Bagaimana Perusahaan Membangun Produk SaaS AI

Pembuatan output terstruktur di dalam UI nyata

Beberapa fitur AI yang paling berdampak tidak menghasilkan konten - fitur ini menghasilkan struktur yang dapat Anda bangun.

Excalidraw AI adalah contoh yang sempurna. Anda menjelaskan alur yang Anda inginkan - "pengguna mendaftar, memverifikasi email, dan masuk ke dasbor" - dan AI menulis kode Mermaid.js yang sesuai. Diagram muncul secara instan, sepenuhnya dapat diedit di dalam aplikasi. Anda tidak memulai dari awal - Anda mendapatkan dasar yang cerdas dan terstruktur yang sesuai dengan kasus penggunaan.

Ini bukan grafik statis. Ini adalah kode yang berpikir, berubah menjadi alur kerja visual yang dapat Anda manipulasi.

Alat-alat lain juga mengeksplorasi hal ini - seperti Uizard, yang mengubah petunjuk menjadi tata letak UI, dan Retool, di mana AI mengonfigurasi kueri frontend dan backend berdasarkan tujuan pengguna.

Dalam semua kasus ini, LLM tidak hanya membantu pengguna bergerak lebih cepat - tetapi juga menghasilkan output dalam bahasa asli produk.

Agen pendukung keputusan yang dibangun ke dalam alur kerja

Sebagian besar alat SaaS mengasumsikan pengguna tahu apa yang harus dilakukan selanjutnya. Kecerdasan buatan mengubah hal itu.

Sekarang, kita melihat agen tertanam yang dapat membaca status terkini dari sebuah proyek, masalah, atau dokumen - dan mengusulkan tindakan selanjutnya.

Dalam LinearAI meringkas bug dan masalah, lalu menyarankan prioritas berdasarkan tingkat keparahan, frekuensi, atau status pemblokir. Ini bukan sekadar meringkas tiket - ini menafsirkan urgensi dan mendorong tim untuk mengambil tindakan dengan mengambil peran sebagai agen AI vertikal yang pada dasarnya bertindak sebagai jembatan antar departemen.

Asana AI melakukan hal serupa dengan data proyek. AI menemukan tugas yang macet, pemilik yang tidak selaras, atau pergeseran jadwal - dan secara diam-diam mengusulkan pembaruan untuk menyeimbangkan kembali pekerjaan.

Jenis agen ini tidak menghasilkan konten. Agen ini membaca sinyal di dalam sistem-kemajuan tugas, penugasan, masukan-dan membuat gerakan kecil yang membantu untuk menggeser arah pekerjaan.

Proses orientasi dengan AI yang beradaptasi dengan pengguna

Sebagian besar alur orientasi bersifat statis - beberapa klik yang dipandu, mungkin sebuah daftar periksa. Tetapi LLMs memungkinkan untuk memulai dengan apa yang diinginkan pengguna dan membangunnya berdasarkan hal tersebut.

Di Coda, proses orientasi terasa lebih seperti percakapan. Anda menjelaskan apa yang ingin Anda lakukan - merencanakan tim di luar kantor, mengelola hasil kerja klien, melacak kebiasaan - dan AI membangun perancah ruang kerja untuk membantu Anda. Tabel, tombol, formula - sudah tersedia.

Guidde mengambil pendekatan yang berbeda: Guidde menggunakan metadata produk dan AI untuk menghasilkan panduan dalam aplikasi secara otomatis berdasarkan masukan Anda. Anda bisa mengatakan panduan seperti apa yang Anda butuhkan, dan aplikasi ini akan membuat alurnya - tidak perlu mengambil gambar secara manual.

Apa yang dulunya merupakan sebuah tur sekarang menjadi sebuah awal.

Anda muncul dengan niat. Produk merespons struktur.

Dari output terstruktur hingga orientasi adaptif, setiap kasus penggunaan yang telah kami bahas bergantung pada infrastruktur yang dapat menangani bahasa alami, konteks, memori, dan output dinamis. Beberapa alat ini bekerja di belakang layar. Sebagian lainnya tertanam langsung ke dalam stack produk.

