企业若想从 AI 代理中获得真正的投资回报（ROI），最有效的落地场景通常与企业的核心业务息息相关，特别是那些涉及主要收入来源、成本结构和人力投入的环节。换句话说，AI 代理最能发挥价值的地方，往往是占据企业预算大头的业务流程。

当前，AI 代理正在以两种核心方式推动行业变革：

• “智能副驾”（Co-Pilot）模式，增强员工生产力
  AI 代理可作为员工的智能助手，帮助他们更高效地完成工作，使决策更加精准，执行更迅速，从而提升整体生产力。

• 端到端自动化，完全接管某些工作流程
  这一模式下，AI 代理直接取代部分人工操作，实现流程的自动化，显著提高效率并降低成本。

尽管这两种模式都能为企业带来巨大价值，但在完全自动化系统大规模落地之前，我们可能会先看到“智能副驾”模式的广泛应用。也就是说，AI 代理的初步作用更倾向于提升现有员工的工作效率，而非立即取代人力，先在企业内部充当“增效器”，助力企业逐步向智能化转型。

值得注意的是，尽管科技和软件公司会率先采用企业级 AI 代理，但最大的市场机会实际上存在于非软件行业，如房地产、石油天然气、医疗保健、消费品等。例如：

• 医疗健康（Healthcare）：AI可优化患者管理、医疗影像分析、自动化病历记录等，提高医疗效率并缓解医护人员短缺问题。

• 房地产（Real Estate）：AI能智能分析市场趋势、优化物业管理流程，甚至自动化房产估值与贷款审批流程。

• 消费品（Consumer Goods）：AI可以优化供应链、智能预测市场需求，甚至用于个性化营销，提高销售转化率。

这些行业中存在大量低效流程和劳动力短缺的问题，而AI代理的介入，可以彻底改变它们的运作方式，创造前所未有的商业价值。

一、收入（Revenue）

收入是企业的生命线，它代表了公司通过销售商品或服务所获得的总收益。企业在部署 AI 代理时，最关注的是它们能带来哪些切实的投资回报（ROI）——无论是通过增加收入，还是降低成本（COGs & OPEX，成本与运营费用）。

1. 产品智能（Product Intelligence）

更好的产品和服务通常意味着更高的销量。然而，企业往往难以精准把握客户真正的需求，以及他们对产品的不满之处。

想象一下，一个 AI 代理可以实时分析客户反馈、社交媒体情绪、用户行为数据，识别出哪些功能受欢迎、哪些地方让用户不满。这些数据驱动的洞察能够帮助企业改进产品，优化用户体验，最终提高销售额。

2. 需求预测（Forecasting Demand）

企业要想抓住增长机会，准确预测市场趋势和客户需求至关重要。如今，许多公司每年支付巨额咨询费给咨询公司（如麦肯锡、贝恩）来分析宏观经济因素和行业趋势。然而，这个过程通常耗时长、成本高，而且预测结果往往滞后。

AI 代理可以自动化这一流程，实时监测全球经济数据、行业动态、社交媒体热度，并识别市场变化趋势。例如，当 AI 发现某个品类的需求正在迅速上升，它可以提示企业提前调整供应链、优化库存，甚至启动针对性的营销活动，从而抢占市场机会，提升收入。

3. 价格优化（Pricing Strategy）

定价策略是企业收入增长的核心要素之一，但也是最复杂的决策之一。许多公司花费上百万美元聘请顾问来优化价格和套餐策略，以平衡收入增长与客户满意度。

AI 代理可以替代这一过程，通过运行价格模拟、测试不同价格点对特定用户群体的影响，并基于实时市场数据进行优化。例如，AI 代理可以发现某个产品的定价对某些市场来说过高，从而调整策略，在不损害客户体验的情况下最大化利润。

收入的增长往往依赖于销售、营销、产品开发等多个部门的支出，而这些传统上都被归类为企业成本。但 AI 代理的出现，让企业有可能以更低的成本获取更高的增长。

特别是在过去依赖咨询公司（如麦肯锡）或外包业务流程（BPO，如 TCS）的领域，AI 代理能够以更快、更精准、更经济的方式提供高质量的业务洞察，从而实现知识的民主化，让企业无论规模大小，都能享受到顶级的战略优化能力。

AI 代理不仅能够降低依赖外部咨询的成本，更能让企业在关键业务决策上更具灵活性和竞争力——未来，企业的收入增长方式将因此发生根本性的变革。

二、产品成本（COGS）

产品成本（COGS，Cost of Goods Sold）指的是企业在特定时期内生产并销售商品或服务所涉及的直接成本，包括原材料、人工成本以及其他必要的生产支出。控制 COGS 对于提高企业利润率至关重要，而 AI 代理正逐步成为优化这一环节的重要工具。

（一）软件行业的 COGS

在 SaaS 领域，商品成本（COGS） 通常占据 平均 22% 的收入。这一比例意味着在提升利润率方面仍然存在优化空间，而智能代理（Agents）可以通过辅助人类或替代大规模的手动任务来提高效率、降低成本。以下是几个关键的应用领域：

1. SRE & 工程运维优化

这些智能代理主要作为 站点可靠性工程师（SRE）的副驾驶，能够 自动分类和分析 生产环境中的警报，并执行根因分析，从而减少工程师的负担，提高系统稳定性。

代表性公司： Cleric、Rootly、Resolve、Traversal

2. 云成本管理与优化

这些代理和工具专注于 云计算成本管理，帮助企业优化云端资源使用（如 AWS、Kubernetes 集群）。它们能够 自动或半自动 地优化基础设施性能，从而降低服务器开销并提升性价比。

代表性公司： ScaleOps、Cast AI、Sedai

3. 客户服务自动化

此类智能代理可 智能分配、分类并解决 客户服务请求，减少人工客服的负担，提高响应速度与客户满意度。它们可以 自动化处理常见问题，甚至 在复杂情况下辅助客服人员决策。

代表性公司： Decagon、Forethought、Sierra、MavenAGI

（二）非软件行业的 COGS

在传统行业（如商业服务、医疗健康、快消品、房地产等），毛利率相对较低（通常在 30% – 50% 之间），产品成本更占比大，优化空间更大。

AI 代理在此可发挥重要作用：

1. 直接材料成本（Direct Materials）

生产商品需要大量原材料，AI 代理可以通过智能供应链优化降低采购成本，例如：

• 预测市场原材料价格波动，提前锁定低价采购机会。

• 自动匹配供应商，根据历史数据和交付表现，选择最佳供应链合作伙伴。

• 协同机器人进行智能仓储管理，减少浪费和库存积压。

2. 直接人工成本（Direct Labor）

直接人工成本包括生产人员、安装服务、咨询服务等岗位的工资和福利。

许多行业（如会计、税务审计、汽车维修、咨询、法律）正面临劳动力短缺问题，AI 代理可以通过增强人类能力（augmenting human capacity）来填补这一缺口，例如：

• 会计 & 审计：AI 代理可自动审核财务报表，减少人工核查工作量。

• 法律服务：AI 代理可辅助律师处理合同审核、法律调研等重复性任务，提高办案效率。

• 制造业 & 维修行业：AI 代理可结合机器人技术，提高生产和安装流程的自动化水平，让一名员工管理多个生产任务，缓解劳动力短缺问题。

三、运营费用（Operating Expenses）

运营费用是企业在日常运营中持续发生的成本，包括工资、租金、水电费和市场营销等。这些费用不同于直接用于生产商品或服务的成本，后者通常会计入销售成本（COGS）。

对于大多数公司而言，运营费用主要分为三大类：

• 销售与市场营销（Sales & Marketing）

• 研发（Research & Development, R&D）

• 一般与行政管理（General & Administrative, G&A）

1、销售与市场营销（Sales & Marketing）

顾名思义，销售与市场营销费用指的是企业为推广产品或服务、推动增长所产生的可变成本。这些成本包括但不限于：

• 销售与市场团队的薪资和佣金

• 广告宣传和促销活动

• 行业展会

• 客户获取成本（CAC，Customer Acquisition Cost）

对于大多数成熟期或增长期的软件公司，这一项通常是运营费用中最大的一部分。根据Meritech的SaaS指数，上市软件公司的销售与市场营销费用平均占收入的29%。发展迅猛的公司（如 Rubrik、Monday）的销售与市场营销费用通常占50%-60%的收入。颠覆行业、创造新市场的私营公司在此项支出甚至可能高达150%。

AI 在销售与市场营销中的应用机会主要包括：

（1）SDR & BDR 自动化

销售开发代表（SDR, Sales Development Representative）和业务开发代表（BDR, Business Development Representative）通常是销售流程的前端，负责挖掘和筛选潜在客户，无论是通过入站（Inbound）线索管理，还是外呼（Outbound）主动开发。这些职位通常由刚毕业的年轻人担任，工作量大，重复性高，非常适合AI来优化和自动化。

这些智能系统可自动执行 潜在客户挖掘和线索生成，利用数据分析来精准识别目标用户群体，并实现 个性化外联，瞬间生成 漏斗顶端（Top-of-Funnel） 线索。

代表性公司： 11x、Clay、UnifyGTM、Common Room

（2）客户线索管理（Pipeline Generation）

AI 能够大幅扩展和优化潜在客户的获取方式。过去，这一过程依赖手动操作和大量猜测，但AI可以：

• 整合多个数据来源（如社交媒体、企业数据库、网站行为等）

• 分析多种市场信号（如用户兴趣、行业趋势）

• 生成更高质量、个性化的销售线索，提高转化率。

CRM（客户关系管理）系统正在从 静态数据存储 转变为 智能实时决策平台。现代 智能 CRM 具备数据自动化分析能力，能无缝集成销售工作流，帮助销售团队 优先处理最具价值的客户，提高整体销售效率。

代表性公司： Clarify、Day、Rox

（3）AI 赋能的交易促成

AI 可以增强 客户经理（AE） 的能力，使其更好地理解潜在客户，预测客户反应，并量身定制销售方案。这些 AI 代理可以自动进行 客户研究、实时生成销售提案和合同，并根据客户需求创建 AI 生成的产品演示，加速成交流程。

代表性公司： Arcade Software、Tavus、HeyGen

（4）SEO 的变革

随着 AI 搜索引擎（如 Perplexity AI、ChatGPT）的兴起，传统 SEO 排名的重要性正在下降。未来，企业将不再只关注 谷歌搜索的蓝色链接排名，而是优化内容以适应 AI 生成的答案。如果 AI 代理成为主要的搜索决策者，SEO 的核心策略将完全改变。

代表性公司： GrowthX、AirOps、Unusual

（5）AI 驱动的内容与品牌

市场营销正朝着 动态化、个性化 发展。传统的静态网页正在被 AI 自适应着陆页 取代，这些页面能根据访问者的意图和数据进行实时调整，确保营销内容更具吸引力。此外，品牌营销也将依赖 AI 持续更新页面内容，根据市场趋势和用户行为优化品牌传播策略。

代表性公司： Gradial、Coframe

2、研发（Research & Development, R&D）

研发费用指的是企业在创造新产品、改进现有产品、开发创新技术和流程方面的投资。这些成本主要包括：

• 工程师的薪资

• 产品开发和设计费用

• 数据分析

• 测试与验证

在运营费用（Opex）中，研发通常是第二大开支项，平均研发费用占收入的17%，但具体比例因公司类型和发展阶段而异：

• 高度依赖产品的公司（如 Atlassian、Asana）的研发投入较大，通常占30%-40%的收入。

• 初创公司，尤其是正在开发产品或拥有大型研究实验室的企业，研发投入甚至可能达到50%-100%的销售额！

AI 代理的出现正在 加速创新、缩短开发周期，并帮助企业更快推出高影响力产品，从而使研发从成本中心转变为 利润增长中心。

以下是 AI 在研发领域的主要应用方向：

（1）编程（Coding）

这一领域无疑是AI 代理投资最火热的赛道。企业在工程开发和编码工具上的支出非常庞大，AI 在提升开发效率、降低成本方面的潜力巨大。

未来，我们预计会看到大量的市场需求和竞争，尤其是在自动代码生成、代码审查、代码优化、错误检测等方面。

代表性公司： Bolt、Cursor、FactoryAI、Grit

（2）产品设计（Product Design）

过去十年，产品设计（UX/UI 设计）的重要性和影响力显著上升，孕育了Figma等一代设计软件巨头。

AI 驱动的 原型设计与实验 正在加速 MVP（最小可行产品） 的创建。此外，AI 研究与测试代理正在 自动化可用性测试，提升用户体验。同时，越来越多的 UI/UX 代理 通过动态调整界面，适应用户行为和偏好，以提供更个性化的体验。

代表性公司： Vizcom、Thesys、Framer、Inflight、Recraft

（3）质量保证（QA, Quality Assurance）

质量保证是软件和产品开发生命周期中被低估但至关重要的一环，确保最终产品在交付给客户之前符合既定的质量标准。

AI 代理正在 自动化端到端软件测试，包括 自动化缺陷检测、回归测试、部署验证，甚至可以在后台持续执行测试，确保软件稳定性与质量。

代表性公司： QA Wolf、Ranger

（4）模型训练、开发与评估（Model Training, Development & Evaluation）

AI 代理正在优化 模型训练、微调（fine-tuning）、强化学习（RLHF）、模型评估，确保 AI 系统在不断迭代中保持高效与精准。这些工具可以 自动化测试、优化性能，帮助企业提升模型的部署效率。

代表性公司： Galileo、AgentOps、Braintrust、OpenPipe

3、General & Administrative（G&A）

G&A（一般与行政费用）通常被视为运营成本中的“无聊”部分，但它却是支撑企业高效运作的基石。这类费用通常包括会计、财务、法律和IT等支出。

在 SaaS 领域，一般及行政（G&A）费用 通常占 收入的 12%。虽然传统上 G&A 被视为“后台成本中心”，但 AI 代理正在将这一 被低估的后台职能 转化为企业的 竞争优势。通过增强 法律、财务、合规、HR 等职能，企业不仅可以提升客户体验，还能 优化员工和供应商的体验，提高整体运营效率。

以下是 AI 代理在 G&A 领域的主要应用方向：

（1）财务、规划与分析（Finance, Planning & Analysis）

对于企业，特别是上市公司而言，财务管理必须井然有序。然而，处理应收账款、应付账款、财务对账、报告以及审计的工作相当复杂，尤其是在企业规模扩大、客户群体多元化的情况下，财务管理的难度更是指数级增长。

AI 代理正在增强 CFO 办公室和财务团队的能力，帮助企业更精确地 制定预算、规划财务战略、预测业务发展。这些工具适用于 采购、会计等多个环节，并且正在向 全自动化和半自动化 方向发展，提高财务运作的智能化程度。

代表性公司： BRM、Basis、WiseLayer、Comulate

（2）人力资源（Human Resources）

人才是企业的生命线，但招聘往往是一个容易被忽视的环节。HR团队通常人手不足，无法高效筛选和面试所有潜在候选人，尤其是在紧张的劳动力市场中，获取优秀人才变得愈发困难。

尽管 HR 领域涵盖面广，但 招聘是最适合 AI 代理介入的环节。AI 代理可以 自动化人才筛选、分析求职者匹配度，帮助 HR 团队在 海量 LinkedIn 资料中精准锁定合适候选人，减少重复性工作，提高招聘效率。

代表性公司： Mercor、Maki AI、Moonhub、Seekout

（3）IT 运营管理（IT Service Management, ITSM）

长期以来，ServiceNow 在 IT 服务管理（ITSM） 领域占据主导地位，但如今 AI 代理正在重塑 IT 运营。新一代 AI 代理能够 自动化 IT 帮助台，处理员工请求、故障排除，并优化 IT 运营流程。

代表性公司： Ravenna、Atomicwork

（4）安全与合规（Security & Compliance）

AI 代理正在革新 企业安全运营中心（SOC），通过智能化手段辅助 网络安全防护、渗透测试（pentesting）、进攻性安全（offensive security）。这些代理能够 自动监测安全威胁、模拟攻击、分析漏洞，从而提升企业整体安全性。

代表性公司： Dropzone、XBOW、Torq

四、税务与利息（Taxes & Interest）

在计算净收入之前，税务和利息 是最后需要考虑的成本项。这些费用因多个因素而异，包括 公司利润（EBIT）、地理位置、债务水平 等。因此，企业在税务管理和财务规划方面通常面临复杂性和不确定性。

不过，AI 代理正在改变税务管理方式，提供更智能的解决方案，以 实时监控销售数据、优化税收设定、自动执行税款申报与缴纳，从而 简化合规流程、降低错误风险，并最大化税务优化。

代表性公司： Numeral、Black Ore、Numiro

五、全文结论

AI 代理正在重塑企业的利润与损失（P&L）结构，通过推动收入增长、降低成本和提升效率，助力企业实现更高的盈利能力。这些AI代理将作为半自主或全自主的“协作伙伴”，与员工共同为企业目标而努力。

AI驱动的销售、市场营销和客户互动能够精准优化触达方式，提高转化率，并挖掘新的收入来源。AI在研发、客户支持和财务管理等领域实现自动化，大幅减少人力成本，同时提升决策质量。AI能够优化供应链、物流和运营流程，减少浪费、提高生产率。例如，智能库存管理系统可以预测需求波动，避免库存积压或短缺，物流AI可优化配送路线，降低运输成本，最终助力企业提升利润空间。

随着AI技术的持续进步，其在企业运营中的作用将愈发关键，推动商业模式向更智能、更高效的方向发展。

硅谷科技评论（SVTR.AI），在ChatGPT问世之际，创立于美国硅谷，依托#AI创投库、#AI创投会、#AI创投营 和风险投资，打造全球前沿科技（AI）创新生态系统。联系凯瑞（pkcapital2023），加入我们，共创未来。点击文末阅读原文，访问SVTR.AI，发现更多机会与内容！