Microsoft-CEO Satya Nadella stelde onlangs: “SaaS is dood.” Een prikkelende uitspraak, bedoeld om een fundamentele verschuiving te duiden in hoe we bedrijfsapplicaties ontwerpen, aanbieden en gebruiken. Volgens Nadella is het traditionele SaaS-model – software als gestandaardiseerde dienst via abonnement – niet langer toereikend in een wereld die razendsnel evolueert dankzij AI, data en gepersonaliseerde interacties.

Wat betekent dit? SaaS verdwijnt niet letterlijk, maar transformeert. Van centrale standaardsoftware schuiven we op naar decentrale, intelligente informatiediensten – dynamisch, gepersonaliseerd en real-time.

Van massaproductie naar maatwerk in informatiedienstverlening

Deze transformatie doet denken aan de industriële omslag eind vorige eeuw: fysieke fabrieken gingen van massaproductie naar flexibele automatisering met behulp van programmeerbare robots. Daarmee werd productie op maat en op kleine schaal mogelijk – tot zelfs seriegrootte één.

Eenzelfde ontwikkeling zien we nu in informatiedienstverlening. De opkomst van AI-agents – de digitale equivalent van industriële robots – maakt het mogelijk om informatiediensten dynamisch en individueel aan te bieden. Niet langer zijn standalone softwarepakketten de norm, maar intelligente individuele systemen die zich voortdurend aanpassen aan de gebruiker.

De opkomst van digitale smart factories

Net als bij industriële automatisering verandert hiermee ook de manier waarop digitale diensten worden geproduceerd. Geen centrale “softwarefabrieken” of clouds meer die generieke output leveren, maar een gedistribueerde assemblage van diensten aangestuurd door AI. Informatiediensten worden gebouwd zoals moderne auto’s: samengesteld uit digitale componenten, intelligent in gedrag en voortdurend in verbinding met hun gebruiker. Werd de auto een informatieproduct, een soort iPad op wielen, dan worden individuele digitale diensten dat ook – maar dan voor informatie.

Web3, edge computing en de terugkeer van het individu

Deze verschuiving sluit naadloos aan bij de principes van Web3. Waar voorheen de centrale cloud als een soort ‘mainframe van het internet’ het zwaartepunt was, verschuift verwerking nu naar de randen van het netwerk: lokale nodes, laptops, telefoons, wearables. AI-agents draaien op deze lokale nodes, gebruiken lokale data en garanderen daarmee meer autonomie, snelheid én privacy.

Een treffend voorbeeld is Apple’s aanpak van gezondheidsdata. Analyse vindt lokaal plaats op iPhone of iWatch. Data blijft in handen van de gebruiker, zonder noodzaak voor centrale opslag – en dus zonder potentiële centrale meekijker. Ook wordt peer-to-peer communicatie makkelijker gemaakt, zonder verplichte omweg via centrale hubs. Grote datalakes blijven nodig voor big data analyse, maar vluchtige of persoonlijke data kan prima op tussen- of eindpunten blijven en daar worden opgeslagen, gebruikt en geanalyseerd.

Van cloudfabriek naar dataportemonnee

Deze decentralisatie maakt informatiedienstverlening niet alleen persoonlijker, maar ook veiliger. Waar de centrale cloud een aantrekkelijk doelwit is – als een bankkluis vol data – ontstaan nu duizenden individuele dataportemonnees. Elke aanval vereist maatwerk en levert minder op. Daarmee wordt cybersecurity intrinsiek weerbaarder. En kan makkelijker aan privacywetgeving worden voldaan.

Impact op data-architectuur en datalogistiek

De implicaties reiken verder dan alleen de opkomst van AI-agents. Ook de onderliggende data-infrastructuur ondergaat een stille revolutie. Net zoals fysieke fabrieken hun logistiek moesten aanpassen bij de omslag naar flexibele productie, geldt dat nu ook voor de wereld van data. Just-in-time leveringsprincipes maakten fysieke magazijnen grotendeels overbodig en reduceerden doorlooptijden drastisch. Dat vroeg om nieuwe systemen als MRP, ERP, CRM en SCM. Procesgerichte kwaliteitszorg en ISO-standaarden hielpen deze ketens te beheersen en te auditen.

