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Zusammenfassung – Nach dem Verlust von 280 Mrd. USD Bewertung und der Obsoleszenz nutzerbasierter Lizenzen halten klassische Oberflächen und manuelle Workflows der agentischen KI nicht mehr stand. B2B-SaaS wandelt sich vom „System of Record“ zum „System of Action“ und erfordert ein ergebnisbasiertes Modell, Headless-APIs, modulare Architektur sowie Burggräben durch Vertikalisierung und Ausführungskompetenz.
Lösung: KI-Roadmap definieren, auf Ergebnis-basierte Abrechnung umstellen, Open-API-Execution-Engine entwickeln und branchenspezifischen Wettbewerbsvorteil aufbauen.
Seit Anfang 2026 wurden im Softwaresektor über 280 Milliarden US-Dollar an Marktwert vernichtet, und diese Bewegung geht weit über eine normale Marktkorrektur hinaus. Die Grundlagen des traditionellen B2B-SaaS-Modells werden durch das Aufkommen agentischer KI erschüttert, die Interaktionen und Workflows automatisieren kann, die bisher von menschlichen Nutzern ausgeführt wurden.
Diese Disruption stellt das „per-Seat“-Lizenzmodell, die zu bedienenden Oberflächen und die manuellen Prozesse, auf denen die Branche basierte, infrage. Unternehmen müssen ihr Angebot jetzt als intelligentes Ausführungsnetzwerk neu denken, in dem die KI Aktionen orchestriert und Ergebnisse liefert, statt nur Werkzeuge bereitzustellen.
Zusammenbruch der Bewertungen und strukturelle Wende
Der Verlust von 280 Mrd. USD ist keine vorübergehende Korrektur, sondern ein Zeichen für den tiefgreifenden Wandel im traditionellen SaaS. Nutzerbasierte Modelle, Oberflächen und manuelle Workflows werden durch agentische KI in Frage gestellt.
Lizenzierung pro Arbeitsplatz unter Beschuss
Die sogenannte „per-Seat“-Lizenzierung war lange Zeit das Fundament wiederkehrender Einnahmen im B2B-SaaS. Jeder neue Nutzer steigerte den Umsatz ohne nennenswerte variable Kosten. Hinter dieser einfachen Mechanik verbarg sich jedoch eine Abhängigkeit von menschlichem Engagement, um Daten zu aktualisieren und Aufgaben auszuführen. Um mehr über die Gesamtkosten des Software-Eigentums (Total Cost of Ownership) bei maßgeschneiderten Lösungen versus nutzerbasierter SaaS-Lizenzierung zu erfahren, lesen Sie unseren Artikel.
Sobald ein KI-Agent die Kundenbeziehung steuern, ein CRM automatisch aktualisieren, Berichte erstellen und Prognosen liefern kann, verliert die Anschaffung zahlreicher Lizenzen für ein Heer von Vertriebsmitarbeitern ihren Reiz. Anbieter, die diesen Wertverlust pro Arbeitsplatz nicht antizipiert haben, sehen ihr Wachstumstempo sinken und ihre Bewertungsmultiples schrumpfen. Entdecken Sie, wie agentische KI das CRM revolutioniert.
Für Organisationen wird der Wechsel von einer nutzerbasierten Abrechnung zu einem ergebnisorientierten Modell zur strategischen Dringlichkeit. Wer im alten Paradigma verharrt, riskiert, seine Wertproposition gegenüber KI-nativen Lösungen zu verwässern. IT-Abteilungen müssen daher die Zukunftsfähigkeit ihrer Lizenzarchitektur hinterfragen und Konzepte prüfen, die sich an den erreichten Geschäftsergebnissen ausrichten. Für zentrale Features und eine Preisstrategie für profitables SaaS konsultieren Sie unseren Leitfaden.
Zusammengefasst ist der „Seat“ kein verlässlicher Indikator mehr für den geschaffenen Wert und das Wachstumspotenzial aus Investorensicht. Dieses Ungleichgewicht erfordert eine vollständige Neudefinition der finanziellen und operativen Kennzahlen im Zeitalter der agentischen KI.
