Коли ШІ стає інтерфейсом, що відбувається з SaaS?

Протягом багатьох років вхід у martech‑програмне забезпечення означав відкриття панелі управління. Незалежно від того, чи потрібно було проаналізувати продажі, переглянути дані про клієнтів, моніторити ефективність кампанії чи керувати обліковим записом, панель слугувала відправною точкою. Компанії‑розробники програмного забезпечення інвестували значні кошти у полегшення навігації в цих середовищах, оскільки залучення клієнтів до застосунку було ключовим для створення цінності продукту.

AI‑асистенти починають кидати виклик цьому припущенню, оскільки люди звикають розпочинати з поставлення питання замість пошуку у меню та звітах. Вони можуть сказати AI‑асистенту, що саме хочуть дізнатися чи досягти, і очікувати, що технологія визначить, яку інформацію потрібно надати у відповіді.

Коли така поведінка переноситься у робоче середовище, компанії‑розробники програмного забезпечення побачать клієнтів, які можуть продовжувати користуватися їхнім ПЗ, витрачаючи при цьому менше часу у самому застосунку, що змінює спосіб представлення їхніх можливостей і навіть методи вимірювання цінності, яку клієнти отримують від продукту.

Програмне забезпечення може стати частиною розмови

AI‑асистенти, такі як Claude та ChatGPT, вже змінили спосіб, яким люди шукають інформацію та виконують щоденні завдання. Прийняття в корпоративному середовищі створює нову можливість, оскільки ці системи все частіше можуть підключатися до спеціалізованих застосунків і власних даних, якими користуються співробітники на роботі.

Model Context Protocol (MCP) — це одна з технологій, що робить такі з’єднання можливими. MCP забезпечує стандартизований спосіб підключення AI‑застосунків до зовнішніх джерел даних і програмних інструментів. Замість того, щоб вимагати, щоб кожна взаємодія починалась у певному застосунку, постачальники ПЗ можуть робити частини своїх продуктів доступними через AI‑середовища, якими користуються їхні клієнти.

Щоб краще уявити це, уявіть аналітичний застосунок. Традиційно маркетолог міг би ввійти, відкрити звіт, вибрати діапазон дат, застосувати фільтри та порівняти кілька груп клієнтів, перш ніж знайти відповідь. За допомогою AI‑інтерфейсу, підключеного до базового ПЗ, цей маркетолог міг би просто запитати, які недавно придбані клієнти, за прогнозами, стануть клієнтами з високою цінністю.

Аналітичне ПЗ все ще виконує важливу роль у фоновому режимі, оскільки воно містить відповідні дані, застосовує спеціалізовані моделі та надає можливості, розроблені для конкретного випадку використання, проте спосіб, у який клієнт отримує доступ до цих можливостей, починає змінюватися.

Власні дані стають все ціннішими

Надання користувачам розмовного доступу до ПЗ також виявляє одну з обмежень універсального ШІ.

Модель може багато знати про маркетинг чи електронну комерцію, не знаючи, що сталося в конкретній компанії вчора. Вона автоматично не знає, як бренд розраховує цінність клієнта або після якого періоду вважає клієнта «втраченим». Корисний корпоративний ШІ залежить від доступу до інформації, специфічної для організації, що його використовує.

Компанії‑розробники ПЗ вже володіють великою частиною цієї спеціалізованої інформації. Платформи даних про клієнтів розуміють поведінку споживачів, а інструменти бізнес‑аналітики організують дані про ефективність компанії. Інші корпоративні застосунки містять подібну спеціалізовану інформацію про організації, яким вони обслуговують.

З’єднання цих систем з ШІ дає моделі можливість працювати з інформацією, специфічною для компанії, а не лише спиратись на загальні знання.

У міру того, як моделі ШІ продовжують удосконалюватись, власні дані та спеціалізовані можливості ПЗ можуть стати все важливішим джерелом диференціації. Модель може забезпечувати розмовний досвід, тоді як корпоративні застосунки надають базові дані та функціональність, що роблять розмову корисною для конкретного бізнесу.

Відповіді — лише частина можливості

Наступний етап розмовного ПЗ також залежатиме від того, що відбувається після того, як ШІ надає відповідь. Знання інсайту корисне, але його впровадження — це те, де бізнес‑ПЗ отримує більшу частину своєї цінності.

Уявіть, що ви запитуєте AI‑асистента, які клієнти з найбільшою ймовірністю здійснять наступну покупку, а потім використовуєте цю відповідь для створення аудиторії та надаєте її іншій системі, перетворюючи розмову на робочий процес. Подібні можливості існують у всьому корпоративному ПЗ. Користувач може виявити проблему та ініціювати наступний крок без переходу через кілька застосунків, оскільки базові системи продовжуватимуть виконувати спеціалізовані функції, а AI‑асистент координуватиме, як користувач отримує до них доступ.

Як тільки ШІ зможе ініціювати дії, SaaS‑продукти виглядатимуть більше як збірки спеціалізованих можливостей, до яких AI‑система може звертатися за потреби. Аналітичний продукт може ідентифікувати аудиторію, комерційна платформа — надати дані про транзакції, а маркетингова платформа — активувати кампанію, і найкраще те, що користувач не обов’язково має переходити у кожен застосунок, щоб ці продукти внесли свій внесок у робочий процес. Тоді компанії‑розробники можуть почати проектувати робочі процеси, орієнтуючись на те, що клієнт хоче досягти, а не на послідовність екранів, необхідних для цього.

Панель управління все ще має свою роль

Ймовірно, панелі управління не зникнуть повністю, оскільки деякі завдання виграють від візуального дослідження або можливості одночасно переглядати великі обсяги інформації. Користувачі й надалі потребуватимуть спеціалізованих застосунків для багатьох типів роботи, лише їх роль стала менш центральною.

Клієнт може відкрити застосунок, коли потрібне глибше дослідження, одночасно вирішуючи рутинні питання та дії за допомогою AI‑асистента. Інший користувач може регулярно взаємодіяти з базовим ПЗ, не відкриваючи його традиційний інтерфейс.

Традиційно SaaS‑компанії розглядали входи, сесії та час, проведений у продукті, як сигнали залученості. ПЗ, посередницьке ШІ, ускладнює ці метрики. Клієнт, який рідко відкриває панель управління, все ж може бути дуже залученим користувачем, якщо AI‑асистент регулярно викликає дані, моделі або робочі процеси продукту від його імені..

Створюйте там, де працює клієнт

SaaS‑компанії роками намагалися стати тим застосунком, який клієнти відкривали першими. AI‑асистенти відкривають можливість, що жоден окремий бізнес‑застосунок не буде постійно займати цю позицію. Програмне забезпечення все ще має надавати надійні дані, спеціалізовану функціональність та стабільне виконання.

Компаніям, які готуються до цієї моделі, слід почати запитувати, які частини їхніх продуктів клієнти потребують найчастіше, які дані можна безпечно надати AI‑системам і які дії користувачі повинні мати можливість ініціювати розмовно. Я вважаю, що панель управління залишиться корисною, але, можливо, більше не буде точкою початку взаємодії.