Koniec wynajmu oprogramowania – dlaczego firmy znów tworzą własne systemy i zaczyna się odchodzenie od wynajmu oprogramowania

Subskrypcje SaaS pochłaniały budżety, uzależnienie od dostawcy niszczyło elastyczność – a teraz sztuczna inteligencja sprawia, że ​​samodzielne budowanie jest tańsze niż kiedykolwiek wcześniej

Przez lata w zarządach firm dominowała niewzruszona mantra: oprogramowanie jest wygodnie wynajmowane z chmury, zamiast być żmudnie i kosztownie programowane wewnętrznie. Jednak początkowa euforia związana z modelami SaaS (oprogramowanie jako usługa) coraz bardziej ustępuje miejsca głębokiemu rozczarowaniu. Rosnące opłaty licencyjne, ukryte koszty administracyjne i niebezpieczne uzależnienie od tzw. „uzależnienia od dostawcy” (vendor lock-in) wyczerpują budżety IT wielu firm do granic możliwości. To właśnie w tej fazie największej frustracji sztuczna inteligencja całkowicie przetasowuje sytuację: asystenci AI automatyzują programowanie do tego stopnia, że ​​wewnętrzne tworzenie oprogramowania jest szybsze, wydajniejsze i bardziej opłacalne niż kiedykolwiek wcześniej. Niniejszy artykuł analizuje, dlaczego paradygmat „kupuj zamiast budować” jest przestarzały, jak w praktyce postępuje odchodzenie od czysto standardowych rozwiązań i dlaczego przyszłość należy do strategii hybrydowych, w których zastrzeżony kod ponownie staje się autentyczną przewagą konkurencyjną.

Wielkie rozczarowanie: co stało się z euforią SaaS

Przez lata motto w zarządach na całym świecie było uważane za niepodważalne: kupuj zamiast budować, wynajmuj zamiast rozwijać, zlecaj na zewnątrz zamiast robić to samemu. Obietnica wynajmu oprogramowania w chmurze brzmiała kusząco – przewidywalne koszty, szybkie wdrożenie, brak konieczności posiadania własnej infrastruktury IT. Jednak rzeczywistość dogoniła te obietnice, a sprzeciw narasta z coraz większą siłą.

Liczby mówią same za siebie. Według Gartnera, globalny rynek SaaS osiągnął wartość około 299 miliardów dolarów w 2025 roku – wzrost o ponad 19 procent w porównaniu z rokiem poprzednim. Chociaż jest to uważane za sukces dla dostawców takich jak Salesforce, Microsoft i SAP, powoduje to rosnący niepokój wśród abonentów tych usług. Gwałtownie rosnące koszty licencji poważnie nadwyrężyły budżety IT wielu firm. Szczególnie drastycznym przykładem jest przejęcie VMware przez Broadcom: zniesienie licencji wieczystych i przejście na modele oparte wyłącznie na subskrypcji spowodowało wzrost cen w firmach o ponad 1000 procent. Od tego czasu roczne koszty wirtualizacji wahały się od 60 000 euro dla małych firm do 6 milionów euro dla dużych korporacji.

Inni dostawcy SaaS poszli w ich ślady: Docker podniósł ceny swoich narzędzi programistycznych o 67–80%, Pipedrive podniósł ceny CRM o 17%, a nawet stosunkowo niedrogie platformy do zarządzania projektami, takie jak Jira, pobrały o osiem% więcej. Przesłanie tych zmian było jasne: ci, którzy polegali wyłącznie na zewnętrznych rozwiązaniach SaaS, stracili kontrolę nad swoimi budżetami i byli bezbronni wobec cenowych dyktatów dostawców.

Kiedy zależność staje się pułapką

Oprócz gwałtownego wzrostu kosztów, pojawił się problem strukturalny, który eksperci określają terminem „vendor lock-in” (uzależnienie od jednego dostawcy). Odnosi się to do sytuacji, w której firmy są tak głęboko zintegrowane z ekosystemem jednego dostawcy oprogramowania, że ​​zmiana dostawcy staje się praktycznie niemożliwa – nawet jeśli dostawca podniesie ceny, obniży jakość usług lub zmieni kierunek strategiczny.

