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

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.

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.

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.

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 и почему она по-прежнему важна

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

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

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

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.

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

AI-агенты становятся силой агрегации.

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

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

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

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

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

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

AI-агенты испытывают эту идею на прочность.

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

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

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.

Открыты для агентов или закрыты для шеринга контекста

Вот настоящая развилка для софт-компаний.

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.

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

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.

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

Есть другой путь.

Ставка на глубину интеллекта

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

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.

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

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».

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

Специализированный труд, закодированный в софте

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

Изменилось то, как этот труд доставляется.

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

Свой подход мы называем Augmented Communication Intelligence.

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

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

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

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.

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

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

К чему всё это ведёт

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.

Консолидация — одна ставка. Специализация через глубину — другая.

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

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

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.

Об авторе