एआई एजेंट सॉफ्टवेयर को नहीं मारेंगे: वास्तविक लड़ाई डेटा पर है

लेखक: Sleepy.md

AI एजेंट लोकप्रिय होने के बाद, कई लोग पहले ही SaaS के लिए अंतिम संस्कार लिखने लगे हैं। लेकिन मुझे लगता है कि यह अभी जल्दी है।

निवेशक वास्तव में घबरा गए हैं। 2026 की शुरुआत में, SaaS के अंत का आतंक पूरे प्रौद्योगिकी क्षेत्र में फैल गया। जनवरी के अंत तक, Anthropic ने केवल एक अपडेट जारी किया जिससे Claude प्लगइन्स को कॉल कर सके, और उसके बाद के तीन सप्ताहों में US स्टॉक सॉफ्टवेयर सेक्टर का हजारों अरब डॉलर का बाजार मूल्य विलुप्त हो गया।

उनका आतंकित तर्क बहुत सरल है। वे मानते हैं कि चूंकि AI अब खुद कोड लिख सकता है, विभेद ढूंढ सकता है, और यहां तक कि डायनामिक टूल्स भी जनरेट कर सकता है, इसलिए कोड लिखने की लागत शून्य के अत्यधिक निकट हो जाती है। जब एजेंट किसी भी समय और कहीं भी कंपनियों के लिए विभिन्न कस्टमाइज्ड टूल्स बना सकता है, तो मासिक किराया वसूलने वाली सॉफ्टवेयर कंपनियों के द्वारा कठिन परिश्रम से बनाई गई प्रतिस्पर्धी बाधाएं स्वतः समाप्त हो जाती हैं।

इसलिए, CrowdStrike से लेकर IBM तक, Salesforce से लेकर ServiceNow तक, चाहे रिपोर्ट कितनी भी उज्ज्वल क्यों न हो, सभी का भारी बिक्री हो रहा है।

इसी बीच, असंख्य AI उद्यमी BP लेकर VC के पास जा रहे हैं और कह रहे हैं कि वे «Agent के समय का मध्यस्थ» बनाना चाहते हैं, «For Agent» उद्यम करना चाहते हैं।

वे सभी एक चीज पर जुए लगा रहे हैं: टूल बनाना, इस युग का सबसे सेक्सी व्यवसाय है।

लेकिन अगर हम उन पीपीटी से नज़र उठाकर वास्तविक व्यवसाय के कार्य के वास्तविक पहलुओं को देखें, तो हम देखेंगे कि ऐसा बिल्कुल नहीं है।

अर्थशास्त्र में एक क्लासिक और बार-बार सत्यापित सिद्धांत है, जिसे "साधनों की दुर्लभता का स्थानांतरण" कहा जाता है। प्रत्येक उत्पादकता क्रांति, एक ऐसे साधन को उपलब्ध बना देती है जो पहले दुर्लभ था, और एक ऐसे साधन को अत्यधिक दुर्लभ बना देती है जिसे पहले नजरअंदाज किया जाता था, और संपत्ति बाद वाले की ओर केंद्रित हो जाती है।

औद्योगिक क्रांति से पहले, श्रम दुर्लभ था; भाप इंजन ने मशीनीय श्रम को प्रचुर बना दिया, और दुर्लभता पूंजी और कारखानों की ओर स्थानांतरित हो गई, इसलिए कारखाना मालिक उस समय के सबसे अमीर लोग बन गए।

इंटरनेट क्रांति ने सूचना प्रसार की लागत को शून्य कर दिया, इसलिए दुर्लभता उपयोगकर्ताओं के 'ध्यान' में स्थानांतरित हो गई, और इसलिए ट्रैफ़िक एक बड़ा व्यवसाय बन गया।

आज, AI क्रांति कोड लिखने और उपकरण बनाने की क्षमता को अत्यधिक सुलभ बना रही है। कोड जब दुर्लभ नहीं रह जाता, तो Agent युग में दुर्लभता कहाँ स्थानांतरित हो जाती है?

वास्तव में, सॉफ्टवेयर उद्योग के विकास के कई दशकों में, कोड खुद कभी वास्तविक रूप से व्यापारिक लाभ का कारण नहीं बना है।

लिनक्स सिस्टम का प्रत्येक पंक्ति कोड मुफ्त है, लेकिन इससे Red Hat के IBM द्वारा 340 अरब डॉलर के भारी मूल्य पर अधिग्रहण को नहीं रोका जा सका; MySQL मुफ्त है, लेकिन Oracle ने इसे अपने कब्जे में ले लिया और फिर भी इसके साथ महंगी सेवा अनुबंध बेच पाया। PostgreSQL का कोड कोई भी डाउनलोड कर सकता है, लेकिन AWS की Aurora डेटाबेस सेवा हर साल व्यावसायिक ग्राहकों से दर्जनों अरब डॉलर कमाती है।

कोड मुफ्त है, लेकिन व्यवसाय अभी भी चल रहा है, और व्यवसाय अच्छा चल रहा है।

सबसे महत्वपूर्ण वास्तव में ये तीन चीजें हैं: स्थिरीकृत व्यवसाय प्रक्रियाएँ, वर्षों से जमा हुए ग्राहक डेटा, और इससे उत्पन्न अत्यधिक स्थानांतरण लागत।

जब आप Salesforce खरीदते हैं, तो आप CRM सिस्टम का स्रोत कोड नहीं खरीद रहे होते, बल्कि उसके पीछे व्यवस्थित 50 ट्रिलियन से अधिक व्यावसायिक ग्राहक रिकॉर्ड और बिक्री, कस्टमर सर्विस, मार्केटिंग आदि को कैसे सटीकता से जोड़ने का प्रक्रियात्मक अनुभव खरीद रहे होते हैं। ये डेटा कोड की शीतल पंक्तियाँ नहीं हैं, बल्कि व्यावसायिक समय और इतिहास की जीवंत प्रतिबिंब हैं।

एक कंपनी ने सेल्सफोर्स पर दस साल तक काम किया है, जिसमें हर ग्राहक संवाद, हर लेन-देन का इतिहास और हर बिक्री अवसर के अनुसरण बिंदु संग्रहित हैं। आप इसे स्थानांतरित करना चाहते हैं, यह केवल एक सॉफ्टवेयर बदलने की बात नहीं है, बल्कि कंपनी की स्मृति को पूरी तरह से बदलने के बराबर है। यही कारण है कि सेल्सफोर्स अभी भी 410 अरब डॉलर की वार्षिक आय प्रस्तुत कर रहा है और 2030 के लक्ष्य को 630 अरब डॉलर पर निर्धारित किया है।

संसाधनों की दुर्लभता के स्थानांतरण के ढांचे में वापस आएं। चूंकि एजेंट स्वयं उपकरण बना सकते हैं, और कोड लिखने की लागत शून्य हो गई है, तो उद्यम सेवा के संदर्भ में सबसे दुर्लभ संसाधन क्या है?

एजेंट के गले को असली तरीके से दबाने वाला यह नहीं है कि इसके हाथ नहीं हैं, बल्कि यह है कि इसके दिमाग में «संदर्भ» नहीं है।

एक सुपर एजेंट जिसमें सभी उपकरण हैं, जैसे कि एक शीर्ष प्रदर्शन वाला जूस मेकर। यह बहुत तेज़ी से घूमता है, चाकू तेज़ हैं, लेकिन अगर कोई इसमें फल नहीं डालता, तो यह आपके लिए कोई जूस नहीं बना सकता।

मैकिन्से की वार्षिक रिपोर्ट में बताया गया है कि 88% कंपनियाँ AI का उपयोग कर रही हैं, लेकिन केवल 23% ही एजेंट सिस्टम को अपने व्यवसाय के किसी एक चरण में स्केल पर लागू कर पाई हैं। उन्हें रोकने वाली बात यह नहीं है कि बड़े मॉडल पर्याप्त बुद्धिमान नहीं हैं, बल्कि यह है कि कंपनियों की डेटा आर्किटेक्चर तैयार नहीं है।

SAP डेटा और विश्लेषण के अध्यक्ष इरफान खान ने MIT Technology Review के साक्षात्कार में कहा: "व्यवसाय अपनी पूरी जनरल लेजर सिस्टम को फेंककर एक एजेंट से बदल नहीं सकते, क्योंकि अगर एजेंट के पास व्यावसायिक संदर्भ नहीं है, तो वह कुछ भी नहीं कर सकता।"

यहाँ वर्णित "व्यावसायिक संदर्भ" का अर्थ है: इस कंपनी की वित्तीय अनुपालन सीमा कहाँ है, इस उद्योग के नियामक आवश्यकताएँ क्या हैं, इस ग्राहक के पिछले दशक के प्राथमिकताएँ और इतिहास क्या हैं, इस आपूर्तिकर्ता की भुगतान शर्तें और ऋण उल्लंघन का इतिहास क्या है, इस कर्मचारी का प्रदर्शन इतिहास और पदोन्नति का मार्ग क्या है... ये सब चीजें इंटरनेट पर सार्वजनिक नहीं हैं, न ही इन्हें स्क्रैपिंग के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है, और न ही AI टेक्स्ट के माध्यम से इनका भविष्यवाणी कर सकता है।

फाउंडेशन कैपिटल के पार्टनर आशु गर्ग भी इसी दृष्टिकोण को साझा करते हैं। उनका कहना है कि एजेंट को केवल डेटा की नहीं, बल्कि एक «कॉन्टेक्स्ट ग्राफ» की आवश्यकता होती है—एक ऐसा रीजनिंग लेयर जो व्यवसाय द्वारा क्या किया गया, इसके साथ-साथ व्यवसाय कैसे सोचता है, इसे भी रिकॉर्ड कर सके। ऐसा कुछ केवल वास्तविक व्यवसाय संचालन से ही निकल सकता है, इसे किसी भी तरह से बनाया नहीं जा सकता।

इस तर्क के अनुसार, दुर्लभता अब «उपकरण बनाने की क्षमता» से बदलकर «अनुपलब्ध व्यावसायिक संदर्भ डेटा के अधिकारी» में हो गई है।

चूंकि एजेंट खुद एक गिलास रस नहीं बना सकता, तो वे फल वास्तव में किसके हाथ में हैं?

उत्तर उन पुराने लोगों की ओर इशारा करता है जिन्हें AI द्वारा उखाड़ फेंका जाएगा माना जाता था।

23 फरवरी, 2026 को, ब्लूमबर्ग ने 'ASKB' नामक एजेंटिक एआई इंटरफेस लॉन्च किया। ब्लूमबर्ग टर्मिनल सॉफ्टवेयर उद्योग का सबसे प्रतिनिधित्वात्मक प्लेटफॉर्म माना जाता है। हालाँकि दुनिया भर में केवल 3.25 लाख सदस्यता वाले उपयोगकर्ता हैं, लेकिन प्रति खाते प्रति वर्ष 32,000 डॉलर का शुल्क है, जिसका अर्थ है कि ब्लूमबर्ग प्रति वर्ष इन 3.25 लाख खातों से 100 अरब डॉलर से अधिक की आय कमाता है, जो ब्लूमबर्ग LP की कुल आय का 85% से अधिक है।

इंटरनेट उद्योग के लिए, जहाँ "जितने अधिक उपयोगकर्ता, उतना बेहतर" होता है, यह वास्तव में विपरीत तर्क है; ब्लूमबर्ग ने अत्यंत कम संख्या में भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के आधार पर एक मजबूत व्यावसायिक किला बनाया है।

इसे एक ही कारण से संभव बनाया जा सकता है, क्योंकि ब्लूमबर्ग के पास दुनिया का सबसे पूर्ण, सबसे वास्तविक समय और सबसे गहन संरचित वित्तीय डेटा है। यह डेटा दशकों के निरंतर निवेश का परिणाम है, जिसमें वास्तविक समय की कीमतें, ऐतिहासिक आर्काइव, समाचार कॉर्पस, विश्लेषक रिपोर्ट, कंपनी के वित्तीय डेटा शामिल हैं... वित्तीय क्षेत्र में गंभीर निर्णय लेने वाली कोई भी संस्था इसका उपयोग नहीं कर सकती।

ASKB के लिए, AI इंजन है, और Bloomberg का अनूठा डेटा एकमात्र ईंधन है। वित्तीय क्षेत्र में काम करने के लिए कोई भी एजेंट इन डेटा को आकाश से नहीं बना सकता, इसे Bloomberg के इंटरफ़ेस से जुड़ना ही पड़ेगा।

WatersTechnology ने एक बहुत ही सूक्ष्म टिप्पणी दी: Bloomberg का Agentic ब्लॉक, यह दर्शाता है कि "जिन्होंने डेटा को अपने पास रखा है, वे AI को अपना निकासी मशीन कैसे बना रहे हैं।"

यह तर्क सभी ऊर्ध्वाधर क्षेत्रों में लागू होता है। वीवा वैश्विक फार्मास्यूटिकल उद्योग के अनुपालन और अनुसंधान डेटा को नियंत्रित करता है, और किसी भी फार्मास्यूटिकल कंपनी के एजेंट को क्लिनिकल ट्रायल और नियामक आवेदन संभालने के लिए इन डेटा को कॉल करना पड़ता है; एपिक अमेरिका में 2.5 अरब से अधिक मरीजों के स्वास्थ्य रिकॉर्ड को नियंत्रित करता है, और हेल्थकेयर एजेंट की प्रत्येक निदान सलाह के लिए इन वास्तविक मेडिकल रिकॉर्ड्स को आधार के रूप में आवश्यकता होती है; लेक्सिसनेक्सिस विशाल कानूनी दस्तावेज़ आर्काइव को एकाधिकार में रखता है, और कानूनी एजेंट को मामलों की खोज और अनुपालन विश्लेषण करने के लिए इससे बचा नहीं जा सकता।

ये डेटा दशकों के वास्तविक व्यापार संचालन का परिणाम है, समय का संचित अनुभव है, और जो नकल नहीं की जा सकती। यही «तत्वों की दुर्लभता का स्थानांतरण» का अंतिम प्रकटीकरण है: जब सभी के पास शीर्ष AI इंजन हों, तो वास्तविक निर्णय यही होगा कि क्या आप अपने लिए अद्वितीय तेल क्षेत्र ढूंढ पाएंगे।

पिछले समय में, ये सदस्यता आधारित डेटा सेवाएँ मानव विश्लेषकों को बेची जाती थीं। एक बड़ा संस्थान 100 ब्लूमबर्ग टर्मिनल अकाउंट्स खरीदने की आवश्यकता महसूस कर सकता था। लेकिन भविष्य में, जब मशीनें डेटा की खपत करने वाले बन जाएँगी, तो एक संस्थान हजारों एजेंट चला सकता है, जो मिलीसेकंड के समय में, इन निजी डेटा इंटरफेस को भयंकर रूप से कॉल करते हैं।

यह एक मात्रात्मक क्रांति है। मानव विश्लेषक एक दिन में सीमित प्रश्नों को हल कर सकते हैं, लेकिन एजेंट की कॉल आवृत्ति मानव से कहीं अधिक हो सकती है। निरंतर, वास्तविक समय और उच्च मूल्यवान डेटा की मांग का घातीय विस्फोट होगा। सब्सक्रिप्शन आधारित व्यावसायिक तर्क को न केवल उलटा नहीं दिया गया है, बल्कि मशीन की लालची भूख द्वारा असीमित रूप से बढ़ाया गया है।

कोड जीरो हो गया, डेटा का किराया शुरू हो गया।

लेकिन, क्या इसका अर्थ है कि सभी SaaS और डेटा कंपनियाँ सुरक्षित हैं?

अगर इस लेख को SaaS उद्योग के लिए बिना भेदभाव किए बढ़ावा देने के रूप में समझा जाए, तो यह गलत होगा। AI, SaaS को एक क्रूर विभाजन की ओर ले जा रहा है।

टेकक्रंच ने 2026 की शुरुआत में कुछ टॉप वीसी का साक्षात्कार लिया और उनसे पूछा कि वे अभी किसमें निवेश करना नहीं चाहते।

सिलिकॉन वैली के निवेशक पहले से ही अपने पैरों से मतदान कर रहे हैं। सरल कार्यप्रवाह पैकेजिंग, किसी भी उद्योग में लागू किए जा सकने वाले क्षैतिज उपकरण, हल्के प्रोजेक्ट मैनेजमेंट—ये वे बातें थीं जो पहले फंडिंग राउंड को संभाल सकती थीं, लेकिन अब इनकी सामान्य नियति सीधे Pass कर देना है। कारण सरल है, क्योंकि ये Agent आसानी से ये सब कर सकते हैं। एक्सक्लूसिव डेटा वाली सॉफ्टवेयर कंपनियाँ तेजी से पूंजी के दृष्टिकोण में प्रवेश करने की पात्रता खो रही हैं।

यह निर्णय SaaS दुनिया को दो हिस्सों में बांट देता है।

आधा वे उपकरण-आधारित उत्पाद हैं जो केवल पतली पैकेजिंग प्रदान करते हैं, जिनमें खुली डेटा को एक सुंदर इंटरफेस के साथ लपेटा जाता है, या केवल किसी एकल ऑपरेशन प्रक्रिया को अनुकूलित किया जाता है। इन उत्पादों की सुरक्षा की गहराई मूल रूप से उपयोगकर्ता आदतों और इंटरफेस की चिपकने की क्षमता है।

लेकिन जैसा कि एमर्जेंस कैपिटल के जेक सेपर ने कहा: "पहले, अपने सॉफ्टवेयर में मनुष्यों को आदत बनाना एक मजबूत प्रतिस्पर्धी लाभ था। लेकिन अगर एजेंट इन कार्यों को कर रहे हैं, तो किसे फर्क पड़ता है कि मनुष्यों की कार्य प्रवाह क्या है?"

ऐसे SaaS वास्तव में बड़े खतरों का सामना कर रहे हैं। GTM टूलस्टैक एक उत्कृष्ट उदाहरण है। Gainsight, Zendesk, Outreach, Clari, Gong जैसी कंपनियाँ क्रमशः ग्राहक सफलता, कस्टमर सपोर्ट, सेल्स एक्सटेंशन, रेवेन्यू प्रेडिक्शन, कॉल एनालिटिक्स जैसे सटीक कार्यों में स्थित हैं, जिनमें से प्रत्येक के लिए अलग-अलग बजट, अलग-अलग संचालन और अलग-अलग एकीकरण की आवश्यकता होती है। AI-नेटिव कंपनियाँ अब एक Agent के माध्यम से इन सभी चरणों को जोड़ सकती हैं, जिससे इन बिंदु-आधारित टूल्स का मूल्य काफी कम हो जाता है।

दूसरी आधी SaaS कंपनियाँ उनकी मुख्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं में गहराई से एकीकृत हैं और अपरिवर्तनीय निजी डेटा को नियंत्रित करती हैं। इन कंपनियों को Agent द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जाएगा, बल्कि Agent के मौजूदगी के कारण वे अधिक मूल्यवान बन जाएँगी।

Salesforce के उदाहरण के साथ, फरवरी 2026 में, Salesforce की फाइनेंशियल रिपोर्ट के अनुसार, Agentforce की वार्षिक नियमित आय 8 अरब डॉलर तक पहुँच गई, जो पिछले वर्ष की तुलना में 169% की वृद्धि है; 24 अरब 'एजेंटिक वर्क यूनिट' डिलीवर किए गए हैं, और लगभग 20 ट्रिलियन टोकन प्रोसेस किए गए हैं; 29,000 से अधिक Agentforce ग्राहकों पर हस्ताक्षर किए गए हैं, जो पिछले क्वार्टर की तुलना में 50% की वृद्धि है। और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि Agentforce और Data 360 का मिलाकर ARR 29 अरब डॉलर से अधिक है, जो पिछले वर्ष की तुलना में 200% से अधिक की वृद्धि है।

मार्क बेनियॉफ ने अर्जित फोन कॉल पर कहा: "हमने Salesforce को एजेंटिक एंटरप्राइज के ऑपरेटिंग सिस्टम में पुनर्निर्मित कर दिया है। जितना अधिक AI कार्यों को बदल देगा, Salesforce उतना ही अधिक मूल्यवान होगा।"

Salesforce को Agent द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया गया है, बल्कि यह Agent के संचालन की मिट्टी बन गया है। इसका मूल्य ठीक उन बिजनेस डेटा और प्रक्रिया के संदर्भ से आता है जिनसे Agent बच नहीं सकते।

ServiceNow के CEO Bill McDermott ने फरवरी 2026 में जाहिर किया: "हम एक SaaS कंपनी नहीं हैं।"

वह अपने आप को नकार नहीं रहा है, बल्कि सक्रिय रूप से अलग हो रहा है। उसकी तर्कयुक्त व्याख्या है कि SaaS एक 'सॉफ्टवेयर वितरण विधि' की अवधारणा है, जबकि ServiceNow का लक्ष्य उद्यम AI एजेंट के ऑर्केस्ट्रेशन और निष्पादन स्तर बनना है—AI समस्याओं को पहचान सकता है और सुझाव दे सकता है, लेकिन वास्तविक रूप से उद्यम प्रणालियों में कार्रवाई करने के लिए, ServiceNow जैसे कार्यप्रवाह में गहराई से एम्बेडेड प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है।

Workday ने 17 मार्च, 2026 को 'Sana' नामक एक डायलॉगिक AI सूट जारी किया, जो HR और वित्तीय डेटा को गहराई से एकीकृत करता है। इस उत्पाद की केंद्रीय तर्कशक्ति, Workday को AI द्वारा प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि Workday के डेटा को AI को प्रशिक्षित करने के लिए प्रदान करना है।

Workday के पास हजारों कंपनियों के वेतन, प्रदर्शन, संगठनात्मक संरचना और वित्तीय बजट के डेटा हैं, जिनकी गहराई और अनूठापन किसी भी AI-नेटिव स्टार्टअप के लिए अल्पकाल में अनुकरण करना असंभव है।

तो, वास्तविक रक्षा वाला खाई यह नहीं है कि आपके पास डेटा है या नहीं, बल्कि यह है कि आपके पास जो डेटा है, वह किसी और के लिए अप्राप्य, अखरीय या असंभव है।

हर तकनीकी क्रांति में, अंततः सबसे अधिक लाभ उठाने वाले अक्सर उस भयंकर नई तकनीक के आविष्कारक नहीं होते, बल्कि वे होते हैं जो उस नई तकनीक के अस्तित्व के लिए आवश्यक दुर्लभ संसाधनों को चुपचाप हासिल कर लेते हैं। इस AI के तेजी से विकास के युग में, बड़े मॉडल की क्षमता और अधिक मजबूत होती जाएगी, और Agent की खुद कोड लिखने और उपकरण बनाने की क्षमता और अधिक सामान्य होती जाएगी।

जब ये क्षमताएँ जिन्हें पहले ब्लैक टेक कहा जाता था, वे बुनियादी ढांचे में बदल जाती हैं, तो "कारक की दुर्लभता का स्थानांतरण" का तर्क केवल एक निष्कर्ष छोड़ता है: एजेंट के लिए टूल बनाने वाले लोग अधिक संभावना है कि इस युग के अंतिम विजेता नहीं होंगे।

फाउंडेशन कैपिटल ने 2026 फरवरी के विश्लेषण में कहा कि सॉफ्टवेयर उद्योग का कुल बाजार मूल्य अगले दशक में वर्तमान का 10 गुना हो जाएगा। लेकिन यह 10 गुना की वृद्धि सभी सॉफ्टवेयर कंपनियों के बीच समान रूप से वितरित नहीं होगी; यह केवल उन प्लेयर्स पर केंद्रित होगी जो एजेंट युग को वास्तव में समझ सकते हैं।

सच्चे विजेता वे हैं जिनके पास एजेंट द्वारा अतिक्रमण नहीं किए जा सकने वाले डेटा संपत्ति हैं।

आज के उद्यमी और निवेशकों के लिए, इस युग के उद्यमी की केवल दो किस्मतें हैं: एक तो एजेंट के लिए हल बनाना, दूसरी यह कि पहले उस जमीन को कब्जे में ले लेना। आप अभी कौन सा काम कर रहे हैं, आपको अपने मन में पता होना चाहिए।

एजेंट के हाथ को न देखें, एजेंट के गले को दबाएं।