Badanie opublikowane w lutym 2026 roku przez firmę Parallels, dostawcę rozwiązań wirtualizacyjnych, w którym wzięło udział około 600 specjalistów IT z USA, Wielkiej Brytanii i Niemiec, ujawniło niepokojące wnioski: aż 94% decydentów IT wyraziło obawy dotyczące nadmiernego uzależnienia od dostawców. Prawie połowa z nich określiła swoje obawy jako bardzo wyraźne. Wśród kluczowych czynników krytycznych znalazły się niejasne plany rozwoju dostawców, brak przewidywalności przyszłych kosztów oraz niepewność co do długoterminowego wsparcia istniejących rozwiązań. Na szczególną uwagę zasługuje fakt, że 87% respondentów planuje migrację części swoich obciążeń z chmury publicznej – trend ten podkreśla większe zaufanie do strategii chmurowych.

Jednocześnie, obsługa istniejących środowisk programistycznych pochłania znaczne zasoby wewnętrzne: 95% ankietowanych firm inwestuje do dziesięciu godzin tygodniowo w samo administrowanie usługami w chmurze. Poza samymi opłatami licencyjnymi, największymi ukrytymi czynnikami kosztowymi są działania związane z bezpieczeństwem i zgodnością z przepisami, usługi wsparcia i pomocy technicznej oraz koszty szkoleń w zakresie stale zmieniających się interfejsów i funkcji. To, co pierwotnie reklamowano jako sposób na redukcję kosztów, stało się dla wielu firm ukrytym obciążeniem dla zasobów.

Powrót do samodzielnego budowania: dane i wymiary

W tym kontekście w krajobrazie korporacyjnym dokonuje się strategiczna zmiana, która znajduje odzwierciedlenie w konkretnych liczbach. Badanie przeprowadzone w 2025 roku wśród 200 europejskich firm przez firmę software'ową Modeso wykazało, że prawie 70% respondentów wybrało w pełni lub częściowo opracowane wewnętrznie rozwiązania programistyczne – zamiast polegać wyłącznie na rozwiązaniach standardowych. Rozkład jest interesujący: 44,1% korzysta z kombinacji obu rozwiązań, 24,7% opiera się wyłącznie na oprogramowaniu dedykowanym, a tylko 31,2% całkowicie na rozwiązaniach standardowych. Twierdzenie, że większość korporacyjnego IT jest zdominowana przez produkty SaaS, może zatem być utrzymane tylko częściowo w Europie.

Globalne badanie przeprowadzone przez firmę badawczą TechRepublic potwierdza, że ​​75% decydentów IT uważa oprogramowanie na zamówienie – czyli rozwiązania opracowywane na zamówienie, za lepsze i postrzega je jako kluczową przewagę konkurencyjną. Globalny rynek oprogramowania na zamówienie szacuje się na około 43 miliardy dolarów do 2024 roku, a do 2030 roku ma on wzrosnąć do ponad 146 miliardów dolarów – przy rocznym tempie wzrostu przekraczającym 22%. Ten wzrost nie jest już zjawiskiem niszowym; stanowi on strukturalną zmianę w myśleniu globalnych firm o zakupach.

Kluczowym czynnikiem jest tu analiza całkowitych kosztów operacyjnych w dłuższej perspektywie. Szczegółowe porównanie kosztów pokazuje, że podczas gdy 30–35% całkowitych kosztów w ciągu pięciu lat przypada na początkowy rozwój oprogramowania wewnętrznego, to w przypadku zakupu oprogramowania standardowego, które musi być obsługiwane wewnętrznie, 60–80% budżetu IT jest trwale przeznaczane na konserwację, aktualizacje i administrację. Natomiast w przypadku rozwoju wewnętrznego kontrola nad tymi pozycjami kosztów pozostaje w firmie.

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

Dlaczego sztuczna inteligencja zasadniczo zmienia równanie

Prawdziwy potencjał wybuchowy obecnych rozwiązań tkwi nie tylko w rozczarowaniu SaaS, ale także w jednoczesnej rewolucji w rozwoju oprogramowania, która dokonuje się dzięki sztucznej inteligencji. Narzędzia programistyczne oparte na sztucznej inteligencji fundamentalnie zmieniły matematykę stojącą za decyzją „buduj czy kup”.

