AI对商业和软件的影响是深远和多方面的，以下是一些关键点：
商业创新
数据驱动的洞察：AI能够处理和分析大量数据，发现数据背后的模式和趋势，为企业提供全新的商业洞察。例如，在零售业中，AI可以预测未来的销售趋势，帮助企业优化库存管理和供应链管理；在制造业中，AI可以优化生产流程，提高生产效率，降低成本。
个性化服务：AI可以根据消费者的偏好和历史行为，提供个性化的推荐和服务，提升客户体验。例如，Netflix使用AI算法来预测哪些电影将会受欢迎，从而优化其内容推荐系统。
预测分析：AI可以预测未来的趋势和结果，帮助企业做出更明智的决策。例如，某跨国零售公司通过AI技术优化库存管理，提高了库存周转率并节省了人工成本。
软件智能化
生成式AI：以OpenAI为代表的生成式AI正在改变企业软件的能力边界，能够主动为用户提供解决方案。例如，微软的Copilot可以在用户输入需求之前，自动生成内容建议、代码模板或数据分析报表。
AI驱动的通信智能：AI可以整合和管理多个通信渠道，提供统一的、可搜索和可审计的讨论记录，增强决策能力。例如，LeapXpert的AI驱动平台可以帮助企业解决通信混乱问题。
情感AI：情感AI使用多模态技术，结合机器学习和心理学，试图在互动期间检测人类的情绪，应用于市场营销和客户服务等领域。
自动化和效率提升
自动化重复性工作：AI可以自动化许多重复性的工作，使企业更多地依赖人类的智慧和创造力。例如，AI可以实时分析销售数据、预测需求波动，并自动向供应商下达补货指令。
自治GTM系统：AI不仅能协助完成任务，还能主动发现问题并提出解决方案。例如，AI-Agent可以实时分析广告表现、调整预算，并生成新的广告创意。
消费模式革新
按需付费：在AI消费时代，软件开始主动为用户提供解决方案，企业可以根据AI的实际调用频次付费，而不再需要承诺长期绑定。这种变化带来了消费模式的革新，按月付费变成了按需付费。
集成和优化
大模型应用：AI大模型行业应用的实现路径包括加大对通用大模型的研发投入，或融合行业专业知识打造垂类行业模型。这些模型可以提升程序员的使用体验，并直接服务各行业。
综上所述，AI正在通过数据驱动、智能化、自动化和消费模式革新等多个方面，深刻影响商业和软件领域。企业需要积极拥抱AI技术，以提升竞争力、优化业务流程和创造新的商业价值。