惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

The Register - Security
The Register - Security
美团技术团队
Recent Announcements
Recent Announcements
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Jina AI
Jina AI
C
Check Point Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
I
InfoQ
S
Securelist
T
Tor Project blog
GbyAI
GbyAI
L
LINUX DO - 热门话题
V
Visual Studio Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
The Cloudflare Blog
腾讯CDC
K
Kaspersky official blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Recorded Future
Recorded Future
李成银的技术随笔
W
WeLiveSecurity
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
M
Microsoft Research Blog - Microsoft Research
G
Google Developers Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Schneier on Security
Schneier on Security
B
Blog
IT之家
IT之家
爱范儿
爱范儿
H
Help Net Security
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
NISL@THU
NISL@THU
J
Java Code Geeks
博客园 - 聂微东
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Cyberwarzone
Cyberwarzone
博客园 - 叶小钗
MyScale Blog
MyScale Blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Project Zero
Project Zero
F
Future of Privacy Forum
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
D
Docker
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
B
Blog RSS Feed
V
Vulnerabilities – Threatpost

Все публикации подряд на Хабре

Новые IT-специалисты эпохи AI: как зарубежные и российские компании относятся к vibe-coders, low-coders и zerocoders Локальная система проверки персонала: как мы автоматизировали скрининг соискателей без передачи ПДн наружу Разрабатывали решение для автоматизации, а получили универсальный продукт «Мультиплексор для Лабораторных измерений» Подготовка и сдача экзамена PMP в мае 2026 года Как мы проектировали multi-agent feedback для обучения рисованию Что такое Gemma 4: обзор новой LLM от Google CyBOK. Глава 3. Законы и регуляторные нормы. Часть 8 LLM-инференс на фотонах? Препарируем передовые технологии, представленные в апреле Агенты выходят на работу (часть 3) Нехватка CUDA-памяти при обучении с GRPO: как перестать гадать и начать считать Окей, Lamoda, что надеть на вечеринку? Как обучить LLM навыкам ИИ-стилиста ArchiMate 4: Отказ от слоёв и унификация метамодели Дальнейшая судьба SFP-Master Игровой ПК или PlayStation 5: что выгоднее в 2026 году Flipper One — нам нужна ваша помощь Как мы построили корпоративную LLM-платформу: архитектура, грабли и выводы Устранить нельзя оставить — разбираем ситуацию с уязвимостями в российской виртуализации Bitrix и Laravel: веб-хуки, ERP и все-все-все (часть 5) Поиск секрета популярности лучших репозиториев GitHub за всё время существования платформы Сэкономили на облаке под 1С: ДО — заложили бюджет на штраф. Разбираем 152-ФЗ при работе с 1С Компьютерное зрение: что получается, когда у вас не идеальная лаборатория, а дождь, снег и подвижный манипулятор Параметризация в JUnit 5 и Allure Report Мне 15, и я собираю AI-стартап для недвижки: как я победил GPU, баги PyTorch и очередь в визовый центр Стратегия «Голубого океана»: как системный аналитик влияет на продукт Проектируем с нуля калькулятор на FPGA. Часть 3: Практические численные методы От видимости сети до кибербезопасности: главный миф о сетевой телеметрии, который мешает раскрыть потенциал NetFlow Как интегрировать ТСД с любой конфигурацией «1С: Предприятия»? Человеческие головы, сандалии и лягушки: стегоконтейнеры за тысячи лет до первого компьютера GigaIDE Pro для разработки на Django Как добиться непостоянного момента? Книга: «Kubernetes. Полное руководство по развертыванию и управлению Kubernetes в облачных и локальных средах. 2-е изд.» Почему IT-специалисты остаются: что работает на удержание в 2026 году Соединение деталей 3D-печатных изделий… Простое ли дело? Yamaha RGX121Z RM — современный суперстрат с японским вайбом второй половины 1980-х Как я написал плагин для WooCommerce под Yandex YCP или как купить в 1 клик из Алисы Креативное программирование: визуализация звука Сложно читать IT литературу на кривом русском? Есть решение — книжный ревью (рефакторинг) История о том, как человечество наняло очень странного сотрудника Как мы в отделе документации создали LLM агента для автоматизированного перевода с английского на другие языки Почему e-ink до сих пор не убил LCD, хотя должен был Как оплачивать нейросети и остальное недоступное в РФ в 2026: 9 способов с ценами и