Halveert AI de groei van softwarebedrijven, of vooral het verhaal van private equity?
Er zijn van die koppen die precies doen wat ze moeten doen. Ze trekken aandacht, veroorzaken lichte onrust en geven de indruk dat er iets fundamenteels aan het verschuiven is. “Groeicijfers van softwarebedrijven halveren onder invloed van AI” is zo’n kop.
En eerlijk is eerlijk: er zit een kern van waarheid in. Bain & Company stelt dat de omzetgroei van softwarebedrijven is afgekoeld van ongeveer 20 procent per jaar naar ongeveer 10 procent, terwijl ook net revenue retention sinds 2021 is gedaald. CFO.nl vat dat samen als een signaal dat voorspelbare groei, terugkerende omzet en hoge marges in software niet meer vanzelfsprekend zijn.
Maar precies daar begint ook het probleem. Want tussen “softwarebedrijven groeien minder hard” en “AI halveert de groei” zit een wereld van nuance. En die nuance is voor CFO’s, investeerders en ondernemers veel interessanter dan de kop.
AI is niet de enige verdachte
De softwaremarkt is niet in een vacuüm veranderd. De rente is gestegen, waarderingen zijn genormaliseerd, klanten kijken kritischer naar softwarebudgetten, SaaS-spend wordt opgeschoond, private-equityportefeuilles zijn ouder geworden en veel bedrijven hebben tijdens en vlak na corona simpelweg te duur gekocht.
Bain benoemt zelf dat postpandemische tech-buyouts onder druk staan door hoge aankoopprijzen en tragere groei. Dat is dus niet alleen een AI-verhaal, maar ook een verhaal over timing, waardering en het einde van gratis geld.
Wie dan zegt dat AI de groei halveert, maakt het verhaal aantrekkelijker dan het bewijs rechtvaardigt. AI speelt een rol, maar is niet automatisch de hoofdschuldige.
De oude SaaS-belofte wordt wel degelijk geraakt
Wat wél klopt, is dat AI de klassieke SaaS-logica onder druk zet. Jarenlang was het verhaal betrekkelijk eenvoudig. Je verkocht licenties per gebruiker, breidde uit binnen klanten, verhoogde prijzen, voegde modules toe en genoot van hoge marges omdat de extra kosten per nieuwe gebruiker beperkt waren.
AI maakt dat model minder vanzelfsprekend. Een AI-functionaliteit heeft vaak variabele kosten per gebruik: modelkosten, infrastructuur, rekenkracht, hosting, monitoring en ontwikkeling. Bain wijst er terecht op dat AI-producten daardoor een andere economische dynamiek hebben dan traditionele seat-based SaaS.
Dat is een belangrijk punt. Een chatbot bovenop een bestaand product is geen gratis margefeest. Zeker niet als klanten er intensief gebruik van maken, maar niet bereid zijn navenant meer te betalen.
Niet minder software, maar andere software
Toch is de conclusie dat AI softwaregroei simpelweg halveert te plat. AI vervangt niet “software” als categorie. AI verandert waar de waarde in software zit.
De waarde verschuift van losse functionaliteit naar ingebedde workflows. Van schermen naar beslissingen. Van licenties naar gebruik. Van rapportages naar acties. Van mooie roadmapverhalen naar aantoonbare impact.
Een ERP-systeem verdwijnt niet omdat iemand een AI-agent bouwt. Een financeproces wordt niet betrouwbaar omdat een taalmodel een journaalpost kan voorstellen. Een audittrail ontstaat niet vanzelf omdat een gebruiker een vraag kan stellen in natuurlijke taal.
De softwarelaag wordt dus niet kleiner. Zij wordt anders. En waarschijnlijk complexer.
De nieuwe vraag: wat bewijst AI eigenlijk?
Het sterkste punt uit het Bain-rapport is niet dat softwaregroei halveert. Het sterkste punt is dat de oude KPI’s tekortschieten. ARR, NRR en brutomarge waren nuttig in een wereld van voorspelbare abonnementen, lage marginale kosten en relatief stabiele klantrelaties. Maar AI-omzet, AI-kosten en AI-impact vragen om andere metingen. Bain pleit daarom voor het apart volgen van traditionele AI/ML, AI-add-ons en agentic producten.
