Am 14. April veranstalteten wir ein Live-Webinar mit dem Titel „The AI Disruption Survival Guide for Software Firms“. Präsentiert wurde es von Marcin Majewski, Managing Director, und Filip Drazdou, M&A Director bei Aventis Advisors.
Sie können sich die vollständige Webinar-Aufzeichnung jetzt unten ansehen. Wenn Sie die während der Session verwendeten Präsentationsunterlagen herunterladen möchten, können Sie das ganz einfach tun, indem Sie auf den Button „Bericht herunterladen“ auf der linken Seite klicken (wenn Sie einen Computer nutzen) oder ganz ans Ende scrollen (wenn Sie ein Smartphone nutzen).
Marcin Majewski:
Hallo zusammen und herzlich willkommen zu unserem Webinar. Auf eines können wir uns derzeit alle einigen: den Wandel, und sein Tempo nimmt weiter zu. Anders als in unseren üblichen Webinaren, in denen es um Bewertungen und M&A-Trends geht, wollten wir das Thema diesmal etwas verschieben und darüber sprechen, wie man sich am besten an das Geschehen anpasst und wie die ideale Ausgangsposition aussieht.
Wir haben keine einheitliche These, die auf alle passt, aber wir haben versucht, ein Framework zu entwickeln, das Sie auf Ihr Unternehmen oder Ihre Investments anwenden können, um zu sehen, was für Sie funktioniert. Wir sprechen täglich mit vielen Gründern und Investoren und versuchen zu erkennen, was funktioniert, und es zu verallgemeinern.
So sind wir auf unser ADAPT-Framework gekommen. Ich bin Marcin Majewski, Gründer von Aventis Advisors, und ich bin hier mit Filip.
Marcin Majewski:
Wir führen Sie durch das ADAPT-Framework. Zunächst aber ein paar Worte dazu, warum es uns wichtig erschien, dieses Thema aufzugreifen und ein wenig von unseren gewohnten Themen abzuweichen. Wir erleben besondere Zeiten, wir spüren es, wir sehen es im Alltag. Überall zeigen sich Chancen, und wir sehen auch: Wer nicht schnell handelt, dem greift sie ein anderer ab. Uns wäre es lieber, dieser andere wären Sie, unsere Follower, Leser und Newsletter-Abonnenten.
Betrachtet man den Wandel durch die Linse der Evolution und Darwins Prinzip vom Überleben des Bestangepassten, so ist aus unserer Sicht die entscheidende Voraussetzung fürs Überleben gerade jetzt die Anpassungsfähigkeit, daher das ADAPT-Framework. Es gibt viele gute Gründe, anpassungsfähiger zu werden: Sie stehen finanziell mit höherer Wahrscheinlichkeit besser da, und es hilft zugleich, Stress abzubauen, die Gesundheit zu fördern und die Lebensfreude insgesamt zu steigern. Auf gleich mehreren Ebenen lohnt es sich also, diese Prinzipien anzuwenden. Legen wir los.
Eines sollte ich vorab erwähnen: Auch wenn unser Fokus auf Softwareunternehmen liegt, ist dieses Framework für jedes Unternehmen gleichermaßen relevant. Softwareunternehmen sind derzeit nur scheinbar am stärksten exponiert, weil sich die heute verfügbaren Technologien am besten zum Erstellen von Software eignen. Doch das ist erst die Spitze des Eisbergs: In zwei Jahren könnten Handwerker, Laborfachkräfte und Ingenieure aller Art unter demselben Druck stehen.
Bei den Bewertungen zeigt sich ein breiter Konsens: Das Wachstum im Softwarebereich wird entweder ausbleiben, länger auf sich warten lassen oder im schlimmsten Fall hinter den Erwartungen zurückbleiben, und genau das spiegelt sich in den Bewertungen wider.
