Het post-SaaS-tijdperk: het einde van softwareverhuur? Hoe generatieve AI de IT-kosten radicaal verlaagt – van 'as-a-service' naar 'as-you-own'.

Van huurder naar eigenaar: waarom we binnenkort weer eigenaar zijn van onze software.

Het einde van de abonnementseconomie: Waarom generatieve AI de fundamenten van "Software-as-a-Service" aan diggelen slaat.

Meer dan twintig jaar lang heerste er een ongeschreven regel in de digitale economie: software wordt niet gekocht, maar gehuurd. Het "Software-as-a-Service" (SaaS)-model beloofde bedrijven flexibiliteit en aanbieders zoals Salesforce, HubSpot en Adobe fantastische marges dankzij eindeloze abonnementskosten. Maar in 2024 laten de enorme koersdalingen bij voormalige beurslievelingen zien dat dit gouden tijdperk begint af te brokkelen. Dit is niet zomaar een cyclische marktdaling, maar de voorbode van een fundamentele structurele verandering.

De reden voor deze omwenteling is de snelle opkomst van generatieve kunstmatige intelligentie. Waar SaaS is ontworpen om gestandaardiseerde oplossingen aan miljoenen gebruikers te verhuren, maakt AI nu precies het tegenovergestelde mogelijk: het creëren van op maat gemaakte software "op aanvraag". Waarom zouden bedrijven nog steeds dure maandelijkse kosten betalen voor omvangrijke functionaliteitspakketten als ze binnen enkele seconden hun eigen efficiënte tools kunnen genereren met behulp van LLM's (Large Language Models)?

We staan ​​aan het begin van het 'post-SaaS-tijdperk'. In deze nieuwe fase transformeert software van een dienst terug naar een bedrijfseigen bezit. De focus verschuift van gecentraliseerde platforms naar gedecentraliseerde, AI-gestuurde interne ontwikkeling. Dit belooft niet alleen drastisch lagere IT-kosten en grotere onafhankelijkheid van technologiemonopolies, maar dwingt de gehele kapitaalmarkt ook om opnieuw te bekijken wat digitale waardecreatie inhoudt.

De volgende analyse, in 17 punten, laat zien hoe deze breuk in het softwareparadigma de markten zal veranderen, waarom "digitaal eigendom" een heropleving doormaakt en welke strategieën bedrijven nu moeten ontwikkelen om te overleven in een wereld waarin software niet langer wordt afgenomen maar gegenereerd.

De breuk in het softwareparadigma

De afgelopen twee decennia heeft Software-as-a-Service (SaaS) de digitale zakenwereld gedomineerd als vrijwel geen ander model. Het beloofde voorspelbare inkomsten voor aanbieders, flexibele integratie voor gebruikers en een democratisering van geavanceerde softwarefuncties. Sinds 2024 zijn er echter steeds meer signalen dat dit model zijn economische en structurele grenzen bereikt. Aandelenkoersen zoals die van HubSpot (-45% year-to-date), Monday.com (-33% year-to-date) en Salesforce (-20% year-to-date) wijzen op een dieperliggende verschuiving, en niet slechts op cyclische marktcorrecties.

De redenen zijn veelzijdig. Het SaaS-model floreert dankzij terugkerende kosten, hoge brutomarges en schaalvoordelen door gecentraliseerde infrastructuur. Deze kernelementen komen echter steeds meer onder druk te staan ​​door de ontwikkelingen in generatieve kunstmatige intelligentie, geautomatiseerde ontwikkeling en lokale computerkracht. Bedrijven beginnen zich af te vragen of ze nog wel moeten blijven betalen voor software die met behulp van AI-tools kan worden gegenereerd of aangepast.

Het economische succesrecept voor SaaS – en de achilleshiel ervan.

SaaS ontstond als een evolutionair antwoord op de inefficiëntie van traditionele software met licenties. In plaats van hoge opstartkosten en ingewikkelde onderhoudskosten werd een abonnementsmodel geïntroduceerd, dat regelmatige updates, toegang tot de cloud en gebruiksvriendelijke schaalbaarheid bood. Dit model leidde tot een enorme marktkapitalisatie: Salesforce, Adobe, Atlassian en ServiceNow behaalden marges die voorheen alleen verklaard konden worden door netwerkeffecten van het platform.

Het economische voordeel – het 'abonnementsvliegwiel' – brengt echter ook risico's met zich mee. Aanbieders zijn afhankelijk van het constant toevoegen van nieuwe functies om prijsverhogingen te rechtvaardigen en klantloyaliteit te waarborgen. Tegelijkertijd neemt de prijsdruk toe: vrijwel alle marktleidende SaaS-bedrijven hebben hun CAC (Customer Acquisition Costs) de afgelopen vijf jaar verdubbeld, terwijl de netto retentiepercentages dalen. Dit betekent dat het model volwassen is, maar steeds duurder en verzadigder wordt.

Door AI aangedreven softwareontwikkeling zou deze structurele zwakte aan het licht kunnen brengen – net zoals SaaS ooit het klassieke licentiemodel verdrong.

De opkomst van de "generatieve productie-economie"

Sinds ongeveer 2023 is er een nieuwe softwarelogica in opkomst: AI-ondersteunde "generatie op aanvraag" in plaats van gecentraliseerde implementatie. Fundamentele modellen zoals GPT-4, Claude en open-source systemen zoals Mistral of Llama 3.2 maken autonome codegeneratie, datastructurering, gebruikersinterfaceontwerp en integratie in bedrijfsinfrastructuren mogelijk met minimale menselijke tussenkomst.

Een middelgroot bedrijf kan bijvoorbeeld nu generatieve AI gebruiken om binnen enkele uren een intern CRM-systeem te specificeren, genereren en implementeren – volledig geïntegreerd met ERP- en communicatiesystemen, zonder een extern SaaS-abonnement. Deze transformatie heeft ingrijpende economische gevolgen.

Waardecreatie verschuift van licentie- en servicekosten naar eenmalige, gerichte generatie. Software wordt opnieuw een kapitaalgoed – iets dat eigendom is van het bedrijf in plaats van gehuurd. De economische kern van deze paradigmaverschuiving ligt in de verlaging van transactiekosten, de eliminatie van gecentraliseerde prijsstelling en de drastische individualisering van digitale tools.

Het structurele kostenvoordeel van gepersonaliseerde software.

Het traditionele SaaS-model is gebaseerd op de gemiddelde gebruiker: het biedt uniforme functionaliteiten voor een brede doelgroep. Dit leidt onvermijdelijk tot complexiteit, overhead en een overdaad aan functionaliteit. Bedrijven betalen vaak voor modules die ze nooit gebruiken, terwijl essentiële aanpassingen alleen mogelijk zijn via dure enterprise-pakketten of integraties.

Softwaregeneratie op basis van AI biedt precies de oplossing voor dit probleem. Systemen analyseren specifieke gebruiksscenario's, bedrijfsprocessen en datastructuren en genereren vervolgens op maat gemaakte tools zonder overbodige functies. Dit resulteert in digitaal "lichtgewicht" systemen met betere prestaties, minder afhankelijkheden en een betere governance.

Vanuit economisch oogpunt is dit de kern van de zaak: als bedrijven slechts één keer per applicatie betalen, daalt de Customer Lifetime Value (CLV) van traditionele SaaS-aanbieders drastisch. Tegelijkertijd ontstaan ​​er nieuwe margemodellen – bijvoorbeeld voor onderhoud, training en lokale computervoorziening – die echter een totaal andere winststructuur volgen.

Van "softwarestack" naar "softwarestream"

Traditionele IT-architectuur volgt een gelaagd model: infrastructuur, platform, applicatie. Elke laag kost geld en vereist beheer. SaaS positioneert zich in de applicatielaag, waardoor complexiteit wordt geabstraheerd en een stabiele cashflow wordt gegarandeerd via abonnementsstructuren.

In de post-SaaS-wereld versmelten deze lagen. Generatieve AI genereert niet alleen code, maar orkestreert ook dynamisch de infrastructuur (bijv. AWS, Azure, on-premises servers). Applicaties worden niet langer geïnstalleerd, maar naar behoefte gegenereerd. Het idee van een bedrijf met vaste softwarecontracten lijkt in dit scenario anachronistisch.

