Пост-SaaS-ера: кінець орендного програмного забезпечення? Як генеративний штучний інтелект радикально знижує витрати на ІТ – від «як послуга» до «як ви володієте»

Від орендаря до власника: Чому ми скоро знову станемо власниками нашого програмного забезпечення

Кінець економіки підписки: чому генеративний штучний інтелект руйнує основи «програмного забезпечення як послуги».

Протягом понад двох десятиліть у цифровій економіці панувало неписане правило: програмне забезпечення не купується, а орендується. Модель «Програмне забезпечення як послуга» (SaaS) обіцяла компаніям гнучкість, а таким постачальникам, як Salesforce, HubSpot та Adobe, фантастичну маржу завдяки нескінченним абонентським платежам. Але у 2024 році масові корекції цін на колишніх улюбленців фондового ринку показують, що цей золотий вік починає давати тріщини. Це не просто циклічний спад ринку, а передвісник фундаментальних структурних змін.

Причиною цього перевороту є швидке зростання генеративного штучного інтелекту. У той час як SaaS розроблений для оренди стандартизованих рішень мільйонам користувачів, ШІ тепер дозволяє робити прямо протилежне: створювати індивідуальне програмне забезпечення «на вимогу». Чому компанії повинні продовжувати платити дорогі щомісячні платежі за роздуті пакети функцій, коли вони можуть створювати власні інструменти для швидкого розвитку за лічені секунди, використовуючи LLM (моделі великих мов програмування)?

Ми знаходимося на початку «ери пост-SaaS». У цьому новому етапі програмне забезпечення перетворюється з послуги назад на власницьку власність. Фокус зміщується з централізованих платформ на децентралізовану власну розробку на основі штучного інтелекту. Це обіцяє не лише різке зниження витрат на ІТ та більшу незалежність від технологічних монополій, але й змушує весь ринок капіталу переоцінити значення створення цифрової цінності.

Наведений нижче аналіз, що складається з 17 пунктів, висвітлює, як цей прорив у парадигмі програмного забезпечення змінить ринки, чому «цифрова власність» переживає відродження та які стратегії компаніям зараз потрібно розробити, щоб вижити у світі, де програмне забезпечення більше не підписується, а генерується.

Прорив у парадигмі програмного забезпечення

Протягом останніх двох десятиліть програмне забезпечення як послуга (SaaS) домінувало у світі цифрового бізнесу, як майже жодна інша модель. Воно обіцяло передбачувані доходи для постачальників, гнучку інтеграцію для користувачів та демократизацію розширених функцій програмного забезпечення. Однак, починаючи з 2024 року, з'являється все більше ознак того, що ця модель досягає своїх економічних та структурних меж. Такі показники акцій, як HubSpot (-45% з початку року), Monday.com (-33% з початку року) та Salesforce (-20% з початку року), слугують індикаторами глибшого процесу змін, а не лише циклічних корекцій ринку.

Причини багатогранні. Модель SaaS процвітає завдяки регулярним платежам, високій валовій прибутковості та економії від масштабу завдяки централізованій інфраструктурі. Однак ці ключові елементи дедалі більше зазнають тиску через досягнення в генеративному штучному інтелекті, автоматизованій розробці та можливостях локальних обчислень. Компанії починають сумніватися, чи варто їм продовжувати платити оренду за програмне забезпечення, яке можна створювати або налаштовувати за допомогою інструментів штучного інтелекту.

Економічний рецепт успіху SaaS – та його ахіллесова п'ята

SaaS виник як еволюційна відповідь на неефективність традиційного ліцензованого програмного забезпечення. Замість високих початкових витрат та складних плати за обслуговування була створена модель підписки, яка пропонувала регулярні оновлення, доступ до хмари та зручну масштабованість. Ця модель сприяла величезній ринковій капіталізації: Salesforce, Adobe, Atlassian та ServiceNow досягли прибутку, який раніше можна було пояснити лише ефектами платформної мережі.

Однак економічна перевага – «маховик підписки» – також несе ризики. Постачальники залежать від постійного додавання нових функцій, щоб виправдати підвищення цін та забезпечити лояльність клієнтів. Водночас ціновий тиск зростає: майже всі провідні SaaS-компанії подвоїли свої витрати на залучення клієнтів (CAC) за останні п'ять років, тоді як чисті показники утримання клієнтів знижуються. Це означає, що модель є зрілою, але дедалі дорожчою та насиченішою.

Генерація програмного забезпечення на базі штучного інтелекту може виявити цю структурну слабкість – подібно до того, як SaaS колись витіснив класичну модель ліцензування.

Зростання «генеративної виробничої економіки»

Приблизно з 2023 року з'являється нова логіка програмного забезпечення: «генерація на вимогу» за допомогою штучного інтелекту замість централізованого розгортання. Базові моделі, такі як GPT-4, Claude, та системи з відкритим кодом, такі як Mistral або Llama 3.2, дозволяють автономно генерувати код, структурувати дані, розробляти користувацький інтерфейс та інтегруватися в корпоративні інфраструктури з мінімальним втручанням людини.

Наприклад, компанія середнього розміру тепер може використовувати генеративний штучний інтелект для визначення, створення та розгортання внутрішньої CRM-системи протягом кількох годин – повністю інтегрованої в ERP та комунікаційні системи, без зовнішньої SaaS-підписки. Ця трансформація має глибокі економічні наслідки.

Створення цінності зміщується від ліцензійних та сервісних зборів до одноразового, цілеспрямованого виробництва. Програмне забезпечення знову стає капітальним активом – чимось, що належить компанії, а не орендується. Економічна суть цієї зміни парадигми полягає у зниженні транзакційних витрат, ліквідації централізованого ціноутворення та різкій індивідуалізації цифрових інструментів.

Структурна перевага персоналізованого програмного забезпечення у вартості

Традиційна модель SaaS базується на пересічних користувачах: вона пропонує єдині набори функцій для широкої цільової групи. Це неминуче призводить до складності, накладних витрат та функціонального роздуття. Компанії часто платять за модулі, які ніколи не використовують, тоді як важливі налаштування можливі лише через дорогі корпоративні рівні або інтеграції.

Генерація програмного забезпечення на основі штучного інтелекту вирішує саме цю проблему. Системи аналізують конкретні варіанти використання, бізнес-процеси та структури даних, а потім генерують індивідуальні інструменти без зайвих функцій. Це призводить до цифрових «легких» систем з вищою продуктивністю, меншою залежністю та кращим управлінням.

З економічної точки зору, це ключовий момент: якщо компанії платять лише один раз за кожне застосування, то довічна цінність клієнта (CLV) традиційних SaaS-провайдерів різко знижується. Водночас виникають нові моделі маржі – наприклад, для технічного обслуговування, навчання та надання локальних обчислювальних послуг – які, однак, мають зовсім інші структури прибутку.

Від «Стеку програмного забезпечення» до «Потоку програмного забезпечення»

Традиційна ІТ-архітектура дотримується багаторівневої моделі: інфраструктура, платформа, додаток. Кожен рівень коштує грошей та потребує управління. SaaS позиціонувався на рівні додатків, абстрагуючи складність та забезпечуючи стабільний грошовий потік через структури передплати.

У світі після SaaS ці шари зливаються. Генеративний ШІ не лише генерує код, але й динамічно оркеструє інфраструктуру (наприклад, AWS, Azure, локальні сервери). Програми більше не встановлюються, а синтезуються за потреби. Ідея компанії, яка підтримує фіксовані контракти на програмне забезпечення, у цьому сценарії здається анахронічною.

«Потік програмного забезпечення» стосується гнучких, ситуативно згенерованих інструментів, що виникають на основі даних і моделей – короткочасних, але точно оптимізованих для конкретної мети. Ця швидкоплинність суперечить традиційному мисленню ІТ-відділів, але в довгостроковій перспективі знижує загальну вартість володіння (TCO).

Вплив на корпоративні стратегії та ринкові механізми

Коли програмне забезпечення знову стає власницьким продуктом, баланс сил між постачальниками та користувачами змінюється. Компанії повертають контроль над його дизайном, але одночасно втрачають доступ до об'єднаних інновацій, які SaaS забезпечив завдяки своїй колективній базі даних.

Для SaaS-провайдерів це означає, що їм потрібно змінити своє позиціонування – від оркестраторів продуктів до оркестраторів платформ. У майбутньому вони більше не продаватимуть програмне забезпечення, а радше надаватимуть можливість налаштовувати, підтримувати та захищати генератори програмного забезпечення на основі штучного інтелекту. Таким чином, конкуренція зміщується від складності функцій до експертизи моделей та суверенітету даних.

З боку ринку цей розвиток призводить до розпаковування усталених технологічних монополій. Багато невеликих моделей штучного інтелекту або спеціалізованих систем з відкритим кодом беруть на себе функції, які раніше були централізованими. Це знижує бар'єри для входу, але також створює більш фрагментовані екосистеми. Мережеві ефекти залишаються актуальними, але більше в просторі даних і моделей, ніж на рівні конкретних застосувань.

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Штучний інтелект як фактор виробництва в економіці програмного забезпечення

Революція після SaaS: як генератори штучного інтелекту переосмислять власність на програмне забезпечення та бізнес-моделі до 2035 року

Економісти все частіше говорять про «капітал автоматизації знань» – нову форму капіталу, яка систематично відтворює знання. Штучний інтелект стає фактором виробництва, який не замінює працю, а експоненціально збільшує інтелектуальний потенціал. У цьому сенсі створення програмного забезпечення є формою автоматизації самих знань.

Це означає, що компанії більше не інвестують переважно в ІТ-персонал, а в експертизу в галузі штучного інтелекту та мережі передачі даних. У майбутньому цінність компанії буде вимірюватися більше її здатністю перетворювати внутрішні процеси на програмне забезпечення за допомогою машинного інтелекту. В результаті традиційний ІТ-стек втрачає свою центральну роль, а межа між розробкою програмного забезпечення та бізнес-стратегією розмивається.

Роль руху відкритого коду

Відкритий код – це невидима архітектурна основа цієї нової фази. Такі моделі, як Llama, Mistral та Falcon, дозволяють локально контролювати процеси генерації коду, тим самим значно знижуючи бар'єри для входу. Інновації спільноти все частіше замінюють пропрієтарні фреймворки, які були вбудовані в залежності SaaS.

З економічної точки зору це створює парадокс: відкритий код дозволяє створювати величезну цінність, не генеруючи безпосередньо дохід. Водночас, безкоштовні системи змушують відомих постачальників зосереджуватися на якості послуг, архітектурі безпеки та інтеграції – аспектах, які раніше були другорядними, але тепер є ключовими відмінними рисами.

Це також зміщує фокус конкуренції: від функціонального різноманіття до економіки, заснованої на довірі. Програмне забезпечення, створене штучним інтелектом, стане придатним для масового впровадження лише за умови, що користувачі зможуть розуміти, перевіряти та контролювати його поведінку відтворення.

Інфраструктура та енергетична економіка епохи штучного інтелекту

Часто недооцінений аспект: витрати на інфраструктуру цього нового світового порядку. Хоча постачальники SaaS отримали вигоду від централізованих центрів обробки даних, генерація штучного інтелекту призводить до нової енергетичної динаміки.

Навчання великих моделей залишається ресурсоємним, але висновок – застосування цих моделей – стає дедалі ефективнішим. Локальні обчислювальні потужності (периферійні обчислення) та персоналізовані моделі зменшують вимоги до пропускної здатності, підвищують конфіденційність даних та знижують витрати.

Це може призвести до формування нових регіональних ланцюгів створення вартості: локальних центрів обробки даних, оптимізованих для середнього бізнесу, спеціалізованих компіляторів штучного інтелекту, автоматизованих систем тестування та енергетичних партнерств. З економічної точки зору це створило б децентралізований сектор виробництва штучного інтелекту, порівнянний з промисловою революцією 1880-х років, коли виробництво електроенергії було локалізовано та демократизовано.

Ринки праці та зміни у кваліфікації

Перехід від SaaS до генеративного виробництва програмного забезпечення також має величезні наслідки для політики ринку праці.

– Традиційні ролі ІТ-адміністратора втрачають важливість, оскільки інфраструктура масштабується автоматично.
– Розробники програмного забезпечення переходять від авторів коду до дизайнерів процесів та менеджерів з якості для генеративних систем.
– Бізнес-аналітики набувають важливості, оскільки їхню предметну експертизу можна безпосередньо перетворювати на генеративні підказки.

Це створює гібридний ринок праці між технічною сферою та стратегічним мисленням. Освітні системи, зосереджені на навчанні лінійному програмуванню, повинні будуть адаптуватися: відійти від синтаксису та перейти до розуміння систем, етики, моніторингу та архітектури запитань.

Ринки капіталу та логіка оцінки

Ринки капіталу вже починають враховувати цей зсув. SaaS-компанії втрачають мультиплікатори оцінки, оскільки інвестори очікують, що перехід на інструменти, створені штучним інтелектом, послабить стабільність маржі.

Хоча традиційні SaaS-компанії досягли коефіцієнта EV/Sales 8–12, для багатьох постачальників з 2024 року цей показник впав нижче 6. Водночас ми спостерігаємо зростання оцінок стартапів у сфері штучного інтелекту, що спеціалізуються на оркестрації, моніторингу моделей або генерації коду.

Це сигналізує про те, що капітал більше не просто прагне постійних доходів, а радше контролю над логікою виробництва майбутнього.

Цифрова власність: повернення прав власності

Переконливим елементом наративу є повернення концепції цифрового володіння. У системі SaaS компанії платили за використання, а не за володіння. Генеративний штучний інтелект змінює це: коли компанія створює власний інструмент, вона володіє кодом, структурою даних та функціональною логікою.

Це відкриває нові можливості для торгівлі програмними активами, внутрішнього управління інтелектуальною власністю та монетизації окремих компонентів коду. Програмне забезпечення знову стає товаром – індивідуалізованим, унікальним та взаємозамінним.

Економісти могли б говорити про «реприватизацію цифрового капіталу». Замість монополій платформ виникають тисячі мікроекосистем спеціалізованих інструментів. Ця тенденція суперечить попереднім стратегіям платформ і може призвести до демонтажу центральної технологічної влади в довгостроковій перспективі.

Регуляторні питання, безпека та інституційні зміни

Чим більш персоналізованим та децентралізованим стає програмне забезпечення, тим складнішим стає його управління. Захист даних, контроль якості, відповідальність та ліцензійне законодавство потребують перегляду. Коли штучний інтелект створює програмне забезпечення, виникає питання: хто несе відповідальність за функціональні помилки?

Регуляторні установи – від ЄС до Міністерства торгівлі США – починають розробляти нові категорії: «Підзвітність програмного забезпечення, згенерованого штучним інтелектом», «Закон про прозорість моделей», «Структури коду, що підлягає аудиту». Ці стандарти можуть зрештою визначити доступ до ринку.

Європа має тут потенційну перевагу: її акцент на захисті даних, відстежуваності та справедливості може стати основою для надійних, експортних стандартів виробництва штучного інтелекту.

Стратегічний сценарій майбутнього до 2035 року

Ймовірний сценарій на 2035 рік:

1. Компанії мають внутрішні генератори штучного інтелекту, які синтезують програмні додатки на вимогу.
2. Загальні функції SaaS (CRM, HRM, співпраця) ліцензуються як моделі, а не як платформи.
3. Технічне обслуговування, безпека та оптимізація енергоспоживання стають новими галузями послуг.
4. Програмне забезпечення розробляється на проектній основі, тимчасово та ітеративно.
5. Суверенітет даних та експертиза моделей замінюють лояльність до бренду як ключовий фактор успіху.

Це не означає кінець SaaS, а лише його трансформацію: від «як-послуга» до «як-ваша-власність».

Макроекономічні довгострокові наслідки

Коли ринок програмного забезпечення переходить від моделей передплати до моделей власності, це також впливає на макроекономічні показники.

• Корпоративні інвестиції в нематеріальні активи зростають, тоді як операційні витрати зменшуються.
• Національна статистика інновацій повинна включати програмне забезпечення, створене штучним інтелектом, як капітальний актив.
• Цифрова економіка переносить створення вартості з платформ, орієнтованих на США, до регіонального, розподіленого виробництва.

Ця динаміка схожа на перехід від виробництва до економіки знань – тільки цього разу в межах нематеріальної сфери.

Суспільний вимір: Автономія замість залежності

Зрештою, це більше, ніж просто ефективність. Пост-SaaS-ера символізує повернення цифрового самовизначення. Коли організації, муніципалітети чи окремі особи знову можуть самостійно створювати та володіти програмним забезпеченням, виникає нова форма технологічного суверенітету.

Це також політичне питання: хто визначає цифрові інструменти, хто контролює оновлення, доступ до даних та інтеграції? Програмне забезпечення, створене штучним інтелектом, повертається до децентралізованого, демократизованого контролю над технологіями – за умови, що воно знову не буде монополізоване через власницькі моделі.

Від оренди до будівництва власного

SaaS не зникне, але втрачає свій недоторканний статус. Поєднання тиску на витрати, автоматизації штучного інтелекту та зростаючого прагнення до гнучкості ставить під сумнів основи існуючого хмарного капіталізму.

За десять років програмне забезпечення може стати тим, чим воно було колись: інструментом, розробленим на замовлення, тільки цього разу згенерованим, а не написаним вручну.

Компанії, які застосовують цю логіку на ранній стадії, можуть не лише скоротити витрати, але й отримати стратегічну незалежність. Для інвесторів, регуляторів та технологів це знаменує початок нового етапу в цифровій економіці: ери, в якій програмне забезпечення більше не орендується, а виробляється – ситуативно, інтелектуально та автономно.

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір