Zarządzana sztuczna inteligencja i koniec SaaS – dlaczego firmy znów tworzą własne oprogramowanie

Powrót rozwoju wewnętrznego: dlaczego rynek SaaS jest obecnie pod ogromną presją

Przez lata w świecie IT panowała niepodważalna zasada: oprogramowanie jest wynajmowane, a nie tworzone. Oprogramowanie jako usługa (SaaS) obiecywało elastyczność, niskie koszty wejścia i ciągłą innowację – i w ten sposób stało się standardową odpowiedzią na niemal każdy cyfrowy problem. Jednak ta złota era dobiega końca. Rosnące koszty subskrypcji, rozrośnięte portfolio oprogramowania i często stagnacja wartości dodanej coraz częściej popychają firmy w stronę kosztownego uzależnienia. Jednocześnie sztuczna inteligencja fundamentalnie zmienia zasady tworzenia oprogramowania: tam, gdzie kiedyś legiony programistów potrzebowały miesięcy, asystenci AI generują teraz funkcjonalne, spersonalizowane prototypy w ciągu zaledwie kilku dni. Prowadzi to do zmiany paradygmatu ekonomicznego. Zamiast kupować drogie, gotowe, standardowe rozwiązania, firmy coraz częściej sięgają po „zarządzaną sztuczną inteligencję” i ponownie przejmują kontrolę nad swoją architekturą IT. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, dlaczego stary paradygmat „buduj kontra kupuj” jest przestarzały, jak reagują obecnie decydenci IT i dlaczego przyszłość oprogramowania korporacyjnego leży w inteligentnej orkiestracji.

Kiedy najemca staje się właścicielem: pytanie warte 300 miliardów dolarów, którego nikt nie zadaje głośno

Pewność, która przenikała branżę oprogramowania niczym mantra przez ostatnią dekadę, ucichła. Oprogramowanie jako usługa, czyli SaaS, było odpowiedzią na praktycznie każde pytanie dotyczące IT w przedsiębiorstwach. Potrzebujesz CRM? SaaS. Zarządzanie projektami? SaaS. Księgowość, analityka, komunikacja? SaaS, SaaS, SaaS. Firmy na całym świecie przyzwyczaiły się do modelu, w którym oprogramowanie nie jest już własnością, lecz wynajmowane. Jednak do 2026 roku ta pewność chyli się ku upadkowi, a pęknięcia stają się coraz bardziej widoczne. To, co kiedyś było cenione jako ekonomiczne i elastyczne rozwiązanie, dla wielu organizacji przekształciło się w kosztowne uzależnienie, które hamuje innowacje i pochłania zasoby.

Liczby malują niepokojący obraz. Według analizy ponad 115 notowanych na giełdzie firm SaaS, średni roczny wzrost przychodów w branży spadł z 21% do 12% w 2024 roku. Co jeszcze bardziej alarmujące, w pierwszym kwartale 2025 roku wzrost przychodów z SaaS w całym sektorze wyniósł minus 2%. To nie jest cykliczna wpadka. To zmiana strukturalna, która podważa same podstawy modelu biznesowego. Jednocześnie wydatki na SaaS na pracownika wzrosły do ​​​​średnio 4830 USD w 2025 roku – o 21,9% rok do roku – przy czym firmy zarządzają średnio 275 różnymi aplikacjami SaaS. Rosną koszty, rośnie złożoność, a wartość jest coraz częściej kwestionowana.

Przełom gospodarczy na rynku oprogramowania

Zachodzącą obecnie transformację można podsumować prostym wzorem: gdy tworzenie i dalszy rozwój oprogramowania staje się tańszy niż dystrybucja standardowych produktów, model SaaS destabilizuje swoje własne fundamenty. Właśnie to dzieje się za sprawą szybkiego rozwoju narzędzi programistycznych opartych na sztucznej inteligencji. Struktura kosztów tworzenia oprogramowania uległa fundamentalnej zmianie. Podczas gdy kiedyś zespół wyspecjalizowanych programistów pracował nad rozwiązaniem miesiącami, dziś nawet małe zespoły potrafią tworzyć funkcjonalne prototypy w ciągu kilku dni, korzystając ze wsparcia sztucznej inteligencji.

Badania pokazują, że asystenci AI mogą przyspieszyć rozwój oprogramowania o 30–70%. Od 80 do 85 procent wszystkich programistów regularnie korzysta obecnie z asystentów programistycznych opartych na AI, a użytkownicy oszczędzają średnio od pięciu do ośmiu godzin tygodniowo. Odsetek kodu generowanego przez AI faktycznie wdrażanego w systemach produkcyjnych wzrósł do 26,9 procent, a użytkownicy intensywnie korzystający z AI generują już jedną trzecią swojego łącznego kodu. Liczby te wyraźnie pokazują, że technologiczne podstawy do fundamentalnej zmiany stosunku „build-vorus-buy” zostały już położone.

