他表示，軟件即服務(SaaS)并不是一蹴而就的，因為SaaS是一個涉及眾多組件的概念。SaaS已經發展到供應商管理自己軟件的地步，無需安裝，因為軟件是通過全球互聯網(通過云平臺)即時分發的。云計算使企業能夠以公用事業公司的形式消耗互聯網上的計算資源，就像消耗水或電力一樣。盡管不同部門以不同的速度轉向SaaS模型，但基于SaaS的云模型現在為企業提供了顯著的效率和成本節省。從技術上講，SaaS依賴于大規模的云交付、最小程度的廣泛可用連接和企業級安全性。
而且SaaS不會停滯不前。作為這種持續發展的一部分，人工智能和機器學習都將扮演各自的角色，因為它們已成為SaaS領域不可或缺的一部分。
數據收集
在以往，企業曾將軟件分發給消費者和客戶，但并未獲得有關他們如何利用軟件的見識，例如哪些功能正在使用，哪些功能未使用。提供“軟件即服務”時，用戶還將擁有大量數據和見解，可幫助其改善服務。因此，用戶可以使用此信息為其客戶提供見解，可以更好地理解使用模式，并最終可以使用此數據提供智能反饋。SaaS時代與幾乎無所不在的大數據概念相吻合。SaaS能夠利用人工智能和機器學習技術，與過去的軟件供應時代相比具有明顯的優勢，這是因為軟件提供商現在可以訪問來自不同客戶的匯總數據，可以利用這些數據來構建更好的服務。
現在，企業將來自客戶的大量數據全部集中在一處。人工智能和機器學習實現了更自動化的海量數據處理方式。調研機構Gartner公司不僅根據數量，還根據其多樣性和速度來定義大數據。
多樣性是指用來表示數據的不同媒體，速度取決于數據收集、分析和實施的速度。最終的現實是，IT團隊正在處理越來越多的數據和各種工具來監視這些數據，這可能意味著在識別和解決問題方面存在重大延遲。隨著快速的數據增長(必須捕獲、分析和采取行動)挑戰了整個IT運營領域，許多企業正在轉向人工智能解決方案來幫助更快地預防、識別和解決潛在的故障。
營銷特別適合利用人工智能和機器學習技術。SaaS公司收集的數據必須具有相關性和最新性。數據更新得越多，實施起來就越有效。大型公司可以訪問通過忠誠度計劃和交叉促銷活動收集的數據，而小型公司可以通過客戶調查，在線跟蹤或競爭對手分析來獲取數據。人工智能/機器學習解決方案無疑是企業拓展潛在客戶視野的絕佳機會。
自動化技術
對于B2B以客戶為中心的企業來說，人工智能允許以前人工處理組件的更多功能實現自動化，例如，它使他們能夠自動化許多客戶體驗流程，例如培訓和入職、營銷活動和持續的客戶服務。人工智能本質上是聚合大量數據(例如客戶數據)并將其過濾到自動流程中。諸如聊天機器人之類的客戶服務人工智能平臺可以自動響應并解決客戶的查詢，使客戶服務部門可以進行其他查詢。對于保持收入和減少客戶流失而言，這是一個好消息，因為在獲得積極的客戶服務經驗之后，客戶往往對購買表現出更高的興趣。
同樣，消極的客戶服務經驗也是擺脫客戶的好方法。在企業的客戶服務團隊中補充人工智能技術可以針對便利性、解決問題和人員的體驗之間的無縫聯系，這里的典型示例可能包括使用機器學習來自動化客戶服務(尤其是自助服務)。
SaaS的主要用戶體驗挑戰是遠程性。人工智能可以幫助減少這種距離感，同時為客戶提供更令人滿意的體驗。對于從人類手中接管機器的機器，存在很多令人頭疼的問題，并且人工智能將在幾乎所有的工作生活中帶來自動化。但是，更有可能的情況是，當與工作人員聯合部署時，人工智能將帶來最大的價值。SaaS可以并且應該管理那些可以自動處理的交互(傳統的SaaS)和需要人工干預的交互，人工智能增強的人機交互也可以推動SaaS交互。
個性化選擇
自然語言處理和機器學習使SaaS公司能夠極大地促進個性化。而且，消費者的要求越來越高，他們希望根據自己的特定需求提供個性化的體驗。人工智能可以通過提供用戶先前行為的分析為其提供幫助，并且深入了解用戶的偏好和興趣。這使企業可以配置用戶界面，以提供重要的定制體驗。
在采用新功能的過程中，人工智能還會為消費者提供幫助，如果要在消費者應用或界面上安裝更多復雜性，這將是一個很大的幫助。而且，除了幫助企業開展更多個性化的電子郵件活動外，人工智能還可以支持語音控制??等功能，以便更準確地跟蹤用戶行為(返回到個人用戶界面)。
人工智能和機器學習已經顛覆了各個行業，并將繼續顛覆。它們的長期應用有著無限的機會。展望未來，SaaS行業也是如此。
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