Агент штучного інтелекту не може вбити SaaS

Стаття | Sleepy.md

Після того, як Агент штучного інтелекту злетів, багато людей вже почали писати епітафії для SaaS. Але я думаю, що для цього ще зарано.

Інвестори дійсно в паніці. На початку 2026 року паніка Сучасного програмного забезпечення (SaaS) охопила всю технологічну індустрію. До кінця січня, одразу після того, як Anthropic випустила оновлення функцій, яке дозволило Claude викликати плагіни, ринкова капіталізація програмного забезпечення США випарувалася на сотні мільярдів доларів протягом наступних трьох тижнів.

Логіка їхньої паніки проста. Вони вважають, що оскільки ШІ вже може самостійно писати код, знаходити вразливості і навіть динамічно генерувати інструменти, вартість написання коду стрімко наближається до нуля. Як тільки Агент зможе створювати всі види інструментів для бізнесу в будь-який час і в будь-якому місці, компанії, які стягують щомісячну орендну плату, природно, побачать, як зникають їхні важко зароблені переваги.

Тому від CrowdStrike до IBM, від Salesforce до ServiceNow, незалежно від того, наскільки яскравими є їхні фінансові звіти, всі вони переживають жорстокі розпродажі.

У той же час незліченна кількість підприємців у сфері штучного інтелекту тримають свої бізнес-плани, розповідаючи венчурним капіталістам, що вони хочуть "створити проміжне програмне забезпечення ери Агента" та "запустити бізнес для Агента".

Усі вони роблять ставку на одне: створення інструментів є найпривабливішим бізнесом цієї ери.

Але якщо ми відведемо погляд від цих слайдів PowerPoint і подивимося на реальні аспекти роботи підприємств, ми виявимо, що це насправді не так.

Продаж програмного забезпечення ніколи не стосувався коду

У економіці існує класична і неодноразово перевірена теорія під назвою "передача дефіциту факторів". Кожна революція продуктивності робить раніше дефіцитний фактор рясним, водночас роблячи інший раніше не врахований фактор надзвичайно дефіцитним, що призводить до концентрації багатства на останньому.

До промислової революції праця була дефіцитною; парова машина зробила механічну працю рясною, а дефіцит перейшов до капіталу та фабрик, зробивши власників фабрик найбагатшими людьми тієї епохи.

Інтернет-революція зробила вартість поширення інформації нульовою, а дефіцит перейшов до "уваги" користувачів, зробивши трафік великим бізнесом.

Сьогодні революція в галузі штучного інтелекту робить здатність писати код і створювати інструменти надзвичайно поширеною. В епоху агентів, коли код більше не є дефіцитом, куди ж тоді перемістився дефіцит?

Насправді, протягом десятиліть розвитку в індустрії програмного забезпечення сам код ніколи не був справжнім бар'єром.

Кожен рядок коду в системі Linux є безкоштовним, але це не завадило Red Hat бути придбаним IBM за колосальні 34 мільярди доларів; MySQL є безкоштовним, але Oracle придбала його і все ще вдається продавати дорогі сервісні контракти. Будь-хто може завантажити код PostgreSQL, але база даних AWS Aurora все ще вдається заробляти мільярди доларів від корпоративних клієнтів щороку.

Код є безкоштовним, але бізнес все ще існує і процвітає.

Що дійсно має значення, так це три речі: укріплені бізнес-процеси, роки накопичених даних про клієнтів і, як наслідок, високі витрати на перехід.

Купуючи Salesforce, ви не купуєте вихідний код цієї системи CRM; ви купуєте доступ до понад 50 трильйонів записів про клієнтів підприємств, якими вона керує, а також безперебійний процес інтеграції продажів, обслуговування клієнтів, маркетингу та інших аспектів. Ці дані — це не просто рядки холодного коду; це живий час і історія компанії.

Компанія, яка використовує Salesforce протягом десяти років, має кожен запис комунікації, кожну історію транзакцій, кожну точку подальшої дії кожної можливості продажу. Перехід на інший продукт - це не просто зміна програмного забезпечення; це схоже на переміщення всієї пам'яті компанії. Ось чому Salesforce все ще може генерувати 41 мільярд доларів річного доходу і прагне до 63 мільярдів доларів до 2030 року.

