ROI von unter 5 Prozent? Warum Sie sofort aufhören sollten, für „KI-gestützte“ Funktionen zu bezahlen

Milliardengrab KI-Lizenzen: Das neue Preismodell, das Software-Riesen jetzt in Panik versetzt

Milliardenbudgets fließen aktuell in künstliche Intelligenz, doch in den Vorstandsetagen wächst zunehmend die Ernüchterung. Der Grund dafür ist kein technologisches, sondern ein strukturelles Versagen: veraltete Preismodelle. Wer für autonome KI-Agenten und intelligente Workflows nach denselben „Per-Seat“-Lizenzen (pro Nutzer) oder rein nach Verbrauch zahlt wie für klassische Software, finanziert oft nur die Hoffnung auf Effizienz – ohne jede Garantie auf einen messbaren Mehrwert. Studien belegen eine dramatische Misserfolgsquote bei KI-Projekten und ausufernde, unkontrollierte Kosten in den Fachabteilungen. Doch der SaaS-Markt steht vor einer tektonischen Verschiebung: Die Ära des ergebnisbasierten Pricings (Outcome-based Pricing) bricht an. Der folgende Artikel beleuchtet, warum das Bezahlen für bloßen Zugang ausgedient hat, wieso sich viele Anbieter gegen den Wandel wehren und wie smarte Unternehmen die Verhandlungsdynamik im Jahr 2026 radikal zu ihren Gunsten drehen können.

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Aufhören, für KI zu bezahlen, die nichts beweist

Wer Ergebnisse nicht messen kann, finanziert nur die Hoffnung anderer

Das unbehaglichste Schweigen in jedem Einkaufsgespräch über Unternehmens-KI entsteht genau dann, wenn jemand die folgende Frage stellt: Wie viel Ihres KI-Budgets ist an messbare Geschäftsergebnisse gekoppelt? Nicht an Funktionen, die auf einem Produktblatt mit „KI-gestützt“ beworben werden. Nicht an Lizenzsitze, die provisioniert wurden, obwohl die Nutzungsrate kaum die Zehn-Prozent-Marke überschreitet. Sondern an tatsächliche Ergebnisse, die in einem Quartalsbericht, einer Prozesszeitmessung oder einem auditierbaren Verbesserungsprotokoll auftauchen. Wer auf diese Frage antwortet, man sei sich nicht ganz sicher, befindet sich in bester Gesellschaft. Und zahlt dafür einen Preis, der weit über das Offensichtliche hinausgeht.

Das Preismodell einer vergangenen Ära

Das Lizenzmodell nach Nutzeranzahl – der sogenannte Per-Seat-Ansatz – entstand in einer Zeit, in der die Wertschöpfung von Software direkt mit der Anzahl menschlicher Nutzer skalierte. Mehr Salesforce-Sitze bedeuteten mehr Vertriebsmitarbeiter, die Aktivitäten protokollierten. Mehr Slack-Sitze bedeuteten mehr Teams, die miteinander kommunizierten. Die Beziehung zwischen Zugang und Wert war nie perfekt, aber sie war in ihrer Grundrichtung nachvollziehbar: Der Anbieter berechnete den Zugang, der Käufer nahm an, dass der Wert folgen würde.

Künstliche Intelligenz hat diese Annahme fundamental erschüttert. Wenn ein KI-Agent ein Support-Ticket löst, Daten aus einem Vertrag extrahiert oder ein Compliance-Dokument prüft, entsteht der Wert nicht durch einen Menschen, der vor einem Bildschirm sitzt. Er entsteht durch einen Workflow, der möglicherweise überhaupt keinen direkten Nutzer hat. Pro Sitz für eine KI-Fähigkeit zu berechnen, ist so, als würde man pro Büro für Strom abrechnen: Die Maßeinheit hat nichts mit der Werteinheit zu tun.

Dennoch ist genau dies die vorherrschende Praxis im Unternehmens-KI-Markt. Eine Nutzergebühr, die an eine bestehende Plattformlizenz angehängt wird. Ein pauschales Jahresabonnement für ein Werkzeug, das möglicherweise Ergebnisse produziert, die der Käufer nicht beziffern kann. Laut dem Zylo 2026 SaaS Management Index, der auf der Analyse von mehr als 40 Millionen SaaS-Lizenzen und 75 Milliarden US-Dollar an verwaltetem Ausgabenvolumen basiert, berichteten 78 Prozent der IT-Führungskräfte von unerwarteten Kosten durch nutzungsbasierte oder KI-Preismodelle. Das ist kein Budgetierungsversagen einzelner Unternehmen. Es ist eine strukturelle Fehlausrichtung zwischen der Art, wie KI Wert schafft, und der Art, wie Anbieter Umsatz generieren.

Erschwerend kommt hinzu, dass die Kontrolle über SaaS-Ausgaben zunehmend aus der IT-Abteilung abwandert: Laut dem gleichen Bericht steuern Fachabteilungen mittlerweile 81 Prozent der SaaS-Ausgaben, während die IT direkt nur noch 15 Prozent verantwortet. Gleichzeitig stiegen die Ausgaben für KI-native Anwendungen um 108 Prozent im Jahresvergleich, in großen Unternehmen mit über 10.000 Mitarbeitern sogar um 393 Prozent. Das Wachstum ist real. Die Steuerbarkeit ist es häufig nicht.

Was ergebnisbasierte Preisgestaltung tatsächlich bedeutet

Ergebnisbasierte Preisgestaltung ist im Konzept einfach und in der Ausführung anspruchsvoll. Der Anbieter wird bezahlt, wenn der Käufer Wert erhält. Nicht wenn der Käufer Zugang erhält. Nicht wenn der Käufer Token verbraucht. Sondern wenn ein definiertes Geschäftsergebnis erreicht wurde.

Der Unterschied zwischen nutzungsbasierter und ergebnisbasierter Preisgestaltung ist bedeutsamer, als die meisten Evaluierungen einräumen. Nutzungsbasierte Preisgestaltung – pro Token, pro API-Aufruf, pro Abfrage – ist besser als das Sitzmodell, weil sie mit der Aktivität korreliert. Aber Aktivität ist kein Wert. Tausend API-Aufrufe, die halluzinierte Ergebnisse oder irrelevante Extraktionen produzieren, sind für den Käufer wertlos. Nutzungsbasierte Preisgestaltung verlagert das Kostenrisiko vom Anbieter auf den Käufer, ohne das Leistungsrisiko auch nur im Ansatz zu verschieben.

Ergebnisbasierte Preisgestaltung verlagert beides. Der Anbieter verdient nur dann, wenn die KI etwas liefert, das der Käufer vor Beginn des Engagements als wertvoll definiert hat. Ein Dokument, das mit einer definierten Genauigkeitsschwelle verarbeitet wurde. Ein automatisierter Workflow mit einer messbaren Reduzierung der Zykluszeit. Eine abgeschlossene Compliance-Prüfung mit nachvollziehbarem Protokoll. Das Ergebnis wird spezifiziert, die Messkriterien werden vereinbart, und die kommerzielle Beziehung folgt daraus.

Das Paradebeispiel aus der Praxis kommt von Intercom: Das Unternehmen berechnet 0,99 US-Dollar pro erfolgreich gelöstem Support-Ticket durch seinen KI-Agenten Fin. Bessemer Venture Partners bezeichnet diesen Ansatz in seinem 2026 erschienenen AI Pricing Playbook als den Goldstandard für ergebnisbasiertes Pricing. Das Modell funktioniert, weil der Wert präzise definierbar ist: Ein Ticket gilt als gelöst oder nicht. Die Metrik ist binär, manipulationsresistent und direkt an einen Kostentreiber im Unternehmen des Käufers gekoppelt.

Die strukturelle Logik dahinter erklärt auch, warum das Modell in bestimmten Bereichen leichter umsetzbar ist als in anderen. Gartner prognostizierte bereits, dass bis 2025 über 30 Prozent der Enterprise-SaaS-Lösungen ergebnisbasierte Komponenten enthalten würden, gegenüber etwa 15 Prozent im Jahr 2022. Simon-Kucher & Partners stellte in einer aktuellen Studie fest, dass 86 Prozent der Käufer nutzungs- oder ergebnisbasierte Preismodelle gegenüber klassischen Sitzlizenzen bevorzugen. Der Markt signalisiert eine klare Richtung. Die Frage ist nicht ob, sondern wie schnell.

