Managed AI und das Ende von SaaS – Warum Unternehmen ihre Software jetzt wieder selbst bauen

Die Rückkehr der Eigenentwicklung: Warum der SaaS-Markt gerade massiv unter Druck gerät

Jahrelang galt in der IT-Welt eine unumstößliche Regel: Software mietet man, man baut sie nicht selbst. Software as a Service (SaaS) versprach Flexibilität, geringe Einstiegskosten und ständige Innovation – und wurde so zur Standardantwort auf nahezu jedes digitale Problem. Doch diese goldene Ära neigt sich dem Ende zu. Explodierende Abo-Kosten, aufgeblähte Software-Portfolios und ein oft stagnierender Mehrwert treiben Unternehmen zunehmend in eine teure Abhängigkeit. Gleichzeitig verändert Künstliche Intelligenz die Spielregeln der Softwareentwicklung fundamental: Wo früher Heerscharen von Programmierern Monate brauchten, generieren KI-Assistenten heute in wenigen Tagen funktionsfähige, maßgeschneiderte Prototypen. Das führt zu einer ökonomischen Zeitenwende. Anstatt teure Standardlösungen von der Stange zu kaufen, greifen Unternehmen zunehmend auf „Managed AI“ zurück und nehmen ihre IT-Architektur wieder selbst in die Hand. Lesen Sie, warum das alte „Build-versus-Buy“-Paradigma ausgedient hat, wie IT-Entscheider jetzt reagieren und warum die Zukunft der Unternehmenssoftware in der intelligenten Orchestrierung liegt.

Wenn der Mieter zum Eigentümer wird: Die 300-Milliarden-Dollar-Frage, die niemand laut stellt

Es ist still geworden um jene Gewissheit, die das vergangene Jahrzehnt der Softwarebranche wie ein Mantra durchzog. Software as a Service, kurz SaaS, war die Antwort auf nahezu jede Frage der Unternehmens-IT. Brauchen Sie ein CRM? SaaS. Projektmanagement? SaaS. Buchhaltung, Analytics, Kommunikation? SaaS, SaaS, SaaS. Unternehmen weltweit haben sich an ein Modell gewöhnt, bei dem Software nicht mehr besessen, sondern gemietet wird. Doch 2026 bröckelt diese Gewissheit, und die Risse sind nicht mehr zu übersehen. Was einst als kostengünstige und flexible Lösung gefeiert wurde, hat sich für viele Organisationen in eine teure Abhängigkeit verwandelt, die Innovationen hemmt und Ressourcen auffrisst.

Die Zahlen zeichnen ein ernüchterndes Bild. Laut einer Analyse von mehr als 115 börsennotierten SaaS-Unternehmen ist das durchschnittliche jährliche Umsatzwachstum der Branche von 21 Prozent auf 12 Prozent im Jahr 2024 gefallen. Noch alarmierender: Im ersten Quartal 2025 lag das sektorweite SaaS-Umsatzwachstum bei minus zwei Prozent. Dies ist kein konjunktureller Schluckauf. Es handelt sich um einen strukturellen Wandel, der die Grundlagen des Geschäftsmodells infrage stellt. Gleichzeitig sind die SaaS-Ausgaben pro Mitarbeiter auf durchschnittlich 4.830 US-Dollar im Jahr 2025 gestiegen – ein Anstieg von 21,9 Prozent gegenüber dem Vorjahr, wobei Unternehmen im Schnitt 275 verschiedene SaaS-Anwendungen verwalten. Die Kosten steigen, die Komplexität wächst und der Mehrwert wird zunehmend hinterfragt.

Die ökonomische Zeitenwende im Softwaremarkt

Der Wandel, der sich gerade vollzieht, lässt sich in einer simplen Formel zusammenfassen: Wenn die Erstellung und Weiterentwicklung von Software günstiger wird als die Verteilung standardisierter Produkte, destabilisiert das SaaS-Modell seine eigene Grundlage. Genau dies geschieht gerade durch die rasante Entwicklung von KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen. Die Kostenstruktur der Softwareentwicklung hat sich fundamental verschoben. Wo einst ein Team aus spezialisierten Entwicklern über Monate an einer Lösung arbeitete, können heute selbst kleine Teams mit KI-Unterstützung in Tagen funktionsfähige Prototypen erstellen.

Studien zeigen, dass KI-Assistenten die Entwicklungsgeschwindigkeit um 30 bis 70 Prozent steigern können. Zwischen 80 und 85 Prozent aller Entwickler nutzen heute regelmäßig KI-gestützte Programmierassistenten, wobei tägliche Nutzer durchschnittlich fünf bis acht Stunden pro Woche einsparen. Der Anteil von KI-generiertem Code, der tatsächlich in Produktionssysteme übernommen wird, ist auf 26,9 Prozent gestiegen, wobei bei intensiven Nutzern bereits ein Drittel des zusammengeführten Codes von KI stammt. Diese Zahlen machen deutlich, dass die technologische Basis für eine fundamentale Neuordnung des Build-versus-Buy-Verhältnisses gelegt ist.

