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

Engineering at Meta
Engineering at Meta
人人都是产品经理
人人都是产品经理
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
量子位
腾讯CDC
The Cloudflare Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Vercel News
Vercel News
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
L
LangChain Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
The Hacker News
The Hacker News
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
B
Blog
S
SegmentFault 最新的问题
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
T
Threatpost
博客园 - 聂微东
T
Tailwind CSS Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
C
Check Point Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
D
DataBreaches.Net
爱范儿
爱范儿
IT之家
IT之家
S
Secure Thoughts
M
MIT News - Artificial intelligence
NISL@THU
NISL@THU
C
Cisco Blogs
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
A
Arctic Wolf
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
P
Proofpoint News Feed
Spread Privacy
Spread Privacy
Schneier on Security
Schneier on Security
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
G
GRAHAM CLULEY
雷峰网
雷峰网
Project Zero
Project Zero
博客园 - Franky
H
Heimdal Security Blog
A
About on SuperTechFans
Security Latest
Security Latest
Webroot Blog
Webroot Blog
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
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.