|
12.06.2026 09:14 Uhr |
Die Diskussion um eine mögliche „SaaSpocalypse“ treibt die Softwarebranche seit Monaten um. Der Begriff bringt die Sorge auf den Punkt: dass generative KI und vor allem autonome KI-Agenten das klassische Geschäftsmodell von Software-as-a-Service infrage stellen. Wir sprachen mit dem Tech-Analysten Philipp Klöckner darüber, wohin die Entwicklung geht.
Der Hintergrund ist weniger, dass KI bereits massiv Jobs ersetzt, sondern dass viele Unternehmen das Overhiring der Coronazeit korrigieren und ihre Organisationen verschlanken. Weniger Mitarbeiter bedeuten automatisch geringeres Wachstum für solche SaaS-Modelle. Zudem lässt sich ein einfaches Kollaborationstool mit Nutzerverwaltung heute relativ schnell KI-gestützt entwickeln. Dadurch steigt der Wettbewerbsdruck erheblich.
Gleichzeitig halte ich manche Marktreaktionen für überzogen. Wenn etwa Anthropic ein neues Feature ankündigt und daraufhin Cybersecurity- oder Observability-Aktien zweistellig fallen, verwechselt das die Realität des Unternehmenseinkaufs mit Tech-Euphorie. Unternehmen wechseln ihre Kernsoftware nicht kurzfristig. Vertrauen, langfristige Verträge und hohe Lock-in-Effekte spielen eine enorme Rolle.
Was allerdings schwieriger wird: Neukundengewinnung. Start-ups, die heute beginnen, werden sich häufiger fragen, ob sie klassische SaaS-Produkte überhaupt noch kaufen oder bestimmte Lösungen selbst bauen. KI senkt die Einstiegshürden erheblich. Trotzdem sollte man die Wirtschaftlichkeit bestehender Software nicht unterschätzen. SaaS-Unternehmen arbeiten oft mit Rohmargen von 80 bis 90 Prozent. Wer Software selbst entwickelt, muss inklusive Wartung, Sicherheit und Zuverlässigkeit günstiger sein als eine bestehende Lizenzlösung – und das ist keineswegs trivial. Ich glaube deshalb nicht, dass Fortune-500-Unternehmen ihre ERP- oder CRM-Systeme kurzfristig durch Vibe-Coding-Lösungen ersetzen werden.
Das heißt aber noch nicht automatisch, dass daraus professionelle Produkte entstehen, die man problemlos anderen Unternehmen verkaufen kann. Besonders schwierig bleibt die Integration in bestehende Legacy-Systeme. Die eigentliche Stärke von KI liegt momentan eher darin, neue und vergleichsweise einfache Lösungen „from scratch“ zu entwickeln – insbesondere in Nischenmärkten, für die sich früher kein eigenes Softwareunternehmen gelohnt hätte.
Mit KI kann man für relativ geringe Kosten kleine Anwendungen generieren, testen und später wieder verwerfen oder komplett neu bauen. Dadurch verändert sich auch die Architekturphilosophie: Statt hochgradig modularer Systeme könnten häufiger Monolithen entstehen, die bei Änderungen einfach neu generiert werden. Das könnte bedeuten, dass Software künftig stärker „on demand“ entsteht und weniger langfristig gepflegt wird.