ИИ-CRM вместо Salesforce, AMO и других решений: почему старый корпоративный софт может стать ненужным

OpenAI и Anthropic заходят внутрь компаний не только ради внедрения ИИ. Возможно, они собирают карту боли старого софта, чтобы потом построить свои системы — уже не как надстройку, а как замену.

Александр Волчек. Эта колонка выросла из обсуждений на YouTube-канале ToTheMoon (подкаст). Это не пересказ выпуска, а попытка собрать одну мысль, которая стала для меня очень практической: покупка через AI выглядит удобно, но в ней появляется новый посредник между человеком и рынком.

Я все меньше верю в идею, что искусственный интеллект будет просто «помогать нам пользоваться старым софтом». Это слишком слабая картина будущего.

Мне не нужна умная кнопка внутри плохой системы. Мне не нужен красивый помощник, который объяснит, как мне быстрее заполнить очередное поле в CRM. Вопрос жестче: а зачем мне вообще жить внутри этой CRM, если ИИ может сам понять, с каким клиентом говорить, что ему написать, какой следующий шаг сделать, какой риск есть в сделке и где в компании сейчас теряются деньги?

Поэтому главный вопрос не в том, появятся ли «агенты» поверх старых программ. Слишком много людей сейчас застряли в этом слове. Главный вопрос другой: не появится ли ИИ-софт, после которого старый софт просто перестанет быть нужен?

CRM — самый простой пример. Но за ним стоит весь рынок корпоративного программного обеспечения: продажи, поддержка, аналитика, бухгалтерия, логистика, документы, задачи, внутренние базы знаний, управление людьми. И если вы предприниматель, это вопрос, какой продукт строить. Если вы работаете в офисе — какие задачи уйдут ИИ. Если вы инвестор — у кого исчезнет власть денег. Если вы разработчик — кто будет писать и поддерживать софт.

Я хочу разобрать это не как новость про OpenAI или Anthropic. Я хочу разобрать это как смену архитектуры бизнеса.

Я много лет привожу пример CRM, потому что он понятен почти любому бизнесу.

Что такое CRM в реальной жизни? Формально это система управления клиентами и продажами. На практике очень часто это место, куда продажник должен заносить данные, чтобы начальник потом посмотрел воронку. Кто-то позвонил, кто-то не позвонил. Где сделка. Какая стадия. Какой следующий шаг. Прогноз. Комментарий. Еще один комментарий. Еще одно поле.

Но давайте честно: продажнику утром не нужна «воронка» как интерфейс. Ему нужно понимать, кому звонить, кому писать, к кому ехать, у кого горит проблема, где можно закрыть деньги, где клиент завис, где есть риск потерять сделку. Ему нужна не программа, которую он обслуживает. Ему нужна система, которая сама помогает ему продавать.

Старая CRM часто решает задачу хранения. Но бизнесу нужна не просто память. Бизнесу нужно действие.

И здесь появляется принципиально другая логика. ИИ-CRM не должна быть старой CRM с чатиком сбоку. Она должна быть живой системой продаж: слушать звонки, читать письма, понимать клиента, обновлять историю сама, предлагать следующий шаг, видеть, где менеджер ошибается, где клиент остывает, где цена не проходит, где надо подключить руководителя, где надо менять оффер.

Зачем мне в таком мире старый интерфейс с воронкой? Почему я должен платить за систему, в которой люди руками поддерживают порядок, если сама идея ИИ как раз в том, чтобы этот порядок создавать и обновлять без ручного труда?

Вот с этого места и начинается настоящая угроза старому софту.

Старое программное обеспечение построено вокруг формы, кнопки, таблицы, вкладки, отчета. Оно ждет, что человек придет и выполнит последовательность действий.

Человек должен вспомнить, где лежат данные. Открыть нужный экран. Заполнить поле. Проверить статус. Скопировать текст. Перенести данные в другое место. Сверить документы. Написать письмо. Поставить задачу. Потом через неделю вернуться и снова все проверить.

Вся эта архитектура была нормальной, когда программа была тупой. Она не понимала контекст, не могла читать письма, не могла слушать звонки, не могла анализировать документы, не могла сама писать код под нужный процесс. Поэтому человек был клеем между системами.

Но если ИИ начинает понимать язык, код, документы, таблицы, разговоры, права доступа, историю клиента и бизнес-логику, то роль человека как ручного клея становится странной. Тогда новая система должна не просто показывать экран. Она должна брать намерение и превращать его в выполненную работу.

Старый софт был системой хранения и контроля. Новый ИИ-софт будет системой действия.

Это не косметическое изменение. Это удар по самой причине, почему компании покупали многие категории корпоративных программ.

Теперь смотрим на OpenAI.

11 мая 2026 года OpenAI объявила запуск OpenAI Deployment Company — отдельной компании, которая должна помогать организациям строить и разворачивать ИИ-системы для важной ежедневной работы. OpenAI также сообщила, что договорилась купить Tomoro, британскую консалтинговую и инженерную компанию в области прикладного ИИ. После закрытия сделки около 150 инженеров внедрения и специалистов по развертыванию должны перейти в новую структуру. OpenAI пишет, что компания будет контролироваться самой OpenAI и стартует с более чем 4 миллиардами долларов начальных инвестиций.

Снаружи это можно назвать консалтингом. Но я бы здесь не спешил.

Инженер внедрения — это не просто человек, который приехал поставить программу. Это человек, который идет внутрь клиента и видит реальную кухню: какие данные есть, какие данные грязные, где права доступа, где старые системы, где сотрудники обходят процессы через Excel, где руководители думают, что у них порядок, а на самом деле все держится на трех людях и пяти таблицах.

И вот главный вопрос: OpenAI идет туда, чтобы помочь старому софту жить лучше? Или OpenAI идет туда, чтобы понять, какой софт можно сделать заново?

Если ты заходишь в сотни и тысячи компаний, смотришь их продажи, финансы, поддержку, юридические процессы, логистику, внутренние задачи, документы, аналитику, ты получаешь не просто выручку от внедрения. Ты получаешь карту боли. Ты видишь, где старые программы больше всего раздражают бизнес. Ты видишь, где люди платят много, а получают плохой результат. Ты видишь, какие процессы повторяются в разных компаниях.

А дальше естественный шаг: превратить это не в кастомный проект, а в собственный ИИ-продукт.

Вот почему для меня эта новость гораздо важнее, чем кажется на поверхности. OpenAI может заходить внутрь компаний не как «помощник старого рынка», а как будущий конкурент старого рынка.

У Альтмана здесь есть важная линия, которую многие недооценивают.

В 2024 году в интервью Лексу Фридману он говорил, что ИИ должен уметь думать дольше над сложной задачей и быстрее отвечать на простую. Он приводил понятную логику: доказать теорему Ферма — это не то же самое, что спросить сегодняшнюю дату. Для более сложной задачи нужно выделять больше вычислений.

А в марте 2026 года на саммите BlackRock он уже сказал это экономическим языком: бизнес поставщиков моделей будет похож на продажу токенов, а одна действительно ценная задача может потребовать десятки миллионов, сотни миллионов, а когда-нибудь и миллиарды долларов вычислений. Там же он описал интеллект как ресурс, который покупают по счетчику, как электричество или воду.

Для обычного пользователя это звучит абстрактно. Для рынка софта это революция.

Потому что раньше программа была заранее написанным продуктом. Ее сделали, упаковали, продали по подписке, и дальше пользователи подстраиваются под ее логику. А теперь появляется сценарий, где под важную задачу можно бросить огромное количество вычислений, анализа, кода, тестов и построить решение под конкретную компанию.

Если цена интеллекта падает, а мощность растет, то многие старые программы перестают быть продуктами. Они становятся временными костылями, которые существовали потому, что раньше было слишком дорого каждый раз создавать систему под задачу.

Именно поэтому тема вычислений — это не техническая тема. Это вопрос, кто сможет производить новый софт быстрее, дешевле и точнее, чем старые компании его продают.

Anthropic пошла в ту же сторону чуть раньше. 4 мая 2026 года компания вместе с Blackstone, Hellman & Friedman и Goldman Sachs объявила создание новой ИИ-сервисной компании. Официальная формулировка простая: новая структура будет работать со средними компаниями из разных отраслей и внедрять Claude в их важнейшие операции. Инженеры прикладного ИИ из Anthropic должны работать рядом с инженерной командой новой фирмы, искать зоны максимального эффекта, строить кастомные решения и поддерживать клиентов дальше.

В релизе Anthropic есть пример здравоохранения. Врачи тратят часы на документацию, медицинское кодирование, согласования, проверки соответствия требованиям. Команда садится с врачами и ИТ-специалистами, чтобы построить инструмент вокруг уже существующего процесса.

Я хорошо понимаю этот пример. Я обслуживаюсь в американской системе здравоохранения и вижу, как это работает изнутри. Врач сидит с автоматизированной системой. Разговор записывается. Потом генерируется большой протокол. Система предлагает шаги. Но пока эти шаги часто выглядят статическими: вот последовательность, вот форма, вот еще одно действие, вот еще одно согласование.

Следующий этап — динамические процессы. Не просто «запиши разговор». А пойми, что происходит, проверь историю пациента, предложи следующий шаг, учти страховку, документы, риски, доступность врача, протокол клиники, ограничения закона.

И снова возникает тот же вопрос: Anthropic приходит туда, чтобы улучшить существующие системы? Или чтобы понять, какие системы надо заменить?

Если ты получаешь доступ к процессам, отчетам, протоколам, базам, документам и внутренней логике организации, ты начинаешь видеть не только проблему клиента. Ты начинаешь видеть архитектуру нового софта.

И вот здесь появляется Илон Маск с Macrohard.

Название, конечно, выглядит как шутка над Microsoft: не micro и soft, а macro и hard. Поэтому многие воспринимают это как мем. Но я бы так легко не относился.

Reuters писал, что Маск представил Macrohard / Digital Optimus как совместный проект Tesla и xAI, который должен эмулировать функции софтверных компаний. По описанию, Grok выступает как навигатор высокого уровня, а система Tesla анализирует экран компьютера, действия клавиатуры и мыши. Маск утверждал, что такая система в принципе может эмулировать функции целых компаний.

Это крайний вариант того, о чем мы говорим.

OpenAI и Anthropic заходят внутрь компаний через внедрение. Microsoft и Salesforce пытаются встроить ИИ в свои существующие продукты. SAP пытается встроить Claude в свои корпоративные системы. А Маск формулирует радикальнее: давайте создадим ИИ-компанию, которая сама делает софт и сама выполняет функции софтверной компании.

То есть речь уже не просто о том, что у вас будет помощник внутри программы. Речь о компании, где ядро — ИИ. Где софт создается под задачу. Где инфраструктура, вычисления, данные, пользовательский слой, возможно, даже железо и операционная система соединяются в один контур.

Можно спорить, когда это заработает. Можно сомневаться в реализации. С Маском вообще всегда надо отделять демонстрацию будущего от текущей реальности. Но направление он проговаривает вслух: если софтверная компания не производит физический мир, почему ее функции нельзя симулировать ИИ?

Для меня это не отдельная смешная новость. Это крайняя точка того же тренда.

После CRM вопрос быстро расширяется.

А будет ли в будущем операционная система в старом смысле? Не появятся ли у OpenAI, xAI, Anthropic или других компаний собственные рабочие среды, где ИИ — не приложение, а ядро? Не будут ли они делать собственные мобильные приложения, устройства, рабочие интерфейсы, внутренние системы компании?

Apple здесь отдельная история. Apple десятилетиями выигрывала за счет контроля над устройством, операционной системой, магазином приложений и пользовательским опытом. Она не пускает сторонних игроков глубоко внутрь своей инфраструктуры не потому, что ей просто нравится закрытость. Контроль над операционной системой — это контроль над распределением ценности.

Но если в какой-то момент пользователь увидит, что за пределами старой закрытой экосистемы он получает в разы более сильный результат от ИИ, вопрос станет неприятным. Пожертвует ли человек привычным устройством ради системы, которая действительно делает работу лучше?

Я не говорю, что это случится завтра. Но я вижу, как меняется моя собственная логика использования инструментов. Если где-то появляется кратно лучший результат, привычка начинает ломаться быстрее, чем кажется.

Операционная система будущего может быть не набором окон и иконок. Она может быть системой, которая понимает намерение и собирает под него действие.

Есть еще один слой, который часто остается за кадром: компании, которые зарабатывали на разработке и внедрении старого софта.

Когда Anthropic и OpenAI идут в корпоративное внедрение, рынок аутсорсинга и системной интеграции закономерно нервничает. Потому что если раньше клиенту нужно было нанимать команду, описывать требования, ждать месяцы, платить за разработку, поддержку и интеграции, то теперь часть этой работы может резко сжаться.

Но угроза не только в том, что ИИ пишет код быстрее. Угроза в том, что ИИ-компания может сама прийти к клиенту, понять процесс, построить систему, обобщить решение и дальше продавать его другим.

То есть старые разработчики и интеграторы рискуют потерять не только часы разработки. Они рискуют потерять доступ к самой точке, где рождается продуктовая идея.

Раньше они были переводчиками между бизнесом и софтом. В будущем эту роль может забрать ИИ-система, которая понимает бизнес-процесс и сама порождает рабочее решение.

Давайте приземлим.

ИИ-CRM — это не экран с новой кнопкой. И не чат рядом со старой воронкой.

В нормальной логике такая система должна сама вести живую память клиента. Она должна знать, кто с ним говорил, что он обещал, какие возражения были, какие документы отправлены, какие риски есть, какой следующий шаг нужен, почему сделка движется или не движется. Она должна обновляться сама после звонков, писем, встреч, сообщений. Она должна видеть, что менеджер не делает нужный шаг, и подталкивать его не общей рекомендацией, а конкретным действием.

Она должна не просто показывать аналитику, а объяснять: вот три клиента, где вы потеряете деньги на этой неделе; вот сделка, где закупщик тянет время; вот клиент, которому надо отправить не стандартное письмо, а другой аргумент; вот сегмент, который покупает быстрее; вот менеджер, который создает видимость активности, но не двигает выручку.

И самое главное — такая система должна уметь перестраиваться. Если поменялся продукт, рынок, команда, оффер, цена, сезонность, то старая CRM продолжает жить в своих полях и стадиях. ИИ-система должна менять процесс под реальность.

Вот почему я не верю в тезис «ИИ будет поверх Salesforce». В каких-то больших компаниях — да, некоторое время так и будет. Но в новых бизнесах логичнее сразу строить ИИ-CRM. Не хранилище, к которому прикрутили интеллект. А интеллект, который сам создает хранилище, процесс и действие вокруг клиента.

Я не думаю, что будущее выглядит как старый Salesforce, к которому прикрутили умного помощника. Это слишком маленькое воображение.

Будущее может выглядеть как ИИ-система, которая сама понимает клиента, сама строит процесс продаж, сама обновляет память компании, сама пишет нужный софт, сама проверяет результат и сама перестраивается, когда бизнес меняется.

OpenAI и Anthropic сейчас заходят внутрь компаний. Официально — чтобы внедрять ИИ. Но стратегически это может быть намного больше: изучение реальных процессов, реальных болей, реального хаоса старого софта. А кто видит этот хаос изнутри, тот может построить новый продукт.

Маск с Macrohard говорит об этом самым радикальным языком: ИИ-компания, которая может эмулировать функции софтверной компании. Microsoft и SAP говорят об этом более корпоративно: бизнес-логика переезжает в ИИ-уровень, ИИ надо встроить в системы, где уже живут данные и контроль. Salesforce говорит об этом языком цифровой рабочей силы.

Но суть одна.

Рынок софта перестает быть рынком экранов, кнопок и подписок за рабочие места. Он становится рынком интеллектуальной работы, вычислений, данных и действий.

И поэтому я бы формулировал жестко: ИИ не просто сделает старый софт невидимым. В ряде категорий он сделает его ненужным.

Не везде. Не сразу. Но достаточно быстро, чтобы уже сейчас перестать строить продукты так, будто ничего не изменилось.