AI 的普及彻底打破了企业软件 “自建（Build）” 与 “采购（Buy）” 的传统二元决策框架。过去数十年，企业遵循 “核心业务自建、非核心业务采购” 的逻辑 —— 自建需投入大量工程师资源、承担长期维护成本，采购则以订阅费换取效率与安全。但如今，AI 让非技术人员也能在几小时内用自然语言生成可用原型（如财务人员用 Cursor 工具 2 小时搭建出与供应商方案功能相近的系统），使自建成本与复杂度骤降，传统决策逻辑随之瓦解，催生 “先自建探索需求，再采购精准匹配” 的全新范式。
从行业实践来看，AI 驱动的决策范式转变已在多场景落地。某公司客户体验（CX）团队发现 Slack 中的客户反馈后，非技术员工通过 Cursor 描述需求，由 AI 生成代码修复，15 分钟内完成从发现问题到生产部署的全流程，无需依赖工程团队；Runway 自身也因市场缺乏所需工具，先通过 AI 自建原型，在明确核心需求（如哪些功能真正提升业务效率、哪些仅为噱头）后，再针对性采购，避免被供应商营销话术误导。这种模式的核心优势在于 “可控实验”—— 企业无需投入六位数预算与数月时间验证供应商方案，而是通过轻量化自建快速测试问题是否真实存在、功能是否匹配需求，再以 “是否比自建方案更优” 为标准筛选采购对象，大幅降低 “解决不存在的问题” 这类昂贵错误的概率。
然而，企业也面临 “伪 AI 转型” 的陷阱。许多企业盲目追逐 “AI 标签”，采购大量标榜 “集成 GPT”“AI 驱动” 的工具，却未改变核心工作流程，沦为 “ cargo cult science”（ cargo cult，指仅模仿形式却无实质功能）—— 如同二战后太平洋岛民搭建假机场盼 cargo 降临，企业堆砌 AI 工具却未实现效率提升。这一现象源于市场对 AI 概念的滥用：多数 SaaS 产品仅添加聊天机器人或自动补全功能便贴上 AI 标签，却未真正解决业务痛点，而企业若缺乏自建探索的环节，易被此类营销误导，陷入 “采购即转型” 的误区。
新范式下，财务团队成为关键推动者。借助 AI 工具，财务人员可快速原型化核心工作流（如供应商管理软件的核心功能），判断需求本质是工具问题还是流程问题，甚至发现无需软件即可解决的场景。即便最终选择采购，也因提前明确需求边界（如了解边缘场景、关键功能优先级），能在供应商沟通中提出精准问题、掌握谈判主动权，同时缩短部署周期 —— 因已清楚 “好的解决方案” 应具备的特质，可快速识别供应商方案的实质价值与营销水分。
从补充行业视角看，这一范式转变与 AI 智能体吞噬 SaaS 的趋势高度契合。过去 SaaS 以标准化工具满足通用需求，而 AI 让企业能低成本定制专属方案，挤压 SaaS 生存空间，但并非所有场景都需自建：福建信息主管（CIO）网指出，涉及核心差异化的业务（如 IBM 员工支持智能体需匹配内部角色与设备环境）仍需自建，而 OCR、摘要提取等商品化任务采购更高效；合力亿捷的客服系统分析也显示，90% 企业因预算有限、需快速见效，在完成需求探索后，仍会选择采购成熟 SaaS 服务（如具备混合部署、行业语料库的智能客服），但此时采购已从 “被动接受” 转为 “主动筛选”，可更好平衡成本与价值。
未来，企业竞争的关键将是 “自建探索与采购筛选的协同能力”。拥抱新范式的企业能通过 AI 快速迭代需求认知，采购时精准匹配业务痛点，实现 “更快决策、更优成本”；而固守传统框架的企业，仍会在供应商演示中被动接受方案，直至内部团队用几小时搭建的原型揭示其性价比差距。最终，AI 不仅改变了软件的开发与获取方式，更重塑了企业对 “需求与价值” 的认知逻辑 —— 软件决策不再是 “自建或采购” 的二选一，而是 “以自建为探索工具，以采购为价值放大手段” 的动态协同。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-dian-fu-zi-jian-vs-cai-gou-qi-ye-ruan-jian-jue-ce-de-fan
