עידן פוסט-SaaS: סוף תוכנות השכירות? כיצד בינה מלאכותית גנרטורה מפחיתה באופן דרסטי את עלויות ה-IT - מ"כשירות" ל"כמו שהנכס שלך"

משוכר לבעלים: למה בקרוב נחזור להיות הבעלים של התוכנה שלנו

סוף כלכלת המנויים: מדוע בינה מלאכותית גנרטרית מנפצת את יסודות ה"תוכנה כשירות".

במשך למעלה משני עשורים, כלל לא כתוב שלט בכלכלה הדיגיטלית: תוכנה לא קונים, אלא שוכרים. מודל "תוכנה כשירות" (SaaS) הבטיח לחברות גמישות ולספקים כמו Salesforce, HubSpot ואדובי שולי רווח פנטסטיים באמצעות דמי מנוי בלתי מוגבלים. אבל בשנת 2024, תיקוני מחירים מסיביים אצל יקירי שוק המניות לשעבר מראים שתור הזהב הזה מתחיל להיסדק. זו לא רק ירידה מחזורית בשוק, אלא מבשר של שינוי מבני מהותי.

הסיבה לטלטלה זו היא העלייה המהירה של בינה מלאכותית גנרטיבית. בעוד ש-SaaS נועדה להשכיר פתרונות סטנדרטיים למיליוני משתמשים, בינה מלאכותית מאפשרת כעת את ההפך הגמור: יצירה מותאמת אישית של תוכנה "לפי דרישה". מדוע חברות צריכות להמשיך לשלם עמלות חודשיות יקרות עבור חבילות תכונות נפוחות כאשר הן יכולות לייצר כלים רזים משלהן תוך שניות באמצעות מודלים של שפה גדולה (LLM)?

אנו נמצאים בתחילת "עידן הפוסט-SaaS". בשלב חדש זה, תוכנה הופכת משירות חזרה לנכס קנייני. המיקוד עובר מפלטפורמות מרכזיות לפיתוח פנימי מבוזר, המונע על ידי בינה מלאכותית. זה מבטיח לא רק הפחתה דרסטית של עלויות ה-IT ועצמאות גדולה יותר ממונופולים טכנולוגיים, אלא גם מאלץ את שוק ההון כולו להעריך מחדש מהי יצירת ערך דיגיטלי.

הניתוח הבא, ב-17 נקודות, מדגיש כיצד שבר זה בפרדיגמת התוכנה ישנה את השווקים, מדוע "בעלות דיגיטלית" חווה רנסנס, ואילו אסטרטגיות חברות צריכות לפתח כעת כדי לשרוד בעולם שבו תוכנה כבר אינה מנויה אלא נוצרת.

השבירה בפרדיגמת התוכנה

במהלך שני העשורים האחרונים, תוכנה כשירות (SaaS) שלטה בעולם העסקים הדיגיטלי כמעט כמו שום מודל אחר. היא הבטיחה הכנסות צפויות לספקים, אינטגרציה זריזה למשתמשים ודמוקרטיזציה של תכונות תוכנה מתקדמות. עם זאת, מאז 2024, יש סימנים הולכים וגדלים לכך שמודל זה מגיע לגבולותיו הכלכליים והמבניים. ביצועי מניות כמו אלו של HubSpot (-45% עד היום), Monday.com (-33% עד היום) ו-Salesforce (-20% עד היום) משמשים כאינדיקטורים לתהליך שינוי עמוק יותר, ולא רק לתיקוני שוק מחזוריים.

הסיבות לכך הן רב-גוניות. מודל ה-SaaS משגשג בזכות עמלות חוזרות, שולי רווח גולמי גבוהים וכלכלות גודל באמצעות תשתית מרכזית. עם זאת, אלמנטים מרכזיים אלה נמצאים תחת לחץ גובר עקב ההתקדמות בבינה מלאכותית גנרטבית, פיתוח אוטומטי ויכולות מחשוב מקומיות. חברות מתחילות לתהות האם עליהן להמשיך לשלם שכירות עבור תוכנה שניתן לייצר או להתאים אותה אישית באמצעות כלי בינה מלאכותית.

המתכון הכלכלי להצלחה של SaaS - ועקב אכילס שלו

SaaS צץ כתגובה אבולוציונית לחוסר היעילות של תוכנות מורשות מסורתיות. במקום עלויות ראשוניות גבוהות ודמי תחזוקה מסובכים, הוקם מודל מנוי, המציע עדכונים שוטפים, גישה לענן וגמישות ידידותית למשתמש. מודל זה הזניק שווי שוק עצום: Salesforce, Adobe, Atlassian ו-ServiceNow השיגו שולי רווח שבעבר ניתן היה להסביר רק על ידי השפעות רשת הפלטפורמה.

עם זאת, היתרון הכלכלי - "גלגל התנופה של המנוי" - טומן בחובו גם סיכונים. ספקים תלויים בהוספה מתמדת של תכונות חדשות כדי להצדיק עליות מחירים ולהבטיח את נאמנות הלקוחות. במקביל, לחץ המחירים גובר: כמעט כל חברות ה-SaaS המובילות בשוק הכפילו את עלויות רכישת הלקוחות שלהן בחמש השנים האחרונות, בעוד ששיעורי שימור הלקוחות נטו יורדים. משמעות הדבר היא שהמודל בוגר, אך יקר ורווי יותר ויותר.

יצירת תוכנה המונעת על ידי בינה מלאכותית עלולה לחשוף את החולשה המבנית הזו - בדומה ל-SaaS שבעבר החליפה את מודל הרישוי הקלאסי.

עלייתה של "כלכלת הייצור הגנרטיבי"

מאז שנת 2023 בערך, היגיון תוכנה חדש צץ: "יצירה לפי דרישה" הנתמכת על ידי בינה מלאכותית במקום פריסה מרכזית. מודלים בסיסיים כמו GPT-4, Claude, ומערכות קוד פתוח כמו Mistral או Llama 3.2 מאפשרים יצירת קוד אוטונומית, בניית נתונים, עיצוב ממשק משתמש ושילוב בתשתיות ארגוניות עם קלט אנושי מינימלי.

לדוגמה, חברה בינונית יכולה כעת להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי להגדיר, ליצור ולפרוס מערכת CRM פנימית תוך מספר שעות - משולבת במלואה במערכות ERP ותקשורת, ללא מנוי SaaS חיצוני. לטרנספורמציה זו השלכות כלכליות עמוקות.

יצירת ערך עוברת מדמי רישיון ושירות לייצור חד פעמי וממוקד. תוכנה הופכת שוב לנכס הון - משהו שבבעלות החברה ולא מושכר. הליבה הכלכלית של שינוי פרדיגמה זה טמונה בהפחתת עלויות עסקה, ביטול תמחור מרכזי ובאינדיבידואליזציה דרסטית של כלים דיגיטליים.

יתרון העלות המבני של תוכנה מותאמת אישית

מודל ה-SaaS המסורתי מבוסס על משתמשים ממוצעים: הוא מציע מערכי תכונות אחידים לקבוצת יעד רחבה. דבר זה מוביל בהכרח למורכבות, תקורה וניפוח פונקציונלי. חברות משלמות לעתים קרובות עבור מודולים שהן לעולם לא משתמשות בהם, בעוד שהתאמות אישיות חיוניות אפשריות רק באמצעות שכבות ארגוניות או אינטגרציות יקרות.

יצירת תוכנה מבוססת בינה מלאכותית פותרת בדיוק את הבעיה הזו. מערכות מנתחות מקרי שימוש ספציפיים, תהליכים עסקיים ומבני נתונים, ולאחר מכן מייצרות כלים מותאמים אישית ללא תכונות מיותרות. התוצאה היא מערכות "קלות משקל" דיגיטלית עם ביצועים גבוהים יותר, תלות נמוכה יותר וממשל טוב יותר.

מנקודת מבט כלכלית, זהו המפתח: אם חברות משלמות רק פעם אחת לכל יישום, ערך חיי הלקוח (CLV) של ספקי SaaS מסורתיים מצטמצם באופן דרסטי. במקביל, צצים מודלים חדשים של שולי רווח - למשל, עבור תחזוקה, הדרכה ואספקת מחשוב מקומית - אשר, עם זאת, פועלים לפי מבני רווח שונים לחלוטין.

מ"מחסנית תוכנה" ל"זרם תוכנה"

ארכיטקטורת IT מסורתית עוקבת אחר מודל רב-שכבתי: תשתית, פלטפורמה, אפליקציה. כל שכבה עולה כסף ודורשת ניהול. SaaS מיצבה את עצמה בשכבת האפליקציה, תוך הפשטת מורכבות והבטחת תזרים מזומנים יציב באמצעות מבני מנויים.

