Hindi gagawin ng AI Agents na mawala ang SaaS: Ang tunay na laban ay tungkol sa Data

May-akda: Sleepy.md

Pagkatapos maging popular ang AI Agent, marami na ang nagsisimula na mag-isulat ng mga elegiya para sa SaaS. Ngunit naniniwala ako na sobrang maaga pa.

Totoo nang magkakaroon ng takot ang mga investor. Sa simula ng 2026, ang takot sa SaaS apocalypse ay sumakop sa buong tech industry. Noong huling bahagi ng Enero, ang pagpapalabas lamang ng isang update sa Anthropic na nagpapahintulot sa Claude na gamitin ang mga plugin ay nagresulta sa pagwawala ng milyon-milyon dolyar sa market value ng software sector sa US sa loob ng tatlong linggo.

Ang lohika ng kanilang panikyo ay simpleng simpleng. Naniniwala sila na dahil nakakagawa na ang AI ng sariling code, nakakahanap na ng mga vulnerability, at kahit na dinamikong gumagawa ng mga tool, ang gastos sa pagsusulat ng code ay umabot sa halos sero. Kapag kayang gumawa ng anumang custom tool para sa mga kumpanya kahit saan at kailan ng isang Agent, ang mga software company na nagtatanggap ng monthly rent ay mawawala na ang kanilang malalim na kahon ng proteksyon.

Kaya, mula sa CrowdStrike hanggang IBM, mula sa Salesforce hanggang ServiceNow, anuman ang kalakasan ng kanilang mga ulat sa kita, lahat ay nasa gitna ng matinding pagbebenta.

Samantala, maraming AI na entrepreneur ay nagdadala ng BP at nagpapaliwanag sa mga VC tungkol sa paggawa ng "middle layer sa panahon ng Agent" at "For Agent entrepreneurship".

Lahat sila ay nagtatalo sa isang bagay: ang paggawa ng mga kasangkapan ay ang pinakasexiest na negosyo sa panahong ito.

Ngunit kung ililipat natin ang ating paningin mula sa mga PPT at titingnan natin ang totoong aspeto ng pagpapatakbo ng mga kumpanya, makikita natin na hindi talaga ganito.

May isang klasikong teorya sa ekonomiks na patuloy na napapatotohanan, na tinatawag na “paglipat ng kakulangan sa mga salik.” Bawat rebolusyon sa produktibidad, nagiging mas marami ang isang dating kakulangan sa salik, samantalang nagiging sobrang kakulangan ang isang iba pang dating nakakalimutang salik, at ang yaman ay umuunlad patungo sa huli.

Bago ang Industrial Revolution, ang puwersa ng paggawa ay kakaunti; ang steam engine ay nagbigay ng malaking dami ng makinaryang puwersa ng paggawa, kaya ang kakauntian ay napunta sa kapital at mga pabrika, at naging pinakamayaman sa panahong iyon ang mga may-ari ng pabrika.

Ang digital na revolusyon ay nagpalaya sa gastos ng pagpapalaganap ng impormasyon, kaya ang kakulangan ay napunta sa “atensyon” ng mga gumagamit, at naging malaking negosyo ang traffic.

Ngayon, ang rebolusyon ng AI ay nagiging sobrang abundante ang kakayahang sumulat ng code at gumawa ng mga kasangkapan. Sa panahon ng Agent kung saan ang code ay hindi na nakakapagod, saan ba naglipat ang kakulangan?

Sa katotohanan, sa loob ng mga dekada ng pag-unlad ng industriya ng software, ang code mismo ay hindi nagiging tunay na parapet.

Ang bawat linya ng code sa Linux ay libre, ngunit hindi ito nagpigil sa Red Hat na bilhin ng IBM sa presyong $34 bilyon; libre ang MySQL, at matapos bilhin ito ng Oracle, patuloy pa rin itong kumikita sa pamamagitan ng mga mahal na kontrata sa serbisyo. Ang code ng PostgreSQL ay maaaring i-download ng sinuman, ngunit patuloy pa ring kumikita ang AWS Aurora database service ng mga dilyar na bilyon mula sa mga kliyente sa negosyo bawat taon.

Free na ang code, patuloy pa ang negosyo, at mabuti pa rin ang negosyo.

Ang pinakamahalaga ay ang mga sumusunod na tatlo: ang mga nakapirming proseso ng negosyo, ang mga datos ng customer na nakalikom sa loob ng maraming taon, at ang napakataas na gastos sa paglipat na dulot nito.

Kapag bumili ka ng Salesforce, hindi mo binibili ang source code ng CRM system, kundi ang higit sa 50 trilyon na record ng corporate customer na pinag-uugnay nito, at ang proseso kung paano ito nag-uugnay nang perpekto ang sales, customer service, marketing, at iba pang mga aspeto. Ang mga data na ito ay hindi mga pahayag ng malamig na code, kundi ang buhay na panahon at kasaysayan ng mga negosyo.

Isang kumpanya ay gumamit ng Salesforce sa loob ng sampung taon, at ang bawat talaan ng komunikasyon sa kliyente, bawat kasaysayan ng transaksyon, at bawat punto sa pagsubaybay sa bawat pagkakataon sa pagbebenta ay nasa loob nito. Kapag nais mong ilipat ito, hindi ito problema ng pagbabago ng software—kundi katulad ng pagpapalipat ng buong memorya ng kumpanya. Ito ang dahilan kung bakit patuloy pa ring nakakamit ng Salesforce ang taunang kita na $41 bilyon at itinakda ang layunin para sa taong 2030 sa $63 bilyon.

Bumalik sa framework ng paglipat ng kakaibang kakulangan. Dahil ang Agent ay makakagawa ng sariling mga kasangkapan, ang gastos sa pagsusulat ng code ay naging sero, ano nga ba ang pinakakakulangang elemento sa skena ng enterprise services?

Hindi ang kakulangan ng mga kamay ang nagpapakatigas sa leeg ng Agent, kundi ang kakulangan nito ng “konteksto” sa isip nito.

Isang super Agent na may lahat ng kagamitan, tulad ng isang juicer na may pinakamataas na performance. Mabilis ang bilis nito at matalas ang mga blade, ngunit kung walang tao ang maglalagay ng prutas dito, hindi ito makakagawa ng isang baso ng juice.

Sinabi ng McKinsey sa taunang ulat na 88% ng mga negosyo ay gumagamit ng AI, ngunit ang 23% lamang ang natutupad nang malawakan ang Agent system sa isang bahagi ng kanilang negosyo. Ang dahilan kung bakit nakakapag-antala sila ay hindi ang kakulangan sa intelihensya ng malalaking modelo, kundi ang hindi handang data architecture ng mga negosyo.

Sinabi ni Irfan Khan, President ng SAP Data and Analytics, sa isang interbyu sa MIT Technology Review: “Hindi makakagawa ng buong libro ng pangkalahatang balanse at palitan ito ng isang Agent, dahil wala ang Agent sa anumang gawain kung walang konteksto ng negosyo.”

Ang "konteksto ng negosyo" na binabanggit dito ay tumutukoy sa: kung saan ang pundasyon ng pagsunod sa pondo ng kumpanya, ano ang mga regulasyon ng industriya, ang mga pagpili at kasaysayan ng kliyente sa nakaraang sampung taon, ang mga kondisyon ng pagbabayad at rekord ng pagkakasala ng tagapagbigay, ang kasaysayan ng performans at landas ng pagtaas ng empleyado... Ang mga bagay na ito ay hindi nakalabas sa internet, hindi maaaring makuhang gamit ang web scraping, at hindi maaaring hulaan o likhain ng AI sa pamamagitan ng teksto.

Ang kasamahan sa Foundation Capital, si Ashu Garg, ay may parehong pananaw. Sinabi niya na kailangan ng mga Agent higit sa data—isang “context graph,” isang reasoning layer na nakakadepensa hindi lamang kung ano ang ginawa ng isang negosyo, kundi kung paano ito nag-iisip. Ang ganitong bagay, maaaring magmula lamang sa tunay na operasyon ng negosyo, at hindi maaaring gawin nang walang batayan.

Sa ilalim ng lohikang ito, ang kakulangan ay naka-move mula sa “kakayahan na gumawa ng mga kasangkapan” patungo sa “pagmamay-ari ng hindi maaaring palitan na mga data ng negosyo.”

Kung ang Agent ay hindi makakagawa ng isang baso ng juice, sino nga ba ang may mga prutas?

Ang sagot ay tumutukoy sa mga lumang paaralan na dating itinuturing na maaaring maibalik ng AI.

Noong Pebrero 23, 2026, inilunsad ng Bloomberg ang Agentic AI interface na tinatawag na “ASKB”. Ang Bloomberg Terminal ay isa sa pinakamakapangyarihang presensya sa industriya ng software. Bagaman mayroon lamang 325,000 na subscriber sa buong mundo, ang bawat account ay nagkakahalaga ng $32,000 bawat taon, na nangangahulugan na nagkakaroon ng higit sa $10 bilyon ang kita ng Bloomberg bawat taon mula sa 325,000 na account na ito, na bumubuo ng higit sa 85% ng kabuuang kita ng Bloomberg LP.

Para sa industriya ng internet na nagsasabing “mas maraming user, mas mabuti,” ito ay talagang laban sa lohika—nagtatayo ang Bloomberg ng isang matibay na mga negosyo batay sa isang kaunting bilang ng mga nagbabayad na user.

Ang tanging dahilan kung bakit ito ay maaaring gawin ay dahil may-ari ang Bloomberg ng pinakakompleto, pinakareal-time, at pinakadepth-structured na financial data sa buong mundo. Ang mga data na ito ay produkto ng patuloy na pagpapahalaga sa loob ng ilang dekada, kabilang ang real-time prices, historical archives, news corpus, analyst reports, corporate financial data… Walang anumang organisasyon na nagsisikap gumawa ng seryosong desisyon sa larangan ng pagsasalapi na hindi makakagamit nito.

Para sa bagong ipinakilala na ASKB, ang AI ay ang engine, at ang eksklusibong data ng Bloomberg ay ang tanging pagsisilbing pagsasamantala. Walang anumang Agent na nagnanais na magkaroon ng papel sa larangan ng finansya na makakapaglikha ng mga data na ito mula sa wala; kailangan lamang nito na mag-connect sa interface ng Bloomberg.

Binigyan ng sobrang matalinong komento ang WatersTechnology: Ang Agentic layout ng Bloomberg ay nagpapakita kung "paano nila ginagawang ATM ang AI ang mga may-ari ng data."

Ang lohikang ito ay may katotohanan sa lahat ng mga patpat na larangan. Ang Veeva ay may kontrol sa mga datos tungkol sa pagpapatupad at pag-unlad sa pandaigdigang industriya ng gamot; kailangan ng anumang agent ng isang kumpanya sa paggawa ng gamot na mag-apply sa mga data na ito kapag nagdadala ng mga klinikal na pagsubok o pagpapasa ng regulasyon. Ang Epic ay may kontrol sa higit sa 250 milyong record ng kalusugan ng mga pasyente sa Amerika, at kailangan ng bawat payo sa diagnosis ng healthcare agent ang mga totoong medikal na rekord bilang pundasyon. Ang LexisNexis ay may monopoliyo sa malaking arkibo ng mga legal na dokumento, at hindi makakalabas ang legal agent mula dito kapag gumagawa ng paghahanap ng kaso at pagsusuri sa pagpapatupad.

Ang mga datos na ito ay ang resulta ng decadas ng operational na karanasan sa totoong mundo, ang pagkakaroon ng panahon, at isang kasaysayan na hindi maaaring kopyahin. Ito rin ang huling pagpapakita ng “paglipat ng kakulangan ng mga elemento”: kapag lahat ay may access sa pinakamataas na AI engine, ang tunay na magpapasya sa tagumpay ay kung kayang hanapin mo ang iyong sariling oil field.

Noong nakaraan, ang mga serbisyo ng data na may subscription ay binibili ng mga analista. Maaaring kailanganin ng isang malaking institusyon na bumili ng 100 mga account ng Bloomberg terminal. Ngunit sa hinaharap, kapag ang mga machine ang magsisilbing mga tagapagkonsumo ng data, maaaring may isang institusyon na nagpapatakbo ng libu-libo ng Agent, na sumisigaw nang mabilis sa mga proprietary data interface sa loob ng mga mili segundo.

Ito ay isang paglalakbay sa isang iba’t ibang antas. May limitasyon ang bilang ng mga query na maaaring tratuhin ng isang human analyst sa isang araw, ngunit ang bilang ng mga pagtawag sa Agent ay maaaring mas marami kaysa sa tao. Ang pangangailangan para sa patuloy, real-time, at mataas na halaga ng data ay darating sa isang eksponensyal na paglago. Ang business model ng subscription ay hindi nalalagay sa panganib, kundi higit na pinakalaki ng walang hanggang gutom ng mga makina.

Code zero, ang data ay nagsisimula na magkolekta ng renta.

Ngunit, ibig ba nitong sabihin na lahat ng SaaS at data company ay maaaring magkaroon ng kalmado?

Mali ang pag-unawa sa artikulong ito bilang isang walang pagkakaiba-iba na pagpapalakas sa industriya ng SaaS. Ang AI ay dala ang isang malupit na paghahati-hati sa SaaS.

Inangkot ng TechCrunch noong unang bahagi ng Marso 2026 ang ilang pangunahing VC at tinanong sila kung ano ang pinakamaliit nilang nais i-invest sa kasalukuyan.

Ang mga investor mula sa Silicon Valley ay nagsisimula nang mag-vote gamit ang kanilang mga paa. Ang simpleng pag-encapsulate ng workflow, ang mga cross-industry tool, at ang lightweight project management—ang mga kuwento na dati’y nakakapagpapagana sa isang round ng funding—ay may parehong kapalaran: direktang pinag-iwasan. Dahil simple lang na gawin ng mga Agent ang lahat ng ito. Ang mga software company na walang eksklusibong data ay mabilis na nawawala sa paningin ng kapital.

Ang paghuhusga na ito ay naghati sa mundo ng SaaS sa dalawang bahagi.

Kalahati ay mga tool-based product na nag-aalok ng maliit na pagpapakita, kumukuha ng pampublikong data at isinusulat ito sa isang magandang interface, o nagpapabuti lamang sa isang tiyak na proseso ng operasyon. Ang pangunahing kahusayan ng mga produkto na ito ay ang pagkakaroon ng user habit at page stickiness.

Ngunit tulad ng sinabi ni Jake Saper ng Emergence Capital: "Noong una, ang pagpapalakas ng mga gawi ng tao sa iyong software ay isang malakas na parapeto. Ngunit kung ang Agent ang gumagawa ng mga gawaing ito, sino pa ang nag-aalala sa workflow ng tao?"

Talagang may malaking banta sa mga SaaS na ito. Ang GTM tool stack ay isang klasikong halimbawa. Ang Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, at Gong ay nagtatampok ng mga kalapit na funcionalidad tulad ng customer success, customer service, sales outreach, revenue forecasting, at call analytics, at bawat isa ay nangangailangan ng hiwalay na budget, operasyon, at integrasyon. Ang mga AI-native na kumpanya ay ngayon ay maaaring gamitin ang isang Agent upang i-connect ang lahat ng mga bahaging ito, na magpapababa nang malaki sa halaga ng mga point-tool na ito.

Ang kalahati naman ng SaaS ay malalim na nakapaloob sa mga pangunahing proseso ng negosyo ng isang kumpanya at may kontrol sa mga hindi maaaring palitan na propiyetaryong data. Ang mga kumpanyang ito ay hindi lamang hindi aalisin ng mga Agent, kundi mas magiging mas may halaga dahil sa pagkakaroon ng mga Agent.

Sa halimbawa ng Salesforce, noong Pebrero 2026, ang Salesforce earnings report ay nagpakita na ang taunang recurring revenue ng Agentforce ay umabot sa $800 milyon, isang pagtaas ng 169% kumpara sa nakaraang taon; na-deliver na ang 24 bilyon na “Agentic work units” at na-proseso na ang halos 20 trilyon na token; na-sign na ang higit sa 29,000 na kliyente ng Agentforce, isang pagtaas ng 50% kumpara sa nakaraang kuwarter. Mas mahalaga pa, ang pinagsamang ARR ng Agentforce at Data 360 ay higit sa $2.9 bilyon, isang pagtaas ng higit sa 200% kumpara sa nakaraang taon.

Sinabi ni Marc Benioff sa teleponong pagpapaliwanag ng pagsusuri: "Napalitan na namin ang Salesforce bilang operating system ng Agentic Enterprise. Mas mas mataas ang halaga ng Salesforce kung paano mas maraming trabaho ang makakapalit ng AI."

Hindi nalilipat ng Salesforce ang mga Agent, kundi naging lupa na kung saan nagpapatakbo ang mga Agent. Ang halaga nito ay mula sa mga negosyo at konteksto ng proseso na hindi kayang iwasan ng mga Agent.

Ang CEO ng ServiceNow, Bill McDermott, ay pahayag sa publiko noong Pebrero 2026: “Hindi kami isang SaaS company.”

Hindi siya tinatakwil ang kanyang sarili, kundi aktibong naghihiwalay. Ang kanyang lohika ay ang SaaS ay isang konsepto tungkol sa "paraan ng pagpapadala ng software," habang ang ServiceNow ay nagsisilbing layer ng pagpaplanong at pagpapatupad para sa enterprise AI Agent; ang AI ay makakahanap ng mga problema at magbibigay ng mga rekomendasyon, ngunit ang tunay na pagpapatupad ng mga aksyon sa loob ng enterprise system ay kailangan pa rin ng isang platform tulad ng ServiceNow na malalim na nakapaloob sa workflow.

Ang Workday ay naglabas ng "Sana" noong Marso 17, 2026, isang conversational AI suite na malalim na pinagsasama ang HR at financial data. Ang pangunahing lohika ng produkto ay hindi ang pagpalit sa Workday gamit ang AI, kundi ang pagpapakain sa AI gamit ang data ng Workday.

Ang Workday ay may kontrol sa mga datos ng bayad, performance, organisasyon, at budgeting ng libu-libong mga negosyo, at ang kalaliman at pagkakaiba-iba nito ay hindi maaaring kopyahin ng anumang AI-native na startup sa maikling panahon.

Kaya ang totoong malaking parapet ay hindi kung mayroon ka bang data, kundi kung ang data na nasa iyong kamay ay hindi makakakuha, hindi makabili, at hindi makagawa ang iba.

Sa bawat teknolohikong rebolusyon, ang mga nakuha ng pinakamalaking kita ay karaniwang hindi ang mga nag-imbento ng nakakagulat na bagong teknolohiya, kundi ang mga nagsilang nang tahimik na magkaroon ng mga kakaibang elemento na kailangan ng bagong teknolohiya. Sa panahon ng mabilis na pag-unlad ng AI, ang kakayahan ng malalaking modelo ay lalalim, at ang kakayahan ng Agent na sumulat ng code at gumawa ng mga kasangkapan ay lalawak na.

Kapag naging basehan na ang mga kakayahan na dating itinuturing na black tech, ang lohika ng “paglipat ng kakulangan ng mga elemento” ay mayroon na lamang isang konklusyon: ang mga taong patuloy na gumagawa ng mga kasangkapan para sa Agent ay malamang ay hindi ang huling tagumpay sa panahong ito.

Sinabi ng Foundation Capital sa kanilang pagsusuri noong Pebrero 2026 na ang kabuuang market value ng industriya ng software ay magkakaroon ng paglago na 10 beses sa susunod na sampung taon. Ngunit ang 10 beses na paglago ay hindi magkakaroon ng pantay-pantay na pagkakahati sa lahat ng software company; ito ay magiging malakas na nakatuon sa mga player na makakapagpamahala nang tunay sa panahon ng Agent.

Ang tunay na tagumpay ay ang mga may-ari ng mga asset ng data na hindi kayang iwasan ng Agent.

Para sa mga entrepreneur at investor ngayon, mayroon lang dalawang kapalaran para sa mga entrepreneur sa panahong ito: isa ay pagsisikap na gumawa ng mga pala para sa Agent, at ang isa pa ay unang kumuha ng lupain. Dapat mong alam kong anong gawain ang iyong ginagawa ngayon.

Huwag panoorin ang kamay ng Agent, kumilala sa leeg nito.