Era post-SaaS: Koniec oprogramowania na wynajem? Jak generatywna sztuczna inteligencja radykalnie obniża koszty IT – od „jako usługa” do „jako własność”

Od najemcy do właściciela: Dlaczego wkrótce znów będziemy właścicielami naszego oprogramowania

Koniec gospodarki subskrypcyjnej: dlaczego generatywna sztuczna inteligencja podważa fundamenty koncepcji „oprogramowania jako usługi”.

Przez ponad dwie dekady w gospodarce cyfrowej panowała niepisana zasada: oprogramowania się nie kupuje, lecz wynajmuje. Model „oprogramowania jako usługi” (SaaS) obiecywał firmom elastyczność, a dostawcom takim jak Salesforce, HubSpot i Adobe fantastyczne marże dzięki niekończącym się opłatom abonamentowym. Jednak w 2024 roku, gwałtowne korekty cen u byłych faworytów giełdy pokazują, że ta złota era zaczyna pękać. To nie tylko cykliczny spadek na rynku, ale zwiastun fundamentalnej zmiany strukturalnej.

Przyczyną tego przewrotu jest gwałtowny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji. Podczas gdy oprogramowanie SaaS (SaaS) zostało zaprojektowane z myślą o wynajmowaniu standardowych rozwiązań milionom użytkowników, sztuczna inteligencja umożliwia obecnie dokładnie odwrotne działanie: tworzenie oprogramowania „na żądanie” na zamówienie. Dlaczego firmy miałyby nadal płacić wysokie miesięczne opłaty za rozdęte pakiety funkcji, skoro mogą generować własne narzędzia Lean w ciągu kilku sekund, korzystając z modeli LLM (Large Language Models)?

Jesteśmy na początku „ery post-SaaS”. W tej nowej fazie oprogramowanie przekształca się z usługi z powrotem w zasób zastrzeżony. Punkt ciężkości przesuwa się ze scentralizowanych platform na zdecentralizowany, oparty na sztucznej inteligencji rozwój wewnętrzny. Obiecuje to nie tylko drastyczne obniżenie kosztów IT i większą niezależność od monopoli technologicznych, ale także zmusza cały rynek kapitałowy do ponownej oceny znaczenia cyfrowego tworzenia wartości.

Poniższa analiza, podzielona na 17 punktów, pokazuje, w jaki sposób ta zmiana paradygmatu oprogramowania zmieni rynki, dlaczego „cyfrowe posiadanie” przeżywa renesans i jakie strategie muszą teraz opracować firmy, aby przetrwać w świecie, w którym oprogramowanie nie jest już subskrybowane, lecz generowane.

Przełom w paradygmacie oprogramowania

W ciągu ostatnich dwóch dekad model oprogramowania jako usługi (SaaS) zdominował cyfrowy świat biznesu jak praktycznie żaden inny. Obiecywał przewidywalne przychody dla dostawców, zwinną integrację dla użytkowników oraz demokratyzację zaawansowanych funkcji oprogramowania. Jednak od 2024 roku pojawiają się coraz liczniejsze sygnały, że model ten osiąga swoje ekonomiczne i strukturalne granice. Wyniki akcji, takich jak HubSpot (-45% od początku roku), Monday.com (-33% od początku roku) i Salesforce (-20% od początku roku), wskazują na głębszy proces zmian, a nie tylko cykliczne korekty rynkowe.

Przyczyny są wieloaspektowe. Model SaaS opiera się na cyklicznych opłatach, wysokich marżach brutto i korzyściach skali wynikających ze scentralizowanej infrastruktury. Jednak te kluczowe elementy są coraz bardziej narażone na presję ze względu na postęp w generatywnej sztucznej inteligencji, automatyzacji rozwoju i lokalnych możliwościach obliczeniowych. Firmy zaczynają się zastanawiać, czy powinny nadal płacić czynsz za oprogramowanie, które można generować lub dostosowywać za pomocą narzędzi AI.

Ekonomiczna recepta na sukces SaaS – i jej pięta achillesowa

SaaS powstało jako ewolucyjna odpowiedź na nieefektywność tradycyjnego oprogramowania licencjonowanego. Zamiast wysokich kosztów początkowych i skomplikowanych opłat za utrzymanie, wprowadzono model subskrypcyjny, oferujący regularne aktualizacje, dostęp do chmury i przyjazną dla użytkownika skalowalność. Model ten przyczynił się do ogromnej kapitalizacji rynkowej: Salesforce, Adobe, Atlassian i ServiceNow osiągnęły marże, które wcześniej można było wyjaśnić jedynie efektami sieciowymi platformy.