In de moderne informatiefabrieken voltrekt zich een vergelijkbare omslag. Data moet just-in-time worden aangeleverd – niet langer vooraf gecentraliseerd opgeslagen, maar dynamisch beschikbaar gesteld aan de dienst of agent die ze nodig heeft. De distributie, opslag en archivering van data moeten daarop worden aangepast. Datalogistiek moet over eigen ingebouwde intelligentie beschikken. Zelfs data moet op deze wijze intelligent worden, zoals ik beschreef in deze blog over AI-agents en microservices.

Ook de interne netwerken en opslaginfrastructuur – de digitale equivalenten van interne logistiek en magazijnen – krijgen steeds meer eigen intelligentie. Zoals ik beschreef in mijn blogs “Zwarte doos om AI-agents te bewaken” en “Na de crash – ook IT heeft een black box nodig”, zien we de opkomst van intelligente appliances direct bij verwerking en opslag. Deze voeren lokaal datamanagement uit en vormen zo de nieuwe knooppunten van een slimme, decentrale datalogistiek – ondersteund met een gedecentraliseerde boekhouding in de vorm van blockchains.

Data als product: modulair, mobiel en metadateerbaar

Informatie is zowel opgebouwd uit data als gebouwd met data. Digitale informatiediensten zijn daarmee onlosmakelijk verbonden met datalogistiek. Zoals ik eerder beschreef in de blog “Tien jaar later – Visie wordt werkelijkheid met AI-agents en n8n”, wordt bronarchivering cruciaal. Alleen als data bij de bron correct wordt voorzien van metadata, kan ze betrouwbaar worden opgeslagen, gedeeld en hergebruikt – mét ingebouwde compliance, governance en privacybescherming.

In een wereld waarin data steeds mobieler, individueler en contextafhankelijker wordt, zijn dit geen ‘nice-to-haves’, maar harde randvoorwaarden voor betrouwbare informatiedienstverlening.

Conclusie: SaaS is niet dood – het is getransformeerd

SaaS is niet verdwenen, maar getransformeerd. Wat verdwijnt, is het standaardabonnement op uniforme software. Wat ervoor in de plaats komt, is een nieuw tijdperk van intelligente, autonome en gedistribueerde informatiediensten – een evolutie van cloud naar edge, van massa naar maatwerk, van centraal naar persoonlijk.

Data vormen daarbij zowel de componenten van het informatieproduct (de dienst) als de bouwstenen van het productieproces (de software zelf). Die dubbelrol maakt datamanagement steeds belangrijker, maar ook complexer. Master Data Management wordt daarom een kritische succesfactor om het geheel aan data – inclusief privacy- en cybergevoelige componenten – goed, beheersbaar en aantoonbaar compliant te houden.

SaaS als lopende band maakt definitief plaats voor lokale digitale smart factories: flexibel, zelfsturend en afgestemd op de individuele gebruiker. Deels zelfs achter de privacy van de eigen voordeur. Niet alleen thuiswerken, maar daar zelfs uw eigen kleine datacenter als node voor intern gebruik en veilige koppeling met de buitenwereld – zie de blog over het datacenter in huis.

Photo by Markus Winkler

——————-  Translated by ChatGPT ——————–

Is SaaS Dead?

Microsoft CEO Satya Nadella recently stated: “SaaS is dead.” A provocative statement, meant to signal a fundamental shift in how we design, deliver, and use business applications. According to Nadella, the traditional SaaS model—standardized software delivered as a service via subscription—is no longer adequate in a world rapidly transforming through AI, data, and personalized interactions.

But what does this mean? SaaS isn’t literally disappearing—it’s evolving. From centralized standard software, we’re shifting toward decentralized, intelligent information services: dynamic, personalized, and real-time.

From Mass Production to Tailored Information Services

This transformation mirrors the industrial shift at the end of the last century: physical factories transitioned from mass production to flexible automation with programmable robots. This enabled made-to-order production at small scales—even as small as a series of one.

We’re now seeing the same in information services. The rise of AI agents—the digital equivalent of industrial robots—makes it possible to offer information services dynamically and individually. No longer are standalone software packages the norm, but intelligent systems that continuously adapt to the user.

The Rise of Digital Smart Factories

Just like in industrial automation, the way digital services are produced is also changing. We’re moving away from central “software factories” or clouds delivering generic output, toward a distributed assembly of services orchestrated by AI. Information services are being built like modern cars: assembled from digital components, intelligent in behavior, and constantly connected to the user. As cars have become information products—iPads on wheels—so too are individual digital services evolving into intelligent information products.

Web3, Edge Computing, and the Return of the Individual

This shift aligns perfectly with the principles of Web3. Where once the central cloud was the gravity point—the mainframe of the internet—processing is now moving to the edges of the network: local nodes, laptops, phones, wearables. AI agents run on these local nodes, use local data, and thus offer more autonomy, speed, and privacy.

A striking example is Apple’s approach to health data. Analysis takes place locally on the iPhone or iWatch. Data remains in the user’s hands, without the need for centralized storage—and thus no central observer. Peer-to-peer communication is also becoming easier, without mandatory detours via central hubs. Big data lakes still serve analytical purposes, but ephemeral or personal data can remain and be processed at edge points or intermediaries.

From Cloud Factory to Data Wallet

This decentralization doesn’t just make information services more personal—it also makes them more secure. Where the central cloud is an attractive target—like a bank vault full of data—we now see the rise of thousands of individual data wallets. Each attack requires customization and yields less value. As a result, cybersecurity becomes more resilient by design. And it’s easier to comply with privacy regulations.

Impact on Data Architecture and Data Logistics

The implications go far beyond the rise of AI agents. The underlying data infrastructure is undergoing a silent revolution. Just like physical factories had to reinvent their logistics in response to flexible production, the same now applies to the digital world. Just-in-time delivery principles made large warehouses obsolete and drastically reduced lead times. This required new systems like MRP, ERP, CRM, and SCM. Process-oriented quality management and ISO standards helped control and audit these chains.

A similar transformation is now taking place in digital information factories. Data must be delivered just-in-time—not pre-stored in centralized systems, but dynamically supplied to the service or agent that needs it. Distribution, storage, and archiving must adapt. Data logistics needs built-in intelligence. Even data itself must become “smart,” as I explained in this blog on AI agents and microservices.

Internal networks and storage infrastructures—the digital equivalents of internal logistics and warehouses—are also becoming more intelligent. As I described in “Black box to monitor AI agents” and “After the crash – IT needs a black box too”, we’re seeing the rise of smart appliances for local processing and storage. These perform on-site data management and form the new nodes of a decentralized, intelligent data logistics system—supported by distributed ledgers such as blockchains.

Data as a Product: Modular, Mobile, and Meta-tagged

Information is both built from data and built with data. Digital information services are thus inseparably tied to data logistics. As I explained in the blog “Ten Years Later – Vision Becomes Reality with AI Agents and n8n”, source archiving becomes critical. Only if data is properly tagged with metadata at the source can it be stored, shared, and reused reliably—with built-in compliance, governance, and privacy protection.

In a world where data is increasingly mobile, individual, and context-dependent, these are not “nice to haves,” but hard prerequisites for reliable information service delivery.

Conclusion: SaaS Is Not Dead – It Has Evolved

SaaS is not gone—it has transformed. What is disappearing is the standard subscription to uniform software. What is replacing it is a new era of intelligent, autonomous, and distributed information services—a shift from cloud to edge, from mass to bespoke, from centralized to personal.

Data becomes both the component of the information product (the service) and the building block of the production process (the software itself). This dual role makes data management increasingly important—and complex. Master Data Management will therefore be a critical success factor to keep the whole ecosystem—privacy-sensitive and cyber-sensitive—manageable, compliant, and auditable.

SaaS as a production line gives way to local digital smart factories: flexible, self-steering, and tailored to the individual user. Sometimes even behind the privacy of your own front door. Not just remote work, but your own private datacenter at home—as described in this blog on a home datacenter.