Клиент больше не является (единственным) королем: конкуренция экосистем в эпоху искусственного интеллекта

На протяжении большей части последнего десятилетия понимание клиента лучше, чем у конкурентов, считалось основным источником конкурентного преимущества. Это предположение все еще имеет определенный вес, но оно больше не объясняет полной картины.

Я видел, как хорошо проработанные, по-настоящему эффективные продукты уступали долю рынка менее способным конкурентам по причине, которая не имеет ничего общего с пониманием потребностей клиентов. Автономные средства повышения производительности все чаще уступают место более слабым встроенным функциям Microsoft 365 или Google Workspace не потому, что эти средства менее эффективны, а потому, что они выходят за рамки рабочего процесса, которому уже привержен заказчик. Соответствие продукта рынку показывает, нужно ли кому-то то, что вы создали. Это не говорит вам о том, интегрируется ли это в системы, на которых они уже работают, и этот второй вопрос определяет больше результатов, чем требуется большинству команд. Искусственный интеллект ускоряет этот сдвиг: он снижает затраты на координацию партнерских сетей и создает совершенно новый уровень инструментов, построенных непосредственно вокруг платформы, а не рядом с ней.

Если вы решаете, куда направить инженерные и партнерские ресурсы в этом году, это заслуживает большего внимания, чем большинство обсуждений дорожной карты.

Сетевые эффекты проявляются в двух формах. Те же побочные эффекты возникают, когда продукт становится более ценным для пользователя по мере того, как к нему присоединяется все больше пользователей, которым он нравится. Приложения для обмена сообщениями - это чистый пример: WhatsApp для меня ценнее, потому что люди, с которыми я хочу связаться, уже подключены к нему, и ничего не стоят, если они этого не делают. Побочные эффекты возникают, когда рост на одной стороне платформы повышает ценность на другой. Visa и Mastercard работают на этом: признание продавцами и принятие владельцами карт усиливают друг друга, и каждая сторона повышает ценность другой. Apple App Store тоже работает на этом. Владельцы iPhone не представляют такой ценности друг для друга, как пользователи WhatsApp. Масштаб App Store был достигнут благодаря тому, что независимые разработчики постоянно расширяли возможности платформы за счет создания дополнительных возможностей, и каждый дополнительный разработчик повышал ценность телефона для каждого пользователя, при этом Apple не создавала все эти возможности самостоятельно.

Немногие компании используют только один механизм. Большинство из них извлекают выгоду из сетевого уровня пользователя и уровня стороннего расширения одновременно, часто не разрабатывая их специально для обоих. Я думаю, что определение того, какая из них на самом деле является движущей силой роста, является более полезным занятием, чем обсуждение того, какой модели следует придерживаться компании, потому что большинство компаний уже используют обе модели, независимо от того, разработали они их или нет.

В настоящее время работают три смены, и не все они направлены в одном направлении.

Прежде всего, это эффективность подбора персонала. Системы рекомендаций и ранжирования сокращают время, необходимое покупателям, продавцам или партнерам для поиска подходящего партнера, что сокращает время, необходимое для достижения взаимовыгодных результатов. Теперь платформе требуется меньше непосредственного участия, чтобы она стала полезной, потому что меньше этого участия тратится впустую на неудачные совпадения.

Coordination cost is the second. Onboarding, verification, and integration used to require significant manual effort per partner. Automation has cut that marginal cost enough that a company can realistically manage a partner network several times larger than it could a few years ago, without scaling headcount at the same rate. That widens the complement layer directly: more complements, at lower cost per complement.

The third shift is different in kind. AI-native extensions, meaning agents, fine-tuned models, and copilots built directly against a platform’s own data and APIs rather than layered on afterward the way a conventional plug-in would be, have become a standard listing category rather than a side experiment. OpenAI’s GPT Store treats them as a core listing type. So does Salesforce’s AgentExchange, which launched in March 2025 alongside the company’s older AppExchange marketplace and then absorbed it entirely at TDX 2026 in April, when Salesforce retired the AppExchange name after two decades.

What makes this third shift different is that it cuts against the first two. These extensions are far cheaper to produce than conventional applications were, which means complement count can inflate considerably faster than complement value. That is precisely the condition under which the crowding problem appears. A marketplace can be adding listings quickly and gaining very little, and the metrics that track cross-side growth will not distinguish between the two cases.

Three questions then tend to clarify the decision. Does the company already hold enough proprietary leverage, whether data, distribution, or an installed user base, that partners would join without significant incentive? Would building a platform actually cost less than joining one that already exists, once ongoing governance and maintenance are counted and not just the initial launch? And does participating in an external ecosystem sharpen what differentiates the company, or does it gradually reduce it to a commodity role inside someone else’s platform?

None of these has a single answer that applies across every company. What I’d push back on is treating it as a one-time decision. The underlying economics shift as coordination costs keep dropping, so build-or-join deserves periodic reassessment, not a default a company settles into once and never revisits.

Restrict a platform too tightly and partners never join. Leave it fully open and quality erodes within a year, sometimes faster, and faster still on an innovation platform where complements can now be produced cheaply.

The companies that get this right tend to converge on a similar structure: tiered API access instead of an all-or-nothing gate; explicit boundaries on what partners can read, write, or infer from platform data, defined in advance rather than resolved after a problem occurs; and participation requirements, certification and revenue-share terms among them, that protect trust without adding enough friction to push smaller partners out before they gain traction. Shopify’s Partner Program and GitHub Marketplace both operate this way, using graduated partner tiers and review processes rather than either extreme.

It is worth being clear about what this governance is for. It is not only a trust mechanism. It is the lever that separates complement count from complement value, the thing that keeps a marketplace from filling with listings that add nothing and dilute the ones that do. On a platform where the marginal cost of producing a complement is approaching zero, that lever carries considerably more weight than it used to.

Understanding the customer still matters. It was never the wrong priority. It was always only half the picture, and AI has made the other half, where a product sits relative to everything around it, cheaper to build and harder to ignore. Companies treating both as a single, connected strategy, rather than customer strategy first and ecosystem strategy as an afterthought, are the ones likely to still be standing wherever their competitors, and their competitors’ partners, decide to go next.

>