Wielkie rozliczenie: jak sztuczna inteligencja rozbija imperium SaaS

Od ulubieńca technologii do dziecka sprawiającego problemy: dlaczego Dolina Krzemowa stoi w obliczu historycznego krachu

Przez ponad dwie dekady oprogramowanie jako usługa (SaaS) było uważane za złoty standard w świecie technologii. Prosta, lecz pomysłowa zasada – wynajem oprogramowania zamiast jego kupowania i rozliczania za użytkownika – przyniosła gigantom takim jak Salesforce, Adobe i SAP astronomiczne wyceny i była postrzegana jako odporna na kryzysy maszyna do robienia pieniędzy. Jednak to imperium rozpada się obecnie w zawrotnym tempie. Impulsem jest nowa generacja sztucznej inteligencji, która nie tylko pomaga, ale działa całkowicie autonomicznie. Jeśli w przyszłości agenci AI przejmą pracę całych działów lub jeśli firmy po prostu wygenerują własny kod, fundamenty lukratywnego modelu subskrypcji legną w gruzach. Uświadomienie sobie tego faktu doprowadziło już do bezprecedensowej rzezi na giełdach: „SaaSpocalypse” w bardzo krótkim czasie zniweczyła wartość rynkową o ponad bilion dolarów. Ale dramatyczny krach cenowy to dopiero początek. Stoimy w obliczu tektonicznej zmiany, która radykalnie zmieni nie tylko branżowe modele cenowe, ale także rynek pracy, ekosystem venture capital i wielomiliardowy rynek kredytowy. Każdy, kto nadal wierzy, że klasyczny model subskrypcji oprogramowania to wieczność, przegapił okazję.

W związku z tym:

• Czym właściwie jest SaaS? Kim są najwięksi dostawcy SaaS i jakie są ich najważniejsze produkty?

Każdy, kto nadal wierzy, że subskrypcje oprogramowania są modelem na wieczność, nie słyszał tych wiadomości

Branża oprogramowania jako usługi (SaaS) przechodzi najgłębszą transformację od momentu swojego powstania. To, co przez ponad dwie dekady uważano za niepodważalny model biznesowy, zostaje wstrząśnięte do głębi przez gwałtowny rozwój sztucznej inteligencji. Tylko w pierwszych tygodniach 2026 roku kapitalizacja rynkowa firm software'owych wyparowała ponad bilion dolarów. Indeks SEG SaaS, śledzący zmiany cen akcji publicznie notowanych spółek SaaS, spadł już o 12,1% pod koniec października 2025 roku, podczas gdy NASDAQ 100 wzrósł o 17,9%, a S&P 500 o 14,2% w tym samym okresie. Ta rozbieżność od tego czasu drastycznie się nasiliła. Mówienie o tymczasowej korekcie byłoby poważnym niedopowiedzeniem. Branża software'owa stoi w obliczu tektonicznego przesunięcia, którego wpływ na wyceny spółek, rynek pracy i cały ekosystem startupów dopiero zaczyna być widoczny.

W związku z tym:

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

Krwawa łaźnia na giełdach: Kiedy dawne faworyty wpadają w wolny upadek

Liczby mówią same za siebie. Koszyk akcji SaaS skompilowany przez Morgan Stanley odnotował 15-procentowy spadek do połowy stycznia 2026 roku, po 11-procentowym spadku w 2025 roku. Salesforce, od dawna uosobienie sukcesu firmy chmurowej, stracił 26 procent swojej kapitalizacji rynkowej. Adobe spadł o 19 procent, a Atlassian o 30 procent. ServiceNow, HubSpot i inni giganci branży odnotowali spadki o 30, 40, a nawet 50 procent w porównaniu ze swoimi szczytowymi wynikami. Termin „SaaSpocalypse”, ukuty przez tradera z Jefferies, okazał się trafny, a fundusze hedgingowe zarobiły 24 miliardy dolarów na sprzedaży akcji oprogramowania.

