Ostatnio zastanawiałem się nad tym, jak rozwój AI wpłynie na branżę oprogramowania i aplikacji. Doszedłem do wniosku, że czeka nas poważna zmiana – a właściwie już się ona dzieje: przechodzimy od aplikacji dla użytkowników do aplikacji dla AI.
Nie ma wątpliwości, że ludzie będą dalej używać aplikacji na swoich urządzeniach, w tym takich, które są dopasowane do konkretnych potrzeb i scenariuszy. Jednak główną aplikacją, głównym „punktem wejścia” będzie coraz częściej ich asystent AI. To już się dzieje – ludzie zwracają się do Claude’a, ChatGPT czy Gemini z najróżniejszymi sprawami, korzystając także z interfejsu głosowego (który AI w końcu uczyniły użytecznym) zamiast iść z nimi do specjalizowanych aplikacji czy sajtów.
Myślę, że w dłuższej perspektywie – w ciągu dekady – interfejs użytkownika będzie spersonalizowanym doświadczeniem generowanym na bieżąco przez asystentów AI dla każdego użytkownika, dostosowującym się do tego, co użytkownik chce w danym momencie robić – od grania w grę po przeglądanie badań astrofizycznych.
W miarę jak asystenci AI stają się więc główną „bramką” dla swoich użytkowników (tak jak smartfony i tablety wyparły PC w ciągu ubiegłej dekady – stąd niedawne skupienie na aplikacjach webowych i SaaS zamiast aplikacjach desktopowych), same AI staną się głównymi użytkownikami wszystkich innych systemów. Dzieje się tak, ponieważ AI potrzebują aktualnych danych i wyspecjalizowanych narzędzi, żeby funkcjonować poza rolą generycznego czatu.
Ta zmiana już się dzieje. MCP (Model Context Protocol) ułatwia udostępnianie danych i systemów wykonujących wyspecjalizowane funkcje generycznym LLM-om i frameworkom, które go wspierają – i szybko staje się standardem (Claude od Anthropica może używać MCP bezpośrednio, frameworki agentowe jak AG2 opakowują serwery MCP jako narzędzia, nawet OpenAI ma teraz wsparcie dla MCP). Jeśli więc wystawisz swoją usługę lub dane przez serwer MCP, wkrótce będziesz miał użytkowników-AI korzystających z nich – podczas gdy ich ludzcy użytkownicy będą ci jedynie płacić.
Spójrzmy na przykład, który jest już dziś rzeczywistością. Powiedzmy, że chcesz przeanalizować swoje inwestycje. Kupujesz dostęp do systemu analitycznego, który udostępnia swoją funkcjonalność przez MCP, konfigurujesz połączenie (co w Claude jest to teraz tak proste jak podanie linku do serwera MCP i przejście przez autentykację OAuth), i nagle twój asystent może nie tylko odpowiadać na ogólne pytania, ale faktycznie analizować dane spółek, testować strategie i tworzyć rekomendacje. Ty nadal płacisz za dostęp do systemu analitycznego, ale to twój agent AI z niego korzysta. System analityczny może w ogóle nie mieć interfejsu dla ludzkich użytkowników – poza oczywiście obsługą płatności i autentykacji – i udostępniać całą swoją wyspecjalizowaną funkcjonalność wyłącznie przez MCP.
Ale to dopiero pierwsza warstwa, pierwszy krok. Następny to agenty udostępniane jako usługi do wykorzystania nie przez ludzi, ale przez inne agenty. Do tego służy protokół A2A proponowany przez Google.
Wyobraź sobie taki scenariusz: twój osobisty asystent AI ma ocenić potencjalną przejęcie innej firmy. Zamiast próbować zrobić to sam (co może nie być jego mocną stroną), kontaktuje się z wyspecjalizowanym agentem analizy rynkowej. Ten z kolei może skonsultować się z agentem modelowania finansowego w sprawie wyceny, z agentem analizy rynku w sprawie pozycji rynkowej i z agentem due diligence technicznego, żeby ocenić stos technologiczny ich produktu. Wszystko dzieje się automatycznie w tle, ty otrzymujesz kompleksowy raport o akwizycji – i rekomendację. Logiczne jest oczekiwać, że wkrótce nawet płatność za usługi tych innych agentów będzie dokonywana automatycznie przez twojego asystenta AI, bez konieczności kolejnej rejestracji i podawania danych płatniczych na jeszcze jednej platformie.
Moja prognoza jest taka: gospodarka oprogramowania zmieni się w ciągu kilku lat ze skoncentrowanej na człowieku na skoncentrowaną na AI. Tak, ludzie będą używać aplikacji – jak wspomniałem wyżej – ale to AI będą głównymi użytkownikami narzędzi (przez MCP) i agentów (przez A2A lub podobny protokół) do realizacji wyspecjalizowanych funkcji.
Jeśli jesteś dostawcą oprogramowania, powinieneś przemyśleć swoją strategię już teraz. Może zamiast zastanawiać się, jak ulepszyć UX swojego systemu, pomyśl jak ulepszyć jego AX – AI Experience.
Artykuł opublikowany oryginalnie na blogu autora. Publikowany za zgodą.
Dodaj komentarz