Jarenlang draaide de softwaresector op een eenvoudige rekensom: meer gebruikers betekenden meer licenties, meer terugkerende omzet en hogere winstmarges. AI zet die logica op zijn kop. Softwarebedrijven hopen nieuwe inkomsten te verdienen met AI-agents, maar lopen tegelijk het risico dat diezelfde technologie hun bestaande verdienmodel ondergraaft.

Hoe meer medewerkers toegang kregen tot software van bedrijven als Salesforce, ServiceNow, Adobe, SAP of Workday, hoe hoger de terugkerende omzet. Die omzet was goed beschermd: overstappen was duur en risicovol, omdat data, werkprocessen en koppelingen met andere systemen op die software waren ingericht.

Klanten kunnen sommige taken straks goedkoper automatiseren of buiten het bestaande softwarepakket uitvoeren. Daardoor hebben zij mogelijk minder gebruikerslicenties of aanvullende softwaremodules nodig, waardoor de omzet uit die licenties kan teruglopen.

De sector probeert dat verhaal om te draaien. AI moet geen bedreiging worden, maar een nieuwe omzetlaag. Die draait om digitale agents: AI-software die niet alleen informatie geeft, maar zelfstandig taken uitvoert binnen een werkproces.  

Denk bijvoorbeeld aan een Salesforce-agent die een klantvraag afhandelt, een offerte voorbereidt en de uitkomst vastlegt in het CRM-systeem. Of aan een ServiceNow-agent die een IT-storing analyseert, een ticket aanmaakt en de oplossing documenteert.

Vrijwel alle grote softwareleveranciers bouwen zulke agents nu in hun pakketten, van Salesforce en ServiceNow tot Adobe en Workday. Het idee is dat software niet alleen helpt bij werk, maar zelf werk uitvoert. Maar hoe prijs je zo’n digitale medewerker: per gebruiker, per taak of per verbruikte AI-credit? Juist daar begint de nieuwe rekensom voor softwarebedrijven.

Van vast naar variabel
Betalen voor AI-gebruik klinkt logisch, maar is ingewikkelder dan het oude licentiemodel. Dat model was voor beide partijen overzichtelijk. De leverancier had voorspelbare terugkerende omzet. De klant wist hoeveel gebruikers toegang kregen en wat dat per jaar kostte.

Bij AI-agents ligt dat ingewikkelder. Een agent werkt dag en nacht, kan meerdere processen afhandelen en genereert daardoor een moeilijk voorspelbaar gebruikspatroon. Daardoor past een vast bedrag per gebruiker minder goed bij de waarde die de software levert.

Voor softwarebedrijven is gebruiksafhankelijke omzet daarom logisch. Als agents meer klantvragen beantwoorden of meer tickets oplossen, stijgt ook de rekening. Maar voor klanten voelt dat sneller als een open einde. Zij willen vooraf weten wat een actie kost, hoe snel tokens of credits worden verbruikt en welke besparing daartegenover staat.

Voor softwarebedrijven speelt nog een ander element. Elke AI-actie kost rekenkracht. Waar een extra gebruiker in het klassieke SaaS-model vaak weinig extra kosten veroorzaakte, brengen AI-agents wel variabele kosten met zich mee. Veel AI-diensten draaien bovendien op modellen van OpenAI, Anthropic of Google en op cloudinfrastructuur van Microsoft of Amazon. Daardoor lekt een deel van de AI-omzet weg naar deze partijen.

Het schaalbare model dat softwarebedrijven zo aantrekkelijk maakt, met omzet die sneller stijgt dan de kosten, komt daarmee onder druk.

De beurs twijfelt aan de AI-rekensom van softwarebedrijven

Bron: Bloomberg. Koersen geïndexeerd op 100 vanaf januari 2025

Klanten testen, maar rekenen scherp
Dat blijkt ook uit de praktijk. Analisten van UBS zien bij softwareklanten een duidelijk patroon: AI, data, security en cloudinfrastructuur krijgen prioriteit. Extra SaaS-licenties, modules en lange contracten worden juist kritischer bekeken. De vraag is dus niet of bedrijven AI willen proberen, maar hoeveel extra softwarebudget zij ervoor vrijmaken.

Salesforce laat zien waar de spanning zit. Het bedrijf probeert met Agentforce, zijn platform voor AI-agents, een nieuwe omzetlaag te bouwen bovenop de bestaande software. Klanten tonen interesse, maar haken af op prijs, tokenverbruik en de moeite om zulke agents intern goed in te voeren. Een Salesforce-adviseur die bedrijven helpt bij de invoering van de software, zei tegen UBS dat pilots minder goed op gang komen dan verwacht. Volgens hem gebruikt minder dan een vijfde van zijn Salesforce-klanten Agentforce actief. Een jaar eerder lag dat nog ruim boven de twintig procent.

Ook de contractduur laat zien dat klanten opties openhouden. Waar eerder nog afspraken van vijf, zeven of tien jaar voorkwamen, kiezen veel klanten volgens UBS nu eerder voor twee- of driejarige verlengingen. Zo kunnen zij hun softwaregebruik opnieuw beoordelen als AI meer taken overneemt.

Het prijsmodel blijft de grootste rem. UBS schrijft dat bijna alle ondervraagden dit als belangrijk obstakel noemen. Een klant vatte dat probleem scherp samen: “Iemand gebruikte ons hele tokenbudget in tien minuten.” Dat laat zien waarom klanten voorzichtig zijn. Als gebruikskosten zo snel kunnen oplopen, wordt Agentforce eerder iets om gecontroleerd te testen dan om zonder harde grenzen breed uit te rollen.

Daarom zoeken veel softwarebedrijven naar een tussenweg: een vast abonnement waarin beperkt gebruik van AI-tools is inbegrepen, met extra kosten zodra klanten AI-agents intensiever inzetten. Dat houdt de rekening iets voorspelbaarder, maar neemt de belangrijkste vraag niet weg: hoeveel extra AI-gebruik willen klanten betalen?

Nieuwe omzet kan oude omzet opeten
Zelfs als klanten bereid zijn voor AI-gebruik te betalen, is daarmee de rekensom nog niet rond. AI kan nieuwe omzet opleveren, maar ook bestaande omzet kannibaliseren. Als een digitale agent werk overneemt van medewerkers, heeft een klant mogelijk minder gebruikerslicenties nodig.  

Als een agent taken combineert, zijn misschien minder losse modules nodig. En als AI meer werk automatiseert, kunnen klanten bij contractverlenging harder onderhandelen.

Daarom is AI voor softwarebedrijven nog geen vanzelfsprekende groeimotor.  

Voor beleggers is dat relevant. Veel softwarebedrijven worden gewaardeerd op basis van voorspelbare abonnementeninkomsten, hoge marges en sterke zichtbaarheid van toekomstige kasstromen. Als AI leidt tot meer variabele omzet, hogere kosten en minder voorspelbaarheid, kan dat gevolgen hebben voor de waarderingsmultiple die beleggers bereid zijn te betalen.