Die erste Lektion über Software, die ich ohne Computer lernte
Lange bevor ich mit Unternehmenstechnologie arbeitete, lernte ich als Kind eine Variante des Build-versus-Buy-Problems kennen.
Ich wuchs in einer Familie mit sehr begrenzten Mitteln auf. Wir hatten, was wir brauchten, aber nicht viel Spielraum für nicht lebensnotwendige Dinge. Eines Tages lud mich ein Cousin, dessen Familie sich mehr leisten konnte, zu sich nach Hause ein, um Monopoly zu spielen. Für mich war das ein Schock. Das Spiel wirkte anspruchsvoll, strategisch, fast wie ein kleines Betriebssystem für Geld, Besitz, Verhandlung und Zufall.
Als ich nach Hause kam, fragte ich meine Eltern, ob wir eines kaufen könnten. Sie erklärten mir sanft, dass es zu teuer sei.
Also baute ich mein eigenes.
Mit Papier, Leim, improvisierten Spielfiguren und viel Fantasie schuf ich eine handgemachte Version von Monopoly. Aber ich habe es nicht nur kopiert. Ich habe es verändert. Ich habe Regeln hinzugefügt. Ich habe das Spielbrett angepasst. Ich habe es zu unserem Spiel gemacht. Mein jüngerer Bruder und ich spielten es stundenlang, und er erinnert sich noch heute daran, wie viel Spass wir mit diesem selbstgemachten Spiel hatten.
Damals wusste ich es nicht, aber diese Erfahrung lehrte mich etwas, das heute für Unternehmenssoftware zentral wird: Wenn der Zugang beschränkt ist, suchen Menschen nach Wegen, selbst zu bauen. Und wenn die Werkzeuge dafür radikal günstiger werden, verschiebt sich die Grenze zwischen Kaufen und Entwickeln.
Genau das bewirkt KI heute bei Software. Sie schränkt nicht den Ehrgeiz ein, sondern macht die Umsetzung zugänglicher. Intelligenz wird immer reichlicher verfügbar, und der Umfang dessen, was eine einzelne Person oder ein kleines Team schaffen kann, erweitert sich dramatisch.
Das ist der persönliche Grund, warum die Frage nach dem „Tod von SaaS“ für mich von Bedeutung ist. Es geht nicht wirklich darum, dass SaaS verschwindet. Es geht darum, was passiert, wenn Fähigkeiten nicht mehr hinter teurem Zugang verschlossen sind, sondern zu etwas werden, das mehr Menschen selbst gestalten können.
Warum das jetzt wichtig ist
Im Unternehmensmassstab hat dasselbe Muster die Softwareentwicklung zwei Jahrzehnte lang geprägt. Wenn das Unternehmen eine Fähigkeit benötigte, kaufte es ein Abonnement. Die interne Entwicklung war langsam, teuer, riskant und politisch schwierig. SaaS hat sich durchgesetzt, weil es Software in Betriebsausgaben umwandelte und Fähigkeiten sofort verfügbar erscheinen liess.
Diese Logik wird nun neu bewertet.
Das Argument ist nicht, dass SaaS komplett verschwindet. Das wäre intellektuell zu einfach. 'Systems of Record', regulierte Plattformen, tiefgreifende Kollaborationsnetzwerke und hochvertrauenswürdige Infrastrukturen werden bestehen bleiben. Das engere und wichtigere Argument ist, dass lizenzbasiertes Gatekeeping sein wirtschaftliches Privileg verliert. Pro Nutzerlizenz für generische Funktionen zu bezahlen, wird immer schwerer zu rechtfertigen, wenn die Hälfte der Lizenzen ungenutzt bleibt, die Anbieterpreise weiter steigen und KI-gestützte Teams spezifische interne Workflows in wenigen Tagen nachbilden können.
Der beigefügte Forschungsessay legt die vollständige Argumentation dar. Dieser Artikel ist die Version für Führungskräfte: was sich geändert hat, wo der Druck entsteht, wo SaaS überlebt und was Führungskräfte vor dem nächsten Erneuerungszyklus tun sollten.
Das Problem der SaaS-Verschwendung
Das erste Problem ist nicht KI. Es ist die Verschwendung.
Der SaaS Management Index 2025 von Zylo verzeichnet durchschnittliche jährliche SaaS-Ausgaben von 4.830 USD pro Mitarbeiter, ein Anstieg von 21,9 Prozent nach mehreren Jahren der Zurückhaltung. Productiv schätzt, dass rund 53 Prozent der bereitgestellten SaaS-Lizenzen ungenutzt oder zu wenig genutzt werden. Ein früherer Benchmark von Zylo bezifferte die durchschnittliche jährliche Lizenzverschwendung auf etwa 18 Millionen USD pro Unternehmen, während das durchschnittliche Unternehmensportfolio rund 275 verschiedene SaaS-Anwendungen umfasst.
Das ist kein gesunder Markt, der an der Marge operiert. Es ist ein Markt, in dem Käufer kaum überblicken, was sie besitzen, Verkäufer bündeln und Preise neu festsetzen können und die Gewohnheit der Erneuerung mehr wiegt als der Business Case.
Das SaaS-Modell war rational, als Kaufen günstiger war als Bauen. Aber ein Abonnement ist nicht von Natur aus effizient. Es ist nur dann effizient, wenn die gemietete Fähigkeit günstiger, sicherer, schneller und besser ist als die Alternative. KI verändert diese Alternative.
Die Ökonomie des Selberbauens hat sich umgekehrt
Das klassische Build-versus-Buy-Argument ging davon aus, dass Softwareentwicklungskapazitäten knapp waren. Ein einziges Entwicklerjahr konnte Hunderttausende von Dollar kosten. Ein SaaS-Tool verteilte die Produktentwicklung auf Tausende von Kunden. Die Rechnung sprach für den Kauf.
Die KI-gestützte Entwicklung durchbricht diese Rechnung in bestimmten Kategorien.
Der stärkste Beweis ist nicht der Hype um Programmierassistenten. Es ist das Verhalten von Unternehmen und Anwendern. Die Build-versus-Buy-Umfrage 2026 von Retool ergab, dass 35 Prozent der Unternehmen bereits mindestens ein SaaS-Tool durch eine massgeschneiderte Eigenentwicklung ersetzt hatten, während 78 Prozent erwarteten, im kommenden Jahr mehr interne Tools zu entwickeln. Die am stärksten betroffenen Kategorien waren genau die, die man erwarten würde: Workflow-Automatisierungen, interne Verwaltungssysteme, Dashboards, einfache CRM-Erweiterungen, Ticketing-Abläufe und Formular-Builder.
Das zeigt sich auch in meinem eigenen Portfolio. Das AI Model Benchmarking Dashboard war die Art von internem Entscheidungstool, für das ein traditionelles Team sieben Monate und mehr als 50.000 USD veranschlagte. Mit KI-gestützter Entwicklung wurde es in Stunden erstellt. Das bedeutet nicht, dass jedes Unternehmenssystem auf diese Weise gebaut werden sollte. Es bedeutet aber, dass sich die Standardantwort für interne Tools geändert hat, bei denen die Anforderungen klar und das Risikoprofil begrenzt sind.
Die Frage ist nicht mehr: Können wir das bauen? Die Frage ist: Ist dies so generisch, dass die fortgesetzte Miete die teurere Wahl ist?
Von SaaS zu Intelligence-as-a-Service
Die tiefere Verschiebung liegt nicht im Gegensatz von Bauen und Kaufen. Sie liegt in der Werteinheit.
SaaS monetarisierte den Zugang. Eine Lizenz gab einer Person die Erlaubnis, Software zu nutzen. Intelligence-as-a-Service monetarisiert abgeschlossene Arbeit: ein gelöster Kundenfall, ein generierter Workflow, ein bearbeiteter Anspruch, ein abgestimmtes Konto, ein qualifizierter Lead, eine gelieferte Entscheidung.
Diese Verschiebung ist bereits sichtbar. Sierra bepreist Kundenservice-Agenten pro gelöstem Fall. Intercom bepreist Fin pro Lösung. Microsoft Copilot Studio nutzt verbrauchsbasierte Aktionen. Salesforce hat mit Konversationen, Flex-Credits, Pro-Nutzer-Lizenzen für Agentforce und jetzt mit agentischen Arbeitseinheiten experimentiert. Anthropic und OpenAI rechnen nach Nutzung ab, nicht nach menschlichen Nutzern.
Die Beobachtung von Aaron Levie bringt es auf den Punkt: Wenn Unternehmen irgendwann hundert- oder tausendmal mehr Agenten als Menschen haben, ist eine Preisgestaltung pro Nutzerlizenz nicht mehr schlüssig. Nicht-menschliche Nutzer lassen sich nicht sauber auf menschliche Lizenzen abbilden. Die Monetarisierungsfläche wird die Aktion.
Deshalb ist das Helion Operational Intelligence Dashboard als Beleg wichtig. Der Wert liegt nicht in einem Dashboard, das jemand liest. Der Wert ist eine KI-native operative Ebene, die das Geschäft beobachtet, Signale interpretiert und Führungskräfte in natürlicher Sprache informiert. Das ist nicht Software als Zugang. Das ist Intelligenz, die als geleistete Arbeit geliefert wird.
Dasselbe Muster zeigt sich bei Pipesignal. Das System bietet nicht nur einen Ort zur Speicherung von Vertriebsdaten. Agenten entdecken Projekte, reichern Signale an, priorisieren Accounts und bringen Menschen näher an umsatzrelevante Gespräche. Die Benutzeroberfläche wird zweitrangig. Der ausgeführte Workflow wird zum Produkt.
Das Signal der SaaSpokalypse
Die öffentlichen Märkte bemerkten denselben strukturellen Druck Anfang 2026. Der iShares Expanded Tech-Software ETF fiel im Februar und März stark, während mehrere börsennotierte Unternehmenssoftware-Firmen tiefere Kursverluste erlitten. Kommentatoren nannten diese Episode die SaaSpokalypse.
Dies ist kein Argument für Markt-Timing. Es ist keine Anlageberatung. Das strategische Signal ist einfacher: Investoren begannen, die Dauerhaftigkeit von Software-Margen in Frage zu stellen, die auf der Ausweitung von Lizenzen, Wechselkosten und einer Produktdifferenzierung beruhen, welche durch KI unter Druck geraten könnte.
Ein SaaS-Anbieter kann immer noch ein grossartiges Geschäft sein. Aber der Markt trennt Software mit echten Wettbewerbsvorteilen (Moats) von Software, die hauptsächlich deshalb teuer war, weil das Selberbauen früher schwierig war.
Wo SaaS überlebt
Die Gegenthese ist wichtig. Der Tod von SaaS ist nicht wörtlich zu nehmen. Er ist selektiv.
SaaS überlebt, wenn der Wettbewerbsvorteil (Moat) nicht nur die Benutzeroberfläche ist. Salesforce bleibt als 'System of Record' für viele kommerzielle Organisationen tief verankert. Figma profitiert von Kollaborationsnetzwerken. Stripe und Shopify werden durch Vertrauen, Distribution, Händlergrösse und die Anziehungskraft ihres Ökosystems geschützt. Regulierte Systeme überleben, weil Zusicherung, Compliance, Prüfbarkeit und operative Resilienz wichtiger sind als ein identischer Funktionsumfang.
Das exponierte Produkt ist ein anderes: ein Workflow-Tool mit zählbaren Nutzern, generischer Logik, schwachen Netzwerkeffekten, geringem Compliance-Aufwand und einer Funktionalität, die sich präzise beschreiben lässt. Wenn ein Anwender es klar spezifizieren kann, die Daten intern sind, der Prozess begrenzt ist und das Risiko beherrschbar ist, liegt die Option des Selberbauens wieder auf dem Tisch.
Das macht die interne Entwicklung nicht kostenlos. KI-generierter und KI-gestützter Code birgt weiterhin Sicherheitsrisiken, Architekturschulden, halluzinierte Abhängigkeiten, Governance-Lücken und Wartungsverpflichtungen. Die richtige Antwort ist nicht, alles selbst zu bauen. Die richtige Antwort ist, den Bestand intelligent zu klassifizieren.
Die Antwort für Führungskräfte: Mieten, Ersetzen, Umhüllen, Verteidigen
Die praktische Antwort ist eine Portfoliodisziplin.
Jede SaaS-Erneuerung sollte in vier Kategorien eingeteilt werden:
- Mieten. Weiter bezahlen, wo das Produkt effizient, differenziert und eine Neuerstellung strategisch nicht sinnvoll ist.
- Ersetzen. Spezifische interne Workflows neu erstellen, wo KI-gestützte Entwicklung einen klaren Kosten-, Geschwindigkeits- oder Passungsvorteil schafft.
- Mit Agenten umhüllen. Das 'System of Record' beibehalten, aber die User Experience und die Ausführungsebene in agentische Workflows verlagern.
- Verteidigen. Plattformen mit echten Wettbewerbsvorteilen (Moats), regulierten Daten, tiefen Integrationen oder hohem Betriebsrisiko schützen.
Hier knüpfen die Tools auf dieser Website direkt an die Forschung an. Nutzen Sie das Build vs. Buy vs. Partner Framework, um die Akquisitionsstrategie zu bewerten, den Agentic AI ROI Calculator zur Modellierung des finanziellen Falls und die Use Case Prioritization Matrix, um zu entscheiden, welche Workflows zuerst Aufmerksamkeit verdienen.
Die schlechteste Antwort ist ideologisch. „Immer kaufen“ ist überholt. „Immer bauen“ ist leichtsinnig. Die disziplinierte Antwort ist, Softwarefähigkeiten als ein lebendiges Portfolio zu behandeln.
Was das für CIOs und CFOs bedeutet
Für CIOs ist dies eine Governance-Herausforderung. Schatten-Entwicklungen werden stattfinden, ob die IT sie genehmigt oder nicht. Die sicherere Haltung ist, Regeln, genehmigte Muster, Sicherheitsüberprüfungen, wiederverwendbare Komponenten und klare Schwellenwerte zu schaffen, wann interne Entwicklungen akzeptabel sind.
Für CFOs ist dies eine Herausforderung bei der Kapitalallokation. SaaS-Erneuerungen sollten nicht mehr einfach durchgewinkt werden, nur weil die letztjährige Erneuerung genehmigt wurde. Lizenzauslastung, Kritikalität von Workflows, Wiederbeschaffungskosten, Vendor Lock-in und die Messbarkeit von Ergebnissen gehören in dieselbe Diskussion.
Für Wirtschaftsführer ist dies eine Herausforderung für die Vorstellungskraft. Wenn die Kosten für die Softwareproduktion sinken, wird das Urteilsvermögen zur knappen Ressource: was existieren sollte, was nicht, und wo die Organisation genug Geschmack und Kontext hat, um etwas Besseres als den generischen Durchschnitt eines Anbieters zu bauen.
Die Lizenzwirtschaft belohnte den Zugang. Die nächste Wirtschaft belohnt Artikulation, Distribution, Daten und Urteilsvermögen.
Quelle und Offenlegung
Dieser Artikel basiert auf meinem vollständigen Forschungsessay, *The Death of Software-as-a-Service*. Das vollständige PDF steht unten zum Download bereit. Es enthält die vollständige Argumentation, Abbildungen, eine Quellenliste, die Gegenthese und Referenzen.
Dies ist keine Anlage-, Rechts-, Finanz-, Beschaffungs- oder Sicherheitsberatung. Die These ist strategisch: SaaS verschwindet nicht, aber die wirtschaftliche Standardannahme, die eine Lizenzierung pro Nutzer unausweichlich erscheinen liess, bricht zusammen.