如果说早前ChatGPT还只是让人有种山雨欲来风满楼的不安感的话，那么过去这一周，生成式AI将要改变的未来，已经踏踏实实地落在了地上。

首先是3月14日，OpenAI正式发布的多模态大模型GPT-4。和前代相比，GPT-4不仅在语言逻辑、文字创意方面表现更好表现出了与人类接近的思维能力和创造力，还加入了包括图像、语音、视频在内的多模态输入输出。

紧接着，谷歌宣布将生成式AI整合进入旗下的协同办公套件Workspace。两天后，微软的365办公套件宣布升级，将基于GPT-4模型开发的AI工具Copilot植入到了Word、Excel和PowerPoint三大件里，帮助用户完成文件起草、数据分析、PPT创意工作。

至此，生成式AI带来的颠覆性，已经清清楚楚地展现在了世界的面前：只是在既有的产品形态上添加了一个自然语言的输入窗口，但输出结果的效率和需求匹配程度，已经比接入生成式AI前的软件提升了太多。 

从本质上看，生成式AI带来的性能提升，是人工智能系统能力的改变：生成式AI使得人工智能不再仅仅是筛选、区分信息的分类器，它让计算机系统拥有了创造的能力。

在我们的设想中，这种能力不仅仅可以运用在OA中。ERP、CRM这两大类SaaS也具有足够大的想象空间。比如：自动化录入、分析和预测数据；体验更好的自动回复和智能客服；精于“话术”，带来更高转化率的文案生成等等等等。

如何运用生成式AI的能力，带来更优秀的产品力，值得所有SaaS企业探索。所幸，在投资OpenAI的3年时间里，微软已经在办公软件之外的各类to B应用上探出了一条路径。我们归纳如下，希望能为你带来参考。

协同办公、CRM & ERP

实际上，Microsoft 365 Copilot并不是微软第一次将生成式AI用在协同办公软件当中。早在今年2月，微软旗下的远程会议与协作应用Teams就已经将GPT模型用到了高级版用户的服务当中：在远程会议结束后，AI会自动生成会议的回顾和纪要。结合Outlook应用，会议文档还能及时发布到相关方的邮箱当中。

在CRM和ERP方面的应用，则是Dynamics 365。3月6日，微软在这一系列软件中新增加了Dynamics 365 Copilot，能够和套件中既有的客户管理、客户洞察、营销工具、电商工具、供应链管理软件结合使用，涵盖工作从销售、客服、精准化营销，到建站、供应链预警不一而足。

除了此之外，微软也尝试过使用OpenAI的DALL-E2图片生成模型，开发了设计应用Microsoft Desiner和图片生成工具Image Creator。不过，这些生成式AI的应用尝试并没有“破圈”。

代码工具

没出圈不代表不成功，至少在写代码这方面，生成式AI已经在微软的平台上出了不少力。早在2021年1月底，微软旗下的代码托管平台Github就和OpenAI合作，用Github上托管的海量代码作为语料库，将GPT-3模型训练成为了能够写代码的OpenAI Codex，并推出了新功能Github Copilot。

这是一个提供代码编写和函数调用的建议工具，而且不限语言。换句话说，无论是Python、C语言，还是Java，它都能在程序员在编程时，根据上下文生成可参考使用的代码。

不过，我们倒不用担心Github Copilot会取代掉人类程序员的工作。根据官方的统计，AI建议的代码的采用率，尚不足50%。而且某些生成的代码，也有侵犯知识产权的嫌疑。

但对于大部分程序员而言，能够将效率提高40%以上，生成式AI已经带来了巨大的帮助。一年之后，微软在2022年的Build开发者大会上宣布通过OpenAI API和Azure OpenAI开放OpenAI Codex开发接口，供更多开发者使用。

低代码/RPA

相比较为复杂的专业编程工作，低代码对GPT模型而言似乎是一个更广阔的空间。Github Copilot推出4个月后，微软又展示了如何使用自然语言，在自家的低代码工具Power Apps中调取数据。

微软将这一功能命名为Power Apps Ideas，和常规低代码工具的图形化界面不同，它的交互界面是一个“聊天框”。在用户输入诸如“展示美国订阅过期的用户”的请求文字后，软件就会将自然语言“翻译”成为编程语言Power FX的代码，然后将数据调取并展示出来。

换句话说，即便你不会编程，也可以通过“说人话”让计算机为你提供个性化的数据服务。低代码技术希望降低编程门槛，这个目标很有可能因为生成式AI诞生，提前得到实现。

至少在微软的眼里，这一技术值得在低代码领域里广泛应用。到今年3月，微软已经将原本单一的Power Apps扩充成了一个系列，名为Power Platform。

除了Power Apps外，这一系列中还包括了能够通过自然语言生成DAX的BI、通过自然语言创建自动化工作流的Automate、创建并部署基于GPT模型的虚拟员工的Virtual Agents、提供Azure OpenAI开发模板的AI Builder。

而最初的Power Apps如今也不仅仅能通过自动编写函数公式了。2022年，微软为其进行了一次更新：输入产品草图后，工具就会自动将App“开发”出来——这些草图都未必需要通过专业工具制作，画在纸上的也行。

小结

总结微软对OpenAI技术的部署，不难看出生成式AI能够大展拳脚的场景，集中在以下几个：

- 内容制作，如生成会议文档、设计PPT、网站制作、图片生成等；

- 数据调用与分析，如搜索引擎、Excel制表、低代码工具、用户画像等；

- 逻辑推理，如编写代码、建立工作流；

- 客户服务，如客服机器人，虚拟员工等。

不过，在既有SaaS图景之外，因为新技术诞生全新SaaS品类的可能性并非不存在。对这场革命，你有什么想法和打算？欢迎在评论中留言交流。