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Shifting control points : how AI capabilities are reshaping the SaaS industry
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Artificial intelligence (AI) is widely regarded as a disruptive force in the Software-as-a-Service (SaaS) industry, raising questions about the sustainability of the control points that have historically supported SaaS incumbents. This dissertation examines how enterprise adoption of AI capabilities challenges traditional SaaS control points, how incumbents respond strategically, and whether AI-as-a-Service (AIaaS) and AI+SaaS strategies can serve as effective defensive mechanisms. Building on Control Points Theory, the study adopts a qualitative, inductive research design based on semi-structured interviews with consultants working closely with SaaS providers and enterprise clients, as well as professionals from SaaS incumbents and firms developing internal AI solutions. The findings show that AI does not lead to a uniform shift in control. First, application-layer technical control points become contestable in a capability-contingent manner, benefitting only firms with sufficient organizational capabilities. Second, strategic control points such as contractual relationships, compliance certifications, and customer relationships persist and may even strengthen as AI intensifies data governance and security concerns. Third, new technical control points emerge at the infrastructure layer, where access to compute resources, foundational models, and orchestration platforms becomes increasingly critical. Overall, the study concludes that AI reconfigures rather than erodes control in the SaaS industry, creating multi-layered, conditional, and contested control structures.
A inteligência artificial (IA) é amplamente reconhecida como uma força disruptiva na indústria de Software-as-a-Service (SaaS), levantando questões sobre a sustentabilidade dos pontos de controlo que historicamente sustentaram os incumbentes. Esta dissertação analisa de que forma a adoção de capacidades de IA pelas empresas desafia os pontos de controlo tradicionais do SaaS, como os incumbentes respondem estrategicamente a estas mudanças e em que medida as estratégias de AI-as-a-Service (AIaaS) e AI+SaaS podem funcionar como mecanismos defensivos. Com base na Teoria dos Pontos de Controlo, o estudo segue uma abordagem qualitativa e indutiva, assente em entrevistas semiestruturadas realizadas a consultores que trabalham com fornecedores SaaS e clientes empresariais, bem como a profissionais de empresas SaaS incumbentes e de organizações que desenvolvem soluções internas de IA. Os resultados mostram que a IA não conduz a uma alteração uniforme das estruturas de controlo. Em primeiro lugar, os pontos de controlo técnicos ao nível da aplicação tornam-se contestáveis de forma contingente às capacidades organizacionais. Em segundo lugar, pontos de controlo estratégicos, como relações contratuais, certificações de conformidade e relações com clientes, persistem e podem até se fortalecer à medida que a IA intensifica as preocupações com a governança e a segurança dos dados. Por fim, emergem novos pontos de controlo técnicos ao nível da infraestrutura, associados ao acesso a recursos computacionais, modelos fundacionais e capacidades de orquestração. Conclui-se que a IA reconfigura, em vez de eliminar, os pontos de controlo na indústria SaaS, originando estruturas de controlo multinível, condicionais e disputadas.
A inteligência artificial (IA) é amplamente reconhecida como uma força disruptiva na indústria de Software-as-a-Service (SaaS), levantando questões sobre a sustentabilidade dos pontos de controlo que historicamente sustentaram os incumbentes. Esta dissertação analisa de que forma a adoção de capacidades de IA pelas empresas desafia os pontos de controlo tradicionais do SaaS, como os incumbentes respondem estrategicamente a estas mudanças e em que medida as estratégias de AI-as-a-Service (AIaaS) e AI+SaaS podem funcionar como mecanismos defensivos. Com base na Teoria dos Pontos de Controlo, o estudo segue uma abordagem qualitativa e indutiva, assente em entrevistas semiestruturadas realizadas a consultores que trabalham com fornecedores SaaS e clientes empresariais, bem como a profissionais de empresas SaaS incumbentes e de organizações que desenvolvem soluções internas de IA. Os resultados mostram que a IA não conduz a uma alteração uniforme das estruturas de controlo. Em primeiro lugar, os pontos de controlo técnicos ao nível da aplicação tornam-se contestáveis de forma contingente às capacidades organizacionais. Em segundo lugar, pontos de controlo estratégicos, como relações contratuais, certificações de conformidade e relações com clientes, persistem e podem até se fortalecer à medida que a IA intensifica as preocupações com a governança e a segurança dos dados. Por fim, emergem novos pontos de controlo técnicos ao nível da infraestrutura, associados ao acesso a recursos computacionais, modelos fundacionais e capacidades de orquestração. Conclui-se que a IA reconfigura, em vez de eliminar, os pontos de controlo na indústria SaaS, originando estruturas de controlo multinível, condicionais e disputadas.
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Palavras-chave
Artificial intelligence Software-as-a-service (SaaS) Control points theory Value capture Enterprise software Inteligência artificial (AI) Teoria dos pontos de controlo Captura de valor Software empresarial
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