рисками, где можно влететь Решение проблем в управлении: почему мидл-менеджеры справляются с кризисами эффективнее топов Сколько телефонов и планшетов продали партнёры: единое хранилище данных для бренда электроники Google Fellow, студент Нанкина и создатель TikTok: кто сделал Seedream и Seedance. Досье SpeShu.AI В прорывном эксперименте из первых в мире полностью искусственных яиц вылупились птенцы Разворачиваем облачный ТОиР на заводе за две недели Vivaldi 8.0 — Унифицированная свобода выбора Как мы с нуля реализовали двустороннее доверие «лес–лес» с Microsoft Active Directory Хакер спас мир и сел в тюрьму: Невероятная история Маркуса Хатчинса и червя WannaCry Построение корпоративной архитектуры в ИТ-проектах, используя методологию TOGAF Пайплайн не должен хранить секрет: безопасное хранение и доставка секретов для CI/CD с Deckhouse Code и Stronghold ОГЭ информатика. 16 задание на Python Asus, MSI и Gigabyte урезают производство материнских плат. Что происходит на рынке Claudex: как я подружил Claude Code с ChatGPT/Codex OAuth без OpenAI API key Как измерить скорость интернета? Почему выгорают не слабые, а ваши Версионирование таблиц репозитория метаданных Sigla Vision Графическая утилита PostgreSQL mini Profiler (в помощь экспертам по технологическим вопросам 1С и не только им) Шахматные программы IV. Термины и методы Почему Я.Директ не приводит премиальных клиентов и что с этим делать – продали элитных туров на 600 млн Реестр отечественного ПО: как бизнесу выбрать решение среди 30 000 записей и не ошибиться Глаза не видят, а код пишется: как я настраиваю и программирую 100+ модулей в умном доме Архитектура AI-сервисов: почему монолит убивает latency и GPU Процессы: чего до сих пор не хватало обычным BPM (Часть 2) Книжный салон — дополнительные книги от издательства «БХВ». Предзаказ Как продакту довести фичу до прода без PMBOK и PRINCE2 Оргмодель, процессы и агенты (Часть 1) Probe-сеть из 10 регионов: что я не учёл про AS-разнесённость Как автоматизировать повторную обработку сообщений из архива в DATAREON Platform Arguments to Config — простая и мощная библиотека для парсинга аргументов в CLI-приложении на C# Как я обучил GPT с нуля на русском языке — и что из этого получилось Миллион алых нод: о выборе баз данных для хранения больших объёмов Билеты, баги и БДСМ: хроники тревел-стартапа От vSphere к VCD: как мы построили хранилище образов и нативный CSI для Kubernetes Фолдинг белка на ноутбуке. De novo дизайн KRAS G12D (Switch II) ингибитора. Докинг, валидация в AlfaFold Server и PyMOL Тебя уволят, и ничего не сломается. Возможно, станет даже лучше ИИ от Anthropic вскрыл банки G20, Цукерберг уволил 8000 человек за один день, а мы это пропустили Один за всех: как я в одиночку тащу фуллстек-проект, который незаметно разросся до соцсети Реакционная лженаука. Как СССР осудил кибернетику — и чем это аукнулось для ИИ Лёгкий мониторинг Proxmox-кластера: Pulse вместо большого Zabbix-стека RAG для тех, кто разочаровался: почему retrieval ломается и как это починить Три уровня субъективной реальности: почему непонимание в командах заложено биологически Дирижёр вместо конвейера: как AI ломает классический pipeline разработки Dart 3.12 — что нового в Dart? Четыре реакции — четыре тела. Можно ли измерить тип личности по сердцебиению? Flutter 3.44 — Что нового во Flutter? Найм инженеров в 2026: ботлнек — это не рынок, это вы Тонкие контроллеры и модели. Использование паттернов проектирования в Rails-приложении Тезис о расширенном разуме Сумасшедшая история Т9: Стартапы, дельфины и буддизм [Перевод] Открыл ли китайский компьютер «Цзючжан 4.0» эру квантового превосходства? Что такое DWH (КХД) и как работает корпоративное хранилище данных Как я создал сервис по написанию формальных документов Как сервисному бизнесу автоматизировать проверку качества обслуживания клиентов GitHub блокируют, Bun переписали за 9 дней, и частный космодром в России AsmX с движком Raptor: Архитектура абсолютного контроля Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD Каким должен быть язык программирования, чтобы с ним хорошо работали AI-агенты Система распределённого управления на Rust Вы таки хотели реальный пример использования ИИ-агента в буднях DevOps-инженера? Вот он
Время закрывать доски. Ваш SaaS таск-трекер — это просто слой лака над базой данных
SRichard · 2026-05-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение8 мин

Охват и читатели683

Мнение

Как ИИ-агенты, «вайб-кодинг» и $285 миллиардов испаряющейся капитализации ставят крест на Monday, Asana, Trello и всех, кто продаёт красивые доски за 10 долларов в месяц

Я помню 2018 год. Мы подключились к Asana всей командой. Это было красиво: разноцветные колонки, порхающие между ними карточки, анимация единорога, пролетающего через экран, когда ты закрываешь задачу. Серьёзно, у них там был единорог. Мы чувствовали себя продуктивными. Мы были продуктивны ровно до того момента, пока не поняли, что половина команды продолжает обсуждать задачи в Телеграме, треть ведёт свой личный Trello, а PM тихо матерится и всё равно собирает статус в Excel по пятницам.

Сейчас мне даже немного стыдно за тот восторг. Потому что весь этот рынок, разноцветные досочки, канбан-борды и автоматизации «если задача просрочена, дёрни ответственного», катится в тартарары. И его убьёт не конкурент с более красивым интерфейсом. Его убьёт команда из трёх человек, которая за выходные соберёт себе инструмент под свои процессы с помощью Claude Code, даже не открыв браузер с Monday.com.

Цифры, от которых у вашего инвестора дёргается глаз

Начнём с главного. 2 февраля 2026 года Anthropic выпустила, казалось бы, рутинное обновление Claude Cowork (плагин для автоматизации юридических задач). Через 24 часа с технологических акций было стёрто $285 миллиардов рыночной стоимости. Именно стёрто, не «скорректировалось», не «немного просело». SaaS-акции пережили худший квартал со времён финансового кризиса 2008 года. Термин «SaaSpocalypse» перестал быть шуткой криптоскептиков и вошёл в словарь CFO из Fortune 500.

Теперь посмотрим на конкретные имена. На начало 2026 года 39 американских SaaS-компаний показали падение. Все до единой. Но обратите внимание на лидеров падения: Atlassian минус 63.76%, Asana минус 58.39%, Monday.com минус 57.81%. Это не разброс, это снайперский выстрел именно по сектору управления проектами и совместной работы. И если ваша компания продаёт доски с карточками, вы в проигрывающей команде.

Ваш продукт спроектирован людьми для людей. Но в новом мире людей там не будет

Давайте честно. Monday.com, Asana, Trello и весь зоопарк похожих инструментов построены вокруг одной идеи: человек открывает доску, смотрит на задачи, перетаскивает карточку из «В работе» в «Готово», проверяет сроки, пишет комментарий. Весь UX, вся логика уведомлений, всё обучение пользователей заточены под то, что за экраном сидит живой Homo Sapiens с двумя руками, парой глаз и ограниченной оперативной памятью в голове.

Отсюда и растут ноги у всех этих священных методологий. Канбан с его WIP-лимитами (Work in Progress, ограничение незавершённой работы) придуман не потому, что это какой-то закон физики. Он придуман потому, что человек не может держать в голове больше пяти-семи задач одновременно. У него переполняется буфер, он начинает тупить, забывать, ошибаться. WIP-лимиты это костыль для человеческого мозга.

А теперь вопрос. Зачем агенту WIP-лимиты? У агента нет «переполнения». Он не устаёт, не забывает, не прокрастинирует, не уходит в запой на три дня. Он может вести тысячу параллельных задач и не перепутать ни одной. Канбан-доска, которая для человека была необходимым визуальным интерфейсом, для агента это просто лишний слой абстракции. Ему не нужна доска. Ему нужен список задач и правила их выполнения.

Вы сейчас продаёте инструмент, который построен на ограничениях человеческой психики. А завтра эти ограничения исчезнут. И ваш продукт исчезнет вместе с ними.

Ваш продукт это конструктор, который клиент скоро соберёт сам. Без вас

Смотрите, из чего состоит любой PM-инструмент. Список задач. Ответственные. Дедлайны. Зависимости. Отчёты. Всё. Это не ракетостроение. Это как кубики Lego, из которых каждая компания собирает что-то своё.

И вот тут самое страшное для вендоров. Эти кубики настолько хорошо ложатся на AI-агентную архитектуру, что их соберёт сам клиент. Не вендор, не партнёр-интегратор, не армия консультантов. Обычный PM, который устал ждать, пока Asana добавит нужную ему фичу.