Mari kita lihat platform terpenting yang mendukung SaaS asli AI saat ini - platform yang membantu Anda membangun agen, mengelola pipeline RAG, menyusun input, dan menyambungkan LLMs ke dalam alur kerja yang nyata.

1. Botpress

Botpress adalah apa yang Anda raih ketika Anda membangun agen yang perlu melakukan lebih dari sekadar menjawab pertanyaan. Botpress dibuat untuk tim yang menginginkan kontrol nyata atas perilaku AI - menggabungkan logika, memori, alur tindakan, dan penerapan multisaluran di satu tempat.

Anda dapat menghubungkannya ke backend apa pun, meneruskan konteks secara bergantian, menangani panggilan API, dan memicu hasil yang nyata - semuanya dari dalam percakapan yang sama. Fitur ini sangat kuat dalam situasi di mana obrolan perlu mendorong perilaku, bukan hanya menawarkan respons. Baik itu penerimaan pengguna, penjadwalan kunjungan, menangani operasi internal, atau dukungan perutean, Botpress membuatnya terasa mulus.

Platform ini juga mendukung web, platform seperti WhatsApp dan Telegramdan SDK khusus di luar kotak - sehingga agen Anda bisa digunakan di mana pun pengguna Anda berada.

Fitur Utama:

• Kontrol penuh atas logika, memori, dan tindakan API
• Alat bantu bawaan untuk pengujian, analisis, dan pembuatan versi
• Dukungan multisaluran (web, WhatsApp, Slack, kustom)
• Handoff yang mudah ke agen langsung, alur mundur, dan widget UI khusus

Harga:

• Paket Gratis: $ 0/bulan dengan kredit AI $ 5 sudah termasuk
• Plus$89/bulan - termasuk handoff agen langsung dan analitik
• Tim: $495/bulan - menambahkan manajemen peran, SSO, kolaborasi
• Perusahaan: Harga khusus untuk tim berskala besar atau tim yang sangat patuh

2. Rantai Bahasa

LangChain adalah tulang punggung untuk banyak fitur AI yang sama sekali tidak terlihat seperti obrolan - agen perencanaan, kopilot internal, penjelas analitik, dan sebagainya. Ini fleksibel, modular, dan memberi pengembang cara yang jelas untuk menghubungkan LLMs ke alat, API, dan memori.

Fleksibilitas itu datang dengan beberapa pengorbanan. LangChain sangat berpusat pada SDK - sebagian besar orkestrasi dan debugging terjadi jauh di dalam Python atau JavaScript. Mereka telah memperkenalkan pembangun tanpa kode yang disebut LangFlow, tetapi masih dalam tahap awal dan tidak memiliki polesan atau stabilitas pengalaman SDK inti.

Namun, jika Anda membutuhkan kontrol penuh atas cara agen Anda berpikir, merencanakan, dan bertindak - ini adalah alat yang paling banyak dicari orang.

Fitur Utama:

• Kerangka kerja agen dengan dukungan untuk penggunaan alat, perencanaan, dan memori
• Dukungan asli untuk fungsi OpenAI , pipeline RAG, pencarian vektor
• Desain modular untuk alur kerja berantai dan langkah-langkah penalaran
• Bekerja dengan sebagian besar API, DB vektor, dan pemuat dokumen

Harga:

• LangChain OSS: Gratis dan sumber terbuka
• LangSmith (debugging + pemantauan): Saat ini gratis; harga berbasis penggunaan segera hadir

3. Pinus

Pinecone adalah basis data vektor yang muncul di hampir semua sistem RAG produksi - dan untuk alasan yang bagus. Database ini cepat, dapat diskalakan, dan memungkinkan Anda menyimpan dan mengambil data berdimensi tinggi dengan pengaturan minimal. Baik Anda mengindeks tiket dukungan, dokumen internal, atau pengetahuan terstruktur, Pinecone memudahkan untuk mendapatkan konteks yang relevan ke dalam alur kerja LLM Anda.

Pinecone Assistant yang baru saja dirilis membuat hal ini menjadi lebih mudah. Asisten ini menangani pemotongan, penyematan, dan pengambilan di belakang layar sehingga tim dapat membangun agen yang sadar data dan fitur pencarian tanpa perlu mengelola infrastruktur.