De term "softwarestroom" verwijst naar flexibele, situationeel gegenereerde tools die voortkomen uit data en modellen – tools die van korte duur zijn, maar precies geoptimaliseerd voor een specifiek doel. Deze tijdelijkheid staat haaks op de traditionele denkwijze van IT-afdelingen, maar verlaagt de totale eigendomskosten (TCO) op de lange termijn.

Impact op bedrijfsstrategieën en marktmechanismen

Wanneer software weer een proprietair product wordt, verschuift de machtsverhouding tussen aanbieders en gebruikers. Bedrijven krijgen de controle over het ontwerp terug, maar verliezen tegelijkertijd de toegang tot de gezamenlijke innovatie die SaaS mogelijk maakte via de collectieve database.

Voor SaaS-aanbieders betekent dit dat ze zich opnieuw moeten positioneren – van productorkestrators naar platformorkestrators. In de toekomst zullen ze geen software meer verkopen, maar de mogelijkheid om op AI gebaseerde softwaregeneratoren te configureren, te onderhouden en te beveiligen. De concurrentie verschuift daarom van functionaliteitscomplexiteit naar modelexpertise en datasoevereiniteit.

Aan de marktzijde leidt deze ontwikkeling tot een ontbundeling van gevestigde technologiemonopolies. Veel kleine AI-modellen of gespecialiseerde open-sourcesystemen nemen functies over die voorheen gecentraliseerd waren. Dit verlaagt de toetredingsdrempel, maar creëert ook meer gefragmenteerde ecosystemen. Netwerkeffecten blijven relevant, maar meer in de data- en modelruimte dan op het niveau van concrete toepassingen.

Profiteer van de uitgebreide, vijfvoudige expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket | R&D, XR, PR & Optimalisatie van digitale zichtbaarheid - Afbeelding: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

AI als productiefactor in de software-economie

Na de SaaS-revolutie: hoe AI-generatoren software-eigendom en bedrijfsmodellen tegen 2035 zullen herdefiniëren.

Economen spreken steeds vaker over 'kennisautomatiseringskapitaal', een nieuwe vorm van kapitaal die kennis systematisch reproduceert. AI wordt een productiefactor die arbeid niet vervangt, maar de intellectuele capaciteit exponentieel vergroot. In die zin is softwareontwikkeling een vorm van automatisering van kennis zelf.

Dit betekent dat bedrijven niet langer primair investeren in IT-personeel, maar in AI-expertise en datanetwerken. In de toekomst zal de waarde van een bedrijf meer worden afgemeten aan het vermogen om interne processen met behulp van machine-intelligentie om te zetten in software. Daardoor verliest de traditionele IT-stack zijn centrale rol – en vervaagt de grens tussen softwareontwikkeling en bedrijfsstrategie.

De rol van de open-sourcebeweging

Open source vormt de onzichtbare architectonische basis van deze nieuwe fase. Modellen zoals Llama, Mistral en Falcon maken lokale controle over codegeneratieprocessen mogelijk, waardoor de drempel voor deelname aanzienlijk wordt verlaagd. Innovatie vanuit de community vervangt steeds vaker propriëtaire frameworks die ingebed waren in SaaS-afhankelijkheden.

Vanuit economisch oogpunt ontstaat hierdoor een paradox: open source maakt enorme waardecreatie mogelijk zonder direct inkomsten te genereren. Tegelijkertijd dwingen gratis systemen gevestigde aanbieders zich te richten op servicekwaliteit, beveiligingsarchitectuur en integratie – aspecten die voorheen van ondergeschikt belang waren, maar nu cruciale onderscheidende factoren vormen.

Dit verschuift ook de focus van de concurrentie: van functionele diversiteit naar een op vertrouwen gebaseerde economie. Door AI gegenereerde software zal pas geschikt zijn voor massale toepassing als gebruikers het reproductiegedrag ervan kunnen begrijpen, verifiëren en controleren.

Infrastructuur en energie-economie van het AI-tijdperk

Een vaak onderschat aspect: de infrastructuurkosten van deze nieuwe wereldorde. Terwijl SaaS-aanbieders hebben geprofiteerd van gecentraliseerde datacenters, leidt de opkomst van AI tot nieuwe energiedynamieken.

