Смерть SaaS: Как искусственный интеллект вновь перепишет правила программного обеспечения

В начале моей карьеры SaaS не существовало. Технологические компании создавали всё необходимое самостоятельно. Даже у небольших предприятий были свои самодельные листы учёта рабочего времени, CRM-системы и даже ERP. Так и появилось «наследственное программное обеспечение». В большинстве своём оно было ужасным, созданным в спешке и без особого энтузиазма летними стажёрами, и все постоянно жаловались.

Затем появился SaaS. Как теперь существует приложение на любую задачу, так и для каждой бизнес-функции найдётся свой SaaS.

Что такое SaaS? Если кратко, то SaaS — это модель облачных решений, предоставляющая доступ к программному обеспечению по подписке.

Сейчас базовая операционная система стартапа — это паутина из множества SaaS. И, как подтвердит любой основатель, счета накапливаются очень быстро. Уверен, что в вашем бизнесе используются SaaS-инструменты, о которых ваш финансовый директор даже не слышал. У вас же есть финансовый директор, верно? Правда?!

Хуже всего то, что эти компании настолько разбогатели на своих валовых маржах, что перестали развиваться. Я использую JIRA большую часть своей карьеры, и она буквально выглядит так же, как в начале. Единственное, что они сделали — переместили это устаревшее программное обеспечение в облако десять лет назад. Возможно, сделали кнопки чуть более округлыми. Чуть-чуть.

Это зашло настолько далеко, что теперь нам нужен SaaS для управления вашими счетами за SaaS. И это не шутка.

Меня зовут Марков Николай, я основатель агентства Neuro Plume, специализирующегося на разработке и внедрении решений на основе искусственного интеллекта. Наша команда экспертов создает инновационные продукты, которые помогают компаниям автоматизировать процессы и повышать их эффективность.

Часто SaaS-инструменты закрывают небольшие тактические пробелы, где использование целых комплексов, таких как Salesforce, Hubspot или даже Shopify, было бы излишним. Мы в агентстве активно используем искусственный интеллект для создания подобных решений.

Конечный результат может выглядеть следующим образом. Мы создаем функционал специфичный для отрасли и конкретных задач клиента, и затем разворачиваем их как лёгкие веб-приложения или микросервисы. Там, где разработка с нуля нецелесообразна, мы используем API, например, такие как Stripe.

Если потребуется, мы разрабатываем выделенные пользовательские интерфейсы, а затем объединяем их в более крупные комплексы, интегрируя такие области, как продажи и маркетинг. По сути, это напоминает функционал Hubspot.

Сердцем такого программного обеспечения, созданного в агентстве, является искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM). Во многих случаях рабочие процессы могут быть полностью автоматизированы, где пользовательский интерфейс вовсе не понадобится, а ИИ самостоятельно выполняет задачи, последовательно используя API.

Хотите убедиться, что это возможно уже сегодня? Приведем пример: наш стажёр построил систему обработки счетов на базе ИИ, что позволило сэкономить 8 тысяч долларов на покупке SaaS-решения. И на всё это ушло 4 часа.

Создание программного обеспечения для стартапов зачастую проще, так как на начальном этапе требуется что-то для выполнения конкретной задачи. Со временем, по мере роста и усложнения продукта и операций, эти задачи начинают расширяться. Стартап разбогатеет и разрастется, превращаясь в корпорацию.

Корпорации придают большое значение безопасности и соблюдению нормативных требований. Поставщики программного обеспечения берут на себя заботу об этом, или, по крайней мере, утверждают, что берут. Таким образом, происходит определённое делегирование рисков. Если что-то пойдет не так, всегда можно указать пальцем на поставщика, сохранив при этом свои бонусы.

В то же время на фоне этого развивается вторичный тренд: ИИ также повышает производительность разработчиков. Одни говорят о приросте в несколько процентов, а другие — о 200%.

Для наглядности мы провели простой расчет, чтобы оценить, насколько влияние ИИ на производительность может снизить стоимость разработки программного обеспечения. Мы учли базовые предположения, такие как экономический рост и инфляция, которые обычно увеличивают цены, низкую ценовую эластичность из-за растущего спроса, а также постепенное снижение числа разработчиков, выбирающих другие профессии, менее подверженные риску вытеснения ИИ.

Несмотря на все эти факторы, стоимость написания кода будет снижаться по мере того, как ИИ возьмет на себя эту задачу. Вполне возможно, что она станет настолько низкой, что кодирование не только станет маргинальной затратой, но и утратит свою значимость. И это довольно консервативная модель, поскольку она учитывает только постепенные улучшения в эффективности.

Когда ИИ-агенты достигнут уровня, позволяющего выполнять крупные программные задачи с масштабами и качеством, соответствующими промышленному производству, стоимость разработки упадет по прямой линии.

Код становится дешевым. Кто выживет, кто исчезнет? Кто принимает решение?

Наибольшему риску подвержены компании, которые строят свой бизнес исключительно на SaaS, где программное обеспечение само по себе является продуктом. Очевидно, что большинство компаний не будут создавать собственный Photoshop — это в большинстве случаев излишне.

Однако создание собственной CRM-системы не было редкостью до появления SaaS. Это может снова стать возможным. Технические платформы, такие как Datadog, находятся под угрозой. Многие стартапы используют его, потому что это кажется хорошей идеей, но в конечном итоге тратят деньги впустую, записывая ненужные отладочные данные. Похоже, что с этим может справиться LLM.

Тем не менее, эти компании не сдадутся без боя. Многие из них уже добавляют различные ИИ-интеграции в свои программные комплексы. Но реальность такова, что корпорациям трудно перестроиться для новой эры, в данном случае — для эпохи решений, основанных на ИИ. Дилемма инноватора заставит их до последнего доить свою SaaS-модель, не желая жертвовать даже одной квартальной целью по EBITDA, пока не станет слишком поздно для того, чтобы догнать конкурентов. Однако конкуренция исходит не от новых стартапов, а от текущей клиентской базы, которая может просто отказаться от их услуг.

Итак, в мире, где код дешевеет, а ИИ берёт всё под свой контроль, остаётся лишь один вопрос: кто следующий на выход? Возможно, ваш любимый SaaS. Но не переживайте, ведь пока вы читаете эту статью, наш новый AI-агент уже разрабатывает ему замену. Ну, или пытается.