Era pasca-SaaS: Akhir dari perangkat lunak sewaan? Bagaimana AI generatif secara radikal mengurangi biaya TI – dari "sebagai layanan" menjadi "sesuka hati"

Dari penyewa menjadi pemilik: Mengapa kita akan segera memiliki perangkat lunak kita kembali

Akhir dari ekonomi berlangganan: Mengapa AI generatif menghancurkan fondasi "Perangkat Lunak sebagai Layanan".

Selama lebih dari dua dekade, aturan tak tertulis berlaku dalam ekonomi digital: perangkat lunak tidak dibeli, tetapi disewa. Model "Software-as-a-Service" (SaaS) menjanjikan fleksibilitas bagi perusahaan dan penyedia seperti Salesforce, HubSpot, dan Adobe margin fantastis melalui biaya berlangganan yang tak terbatas. Namun pada tahun 2024, koreksi harga besar-besaran pada saham-saham yang dulunya menjadi primadona pasar saham menunjukkan bahwa era keemasan ini mulai retak. Ini bukan hanya penurunan pasar siklikal, tetapi pertanda perubahan struktural mendasar.

Alasan di balik perubahan besar ini adalah pesatnya perkembangan kecerdasan buatan generatif. Sementara SaaS dirancang untuk menyewakan solusi standar kepada jutaan pengguna, AI kini memungkinkan hal yang sebaliknya: pembuatan perangkat lunak yang disesuaikan "sesuai permintaan". Mengapa perusahaan harus terus membayar biaya bulanan yang mahal untuk paket fitur yang berlebihan ketika mereka dapat menghasilkan alat yang efisien sendiri dalam hitungan detik menggunakan LLM (Large Language Models)?

Kita berada di awal "era pasca-SaaS." Dalam fase baru ini, perangkat lunak bertransformasi dari layanan kembali menjadi aset milik pribadi. Fokus bergeser dari platform terpusat ke pengembangan internal yang terdesentralisasi dan digerakkan oleh AI. Hal ini menjanjikan tidak hanya pengurangan biaya TI yang drastis dan kemandirian yang lebih besar dari monopoli teknologi, tetapi juga memaksa seluruh pasar modal untuk menilai kembali apa arti penciptaan nilai digital.

Analisis berikut, dalam 17 poin, menyoroti bagaimana perubahan paradigma perangkat lunak ini akan mengubah pasar, mengapa "Kepemilikan Digital" mengalami kebangkitan kembali, dan strategi apa yang perlu dikembangkan perusahaan sekarang untuk bertahan di dunia di mana perangkat lunak tidak lagi berlangganan tetapi dihasilkan.

Perubahan paradigma perangkat lunak

Selama dua dekade terakhir, Software-as-a-Service (SaaS) telah mendominasi dunia bisnis digital seperti hampir tidak ada model lain. Model ini menjanjikan pendapatan yang dapat diprediksi bagi penyedia, integrasi yang gesit bagi pengguna, dan demokratisasi fitur perangkat lunak canggih. Namun, sejak tahun 2024, semakin banyak tanda-tanda bahwa model ini mencapai batas ekonomi dan strukturalnya. Kinerja saham seperti HubSpot (-45% YTD), Monday.com (-33% YTD), dan Salesforce (-20% YTD) menjadi indikator proses pergeseran yang lebih dalam, bukan sekadar koreksi pasar siklikal.

Alasannya bermacam-macam. Model SaaS berkembang pesat berkat biaya berulang, margin laba kotor yang tinggi, dan skala ekonomi melalui infrastruktur terpusat. Namun, elemen-elemen inti ini semakin tertekan karena kemajuan dalam kecerdasan buatan generatif, pengembangan otomatis, dan kemampuan komputasi lokal. Perusahaan mulai mempertanyakan apakah mereka harus terus membayar sewa untuk perangkat lunak yang dapat dihasilkan atau disesuaikan menggunakan alat AI.

Resep ekonomi untuk kesuksesan SaaS – dan titik lemahnya

SaaS muncul sebagai respons evolusioner terhadap inefisiensi perangkat lunak berlisensi tradisional. Alih-alih biaya awal yang tinggi dan biaya pemeliharaan yang rumit, model berlangganan diterapkan, menawarkan pembaruan berkala, akses cloud, dan skalabilitas yang ramah pengguna. Model ini memicu kapitalisasi pasar yang masif: Salesforce, Adobe, Atlassian, dan ServiceNow mencapai margin yang sebelumnya hanya dapat dijelaskan oleh efek jaringan platform.