Почему? Потому что описать агентам логику проекта на естественном языке проще, чем настраивать её в интерфейсе Monday.com. «Слушайте, ребята: вот список задач, вот кто за что отвечает, вот дедлайны. Если кто-то просрочил, пинаете его в Slack. Раз в неделю собираете мне отчёт о том, что реально сделано». Всё. Это не требует внедрения, адаптации, обучения команды. Это требует одного разговора с Claude Code в пятницу вечером.

И самое главное: эта система будет расти и эволюционировать вместе с компанией. Появился новый проект? Агенты сами проанализируют похожие старые проекты и предложат структуру задач. Изменился состав команды? Агенты перестроят маршруты уведомлений. Вендор в этой схеме выглядит как явно лишнее звено, которое пытается продать вам коробку с кубиками, когда кубики можно бесплатно взять на GitHub и собрать под себя за выходные.

«Вайб-кодинг» сделал ваш продукт бесплатным приложением за час

Давайте посмотрим правде в глаза. Что такое Monday.com, Asana или Trello с точки зрения технологии? Это база данных с визуальной оболочкой. Задачи, статусы, зависимости, отчёты. Никакой магии. Никакого уникального IP, который нельзя воспроизвести за выходные.

Теперь это можно сделать без единой строчки кода. Термин «vibe coding» (создание работающего ПО через общение с AI) стал словом 2025 года по версии словаря Collins. OpenAI Codex и Claude Code позволяют любому менеджеру без технического бэкграунда описать словами, что ему нужно. И через час у него готовый работающий продукт.

Зачем платить $19 за место в месяц, если ваша команда может собрать аналог Monday.com за выходные? Правильный ответ: незачем. Именно поэтому Monday.com зафиксировал рост выручки всего на 18-19% в 2026 году (против 27% в 2025) и тут же схлопотал падение акций на 21% в феврале 2026.

Per-seat модель мертва. Вы просто ещё не получили похоронку

Традиционная SaaS-экономика держалась на простой формуле: больше сотрудников, больше лицензий, больше выручки. Эта формула сломана. AI-агенты заменяют не софт. Они заменяют людей, которые в этом софте работали.

Исследователи из Yahoo Finance и Forbes сформулировали это предельно жёстко: «Если AI-агент может выполнять работу трёх сотрудников, предприятию не нужны три лицензии. Маржа, построенная на издержках переключения, уничтожается инструментами AI-разработки, которые делают создание альтернатив дешевле и быстрее».

Вывод, который они делают про Monday.com, Asana и Notion: «Их ключевые продукты - управление задачами, отслеживание проектов, легковесная коллаборация - находятся прямо в зоне поражения. Это категории, где AI-агенты не дополняют софт, они полностью заменяют потребность в нём».

AI-агенты заменяют не софт, они заменяют сам подход к управлению

Давайте разберём, как на самом деле работает управление проектами. PM тратит 80% времени на «координационную работу»: собрать статусы, проверить сроки, напомнить ответственным, обновить доску, написать отчёт. Именно для этого и нужны Monday и Asana. Оцифровать эту рутину.

Стартап Coworked, который только что привлёк $1.8M инвестиций, построил AI-агента Harmony. Он не просто обновляет статусы. Он сам собирает информацию из почты, чатов, Jira и голосовых каналов. Сам назначает задачи. Сам пишет отчёты. Сам оркестрирует встречи. Идея не в том, чтобы дать человеку ещё один инструмент. Идея в том, чтобы AI-агент работал как удалённый сотрудник, беря на себя координационную работу целиком.

Основатель Coworked Шон Харрис формулирует это так: «Менеджеры проектов должны тратить время на лидерство, суждения и взаимодействие с заинтересованными сторонами, а не на погоню за обновлениями статусов». И это убийственный тезис для всего рынка PM-инструментов. Потому что Monday и Asana продавали именно «погоню за обновлениями», просто в красивом интерфейсе.

Институт управления проектами (PMI) утверждает, что индустрии потребуется 25 миллионов дополнительных менеджеров проектов к 2030 году. Но это не произойдёт. Потому что каждый AI-агент закрывает функции нескольких PM-ов.

Рынок уже всё понял. Это не коррекция, это исход

Цифры с фондового рынка не просто абстрактная статистика. Это оценка будущих денежных потоков. Инвесторы голосуют долларами за то, какие компании, по их мнению, доживут до послезавтра.

Asana потеряла почти 60% капитализации с начала 2026 года. Monday.com почти 58%. Atlassian почти 64%. Это не «рыночная волатильность» и не «чёрный лебедь». Это рациональная переоценка: инвесторы понимают, что компании, продающие «удобство» по модели per-seat, не имеют будущего.

Особенно показателен кейс Monday.com. Компания пытается перестроиться: уходит из SMB в энтерпрайз, запускает AI-агентов, хвастается $1M годового дохода от Monday Vibe за первую неделю после запуска. Но её прогноз по росту выручки (18-19% при падающих акциях) говорит о том, что рынок не верит в историю спасения. Когда ваш продукт можно собрать за выходные через Claude Code, рост выручки на 18% это агония, а не восстановление.

Enterprise не спасение, а иллюзия

Вендоры PM-софта сейчас делают резкий pivot в сторону энтерпрайза. Логика понятна: крупные компании медленнее внедряют новое, у них требования к комплаенсу, аудиту и безопасности. Сложнее заместить.

Но давайте посмотрим на реальные кейсы. Tata Steel развернула более 300 AI-агентов менее чем за год на Google Cloud, от HR до предиктивного обслуживания. Lloyds Banking Group строит собственную AI-платформу Envoy, уже получив £50 млн ценности от генеративного AI в 2025 году. Wells Fargo внедрил Google Agentspace для обработки 250 000 документов по контрактам. ServiceNow и Accenture запустили совместную программу по развёртыванию агентного AI прямо в среде заказчика.

«Кровавый энтерпрайз», именно те компании, которые, как вам кажется, спасут ваш бизнес, уже строят собственные AI-решения. И делают это не с Monday.com и Asana, а с платформами вроде ServiceNow, которые превращаются в «AI control tower» для управления всем предприятием. Когда Fortune 500 развернёт агентов, потребность в per-seat лицензиях на управление проектами просто исчезнет. Не уменьшится. Исчезнет.

Ваши «AI-фичи» это AI-вошинг, а не спасение

Monday.com гордо запускает «Monday Agents» и «monday vibe» - AI-ассистентов, которые могут генерировать задачи и отчёты. Asana запустила «AI Studio» для no-code автоматизации. Atlassian добавил «Atlassian Intelligence» в Trello.

Проблема в том, что это всё попытка догнать уходящий поезд, прикрутив AI-фичи к продукту, который в своей основе остаётся тем же самым: доской для ручного перетаскивания карточек. Это как приделать реактивный двигатель к телеге. Выглядит впечатляюще, но ехать быстрее она не станет.

Аналитики формулируют это так: «Компании должны спрашивать: является ли их вендор функцией или платформой? Функции поглощаются. Платформы поглощают». Monday.com и Asana это функции. Они делают что-то полезное, но AI-агенты могут сделать то же самое внутри платформы, где уже живут данные предприятия. Зачем запускать отдельную доску для задач, если AI-агент оркеструет работу прямо в вашей экосистеме?

Nvidia CEO Дженсен Хуанг попытался успокоить рынок: «AI-агенты не заменят SaaS-инструменты, но будут использовать эти инструменты от нашего имени». Красивая фраза для CNBC, но реальность жёстче: агентам не нужен визуальный интерфейс. Им нужен API и данные. А значит, продукт Monday.com, ценность которого на 80% состоит из красивого UI, становится ненужным звеном.

Заключение. Пора закрывать доски

Рынок PM-софта на SaaS сейчас напоминает Blockbuster в 2007 году. Формально бизнес ещё работает, клиенты платят, выручка даже немного растёт. Но технологический сдвиг уже произошёл, и инерция рынка это единственное, что держит эти компании на плаву.

Когда ваша команда из пяти человек может за выходные собрать себе инструмент, который делает всё то же, что и Monday.com за $19 в месяц с человека, единственный вопрос это «когда», а не «если». Через два года словосочетание «per-seat pricing» будут вспоминать так же, как сегодня вспоминают покупку софта на CD-дисках в магазине.

Единственный путь к выживанию для вендоров PM-софта: перестать быть «досками для карточек» и стать инфраструктурой, в которой работают AI-агенты. Но давайте будем честны: компания, чей основной продукт это визуальный интерфейс для перетаскивания задач, не превратится в AI-платформу. Она просто исчезнет.

Ну что, готовы поспорить? Расскажите, как ваша компания использует софт для управления проектами для «сложных кейсов», которые никакой AI не потянет. Или объясните, почему WIP-лимиты нужны агентам, а не только людям с переполненной головой. Только давайте без «AI-галлюцинаций» и «человеческого фактора», эти аргументы уже отбиты в предыдущих статьях серии. Погнали в комментарии.