Éra po SaaS: Konec pronajímaného softwaru? Jak generativní umělá inteligence radikálně snižuje náklady na IT – od „jako služba“ k „jak vlastníte“

Od nájemce k vlastníkovi: Proč brzy budeme opět vlastnit náš software

Konec ekonomiky předplatného: Proč generativní umělá inteligence boří základy „softwaru jako služby“.

V digitální ekonomice platilo více než dvě desetiletí nepsané pravidlo: software se nekupuje, ale pronajímá. Model „software jako služba“ (SaaS) sliboval firmám flexibilitu a poskytovatelům, jako jsou Salesforce, HubSpot a Adobe, fantastické marže díky nekonečným poplatkům za předplatné. V roce 2024 však masivní korekce cen u bývalých miláčků akciového trhu ukazují, že tento zlatý věk začíná praskat. Nejde jen o cyklický pokles trhu, ale o předzvěst zásadní strukturální změny.

Důvodem tohoto otřesu je rychlý vzestup generativní umělé inteligence. Zatímco SaaS je navržen tak, aby pronajímal standardizovaná řešení milionům uživatelů, umělá inteligence nyní umožňuje pravý opak: tvorbu softwaru na míru „na vyžádání“. Proč by měly firmy nadále platit drahé měsíční poplatky za nadbytečné balíčky funkcí, když si mohou vygenerovat vlastní štíhlé nástroje během několika sekund pomocí LLM (Large Language Models)?

Jsme na začátku „éry po SaaS“. V této nové fázi se software transformuje ze služby zpět do proprietárního aktiva. Pozornost se přesouvá z centralizovaných platforem na decentralizovaný, interní vývoj řízený umělou inteligencí. To slibuje nejen drasticky snížené náklady na IT a větší nezávislost na technologických monopolech, ale také nutí celý kapitálový trh přehodnotit, co znamená tvorba digitální hodnoty.

Následující analýza v 17 bodech zdůrazňuje, jak tento zlom v softwarovém paradigmatu změní trhy, proč „digitální vlastnictví“ zažívá renesanci a jaké strategie si nyní společnosti musí vyvinout, aby přežily ve světě, kde se software již nepředplácí, ale generuje.

Zlom v softwarovém paradigmatu

Během posledních dvou desetiletí dominoval software jako služba (SaaS) světu digitálního podnikání jako téměř žádný jiný model. Sliboval předvídatelné příjmy pro poskytovatele, agilní integraci pro uživatele a demokratizaci pokročilých softwarových funkcí. Od roku 2024 se však objevuje stále více známek, že tento model dosahuje svých ekonomických a strukturálních limitů. Výkonnosti akcií, jako například HubSpot (-45 % meziročně), Monday.com (-33 % meziročně) a Salesforce (-20 % meziročně), slouží jako indikátory hlubšího procesu posunu, nikoli pouze cyklických korekcí trhu.

Důvody jsou mnohostranné. Model SaaS vzkvétá díky opakujícím se poplatkům, vysokým hrubým maržím a úsporám z rozsahu prostřednictvím centralizované infrastruktury. Tyto klíčové prvky jsou však stále více pod tlakem kvůli pokroku v generativní umělé inteligenci, automatizovaném vývoji a lokálních výpočetních možnostech. Společnosti si začínají klást otázku, zda by měly i nadále platit nájemné za software, který lze generovat nebo upravovat pomocí nástrojů umělé inteligence.

Ekonomický recept na úspěch SaaS – a jeho Achillova pata

SaaS se objevil jako evoluční reakce na neefektivitu tradičního licencovaného softwaru. Místo vysokých počátečních nákladů a složitých poplatků za údržbu byl zaveden model předplatného, ​​který nabízí pravidelné aktualizace, přístup ke cloudu a uživatelsky přívětivou škálovatelnost. Tento model podnítil masivní tržní kapitalizaci: Salesforce, Adobe, Atlassian a ServiceNow dosáhly marží, které dříve bylo možné vysvětlit pouze efekty platformy a sítě.

Ekonomická výhoda – „setrvačník předplatného“ – však s sebou nese i rizika. Poskytovatelé jsou závislí na neustálém přidávání nových funkcí, aby ospravedlnili zvyšování cen a zajistili si loajalitu zákazníků. Zároveň se zvyšuje cenový tlak: Téměř všechny přední SaaS společnosti v posledních pěti letech zdvojnásobily své náklady na akvizici zákazníků (CAC), zatímco míra udržení zákazníků klesá. To znamená, že model je sice vyspělý, ale stále nákladnější a přesycený.

Generování softwaru s využitím umělé inteligence by mohlo odhalit tuto strukturální slabinu – podobně jako SaaS kdysi nahradilo klasický licenční model.

Vzestup „generativní produkční ekonomiky“

Přibližně od roku 2023 se objevuje nová softwarová logika: „generování na vyžádání“ podporované umělou inteligencí namísto centralizovaného nasazení. Základní modely jako GPT-4, Claude a open-source systémy jako Mistral nebo Llama 3.2 umožňují autonomní generování kódu, strukturování dat, návrh uživatelského rozhraní a integraci do podnikových infrastruktur s minimálním lidským zásahem.

Například středně velká společnost nyní může pomocí generativní umělé inteligence specifikovat, vygenerovat a nasadit interní CRM systém během několika hodin – plně integrovaný do ERP a komunikačních systémů, bez externího předplatného SaaS. Tato transformace má hluboké ekonomické důsledky.

Tvorba hodnoty se přesouvá od licenčních a servisních poplatků k jednorázové, cílené produkci. Software se opět stává kapitálovým aktivem – něčím, co společnost vlastní, nikoli pronajímá. Ekonomické jádro tohoto paradigmatického posunu spočívá ve snížení transakčních nákladů, odstranění centralizovaného stanovování cen a drastické individualizaci digitálních nástrojů.

Strukturální cenová výhoda personalizovaného softwaru

Tradiční model SaaS je založen na průměrných uživatelích: nabízí jednotné sady funkcí pro širokou cílovou skupinu. To nevyhnutelně vede ke složitosti, režijním nákladům a funkčnímu přetížení. Společnosti často platí za moduly, které nikdy nepoužívají, zatímco nezbytné úpravy jsou možné pouze prostřednictvím drahých podnikových úrovní nebo integrací.

Generování softwaru založené na umělé inteligenci řeší přesně tento problém. Systémy analyzují specifické případy užití, obchodní procesy a datové struktury a poté generují přizpůsobené nástroje bez zbytečných funkcí. Výsledkem jsou digitálně „lehké“ systémy s vyšším výkonem, nižšími závislostmi a lepší správou.

Z ekonomického hlediska je tohle klíčové: Pokud firmy platí za aplikaci pouze jednou, drasticky se snižuje hodnota celoživotního zisku (CLV) tradičních poskytovatelů SaaS. Zároveň se objevují nové modely marží – například pro údržbu, školení a poskytování lokálních výpočetních služeb – které se však řídí zcela odlišnými strukturami zisku.

Od „softwarového stacku“ k „softwarovému streamu“

Tradiční IT architektura se řídí vrstveným modelem: infrastruktura, platforma, aplikace. Každá vrstva stojí peníze a vyžaduje správu. SaaS se pozicionovala v aplikační vrstvě, abstrahovala složitost a zajistila stabilní peněžní tok prostřednictvím předplatných struktur.

V post-SaaS světě se tyto vrstvy slučují. Generativní umělá inteligence nejen generuje kód, ale také dynamicky orchestruje infrastrukturu (např. AWS, Azure, on-premise servery). Aplikace se již neinstalují, ale syntetizují se podle potřeby. Myšlenka, že by společnost udržovala fixní softwarové smlouvy, se v tomto scénáři jeví jako anachronická.

„Softwarový proud“ označuje plynulé, situačně generované nástroje, které vznikají z dat a modelů – krátkodobé, ale přesně optimalizované pro konkrétní účel. Tato pomíjivost je v rozporu s tradičním myšlením IT oddělení, ale z dlouhodobého hlediska snižuje celkové náklady na vlastnictví (TCO).

Dopad na firemní strategie a tržní mechanismy

Když se software vrátí k proprietárnímu produktu, posune se rovnováha sil mezi poskytovateli a uživateli. Společnosti znovu získají kontrolu nad jeho designem, ale zároveň ztratí přístup ke společným inovacím, které SaaS umožnil prostřednictvím své kolektivní databáze.

Pro poskytovatele SaaS to znamená, že se musí změnit – od orchestrátorů produktů k orchestrátorům platforem. V budoucnu již nebudou prodávat software, ale spíše schopnost konfigurovat, udržovat a zabezpečovat generátory softwaru založené na umělé inteligenci. Konkurence se proto přesouvá od složitosti funkcí k odbornosti modelů a datové suverenitě.

Na straně trhu vede tento vývoj k rozpadu zavedených technologických monopolů. Mnoho malých modelů umělé inteligence nebo specializovaných systémů s otevřeným zdrojovým kódem přebírá funkce, které byly dříve centralizované. To snižuje vstupní bariéry, ale zároveň vytváří fragmentovanější ekosystémy. Síťové efekty zůstávají relevantní – ale více v datovém a modelovém prostoru než na úrovni konkrétních aplikací.

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Umělá inteligence jako výrobní faktor v softwarové ekonomice

Revoluce po SaaS: Jak generátory umělé inteligence do roku 2035 předefinují vlastnictví softwaru a obchodní modely

Ekonomové stále častěji hovoří o „kapitálu automatizace znalostí“, nové formě kapitálu, která systematicky reprodukuje znalosti. Umělá inteligence se stává výrobním faktorem, který nenahrazuje práci, ale exponenciálně zvyšuje intelektuální kapacitu. V tomto smyslu je generování softwaru formou automatizace samotných znalostí.

To znamená, že firmy již neinvestují primárně do IT personálu, ale do odborných znalostí v oblasti umělé inteligence a datových sítí. V budoucnu bude hodnota firmy měřena spíše její schopností převést interní procesy do softwaru pomocí strojové inteligence. V důsledku toho tradiční IT stack ztrácí svou ústřední roli – a hranice mezi vývojem softwaru a obchodní strategií se stírá.

Role hnutí open source

Open source je neviditelným architektonickým základem této nové fáze. Modely jako Llama, Mistral a Falcon umožňují lokální kontrolu nad procesy generování kódu, čímž dramaticky snižují vstupní bariéry. Komunitní inovace stále více nahrazují proprietární frameworky, které byly dříve zabudovány do závislostí SaaS.

Z ekonomického hlediska to vytváří paradox: Open source umožňuje masivní tvorbu hodnoty bez přímého generování příjmů. Zároveň systémy s možností volného vlastnictví nutí zavedené poskytovatele zaměřit se na kvalitu služeb, bezpečnostní architekturu a integraci – aspekty, které byly dříve okrajové, ale nyní představují klíčové rozlišovací znaky.

To také přesouvá zaměření konkurence: od funkční rozmanitosti směrem k ekonomice založené na důvěře. Software generovaný umělou inteligencí se stane vhodným pro masové přijetí pouze tehdy, pokud uživatelé budou moci porozumět, ověřit a kontrolovat jeho reprodukční chování.

Infrastruktura a energetická ekonomika ve věku umělé inteligence

Často podceňovaný aspekt: ​​náklady na infrastrukturu tohoto nového světového řádu. Zatímco poskytovatelé SaaS těžili z centralizovaných datových center, generování umělé inteligence vede k nové energetické dynamice.

Trénování velkých modelů je stále náročné na zdroje, ale inference – aplikace těchto modelů – se stává stále efektivnější. Lokální výpočetní výkon (edge ​​computing) a personalizované modely snižují požadavky na šířku pásma, zvyšují soukromí dat a snižují náklady.

To by mohlo vést k vytvoření nových regionálních hodnotových řetězců: lokálních datových center optimalizovaných pro středně velké podniky, specializovaných kompilátorů umělé inteligence, automatizovaných testovacích systémů a energetických partnerství. Z ekonomického hlediska by to vytvořilo decentralizovaný sektor výroby umělé inteligence, srovnatelný s průmyslovou revolucí v 80. letech 19. století, kdy byla výroba elektřiny lokalizována a demokratizována.

Trhy práce a posuny v kvalifikacích

Přechod od SaaS k generativní produkci softwaru má také obrovské důsledky pro politiku trhu práce.

– Tradiční role v oblasti IT administrace ztrácejí na významu, protože infrastruktura se automaticky škáluje.
– Vývojáři softwaru přecházejí z pozice autorů kódu na návrháře procesů a manažery kvality pro generativní systémy.
– Obchodní analytici nabývají na významu, protože jejich odborné znalosti v dané oblasti lze přímo převést do generativních podnětů.

To vytváří hybridní trh práce mezi technickou oblastí a strategickým myšlením. Vzdělávací systémy zaměřené na výuku lineárního programování se budou muset přizpůsobit: od syntaxe k porozumění systémům, etice, monitorování a architektuře prompts.

Kapitálové trhy a logika oceňování

Kapitálové trhy již začínají tento posun zohledňovat. SaaS společnosti ztrácejí oceňovací násobky, protože investoři očekávají, že přechod na nástroje generované umělou inteligencí oslabí stabilitu marží.

Zatímco tradiční SaaS společnosti dosáhly multiplikátoru EV/Sales 8–12, u mnoha poskytovatelů klesl od roku 2024 pod 6. Zároveň pozorujeme rostoucí ocenění startupů v oblasti infrastruktury umělé inteligence, které se specializují na orchestraci, monitorování modelů nebo generování kódu.

To signalizuje, že kapitál již neusiluje pouze o opakující se příjmy, ale spíše o kontrolu nad výrobní logikou budoucnosti.

