Wie baut man Software, die KI nicht ersetzen kann?

Der Softwaremarkt steht vor der größten Umwälzung seit dem Internet, da sind sich die meisten einig. Aber wie genau wird sich das auf die Hersteller von Software auswirken ? Dazu geistern unterschiedliche, starke Thesen herum:

1. Die meisten Software-as-a-Service-Produkte werden sterben, weil autonome Agenten ihre Aufgaben erledigen (der berühmteste Vertreter dieser These ist Microsoft-CEO Satya Nadella ¹)
2. Das Angebot wird explodieren, weil nun jeder mit KI komplexe Produkte mit wenig Aufwand erstellen kann
3. Der Softwaremarkt bleibt exakt wie er ist und KI wird einfach zu einem Feature (dafür spricht neben einigen Experten vor allen Dingen die aktuelle Realität)

Das sind natürlich unterhaltsame Extrempositionen, aber sie alle greifen zu kurz. Der Softwaremarkt wird sich verändern (alles ändere wäre eine neue Entwicklung), dabei wird viele Verlierer geben, aber auch viele Gewinner. Wie kann man als Softwarehersteller auf die Gewinnerseite kommen? Eine machbare Strategie zeichnet sich schon jetzt ab: man muss es unter die Kernbestandteile des digitalen Arbeitsplatzes schaffen ². Was das heißt und wie es funktioniert, erkläre ich in diesem Artikel.

Der digitale Arbeitsplatz

Die Software eines Unternehmens erstreckt sich, egal wie groß das Unternehmen ist und in welcher Branche es tätig ist, auf insgesamt vier Tätigkeiten:

• Analysieren
• Zusammenarbeiten
• Kommunizieren
• Umsetzen (die Arbeit, die den Kern des Geschäftsmodells ausmacht)

In den seltensten Fällen deckt eine einzige Softwarelösung all diese Bereiche ab. Der Alltag für die meisten Mitarbeitenden besteht darin, dass sie zwischen einem Dutzend verschiedener Tools hin- und herwechseln. Vom CRM zum hauseigenen ERP über Design-Tools und Team-Chat, das Ganze erweitert mit Chrome-Extensions, Apps und anderen Helferlein – im Schnitt haben Unternehmen über 100 (!) solcher Tools, und gemeinsam bilden sie den digitalen Arbeitsplatz der Mitarbeitenden.

Es gibt mehrere Indikatoren dafür, dass sich diese Lebenswelt ändert und die Machtverhältnisse im Software-Markt neu sortiert werden.

Trend 1: Situated Software

Vor zwanzig Jahren prägte der Internet-Pionier Clay Shirky den Begriff „Situated Software“. Damit meinte er Software, die Anwender für einen bestimmten, persönlichen Kontext schrieben, ohne den Anspruch zu haben, dass diese Software allgemeingültig und skalierbar war. So eine Art von Software „muss nicht personalisiert werden – sie ist von Anfang an persönlich“.

Viele der ersten PC-Programme gehörten dieser Gattung an – zum Beispiel die unvermeidliche Inventarliste – und es gehörte schon immer zur Hackermentalität, nervige Klickarbeit mit Hilfe schnell zusammengebastelter Skripte zu automatisieren ³. Dafür muss man allerdings nicht programmieren können. Seit Jahrzehnten ist Excel die Allzweckwaffe vieler Büroarbeiter; manche zentralen Geschäftsprozesse lebten jahrelang ausschließlich in einem einzigen Excel-File und es gibt die plausible These, dass jede Art von Business-Software eigentlich eine aufgehübschte Excel-Funktion ist. Ergänzt wird Excel seit ebenfalls längerer Zeit durch „Low-Code / No-Code“-Tools wie Zapier und Make. Sie haben aufgeblähte Halbautomatisierungen professionalisiert und Firmen wie dem Autovermieter FINN ermöglicht, ihre grundlegenden Betriebsabläufe ganz ohne Entwickler aufzusetzen.

Künstliche Intelligenz macht diese Tools noch zugänglicher – und ersetzt sie gleichzeitig. ChatGPT & Co generieren inzwischen für viele Anfragen ungefragt und spontan Code, führen ihn entweder direkt selbst aus oder unterstützen den Nutzer dabei. Es ist viel einfacher, ChatGPT eine CSV-Datei konvertieren oder einen QR-Code generieren zu lassen, als dafür irgendeine App zu bemühen. Softwareentwickler, die genau hinter solchen erfolgreichen, kleinen Apps standen, sind unmittelbar bedroht.

Trend 2: Der freie Datenfluss ermöglicht Multi-Purpose Tools

Geschäftskunden erwarten heutzutage, dass Daten nicht mehr in Silos gehortet werden, sondern mit anderen Lösungen interagieren – diese Fähigkeit ist häufig sogar ein Kaufkriterium. Über neue Standards wie das Model Context Protocol (MCP) können KI-Systeme Datenquellen anzapfen, ohne dass sich die menschlichen Anwender noch mit der Mechanik und den Regeln der verknüpften Software auseinandersetzen müssen.

Für Softwareprodukte ist das ein zweischneidiges Schwert. Einerseits können sie nun mit Daten arbeiten, die woanders angefallen sind, und dadurch das eigene Produkt wertvoller machen. Gleichzeitig müssen sie natürlich damit rechnen, dass das Gleiche mit ihren Daten passiert. Eventuell nutzen also immer weniger Kunden die hübschen Dashboards und Analysetools, in die ein Hersteller so viel Entwicklerzeit investiert hat, weil ihnen die Möglichkeiten im benachbarten Tool viel besser gefallen.

Softwareprodukte stehen in Gefahr, dass sie zu simplen „Datenschleudern“ degradiert werden, die man irgendwann auch ersetzen kann.

Trend 3: Kunden reduzieren ihren Softwarestack

Der Software-as-a-Service-Boom der letzten Jahre wurde getrieben durch eine Kombination zweier Faktoren:

• Mitarbeitende installierten immer häufiger Apps, die sie von zu Hause (Dropbox) oder dem Nachbarteam (Slack) kannten, ohne dass ein zentraler Einkauf beteiligt war
• Die Covid-Pandemie schuf den sofortigen Bedarf nach mehr Software und Unternehmen kauften schnell und pragmatisch ein

Dieser Trend hat sich umgekehrt. 53 % der Unternehmen haben 2024 Software-Anwendungen zusammengelegt (mehr als im Vorjahr), und die Zahl der in Unternehmen verwendeten Software-as-a-Service-Produkte ist von 130 (im Rekordjahr 2022) auf 106 gesunken.

Der Branchenkenner Matt Townend brachte es neulich auf den Punkt: „Kunden sind eigentlich ganz einfach. Sie wollen Lösungen für ihre Probleme und sie wollen sich an möglichst wenig Leute wenden, um dieses Problem zu lösen.“ Künstliche Intelligenz mag dazu führen, dass wesentlich mehr Software entsteht, aber das führt nicht dazu, dass Kunden auch mehr davon einkaufen.

Gewinner-Strategien

Wer als B2B-Software überleben will, muss zu einem zentralen Bestandteil des digitalen Arbeitsplatzes werden. Dafür bieten sich zwei Strategien an.

Die erste ist, auf exklusive Daten zu setzen. Auch KI-Systeme sind nur so gut wie die Informationen, mit denen sie trainiert werden, und wenn wertvolle Daten in einem Tool stecken, kann man es nicht loswerden. Die zweite Lösung besteht darin, zur Hauptplattform eines Unternehmens zu werden. Das klingt größenwahnsinnig, und bis vor kurzem wäre es das auch gewesen. Doch Generative KI mischt die Karten.

Mithilfe von KI-Codegeneratoren kann ein Hersteller CRMs und andere komplexe Softwaregattungen in kurzer Zeit aus dem Boden stampfen. Wie oben erwähnt, führt das nicht dazu, dass in Summe mehr Software verkauft wird – der Kuchen bleibt der gleiche, die Stücke werden kleiner. Wer weiter mitspielen will, sollte das nicht mit dem 137. generische Business-Intelligence-Tools versuchen, sondern mit maßgeschneiderten Lösungen.

Ein gängiger Weg führt über sogenannte Vertikalisierung, im Deutschen oft auch Branchensoftware genannt. Solche Nischenprodukte greifen die größte Schwäche generischer Lösungen an, nämlich, dass sie für möglichst viele Unternehmen ganz ok funktionieren, aber für niemanden perfekt. Vertikale Software lebt nicht von einer langen Featureliste – was angesichts maschinell generierter Software immer unwichtiger wird – sondern von einem tiefgehenden Verständnis von Branche und Kunde.

Der Königsweg ist es, beide Strategien zu verbinden: exklusive Datenquellen mit hochspezialisierter Software.

Die Konsolidierung hat bereits begonnen

Der Softwarewelt in Unternehmen steht vor einer Konsolidierung, nicht vor einer Explosion. Die Gewinner werden weder Unternehmen mit kleiner Spezialsoftware sein, noch die mit den längsten Featurelisten – sondern die, die den Arbeitsplatz ihrer Kunden dominieren.