Як штучний інтелект розхитує SaaS-ринок: кейс IBM та Figma
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Штучний інтелект став інструментом, який здатен похитнути навіть найстабільніші технологічні позиції: він змінює не окремі функції, а саму логіку створення продуктів і роботи з ними. IBM і Figma довгий час були стандартами своїх індустрій, але масове впровадження AI поставило під сумнів їхню перевагу. У випадку IBM ринок відреагував різким падінням акцій на тлі нових AI-рішень конкурентів. У бік Figma дедалі гучніше звучить критика, що компанія пропустила повноцінний AI-цикл і тепер інтегрує ШІ як додаткову монетизацію, а не фундаментальну перебудову продукту.
Журналістка Vector Олена Коваль розібралася, на чому стоять компанії, чи здатні посунути їх конкуренти, які вже давно інтегрували ШІ в продукти, та як «вибух» штучного інтелекту вплинув на їхні фінансові показники.
IBM: модернізація, що не відбулася
26 лютого папери IBM закрилися на рівні $237,5 за акцію, менш ніж за місяць вони впали на 28,6%. Для гіганта з десятиліттями історії це — не просто коливання, а сигнал. Інвестори побачили ризик у самій основі бізнес-моделі.
Власне, основою цієї моделі була мова COBOL. Її створили наприкінці 1950-х для бізнес-обчислень: обробки фінансових даних, зарплат, банківських операцій. Через понад 60 років вона досі використовується у критично важливих системах. За оцінками Anthropic, 95% банкоматних транзакцій у США використовують COBOL.
Сотні мільярдів рядків коду щодня обробляють платежі, бронювання авіаквитків, страхові виплати, державні реєстри. І головна проблема полягає в тому, що цей код старий, складний і часто погано документований. А кількість спеціалістів, які його розуміють, щороку зменшується.
IBM підтримувала старі системи і знала, що клієнтам буде надто дорого відмовитися від цієї інфраструктури — це класичний vendor lock-in Залежність споживача від продуктів чи послуг однієї компанії, при якій перехід на аналогічні рішення іншого постачальника стає дуже складним або дорогим. : клієнти трималися не за бренд, а за економіку.
Модернізація legacy-систем десятиліттями була відкладеною проблемою. У багатьох випадках документація була втрачена, залежності між модулями не описані. Будь-яке втручання несло ризик зупинки критичних сервісів.
На цьому страху будувався сервісний бізнес IBM. Підтримка, аудит, поетапна модернізація, високомаржинальні контракти на роки вперед. Інвестори вважали ці доходи стабільними і передбачуваними.
Claude Code і зміна економіки SaaS-моделей
Anthropic заявила, що її інструмент Claude Code може автоматизувати саме ті процеси, які робили модернізацію такою дорогою. Система здатна аналізувати тисячі рядків коду, відображати залежності, документувати логіку роботи, знаходити потенційні ризики.
Те, що раніше займало місяці роботи команди аналітиків, тепер відбувається значно швидше. Anthropic прямо заявила, що ШІ змінює економіку модернізації COBOL. Якщо вартість аналізу знижується, зникає головний бар’єр для переходу на нові системи.
Ця заява стала тригером для ринку. Інвестори побачили загрозу довгостроковим доходам IBM від підтримки застарілих систем.
Фінансовий ефект у числах
13,2% падіння за один день, найгірший результат із 2000 року, 28,6% втрати з початку року. Ринок почав переоцінювати майбутні прибутки компанії з урахуванням AI-загроз.
Це сигнал про зміну очікувань. Якщо AI здатен зменшити потребу в дорогій підтримці, маржа IBM може скоротитися. Якщо клієнти почнуть активніше модернізувати системи, довгострокові сервісні контракти втратять частину цінності.
Історія IBM — це приклад того, як AI змінює B2B та SaaS-економіку. Раніше складність систем була конкурентною перевагою. Чим складніша інфраструктура, тим складніше її замінити.
AI знижує цю складність. Він може документувати код, генерувати пояснення, знаходити помилки, аналізувати залежності. Те, що раніше вимагало вузьких спеціалістів, стає доступним через модель машинного навчання.
Твердження Anthropic особливо занепокоїли інвесторів саме через масштаб використання COBOL у фінансовому секторі. Якщо навіть частина цих систем стане дешевшою в модернізації, це вплине на десятки мільярдів доларів сервісного ринку.
Figma та пропущений AI-цикл
Історія з AI навколо Figma розвивається інакше, ніж у випадку з «інфраструктурними» гравцями на кшталт IBM. Якщо IBM роками будувала модель на технічному боргу клієнтів, то Figma виросла як улюблений інструмент дизайнерів — простий, колаборативний і майже дефолтний для продуктових команд. Але коли у 2022–2023 роках «вибухнула» хвиля генеративного ШІ, користувачі очікували, що саме Figma стане першим повноцінним AI-конструктором інтерфейсів. Проте цього не сталося.
Замість радикального кроку компанія зробила обережний. Перші AI-функції були про оптимізацію процесу: шаблони, структурування флоу, допомога зі стикерами, автогенерація текстів. Пізніше з’явилися автоіменування шарів, очищення файлів, прості текстові команди «створи навігаційне меню» або «згенеруй текст для кнопки». Це зручно, але не є переосмисленням професії.
Паралельно інші інструменти — Framer, Webflow, Cursor — демонстрували, що AI може одразу створювати сторінки, генерувати код і збирати прототипи. На їхньому фоні Figma виглядала як класичний редактор із додатковими AI-функціями, а не як AI-платформа нового покоління.
Тут виникає відчуття, що компанія замість прориву вибрала монетизацію. ШІ-функції поступово прив’язуються до платних планів або AI-кредитів. Базові можливості за останні роки теж усе частіше опиняються за paywall. Частина спільноти сприймає це як логіку «спочатку завоювати ринок, потім підвищувати чек». Тобто не створювати новий цикл продукту, а витискати більше доходу з наявної бази.
Як Figma почувається фінансово
У фінансовому 2025 році компанія отримала $1 млрд доходу — це на 41% більше, ніж близько $749 млн роком раніше.
Показник утримання корпоративних клієнтів (NDR) для акаунтів із ARR понад $10 000 тримається на рівні 136%. Це означає, що клієнти не просто залишаються — вони щороку витрачають більше. Для SaaS-ринку це сильний сигнал.
ШІ-монетизація вже відчутна: близько 75% великих клієнтів щотижня використовують AI-кредити. Це новий шар доходу поверх базових ліцензій.
Після виходу на New York Stock Exchange під тикером FIG компанія зберігає довіру інвесторів. На початку 2026 року акції торгувалися в діапазоні $28–30, а ринкова капіталізація становила близько $15–17 млрд. Після звітів Q4 2025 папери навіть зростали на 10–15% у постмаркеті.
Тобто стратегічно Figma, можливо, втратила шанс очолити AI-революцію в дизайні. Але тактично вона виглядає сильною: високий NDR, швидке зростання виторгу і готовність монетизувати ШІ як додатковий шар сервісу.
Питання лише в тому, чи вистачить цього, якщо наступний AI-цикл знову змінить саму природу створення цифрових продуктів.
Ніхто не приречений
Сказати, що IBM «помирає», було б перебільшенням. Компанія має величезну корпоративну базу, розвиває власні AI-рішення — зокрема Watsonx — і продовжує продавати мейнфрейми нового покоління.
Так само й Figma: демонструє зростання доходів, високий рівень утримання клієнтів і поступово інтегрує AI у свій продукт. Обидві компанії залишаються системно важливими у своїх сегментах.
Але стратегічний виклик для них подібний. Якщо цінність IBM — у складності інфраструктури та високій вартості змін, а цінність Figma — у тому, що вона стала стандартом дизайн-процесу, то масове впровадження штучного інтелекту знижує бар’єри входу й здешевлює альтернативи. AI змінює саму економіку переходу на інші інструменти. І те, що десятиліттями було захисним ровом, поступово втрачає глибину.
Більше про це
Технології в обмін на ілюзії: століття провальних бізнес-співпраць США з москвою
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Партнерські матеріали
