SaaS czy własne oprogramowanie? Kiedy budować, a kiedy kupować

Każda organizacja, która skaluje operacje, w pewnym momencie staje przed technologicznym dylematem: rozwijać procesy w oparciu o gotowe narzędzia czy inwestować w budowę własnych. Punktem wyjścia niemal zawsze jest arkusz kalkulacyjny - proste i elastyczne narzędzie, które przestaje być efektywne, gdy rośnie złożoność i wolumen danych. To naturalny moment na pierwszy krok w stronę transformacji cyfrowej.

Ewolucja systemowa: od arkuszy kalkulacyjnych po dedykowane oprogramowanie

Przejście od Excela do gotowego oprogramowania jest standardową ścieżką ewolucji. Wynika z potrzeby uporządkowania procesów, centralizacji danych i zapewnienia spójności operacyjnej, której nie gwarantują arkusze. Wybór gotowych platform jest na tym etapie w pełni uzasadniony - ogranicza ryzyko i skraca czas do wdrożenia.

Logika wyboru SaaS jako pierwszego kroku w automatyzacji

Modele subskrypcyjne (SaaS) zdominowały rynek narzędzi biznesowych, ponieważ oferują przewidywalne koszty operacyjne (OpEx) zamiast dużych inwestycji początkowych (CapEx). Prognozy Gartnera potwierdzają, że globalny rynek SaaS rośnie w tempie ok. 19-20% rocznie (2024-2025), co czyni go domyślnym wyborem dla firm na wczesnym etapie rozwoju. Zamiast budować zespół deweloperski, firma zyskuje dostęp do gotowego, przetestowanego rozwiązania, co pozwala skupić się na podstawowej działalności.

Praktyka biznesowa pokazuje, że gotowe oprogramowanie jest zazwyczaj wystarczające przez pierwsze 12-24 miesiące działania. W tym okresie procesy są jeszcze na tyle standardowe, że mieszczą się w ramach oferowanych przez platformę. Koszty licencji są wtedy znacznie niższe niż koszt zatrudnienia nawet jednego programisty (którego mediana wynagrodzenia w USA przekracza 127 tys. dolarów rocznie). To czas, w którym organizacja uczy się swoich realnych potrzeb i identyfikuje specyficzne dla siebie przepływy pracy.

Trzy fazy dojrzałości technologicznej organizacji

Użyteczność SaaS kończy się w momencie, gdy narzędzie generuje więcej problemów niż rozwiązuje. Identyfikujemy trzy główne punkty przegięcia, które sygnalizują potrzebę zmiany strategii.

Pierwszym jest wolumen transakcji. Gotowe systemy dobrze radzą sobie z początkową liczbą operacji. Gdy jednak skala rośnie, koszty subskrypcji zaczynają gwałtownie rosnąć - wynika to z faktu, że obecnie ok. dwie trzecie dostawców SaaS stosuje modele cenowe oparte na zużyciu lub wynikach (usage-based).

Drugim sygnałem są luki w wydajności. Pojawiają się, gdy specyfika procesów biznesowych wykracza poza funkcjonalność narzędzia. Zespoły zaczynają tworzyć manualne obejścia, dane są przetwarzane w zewnętrznych arkuszach, a integralność informacji spada. To ukryty koszt, który obniża efektywność i wprowadza ryzyko błędu.

Trzeci punkt to przekroczenie progu opłacalności (TCO). Nadchodzi moment, w którym suma rocznych opłat licencyjnych, kosztów integracji i strat wynikających z niewydajności przewyższa koszt budowy i utrzymania własnego, dedykowanego rozwiązania. To strategiczny moment na podjęcie decyzji o inwestycji w oprogramowanie szyte na miarę.

Moment krytyczny - kiedy budować własne narzędzie automatyzacji?

Decyzja o porzuceniu gotowych narzędzi SaaS na rzecz własnego rozwiązania jest punktem zwrotnym. Następuje on, gdy suma kosztów ukrytych - manualnej pracy, utraconych szans i operacyjnych zatorów - zaczyna przewyższać koszty licencji. W tym momencie elastyczność i kontrola stają się cenniejsze niż szybkość wdrożenia gotowego produktu.

Diagnostyka ograniczeń procesowych i licencyjnych

Istotnym sygnałem jest moment, w którym gotowe narzędzie nie jest w stanie obsłużyć 20-30% specyfiki procesu biznesowego. Według standardów analizy Fit-Gap, taka skala niedopasowania zmusza zespoły do tworzenia skomplikowanych obejść, często z użyciem dodatkowych arkuszy kalkulacyjnych czy skryptów. Takie ręczne uzupełnianie procesu generuje dług technologiczny i ukryte koszty, które rosną wraz ze skalą operacji. Zamiast automatyzacji procesów firma tworzy rozproszony, trudny w zarządzaniu system hybrydowy.