Przypadek SAP, najcenniejszej firmy technologicznej w Europie, jest szczególnie wymowny. Jej akcje osiągnęły rekordowy poziom w lutym 2025 roku, a kapitalizacja rynkowa wyniosła 344 miliardy euro, co tymczasowo uczyniło ją największą spółką notowaną na giełdzie na kontynencie. Od tego czasu SAP stracił około 130 miliardów dolarów na wartości rynkowej, osiągając najniższy poziom od sierpnia 2024 roku w styczniu 2026 roku i odnotowując największy jednodniowy spadek od października 2020 roku, przekraczający 15%, po opublikowaniu rozczarowujących prognoz dla sektora chmurowego na 2026 rok. Analitycy Citi stwierdzili, że SAP potrzebuje znacznego przyspieszenia, aby przeciwdziałać negatywnym nastrojom w branży, ale mieszane sygnały w najnowszej aktualizacji sugerują słabsze wyniki.

Oracle, niegdyś wspierany partnerstwem z OpenAI o wartości 300 miliardów dolarów, doświadczył równie drastycznego spadku. Akcje firmy spadły o 13 procent w ciągu jednego dnia w grudniu 2025 roku, kiedy koszty sztucznej inteligencji (AI) przekroczyły oczekiwania, a prognozy przychodów okazały się nietrafione. Analitycy twierdzą, że w całym roku Oracle stracił około 53 procent swojej wartości rynkowej, spadając z wyceny bliskiej 630 miliardów dolarów do około 550 miliardów dolarów, po czym kontynuował spadkową tendencję. Ironia sytuacji jest oczywista: nawet firmy inwestujące duże środki w sztuczną inteligencję są karane przez rynek, ponieważ inwestorzy wątpią, że te ogromne wydatki kiedykolwiek się zwrócą.

Dlaczego sztuczna inteligencja atakuje podstawy modelu SaaS

Aby zrozumieć głębię tego kryzysu, należy zrozumieć fundamentalną zasadę ekonomiczną modelu biznesowego SaaS. Przez ponad dwie dekady sukces branży opierał się na eleganckim mechanizmie: oprogramowanie nie jest już sprzedawane jako jednorazowy zakup, lecz wynajmowane w formie subskrypcji, zazwyczaj na użytkownika miesięcznie. Im więcej pracowników zatrudnia firma, tym więcej licencji potrzebuje i tym wyższe są jej przychody. Ten tak zwany model cenowy oparty na liczbie stanowisk idealnie sprawdzał się w świecie, w którym praca ludzka była głównym motorem napędowym produktywności.

Sztuczna inteligencja zmienia to równanie na kilku poziomach jednocześnie. Po pierwsze, agenci AI – autonomiczne systemy oprogramowania, które wykonują zadania niezależnie – umożliwiają radykalny wzrost produktywności. Jeśli jeden pracownik może wykonać pracę pięciu lub dziesięciu współpracowników z pomocą agenta AI, liczba wymaganych licencji oprogramowania odpowiednio się zmniejsza. Satya Nadella, CEO Microsoftu, a tym samym szef jednego z największych na świecie portfolio SaaS, opisał tę zmianę z niezwykłą szczerością: aplikacje biznesowe to w istocie bazy danych CRUD z logiką biznesową, która w przyszłości zostanie w całości przeniesiona do warstwy AI.

Po drugie, generatywna sztuczna inteligencja (AI) coraz częściej umożliwia firmom tworzenie własnego oprogramowania zamiast jego wynajmu. Tak zwane kodowanie wibracji (vibe coding), w którym systemy AI generują kompletny kod w oparciu o instrukcje języka naturalnego, radykalnie obniża barierę wejścia w rozwój oprogramowania. Skoro dział marketingu może mieć własne panele analityczne zbudowane przez system AI, dlaczego miałby nadal subskrybować wyspecjalizowany produkt SaaS?

Po trzecie, sztuczna inteligencja zmienia rolę samego interfejsu. W najbardziej ambitnej wersji tego rozwoju agenci AI stają się głównym punktem kontaktu między człowiekiem a oprogramowaniem. Zamiast otwierać i obsługiwać wiele wyspecjalizowanych aplikacji indywidualnie, użytkownik komunikuje się z centralnym agentem, który w tle uzyskuje dostęp do interfejsów API różnych usług. W tym scenariuszu narzędzia SaaS stają się tym, co branża telekomunikacyjna nazywa „głupimi rurami”: przechowują dane i zapewniają interfejsy, ale rzeczywista wartość dodana przenosi się na poziom agenta. Dla dostawców SaaS oznacza to brutalną dynamikę: jeśli agent jest interfejsem, oprogramowanie bazowe staje się wymienne, dochodzi do wojen cenowych, a przewaga konkurencyjna budowana latami traci na znaczeniu.

Szok Palantira i przebudzenie rynków

Katalizatorem niedawnej wyprzedaży była pojedyncza rozmowa o wynikach finansowych. Kiedy na początku lutego 2026 roku prezes Palantir, Alex Karp, ogłosił, że sztuczna inteligencja stała się tak potężna w tworzeniu i zarządzaniu oprogramowaniem korporacyjnym, że wielu firmom SaaS grozi utrata znaczenia, wywołało to wyprzedaż, która zniweczyła kapitalizację rynkową firm Microsoft, Salesforce, ServiceNow i innych o 300 miliardów dolarów. Sam Palantir odnotował wcześniej wzrost przychodów o 70% w czwartym kwartale 2025 roku i prognozował wzrost o 61% na 2026 rok. Przesłanie rynkowe było jasne: podczas gdy Palantir prosperuje jako koordynator systemów AI, tradycyjni dostawcy SaaS tracą rację bytu.

Zaledwie kilka dni wcześniej Anthropic zaprezentował Claude Cowork, agenta AI, który samodzielnie tworzy raporty, generuje tabele na podstawie zrzutów ekranu i wyodrębnia informacje z różnych dokumentów. Chociaż produkt był wciąż w fazie przedpremierowej, ogłoszenie wystarczyło, aby akcje Intuit spadły o 16%, podczas gdy Adobe i Salesforce straciły ponad 11%. Analityk Mizuho Securities wyraził się wprost: wielu inwestorów instytucjonalnych nie widzi już przekonujących powodów do inwestowania w akcje spółek z branży oprogramowania, niezależnie od tego, jak niskie są wyceny, ponieważ nie dostrzegają żadnych katalizatorów do rewaluacji.

Nieudany eksperyment Klarny i granice euforii związanej ze sztuczną inteligencją

Podczas gdy rynki reagują paniką, rzeczywistość maluje bardziej zniuansowany obraz. Prawdopodobnie najczęściej omawianym przypadkiem użycia jest szwedzki dostawca usług płatniczych Klarna. Prezes Sebastian Siemiatkowski ogłosił radykalną strategię AI na lata 2024 i 2025: Klarna zmniejszy o połowę liczbę pracowników, zlikwiduje 1200 narzędzi SaaS, w tym Salesforce i Workday, a następnie zastąpi wszystko wewnętrznymi rozwiązaniami AI. Według firmy, chatbot oparty na OpenAI przejął pracę 700 przedstawicieli obsługi klienta i pozwolił zaoszczędzić 40 milionów dolarów rocznie. Średni roczny przychód na pracownika wzrósł z 400 000 do 700 000 dolarów.

Jednak na początku 2025 roku Siemiątkowski już się z tego wycofał. Publicznie przyznał, że podejście to poszło za daleko i że jakość ucierpiała w wyniku radykalnych cięć kosztów. Klarna zaczęła ponownie zatrudniać pracowników, szczególnie do obsługi klienta, ponieważ systemy oparte na sztucznej inteligencji powodowały problemy z jakością. Inwestowanie w jakość wsparcia ludzkiego to droga naprzód, powiedział Siemiątkowski w wywiadzie dla Bloomberga. Przypadek Klarny ilustruje ważną prawdę: sztuczna inteligencja może przynieść ogromny wzrost wydajności, ale próba całkowitego zastąpienia pracy ludzkiej osiąga swoje granice szybciej, niż euforia branży chciałaby przyznać.

Tektoniczna zmiana w modelach cenowych

Zagrożenie strukturalne dla modelu biznesowego SaaS wykracza poza samo zakłócenie przez agentów AI. Zagrożona jest cała struktura cenowa branży. Odsetek firm nadal korzystających z modeli cenowych opartych na liczbie miejsc spadł z 21 do 15% w ciągu roku, podczas gdy hybrydowe modele oparte na użytkowaniu wzrosły z 27 do 41%. Gartner prognozował, że do 2025 roku ponad 30% rozwiązań SaaS będzie integrować komponenty cenowe oparte na wynikach.