Jednak korzyści ekonomiczne – „koło zamachowe subskrypcji” – niosą ze sobą również ryzyko. Dostawcy polegają na ciągłym dodawaniu nowych funkcji, aby uzasadnić podwyżki cen i zapewnić sobie lojalność klientów. Jednocześnie rośnie presja cenowa: niemal wszystkie wiodące na rynku firmy SaaS podwoiły swoje koszty pozyskania klienta (CAC) w ciągu ostatnich pięciu lat, podczas gdy wskaźniki retencji netto spadają. Oznacza to, że model ten jest dojrzały, ale coraz bardziej kosztowny i nasycony.

Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji może obnażyć tę strukturalną słabość – podobnie jak SaaS kiedyś wyparło klasyczny model licencjonowania.

Rozwój „gospodarki produkcji generatywnej”

Od około 2023 roku pojawia się nowa logika oprogramowania: wspierane przez sztuczną inteligencję „generowanie na żądanie” zamiast scentralizowanego wdrażania. Modele bazowe, takie jak GPT-4, Claude, oraz systemy open source, takie jak Mistral czy Llama 3.2, umożliwiają autonomiczne generowanie kodu, strukturyzację danych, projektowanie interfejsu użytkownika i integrację z infrastrukturą przedsiębiorstwa przy minimalnym udziale człowieka.

Na przykład firma średniej wielkości może teraz wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do określenia, wygenerowania i wdrożenia wewnętrznego systemu CRM w ciągu kilku godzin – w pełni zintegrowanego z systemami ERP i komunikacyjnymi, bez konieczności zewnętrznej subskrypcji SaaS. Ta transformacja ma głębokie implikacje ekonomiczne.

Tworzenie wartości przesuwa się z opłat licencyjnych i usługowych na jednorazową, ukierunkowaną generację. Oprogramowanie ponownie staje się aktywem kapitałowym – czymś, co jest własnością firmy, a nie czymś wynajmowanym. Ekonomiczne sedno tej zmiany paradygmatu leży w redukcji kosztów transakcyjnych, eliminacji scentralizowanego cennika i radykalnej indywidualizacji narzędzi cyfrowych.

Strukturalna przewaga kosztowa oprogramowania spersonalizowanego

Tradycyjny model SaaS opiera się na przeciętnych użytkownikach: oferuje ujednolicone zestawy funkcji dla szerokiej grupy docelowej. To nieuchronnie prowadzi do złożoności, narzutu i rozrostu funkcjonalności. Firmy często płacą za moduły, z których nigdy nie korzystają, podczas gdy niezbędne dostosowania są możliwe jedynie za pośrednictwem drogich pakietów Enterprise lub integracji.

Generowanie oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji rozwiązuje właśnie ten problem. Systemy analizują konkretne przypadki użycia, procesy biznesowe i struktury danych, a następnie generują dostosowane narzędzia bez zbędnych funkcji. Efektem są cyfrowo „lekkie” systemy o wyższej wydajności, mniejszych zależnościach i lepszym zarządzaniu.

Z perspektywy ekonomicznej jest to kluczowe: jeśli firmy płacą tylko raz za aplikację, wartość klienta w cyklu życia (CLV) tradycyjnych dostawców SaaS drastycznie spada. Jednocześnie pojawiają się nowe modele marży – na przykład w zakresie konserwacji, szkoleń i lokalnego udostępniania zasobów obliczeniowych – które jednak charakteryzują się zupełnie inną strukturą zysku.

Od „stosu oprogramowania” do „strumienia oprogramowania”

Tradycyjna architektura IT opiera się na modelu warstwowym: infrastruktura, platforma, aplikacja. Każda warstwa kosztuje i wymaga zarządzania. SaaS umiejscowił się w warstwie aplikacji, abstrahując od złożoności i zapewniając stały przepływ gotówki poprzez struktury subskrypcyjne.