Namun, keuntungan ekonomi – "roda penggerak langganan" – juga membawa risiko. Penyedia layanan bergantung pada penambahan fitur baru secara terus-menerus untuk membenarkan kenaikan harga dan mengamankan loyalitas pelanggan. Pada saat yang sama, tekanan harga meningkat: Hampir semua perusahaan SaaS terkemuka di pasar telah menggandakan CAC (Biaya Akuisisi Pelanggan) mereka dalam lima tahun terakhir, sementara tingkat retensi bersih menurun. Ini berarti model tersebut sudah matang, tetapi semakin mahal dan jenuh.

Generasi perangkat lunak berbasis AI dapat mengungkap kelemahan struktural ini – sama seperti SaaS yang pernah menggantikan model lisensi klasik.

Munculnya “ekonomi produksi generatif”

Sejak sekitar tahun 2023, logika perangkat lunak baru telah muncul: "generasi sesuai permintaan" yang didukung AI sebagai pengganti penerapan terpusat. Model dasar seperti GPT-4, Claude, dan sistem sumber terbuka seperti Mistral atau Llama 3.2 memungkinkan generasi kode otonom, penataan data, desain antarmuka pengguna, dan integrasi ke dalam infrastruktur perusahaan dengan masukan manusia minimal.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan menengah kini dapat menggunakan AI generatif untuk menentukan, menghasilkan, dan menerapkan sistem CRM internal dalam beberapa jam – terintegrasi sepenuhnya ke dalam sistem ERP dan komunikasi, tanpa berlangganan SaaS eksternal. Transformasi ini memiliki implikasi ekonomi yang mendalam.

Penciptaan nilai bergeser dari biaya lisensi dan layanan ke penciptaan nilai satu kali yang ditargetkan. Perangkat lunak sekali lagi menjadi aset modal – sesuatu yang dimiliki oleh perusahaan, bukan disewa. Inti ekonomi dari pergeseran paradigma ini terletak pada pengurangan biaya transaksi, penghapusan penetapan harga terpusat, dan individualisasi drastis dari alat digital.

Keunggulan biaya struktural dari perangkat lunak yang dipersonalisasi

Model SaaS tradisional didasarkan pada pengguna rata-rata: model ini menawarkan serangkaian fitur yang seragam untuk kelompok sasaran yang luas. Hal ini неизбежно menyebabkan kompleksitas, biaya tambahan, dan pembengkakan fungsi. Perusahaan sering membayar untuk modul yang tidak pernah mereka gunakan, sementara kustomisasi penting hanya dimungkinkan melalui tingkatan perusahaan atau integrasi yang mahal.

Pembuatan perangkat lunak berbasis AI secara tepat memecahkan masalah ini. Sistem menganalisis kasus penggunaan spesifik, proses bisnis, dan struktur data, lalu menghasilkan alat yang disesuaikan tanpa fitur yang tidak perlu. Hasilnya adalah sistem yang "ringan" secara digital dengan kinerja lebih tinggi, ketergantungan lebih rendah, dan tata kelola yang lebih baik.

Dari perspektif ekonomi, inilah kuncinya: Jika perusahaan hanya membayar sekali per aplikasi, Nilai Seumur Hidup Pelanggan (Customer Lifetime Value/CLV) dari penyedia SaaS tradisional akan berkurang drastis. Pada saat yang sama, model margin baru muncul – misalnya, untuk pemeliharaan, pelatihan, dan penyediaan komputasi lokal – yang, bagaimanapun, mengikuti struktur keuntungan yang sama sekali berbeda.

Dari “Tumpukan Perangkat Lunak” ke “Aliran Perangkat Lunak”

Arsitektur TI tradisional mengikuti model berlapis: Infrastruktur, Platform, Aplikasi. Setiap lapisan membutuhkan biaya dan pengelolaan. SaaS memposisikan dirinya di lapisan aplikasi, menyederhanakan kompleksitas dan memastikan arus kas yang stabil melalui struktur berlangganan.