Transformacja przebiega według jasnej hierarchii: stary model obliczał dostęp do oprogramowania, czyli potencjał do pracy. Obecny model przejściowy oblicza rzeczywiste wykorzystanie, takie jak wywołania API czy zużyte tokeny. Model przyszłości oblicza osiągnięty wynik, na przykład na podstawie wygenerowanego leada lub zamkniętej umowy. Salesforce eksperymentuje już z tzw. umowami licencyjnymi dla agentów (Agentic Enterprise License Agreements), czyli strukturami ryczałtowymi dla firm korzystających z agentów AI na dużą skalę.

Dla ugruntowanych firm SaaS ta zmiana stanowi fundamentalny paradoks: im lepsze staje się ich oprogramowanie dzięki integracji ze sztuczną inteligencją, tym mniej licencji jest potrzebnych. System CRM, który automatyzuje kwalifikację leadów, kontakt i umawianie spotkań z wbudowanymi agentami AI, może zmniejszyć liczbę użytkowników z dwudziestu do dwóch. W starym modelu cenowym przekłada się to na 90-procentowy spadek przychodów, mimo że produkt stał się dziesięciokrotnie bardziej wydajny. To tak zwana pułapka niedopasowania bodźców: ulepszanie produktu prowadzi do utraty przychodów.

Bomba z opóźnionym zapłonem na rynku kredytowym: kredyty prywatne i zakład o wartości 600 miliardów dolarów

Podczas gdy opinia publiczna koncentruje się na spadających cenach akcji, za kulisami narasta potencjalnie jeszcze groźniejszy problem. Rynek kredytów prywatnych, który w ciągu ostatnich dziesięciu lat sfinansował ponad 1900 firm programistycznych w ramach przejęć private equity o wartości ponad 440 miliardów dolarów, zainwestował w sektor oprogramowania od 600 do 750 miliardów dolarów. Od 20 do 25 procent wszystkich transakcji kredytów prywatnych dotyczy firm SaaS, a według UBS, aż 25 do 35 procent z nich jest zagrożonych rewolucją w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Fundamentalne założenia, na których opierała się ta oferta kredytowa, są obecnie podważane: stabilne przychody cykliczne, wysokie marże, przewidywalne przepływy pieniężne i wysokie koszty przejścia na inną usługę. Na początku lutego 2026 roku 17,7 mld dolarów kredytów korporacyjnych związanych z technologią spadło do poziomu zagrożonego – poniżej 80 centów za dolara – w ciągu zaledwie czterech tygodni. Całkowita wartość zagrożonych kredytów technologicznych wyniosła około 46,9 mld dolarów, a dominującą pozycję zajmują w nich firmy SaaS. Na rynku kredytów lewarowanych rekordowa wartość 25 mld dolarów kredytów na oprogramowanie jest obecnie notowana poniżej progu zagrożenia.

Szczególnie alarmujący jest fakt, że Apollo, jeden z najbardziej doświadczonych pożyczkodawców na rynku, zmniejszył swoją ekspozycję na oprogramowanie prawie o połowę w 2025 roku, z około 20% do około 10%. Kiedy Apollo zmniejsza ryzyko w danym sektorze, należy to traktować jako poważny sygnał ostrzegawczy. Deutsche Bank pozostał z 1,2 miliarda dolarów kredytów na przejęcie oprogramowania, których nie mógł sprzedać inwestorom – tzw. zawieszona umowa, która ilustruje, jak szybko popyt ze strony pożyczkodawców wyparował.

Niepokojące są analogie do kryzysu bankowego z 2023 roku, kiedy to bank Silicon Valley Bank upadł z powodu koncentracji w sektorze technologicznym. Pojedynczy segment rynku, z ogromną nadwagą w klasie aktywów, której aktywa bazowe tracą na wartości z powodu wstrząsów technologicznych, oraz baza inwestorów, która jednocześnie wycofuje swoje fundusze w obliczu zmiany nastrojów. Prawdopodobnie nie będzie to jeden spektakularny weekend rządowych akcji ratunkowych, ale raczej stopniowy proces cichych niewypłacalności, odpisów i zaostrzenia polityki kredytowej, który dotknie setki firm programistycznych.

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

Zniszczenia na rynku kapitału wysokiego ryzyka

W przypadku startupów tradycyjnie opartych na modelu SaaS (oprogramowanie jako usługa), warunki finansowania drastycznie się pogorszyły. W pierwszej połowie 2025 roku 53% wszystkich globalnych inwestycji venture capital trafiło do startupów z branży AI, a w Stanach Zjednoczonych odsetek ten był jeszcze wyższy i wynosił 64%. Firmy z branży AI stanowią jednak zaledwie 29% wszystkich finansowanych startupów, co oznacza, że ​​absorbują nieproporcjonalnie dużą ilość kapitału w przeliczeniu na jedną transakcję. Do października 2025 roku inwestorzy venture capital zainwestowali łącznie 192,7 miliarda dolarów w startupy z branży AI, a rok 2025 ma być pierwszym, w którym ponad połowa wszystkich inwestycji venture capital trafi do jednej kategorii technologicznej.

Dla tradycyjnych firm SaaS pozostały jedynie strzępy. Jason Lemkin, założyciel SaaStr i jeden z najbardziej wpływowych głosów w ekosystemie SaaS, przeanalizował ponad 1000 prezentacji i doszedł do druzgocącego wniosku: rynek venture capital podzielił się fundamentalnie na dwie części. Zwycięzcami są firmy oparte na sztucznej inteligencji, o bezprecedensowym tempie wzrostu, nawet przy ujemnych marżach brutto, oraz wyjątkowe, tradycyjne firmy SaaS, osiągające ponad 100% wzrostu i generujące ponad 25 milionów dolarów rocznych przychodów cyklicznych. Wszystkie pozostałe firmy znajdują się na pustyni finansowej, niezależnie od jakości swojej działalności i zadowolenia klientów.

Wyceny firm SaaS na rynku prywatnym gwałtownie spadły z wielokrotności około 18-krotności przychodów w 2021 roku do 3-6-krotności. Firma, której roczne przychody wzrosły z 20 do 35 milionów dolarów – co jest naprawdę imponującym osiągnięciem przy 75-procentowym wzroście – jest praktycznie niemożliwa do sfinansowania na tym rynku. Rekomendacja ekspertów branżowych dla założycieli startupów niezwiązanych z AI jest jednoznaczna: wydłużyć pas startowy, odłożyć pozyskiwanie kapitału i liczyć na bardziej sprzyjające otoczenie rynkowe.

Ma to również konsekwencje dla ekosystemu startupów w kontekście wyjścia z biznesu. Wiele startupów SaaS planowało wyjście z biznesu poprzez przejęcie przez większe firmy SaaS. Jeśli ci potencjalni nabywcy znajdą się pod presją, ich wyceny gwałtownie spadną, a linie kredytowe staną się droższe, kluczowy element całego cyklu startupowego zniknie. Podczas gdy aktywność fuzji i przejęć SaaS osiągnęła rekordowy poziom ponad 2500 transakcji w 2025 roku, mediana wartości transakcji spadła z 67 milionów dolarów w 2021 roku do zaledwie 41 milionów dolarów. Transakcje poniżej 500 milionów dolarów stanowiły 82% całkowitego wolumenu. Rynek przesunął się od transformacyjnych megatransakcji w stronę małych, strategicznych przejęć typu „bond-on”, co znacznie ograniczyło generowanie wartości.

W związku z tym:

• Krach na giełdzie SaaS: sztuczna inteligencja zmienia zasady gry – Co stoi za krachem dostawców SaaS na giełdzie?

Bomba na rynku pracy: Nadal cicho, ale już na żywo

Potencjalnie najpoważniejszym wpływem kryzysu SaaS na gospodarkę jest rynek pracy. Dane wskazują na rozwój sytuacji, której pełnej siły jeszcze nie odczuliśmy. Według firm monitorujących branżę, w 2025 roku w amerykańskim sektorze technologicznym utracono 170 630 miejsc pracy, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z 95 000 w roku poprzednim. Tylko w pierwszej połowie 2026 roku utracono ponad 62 000 kolejnych miejsc pracy, a sam Amazon zlikwidował 14 000 stanowisk w kadrze kierowniczej średniego szczebla, obsłudze klienta, rozwoju oprogramowania i zasobach ludzkich.

Dane z badania są jeszcze bardziej alarmujące niż poprzednie dane dotyczące zwolnień. Według sondażu przeprowadzonego wśród amerykańskich liderów biznesu, około 37% firm planuje zastąpić pracowników sztuczną inteligencją do końca 2026 roku, a prawie 30% już to zrobiło. Światowe Forum Ekonomiczne przewiduje, że 85 milionów miejsc pracy na całym świecie zostanie zastąpionych przez sztuczną inteligencję. Badanie opublikowane przez Harvard Business Review pokazuje, że większość ankietowanych organizacji wdrożyła już niewielkie, umiarkowane (39%) lub znaczne (21%) redukcje personelu w oczekiwaniu na wprowadzenie sztucznej inteligencji.

Szczególnie niepokojące jest to, że firmy redukują zatrudnienie w oparciu o prognozowany wzrost wydajności, a nie o rzeczywistą, udowodnioną wydajność systemów AI. Oznacza to, że nawet jeśli agenci AI nie spełnią oczekiwań, miejsca pracy nie powrócą, ponieważ firmy muszą podtrzymywać swoją publiczną narrację o produktywności opartej na AI. Bezrobocie wśród osób w wieku 20-30 lat pracujących w zawodach związanych z technologią wzrosło o prawie trzy punkty procentowe od początku 2025 roku.

Firmy SaaS (SaaS) stoją w szczególności przed podwójnym obciążeniem. Z jednej strony same redukują zatrudnienie, aby osiągnąć wzrost wydajności dzięki sztucznej inteligencji i bronić spadających marż. Workday odnotował zwolnienia 8,5% swoich pracowników, powołując się wprost na sztuczną inteligencję. Z drugiej strony, każda redukcja zatrudnienia u klientów prowadzi do zmniejszenia zapotrzebowania na licencje na oprogramowanie, co zmniejsza ich własne przychody. To tworzy błędne koło: sztuczna inteligencja redukuje zatrudnienie, coraz mniej pracowników potrzebuje mniej licencji na oprogramowanie, a spadające przychody wymuszają dalsze cięcia kosztów, co z kolei prowadzi do zwolnień.

Gartner przewiduje, że do 2026 roku liczba stanowisk obsługi klienta i wsparcia zmniejszy się o 20–30% wyłącznie dzięki inwestycjom w generatywną sztuczną inteligencję. Średnia liczba aplikacji SaaS używanych przez organizację spadła ze 112 do 106 do kwietnia 2025 roku, a 82% organizacji aktywnie ograniczyło liczbę dostawców oprogramowania.

W związku z tym:

• Kryzys SaaS: od szumu informacyjnego do negatywnej rzeczywistości w ciągu 24 miesięcy – dotknięci: Slack, Calendly i Personio

Kontrargument BofA: Logiczna sprzeczność na rynku?

Nie wszyscy analitycy podzielają ten pesymizm. Bank of America, w szeroko komentowanej analizie, argumentował, że obecna wyprzedaż akcji opiera się na dwóch wzajemnie wykluczających się scenariuszach. Z jednej strony rynek obawia się spadku wydatków inwestycyjnych w sztuczną inteligencję i utrzymania niskich stóp zwrotu. Z drugiej strony obawia się, że wdrożenie sztucznej inteligencji stanie się tak powszechne i będzie tak zwiększać produktywność, że dotychczasowe procesy i modele biznesowe w oprogramowaniu staną się przestarzałe. Oba te zjawiska nie mogą wystąpić jednocześnie.

Jeśli sztuczna inteligencja jest wystarczająco potężna, by zrewolucjonizować ugruntowane branże, inwestycje w infrastrukturę, która ją wspiera, nie mogą się załamać. I odwrotnie, jeśli wydatki załamią się z powodu niskich zysków, technologia nie będzie na tyle powszechna, by zagrozić tradycyjnym modelom oprogramowania. Bank of America prognozuje, że do 2030 roku nakłady na inwestycje w sztuczną inteligencję wzrosną czterokrotnie do 1,2 biliona dolarów, a obecna kompresja wyceny jest dla niego atrakcyjnym punktem wyjścia.

Zastrzeżenie to ma wartość intelektualną, ale może okazać się nietrafione. Rynki nie działają zgodnie z logiczną spójnością, lecz poprzez przeszacowanie ryzyka w warunkach niepewności. Inwestorzy dyskontują przyszłe przepływy pieniężne, a nie sprzeczności koncepcyjne. Oba scenariusze z pewnością mogą współistnieć, jeśli potraktuje się je jako wyraz fundamentalnej niepewności co do tempa i zakresu wdrażania sztucznej inteligencji, a nie jako binarne przewidywania. Obecna zmienność może odzwierciedlać nie tyle błąd logiczny uczestników rynku, co racjonalne przekonanie, że wachlarz możliwych scenariuszy stał się niezwykle szeroki i że niemal wszystkie scenariusze są niekorzystne dla tradycyjnych dostawców SaaS.

Dlaczego nawet firmy SaaS oferujące sztuczną inteligencję nie są bezpieczne

Powszechnym założeniem jest, że przynajmniej te firmy SaaS, które z powodzeniem zintegrują sztuczną inteligencję (AI) ze swoimi produktami, będą prosperować. To założenie zasługuje na krytyczną analizę. SAP wprost zaprzeczył tezie Karpa, prezesa Palantir, twierdząc, że agenci AI znacząco rozszerzą możliwości rozwiązań SaaS, ale ich nie zastąpią. Jednak reakcja rynku na strategię SAP w zakresie AI była daleka od pozytywnej: cena akcji nadal spadała pomimo znacznych inwestycji w integrację AI.

Problem sięga głębiej. Kiedy sztuczna inteligencja staje się towarem – to znaczy, gdy główne modele językowe firm OpenAI, Anthropic, Google i innych stają się coraz bardziej zaawansowane i wymienne – wówczas przewaga konkurencyjna przesuwa się z samej technologii sztucznej inteligencji w kierunku wdrażania, kontroli, integracji i zgodności. W tym scenariuszu korzyści odnoszą nie dostawcy oprogramowania jako usługi (SaaS), którzy integrują sztuczną inteligencję ze swoimi produktami, lecz platformy orkiestracji, które zarządzają agentami AI w różnych systemach. Palantir pozycjonuje się właśnie w ten sposób i jest odpowiednio nagradzany przez rynek.

Firmy SaaS, które dodają możliwości AI, stają przed dodatkowym wyzwaniem kosztowym. Każda akcja realizowana przez agentów generuje koszty tokenów, mocy obliczeniowej i API. W modelu opartym na liczbie stanowisk, intensywny użytkownik wdrażający setki agentów AI może szybko przekształcić dochodowe konto w firmę generującą straty. Marże brutto w branży SaaS, tradycyjnie na poziomie 70–80%, są pod znaczną presją ze względu na dodatkowe koszty wnioskowania AI.

Śmierć jednolitości: rozdwojenie krajobrazu oprogramowania

To, co się pojawia, to nie jednolita erozja, ale fundamentalny podział na rynku oprogramowania. Z jednej strony pojawiają się firmy oparte na sztucznej inteligencji, zbudowane od podstaw z myślą o świecie, w którym agenci wykonują większość pracy. Firmy te skalują się w niespotykanym dotąd tempie, absorbując lwią część kapitału wysokiego ryzyka i definiując nowe wskaźniki wyceny. Z drugiej strony, uznani dostawcy SaaS zmagają się z transformacją modelu biznesowego, który budowali i optymalizowali przez dekady.

Orlando Bravo z Thoma Bravo, prawdopodobnie najważniejszy inwestor private equity w sektorze oprogramowania, przedstawił w Davos wyjątkowo trzeźwą ocenę: sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje niektóre firmy software'owe – prognozował, że mniej niż połowa – ale dla wielu, zwłaszcza tych, których kluczowe kompetencje są techniczne, będzie miała charakter rewolucyjny. Mniej niż połowa to podstawowe założenie byka. To powinno dać nam do myślenia.

Branża wyraźnie ewoluuje w kierunku nowej architektury, w której warstwa agenta zastępuje starą warstwę aplikacji jako główną warstwę tworzenia wartości. Firmy SaaS, które potrafią pozycjonować się jako platforma platform, jako centralny układ nerwowy, w którym wszystkie decyzje agentów są weryfikowane i rejestrowane, mają szansę na przetrwanie. Dostawcy ERP, tacy jak SAP, mogą znaleźć się w tej roli, jeśli uda im się odpowiednio szybko przeprowadzić transformację. Z drugiej strony, rozwiązania punktowe obsługujące pojedynczy przepływ pracy stoją przed największym wyzwaniem.

Dylemat kluczowych wskaźników efektywności: kiedy stare metryki zawodzą

Przez ponad dwie dekady branża SaaS wypracowała zaawansowany system kluczowych wskaźników efektywności (KPI): roczne przychody cykliczne, retencja netto, koszt pozyskania klienta, wartość klienta w całym okresie jego życia (LFT) oraz regułę 40. System KPI służył nie tylko wewnętrznemu kierownictwu, ale także jako wspólny język dla założycieli, inwestorów i analityków. Na podstawie tych wskaźników obliczano wyceny, organizowano rundy finansowania i negocjowano ceny przejęć.

W świecie transformacji sztucznej inteligencji (AI) te wskaźniki tracą na znaczeniu. Gdy wartość oprogramowania nie jest już mierzona liczbą użytkowników uzyskujących do niego dostęp, lecz osiąganymi przez nie wynikami, wówczas ARR przestaje być wiarygodnym wskaźnikiem wartości firmy. Jeśli agenci AI zwiększą retencję klientów, jednocześnie zmniejszając liczbę wymaganych licencji, retencja netto może wzrosnąć, a bezwzględne przychody spadną. Cała logika zarządzania i oceny oparta na metrykach w branży wymaga ponownego przemyślenia.

To głęboka rewolucja dla rynku venture capital. Przez ponad dekadę fundusze venture capital udoskonalały repertuar metod due diligence, modeli wyceny i strategii portfelowych opartych na zasadach biznesu SaaS. Gdy te zasady przestają obowiązywać, cały ekosystem traci swój system nawigacji. Nie tylko wiele startupów podąża ścieżką SaaS, a większość wskaźników sukcesu jest ukierunkowana na tę ścieżkę, ale również firmy SaaS, które same znajdują się teraz pod presją, często znajdują się wśród celów przejęć.

Patrząc w przyszłość: Niepokojąca prognoza

Nadzieja na szybką zmianę obecnej sytuacji prawdopodobnie okaże się niespełniona. Kilka czynników strukturalnych wskazuje na pogorszenie sytuacji. Po pierwsze, wydajność modeli AI stale rośnie. Premiera platformy Claude Cowork firmy Anthropic nie była punktem końcowym, lecz etapem pośrednim. Każda nowa generacja modeli poszerza zakres zadań, które można wykonywać autonomicznie, a tym samym zakres produktów SaaS, które mogą stać się przestarzałe.

Po drugie, efekt sprzężenia zwrotnego na rynku pracy dopiero się ujawnia. Jeśli 37% firm faktycznie zastąpi pracowników sztuczną inteligencją do końca 2026 roku, zgodnie z zapowiedziami, doprowadzi to do mierzalnego spadku przychodów z licencji SaaS, co nie zostało jeszcze odpowiednio uwzględnione w żadnej prognozie przychodów dla branży.

Po trzecie, wisi w powietrzu mur kredytów prywatnych. Dwadzieścia trzy z 32 ocenianych firm zajmujących się rozwojem biznesu mają 12,7 miliarda dolarów niezabezpieczonego długu z terminem zapadalności w 2026 roku, co stanowi wzrost o 73% w porównaniu z rokiem 2025. Refinansowanie tego długu w warunkach spadających wycen oprogramowania i rosnących premii za ryzyko będzie dla wielu firm niezwykle trudne.

Po czwarte, firmy aktywnie ograniczają liczbę dostawców oprogramowania, z których korzystają. Ten trend konsolidacyjny jest dodatkowo napędzany przez alternatywy oparte na sztucznej inteligencji i dotyka w szczególności wyspecjalizowane firmy SaaS, które obsługują niszowe funkcje.

Branża oprogramowania nigdzie się nie wybiera. Oprogramowanie pozostaje fundamentem gospodarki cyfrowej. Jednak model biznesowy, który definiował tę branżę przez ponad dwie dekady – subskrypcje w chmurze oparte na liczbie stanowisk – ulega nieodwracalnym zmianom. Zwycięzcami będą te firmy, które przekształcą się w platformy danych i orkiestracji, wdrożą modele cenowe oparte na wynikach i uznają sztuczną inteligencję nie za funkcję, ale za fundament. Wszystkie inne wkraczają w erę strukturalnej recesji, w której nadwyżka mocy produkcyjnych musi zostać zredukowana, wyceny skompresowane, a modele biznesowe gruntownie przekształcone. Te niekomfortowe czasy dopiero się zaczynają.

☑️ 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