AlixPartners opisuje tę zmianę jako przejście z ery SaaS do ery AI, porównując ją do wcześniejszej zmiany paradygmatu z licencji wieczystych na SaaS, która w tamtym czasie umożliwiła cztero-, a nawet sześciokrotny wzrost mnożników przychodów. Firma konsultingowa argumentuje, że generatywna sztuczna inteligencja i agenci AI fundamentalnie zmieniają tradycyjną architekturę SaaS, zastępując warstwy logiki i prezentacji, na których opierają się dostawcy SaaS.

Dane rewolucji: co firmy już robią

Badanie Retool Study z 2026 roku, oparte na badaniu 817 deweloperów i firm, przedstawia jak dotąd najbardziej szczegółowy obraz tej transformacji. 35% ankietowanych zespołów zastąpiło już co najmniej jedno narzędzie SaaS opracowanym na zamówienie, wewnętrznym rozwiązaniem. 78% planuje do 2026 roku zbudować jeszcze więcej własnych narzędzi. Kategorie SaaS, które są pod presją zastąpienia, są zróżnicowane: na czele listy znajdują się automatyzacja przepływu pracy (35%) i narzędzia do wewnętrznej administracji (33%), a następnie narzędzia Business Intelligence (29%), systemy CRM i kreatory formularzy (25%), zarządzanie projektami (23%) i obsługa klienta (21%).

Szczególnie wymowny jest fakt, że 60% deweloperów stworzyło coś poza nadzorem IT w zeszłym roku. 25% robi to regularnie. Nie jest to tylko zjawisko niedoświadczonych samotnych wilków: 64% ankietowanych graczy w cieniu IT to menedżerowie wyższego szczebla lub kadra zarządzająca wyższego szczebla. Świadomie wybierają szybkość zamiast oficjalnych kanałów zaopatrzenia. Najczęstszym powodem jest szybkość (31%), następnie niezaspokojone potrzeby (25%) i nadmiernie powolne procesy IT (18%).

Prezes Retool, David Hsu, podsumowuje tę dynamikę: Koszty tworzenia oprogramowania na zamówienie drastycznie spadły. Procesy, które kiedyś wymagały rozległych zasobów technicznych i znacznych budżetów, można teraz niekiedy prototypować w ciągu kilku dni. Przy tak radykalnej zmianie kosztów, zmieniają się zachowania. Dominujące pytanie przesuwa się z rozważania, co kupić, na pytanie, czy zbudować to samemu.

Bliższe spojrzenie na strukturę kosztów SaaS

Aby zrozumieć skalę tej transformacji, warto przyjrzeć się bliżej strukturze kosztów SaaS. Przeciętna firma wydaje obecnie 49 milionów dolarów rocznie na subskrypcje SaaS. W sektorach takich jak opieka zdrowotna i IT wydatki rosną do ponad 10 000 dolarów na pracownika, a w sektorze finansowym sięgają 8750 dolarów. Ten wzrost wydatków nie wynika z dodawania przez firmy większej liczby aplikacji. Portfolio wzrosło zaledwie o 2,2%, podczas gdy wydatki wzrosły o 9,3%. Przyczyną są rosnące ceny dostawców. Firmy SaaS, które same borykają się ze spowolnieniem wzrostu, poszukują nowych źródeł dochodu poprzez dodatki premium, funkcje sztucznej inteligencji i nowe modele cenowe – w szczególności rozliczenia oparte na użytkowaniu.

Jednocześnie fundamentalnie zmieniają się zachowania zakupowe firm. Zamiast dodawać kolejne narzędzia, konsolidują one swoje portfolio oprogramowania, redukują niewykorzystane licencje, wymagają elastycznych modeli cenowych opartych na użytkowaniu i renegocjują umowy przy ich odnawianiu. Tam, gdzie kiedyś firmy SaaS korzystały z zasady „wybuduj i rozbuduj”, dziś dominuje paradygmat „udowodnij i uzasadnij”, zgodnie z którym każdy wydatek musi być uzasadniony.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „Managed AI” (sztuczną inteligencją) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.

Najważniejsze zalety w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej informacji tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi AI dla przemysłu: klucz do konkurencyjności w sektorach usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Zarządzana sztuczna inteligencja: trzecia opcja między zakupem a stworzeniem własnej

W tej złożonej sytuacji pojawia się trzecia opcja, która nie wymaga ani całkowitego rozwoju wewnętrznego, ani bezkrytycznej akceptacji subskrypcji SaaS. Koncepcja zarządzanych platform AI łączy szybkość i dostępność usług chmurowych z kontrolą i elastycznością systemów wewnętrznych. Platformy te umożliwiają firmom budowanie rozwiązań dostosowanych do indywidualnych potrzeb w oparciu o zarządzaną infrastrukturę, z integracją bezpieczeństwa, zarządzania i skalowalności od samego początku.

