ИИ-агенты не убивают софт — они его пересобирают

За последние месяцы публичные software-компании в США потеряли почти $500 млрд рыночной капитализации. Причина — нарратив, который сейчас звучит из каждого второго подкаста: «Software умирает. Агенты заберут его место». Если AI становится новым интерфейсом к работе, то зачем нам Salesforce, Datadog, Snowflake — и, в нашей реальности, зачем 1С?

Я считаю эту панику ошибочной. И не один: на эту же тему недавно вышел материал у ICONIQ — крупного американского инвестфонда, в портфеле которого Datadog, Snowflake, Adyen, Procore, ServiceTitan и одновременно Anthropic, ElevenLabs, Glean, Sierra. Их тезис — рынок не исчезает, а проходит The Great Sorting, «Великую Пересборку». И мне он близок.

Ниже — мой пересказ их логики, плюс взгляд изнутри российского рынка: что всё это значит для 1С, для lsFusion, для основателей B2B-стартапов и для тех, кто сейчас выбирает, в каком слое строить продукт.

Парадокс момента: софта станет больше, не меньше

Первая контр-интуитивная вещь, которую важно принять: AI не сокращает объём software. Он его умножает.

Когда стоимость создания падает — когда любой разработчик за вечер собирает в Claude Code MVP, который раньше требовал команду из пяти человек на квартал — продуктов становится больше. И конкуренция становится жёстче. Рынок заполняется посредственными решениями, и именно поэтому планка для по-настоящему сильных продуктов резко растёт.

Выдающихся продуктов всегда было меньше, чем спрос на них. Сейчас этот дефицит станет ещё острее.

Долгое время корпоративный софт решал важную задачу: он стандартизировал процессы, контроль и лучшие практики прямо внутри систем. Компании получали эффективность и масштаб, но одновременно становились всё более похожими друг на друга. Бизнес подстраивался под логику софта, а не софт — под реальную логику бизнеса.

AI меняет именно это. У систем появляется шанс сохранить структурную основу — данные, процессы, контроль — но при этом стать гораздо более чувствительными к контексту и намерению. Не заставлять компанию вписываться в рамки, а помогать адаптироваться к тому, как устроена реальная работа.

Не все крупные игроки переживут эту волну

Это не пессимизм, а исторический паттерн.

Категории сохранялись — CRM, мониторинг, хранилища данных не исчезли. Менялись лидеры, потому что новая технологическая модель требовала пересобрать продукт с нуля. Те, у кого больше вкуса и глубже понимание реальных проблем клиента, получили непропорциональное преимущество. Остальные выучили урок Siebel.

Сейчас — следующая такая волна. Только пересборка идёт не под облако, а под агентную архитектуру.

Два слоя: контекст и действие

Главная идея ICONIQ, которая, на мой взгляд, лучше всего объясняет происходящее — рынок software делится на два взаимосвязанных слоя.

Data Context Layer — слой данных и контекста

Это платформы, в которых годами накапливались данные, процессы, роли, история действий и доверие. CRM с многолетней историей сделок. ERP с настроенной номенклатурой и регламентами. Системы документооборота с подписями и согласованиями. Снежные хранилища с очищенными витринами.

Этот контекст — самый дорогой и самый медленный для воспроизведения актив. Его нельзя «накачать за квартал». Он создаётся годами реальной работы.

Agent Layer — агентный слой

Это AI-системы, которые используют этот контекст, чтобы автоматизировать всё более сложные задачи. Они умеют рассуждать, планировать, исполнять действия через множество систем сразу — освобождая человека для стратегии и суждения.

Агенты не нуждаются в онбординге. Они работают между интерфейсами, языками и API одновременно. Их количество будет расти экспоненциально, и впервые в истории софта участие в системах будет расти не за счёт людей, а за счёт самих агентов.

Метафора: коралловый риф

200 миллионов лет назад мировой океан испытывал дефицит питательных веществ. Это дало начало одному из самых продуктивных симбиозов в природе: кораллы и водоросли вместе создали коралловые рифы.

