Tanggal Berita: 15 Desember 2025
Martin Alderson mengajukan tesis berani: Jika dekade lalu "software memakan dunia", dekade ini "AI Agent akan memakan SaaS". Kalkulasi keputusan "Beli vs Bangun" (Build vs Buy) berubah drastis karena biaya penulisan kode mendekati nol.
📉 Problem Statement: Mengapa Bayar Jika Bisa Bikin Sendiri?
Selama bertahun-tahun, perusahaan membeli SaaS untuk menghindari kerumitan membangun alat internal. Namun, Alderson melihat tren pembalikan yang nyata.
🛠️ Demand Evaporation:
Permintaan untuk alat SaaS sederhana (seperti konverter file, dashboarding seperti Retool, atau mockup UI) mulai menguap. Insinyur kini lebih memilih meminta Claude Code atau Gemini untuk membuatkan solusi bespoke (kustom) dalam hitungan menit tanpa biaya langganan dan tanpa batasan tier.
🤔 Pertanyaan Pembaruan:
Saat vendor SaaS mengirimkan kenaikan harga tahunan, tim teknis kini mengajukan pertanyaan yang dulunya mustahil: "Bisakah kita bangun sendiri saja dalam seminggu dengan bantuan Agen AI?" Jawabannya semakin sering "Ya".
🛠️ Debat Maintenance: Mitos vs Realitas
Keberatan utama terhadap membangun alat sendiri adalah "siapa yang akan memeliharanya?". Alderson membantah kekhawatiran ini.
🛡️ Keamanan & Kontrol:
Aplikasi internal yang dibangun sendiri seringkali lebih aman karena berada di balik VPN perusahaan, mengurangi permukaan serangan (attack surface) dibandingkan memberi akses data ke pihak ketiga.
🤖 Agen sebagai Maintainer:
Agen AI tidak akan resign. Dengan dokumentasi yang baik (seperti file AGENTS.md), agen bisa menjelaskan basis kode kepada insinyur baru di masa depan, melakukan refactoring, dan memperbarui library yang usang, membuat beban pemeliharaan jauh lebih ringan dari sebelumnya.
💰 Dampak Ekonomi: Krisis NRR
Valuasi perusahaan SaaS bergantung pada pertumbuhan pelanggan dan Net Revenue Retention (NRR) di atas 100% (peluang upsell).
📉 Penghancuran Margin:
Model bisnis SaaS terancam. Alih-alih membayar mahal untuk naik ke tier "Enterprise" demi fitur tambahan, perusahaan akan membangun fitur tambahan itu sendiri di atas API dasar. Ini memotong aliran profitabilitas utama vendor SaaS yang biasanya mengandalkan upselling lisensi pengguna.
🏰 Moats: Siapa yang Selamat?
Tidak semua SaaS akan mati. Ada kategori yang memiliki parit pertahanan (moat) kuat terhadap revolusi agen ini.
✅ Aman (Survivors):
- Infrastruktur Kritis: Sistem yang butuh uptime 99.999% (Stripe, Core Banking). Agen belum bisa menggantikan rekayasa keandalan tingkat tinggi ini.
- Efek Jaringan: Alat kolaborasi eksternal (Slack, Discord).
- Data Proprietari: Perusahaan yang menjual data unik (Bloomberg, Data Pasar).
- Regulasi: Software kepatuhan hukum/medis.
☠️ Terancam (At Risk):
- CRUD Wrappers: Alat back-office sederhana yang hanya membungkus database SQL.
- Simple Analytics: Dasbor pelaporan di atas data milik pelanggan sendiri.
🗝️ Key Takeaways
👷 Kompetitor Baru:
Jika produk Anda hanyalah "pembungkus SQL" pada sistem penagihan, kompetitor Anda sekarang bukan lagi startup lain, melainkan insinyur di perusahaan klien Anda yang memiliki waktu luang di hari Jumat bersama Agen AI.
🔄 Perpecahan Pasar:
Pasar akan terbelah dua: Perusahaan dengan kapabilitas teknis internal akan menghemat biaya SaaS secara drastis, sementara perusahaan non-teknis akan menanggung beban kenaikan harga vendor SaaS yang berusaha menutupi kerugian.
💬 Interaksi Pembaca
Coba cek tagihan kartu kredit korporat Anda. Berapa banyak SaaS "sederhana" yang sebenarnya bisa digantikan oleh skrip Python buatan AI dalam satu sore? Apakah sudah waktunya melakukan "audit SaaS"?
Sumber:
https://martinalderson.com/posts/ai-agents-are-starting-to-eat-saas/
#SaaSEconomics #AIAgents #BuildVsBuy #SoftwareEngineering #TechTrends #StartupStrategy #DevTools #EnterpriseSoftware #ArtificialIntelligence #FutureOfSaaS