Dat is precies waar het interessant wordt voor The Data Connection. Niet de vraag of een softwarebedrijf “iets met AI” doet, maar de vraag of het kan aantonen wat AI oplevert.
Leidt AI tot extra omzet, of wordt bestaande omzet alleen opnieuw verpakt? Verbetert AI de marge, of verschuiven de kosten naar modelgebruik en infrastructuur? Wordt de klant productiever, of krijgt hij vooral een fraaiere interface op hetzelfde probleem?
Daar begint volwassen data-analyse.
AI-associated revenue is het nieuwe cloud-washing
Bain waarschuwt terecht dat brede labels als “AI-associated revenue” weinig zeggen. Dat doet denken aan de periode waarin alles ineens cloud was. Niet omdat het businessmodel fundamenteel anders was, maar omdat het beter klonk in de boardroom en op de investeerdersslide.
We krijgen nu hetzelfde met AI. Een bestaande workflow krijgt een assistent, een zoekfunctie krijgt een taalmodel, een rapportagetool krijgt een promptvenster en ineens is het product “AI-native”.
Voor CFO’s is dat onvoldoende. Zij moeten niet vragen hoeveel AI er in de software zit.
Zij moeten vragen welk proces aantoonbaar beter, sneller, goedkoper, betrouwbaarder of schaalbaarder is geworden.
De CFO moet door het verhaal heen prikken
Voor CFO’s ligt hier een mooie, maar ook ongemakkelijke opdracht. Softwareleveranciers zullen de komende jaren massaal uitleggen dat hun product door AI strategischer is geworden. Investeerders zullen uitleggen dat hun portefeuillebedrijven AI-ready zijn. Managementteams zullen uitleggen dat de roadmap vol zit met copilots, agents en automatisering.
De CFO moet dan vooral rustig blijven.Niet omdat AI onbelangrijk is, maar omdat AI pas waarde heeft als de werking meetbaar is. Dat vraagt om gewone, nuchtere vragen. Welke gebruikers gebruiken de AI-functionaliteit echt? Welke handelingen verdwijnen daadwerkelijk? Welke foutpercentages dalen? Welke doorlooptijden verbeteren? Welke kosten stijgen juist? Welke beslissingen worden door AI beïnvloed? En wie controleert of die beslissingen kloppen?
Dat is geen technologieverzet. Dat is volwassen sturing.
De winnaars worden niet per se de snelste bouwers
De winnaars in software worden waarschijnlijk niet de partijen die het snelst een AI-feature lanceren. De winnaars worden de partijen die hun klantprocessen het best begrijpen en AI zo weten in te bouwen dat er aantoonbare waarde ontstaat.
Dat vraagt domeinkennis, data, workflowbegrip, governance en vertrouwen. Precies de dingen die minder sexy zijn dan een demo, maar uiteindelijk bepalen of software in de praktijk blijft plakken.
Daarom is het verhaal niet dat AI de groei van softwarebedrijven halveert. Het verhaal is dat AI de oude zekerheden van softwarewaardering onder druk zet. Sommige software wordt commodity. Sommige marges verdwijnen. Sommige SaaS-modellen blijken minder robuust dan gedacht. Maar tegelijk ontstaan nieuwe lagen van software rondom data, workflow, monitoring, governance, compliance en assurance.
Van AI-hype naar bewijsvoering
De echte les is dus niet dat softwarebedrijven bang moeten zijn voor AI. De echte les is dat bedrijven, CFO’s en investeerders minder genoegen moeten nemen met AI-verhalen zonder bewijs.
Wie AI serieus neemt, moet meten. Niet alleen adoptie, maar impact. Niet alleen omzet, maar marge. Niet alleen gebruik, maar uitkomst. Niet alleen efficiëntie, maar betrouwbaarheid.
Dat maakt het onderwerp veel interessanter dan de kop suggereert. AI halveert niet zomaar de groei van softwarebedrijven. AI halveert vooral de houdbaarheid van oppervlakkige softwareverhalen.
En dat is misschien helemaal geen slecht nieuws.