Почему ИИ не убьет SaaS-сервисы
Ключевые тезисы:
- ИИ упрощает создание ПО, но не решает проблему его долгосрочной поддержки.
- Разработчики всегда могли создавать аналоги коммерческих сервисов, но сознательно этого не делали.
- Главная стоимость любого софта — не написание, а управление, масштабирование и поддержка.
- Внедрение собственного решения вместо готового SaaS — это запуск нового бизнеса внутри компании.
Иллюзия простой замены
На примере компании, которая создала аналог Jira, а затем вернулась к покупке лицензии, видна классическая ошибка. ИИ (Claude, Antigravity, Codex) позволяет небольшой команде за пару недель создать сервис с нужным функционалом (тикеты, комментарии, статусы). Написание кода никогда не было основной проблемой.
Реальная цена владения
Проблемы начинаются после запуска, когда появляются пользователи:
- Постоянные баги и ошибки.
- Запросы на новые фичи.
- Необходимость мониторинга, проверки логов и поддержки работоспособности.
Продукт, созданный для экономии, превращается в отдельную постоянную работу, требующую выделения разработчиков и времени.
Две бизнес-модели в одной
Для компании, чей основной бизнес — другой продукт (например, разработка условного ChatGPT), поддержка внутреннего сервиса вроде Jira — это:
- Совмещение двух IT-бизнесов в одном.
- Двойная ответственность: за основной продукт и за внутренний сервис.
- Отвлечение ресурсов от доходообразующей деятельности.
Ключевая цитата: «Разработчики не писали софт не потому, что не могли, а потому, что не хотели [его поддерживать]».
Практический вывод
Не пытайтесь переписать всё подряд с помощью ИИ. Перед созданием собственного аналога оцените:
- Какие сложности и нагрузку по поддержке он добавит.
- Требует ли он постоянного развития и исправления багов.
- Готовы ли вы вести отдельный «бизнес» по поддержке этого решения.
Вывод: ИИ — мощный инструмент для создания прототипов и решения конкретных задач, но он не отменяет экономику и логику SaaS-модели, где вы платите за то, чтобы не заниматься поддержкой инфраструктуры.