Najbardziej uderzające dowody pochodzą z kontrolowanego eksperymentu przeprowadzonego przez GitHub i Massachusetts Institute of Technology: programiści pracujący z asystentami AI, takimi jak GitHub Copilot, wykonywali swoje zadania o 55,8% szybciej niż koledzy bez wsparcia AI. Wynik był wysoce istotny statystycznie, z wartością p równą 0,0017 i 95-procentowym przedziałem ufności między 21 a 89% przewagą w szybkości. To, co brzmi abstrakcyjnie, przekłada się na drastyczną zmianę w kalkulacjach kosztów projektu: projekt programistyczny, który wczoraj kosztował 100 000 euro, dziś może kosztować tylko 25 000 euro – nie dlatego, że programiści piszą szybciej, ale dlatego, że powtarzalne zadania, takie jak szablonowy kod, standardowe integracje i dokumentacja, są w dużej mierze zautomatyzowane.

Wiodące osobistości branży technologicznej publicznie określiły skalę tego zjawiska. Sundar Pichai, prezes Alphabet, stwierdził w wywiadzie, że 25% całego kodu w Google jest obecnie wspomagane przez sztuczną inteligencję. Prezes Microsoftu, Satya Nadella, mówił o 20–30% aktywnych projektów firmy. Liczby te nie są marketingowym chwytem, ​​lecz raczej oznaką fundamentalnej zmiany w strukturze produktywności w tworzeniu oprogramowania.

Nowa złożoność: budować, kupować czy łączyć?

Uproszczenie, że decyzja jest binarna – albo kupić, albo zbudować – jest niewystarczające. Sama branża oprogramowania zaczęła wychodzić poza tę dychotomię. Artykuł w branżowym czasopiśmie Informatik Aktuell opisuje ewolucję do trzyczęściowej dyskusji: Budowa, Kupno i Połączenie. Odnosi się to do podejścia hybrydowego, które łączy zalety obu modeli: firmy kupują standardowe rozwiązania dla podstawowych funkcji, które nie są istotne dla różnicowania, a jednocześnie opracowują autorskie oprogramowanie dla procesów, które tworzą rzeczywistą przewagę konkurencyjną.

Ta hybrydowa strategia znajduje również odzwierciedlenie w danych z badania: w cytowanym wcześniej badaniu Modeso 79,2% ankietowanych firm zadeklarowało współpracę z zewnętrznymi partnerami w zakresie rozwoju oprogramowania w zakresie własnych projektów. Rozwój wewnętrzny nie musi zatem odbywać się wyłącznie w firmie – oznacza raczej kontrolę nad własnością intelektualną i strategicznym kierunkiem rozwoju oprogramowania, nawet jeśli za rozwój odpowiadają podmioty zewnętrzne.

Ustrukturyzowane ramy decyzyjne, takie jak te opisane przez firmę konsultingową PwC dla sektora AI, wprowadzają systematyczne rozróżnienie: rozwój wewnętrzny oferuje większą kontrolę nad logiką, przepływami danych i technicznym planem działania – ale wiąże się z ryzykiem długu technicznego i zależności od poszczególnych kluczowych programistów. Zakup zmniejsza ryzyko związane z rozwojem, ale tworzy zależność od planów działania dostawców, modeli cenowych i jakości integracji. Obie strony tego równania zmieniły się dzięki AI – ryzyko rozwoju wewnętrznego zmniejszyło się, podczas gdy ryzyko cenowe związane z zakupem wzrosło.

Rdzeń strategiczny: Przewaga konkurencyjna jako zasada przewodnia

Decydujące kryterium wyboru między rozwojem wewnętrznym a zakupem pojawiło się w dyskusjach kadry zarządzającej: jeśli funkcja oprogramowania jest kluczowa dla modelu biznesowego firmy i tworzy bezpośrednią przewagę konkurencyjną, to rozwój wewnętrzny jest zazwyczaj lepszą strategią. Badania pokazują, że firmy inwestujące w oprogramowanie szyte na miarę, tworzone na zamówienie, mogą zwiększyć efektywność swoich procesów średnio o 20–30%.

I odwrotnie, jeśli funkcja nie generuje przychodów ani nie wyróżnia się na tle konkurencji, jeśli dostępne są ugruntowane produkty z aktywnymi ekosystemami, a czas do uzyskania wartości mierzy się w tygodniach, a nie miesiącach, istnieją mocne argumenty za jej zakupem. Brzmi to jak zdrowy rozsądek – i tak jest. Nowością jest jednak to, że sztuczna inteligencja drastycznie obniżyła krańcowe koszty tworzenia, znacząco rozszerzając zakres, w którym opłaca się rozwijać produkt wewnętrznie.

Firma logistyczna z Nowego Jorku przedstawiła przekonujący praktyczny przykład: zastąpiła pięć niepowiązanych ze sobą standardowych aplikacji zunifikowanym, stworzonym na zamówienie rozwiązaniem programowym skoncentrowanym na analityce predykcyjnej. W ciągu sześciu miesięcy dokładność dostaw wzrosła o 41 procent, a przychody potroiły się – bez konieczności zatrudniania nowych pracowników.

Granice rozwoju wewnętrznego – czego nie może rozwiązać sztuczna inteligencja

Naiwnością byłoby bagatelizowanie ryzyka związanego z rozwojem wewnętrznym. Historycznie rzecz biorąc, około 50% wszystkich projektów rozwoju IT realizowanych w firmie kończy się niepowodzeniem, a przekroczenia budżetu i opóźnienia są częścią strukturalnej rzeczywistości tego podejścia. Zależność od poszczególnych kluczowych programistów – tzw. ryzyko koncentracji – pozostaje realnym problemem: jeśli programista, który stworzył system, odchodzi z firmy, zrozumienie systemu często odchodzi wraz z nim.

Co więcej, chociaż sztuczna inteligencja (AI) zwiększa szybkość produkcji kodu, nie rozwiązała jeszcze wszystkich znanych problemów jakościowych. Kod generowany przez AI nadal wymaga intensywnej analizy przed wdrożeniem produkcyjnym, a luki w zabezpieczeniach kodu generowanego automatycznie stanowią poważne zagrożenie. Chociaż badanie MIT wykazało 55-procentowy wzrost szybkości, rzeczywiste projekty korporacyjne z większym prawdopodobieństwem odnotują 10-15-procentowy wzrost produktywności dzięki wsparciu AI – to solidny, choć nie rewolucyjny, wzrost w codziennej praktyce.

Nowa dynamika władzy: co to oznacza dla firm

Strategiczny wniosek, jaki można wyciągnąć z tej złożonej sytuacji, jest trzeźwy i pragmatyczny: ani bezkrytyczne zaangażowanie w SaaS, ani ślepa wiara w rozwój wewnętrzny nie są inteligentnym podejściem na rok 2025 i kolejne lata. Zamiast tego firmy muszą podjąć decyzję portfelową zależną od kontekstu, strategicznie wykorzystującą obie opcje.

Standardy się zmieniają. Redukcja kosztów rozwoju wewnętrznego, napędzana sztuczną inteligencją, rosnące koszty licencji i rosnąca presja na uzależnienie od dostawców – wszystko to wskazuje na znaczny rozwój wewnętrznych możliwości rozwoju oprogramowania. Jednocześnie zakup sprawdzonych, standardowych rozwiązań pozostaje rozsądną opcją tam, gdzie szybkość i dojrzałość produktu mają kluczowe znaczenie i nie ma wymagań różnicujących.

Jedno jest pewne: od dawna obowiązujące motto „Nie buduj, po prostu kup” nie jest już automatycznie prawdziwe. Pytanie brzmi dziś bardziej precyzyjnie: co nas wyróżnia – a co nie? A biorąc pod uwagę wszystko, co nas wyróżnia, warto poważnie rozważyć budowę własnego domu w 2026 roku.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

skontaktować pod adresem wolfenstein ∂ xpert.digital

Wystarczy zadzwonić pod numer +49 7348 4088 965 (Monachium) .

LinkedIn