- Son 15 yılda yazılım tüm sektörleri ele geçirdiği gibi, artık yapay zeka ajanları SaaS pazarının yerini almaya başlıyor
- Geliştiriciler, basit SaaS araçları yerine ajanları kullanarak kuruma özel iç araçları doğrudan üretiyor
- Bu değişimle birlikte SaaS yenilemeleri ve fiyat artışlarına yönelik şüphecilik yayılıyor; şirketler ise kendi çözümlerini inşa etmeyi gerçekçi bir alternatif olarak değerlendirmeye başlıyor
- Bakım yükü, ajanların otomasyon yetenekleriyle hafifliyor; mevcut SaaS ürünlerinde de API değişiklikleri gibi bakım sorunları bulunuyor
- Basit CRUD tipi back-office SaaS ürünleri en büyük risk grubunda ve teknik yetkinliği olan organizasyonlar bu dönüşümü rekabet avantajına çevirebilir
SaaS’ın yerini alan yapay zeka ajanlarının yükselişi
- Son 15 yılda yazılımın perakende, medya, finans gibi sektörleri ele geçirmesi gibi, yapay zeka ajanlarının SaaS’ın yerini aldığı bir eğilim ortaya çıkıyor
- SaaS araçlarına talep azalırken, basit işler ajanlar tarafından birkaç dakika içinde çözülebiliyor
- Kullanıcılar artık Retool gibi araçları değerlendirmek yerine doğrudan kendi dashboard’larını oluşturuyor
- Gemini 3, Claude Code gibi ajanlar UI/UX mockup’ları ve sunum hazırlama gibi geliştirme dışı işleri de üstleniyor
- Örneğin Claude Code, Markdown’ı PDF’ye dönüştürerek slaytları otomatik oluşturabiliyor
- Kurumsal SaaS yenilemelerinde fiyat artışlarına karşı direnç artıyor
- Geçmişte kendi çözümünü inşa etmek gerçekçi değildi, ancak artık somut bir alternatif olarak değerlendiriliyor
- SaaS ürünlerinin karmaşıklığı, çok sayıda müşterinin taleplerini yansıtmasından kaynaklanıyor; buna karşılık yalnızca kurum içi kullanılan araçlar tek müşteri odağıyla sadeleştirilebiliyor
- Organizasyonlar roadmap’i doğrudan kontrol edebiliyor
Bakıma yönelik itirazlar ve karşılıklar
- Başlıca itiraz, “elle yapılan uygulamaların bakımını kim üstlenecek?” sorusu
- Hata düzeltmeleri ve güvenlik yamaları hâlâ gerekli, ancak SaaS ürünlerinde de bakım kalitesi çoğu zaman düşük olabiliyor
- Ajanlar bakım maliyetini ciddi ölçüde azaltıyor
- Örnek: desteği sona ermiş bir kütüphaneyi değiştirme işini otomatikleştirmek
AGENTS.md dosyalarıyla kod tabanının açıklanmasını otomatikleştirerek bilgi kaybı sorununu hafifletmek
- SaaS tarafında da bakım riski var
- Örnek: API’nin kullanımdan kaldırılması ve yeni API’ye geçiş nedeniyle kapsamlı değişikliklerin gerekmesi
- Teknik kapasitesi olan organizasyonlar SaaS bağımlılığını azaltıp kendi çözümlerini kurmayı değerlendiriyor
- Ancak teknik olmayan organizasyonların her şeyi tamamen değiştirmesi hâlâ zor
SaaS’ın ekonomik yapısındaki değişim
- SaaS’ın değeri, müşteri büyüme hızı ve yüksek NRR’ye (net gelir tutma oranı) dayanıyor
- Yeni müşteri talebindeki düşüş nedeniyle satış ve pazarlama maliyetlerinin artması bekleniyor
- NRR’de düşüş daha büyük bir tehdit
- Müşteriler bazı işlevleri kendi araçlarıyla değiştiriyor ya da veriyi API üzerinden çekip kurum içi dashboard’lara aktarıyor
- Sonuç olarak kullanıcı lisansı sayısında azalma ve yükseltmelerden kaçınma yaşanıyor
- Mevcut SaaS modelinin temelindeki yüksek marjlı genişleme yapısı zayıflayabilir
Hâlâ güçlü kalan SaaS alanları
- Yüksek erişilebilirlik ve yüksek güvenilirlik (SLA) gerektiren sistemlerin yerini almak zor
- Örneğin ödeme işleme ve çekirdek altyapı gibi alanlarda Stripe benzeri uzman SaaS çözümleri hâlâ avantajlı
- Büyük ölçekli veri işleme veya ağ etkisine dayalı hizmetler de kolay kolay ikame edilemez
