Paano Gumagawa ang mga Kumpanya ng AI SaaS na mga Produkto

Karamihan sa mga SaaS na produkto ay ginawa para sa mga gumagamit na alam na ang kailangan nila. Bubuksan mo ang dashboard, magki-click sa ilang menu, at magtatrabaho. Organisado, inaasahan—at medyo luma na.

Binabago iyon ng AI. Hindi sa pamamagitan ng mga pa-impress na tampok, kundi sa mas malalim na paraan: software na umaangkop agad-agad, nauunawaan ang layunin, at hinuhubog ang sarili batay sa gumagamit. Hindi lang ito “automated”—kundi may kamalayan na asal.

Hindi mo na kailangang lumayo. Ang isang enterprise chatbot na dati ay sumusunod lang sa script, ngayon ay kayang maglabas ng sagot, mag-trigger ng aksyon, at magdala ng konteksto sa buong support flow—walang kailangang tao sa proseso.

At hindi lang ito sa chat. Nakikita na rin ito kung paano sumulat, matuto, mag-onboard, mag-analisa, at bumuo ang mga gumagamit. Ang mga dating static na workflow ng SaaS ay tahimik na napapalitan ng mas matalinong sistema.

Tingnan natin nang mas malapitan kung ano ang nagbabago—at ano ang ibig sabihin nito para sa susunod na henerasyon ng software.

Ano ang AI SaaS?

Ang AI SaaS—o Artificial Intelligence Software as a Service—ay cloud-based na software na may direktang AI na kakayahan sa pangunahing karanasan ng gumagamit. Kasama rito ang mga tampok tulad ng natural na pag-input ng wika, generatibong tugon, personalisadong daloy, at umaangkop na interface.

Hindi lang teknikal ang kaibahan—pati asal. Sa AI SaaS, hindi naghihintay ng utos ang produkto. Humuhula ito, naglalabas ng aksyon, at hinuhubog ang karanasan ayon sa layunin ng gumagamit.

Ang banayad na pagbabagong ito ay binabaligtad kung paano naihahatid ang halaga. Imbes na magbigay ng hanay ng mga tool, nagbibigay ang AI SaaS ng resulta—madalas bago pa humiling ang gumagamit. Kaya naman, ang mga lumang paraan ng SaaS design, onboarding, at UX ay tila hindi na akma.

Ang mga tool tulad ng Grammarly, Duolingo, at Notion ay hindi lang basta nagdadagdag ng AI—binabago nila ang mismong karanasan ng produkto sa paligid nito.

Tradisyonal na SaaS vs AI SaaS

Hindi pinapalitan ng AI ang SaaS—binabago nito ang anyo. Ang pangunahing pagbabago ay hindi lang sa mga tampok, kundi sa paraan ng pakikipag-ugnayan ng mga gumagamit at sa inaasahan nila kapalit.

Ang tradisyonal na SaaS ay organisado at batay sa patakaran. Ang mga gumagamit ay sumusunod sa tiyak na daloy, nagki-click ng inaasahang mga button, at naglalagay ng impormasyon sa mga form. Tumatanggap lang ng input ang produkto—wala nang iba.

Binabaligtad ng AI SaaS ang modelong iyon. Puwedeng laktawan ng mga gumagamit ang mga hakbang, mag-type ng tanong, at asahan na mauunawaan ng produkto ang kanilang layunin. Hindi na ito tungkol sa pagdidisenyo ng daloy—kundi paggawa ng mga sistemang marunong mag-interpret, umangkop, at tumugon agad-agad.

Para sa mga product team, ibig sabihin nito ay muling pag-iisip sa mga pangunahing prinsipyo:

• Ang tuwid na karanasan ng gumagamit ay napapalitan ng bukas na mga input
• Ang static na dokumentasyon ay napapalitan ng live na retrieval
• Ang interface ay mula reaktibo patungong proaktibo

Ang resulta ay bagong uri ng lohika ng produkto—nakatuon sa resulta, may kamalayan sa konteksto, at likas na dinamiko.

Para maintindihan ang pagbabago, mainam na ihambing ang dalawang modelo—at kung paano hinuhubog ng bawat isa ang karanasan ng gumagamit.