W świecie post-SaaS warstwy te się łączą. Generatywna sztuczna inteligencja nie tylko generuje kod, ale także dynamicznie zarządza infrastrukturą (np. AWS, Azure, serwerami lokalnymi). Aplikacje nie są już instalowane, lecz syntetyzowane w razie potrzeby. W tym scenariuszu idea firmy utrzymującej stałe umowy na oprogramowanie wydaje się anachroniczna.

„Strumień oprogramowania” odnosi się do płynnych, generowanych sytuacyjnie narzędzi, które wyłaniają się z danych i modeli – krótkotrwałych, ale precyzyjnie zoptymalizowanych pod kątem konkretnego celu. Ta ulotność przeczy tradycyjnemu myśleniu działów IT, ale w dłuższej perspektywie obniża całkowity koszt posiadania (TCO).

Wpływ na strategie korporacyjne i mechanizmy rynkowe

Kiedy oprogramowanie staje się ponownie produktem zastrzeżonym, równowaga sił między dostawcami a użytkownikami ulega zmianie. Firmy odzyskują kontrolę nad jego projektem, ale jednocześnie tracą dostęp do wspólnej innowacji, którą SaaS umożliwił dzięki swojej wspólnej bazie danych.

Dla dostawców SaaS oznacza to konieczność zmiany ich pozycji – z koordynatorów produktów na koordynatorów platform. W przyszłości nie będą już sprzedawać oprogramowania, lecz możliwość konfiguracji, utrzymania i zabezpieczenia generatorów oprogramowania opartych na sztucznej inteligencji. Konkurencja przesuwa się zatem ze złożoności funkcji na specjalistyczną wiedzę o modelach i suwerenność danych.

Z punktu widzenia rynku, ten rozwój prowadzi do rozpadu ugruntowanych monopoli technologicznych. Wiele małych modeli sztucznej inteligencji lub wyspecjalizowanych systemów open source przejmuje funkcje, które wcześniej były scentralizowane. To obniża bariery wejścia, ale jednocześnie tworzy bardziej rozdrobnione ekosystemy. Efekty sieciowe nadal mają znaczenie – jednak bardziej w przestrzeni danych i modeli niż na poziomie konkretnych aplikacji.

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Sztuczna inteligencja jako czynnik produkcji w gospodarce opartej na oprogramowaniu

Rewolucja po SaaS: jak generatory sztucznej inteligencji zdefiniują na nowo własność oprogramowania i modele biznesowe do 2035 r.

Ekonomiści coraz częściej mówią o „kapitale automatyzacji wiedzy”, nowej formie kapitału, która systematycznie reprodukuje wiedzę. Sztuczna inteligencja staje się czynnikiem produkcji, który nie zastępuje pracy, ale wykładniczo zwiększa potencjał intelektualny. W tym sensie generowanie oprogramowania jest formą automatyzacji samej wiedzy.

Oznacza to, że firmy nie inwestują już przede wszystkim w kadrę IT, ale w wiedzę specjalistyczną z zakresu sztucznej inteligencji i sieci danych. W przyszłości wartość firmy będzie mierzona bardziej zdolnością do przekładania procesów wewnętrznych na oprogramowanie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. W rezultacie tradycyjny stos IT traci swoją centralną rolę – a granica między rozwojem oprogramowania a strategią biznesową zaciera się.

Rola ruchu open source

Oprogramowanie open source stanowi niewidzialny fundament architektoniczny tej nowej fazy. Modele takie jak Llama, Mistral i Falcon umożliwiają lokalną kontrolę nad procesami generowania kodu, radykalnie obniżając bariery wejścia. Innowacje społecznościowe coraz częściej zastępują zastrzeżone frameworki osadzone w zależnościach SaaS.

Z ekonomicznego punktu widzenia tworzy to paradoks: oprogramowanie open source umożliwia tworzenie ogromnej wartości bez bezpośredniego generowania przychodów. Jednocześnie systemy free-to-own zmuszają uznanych dostawców do skupienia się na jakości usług, architekturze bezpieczeństwa i integracji – aspektach, które wcześniej były marginalne, ale obecnie stanowią kluczowe czynniki różnicujące.

To również przesuwa punkt ciężkości konkurencji: od różnorodności funkcjonalnej w kierunku gospodarki opartej na zaufaniu. Oprogramowanie generowane przez sztuczną inteligencję będzie nadawać się do powszechnego stosowania tylko wtedy, gdy użytkownicy będą w stanie zrozumieć, zweryfikować i kontrolować jego zachowanie reprodukcyjne.