In den letzten 12 Monaten hat sich unser kuratierter SaaS-Index deutlich vom breiteren Tech-Sektor abgekoppelt. Der NASDAQ gab um 36 % nach, während Software relativ dazu um 25 % fiel, eine Lücke von rund 50 %. Das ist ziemlich spektakulär und zeigt die Wucht dieser neuen Technologien. Sollten Sie SaaS-Unternehmen also komplett abschreiben? Genau deshalb führen wir dieses Gespräch, damit nicht Sie es sind, der abgeschrieben wird. Wir sind fest überzeugt: Es gibt Potenzial, und jedes Unternehmen kann sich anpassen und auf dieser Innovationswelle mitschwimmen.
Filip Drazdou:
Während traditionelle Softwareunternehmen an Wert verlieren, entsteht zur selben Zeit eine ebenso große Zahl neuer Unternehmen, die ihren Umsatz rasant steigern. Man sieht heute Unternehmen, die in einem Bruchteil der früher nötigen Zeit von null auf 10 Mio. USD oder 100 Mio. USD wachsen.
Bei den reiferen Unternehmen zeigen die Daten, dass sie sich womöglich nicht so schnell anpassen, wie sie sollten, während eine ganz neue Welle von Unternehmen Marktanteile erobert und an Wert gewinnt. Ob kleineres Unternehmen oder etablierter Betrieb, am Ende kommt es auf die Anpassung an.
Bei Aventis passen wir uns Tag für Tag selbst an. Wir sind nicht mehr nur im Softwaregeschäft, wir müssen im Tech- und KI-Geschäft mitspielen. Wie tiefgreifend diese Verschiebung ist, sehen wir deutlich. Auch in diesem Webinar gehen wir weg vom bloßen Präsentieren von Umsatzmultiplikatoren hin zu etwas Differenzierterem, weil dieses Modell für sich allein nicht mehr trägt.
Man kann nicht einfach einen Multiplikator auf den Umsatz legen und das eine Bewertung für ein Softwareunternehmen nennen. Man muss KI gründlich mitdenken. Zugleich können Gewinner rasch zu Verlierern werden, und Konkurrenz kann aus einem einzigen neuen Release eines großen Anbieters erwachsen. Es ist eine spannende, aber auch eine sehr gefährliche Zeit, und wir möchten Ihnen helfen, Ihr Denken zu ordnen und bessere Entscheidungen für Ihr Unternehmen oder Ihre Investments zu treffen.
Marcin Majewski:
Entfalten wir, was wir mit dem ADAPT-Framework meinen, Schritt für Schritt.
Der erste Schritt zu einer erfolgreichen Anpassung lautet: Analysieren . Verstehen Sie Ihr Umfeld und was darin geschieht. Jedes Unternehmen ist gefährdet, doch Sie müssen ehrlich einschätzen, wie exponiert Sie sind, worauf Sie aufbauen können und wie Sie sich verteidigen. Ist Ihre Position nicht verteidigungsfähig, müssen Sie sich über Ihre Optionen klar werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Lage analysieren und worauf Sie sich konzentrieren sollten, um zu einer klaren Antwort zu gelangen.
Der zweite Punkt ist, dass Sie Divergierenmüssen. In einer Welt, in der Code zur Ware wird, im Grunde zu einem auf Abruf verfügbaren Versorgungsgut, muss es einen anderen Weg zur Differenzierung geben. Sie können nicht einfach Funktionen kopieren oder immer mehr vom Gleichen bauen. Sie müssen etwas anderes bauen. Am besten gelingt das, indem Sie Ihre Kunden besser verstehen und ihre konkreten Bedürfnisse wirksamer bedienen.
Drittens gilt es, Verstärken. Allein schaffen Sie es nicht. Sie brauchen ein Team und externe Unterstützung. Das heißt: eine klare interne Vision setzen, die Arbeitsweise der Menschen verändern, Ihre Richtung den Kunden verkaufen, Kapital einwerben oder sogar das Unternehmen verkaufen. In allen Fällen müssen Sie Ihre Botschaft vermitteln, deshalb sprechen wir vom Verstärken, im Sinne von Kommunikation.
