AI，ToB软件不得不画的饼

这不是ToB软件拥抱AI，而是AI逼着ToB软件讲故事

过去一年里，只要你打开一家ToB软件公司的PPT、官网、融资新闻稿，几乎都能看到“AI驱动”、“智能XX”、“模型赋能”这些关键词，密度之高，仿佛谁不提AI谁就会被时代遗忘。

问题在于，许多ToB软件的“AI化”，说白了，只是一场不得不参与的叙事改造。一场自上而下、从资本到市场，再反向挤压到产品端的“集体画饼运动”。

---

一、ToB的苦，AI来续命

ToB行业有一个公开的秘密：增长难。

获客难、部署慢、续费周期长、客户决策流程复杂，这些结构性问题，让ToB软件始终处于慢热、慢转的节奏中。在中国尤其如此，甲方预算精打细算，项目落地周期动辄半年起步。

但资本市场没有耐心，尤其是在一级市场退潮、LTV/CAC模型被高度关注的今天。如果没有新的增长叙事，很难撑起新的估值空间。而AI，恰好成为这个阶段的“万能解法”——即便解不了真问题，也可以先解估值焦虑。

于是，ToB公司纷纷转向“AI化”：AI客服、AI销售、AI文档、AI报表……哪怕只是加了一个API、套了一个OpenAI的接口，也要在PPT上画出一个“AI中台”。

因为不讲AI，就没故事；不画饼，就拿不到钱。

---

二、画饼，也是生存

有趣的是，这场“画饼运动”并非仅仅是“为了融资讲故事”，它其实是一种生存策略。

在“AI到底能给ToB带来什么”的真实落地路径未清晰之前，企业必须靠“假装落地”来赢得喘息时间。VC要看到AI叙事，客户要看到“智能能力”，内部团队也要有“转型方向”。

一个典型场景是，客户明确说“不用AI功能”，但采购方仍希望产品能“看上去有AI”。因为这样他们向上汇报时，显得更前沿、更有战略性。

这就导致ToB软件公司进入了一种怪圈：明知道“AI能力”未成熟，客户短期也用不上，但仍要“做Demo”、“秀界面”、“开白皮书”，甚至培养一套标准化话术，比如：

“我们的AI模块能根据你的数据自动优化业务流程。”

说得漂亮，落地为零。

---

三、现实的冷水：模型 ≠ 价值

AI ToB软件最大的难题在于：ToB的复杂业务流程，很难被大模型那套“通用理解 + 生成”的范式直接套用。

AI不是不能带来价值，而是要真落地，必须满足几个条件：

• 训练数据必须结构清晰且量大；
• 客户业务流程必须标准化；
• AI模型必须可控、可解释、可追溯；
• 用户必须具备基本的AI操作理解能力。

这四条，ToB客户十有八九都不满足。于是你会看到大量“AI功能”沦为鸡肋：

要么没人用，要么一用就出错，要么用完还得人工复核，体验极差。

AI真正带来的，不是效率革命，而是维护负担。

---

四、为什么是“不得不”

说到底，这场ToB软件的AI狂潮，是话语体系的转移。

过去几年，ToB软件靠“精细化管理”、“流程标准化”站稳脚跟，而现在，“智能化”、“自动化”、“模型化”成了新的语法规则。你不学，就听不懂投资人、客户、媒体在说什么。

这不是选择，而是被迫迁移。

技术并没有压倒性的可用性，但话语体系已经压倒了你——你必须适配，否则就被边缘化。

这才是“不得不”的根源：不画饼，就失语。

---

五、谁能在饼中突围？

但这并不是一场完全悲观的游戏。

在泡沫之下，仍有少数公司用“画饼”争取时间，在摸索真正可落地的AI路径。他们不是为了讲故事而做AI，而是以AI为工具，围绕核心业务流程做深度垂直整合。

例如：

• 做财税自动处理的公司，尝试用AI提取发票字段；
• 做人力系统的，试图用AI辅助生成绩效评语。

这些都是小而确实的点，虽然不起眼，却真实可用。

最终决定谁能跑出来的，不是PPT画得有多漂亮，而是：

产品价值链上是否真的嵌入了AI的增量价值。

---

尾声：画饼，并非原罪

画饼从来不是问题，问题是你是否知道自己在画饼，是否知道饼背后还有多少真实的地基。

对ToB软件公司而言，AI是一个必须拥抱的话语，但也是一个必须警惕的陷阱。

在“不得不”的画饼周期里，真正的机会属于那些：

• 既懂叙事，
• 又能慢慢把饼烙熟的人。

毕竟，乙方可以拿PPT讲AI，但客户最终要用的，是不会翻车的系统。