Infrastruktura i gospodarka energetyczna ery AI

Często niedoceniany aspekt: ​​koszty infrastruktury tego nowego porządku świata. Podczas gdy dostawcy SaaS korzystają z centralnych centrów danych, generacja sztucznej inteligencji prowadzi do nowej dynamiki energetycznej.

Szkolenie dużych modeli nadal wymaga dużych zasobów, ale wnioskowanie – czyli stosowanie tych modeli – staje się coraz bardziej wydajne. Lokalna moc obliczeniowa (przetwarzanie brzegowe) i modele spersonalizowane zmniejszają zapotrzebowanie na przepustowość, zwiększają prywatność danych i obniżają koszty.

Mogłoby to doprowadzić do powstania nowych regionalnych łańcuchów wartości: lokalnych centrów danych zoptymalizowanych pod kątem średnich przedsiębiorstw, wyspecjalizowanych kompilatorów AI, zautomatyzowanych systemów testowych oraz partnerstw energetycznych. Z ekonomicznego punktu widzenia doprowadziłoby to do powstania zdecentralizowanego sektora produkcji AI, porównywalnego z rewolucją przemysłową lat 80. XIX wieku, kiedy wytwarzanie energii elektrycznej było zlokalizowane i zdemokratyzowane.

Rynki pracy i zmiany w umiejętnościach

Przejście z modelu SaaS na generatywną produkcję oprogramowania niesie ze sobą również poważne konsekwencje dla polityki rynku pracy.

– Tradycyjne role administratorów IT tracą na znaczeniu, ponieważ infrastruktura automatycznie się skaluje.
– Programiści oprogramowania przechodzą od roli autorów kodu do roli projektantów procesów i menedżerów jakości w systemach generatywnych.
– Analitycy biznesowi zyskują na znaczeniu, ponieważ ich specjalistyczną wiedzę można bezpośrednio przełożyć na podpowiedzi dotyczące generowania.

Tworzy to hybrydowy rynek pracy łączący dziedzinę techniczną z myśleniem strategicznym. Systemy edukacyjne skoncentrowane na programowaniu liniowym będą musiały się dostosować: odchodząc od składni, a skupiając się na rozumieniu systemów, etyce, monitorowaniu i szybkiej architekturze.

Rynki kapitałowe i logika wyceny

Rynki kapitałowe już zaczynają uwzględniać tę zmianę w cenach. Firmy SaaS tracą mnożniki wyceny, ponieważ inwestorzy spodziewają się, że przejście na narzędzia generowane przez sztuczną inteligencję osłabi stabilność marży.

Podczas gdy tradycyjne firmy SaaS osiągnęły mnożnik EV/Sales na poziomie 8–12, u wielu dostawców od 2024 r. spadł on poniżej 6. Jednocześnie obserwujemy wzrost wycen startupów zajmujących się infrastrukturą AI, specjalizujących się w orkiestracji, monitorowaniu modeli lub generowaniu kodu.

Sygnalizuje to, że kapitał nie jest już nastawiony wyłącznie na powtarzające się przychody, lecz na kontrolę nad logiką produkcji w przyszłości.

Własność cyfrowa: powrót praw własności

Przekonującym elementem narracji jest powrót koncepcji własności cyfrowej. W systemie SaaS firmy płaciły za użytkowanie, a nie za własność. Generatywna sztuczna inteligencja zmienia tę sytuację: kiedy firma tworzy własne narzędzie, staje się właścicielem kodu, struktury danych i logiki funkcjonalnej.

Otwiera to nowe możliwości w zakresie zbywalnych zasobów oprogramowania, wewnętrznego zarządzania własnością intelektualną i monetyzacji poszczególnych komponentów kodu. Oprogramowanie znów staje się towarem – zindywidualizowanym, unikalnym i wymiennym.

Ekonomiści mogliby tu mówić o „reprywatyzacji kapitału cyfrowego”. Zamiast monopoli platformowych, powstają tysiące mikroekosystemów wyspecjalizowanych narzędzi. Ten trend jest sprzeczny z dotychczasowymi strategiami platformowymi i może w dłuższej perspektywie doprowadzić do demontażu centralnej władzy technologicznej.

