“每家小企业都应该自己运转” | Lassie with a16z

摘要

• Lassie 切入的并不是牙科软件，而是人手不足对应的人工预算：美国约16万家牙科诊所每家每年在行政事务上支出约20万美元。 尽管 Dr. Quan 是 Yelp 评分最高的医生，他每月仍要花200小时处理文书；Lassie 已经开始按五位数价格，向客户提供每月约30小时工作量的智能代理。Olivia 将这种落差概括为：「AI 在硅谷被过度炒作，在爱荷华州却被低估」（“AI is overhyped in Silicon Valley but underhyped in Iowa”）。

• 产品的核心判断是，软件必须直接完成工作，而不只是把文件柜数字化。 Alex Rampell 认为，传统系统只是存储记录，人员规模基本没有减少；如今智能代理可以编辑记录、追缴发票、解释保险福利，或完成入职流程。金融科技曾通过支付扩大软件市场——以 Toast 为例，一家年收入500万美元的餐厅按2%抽成就能贡献10万美元收入——但如果软件直接对人工劳动收费，机会空间将“大出几个数量级”。

• Lassie 先让创始人亲自完成工作，再“自动化掉自己的问题”，最终实现了约98%的自动化。 公司从2020年开始搭建上下文层和执行工具，当时推理模型还没有今天的能力；随着模型进步，再逐步升级智能层。Frédéric Renken 希望在推出一项新工作前达到约95%以上的自动化率，接受一个小规模例外队列，而不是等待事实上无法实现的100%。

• Lassie 的护城河在于替代一名缺席的员工，而不是给现有平台添一个 AI 功能。 Alex 的说法是：“原来的员工叫 Betty，而她两周前辞职了”（“The incumbent was named Betty, and she quit two weeks ago”）；要复刻 Betty，需要对所有相关系统进行读写集成、在不一致的系统之间建立共享业务本体、积累历史工作流数据，并让智能代理获得自主执行的信任。他反复强调的规则仍是：“每家初创公司与 incumbent 的竞争，最终都取决于初创公司能否在 incumbent 获得创新之前拿到分发。”

• 将智能代理带入主流小企业，真正的约束可能是分发和实施，而不是模型访问权限。 一名牙医可能不在 LinkedIn 或传统 SaaS 数据库里，如果产品几个月内无法工作，也可能直接放弃。Lassie 因此正把接入流程推向自助化：连接银行、诊所管理系统和保险门户，确认业务资料，再在后台配置智能代理。其消费产品标杆更为激进：在 Robinhood 或 Superhuman，用户大约只有48小时来感受到核心价值。

• 扩张路径是先做牙科，其次进入另一类服务不足的医疗诊所，最终覆盖每一家小企业。 Steijn Pelle 估算，仅牙科就是一个约10亿美元的经常性收入市场；再往后，各行业都可复用同一组基础模块：记录系统、客户、预约、支付和沟通。最终，企业智能代理将与消费者的个人代理以及交易对手方的代理交互——“每家小企业都应该自己运转”。

• 剩余的技术前沿，是积累专有工作流知识，并把顽固的线下流程数字化。 大模型仍不了解不同付款方的具体流程，也不了解诊所经理掌握的隐性经验；Steijn 表示，目前约70%的支付仍以纸质方式完成。联邦层面对直接存款选项和数字化文件格式的新要求，叠加能力更强的模型，正在共同降低自动化门槛；这也可能释放供给能力，因为牙医、水管工和基层医疗医生的需求都超过了现有供给。

精读

1. 200小时文书工作揭示了真正的产品

• 在硅谷待了6年后，Steijn 在 Robinhood 寻找一个“棘手的问题”，这时他的牙医 Dr. Quan 邀请他到前台后面看看。这个 Yelp 评分最高的医生，每月要花200小时亲自提交理赔、向患者收费，还要填补员工空缺。

