Software-as-a-Service-Anbieter: "Houston, we have A(I) problem"

(Source: StockPhotoPro - stock.adobe.com)

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Vor zwei Jahren noch konnte ein KI-Agent rund 30 Sekunden lang autonom coden. Heute arbeitet er länger als eine Stunde selbstständig. Die Lernkurve zeigt steil nach oben und das Wachstum der KI-Player erst recht. Sie legen dreimal schneller zu als klassische Software-as-a-Service-Firmen (SaaS). Paradebeispiel: Anthropic. In Rekordzeit von null auf 14 Milliarden US-Dollar Jahresumsatz. Für die alte Garde wie Figma dagegen weniger witzig: Zeitweise waren 75 Prozent des Börsenwerts futsch. Das tut weh, hätte doch die FTC Adobe erlaubt, Figma zu kaufen.

Ich ärgere meine Entwickler-Freunde gerade sehr gern mit der naiven Frage: "Na, wie viele Tokens hast du heute schon verbrannt?" Die Antwort ist dann meist betretenes Schweigen.

Weg vom sehr Plakativen, hin zur Realität in der Softwareentwicklung: Ja, man kann mit KI-Agenten schnell und gut viel coden, aber damit ist es dann mitnichten getan. Die Kosten explodieren regelrecht, weil man nun viel mehr einrechnen muss (KI-Tool-Lizenzen und Tokens, Hosting/Infrastruktur, Integration in Standards und Architektur, QA-Mehraufwand). Das kann durchaus teuer werden.

Last, but certainly not least lauert da die Gefahr der Bedeutungslosigkeit für SaaS-Anbieter. KI schichtet sich wie Sand auf die SaaS-Software, vom Interface durch bis zur Businesslogik. Damit wird der Traum jedes Endanwenders endlich Realität. Endlich "der Software" einfach nur ­schreiben oder sagen, was man will, so wie einem der Schnabel gewachsen ist. Hach, mir wird ganz anders (Grüs­se nach Walldorf, und an Herrn Benioff).

Was können die SaaS-Anbieter denn nun tun?

1. Sich weiterentwickeln, messen, analysieren, sich anpassen, diese KI-Tools (auch) nutzen (mit IBMs WatsonX kann man jetzt auch Cobol-Code generieren. Da lacht mein altes Programmierer-Herz und ich ärgere mich etwas weniger darüber, dass ich irgendwann einmal meine Cobol-Manuals wegwarf) – Courant normal seit … ewig. Bloss jetzt halt unter Hochdruck, weil die Uhren schneller ticken.
2. Sich spezialisieren, möglichst ganze Abläufe abar­beiten, platt gesagt: sich tief(er) in die Abläufe eingraben. Wie die guten alten Mainframe-Hersteller wissen, kann das jahrzehntelang halten (siehe IBMs ­WatsonX ...).
3. Das eigene Ökosystem hegen und pflegen. Auch eine alte Weisheit im (Standard-)Software-Business; egal wie modern, On-Prem, SaaS, was auch immer. Es hat sich noch immer ausgezahlt, anständig mit Partnern und Kunden umzugehen. Das hat sich nie geändert und wird sich nie ändern. Anständig von A (wie Lizenzpreise) bis Z (Support), einmal querbeet durch. 

Eins ist sicher: Es wird nicht langweilig und bleibt ­spannend!

Ich bedanke mich bei Andreas Göldi. Sein Referat zu diesem Thema am Digital-Shift-Anlass im März 2026 inspirierte mich zu diesem Artikel. Meine Helferlein: Notebook LM und Perplexity Pro unterstützten mich brav beim Feinschliff des Artikels.