Gartner potwierdza ten trend: 65% firm korzysta już z hybrydowych architektur AI, które łączą komercyjne interfejsy API z modelami wewnętrznymi i narzędziami. Najmądrzejsze zespoły projektują systemy, które mogą ewoluować w czasie, zamiast od początku decydować się na jedną ścieżkę. 41% firm wskazało brak elastyczności lub możliwości personalizacji jako główny powód przejścia z zakupionej sztucznej inteligencji na rozwój wewnętrzny.

Perspektywa Deloitte dotycząca usług zarządzanych pokazuje, jak sztuczna inteligencja (AI) zmienia tradycyjne świadczenie usług: od automatyzacji codziennych zadań, takich jak generowanie raportów w czasie rzeczywistym i automatyzacja procesów, po dostarczanie złożonych analiz i strategicznych rekomendacji. Kluczowa różnica polega na tym, że firmy najpierw robią rzeczy inaczej, a następnie stopniowo przechodzą do zupełnie innych rozwiązań. Badanie „State of AI” firmy McKinsey pokazuje, że organizacje, które wdrażają AI bezpośrednio w procesy decyzyjne – zamiast traktować ją jako zwykły dodatek analityczny – są prawie trzy razy bardziej skłonne do przeprojektowania swoich przepływów pracy w oparciu o AI, generując w ten sposób wymierną wartość.

Proces dojrzewania: od eksperymentu do strategicznego rozwoju wewnętrznego

Firma Forrester zidentyfikowała proces dojrzewania, który nazywa „progresywną internalizacją”. Organizacje stosujące to etapowe podejście najpierw kupują sztuczną inteligencję, aby zweryfikować jej wartość, następnie przechodzą na model hybrydowy, a na końcu budują własną, aby się wyróżnić. Według badań, takie podejście prowadzi do zrównoważonego zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję o 60% szybciej niż bezpośrednie wdrażanie rozwiązań wewnętrznych.

Zartis AI Maturity Framework opisuje trzy odrębne fazy. W fazie eksperymentalnej zespoły wykorzystują gotowe interfejsy API i platformy SaaS, aby zweryfikować zwrot z inwestycji (ROI) i osiągnąć wstępne sukcesy. W fazie rozbudowy interfejsy API dostawców są łączone z warstwami orkiestracji i lekkim przeszkoleniem, aby dostosować przepływy pracy i uzyskać dostęp do danych wewnętrznych. Wreszcie, w fazie kompilacji, firmy uruchamiają własne, precyzyjnie dostrojone modele na własnych serwerach, redukując koszty nawet o 40% i przekształcając system w strategiczny wyróżnik.

Praktyka potwierdza ten schemat. ClickUp, platforma produktywności z 14 milionami użytkowników, przeanalizowała szereg dostawców sztucznej inteligencji (AI) pod kątem swoich działań wdrożeniowych i nie znalazła żadnego, który oferowałby odpowiednią integrację ani niezbędną spójność. Zamiast kontynuować poszukiwania, firma stworzyła sześć własnych narzędzi AI połączonych z Salesforce, Zendesk i Snowflake. Rezultat: setki zautomatyzowanych godzin pracy tygodniowo, znaczne oszczędności w kosztach pracy i 200 000 dolarów mniej rocznych wydatków na oprogramowanie do automatyzacji.

Wady samodzielnego budowania i dlaczego zarządzanie jest kluczowe

Choć powrót do wewnętrznego rozwoju oprogramowania brzmi kusząco, nie jest on pozbawiony ryzyka. Sam Altman ostrzegał już przed erą szybkiego zastępowania SaaS, w której nastąpi eksplozja tanich, jednofunkcyjnych narzędzi, stawiających szybkość ponad jakość. Przyszłość oprogramowania leży gdzieś pomiędzy sztywnym, nieelastycznym SaaS a niechlujnym, niekontrolowanym rozprzestrzenianiem się – gdzie programiści będą mogli rozwiązywać swoje problemy w bezpiecznych, zarządzanych środowiskach.

Tylko osiem procent programistów korzysta z kodu generowanego przez sztuczną inteligencję bez modyfikacji. Czterdzieści cztery procent dokładnie go testuje przed wdrożeniem, a 32 procent przynajmniej pobieżnie go przegląda. Kod generowany przez sztuczną inteligencję bez odpowiedniego przeglądu zawiera 1,7 raza więcej błędów. Bariery techniczne utrudniające wdrożenie produkcyjne są liczne: niewystarczające zasoby techniczne i możliwości programistów (42%), obawy dotyczące bezpieczeństwa i zgodności (41%) oraz problemy z integracją między systemami (39%).

Po stronie organizacyjnej, niejasny zwrot z inwestycji (ROI) zajmuje pierwsze miejsce z wynikiem 33%, następnie ograniczenia budżetowe (30%) i koszty utrzymania (26%). Szczególnie problematyczne jest to, że 35% organizacji nie ustanowiło jeszcze wskaźników produktywności AI. Po prostu nie da się udowodnić zwrotu z inwestycji (ROI) z czegoś, czego się nie mierzy. 75% programistów pracuje obecnie zgodnie z wytycznymi dotyczącymi AI w swoich organizacjach, ale pomiary wydajności nie nadążają za tym.

Wymiar strategiczny: kiedy budować, kiedy kupować

Decyzja między budową a zakupem nie jest już binarna. Ramy HatchWorks z 2026 roku identyfikują pięć wymiarów, które wpływają na tę decyzję: wyróżnienie się na tle konkurencji, przewagę w zakresie danych, tolerancję ryzyka, złożoność integracji oraz specyfikę wymaganych przepływów pracy. Firmy powinny kupować, jeśli płacą za dekady skrajnych przypadków, testowania i oczekiwania dotyczące dostępności. Powinny budować, jeśli ich przewagą konkurencyjną jest wydajność – na przykład dzięki współpilotom AI, przepływom pracy opartym na agentach lub wsparciu decyzyjnym. Powinny również zastosować podejście hybrydowe, jeśli podstawowa funkcjonalność jest standardowa, ale ich przepływy pracy i integracje są unikalne.

Grupa ds. Produktów z Doliny Krzemowej argumentuje, że sztuczna inteligencja szybko niweluje bariery związane z kosztami, czasem i wiedzą specjalistyczną, które historycznie faworyzowały zakup nad tworzeniem. Dyrektor finansowy OpenAI zasugerował, że firma opracowuje agenta AI, który będzie w stanie wykonać całą pracę inżynierów oprogramowania, a nie tylko wzbogacać ich umiejętności. Chociaż w pełni autonomiczni inżynierowie AI mogą być jeszcze na horyzoncie, kierunek jest jasny.

Przyszłość oprogramowania korporacyjnego: orkiestracja zamiast własności

Firmy, które odniosą sukces w dziedzinie sztucznej inteligencji w 2026 roku, nie będą definiowane przez to, co posiadają, ale przez to, jak dobrze ją zorganizują. Ekosystemy sztucznej inteligencji będą modułowe, rozproszone i oparte na współpracy. Przewagę będą miały te organizacje, które potrafią płynnie łączyć narzędzia innych firm, rozwiązania oparte na otwartym kodzie źródłowym i systemy wewnętrzne. Wymaga to fundamentalnej zmiany ról partnerów: od konfiguratora do współtwórcy, od integratora systemów do architekta inteligencji.

Dla tradycyjnych firm SaaS przesłanie jest jasne. Do października 2024 roku Salesforce podpisał już 5000 umów na platformę AI Agentforce, w tym ponad 3000 płacących klientów. ServiceNow rozszerza możliwości swoich agentów AI poprzez przejęcie Moveworks. HubSpot wprowadził Breeze, pakiet narzędzi dla agentów opartych na sztucznej inteligencji. Giganci SaaS transformują się – nie dlatego, że chcą, ale dlatego, że muszą.

Przyszłość oprogramowania korporacyjnego nie będzie ani w pełni oparta na SaaS, ani wyłącznie na tworzeniu wewnętrznym. Będzie to ekosystem zarządzanej sztucznej inteligencji, modułowych platform i strategicznego rozwoju wewnętrznego, w którym każda firma sprawuje kontrolę tam, gdzie to istotne, i akceptuje abstrakcję tam, gdzie ma to sens. Dla dyrektorów ds. informatyki i technologii oznacza to, że pytanie nie brzmi już, czy budować, czy kupować. Pytanie brzmi, gdzie potrzebna jest kontrola, a gdzie można zaakceptować abstrakcję.

☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!

Konrad Wolfenstein

Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to: [email protected]

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

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

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój biznesu pionierskiego / Marketing / PR / Targi

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 z różnych branż. Pozwala nam to opracowywać strategie dopasowane do indywidualnych potrzeb i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i monitorowaniu rozwoju branży, możemy działać proaktywnie i oferować innowacyjne rozwiązania. Połączenie doświadczenia i wiedzy specjalistycznej generuje wartość dodaną i zapewnia naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej informacji tutaj:

• Skorzystaj z pakietu obejmującego 5 obszarów specjalizacji Xpert.Digital – już od 500 € miesięcznie