Di dunia pasca-SaaS, lapisan-lapisan ini menyatu. AI generatif tidak hanya menghasilkan kode tetapi juga secara dinamis mengatur infrastruktur (misalnya, AWS, Azure, server lokal). Aplikasi tidak lagi diinstal tetapi disintesis sesuai kebutuhan. Gagasan tentang perusahaan yang mempertahankan kontrak perangkat lunak tetap tampak anachronistik dalam skenario ini.

"Arus perangkat lunak" mengacu pada alat-alat yang dinamis dan dihasilkan secara situasional yang muncul dari data dan model – berumur pendek, tetapi dioptimalkan secara tepat untuk tujuan tertentu. Sifat sementara ini bertentangan dengan pemikiran tradisional departemen TI, tetapi mengurangi total biaya kepemilikan (TCO) dalam jangka panjang.

Dampak pada strategi perusahaan dan mekanisme pasar

Ketika perangkat lunak kembali menjadi produk berpemilik, keseimbangan kekuatan antara penyedia dan pengguna bergeser. Perusahaan mendapatkan kembali kendali atas desainnya, tetapi secara bersamaan kehilangan akses ke inovasi bersama yang dimungkinkan oleh SaaS melalui basis data kolektifnya.

Bagi penyedia SaaS, ini berarti mereka perlu memposisikan ulang diri mereka sendiri – dari pengatur produk menjadi pengatur platform. Di masa depan, mereka tidak lagi menjual perangkat lunak, melainkan kemampuan untuk mengkonfigurasi, memelihara, dan mengamankan generator perangkat lunak berbasis AI. Oleh karena itu, persaingan bergeser dari kompleksitas fitur ke keahlian model dan kedaulatan data.

Dari sisi pasar, perkembangan ini menyebabkan pemisahan monopoli teknologi yang sudah mapan. Banyak model AI kecil atau sistem sumber terbuka khusus mengambil alih fungsi yang sebelumnya terpusat. Hal ini menurunkan hambatan masuk tetapi juga menciptakan ekosistem yang lebih terfragmentasi. Efek jaringan tetap relevan—tetapi lebih relevan dalam ruang data dan model daripada pada tingkat aplikasi konkret.

Manfaatkan keahlian Xpert.Digital yang luas dan lima kali lipat dalam paket layanan yang komprehensif | R&D, XR, PR & Optimalisasi Visibilitas Digital - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

AI sebagai faktor produksi dalam ekonomi perangkat lunak

Pasca-Revolusi SaaS: Bagaimana Generator AI Akan Mendefinisikan Ulang Kepemilikan Perangkat Lunak dan Model Bisnis pada Tahun 2035

Para ekonom semakin sering membicarakan "modal otomatisasi pengetahuan," sebuah bentuk modal baru yang secara sistematis mereproduksi pengetahuan. AI menjadi faktor produksi yang tidak menggantikan tenaga kerja tetapi secara eksponensial meningkatkan kapasitas intelektual. Dalam pengertian ini, generasi perangkat lunak merupakan bentuk otomatisasi pengetahuan itu sendiri.

Ini berarti bahwa perusahaan tidak lagi terutama berinvestasi pada staf TI, tetapi pada keahlian AI dan jaringan data. Di masa depan, nilai suatu perusahaan akan lebih diukur dari kemampuannya untuk menerjemahkan proses internal ke dalam perangkat lunak menggunakan kecerdasan mesin. Akibatnya, tumpukan TI tradisional kehilangan peran sentralnya – dan batasan antara pengembangan perangkat lunak dan strategi bisnis semakin kabur.

Peran gerakan sumber terbuka

Sumber terbuka adalah fondasi arsitektur tak terlihat dari fase baru ini. Model seperti Llama, Mistral, dan Falcon memungkinkan kontrol lokal atas proses pembuatan kode, sehingga secara dramatis menurunkan hambatan masuk. Inovasi komunitas semakin menggantikan kerangka kerja berpemilik yang tertanam dalam dependensi SaaS.

Dari perspektif ekonomi, ini menciptakan paradoks: Sumber terbuka memungkinkan penciptaan nilai yang sangat besar tanpa menghasilkan pendapatan secara langsung. Pada saat yang sama, sistem yang gratis untuk dimiliki memaksa penyedia yang sudah mapan untuk fokus pada kualitas layanan, arsitektur keamanan, dan integrasi – aspek-aspek yang sebelumnya bersifat periferal tetapi sekarang menjadi pembeda utama.

