Când AI devine interfața, ce se întâmplă cu SaaS‑ul?

De ani de zile, autentificarea în software‑ul martech însemna accesarea unui tablou de bord. Indiferent dacă cineva trebuia să analizeze vânzările, să revizuiască datele clienților, să monitorizeze performanța campaniilor sau să administreze un cont, tabloul de bord servea ca punct de plecare. Companiile de software au investit masiv în a face acele medii mai ușor de navigat, deoarece aducerea clienților în aplicație era esențială pentru modul în care produsul oferea valoare.

Asistenții AI încep să conteste această presupunere, pe măsură ce oamenii se obișnuiesc să înceapă prin a pune o întrebare în loc să caute prin meniuri și rapoarte. Ei pot spune unui asistent AI ce doresc să afle sau să realizeze și se așteaptă ca tehnologia să determine ce informații sunt necesare pentru a răspunde.

Pe măsură ce acest comportament pătrunde în mediul de lucru, companiile de software vor observa clienți care pot continua să se bazeze pe software‑ul lor, petrecând totuși mai puțin timp în interiorul aplicației propriu‑zise, schimbând modul în care își expun capabilitățile și chiar modul în care măsoară valoarea pe care clienții o obțin din produs.

Software‑ul poate deveni parte a conversației

Asistenții AI, cum ar fi Claude și ChatGPT, au schimbat deja modul în care oamenii găsesc informații și îndeplinesc sarcini zilnice. Adoptarea la nivel enterprise creează o oportunitate diferită, deoarece aceste sisteme se pot conecta din ce în ce mai mult cu aplicațiile specializate și cu datele proprietare pe care angajații le folosesc la locul de muncă.

Model Context Protocol (MCP) este o tehnologie care face posibile aceste conexiuni. MCP oferă o modalitate standardizată prin care aplicațiile AI se pot conecta la surse externe de date și la instrumente software. În loc să se solicite ca fiecare interacțiune să înceapă în interiorul unei anumite aplicații, furnizorii de software pot face părți din produsele lor accesibile prin mediile AI pe care le folosesc clienții.

Pentru a vizualiza cu adevărat acest lucru, imaginați-vă o aplicație de analiză. Un marketer, în mod tradițional, s-ar autentifica, ar deschide un raport, ar selecta un interval de date, ar aplica filtre și ar compara mai multe grupuri de clienți înainte de a găsi un răspuns. Cu o interfață AI conectată la software‑ul de bază, acel marketer ar putea pur și simplu să întrebe care dintre clienții recent achiziționați sunt prezicți să devină clienți de mare valoare.

Software‑ul de analiză continuă să îndeplinească un rol important în fundal, deoarece deține datele relevante, aplică modele specializate și oferă capabilități dezvoltate pentru un caz de utilizare specific, dar modul în care clientul accesează aceste capabilități începe să se schimbe.

Datele proprietare devin din ce în ce mai valoroase

Oferirea utilizatorilor a accesului conversațional la software expune și una dintre limitările AI‑ului cu scop general.

Un model poate cunoaște multe despre marketing sau comerț electronic fără să știe ce s‑a întâmplat în interiorul unei anumite companii ieri. Nu știe automat cum o marcă calculează valoarea clientului sau după ce perioadă consideră un client ca fiind inactiv. AI‑ul enterprise util depinde de accesul la informațiile specifice organizației care îl folosește.

Companiile de software dețin deja o mare parte din aceste informații specializate. Platformele de date ale clienților înțeleg comportamentul consumatorilor, iar instrumentele de business intelligence organizează datele de performanță ale companiei. Alte aplicații enterprise conțin informații similare, specializate, despre organizațiile pe care le deservesc.

Conectarea acestor sisteme cu AI oferă modelului o modalitate de a lucra cu informații specifice companiei, în loc să se bazeze exclusiv pe cunoștințele sale generale.

Pe măsură ce modelele AI continuă să se îmbunătățească, datele proprietare și capabilitățile software specializate ar putea deveni o sursă din ce în ce mai importantă de diferențiere. Modelul poate furniza experiența conversațională, în timp ce aplicațiile enterprise furnizează datele de bază și funcționalitatea care fac conversația utilă pentru o afacere specifică.

Răspunsurile sunt doar o parte a oportunității

Următoarea etapă a software‑ului conversațional va depinde și de ceea ce se întâmplă după ce AI oferă un răspuns. Cunoașterea unui insight este utilă, dar acționarea asupra lui este locul în care software‑ul de business își câștigă cea mai mare parte a valorii.

Imaginați-vă că întrebați un asistent AI care sunt clienții cu cea mai mare probabilitate de a face o altă achiziție, apoi folosiți acel răspuns pentru a crea un public și pentru a-l pune la dispoziția unui alt sistem, transformând conversația într-un flux de lucru. Posibilități similare există în întregul software enterprise. Un utilizator ar putea identifica o problemă și iniția pasul următor fără a trece prin mai multe aplicații, deoarece sistemele de bază ar continua să execute funcții specializate, în timp ce asistentul AI coordonează modul în care utilizatorul le accesează.

Odată ce AI poate iniția acțiuni, produsele SaaS încep să semene mai mult cu colecții de capabilități specializate pe care un sistem AI le poate apela la nevoie. Un produs de analiză ar putea identifica un public, o platformă de comerț ar putea furniza date de tranzacție, iar o platformă de marketing ar putea activa o campanie, iar partea cea mai bună este că utilizatorul nu trebuie neapărat să navigheze prin fiecare aplicație pentru ca aceste produse să contribuie la fluxul de lucru. Astfel, companiile de software pot începe să proiecteze fluxuri de lucru în funcție de ceea ce clientul dorește să realizeze, nu în funcție de secvența de ecrane necesare pentru a ajunge acolo.

Tabloul de bord are încă un rol

Tabloanele de bord nu vor dispărea complet, pur și simplu pentru că unele sarcini beneficiază de explorarea vizuală sau de capacitatea de a examina cantități mari de informații simultan. Utilizatorii vor avea în continuare nevoie de aplicații dedicate pentru multe tipuri de muncă, doar că rolul lor a devenit mai puțin central.

Un client poate deschide o aplicație când este necesară o explorare mai profundă, gestionând totodată întrebările și acțiunile de rutină printr-un asistent AI. Un alt utilizator poate interacționa regulat cu software‑ul de bază fără să deschidă deloc interfața sa tradițională.

Companiile SaaS au tratat istoric autentificările, sesiunile și timpul petrecut în interiorul produsului ca semnale de implicare. Software‑ul mediat de AI complică aceste metrici. Un client care deschide rar un tablou de bord ar putea fi în continuare un utilizator foarte implicat dacă un asistent AI apelează regulat la datele, modelele sau fluxurile de lucru ale produsului în numele său..

Construiți pentru locul în care lucrează clientul

Companiile SaaS au petrecut ani încercând să devină aplicația pe care clienții o deschid prima dată. Asistenții AI introduc posibilitatea ca nicio aplicație de business individuală să nu dețină în mod constant această poziție. Software‑ul trebuie în continuare să furnizeze date de încredere, funcționalități specializate și execuție fiabilă.

Companiile care se pregătesc pentru acest model ar trebui să înceapă să se întrebe ce părți ale produselor lor au clienții nevoie cel mai frecvent, ce date pot fi puse în siguranță la dispoziția sistemelor AI și ce acțiuni ar trebui să poată iniția utilizatorii conversațional. Cred că tabloul de bord va rămâne util, dar s-ar putea să nu mai fie locul în care încep interacțiunile.