丑陋的流程 = 未被挖掘的利润率

红杉 AI 峰会闭门 6 小时的会议刚刚在旧金山落幕，整个会议的结论无非最后白板上的一句话。

下一轮 AI，卖的不是工具，而是收益。

红杉资本合伙人Pat Grady 把这句话称为“万亿美元机会”，我们已经不再是那个“做一个AI聊天机器人然后祈祷它成功”的时代了。

通往1000万美元年营收（ARR）的AI路径清晰可见，但这前提是要去自动化那些没人想碰的、被隐藏在企业深处的“丑陋”流程。

它们不是消费级玩具。也不是那些泛泛的效率工具。

这些“丑陋”流程存在于那些充满了规章制度、老旧系统的行业。这些市场枯燥乏味，正静静地等待着合适的AI智能体（Agent）去按下开关，释放巨大的生产力潜力。

因为在B2B AI领域，“无聊”等于数十亿的财富。

如果你还在兜售通用的AI智能体，你已经落后了

大多数AI创业者都陷入了一种错误的思维定势。

他们倾向于构建那种庞大、通用、“无所不能”的AI智能体，承诺自动化一切，结果却什么都做不好，交付不了任何实质价值。

这类产品通常有以下问题：

• 需要过多的上下文才能可靠运行： 通用性意味着它需要理解各种各样的信息，这本身就极难实现。

• 做出不透明的决策，扼杀信任： 当AI的决策过程像个黑箱，用户（尤其是企业用户）很难信任它，更不敢在关键业务流程中依赖它。

• 要求客户进行彻底的工作流程改造： 大多数企业不愿意或没能力为了适应你的AI而推翻现有的操作模式。

• 最糟糕的是，在受严格监管的行业中销售困难： 这些行业对可解释性、合规性和稳定性要求极高，通用AI的不可控性是致命伤。

你不需要一个万能的智能体，你需要的是一个专家Agent。

构建小巧、专注的AI智能体，每一个都聚焦于一个具体的、高摩擦力的任务：

• 从复杂文档中提取数据

• 实时发现异常

• 处理客户请求（例如，分类、初步回复）

• 安排会议和任务

• 清晰地沟通项目更新

把这些专注于特定任务的智能体通过巧妙的设计和编排串联起来，形成一个自动化流程。突然间，你就用一个高效协同的AI系统网络取代了原本需要多名人类员工才能完成的工作。

为什么AI智能体能在SaaS失败的地方获胜

为什么传统的软件（SaaS）未能“吃掉”这些工作流程？因为SaaS是为有序、规范的环境设计的，而这些行业却运行在混乱和特例之上。

让我们以商业地产运营为例进行案例分析。

一家大公司大概需要管理着56处物业，他们的团队每周要花费30多个小时，从租赁合同中手工提取数据并手动生成报告，这项工作极其繁琐、重复且容易出错。

他们测试了十几种不同的SaaS平台。全部失败了。

为什么？

因为传统的SaaS平台要求遵守规范。

• 数据必须是结构化的、有明确标签的。

• 工作流程必须是标准的、可预测的。

• 文档格式必须是统一的、整洁的。

传统SaaS平台假设你的数据是干净的，你的工作流程是逻辑清晰的。但大多数企业，尤其是在传统行业，运行在那些过时的模板、临时拼凑的系统和“胶带粘起来”的流程上。这些流程复杂、非标准化，充满了各种例外情况，任何想做标准化的工程师看了都头疼，根本不想碰。

为什么这些“丑陋”流程存在？

这些流程之所以“丑陋”，往往是历史原因造成的。企业在没有成熟软件的年代发展起来，形成了大量基于人工、纸质文档、电子邮件和电子表格的工作习惯。随着业务发展，这些习惯层层叠加，形成了复杂的、非标准化的、高度依赖人工经验的流程。即使后来引入了软件，也往往是零散的、无法覆盖全部场景的，甚至新的软件还需要去兼容旧的“土办法”。结果就是，核心业务流程被切割成无数个小步骤，散落在不同系统、不同部门甚至是个别员工手中，通过邮件、电话、纸质文档、共享文件夹等方式进行协调。这种“系统同理心”的缺失，正是AI智能体大显身手的舞台。AI不需要流程完美才能工作，它能理解并处理非结构化数据和不规则的步骤，适应现实世界的混乱。

AI智能体则颠覆了这一模式。它们适应混乱：

• 它们能处理非结构化或半结构化数据，比如不同版本的租赁合同PDF、扫描件。

• 它们能理解并利用遗留系统中的信息，即使接口不规范。

• 它们能从混杂的邮件链中提取价值，识别关键信息和指令。

这不是简单的用户体验好，这是一种系统同理心。这正是AI智能体能够在SaaS未能立足的地方取得成功的原因。

你应该真正去哪里创业？

所有人都盯着法律事务所和客户支持这些热门领域，想着去做通用的大模型应用。

如果你对年营收是认真的，那就看得更深一点，去那些人类协调仍然占据主导地位的地方：

• 高度依赖人工的工作流程： 很多步骤需要人工判断、输入、比对。

• 堆积如山的非结构化文档： 合同、报告、邮件、图片、扫描件等无法被现有系统直接处理。

• 构建于上世纪90年代和本世纪初的遗留软件： 这些系统功能僵化，集成困难，无法适应新的需求。

• 因监管或专业性而对标准化SaaS有抵触的行业： 特定的合规要求、高度专业化的术语和流程，使得通用SaaS难以渗透。

想想这些领域：

• 专业保险承保：处理大量投保单、体检报告、风险评估文件。

• 设备租赁运营：管理租赁合同、设备维护记录、使用报告。

• 商业地产管理：如前文案例，处理租赁、维护、财务报告。

• 医疗理赔处理：理解病历、诊断、治疗记录、保险条款。

• 供应链文档：处理采购单、发票、运输单据、海关文件等。

这些行业仍然运行在工作流程混乱且高度特异性的系统上，它们被上一波SaaS浪潮给遗忘了。

但对于AI智能体来说？它们是完美的靶心。因为AI能理解、处理并适应这种混乱和特异性。

AI智能体实际长什么样？

让我们深入看看。

商业地产运营中，审查一份租赁合同通常涉及：

• 从厚重的文档中提取50多个关键条款（租金、面积、租期、押金、特殊条款等）

• 与市场标准或公司内部基准进行比较

• 标记差异和潜在风险点

• 创建摘要报告供管理层审阅

• 设定租赁续期提醒和关键日期

• 将发现和建议沟通给相关利益方（法务、财务、运营）

这是一个耗时大约6小时的人工任务链。用AI智能体链条来处理，它看起来会是这样：

智能体1：抓取者

• 解析租赁合同PDF或扫描件。

• 拉取所有关键数据字段（租金、面积、日期等）。

• 对提取的数据应用置信度评分，标记不确定项。

智能体2：审计者

• 根据抓取到的数据，与市场基准、历史数据或内部规则进行比对。

• 标记异常值、不符合标准的条款和潜在的风险语言（例如：条款中的模糊措辞）。

智能体3：合成者

• 根据抓取和审计结果，生成一份执行摘要，概括合同要点和风险。

• 将数据和摘要格式化，生成符合公司内部规范的报告。

智能体4：协调者

• 识别合同中的关键日期（续约日、租金调整日等）。

• 设置日历提醒和待办事项，并分配给相应的负责人。

智能体5：信使

• 起草发给利益相关者（如法务、财务、管理层）的更新邮件或报告。

• 根据报告内容准备用于会议的演示文稿草稿。

结果：一个耗时6小时的人类流程，缩短到15分钟。

这不是炒作。这是实实在在的效率变革。

如何销售它并触达1000万美元年营收

别沉迷于技术本身的美好，AI技术本身卖不出去。

以下是如何从一个原型产品一步步走向营收管线，最终触达1000万美元年营收的策略：

阶段1：通过内容建立权威（0–$300K）

人们不会信任你的AI，直到他们先信任你。在这些保守且专业的行业里尤其如此。

通过精准、务实、“不忽悠”的内容赢得信任：

• 微演示： 制作45秒左右的简短视频（例如用Loom录制），展示你的“抓取者”智能体如何在客户实际遇到的文档上工作，解决具体问题。直观展示能力。

• 量化一切： 不要泛泛地说“节省时间”。要说“将原本4小时的工作，变成了7分钟”。用具体的数字说话，展示价值。

• 提供微解决方案： 开发免费的AI智能体或小工具，解决客户遇到的某个特定的、尖锐的痛点。这可以是文档分析的小工具、一个小型的条款提取器等。让客户先体验到AI带来的价值，即使只是冰山一角。

这个阶段的关键衡量指标：

• 3%+ CTR (点击率)： 表明你的内容精准地触达了目标市场的痛点，引起了共鸣。

• 3-5% 潜在客户转化率： 衡量你的免费工具或指南吸引潜在客户注册/下载的效果。

成为那个解决这些行业中痛苦的、无形且几乎无人提及的问题的人。用你的内容教育市场，建立你在该领域的专业形象。

阶段2：付费分发内容（Up to $3M）

在第一阶段验证了哪些内容有效后，加大投入进行付费推广。但记住：不要直接推销你的完整工具，而是放大它带来的变革。

利用你表现最好的内容来：

• 驱动免费工具的下载： 让更多人体验到你的价值。

• 按痛点细分潜在客户： 了解下载或使用不同免费工具的用户具体面临什么问题。

• 将他们漏斗式引导至付费试点项目（Paid pilots）： 对那些表现出高意向和合适痛点的客户，提供付费试点机会。

一个典型的进程示例：

• 免费清单/指南 → 每月2,400次下载

• 基础文档分析工具（基于免费清单用户痛点开发） → 30%转化为使用更深层工具的用户

• 基准报告/行业洞察（基于数据分析结果） → 每月180个试用申请/演示请求

• 现场线上研讨会/工作坊（针对试用用户） → 40%转化为试点用户

• 90天付费试点项目 → 73%转化为年度合同

这个阶段的核心是放大你在第一阶段找到的有效模式，并通过实际使用数据和转化率来优化你的获取和转化漏斗。

阶段3：高价值销售（$3M–$10M）

当你积累了一定的成功案例和试点经验后，你需要建立一个更成熟的“教育销售机器”：

• 按垂直行业举办每周线上研讨会： 针对不同行业，展示你的AI如何解决其特有的痛点，分享成功案例。

• 进行AI智能体链条的现场演示： 详细展示你的AI系统如何一步步完成整个复杂流程。

• 提供零成本的初步试点项目： 对于大型潜在客户，提供免费的短期POC（概念验证）或试点，降低他们的尝试门槛，让他们亲身体验到巨大价值。

• 定价锚定于客户节省的成本： 直接向客户展示你的AI能为他们节省多少人力、减少多少错误、带来多少收益。例如，如果你的AI能将一个每年花费客户10万美元人工的流程自动化，那么你可以轻松地收取每年3万-5万美元的费用，因为ROI（投资回报率）非常清晰且有吸引力。

这个阶段的关键销售指标：

• 线上研讨会出席率：约50%

• 转化为销售电话的比例：10-15%

• 销售电话到成交的关闭率：约30%

• 平均合同价值（ACV）：$30K-$50K 或更高，取决于解决问题的深度和客户规模。

业务扩张：垂直深化还是水平铺开

一旦你在某个细分领域建立了领导地位并实现了可观的ARR，你有两种主要的扩张方式：

垂直扩张：

• 深入一个行业： 不断挖掘该行业内更多可被AI自动化的流程。

• 增加更多AI智能体，覆盖邻近任务： 将现有的智能体链条扩展到上下游或相关联的工作。

• 自动化整个工作流程： 从最初的输入到最终的输出，实现端到端的自动化。

• 例子： 从最初的“租赁条款提取”扩展到“租赁合同全生命周期管理”，包括续约管理、租金调整、维护请求处理、合规审计、甚至初步的谈判支持。

水平扩张：

• 将你的智能体链条移植到类似的行业： 寻找与你已成功的行业在文档类型、流程结构或监管环境上有相似之处的领域。

• 调整智能体以适应新的文档类型或细微流程差异： 复用核心架构，但针对新行业进行定制化。

• 与领域专家合作： 快速获取新行业的专业知识和潜在客户资源。

垂直扩张通常意味着更高的平均合同价值（ACV）和更深的竞争壁垒（Moats），因为你在一个行业内积累了独特的专业知识和数据。水平扩张意味着更快触达更大的总潜在市场（TAM），但可能壁垒相对较浅。

根据你的团队优势和市场机会选择：是追求在一个行业内的深度和壁垒，还是追求跨行业的速度和广度。

区分赢家与游客的特质

要打造这样一家“无聊但赚钱”的AI公司，你需要的不仅仅是技术。赢家拥有一些关键特质：

• 深刻的领域专业知识： 理解目标行业的术语、规章、痛点和细微之处，这是构建真正有用AI的基础。

• 对智能体架构的真正理解： 知道如何分解复杂任务、设计独立的智能体并有效地将它们串联起来。

• 持续不断的内容输出： 愿意投入时间和精力，用量化、务实的内容教育市场，建立信任。

• B2B销售能力： 能够与企业决策者沟通价值，理解他们的预算和采购流程，并最终完成交易。

• 系统思维： 能够将复杂的人工流程分解为可自动化的步骤，并设计AI系统来处理这些步骤，同时考虑其如何融入客户现有的技术环境。

但请注意，你不需要：

• 融资数百万美元。

• 建立一个尖端研究实验室。

• 发明全新的AI技术。

你只需要连接那些被他人忽视的痛点与现有的AI能力。

你的最初3天：冲刺启动

想开始了吗？这里有一个三天的冲刺计划：

第一天：选择行业

• 寻找那些存在大量文档处理、流程复杂、人工依赖高的行业。

• 与该行业的5位以上人士交流（可以是潜在客户、行业专家、顾问等），了解他们的日常工作和挑战。

• 绘制出他们工作流程中的痛点和瓶颈，特别是与文档和数据处理相关的。

第二天：设计链条

• 根据第一天的发现，明确AI智能体需要完成哪些具体的提取、比较、分析或自动化任务。

• 定义智能体的输入（例如：PDF合同、邮件）和预期的输出（例如：结构化数据、摘要报告）。

• 大致草绘智能体的工作流程，以及它如何融入客户现有的系统（例如：通过邮件接收输入，通过API发送输出）。

第三天：构建与分享

• 快速构建并上线你的第一个免费工具或微演示（基于第二天设计的某个核心功能）。目标是验证想法和获取早期反馈。

• 撰写并发布一篇具体、有用的内容（例如：一篇博客文章、一个帖子），分享你在该行业发现的痛点，并展示你的微工具如何解决它。

• 与你第一天交流过的人分享你的工具和内容，并尝试预订10次与潜在理想用户的深入交流，获取更多反馈和潜在的早期用户。

你的第一个1000万美元客户，此刻很可能正在诅咒老旧系统，同时在2012年的发票中痛苦地复制粘贴数据。

找到他们，解决他们“无聊”的问题，你就能悄悄地建立起一家价值巨大的AI公司。