Hal ini juga menggeser fokus persaingan: dari keragaman fungsional menuju ekonomi berbasis kepercayaan. Perangkat lunak yang dihasilkan AI hanya akan cocok untuk adopsi massal jika pengguna dapat memahami, memverifikasi, dan mengontrol perilaku reproduksinya.

Ekonomi infrastruktur dan energi di era AI.

Salah satu aspek yang sering diremehkan: biaya infrastruktur dari tatanan dunia baru ini. Sementara penyedia SaaS telah diuntungkan dari pusat data terpusat, generasi AI mengarah pada dinamika energi baru.

Melatih model-model besar masih membutuhkan banyak sumber daya, tetapi inferensi—penerapan model-model ini—menjadi semakin efisien. Daya komputasi lokal (komputasi tepi) dan model yang dipersonalisasi mengurangi kebutuhan bandwidth, meningkatkan privasi data, dan menurunkan biaya.

Hal ini dapat mengarah pada pembentukan rantai nilai regional baru: pusat data lokal yang dioptimalkan untuk bisnis menengah, kompiler AI khusus, sistem pengujian otomatis, dan kemitraan energi. Secara ekonomi, ini akan menciptakan sektor produksi AI yang terdesentralisasi, sebanding dengan revolusi industri tahun 1880-an, ketika pembangkit listrik dilokalisasi dan didemokratisasi.

Pasar tenaga kerja dan pergeseran keterampilan

Pergeseran dari SaaS ke produksi perangkat lunak generatif juga memiliki konsekuensi kebijakan pasar tenaga kerja yang sangat besar.

– Peran administrasi TI tradisional menjadi kurang penting karena infrastruktur berkembang secara otomatis.
– Pengembang perangkat lunak beralih dari penulis kode menjadi perancang proses dan manajer kualitas untuk sistem generatif.
– Analis bisnis semakin penting karena keahlian mereka dalam bidang tertentu dapat langsung diterjemahkan ke dalam perintah generatif.

Hal ini menciptakan pasar kerja hibrida antara domain teknis dan pemikiran strategis. Sistem pendidikan yang berfokus pada pelatihan pemrograman linier harus beradaptasi: menjauh dari sintaks dan beralih ke pemahaman sistem, etika, pemantauan, dan arsitektur yang responsif.

Pasar modal dan logika valuasi

Pasar modal sudah mulai memperhitungkan pergeseran ini. Perusahaan SaaS kehilangan valuasi karena investor memperkirakan transisi ke alat yang dihasilkan AI akan melemahkan stabilitas margin.

Sementara perusahaan SaaS tradisional mencapai pengali EV/Penjualan sebesar 8–12, angka ini telah turun di bawah 6 untuk banyak penyedia sejak tahun 2024. Pada saat yang sama, kita melihat peningkatan valuasi untuk startup infrastruktur AI yang mengkhususkan diri dalam orkestrasi, pemantauan model, atau pembuatan kode.

Ini menandakan bahwa modal tidak lagi hanya mencari pendapatan berulang, tetapi lebih kepada kendali atas logika produksi di masa depan.

Kepemilikan Digital: Kembalinya Hak Kepemilikan

Salah satu elemen naratif yang menarik adalah kembalinya konsep kepemilikan digital. Dalam sistem SaaS, perusahaan membayar berdasarkan penggunaan, bukan kepemilikan. AI generatif mengubah hal ini: Ketika sebuah perusahaan membangun alatnya sendiri, perusahaan tersebut memiliki kode, struktur data, dan logika fungsionalnya.

Hal ini membuka kemungkinan baru untuk aset perangkat lunak yang dapat diperdagangkan, manajemen kekayaan intelektual internal, dan monetisasi komponen kode individual. Perangkat lunak kembali menjadi komoditas – individual, unik, dan dapat dipertukarkan.

Para ekonom dapat menyebutnya sebagai "re-privatisasi modal digital". Alih-alih monopoli platform, ribuan ekosistem mikro dari alat-alat khusus bermunculan. Tren ini bertentangan dengan strategi platform sebelumnya – dan dapat menyebabkan pembongkaran kekuasaan teknologi pusat dalam jangka panjang.

