Основні висновки
-
Відмінність між AI Agent і Copilot полягає в переході першого від допомоги у виконанні завдань до їхнього автономного виконання
-
Для традиційного SaaS ключовими показниками є кількість користувацьких місць, але в епоху AI Agent фокус може зміститися на обсяг завдань, інтенсивність використання та бізнес-результати
-
Простий SaaS на основі інструментів більш вразливий до витіснення, тоді як програмне забезпечення, що контролює корпоративні дані, дозволи, робочі процеси та системні записи, може мати сильніші захисні бар’єри
-
Нещодавнє відновлення сектору програмного забезпечення свідчить, що ринок переоцінює тезу про неминуче знищення SaaS під впливом ШІ
-
Ключове питання полягає не в тому, чи замінить ШІ програмне забезпечення, а в тому, чи зможе програмне забезпечення стати інфраструктурою для AI Agent
Чому AI Agent знову перетворюють SaaS на торговельну тему
Протягом останніх двох років ШІ та SaaS часто подавали як взаємовиключні явища: очікувалося, що ШІ замінить програмне забезпечення. Якщо великі мовні моделі можуть безпосередньо створювати звіти, аналізувати дані, писати код і працювати з клієнтами, чи потрібно підприємствам і надалі купувати великі обсяги програмного забезпечення? Це занепокоєння суттєво вдарило по оцінках вартості програмних компаній, оскільки традиційна модель SaaS залежить від кількості користувацьких місць, показників продовження підписок і розширення бюджетів підприємств на програмне забезпечення.
Однак у 2026 році ринок почав сприймати ситуацію інакше. Після шоку для оцінок вартості, спричиненого ідеєю про те, що ШІ знищить SaaS, сектор програмного забезпечення відновився. Фінансові результати та розвиток продуктів на основі ШІ в таких компаніях, як Salesforce, змусили інвесторів переглянути цю тезу: ШІ може зовсім не зменшити використання програмного забезпечення. Натомість він може перетворити програмне забезпечення на внутрішню інфраструктуру, що забезпечує роботу AI Agent. Люди можуть витрачати менше часу на роботу з програмним забезпеченням, а машини — частіше звертатися до нього.
Copilot переважно додає інтелектуального помічника до наявного інтерфейсу програмного забезпечення. AI Agent, навпаки, більше схожий на цифрового виконавця: він може планувати завдання, викликати інструменти, читати дані та завершувати робочі процеси. Він може не входити до CRM щодня, але може безперервно звертатися до CRM, баз даних, систем електронної пошти, документів і дозволів. Отже, програмне забезпечення переходить від інструмента, яким керують люди, до інфраструктури, якою керують машини.
Найбільша зміна в SaaS полягає не в зникненні програмного забезпечення, а в зміні «користувача»
Традиційна модель зростання SaaS проста: підприємства наймають працівників, працівникам потрібні облікові записи, а зростання кількості облікових записів збільшує дохід від підписок. Саме тому кількість користувацьких місць, середній дохід на користувача та чисте утримання доходу тривалий час були ключовими показниками індустрії програмного забезпечення.
Епоха AI Agent може докорінно змінити цю структуру. Підприємство може скоротити кількість місць для ручної роботи, водночас суттєво збільшивши обсяг автоматизованих завдань. AI Agent для відділу продажів може впорядковувати інформацію про клієнтів і оновлювати CRM; AI Agent для фінансового відділу — читати рахунки та звертатися до ERP; а AI Agent для обслуговування клієнтів — виконувати запити до бази знань і обробляти повернення коштів. Цінність програмного забезпечення зміщується від кількості людей, які ним користуються, до обсягу роботи, яку воно виконує.
Тому моделі ціноутворення можуть вийти за межі тарифікації лише за кількістю місць і перейти до поєднання плати за місця та використання, тарифікації за завдання або тарифікації на основі результату. Якщо AI Agent збільшує кількість звернень до програмного забезпечення, менша кількість користувачів не обов’язково означає менший дохід. Водночас якщо AI Agent обходить програмний продукт і безпосередньо поєднує його функції, продукти, які раніше монетизували свої інтерфейси, можуть опинитися під тиском.
Чому простий SaaS більш вразливий, а системне програмне забезпечення може посилити свої позиції
Найбільше ризикують бути заміненими прості інструменти з невисокими бар’єрами доступу до даних і низькими витратами на перехід. Застосунок, який створює резюме, упорядковує текст або готує базові звіти, загальнопрофільний AI Agent може легко поглинути.
Найціннішим часто є програмне забезпечення, яке володіє накопиченими даними підприємства та його бізнес-правилами. CRM, ERP, бази даних, системи безпеки та керування ідентифікацією не лише надають функціональність — вони зберігають фактичні записи про роботу підприємства. AI Agent може замінити дії людини, але йому складно замінити ці системи як джерело достовірної інформації або центр керування дозволами.
Результат може виявитися неочікуваним: в епоху AI Agent зовнішній інтерфейс може мати менше значення, тоді як внутрішня частина системи — більше. Історично компанії-розробники програмного забезпечення конкурували за те, як часто користувачі відкривали їхні застосунки. Надалі важливішим може стати питання, до яких систем AI Agent має отримати доступ, щоб виконати бізнес-завдання.
Економіка AI Agent змушує SaaS переглядати модель ціноутворення
Коли AI Agent виконує тисячі завдань щодня, традиційної моделі фіксованої щомісячної плати за кожну людину вже недостатньо. Підприємствам можуть бути потрібні тисячі автоматизованих завдань без відповідної кількості місць для людей.
Ціноутворення програмного забезпечення може розвиватися за трьома напрямами: поєднання тарифікації за кількістю місць і за використанням; плата за завдання або бізнес-результат; позиціювання програмного забезпечення як платформи управління, дозволів і даних для корпоративних AI Agent. Для компаній-розробників програмного забезпечення це створює і ризики, і можливості.
Інвесторам також потрібно переосмислити показники. Окрім доходу та прибутку, їм варто відстежувати використання AI Agent, обсяг автоматизованих завдань, внесок продуктів на основі ШІ в дохід, а також те, чи може додатковий дохід покрити витрати на інференс ШІ.
Справжньою точкою входу для AI Agent може бути не вікно чату, а корпоративні дані та дозволи
Щоб виконувати завдання від імені підприємства, AI Agent має розуміти, що відбувається всередині організації та які дії йому дозволено виконувати. Тому дані та дозволи, пов’язані з ідентифікацією, є критично важливою інфраструктурою. Моделі можуть забезпечувати розуміння природної мови, але списки клієнтів, договори, фінансові записи, дані про запаси та інформація про працівників усе одно мають надходити з корпоративних систем.
Це створює значний захисний бар’єр для традиційного SaaS. Нова модель може розвинути потужні загальнопрофільні можливості протягом кількох місяців, але відтворити багаторічні накопичені взаємозв’язки між даними підприємства, правила схвалення та структури дозволів набагато складніше. Компанії, які можуть надати AI Agent безпечний доступ до цих ресурсів, матимуть кращі передумови для того, щоб стати довгостроковим інфраструктурним рівнем корпоративного ШІ.
Тому конкуренція у сфері корпоративного програмного забезпечення може зміститися від того, хто пропонує найкращий інтерфейс, до того, хто забезпечує найнадійніше підключення до даних і найкращий контроль дозволів. Це підвищить значення технологій, які працюють у фоновому режимі, зокрема баз даних, керування ідентифікацією, кібербезпеки та керування API.
Друга крива зростання SaaS має довести одне: дохід, згенерований ШІ, перевищує витрати на ШІ
Продукти на основі ШІ не збільшують дохід без витрат. Кожен інференс моделі споживає обчислювальні ресурси, а складні завдання AI Agent можуть неодноразово звертатися до кількох моделей і корпоративних систем. Якщо компанія-розробник програмного забезпечення просто додає функції ШІ, не збільшуючи витрати клієнтів і не розширюючи використання, ШІ може не розширити, а стиснути наявну маржу прибутку.
Оцінюючи, чи створює ШІ другу криву зростання, інвесторам варто дивитися не лише на кількість запущених функцій ШІ. Їм слід оцінювати, чи зростає дохід на клієнта, чи розширюють клієнти використання продукту та чи покращується валова маржа продуктів на основі ШІ в міру зниження вартості моделей і появи ефекту масштабу.
Це знаменує критично важливий перехід для індустрії програмного забезпечення — від розповіді про ШІ до доведення його фінансового впливу. AI Agent стане справжньою новою бізнес-моделлю для компаній-розробників програмного забезпечення лише тоді, коли забезпечуватиме і більшу цінність для клієнтів, і сталу економіку на одиницю.
Ключові сфери для спостереження
| Тип програмного забезпечення |
Вплив AI Agent |
Ключові показники для відстеження |
| Простий SaaS на основі інструментів |
Легко поглинається загальнопрофільними моделями та AI Agent |
Функціональна диференціація, витрати на перехід, утримання користувачів |
| Системне програмне забезпечення |
Може стати інфраструктурою даних і дозволів для AI Agent |
Захисний бар’єр на основі даних, охоплення робочих процесів, обсяг викликів API |
| Платформний SaaS |
Може стати платформою управління та виконання для корпоративних AI Agent |
Дохід від ШІ, використання AI Agent, масштаб екосистеми |
| Галузеве програмне забезпечення |
Залежить від галузевих знань і бар’єрів бізнес-процесів |
Галузеві дані, можливості забезпечення відповідності вимогам, рівень автоматизації |
Поширені запитання
У чому різниця між AI Agent і Copilot?
Copilot переважно допомагає користувачам у межах наявного програмного забезпечення, тоді як AI Agent зосереджується на автономному плануванні, виклику інструментів і виконанні багатокрокових завдань.
Чи змусять AI Agent SaaS зникнути?
Найімовірніше, SaaS розділиться на окремі категорії. Програмне забезпечення з простою функціональністю легше поглинути, тоді як системне програмне забезпечення, яке контролює дані, дозволи та критично важливі робочі процеси, може використовуватися машинами ще активніше.
Чому SaaS може перейти від тарифікації за кількістю місць до тарифікації за використанням?
Тому що AI Agent не обов’язково відповідає обліковому запису людини. Обсяг завдань, обсяг викликів і бізнес-результати є природнішими одиницями тарифікації.
На чому інвесторам варто зосередитися під час оцінювання акцій компаній, що розробляють програмне забезпечення на основі ШІ?
Їм варто зосередитися на фактичному внеску продуктів на основі ШІ в дохід, розширенні використання клієнтами, використанні AI Agent, захисних бар’єрах на основі даних і робочих процесів, а також на тому, чи можуть додаткові доходи покрити витрати на інференс.
Який найбільший галузевий ризик створюють AI Agent?
Якщо постачальники моделей або нові платформи AI Agent захоплять цінність, традиційне програмне забезпечення може перейти від ролі основної точки входу до ролі внутрішнього постачальника, що послабить його переговорну силу.