‍

Nagpapadala ka pa rin ng SaaS na produkto, pero bago na ang inaasahan. Ayaw ng mga gumagamit na gabayan sila. Gusto nilang maintindihan sila, at iyon ang naibibigay ng AI.

Mga Totoong Halimbawa ng Pagbabago ng AI sa SaaS na mga Produkto

Hindi lahat ng SaaS na produkto ay nangangailangan ng AI, ngunit para sa mga koponang mahusay gumamit nito, binubuksan ng malalaking language model (LLM) ang mga karanasang dati ay hindi posible.

Nakikita natin ang AI sa SaaS na lumalampas sa chat interface at autocomplete fields. Sa pinakamahusay na paggamit, ang mga AI agent ay gumagana sa loob ng produkto—nagrereason sa input ng gumagamit, kumukuha ng konteksto mula sa mga nakaraang interaksyon, at bumubuo ng lubos na personalisadong tugon.

Narito ang dalawang larangan kung saan mahusay nang gumagana ang LLM sa mga SaaS na ginagamit na ngayon.

Pagbuo ng estrukturadong output sa aktuwal na UI

Ang ilan sa pinakamahalagang tampok ng AI ay hindi gumagawa ng nilalaman—gumagawa ito ng estruktura na maaari mong pagbatayan.

Perpektong halimbawa ang Excalidraw AI. Ilarawan mo lang ang daloy na gusto mo—“isang gumagamit ay nag-sign up, nag-verify ng email, at napunta sa dashboard”—at isusulat ng AI ang Mermaid.js code na tugma. Agad lalabas ang diagram, at puwedeng i-edit sa loob ng app. Hindi ka nagsisimula sa wala—may matalino at estrukturadong base ka na akma sa pangangailangan.

Hindi ito static na larawan. Kodigo ito na may kakayahang mag-isip, ginawang visual na workflow na maaari mong baguhin.

Iba pang mga tool ay sumusubok din nito—tulad ng Uizard, na ginagawang UI layout ang mga prompt, at Retool, kung saan ang AI ang nagkokonpigura ng frontend at backend query batay sa layunin ng gumagamit.

Sa lahat ng kasong ito, hindi lang pinapabilis ng LLM ang kilos ng gumagamit—gumagawa ito ng output sa wikang katutubo ng produkto.

Mga agent na sumusuporta sa desisyon sa loob ng workflow

Karamihan sa mga SaaS na tool ay inaasahan na alam ng gumagamit ang susunod na gagawin. Binabago iyon ng AI.

Ngayon, may mga embedded na agent na kayang basahin ang kasalukuyang estado ng proyekto, isyu, o dokumento—at magmungkahi ng susunod na hakbang.

Sa Linear, binubuod ng AI ang mga bug at isyu, tapos nagmumungkahi ng prayoridad batay sa tindi, dalas, o status bilang hadlang. Hindi lang ito nagbubuod ng ticket—ini-interpret nito ang urgency at tinutulungan ang team na kumilos, ginagampanan ang papel ng isang vertical AI agent na nagsisilbing tulay ng mga departamento.

Gumagawa rin ng katulad ang Asana AI gamit ang project data. Natutukoy nito ang mga natenggang gawain, hindi tugmang may-ari, o paglihis ng iskedyul—at tahimik na nagmumungkahi ng update para muling balansehin ang trabaho.

Ang ganitong uri ng agent ay hindi gumagawa ng nilalaman. Binabasa nito ang mga signal sa sistema—pag-usad ng gawain, mga assignment, mga input—at gumagawa ng maliliit na hakbang na tumutulong baguhin ang direksyon ng trabaho.

AI-native na onboarding na umaangkop sa gumagamit

Karamihan sa mga onboarding flow ay static—ilang guided na pag-click, marahil checklist. Ngunit ginagawang posible ng LLM na magsimula sa kung ano ang gusto ng gumagamit at bumuo mula roon.

Sa Coda, parang usapan ang onboarding. Ilarawan mo lang ang gusto mong gawin—magplano ng team offsite, mag-manage ng client deliverables, mag-track ng habits—at gagawa ang AI ng workspace scaffold para makapagsimula ka. May mga table, button, formula—handa na agad.

Iba ang paraan ng Guidde: ginagamit nito ang metadata ng produkto at AI para awtomatikong gumawa ng in-app walkthrough batay sa input mo. Sabihin mo lang kung anong gabay ang kailangan mo, at gagawin nito ang daloy—walang kailangang manual na pag-record.

Ang dating tour, ngayon ay panimulang tulong na.

Dumarating ka na may layunin. Tumutugon ang produkto sa estruktura.

Mula estrukturadong output hanggang adaptive onboarding, lahat ng nabanggit na gamit ay umaasa sa inprastrakturang kayang humawak ng natural na wika, konteksto, memorya, at dinamikong output. May mga tool na gumagana sa likod ng eksena. Ang iba ay diretsong naka-embed sa mismong produkto.

Tingnan natin ang pinakamahalagang plataporma na nagpapatakbo ng AI-native na SaaS ngayon—ang mga tumutulong gumawa ng agent, mag-manage ng RAG pipeline, mag-estruktura ng input, at magdugtong ng LLM sa aktuwal na workflow.

Nangungunang 7 Tool para sa Paggawa ng AI-powered na SaaS na mga Produkto

1. Botpress

Ang Botpress ang ginagamit mo kapag gumagawa ka ng mga agent na kailangang higit pa sa pagsagot lang ng tanong. Ginawa ito para sa mga team na gustong magkaroon ng tunay na kontrol sa kilos ng AI — pinagsasama ang lohika, memorya, action flows, at deployment sa maraming channel sa iisang lugar.

Maaari mo itong ikonekta sa kahit anong backend, magpasa ng konteksto sa bawat palitan, mag-handle ng API calls, at mag-trigger ng totoong resulta — lahat sa loob ng parehong usapan. Lalo itong malakas kapag kailangang magdulot ng aksyon ang chat, hindi lang magbigay ng sagot. Para man ito sa onboarding ng user, pag-schedule ng bisita, pag-handle ng internal na operasyon, o pag-ruta ng suporta, pinapadali ito ng Botpress.

Sinusuportahan din ng platform ang web, mga platapormang gaya ng WhatsApp at Telegram, at custom SDKs agad-agad — kaya napupunta ang agent mo kung saan naroon na ang mga user mo.

Pangunahing Katangian:

• Buong kontrol sa lohika, memorya, at mga aksyon ng API
• May kasamang mga tool para sa testing, analytics, at versioning
• Suporta sa maraming channel (web, WhatsApp, Slack, custom)
• Madaling paglipat sa live agent, fallback flows, at custom UI widgets

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: $0/buwan na may kasamang $5 AI credit
• Plus: $89/buwan — kasama ang live agent handoff at analytics
• Team: $495/buwan — may dagdag na pamamahala ng tungkulin, SSO, at pagtutulungan
• Enterprise: Pasadyang presyo para sa mga team na malakihan o may mahigpit na pagsunod sa regulasyon

2. LangChain

Ang LangChain ang gulugod ng maraming AI feature na hindi mukhang chat — mga planning agent, panloob na copilot, analytics explainer, at iba pa. Flexible ito, modular, at nagbibigay sa developer ng malinaw na paraan para ikonekta ang LLMs sa mga tool, API, at memorya.

May kapalit ang flexibility na iyon. SDK-centric talaga ang LangChain — karamihan ng orchestration at debugging ay nangyayari sa loob ng Python o JavaScript. May no-code builder na silang tinatawag na LangFlow, pero maaga pa ito at kulang pa sa kinis o tibay ng pangunahing SDK.

Pero kung kailangan mo ng buong kontrol sa pag-iisip, pagpaplano, at pagkilos ng agent mo — ito ang tool na madalas piliin ng marami.

Pangunahing Katangian:

• Agent framework na may suporta sa paggamit ng tool, pagpaplano, at memorya
• Katutubong suporta para sa OpenAI functions, RAG pipelines, vector search
• Modular na disenyo para sa pagdugtong-dugtong ng workflow at reasoning steps
• Gumagana sa karamihan ng API, vector DB, at document loader

Pagpepresyo:

• LangChain OSS: Libre at open source
• LangSmith (debugging + monitoring): Sa ngayon ay libre; paparating ang usage-based na pagpepresyo

3. Pinecone

Ang Pinecone ang vector database na halos palaging ginagamit sa bawat production RAG system — at may dahilan ito. Mabilis, scalable, at hinahayaan kang mag-imbak at kumuha ng high-dimensional na datos nang madali. Kung nag-i-index ka man ng support ticket, panloob na dokumento, o estrukturadong kaalaman, pinapadali ng Pinecone ang pagpasok ng kaugnay na konteksto sa LLM workflow mo.

Mas pinadali pa ito ng bagong Pinecone Assistant. Ito na ang bahala sa chunking, embedding, at retrieval sa likod ng eksena kaya makakagawa ang mga team ng data-aware na mga agent at search feature nang hindi na kailangang mag-manage ng infrastructure.

Bihira itong maging nag-iisang bahagi ng stack mo — pero kapag mahalaga ang mabilis at pinong retrieval, Pinecone ang kadalasang pinipili ng mga team. Ikonekta ito sa LangChain o Cohere, at may matibay kang pundasyon para sa kahit anong RAG-based na assistant.

Pangunahing Katangian:

• Mabilis, handang gamitin sa production na vector search
• Pinapasimple ng Pinecone Assistant (2025) ang retrieval complexity
• Mga metadata filter, multi-tenant indexing, hybrid scoring
• Managed infra — walang kailangang i-host o i-tune

Pagpepresyo:

• Starter: Libre hanggang 5M vectors
• Standard: Batay sa paggamit, nababagay na pag-angat
• Enterprise: Dedicated na kapasidad at suporta

4. Cohere

Nagsimula ang Cohere bilang pangunahing pagpipilian para sa mabilis at dekalidad na embeddings — at nangingibabaw pa rin ito sa larangang iyon. Pero nitong nakaraang taon, naging mas malawak na platform ito na nagpapagana ng retrieval-augmented generation (RAG) dahil sa mga tool gaya ng Rerank API at hosted na Command R models.

Dito namumukod-tangi ang Rerank API ng Cohere. Pinapayagan kang ayusin muli ang search results base sa kung gaano ito kaangkop sa query — kaya imbes na magpadala ng 20 raw chunks sa LLM mo, 3 lang na mahalaga ang ipapasa mo. Resulta: mas mabilis na sagot, mas kaunting token na nagagamit, at mas matalim na sagot na sadyang pinili.

May multilingual support ka rin, kakayahang maghawak ng mahabang konteksto, at opsyonal na hosted stack na siyang bahala sa embeddings, search, at rerank sa iisang lugar — walang kailangang fine-tuning.

Namamayani ang Cohere kapag kailangan mong pagandahin ang nakikita ng modelo mo — hindi baguhin ang paraan ng pag-iisip nito. Ipares ang Rerank API nito sa mahusay na vector store gaya ng Pinecone at matalinong orchestrator gaya ng LangChain, at makakakuha ka ng mas maiikli, mas eksakto, at mas madaling ipaliwanag na mga sagot.

Pangunahing Katangian:

• Rerank v3.5 para sa mas matalim at context-aware na pagpili ng sagot
• Hosted RAG stack na may mababang latency na API
• Mahusay na gumagana kasama ang Pinecone, LangChain, at LlamaIndex

Pagpepresyo:

• Embeddings: Libre hanggang 100k query/buwan
• Rerank: Batay sa paggamit (makipag-ugnayan para sa presyo)

5. LlamaIndex

Ang LlamaIndex ay nakasentro sa isang ideya: kasing husay lang ng datos mo ang AI mo. At kung kinukuha mo ang datos na iyon mula sa PDF, wiki, database, o spreadsheet, LlamaIndex ang paraan para maihanda ito sa retrieval — may estruktura, metadata, at matalinong pag-ruta.

Hindi tulad ng Pinecone, na humahawak ng vector search, o Cohere, na nagre-rank ng kaugnayan, ang LlamaIndex ay nakatuon sa pipeline na nagpapakain sa modelo. Hinahati-hati at ini-index nito ang mga source mo, tinatandaan ang metadata ng dokumento, at niruruta ang query base sa estruktura at layunin — hindi lang sa keyword o embedding.

Lalo itong kapaki-pakinabang para sa mga team na gumagawa ng AI product na umaasa sa espesipikong nilalaman ng domain — mga manwal ng produkto, datos ng customer, tala ng engineering — kung saan mahalaga ang konteksto at hindi sapat ang generic na retrieval.

May ilang bahagi na magkatulad ang LlamaIndex at LangChain, pero mas nakatuon ang LlamaIndex sa paghahanda at pag-index ng datos, hindi sa pagpaplano ng agent o paggamit ng tool.

Pangunahing Katangian:

• Mga indexing pipeline para sa estrukturado at hindi estrukturadong datos
• Matalinong pag-ruta ng query at pagsubaybay sa pinagmulan
• Gumagana sa Pinecone, Chroma, o lokal na memorya
• Pinakamainam para sa mga agent na nangangailangan ng mataas na antas ng tiwala sa panloob na datos

Pagpepresyo:

• Open Source: Libre (MIT)

6. Vercel AI

Ang Vercel AI SDK ay para sa mga team na gustong maging bahagi talaga ng produkto ang AI — hindi lang chatbot na inilagay sa gilid. Tinutulungan kang gumawa ng mabilis at chat-like na interface sa loob ng app mo gamit ang React, Svelte, o Next.js — may buong suporta sa streaming na sagot, memorya, at pagtawag ng panlabas na tool.

Gawa ito ng parehong team sa likod ng Next.js, kaya mahusay itong humawak ng frontend state at UX. Ang pinakabagong bersyon ay may suporta na rin para sa MCP (Model Context Protocol) — isang paparating na pamantayan para sa pag-estruktura ng input ng modelo, paggamit ng tool, at pagsasaayos ng pinagmulan. Ibig sabihin nito ay mas malinis na API, mas madaling i-customize, at mas kontrolado ang kilos ng assistant mo.

Hindi ka dito gumagawa ng agent — pero kung meron ka na, ito ang paraan para gawing pulido ang karanasan ng produkto. Madaling isama ang SDK sa kahit anong front-end stack, at dahil sa suporta nito sa MCP, paggamit ng tool, at streaming, perpekto ito para sa AI interface na kailangang maging natural ang pakiramdam.

Pangunahing Katangian:

• Direktang magdagdag ng AI interface sa React o Svelte apps
• Streaming, kasaysayan ng chat, suporta sa tool, at grounding
• Sinusuportahan ang MCP para sa estrukturado at kontroladong kilos ng modelo
• Gawa ng mga lumikha ng Next.js — optimized para sa frontend UX

Pagpepresyo:

• Open source SDK: Libre
• Vercel hosting: Batay sa paggamit (compute + bandwidth)

7. Make

Ang Make ay parang duct tape para sa mga SaaS na produkto — lalo na sa mga unang yugto ng pagsasama ng AI. Isa itong visual na plataporma para sa awtomasyon na nagbibigay-daan para pagdugtungin ang mga app, mag-trigger ng mga workflow, at magdagdag ng AI models nang hindi kailangan ng maraming kodigo.

Talagang namumukod-tangi ito sa pagbibigay ng kakayahan sa mga product team na makapag-prototype ng AI na kilos kahit walang kumpletong backend o orchestration layer. Kailangan mo bang mag-trigger ng follow-up sa suporta kapag may nagbigay ng negatibong feedback sa chat? Gamitin ang Make. Gusto mong ibuod ang mensahe gamit ang OpenAI at i-log ito sa iyong Hubspot CRM? Gamitin din ang Make.

Hindi ito ginawa para sa komplikadong planning agents o malalim na paggamit ng mga tool, pero para sa mga gawain na kailangang pagdugtungin lang ang A, B, at C, mabilis, nababagay, at madaling gamitin ito. Lalo itong kapaki-pakinabang kung ang produkto mo ay hindi AI-first pero gusto mong magdagdag ng katalinuhan sa likod ng mga proseso.

Pangunahing Katangian:

• Visual na tagabuo na may daan-daang prebuilt na integration ng app
• Madaling mag-trigger ng mga aksyon mula sa AI input (hal. buod ng GPT → email/padala/CRM)
• May kasamang OpenAI module, pati HTTP at webhook na suporta
• Mainam para sa team operations, feedback loops, at magagaan na awtomasyon
  
  

Pagpepresyo:

• Libreng: 1,000 ops/buwan, 2 aktibong senaryo
• Ubod: $9/buwan — para sa maliliit na koponan at magaan na paggamit
• Pro: $16/buwan — may dagdag na mga gawain, pag-iskedyul, at paghawak ng mga pagkakamali
• Enterprise: Pasadya — para sa mga team na nagpapatakbo ng napakahalagang mga daloy

Mga Pinakamainam na Paraan sa Pagdagdag ng AI sa SaaS na Produkto

Ang paggawa gamit ang AI ay hindi lang basta pagdagdag ng bagong tampok — madalas, binabago nito ang mismong paraan ng paggana ng iyong produkto. Ang mga pinakamainam na paraang ito ay makakatulong sa mga team na manatiling nakatuon sa pinakamahalaga: kapakinabangan, kalinawan, at tiwala ng gumagamit.

1. Gawing bahagi ng produkto ang AI, hindi lang dagdag na tampok

Dapat sumuporta ang AI sa pangunahing karanasan, hindi lang nakahiwalay. Kung parang hiwalay na tampok ito — gaya ng chat window na nakalutang sa gilid — hindi ito magagamit nang madalas.

Sa halip, isama ang AI sa mga workflow na ginagamit na ng mga tao. Sa Linear, tumutulong ang AI sa pagsubaybay at pag-priyoridad ng mga isyu. Sa Coda, gumagawa ito ng mga talahanayan at lohika batay sa layunin ng gumagamit. Hindi hiwalay ang mga tampok na ito — bahagi sila ng mismong produkto.

Simulan sa pagtukoy kung saan nahihirapan ang mga gumagamit o bumabagal ang trabaho. Gamitin ang AI para gawing mas madali ang mga sandaling iyon, hindi lang para magpakitang-gilas.

2. Bumuo batay sa layunin, hindi lang input

Pinakamahusay ang LLMs kapag nauunawaan nila kung bakit ginagawa ng isang tao ang isang bagay — hindi lang kung ano ang itinipa. Ibig sabihin, dapat makuha ng produkto mo ang layunin ng gumagamit nang maaga at idisenyo ang mga daloy batay dito.

Ito ang dahilan kung bakit kapaki-pakinabang ang mga tool tulad ng Notion AI o Duolingo Max. Hindi lang sila basta sumasagot — hinuhubog nila ang tugon batay sa konteksto at layunin. Nangyayari lang ito kung istraktura ang UX mo para gabayan at matutunan ang layunin ng gumagamit, hindi lang ang mga salita nila.

Tanungin: Ano ang sinusubukang makamit ng gumagamit? Pagkatapos, bumuo mula roon.

3. Bigyan ng kakayahan at kontrol ang mga gumagamit

Dapat sumuporta ang AI sa mga desisyon, hindi gumawa nito sa isang black box. Dapat nauunawaan ng mga gumagamit kung ano ang ginagawa ng modelo, saan galing ang impormasyon, at paano baguhin ang kilos nito.

Magagandang AI interface ang nagpapaliwanag kung bakit may inirekomenda. Pinapayagan ang mga gumagamit na subukan muli, i-edit, o mag-explore ng alternatibo. Nakakatulong ito para magtiwala ang mga gumagamit at maiwasan ang labis na pag-asa sa awtomasyon.

Ipakita ang pinagmulan ng datos, ilahad ang lohika ng prompt kung nararapat, at laging magbigay ng opsyon para sa manu-manong pagbabago.

4. Maging handa sa mga kakaibang kaso at pagkabigo

Hindi laging aasal ang LLMs ayon sa inaasahan. Maaaring hindi nila makuha ang konteksto, maglabas ng malabong output, o magkamali sa interpretasyon ng utos. Dapat handa ang produkto mo para dito.

Maglagay ng mga panangga. Gamitin ang confidence scores para idirekta ang hindi tiyak na sagot. Payagan ang maayos na fallback sa ibang malalaking language model o human support. At pinakamahalaga, subaybayan kung paano nakikipag-ugnayan ang mga gumagamit sa AI para matutunan kung saan ito nakakatulong — at kung saan kailangan pa ng pagbuti.

