösningen och kan behöva arbeta runt vissa begränsningar.

Anpassad AI-utveckling: Bygg från grunden

På motsatt sida av färdiga lösningar har vi tillvägagångssättet att skapa en AI SaaS-plattform. Detta ger dig massor av flexibilitet och möjlighet att anpassa lösningen över tid. Tack vare det kommer du att ha ett system som passar dina produkter perfekt och hänger med i din tillväxt.

Det är dock långsammare att starta och dyrare eftersom du måste utveckla det från grunden. Dessutom kommer det sannolikt att kräva att du anlitar extern hjälp om du inte har en egen AI-avdelning. Tack och lov vet du redan vem du ska vända dig till för det, och JetBase hjälper gärna till.

Så, hur strukturerar du egentligen utvecklingen för att skapa en AI-driven SaaS-lösning? Vi bryter ner processen i steg för att illustrera deras betydelse.

1. Definiera din vision: Planering och idéskapande

Ta dig tid att lägga fram dina idéer för produkten, lista funktioner och rangordna dem för att fastställa det väsentliga och det "bra att ha". Målet är att förstå hur den slutgiltiga lösningen kommer att se ut, den sannolika kostnaden och vad du kommer att konkurrera med. Genom att få en fullständig förståelse för din egen produkt kan du avgöra om den är värd det på den nuvarande marknaden.

2. Upptäcktsfasen: Forskning och förståelse av behov

Forskning är nyckeln till alla projekt, särskilt ett så tekniskt komplext som en SaaS-lösning med AI. När du har definierat omfattningen, titta på konkurrerande lösningar, bedöm aktuella trender och bestäm vad du behöver för att lyckas med din AI SaaS-plattform.

3. Välja rätt teknikstack för din AI SaaS-lösning

Att välja den optimala stacken kan vara avgörande eftersom den bestämmer hur optimerad din plattform kommer att vara, vad den kan uppnå i framtiden och hur lång tid utvecklingen kommer att ta. Rådgör med proffs om de bästa verktygen för jobbet, det vill säga de som levererar kvalitet men inte driver upp kostnaden. På så sätt kan du garantera att din AI-lösning kommer att konkurrera med de bästa som finns.

4. Sätta ihop ett skickligt utvecklingsteam

Framgången för din produkt beror på de som bygger den, så det är av yttersta vikt att du väljer rätt team för uppgiften. Oavsett om du väljer interna medarbetare eller outsourcar arbetet, verifiera att deras erfarenhet matchar dina planer och att teamet har tillräckligt med arbetskraft för att hålla tidsfristerna. Ledning är lika viktigt, eftersom den kommer att kontrollera processen och säkerställa att den löper smidigt.

5. Utveckla en minsta livskraftig produkt (MVP)

En av anledningarna till att vi betonade vikten av att rangordna funktioner är att skapandet av en MVP är ett viktigt steg i att bygga en fullfjädrad AI-driven SaaS-lösning. Det ger dig en uppfattning om hur väl den slutliga produkten kommer att fungera och ger en chans att justera prestanda och funktionsuppsättning.

6. Skala din AI SaaS-produkt för tillväxt

AI kan lära sig och förbättras med tiden, så håll teamet tillgängligt för vidare utveckling. Uppdateringar efter lansering hjälper till att förfina algoritmen, lägga till nya funktioner och hantera underhåll för att förbättra prestandan.

Pengar är kanske inte allt, men alla företag vet att det är opraktiskt att lägga för mycket på utveckling. Så, låt oss bryta ner kostnaderna associerade med att skapa en AI SaaS-plattform och vilken prisnivå du kan förvänta dig.

Som du kan se är kostnaden inte densamma för varje aspekt. Även om den faktiska utvecklingsprocessen uppenbarligen är dyr, är det också den mest tidskrävande och arbetsintensiva delen av att skapa plattformen.

På samma sätt är att träna algoritmen en annan stor kostnad, vilket är anledningen till att vi tidigare nämnde att använda en färdig lösning. Kom dock ihåg att denna initiala investering kommer att löna sig senare med en mer effektiv AI SaaS-plattform och möjligheten att marknadsföra din egen lösning.

Vi såg den ungefärliga kostnaden för att skapa en AI SaaS-lösning, så låt oss diskutera några av de faktorer som formar den. Dessa är alla integrerade delar av utvecklingsprocessen och kan ibland ändras för att minska den slutliga kostnaden och göra den mer acceptabel.

Funktioners och produktkomplexitetens roll

Ju mer intrikat din AI-drivna SaaS-lösning är, desto mer måste du investera i den, eftersom varje ytterligare funktion ökar kostnaden. Därför är det viktigt att balansera rik funktionalitet med en hanterbar budget.

Hur plattformsvärval påverkar kostnaderna

Att distribuera en AI SaaS-plattform på olika plattformar som mobil eller desktop kräver olika kompetenser och byggen. Som ett resultat, om du riktar dig mot flera samtidigt, kommer dina utgifter att öka. Mellan mobil och desktop tenderar dock den förstnämnda att vara mindre kostsam att arbeta med.

Vikten av val av teknologisk arkitektur

Kvalitetsarkitektur är avgörande och dina val kring den kommer att påverka både lösningens prestanda och kostnad. Molnet du väljer, mikroservicestrukturen och dina datalagringsalternativ kommer alla att spela in här. Så, när du väljer teknikstack, informera ditt team om dina prioriteringar för lösningen och be om deras åsikt om hur man bygger SaaS-plattformen på rätt sätt.

UI/UX-design och dess kostnadspåverkan

Att hitta rätt design för en komplex SaaS-produkt kan vara knepigt och kräver många iterationer för att perfektionera den. Detta leder till högre utgifter när du lägger mer tid och möda på att förfina din UI/UX. Förutom att etablera en vision tidigt kan testning av designen med målgruppen göra processen mer effektiv. De kan ge ovärderlig feedback för att påskynda den.

Branschen att välja

En AI SaaS-plattform kan vara användbar för nästan alla områden, och beroende på dess avsedda användning ändras kostnaden baserat på branschen. Till exempel tenderar hälsovårdslösningar att vara ganska dyra, eftersom de måste ta hänsyn till regleringar och sekretesslagar, vilket kräver extra arbete. På samma sätt är fintech-lösningar traditionellt ganska komplexa, så om din SaaS riktar sig till finanssektorn – förbered dig på att spendera mycket.

Utvecklingsteamets plats inverkan på kostnader

Det är ingen hemlighet att medianlönen skiljer sig kraftigt mellan regioner, där Nordamerika och Västeuropa har de högsta. Låt dig dock inte frestas av lockelsen med de lägsta möjliga priserna, eftersom dessa ofta kommer med nackdelen av oerfarna team. Välj istället en mellangrund och hitta erfarna utvecklare i regioner som Östeuropa.

Underhåll och uppdateringar: Löpande investeringar

Arbetet med din AI SaaS-plattform är inte klart när den initiala utvecklingen är slut. För att säkerställa dess livslängd och användbarhet i många år framöver är det viktigt att lansera uppdateringar efter releasen. Dessa kan inkludera buggfixar och nya funktioner som använder nya framsteg inom AI. Dessutom är underhåll som säkerställer stabilitet lika viktigt.

För att belysa hur transformativ AI kan vara, låt oss titta på några verkliga exempel på det. Dessa är ett par företag som fick helt nya fördelar genom att integrera artificiell intelligens i sin verksamhet.

Facebook: Revolutionerar sociala medier med AI

Man kunde tro att Facebook redan var så framgångsrikt som det kunde bli, och tjänade miljarder dollar om året. Företaget började dock förlita sig på AI för ganska länge sedan, och boomen med generativ AI har satt detta i rampljuset.

Till exempel rapporterade Facebook att de använder AI för att analysera och proaktivt hantera hatretorik och annat olämpligt innehåll på plattformen. Dessa verktyg har hjälpt företaget att förbättra arbetet med innehållsmoderering och samla insikter om användarbeteende. AI har också bidragit till att identifiera missbrukande beteende och upprätthålla gemenskapsstandarder.

Salesforce: AI i CRM-lösningar

En annan jätte som förlitar sig på SaaS artificiell intelligens, Salesforce, fokuserar på AI som en hjälpare. Företaget använder AI för att hjälpa företag att bättre engagera sig med sina kunder genom att personalisera interaktioner, automatisera vardagliga uppgifter och leverera detaljerade insikter om användarengagemang. Företaget paketerar allt detta i sina erbjudanden och för in klassisk programvara i den moderna eran med hjälp av AI.

Precis som alla andra typer av utveckling kan skapandet av en AI SaaS-plattform medföra vissa hinder. Men ingen av dem är oöverstigliga, så låt oss prata om hur man hanterar dem.

Säkerställa dataintegritet och säkerhet

Även om AI i sig bör bidra till att förstärka ditt ekosystems säkerhet, är det viktigt att förstå att AI arbetar med enorma mängder data, varav en del är privat. Det betyder att du måste säkra själva lösningen genom metoder som kryptering och behörighetshantering. Utan dem skulle din AI-drivna SaaS-produkt kunna introducera sårbarheter.

Övervinna skalbarhetsproblem i AI SaaS-plattformar

Att använda en suboptimal teknikstack ökar risken för flaskhalsar när din AI-lösning blir överbelastad. AI är trots allt ganska energikrävande, och ju mer ambitiösa dina funktioner är, desto mer optimering krävs. Rådgör med ditt team för att säkerställa att de planerade användningsområdena matchar produktens interna arkitektur.

Hantera integrationskomplexiteter

Om du väljer att använda en färdig AI-driven SaaS eller redan har ett komplext ekosystem för ditt företag, kan det ta lite tid att reda ut integrationsproblem. Att ansluta dataströmmar och säkerställa korrekt åtkomst kan vara knepigt inom spretiga system. Erfarna utvecklare med integrationsspecifik expertis kommer dock att lösa problemet.

Hantera etiska frågor inom AI-utveckling

För att hantera etiska frågor, använd data från verifierbara källor med användarmedgivande, säkerställ transparens i AI-interaktioner och minska aktivt fördomar i AI-modeller. Det är också viktigt att redovisa din egen användning av AI i din lösning så att alla användarinteraktioner med den är medvetna och informerade.

Även om en modern SaaS AI-plattform kan vara en game-changer för ett företag, har dessa lösningar fortfarande utrymme att växa. Detta gör att framtiden för AI inom SaaS ser ganska spännande ut. Här är några av de trender vi förväntar oss kommer att slå igenom.

För det första, förvänta dig betydande förbättringar inom personalisering när naturlig språkbehandling och maskininlärning utvecklar nya metoder och tillvägagångssätt. Detta kan förbättra användarupplevelser och göra AI-driven SaaS till ett utmärkt val för CRM-system.

Därefter kommer marknaden sannolikt att se en ökning av färdiga alternativ, tillsammans med insatser för att förenkla integrationen i företagsekosystem. Som ett resultat kommer företag utan utvecklingsresurser att förlita sig omfattande på marknadens utbud. Detta kommer att ge en fördel till de som driver sina egna unika lösningar med mer analytisk kraft och flexibilitet, men den växande sofistikeringen av färdiga alternativ skulle kunna minska detta gap.

Att bygga en AI SaaS-plattform från grunden är ingen lätt uppgift, men belöningen är värd det. Det kommer att leverera bättre kundrelationer, starkare säkerhet och toppmodern automatisering. För att dra nytta av alla dessa fördelar behöver du dock ha en god förståelse för processen. JetBase:s hjälpsamma guide gav dig kunskapen att göra det, men ett annat tillvägagångssätt eliminerar alla utvecklingsrisker.

Genom att samarbeta med JetBase får du ett team av veteranutvecklare som har skapat anpassade lösningar i över ett decennium, och täcker olika branscher och teknologier. Vi prioriterar alltid att producera en polerad produkt som överträffar kundens förväntningar. Om du vill säkerställa att din AI-drivna SaaS-lösning slår konkurrensen, vet du vem du ska vända dig till.

Kontakta oss idag för att börja med en kostnadsfri konsultation.