- Slack, büyük veri gölleri gibi sistemleri kurum içinde kurmak verimsizdir
- Özel/veri tekeline sahip şirketler, aksine ajanlardan yararlanarak rekabet gücünü artırabilir
- Finans ve satış verileri gibi varlıklar yüksek değerini koruyor
- Regülasyon ve uyumluluk gereksinimleri olan sektörlerde SaaS bağımlılığı sürecek
- Kurum içi uygulamaları yönetmek için SRE ve DevOps yeteneğine olan talebin artması bekleniyor
- Bazı organizasyonlar bu iş için özel ekipler kurabilir
En büyük risk grubu ve pazarın ayrışması
- Basit CRUD tabanlı back-office SaaS ürünleri en büyük darbeyi alacak grup
- Müşteri verisi üzerinde basit dashboard veya analiz işlevleri sunan ürünler
- Müşteriler dokümantasyonu kendileri hazırlayıp bunu ajanlarla yeniden hayata geçirebilir
- SaaS pazarı, teknik yetkinliği olan şirketler ile olmayanlar arasında ikiye bölünecek gibi görünüyor
- İlki kendi çözümlerini geliştirerek maliyeti düşürebilir ve rekabet gücünü artırabilir
- İkincisi ise SaaS fiyat artışlarına karşı daha kırılgan olacak
- SaaS tamamen ortadan kalkmayacak, ancak belirgin farklılaşması ve özgün bilgisi olmayan ürünlerin ayakta kalması zorlaşacak
- Ajanların ne kadar hızlı biçimde karmaşık sistemleri yönetebilecek seviyeye ulaşacağı, geleceğin temel değişkenlerinden biri olmaya devam ediyor
1 yorum
Hacker News yorumları
Ben, belirli bir sektör dikeyine odaklanan bir SaaS şirketinin CTO’suyum
Müşterilerimizin kendi araçlarını geliştirecek kabiliyeti yok ve çoğu “sistem” aslında Excel
Büyük şirketlerden ikisi ürünümüzü kopyalayıp içeride kullanmaya çalıştı ama biri vazgeçti, diğeri de kullanıcılar tarafından “eh işte” diye değerlendirildi
Hiç ücretli müşteri kaybetmedik
Geliştirme hızımızı artırmak için AI ajanlarını yoğun biçimde kullandık ama darboğaz hâlâ “ne yapılacağını bilmek”
Ürünün değeri, kullanıcının fark etmediği sayısız alan kararında yatıyor. Bu tür içgörüler, şirket içi bir geliştiricinin bir günde kopyalayabileceği şeyler değil
Ama müşterinin para ödediği şey bir LLM wrapper’ı değil; onun dışındaki %99’luk karmaşık kısım — zor teknik işler, tekrar eden görevler, SLA ve destek yapısı
Örneğin bankacılıktaki LOB uygulamalarında, müşteriyle her gün geri bildirim alışverişi yapmazsanız rekabette geri kalırsınız
Müşteri hıza yetişemediğinde, çalışanlarımız geçici olarak müşterinin şirketine gidip birlikte çalışıyor
Takım süreçleri veya bütçe kısıtları olmadan yüksek kalitede uygulamalar çıkarabiliyorlar
Yalnız artık pazarın çok daha kalabalık ve çeşitli olacağını düşünüyorum
Ben, PartsBox adlı elektronik parça envanter yönetimi SaaS’ının kurucusuyum
AI beni endişelendiriyor ama geceleri rahat uyuyorum
Müşterilerin problemin derinliğini anlamayıp AI ile kendi uygulamalarını yapmaya kalkmasından endişe ediyorum ama benzer şeyi zaten elektronik tablolarla da yapıyorlar
Asıl zor olan kodlama değil, alan modelleme. Dünyadaki karmaşık süreçleri anlamak ve kullanılabilirlikle karmaşıklık arasında denge kurmak
Ama böyle modelleri iyi kursanız bile kopyalar çok hızlı yetişiyor
Sektöre özgü alan bilgisi çoğunlukla şirketlerin içinde kilitli ve eğitim verisine dahil değil
Bu yüzden tam tersine, bu sektörlerdeki geliştiriciler daha istikrarlı bir konumda
AI kullanarak backend ve frontend’in bazı kısımlarını değiştirdik, iki günde iş akışı sorunlarını çözdük
Tamamen AI tabanlı bir çözüm gerçekçi değil ama açık kaynak temeli üzerine AI eklerseniz özelleştirilmiş, düşük maliyetli çözümler üretilebilir
Bu da SaaS’ın reklam kanalını ortadan kaldırıp ürünü emtialaştırma riski taşıyor
Ben tam tersine AI’ın özelleştirilmiş entegrasyon çözümlerine olan talebi patlattığını düşünüyorum
Özellikle onlarca yıldır değişmeyen üretim gibi sektörlerde değişim başlamış durumda
AI sayesinde artık çok daha fazla yeni yazılım mümkün ve önümüzdeki birkaç yılda bunlar patlayarak çoğalacak
Ama alan bilgisi hâlâ önemli; AI’dan yararlanmak için ne istemeniz gerektiğini bilmeniz gerekiyor
Müşterilerin çoğu hâlâ elektronik tablolar ve ERP seviyesinde çalışıyor
Bu yüzden değişim ya kademeli olur ya da ancak ezici bir avantaj olduğunda gerçekleşir
2000’lerin başında büyük şirketler LOB uygulamalarını şirket içi BT ekipleriyle geliştiriyordu ama sonra SaaS maliyet verimliliği sayesinde pazarı ele geçirdi
Şimdi sanki yeniden şirket içi geliştirme çağına dönülüyor
Şirketten çıkarılan eski iç BT personelini yeniden işe almaya gerek kalmayabilir
Bu yazının ana fikrini anlamıyorum. AI’ın SaaS’ın yerini alması, AI’ın işi kendi başına yapabildiği bir senaryo için geçerli
AI kod üretse bile yine de mühendislik, güvenlik ve operasyon gerekir. Bunlar pahalı işler
SaaS aboneliği ödemek çok daha ucuz
Şirket içi uygulamalarda bakım maliyetinin %100’ünü siz üstlenirsiniz ama SaaS’ta bu maliyet müşteri sayısı N ise 1/N’e düşer
AI kodunun yerini alabileceği şeyler, zaten baştan SaaS yapılmaya değmeyecek şeylerdir
Örneğin Retool gibi ürünler SaaS’tan çok zaten demode olmuş araçlar
Örneğin Claude ile 5 dakikada bir dashboard yapılabiliyorsa, neden ücretli SaaS kullanasınız?
Ben UI Bakery benzeri bir iç uygulama geliştirici aracı yapıyorum
Bazı müşteriler yıllık 100 bin doların üzerindeki SaaS aboneliklerini iptal etmeye çalışıyor
Çoğu SaaS’ı ayakta tutan şey aslında tek bir özellik
Ama özel araca geçildiğinde deployment ve yaşam döngüsü yönetimi yeni bir sorun oluyor
Buna karşılık benzersiz veri erişim hakkı olan SaaS hâlâ güçlü
Örneğin HubSpot’un Clearbit’i satın alması, müşteri tutma stratejisi açısından çok mantıklı
Ben belirli bir sektör için özel ERP’yi şirket içinde geliştiriyorum
AI sayesinde küçük ekiplerle bile özelleştirilmiş yazılım hızla geliştirilebiliyor
Bence artık “butik yazılım” dönemi açıldı
AI, üretkenliğimi en az 4 kat artırdı
“İki haftada yeterince iyi” bir ürün yapılabiliyorsa neden pahalı SaaS kullanalım?
Başta hızlı ilerliyor ama zamanla kırılgan ve karmaşık sistemlere dönüşüyor
İnsan kaynağı, operasyon, izin dönemlerinde yedekleme gibi unsurlar hesaba katıldığında, şirket içi geliştirmenin toplam maliyeti SaaS’tan çok daha yüksek
Güvenlik, altyapı, DevOps hepsinin ölçeklenmesi gerekir
SaaS’ın ağ etkileri var ama iç araçlarda bu yok. Sonunda SaaS daha ucuz kalır
Şirketlerin çoğu hâlâ hizmet tüketmeyi tercih ediyor
Yeni özellik talepleri hiç bitmez ve AI ajanları bazı işlerde (örneğin model tasarımı) faydalı olsa da işletmenin çekirdek süreçlerinde hata oranı yüksektir
Bugünlerde birçok şirket enterprise SaaS yenileme tekliflerinden şüphe etmeye başladı
Ama “AI, Workday veya Salesforce’un yerini alacak” düşüncesi sihirli düşünce gibi
Gerçekte Claude Code böyle büyük sistemleri tamamlayamaz
Bunu gerçekten kullanmış olan herkes sınırlarını bilir
Jamin Ball’ın Clouded Judgement: Long Live Systems of Record yazısı çok daha gerçekçi
Yine de küçük şirketler artık basit script’lerle üretkenlik artışı elde edebiliyor
SaaS’ın değeri müşteri büyüme hızı ve yüksek NRR ile %80–90 marjlara dayanıyor
Ama AI token maliyetleri devreye girdiğinde, bu marj yapısının sarsılması çok olası