Digitální vlastnictví: Návrat vlastnických práv

Působivým narativním prvkem je návrat konceptu digitálního vlastnictví. V systému SaaS firmy platily za užívání, nikoli za vlastnictví. Generativní umělá inteligence to mění: Když si společnost vytvoří vlastní nástroj, vlastní kód, datovou strukturu a funkční logiku.

To otevírá nové možnosti pro obchodovatelná softwarová aktiva, interní správu duševního vlastnictví a monetizaci jednotlivých komponent kódu. Software se opět stává komoditou – individualizovanou, jedinečnou a zaměnitelnou.

Ekonomové by zde mohli hovořit o „reprivatizaci digitálního kapitálu“. Místo platformových monopolů vznikají tisíce mikroekosystémů specializovaných nástrojů. Tento trend je v rozporu s předchozími strategiemi platforem – a v dlouhodobém horizontu by mohl vést k demontáži centrální technologické moci.

Regulační záležitosti, bezpečnost a institucionální změny

Čím personalizovanější a decentralizovanější se software stává, tím složitější se stává jeho správa. Je třeba přehodnotit ochranu dat, kontrolu kvality, odpovědnost a licenční zákony. Když umělá inteligence generuje software, vyvstává otázka: Kdo je zodpovědný za funkční chyby?

Regulační instituce – od EU až po americké ministerstvo obchodu – začínají vyvíjet nové kategorie: „Odpovědnost za software generovaný umělou inteligencí“, „Zákon o transparentnosti modelů“ a „Rámce auditovatelného kódu“. Tyto standardy by mohly v konečném důsledku ovlivnit přístup na trh.

Evropa má v tomto ohledu potenciální výhodu: její důraz na ochranu údajů, sledovatelnost a spravedlnost by mohl tvořit základ pro důvěryhodné a exportovatelné standardy výroby umělé inteligence.

Strategický scénář budoucnosti do roku 2035

Pravděpodobný scénář pro rok 2035:

1. Firmy mají interní generátory umělé inteligence, které syntetizují softwarové aplikace na vyžádání.
2. Generické SaaS funkce (CRM, HRM, Collaboration) jsou licencovány jako modely, nikoli jako platformy.
3. Údržba, bezpečnost a optimalizace energie se stávají novými odvětvími služeb.
4. Software je vyvíjen na projektové bázi, dočasně a iterativně.
5. Datová suverenita a odborné znalosti modelů nahrazují loajalitu ke značce jako klíčový faktor úspěchu.

To neznamená konec SaaS, ale jeho transformaci: z „as-a-service“ na „as-you-own“.

Dlouhodobé makroekonomické důsledky

Když se trh se softwarem přesouvá od modelů předplatného k modelům vlastnictví, ovlivňuje to i makroekonomické ukazatele.

• Investice firem do nehmotného majetku rostou, zatímco provozní náklady klesají.
• Národní statistiky inovací by měly zahrnovat software generovaný umělou inteligencí jako kapitálové aktivum.
• Digitální ekonomika přesouvá tvorbu hodnot z platforem zaměřených na USA do regionální, distribuované výroby.

Tato dynamika je podobná přechodu od výroby k ekonomice znalostí – tentokrát jen v nehmotné sféře.

Společenský rozměr: Autonomie místo závislosti

Z dlouhodobého hlediska jde o víc než jen o efektivitu. Éra po SaaS symbolizuje znovuzískání digitálního sebeurčení. Když organizace, obce nebo jednotlivci mohou opět sami vytvářet a vlastnit software, vzniká nová forma technologické suverenity.

Toto je také politická otázka: Kdo definuje digitální nástroje, kdo řídí aktualizace, přístup k datům a integrace? Software generovaný umělou inteligencí vede zpět k decentralizované, demokratizované kontrole nad technologiemi – za předpokladu, že nebude znovu monopolizován prostřednictvím proprietárních modelů.

Od pronájmu k výstavbě vlastního

SaaS nezmizí, ale ztrácí své nedotknutelné postavení. Kombinace cenových tlaků, automatizace umělé inteligence a rostoucí touhy po flexibilitě ohrožuje základy stávajícího cloudového kapitalismu.

Za deset let by se software mohl stát tím, čím kdysi byl: nástrojem na míru – tentokrát jen generovaným, nikoli ručně kódovaným.

Společnosti, které tuto logiku přijmou včas, mohou nejen snížit náklady, ale také získat strategickou nezávislost. Pro investory, regulační orgány a technology to znamená začátek nové fáze digitální ekonomiky: éry, ve které se software již nepronajímá, ale vyrábí – situačně, inteligentně a autonomně.

Nezávislé platformy umělé inteligence jako strategická alternativa pro evropské společnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Více o tom zde:

• Nezávislé platformy umělé inteligence vs. hyperscalery: Které řešení je pro vás to pravé?

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy