AI and the Future of Software: Why SaaS Isn’t Dying, but Its Value Is Being Rewritten

AI and the Future of Software: Why SaaS Isn’t Dying, but Its Value Is Being Rewritten

AI и будущее софта: почему SaaS не умирает, но его ценность переписывается

Every week there’s another “new” AI update.
Another model. Another workspace. Another agent. Another demo that feels impressive in isolation but hard to place in the bigger picture.

Каждую неделю появляется очередной «новый» AI-апдейт. Очередная модель. Очередной workspace. Очередной агент. Очередное демо, которое выглядит впечатляюще в отрыве, но плохо встраивается в общую картину.

If you're wresting with the constant drumbeat, you've probably noticed it's doing something subtle but important.
It’s driving a not-so-quiet repricing of expectations around software.

Если вы пытаетесь совладать с этим постоянным барабанным боем, вы наверняка заметили: он делает кое-что незаметное, но важное. Он запускает не такое уж тихое переоценивание ожиданий вокруг софта.

I’m not someone who thinks SaaS is going anywhere.
But I do think AI is changing what software is, how it’s used, and where its value lives.

Я не из тех, кто считает, что SaaS куда-то исчезает. Но я уверен, что AI меняет то, чем является софт, как он используется и где живёт его ценность.

Two ideas have helped me make sense of this shift more than anything else: Aggregation Theory and The Platform Delusion. Together, they explain why agent work reshapes software in a way most “AI features” miss entirely.

Две идеи помогли мне понять этот сдвиг лучше всего остального: Aggregation Theory и The Platform Delusion. Вместе они объясняют, почему работа агентов меняет софт так, как большинство «AI-фич» совершенно упускают.

Aggregation Theory, and Why It Still Matters

Aggregation Theory и почему она по-прежнему важна

Aggregation Theory was developed and popularized by Ben Thompson at Stratechery. The core idea is straightforward.

Aggregation Theory разработал и популяризировал Ben Thompson в Stratechery. Суть проста.

If you aggregate demand, you gain leverage across the value chain.

Если вы агрегируете спрос — вы получаете рычаг по всей цепочке создания стоимости.

Google owns search.
Facebook owns the social feed.
Amazon owns commerce.

Google владеет поиском. Facebook владеет социальной лентой. Amazon владеет коммерцией.

Once you control the point of aggregation, everything downstream bends toward you. Most notably ad revenue. Pricing power shifts. Margins move. Defensibility emerges.

Когда вы контролируете точку агрегации, всё, что ниже по цепочке, начинает подстраиваться под вас. В первую очередь — рекламные доходы. Сдвигается ценовая власть. Меняется маржа. Появляется защищённость.

What’s changing now is not the importance of aggregation.
It’s who or what is doing the aggregating.

Сейчас меняется не значимость агрегации. Меняется то, кто или что её осуществляет.

AI agents are becoming an aggregating force.

AI-агенты становятся силой агрегации.

They take over the work humans used to do.
They decide which systems to pull from.
They execute across tools on our behalf.

Они берут на себя работу, которую раньше делали люди. Они решают, из каких систем тянуть данные. Они действуют через инструменты от нашего имени.

AI calls your Uber.
AI “calls” Airbnb to find the right place to stay.

AI вызывает вам Uber. AI «звонит» в Airbnb, чтобы найти подходящее место для проживания.

The role of the user changes. The agent becomes the decision-maker. And that shifts the leverage point away from interfaces and toward the systems agents rely on for context and execution.

Роль пользователя меняется. Агент становится тем, кто принимает решение. И это смещает точку рычага от интерфейсов к тем системам, на которые агенты опираются для получения контекста и выполнения задач.

The Platform Delusion

The Platform Delusion

The Platform Delusion, by Jonathan Knee, pokes at the assumed defensibility of many modern tech platforms. The book challenges the idea that being a platform automatically creates a moat.

Книга The Platform Delusion Jonathan Knee оспаривает мнимую защищённость многих современных техноплатформ. Автор бросает вызов идее, что сам факт быть платформой автоматически создаёт ров.

Knee’s argument points to something fundamental.
The true moat is not the platform itself, but the data behind it.

Аргумент Knee указывает на нечто фундаментальное. Настоящий ров — это не сама платформа, а данные за ней.

In a world where AI can generate code endlessly, interfaces can be copied, marketplaces can be recreated.
But deep, proprietary context is harder to replicate.

В мире, где AI может бесконечно генерировать код, интерфейсы можно скопировать, а маркетплейсы — пересоздать. Но глубокий проприетарный контекст воспроизвести гораздо сложнее.

AI agents stress-test this idea.

AI-агенты испытывают эту идею на прочность.

Agents don’t care about UX.
They don’t browse.
They don’t get locked into workflows the way humans do.

Агентов не волнует UX. Они не «бродят» по интерфейсам. Они не привязываются к воркфлоу так, как это делают люди.

They care about access to reliable context so they can get their job done.

Им важен доступ к надёжному контексту, чтобы они могли выполнить свою задачу.

This is why the future of software isn’t teams “vibe coding” a new CRM. Building and maintaining that slice of the context layer isn’t where the value accrues. The value shifts to what the system knows and how useful that knowledge is to an agent operating across multiple systems.

Именно поэтому будущее софта — это не команды, «вайб-кодящие» новый CRM. Создание и поддержка такого куска контекстного слоя — не то место, где накапливается ценность. Ценность смещается к тому, что система знает, и насколько это знание полезно агенту, работающему через несколько систем.

Open to Agents or Closed to Sharing Context

Открыты для агентов или закрыты для шеринга контекста

This is the real fork in the road for software companies.

Вот настоящая развилка для софт-компаний.

In an agent-first world, the key question isn’t “Do you have an API?”
It’s whether your system is willing to share context in a way agents can actually use across tools.

В мире, где первичен агент, ключевой вопрос не «Есть ли у вас API?», а готова ли ваша система делиться контекстом так, чтобы агенты реально могли использовать его поверх инструментов.

The famous investor Bill Gurley described it as supporting "open data" or "closed data".

Знаменитый инвестор Bill Gurley назвал это поддержкой «открытых данных» или «закрытых данных».

Agents don’t operate inside a single product.
They operate across products to accomplish tasks.

Агенты работают не внутри одного продукта. Они работают между продуктами, чтобы выполнить задачи.

They need context from CRM, email, calendar, support tools, billing systems, and more. And they need to reason across all of it to execute effectively.

Им нужен контекст из CRM, почты, календаря, тикетов поддержки, биллинговых систем и многого другого. И им нужно рассуждать поверх всего этого, чтобы действовать эффективно.

Software that hoards context or only exposes narrow slices becomes a bottleneck.
Software that is open to sharing meaningful context becomes part of the execution fabric.

Софт, который копит контекст у себя или открывает лишь узкие срезы, становится бутылочным горлышком. Софт, готовый делиться значимым контекстом, становится частью ткани исполнения.

This is a deeper shift than “open vs closed data.”
It’s about whether your system is built to participate in cross-system agent workflows, or whether it assumes humans will always be the ones stitching things together.

Это более глубокий сдвиг, чем «открытые vs закрытые данные». Речь о том, спроектирована ли ваша система для участия в межсистемных воркфлоу агентов, или она предполагает, что сшивать всё вместе по-прежнему будут люди.

Closed systems feel safe today.
But in an agent-driven future, they limit usefulness.

Закрытые системы сегодня кажутся безопасными. Но в будущем, управляемом агентами, они ограничивают полезность.

Owning the Agent Workspace vs. Being Called by Agents

Владеть рабочим пространством агента или быть тем, к кому агенты обращаются

One response to this shift is obvious.
Own the workspace for the full job to be done.

Один ответ на этот сдвиг очевиден. Владеть рабочим пространством для всей задачи целиком.

Sales tech shows this clearly.
Major players are consolidating aggressively, trying to become the place where agents operate and execute. Provide the rails. Control the workflow.

Sales-tech показывает это наглядно. Крупные игроки агрессивно консолидируются, пытаясь стать тем местом, где агенты работают и исполняют задачи. Предоставить рельсы. Контролировать воркфлоу.

Outreach launching MCP servers is a strong signal here. It’s an explicit move to make Outreach something agents can act through, not just something sellers operate manually. While it feels early, this kind of move will quickly become table stakes.

Запуск Outreach своих MCP-серверов — сильный сигнал. Это явное движение в сторону того, чтобы Outreach стал чем-то, через что агенты могут действовать, а не просто инструментом, которым продавцы пользуются вручную. Хотя это пока выглядит ранним, такие шаги быстро станут обязательным минимумом.

But this is only one strategy.
And most companies cannot play or win that race.

Но это лишь одна стратегия. И большинство компаний не могут играть в эту гонку и тем более её выиграть.

There’s another path.

Есть другой путь.

The Intelligence Depth Play

Ставка на глубину интеллекта

Instead of trying to be the system agents operate inside, some companies will become the systems agents rely on.

Вместо того чтобы пытаться быть системой, внутри которой работают агенты, некоторые компании станут системами, на которые агенты опираются.

This is closer to how Airbnb has built its moat. Airbnb didn’t just create a marketplace. It consolidated deep, structured context around short-term rentals. Inventory, availability, pricing, trust signals. That depth is what makes Airbnb valuable, not just to people, but increasingly to agents.

Это ближе к тому, как Airbnb построил свой ров. Airbnb создал не просто маркетплейс. Он консолидировал глубокий, структурированный контекст вокруг краткосрочной аренды. Инвентарь, доступность, цены, сигналы доверия. Именно эта глубина делает Airbnb ценным — не только для людей, но всё больше и для агентов.