Dapat pagandahin ng AI ang produkto mo, hindi gawing hindi tiyak.

5. Magsimula sa isang matibay na gamit at palawakin dahan-dahan

Hindi mo kailangang gawing AI-driven agad ang buong produkto. Pinakamahusay ang mga team na nagsisimula sa maliit — isang tampok, isang workflow — at pinapabuti ito hanggang sa araw-araw na asahan ng mga gumagamit.

Maaaring ito ay onboarding, paghahanap ng dokumento, buod ng analytics, o awtomasyon ng gawain. Ituon sa isang bahagi kung saan makakabawas ng abala o makakapagpabilis ang AI, at gawing maayos ito bago palawakin.

Ang matibay at mapagkakatiwalaang mga tampok ang bumubuo ng tiwala. Kapag umaasa na ang mga gumagamit dito, mas madali nang palawakin sa iba pang gamit.

Magdagdag ng AI sa Iyong SaaS Ngayon

Kung nais mong magdala ng real-time na katalinuhan sa iyong SaaS na produkto — onboarding man, suporta, o panloob na workflow — kailangan mo ng higit pa sa modelo. Kailangan mo ng imprastraktura na nag-uugnay sa AI, lohika ng produkto, konteksto ng gumagamit, at mga tool.

Diyan mismo pumapasok ang Botpress. Ginawa ito para sa mga koponang gustong lumampas sa simpleng chat at magsimulang magdisenyo ng mga AI agent na nagdudulot ng resulta.

Maaari mo itong ikonekta sa sarili mong mga API, magdagdag ng mga pinagkukunan ng kaalaman, pamahalaan ang memorya, at mag-deploy sa mga channel tulad ng WhatsApp, web, o mga custom na app — lahat sa iisang lugar. Kung magdadagdag ka man ng AI assistant o bubuo ng buong agentic layer sa loob ng iyong app.

Simulan ang paggawa ngayon — libre ito.

FAQs

1. Anong mga industriya ang pinaka-angkop para sa paggamit ng AI SaaS ngayon?

Ang mga industriyang pinaka-angkop para sa paggamit ng AI SaaS ngayon ay customer support, healthcare, finance, edukasyon, at human resources – mga larangan kung saan ang awtomasyon ng paulit-ulit na mga workflow o natural language understanding ay direktang nagpapahusay ng kahusayan. Nakakakita na ng mataas na ROI ang mga industriyang ito dahil sa dami ng mga gawaing madaling hulaan.

2. Kailangan ko bang muling buuin ang aking SaaS na produkto para magdagdag ng AI?

Hindi mo kailangang muling buuin ang iyong SaaS na produkto para magdagdag ng AI. Karamihan sa mga kumpanya ay nagsisimula sa pag-embed ng AI sa isang partikular na tampok – tulad ng smart search o chatbot support – gamit ang mga API o integration tool na gumagana sa kasalukuyang imprastraktura.

3. Ano ang pagkakaiba ng AI agent at chatbot?

Ang pagkakaiba ng AI agent at chatbot ay ang chatbot ay sumasagot sa mga static na tanong, habang ang AI agent ay gumagawa ng sunud-sunod na aksyon at nakikipag-ugnayan sa mga sistema o API para tapusin ang mga gawain nang mag-isa.

4. Ano ang pinakamalalaking pagkakamaling dapat iwasan kapag nagdadagdag ng AI sa SaaS?

Ang pinakamalalaking pagkakamaling dapat iwasan kapag nagdadagdag ng AI sa SaaS ay ang paglulunsad ng AI features nang walang malinaw na gamit, hindi pagbibigay ng transparency o kontrol sa gumagamit, hindi tamang pagkuha at pag-unawa sa layunin ng gumagamit, at pag-scale ng AI bago mapatunayan ang halaga nito sa totoong gumagamit.

5. Paano dapat simulan ang pagdagdag ng AI sa aking produkto?

Para simulan ang pagdagdag ng AI sa iyong produkto, ituon sa isang tampok na mataas ang epekto at mababa ang panganib tulad ng personalized onboarding o smart search. I-deploy ito sa limitadong grupo ng mga gumagamit at pagbutihin muna bago palawakin upang matiyak na tunay na problema ang nasosolusyunan.