过去25年来，应用软件初创公司一直专注于提高企业和员工（包括开发人员）的生产力。这意味着构建能够提高员工层面生产力、增加员工和团队之间协作以及在领导层实现更好监管和管理的软件。通常情况下，这类软件按照每个用户计价，基本上与人力成本相对应，并且提高了该人力资源的生产力。

例如大型语言模型（LLMs）。利用LLMs的产品和初创公司的第一批产品都在保持软件销售这种心理模式下，实现了终端用户生产力的跃升。"Copilot for [x]" 的趋势反映了这种心理模式。虽然有很多创业公司正在创新以提高员工生产力，但是LLMs为初创公司提供了超越传统思维范畴的机会，并发掘出之前由于软件所需GTM和定价限制而无法涉足的领域。为了做到这一点，创始人们应该考虑将工作本身作为销售对象，而不仅仅是销售能够提高终端用户生产力的软件。

销售工作为软件公司开辟了新的垂直机会，这是其他方式无法支持的。以EvenUp为例（我毫不怀疑他们将主导他们所在的行业）。如果你是一名人身伤害律师，你代表原告创建的工作成果被称为索赔文件。实质上，索赔文件是案件摘要、伤害医疗费用（包括失去的工资）以及来自被告保险公司对和解价值的建议。律师事务所通常会让律师、法律助理或外包团队撰写这些文件。

如果你仍然抱着销售软件的心态，可以想象一种以每个用户为基础销售的软件产品，专门为人身伤害律师事务所提供服务，并利用人工智能帮助团队成员创建索赔文件（比如在流程中插入病历记录等）。但是这样一来，EvenUp就会陷入销售软件的模式中——只能卖出10%的生产力而不是95%。相反地，EvenUp有远见地选择了直接销售工作成果本身：即索赔文件。

当您销售工作时，销售周期是不同的，它的定价相对于人力成本而非生产力提升者，并且与类似产品（除了公司自身的人力资本）的竞争基本上是国际外包团队。一个具有一致性和可实现SLA的AI驱动产品应该比外包服务更加优越 -即是一个便宜10倍且更好的机会。事实上，我猜测评估市场机会出售由AI构建的“工作”的可行性，粗略地说就是是否已经存在一个专注、国际化外包团队来支持它。

为了激发一些想法，举个例子，以下是一些外包服务提供商的BPO服务：

以下是一些法律流程外包选项的示例：

我想，这些中的任何一个都可能受到利用人工智能进行自动化的威胁。

当我写下这些话时，我意识到了自己触及到了一个敏感问题——即人们对于人工智能会逐渐取代人类的担忧。在这里，我以EvenUp为例。当律师和法律助理从组织索赔材料的繁琐任务中解放出来时，客户（原告）将从更好的索赔材料中受益，并且事务所内的员工也能够将时间转移到像客户服务、获取更多客户或者完善索赔材料等不那么机械化的事务上。

此外，仅仅卖出作品是不够的 —— 你必须摆脱竞争。为了达到这个目标，我还建议阅读我之前发布的文章《如何摆脱竞争——通过LLMs构建持久的应用级价值》，这样你就不会陷入提供服务而被挤压利润空间的困境中。

原文出自：SARAH TAVEL