У розмові на подкасті Lenny’s Podcast засновник і CEO медіа‑та‑софтверної компанії Every Ден Шіппер описує те, що він фактично вже проживає щодня: роботу в AI‑першому середовищі, де всі — від редакторів до сапорту — працюють через Codex, Claude Code та Co‑work. На цьому тлі він формулює низку контрінтуїтивних прогнозів про майбутнє SaaS, кінець епохи CLI як основного робочого інтерфейсу та появу продуктів, які одночасно обслуговують людей і AI‑агентів.
Попри розмови про «смерть SaaS» під тиском великих мовних моделей, Шіппер займає протилежну позицію: він би купував акції SaaS‑компаній зараз і вважає риторику про апокаліпсис відверто хибною. Його аргументи спираються на зміну того, де саме відбувається робота, хто платить за інференс моделей і як виглядатимуть інтерфейси, коли в них постійно діятимуть агенти.
Коли робочий стіл — це Codex: SaaS переїжджає в in‑app браузери агентів
Шіппер прогнозує, що в найближчі роки більшість знаннєвої роботи на комп’ютері відбуватиметься не у звичних десктопних додатках чи браузерних вкладках, а всередині середовищ на кшталт OpenAI Codex або Claude Co‑work. Для Every це вже не теорія: він сам використовує Codex як основне робоче середовище, а команда — як технічні, так і нетехнічні співробітники — проводить значну частину часу в Codex, Claude Code та Co‑work.
Ключовий наслідок цього зсуву — те, як саме будуть використовуватися SaaS‑інструменти. Замість того, щоб кожен продукт окремо «вшивав» у себе AI‑функції, Шіппер очікує протилежного: більшість робочих SaaS‑сервісів користувачі відкриватимуть у вбудованих браузерах всередині Codex чи Claude Co‑work. Іншими словами, AI‑середовище стає новою операційною системою, а SaaS‑додатки — просто вкладками в цьому «робочому столі».
Це змінює розклад сил. Замість того, щоб кожен SaaS‑продукт будував власні агенти, інтерфейси під підказки та інтеграції з моделями, основна «розумність» концентрується в Codex або Co‑work. Саме там живуть агенти, які бачать екран, керують мишкою та клавіатурою, читають інтерфейси інших сервісів і виконують складні багатокрокові завдання.
SaaS у такій картині не зникає — він стає шаром бізнес‑логіки, даних і доменної експертизи, до якого звертаються як люди, так і агенти. Шіппер прямо формулює це: «SaaS‑апокаліпсис — це дурниця. Я б купував акції SaaS зараз». На його думку, агенти не витісняють SaaS, а збільшують кількість користувачів, які реально можуть отримати з нього користь.
Якщо раніше складний інструмент вимагав навчання, документації й часу, то тепер агент може «розібратися» з ним замість людини: клікати по меню, налаштовувати параметри, зчитувати таблиці, запускати експорти. Це відкриває доступ до професійних систем для набагато ширшого кола працівників, які делегують роботу агенту, не заглиблюючись у всі деталі інтерфейсу.
Bring your own tokens: хто платитиме за інференс і чому це рятує маржу SaaS
Одна з найрадикальніших тез Шіппера стосується економіки AI всередині SaaS. Сьогодні типовий підхід виглядає так: SaaS‑постачальник інтегрує LLM, платить за інференс OpenAI, Anthropic чи іншому провайдеру, а потім намагається «зашити» ці витрати в підписку. Це створює низку проблем — від непередбачуваних рахунків за compute до складності ціноутворення.
Шіппер очікує, що модель зміниться на bring‑your‑own‑tokens. Користувачі приходитимуть у SaaS‑додатки зі своїми власними токенами або обліковими записами в AI‑провайдерів, і саме вони оплачуватимуть інференс, який споживає їхня робота в продукті. SaaS‑вендор у такій схемі більше не виступає посередником між користувачем і моделью на рівні білінгу.
На перший погляд це може здатися кроком назад: хіба не зручніше, коли все «включено» в одну підписку? Але з точки зору бізнесу Шіппер бачить у цьому суттєву перевагу. Витрати на AI‑обчислення стають змінними для користувача, а не для вендора. SaaS‑компанія повертається до більш передбачуваної моделі, де її собівартість не вибухає через те, що кілька великих клієнтів раптом почали масово ганяти агентів по своїх даних.
Це, на його думку, прямо покращує маржу SaaS. Замість того, щоб жити в страху перед наступним рахунком від хмарного AI‑провайдера, компанія може зосередитися на розвитку продукту, підтримці клієнтів і класичній економіці підписки. Користувачі, своєю чергою, отримують більший контроль: вони самі обирають модель, тариф, ліміти, а SaaS‑продукт стає радше «фронтендом» до їхнього обраного AI‑стеку.
Ця логіка добре поєднується з прогнозом про домінування Codex і Co‑work як робочих середовищ. Якщо більшість взаємодій із моделями відбувається там, то саме ці платформи природно стають місцем, де користувач «приносить» свої токени. SaaS‑додаток, відкритий у вбудованому браузері, просто отримує вже «підключеного» агента, який працює за рахунок користувацького облікового запису в AI‑сервісі.
Продукти для людей і агентів: нові інтерфейси, спільні артефакти й контроль змін
Ще один важливий прогноз Шіппера стосується того, як зміниться сам дизайн програм. Він очікує, що SaaS‑продукти дедалі частіше створюватимуться не лише для людей, а й для спільного використання людьми та агентами на одних і тих самих артефактах — документах, коді, конфігураціях, базах даних.
Це не просто «AI‑асистент» у кутку екрана. Йдеться про повноцінних агентів, які можуть масово змінювати об’єкти в системі: оновлювати сотні записів, переписувати велику кількість текстів, змінювати налаштування. Щоб таке середовище було безпечним і зрозумілим, інтерфейси мають еволюціонувати.
Шіппер описує кілька типів функцій, які, на його думку, стануть стандартом у таких продуктах.
По‑перше, це «inbox» для затвердження змін. Якщо агент пропонує серію правок — наприклад, оновити всі цінові плани або переписати шаблони листів — користувачеві потрібне місце, де він може побачити ці зміни як пакет, переглянути, порівняти з поточним станом і схвалити або відхилити їх. Такий «approval inbox» стає аналогом поштової скриньки, але для дій агентів у продукті.
По‑друге, потрібні прозорі журнали подій. Коли агент працює у фоновому режимі, важливо мати детальний лог: що саме він зробив, коли, на яких об’єктах, з яким результатом. Це не лише питання аудиту, а й спосіб навчання користувачів: вони можуть бачити, як агент вирішує задачі, і коригувати його поведінку.
По‑третє, критичною стає можливість швидкого відкату. Якщо агент помилився або неправильно інтерпретував інструкції, користувач повинен мати змогу одним‑двома кліками повернути систему до попереднього стану — для окремого об’єкта або для всієї серії змін. Без такого «safety net» довіра до агентів залишатиметься низькою, а їх використання — обмеженим.
Усе це разом формує новий клас інтерфейсів, орієнтованих на змішану ініціативу: людина задає напрям і приймає ключові рішення, агент виконує рутинну й масову роботу, а продукт забезпечує прозорість, контроль і можливість втручання в будь-який момент.
Кінець епохи CLI як робочого столу: чому термінал програє агентам
На тлі зростання популярності інструментів на кшталт Cursor і загального інтересу до «повернення в термінал» звучить ще один контрінтуїтивний прогноз Шіппера: епоха CLI як основного робочого інтерфейсу для більшості користувачів фактично завершилася. Він формулює це жорстко: «Ми спідранили еру CLI. Це було класно, поки тривало, але CLIs — уже все».
У Every це вже відчутно: за його словами, більшість технічних співробітників компанії більше не використовують CLI як головну робочу поверхню. Замість цього вони працюють через AI‑орієнтовані середовища, де взаємодія відбувається природною мовою, а не через команди в терміналі.
Причина не лише в зручності. Командний рядок історично був інтерфейсом для людей, які добре розуміють систему, її структуру та наслідки своїх дій. У світі, де значну частину операцій виконують агенти, CLI втрачає свою роль як «універсальний пульт керування». Агенти не потребують текстових команд у терміналі — вони працюють через API, внутрішні протоколи або навіть через емуляцію користувацьких дій у графічних інтерфейсах.
Для більшості користувачів, включно з технічними, з’являється привабливіша альтернатива: замість того, щоб запам’ятовувати синтаксис і флаги, вони можуть описувати задачу мовою, а агент уже вирішує, які інструменти й команди застосувати. CLI залишається важливим для нішевих сценаріїв, але перестає бути «робочим столом» за замовчуванням.
Цей зсув добре видно на особистих практиках самого Шіппера. Він підтримує inbox zero не за рахунок агресивної фільтрації в поштовому клієнті чи складних скриптів, а завдяки Codex та агенту Cora, якого побудували в Every. Вони обробляють вхідну пошту, готують чернетки відповідей, а він лише переглядає й затверджує. Це типовий приклад того, як AI‑орієнтоване середовище витісняє класичні інструменти, включно з CLI‑автоматизацією.
SaaS як спільний простір: люди, агенти й довгострокова цінність
У сукупності ці прогнози формують досить цілісну картину майбутнього SaaS. Замість апокаліпсису, в якому великі моделі «з’їдають» прикладні сервіси, Шіппер бачить переформатування ролей.
AI‑середовища на кшталт Codex і Claude Co‑work стають новим робочим столом, де живуть агенти й куди користувачі приносять свої токени. SaaS‑продукти переїжджають у вбудовані браузери цих середовищ і фокусуються на тому, що в них найкраще виходить: доменна логіка, надійність, безпека, UX для складних бізнес‑процесів.
Економіка змінюється так, щоб зняти з вендорів ризики непередбачуваних витрат на інференс, а інтерфейси — щоб зробити масову роботу агентів безпечною й прозорою. CLI відходить на другий план, поступаючись місцем природній мові та агент‑орієнтованим середовищам.
На цьому тлі твердження Шіппера про те, що він би купував акції SaaS‑компаній зараз, виглядає не просто провокацією, а логічним висновком із його власного досвіду. Every за рік виросла з приблизно 15 до майже 30 людей, залишаючись при цьому однією з найбільш AI‑орієнтованих компаній у своїй ніші. Для нього це прямий емпіричний аргумент: AI не знищує попит на софт і людей, а радше змінює те, як саме вони працюють разом.
Висновок: адаптація замість апокаліпсису
Якщо звести погляди Дена Шіппера до однієї тези, вона звучатиме так: SaaS не помирає, він адаптується до світу, де AI‑агенти — повноправні учасники роботи. Змінюється робочий стіл (Codex замість десктопа), змінюється білінг (bring‑your‑own‑tokens замість прихованого інференсу), змінюються інтерфейси (approval inbox, логи, швидкий rollback замість суто людських UI), змінюється роль CLI.
Для розробників SaaS це означає не стільки гонку за «вбудованим AI», скільки переосмислення продукту як простору спільної діяльності людей і агентів. Для користувачів — перехід до моделі, де головним стає вміння формулювати задачі й контролювати результати, а не вручну клікати по кожному елементу інтерфейсу.
У такому світі «апокаліпсис» виглядає радше маркетинговим кліше, ніж реальним сценарієм. Набагато правдоподібнішим є повільний, але невідворотний перехід до нової норми, де SaaS, AI‑агенти й люди працюють разом — кожен у своїй ролі, але над спільними артефактами.
Джерело
Оригінальна розмова: The AI paradox: More automation, more humans, more work | Dan Shipper