Agents can’t navigate the complexities of the short term rental market without Airbnb's data.
They need Airbnb’s understanding of the market.

Агенты не смогут разобраться в сложностях рынка краткосрочной аренды без данных Airbnb. Им нужно понимание рынка от Airbnb.

A travel agent... agent can't finish the task without checking Airbnb if it reasons that a quiet 2 bedroom with good wifi and a solid kitchen are necessary. That’s the depth. Airbnb's ability to make that system easy to navigate is where it becomes the intelligent.

Travel-агент... агент не может завершить задачу, не обратившись к Airbnb, если он рассуждает, что нужна тихая двухкомнатная квартира с хорошим wifi и нормальной кухней. Вот это и есть глубина. Способность Airbnb сделать эту систему лёгкой для навигации — то, что превращает его в «интеллект».

This is the path we’re carving at Lavender, and will be how many companies start to think about building for an agent aggregated world.

Это путь, который мы прокладываем в Lavender, и так многие компании начнут думать о том, как строиться под мир, агрегированный агентами.

Specialized Labor, Encoded in Software

Специализированный труд, закодированный в софте

Companies pay for specialized labor.
That hasn’t and won't change.

Компании платят за специализированный труд. Это не изменилось и не изменится.

What has changed is how that labor gets delivered.

Изменилось то, как этот труд доставляется.

Instead of outsourcing to people, AI allows companies to encode expertise directly into systems. But that only works when the expertise is real and the data behind it is deep.

Вместо аутсорсинга людям AI позволяет компаниям кодировать экспертизу прямо в системы. Но это работает только тогда, когда экспертиза настоящая, а данные за ней — глубокие.

We call our approach Augmented Communication Intelligence.

Свой подход мы называем Augmented Communication Intelligence.

Ask a general model to write an email and you’ll see what generalized intelligence thinks a good email looks like. It’s usually fine. And usually forgettable.

Попросите общую модель написать письмо — и вы увидите, как обобщённый интеллект представляет себе хорошее письмо. Обычно это «нормально». И обычно — забываемо.

What actually works depends on context. Who you’re writing to. Why now. What they care about. How they think.

А то, что реально работает, зависит от контекста. Кому вы пишете. Почему именно сейчас. Что для них важно. Как они мыслят.

This data lives in your communications, but the objective lens on what makes content work is an intelligence gap.

Эти данные живут в ваших коммуникациях, но объективный взгляд на то, что делает контент работающим, — это интеллектуальный пробел.

That understanding comes from years of data, analysis, and feedback loops. The long-term game isn’t adding more features. It's adding more depth. It’s becoming the call agents make when they need to know what to say, how to say it, and to whom.

Такое понимание рождается из многолетних данных, анализа и циклов обратной связи. Долгосрочная игра — не в добавлении фич. Она в добавлении глубины. В том, чтобы стать тем, к кому обращаются агенты, когда им нужно знать, что сказать, как сказать и кому.

That depth is the moat. Where its actioned is up to the agent.

Эта глубина и есть ров. Где она будет применена — решает агент.

And we won’t be the only company to build one.

И мы будем не единственной компанией, кто такой ров построит.

Where This All Leads

К чему всё это ведёт

The future of work is going to feel strange for a while.
Agents will act on our behalf.
Software will fade into the background.
Interfaces will matter less than intelligence.

Будущее работы какое-то время будет ощущаться странным. Агенты будут действовать от нашего имени. Софт будет уходить на задний план. Интерфейсы будут значить меньше, чем интеллект.

Consolidation is one play.
Specialization via depth is another.

Консолидация — одна ставка. Специализация через глубину — другая.

Most companies won’t win by trying to be everything. They’ll win by being exceptionally good at something agents need.

Большинство компаний не победят, пытаясь быть всем. Они победят, став исключительно хорошими в том, что нужно агентам.

Hopefully this perspective helps make sense of what’s happening beneath the constant stream of AI updates. Not just what’s changing, but why expectations around software are being quietly repriced.

Надеюсь, этот взгляд поможет осмыслить происходящее за непрерывным потоком AI-апдейтов. Не только что меняется, но и почему ожидания вокруг софта тихо переоцениваются.

If you want to go deeper, check out our recent blog on the future of agentic reasoning. You'll see that the thought patterns behind that specialization of labor (or the builders point of view) are also becoming a moat for fast tracking best practice agent behaviors.

Если хотите копнуть глубже, посмотрите наш недавний блог о будущем агентного рассуждения. Вы увидите, что паттерны мышления, стоящие за этой специализацией труда (или взглядом строителя), тоже становятся рвом для быстрого закрепления лучших практик поведения агентов.

About the Author

Об авторе