De disruptie door Kunstmatige Intelligentie (AI) is geëvolueerd van een productdebat naar een financieringsprobleem. Na weken van beursdruk begint de softwaresector de volgende domino te voelen: de schuldpositie wordt ook uitdagender. Verschillende bedrijven stellen kredietverlening uit omdat ze tegenwoordig geconfronteerd worden met twee filters: nog altijd hoge rentes en vooral een veel strengere beoordeling door banken en schuldeisers, die niet langer investeren op basis van “verhalen”, maar op basis van daadwerkelijke weerbaarheid tegen AI.
De boodschap uit de markt is helder: als een deel van de software steeds meer vervangbaar wordt – door automatisering, generatieve tools of algemene platforms – dan ligt niet alleen de groei onder druk. Het risico wordt ook groter dat je slechter terugbetaalt, dat je meer moet herfinancieren onder strengere voorwaarden, en dat de risk-opslag toeneemt, iets wat voorheen niet het geval was.
Van koersdalingen op de beurs naar hogere kredietkosten
De eerste fase van deze ontwikkeling zagen we op de beurs: de S&P 500 Software & Services index heeft sinds oktober ongeveer 2 biljoen dollar aan waarde verloren, aldus Reuters. Die correctie is niet enkel te wijten aan macro-economische factoren of rentestanden. Ze wordt veroorzaakt door een prangende vraag die investeringscommittees bezighoudt: welk deel van de omzet uit software blijft beschermd als AI taken goedkoper maakt die voorheen duur werden gerekend?
De tweede fase betreft het krediet. Dezelfde logica die aandelenkoersen onder druk zet, vertaalt zich nu in hogere kapitaalkosten. Als de markt gelooft dat je toekomstige groei minder robuust is, verlangt ze:
- hogere rendementen (meer rente of hogere disconteringsvoet bij uitgifte),
- meer zekerheden (strengere convenanten),
- en meer kassavisibiliteit (minder vertrouwen, meer meetbare gegevens).
Waarom de eerste signalen vooral bij leverage-leningen zichtbaar zijn
Niet alle kredietvormen reageren gelijk. Vooral gepaard gaan met leverage staat onder druk, vooral in de technologiesector – en dan vooral bij software. Hier is het risico groter omdat het marge voor fouten klein is: hoge schulden, zwakkere ratings en afhankelijkheid van herfinanciering maken het gevoelig voor veranderingen.
Reuters meldt dat de tech-exposure in leverage-leningen in de VS ongeveer 260 miljard dollar bedraagt, tegenover ongeveer 60 miljard dollar in high yield. Die verschil in omvang is belangrijk omdat het risico concentreert op de meest kwetsbare instrumenten: kleine afname in vertrouwen leidt hier snel tot verscherpte voorwaarden.
Tabel — Waar is de ”AI-angst” het eerst merkbaar in schuld
| Markt | Reden van gevoeligheid | Waarschijnlijk verloop |
|---|---|---|
| Leverage-leningen | Meer tech, lagere ratings, afhankelijkheid van herfinanciering | Uitbreiding spreads, strengere convenanten, stilvallen van transacties |
| High yield | Minder concentratie in software, meer gediversifieerde basis | Graduele aanpassingen, selectiever per emittent |
UBS: Risico begint zich te “prijzen” tussen 2026 en 2027
Het belangrijkste punt is niet enkel dat AI “beangstigt”. Sommige financiers geven al tijdslijnen aan. UBS waarschuwt dat het risico op disruptie door AI in toenemende mate kan worden weerspiegeld tussen 2026 en begin 2027, waarbij in een scenario van snellere disruptie wanbetalingen kunnen stijgen naar 3%–5%, boven de verwachtingen van het consensus. Dit meldt Reuters.
Dat betekent niet dat de sector volledig zal instorten. Het duidt erop dat de markt bedrijven begint te zien als “overgangsbedrijven” en niet meer als systemen met gegarandeerde terugkerende inkomsten.
De echte trigger: “Vervangbaarheid” en prijselasticiteit
In krediet wordt het risico gemeten via ratios. Maar de onderliggende oorzaak is conceptueel: als software niet langer als uniek wordt gezien, neemt haar vermogen om prijs te zetten af. En als het prijszettingsvermogen afneemt, worden marges ingeperkt. Dat verhoogt de kapitaalkosten, omdat de markt minder vertrouwen heeft dat de schuld op een veilige manier kan worden terugbetaald.
De klap treft vooral de lagere ratings. Reuters meldt dat ongeveer de helft van de software-gerelateerde leverage-exposure zich bevindt in tranches B- of lager. Daar is de investering al gevoelig voor elke structurele bedreiging. Een “B-” met korte looptijd en twijfel over groei hoeft niet meteen te crashen; het volstaat dat de markt niet meer bereid is om goedkoop te herfinancieren.
Het eerste symptoom: stilgevallen transacties en afgenomen “pipeline”
Wanneer een markt begint te wantrouwen, is het eerste dat stopt het flow-effect. Reuters meldt dat op dat moment geen nieuwe leverage-leningen voor softwarebedrijven lopen, deels doordat zowel aanbieders als banken wachten op stabilisatie van kredietvoorwaarden na de dalingen sinds eind januari.
Bovendien worden grote overnametransacties een stress-test voor de markt. Reuters citeert de financiering van de overname van Qualtrics door 5,3 miljard dollar als indicator van marktambitie. Als kopers te veel eisen, wordt de hogere kosten doorberekend in de deal… of de deal wordt uitgesteld.
In Europa is er een vergelijkbaar patroon: Reuters meldt dat het bedrijf Team.blue de voorwaarden en extensies van leningen heeft uitgesteld vanwege de verslechterende marktcondities.
Het secundaire effect: meer korting om inkomsten te beschermen
De “productmatige” vooruitgang komt als een nachtmerrie terug: als financiering duurder wordt, wordt de druk om inkomsten te behouden eveneens groter. In software vertaalt zich dat vaak in kortingen, bundels, aanvullende diensten en soms in een verschuiving naar hybride modellen waarin software wordt verkocht als platform met geïntegreerde AI om te voorkomen dat klanten dezelfde functionaliteit gratis of met minder licenties kunnen krijgen.
Hier raakt de industrie een kwetsbaar punt: als men de prijzen verlaagt om het volume te beschermen, kunnen marges verschuiven; als men de prijzen gelijk houdt terwijl de vraag afneemt, wordt de kassavisibiliteit slechter; en als die slechtere visibleiteit leidt tot strengere kredietvoorwaarden, blijft de vicieuze cirkel bestaan. Het marktverleden suggereert dat dit patroon al begint te ontstaan.
Wat verandert er vanaf nu: AI als onzichtbare clausule in leningen
Vanaf 2026 ontwikkelt de techsector een nieuw soort due diligence: naast churn, ARR en brutomarge wordt nu ook beoordeeld welke delen van het product door AI geautomatiseerd kunnen worden en in hoeverre de waardepropositie afhankelijk is van functies die “commoditiseerbaar” worden.
De onprettige, maar heldere conclusie is dat AI niet alleen software herschrijft; het herschrijft ook de kapitaalkosten voor software. Voor veel bedrijven kan dat mogelijk meer verstoring veroorzaken dan elke nieuwe feature.
Veelgestelde vragen
Waarom eisen investeerders meer rendement op software-schulden door AI?
Omdat ze meer structureel risico zien: als AI differentiatie en prijszettingsvermogen ondermijnt, wordt de voorspelbaarheid van inkomsten lager en neemt het marge-veiligheidsbuffer af.
Welke bedrijven lopen het meeste gevaar in 2026?
De bedrijven met lage ratings (B- of lager), hoge schuldenlast en korte vervaldata, vooral als hun producten makkelijk te vervangen zijn door alternatieven zoals andere suites, platforms of AI-automatisering.
Welke metriek(s) zullen banken nu vooral bekijken voordat ze software financieren?
Naast ARR zullen zij kijken naar churn, netto-retentie, operationele marge, kostenbeheersing, kassavisibiliteit… en signalen van competitieve verdediging tegen AI (integraties, switching costs, eigen data, compliance).
Kan de situatie verbeteren als rentetarieven dalen of als de markt stabiliseert?
Dat kan mogelijk verlichting bieden, maar het kernprobleem blijft structureel: de perceptie van vervangbaarheid. Zelfs met lagere rentes blijft krediet differentiatie vertonen tussen “defensieve”-software en “overbodige”-software.
vía: Noticias Intelligentie Kunstmatige Intelligentie