Post-SaaS-eran: Slutet för uthyrningsprogramvara? Hur generativ AI radikalt minskar IT-kostnaderna – från "som en tjänst" till "som du äger"

Från hyresgäst till ägare: Varför vi snart kommer att äga vår programvara igen

Slutet på prenumerationsekonomin: Varför generativ AI krossar grunden för "programvara som tjänst".

I över två decennier rådde en oskriven regel i den digitala ekonomin: programvara köps inte, utan hyrs. "Software-as-a-Service" (SaaS)-modellen lovade företag flexibilitet och leverantörer som Salesforce, HubSpot och Adobe fantastiska marginaler genom oändliga prenumerationsavgifter. Men år 2024 visar massiva priskorrigeringar hos tidigare börsfavoriter att denna guldålder börjar bryta igenom. Detta är inte bara en cyklisk marknadsnedgång, utan ett förebud om en fundamental strukturell förändring.

Anledningen till denna omvälvning är den snabba ökningen av generativ artificiell intelligens. Medan SaaS är utformat för att hyra ut standardiserade lösningar till miljontals användare, möjliggör AI nu det raka motsatsen: skräddarsydd programvara "on demand". Varför ska företag fortsätta betala dyra månadsavgifter för uppsvällda funktionspaket när de kan generera sina egna smidiga verktyg på några sekunder med hjälp av LLM:er (Large Language Models)?

Vi befinner oss i början av "post-SaaS-eran". I denna nya fas omvandlas programvara från en tjänst tillbaka till en proprietär tillgång. Fokus flyttas från centraliserade plattformar till decentraliserad, AI-driven intern utveckling. Detta lovar inte bara drastiskt minskade IT-kostnader och större oberoende från teknikmonopol, utan tvingar också hela kapitalmarknaden att omvärdera vad digitalt värdeskapande innebär.

Följande analys, i 17 punkter, belyser hur detta brott i mjukvaruparadigmet kommer att förändra marknaderna, varför "digitalt ägande" upplever en renässans och vilka strategier företag nu behöver utveckla för att överleva i en värld där mjukvara inte längre prenumereras på utan genereras.

Brottet i mjukvaruparadigmet

Under de senaste två decennierna har Software-as-a-Service (SaaS) dominerat den digitala affärsvärlden som nästan ingen annan modell. Den lovade förutsägbara intäkter för leverantörer, agil integration för användare och en demokratisering av avancerade programvarufunktioner. Sedan 2024 har det dock funnits allt fler tecken på att denna modell når sina ekonomiska och strukturella gränser. Aktieutvecklingar som HubSpot (-45 % hittills i år), Monday.com (-33 % hittills i år) och Salesforce (-20 % hittills i år) fungerar som indikatorer på en djupare förändringsprocess, inte bara cykliska marknadskorrigeringar.

Orsakerna är mångfacetterade. SaaS-modellen frodas på återkommande avgifter, höga bruttomarginaler och skalfördelar genom centraliserad infrastruktur. Men dessa centrala element är alltmer under press på grund av framsteg inom generativ artificiell intelligens, automatiserad utveckling och lokala datorfunktioner. Företag börjar ifrågasätta om de ska fortsätta betala hyra för programvara som kan genereras eller anpassas med hjälp av AI-verktyg.

Det ekonomiska framgångsreceptet för SaaS – och dess akilleshäl

SaaS framkom som ett evolutionärt svar på ineffektiviteten hos traditionell licensierad programvara. Istället för höga initiala kostnader och komplicerade underhållsavgifter etablerades en prenumerationsmodell som erbjöd regelbundna uppdateringar, molnåtkomst och användarvänlig skalbarhet. Denna modell drev på massiv marknadskapitalisering: Salesforce, Adobe, Atlassian och ServiceNow uppnådde marginaler som tidigare bara kunde förklaras av plattformsnätverkseffekter.

Den ekonomiska fördelen – "prenumerationssvänghjulet" – medför dock också risker. Leverantörer är beroende av att ständigt lägga till nya funktioner för att motivera prishöjningar och säkra kundlojalitet. Samtidigt ökar prispressen: Nästan alla marknadsledande SaaS-företag har fördubblat sina CAC (kundförvärvskostnader) under de senaste fem åren, medan nettoretentionsgraden minskar. Detta innebär att modellen är mogen, men alltmer kostsam och mättad.

AI-driven mjukvarugenerering skulle kunna avslöja denna strukturella svaghet – ungefär som SaaS en gång ersatte den klassiska licensmodellen.

Uppkomsten av den "generativa produktionsekonomin"

Sedan omkring 2023 har en ny mjukvarulogik framträtt: AI-stödd "generering på begäran" istället för centraliserad distribution. Grundmodeller som GPT-4, Claude och öppen källkodssystem som Mistral eller Llama 3.2 möjliggör autonom kodgenerering, datastrukturering, design av användargränssnitt och integration i företagsinfrastrukturer med minimal mänsklig insats.

Till exempel kan ett medelstort företag nu använda generativ AI för att specificera, generera och driftsätta ett internt CRM-system inom några timmar – helt integrerat i ERP- och kommunikationssystem, utan en extern SaaS-prenumeration. Denna omvandling har djupgående ekonomiska konsekvenser.

Värdeskapandet skiftar från licens- och serviceavgifter till engångsgenerering, vilket är riktat och kostnadseffektivt. Programvara blir återigen en kapitaltillgång – något som ägs av företaget snarare än hyrs. Den ekonomiska kärnan i detta paradigmskifte ligger i minskningen av transaktionskostnader, elimineringen av centraliserad prissättning och den drastiska individualiseringen av digitala verktyg.

Den strukturella kostnadsfördelen med personlig programvara

Den traditionella SaaS-modellen är baserad på genomsnittliga användare: den erbjuder enhetliga funktionsuppsättningar för en bred målgrupp. Detta leder oundvikligen till komplexitet, overhead och funktionell uppsvällning. Företag betalar ofta för moduler de aldrig använder, medan nödvändiga anpassningar endast är möjliga via dyra företagsnivåer eller integrationer.

AI-baserad mjukvarugenerering löser just detta problem. System analyserar specifika användningsfall, affärsprocesser och datastrukturer och genererar sedan anpassade verktyg utan onödiga funktioner. Detta resulterar i digitalt "lätta" system med högre prestanda, lägre beroenden och bättre styrning.

Ur ett ekonomiskt perspektiv är detta nyckeln: Om företag bara betalar en gång per applikation minskar kundlivstidsvärdet (CLV) för traditionella SaaS-leverantörer drastiskt. Samtidigt uppstår nya marginalmodeller – till exempel för underhåll, utbildning och lokal databehandling – som dock följer helt andra vinststrukturer.

Från "Programvarustapel" till "Programvaruström"

Traditionell IT-arkitektur följer en lagermodell: Infrastruktur, Plattform, Applikation. Varje lager kostar pengar och kräver hantering. SaaS positionerade sig i applikationslagret, vilket abstraherar komplexitet och säkerställer ett stabilt kassaflöde genom prenumerationsstrukturer.

I post-SaaS-världen smälter dessa lager samman. Generativ AI genererar inte bara kod utan orkestrerar även dynamiskt infrastruktur (t.ex. AWS, Azure, lokala servrar). Applikationer installeras inte längre utan syntetiseras efter behov. Idén om ett företag som upprätthåller fasta mjukvarukontrakt verkar anakronistisk i detta scenario.

"Mjukvaruflödet" hänvisar till flytande, situationsgenererade verktyg som uppstår ur data och modeller – kortlivade, men exakt optimerade för ett specifikt syfte. Denna förgänglighet motsäger IT-avdelningarnas traditionella tänkande, men minskar den totala ägandekostnaden (TCO) på lång sikt.

Påverkan på företagsstrategier och marknadsmekanismer

När programvara återgår till att vara en proprietär produkt förändras maktbalansen mellan leverantörer och användare. Företag återfår kontrollen över dess design, men förlorar samtidigt tillgången till den samlade innovation som SaaS möjliggjorde genom sin gemensamma databas.

För SaaS-leverantörer innebär detta att de behöver ompositionera sig – från produktekorrektorer till plattformsorkestratorer. I framtiden kommer de inte längre att sälja programvara, utan snarare möjligheten att konfigurera, underhålla och säkra AI-baserade programvarugeneratorer. Konkurrensen skiftar därför från funktionskomplexitet till modellexpertis och datasuveränitet.

På marknadssidan leder denna utveckling till en uppdelning av etablerade teknikmonopol. Många små AI-modeller eller specialiserade system med öppen källkod tar över funktioner som tidigare var centraliserade. Detta sänker inträdesbarriärerna men skapar också mer fragmenterade ekosystem. Nätverkseffekter är fortfarande relevanta – men mer inom data- och modellområdet än på nivån av konkreta applikationer.

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

AI som produktionsfaktor i mjukvaruekonomin

Revolutionen efter SaaS: Hur AI-generatorer kommer att omdefiniera programvaruägande och affärsmodeller år 2035

Ekonomer talar alltmer om "kunskapsautomatiseringskapital", en ny form av kapital som systematiskt reproducerar kunskap. AI håller på att bli en produktionsfaktor som inte ersätter arbetskraft utan exponentiellt ökar den intellektuella kapaciteten. I den meningen är mjukvarugenerering en form av att automatisera kunskap i sig.

Det här innebär att företag inte längre främst investerar i IT-personal, utan i AI-expertis och datanätverk. I framtiden kommer ett företags värde att mätas mer utifrån dess förmåga att översätta interna processer till programvara med hjälp av maskinintelligens. Som ett resultat förlorar den traditionella IT-stacken sin centrala roll – och gränsen mellan programvaruutveckling och affärsstrategi suddas ut.

Öppen källkodsrörelsens roll

Öppen källkod är den osynliga arkitektoniska grunden för denna nya fas. Modeller som Llama, Mistral och Falcon möjliggör lokal kontroll över kodgenereringsprocesser, vilket dramatiskt sänker inträdesbarriärerna. Community-innovation ersätter i allt högre grad proprietära ramverk som var inbäddade i SaaS-beroenden.

Ur ett ekonomiskt perspektiv skapar detta en paradox: Öppen källkod möjliggör massivt värdeskapande utan att direkt generera intäkter. Samtidigt tvingar fritt ägda system etablerade leverantörer att fokusera på tjänstekvalitet, säkerhetsarkitektur och integration – aspekter som tidigare var perifera men nu utgör viktiga differentieringsfaktorer.

Detta flyttar också konkurrensens fokus: bort från funktionell mångfald och mot en förtroendebaserad ekonomi. AI-genererad programvara kommer bara att bli lämplig för massanvändning om användare kan förstå, verifiera och kontrollera dess reproduktionsbeteende.

Infrastruktur och energiekonomi i AI-åldern

En ofta underskattad aspekt: ​​infrastrukturkostnaderna för denna nya världsordning. Medan SaaS-leverantörer har gynnats av centraliserade datacenter, leder AI-generering till ny energidynamik.

Att träna stora modeller är fortfarande resurskrävande, men inferens – tillämpningen av dessa modeller – blir allt effektivare. Lokal datorkraft (edge ​​computing) och personliga modeller minskar bandbreddskraven, ökar datasekretessen och sänker kostnaderna.

Detta skulle kunna leda till bildandet av nya regionala värdekedjor: lokala datacenter optimerade för medelstora företag, specialiserade AI-kompilatorer, automatiserade testsystem och energipartnerskap. Ekonomiskt sett skulle detta skapa en decentraliserad AI-produktionssektor, jämförbar med den industriella revolutionen på 1880-talet, då elproduktionen lokaliserades och demokratiserades.

Arbetsmarknader och kompetensförändringar

Övergången från SaaS till generativ mjukvaruproduktion har också massiva arbetsmarknadspolitiska konsekvenser.

– Traditionella IT-administrationsroller blir mindre viktiga i takt med att infrastrukturen skalas upp automatiskt.
– Programvaruutvecklare övergår från kodförfattare till processdesigners och kvalitetschefer för generativa system.
– Affärsanalytiker blir allt viktigare eftersom deras ämnesexpertis direkt kan översättas till generativa uppmaningar.

Detta skapar en hybrid arbetsmarknad mellan den tekniska domänen och strategiskt tänkande. Utbildningssystem inriktade på linjär programmeringsträning kommer att behöva anpassa sig: bort från syntax och mot systemförståelse, etik, övervakning och promptarkitektur.

Kapitalmarknader och värderingslogik

Kapitalmarknaderna börjar redan prisa in denna förändring. SaaS-företag förlorar värderingsmultiplar eftersom investerare förväntar sig att övergången till AI-genererade verktyg kommer att försvaga marginalstabiliteten.

Medan traditionella SaaS-företag uppnådde en elbils-/försäljningsmultiplikator på 8–12, har denna sjunkit under 6 för många leverantörer sedan 2024. Samtidigt ser vi stigande värderingar för AI-infrastrukturstartups som specialiserar sig på orkestrering, modellövervakning eller kodgenerering.

Detta signalerar att kapitalet inte längre bara söker återkommande intäkter, utan snarare kontroll över framtidens produktionslogik.

Digitalt ägande: Äganderättens återkomst

Ett fängslande narrativt element är återkomsten av konceptet digitalt ägande. I SaaS-systemet betalade företag för användning, inte ägande. Generativ AI förändrar detta: När ett företag bygger sitt eget verktyg äger det koden, datastrukturen och den funktionella logiken.

Detta öppnar upp nya möjligheter för omsättningsbara programvarutillgångar, intern IP-hantering och monetarisering av enskilda kodkomponenter. Programvara blir återigen en handelsvara – individualiserad, unik och utbytbar.

Ekonomer skulle här kunna tala om en "återprivatisering av digitalt kapital". Istället för plattformsmonopol framträder tusentals mikroekosystem av specialiserade verktyg. Denna trend går emot tidigare plattformsstrategier – och kan leda till en nedmontering av central teknikmakt på lång sikt.

Regelfrågor, säkerhet och institutionell förändring

Ju mer personlig och decentraliserad programvara blir, desto mer komplex blir dess styrning. Dataskydd, kvalitetskontroll, ansvar och licenslagstiftning behöver alla omprövas. När AI genererar programvara uppstår frågan: Vem är ansvarig för funktionella fel?

Tillsynsmyndigheter – från EU till USA:s handelsdepartement – ​​börjar utveckla nya kategorier: ”AI-genererad mjukvaruansvarighet”, ”Model Transparency Act” och ”Reviderbara kodramverk”. Dessa standarder kan i slutändan avgöra marknadstillträdet.

Europa har en potentiell fördel här: dess betoning på dataskydd, spårbarhet och rättvisa skulle kunna utgöra grunden för tillförlitliga, exporterbara standarder för AI-produktion.

Det strategiska framtidsscenariot fram till 2035

Ett rimligt scenario för 2035:

1. Företag har interna AI-generatorer som syntetiserar programvaruapplikationer på begäran.
2. Generiska SaaS-funktioner (CRM, HRM, Collaboration) licensieras som modeller, inte som plattformar.
3. Underhåll, säkerhet och energioptimering håller på att bli nya tjänstebranscher.
4. Programvara utvecklas på projektbasis, tillfälligt och iterativt.
5. Datasuveränitet och modellexpertis ersätter varumärkeslojalitet som en viktig framgångsfaktor.

Detta betyder inte slutet för SaaS, utan dess omvandling: från "as-a-service" till "as-you-own".

Makroekonomiska långsiktiga konsekvenser

När mjukvarumarknaden övergår från prenumerationsmodeller till ägarmodeller påverkar detta även makroekonomiska indikatorer.

• Företagens investeringar i immateriella tillgångar ökar, medan driftskostnaderna minskar.
• Nationell innovationsstatistik bör inkludera AI-genererad programvara som en kapitaltillgång.
• Den digitala ekonomin flyttar värdeskapandet från USA-centrerade plattformar till regional, distribuerad produktion.

Denna dynamik liknar övergången från en tillverkningsekonomi till en kunskapsekonomi – fast den här gången inom det immateriella området.

Samhällsdimension: Autonomi istället för beroende

I det långa loppet handlar det om mer än bara effektivitet. Post-SaaS-eran symboliserar återtagandet av digitalt självbestämmande. När organisationer, kommuner eller individer återigen kan skapa och äga programvara själva, uppstår en ny form av teknologisk suveränitet.

Detta är också en politisk fråga: Vem definierar digitala verktyg, vem kontrollerar uppdateringar, dataåtkomst och integrationer? AI-genererad programvara leder tillbaka till decentraliserad, demokratiserad kontroll över teknik – förutsatt att den inte monopoliseras igen genom proprietära modeller.

Från att hyra till att bygga eget

SaaS kommer inte att försvinna, men det förlorar sin oberörbara status. Kombinationen av kostnadspress, AI-automation och en växande önskan om flexibilitet utmanar grunden för befintlig molnkapitalism.

Om tio år kan programvara bli vad den en gång var: ett specialanpassat verktyg – fast den här gången genererat, inte handkodat.

Företag som tidigt anammar denna logik kan inte bara minska kostnaderna utan också få strategiskt oberoende. För investerare, tillsynsmyndigheter och teknologer markerar detta början på en ny fas i den digitala ekonomin: en era där programvara inte längre hyrs ut utan produceras – situationsanpassat, intelligent och autonomt.

Oberoende AI-plattformar som ett strategiskt alternativ för europeiska företag - Bild: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Mer om detta här:

• Oberoende AI-plattformar kontra hyperskalare: Vilken lösning är rätt för dig?

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

Konrad Wolfenstein

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure