'Wat we zien, is geen afwijzing van software, maar onzekerheid over welke softwaremodellen blijven bestaan', zegt Eric Clark, president en CEO bij Manhattan Associates. 'De markt maakt nog onvoldoende onderscheid tussen fundamenteel verschillende architecturen.'
Twee verschillende categorieën
Die nuance is cruciaal, want software ontwikkelt zich richting twee duidelijk verschillende categorieën: Aan de ene kant staat interfacegerichte, configuratie-intensieve software. Dit zijn oplossingen waarbij de gebruikersinterface het product vormt. In een wereld waarin agents taken autonoom uitvoeren via API’s verliest dit model aan relevantie. 'Navigeren door schermen en handmatige configuratie worden steeds minder belangrijk', aldus Clark.
De echte waarde verschuift naar data, workflows en connectiviteit”
Aan de andere kant staan API-first, datacentrische en cloud-native platforms. Deze oplossingen zijn ontworpen voor integratie, orkestratie en schaal, en functioneren net zo goed voor machines als voor mensen. In het agentische tijdperk verschuift waarde juist naar deze categorie.
Clark: 'Agents klikken niet door schermen, maar communiceren direct met systemen. Dat betekent dat de echte waarde verschuift naar data, workflows en connectiviteit.' Het concurrentievoordeel verandert daarmee fundamenteel: niet langer menu’s en schermen bepalen de waarde, maar de onderliggende architectuur.
Geen vervanging maar versterking
Een veelgehoorde aanname is dat AI traditionele software overbodig maakt. In de praktijk ligt dat anders. Zeker in bedrijfskritische omgevingen brengt het vervangen van goed ontworpen SaaS-oplossingen door AI-gegenereerde systemen juist extra risico en complexiteit met zich mee. Volgens Clark is het idee dat AI applicaties volledig vervangt te simplistisch. 'AI verandert hoe software wordt gebruikt en ontwikkeld, maar het vervangt niet de noodzaak voor robuuste, betrouwbare platforms.'
Er zijn volgens de CEO drie belangrijke redenen waarom AI SaaS niet vervangt, maar juist versterkt:
1. Hogere operationele kosten
Hoewel AI de ontwikkelkosten kan verlagen, stijgen de operationele kosten vaak aanzienlijk. Traditionele software draait op voorspelbare, relatief goedkope berekeningen. Agentische AI vereist complexe inferentieprocessen, vaak op GPU’s, wat aanzienlijk duurder is. Dit maakt een hybride aanpak noodzakelijk. Deterministische systemen blijven essentieel voor snelheid en betrouwbaarheid, terwijl AI wordt ingezet waar het aantoonbare waarde toevoegt. SaaS-platforms fungeren daarbij als orkestratielaag die kosten en complexiteit beheersbaar houdt.
'De echte uitdaging is niet het bouwen van AI, maar het efficiënt en verantwoord inzetten ervan. Daar ligt de rol van moderne SaaS-platforms.'
2. Toenemend belang van betrouwbaarheid en governance
De ‘service’-component van SaaS wordt vaak onderschat, stelt Clark. In enterprise-omgevingen zijn garanties rondom beschikbaarheid, beveiliging en compliance essentieel.
Als een AI-agent een beslissing neemt die impact heeft op je operatie, moet je kunnen uitleggen waarom”
'Organisaties moeten kunnen vertrouwen op consistente prestaties, duidelijke verantwoordelijkheden en ondersteuning bij incidenten. In een wereld waarin AI-systemen autonomer worden, neemt het belang van deze zekerheden alleen maar toe. Als een AI-agent een beslissing neemt die impact heeft op je operatie, moet je kunnen uitleggen waarom. Transparantie en controle worden belangrijker, niet minder.'
3. Domeinkennis als doorslaggevende factor
De waarde van enterprise software zit niet alleen in code. In veel gevallen vormt code slechts een klein deel van de totale waarde. Het grootste deel bestaat uit diepgaande domeinkennis en praktijkervaring. Complexe scenario’s, uitzonderingen en operationele realiteiten zijn vaak het resultaat van jarenlange ontwikkeling en implementatie. Deze kennis is moeilijk te repliceren met AI alleen.
'AI kan code genereren, maar geen jaren aan praktijkervaring vervangen', zegt Clark. 'Dat verschil wordt vaak onderschat.'
Een herwaardering van software
Agentische AI zal software niet simpelweg vervangen, maar herwaarderen. Oplossingen die afhankelijk zijn van handmatige interactie verliezen terrein, terwijl platforms die gebouwd zijn op data, integratie en schaal juist aan kracht winnen. Tegelijkertijd blijven klassieke enterprise-waarden onverminderd belangrijk: betrouwbaarheid, governance, verantwoordelijkheid en snelle time-to-value.
'AI zal de markt niet vernietigen, maar differentiëren', concludeert Clark. 'Het maakt duidelijk welke oplossingen echt toekomstbestendig zijn.' De conclusie is helder: AI betekent niet het einde van SaaS. 'Het markeert een nieuwe fase waarin de verschillen tussen sterke en zwakke oplossingen duidelijker worden dan ooit.'
Dit artikel is gesponsord door Manhattan Associates.
