《応援擠咧》▶ AI 會讓 SaaS 消失嗎？站在軟體業海景第一排，看見下一波創業機會 ft. 金箍棒創辦人 Joanna

節目討論的核心是 SaaS 產業在 AI 衝擊下的真實處境。Joanna 經營的金姑棒是房東租賃管理系統，這家公司原本從房地產投資配置業務衍伸而來──幫機構投資者管理每年約 30 億臺幣的國內外房產，因此需要處理複雜的合約、賬務、維修等日常事務。當時找不到適合的系統，2018 年才自行開發。

在 AI 大熱的現在，很多人認為 SaaS 產業已是夕陽，但 Joanna 認為這是誤解。真正聰明的客戶正在學會組合運用：他們可能同時訂閱 10 多套工具（SaaS、ChatGPT、Claude、Asana 等），然後根據成本和功能盤點哪個工具最值得。這意味著 SaaS 企業不是被取代，而是必須找到 AI 解決不了的、只有自己才能做到的核心價值。

對金姑棒來說，這個核心是「賬物管理」。房地產資產管理的本質就是精準的賬務管理與物業追蹤，而賬務涉及監管和合規，有 0 和 1 的區別──不能出錯。AI 可以協助流程設計、資料整理，但最後的「錢到沒到位」這一關還是需要人和系統的嚴格把控。這就成了產業的護城河。

在工程開發層面，變化更劇烈。去年上半年團隊說「現在看得到還吃不到」，但從 6 月起情況反轉。現在 AI 程式碼編寫佔比已達 80-90% 以上，而且不只是寫程式碼，整個軟體生命週期──規劃、程式碼、測試、釋出、除錯、甚至客服──都有 AI 大量介入。這意味著團隊兩週一次回報的速度已經完全不夠，迭代週期在快速縮短。

因此，人力結構也在改變。未來不需要每個人都會用 AI，而是需要一個核心小組把 AI 流程建立起來，讓全公司都能從中受益。其他員工的工作反而變成了「為 AI 服務」──收集資訊、整理資料、驗證結果，讓 AI 能夠工作得更好。這催生了一個新職位「AI 溝通師」，不需要技術背景，只需要邏輯清晰、善於溝通、能夠廣泛思考。過去靠經驗積累的專業優勢變得不那麼重要，反而是底層邏輯能力更吃香。

在房地產管理領域，物理 AI 也會產生影響。北美已經有家事機器人在打掃、鋪床、洗碗、遛狗，但因為成本（約 3 萬美金），只在人力成本極高的北美有吸引力。不過一旦機器人量產成本降到 1 萬美金左右，臺灣和亞洲的採用率就會很高。工廠型機器人（有流水線、任務固定）可能比家事型機器人更快普及，因為不需要適應複雜多變的家居佈局。預計 2035 年左右，這類機器人在亞洲會成為常態。

最後，討論觸及創業時機。現在的好處是週期變短──用 AI 工具實現想法的速度快很多，獲取使用者的時間也大幅壓縮。關鍵是創業者能否對產業有透徹理解，定義出真正的使用者需求。有使用者比沒使用者的初創優勢更大，因為驗證了市場，也更容易吸引投資。

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