Коралл даёт структуру и основу. Водоросли превращают свет в энергию. По отдельности их возможности ограничены — вместе они создают одну из самых сложных и богатых экосистем на Земле.

С софтом сейчас то же самое:

• Контекстный слой = коралл. Структура, опора, накопленные данные.
• Агентный слой = водоросли. Энергия, скорость, способность превращать контекст в действие.

Агентам сложно построить глубокий контекст самостоятельно — он накапливается годами. Платформам сложно построить по-настоящему сильных агентов — это другой тип продукта, другой UX и другая логика ценности. Самые устойчивые бизнесы будут жить на стыке этих слоёв.

Российский кейс: 1С и почему её модель шатается

Теперь — самое интересное для нас.

1С — это российский эквивалент того, чем когда-то был Siebel: де-факто стандарт корпоративного учёта, на котором держатся миллионы малых, средних и крупных бизнесов. Бухгалтерия, ЗУП, УНФ, ERP — отдельная экономика франчайзи, внедренцев, консультантов. Платформа, в которой закрытость — часть бизнес-модели: чтобы что-то поменять, нужен партнёр, конфигуратор, лицензии, обновления.

Эта модель работала, пока стоимость разработки была высокой. Платформа давала готовый «скелет» — формы, регистры, печатные формы, отчётность в ФНС, — и компания платила за то, чтобы не строить это с нуля.

Но рядом давно живёт другая идея — lsFusion. Открытая декларативная платформа на Java под LGPLv3, развивающая идею «опиши, что должно быть, а не как это сделать». Типовое ERP-решение MyCompany на её основе распространяется под Apache 2.0. Это и есть бесплатная open-source альтернатива 1С — с той же структурной идеей (формы, регистры, отчётность), но без vendor lock-in и без франчайзи в качестве обязательного посредника.

Долгое время барьер был не в наличии альтернативы. Барьер был в труде внедрения. Описать модель данных под конкретный бизнес, нарисовать формы, прописать регистры, настроить отчёты — это месяцы работы аналитика и разработчика. И именно поэтому бизнес продолжал платить за 1С: дешевле взять готовое, чем строить своё.

«Написать 1С под себя» — за подписку на агента

И вот здесь происходит ключевой сдвиг.

Если стоимость разработки падает в 5–10 раз, и если ИИ-агент способен под надзором аналитика сгенерировать конфигурацию платформы под конкретный бизнес — модель «купить лицензию 1С + нанять франчайзи» начинает проигрывать модели «взять открытую платформу + платить подписку за агента, который её настраивает и развивает».

Представьте компанию из 50 человек:

Агент не заменяет ERP-платформу — он заменяет дорогостоящего интегратора. Он читает реальные процессы компании, проектирует под них модель данных, генерирует формы и отчёты, ловит расхождения, накатывает изменения, когда меняется законодательство.

При этом структурная основа — двойная запись, регистры накопления, проводки, фискальные требования — остаётся в платформе. Это и есть тот самый «коралл»: lsFusion (или любая другая открытая ERP-платформа) даёт скелет, агент — мышцы и нервы, которые подгоняют систему под конкретную компанию.

Это и есть The Great Sorting в российской проекции: категория ERP не исчезает. Меняется лидер и меняется бизнес-модель.

Что это значит для основателей и инвесторов

Если тезис верен, у компаний есть два понятных пути:

1. Строить контекстный слой. Владеть данными, процессами, доверием. Стать «незаменимой частью исполнения». Тут выигрывают вертикальные SaaS, специализированные платформы, вендоры с сильным network effect.
2. Строить агентный слой поверх чужого контекста. Это требует другой продуктовой логики: рассуждение, планирование, инструментальное взаимодействие, безопасность, оркестрация.

Исключения, которые потянут оба слоя сразу, будут — но это будут единицы. Большинству придётся выбирать.

Вопросы, которые я бы задавал любому B2B AI-проекту в 2026 году:

• В каком слое вы строите продукт?
• Что именно является вашим преимуществом — данные, процессы, доверие, экспертиза, скорость?
• Насколько сложно это воспроизвести?
• Усиливается ли ваша позиция с распространением агентов или, наоборот, ослабевает?

Если продукт не контролирует важный контекст и не становится незаменимой частью исполнения — ему будет крайне сложно удерживать ценность. Прослойки между LLM и пользователем без собственного актива первыми попадут под каток.

Главный навык эпохи: бизнес-анализ

И вот теперь то, ради чего эта статья, на мой взгляд, нужна больше всего.

Когда стоимость написания кода падает почти до нуля — узким местом становится не код. Узким местом становится понимание задачи.

Агент сгенерирует регистр накопления, форму, отчёт, проверит реквизиты, подготовит миграцию данных. Чего агент не сделает сам — это:

• разберётся, как реально устроены процессы у клиента (а не как их описали в регламенте, который никто не читал);
• найдёт, где деньги «протекают» — между складом и бухгалтерией, между договором и актом, между CRM и отгрузкой;
• поймёт, какую боль решать в первую очередь, чтобы окупить внедрение за квартал, а не за три года;
• договорится с финдиректором, что метрика успеха — не «закрыли тикетов», а «сократили дебиторку на 15%»;
• увидит, что задача, как её сформулировал заказчик — это не та задача, которую ему нужно решить.

То есть всё, что мы привыкли называть бизнес-анализом и продуктовым мышлением.

Сильный аналитик с агентом сделает за неделю то, что раньше делала команда из пяти человек за квартал. Слабый аналитик с теми же агентами выдаст красиво оформленную бесполезность — и в условиях, когда «оформить красиво» стало бесплатным, это станет видно мгновенно.

Для разработчиков это значит, что чисто технический навык перестаёт быть достаточным. Не «я умею писать код», а «я умею решать задачи бизнеса с помощью кода и агентов». Для аналитиков — что их рынок взлетит: спрос на людей, способных связать реальную проблему клиента и инструмент, который её закрывает, кратно вырастет.

Это, кстати, объясняет, почему я не верю в страх «AI заменит программистов целиком». Заменит тех, кто умеет только писать код. А кто умеет понять задачу, спроектировать решение, договориться с командой и довести до результата — получит ускоритель, а не конкурента.

Итог: век разума для софта

Software не умирает. Он проходит через пересборку.

Появляются два взаимосвязанных слоя: один хранит контекст и доверие, второй превращает этот контекст в действие. Не один вместо другого — а они вместе.

В российской проекции это выглядит так:

• 1С, как и любой закрытый стандарт, рано или поздно столкнётся с открытыми альтернативами уровня lsFusion / MyCompany, усиленными агентным слоем.
• Бизнес-модель «лицензии + франчайзи» начнёт проигрывать модели «открытая платформа + подписка на агента».
• Категория ERP сохранится. Лидер и способ создания ценности — изменятся.
• Победят не те, кто громче всех говорит про агентов, а те, кто глубже всех понимает реальные проблемы клиента и собирает под них продукт из быстро меняющихся частей.

Победителями новой волны не обязательно станут компании с самыми громкими демо. Победят те, кто лучше других поймёт, где именно в новой архитектуре накапливается ценность. Для одних это будут агенты. Для других — контекст. Для третьих — интерфейс между ними.

Для всех — критичным окажется бизнес-анализ. Умение услышать клиента, увидеть проблему до того, как её сформулировали, и собрать под неё решение, которое работает.

Строите свой агентный слой и нужны GPU для inference, RAG-пайплайнов или дообучения моделей? Возьмите GPU-сервер в Intelion Cloud — pay-as-you-go, оплата по минутам, без длинных контрактов. Под self-hosted LLM, vLLM, агентные системы и эксперименты с моделями.