Urusan regulasi, keamanan, dan perubahan kelembagaan

Semakin personal dan terdesentralisasi perangkat lunak, semakin kompleks pula tata kelolanya. Perlindungan data, kontrol kualitas, tanggung jawab, dan hukum perizinan semuanya perlu dipikirkan ulang. Ketika AI menghasilkan perangkat lunak, muncul pertanyaan: Siapa yang bertanggung jawab atas kesalahan fungsional?

Lembaga pengatur – dari Uni Eropa hingga Departemen Perdagangan AS – mulai mengembangkan kategori baru: “Akuntabilitas Perangkat Lunak yang Dihasilkan AI”, “Undang-Undang Transparansi Model”, “Kerangka Kode yang Dapat Diaudit”. Standar-standar ini pada akhirnya dapat menentukan akses pasar.

Eropa memiliki potensi keunggulan di sini: penekanannya pada perlindungan data, ketertelusuran, dan keadilan dapat menjadi dasar bagi standar produksi AI yang tepercaya dan dapat diekspor.

Skenario strategis masa depan hingga tahun 2035

Skenario yang masuk akal untuk tahun 2035:

1. Perusahaan memiliki generator AI internal yang mensintesis aplikasi perangkat lunak sesuai permintaan.
2. Fungsionalitas SaaS generik (CRM, HRM, Kolaborasi) dilisensikan sebagai model, bukan sebagai platform.
3. Pemeliharaan, keamanan, dan optimalisasi energi menjadi industri jasa baru.
4. Perangkat lunak dikembangkan berdasarkan proyek, bersifat sementara, dan berulang.
5. Kedaulatan data dan keahlian model menggantikan loyalitas merek sebagai faktor kunci keberhasilan.

Ini bukan berarti akhir dari SaaS, melainkan transformasinya: dari "sebagai layanan" menjadi "sebagai milik Anda".

Konsekuensi jangka panjang makroekonomi

Ketika pasar perangkat lunak bergeser dari model berlangganan ke model kepemilikan, hal ini juga memengaruhi indikator ekonomi makro.

• Investasi perusahaan pada aset tak berwujud meningkat, sementara biaya operasional menurun.
• Statistik inovasi nasional harus memasukkan perangkat lunak yang dihasilkan AI sebagai aset modal.
• Ekonomi digital menggeser penciptaan nilai dari platform yang berpusat di AS ke produksi regional dan terdistribusi.

Dinamika ini mirip dengan pergeseran dari ekonomi manufaktur ke ekonomi berbasis pengetahuan – hanya saja kali ini dalam ranah yang tidak berwujud.

Dimensi sosial: Otonomi sebagai pengganti ketergantungan

Dalam jangka panjang, ini lebih dari sekadar efisiensi. Era pasca-SaaS melambangkan pengembalian kendali atas penentuan nasib sendiri di dunia digital. Ketika organisasi, pemerintah daerah, atau individu dapat sekali lagi menciptakan dan memiliki perangkat lunak sendiri, bentuk kedaulatan teknologi yang baru pun muncul.

Ini juga merupakan pertanyaan politik: Siapa yang mendefinisikan alat digital, siapa yang mengontrol pembaruan, akses data, dan integrasi? Perangkat lunak yang dihasilkan AI mengarah kembali pada kontrol teknologi yang terdesentralisasi dan demokratis – asalkan tidak dimonopoli lagi melalui model kepemilikan.

Mulai dari menyewa hingga membangun sendiri

SaaS tidak akan hilang, tetapi statusnya yang tak tersentuh mulai memudar. Kombinasi tekanan biaya, otomatisasi AI, dan keinginan yang semakin besar akan fleksibilitas menantang fondasi kapitalisme cloud yang ada.

Dalam sepuluh tahun, perangkat lunak bisa menjadi seperti dulu: alat yang dirancang khusus – hanya saja kali ini dihasilkan secara otomatis, bukan dikodekan secara manual.

Perusahaan yang mengadopsi logika ini sejak dini tidak hanya dapat mengurangi biaya tetapi juga memperoleh kemandirian strategis. Bagi investor, regulator, dan ahli teknologi, ini menandai awal dari fase baru dalam ekonomi digital: era di mana perangkat lunak tidak lagi disewa tetapi diproduksi – secara situasional, cerdas, dan otonom.

Platform AI independen sebagai alternatif strategis bagi perusahaan Eropa - Gambar: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Platform AI independen vs. hyperscaler: Solusi mana yang tepat untuk Anda?

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang