Der Satz „SaaS is dead“ von Satya Nadella klingt immer noch nach.

Ich lese in den letzten Monaten ständig irgendwelche pointierten Statements, was jetzt wegen KI alles mit Software passiert und insbesondere mit Unternehmens-Software, vor allem SaaS (Software as a Service). Beflügelt werden diese Statements noch von fallenden Börsenkursen großer SaaS-Unternehmen.

In diesem Artikel will ich einige der Aspekte auseinanderziehen und mehr Klarheit reinbringen. Damit wieder etwas solider diskutiert werden kann, trotz der rasanten Geschwindigkeit, die bei der Weiterentwicklung von KI-Technologien aktuell geboten wird.

Das KI-Wunderland

Zwei grobe Richtungen an Prophezeiungen will ich zunächst auseinanderziehen:

Weil KI-Modelle und Anwendungen wie Claude Cowork so beeindruckende Leistungen und Fortschritte in den letzten Monaten brachten, wachsen die Erwartungen ins Unermessliche. Dabei geht aber häufig verloren, dass diese Anwendungen immer noch probabilistisches Verhalten haben und kein tiefgreifendes Verständnis von dem, was sie inhaltlich tun. Außerdem sind es keine stabilen, verlässlichen Anwendungen, die über die Zeit unternehmenskritische Daten managen können.

Dauernd lese ich, dass einige wenige Fachanwender oder ITler in Unternehmen in Zukunft einfach ihre passgenaue Software selbst entwickeln (lassen), basierend auf KI-Tools. Man könne dann ja viel schneller reagieren und ändern, habe endlich alles selbst im Griff und sei von keinem externen Anbieter mehr abhängig.

Besonders erschrecke ich, wenn solche Aussagen sich auf komplette, komplexe Unternehmenssoftware bezieht, bis hin zu Krankenhausinformationssystemen. Da scheint der Optimismus grenzenlos.

Was liegt eigentlich unter der Spitze des Eisbergs von SaaS-Software?

Es scheint, dass sich viele davon blenden lassen, dass einzelne Features von SaaS-Software mithilfe von Vibe Coding tatsächlich ziemlich schnell nachbauen lassen.

Doch gute SaaS-Software ist so viel mehr. Es lohnt sich, mal unter die herausragende Eisberg-Spitze zu schauen, was noch so alles dazugehört. Man kauft nicht nur ein paar Features und die dazugehörigen Code-Zeilen. Da wären auch noch …

• Umfassendes Domänenwissen, das zu einer sinnvollen, kohärenten Software-Lösung ausgebaut wurde.
• Sinnvoll strukturierte Prozesse und Workflows, notwendige Daten und durchdachte User Experience.
• Präziser Umgang mit Spezialfällen.
• Integrationen mit anderen Software-Systemen.
• Qualitätsattribute, die sinnvoll ausgewählt und oft durch herausfordernde Tradeoffs umgesetzt wurden. Für Performance, Skalierbarkeit, Sicherheit, Erweiterbarkeit.
• Einhaltung von Compliance und Regularien, z.B. für die Erfüllung von Datenschutzstandards oder medizinischen Standards.
• Schulungsmaterialien und Einführungsunterstützung
• Stabiler Betrieb mit Ausfallsicherheit und Backups.

Dies sind alles Dinge, in die der SaaS-Anbieter jahrelang investiert hat und die für Anwender-Unternehmen deshalb bezahlbar sind, weil die Kosten über zahlreiche Kunden verteilt werden.

Was bedeutet das für Anwender-Unternehmen?

Anwender-Unternehmen sollten sich auf keinen Fall der Illusion hingeben, dass sie „nebenher“ und „zu günstigeren Kosten“ jegliche SaaS-Software verbannen könnten, indem sie sie selbst bauen. Vor allem für Standard-Software, die nicht die Differenzierung des eigenen Business bringt, ist es auf absehbare Zeit nicht vorstellbar, dass Software günstiger selbst gebaut werden kann. Für Software, die das eigene Business differenziert ist die Lage wieder eine andere, siehe meinen Artikel Software für die Digitale Transformation kann man nicht kaufen, nur selbst bauen.

Wer es trotzdem probiert, wird zahlreiche unausgereifte Insellösungen produzieren und in die Schatten-IT-Hölle a la Excel zum Quadrat kommen. Kein ernsthaftes Unternehmen sollte sich darauf einlassen, zentrale Unternehmensprozesse auf wackligem Fundament laufen zu lassen.

Ein interessanter Vergleich ist hier der mit dem Einsatz von Open Source Software, die es ja auch im Bereich ERP-Systeme zahlreich gibt: In diesem Bereich zentraler Software, verlässt sich fast kein Unternehmen heute Open Source Software und kümmert sich komplett selbst um Betrieb, Einführung, Wartung, Customizing etc. Obwohl die Mehrheit der oben genannten Punkte in Open Source Software enthalten sind, setzt sie sich nicht durch.

Überschätzen die Prognosen also vielleicht doch, was Anwender-Unternehmen machen würden?

Was bedeutet das für SaaS und SaaS-Anbieter?

Also alles gut für SaaS-Anbieter? Doch keine Gefahr in Sicht?

So kann man es auch nicht stehen lassen. SaaS-Anbieter müssen natürlich ihrerseits die Produktivitätsgewinne, die durch den Einsatz von KI erzielbar sind, auch einsetzen. Ansonsten werden sie schnell durch andere SaaS-Anbieter abgelöst, die billiger, schneller und früher neue Dinge am Markt haben.

Dadurch lässt sich auch der Verlust an den Börsen erklären. Nicht weil die Software nichts mehr wert wäre, aber weil sie potentiell weniger wert ist und weniger Umsätze und Gewinne erzielen wird. Weil man in Zukunft SaaS-Subscriptions eventuell billiger wird anbieten müssen, weil Konkurrenzunternehmen ein vergleichbares Produkt viel billiger bauen und anbieten können.

Trotzdem müssen SaaS-Anbieter weiterhin tolle Software-Produkte liefern und müssen die obigen Punkte ihren Kunden anbieten können. Zu wettbewerbsfähigen Preisen.

Deshalb müssen sie auch immer weiter Innovationen liefern und Begeisterung für Kunden bieten, dann bleiben sie auch im Geschäft.