Veraltete Oberflächen und manuelle Workflows
Historisch aufgebaut, basierte B2B-SaaS auf grafischen Oberflächen, die den menschlichen Nutzer durch eine Abfolge von Bildschirmen und Formularen führten. Jeder Schritt erforderte manuelle Interaktion, um eine Schaltfläche zu klicken, ein Feld auszufüllen oder einen Prozess zu verifizieren. Diese Abhängigkeit von Oberflächen und linearen Workflows bremste die Ausführungsgeschwindigkeit und machte Unternehmen anfällig für menschliche Fehler. Produktivitätssteigerungen hingen direkt vom Engagement und der Schulung der Teams ab.
Mit KI-Agenten, die autonom durch APIs navigieren, Daten extrahieren und mehrere Operationen ohne manuelles Eingreifen verknüpfen können, wird die sequenzielle Logik manueller Workflows zum Engpass. Plattformen müssen heute robuste Integrationspunkte bieten, um automatisierte Orchestrierung zu ermöglichen. Nutzerzentrierte Oberflächen, so benutzerfreundlich sie auch sein mögen, weichen backendseitigen, action-zentrierten Systemen, die durch Regeln und kontinuierliches Lernen der KI gesteuert werden.
Dieser Wandel verändert die Gestaltung von Nutzerpfaden grundlegend und zwingt Produktteams, ihr Abstraktionsniveau auf die Definition von Triggern, Geschäftsbedingungen und Orchestrierungsschemata zu heben. Eine Oberfläche hat nicht mehr die Aufgabe, jeden Schritt anzuzeigen, sondern bietet einen Kanal zur Überwachung und punktuellen Kontrolle. Manuelle Workflows werden zur Ausnahme, nicht mehr zum Kern des Systems.
Folglich müssen Anbieter ihre Architekturen neu denken, offene Microservices bevorzugen und die Kontrolle des Nutzers zugunsten intelligenter Automatisierung bewusst aufgeben.
Praxisbeispiel eines Schweizer Dienstleistungsunternehmens
Ein Schweizer KMU im Bereich Immobilienvermögen nutzte ein klassisches CRM mit nutzerbasierten Lizenzen, um Leads zu verfolgen und monatliche Berichte zu erstellen. Jeder Vertriebsmitarbeiter verbrachte mehrere Stunden pro Woche mit Dateneingabe, Nachfassaktionen und Forecast-Erstellung. Eingabefehler und Verzögerungen bei der Aktualisierung der Verkaufs-Pipelines erschwerten Entscheidungen und minderten die Zuverlässigkeit der Daten.
Nach der Integration eines KI-Agenten, der E-Mails synchronisiert, Kontaktdaten automatisch extrahiert und Opportunities in Echtzeit im CRM aktualisiert, sank das Volumen manueller Interaktionen um über 70 %. Das Finanzreporting wurde sofort verfügbar, und die Budgetprognosen gewannen an Präzision. Diese Automatisierung steigerte die Produktivität pro Lizenz um das Vierfache und zeigte, dass der Wert nun in der Fähigkeit liegt, Aktionen ohne menschliches Eingreifen auszulösen und zu steuern.
Dieses Beispiel verdeutlicht, wie schnell ein SaaS-Modell pro Arbeitsplatz gegenüber agentischer KI obsolet wird. IT-Abteilungen mussten ihre Lizenzverträge neu verhandeln und von einer Sitzplatzlogik zu einer Abrechnung nach ausgeführten Aktionen des KI-Agenten wechseln. Die Transformation verlagerte das IT-Budget hin zu einem operativen Budget mit Fokus auf Geschäftsergebnisse.
Dieser Übergang illustriert das strukturelle Risiko für Anbieter, die sich nicht anpassen: Ein historisches Modell kann schnell zu einer finanziellen und operativen Belastung werden.
System of Record vs. System of Action
Der wesentliche Wandel besteht nicht nur darin, dass ein Tool intelligenter wird, sondern dass Software vom Datenspeicher zum Ausführungsorchestrator wird. Der Wert bemisst sich künftig an der Fähigkeit, Aktionen auszulösen, nicht nur Daten zu speichern oder darzustellen.
Unterscheidung zwischen Daten und Aktionen
Das klassische B2B-SaaS-Modell basiert auf System of Record: Datenbanken, Ereignisverläufen und Dashboards zur Entscheidungsunterstützung. Der menschliche Nutzer analysiert, konfiguriert Workflows und löst Aktionen manuell aus. Wie Sie eine skalierbare und zukunftsfähige Softwarearchitektur aufbauen, erfahren Sie in unserem Leitfaden.
Definition von System of Action
Ein System of Action ist eine Plattform, die drei Kernfunktionen abdeckt: Datenaufnahme, Entscheidungsfindung und automatische Auslösung von Operationen. Diese Orchestrierung wird von KI-Modellen gesteuert, die Ereignisse in Echtzeit analysieren und Parameter fortlaufend anpassen. Für eine entkoppelte und modulare Softwarearchitektur und Best Practices lesen Sie unseren Fachartikel.
Die technische Robustheit basiert auf modularen, skalierbaren Architekturen, offen für das Ökosystem durch standardisierte APIs. Jeder Bestandteil kann ersetzt, aktualisiert oder angepasst werden, ohne den Gesamtfluss zu unterbrechen. Vendor-Lock-In muss vermieden werden, damit die Ausführung auf Open-Source- oder hybriden Technologien reibungslos bleibt.
Geschäftsregel-Governance, Performancemonitoring und Entscheidungsnachvollziehbarkeit sind nativ integriert. So behalten Organisationen die volle Kontrolle über automatisierte Prozesse, während sie die Geschwindigkeit agentischer KI nutzen.
In der Praxis revolutionieren Systeme of Action Bereiche wie dynamische Preisgestaltung, Produktionsanomalie-Erkennung oder kontinuierliches Kampagnenmanagement im Marketing.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Revolution der Geschäftsmodelle: Hin zur ergebnisorientierten Abrechnung
Das „per-Seat“-Modell stößt an seine Grenzen, wenn die Produktivität pro Nutzer dank KI verfünffacht wird. Die Ära der ergebnisorientierten und leistungsbezogenen Abrechnung beginnt.
Grenzen von „per-Seat“ in einer KI-nativen Welt
In einer Umgebung, in der ein KI-Agent das Äquivalent von Dutzenden von Mitarbeitern managen kann, wird die Abrechnung pro Nutzer nicht nur ungerecht, sondern kontraproduktiv. Unternehmen lehnen es ab, für inaktive oder unterausgelastete Sitze zu zahlen, wenn die Agenten direkte Ergebnisse liefern. Anbieter, die dieses Modell beibehalten, riskieren die Ablehnung durch Großkunden und einen höheren Margendruck.
Vorteile des ergebnisorientierten Modells
Die ergebnisorientierte Abrechnung verbindet die Interessen des Anbieters und des Kunden direkt. Wenn ein KI-Agent prozentual an den zusätzlich generierten Umsätzen oder eingesparten Kosten beteiligt wird, wird er zum strategischen Partner statt zum Lizenzlieferanten. Wie Sie gemeinsame Dashboards entwerfen, erklären wir in unserem Detailbeitrag.
Praxisbeispiel eines Schweizer Maschinenbauunternehmens
Ein Schweizer Hersteller von Werkzeugmaschinen lizenzierte traditionell CRM- und ERP-Module pro Nutzer. Mit der Einführung eines KI-Agenten zur Produktionsplanung und vorausschauenden Wartung schlug der Anbieter einen Abrechnungsmodus vor, der auf dem Prozentsatz der Produktivitätsgewinne basiert.
Ergebnis: Das Unternehmen reduzierte seine Stillstandszeiten um 30 % und steigerte die Maschinenauslastung um 15 %. Der Anbieter erhielt eine niedrigere fixe Grundgebühr und eine leistungsorientierte Prämie. Dieser Ansatz zeigte, dass die Risikoteilung Partnerschaften stärkt und höhere Leistungsniveaus ermöglicht.
Dieser Fall veranschaulicht, wie outcome-basierte Abrechnung das adressierbare Marktvolumen erweitert, indem agentische KI in Prozesse jenseits der klassischen IT einbezogen wird. Das Budget verlagert sich von den IT-Kosten ins operative P&L und schafft neue Einsatzmöglichkeiten.
Aus dieser Partnerschaft entstand eine langfristige Zusammenarbeit mit erweitertem Anwendungsfall-Pipeline und verstärkter Abhängigkeit zwischen Anbieter und Kunde.
Markteroberung: Vertikalisierung und Ausführungsautorität als Schutzgräben
Horizontal ausgerichtetes SaaS ist durch agentische KI einer schnellen Kommoditisierung ausgesetzt. Vertikalisierung und Ausführungsautorität werden zu wesentlichen Wettbewerbsvorteilen.
Das horizontale SaaS in der Krise
Generische Lösungen wie CRM- oder Marketingplattformen werden leicht von KI-Agenten umgangen, die mit öffentlichen Daten trainiert wurden. Ihre Standardlogik hält der kontextuellen Automatisierung und präzisen Personalisierung nicht stand. Funktionale Burn-outs häufen sich, wenn Kunden versuchen, solche Tools an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.
Vertikales SaaS als Bollwerk
Dagegen profitieren vertikale Lösungen in Bereichen wie Gesundheit, Finanzwesen oder Industrie von proprietären Daten, regulatorischen Vorgaben und komplexen Geschäftslogiken, die schwer replizierbar sind. Die strategischen Herausforderungen der KYC-Konformität beleuchten wir in unserer Analyse.
Ausführungsautorität: Daten, Integration und Abhängigkeit
Ausführungsautorität beschreibt die Fähigkeit eines Systems, Entscheidungen zu treffen und Aktionen in geschäftskritischen Prozessen auszulösen. Diese Kompetenz beruht auf drei Säulen: qualitativ hochwertige proprietäre Daten, Echtzeit-Integration mit internen und externen Systemen sowie automatisierte Geschäftsregeln, die von Nutzern validiert wurden. Zum Thema Datenqualität im großen Maßstab lesen Sie unseren Fachartikel.
Organisationen zögern, einen aktiv genutzten Ausführungs-Engine zu ersetzen, der für Abrechnung, Lagerverwaltung oder Compliance unverzichtbar ist. Die Komplexität einer solchen Migration ist enorm und schafft einen bedeutenden technologischen und kommerziellen Schutzgraben („Moat“). Anbieter, die diese Ausführungsautorität aufbauen, sichern sich langfristige Werte und nahezu null Churn.
Für den Aufbau dieser Position ist es entscheidend, auf modulare Architekturen, Open-Source-Standards und gemeinsame Governance zu setzen. Die Wartung von KI-Pipelines und das Performancemonitoring müssen nativ integriert sein. Der Fokus liegt auf Nachvollziehbarkeit, Robustheit und Skalierbarkeit, um mit den sich ständig weiterentwickelnden Geschäftsregeln Schritt zu halten.
Akteure, die dieses Ausführungsniveau bieten, werden zu den unangefochtenen Marktführern im B2B-SaaS der Post-Seat-Ära.
Vom Commodity-SaaS zum KI-Ausführungsmotor
Die agentische KI definiert B2B-SaaS neu, verwandelt Systeme of Record in Systeme of Action, verschiebt die Abrechnung auf ein ergebnisorientiertes Modell und stärkt Schutzgräben durch Vertikalisierung und Ausführungsautorität. Nutzerbasierte Lizenzen, manuelle Oberflächen und sequenzielle Workflows sind angesichts intelligenter Automatisierung obsolet. IT-Budgets wandern in die operativen Einheiten, und das adressierbare Marktvolumen dehnt sich auf das P&L der Fachbereiche aus.
Ihre Digitalisierungsherausforderungen erfordern jetzt die Neuausrichtung von Architektur, Preisgestaltung und gelieferter Wertschöpfung. Unsere Edana-Experten unterstützen Sie bei der Definition einer realisierbaren KI-Roadmap, dem Aufbau eines modularen System of Action und der Einführung eines Geschäftsmodells, das an Ihren Businesszielen ausgerichtet ist. Gemeinsam schaffen wir ein offenes, sicheres und skalierbares Ökosystem, das Ihre Software in einen echten Ausführungsmotor verwandelt.
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