Umělá inteligence spustila ve vývoji softwaru změny, které se nutně promítnou i do SaaS trhu. Typický SaaS produkt, který dobře vyplní konkrétní, běžnou funkční mezeru, se dnes dá poměrně snadno nakoupit – jen ho obvykle nemůžete „upravit k obrazu svému“ a bývá těžší se ho později zbavit (licence, integrace, migrace, procesy, zvyky lidí).
Hodnota SaaS tradičně stojí na úspoře času: místo měsíců vlastního vývoje „koupíte hotové“ a jedete. V řádu minut až dnů, nanejvýš týdnů. V podnikovém prostředí sdílených dat navíc často odpadá potřeba řešit vlastní infrastrukturu – stačí koncová
zařízení a připojení.
Jenže v roce 2026 už tahle rovnice možná nebude tak jednoznačná. V portfoliích velkých firem nemá „další aplikace“ automaticky takovou hodnotu jako dřív – trh je do značné míry saturovaný. Většinu kategorií pokrývá pár dominantních hráčů a k nim přívěsek menších doplňků. A co zbývá, jsou zadání natolik specifická, že hledat „killer app“ je často zbytečné: vaše kombinace procesů, dat, výjimek a legacy rozhodnutí je unikát.
Tady přichází AI s lákavou alternativou: místo dalšího SaaSu lze rychleji vytvořit interní udělátko napojené na stávající nástroje a workflow. Ne nutně nový „systém“, spíš chytré pospojování toho, co už máte – a automatizace činností, které dnes vznikají jen proto, že se mezi aplikacemi nepřenáší informace plynule.
📩 Odebírejte ZDARMA náš newsletter Inside Observer.
Ďábel je ale v detailu. Propojení přes API může dramaticky zrychlit práci, hlavně tam, kde se dnes ručně přepíná mezi několika nástroji. Složitější otázka není „zda“, ale „jak“: kdo to poskládá, jak se to bude udržovat, kde budou jasná pravidla a kde výjimky – a kdy už automatizace přerůstá v nebezpečný zásah do procesu.
Do toho doznívají mediálně vděčné scénáře, že AI „nahradí zaměstnance“ a všechno se plošně zautomatizuje. V praxi spíš škodí: přidávají emoce a zakrývají to podstatné – jak konkrétně zrychlit a zpřesnit práci, která už dnes naráží na limity lidské kapacity (objem informací, množství systémů, tlak na rychlost i auditovatelnost).
Zdravější cesta je zapojit lidi do práce novým způsobem – s AI jako nástrojem, ne jako jejich náhradou. Podobně jako parní stroj nebyl jen „vystrnadění dělníků“, ale reakce na nároky doby, které už nešlo utáhnout ručně. AI je v tomhle podobná: není jen o nahrazení, ale o odpovědi na realitu složitosti (produktů, služeb, procesů, regulací), která přerůstá čistě lidské možnosti.
A pokud se ptáme „k čemu lidé, když se automatizuje manuální i intelektuální práce“, trh nám nastavuje zrcadlo: identitu nelze stavět ani na svalech, ani na memorování informací. Stroje jsou silnější, AI bývá informovanější a rychlejší (a chybuje, jako lidé). To však neznamená, že je „lepší“ ve všem. Jen vede v určité části hry.
Co zůstává lidské a zároveň pro AI (zatím) nedosažitelné, je schopnost adaptace a učení se za pochodu: měnit způsob práce, redefinovat vlastní roli, poskládat si nové postupy a fungovat v nejistotě. A právě proto bude v roce 2026 zajímavé sledovat SaaS trh méně jako katalog „dalších aplikací“ a více jako ekosystém stavebnic, integrací a AI vrstvy, která z firemního softwaru konečně udělá praktičtější nástroj pro produktivitu v čím dál složitějším pracovním prostředí.
Zaujal Vás tento článek?