في يناير، أثارت شعبية Claude Code موجة نقاش حول “نهاية” SaaS، إذ تبخّرت أسهم الشركات المرتبطة بالبرمجيات خلال يوم واحد بنحو 3,000 مليارات دولار؛ ثم ردّت الكاتبة التقنية Joan Westenberg لاحقًا بما يُعرف بمفارقة الخبز: تشتري الولايات المتحدة يوميًا نحو 10 ملايين رغيف خبز مخبوز مسبقًا، حتى لو كانت آلة الخبز لا تكلف أقل من 100 دولار، وكانت الوصفات قد انتشرت لسنوات طويلة؛ فالتكلفة الخفية لإعداد الطعام في المنزل هي ما يحدد استمرار الطلب على الشراء من الخارج، إذ إن منطق المشتريات المؤسسية لـSaaS يتبع الكيفية نفسها.
الأساس التاريخي لمفارقة الخبز: استمرارية سلسلة إمداد الخَبز التجارية منذ خمسة آلاف عام
تتتبّع Joan Westenberg في مقالها جذور الخَبز التجاري إلى نحو 3,000 قبل الميلاد: إذ كان لدى المصريين القدماء أفران خبز تجارية على طول نهر النيل؛ وفي العصر الروماني، أسّست نقابات الخبّازين التجاريين تقسيمًا احترافيًا للعمل، إلى جانب قوة العمل والمطاحن وآليات تَوزيع خبز على المدن، بما جعل مئات آلاف السكان لا يحتاجون إلى خبز طعامهم بأنفسهم. وفي القرن 12 كانت لندن تضم نقابة خبّازين مُرخّصين من الملك. وفي عام 1928 اخترع Otto Rohwedder ماكينة التقطيع للاستخدام التجاري، ثم في عام 1961 اختصر Chorleywood مدة الخَبز إلى بضع دقائق.
واليوم، تستهلك الولايات المتحدة سنويًا نحو 21 مليون طن من منتجات خبز المخابز، وما تزال تشتري يوميًا قرابة 10 ملايين رغيف خبز مخبوز مسبقًا. تشير Westenberg إلى أنه، وفق إطار الاقتصاد “make-or-buy (التصنيع مقابل الشراء)”، فإن معظم الناس يقلّلون من شأن “التكلفة الخفية” لـ“القيام بذلك بنفسك” — تجهيز المكوّنات، التشغيل، الانتظار والتنظيف. ورغم أن كل خطوة تبدو صغيرة عند النظر إليها وحدها، فإن تكرارها على المدى الطويل ينتج فرقًا واضحًا في التكلفة؛ وهذه هي جوهر السبب الذي لا يمكن للتصنيع المنزلي أن يُلغي معه صناعة الخَبز التجارية.
تكاليف الأمن السيبراني لكود AI وحالة شراء SaaS
تواجه الشركات التي تعتمد على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي لديها تكاليف خفية قابلة للقياس. ووفقًا لأبحاث ذات صلة، فإن عدد العيوب الجوهرية في الكود الذي يُولَّد بواسطة AI يبلغ نحو 1.7 مرة عدد تلك العيوب في الكود الذي يكتبه البشر، ما يجعل مخاطر الفجوات الأمنية أعلى من مخاطر التطوير اليدوي؛ كما أن المقال الأصلي يدرج كذلك مشكلات تتمثل في فقدان قابلية قراءة النظام المُنشأ داخليًا بعد رحيل الكفاءات الرئيسية، إضافة إلى غياب الصيانة من دون فرق مخصصة لها، كقائمة مخاطر محددة.
وبالمقارنة مع الديناميكيات الفعلية لسوق شراء SaaS، لاحظت Gartner أن زيادات تجديد عقود SaaS لدى الشركات مؤخرًا غالبًا ما تتراوح بين 10% و20%، وهي أعلى من سرعة نمو ميزانيات معظم CIOs، لكن المشترين لم يغادروا السوق على نطاق واسع. ويُظهر تقرير نشرته Avenir في يناير 2026 أن 63% من الجهات المشترية تتوقع أن يستفيد مزوّدو البرامج الحاليون من الذكاء الاصطناعي التوليدي، بينما يرى 8% فقط أن المزوّرين سيتضررون. تشير البيانات أعلاه مجتمعة إلى أن تقييم السوق لفكرة تطور مزوّدي SaaS مع AI يحظى بثقة أعلى من تقديرها لخطر الاستبدال.
حالة Klarna والحدود بين “المنتج السميك” و“المنتج الخفيف”: كيف تُجرى عمليات استبدال SaaS فعليًا
تُستشهد Klarna كثيرًا كحالة “يبني بها AI شيئًا يتغلب على SaaS”، لكن استراتيجيتها الفعلية تتمثل في استبدال Salesforce بمجموعة SaaS أخرى، لا في بناء نظام كامل من الصفر بالذكاء الاصطناعي. وتُظهر فرق Klarna التابعة حتى اليوم أنها لا تزال تستخدم Slack التابعة لـSalesforce، ما يعني أن استبدال الشركات لـSaaS غالبًا يكون تبديلًا أفقيًا داخل منظومة منصات، لا خروجًا من منظومة SaaS.
وتفصل Westenberg في طرحها بين نوعين من منتجات SaaS. الأول: منصات SaaS تتمتع بتكامل عميق وبيانات حصرية واعتمادات تنظيمية ومنطق أعمال قائم لسنوات وشبكة شركاء؛ وهذه تقابل “المجمّع الصناعي” للخبز التجاري، ولا يتغير منطق سلسلة الإمداد فيها بسبب انخفاض تكلفة كتابة الأكواد مع AI. والثاني: “المنتج الخفيف” الذي تُسوَّق فيه وظيفة منفردة يمكن نسخها عبر مطالبة واحدة لـAI (مثل تحويل PDF أو تلخيص محاضر الاجتماعات تلقائيًا) كنقطة تحصيل اشتراك؛ وتشير Westenberg إلى أن سبب وجود هذا النوع من المنتجات يعتمد أصلًا على بيئة سوق تكون فيها البرمجيات مكلفة التطوير، وهو ما يجعله فئة مختلفة عن منصات SaaS ذات التكامل العميق.
الأسئلة الشائعة
ما جوهر أطروحة “مفارقة الخبز”؟
تشرح الكاتبة التقنية Joan Westenberg عبر “مفارقة الخبز” أنه حتى لو كانت آلة الخبز لا تكلف أقل من 100 دولار، وكانت الوصفات قد انتشرت لخمسة آلاف سنة، فإن الأمريكيين ما زالوا يشترون يوميًا نحو 10 ملايين رغيف خبز مخبوز مسبقًا؛ لأن “التكلفة الخفية عند التصنيع في المنزل” يتم التقليل من شأنها بشكل كبير. وتستخدم ذلك القياس لتفسير منطق مشتريات الشركات لـSaaS: إذ إن التكلفة الحقيقية لبناء نظام بالذكاء الاصطناعي داخليًا (الصيانة، العيوب الأمنية، وفقدان قابلية القراءة بعد تبدّل الموظفين) غالبًا ما تُقدَّر بأقل من حقيقتها.
هل توجد بيانات محددة عن مخاطر الأمن السيبراني لكود AI؟
وفقًا لأبحاث ذات صلة، فإن عدد العيوب الجوهرية في الكود الذي يُولَّد بالذكاء الاصطناعي يبلغ نحو 1.7 مرة عدد العيوب في الكود الذي يكتبه البشر. وقد لاحظت Gartner أنه حتى بعد انتشار كود AI، ما زالت زيادات تجديد عقود SaaS لدى الشركات تراوح بين 10% و20%، كما يبيّن تقرير Avenir في يناير 2026 أن 63% من جهات شراء SaaS تتوقع أن تستفيد الشركات المزوّدة لـSaaS من تأثير AI.
ما الاستراتيجية الفعلية لدى Klarna لـ“استبدال SaaS”؟
وفقًا لتقرير إخباري، تتمثل الخطوة العملية لدى Klarna في استبدال Salesforce عبر مجموعة SaaS أخرى، وليس عبر بناء نظام كامل من الصفر بالذكاء الاصطناعي؛ وما تزال فرقها حتى اليوم تستخدم Slack التابعة لـSalesforce، ما يجعلها عملية استبدال لمنصة بشكل أفقي وليست خروجًا من منظومة SaaS.