Het trainen van grote modellen blijft resource-intensief, maar inferentie – de toepassing van deze modellen – wordt steeds efficiënter. Lokale rekenkracht (edge ​​computing) en gepersonaliseerde modellen verminderen de bandbreedtebehoefte, verhogen de gegevensprivacy en verlagen de kosten.

Dit zou kunnen leiden tot de vorming van nieuwe regionale waardeketens: lokale datacenters geoptimaliseerd voor middelgrote bedrijven, gespecialiseerde AI-compilers, geautomatiseerde testsystemen en energiepartnerschappen. Economisch gezien zou dit een gedecentraliseerde AI-productiesector creëren, vergelijkbaar met de industriële revolutie van de jaren 1880, toen de elektriciteitsopwekking lokaal en gedemocratiseerd werd.

Arbeidsmarkten en verschuivingen in vaardigheden

De verschuiving van SaaS naar generatieve softwareproductie heeft ook enorme gevolgen voor het arbeidsmarktbeleid.

– Traditionele IT-beheerrollen worden minder belangrijk naarmate de infrastructuur automatisch schaalt.
– Softwareontwikkelaars verschuiven van codeschrijvers naar procesontwerpers en kwaliteitsmanagers voor generatieve systemen.
– Businessanalisten winnen aan belang omdat hun expertise direct kan worden vertaald naar generatieve prompts.

Dit creëert een hybride arbeidsmarkt tussen het technische domein en strategisch denken. Onderwijssystemen die zich richten op training in lineair programmeren zullen zich moeten aanpassen: weg van syntaxis en richting systeeminzicht, ethiek, monitoring en snelle architectuur.

Kapitaalmarkten en waarderingslogica

De kapitaalmarkten beginnen deze verschuiving al in hun prijzen te verwerken. SaaS-bedrijven verliezen waarderingsmultiples omdat beleggers verwachten dat de overgang naar door AI gegenereerde tools de margestabiliteit zal ondermijnen.

Terwijl traditionele SaaS-bedrijven een EV/Sales-multiplier van 8-12 behaalden, is deze voor veel aanbieders sinds 2024 onder de 6 gezakt. Tegelijkertijd zien we stijgende waarderingen voor startups in AI-infrastructuur die gespecialiseerd zijn in orchestratie, modelmonitoring of codegeneratie.

Dit geeft aan dat kapitaal niet langer alleen op zoek is naar terugkerende inkomsten, maar naar controle over de productielogica van de toekomst.

Digitaal eigendom: de terugkeer van eigendomsrechten

Een boeiend narratief element is de terugkeer van het concept van digitaal eigendom. In het SaaS-systeem betaalden bedrijven voor gebruik, niet voor eigendom. Generatieve AI verandert dit: wanneer een bedrijf zijn eigen tool bouwt, is het eigenaar van de code, de datastructuur en de functionele logica.

Dit opent nieuwe mogelijkheden voor verhandelbare software-activa, intern intellectueel eigendomsbeheer en de commercialisering van individuele codecomponenten. Software wordt opnieuw een commodity – geïndividualiseerd, uniek en uitwisselbaar.

Economen zouden hier kunnen spreken van een "herprivatisering van digitaal kapitaal". In plaats van platformmonopolies ontstaan ​​er duizenden micro-ecosystemen van gespecialiseerde tools. Deze trend staat haaks op eerdere platformstrategieën en zou op de lange termijn kunnen leiden tot een afbraak van de centrale macht van technologiebedrijven.

Regelgeving, veiligheid en institutionele veranderingen

Hoe persoonlijker en gedecentraliseerder software wordt, hoe complexer het beheer ervan wordt. Gegevensbescherming, kwaliteitscontrole, aansprakelijkheid en licentiewetgeving moeten allemaal opnieuw worden bekeken. Wanneer AI software genereert, rijst de vraag: wie is aansprakelijk voor functionele fouten?

Regulerende instanties – van de EU tot het Amerikaanse ministerie van Handel – beginnen nieuwe categorieën te ontwikkelen: "Verantwoordingplicht voor door AI gegenereerde software", "Model Transparency Act", "Controleerbare codeframeworks". Deze standaarden zouden uiteindelijk de markttoegang kunnen bepalen.