בעולם שלאחר SaaS, שכבות אלו מתמזגות. בינה מלאכותית גנרטיבית לא רק מייצרת קוד אלא גם מתזמרת באופן דינמי תשתיות (למשל, AWS, Azure, שרתים מקומיים). יישומים אינם מותקנים עוד אלא מסונתזים לפי הצורך. הרעיון של חברה שתחזיק בחוזי תוכנה קבועים נראה אנכרוניסטי בתרחיש זה.

"זרם התוכנה" מתייחס לכלים זורמים, שנוצרים בהתאם לסיטואציה, הנובעים מנתונים ומודלים - קצרי מועד, אך מותאמים בדיוק רב למטרה ספציפית. ארעיות זו סותרת את החשיבה המסורתית של מחלקות IT, אך מפחיתה את עלות הבעלות הכוללת (TCO) בטווח הארוך.

השפעה על אסטרטגיות תאגידיות ומנגנוני שוק

כאשר תוכנה חוזרת להיות מוצר קנייני, מאזן הכוחות בין הספקים למשתמשים משתנה. חברות מחזירות לעצמן שליטה על העיצוב שלה, אך בו זמנית מאבדות גישה לחדשנות המאוגדת ש-SaaS אפשרה באמצעות מסד הנתונים הקולקטיבי שלה.

עבור ספקי SaaS, משמעות הדבר היא שעליהם למקם את עצמם מחדש - מתזמורי מוצרים לתזמורי פלטפורמות. בעתיד, הם לא ימכרו עוד תוכנה, אלא את היכולת להגדיר, לתחזק ולאבטח מחוללי תוכנה מבוססי בינה מלאכותית. לכן, התחרות עוברת ממורכבות תכונות למומחיות במודלים וריבונות נתונים.

בצד השוק, התפתחות זו מובילה לפירוק מונופולים טכנולוגיים מבוססים. מודלים קטנים רבים של בינה מלאכותית או מערכות קוד פתוח ייעודיות משתלטות על פונקציות שהיו בעבר מרוכזות. זה מוריד את חסמי הכניסה אך גם יוצר מערכות אקולוגיות מקוטעות יותר. השפעות הרשת נותרות רלוונטיות - אך יותר במרחב הנתונים והמודלים מאשר ברמת היישומים הקונקרטיים.

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

בינה מלאכותית כגורם ייצור בכלכלת התוכנה

מהפכת ה-SaaS לאחר ה-SaaS: כיצד מחוללי בינה מלאכותית יגדירו מחדש את הבעלות על תוכנה ואת המודלים העסקיים שלה עד 2035

כלכלנים מדברים יותר ויותר על "הון אוטומציה של ידע", צורה חדשה של הון שמשכפלת ידע באופן שיטתי. בינה מלאכותית הופכת לגורם ייצור שאינו מחליף עבודה אלא מגדיל באופן אקספוננציאלי את היכולת האינטלקטואלית. במובן זה, יצירת תוכנה היא צורה של אוטומציה של ידע כשלעצמה.

משמעות הדבר היא שחברות כבר לא משקיעות בעיקר בצוותי IT, אלא במומחיות בתחום הבינה המלאכותית וברשתות נתונים. בעתיד, ערך החברה יימדד יותר על פי יכולתה לתרגם תהליכים פנימיים לתוכנה באמצעות אינטליגנציה של מכונה. כתוצאה מכך, מערך ה-IT המסורתי מאבד את תפקידו המרכזי - והגבול בין פיתוח תוכנה לאסטרטגיה עסקית מיטשטש.

תפקידה של תנועת הקוד הפתוח

קוד פתוח הוא הבסיס הארכיטקטוני הבלתי נראה של שלב חדש זה. מודלים כמו Llama, Mistral ו-Falcon מאפשרים שליטה מקומית על תהליכי יצירת קוד, ובכך מורידים באופן דרמטי את חסמי הכניסה. חדשנות קהילתית מחליפה יותר ויותר מסגרות קנייניות שהוטמעו בתלות SaaS.

מנקודת מבט כלכלית, זה יוצר פרדוקס: קוד פתוח מאפשר יצירת ערך מסיבית מבלי לייצר הכנסות ישירות. במקביל, מערכות חינמיות מאלצות ספקים מבוססים להתמקד באיכות השירות, בארכיטקטורת האבטחה ובאינטגרציה - היבטים שהיו בעבר שוליים אך כיום מהווים מאפיינים מבדילים מרכזיים.

זה גם מסיט את מוקד התחרות: הרחק מגיוון פונקציונלי לכיוון כלכלה מבוססת אמון. תוכנה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית תתאים לאימוץ המוני רק אם משתמשים יוכלו להבין, לאמת ולשלוט בהתנהגות ההתרבות שלה.