Sprawy regulacyjne, bezpieczeństwo i zmiany instytucjonalne

Im bardziej spersonalizowane i zdecentralizowane staje się oprogramowanie, tym bardziej złożone staje się jego zarządzanie. Ochrona danych, kontrola jakości, odpowiedzialność i prawo licencyjne wymagają ponownego przemyślenia. Kiedy sztuczna inteligencja generuje oprogramowanie, pojawia się pytanie: kto ponosi odpowiedzialność za błędy funkcjonalne?

Instytucje regulacyjne – od UE po Departament Handlu USA – zaczynają opracowywać nowe kategorie: „Rozliczalność oprogramowania generowanego przez sztuczną inteligencję”, „Ustawa o przejrzystości modeli”, „Ramy kodu podlegające audytowi”. Standardy te mogą ostatecznie decydować o dostępie do rynku.

Europa ma w tym względzie potencjalną przewagę: jej nacisk na ochronę danych, możliwość ich śledzenia i uczciwość może stać się podstawą wiarygodnych, możliwych do eksportu standardów produkcji sztucznej inteligencji.

Strategiczny scenariusz przyszłości do roku 2035

Prawdopodobny scenariusz na rok 2035:

1. Firmy dysponują wewnętrznymi generatorami sztucznej inteligencji, które na żądanie syntetyzują aplikacje programowe.
2. Ogólne funkcjonalności SaaS (CRM, HRM, współpraca) są licencjonowane jako modele, a nie jako platformy.
3. Konserwacja, bezpieczeństwo i optymalizacja zużycia energii stają się nowymi branżami usługowymi.
4. Oprogramowanie jest tworzone w sposób projektowy, tymczasowy i iteracyjny.
5. Suwerenność danych i ekspercka wiedza o modelach zastępują lojalność wobec marki jako kluczowy czynnik sukcesu.

Nie oznacza to końca SaaS, ale jego transformację: od modelu „jako usługa” do modelu „jako własność”.

Długoterminowe skutki makroekonomiczne

Przejście rynku oprogramowania z modelu subskrypcyjnego na model własnościowy ma również wpływ na wskaźniki makroekonomiczne.

• Inwestycje przedsiębiorstw w aktywa niematerialne rosną, podczas gdy koszty operacyjne maleją.
• Krajowe statystyki innowacyjności powinny uwzględniać oprogramowanie generowane przez sztuczną inteligencję jako aktywa kapitałowe.
• Gospodarka cyfrowa przesuwa proces tworzenia wartości z platform zlokalizowanych głównie w USA w stronę regionalnej, rozproszonej produkcji.

Dynamika ta jest podobna do przejścia od gospodarki produkcyjnej do gospodarki opartej na wiedzy – tym razem jednak w obrębie sfery niematerialnej.

Wymiar społeczny: autonomia zamiast zależności

W dłuższej perspektywie chodzi o coś więcej niż tylko wydajność. Era post-SaaS symbolizuje odzyskanie cyfrowego samostanowienia. Kiedy organizacje, gminy i osoby prywatne znów będą mogły samodzielnie tworzyć i posiadać oprogramowanie, wyłoni się nowa forma suwerenności technologicznej.

To również kwestia polityczna: kto definiuje narzędzia cyfrowe, kto kontroluje aktualizacje, dostęp do danych i integracje? Oprogramowanie generowane przez sztuczną inteligencję prowadzi z powrotem do zdecentralizowanej, zdemokratyzowanej kontroli nad technologią – pod warunkiem, że nie zostanie ona ponownie zmonopolizowana poprzez zastrzeżone modele.

Od wynajmu do budowy własnego

SaaS nie zniknie, ale traci swój nienaruszalny status. Połączenie presji kosztowej, automatyzacji AI i rosnącego zapotrzebowania na elastyczność podważa fundamenty obecnego kapitalizmu chmurowego.

Za dziesięć lat oprogramowanie może stać się tym, czym było kiedyś: narzędziem szytym na miarę – tym razem generowanym, a nie kodowanym ręcznie.

Firmy, które wcześnie przyjmą tę logikę, mogą nie tylko obniżyć koszty, ale także zyskać strategiczną niezależność. Dla inwestorów, regulatorów i technologów oznacza to początek nowej fazy gospodarki cyfrowej: ery, w której oprogramowanie nie jest już wynajmowane, lecz produkowane – sytuacyjnie, inteligentnie i autonomicznie.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi