Когда ИИ становится интерфейсом, что происходит с SaaS?

На протяжении многих лет вход в martech‑программное обеспечение означал открытие панели управления. Независимо от того, нужно ли было проанализировать продажи, просмотреть данные о клиентах, контролировать эффективность кампаний или управлять аккаунтом, панель служила отправной точкой. Компании‑разработчики программного обеспечения сильно инвестировали в упрощение навигации по этим средам, поскольку привлечение клиентов к приложению было ключевым фактором предоставления ценности продукта.

AI‑ассистенты начинают ставить под сомнение это предположение, поскольку люди привыкают начинать с задавания вопроса, а не с поиска по меню и отчетам. Они могут сказать AI‑ассистенту, что хотят узнать или достичь, и ожидают, что технология определит, какую информацию необходимо предоставить.

По мере того как такое поведение переходит в рабочее пространство, компании‑разработчики программного обеспечения увидят клиентов, которые могут продолжать пользоваться их продуктами, проводя всё меньше времени в самом приложении, что изменит способы представления возможностей и даже измерения ценности, которую клиенты получают от продукта.

Программное обеспечение может стать частью разговора

AI‑ассистенты, такие как Claude и ChatGPT, уже изменили то, как люди находят информацию и выполняют повседневные задачи. Принятие в корпоративном секторе создаёт новую возможность, поскольку эти системы всё чаще могут подключаться к специализированным приложениям и собственным данным, которые сотрудники используют в работе.

Model Context Protocol (MCP) — одна из технологий, позволяющих установить такие соединения. MCP предоставляет стандартизированный способ для AI‑приложений подключаться к внешним источникам данных и программным инструментам. Вместо того чтобы требовать начала каждого взаимодействия внутри конкретного приложения, поставщики программного обеспечения могут сделать части своих продуктов доступными через AI‑среды, которые используют их клиенты.

Чтобы по-настоящему представить это, представьте себе аналитическое приложение. Маркетолог традиционно может входить в систему, открывать отчёт, выбирать диапазон дат, применять фильтры и сравнивать несколько групп клиентов, прежде чем найти ответ. С AI‑интерфейсом, подключённым к базовому программному обеспечению, этот маркетолог может просто спросить, какие недавно привлечённые клиенты, по прогнозам, станут клиентами с высокой ценностью.

Аналитическое программное обеспечение по‑прежнему выполняет важную работу в фоновом режиме, поскольку хранит соответствующие данные, применяет специализированные модели и предоставляет возможности, разработанные для конкретного случая использования, однако способ, которым клиент получает доступ к этим возможностям, начинает изменяться.

Собственные данные становятся всё более ценными

Предоставление пользователям разговорного доступа к программному обеспечению также раскрывает одну из ограничений универсального ИИ.

Модель может знать многое о маркетинге или электронной коммерции, не зная, что произошло внутри конкретной компании вчера. Она автоматически не знает, как бренд рассчитывает ценность клиента или после какого периода считает клиента потерянным. Полезный корпоративный ИИ зависит от доступа к информации, специфичной для использующей его организации.

Компании‑разработчики программного обеспечения уже владеют большей частью этой специализированной информации. Платформы данных о клиентах понимают поведение клиентов, а инструменты бизнес‑аналитики организуют данные о работе компании. Другие корпоративные приложения также содержат аналогично специализированную информацию об обслуживаемых ими организациях.

Соединение этих систем с ИИ предоставляет модели возможность работать с информацией, специфичной для компании, вместо того чтобы полагаться исключительно на свои общие знания.

По мере того как модели ИИ продолжают совершенствоваться, собственные данные и специализированные возможности программного обеспечения могут стать всё более важным источником дифференциации. Модель может обеспечивать разговорный опыт, тогда как корпоративные приложения предоставляют базовые данные и функциональность, делающие разговор полезным для конкретного бизнеса.

Ответы — лишь часть возможности

Следующая стадия разговорного программного обеспечения также будет зависеть от того, что происходит после того, как ИИ предоставляет ответ. Получение инсайта полезно, но его применение — это то, где бизнес‑программное обеспечение получает большую часть своей ценности.

Представьте, что вы спрашиваете AI‑ассистента, какие клиенты с наибольшей вероятностью сделают следующую покупку, а затем используете полученный ответ для создания аудитории и передачи её в другую систему, превращая разговор в рабочий процесс. Подобные возможности существуют по всему корпоративному программному обеспечению. Пользователь может выявить проблему и инициировать следующий шаг без перехода через несколько приложений, поскольку базовые системы продолжают выполнять специализированные функции, а AI‑ассистент координирует доступ пользователя к ним.

Как только ИИ может инициировать действия, SaaS‑продукты начинают больше напоминать наборы специализированных возможностей, к которым система ИИ может обращаться по мере необходимости. Аналитический продукт может определить аудиторию, платформа электронной коммерции — предоставить данные о транзакциях, а маркетинговая платформа — активировать кампанию, причём пользователю вовсе не обязательно переходить в каждое приложение, чтобы эти продукты участвовали в рабочем процессе. Затем компании‑разработчики могут начинать проектировать рабочие процессы, ориентируясь на то, чего клиент хочет достичь, а не на последовательность экранов, необходимых для этого.

Панель управления всё ещё нужна

Полностью исчезнуть панели управления вряд ли получится, поскольку некоторые задачи выигрывают от визуального исследования или возможности одновременно просматривать большие объёмы информации. Пользователям по‑прежнему понадобятся специализированные приложения для различных видов работы, просто их роль стала менее центральной.

Клиент может открыть приложение, когда требуется более глубокое исследование, при этом решая рутинные вопросы и выполняя действия через AI‑ассистента. Другой пользователь может регулярно взаимодействовать с базовым программным обеспечением, не открывая его традиционный интерфейс.

Традиционно SaaS‑компании рассматривали входы, сеансы и время, проведённое в продукте, как индикаторы вовлечённости. Программное обеспечение, опосредованное ИИ, усложняет эти метрики. Клиент, который редко открывает панель управления, всё равно может быть высоко вовлечённым пользователем, если AI‑ассистент регулярно запрашивает данные, модели или рабочие процессы продукта от его имени.

Разрабатывайте там, где работает клиент

SaaS‑компании годами пытались стать тем приложением, которое клиенты открывают в первую очередь. AI‑ассистенты открывают возможность того, что ни одно отдельное бизнес‑приложение не будет постоянно занимать эту позицию. Программное обеспечение по‑прежнему должно предоставлять надёжные данные, специализированный функционал и надёжное выполнение.

Компаниям, готовящимся к этой модели, следует начать задаваться вопросом, какие части их продуктов клиенты используют наиболее часто, какие данные можно безопасно предоставить системам ИИ и какие действия пользователи должны иметь возможность инициировать в разговорном режиме. Я считаю, что панель управления останется полезной, однако она может уже не быть местом, где начинаются взаимодействия.