AI B2B SaaS को खत्म कर रहा है
(nmn.gl)- AI-आधारित ‘vibe coding’ के प्रसार से enterprise ग्राहक अब खुद कस्टम टूल बना पा रहे हैं, जिससे पारंपरिक B2B SaaS मॉडल पर खतरा बढ़ रहा है
- ग्राहक अब fixed SaaS features से संतुष्ट नहीं हैं और लचीलापन व तुरंत customization चाहते हैं; यह न मिलने पर वे renewal रोक देते हैं या churn कर जाते हैं
- दूसरी ओर, security·authentication·stability से लैस SaaS platforms अब भी अपनी बढ़त बनाए हुए हैं, और इस value को स्पष्ट रूप से बताना जरूरी है
- टिके रहने के लिए SaaS कंपनियों को ‘System of Record’ बनना होगा, ताकि ग्राहक उसके ऊपर सीधे custom workflows बना सकें
- AI SaaS को पूरी तरह खत्म नहीं कर रहा, बल्कि जो SaaS evolve नहीं करते उन्हें पीछे छोड़ने वाला बदलाव का catalyst बन रहा है
AI का B2B SaaS पर खतरा
- AI ग्राहकों को खुद internal tools बनाने में सक्षम बना रहा है, जिससे पारंपरिक SaaS की मूल value यानी repeatable sales model हिल रहा है
- ग्राहक अलग-अलग ‘vibe coding’ tools की मदद से CRUD और workflow apps आसानी से बना रहे हैं
- कुछ कंपनियां मौजूदा SaaS subscriptions रद्द करके Github·Notion API आदि का उपयोग कर अपने solutions बना रही हैं
- बाजार भी इसे दिखा रहा है: Morgan Stanley का SaaS index Nasdaq के मुकाबले 40 points नीचे आया, और HubSpot व Klaviyo के shares लगभग 30% गिरे
- ग्राहक अब जानते हैं कि “क्या संभव है”, और अधिक flexibility व customization की मांग कर रहे हैं
ग्राहक व्यवहार में बदलाव और revenue पर असर
- अगर ग्राहक की जरूरी functionality न दी जाए, तो churn तेज़ी से बढ़ता है
- एक Series B sales प्रतिनिधि ने खास workflow support न होने की वजह से लाखों डॉलर के contract loss risk का ज़िक्र किया
- पहले कंपनियां ERP के हिसाब से अपनी organization बदलती थीं, लेकिन अब SaaS को ग्राहक के तरीके के अनुसार ढलना होगा
- ऐसे समय में जब ग्राहक खुद AI से internal tools बना सकते हैं, मौजूदा SaaS की कठोरता सीधे revenue गिरने का कारण बनती है
survival strategy 1: System of Record
- अगर कंपनी का core काम किसी SaaS पर चलता है, तो वह platform organization के भीतर essential infrastructure बन जाता है
- उदाहरण: data visualization भी SaaS की जगह सीधे vibe coding से implement किया जा सकता है
- SaaS कंपनियों को सिर्फ application देने से आगे बढ़कर, data·UI-आधारित core record system में बदलना होगा
- ऐसी संरचना customer lock-in को मजबूत करती है और long-term retention बढ़ाती है
survival strategy 2: security·authentication·stability को मजबूत करना
- गैर-विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए vibe coding apps में security vulnerabilities हो सकती हैं
- उदाहरण: finance team का approval tool public S3 bucket में unencrypted data store कर रहा हो, या sales team का calculator authentication के बिना accessible हो
- इसके विपरीत, enterprise SaaS role-based access control, encryption, penetration testing, GDPR/HIPAA compliance जैसी क्षमताओं से भरोसा बनाता है
- क्योंकि security आंखों से दिखाई नहीं देती, SaaS vendors को इस value को सक्रिय रूप से समझाना होगा
- ग्राहकों को याद दिलाना होगा कि उनके खुद के बनाए tools में authentication·backup·availability·compliance उन्हें स्वयं संभालना पड़ेगा
survival strategy 3: customer-centric customization
- ग्राहकों से यह कहने का दौर खत्म हो चुका है कि वे अपना काम करने का तरीका बदलें
- सफल SaaS अब बहुत उच्च स्तर का customization दे रहे हैं
- एक maintenance SaaS case में, जटिल UI के कारण field technicians की usage rate 35% से कम थी, लेकिन
- vibe coding-आधारित white-label platform लाने के बाद यह 70% से अधिक हो गई
- customer success team ने कुछ ही दिनों में custom mobile web app बनाकर deploy कर दिया
- users केवल वही features access करते हैं जिनकी उन्हें जरूरत है, और executives custom reports खुद बना लेते हैं
- ऐसी संरचना retention·engagement·scalability को एक साथ बढ़ाती है
AI युग में SaaS के evolution की दिशा
- AI SaaS को नष्ट नहीं कर रहा, बल्कि जो SaaS बदलाव से इनकार करते हैं उन्हें बाहर कर रहा है
- पुराना मॉडल, जिसमें “एक बार बनाओ और हमेशा बेचो”, अब काम नहीं करता
- अब non-technical users भी खुद tools बना सकते हैं, इसलिए ग्राहकों की अपेक्षाओं का स्तर बदल गया है
- जो कंपनियां बचेंगी वे feature-centric SaaS नहीं, बल्कि ऐसे platform होंगी जिनके ऊपर ग्राहक खुद निर्माण कर सकें
- कुछ VC इस बदलाव को “भविष्य के marketplace और software company model” के रूप में देखते हैं
- निष्कर्षतः, AI SaaS को खा नहीं रहा; यह तय कर रहा है कि fork किसके हाथ में होगा और कौन evolve करेगा
Giga Catalyst परिचय
- Giga Catalyst B2B SaaS कंपनियों के लिए एक white-label AI platform है,
- जिसके जरिए users मौजूदा systems के ऊपर vibe coding से custom workflows बना सकते हैं
- इसे retention·engagement·scalability बढ़ाने वाले 2026-शैली के solution के रूप में पेश किया गया है
- इच्छुक कंपनियां custom demo request कर सकती हैं या official site पर अधिक जानकारी देख सकती हैं
6 टिप्पणियां
मुझे इससे ज़्यादा सहमति नहीं बन रही। Hacker News की रायों की तरह, SaaS इस्तेमाल करने की वजह यह नहीं है कि हम उसे बना नहीं सकते, बल्कि यह है कि वह हमारा काम ही नहीं है। महीने के $10 की service के लिए, $200 का Claude Code इस्तेमाल करके उसे बनाएं? फिर maintenance कौन करेगा, और bugs कौन ठीक करेगा.. hmm..
अब ऐसा महसूस होता है कि ज़्यादातर services को token-प्रति लागत में बदला जा रहा है।
यह सिर्फ़ SaaS तक सीमित नहीं है, मुझे लगता है कि यही बात सामान्य tools या apps पर भी समान रूप से लागू होती है।
PMF से पहले Model-Market Fit की पुष्टि करें
मुझे लगता है कि इसका इससे भी संबंध है।
अब तो लगता है कि आगे सिर्फ़ ऐसी सेवाएं या ऐप्स ही आएंगी जिन्हें देखकर तुरंत लगे कि मैं यह नहीं बना सकता — या तो वे बहुत सुंदर और शानदार होंगी, या बहुत जटिल काम कर देंगी। एक तरह से देखें तो शायद यह भी प्रगति ही है।
क्या जल्द ही agent ही SaaS बन जाएगा और SaaS ही agent बन जाएगा?
Hacker News की राय
आखिरकार वह ग्राहक की आवश्यकताएँ लागू करने के लिए मेरे साथ काम कर रही है। ग्राहक जो फीचर चाहता है, उसे सीधे बनाना पड़ रहा है — यह विडंबनापूर्ण है
लेकिन मैनेजर के नज़रिए से देखें तो कंपनी ऐसे custom सिस्टम की ज़िम्मेदारी नहीं लेना चाहती। मैं भी मैनेजर बनने के बाद ही इसकी वजह समझ पाया
मैंने वीकेंड में Django से एक prototype बनाकर दिखाया, तो सोमवार को कंपनी में अफरातफरी मच गई और मेरे बॉस ने कहा कि दोबारा ऐसा मत करना
आखिर में मैंने नौकरी छोड़ दी, लेकिन कभी-कभी नया आया व्यक्ति बेहतर version बहुत जल्दी बना सकता है। समस्या यह है कि वह 47 टीमों के हितों में फँस जाता है
लेकिन product सिर्फ code नहीं होता, marketing·sales·customer support को भी साथ चलना पड़ता है
और data भी कंपनियों के लिए entry barrier होता है, इसलिए नए product को बाज़ार में समय बनाना पड़ता है
“मुफ़्त” विकल्प भी अंततः किसी न किसी और रूप में लागत माँगते हैं
दो कंप्यूटरों के बीच video connection तक पहुँचना संभव है, लेकिन असली product का आख़िरी 80% पूरे समय का 99% ले लेता है
ज़्यादातर कंपनियाँ “हम खुद नहीं बनाना चाहते, इसलिए पैसे देते हैं” वाली मानसिकता से चलती हैं। यह एक conservative बाज़ार है
Canva का documents में और Notion का email में विस्तार करने जैसा adjacent market competition तेज़ हो रहा है
हक़ीक़त में ज़्यादातर SaaS stocks अब भी अपने high के क़रीब trade हो रहे हैं
संबंधित लेख भी सिर्फ एक analyst के बयान पर आधारित है
ज़्यादातर कंपनियाँ accounting या HRIS जैसे सिस्टम खुद नहीं बनाना चाहतीं
ऊपर से ज़्यादातर ग्राहक कंपनियों के पास engineer भी नहीं होते
ग्राहक को अंदर क्या implementation है उससे ज़्यादा result, quality, price, और availability चाहिए। AI SaaS को खत्म नहीं कर रहा, बल्कि उसे दूसरे S की ओर शिफ्ट कर रहा है
Dropbox या Atlassian तकनीकी रूप से पीछे हों तब भी उनके बचे रहने की वजह sales power और customer service है
कंपनियाँ बस अपनी ज़रूरत की 10 features खुद बनाकर SLA पूरा कर सकती हैं। AI इस CapEx/OpEx balance को बदल रहा है
अगर ग्राहक खुद prototype बनाता है, तो यह इस बात का संकेत है that product की ज़रूरत वास्तविक है
SaaS कंपनियाँ इसे reflect करके बेहतर features जल्दी दे सकती हैं
इंसान structural flaws को अस्थायी उपायों से ढकते रहते हैं, और जब वे नौकरी छोड़ते हैं तो data quality बिखर जाती है
अंततः फिर से domain-driven design कर सकने वाली consulting की माँग बढ़ेगी
जो SaaS बचेगा, उसमें ‘Software’ नहीं बल्कि ‘Solutions’ का मतलब रह जाएगा
निजी अनुभव को सामान्य नियम नहीं मानना चाहिए
Snowflake या Definite.app जैसे data platforms BI features को बिल्ट-इन करके प्रतिस्पर्धा बदल रहे हैं
खासकर महंगे ERP या CRM जैसे products, जिनकी कीमत हर साल बढ़ती है, उनके लिए in-house बनाना विचार करने लायक है
लेकिन office suite या payroll system जैसे SaaS, जहाँ कानूनी और प्रचलन आधारित entry barriers हैं, बने रहेंगे
real-time consistency और data scale की समस्याओं के कारण शुरुआती गलत फैसले बाद में बहुत महँगे पड़ते हैं
AI repetitive कामों में मददगार है, लेकिन core systems अब भी बहुत सोच-समझकर डिज़ाइन करने पड़ते हैं