Der vierte Punkt ist Preis, oder genauer: wie Sie Wert liefern. Da sich Geschäftsmodelle wandeln, können Sie sich nicht länger auf denselben Preisansatz verlassen. Wir besprechen, wie sich die Preisgestaltung bei Software und KI zu etwas entwickelt, das wir im Technologiebereich so noch nicht gesehen haben.
Und schließlich, Zeit. Wir alle bewegen uns auf einer Art Zeitachse: Unternehmen, Investoren, berufliche Laufbahnen, Ruhestand, Nachfolge. Jeder hat seinen Zeithorizont, und wir wollen Ihnen helfen, die richtige Entscheidung zu treffen: ob es Zeit ist zu verkaufen, Zeit zu wachsen oder Zeit, auf cash flow zu optimieren.
Analysieren
Filip Drazdou:
Beim ersten Schritt geht es wirklich darum, das Risiko zu durchdenken, das KI für Ihr Unternehmen bedeutet. Unserer Erfahrung nach ist dieses Risiko meist größer, als die meisten annehmen, schlicht weil sich nicht vorhersagen lässt, was als Nächstes kommt. Wir haben das in den letzten Jahren alle miterlebt: Als ChatGPT erstmals erschien, lautete die verbreitete Reaktion, es könne zwar Texte schreiben, aber nicht besonders gut, und ein Jahr später war es hervorragend. Beim Coding wiederholte sich dasselbe Muster. Einige der wichtigsten Risiken sind gerade jene, von denen wir heute noch nichts wissen.
Um das zu beurteilen, nutzen wir ein ursprünglich von SaaS Capital entwickeltes Framework, das Unternehmen über drei Dimensionen hinweg auf ihr KI-Risiko bewertet.
Die erste ist das System of Record. Denkt man darüber nach, welche Softwaretypen zuerst von KI verdrängt werden, sind jene am anfälligsten, die keine bedeutsamen Daten vorhalten und nicht geschäftskritisch sind. Ein Tool etwa, das Daten von einer Stelle bezieht, sie umwandelt und andernorts ausgibt: Schaltet man es ab oder automatisiert diesen Prozess mit KI, wird die Software überflüssig.
Das unterscheidet sich stark von einem strategischen, geschäftskritischen System of Record, etwa einem fortgeschrittenen ERP oder einer Buchhaltungssoftware, in der alle Finanztransaktionen gespeichert und gesetzlich vorgeschrieben sind. Die entscheidende Frage, die sich Gründer stellen müssen, lautet: Kennt dieses Produkt die tatsächliche Faktenlage eines Geschäftsprozesses?
Oder, praktischer gefragt: Was geschähe, wenn die Software plötzlich ausfiele? Lautet die Antwort, dass der Geschäftsbetrieb zum Erliegen käme, wie bei der Fertigungsautomatisierung oder bei Point-of-Sale-Systemen, dann ist sie geschäftskritisch. Handelt es sich vorwiegend um ein Marketing-Tool, mag es für eine Marketingagentur wichtig sein, insgesamt aber deutlich weniger kritisch.
Die zweite Dimension ist die Nicht-Software-Komponente. Früher schätzte jeder reinen SaaS-Umsatz am höchsten. Heute zeigt sich, dass zusätzliche Umsatzströme, Services, Datenweiterverkauf, alles jenseits des reinen Codes, an Wert gewinnen, vor allem in Kombination. Reine Software, die lediglich Input entgegennimmt, verarbeitet und Output erzeugt, lässt sich recht schnell ersetzen, weil daran nichts Proprietäres ist.
Verfügen Sie hingegen über proprietäre Daten, Algorithmen oder Workflows, über etwas, worauf KI keinen Zugriff hat und was sie mangels branchenspezifischen Wissens nicht nachbilden kann, dann wird Ihre Position deutlich verteidigungsfähiger. Maßgeschneiderte, proprietäre Datensätze etwa, die nur Sie erheben, machen einen spürbaren Unterschied.
