a16z：Під штучним інтелектом програмна індустрія втрачає орієнтир?

Автор: Сіма Амбл, партнер a16z; джерело: a16z; переклад: Shaw, 金色财经

Чи дійсно індустрія програмного забезпечення втрачає орієнтир?

Минулого місяця Salesforce оголосила про відкриття API та запуск безголовного продукту. Це по суті ставка: в епоху розумних агентів їхня основна цінність полягає у рівні даних, а не у користувацькому інтерфейсі (UI). Це була розумна стратегічна переорієнтація. Однак варто зазначити, що технічно суттєвих змін не відбулося: API, які Salesforce просуває як «безголовний продукт», насправді існували багато років. Іншими словами, це типовий маркетинговий реліз Salesforce. Основна ідея нового продукту полягає в тому, що: AI-агент може безпосередньо отримувати дані з системи записів, без необхідності адаптації під користувацький інтерфейс, розроблений для людського використання та для слідування робочим процесам.

Цей реліз також підняв більш глибоку і важливу проблему: якщо видалити користувацький інтерфейс і безпосередньо відкрити доступ до базових даних, у чому полягає справжня цінність? Чим відрізняється це від звичайної бази даних PostgreSQL з добре спроектованими таблицями та API? Чи залишилися актуальними класичні бар’єри, що забезпечували довготривалу конкурентоспроможність традиційних систем записів? Або ж індустрія вже сформувала нові стандарти оцінки? У епоху SaaS системи записів мають конкурентну перевагу через високу залежність користувачів від інтерфейсу для роботи. В епоху розумних агентів ця перевага послаблюється. Вартість бар’єрів для компаній починає знижуватися, і вони починають концентруватися навколо моделей даних, систем доступу, логіки робочих процесів, відповідності нормативам, а також розширюватися до екосистем, унікальних здатностей генерувати дані та реалізовувати бізнес-процеси.

Коли програмне забезпечення рухається у безголовну епоху, де будуть зосереджені справжні конкурентні бар’єри?

Користувацький інтерфейс — це продукт сам по собі

Системи записів — це авторитетне джерело реальних даних у конкретних бізнес-областях. Офіційна версія клієнтських відносин, кадрових даних, фінансових транзакцій зберігається саме тут, і саме ці системи є ядром для інших інструментів, що читають і записують дані.

CRM — це система записів для доходів; HRIS — для управління персоналом; ERP — для фінансів і ресурсів.

Міцність таких систем полягає не лише у збереженні даних, а й у тому, що вони стають єдиною базою фактів, на якій ґрунтується вся внутрішня та зовнішня координація компанії.

За останні двадцять років Salesforce фактично продавала спосіб управління командою менеджерів з продажу. Панелі інструментів, воронки продажів, прогнози, динамічні стрічки — це те, за що платять користувачі. Їх бізнес-модель базується на продажу ліцензій на користувацькі місця, що дозволяє клієнтам викликати ці функції. Базова база даних, безумовно, важлива, але з точки зору бізнес-цінності вона стала додатковою конфігурацією.

Це означає, що: користувацький інтерфейс визначає рівень залученості користувачів. Він стандартизує введення даних, створює єдину термінологію: ліди, можливості, клієнтські рахунки. Він змушує тисячі продавців активно вводити дані, які раніше не фіксувалися. Користувацький інтерфейс завжди був ключовим механізмом підтримки цілісності даних.

Цей продукт має дуже високий рівень залученості користувачів: багато менеджерів з продажу після переходу в нову компанію продовжують використовувати Salesforce не через зручність інтерфейсу, а через звичку.

Зараз AI-агенти руйнують цю традиційну модель. Вони можуть безпосередньо читати і записувати дані у базу без користувацького інтерфейсу. Це породжує нові інструменти та альтернативи (Salesforce — не єдиний приклад: ми раніше писали про те, що навколо SAP швидко з’являється ціла екосистема, адаптована під AI).

У довгостроковій перспективі, операційні розумні агенти зменшують залежність від людських факторів: персональних уподобань, навчання на робочому місці, неформальних знань про бізнес. Іншими словами, системи записів, що зможуть довго залишатися актуальними, змінюють свої ключові умови.

Класичні бар’єри для залученості

Перед тим, як розглянути, які зміни принесе епоха розумних агентів, потрібно з’ясувати: що саме збудувало високу залученість користувачів у системах записів? Основний фактор — це спосіб взаємодії людини з програмою та її особисті переваги. Висока залученість багато в чому визначається інтерфейсом, звичками, ручними робочими процесами, вбудованими бізнес-процесами.

Частота використання

CRM та подібні системи щодня використовуються командами та відповідальними особами. Висока частота використання робить їх критичною інфраструктурою компанії; при цьому, культурні та управлінські звички — фіксовані робочі процеси, «м’язова пам’ять», сформовані роками — найважче змінити, і компанії часто навіть не усвідомлюють, що ця система сама по собі потребує оновлення.

Чи можна лише читати, чи потрібно і писати?

Висока залученість означає двонапрямну взаємодію: система має бути і для читання, і для запису. Візьмемо CRM: вона не просто архів, а активно використовується для оновлення даних. Кожен дзвінок, кожен етап можливості, кожне створення задачі — це дані, які вводять користувачі. Це означає, що будь-яка альтернатива має бути здатною приймати реальні бізнес-операції, а не лише імпортувати історичні дані. В компанії немає вікна для безперервного безпечного переходу, тому після впровадження вони зазвичай довго залишаються з одним постачальником. Навпаки, системи для відстеження кандидатів (ATS) — зазвичай односторонні: після найму або відмови кандидатів, дані майже не оновлюються, і залученість слабша.

Яких стандартних операційних процедур (SOP) не фіксується?

Нематеріальні знання, що визначають бізнес, — це не в документах, а в правилах робочих процесів, які створюють адміністратори та системні інтегратори роками. Наприклад, у продажах: угоди понад 100 тисяч доларів потребують схвалення віце-президента, у регіоні EMEA потрібно проходити перевірку відповідності приватності, знижки для стратегічних клієнтів можна надавати лише наприкінці кварталу без фінансового схвалення. Ці неформальні правила визначають, чи буде бізнес реалізований вчасно, чи не порушує ключові норми, і навіть чи вдасться зробити угоду. При міграції систем потрібно або розбирати кожну автоматизацію, або втратити цінний досвід.

Чи є багато внутрішніх і зовнішніх залежностей системи?

Ключовий критерій — скільки внутрішніх систем, командних процесів і зовнішніх партнерів залежить від цієї системи. Внутрішня зв’язність — це інтеграція з іншими програмами та робочими процесами; зовнішня — доступ до даних для аудиторів, бухгалтерів, регуляторів. Наприклад, ERP системи часто мають відкритий доступ для зовнішніх органів. Чим більше залежностей, тим складніше буде мігрувати систему.

З точки зору відповідності нормативам, наскільки важливі дані?

Головне питання — чи є ця система критичною для відповідності. Зарплатні, ERP, кадрові системи — це системи з юридичною силою, з авторитетними джерелами даних, з жорстким контролем доступу. Міграція таких систем вимагає участі регуляторів і аудитів, що підвищує залученість і бар’єри. Дані з CRM або систем підтримки клієнтів — інша категорія: компанії цінують безперервність бізнесу, але зміни в даних або доступі не несуть ризиків для відповідності.

Не всі системи мають однакову цінність для міграції. Порівняння CRM і ATS показує різницю: ATS — це закрита система для найму, де дані вводяться один раз і майже не оновлюються, тому залученість менша. ERP — це основа для аудиту і регуляторних звітів, і її заміна — це серйозний виклик, що порівнюється з відкриттям грудної клітки у хірургії.

Традиційно, основні системи записів не використовували унікальні дані або мережеві ефекти для створення бар’єрів; вони базувалися на бізнес-робочих процесах. У споживчому секторі можна інтегрувати інструменти і мережеві екосистеми, а у системах записів — ні.

Власні дані

Хоча більшість систем записів збирають клієнтські дані, вони не використовують їх у глибокому аналізі (часто через обмеження контрактів). Навіть CRM з багатими даними не створює цінних застосунків, що базуються на перехресних клієнтських інсайтах (хоча були спроби, наприклад, Einstein у Salesforce).

Мережеві ефекти

Мережеві ефекти — це мрія галузі. Якщо їх досягти, цінність CRM зростає з розширенням екосистеми, дозволяючи платформі точно підбирати ресурси для покупців. Але, як і з даними, мережеві ефекти у системах записів залишаються слабкими.

Що залишилось після виходу AI-агентів?

AI-агенти не потребують браузера, їм потрібні API, контекст бізнесу, команди для виконання та дії. Два технологічні фактори роблять масштабування реальністю: по-перше, великі моделі мають достатню логіку для розуміння бізнесу, планування, виклику інструментів, виконання та аналізу результатів — майже без людського втручання; по-друге, протокол MCP стандартизує виклики зовнішніх інструментів, забезпечуючи єдину точку доступу. Агенти, підключені до MCP, можуть за мілісекунди виконувати всі операції користувача, працювати масштабовано і без браузера. За наявності повного бізнес-контексту, навіть без офіційних API, вони можуть безпосередньо адаптуватися до традиційних програм.

Загалом, для закупівельних систем є три можливі шляхи:

1. Використовувати існуючі системи + додавати агентів. Орієнтуючись на командний рядок і API, можна використовувати готові продукти (наприклад, Salesforce Agentforce, SAP Joule) або розробляти власних агентів. (Гіпотетично: API повністю функціональні, безголовна архітектура — простіша у реальності, ніж здається.)

2. Створити власну систему з нуля. Від проектування баз даних, логіки роботи, систем доступу до автоматизації, інтеграції — і розробити власних агентів (часто з допомогою сторонніх інструментів).

3. Купити нативне AI-пЗ нового покоління. Вибрати продукти, що збудовані з нуля для AI-агентів, з орієнтацією на машинне читання, з вбудованою оркестрацією агентів, безпосередньо у безголовій архітектурі.

Які ще стандарти залученості залишилися актуальними? Залежність від людських звичок і поведінки зменшується, наприклад, частота використання, рівень читання/запису. AI-агенти можуть зруйнувати ці бар’єри, але не замінять логіку бізнесу і контекст. Навпаки, ця логіка стає ще важливішою, оскільки агентам потрібні чіткі правила, доступи і процеси для безпечної роботи.

Короткостроково, безформальні SOP залишаються ключовими. Нематеріальні бізнес-правила, закладені у робочих процесах, — це основа для правильного функціонування агентів і найскладніша для відтворення частина. Вони ще не можуть бути повністю і чітко експортовані, особливо коли залучені люди. Однак, цифровізація контексту бізнесу стає все доступнішою; з автоматизацією більшої частини процесів, важливість цих знань зменшиться.

Розбиття системних залежностей залишається складним і має ширший вплив. Залежності вже не обмежуються адаптацією до людських дій, а вимагають інтеграції функцій і систем. CRM-агенти мають об’єднати дані та контексти продажів, виставлення рахунків, підтримки клієнтів. Якщо платформа стане центром взаємодії кількох зовнішніх організацій, залежності посилюються. Із зростанням кількості агентів і систем, що працюють у різних сферах, складність зростає.

Важливість відповідності нормативам залишається незмінною. Дані, що регулюються законом, мають бути з авторитетним джерелом і під контролем. Заміна таких систем ускладнюється участю регуляторів і аудитів, що підвищує бар’єри. Дані з CRM або систем підтримки клієнтів — інша категорія: компанії цінують безперервність, але зміни у доступі не несуть ризиків для відповідності.

Не всі системи мають однакову цінність для міграції. Порівняння CRM і ATS показує: ATS — закрита система для найму, дані вводяться один раз і майже не оновлюються, тому залученість менша. ERP — це основа для аудиту і регуляторних звітів, і її заміна — це серйозний виклик, що порівнюється з відкриттям грудної клітки.

Традиційно, системи записів не використовували унікальні дані або мережеві ефекти для створення бар’єрів; вони базувалися на бізнес-робочих процесах. У споживчому секторі можна інтегрувати інструменти і мережеві екосистеми, а у системах записів — ні.

Власні дані

Хоча більшість систем записів збирають клієнтські дані, вони не використовують їх у глибокому аналізі (часто через обмеження контрактів). Навіть CRM з багатими даними не створює цінних застосунків, що базуються на перехресних клієнтських інсайтах (хоча були спроби, наприклад, Einstein у Salesforce).

Мережеві ефекти

Мережеві ефекти — це мрія галузі. Якщо їх досягти, цінність CRM зростає з розширенням екосистеми, дозволяючи платформі точно підбирати ресурси для покупців. Але, як і з даними, мережеві ефекти у системах записів залишаються слабкими.

Що залишилось після виходу AI-агентів?

AI-агенти не потребують браузера, їм потрібні API, контекст бізнесу, команди для виконання та дії. Два технологічні фактори роблять масштабування реальністю: по-перше, великі моделі мають достатню логіку для розуміння бізнесу, планування, виклику інструментів, виконання та аналізу результатів — майже без людського втручання; по-друге, протокол MCP стандартизує виклики зовнішніх інструментів, забезпечуючи єдину точку доступу. Агенти, підключені до MCP, можуть за мілісекунди виконувати всі операції користувача, працювати масштабовано і без браузера. За наявності повного бізнес-контексту, навіть без офіційних API, вони можуть безпосередньо адаптуватися до традиційних програм.

Загалом, для закупівельних систем є три можливі шляхи:

1. Використовувати існуючі системи + додавати агентів. Орієнтуючись на командний рядок і API, можна використовувати готові продукти (наприклад, Salesforce Agentforce, SAP Joule) або розробляти власних агентів. (Гіпотетично: API повністю функціональні, безголовна архітектура — простіша у реальності, ніж здається.)

2. Створити власну систему з нуля. Від проектування баз даних, логіки роботи, систем доступу до автоматизації, інтеграції — і розробити власних агентів (часто з допомогою сторонніх інструментів).

3. Купити нативне AI-пЗ нового покоління. Вибрати продукти, що збудовані з нуля для AI-агентів, з орієнтацією на машинне читання, з вбудованою оркестрацією агентів, безпосередньо у безголовій архітектурі.

Які ще стандарти залученості залишилися актуальними? Залежність від людських звичок і поведінки зменшується, наприклад, частота використання, рівень читання/запису. AI-агенти можуть зруйнувати ці бар’єри, але не замінять логіку бізнесу і контекст. Навпаки, ця логіка стає ще важливішою, оскільки агентам потрібні чіткі правила, доступи і процеси для безпечної роботи.

Короткостроково, безформальні SOP залишаються ключовими. Нематеріальні бізнес-правила, закладені у робочих процесах, — це основа для правильного функціонування агентів і найскладніша для відтворення частина. Вони ще не можуть бути повністю і чітко експортовані, особливо коли залучені люди. Однак, цифровізація контексту бізнесу стає все доступнішою; з автоматизацією більшої частини процесів, важливість цих знань зменшиться.

Розбиття системних залежностей залишається складним і має ширший вплив. Залежності вже не обмежуються адаптацією до людських дій, а вимагають інтеграції функцій і систем. CRM-агенти мають об’єднати дані та контексти продажів, виставлення рахунків, підтримки клієнтів. Якщо платформа стане центром взаємодії кількох зовнішніх організацій, залежності посилюються. Із зростанням кількості агентів і систем, що працюють у різних сферах, складність зростає.

Важливість відповідності нормативам залишається незмінною. Дані, що регулюються законом, мають бути з авторитетним джерелом і під контролем. Заміна таких систем ускладнюється участю регуляторів і аудитів, що підвищує бар’єри. Дані з CRM або систем підтримки клієнтів — інша категорія: компанії цінують безперервність, але зміни у доступі не несуть ризиків для відповідності.

Не всі системи мають однакову цінність для міграції. Порівняння CRM і ATS показує: ATS — закрита система для найму, дані вводяться один раз і майже не оновлюються, тому залученість менша. ERP — це основа для аудиту і регуляторних звітів, і її заміна — це серйозний виклик, що порівнюється з відкриттям грудної клітки.

Традиційно, системи записів не використовували унікальні дані або мережеві ефекти для створення бар’єрів; вони базувалися на бізнес-робочих процесах. У споживчому секторі можна інтегрувати інструменти і мережеві екосистеми, а у системах записів — ні.

Власні дані

Хоча більшість систем записів збирають клієнтські дані, вони не використовують їх у глибокому аналізі (часто через обмеження контрактів). Навіть CRM з багатими даними не створює цінних застосунків, що базуються на перехресних клієнтських інсайтах (хоча були спроби, наприклад, Einstein у Salesforce).

Мережеві ефекти

Мережеві ефекти — це мрія галузі. Якщо їх досягти, цінність CRM зростає з розширенням екосистеми, дозволяючи платформі точно підбирати ресурси для покупців. Але, як і з даними, мережеві ефекти у системах записів залишаються слабкими.

Що залишилось після виходу AI-агентів?

AI-агенти не потребують браузера, їм потрібні API, контекст бізнесу, команди для виконання та дії. Два технологічні фактори роблять масштабування реальністю: по-перше, великі моделі мають достатню логіку для розуміння бізнесу, планування, виклику інструментів, виконання та аналізу результатів — майже без людського втручання; по-друге, протокол MCP стандартизує виклики зовнішніх інструментів, забезпечуючи єдину точку доступу. Агенти, підключені до MCP, можуть за мілісекунди виконувати всі операції користувача, працювати масштабовано і без браузера. За наявності повного бізнес-контексту, навіть без офіційних API, вони можуть безпосередньо адаптуватися до традиційних програм.

Загалом, для закупівельних систем є три можливі шляхи:

1. Використовувати існуючі системи + додавати агентів. Орієнтуючись на командний рядок і API, можна використовувати готові продукти (наприклад, Salesforce Agentforce, SAP Joule) або розробляти власних агентів. (Гіпотетично: API повністю функціональні, безголовна архітектура — простіша у реальності, ніж здається.)

2. Створити власну систему з нуля. Від проектування баз даних, логіки роботи, систем доступу до автоматизації, інтеграції — і розробити власних агентів (часто з допомогою сторонніх інструментів).

3. Купити нативне AI-пЗ нового покоління. Вибрати продукти, що збудовані з нуля для AI-агентів, з орієнтацією на машинне читання, з вбудованою оркестрацією агентів, безпосередньо у безголовій архітектурі.

Які ще стандарти залученості залишилися актуальними? Залежність від людських звичок і поведінки зменшується, наприклад, частота використання, рівень читання/запису. AI-агенти можуть зруйнувати ці бар’єри, але не замінять логіку бізнесу і контекст. Навпаки, ця логіка стає ще важливішою, оскільки агентам потрібні чіткі правила, доступи і процеси для безпечної роботи.

Короткостроково, безформальні SOP залишаються ключовими. Нематеріальні бізнес-правила, закладені у робочих процесах, — це основа для правильного функціонування агентів і найскладніша для відтворення частина. Вони ще не можуть бути повністю і чітко експортовані, особливо коли залучені люди. Однак, цифровізація контексту бізнесу стає все доступнішою; з автоматизацією більшої частини процесів, важливість цих знань зменшиться.

Розбиття системних залежностей залишається складним і має ширший вплив. Залежності вже не обмежуються адаптацією до людських дій, а вимагають інтеграції функцій і систем. CRM-агенти мають об’єднати дані та контексти продажів, виставлення рахунків, підтримки клієнтів. Якщо платформа стане центром взаємодії кількох зовнішніх організацій, залежності посилюються. Із зростанням кількості агентів і систем, що працюють у різних сферах, складність зростає.

Важливість відповідності нормативам залишається незмінною. Дані, що регулюються законом, мають бути з авторитетним джерелом і під контролем. Заміна таких систем ускладнюється участю регуляторів і аудитів, що підвищує бар’єри. Дані з CRM або систем підтримки клієнтів — інша категорія: компанії цінують безперервність, але зміни у доступі не несуть ризиків для відповідності.

Не всі системи мають однакову цінність для міграції. Порівняння CRM і ATS показує: ATS — закрита система для найму, дані вводяться один раз і майже не оновлюються, тому залученість менша. ERP — це основа для аудиту і регуляторних звітів, і її заміна — це серйозний виклик, що порівнюється з відкриттям грудної клітки.

Традиційно, системи записів не використовували унікальні дані або мережеві ефекти для створення бар’єрів; вони базувалися на бізнес-робочих процесах. У споживчому секторі можна інтегрувати інструменти і мережеві екосистеми, а у системах записів — ні.

Власні дані

Хоча більшість систем записів збирають клієнтські дані, вони не використовують їх у глибокому аналізі (часто через обмеження контрактів). Навіть CRM з багатими даними не створює цінних застосунків, що базуються на перехресних клієнтських інсайтах (хоча були спроби, наприклад, Einstein у Salesforce).

Мережеві ефекти

Мережеві ефекти — це мрія галузі. Якщо їх досягти, цінність CRM зростає з розширенням екосистеми, дозволяючи платформі точно підбирати ресурси для покупців. Але, як і з даними, мережеві ефекти у системах записів залишаються слабкими.

Що залишилось після виходу AI-агентів?

AI-агенти не потребують браузера, їм потрібні API, контекст бізнесу, команди для виконання та дії. Два технологічні фактори роблять масштабування реальністю: по-перше, великі моделі мають достатню логіку для розуміння бізнесу, планування, виклику інструментів, виконання та аналізу результатів — майже без людського втручання; по-друге, протокол MCP стандартизує виклики зовнішніх інструментів, забезпечуючи єдину точку доступу. Агенти, підключені до MCP, можуть за мілісекунди виконувати всі операції користувача, працювати масштабовано і без браузера. За наявності повного бізнес-контексту, навіть без офіційних API, вони можуть безпосередньо адаптуватися до традиційних програм.

Загалом, для закупівельних систем є три можливі шляхи:

1. Використовувати існуючі системи + додавати агентів. Орієнтуючись на командний рядок і API, можна використовувати готові продукти (наприклад, Salesforce Agentforce, SAP Joule) або розробляти власних агентів. (Гіпотетично: API повністю функціональні, безголовна архітектура — простіша у реальності, ніж здається.)

2. Створити власну систему з нуля. Від проектування баз даних, логіки роботи, систем доступу до автоматизації, інтеграції — і розробити власних агентів (часто з допомогою сторонніх інструментів).

3. Купити нативне AI-пЗ нового покоління. Вибрати продукти, що збудовані з нуля для AI-агентів, з орієнтацією на машинне читання, з вбудованою оркестрацією агентів, безпосередньо у безголовій архітектурі.

Які ще стандарти залученості залишилися актуальними? Залежність від людських звичок і поведінки зменшується, наприклад, частота використання, рівень читання/запису. AI-агенти можуть зруйнувати ці бар’єри, але не замінять логіку бізнесу і контекст. Навпаки, ця логіка стає ще важливішою, оскільки агентам потрібні чіткі правила, доступи і процеси для безпечної роботи.

Короткостроково, безформальні SOP залишаються ключовими. Нематеріальні бізнес-правила, закладені у робочих процесах, — це основа для правильного функціонування агентів і найскладніша для відтворення частина. Вони ще не можуть бути повністю і чітко експортовані, особливо коли залучені люди. Однак, цифровізація контексту бізнесу стає все доступнішою; з автоматизацією більшої частини процесів, важливість цих знань зменшиться.

Розбиття системних залежностей залишається складним і має ширший вплив. Залежності вже не обмежуються адаптацією до людських дій, а вимагають інтеграції функцій і систем. CRM-агенти мають об’єднати дані та контексти продажів, виставлення рахунків, підтримки клієнтів. Якщо платформа стане центром взаємодії кількох зовнішніх організацій, залежності посилюються. Із зростанням кількості агентів і систем, що працюють у різних сферах, складність зростає.

Важливість відповідності нормативам залишається незмінною. Дані, що регулюються законом, мають бути з авторитетним джерелом і під контролем. Заміна таких систем ускладнюється участю регуляторів і аудитів, що підвищує бар’єри. Дані з CRM або систем підтримки клієнтів — інша категорія: компанії цінують безперервність, але зміни у доступі не несуть ризиків для відповідності.

Не всі системи мають однакову цінність для міграції. Порівняння CRM і ATS показує: ATS — закрита система для найму, дані вводяться один раз і майже не оновлюються, тому залученість менша. ERP — це основа для аудиту і регуляторних звітів, і її заміна — це серйозний виклик, що порівнюється з відкриттям грудної клітки.

Традиційно, системи записів не використовували унікальні дані або мережеві ефекти для створення бар’єрів; вони базувалися на бізнес-робочих процесах. У споживчому секторі можна інтегрувати інструменти і мережеві екосистеми, а у системах записів — ні.

Власні дані

Хоча більшість систем записів збирають клієнтські дані, вони не використовують їх у глибокому аналізі (часто через обмеження контрактів). Навіть CRM з багатими даними не створює цінних застосунків, що базуються на перехресних клієнтських інсайтах (хоча були спроби, наприклад, Einstein у Salesforce).

Мережеві ефекти

Мережеві ефекти — це мрія галузі. Якщо їх досягти, цінність CRM зростає з розширенням екосистеми, дозволяючи платформі точно під