A SaaS utáni korszak: A bérelhető szoftverek vége? Hogyan csökkenti radikálisan a generatív mesterséges intelligencia az informatikai költségeket – a „szolgáltatásként nyújtott” rendszertől a „tulajdonos által nyújtott” rendszerig – Kép: Xpert.Digital
Hogyan rengeti meg a generatív mesterséges intelligencia a felhőalapú gazdaság alapjait?
Bérlőből tulajdonos: Miért lesz hamarosan újra a miénk a szoftverünk?
Az előfizetéses gazdaság vége: Miért rombolja le a generatív mesterséges intelligencia a „szoftver mint szolgáltatás” alapjait?
Több mint két évtizeden át egy íratlan szabály uralkodott a digitális gazdaságban: a szoftvert nem megvásárolják, hanem bérlik. A „szoftver mint szolgáltatás” (SaaS) modell rugalmasságot ígért a vállalatoknak, a Salesforce, a HubSpot és az Adobe szolgáltatóknak pedig fantasztikus haszonkulcsokat a végtelen előfizetési díjakon keresztül. De 2024-ben a korábbi tőzsdei kedvencek hatalmas árkorrekciói azt mutatják, hogy ez az aranykor kezd felbomlani. Ez nem csupán egy ciklikus piaci visszaesés, hanem egy alapvető strukturális változás előhírnöke.
Ennek a felfordulásnak az oka a generatív mesterséges intelligencia gyors térnyerése. Míg a SaaS célja, hogy szabványosított megoldásokat biztosítson felhasználók millióinak, a mesterséges intelligencia ma már pontosan az ellenkezőjét teszi lehetővé: a szoftverek testreszabott "igény szerinti" létrehozását. Miért kellene a vállalatoknak továbbra is drága havi díjakat fizetniük a túlméretezett funkciócsomagokért, amikor másodpercek alatt létrehozhatják saját lean eszközeiket LLM-ek (nagy nyelvi modellek) segítségével?
A „poszt-SaaS korszak” kezdetén járunk. Ebben az új szakaszban a szoftverek szolgáltatásból visszaalakulnak zárt eszközzé. A hangsúly a központosított platformokról a decentralizált, mesterséges intelligencia által vezérelt, házon belüli fejlesztésre helyeződik át. Ez nemcsak drasztikusan csökkent informatikai költségeket és nagyobb függetlenséget ígér a technológiai monopóliumoktól, hanem arra is kényszeríti a teljes tőkepiacot, hogy újraértékelje, mit is jelent a digitális értékteremtés.
A következő, 17 pontban összefoglalt elemzés rávilágít arra, hogy ez a szoftverparadigma-törés hogyan fogja megváltoztatni a piacokat, miért éli reneszánszát a „digitális tulajdonlás”, és milyen stratégiákat kell a vállalatoknak kidolgozniuk ahhoz, hogy túléljenek egy olyan világban, ahol a szoftverekre már nem előfizetéssel, hanem generálással történik.
A szoftverparadigma áttörése
Az elmúlt két évtizedben a szolgáltatásként nyújtott szoftver (SaaS) szinte egyetlen más modellhez hasonlóan uralta a digitális üzleti világot. Kiszámítható bevételeket ígért a szolgáltatóknak, agilis integrációt a felhasználóknak és a fejlett szoftverfunkciók demokratizálását. 2024 óta azonban egyre több jel utal arra, hogy ez a modell eléri gazdasági és strukturális korlátait. Az olyan részvények teljesítménye, mint a HubSpot (-45% év elején), a Monday.com (-33% év elején) és a Salesforce (-20% év elején) teljesítménye egy mélyebb elmozdulási folyamat indikátorai, nem csupán ciklikus piaci korrekciók.
Az okok sokrétűek. A SaaS modell a rendszeres díjakra, a magas bruttó haszonkulcsokra és a központosított infrastruktúra révén elérhető méretgazdaságosságra épül. Azonban ezek a kulcsfontosságú elemek egyre nagyobb nyomás alatt állnak a generatív mesterséges intelligencia, az automatizált fejlesztés és a helyi számítási képességek fejlődése miatt. A vállalatok kezdik megkérdőjelezni, hogy továbbra is bérleti díjat kell-e fizetniük olyan szoftverekért, amelyeket mesterséges intelligencia eszközökkel lehet generálni vagy testreszabni.
A SaaS sikerének gazdasági receptje – és annak Achilles-sarka
A SaaS (SaaS) a hagyományos licencelt szoftverek hatékonyságának csökkenésére adott evolúciós válaszként jelent meg. A magas előzetes költségek és a bonyolult karbantartási díjak helyett előfizetéses modellt hoztak létre, amely rendszeres frissítéseket, felhőalapú hozzáférést és felhasználóbarát skálázhatóságot kínált. Ez a modell hatalmas piaci kapitalizációt eredményezett: a Salesforce, az Adobe, az Atlassian és a ServiceNow olyan haszonkulcsokat ért el, amelyeket korábban csak a platform hálózati hatásaival lehetett magyarázni.
A gazdasági előny – az „előfizetési lendkerék” – azonban kockázatokkal is jár. A szolgáltatók az áremelés igazolására és az ügyfélhűség biztosítására folyamatosan új funkciók hozzáadására támaszkodnak. Ugyanakkor az árnyomás is növekszik: Szinte az összes piacvezető SaaS-vállalat megduplázta az ügyfélszerzési költségeit (CAC) az elmúlt öt évben, miközben a nettó megtartási arányok csökkennek. Ez azt jelenti, hogy a modell kiforrott, de egyre költségesebb és telítettebb.
A mesterséges intelligencia által vezérelt szoftvergenerálás feltárhatja ezt a strukturális gyengeséget – hasonlóan ahhoz, ahogy a SaaS egykor kiszorította a klasszikus licencelési modellt.
A „generatív termelési gazdaság” felemelkedése
2023 körül egy új szoftverlogika kezdett megjelenni: a központosított telepítés helyett a mesterséges intelligencia által támogatott „igény szerinti generálás”. Az olyan alapmodellek, mint a GPT-4, a Claude, és a nyílt forráskódú rendszerek, mint a Mistral vagy a Llama 3.2, lehetővé teszik az autonóm kódgenerálást, az adatstrukturálást, a felhasználói felület tervezését és a vállalati infrastruktúrákba való integrációt minimális emberi beavatkozással.
Például egy középvállalkozás mostantól generatív mesterséges intelligencia segítségével néhány órán belül meghatározhat, létrehozhat és telepíthet egy belső CRM-rendszert – teljes mértékben integrálva az ERP és kommunikációs rendszerekbe, külső SaaS-előfizetés nélkül. Ennek az átalakulásnak mélyreható gazdasági következményei vannak.
Az értékteremtés a licenc- és szolgáltatási díjakról az egyszeri, célzott generálásra helyeződik át. A szoftverek ismét tőkeeszközzé válnak – valamivé, amit a vállalat birtokol, a bérelt helyett. Ennek a paradigmaváltásnak a gazdasági magja a tranzakciós költségek csökkentése, a központosított árképzés megszüntetése és a digitális eszközök drasztikus individualizálása.
A személyre szabott szoftverek strukturális költségelőnye
A hagyományos SaaS modell az átlagfelhasználókra épül: egységes funkciókészleteket kínál egy széles célcsoport számára. Ez elkerülhetetlenül bonyolultsághoz, többletterheléshez és funkcionális túlterheléshez vezet. A vállalatok gyakran olyan modulokért fizetnek, amelyeket soha nem használnak, miközben a nélkülözhetetlen testreszabások csak drága vállalati szinteken vagy integrációkon keresztül lehetségesek.
A mesterséges intelligencia alapú szoftvergenerálás pontosan ezt a problémát oldja meg. A rendszerek elemzik a konkrét használati eseteket, üzleti folyamatokat és adatstruktúrákat, majd testreszabott eszközöket generálnak felesleges funkciók nélkül. Ez digitálisan „könnyű” rendszereket eredményez, amelyek nagyobb teljesítménnyel, alacsonyabb függőségekkel és jobb irányítással rendelkeznek.
Gazdasági szempontból ez a kulcs: Ha a vállalatok csak egyszer fizetnek alkalmazásonként, a hagyományos SaaS-szolgáltatók ügyfél-élettartamértéke (CLV) drasztikusan csökken. Ugyanakkor új haszonkulcs-modellek jelennek meg – például karbantartás, képzés és helyi számítástechnika biztosítása esetén –, amelyek azonban teljesen más profitstruktúrákat követnek.
A „szoftververemtől” a „szoftverfolyamig”
A hagyományos IT-architektúra rétegzett modellt követ: infrastruktúra, platform, alkalmazás. Minden réteg pénzbe kerül és felügyeletet igényel. A SaaS az alkalmazásrétegben pozicionálta magát, elvonva a komplexitást és biztosítva a folyamatos pénzforgalmat az előfizetési struktúrákon keresztül.
A SaaS utáni világban ezek a rétegek összeolvadnak. A generatív mesterséges intelligencia nemcsak kódot generál, hanem dinamikusan összehangolja az infrastruktúrát (pl. AWS, Azure, helyszíni szerverek). Az alkalmazásokat már nem telepítik, hanem szükség szerint szintetizálják. Az az elképzelés, hogy egy vállalat fix szoftverszerződéseket tart fenn, ebben a forgatókönyvben anakronisztikusnak tűnik.
A „szoftverfolyam” olyan folyékony, szituációfüggő eszközökre utal, amelyek adatokból és modellekből jönnek létre – rövid életűek, de pontosan egy adott célra optimalizáltak. Ez az átmeneti jelleg ellentmond az IT-osztályok hagyományos gondolkodásának, de hosszú távon csökkenti a teljes birtoklási költséget (TCO).
A vállalati stratégiákra és a piaci mechanizmusokra gyakorolt hatás
Amikor a szoftver visszakerül zárt termékként a piacra, a szolgáltatók és a felhasználók közötti erőviszonyok megváltoznak. A vállalatok visszanyerik az irányítást a tervezés felett, de egyidejűleg elveszítik a hozzáférést ahhoz az innovációhoz, amelyet a SaaS a kollektív adatbázisán keresztül lehetővé tett.
A SaaS-szolgáltatók számára ez azt jelenti, hogy újra kell pozícionálniuk magukat – a termékkoordinátorokról platformkoordinátorokká. A jövőben már nem szoftvert fognak árulni, hanem a mesterséges intelligencia alapú szoftvergenerátorok konfigurálásának, karbantartásának és biztonságossá tételének képességét. A verseny ezért a funkciók komplexitásáról a modellezési szakértelemre és az adatszuverenitásra helyeződik át.
Piaci oldalon ez a fejlemény a meglévő technológiai monopóliumok szétválásához vezet. Számos kisebb mesterséges intelligencia modell vagy specializált nyílt forráskódú rendszer veszi át a korábban központosított funkciókat. Ez csökkenti a belépési korlátokat, de egyben széttöredezettebb ökoszisztémákat is teremt. A hálózati hatások továbbra is relevánsak – de inkább az adat- és modelltérben, mint a konkrét alkalmazások szintjén.
🎯🎯🎯 Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | BD, K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása
Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital
Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.
Bővebben itt:
A bérléstől a saját építésig: Hogyan fragmentálja a generatív mesterséges intelligencia a SaaS-t és hogyan alakítja vissza a szoftvereket tőkeeszközzé?
A mesterséges intelligencia mint termelési tényező a szoftvergazdaságban
SaaS forradalom után: Hogyan fogják a mesterséges intelligencia generátorok újraértelmezni a szoftvertulajdonlást és az üzleti modelleket 2035-re?
A közgazdászok egyre gyakrabban beszélnek „tudásautomatizálási tőkéről”, a tőke egy új formájáról, amely szisztematikusan reprodukálja a tudást. A mesterséges intelligencia olyan termelési tényezővé válik, amely nem helyettesíti a munkaerőt, hanem exponenciálisan növeli a szellemi kapacitást. Ebben az értelemben a szoftvergenerálás magának a tudásnak az automatizálása.
Ez azt jelenti, hogy a vállalatok már nem elsősorban az informatikai személyzetbe fektetnek be, hanem a mesterséges intelligencia szakértelmébe és az adathálózatokba. A jövőben egy vállalat értékét inkább az fogja mérni, hogy képes-e a belső folyamatokat gépi intelligencia segítségével szoftverekké alakítani. Ennek eredményeként a hagyományos IT-verem elveszíti központi szerepét – és a szoftverfejlesztés és az üzleti stratégia közötti határ elmosódik.
A nyílt forráskódú mozgalom szerepe
A nyílt forráskód ennek az új fázisnak a láthatatlan architektúrája. Az olyan modellek, mint a Llama, a Mistral és a Falcon, lehetővé teszik a kódgenerálási folyamatok helyi vezérlését, ezáltal drámaian csökkentve a belépési korlátokat. A közösségi innováció egyre inkább felváltja a SaaS-függőségekbe ágyazott zárt keretrendszereket.
Gazdasági szempontból ez paradoxont teremt: a nyílt forráskód hatalmas értékteremtést tesz lehetővé anélkül, hogy közvetlenül bevételt generálna. Ugyanakkor a szabadon birtokolható rendszerek arra kényszerítik a már meglévő szolgáltatókat, hogy a szolgáltatás minőségére, a biztonsági architektúrára és az integrációra összpontosítsanak – olyan szempontokra, amelyek korábban másodlagosak voltak, de most kulcsfontosságú megkülönböztető tényezőkké válnak.
Ez a verseny fókuszát is áthelyezi: a funkcionális sokszínűségtől a bizalomalapú gazdaság felé. A mesterséges intelligencia által generált szoftverek csak akkor válnak alkalmassá tömeges elterjedésre, ha a felhasználók megértik, ellenőrizni és kontrollálni tudják a reprodukciós viselkedésüket.
A mesterséges intelligencia korának infrastruktúrája és energiagazdaságtana
Egy gyakran alábecsült szempont: az új világrend infrastrukturális költségei. Míg a SaaS-szolgáltatók profitáltak a központosított adatközpontokból, a mesterséges intelligencia generálása új energiadinamikához vezet.
A nagy modellek betanítása továbbra is erőforrás-igényes, de a következtetés – ezen modellek alkalmazása – egyre hatékonyabbá válik. A helyi számítási teljesítmény (edge computing) és a személyre szabott modellek csökkentik a sávszélesség-igényt, növelik az adatvédelmet és csökkentik a költségeket.
Ez új regionális értékláncok kialakulásához vezethet: középvállalkozások számára optimalizált helyi adatközpontok, specializált MI-fordítóprogramok, automatizált tesztelési rendszerek és energiapartnerségek. Gazdaságilag ez egy decentralizált MI-termelési szektort hozna létre, amely összehasonlítható az 1880-as évek ipari forradalmával, amikor a villamosenergia-termelés lokalizált és demokratikus volt.
Munkaerőpiacok és a készségek változásai
A SaaS-ról a generatív szoftvergyártásra való áttérésnek hatalmas munkaerőpiac-politikai következményei is vannak.
– A hagyományos IT-adminisztrációs szerepkörök egyre kevésbé fontosak, mivel az infrastruktúra automatikusan skálázódik.
– A szoftverfejlesztők a kódírókból folyamattervezőkké és generatív rendszerek minőségmenedzsereivé válnak.
– Az üzleti elemzők fontossága egyre növekszik, mivel szakterületi szakértelmük közvetlenül generatív promptokká alakítható.
Ez egy hibrid munkaerőpiacot hoz létre a műszaki terület és a stratégiai gondolkodás között. A lineáris programozás képzésére összpontosító oktatási rendszereknek alkalmazkodniuk kell: a szintaxistól a rendszerszintű megértés, az etika, a monitorozás és a prompt architektúra felé.
Tőkepiacok és értékelési logika
A tőkepiacok már kezdik beárazni ezt a változást. A SaaS-vállalatok elveszítik az értékelési szorzóikat, mivel a befektetők arra számítanak, hogy a mesterséges intelligencia által generált eszközökre való áttérés gyengíti a fedezeti stabilitást.
Míg a hagyományos SaaS-vállalatok 8–12-es EV/Sales szorzót értek el, ez sok szolgáltatónál 2024 óta 6 alá esett. Ugyanakkor a hangszerelésre, modellmonitorozásra vagy kódgenerálásra szakosodott mesterséges intelligencia infrastruktúrával foglalkozó startupok értékelésének emelkedését tapasztaljuk.
Ez azt jelzi, hogy a tőke már nem pusztán a rendszeres bevételek megszerzésére törekszik, hanem a jövő termelési logikája feletti ellenőrzést gyakorolja.
Digitális tulajdonjog: A tulajdonjogok visszatérése
Egy meggyőző narratív elem a digitális tulajdonlás koncepciójának visszatérése. A SaaS rendszerben a vállalatok a használatért fizettek, nem a tulajdonlásért. A generatív mesterséges intelligencia ezt megváltoztatja: amikor egy vállalat saját eszközt épít, a kódot, az adatszerkezetet és a funkcionális logikát is birtokolja.
Ez új lehetőségeket nyit meg a forgalmazható szoftvereszközök, a belső szellemi tulajdonkezelés és az egyes kódkomponensek monetizálása előtt. A szoftver ismét árucikké válik – személyre szabott, egyedi és felcserélhető.
A közgazdászok itt a „digitális tőke újraprivatizációjáról” beszélhetnének. A platformmonopóliumok helyett specializált eszközök ezrei mikroökoszisztémái jelennek meg. Ez a tendencia ellentmond a korábbi platformstratégiáknak – és hosszú távon a központi technológiai hatalom lebontásához vezethet.
Szabályozási ügyek, biztonság és intézményi változások
Minél személyre szabottabb és decentralizáltabb egy szoftver, annál összetettebbé válik az irányítása. Az adatvédelmet, a minőségellenőrzést, a felelősséget és a licencelési jogot mind újra kell gondolni. Amikor a mesterséges intelligencia szoftvert generál, felmerül a kérdés: Ki a felelős a funkcionális hibákért?
A szabályozó intézmények – az EU-tól az Egyesült Államok Kereskedelmi Minisztériumáig – új kategóriákat kezdenek kidolgozni: „mesterséges intelligencia által generált szoftverek elszámoltathatósága”, „modellátláthatósági törvény”, „ellenőrizhető kódkeretrendszerek”. Ezek a szabványok végső soron meghatározhatják a piacra jutást.
Európának potenciális előnye van itt: az adatvédelemre, a nyomon követhetőségre és a méltányosságra helyezett hangsúlya megalapozhatja a megbízható, exportálható mesterséges intelligencia termelési szabványokat.
A stratégiai jövőkép 2035-ig
Egy lehetséges forgatókönyv 2035-re:
- A vállalatok belső mesterséges intelligencia generátorokkal rendelkeznek, amelyek igény szerint szintetizálnak szoftveralkalmazásokat.
- Az általános SaaS-funkciók (CRM, HRM, Collaboration) modellként licencelhetők, nem platformként.
- A karbantartás, a biztonság és az energiaoptimalizálás új szolgáltatási iparágakká válnak.
- A szoftvert projekt alapon, ideiglenesen és iteratívan fejlesztik.
- Az adatszuverenitás és a modellezési szakértelem váltja fel a márkahűséget, mint kulcsfontosságú sikertényezőt.
Ez nem a SaaS végét jelenti, hanem az átalakulását: a „szolgáltatásként nyújtott”-ról a „tulajdonos által nyújtott”-ra.
Makrogazdasági hosszú távú következmények
Amikor a szoftverpiac az előfizetéses modellekről a tulajdonosi modellekre vált, ez a makrogazdasági mutatókra is hatással van.
- A vállalatok immateriális javakba történő beruházásai nőnek, míg a működési költségek csökkennek.
- A nemzeti innovációs statisztikáknak tartalmazniuk kell a mesterséges intelligencia által generált szoftvereket tőkeeszközként.
- A digitális gazdaság az értékteremtést az USA-központú platformokról a regionális, elosztott termelés felé tereli.
Ez a dinamika hasonló a gyártásról a tudásalapú gazdaságra való áttéréshez – csak ezúttal a megfoghatatlan birodalomban.
Társadalmi dimenzió: Autonómia a függőség helyett
Hosszú távon többről van szó, mint pusztán a hatékonyságról. A SaaS utáni korszak a digitális önrendelkezés visszaszerzését szimbolizálja. Amikor a szervezetek, önkormányzatok vagy magánszemélyek ismét maguk hozhatnak létre és birtokolhatnak szoftvereket, a technológiai szuverenitás egy új formája jelenik meg.
Ez egyben politikai kérdés is: Ki határozza meg a digitális eszközöket, ki ellenőrzi a frissítéseket, az adatokhoz való hozzáférést és az integrációkat? A mesterséges intelligencia által generált szoftverek visszavezetnek a technológia feletti decentralizált, demokratizált ellenőrzéshez – feltéve, hogy azt nem monopolizálják újra saját fejlesztésű modellek révén.
A bérléstől a saját építésig
A SaaS nem fog eltűnni, de elveszíti érinthetetlen státuszát. A költségnyomás, a mesterséges intelligencia automatizálása és a rugalmasság iránti növekvő igény kombinációja megkérdőjelezi a meglévő felhőkapitalizmus alapjait.
Tíz éven belül a szoftver azzá válhat, ami egykor volt: egy testreszabott eszközzé – csak ezúttal generálttá, nem kézzel kódolttá.
Azok a vállalatok, amelyek ezt a logikát korán alkalmazzák, nemcsak a költségeket csökkenthetik, hanem stratégiai függetlenségre is szert tehetnek. A befektetők, a szabályozó hatóságok és a technológusok számára ez a digitális gazdaság egy új szakaszának kezdetét jelenti: egy olyan korszakét, amelyben a szoftvereket már nem bérlik, hanem – szituatívan, intelligensen és autonóm módon – előállítják.
EU/DE adatbiztonság | Független és adatforrásokon átívelő mesterséges intelligencia platform integrációja minden üzleti igény kielégítésére
Független mesterséges intelligencia platformok, mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára - Kép: Xpert.Digital
Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot
Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást
- Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
- Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)
- A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
- Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
- Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)
Bővebben itt:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
