Сегодня можно утверждать, что сегмент SaaS не умирает, а претерпевает кардинальную трансформацию, и что модель оплаты за рабочее место уходит в прошлое, пишет в корпоративном блоге Бо Люккегор, заместитель вице-президента IDC по исследованиям ПО в Европе.

Резкое падение рыночной капитализации поставщиков SaaS-решений за последние 9 месяцев, иногда называемое «SaaS-апокалипсисом», частично связано с тем, что инвесторы учитывают опасения, что SaaS-приложения скроются за слоем агентов искусственного интеллекта. Это сделает их невидимыми поставщиками функций («featureware»), а агенты возьмут на себя отношения с пользователями, рабочие процессы и, в конечном итоге, бюджеты.

Ниже будет показано, что корпоративные покупатели теперь ожидают от своих поставщиков ПО предоставления агентов и того, что они будут выступать в качестве надежного источника данных и контекста для агентов, созданных на заказ и сторонними разработчиками. Это естественный следующий этап развития для поставщиков SaaS-решений, и он открывает привлекательные рыночные возможности.

Чтобы избежать путаницы, приведу определения, связанные с ИИ, от IDC. ИИ-помощник ведёт диалог и работает как инструмент человека. ИИ-агент автономен, использует другие инструменты и переносит память и контекст между задачами. Агентный рабочий процесс — это бизнес-процесс, который агент выполняет от начала до конца с ограниченным участием человека.

Поставщики SaaS сталкиваются с двойной угрозой, отсюда и «SaaS-апокалипсис»

Первая угроза заключается в том, что организации просто будут писать собственный софт вместо того, чтобы покупать стандартные SaaS-приложения. Эта угроза спровоцировала резкое обесценивание акций поставщиков SaaS в феврале, когда Anthropic продемонстрировала возможности Code. Разговоры с CIO в крупных компаниях частично подтверждают эти опасения. Хотя они не планируют создавать основные приложения для бухгалтерского учёта или управления персоналом, они могут разрабатывать, а не покупать вспомогательные приложения в таких областях, как планирование, управление производительностью, управление компенсациями, планирование логистики и т. д. В областях применения, где требования клиентов сильно различаются и где юридическая сложность низка, организации постепенно переходят от покупки к собственной разработке.

Вторая угроза заключается в том, что агентные наложения будут все чаще обрабатывать взаимодействие с пользователем, в то время как агенты ИИ будут получать доступ к приложениям SaaS через API для выполнения транзакций от имени пользователя. Это означает, что ключевые факторы, обосновывающие цену приложений SaaS, такие как интерфейс, широкий функционал и бренд, постепенно исчезнут из поля зрения пользователей. Это также означает, что ценообразование за рабочее место перестанет иметь смысл, когда люди перестанут быть основными пользователями приложений SaaS.

Внедрение агентов ИИ уже прошло переломный момент

Согласно апрельскому опросу IDC «Future Enterprise Resiliency and Spending», проведенном среди организаций с численностью сотрудников 500 и более человек, 74% респондентов уже внедрили как минимум одного агента, 15% проводили пилотные проекты, и только 1% сообщил, что не использует и не планирует использовать агентов ИИ. Те же респонденты ожидают, что количество типов агентов в эксплуатации примерно утроится с 24 в марте 2026 г. до 62 к 2027 г. Покупатели не оценивают целесообразность вступления в эру агентов. Они решают, какие части своей деятельности передать им в первую очередь, и операционные и основные бизнес-данные являются для них высшим приоритетом.

Большой вопрос заключается в том, кто будет предоставлять этих агентов ИИ. Большинство организаций внедрили стандартные инструменты ИИ и провели пилотные проекты, но лишь немногие перепроектировали основные процессы для масштабного использования ИИ. Результаты опроса показывают, что большинство организаций используют готовые агенты везде, где это возможно, вместо того, чтобы создавать собственные.

Где выигрывают агенты, предоставляемые поставщиками

IDC выделяет четыре типа агентов в зависимости от того, кто их создает и как покупатель их получает. Агенты, встроенные в приложение, поставляются в комплекте с приложением, и покупатель просто их использует. Low-code/no-code-агенты настраиваются покупателем в визуальном конструкторе, предоставляемом поставщиком. Самостоятельные (standalone) агенты — это сторонние продукты, которые покупатель внедряет вместе с существующими приложениями. Агенты, созданные на заказ, собираются внутренними командами с использованием полностековых фреймворков оркестрации.

Данные опроса, которые фокусируются на количестве агентов ИИ, а не на затратах, указывают направления роста. Два типа агентов, которые поставщики предлагают напрямую — встроенные в приложение и low-code/no-code-конструкторы — имеют наибольшую инсталлированную базу и растут быстрее всего. Агенты, разработанные на заказ, демонстрируют самый медленный рост, поскольку требуемая для них оркестрация сложнее и требует больше внутренних навыков для создания. Покупатели предпочитают внедрять или настраивать агента, который уже понимает их данные и соблюдает их права доступа, вместо того, чтобы создавать его с нуля.

Приложения SaaS как поставщики доверенных данных и контекста для заказных агентов

IDC также наблюдает широкий спрос на заказных агентов ИИ, особенно для основных бизнес-процессов, уникальных для отрасли или организации. Самостоятельные продукты и заказные агенты будут работать в рамках одного предприятия, и им потребуются данные и контекст, которые находятся внутри вашего приложения.

Заказной или сторонний агент, получающий доступ к данным «откуда угодно», по-прежнему нуждается в месте, где данные корректны, процесс соответствует нормативным требованиям, права доступа соблюдаются, а выполнение транзакции гарантировано. Поставщик SaaS-решений может предложить проверенные бизнес-процессы, управляемые данные и журналы аудита для использования заказными ИИ-агентами. По мнению IDC, это ключевая роль для SaaS-приложений в будущем.

Как выглядит SaaS-приложение, ориентированное на ИИ

Интерфейс перестает быть одним экраном и становится несколькими режимами, обслуживающими одни и те же процессы: традиционный пользовательский интерфейс, диалоговый интерфейс, интерфейс рабочего процесса, встроенный туда, где пользователь уже работает, и машинные интерфейсы, позволяющие внешним агентам напрямую и безопасно вызывать приложение.

Переход к ИИ требует от поставщиков SaaS полного переосмысления рабочего процесса, что затрагивает весь стек: базовые модели, слой вложений, векторную базу данных, генерацию с расширенными возможностями поиска, слой оркестрации, механизмы защиты, мониторинг и управление версиями. Поставщик также должен предоставить покупателям собственный набор агентных инструментов, чтобы low-code/no-code-конфигурирование, которое все чаще требуют покупатели, происходило внутри управляемой среды поставщика, а не за ее пределами.

Что касается региональных особенностей, то европейские поставщики, например, предъявляют дополнительные требования, которые при правильном подходе становятся конкурентным преимуществом. Соответствие GDPR, NIS2 и Закону ЕС об ИИ, гарантии резидентности данных и суверенного облака, подлинная многоязычная производительность модели и прозрачность в том, как ИИ принимает решение, — все это условия продажи для европейских покупателей, чувствительных к вопросам комплаенса.

SaaS не умер, и игроки рынка не обречены. Однако актив, оправдывающий существование поставщика, смещается от экрана, на который смотрит пользователь, к агентам, которые этот поставщик предоставляет, и управляемым данным, на которые полагаются эти и другие агенты. Ваши клиенты уже ожидают, что вы будете их поставщиком агентов. Вопрос лишь в том, опережаете ли вы этот тренд или реагируете на него.