Sequoia właśnie ogłosiła koniec całej ery go-to-market, a większość firm SaaS nie zdaje sobie sprawy, co je czeka przez następne 18 miesięcy. Wzrost oparty na produkcie opierał się na jednym założeniu: ludzie będą próbowali oprogramowania. Cała strategia od 2010 roku była zoptymalizowana pod kątem ludzkiego odkrywania. Piękne strony docelowe. Bezproblemowe darmowe próby. Wirusowe pętle zaproszeń. Slack, Dropbox, Zoom, Calendly. Ponad 200 miliardów dolarów wartości rynkowej stworzonych przez wygranie pierwszych 5 minut użytkownika. Nic z tego nie ma znaczenia, jeśli oprogramowanie wybiera agent. Claude nie obchodzi twoje zdjęcie bohatera. Nie może być pod wrażeniem twoich nagród z Dribbble. Czyta dokumentację, analizuje recenzje użytkowników, sprawdza niezawodność API i dopasowuje funkcje do przypadków użycia. Cała powierzchowna polerka, która przekonała leniwych ludzi do kliknięcia „zarejestruj się”, staje się nieistotna. Nowy lejek PLG to nie strona docelowa → darmowa próba → aktywacja → konwersja. To zapytanie agenta → skanowanie dokumentacji → dopasowanie funkcji → rekomendacja. Co oznacza, że nowa zapora wygląda zupełnie inaczej. Nie potrzebujesz najlepszego onboardingu. Potrzebujesz najlepszej dokumentacji. Nie potrzebujesz wirusowych pętli. Potrzebujesz uporządkowanych danych, które agenci mogą analizować. Nie potrzebujesz pięknego interfejsu użytkownika na pierwszą sesję. Potrzebujesz API, które agent może rzeczywiście wywołać. Firmy, które wygrały PLG, zatrudniały projektantów i hakerów wzrostu. Firmy, które wygrają wzrost oparty na agentach, zatrudnią pisarzy technicznych i inżynierów ds. relacji z deweloperami. A oto część, której nikt jeszcze nie uwzględnia w wycenach: agenci nie mają lojalności. Nie mają kosztów przejścia. Dzisiaj polecą Supabase, a jutro coś lepszego, jeśli dokumentacja będzie bardziej przejrzysta lub ceny bardziej transparentne. Przywiązanie, które uczyniło PLG tak potężnym, efekty sieciowe i wyuczone zachowania, nie przenoszą się. Sequoia mówi ci, że cała warstwa dystrybucji jest przepisywana. Pytanie brzmi, czy twój produkt jest zoptymalizowany pod kątem ludzkiej uwagi, czy analizy maszynowej. Większość jest budowana dla niewłaściwej publiczności.