Wzrost kosztów SaaS jest często liniowy lub wręcz wykładniczy przy modelach usage-based, co jest istotne w kontekście prognozowanego wzrostu wydatków na chmurę o ponad 20% w 2025 roku. Elastyczność platformy pozostaje jednak stała. Przy dużej skali operacji firma płaci coraz więcej za narzędzie, które zamiast być wsparciem, staje się operacyjnym ograniczeniem. Koszty licencji, zamiast być inwestycją w efektywność, stają się opłatą za utrzymanie status quo.

Sygnały ostrzegawcze wskazujące na potrzebę zmiany są jednoznaczne:

• Rosnąca liczba manualnych kroków i zewnętrznych skryptów do obsługi najważniejszych operacji.
• Regularne osiąganie limitów API, które blokują lub spowalniają wymianę danych między systemami.
• Model cenowy, w którym koszt na użytkownika staje się barierą dla rozwoju zespołu (np. w dziale sprzedaży).
• Konieczność rezygnacji z wdrożenia ważnej funkcji, ponieważ platforma jej technicznie nie wspiera.
• Coraz więcej czasu działu IT poświęcanego na "łatanie" i integrację narzędzia, zamiast na rozwój.

Wydajność i suwerenność danych jako wyzwalacze zmiany

Gotowe platformy są projektowane dla szerokiego rynku, co oznacza, że ich wydajność nie zawsze jest dostosowana pod kątem specyficznych, wysokonakładowych zadań. Wolne przetwarzanie danych czy limity w dostępie do zasobów mogą naruszać firmowe SLA (Service Level Agreement) wobec klientów. Gdy gwarancje dostawcy SaaS są niewystarczające dla krytycznych procesów, ryzyko biznesowe staje się nieakceptowalne.

Długoterminowe koszty utrzymania oprogramowania, jak pokazują benchmarki kosztów maintenance na 2024 rok, stanowią od 60% do nawet 80% całkowitych wydatków w cyklu życia produktu. Koszty te rosną gwałtownie, gdy system SaaS jest nieustannie modyfikowany za pomocą "nakładek" w sposób nieprzewidziany przez jego architekturę. Każde obejście i prowizoryczna integracja to techniczna modyfikacja, która z czasem degraduje system.

Pełna kontrola nad danymi jest niezbędna dla zgodności z regulacjami (np. RODO) oraz dla budowania własnych modeli analitycznych czy AI. Platformy SaaS często ograniczają dostęp do surowych danych, co jest formą vendor lock-in, uniemożliwiającą ich swobodny eksport. Suwerenność danych, czyli możliwość ich przechowywania i zarządzania bez zależności od zewnętrznego dostawcy, staje się strategicznym argumentem za budową własnego systemu. To jedyny sposób na uniknięcie uzależnienia od jednego, dyktującego warunki partnera.

Analiza ekonomiczna: koszty custom software vs. opłaty licencyjne SaaS

Zestawienie miesięcznej subskrypcji SaaS z jednorazowym kosztem developmentu to częsty, ale mylący błąd. Pełen obraz finansowy daje wyłącznie analiza całkowitego kosztu posiadania (Total Cost of Ownership - TCO) w perspektywie 3 do 5 lat, co stanowi branżowy standard oceny inwestycji technologicznych cio.com. Taka analiza ujawnia wszystkie ukryte i rozłożone w czasie wydatki, które decydują o faktycznej opłacalności obu modeli.

Struktura wydatków w modelu subskrypcyjnym i własnym

W modelu SaaS całkowity koszt posiadania (TCO) wykracza poza przewidywalną opłatę licencyjną i obejmuje również:

• Opłaty subskrypcyjne: Zależne od liczby użytkowników (per-seat) lub skali użycia (usage-based), często rosnące skokowo po przekroczeniu progów.
• Koszty wdrożenia i onboardingu: Jednorazowe opłaty za konfigurację, migrację danych i szkolenie zespołu, nierzadko dorównujące wielokrotności miesięcznej subskrypcji.
• Integracje: Koszty połączenia SaaS z innymi systemami (CRM, ERP), wymagające pracy deweloperów lub zakupu dodatkowych konektorów digital-adoption.com.
• Wsparcie premium: Dostęp do dedykowanego menedżera klienta lub szybszego czasu reakcji bywa dodatkowo płatny.

Budowa własnego rozwiązania (build) przesuwa ciężar wydatków na początek projektu (CAPEX), ale generuje też stałe koszty operacyjne (OPEX). Najważniejsze pozycje to:

• Development: Koszty zespołu (analitycy, deweloperzy, testerzy, PM) potrzebnego do zbudowania i wdrożenia wersji MVP oraz kolejnych iteracji.
• Infrastruktura: Wydatki na usługi chmurowe (np. AWS, Azure), bazy danych, hosting i narzędzia CI/CD.
• Monitoring i bezpieczeństwo: Koszty wdrożenia i utrzymania systemów do monitorowania wydajności, logowania błędów oraz zabezpieczeń, w tym regularnych audytów.

Pułapka utrzymania i koszty cyklu życia systemu (TCO)

Błędem w kalkulacji TCO dla oprogramowania dedykowanego jest niedoszacowanie fazy po wdrożeniu. Zgodnie z branżową „zasadą 60/60” oraz analizami cyklu życia systemów, utrzymanie, poprawki i dalszy rozwój systemu pochłaniają od 60% do nawet 90% jego całkowitego budżetu. To koszty stałe, obejmujące naprawę błędów, aktualizacje bezpieczeństwa i dostosowywanie do zmian w zewnętrznych API.

Własne rozwiązanie oznacza też pełną odpowiedzialność za dług technologiczny. Każdy kompromis w architekturze czy jakości kodu, podjęty w celu przyspieszenia prac, z czasem zamienia się w realny koszt. Utrudnia on wprowadzanie zmian i podnosi ryzyko awarii. Praktycznym tego przykładem jest sytuacja, gdy prosta modyfikacja procesu biznesowego wymaga wielotygodniowej pracy deweloperów, ponieważ fundamenty systemu nie były projektowane z myślą o elastyczności.

W średnich firmach istotny staje się koszt alternatywny: zaangażowanie zespołu inżynierskiego w utrzymanie wewnętrznego narzędzia blokuje jego pracę nad innymi, strategicznymi projektami. W dużych przedsiębiorstwach, mimo większych zasobów, problem jest podobny - utrzymanie customowego softu konkuruje o budżet z nowymi inicjatywami. Należy pamiętać, że niedoszacowanie wydatków na bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami (np. RODO, KNF) może prowadzić do kar finansowych znacznie przewyższających oszczędności z budowy własnego systemu.

Ryzyko vendor lock-in i suwerenność technologiczna w automatyzacji

Analiza TCO to fundament, ale pełen obraz ryzyka wymaga oceny kosztów strategicznych, a najważniejszym z nich jest vendor lock-in. To sytuacja, w której zmiana dostawcy narzędzia jest tak kosztowna i złożona operacyjnie, że firma staje się zakładnikiem jednej technologii. Skala problemu rośnie: badania wskazują, że w 2023 roku aż 73% dostawców SaaS podniosło ceny, a w 2024 roku średni wzrost cen usług subskrypcyjnych wyniósł 12,2%, co oznacza tempo 4,5-krotnie szybsze niż inflacja. Utrata suwerenności technologicznej oznacza, że to dostawca, a nie zarząd, dyktuje warunki rozwoju i cennik.

Mechanizmy uzależnienia od dostawcy i ich skutki biznesowe

Uzależnienie nie powstaje przypadkowo. Jest efektem świadomych działań dostawców stosujących zamknięte formaty danych, wysokie opłaty za transfer (egress fees) czy głęboką integrację z ekosystemem jednego producenta. Wydatki na SaaS rosną obecnie o ponad 9% rocznie, co przy braku elastyczności zmusza firmy do akceptowania narzuconych warunków.

Szczególnym zagrożeniem jest zależność od specyficznego modelu AI. Proliferacja funkcji AI w narzędziach SaaS przyspiesza proces lock-in, ponieważ wiąże procesy operacyjne ze specyficznymi, zamkniętymi API dostawcy. Migracja do innego modelu AI staje się projektem o wysokim stopniu złożoności technicznej, dając dostawcy potężną dźwignię negocjacyjną. W efekcie firma płaci coraz więcej za narzędzie, które traci zdolność do szybkiej adaptacji.

Strategie mitygacji: otwarte standardy i warstwy integracyjne

Ochronę przed vendor lock-in należy projektować już na etapie wyboru technologii. Należy priorytetyzować rozwiązania oparte na otwartych standardach (np. publiczne API REST, format JSON), które ułatwiają przenoszenie danych. Dobrą praktyką jest unikanie bezpośrednich integracji między systemem firmy a narzędziem SaaS.

Zamiast tego warto stosować warstwy abstrakcji, np. wzorzec projektowy Adapter. Polega on na stworzeniu wewnętrznego „tłumacza”, który pośredniczy w komunikacji między systemem a zewnętrznym API. Zmiana dostawcy wymaga wtedy modyfikacji jedynie tej warstwy, a nie przebudowy całej logiki biznesowej aplikacji. To podejście zapewnia długoterminową kontrolę nad architekturą.

Przed podpisaniem umowy działy zakupów i prawny powinny uzyskać odpowiedzi na kilka krytycznych pytań:

• Jakie są techniczne i prawne warunki eksportu wszystkich danych?
• Jakie są koszty wyjścia i warunki wypowiedzenia?
• Kto jest właścicielem danych surowych, a kto wyników przetworzonych przez AI?
• Czy API jest publicznie dostępne i udokumentowane?

Planowanie scenariusza wyjścia to element dojrzałej strategii technologicznej, który gwarantuje, że firma zachowuje pełną kontrolę nad swoimi procesami niezależnie od zmian na rynku.

Framework decyzyjny: Build vs buy w automatyzacji procesów biznesowych

Oparcie decyzji wyłącznie na analizie TCO i ryzyku vendor lock-in jest niewystarczające. Potrzebny jest ustrukturyzowany model, który uwzględnia strategię biznesową, specyfikę procesów i zdolności organizacyjne. Dopiero takie wielowymiarowe podejście pozwala obiektywnie ocenić, czy bardziej opłacalna jest budowa własnego narzędzia, czy zakup gotowego rozwiązania SaaS.

Sześć wymiarów oceny według metodologii McKinsey

Do oceny zasadności budowy własnego systemu warto zaadaptować sprawdzoną w projektach transformacyjnych metodologię modernizacji systemów. Analiza opiera się na sześciu podstawowych wymiarach, które pomagają zidentyfikować ukryte koszty i ryzyka obu podejść:

• Funkcjonalność i specyfika procesu. Czy proces jest standardowy, czy zawiera elementy stanowiące o przewadze na rynku? Standardowe zadania (np. fakturowanie) dobrze obsługują systemy SaaS. Procesy niestandardowe, ściśle dopasowane do modelu biznesowego, uzasadniają budowę dedykowanego oprogramowania.
• Złożoność i personalizacja workflow. Jak bardzo specyficzny jest przepływ pracy? Jeśli wymaga on głębokiej integracji z systemami autorskimi, budowa własnego rozwiązania może być uzasadniona, by uniknąć sztywnych obejść (workarounds) w gotowych narzędziach.
• Kontrola nad danymi i bezpieczeństwo. Czy firma operuje na danych wrażliwych lub objętych ścisłymi regulacjami (np. RODO, KNF)? Budowa własnego narzędzia zapewnia pełną kontrolę nad architekturą bezpieczeństwa i suwerennością danych.
• Czas wdrożenia i TCO. Gotowe narzędzia SaaS (COTS) oferują start w 3-5 lat i model ciągłego rozwoju dostarczany przez dostawcę. Budowa własnego systemu to proces na 5-10 lat, a organizacje często niedoszacowują pełnych kosztów utrzymania i rozwoju, choć w dużej skali własne rozwiązanie może oferować lepszą kontrolę kosztów operacyjnych.
• Zdolności organizacyjne i dostęp do nowych rozwiązań. Czy firma posiada kompetentny zespół IT do utrzymania systemu? Budowa własna niesie ryzyko "zamrożenia" rozwoju na etapie wdrożenia, podczas gdy model SaaS zapewnia ciągłą ewolucję platformy napędzaną przez dostawcę.
• Zarządzanie ryzykiem i zależnością. Model „build” daje kontrolę nad ryzykiem technologicznym i minimalizuje vendor lock-in, ale generuje wysokie ryzyko operacyjne związane z migracją i długoterminowym utrzymaniem.

Case study: Skalowalne budowanie vs. standardowe wdrażanie

Zasadniczym elementem frameworku jest rozróżnienie między procesami typu „Core” (istotnymi dla strategii) a „Context” (wspierające, standardowe). Procesy „Core” to te, które bezpośrednio budują przewagę rynkową. Procesy „Context” są niezbędne do funkcjonowania, ale nie stanowią wyróżnika.

Automatyzacja procesów „Context” (np. administracja, HR) za pomocą narzędzi SaaS jest zazwyczaj najlepszym rozwiązaniem. Angażowanie zasobów w budowę własnego systemu do zarządzania urlopami nie przyniesie zwrotu. Jednak gdy automatyzacja dotyczy procesu „Core”, decyzja o budowie staje się strategiczną inwestycją. Idealnym przykładem jest Netflix i jego analiza przypadku budowy własnego systemu CDN (Content Delivery Network) o nazwie Open Connect. Dla platformy streamingowej globalna dystrybucja treści w najwyższej jakości jest absolutnym rdzeniem działalności. Zamiast polegać na zewnętrznych dostawcach, Netflix przeznaczył środki na autorską infrastrukturę, co dało firmie pełną kontrolę nad wydajnością, kosztami i możliwością skalowania usługi.

Zanim podejmiesz decyzję, przeprowadź audyt procesów i zmapuj, które z nich budują rzeczywisty wyróżnik rynkowy.

Projektujemy i wdrażamy low-code, no-code i zapewniamy wsparcie we wdrożeniu zmian, aby zwrot z inwestycji w automatyzację procesów nastąpił nawet w miesiąc od rozpoczęcia współpracy.