Почему ИИ-компании будут продавать не программное обеспечение, а выполненную работу

Долгое время технологические компании строились вокруг простой модели: создать программный инструмент и продать его бизнесу.

Компания покупала CRM, систему аналитики, бухгалтерскую программу, таск-менеджер или сервис автоматизации. Но саму работу по-прежнему выполняли сотрудники или внешние подрядчики.

ИИ постепенно меняет эту модель.

Следующее поколение технологических компаний будет продавать клиенту не столько доступ к программе, сколько готовый результат.

Не программу для подготовки бухгалтерской отчетности, а подготовленную отчетность.

Не инструмент для проверки договоров, а проверенный договор.

Не платформу для управления IT-инфраструктурой, а стабильно работающую инфраструктуру.

Не сервис для производства контента, а работающую контент-систему, которая регулярно выпускает материалы и помогает привлекать аудиторию.

В статье Sequoia Capital «Services: The New Software» такая модель описывается как переход от ИИ-помощников к ИИ-автопилотам.

Новая единица ценности — не доступ к интерфейсу, а выполненная работа с понятным результатом.

Чем ИИ-автопилот отличается от обычного программного инструмента

Большинство современных ИИ-продуктов пока работает в формате copilot — помощника.

Такой продукт дает человеку инструмент, но ответственность за работу остается на специалисте.

Юрист использует ИИ для анализа договора, но сам принимает итоговое решение.

Разработчик использует ИИ для написания кода, но определяет архитектуру и проверяет результат.

Маркетолог использует нейросеть для подготовки черновика, но самостоятельно формирует стратегию и отвечает за публикацию.

Copilot помогает человеку выполнять работу быстрее.

Autopilot продает уже выполненную работу или берет на себя значительную часть процесса.

В этом и заключается принципиальная разница.

Copilot помогает специалисту работать быстрее. Autopilot берёт на себя заметную часть процесса и отвечает за результат.

Клиенту больше не нужно осваивать очередную программу, настраивать ее и обучать сотрудников. Он покупает понятный результат.

Почему рынок выполненной работы больше рынка программного обеспечения

Бизнес тратит деньги не только на программы.

Значительно больше компании расходуют на людей и подрядчиков, которые с помощью этих программ выполняют конкретную работу:

• бухгалтеров;
• юристов;
• разработчиков;
• маркетологов;
• рекрутеров;
• консультантов;
• специалистов технической поддержки;
• IT-подрядчиков;
• аналитиков;
• операционные команды.

Sequoia приводит показательное соотношение: на каждый доллар, потраченный на программное обеспечение, компании расходуют около шести долларов на услуги.

Поэтому рынок ИИ-автопилотов потенциально намного больше классического рынка SaaS.

Программный продукт конкурирует за бюджет на инструменты.

ИИ-компания, продающая выполненную работу, может претендовать на бюджет целой бизнес-функции.

Почему развитие нейросетей усиливает такую модель

У обычного программного бизнеса развитие базовых технологий может создавать угрозу.

Функция, которую стартап разрабатывал несколько лет, может появиться в новой версии большой языковой модели и перестать быть самостоятельным продуктом.

Для компании, продающей выполненную работу, ситуация обратная.

Каждое улучшение нейросетей может:

• снижать себестоимость выполнения работы;
• уменьшать количество ручных операций;
• повышать скорость;
• улучшать качество;
• позволять обслуживать больше клиентов;
• автоматизировать более сложные этапы процесса.

Компания продолжает продавать клиенту тот же результат, но выполняет работу быстрее и дешевле.

Получается модель, в которой развитие базовых ИИ-моделей не разрушает бизнес, а улучшает его экономику.

Чем сильнее становятся базовые модели, тем быстрее, дешевле и масштабнее можно выполнять ту же работу для клиента.

С каких процессов проще начинать

Не все виды работы можно сразу передать ИИ.

Часть задач требует профессионального суждения, опыта, ответственности, вкуса и понимания контекста.

Но во многих процессах есть большая доля интеллектуальной, при этом достаточно стандартизированной работы.

Например:

• обработка типовых документов;
• подготовка отчетности;
• мониторинг IT-систем;
• техническая поддержка;
• первичный отбор кандидатов;
• обработка страховых случаев;
• поиск и структурирование информации;
• анализ данных;
• типовые юридические операции;
• подготовка черновиков и материалов.

Особенно привлекательны процессы, которые бизнес уже передает внешним подрядчикам.

Если компания пользуется аутсорсингом, это означает, что:

1. Работа уже может выполняться за пределами компании.
2. На нее существует отдельный бюджет.
3. Клиент покупает результат, а не рабочее место конкретного сотрудника.
4. Исполнителя можно заменить без полной перестройки организации.

Поэтому поставщик ИИ-услуги может начать не с замены внутреннего отдела, а с замены внешнего подрядчика.

Для клиента это выглядит не как болезненная реорганизация компании, а как обычная смена поставщика услуг.

От продажи инструмента к продаже результата

Этот переход меняет сам подход к созданию ИИ-продуктов.

Раньше технологическая компания могла сказать:

Вот наша программа. Подключите сотрудников, настройте процессы и используйте ее для решения своей задачи.

Новая модель звучит иначе:

Мы берем на себя этот процесс и отвечаем за результат. Программное обеспечение и ИИ — это наша внутренняя технология.

Для клиента это намного понятнее.

Бизнесу редко нужен новый интерфейс сам по себе.

Ему необходимо:

• не терять заявки;
• быстрее отвечать клиентам;
• регулярно выпускать контент;
• сократить ручную работу;
• снизить стоимость операций;
• получить прозрачную аналитику;
• поддерживать IT-инфраструктуру;
• быстрее готовить документы;
• улучшить продажи.

Если поставщик способен отвечать за этот результат, клиенту может быть неважно, какие модели, агенты и автоматизации используются внутри.

Как эта модель связана с развитием Abistep

Много лет Abistep развивалась как компания-разработчик.

Мы создавали:

• мобильные игры и приложения;
• проекты с геймификацией;
• Telegram Mini Apps;
• внутренние системы;
• веб-продукты;
• кастомное программное обеспечение.

Классическая модель студии строится вокруг разработки: клиент приходит с задачей, команда оценивает объем работ, создает продукт и передает его заказчику.

Сейчас мы постепенно переходим к другой логике.

Нас все меньше интересует продажа разработки как набора часов.

Мы хотим создавать и внедрять системы, которые закрывают конкретные процессы бизнеса и дают понятный результат.

Одно из направлений этой трансформации — собственная Business OS.

Что такое Business OS

Business OS — это система управления бизнесом с ИИ под капотом.

В ней могут объединяться:

• данные о компании;
• продукты и предложения;
• информация о клиентах;
• лиды и история коммуникаций;
• продажи;
• маркетинг;
• контент;
• аналитика;
• внутренние документы;
• промпты;
• ИИ-агенты;
• автоматизации;
• операционные процессы.

Но ценность Business OS заключается не в количестве функций.

Бизнесу не нужна еще одна сложная панель управления, в которую придется постоянно заходить.

Задача системы — помогать выполнять реальную работу.

Например:

• собирать и квалифицировать лиды;
• готовить следующие шаги по клиентам;
• формировать follow-up-сообщения;
• анализировать контент и интересы аудитории;
• собирать контент-план;
• распределять публикации по календарю;
• готовить черновики материалов;
• находить слабые места в продажах;
• собирать управленческую аналитику;
• автоматизировать повторяющиеся операции.

В этой модели клиент покупает не просто доступ к софту.

Он покупает улучшение конкретного процесса.

Почему мы сначала строим систему для себя

Business OS изначально создается для внутренних задач Abistep.

Это позволяет не проектировать продукт теоретически, а ежедневно проверять его на реальном бизнесе.

Мы сами используем систему для работы с:

• контентом;
• лидами;
• проектами;
• клиентами;
• аналитикой;
• продажами;
• внутренними данными;
• ИИ-моделями и агентами.

Если функция не помогает в реальной работе, ее приходится упрощать, переделывать или удалять.

Такой подход позволяет развивать систему не вокруг модных возможностей ИИ, а вокруг конкретных бизнес-задач.

Зачем нужны пилотные проекты

Сейчас мы обкатываем отдельные элементы системы на нескольких пилотных проектах.

Пилоты нужны не только для тестирования технологий.

Они помогают понять:

• какие процессы повторяются в разных компаниях;
• где бизнес теряет деньги и время;
• какие данные необходимы ИИ;
• что можно стандартизировать;
• где требуется кастомная разработка;
• какую работу можно автоматизировать полностью;
• где ИИ должен оставаться помощником человека;
• за какой результат клиент действительно готов платить.

В дальнейшем из таких повторяющихся сценариев могут формироваться готовые отраслевые решения.

Это уже ближе не к классической студии разработки, а к продуктовой компании с сервисным плечом.

Почему одного программного продукта недостаточно

Создать систему технически — только половина задачи.

Даже хороший продукт может остаться бесполезным, если:

• сотрудники не понимают, как им пользоваться;
• процесс внутри компании не описан;
• данные хранятся в разных местах;
• никто не отвечает за внедрение;
• отсутствуют показатели результата;
• система не встроена в ежедневную работу;
• автоматизация не решает реальную проблему.

Поэтому будущее, вероятно, не только за компаниями, которые создают сильный софт.

Преимущество получат те, кто сможет объединить:

• программное обеспечение;
• ИИ-модели;
• данные;
• экспертизу;
• внедрение;
• сопровождение;
• ответственность за результат.

Сильный продукт здесь — это сочетание софта, данных, внедрения и ответственности за результат.

Business OS как переходная модель

На первом этапе Business OS может работать как copilot.

Система помогает сотрудникам:

• анализировать информацию;
• принимать решения;
• готовить материалы;
• видеть следующие шаги;
• выполнять работу быстрее.

По мере накопления данных и проверки процессов отдельные функции смогут переходить в режим autopilot.

Сначала система предлагает следующий шаг по лиду.

Позже она самостоятельно готовит сообщение и ставит задачу менеджеру.

Еще позже — выполняет часть коммуникации автоматически в рамках заданных правил.

Сначала система предлагает темы для контента.

Затем собирает календарь, адаптирует тему под площадки и готовит черновики.

В дальнейшем она может самостоятельно анализировать результаты и корректировать контент-план.

Так и происходит переход от ИИ-помощника к системе, которая берет на себя все большую часть выполненной работы.

Что в итоге будет покупать бизнес

Бизнесу не нужен ИИ ради ИИ.

Ему не нужен агент только потому, что агенты стали популярными.

Ему также не нужен новый программный инструмент, если после покупки потребуется нанять дополнительных людей для его настройки и обслуживания.

Бизнесу нужен результат:

• больше обработанных заявок;
• меньше потерянных лидов;
• регулярный контент;
• снижение стоимости операций;
• прозрачные процессы;
• сокращение ручной работы;
• более быстрая работа команды;
• управляемый маркетинг;
• понятная аналитика.

Поэтому главный рыночный сдвиг можно сформулировать так:

Компании будут переходить от продажи программных инструментов к продаже выполненной работы и измеримого результата.

Программное обеспечение при этом никуда не исчезнет.

Оно просто станет внутренней инфраструктурой, с помощью которой поставщик обеспечивает клиенту нужный результат.

Куда движется Abistep

Мы видим будущее Abistep не только как студии, которая разрабатывает программное обеспечение по техническому заданию.

Наша задача — создавать ИИ-системы, которые помогают бизнесу перестраивать маркетинг, продажи и внутренние процессы.

Не продавать агента ради агента.

Не добавлять автоматизацию только потому, что это технически возможно.

Не создавать еще один сервис, который станет дополнительной нагрузкой для команды.

А находить конкретную бизнес-задачу, проектировать решение, внедрять его в процессы и постепенно брать на себя часть выполняемой работы.

Вероятно, именно на пересечении программного обеспечения, услуг, данных и ИИ будет формироваться новое поколение технологических компаний.

И похоже, что Abistep постепенно движется именно в эту сторону.