Давайте повернемося до концепції дефіциту. Оскільки Агент може створювати інструменти самостійно, а вартість кодування впала до нуля, то що ж є дійсно дефіцитним елементом у сценарії корпоративного обслуговування?

Перекриття роботи Агента

Агента насправді «душить» не відсутність рук, а відсутність «контексту» в його мозку.

Супер-агент з усіма інструментами схожий на високопродуктивний соковижималку. Він швидко обертається, леза гострі, але якщо ніхто не кладе в нього фрукти, він точно не зробить для вас склянку соку.

У своєму щорічному звіті McKinsey зазначив, що 88% підприємств використовують ШІ, але лише 23% дійсно досягли масштабованого розгортання систем-агентів у певній частині підприємства. Те, що їх стримує, це не відсутність інтелекту у великих моделей, а те, що архітектура даних підприємства не готова.

В інтерв'ю MIT Technology Review президент SAP з питань даних і аналітики Ірфан Хан зазначив: «Компанії не можуть просто викинути всю свою систему бухгалтерського обліку та замінити її агентом, оскільки агент не може нічого зробити без контексту бізнесу».

Тут «контекст бізнесу» означає: де ця компанія проводить межу фінансової відповідності, які регуляторні вимоги існують у цій галузі, останнє десятиліття уподобань і історії цього клієнта, умови оплати та записи про замовчування цього постачальника, історія продуктивності та кар'єрний шлях цього працівника... Ці речі не є доступними в Інтернеті або через веб-скрапінг, і штучний інтелект не може генерувати їх за допомогою текстового прогнозування.

Ашу Гарг, партнер Foundation Capital, поділяє ту саму думку. Він сказав, що агенту потрібні не просто дані, а «граф контексту», рівень міркування, який може відобразити не лише те, що зробила компанія, але й те, як вона думає. Таке можна отримати лише з реальних бізнес-операцій, а не з нічого створити.

Дотримуючись цієї логіки, дефіцит змістився з «здатності створювати інструменти» на «володіння незамінними даними бізнес-контексту».

Оскільки агент навіть не може сам вичавити склянку соку, то хто ж тримає фрукти?

Золота доба власників даних

Відповідь вказує на тих літніх людей, яких колись вважали порушеними через ШІ.

23 лютого 2026 року Bloomberg представив інтерфейс Agentic AI під назвою "ASKB". Термінал Bloomberg є одним із найвідоміших об'єктів у сфері програмного забезпечення. Хоча в усьому світі є лише 325 000 абонентів, з яких з кожного рахунку щороку стягується 32 000 доларів, це означає, що Bloomberg збирає понад 10 мільярдів доларів доходу на рік лише з цих 325 000 облікових записів, що становить понад 85% від загального доходу Bloomberg LP.

Для інтернет-індустрії, яка зазвичай дотримується принципу "чим більше користувачів, тим краще", це насправді суперечливо; Bloomberg побудував сильну бізнес-фортецю, покладаючись на невелику кількість платних користувачів.

Існує лише одна причина, чому це можливо: Bloomberg володіє найбільш всебічними, актуальними та поглибленими структурованими фінансовими даними у світі. Ці дані є результатом десятиліть безперервних інвестицій, включаючи котирування в реальному часі, історичні архіви, корпус новин, звіти аналітиків, фінансові дані компаній... Будь-яка установа, яка бажає приймати серйозні рішення у фінансовій сфері, не може обійтися без використання цих даних.

Для нещодавно запущеного ASKB двигуном є штучний інтелект, а єдиним паливом є пропрієтарні дані Bloomberg. Будь-який агент, який прагне вплинути на фінансовий ринок, не може просто вигадати ці дані; він повинен слухняно звертатися до API Bloomberg.

WatersTechnology зробив дуже проникливу заяву: Макет Agentic від Bloomberg демонструє, як "ті, хто володіє даними, перетворили штучний інтелект на свій особистий банкомат".

