Почему «апокалипсис SaaS» — это не конец для поставщиков программного обеспечения EdTech
Автор: Фил Хилл
Недавно один из давних читателей обратился ко мне с просьбой высказать свое мнение о статье HackerNoon под названием «Апокалипсис SaaS — величайшая возможность для открытого исходного кода». В статье, по сути, говорится, что ИИ вот-вот сделает большинство коммерческих SaaS-сервисов неактуальными, и что открытый исходный код, наконец, готов одержать крупную победу.
Подразумеваемый вопрос заключается в том, как это может повлиять на платформы EdTech, и это вполне резонный вопрос. В статье (опубликованной 16 марта 2026 г.) утверждается, что ИИ настолько резко снижает стоимость написания кода, что экономическая целесообразность проприетарного SaaS рушится. Большинство коммерческих SaaS-сервисов станут открытым исходным кодом — не из-за идеологии, а из чистой экономики. Разработчики, которые не примут ИИ, рискуют быть форкнутыми или скопированными с нуля. В статье это представлено как «самая большая возможность для открытого исходного кода за целое поколение», в то время как поставщики проприетарного программного обеспечения сталкиваются с «экзистенциальным кризисом». В качестве доказательства приводится почти триллион долларов, уже потерянных акциями компаний-разработчиков программного обеспечения к 2026 году.
Я согласен со значительной частью предпосылки, но вывод — что простота программирования ИИ означает, что ценность поставщиков SaaS-программного обеспечения (проприетарного или размещенного на хостинге с открытым исходным кодом) по сути испаряется — не выдерживает критики. Как недавно утверждал Бен Томпсон в Stratechery о Microsoft и выживании программного обеспечения в целом, ИИ меняет то, как пишется код, а не то, почему организации платят за текущие услуги программного обеспечения. Давайте разберем это, начиная с того, в чем статья на HackerNoon права.
В чём я согласен: ИИ меняет код — и открытому исходному коду в сфере образовательных технологий пора проснуться.
Основная мысль Томпсона, на мой взгляд, совершенно верна: ИИ (Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot и т. д.) превращает разработку программного обеспечения в почти идеальное соответствие вероятностных входных данных и детерминированных выходных данных.
Прелесть ИИ в написании кода заключается в том, что это почти идеальное соответствие вероятностных входных данных и детерминированных выходных данных: код должен действительно работать, а работающий код можно тестировать и отлаживать. Учитывая это соответствие, я думаю, что это лишь вопрос времени, когда подавляющее большинство программного обеспечения будет написано ИИ…
Эта траектория реальна. Опытные инженеры уже признают (после обязательных жалоб на ажиотаж), что ИИ позволяет им выпускать функции или целые приложения, за которые они бы никогда не взялись иначе.
В мире образовательных технологий это должно стать тревожным сигналом для сообществ открытого исходного кода — особенно для тех, которые стали самодовольными. Проекты вроде Moodle, Sakai и даже Open edX долгое время полагались на циклы разработки, финансируемые волонтерами или грантами, которые развиваются со скоростью академических исследований. Если мотивированный разработчик (или ИТ-команда университета) теперь может использовать ИИ для создания собственной среды обучения или воспроизведения основных функций LMS за недели, а не за годы, то подход «мы доберемся до цели в конце концов» больше не является жизнеспособным.
Статья на HackerNoon права в том, что разработчики открытого исходного кода, отказывающиеся от использования ИИ, рискуют быть форкнутыми или просто отстать. У EdTech-проектов с открытым исходным кодом здесь есть реальная возможность — если сообщества переосмыслят модели финансирования, управления и процессы внесения вклада, чтобы развиваться со скоростью ИИ. Новые экономические модели (спонсорство, контракты на корпоративную поддержку, вознаграждения за вклад с помощью ИИ) наконец-то могут сделать устойчивое сопровождение реалистичным. Я не отрицаю этого. На самом деле, я надеюсь, что это произойдет.
Но вот контраргумент: программирование — это не то же самое, что предоставление программного обеспечения как услуги (SaaS).
Статья заходит слишком далеко, делая скачок от утверждения, что ИИ делает первоначальное программирование дешевым/быстрым, к утверждению, что у поставщиков SaaS нет будущего. Это игнорирует то, что на самом деле продают компании-разработчики программного обеспечения.
Томпсон опровергает именно этот пессимистичный аргумент против компаний-разработчиков программного обеспечения в целом:
Таким образом, возникает самый очевидный пессимистичный аргумент против любой компании-разработчика программного обеспечения: зачем платить за программное обеспечение, если можно просто попросить ИИ написать собственное приложение, идеально подходящее под ваши нужды? Станет ли программное обеспечение в будущем полностью товаром и нежизнеспособной бизнес-моделью?
Я скептически отношусь к этому по ряду причин. Во-первых, компании — особенно американские — очень хорошо умеют концентрироваться на своей основной компетенции, и для большинства компаний в мире это не программное обеспечение. Есть причина, по которой большинство компаний платят другим компаниям за программное обеспечение, и самая фундаментальная причина этого не изменится с появлением ИИ.
Во-вторых, написание оригинального приложения — это только начало: есть поддержка, есть исправления безопасности, есть новые функции, есть меняющиеся стандарты — написание приложения — это обязательство перед бесконечным процессом [фрагмент текста]
В-третьих, продажа программного обеспечения — это не только продажа кода. Есть поддержка, есть соответствие требованиям, есть интеграция с другим программным обеспечением…
Именно так. Большинство организаций (включая университеты) не занимаются разработкой программного обеспечения. Они занимаются образованием. Они не хотят становиться штатными инженерами по разработке подсказок ИИ, сопровождающими код, разработчиками исправлений безопасности, аудиторами соответствия (FERPA, стандарты доступности, конфиденциальность данных), менеджерами по интеграции или разработчиками моделей.
LMS — это не одноразовое приложение, как и другие критически важные платформы EdTech. LMS — это цифровая входная дверь в учебное заведение: место, где организуются курсы, записываются оценки, обеспечивается доступность, данные передаются в SIS/ERP, и тысячи преподавателей и студентов ежедневно входят в систему. Искусственный интеллект может помочь быстрее создавать новые функции, но он не устраняет необходимость в надежном, поддерживаемом и постоянно обновляемом сервисе.
Это та же логика, которую мы с Глендой Морган использовали в декабре прошлого года в статье «Сообщение о смерти LMS — преувеличение». Мы опровергли утверждение Эла Эссы о том, что категория LMS умирает, потому что ее заменят ИИ и новые инструменты. Наш контраргумент основывался на двух моментах.
Короче говоря, мы считаем, что LMS не мертва и даже не умирает; она так же важна, как и прежде, даже если эта категория продуктов нуждается в улучшении и лучшем обслуживании колледжей и университетов. [фрагмент текста]
Разногласия касаются не столько того, происходит ли обучение в LMS, сколько того, что значит поддерживать обучение в институциональном масштабе.
Другими словами, потребность, удовлетворяемая современной LMS, заключается не в принципиально закодированных функциях; скорее, это сервис, позволяющий осуществлять обучение в институциональном масштабе. ИИ снижает барьер для создания инструмента, подобного LMS; он не снижает текущие затраты на его эксплуатацию в масштабе предприятия для университета.
Что это значит для поставщиков SaaS-решений в сфере образовательных технологий (и открытого исходного кода)
Ландшафт SaaS в сфере образовательных технологий изменится. Рост будет происходить за счет борьбы за смежные области и расширения сферы применения, а не за счет бесконечного увеличения общего пирога. В контексте образовательных технологий следует ожидать усиления давления на поставщиков (независимо от того, используют ли они проприетарные или открытые программные модели) с целью интеграции агентов ИИ, расширения в смежные инструменты (оценка, аналитика, контент) и доказательства постоянной ценности.
Но ценность не исчезнет. Университеты по-прежнему будут платить за:
Безопасность, бесперебойную работу и соответствие требованиям, которые не может гарантировать самодельный форк, созданный с помощью ИИ.
Поддержку, обучение и интеграцию в экосистему, которые не позволят «бесконечному путешествию» превратиться в кошмар.
Постоянные обновления по мере развития моделей ИИ, изменения стандартов и изменения педагогических потребностей.
Сообщества открытого исходного кода могут (и должны) конкурировать здесь, предлагая отличные размещенные сервисы или уровни корпоративной поддержки. Это не противоречие; это та эволюция, к которой частично призывает статья на HackerNoon. Победителями станут те — как разработчики проприетарного, так и открытого программного обеспечения — кто рассматривает программное обеспечение как продукт и услугу, а не просто как код.
Итог
Статья на HackerNoon права в том, что ИИ — это сейсмический сдвиг, и что сообществу EdTech с открытым исходным кодом необходимо переосмыслить свои предположения и двигаться быстрее. Но неправильно объявлять SaaS мертвым. Большинство учреждений будут продолжать платить за полный сервис, потому что их основная компетенция — это преподавание, обучение и сертификация, а не управление платформой EdTech.
ИИ меняет экономику создания. Он не устраняет экономику эксплуатации, поддержки или доверия в институциональном масштабе.