Europa heeft hier mogelijk een voordeel: de nadruk op gegevensbescherming, traceerbaarheid en eerlijkheid zou de basis kunnen vormen voor betrouwbare, exporteerbare AI-productienormen.

Het strategische toekomstscenario tot 2035

Een plausibel scenario voor 2035:

1. Bedrijven beschikken over interne AI-generatoren die op aanvraag softwareapplicaties genereren.
2. Generieke SaaS-functionaliteiten (CRM, HRM, samenwerking) worden gelicentieerd als modellen, niet als platforms.
3. Onderhoud, beveiliging en energieoptimalisatie ontwikkelen zich tot nieuwe dienstverlenende sectoren.
4. Software wordt op projectbasis, tijdelijk en iteratief ontwikkeld.
5. Datasoevereiniteit en expertise op het gebied van modellen vervangen merkloyaliteit als belangrijkste succesfactor.

Dit betekent niet het einde van SaaS, maar een transformatie: van "als een service" naar "in eigen beheer".

Macro-economische gevolgen op lange termijn

Wanneer de softwaremarkt overstapt van abonnementsmodellen naar eigendomsmodellen, heeft dit ook gevolgen voor macro-economische indicatoren.

• De investeringen van bedrijven in immateriële activa nemen toe, terwijl de operationele kosten dalen.
• Nationale innovatiestatistieken zouden door AI gegenereerde software als kapitaalgoed moeten beschouwen.
• De digitale economie verschuift de waardecreatie van op de VS gerichte platforms naar regionale, gedistribueerde productie.

Deze dynamiek is vergelijkbaar met de verschuiving van een productie-economie naar een kennisgerichte economie – alleen dan in dit geval op het gebied van immateriële goederen en diensten.

Maatschappelijke dimensie: Autonomie in plaats van afhankelijkheid

Op de lange termijn gaat het om meer dan alleen efficiëntie. Het post-SaaS-tijdperk symboliseert het herwinnen van digitale zelfbeschikking. Wanneer organisaties, gemeenten of individuen weer zelf software kunnen ontwikkelen en bezitten, ontstaat er een nieuwe vorm van technologische soevereiniteit.

Dit is tevens een politieke vraag: wie bepaalt de digitale tools, wie beheert updates, data-toegang en integraties? Door AI gegenereerde software leidt tot gedecentraliseerde, gedemocratiseerde controle over technologie – mits deze niet opnieuw wordt gemonopoliseerd door middel van propriëtaire modellen.

Van huren tot zelf bouwen

SaaS zal niet verdwijnen, maar het verliest wel zijn onaantastbare status. De combinatie van kostendruk, AI-automatisering en een groeiende behoefte aan flexibiliteit zet de fundamenten van het bestaande cloudkapitalisme op de proef.

Over tien jaar zou software weer kunnen worden wat het ooit was: een op maat gemaakt hulpmiddel – alleen dit keer gegenereerd in plaats van handmatig gecodeerd.

Bedrijven die deze logica al vroeg omarmen, kunnen niet alleen kosten besparen, maar ook strategische onafhankelijkheid verwerven. Voor investeerders, toezichthouders en technologiebedrijven markeert dit het begin van een nieuwe fase in de digitale economie: een tijdperk waarin software niet langer wordt gehuurd, maar geproduceerd – situationeel, intelligent en autonoom.

Onafhankelijke AI-platforms als strategisch alternatief voor Europese bedrijven - Afbeelding: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: de meest flexibele AI-op-tailor-oplossingen die de kosten verlagen, hun beslissingen verbeteren en de efficiëntie verhogen

Onafhankelijk AI -platform: integreert alle relevante bedrijfsgegevensbronnen

• Snelle AI-integratie: op maat gemaakte AI-oplossingen voor bedrijven in uren of dagen in plaats van maanden
• Flexibele infrastructuur: cloudgebaseerd of hosting in uw eigen datacenter (Duitsland, Europa, gratis locatie-keuze)

• Hoogste gegevensbeveiliging: gebruik in advocatenkantoren is het veilige bewijs
• Gebruik in een breed scala aan bedrijfsgegevensbronnen
• Keuze voor uw eigen of verschillende AI -modellen (DE, EU, VS, CN)

Meer hierover hier:

• Onafhankelijke AI-platforms versus hyperscalers: welke oplossing past bij u?

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel