# Триллионная возможность агентных рабочих процессов

## 1. Контекст: почему SaaS-модель рушится

### Исторический взгляд финансистов на SaaS
- Среди финансистов существовала поговорка: «все SaaS-компании одинаковы на вкус» ("all SaaS companies taste like chicken")
- Это означало: все SaaS-компании имеют одинаковые балансы, одинаковые темпы роста и одинаковые метрики — идеальный инвестиционный актив
- PE-фонды с датами 2026–2028 накупили здоровых SaaS-компаний, которые теперь «тонут»

### Почему SaaS теряет позиции
- Метрики роста и прибыльности SaaS-компаний резко ухудшились
- Компании не смогли стать релевантными в мире, где агенты захватывают рабочие процессы
- PE-фирмы не знают, как продать портфельные SaaS-компании, купленные ранее

---

## 2. Три ключевых игрока на рынке

### Гиперскейлеры (OpenAI, Anthropic)
- Осознали: нельзя сидеть в конференц-залах и рассуждать об AI — нужно идти «в окопы» к клиентам
- Подтверждение тезиса Palantir: необходимы **forward deployed engineers** — инженеры, работающие непосредственно у клиента
- Гиперскейлеры ограничены в капитале несмотря на рекордные раунды финансирования (затраты на AGI, GPU, обучение моделей)
- Anthropic создал деплой-компанию с Blackstone, Hellman & Friedman и Goldman Sachs — **$1,5 млрд капитала**
- OpenAI создаёт аналогичный венчур с оценкой около **$10 млрд**

### Private Equity
- Давление с двух сторон: «push» — нужно спасать старые SaaS-инвестиции; «pull» — нужно внедрить AI в портфельные компании
- PE-фирмы видят **триллионы долларов** в агентных рабочих процессах
- Мотивированы создавать AI-нарративы для компаний перед продажей
- PE как канал дистрибуции: владеют тысячами mid-market компаний (finance, ops, support, procurement, compliance)

### Предприятия (Fortune 500, SMB)
- До недавнего времени не понимали разницы между чатом и агентом
- Перелом произошёл в декабре 2025 и ускорился с весны 2026
- Компании видят возможности, но не имеют экспертизы
- Обращаются к OpenAI, Anthropic и консультантам за помощью

---

## 3. Ключевой тезис: завершение рабочего процесса на 100%

- Возможность агентов выполнять **целый рабочий процесс на 100%** — новый феномен весны 2026
- Раньше агенты не могли делать это надёжно, масштабируемо и воспроизводимо
- Именно в **достижении 100%** сосредоточена непропорциональная ценность
- Совокупная стоимость этой возможности — **триллионы долларов**

---

## 4. Четыре оси давления на рынок агентных решений

### Ось 1: Frontier-лаборатории движутся вниз по стеку
- Anthropic и OpenAI раньше поставляли только модель — теперь создают компании по деплою
- Нанимают инженеров, которые работают внутри компаний-клиентов
- Выпускают продуктовые решения: Claude Design, финансовые шаблоны, Claude Code (vs. Cursor)
- Сигнал: **листы найма и анонсы лабораторий** показывают, где они видят ценность

### Ось 2: Консультанты движутся вверх по стеку
- McKinsey, BCG, Accenture, Capgemini — все участники программы OpenAI Frontier Alliance
- PricewaterhouseCoopers сотрудничает с OpenAI по офису CFO
- Консультанты больше не ограничиваются change management — они строят agentive practices и обучают delivery-команды
- Имеют десятилетия отношений с лицами, принимающими решения — огромное конкурентное преимущество

### Ось 3: Системы записей (Systems of Record) открывают интерфейсы
- Salesforce, ServiceNow, Workday открыли API и agent frameworks
- SAP приобрёл Dreamio совместно с Prior Labs специально для управления данными
- Цель: агент должен вызывать их платформу напрямую с их permission и audit trail
- **Стартапам всё труднее вклиниться между данными клиента и агентом**

### Ось 4: Private Equity как канал дистрибуции
- PE может ввести одного партнёра по деплою для всего портфеля
- Сравнить результаты по компаниям и **стандартизировать playbooks**
- Масштаб несопоставим с продажами стартапа по одной компании за раз
- Компании, выигрывающие PE-партнёрство, получают несправедливое преимущество дистрибуции

---

## 5. Слой реализации (Implementation Layer)

### Что такое Implementation Layer
- Также называется «harness» (обвязка) вокруг модели
- OpenAI в своём посте Frontier Alliances прямо заявил: **«узкое место для enterprise AI — не модель, а то, как агенты строятся и управляются внутри компаний»**
- Включает всё, кроме самой модели

### Компоненты Implementation Layer

#### Проектирование рабочего процесса (Workflow Design)
- Определение: какие решения принимает модель, какие шаги остаются за человеком
- Где передаются полномочия (handoffs) и что считается «сделанным»
- Не промпт — это **определённый процесс**, где каждый шаг имеет владельца, вход и выход
- Большинство команд пропускают этот этап и просто подключают модель к инструменту

#### Доступ к данным (Data Access)
- Какие источники истины читает агент
- Какие разрешения применяются на уровне строк и полей
- Какие записи актуальны, а какие устарели
- Модель может уверенно отвечать из PDF шестимесячной давности или из live-записи — **implementation layer решает, какой источник использовать**

#### Полномочия (Authority)
- Что агент может делать с какими системами
- С какими лимитами затрат и обязательств
- **Чтение — один профиль риска; запись — совершенно другой профиль риска**
- Расходы, как правило, необратимы

#### Оценки (Evals)
- Не бенчмарки — это способ измерить **соответствие вывода агента конкретным бизнес-правилам**
- Как проверить корректность, полноту и безопасность вывода до его применения
- «Если вы не можете назвать, что в ваших eval, вы не в позиции сказать, работает ли ваш агент»

#### Audit Trails и восстановление
- Что логируется и что **должно** логироваться
- Что аудитор может восстановить после сбоя
- Как отменить действие агента
- Кто у клиента поддерживает систему в актуальном состоянии

---

## 6. Стратегический принцип: «Быть ближе к бизнес-объекту»

### Суть принципа
- Универсальный интеллект становится ценным, когда привязан к **конкретным объектам и действиям**, которые определяют реальную работу
- Не абстрактное рассуждение, не лучшее резюмирование — а объекты, которые движут бизнес-процессами

### Примеры применения

#### Поддержка клиентов
- Объекты: кейсы, политики, клиенты, права, пути эскалации
- Implementation layer строит object model, с которой агент может закрывать тикеты от начала до конца

#### Продажи
- Объекты: inbound, outbound, motions закрытия сделок, весь sales funnel
- Object-oriented модель позволяет агенту работать по всей воронке **надёжным и последовательным образом**

### Почему это важно для дифференциации
- Вендоры без глубокого понимания «покажут карты»: «модель отличная, данные помогут»
- Строители, понимающие implementation layer, устойчивы к конкуренции со стороны Anthropic/OpenAI

---

## 7. Почему кастомизация — это защитный ров

- Бизнес-модель «SaaS на вкус как курица» предполагала, что ПО может быть **универсальным**
- В агентном мире **непропорциональная ценность — в кастомизации**
- Implementation layer слишком сложен, специфичен и глубок, чтобы его мог построить «crack team за выходные в Claude Code»
- PE-фирмы уже проверяли этот тезис — это не работает
- **Фактическое плечо системы**: то, как implementation layer собирает модель + harness + данные в исполняемый рабочий процесс

---

## 8. Открытые вопросы рынка

- **Кто владеет?** Кто в итоге «явно заявит о праве собственности» на пространство агентных рабочих процессов — лаборатории, консультанты, системы записей или сами предприятия
- **Где плечо?** В данных (Salesforce, SAP), в модели (Anthropic, OpenAI), в harness, в памяти (memory) — открытый вопрос
- **Сервисы vs. SaaS?** Смогут ли модели с глубокой кастомизацией заменить рекуррентную выручку SaaS с точки зрения финансов
- **Паралич выбора**: как компании будут принимать решения, когда все крупные вендоры сходятся на одном рынке одновременно
- **Масштабируемость кастомизации?** Может ли бизнес-модель, основанная на глубокой кастомизации, эффективно масштабироваться — «слишком сложно и нюансировано»
- До ясности в распределении ролей — **ещё годы**