Die dritte Dimension ist Nutzer und Nutzung. Wie senior ist Ihr Nutzer? Wie folgenreich sind die Entscheidungen, die er trifft? Loggt sich ein CEO täglich in Ihr Produkt ein, um die Performance zu prüfen oder Entscheidungen im Millionenbereich zu treffen, wird dieser Anwendungsfall mit geringerer Wahrscheinlichkeit von KI ersetzt. Ein Tool dagegen, das einzelne Sachbearbeiter für weniger folgenreiche Aufgaben nutzen, lässt sich mühelos austauschen: Heute nutzen sie Ihre Software, morgen experimentieren sie mit einem KI-Tool, und übermorgen ist ein neues, KI-natives Unternehmen entstanden.
Diese Dimension erfasst auch die organisatorische Trägheit: Wird Ihr Produkt von Führungskräften der C-Ebene in Großkonzernen genutzt, dauert es naturgemäß länger, bis KI es verdrängt, wegen bürokratischer Abläufe, langer Genehmigungszyklen und regulatorischer Anforderungen.
Wenn Sie Ihr Unternehmen anhand dieser drei Dimensionen analysieren, bilden Sie den Durchschnitt der Wertungen auf einer Skala von 1 bis 4, um einzuschätzen, ob Sie gefährdet oder widerstandsfähig sind. Ich rate dringend, das ohne KI zu tun, denn KI neigt zum Optimismus und wird Ihnen vermutlich versichern, dass Sie nicht verdrängt werden. Am Anfang steht eine ehrliche, ungeschönte Einschätzung. Unserer Erfahrung nach landen die meisten Unternehmen, vor allem solche mit Fokus auf Kleinunternehmen oder mit Tätigkeit im Marketing- und Vertriebsbereich, bei etwa 1 oder 2. Werte von 3 oder 4 bleiben in der Regel komplexer Enterprise-Software vorbehalten.
Marcin Majewski:
Es lohnt sich, das an ein paar realen Beispielen zu veranschaulichen.
Filip Drazdou:
Die beiden Beispiele, die wir heranziehen, sind JFrog und Appland Software. JFrog ist ein Software-Unternehmen für Lieferketten, das andere Softwareanbieter bedient, im Grunde ein zentrales Lager für all Ihre Software-Tools, MCPs und zugehörigen Assets.
Sie profitieren von der KI-Einführung; sie werden eher noch wichtiger, je weiter Automatisierung und KI vordringen. Ohne technischen Hintergrund ist das Unternehmen schwer zu durchdringen, und genau diese Komplexität spielt ihm in die Karten. Es ist ein notwendiger Bestandteil dieser Modernisierungswelle.
Upland Software hingegen ist ebenfalls im Software-Tooling tätig, aber auf einer weit kleineren, granulareren Ebene: einzelne Codestücke und Bibliotheken. Das ist genau die Art von Material, mit dem große Sprachmodelle trainiert wurden, und es ist nicht geschäftskritisch für den Betrieb, bringt keine nennenswerten Nicht-Software-Komponenten mit und wird auf der Ebene des einzelnen Entwicklers genutzt.
Ein Entwickler, der früher eine Bibliothek oder ein Codestück nachschlagen musste, um es einzubauen, kann heute einfach die KI bitten, es zu erzeugen. Das macht Appland hochgradig exponiert, und in den Jahresrenditen beider Unternehmen ist das deutlich zu erkennen.
Marcin Majewski:
Besonders interessant ist hier: Beide Unternehmen bedienen denselben Zielmarkt, nämlich Softwareentwickler. Dieselben Makrotrends wirken auf beide, doch die Auswirkung auf ihr Geschäft ist völlig unterschiedlich. Das eine ist weitgehend ersetzbar, das andere verankert sich immer fester und gewinnt an Bedeutung. Es gibt Hoffnung, aber Sie müssen wirklich ehrlich sein, wo Sie stehen und wie Sie Ihre Organisation entlang dieser drei Dimensionen hin zu einer verteidigungsfähigeren Position bewegen. Sobald Sie ein klares Bild der Realität haben, können Sie den nächsten Schritt gehen und etwas Neues aufbauen.
Divergieren
Marcin Majewski:
Sobald Sie wissen, wo Sie stehen, können Sie daran gehen, etwas Neues aufzubauen. Wir haben drei Ideen, wie Sie divergieren, statt im Wettbewerb mit allen festzustecken, auch mit Unternehmen wie Anthropic, das sich so schnell bewegt, dass es heute nahezu alles liefern kann. Vielleicht ist es noch nicht voll skalierbar oder sicher, aber es ist nur eine Frage der Zeit, bis auch diese Hürden fallen.
Die erste Strategie ist die Spezialisierung. In einer Welt, in der Code zur Ware wird, lautet die Antwort: in die Tiefe gehen. Verstehen Sie die konkrete Nische, in der Ihre Kunden tätig sind, und lösen Sie ihre spezifischen Probleme so, wie es generische Universal-Tools nicht vermögen. Haben Sie diese Vertrautheit erst aufgebaut, haben Sie einmal die echten Schmerzpunkte eines Kunden gelöst und ist Ihr Produkt in seine Workflows eingebunden, wird er Sie kaum noch verlassen. Das war lange und bleibt der zuverlässigste Weg, tragfähige Softwareprodukte aufzubauen.
Filip Drazdou:
Wir beobachten am Markt zudem, dass das Interesse an vertikaler Software ungebrochen hoch ist. Es gibt viele Käufer und Roll-ups, deren These zu vertikaler Software weitgehend unverändert ist, sie glauben weiter daran. Wenn Sie über einen Exit oder M&A nachdenken: Dieses Segment des Softwaremarkts ist von den Verschiebungen am Aktienmarkt und im Investorensentiment, die wir andernorts gesehen haben, am wenigsten betroffen.
Marcin Majewski:
Wir haben in diesem Bereich keine nennenswerte Neubewertung gesehen, was für alle, die dort bereits tätig sind, ermutigend ist.
Der zweite Ansatz ist Hyper-Personalisierung, bei dem es im Kern darum geht, Ihr Produkt in etwas KI-Natives zu verwandeln. Statt den Nutzern ein festes Dashboard, eine Tabelle oder einen starren Workflow vorzusetzen, bauen Sie Oberflächen, die individueller und natürlicher sind und über natürliche Sprache gesteuert werden. Das Ziel ist Software, die sich daran anpasst, wie Menschen tatsächlich denken und arbeiten, statt sie zu zwingen, sich der Software anzupassen. Wenn ChatGPT einen Nutzer besser kennen kann als dessen eigene Familie, sollte Ihre Software das ebenfalls können. In diese Richtung muss sich Software bewegen.
Filip Drazdou:
Da es so einfach geworden ist, Oberflächen zu generieren, sinkt der eigenständige Wert des Interface-Designs. Vorstellbar ist jedoch eine Zukunft, in der die zugrunde liegende Datenbank für alle Nutzer eines CRM dieselbe ist, während eine Person mit einem Kanban-Board arbeitet, eine andere über einen Chatbot interagiert und eine dritte eine schlichte Tabelle sieht, jeder also mit denselben Daten so umgeht, wie es ihm am besten liegt.
Marcin Majewski:
Der dritte Ansatz ist von Palantirs Konzept der Forward Deployed Engineersinspiriert. Die Idee: Berater oder Ingenieure arbeiten eng in den Teams der Kunden mit, um Lösungen zu bauen, die auf die jeweilige Organisation zugeschnitten sind.
Wir sind überzeugt, dass sich dieser Ansatz breiter übertragen lässt. Ein Marketing-Softwareunternehmen könnte sich etwa in eine Marketingagentur einbetten, um größere Kundennähe und eine engere Bindung zu erreichen und zum bevorzugten Ansprechpartner für alles rund um KI zu werden. Das ist ein wirkungsvoller Weg, die Verteidigungsfähigkeit zu stärken, und wir sehen bereits, dass Unternehmen danach handeln.
Tatsächlich zeigt sich etwas, das wir zuvor nicht beobachtet haben: Softwareunternehmen, die gezielt IT-Dienstleister oder Professional-Services-Firmen übernehmen wollen, um sich tiefer in die Kunden zu integrieren und die Kundenbeziehungen auszuweiten.
Der übergeordnete Punkt ist: KI kann nicht entscheiden, was gebaut werden soll. Sie kann Code erzeugen, aber ihr fehlt die menschliche Fähigkeit, hinauszugehen, mit Menschen zu sprechen, ihre Schmerzpunkte zu verstehen und herauszufinden, was tatsächlich lösenswert ist. Dieses Urteilsvermögen bleibt bei den Gründern und Unternehmern, und es ist etwas, das KI noch geraume Zeit nicht gut nachbilden wird.
Filip Drazdou:
Diese drei Ansätze, Spezialisierung, Hyper-Personalisierung und Forward Deployment, weisen alle in dieselbe Richtung: mit Ihren Kunden in die Tiefe zu gehen, ihnen Ihre Expertise zu bringen und ihnen zum Erfolg zu verhelfen.
Verstärken
Filip Drazdou:
Beim Verstärken ist die erste Dimension die externe. Hier gibt es ein Moment der Notwendigkeit: Sie müssen sich als AI-First positionieren, weil es alle anderen tun. Es dauerte nicht lange, Screenshots zu finden, die zeigen, dass sich praktisch jedes große Softwareunternehmen inzwischen als KI-Unternehmen darstellt. Das Marketing eilt dem Produkt in der Regel voraus, und das ist in Ordnung, doch wenn sich Ihr Wettbewerber als AI-First positioniert und Sie nicht, dann haben Sie ein Problem, ganz gleich, wie es unter der Haube tatsächlich aussieht.
Marcin Majewski:
Auf der internen Seite haben wir die Zeichen des Wandels schon vor einigen Jahren erkannt. Als Gründer wurde mir klar, dass wir uns anpassen mussten, und ich treibe unsere KI-Agenda nun seit rund drei Jahren voran, allem internen Zweifel zum Trotz. Ein solcher Wandel beginnt damit, dass der Gründer oder das Board eine klare Entscheidung trifft und sich auf den KI-Weg festlegt. Zwingend ist das nicht, nicht jedes Unternehmen muss sich verändern, aber es ist sehr unwahrscheinlich, dass Unternehmen, die sich dagegen entscheiden, langfristig überleben.
Als Führung müssen Sie sich darauf konzentrieren, Ihr Team mitzunehmen, eine Roadmap und Vision dafür zu entwickeln, wohin KI Sie führt, und den Fortschritt zu verfolgen. Zu messen, worauf es ankommt, ist der Weg, Ihre Organisation um den Aufbau eines neuen Technologie-Stacks zu scharen. Es wird Widerstand geben, und wir verstehen ihn, denn so weiterzumachen wie bisher bleibt technisch eine gangbare Option, doch Sie müssen die Zielkonflikte klar erkennen.
Sobald intern alle an einem Strang ziehen, können Sie extern darauf aufbauen. Sie müssen Ihre KI-Ausrichtung kommunizieren, denn wer KI heute nicht in seiner Botschaft betont, wirkt aus der Zeit gefallen, selbst wenn die eigentliche Arbeit noch läuft.
Über das Marketing hinaus zählt das für die Talentgewinnung und das Fundraising. Und falls Sie erwägen, Kapital aufzunehmen oder ein Unternehmen zu verkaufen, ist es von entscheidender Bedeutung, den KI-Umsatz getrennt vom übrigen zu erfassen und auszuweisen. Können Sie KI-Umsatz nicht von Nicht-KI-Umsatz trennen, wird es sehr schwer, Investoren oder Käufern den Erfolg Ihrer KI-Strategie zu belegen.
Schließlich ist der KI-Bereich noch relativ klein und eng vernetzt. Seine Erkenntnisse und Erfolge offen zu teilen, zahlt sich wirklich aus, wir haben Unternehmen erlebt, die fast ausschließlich über Social Media von null auf eine Million Dollar oder mehr gewachsen sind, indem sie etwas Originelles gebaut und es frei geteilt haben.
Teil der Thought-Leadership-Community in diesem Feld zu werden, ist ein hervorragender Weg, um Talente, Kapital und Aufmerksamkeit anzuziehen. Es ist eine andere Welt, in der Informationen frei geteilt werden, und wer diese Informationen ordnet und beisteuert, stiftet echten Mehrwert.
Filip Drazdou:
Speziell zur internen Verstärkung sehen wir, dass ausgerechnet die größten und bürokratischsten Organisationen die KI-Einführung am energischsten vorantreiben, Meta führt ein Leaderboard zur Token-Nutzung, und einige Beratungen verfolgen, wie oft sich ihre Leute bei Claude einloggen. Wenn schon die größten Organisationen so weit gehen, gibt es kaum eine Ausrede, die KI-Einführung in einem kleineren, agileren Unternehmen nicht voranzutreiben.
Preis
Filip Drazdou:
Wir sind überzeugt, dass die Preisgestaltung der Bereich ist, in dem eine der größten Transformationen der Software-Geschäftsmodelle stattfinden wird. Allerdings hat sich die Preisgestaltung schon immer weiterentwickelt, das ist nichts Neues. Um das Jahr 2000 wurde Software als unbefristete Lizenz auf einer CD verkauft, alle ein bis zwei Jahre kaufte man eine neue Version und installierte sie lokal. Salesforce leistete dann Pionierarbeit beim Cloud-Abomodell, und daraus entwickelte sich das gesamte SaaS-Abo-Ökosystem.
Adobes Wechsel in die Cloud um 2012 brachte gestaffelte Preise, und mit der Zeit wurde das Modell verfeinert, mit Premium-Stufen, Mehrjahresverträgen, Mengenrabatten und dergleichen, rund um die Optimierung der SaaS-Preise entstand eine ganze Branche.
Was wir jetzt mit KI sehen, ist eine Verschiebung hin zu einem hybriden Modell. Die meisten KI-Unternehmen bieten weiterhin Abonnements an, weil sich das Modell als so wirkungsvoll erwiesen hat und die gesamte Softwarebranche darauf getrimmt ist, in wiederkehrenden Umsätzen, Upsell, Downsell, Churn und dergleichen zu denken. Doch wir beobachten eine allmähliche Bewegung hin zu nutzungsbasierter Preisgestaltung.
Heute zahlen Sie vielleicht 20 USD im Monat für ChatGPT oder Claude, obendrauf kommen nutzungsbasierte Gebühren für API-Aufrufe und zusätzliche Rechenleistung. Und in einer agentischen Welt, in der Daten über MCP-Verbindungen fließen und KI Operationen direkt in der Software ausführen kann, ergibt eine Preisgestaltung pro Platz zusehends weniger Sinn, weil ein einziger Account mit den richtigen Automatisierungen leisten kann, wofür zuvor viele Nutzer nötig waren.
Die Richtung weist klar hin zum Bezahlen für Tokens, Credits, Minuten oder Rechenleistung, also für etwas, das unmittelbar mit der tatsächlichen Nutzung korreliert statt mit der Zahl der Plätze.
Erste Signale dafür zeigen sich bereits: ServiceNow etwa hat Grenzen dafür eingeführt, wie weit KI mit den Daten innerhalb seiner Software interagieren darf. Dieser Übergang wird voraussichtlich Zeit brauchen, ähnlich wie der Wechsel von unbefristeten Lizenzen zu Abonnements gedauert hat, doch dahin steuert die Branche klar.
Marcin Majewski:
Was gerade geschieht, ähnelt dem früheren Übergang von unbefristeten On-Premise-Lizenzen zu Cloud-Abonnements. Es wird Zeit brauchen und anfangs womöglich schmerzhaft sein, zumal Tokens derzeit von den großen KI-Unternehmen subventioniert werden, was es schwer macht, in diesem Feld direkt zu konkurrieren.
Doch wenn Sie dem ADAPT-Framework folgen, insbesondere dem Abschnitt „Divergieren“, werden Sie einen Weg finden, für den gebotenen Wert fair entlohnt zu werden. Mehr noch: Möglicherweise adressieren Sie plötzlich eine ganz andere Budgetposition.
Wenn Sie ein konkretes Geschäftsproblem lösen, etwa die Kundenbetreuung, konkurrieren Sie nicht mehr nur um einen Anteil am IT-Software-Budget. Sie zielen womöglich auf das Personalbudget dieser Abteilung. Erlaubt Ihre Lösung dem Kunden, mit weniger Personal auszukommen, kann er einen Teil dieser Personalausgaben auf Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung umschichten. Das erschließt einen weit größeren adressierbaren Markt.
Für den Sektor als Ganzes sind wir aufrichtig optimistisch. Aus Phasen des Wandels ist die Technologie stets als Gewinnerin hervorgegangen. Die Frage ist nur, wer die Gewinner sein werden, dafür gibt es derzeit zu viele bewegliche Teile, um es mit Sicherheit vorherzusagen.
Es könnte sein, dass ein oder zwei große KI-Unternehmen branchenübergreifend dominieren, oder es könnten Hunderte spezialisierter Akteure sein, oder KI-Intelligenz wird zu einem Versorgungsgut, das eine Welt wendiger, spezialisierter Software- und IT-Dienstleister trägt. Sicher wissen wir nur: Der Kuchen wird wachsen, und ein größerer Teil davon fällt jenen zu, die den meisten Wert liefern.
Zeit
Marcin Majewski:
Zeit ist nicht unendlich. Wir alle haben endliche Zeithorizonte: Unternehmen, Investoren, berufliche Laufbahnen, Ruhestandsplanung, Nachfolge. KI bewegt sich schnell, aber nicht für jedes Unternehmen und jeden Sektor im gleichen Tempo. Vor diesem Hintergrund sehen wir einige auseinanderlaufende Wege.
Zeigt Ihre Analyse eine erhebliche KI-Exponierung, also einen niedrigen Wert bei den Risikodimensionen, müssen Sie rasch entscheiden. Im Kern gibt es zwei Optionen.
Die erste ist, zu verkaufen, solange das Unternehmen noch einen nennenswerten Wert hat, und einem neuen Eigentümer die Arbeit der KI-Transformation zu überlassen. Die zweite, für viele Unternehmen gangbare Option besteht darin, die F&E-Ausgaben zurückzufahren und den verbleibenden Wert im Unternehmen abzuschöpfen. Viele Unternehmen, besonders solche mit On-Premise- oder vertikaler Nischensoftware, haben mehr Spielraum, als sie meinen, schlicht weil die Kunden andere Prioritäten haben und die Trägheit ihnen in die Karten spielt. Diese Unternehmen werden nicht über Nacht verdrängt.
Wollen Sie hingegen das KI-Spiel mitspielen und für die Zukunft bauen, so ist aus unserer Sicht Fortführen und Skalieren die erfolgversprechende Strategie, auch wenn ein Exit oder das Optimieren auf cash flow ebenfalls valide Optionen bleiben. Die Welt wartet auf Unternehmen, die wirklich verstehen, wie man KI einsetzt, und bereit sind, sich neu zu erfinden, um ihre Kunden auf neue Weise zu bedienen.
Jedes Unternehmen braucht eine KI-Geschichte, und jedes Unternehmen muss echte KI-Fähigkeiten aufbauen. Für jene, die es schaffen, erwarten wir spürbares Wachstum. Und damit können wir eigentlich auch schließen.
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit heute. Wir hoffen, es war hilfreich. Wenn Sie M&A-Optionen ausloten möchten oder einfach besprechen wollen, wie Ihr Unternehmen in dieser neuen Realität weiter gedeihen kann, freuen wir uns über Ihren Kontakt. Sie erreichen uns über unser Kontaktformular, auf LinkedIn oder per E-Mail. Viel Erfolg auf Ihrem Weg der Anpassung.
Filip Drazdou:
Danke. Tschüss!
Marcin Majewski:
Danke, tschüss!