AlixPartners beschreibt diesen Wandel als den Übergang vom SaaS-Zeitalter zum KI-Zeitalter und vergleicht ihn mit dem früheren Paradigmenwechsel von Dauerlizenzen (Perpetual-Lizenzen) zu SaaS, der damals einen vier- bis sechsfachen Anstieg der Umsatzmultiplikatoren ermöglichte. Die Unternehmensberatung argumentiert, dass generative KI und KI-Agenten die traditionelle SaaS-Architektur fundamental verändern, indem sie die Logik- und Präsentationsschichten ersetzen, auf die SaaS-Anbieter angewiesen sind.

Die Daten der Revolution: Was Unternehmen bereits tun

Die Retool-Studie von 2026, basierend auf einer Befragung von 817 Entwicklern und Unternehmen, liefert die bislang detaillierteste Momentaufnahme des Wandels. 35 Prozent der befragten Teams haben bereits mindestens ein SaaS-Werkzeug durch eine maßgeschneiderte Eigenentwicklung ersetzt. 78 Prozent planen, im Jahr 2026 noch mehr eigene Werkzeuge zu bauen. Die unter Ersetzungsdruck stehenden SaaS-Kategorien sind breit gestreut: Workflow-Automatisierung mit 35 Prozent und interne Verwaltungswerkzeuge mit 33 Prozent führen die Liste an, gefolgt von Business-Intelligence-Werkzeugen mit 29 Prozent, CRM-Systemen und Formularerstellern mit 25 Prozent, Projektmanagement mit 23 Prozent und Kundensupport mit 21 Prozent.

Besonders aufschlussreich ist die Tatsache, dass 60 Prozent der Entwickler im vergangenen Jahr etwas außerhalb der IT-Aufsicht gebaut haben. 25 Prozent tun dies sogar regelmäßig. Dies ist kein Phänomen unerfahrener Einzelgänger: 64 Prozent der befragten Schatten-IT-Akteure sind leitende Angestellte oder höherrangige Führungskräfte. Sie entscheiden sich bewusst für Geschwindigkeit statt für den offiziellen Beschaffungsweg. Der häufigste Grund ist Geschwindigkeit (31 Prozent), gefolgt von unerfüllten Bedürfnissen (25 Prozent) und zu langsamen IT-Prozessen (18 Prozent).

Retool-CEO David Hsu bringt die Dynamik auf den Punkt: Die Kosten für die Herstellung maßgeschneiderter Software sind dramatisch gesunken. Prozesse, die einst umfangreiche technische Ressourcen und erhebliche Budgets erforderten, können heute teilweise innerhalb von Tagen prototypisiert werden. Bei einer derart grundlegenden Kostenverschiebung ändert sich das Verhalten. Die vorherrschende Frage wandelt sich von der Überlegung, was man kaufen sollte, hin zu der Frage, ob man es nicht selbst bauen kann.

Der SaaS-Kostenapparat unter der Lupe

Um die Tragweite des Wandels zu verstehen, lohnt ein genauerer Blick auf die SaaS-Kostenstruktur. Ein durchschnittliches Unternehmen gibt heute 49 Millionen US-Dollar jährlich für SaaS-Abonnements aus. In Branchen wie dem Gesundheitswesen und der IT-Branche steigen die Ausgaben auf über 10.000 US-Dollar pro Mitarbeiter, im Finanzsektor auf 8.750 US-Dollar. Dabei sind die Ausgaben nicht etwa deshalb gestiegen, weil Unternehmen mehr Anwendungen hinzugefügt haben. Das Portfolio wuchs nur um 2,2 Prozent, während die Ausgaben um 9,3 Prozent zunahmen. Der Grund liegt in steigenden Anbieterpreisen. SaaS-Unternehmen, die selbst mit verlangsamtem Wachstum kämpfen, suchen nach neuen Einnahmequellen durch Premium-Zusatzfunktionen, KI-Features und neue Preismodelle – insbesondere die nutzungsbasierte Abrechnung.

Gleichzeitig verändert sich das Kaufverhalten der Unternehmen fundamental. Statt weitere Werkzeuge hinzuzufügen, konsolidieren sie ihre Software-Portfolios, reduzieren ungenutzte Lizenzen, fordern flexible, nutzungsbasierte Preismodelle und verhandeln Verträge bei der Verlängerung neu. Wo SaaS-Unternehmen einst vom Prinzip des Land-and-Expand profitierten, herrscht heute ein Paradigma des Prove-and-Justify, bei dem jede Ausgabe gerechtfertigt werden muss.

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Managed AI: Die dritte Option zwischen Kauf und Eigenbau

In dieser Gemengelage kristallisiert sich eine dritte Option heraus, die weder den vollständigen Eigenbau noch die kritiklose Annahme von SaaS-Abonnements erfordert. Das Konzept der Managed-AI-Plattformen verbindet die Geschwindigkeit und Zugänglichkeit von Cloud-Diensten mit der Kontrolle und Anpassungsfähigkeit eigener Systeme. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, maßgeschneiderte Lösungen auf einer verwalteten Infrastruktur aufzubauen, wobei Sicherheit, Governance und Skalierbarkeit von Anfang an integriert sind.

Gartner bestätigt diesen Trend: 65 Prozent der Unternehmen setzen bereits auf hybride KI-Architekturen, die kommerzielle APIs mit internen Modellen und Werkzeugen kombinieren. Die klügsten Teams entwerfen Systeme, die sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln können, anstatt sich von Anfang an auf einen einzigen Weg festzulegen. 41 Prozent der Unternehmen nannten mangelnde Flexibilität oder fehlende Anpassungsmöglichkeiten als Hauptgrund für den Wechsel von eingekaufter KI zu interner Entwicklung.

Deloittes Perspektive auf Managed Services zeigt, wie KI die traditionelle Dienstleistungserbringung transformiert: Von der Automatisierung alltäglicher Aufgaben wie der Erstellung von Echtzeitberichten und der Prozessautomatisierung bis hin zu komplexen Analysen und strategischen Empfehlungen. Der entscheidende Unterschied liegt darin, dass Unternehmen zunächst die Dinge anders machen und dann schrittweise zu ganz anderen Dingen übergehen. McKinseys State-of-AI-Forschung zeigt, dass Organisationen, die KI direkt in Entscheidungsprozesse einbetten – statt sie als reines Analyse-Add-on zu behandeln –, fast dreimal häufiger ihre Arbeitsabläufe um KI herum neu gestalten und so messbaren Wert schaffen.

Der Reifeprozess: Vom Experiment zur strategischen Eigenentwicklung

Forrester hat einen Reifeprozess identifiziert, den sie als „progressive Internalisierung“ bezeichnen. Organisationen, die diesem gestuften Ansatz folgen, kaufen zunächst, um den Wert zu validieren, gehen dann zu einem hybriden Modell über und bauen schließlich selbst, um sich zu differenzieren. Dieser Ansatz führt laut der Untersuchung 60 Prozent schneller zu einem nachhaltigen KI-ROI als ein direkter Sprung in die Eigenentwicklung.

Das Zartis-AI-Maturity-Framework beschreibt drei klare Phasen. In der Experimentierphase setzen Teams auf fertige APIs und SaaS-Plattformen mit dem Ziel, den ROI zu validieren und erste Erfolge zu erzielen. In der Erweiterungsphase werden Anbieter-APIs mit Orchestrierungsschichten und leichtem Retraining kombiniert, um Arbeitsabläufe anzupassen und auf interne Daten zuzugreifen. In der Bauphase schließlich lancieren Unternehmen ihre eigenen, feinabgestimmten Modelle auf eigenen Servern, was die Kosten um bis zu 40 Prozent senkt und das System zum strategischen Differenzierungsmerkmal macht.

Die Praxis bestätigt dieses Muster. ClickUp, eine Produktivitätsplattform mit 14 Millionen Nutzern, evaluierte eine Welle von KI-Anbietern für seine Go-to-Market-Operationen und fand bei keinem die richtigen Integrationen oder die nötige Beständigkeit. Statt weiter zu suchen, baute das Unternehmen sechs eigene KI-Werkzeuge, die mit Salesforce, Zendesk und Snowflake verbunden sind. Das Ergebnis: Hunderte automatisierte Arbeitsstunden pro Woche, erhebliche Einsparungen bei den Personalkosten und 200.000 US-Dollar weniger jährliche Ausgaben für Automatisierungssoftware.

Die Schattenseiten des Eigenbaus und warum Governance entscheidend ist

So verlockend die Rückkehr zum Eigenbau auch klingt, sie ist nicht ohne Risiken. Sam Altman warnte bereits vor einer Fast-Fashion-Ära der SaaS-Ablösung, in der eine Explosion kostengünstiger Einzweck-Werkzeuge entsteht, die Geschwindigkeit über Qualität stellen. Die Zukunft der Software liegt irgendwo zwischen starrem, unflexiblem SaaS und schlampiger, unkontrollierter Ausbreitung – dort, wo Entwickler ihre Probleme in sicheren, verwalteten Umgebungen lösen können.

Nur acht Prozent der Entwickler verwenden KI-generierten Code ohne Änderungen. 44 Prozent testen gründlich vor der Bereitstellung, und 32 Prozent überprüfen den Code zumindest kurz. KI-generierter Code weist ohne ordnungsgemäße Überprüfung 1,7-mal mehr Fehler auf. Die technischen Hindernisse für den Produktionseinsatz sind vielfältig: mangelnde technische Ressourcen und Entwicklerkapazitäten (42 Prozent), Sicherheits- und Compliance-Bedenken (41 Prozent) sowie Integrationsprobleme zwischen Systemen (39 Prozent).

Auf organisatorischer Seite steht der unklare ROI mit 33 Prozent an erster Stelle, gefolgt von Budgetbeschränkungen (30 Prozent) und Wartungsaufwand (26 Prozent). Besonders problematisch: 35 Prozent der Organisationen haben noch keine KI-Produktivitätsmetriken etabliert. Man kann den ROI dessen, was man nicht misst, schlicht nicht nachweisen. 75 Prozent der Entwickler arbeiten inzwischen unter KI-Direktiven ihrer Organisationen, doch die Erfolgsmessung hat damit nicht Schritt gehalten.

Die strategische Dimension: Wann bauen, wann kaufen?

Die Entscheidung zwischen Bauen und Kaufen ist keine binäre mehr. Das HatchWorks-Framework von 2026 identifiziert fünf Dimensionen, die diese Entscheidung bestimmen: Wettbewerbsdifferenzierung, Datenvorteil, Risikotoleranz, Integrationskomplexität und die Spezifität der benötigten Arbeitsabläufe. Unternehmen sollten kaufen, wenn sie für Jahrzehnte an Grenzfällen, Prüfungen und Verfügbarkeitserwartungen bezahlen. Sie sollten bauen, wenn die Fähigkeit ihren Wettbewerbsvorteil darstellt – etwa bei KI-Copiloten, Agenten-basierten Arbeitsabläufen oder der Entscheidungsunterstützung. Und sie sollten einen hybriden Ansatz wählen, wenn der Kern eine Standardleistung ist, aber ihre Arbeitsabläufe und Integrationen einzigartig sind.

Die Silicon Valley Product Group argumentiert, dass KI die Kosten, den Zeitaufwand und die Expertise-Barrieren, die historisch den Kauf gegenüber dem Eigenbau begünstigten, schnell erodieren lässt. Der CFO von OpenAI hat angedeutet, dass das Unternehmen einen KI-Agenten entwickelt, der die gesamte Arbeit von Softwareingenieuren übernehmen kann, anstatt nur ihre Fähigkeiten zu ergänzen. Während vollständig autonome KI-Ingenieure noch am Horizont stehen mögen, ist die Richtung klar.

Die Zukunft der Unternehmenssoftware: Orchestrierung statt Besitz

Die Unternehmen, die 2026 mit KI erfolgreich sind, werden sich nicht dadurch definieren, was sie besitzen, sondern dadurch, wie gut sie orchestrieren. KI-Ökosysteme werden modular, verteilt und kollaborativ. Der Vorteil wird jenen Organisationen gehören, die Werkzeuge von Drittanbietern, Open-Source-Intelligenz und interne Systeme nahtlos miteinander verbinden können. Dies erfordert eine grundlegende Verschiebung der Partnerrollen: vom Konfigurator zum Miterschaffer, vom Systemintegrator zum Intelligenzarchitekten.

Für traditionelle SaaS-Unternehmen ist die Botschaft unmissverständlich. Salesforce hat bis Oktober 2024 bereits 5.000 Verträge für seine Agentforce-KI-Plattform abgeschlossen, darunter mehr als 3.000 zahlende Kunden. ServiceNow baut seine KI-Agenten-Kapazitäten durch die Übernahme von Moveworks aus. HubSpot hat Breeze eingeführt, eine Suite KI-basierter Agentenwerkzeuge. Die SaaS-Platzhirsche transformieren sich selbst – nicht, weil sie wollen, sondern weil sie müssen.

Die Zukunft der Unternehmenssoftware wird weder rein SaaS noch reiner Eigenbau sein. Sie wird ein Ökosystem aus verwalteter KI (Managed AI), modularen Plattformen und strategischer Eigenentwicklung sein, in dem jedes Unternehmen die Kontrolle dort ausübt, wo sie zählt, und Abstraktion dort akzeptiert, wo sie sinnvoll ist. Für CIOs und CTOs bedeutet dies: Die Frage ist nicht mehr, ob man baut oder kauft. Die Frage ist, wo man Kontrolle braucht und wo man Abstraktion akzeptieren kann.

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