תשתיות וכלכלת אנרגיה של עידן הבינה המלאכותית

היבט שלעתים קרובות לא מוערך כראוי: עלויות התשתית של סדר עולמי חדש זה. בעוד ספקי SaaS נהנו ממרכזי נתונים מרכזיים, ייצור בינה מלאכותית מוביל לדינמיקות אנרגיה חדשות.

אימון מודלים גדולים נותר עתיר משאבים, אך הסקה - היישום של מודלים אלה - הופך יעיל יותר ויותר. כוח מחשוב מקומי (מחשוב קצה) ומודלים מותאמים אישית מפחיתים את דרישות רוחב הפס, מגבירים את פרטיות הנתונים ומורידים עלויות.

הדבר עשוי להוביל להיווצרותן של שרשראות ערך אזוריות חדשות: מרכזי נתונים מקומיים המותאמים לעסקים בינוניים, מהדרים ייעודיים של בינה מלאכותית, מערכות בדיקה אוטומטיות ושיתופי פעולה בתחום האנרגיה. מבחינה כלכלית, הדבר ייצור מגזר ייצור מבוזר של בינה מלאכותית, בדומה למהפכה התעשייתית של שנות ה-80 של המאה ה-19, כאשר ייצור החשמל עבר מקומיות ודמוקרטיה.

שוקי עבודה ושינויים במיומנויות

למעבר מ-SaaS לייצור תוכנה גנרטיבי יש גם השלכות עצומות על מדיניות שוק העבודה.

– תפקידי ניהול IT מסורתיים הופכים פחות חשובים ככל שהתשתית מתרחבת באופן אוטומטי.
– מפתחי תוכנה עוברים מכותבי קוד למעצבי תהליכים ומנהלי איכות עבור מערכות גנרטיביות.
– אנליסטים עסקיים צוברים חשיבות מכיוון שניתן לתרגם ישירות את המומחיות שלהם בנושא להנחיות גנרטיביות.

זה יוצר שוק עבודה היברידי בין התחום הטכני לחשיבה אסטרטגית. מערכות חינוך המתמקדות בהכשרה בתכנות ליניארי יצטרכו להסתגל: הרחק מתחביר ועבר להבנת מערכות, אתיקה, ניטור וארכיטקטורת הנחיות.

שוקי הון והיגיון הערכה

שוקי ההון כבר מתחילים לתמחר את השינוי הזה. חברות SaaS מפסידות מכפילים של שווי משום שמשקיעים מצפים שהמעבר לכלי בינה מלאכותית יחליש את יציבות השוליים.

בעוד שחברות SaaS מסורתיות השיגו מכפיל EV/מכירות של 8-12, מכפיל זה ירד מתחת ל-6 עבור ספקים רבים מאז 2024. במקביל, אנו רואים עלייה בערכי שווי עבור סטארט-אפים בתחום תשתיות בינה מלאכותית המתמחים בתזמור, ניטור מודלים או יצירת קוד.

זה מאותת שההון כבר לא מחפש רק הכנסות חוזרות, אלא שליטה על היגיון הייצור של העתיד.

בעלות דיגיטלית: החזרת זכויות הבעלות

אלמנט נרטיבי משכנע הוא חזרתו של מושג הבעלות הדיגיטלית. במערכת SaaS, חברות שילמו עבור שימוש, לא עבור בעלות. בינה מלאכותית גנרטיבית משנה זאת: כאשר חברה בונה כלי משלה, היא הבעלים של הקוד, מבנה הנתונים והלוגיקה הפונקציונלית.

זה פותח אפשרויות חדשות לנכסי תוכנה סחירים, ניהול IP פנימי ומונטיזציה של רכיבי קוד בודדים. תוכנה הופכת שוב לסחורה - מותאמת אישית, ייחודית וניתנת להחלפה.

כלכלנים יכולים לדבר כאן על "הפרטה מחדש של הון דיגיטלי". במקום מונופולים של פלטפורמות, צצות אלפי מיקרו-מערכות אקולוגיות של כלים ייעודיים. מגמה זו סותרת את האסטרטגיות הקודמות של פלטפורמות - ועלולה להוביל לפירוק של כוח טכנולוגי מרכזי בטווח הארוך.

