Достижение реальной окупаемости ИИ-инвестиций в SaaS-бизнес означает использование ИИ-пилотов, внутренних агентов, унифицированной интеграции и четкого управления, пишет на портале The New Stack Лео Гольдфарб, партнер компании Albato Embedded.
В разговорах с основателями, руководителями продуктов и техническими директорами SaaS-бизнеса я до сих пор слышу много скептицизма в отношении искусственного интеллекта. Проблемы доверия, сложности и соответствия нормативным требованиям продолжают замедлять внедрение ИИ в этой сфере.
От основателей и руководителей SaaS-продуктов рост глубокой автоматизации и ИИ требует стратегического поворота, направленного на приоритизацию универсальных интеграций, ускорение автоматизации, внедрение ИИ-помощников и обеспечение четкого управления использованием ИИ.
Это изменение не является опциональным. По данным McKinsey, поскольку почти 88% организаций уже используют ИИ, этот сдвиг представляет собой новую основу для отрасли. Чтобы оставаться впереди и уменьшить операционные трудности, SaaS-компаниям следует охватить пять ключевых тенденций и преуспеть в них:
1. «Вторые пилоты» с ИИ, работающие с клиентами
Новая тенденция для SaaS-компаний — оснащение клиентов «вторым пилотом» с ИИ. Он действует как сверхэффективный помощник, встроенный непосредственно в продукт и готовый оказать мгновенную помощь.
Используя «вторые пилоты», компании достигают двух основных целей:
- Способствуют успеху клиентов: устраняют барьеры внедрения, повышая удержание и пожизненную ценность.
- Сокращают внутренние расходы: значительно уменьшают рабочую нагрузку на группы поддержки клиентов. ИИ обрабатывает общие запросы, освобождая персонал для выполнения сложных и важных задач.
Эффект уже можно измерить. Исследования внутренних инструментов, таких как Microsoft Copilot, показывают, что их помощь приводит к сокращению на 31% времени, затрачиваемого на управление электронной почтой, и сокращению продолжительности совещаний на 16%. Эта эффективность подтверждается опросом BCG, в котором 92% руководителей отделов кадров сообщили, что видят их преимущества, а более 10% добились повышения производительности, превышающего 30%.
2. Внутренние агенты ИИ
В то время как «вторые пилоты» помогают клиентам, внутренние агенты ИИ помогают компании работать более эффективно. Отрасль выходит за рамки чат-ботов, которые ищут информацию в базах знаний и отвечают на вопросы. Новый стандарт предполагает, что агенты ИИ станут полноценными автономными сотрудниками, которые смогут управлять всеми рабочими процессами бизнеса.
Компании уже внедряют этих агентов в свои подразделения:
- Аналитика продукта: для выявления узких мест пользовательского опыта (UX).
- Инжиниринг: для более быстрого написания и проверки кода.
- Маркетинг и продажи: чтобы квалифицировать и набирать потенциальных клиентов.
- Человеческие ресурсы: для автономной обработки запросов сотрудников.
Например, торговый агент может автономно находить новых потенциальных клиентов, проверяя их активность в сети, размер их компании и ее историю, и решать, стоит ли обращаться к этому лиду.
3. Унифицированные уровни интеграции и встроенный iPaaS
Сложность подключения множества разнообразных инструментов к SaaS затрудняет масштабирование. Фрагментированные коннекторы и пользовательские API создают операционные проблемы и узкие места. Интеграции больше не являются чем-то дополнительным; они являются основной частью UX. Фактически, рыночные данные показывают, что интеграция в настоящее время является основным требованием крупных клиентов и встречается в 60% всех сделок по продаже SaaS.
Чтобы решить эту проблему, платформы SaaS отходят от разрозненных заказных уровней API и внедряют универсальные интеграционные решения, в частности встроенную платформу интеграции как сервис (iPaaS).
Такой подход делает высокоценную интеграцию полностью нативной частью UX, а не неуклюжим дополнением. Используя встроенный iPaaS, компании могут быстро предлагать сотни надежных соединений, избавляя от огромной сложности управления API, чтобы их инженерные команды могли сосредоточиться на создании основного продукта.
4. Интеграция A2A (агент-агент)
Роль агентов ИИ быстро выходит за рамки помощи пользователям одного продукта. Ключевым требованием к современным агентам является способность беспрепятственно взаимодействовать с другими агентами ИИ и с широким набором внешних API.
Чтобы обеспечить такую взаимосвязь, SaaS-компании должны развернуть надежную инфраструктуру, в частности экосистему Model Context Protocol (MCP) в сочетании со встроенными iPaaS-решениями.
Эти технологии образуют соединительную ткань новой интегрированной экосистемы AI-SaaS. Они обеспечивают безопасный и надежный обмен данными между независимыми агентами и внешними API, предотвращая перегрузку отдельного агента или большой языковой модели (LLM) фрагментированными системами и ограниченными контекстными окнами. Эта мультиагентная основа позволяет агентам всех продуктов работать синхронно, максимально эффективно используя разнообразные LLM и принося максимальную пользу клиентам.
5. Управление ИИ и защитные ограничения
Поскольку ИИ становится центральным элементом SaaS-бизнеса, выступая одновременно в качестве внутреннего агента (например, одного из ваших сотрудников) и «второго пилота», работающего с клиентами, самой большой проблемой становится поддержание контроля и завоевание доверия пользователей.
Речь идет не только о соблюдении нормативных требований (таких как SOC 2 или GDPR); речь идет о фундаментальной прозрачности. Компании должны разработать четкую внутреннюю политику, касающуюся:
- этичного использования ИИ;
- выбора совместимого стека LLM с лучшими возможностями рассуждений;
- доступа агентов к внутренним данным и данным клиентов;
- отслеживания каждого решения, принимаемого агентами (особенно, если агент не только генерирует ответы, но и выполняет действия и управляет данными);
- предотвращения «галлюцинаций» (когда ИИ выдумывает факты).
В конечном счете, успех строится на доверии. Компании, которые не смогут внедрить надежные ограничения работы ИИ и надлежащее управление им, рискуют потерять доверие клиентов и потенциально столкнуться с крупными штрафами. И наоборот, те, кто успешно реализует эту внутреннюю политику и обеспечит прозрачность, получат важное стратегическое преимущество: они смогут масштабировать свои функции ИИ без регулятивного риска и без потери доверия пользователей. Создание этой надежной основы защитит бренд и позволит легко его масштабировать.
Заключительные соображения
К сожалению, большинство SaaS-компаний, особенно крупных, до сих пор не перешли на агентов и не создали измеримую ИИ-экосистему, основанную на рентабельности инвестиций. Недавнее исследование Массачусетского технологического института показало, что 95% пилотных проектов GenAI потерпели неудачу. Несмотря на
Внедрение терпит неудачу, когда ИИ не учится, не интегрируется и не совершенствуется. Пользователи SaaS не будут использовать ИИ только потому, что это ИИ. Им нужны интуитивно понятные и полезные инструменты, встроенные в их реальные рабочие процессы. Речь идет не о добавлении еще одного яркого ИИ-помощника. Для платформ SaaS речь идет о разработке функций ИИ, которые предлагают четкую, немедленную ценность и адаптируются с течением времени.
Поэтому, чтобы изменить направление развития в области ИИ в 2026 г., перестаньте измерять только внедрение ИИ и начните отслеживать реальные результаты бизнеса. Создайте мультиагентную контекстно-ориентированную среду, в которой каждый агент фокусируется на узкой задаче и имеет доступ к соответствующему контексту и инструментам API. Чтобы обеспечить это, разверните надежный уровень API/MCP, который можно обрабатывать с помощью таких инструментов, как встроенный iPaaS. Разработайте защитные меры обеспечения прозрачности и контроля ИИ, чтобы укрепить доверие к ИИ. И не забывайте отслеживать и оптимизировать затраты, связанные с ИИ.