• Steijn 起初怀疑 Dr. Quan 只是个例外：诊所评分很高，也已经使用了现代技术。但他后来在其他诊所观察到相同的手工流程，包括宾夕法尼亚州 Scranton 一名胃肠科医生的诊所，由此判断，仍有数十万家小企业在手工处理这些工作。

• 最早的需求信号来自一种异常深入的接触。尽管创始人没有账单处理经验，还要面对 HIPAA、数据安全和敏感信息访问等问题，Dr. Quan 仍让他们直接到诊所工作；另一名医生则表示，他们需要什么都可以拿去，或者可以“像教我儿子一样”教他们。

• 医生们愿意连续数小时讨论这个问题，因为行政工作不是一个可有可无的“维生素”。它让医生夜不能寐，让他们考虑是否要退出行业，也挤占了当初吸引他们从医的患者护理工作——这正是销售已完成的劳动、而不是再卖一个工具的前提。

2. 软件只有开始编辑文件柜，价值才真正释放

• Alex 将软件的起点追溯到数字化文件柜：SABRE 替代了航空公司的预订档案，PeopleSoft、LexisNexis、QuickBooks 和 NetSuite 也在其他领域做了类似的事。绿屏让记录更容易修改，但“工作仍然得由人来做”。

• 他故意采用一个夸张的检验标准：看员工人数。1950年至2000年间，服务于规模相近企业的 HR 部门并没有必然缩编；负责保护纸质档案的保安，换成了负责保护数字档案的 IT 部门和 CISO。变化更多发生在存储方式，而不是底层工作量。

• 智能代理把这个被动数据库变成了行动者。HR 系统可以发起背景调查或解释福利；会计系统可以识别逾期发票，并提醒员工打电话催款。“下一步行动本来就该由文件柜完成”，因为围绕存储信息展开的工作量，比存储本身大出几个数量级。

• 金融科技提供过一个较早的市场扩容范本。Alex 认为，一家年收入500万美元的餐厅在1985年不会购买价值10万美元的 MS-DOS 软件，但 Toast 可以通过2%的支付抽成，实质上获得这10万美元收入。人工自动化则围绕已经很大的金融服务机会，包裹出一个更大的经济空间。

3. 劳动力短缺让自动化成为增量，而不只是替代

• Steijn 的第一位牙医 Ronald Sloop，部分原因在于失去了负责账务及其他工作的员工，又不愿面对重新招人的压力，最终退休。他把诊所卖给了一名年轻医生，离开了牙科行业。

• 这个故事改变了关于岗位替代的讨论：“这并不是 AI 要抢走工作。很多时候，你根本找不到人。”Alex 认为，这对应的是位于供需均衡点右侧的需求：一些有价值的服务从未被提供，只因为某个专业岗位——比如一名只偶尔需要的荷兰语牙科前台——成本太高。

• Steijn 表示，美国约有16万家牙科诊所，每家每年行政成本约20万美元。Lassie 的首个智能代理以五位数价格提供约30小时的月度劳动，对比最多200小时的人工工作量；由于痛点足够强烈，诊所采用速度很快，牙医之间的转介绍也在推动增长。

4. 信任来自先把工作做完，再实现自动化

• Lassie 于2020年启动，当时推理模型还没有今天的能力。Frédéric 的团队仍然先搭建了持久化的基础设施：从患者和诊所记录中提取历史上下文，并开发能够操作这些系统的工具。随着模型进步，Lassie 可以替换智能层，让系统“随着时间推移不断变聪明”——Frédéric 承认，这个顺风也包含一定运气成分。

• 创始人最初就是“人在回路中”，亲自承担工作，并把最让自己头疼的环节逐一自动化。这种沉浸式经验很关键，因为一家小企业通常没有额外人手来操作新工具；如果只是再给医生一个仪表盘，最后仍然是老板晚上继续加班。

• Frédéric 希望在推出一项新工作前实现约95%以上的自动化率，不一定非要达到100%。一家诊所过去每周要更新200份患者账本、检查保险门户和银行记录各200次，最后可能只剩下少量例外事项，但仍能节省10至20小时。

• 自主执行提高了正确性的门槛：对账保险支付或向患者收费，不能只是把人留在回路中，再由软件工程师决定什么能上线。Lassie 报告的自动化率约为98%，数千名工作人员则负责反馈长尾案例；对 Dr. Quan 来说，实际结果是终于有时间指导孩子的足球队、参加他们的比赛。

5. 最强的 incumbent 可能是一名已经离职的诊所经理

• Alex 从 TiVo 得出的教训是，附着在他人分发渠道上的创新功能，会遭遇“控制权折价”。有线电视公司可以复制、授权或收购这项功能，却不必保留初创公司的大部分经济价值；初创公司往往应该先掌握那条不起眼的基础管道。正是因此，他后来希望 TrialPay 当初做的是类似 Stripe 的支付处理业务。

• 他的规则在 AI 时代仍然成立：“每家初创公司与 incumbent 的竞争，最终都取决于初创公司能否在 incumbent 获得创新之前拿到分发。”AI 可能帮助大公司里的普通工程师更快达到合格水平；而 Workday 这样的既有平台已经拥有客户，风险会因此上升。

• 劳动力类别则是另一种竞争，因为没有软件 incumbent 在执行这项工作。Alex 开玩笑说：“原来的员工叫 Betty，而她两周前辞职了。”可替代方案是医生自己做、交给账单代理机构，或者找外包员工。市场标签掩盖了它们的融合趋势：“AI 就是软件，软件就是 AI。”

• 缺少现成的 incumbent，也意味着更多底层技术工作。Lassie 必须对接 Betty 曾经操作的每一个系统，并建立读写能力；还要通过共享业务本体，统一不同系统对理赔和支付的定义，最后再在上面搭建智能代理。Steijn 认为，这段耗时数年的“苦活”让产品更难构建，也更具防御性。

6. 消费级接入体验是最后一公里的基础设施

• Olivia 对实施难题的反驳很关键：这不是一个牙医下载后就能独自完成配置的 App。她和 Alex 用一句话进一步定义了分发难题：“AI 在硅谷被过度炒作，在爱荷华州却被低估”（“AI is overhyped in Silicon Valley but underhyped in Iowa”）——潜在用户很忙、技术能力有限，甚至很难触达。

• Steijn 从 Robinhood 和 Superhuman 引入了消费产品的约束：这类产品只有约48小时交付核心价值，否则用户就会流失。医生同样要求很高，尽管 Steijn 表示，如果产品无法工作，一家诊所可能只给 Lassie 几个月时间。Lassie 必须接入系统，并真正把工作做完。

• Lassie 正在接近一套自助式流程：连接银行账户、诊所管理系统和保险门户，确认医生及企业信息，再在后台配置运营细节。Steijn 表示，目前还剩下1到2个环节；要做到近乎完全自助，可能还需要几个月。

• Robinhood 是他的参照样本。过去，开设证券账户需要亲自前往营业网点；后来，Robinhood 把 KYC 和银行绑定整合进消费级流程，不再需要人工操作。Lassie 正试图在保险公司和碎片化的诊所系统之间实现同样的效果。

• Go-to-market 的前提，是重新绘制一个传统 SaaS 数据库几乎看不见的市场：识别每名牙医、诊所所有者、所用系统，以及 Indeed 招聘信息等意向信号。Dr. Sloop 可能不在 LinkedIn 或相关数据库中，因此 Lassie 必须找到能够触达数千名、最终数十万名分散经营者的信息和渠道。

7. 从垂直切入，通往横向小企业智能代理

• Steijn 的三步计划从牙科开始：16万家诊所，每家约20万美元行政成本，他估算这对应一个约10亿美元的经常性收入市场。下一步可能进入另一类服务不足的医疗诊所，目标同样是大 TAM，并且需要消费级的简单接入体验。

• 从抽象层面看，小企业共享一组基础模块：记录系统、客户——医疗行业里就是患者——预约、支付和沟通。最终的企业智能代理可以与消费者的个人代理交互，也可以与保险公司或其他交易对手方的代理交互，再将服务扩展到从爱荷华州和 Paducah 到 Amsterdam 和 Hamburg 的“脚踏实地的普通人”。

• Frédéric 将客户画像保持得很窄，因为销售劳动比销售功能更容易形成强承诺。一家不兼容的诊所会让 Lassie 在人工履约和终止服务之间二选一；因此，接入流程被当作一套经过量化管理的“故事、剧本或电影”，每个价值节点都必须按计划到达。

• 产品设计同样从消除工作开始。传统的患者账单软件可以发送账单、接受付款，但员工真正花时间的是核对金额，以及回答“我为什么要付这笔钱？”只有当诊所不再需要投入大量时间处理这类模糊沟通，Lassie 才认为这项工作真正交付完成。

8. 更轻松的运营，可能先扩大供给能力，再压缩利润率

• Steijn 在招聘上的高端标准仍然传统：学习曲线陡峭、野心强，以及工程或销售能力位于前5%。新增的筛选条件是 AI 素养——候选人是否预期编程、金融和组织设计都会发生变化。公司希望实现产出翻倍、速度提升4倍，并达到4至5倍的总产出。

• Alex 的反驳是，如果每个人都拥有一个“Betty”，小企业可能更容易创办，却更难长期经营。如果劳动积累本身是本地经营者的护城河，移除这层护城河可能导致市场拥挤、利润率下滑，并制造 Yogi Berra 所说的悖论：“太拥挤了，所以没人去了。”

• Steijn 当前的回答明确建立在需求没有封顶的前提上。他认为，市场需求可能是牙医和水管工当前供给能力的约2倍；美国或许可以容纳50万名牙医，或者让现有牙医服务2倍数量的患者。更便捷的医疗服务，也可能让更多人获得他在荷兰所描述的社区基层医疗体验。

• 乐观情景的核心机制，是让从业者有更多时间专注手艺，而不是减少手艺人：烤派、修指甲、清洁牙齿或治疗患者，而不是处理表格。Steijn 表示，Lassie 上线时之所以引发共鸣，是因为几乎没人会反对移除那些阻碍小企业主服务客户的繁琐工作。

9. 工作流知识和纸质流程仍是技术前沿

• Frédéric 感到意外的是，那些用海量数据训练、规模极大的模型“实际上并不真正知道如何完成这些工作”。不同付款方的标准操作流程和诊所经理掌握的知识，往往根本不存在于互联网中；Lassie 必须收集文件，并从历史 ERP 数据中推断流程，不能假设通用推理能力会自动补齐这些知识。

• Steijn 表示，Lassie 最初以为最新的推理模型会掌握这些工作流，因为模型训练数据如此庞大，但实际发现模型缺少许多细节。历史数据让公司能够推断工作流，员工反馈则帮助系统处理智能代理尚未能够完成的案例。

• Alex 问道，当“争论的边际成本降为零”时会发生什么：保险公司可以反复拒赔，客户也可以反复申诉。Steijn 的回应是，牙科报销受到监管且有文件依据——提交牙冠项目时，只要附上规定的 X 光片和说明，就应当获得赔付；保险公司同样需要优质的网络内牙医，才能留住雇主医保计划。

• 更直接的障碍仍是线下基础设施。Steijn 曾打开装有约10万美元支票的信封，再手工核对逐项明细；他说，目前约70%的支付仍停留在纸面上。联邦政府已要求行业提供直接存款选项，并为逐项发票建立数字化文件格式，这为自动化带来顺风；Lassie 正在把逐家保险公司的转换流程产品化，否则这项工作会消耗一名医生约50小时。