ענייני רגולציה, ביטחון ושינוי מוסדי

ככל שתוכנה הופכת מותאמת אישית ומבוזרת יותר, כך ניהולה הופך מורכב יותר. יש לחשוב מחדש על חוקי הגנת מידע, בקרת איכות, אחריות ורישוי. כאשר בינה מלאכותית מייצרת תוכנה, עולה השאלה: מי אחראי לשגיאות תפקודיות?

מוסדות רגולטוריים - מהאיחוד האירופי ועד משרד המסחר האמריקאי - מתחילים לפתח קטגוריות חדשות: "אחריות תוכנה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית", "חוק שקיפות מודלים", "מסגרות קוד ניתנות לביקורת". סטנדרטים אלה עשויים בסופו של דבר לקבוע את הגישה לשוק.

לאירופה יש יתרון פוטנציאלי כאן: הדגש שלה על הגנת נתונים, עקיבות והגינות יכול להוות בסיס לסטנדרטים אמינים וניתנים לייצוא של ייצור בינה מלאכותית.

התרחיש האסטרטגי העתידי עד 2035

תרחיש סביר לשנת 2035:

1. לחברות יש גנרטורים פנימיים של בינה מלאכותית שמסנתזים יישומי תוכנה לפי דרישה.
2. פונקציונליות SaaS גנרית (CRM, HRM, שיתוף פעולה) מורשית כמודלים, לא כפלטפורמות.
3. תחזוקה, אבטחה ואופטימיזציה של אנרגיה הופכות לענפי שירות חדשים.
4. תוכנה מפותחת על בסיס פרויקטלי, באופן זמני ואיטרטיבי.
5. ריבונות נתונים ומומחיות במודל מחליפות את נאמנות המותג כגורם מפתח להצלחה.

זה לא אומר את סוף ה-SaaS, אלא את הטרנספורמציה שלה: מ"כשירות" ל"כמו שהנכס שלך" (as you're own).

השלכות מקרו-כלכליות ארוכות טווח

כאשר שוק התוכנה עובר ממודלים של מנוי למודל של בעלות, הדבר משפיע גם על אינדיקטורים מקרו-כלכליים.

• השקעות תאגידיות בנכסים בלתי מוחשיים עולות, בעוד שהוצאות התפעול יורדות.
• סטטיסטיקות חדשנות לאומיות צריכות לכלול תוכנה שנוצרה על ידי בינה מלאכותית כנכס הון.
• הכלכלה הדיגיטלית מעבירה את יצירת הערך מפלטפורמות המתמקדות בארה"ב לייצור אזורי ומבוזר.

דינמיקה זו דומה למעבר מכלכלת ייצור לכלכלת ידע - רק הפעם בתחום הבלתי מוחשי.

מימד חברתי: אוטונומיה במקום תלות

בטווח הארוך, מדובר ביותר מסתם יעילות. עידן פוסט-SaaS מסמל את החזרת ההגדרה העצמית הדיגיטלית. כאשר ארגונים, רשויות מקומיות או יחידים יכולים שוב ליצור ולהחזיק בתוכנה בעצמם, נוצרת צורה חדשה של ריבונות טכנולוגית.

זוהי גם שאלה פוליטית: מי מגדיר כלים דיגיטליים, מי שולט בעדכונים, בגישה לנתונים ובאינטגרציות? תוכנה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית מובילה חזרה לשליטה מבוזרת ודמוקרטית על הטכנולוגיה - בתנאי שהיא לא תנוצל שוב באמצעות מודלים קנייניים.

מהשכרה ועד לבנייה משלך

SaaS לא תיעלם, אך הוא מאבד את מעמדו הבלתי ניתן לשינוי. השילוב של לחצי עלויות, אוטומציה של בינה מלאכותית ורצון גובר לגמישות מאתגר את יסודות הקפיטליזם הקיים בענן.

בעוד עשר שנים, תוכנה עשויה להפוך למה שהייתה פעם: כלי מותאם אישית - רק שהפעם נוצר, לא מקודד ידנית.

חברות שמאמצות את ההיגיון הזה בשלב מוקדם יכולות לא רק להפחית עלויות אלא גם להשיג עצמאות אסטרטגית. עבור משקיעים, רגולטורים ואנשי טכנולוגיה, זה מסמן את תחילתו של שלב חדש בכלכלה הדיגיטלית: עידן שבו תוכנה כבר לא מושכרת אלא מיוצרת - באופן מצבי, חכם ואוטונומי.

פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות כחלופה אסטרטגית לחברות אירופאיות - תמונה: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

עוד על זה כאן:

• פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות לעומת פלטפורמות היפר-סקיילר: איזה פתרון מתאים לך?

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד