Керований штучний інтелект та кінець SaaS – чому компанії знову створюють власне програмне забезпечення

Повернення власної розробки: чому ринок SaaS зараз перебуває під величезним тиском

Роками у світі ІТ панувало непохитне правило: програмне забезпечення орендується, а не створюється. Програмне забезпечення як послуга (SaaS) обіцяло гнучкість, низькі початкові витрати та постійні інновації – і таким чином стало стандартною відповіддю майже на кожну цифрову проблему. Але ця золота ера добігає кінця. Вибухове зростання вартості підписки, роздуті портфелі програмного забезпечення та часто стагнація доданої вартості дедалі більше заводять компанії у дорогу залежність. Водночас штучний інтелект фундаментально змінює правила розробки програмного забезпечення: там, де легіонам програмістів колись потрібні були місяці, помічники ШІ тепер створюють функціональні, налаштовані прототипи лише за кілька днів. Це призводить до зміни економічної парадигми. Замість того, щоб купувати дорогі, готові стандартні рішення, компанії все частіше звертаються до «керованого ШІ» та знову беруть під контроль свою ІТ-архітектуру. Читайте далі, щоб дізнатися, чому стара парадигма «створювати проти купувати» застаріла, як зараз реагують ІТ-керівники та чому майбутнє корпоративного програмного забезпечення полягає в інтелектуальній оркестрації.

Коли орендар стає власником: питання на 300 мільярдів доларів, яке ніхто не ставить вголос

Впевненість, яка пронизувала індустрію програмного забезпечення, як мантра, протягом останнього десятиліття, зникла в тиші. Програмне забезпечення як послуга, або SaaS, було відповіддю практично на кожне питання щодо ІТ підприємств. Потрібна CRM? SaaS. Управління проектами? SaaS. Бухгалтерський облік, аналітика, комунікації? SaaS, SaaS, SaaS. Компанії в усьому світі звикли до моделі, де програмне забезпечення більше не належить, а орендується. Але до 2026 року ця впевненість руйнується, і тріщини стають дедалі очевиднішими. Те, що колись прославлялося як економічно ефективне та гнучке рішення, перетворилося для багатьох організацій на дорогу залежність, яка душить інновації та споживає ресурси.

Цифри малюють тривожну картину. Згідно з аналізом понад 115 публічних SaaS-компаній, середньорічне зростання доходів галузі впало з 21% до 12% у 2024 році. Ще більш тривожним є те, що у першому кварталі 2025 року зростання доходів SaaS у всьому секторі становило мінус два%. Це не циклічний збій. Це структурний зсув, який ставить під сумнів самі основи бізнес-моделі. Водночас витрати SaaS на одного працівника зросли в середньому до 4830 доларів США у 2025 році, що на 21,9% більше, ніж минулого року, при цьому компанії керують в середньому 275 різними SaaS-додатками. Витрати зростають, складність зростає, а цінність все більше ставиться під сумнів.

Економічний поворотний момент на ринку програмного забезпечення

Трансформацію, що відбувається зараз, можна підсумувати простою формулою: коли створення та подальший розвиток програмного забезпечення стає дешевшим за розповсюдження стандартизованих продуктів, модель SaaS дестабілізує власну основу. Саме це відбувається через швидкий розвиток інструментів розробки на базі штучного інтелекту. Структура витрат на розробку програмного забезпечення докорінно змінилася. Там, де колись команда спеціалізованих розробників працювала над рішенням місяцями, сьогодні навіть невеликі команди можуть створювати функціональні прототипи за лічені дні за допомогою підтримки штучного інтелекту.

Дослідження показують, що помічники ШІ можуть збільшити швидкість розробки на 30-70 відсотків. Від 80 до 85 відсотків усіх розробників зараз регулярно використовують помічників програмування на базі ШІ, при цьому щоденні користувачі заощаджують в середньому від п'яти до восьми годин на тиждень. Частка коду, згенерованого ШІ, фактично розгорнутого у виробничих системах, зросла до 26,9 відсотка, причому інтенсивні користувачі вже генерують третину свого сукупного коду за допомогою ШІ. Ці цифри чітко демонструють, що технологічна основа для фундаментальної зміни співвідношення складання та купівлі закладена.

AlixPartners описує цей зсув як перехід від ери SaaS до ери штучного інтелекту, порівнюючи його з попереднім переходом парадигми від безстрокових ліцензій до SaaS, який на той час дозволив збільшити дохід у чотири-шість разів. Консалтингова компанія стверджує, що генеративний штучний інтелект та агенти штучного інтелекту фундаментально змінюють традиційну архітектуру SaaS, замінюючи логіку та рівні представлення, на які покладаються постачальники SaaS.

Дані революції: Що компанії вже роблять

Дослідження Retool Study від 2026 року, засноване на опитуванні 817 розробників та компаній, надає найдетальніший знімок цієї трансформації на сьогоднішній день. 35 відсотків опитаних команд вже замінили принаймні один SaaS-інструмент на спеціально розроблене власне рішення. 78 відсотків планують створити ще більше власних інструментів у 2026 році. Категорії SaaS, які потребують заміни, різноманітні: автоматизація робочих процесів (35 відсотків) та інструменти внутрішнього адміністрування (33 відсотки) очолюють список, далі йдуть інструменти бізнес-аналітики (29 відсотків), CRM-системи та конструктори форм (25 відсотків), управління проектами (23 відсотки) та підтримка клієнтів (21 відсоток).

Особливо показовим є той факт, що 60 відсотків розробників минулого року створили щось поза наглядом ІТ-відділів. Двадцять п'ять відсотків навіть роблять це регулярно. Це не лише феномен недосвідчених самотніх вовків: 64 відсотки опитаних тіньових ІТ-гравців є керівниками вищої ланки або керівниками вищої ланки. Вони свідомо обирають швидкість замість офіційних каналів закупівель. Найпоширенішою причиною є швидкість (31 відсоток), далі йдуть незадоволені потреби (25 відсотків) та надмірно повільні ІТ-процеси (18 відсотків).

Генеральний директор Retool Девід Хсу підсумовує динаміку: вартість розробки програмного забезпечення на замовлення різко впала. Процеси, які колись вимагали великих технічних ресурсів і значних бюджетів, тепер іноді можна створити прототипи за лічені дні. З такою фундаментальною зміною витрат змінюється і поведінка. Переважне питання зміщується з роздумів про те, що купувати, на те, чи варто створювати це самостійно.

Детальніше розглянемо структуру витрат SaaS

Щоб зрозуміти масштаби цієї трансформації, варто уважніше розглянути структуру витрат SaaS. Середня компанія зараз витрачає 49 мільйонів доларів щорічно на підписки SaaS. У таких секторах, як охорона здоров'я та ІТ, витрати зростають до понад 10 000 доларів на одного співробітника, а у фінансовому секторі вони сягають 8 750 доларів. Це збільшення витрат не пов'язане з тим, що компанії додають більше додатків. Портфель зріс лише на 2,2 відсотка, тоді як витрати зросли на 9,3 відсотка. Причина полягає у зростанні цін постачальників. SaaS-компанії, які самі борються з уповільненням зростання, шукають нові джерела доходу за рахунок преміальних доповнень, функцій штучного інтелекту та нових моделей ціноутворення, зокрема, оплати на основі використання.

Водночас, купівельна поведінка компаній докорінно змінюється. Замість того, щоб додавати більше інструментів, вони консолідують свої портфелі програмного забезпечення, зменшують невикористані ліцензії, вимагають гнучких моделей ціноутворення на основі використання та переглядають контракти після поновлення. Там, де SaaS-компанії колись вигодовувалися принципом «земля та розширення», сьогодні переважає парадигма «доведення та обґрунтування», де кожні витрати мають бути виправдані.

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Керований ШІ: третій варіант між купівлею та створенням власного

У цій складній ситуації виникає третій варіант, який не вимагає ні повної власної розробки, ні безпідставного прийняття SaaS-передплат. Концепція керованих платформ штучного інтелекту поєднує швидкість і доступність хмарних сервісів з контролем і адаптивністю власних систем. Ці платформи дозволяють компаніям створювати індивідуальні рішення на керованій інфраструктурі, з інтеграцією безпеки, управління та масштабованості з самого початку.

Gartner підтверджує цю тенденцію: 65 відсотків компаній вже використовують гібридні архітектури штучного інтелекту, які поєднують комерційні API з внутрішніми моделями та інструментами. Найрозумніші команди розробляють системи, які можуть розвиватися з часом, а не обирають один шлях з самого початку. 41 відсоток компаній назвали брак гнучкості або можливостей налаштування основною причиною переходу від покупного ШІ до внутрішньої розробки.

Погляд Deloitte на керовані послуги показує, як штучний інтелект трансформує традиційне надання послуг: від автоматизації повсякденних завдань, таких як створення звітів у режимі реального часу та автоматизація процесів, до надання складної аналітики та стратегічних рекомендацій. Ключова відмінність полягає в тому, що компанії спочатку роблять речі по-іншому, а потім поступово переходять до зовсім інших речей. Дослідження McKinsey «Стан штучного інтелекту» показує, що організації, які впроваджують штучний інтелект безпосередньо в процеси прийняття рішень, а не розглядають його як просто аналітичне доповнення, майже втричі частіше переробляють свої робочі процеси навколо штучного інтелекту, створюючи тим самим вимірювану цінність.

Процес дозрівання: від експерименту до стратегічної внутрішньої розробки

Компанія Forrester визначила процес дозрівання, який вони називають «прогресивною інтернаціоналізацією». Організації, які дотримуються цього поетапного підходу, спочатку купують штучний інтелект для перевірки цінності, потім переходять до гібридної моделі і, нарешті, створюють власний, щоб диференціювати себе. Згідно з дослідженням, такий підхід призводить до сталої рентабельності інвестицій у штучний інтелект на 60 відсотків швидше, ніж одразу переходити до внутрішньої розробки.

Структура зрілості штучного інтелекту Zartis описує три окремі фази. На етапі експериментування команди покладаються на попередньо створені API та платформи SaaS для перевірки рентабельності інвестицій та досягнення початкових успіхів. На етапі розширення API постачальників поєднуються з рівнями оркестрації та легким перенавчанням для налаштування робочих процесів та доступу до внутрішніх даних. Нарешті, на етапі розробки компанії запускають власні точно налаштовані моделі на власних серверах, знижуючи витрати до 40 відсотків та перетворюючи систему на стратегічну перевагу.

Практика підтверджує цю закономірність. ClickUp, платформа продуктивності з 14 мільйонами користувачів, оцінила низку постачальників штучного інтелекту для своїх операцій виведення на ринок і виявила, що жоден з них не пропонує належної інтеграції або необхідної узгодженості. Замість того, щоб продовжувати пошуки, компанія створила шість власних інструментів штучного інтелекту, підключених до Salesforce, Zendesk та Snowflake. Результат: сотні автоматизованих робочих годин на тиждень, значна економія витрат на робочу силу та зменшення річних витрат на програмне забезпечення для автоматизації на 200 000 доларів.

Недоліки самостійного будівництва та чому управління є критично важливим

Хоч би як спокусливо звучало повернення до власної розробки, воно не позбавлене ризиків. Сем Альтман уже попереджав про швидку еру заміни SaaS, в якій відбудеться вибух недорогих, одноцільових інструментів, що пріоритезують швидкість над якістю. Майбутнє програмного забезпечення знаходиться десь між жорстким, негнучким SaaS та недбалим, неконтрольованим поширенням, де розробники можуть вирішувати свої проблеми в безпечних, керованих середовищах.

Лише вісім відсотків розробників використовують код, згенерований штучним інтелектом, без модифікацій. Сорок чотири відсотки ретельно тестують його перед розгортанням, а 32 відсотки хоча б коротко переглядають код. Код, згенерований штучним інтелектом, без належної перевірки містить у 1,7 раза більше помилок. Технічні бар'єри для розгортання у робочому середовищі численні: недостатня кількість технічних ресурсів та можливостей розробників (42 відсотки), проблеми безпеки та відповідності (41 відсоток), а також проблеми інтеграції між системами (39 відсотків).

З організаційної точки зору, нечітка рентабельність інвестицій (ROI) посідає перше місце з 33 відсотками, далі йдуть бюджетні обмеження (30 відсотків) та витрати на обслуговування (26 відсотків). Особливо проблематично те, що 35 відсотків організацій ще не встановили показники продуктивності штучного інтелекту. Ви просто не можете довести рентабельність інвестицій того, що не вимірюєте. 75 відсотків розробників зараз працюють за директивами своїх організацій щодо штучного інтелекту, але вимірювання продуктивності не встигає за цим.

Стратегічний вимір: коли будувати, коли купувати

Рішення між створенням та купівлею більше не є бінарним. Структура HatchWorks 2026 року визначає п'ять вимірів, які впливають на це рішення: конкурентна диференціація, перевага в даних, толерантність до ризику, складність інтеграції та специфіка необхідних робочих процесів. Компаніям слід купувати, якщо вони платять за десятиліття граничних випадків, тестування та очікувань доступності. Вони повинні створювати, якщо можливості є їхньою конкурентною перевагою, наприклад, за допомогою штучного інтелекту, робочих процесів на основі агентів або підтримки прийняття рішень. І їм слід використовувати гібридний підхід, якщо основна функціональність стандартна, але їхні робочі процеси та інтеграції унікальні.

Група продуктів Кремнієвої долини стверджує, що штучний інтелект швидко руйнує бар'єри витрат, часу та експертизи, які історично сприяли купівлі, а не розробці нових рішень. Фінансовий директор OpenAI зазначив, що компанія розробляє агента штучного інтелекту, здатного виконувати всю роботу інженерів-програмістів, а не просто розширювати їхні навички. Хоча повністю автономні інженери зі штучного інтелекту все ще можуть бути на горизонті, напрямок зрозумілий.

Майбутнє корпоративного програмного забезпечення: оркестрація замість власності

Компанії, які досягнуть успіху зі штучним інтелектом у 2026 році, визначатимуться не тим, чим вони володіють, а тим, наскільки добре вони це організують. Екосистеми штучного інтелекту будуть модульними, розподіленими та спільними. Перевагу матимуть ті організації, які зможуть безперешкодно поєднувати сторонні інструменти, аналітичні дані з відкритим кодом та внутрішні системи. Це вимагає фундаментальної зміни ролей партнерів: від конфігуратора до співавтора, від системного інтегратора до архітектора аналітичних даних.

Для традиційних SaaS-компаній повідомлення зрозуміле. Salesforce вже підписала 5000 контрактів на свою платформу Agentforce AI до жовтня 2024 року, включаючи понад 3000 платних клієнтів. ServiceNow розширює можливості своїх агентів зі штучним інтелектом шляхом придбання Moveworks. HubSpot запустила Breeze, набір інструментів для агентів на базі штучного інтелекту. Гіганти SaaS трансформуються — не тому, що хочуть, а тому, що мусять.

Майбутнє корпоративного програмного забезпечення не буде ні суто SaaS, ні суто власною розробкою. Це буде екосистема керованого штучного інтелекту, модульних платформ та стратегічної власної розробки, де кожна компанія здійснює контроль там, де це важливо, і приймає абстракцію там, де вона має сенс. Для ІТ-директорів та технічних директорів це означає, що питання більше не в тому, створювати чи купувати. Питання в тому, де потрібен контроль, а де можна прийняти абстракцію.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

 

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

 

 

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

Xpert.Digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробляти індивідуальні стратегії, точно узгоджені з вимогами та викликами вашого конкретного сегмента ринку. Завдяки постійному аналізу ринкових тенденцій та моніторингу розвитку галузі ми можемо діяти проактивно та пропонувати інноваційні рішення. Поєднання досвіду та знань створює додаткову цінність та надає нашим клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Більше інформації тут:

• Скористайтеся перевагами 5 галузей експертизи Xpert.Digital в одному пакеті – від €500/місяць