Jarang sekali Pinecone menjadi satu-satunya yang ada di dalam stack Anda - tetapi ketika pengambilan yang cepat dan terfilter menjadi penting, Pinecone adalah salah satu yang paling sering digunakan oleh sebagian besar tim. Hubungkan ke LangChain atau Cohere, dan Anda memiliki fondasi yang dapat diandalkan untuk asisten berbasis RAG apa pun.

Fitur Utama:

• Pencarian vektor yang cepat dan siap produksi
• Asisten Pinecone (2025) abstrak kompleksitas pengambilan abstrak
• Filter metadata, pengindeksan multi-penyewa, penilaian hibrida
• Infra yang dikelola - tidak perlu hosting atau penyetelan

Harga:

• Pemula: Bebaskan hingga 5 juta vektor
• Standar: Penskalaan elastis berbasis penggunaan
• Perusahaan: Kapasitas dan dukungan khusus

4. Bersatu

Cohere dimulai sebagai pilihan utama untuk penyematan yang cepat dan berkualitas tinggi - dan masih mendominasi bidang tersebut. Tetapi selama setahun terakhir, Cohere telah berkembang menjadi platform yang lebih luas yang mendukung retrieval-augmented generation (RAG) berkat alat bantu seperti Rerank API dan model Command R yang dihosting.

API Rerank adalah di mana Cohere menonjol. API ini memungkinkan Anda menyusun ulang hasil pencarian berdasarkan seberapa baik hasil tersebut cocok dengan kueri - jadi, alih-alih mengirimkan 20 potongan mentah ke LLM Anda, Anda mengirim 3 yang penting. Hasilnya: respons yang lebih cepat, penggunaan token yang lebih rendah, dan jawaban yang lebih tajam yang terasa disengaja.

Anda juga mendapatkan dukungan multibahasa, kesadaran konteks panjang, dan sebuah host stack opsional yang menangani penyematan, pencarian, dan peringkat ulang di satu tempat - tidak perlu penyesuaian lagi.

Cohere bersinar ketika Anda perlu meningkatkan apa yang dilihat oleh model Anda - bukan mengubah cara penalarannya. Pasangkan API Rerank-nya dengan penyimpanan vektor yang bagus seperti Pinecone dan orkestrator cerdas seperti LangChain, dan Anda akan mendapatkan jawaban yang lebih pendek, lebih akurat, dan lebih mudah dijelaskan.

Fitur Utama:

• Rerangking v3.5 untuk pemilihan jawaban yang lebih tajam dan sesuai konteks
• Hosted RAG stack dengan API latensi rendah
• Bekerja dengan baik dengan Pinecone, LangChain, dan LlamaIndex

Harga:

• Penyematan: Gratis hingga 100 ribu kueri/bulan
• Peringkat: Berdasarkan penggunaan (hubungi untuk harga)

5. LlamaIndex

LlamaIndex dibangun berdasarkan ide spesifik: AI Anda hanya sebaik data yang Anda berikan. Dan jika Anda mengambil data tersebut dari PDF, wiki, basis data, atau spreadsheet, LlamaIndex adalah cara Anda menyiapkannya untuk diambil - dengan struktur, metadata, dan perutean cerdas.

Tidak seperti Pinecone, yang menangani pencarian vektor, atau Cohere, yang memberi peringkat relevansi, LlamaIndex berfokus pada pipeline yang memberi makan model. LlamaIndex memotong dan mengindeks sumber Anda, melacak metadata dokumen, dan merutekan kueri berdasarkan struktur dan maksud - bukan hanya kata kunci atau sematan.

Ini sangat berguna bagi tim yang membangun produk AI yang mengandalkan konten spesifik domain - manual produk, data pelanggan, log teknik - di mana konteks menjadi penting dan pengambilan generik menjadi rusak.

LlamaIndex tumpang tindih dengan LangChain di beberapa area, tetapi lebih fokus pada persiapan dan pengindeksan data, bukan perencanaan agen atau penggunaan alat.

Fitur Utama:

• Jalur pengindeksan untuk data terstruktur dan tidak terstruktur
• Perutean kueri cerdas dan pelacakan sumber
• Dapat digunakan dengan Pinecone, Chroma, atau penyimpanan memori lokal
• Paling cocok dipasangkan dengan agen yang membutuhkan akses data internal dengan tingkat kepercayaan tinggi

Harga:

• Sumber Terbuka: Gratis (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK diperuntukkan bagi tim yang ingin AI terasa seperti bagian dari produk - bukan hanya chatbot yang diletakkan di pojokan. SDK ini membantu Anda membangun antarmuka yang responsif dan mirip chatting di dalam aplikasi Anda menggunakan React, Svelte, atau Next.js - dengan dukungan penuh untuk streaming respons, memori, dan memanggil alat eksternal.

Dibangun oleh tim yang sama di belakang Next.js, yang menunjukkan seberapa baik ia menangani frontend state dan UX. Versi terbaru ini juga menambahkan dukungan untuk MCP(Model Context Protocol) - sebuah standar yang akan datang untuk menyusun input model, penggunaan alat, dan sumber-sumber landasan. Ini berarti API yang lebih bersih, penyesuaian yang lebih mudah, dan kontrol yang lebih baik atas apa yang dilakukan asisten Anda.

Anda tidak membuat agen di sini - tetapi jika Anda sudah memilikinya, ini adalah cara Anda mengubahnya menjadi pengalaman produk yang dipoles. SDK sangat cocok dengan stack front-end apa pun, dan dukungannya untuk MCP, penggunaan alat, dan streaming membuatnya ideal untuk antarmuka AI yang perlu terasa asli.

Fitur Utama:

• Menambahkan antarmuka AI secara langsung ke dalam aplikasi React atau Svelte
• Streaming, riwayat obrolan, dukungan alat, dan pengardean
• Mendukung MCP untuk perilaku model yang terstruktur dan dapat dikontrol
• Dibangun oleh pencipta Next.js - dioptimalkan untuk UX frontend

Harga:

• SDK sumber terbuka: Gratis
• Hosting Vercel: Berbasis penggunaan (komputasi + bandwidth)

7. Membuat

Make seperti lakban untuk produk SaaS - terutama di masa-masa awal integrasi AI. Ini adalah platform otomatisasi visual yang memungkinkan Anda menyatukan aplikasi, memicu alur kerja, dan bahkan menyambungkan model AI tanpa menulis banyak kode.

Ini benar-benar unggul dalam memberikan kemampuan kepada tim produk untuk membuat prototipe perilaku AI tanpa memerlukan backend atau lapisan orkestrasi yang lengkap. Perlu memicu tindak lanjut dukungan ketika pengguna memberikan umpan balik negatif dalam obrolan? Gunakan Make. Ingin meringkas pesan tersebut dengan OpenAI dan mencatatnya di CRM Hubspot Anda? Juga, gunakan Make.

Ini tidak dibuat untuk agen perencanaan yang rumit atau penggunaan alat yang mendalam, tetapi untuk tugas-tugas di mana Anda hanya perlu menghubungkan A ke B ke C, ini cepat, fleksibel, dan ramah. Ini sangat berguna terutama ketika produk Anda tidak mengutamakan AI, tetapi Anda ingin menyematkan kecerdasan di balik layar.

Fitur Utama:

• Pembangun visual dengan ratusan integrasi aplikasi siap pakai
• Mudah untuk memicu tindakan dari input AI (misalnya ringkasan GPT → email/kirim/CRM)
• Modul OpenAI bawaan, ditambah dukungan HTTP dan webhook
• Sangat bagus untuk operasi tim, loop umpan balik, dan otomatisasi ringan
  
  

Harga:

• Gratis: 1.000 operasi/bulan, 2 skenario aktif
• Core: $9/bulan - untuk tim kecil dan penggunaan ringan
• Pro: $16/bulan - menambahkan lebih banyak operasi, penjadwalan, dan penanganan kesalahan
• Perusahaan: Kustom - untuk tim yang menjalankan aliran yang sangat penting

1. Jadikan AI sebagai bagian dari produk, bukan sekadar tambahan

AI seharusnya mendukung pengalaman inti Anda, bukannya duduk di sela-sela. Jika terasa seperti fitur yang terputus - seperti jendela obrolan yang mengambang di sudut - fitur ini tidak akan digunakan.

Sebaliknya, integrasikan AI ke dalam alur kerja yang sudah biasa digunakan. Di Linear, AI mendukung pelacakan dan penentuan prioritas masalah. Di Coda, AI membangun tabel dan logika di sekitar tujuan pengguna. Fitur-fitur ini tidak terasa terpisah - fitur-fitur ini adalah bagian dari cara kerja produk.

Mulailah dengan mengidentifikasi di mana pengguna mengalami kebuntuan atau di mana pekerjaan melambat. Gunakan AI untuk memperlancar momen-momen tersebut, bukan hanya untuk mengesankan.

2. Membangun berdasarkan niat, bukan hanya masukan

LLMs bekerja paling baik ketika mereka memahami mengapa seseorang melakukan sesuatu - bukan hanya apa yang mereka ketik. Itu berarti produk Anda harus menangkap maksud pengguna lebih awal dan desain mengalir di sekitarnya.

Inilah yang membuat alat seperti Notion AI atau Duolingo Max terasa berguna. Mereka tidak hanya merespons - mereka membentuk respons berdasarkan konteks dan tujuan. Hal ini hanya berfungsi jika Anda menyusun UX untuk memandu dan belajar dari maksud pengguna, bukan hanya dari kata-kata mereka.

Tanyakan: Apa yang ingin dicapai oleh pengguna? Kemudian, bangunlah dari hal tersebut.

3. Memberi pengguna visibilitas dan kontrol

AI harus mendukung keputusan, bukan membuat keputusan di dalam kotak hitam. Pengguna harus memahami apa yang dilakukan model, dari mana ia mendapatkan informasinya, dan bagaimana menyesuaikan perilakunya.

Antarmuka AI yang baik menjelaskan mengapa mereka menyarankan sesuatu. Antarmuka ini memungkinkan pengguna untuk mencoba kembali, mengedit, atau mengeksplorasi alternatif. Hal ini membantu pengguna membangun kepercayaan diri dan mencegah ketergantungan yang berlebihan pada otomatisasi.

Paparkan sumber data, tunjukkan logika yang cepat ketika masuk akal, dan selalu sisakan ruang untuk penggantian manual.

4. Mempersiapkan diri untuk kasus tepi dan kegagalan

LLMs tidak akan selalu berperilaku seperti yang Anda harapkan. Mereka dapat kehilangan konteks, menghasilkan output yang tidak jelas, atau salah menafsirkan instruksi. Produk Anda harus siap untuk itu.

Tambahkan pagar pembatas. Gunakan nilai kepercayaan untuk mengarahkan respons yang tidak pasti. Izinkan fallback yang halus ke model bahasa besar lainnya atau dukungan manusia. Dan yang paling penting, lacak bagaimana pengguna berinteraksi dengan AI sehingga Anda dapat mempelajari di mana AI dapat membantu - dan di mana AI perlu diperbaiki.

AI seharusnya meningkatkan produk Anda, bukan membuatnya tidak dapat diprediksi.

5. Mulailah dengan satu kasus penggunaan yang kuat dan kembangkan secara bertahap

Anda tidak perlu membuat seluruh produk Anda digerakkan oleh AI sejak hari pertama. Tim yang paling sukses memulai dari yang kecil - satu fitur, satu alur kerja - dan memperbaikinya hingga pengguna mengandalkannya setiap hari.

Hal tersebut bisa berupa proses orientasi, pencarian dokumen, ringkasan analitik, atau otomatisasi tugas. Fokuslah pada satu area di mana AI dapat mengurangi gesekan atau meningkatkan kecepatan, dan membuatnya bekerja dengan baik sebelum melakukan peningkatan.

Fitur-fitur yang kuat dan dapat diandalkan membangun kepercayaan. Setelah pengguna Anda bergantung pada fitur-fitur tersebut, perluasan ke kasus penggunaan lain menjadi lebih mudah.