Ця логіка застосовується в різних вертикалях. Veeva володіє даними про дотримання вимог і дослідження та розробки для світової фармацевтичної галузі; будь-який агент фармацевтичної компанії, який займається клінічними випробуваннями або поданням регуляторних документів, повинен отримати доступ до цих даних. Компанія Epic зберігає медичні записи понад 250 мільйонів пацієнтів у США; кожна діагностична пропозиція від медичного агента вимагає цих автентичних медичних записів як основи. LexisNexis монополізує величезні архіви юридичних документів; юридичні агенти, які проводять пошук справ і аналіз відповідності, не можуть обійти її стороною.

Ці дані є результатом десятиліть комерційної діяльності в реальному світі, відкладеннями часу та історією, яку неможливо відтворити. Це також кінцевий прояв "перенесення рідкості": коли кожен має доступ до найкращих двигунів штучного інтелекту, справжнім визначальним фактором успіху є те, чи можете ви знайти те нафтове родовище, яке належить виключно вам.

Раніше ці підписні дані продавалися аналітикам-людям. Великому закладу може знадобитися придбати 100 облікових записів терміналу Bloomberg. Однак у майбутньому, коли машини стануть споживачами даних, це може бути заклад, який керує десятками тисяч Агентів, які шалено викликають ці пропрієтарні інтерфейси даних за мілісекунди.

Це стрибок у масштабі. Кількість запитів, які аналітик-людина може обробити за день, обмежена, але частота викликів Агента може значно перевищити частоту людини. Попит на безперервні, в режимі реального часу, цінні дані зазнає експоненціального зростання. Логіка бізнесу на основі підписки не була скасована; замість цього вона була нескінченно збільшена ненаситним апетитом машин.

Код повертається до нуля, а дані починають збирати орендну плату.

Однак чи означає це, що всі компанії SaaS і дані можуть спокійно спати?

Не всі SaaS мають цю карту

Якщо цю статтю розглядати як бездумно оптимістичну щодо індустрії SaaS, то це буде серйозна помилка. Те, що штучний інтелект приніс у SaaS, - це безжальний великий розкол.

На початку березня 2026 року TechCrunch провів інтерв'ю з кількома провідними венчурними капіталістами, щоб запитати їх, у що б вони найменше хотіли інвестувати зараз.

Венчурні капіталісти в Силіконовій долині вже проголосували ногами. Просте ув'язення робочого процесу, горизонтально застосовні інструменти в будь-якій галузі, легкий проектний менеджмент — ці історії, які раніше були достатніми для забезпечення раунду фінансування, тепер мають однакову долю: прямий перехід. Причина проста: це завдання, з якими агенти тепер можуть легко впоратися. Компанії, що займаються програмним забезпеченням і не мають ексклюзивних даних, швидко втрачають право на участь у капітальному освітленні.

Ця оцінка фактично розділила світ SaaS навпіл.

Одна половина складається з тих, хто пропонує лише тонко упаковані продукти типу інструментів, обгортаючи публічні дані в приємний інтерфейс або просто оптимізуючи конкретний поточний потік операцій у SaaS. Основна перевага цих продуктів полягає в звичках користувачів та привабливості інтерфейсу.

Однак, як зазначає Джейк Сапер з Emergence Capital: «У минулому звикання людей до вашого програмного забезпечення було потужним бар'єром. Але якщо агенти зараз виконують цю роботу, кому потрібні робочі процеси людей?»

Такі продукти SaaS дійсно стикаються зі значними загрозами. Набір інструментів GTM є типовим прикладом. Такі компанії, як Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong, кожна з яких займається суміжними функціями, такими як успіх клієнтів, підтримка клієнтів, продаж, прогнозування доходів, аналіз викликів, кожна з яких вимагає окремих бюджетів, окремих операцій і окремих інтеграцій. Компанії з розробки рішень на основі штучного інтелекту тепер можуть використовувати одного агента для підключення всіх цих аспектів, що значно знецінює вартість існування цих точкових рішень.

З іншого боку, інша половина SaaS глибоко інтегрується в основні бізнес-процеси підприємства, зберігаючи незамінні пропрієтарні дані. Ці компанії не лише будуть замінені агентами, але й стануть більш цінними завдяки присутності агентів.

Візьмемо, наприклад, Salesforce. У лютому 2026 року фінансовий звіт Salesforce показав, що річний дохід Agentforce досяг 800 мільйонів доларів, що становить 169% річного зростання; вони поставили в цілому 24 мільярди "робочих одиниць Agentic", обробили майже 200 трильйонів токенів; підписали понад 29 000 клієнтів Agentforce, з квартальним темпом зростання 50%. Що ще важливіше, об'єднаний річний дохід Agentforce і Data 360 перевищив 2,9 мільярда доларів, при цьому рівень зростання склав понад 200% у порівнянні з попереднім роком.

Марк Бениофф сказав під час обговорення результатів роботи: "Ми перетворили Salesforce на операційну систему Agentic Enterprise. Чим більше AI може замінити роботу, тим ціннішою стає Salesforce".

Замість того, щоб бути заміненими агентами, Salesforce став основою, на якій працюють агенти. Його цінність полягає саме в бізнес-даних і контексті процесів, які агенти не можуть обійти.

У лютому 2026 року генеральний директор ServiceNow Білл Макдермотт публічно заявив: «Ми не є компанією SaaS».

Він не заперечує того, чим є ServiceNow, а навпаки, проактивно визначає її межі. Його аргумент полягає в тому, що SaaS – це концепція, що стосується «методу доставки програмного забезпечення», тоді як ServiceNow прагне стати рівнем оркестрації та виконання для корпоративних агентів штучного інтелекту. Хоча ШІ може виявляти проблеми та надавати рекомендації, саме ServiceNow, глибоко інтегрована в робочі процеси, виконує дії в корпоративних системах.

17 березня 2026 року Workday випустила «Sana» – набір інструментів для діалогового штучного інтелекту, який глибоко інтегрує дані HR і фінансів. Основна ідея цього продукту полягає не в тому, щоб замінити Workday штучним інтелектом, а в тому, щоб нагодувати штучний інтелект даними Workday.

Workday зберігає дані про компенсації, продуктивність, організаційну структуру та фінансовий бюджет тисяч підприємств. Глибина та унікальність цих даних - це те, що жоден стартап, орієнтований на штучний інтелект, не зможе відтворити в короткостроковій перспективі.

Тому реальний ров - це не те, чи маєте ви дані, а те, чи є дані, якими ви володієте, недоступними, неможливими для покупки та неможливими для відтворення.

Наступне десятиліття: Хто збирає орендну плату

У кожній технологічній революції ті, хто в кінцевому підсумку отримує найбільший прибуток, зазвичай не є винахідниками новаторських нових технологій, а тими, хто тихо контролює дефіцитні елементи, на яких базується нова технологія. У цю епоху швидкого розвитку штучного інтелекту можливості великих моделей ставатимуть сильнішими, а здатність Агентів писати код і створювати інструменти — більш поширеною.

Коли ці колись передові можливості стануть інфраструктурою, логіка "передачі дефіцитності елементів" призводить до лише одного висновку: ті, хто завзято створює інструменти для Агентів, навряд чи стануть кінцевими переможцями цієї епохи.

У своєму аналізі за лютий 2026 року Foundation Capital заявив, що загальна ринкова вартість програмної індустрії має зрости вдесятеро протягом наступного десятиліття. Однак цей десятикратний ріст не буде рівномірно розподілений між усіма програмними компаніями; він буде дуже зосереджений на тих гравцях, які дійсно можуть використовувати епоху Агента.

Справжніми переможцями є ті, хто володіє активами даних, яких Агенти не можуть обійти.

Для сьогоднішніх підприємців та інвесторів у цю епоху існує лише дві долі: або відчайдушно будувати кирку для Агента, або спочатку зайняти землю. Ви повинні знати, що ви робите прямо зараз.

Не зосереджуйтеся на руці Агента; йдіть до горла Агента.