Die KI-ROI-Lücke: Milliardenausgaben ohne Nachweis

Dass dieser Wandel überhaupt notwendig ist, ergibt sich aus einer Datenlage, die den Unternehmensbereichen, die KI verantworten, unangenehm bekannt sein dürfte. Die RAND Corporation dokumentierte in einer umfassenden Untersuchung, dass mehr als 80 Prozent aller KI-Projekte in Unternehmen scheitern, ohne die versprochenen Geschäftsergebnisse zu liefern – eine Misserfolgsrate, die doppelt so hoch ist wie bei klassischen IT-Initiativen. MIT-Forscher kamen in einem separaten Bericht auf eine noch höhere Quote von 95 Prozent bei generativen KI-Projekten, die keinen messbaren Return on Investment (ROI) liefern.

Eine Forbes-Studie aus dem Jahr 2025, die mehrere tausend Führungskräfte weltweit befragte, zeichnet ein ähnlich ernüchterndes Bild: Weniger als ein Prozent der befragten globalen Führungskräfte gibt an, dass ihre Organisation eine signifikante KI-Rendite erzielt hat – definiert als mehr als 20 Prozent Steigerung der Profitabilität oder Kosteneinsparungen. Nur drei Prozent berichten von einer moderaten Rendite zwischen 10 und 20 Prozent. Die überwiegende Mehrheit – mehr als 53 Prozent – beschreibt Renditen zwischen einem und fünf Prozent. Gleichzeitig nennen 39 Prozent der Führungskräfte die Messung des ROI als eine ihrer größten Herausforderungen.

Diese Messlücke ist nicht nur ein analytisches Problem. Sie ist ein strukturelles Anreizproblem. Wenn der Umsatz des Anbieters nicht an die Ergebnisse des Käufers gebunden ist, hat keine der beiden Seiten einen strukturellen Antrieb, zu diagnostizieren, warum eine Implementierung nicht funktioniert. Der Anbieter hat kassiert. Der Käufer hat Zugang bekommen. Dass nichts Messbares passiert ist, ist das Problem aller – und die Priorität keines Einzelnen.

Das Muster wiederholt sich mit einer gewissen Regelmäßigkeit: Zunächst wurde KI unter dem Druck der öffentlichen Wahrnehmung eingekauft, ohne klare Erfolgsdefinition. Dann entstanden interne Dashboards voller Aktivitätsmetriken ohne Bezug zur Gewinn- und Verlustrechnung (P&L). Und schließlich kam die erste Vertragsverlängerung – und niemand konnte erklären, wofür man eigentlich zahlt. Bessemer Venture Partners formuliert in seinem Playbook treffend: Weiches ROI-Positioning, das im Jahr 2025 unter dem Motto „KI-Adoption um jeden Preis“ noch funktionierte, trifft nun auf die Realität des Erneuerungszyklus 2026 – und bloße Versprechen erneuern keine Verträge.

Warum Anbieter das Modell ablehnen – und was das verrät

Die Einwände gegen ergebnisbasierte Preisgestaltung von Anbieterseite sind vorhersehbar und aufschlussreich. Das Standardrepertoire umfasst drei Argumente: Ergebnisse seien schwer zu definieren, die interne Bereitschaft des Käufers beeinflusse die Resultate, und der Anbieter könne nicht alle Variablen kontrollieren. Alle drei Einwände sind sachlich korrekt. Keiner von ihnen ist ein stichhaltiges Argument dafür, weiterhin für KI zu zahlen, die keine Ergebnisse produziert.

Wer diese Argumente ehrlich analysiert, erkennt das eigentliche Signal: Ein Anbieter, der seine Preisgestaltung nicht an Ergebnisse koppeln will, offenbart damit sein eigenes Vertrauen in sein Produkt. Wenn die KI funktioniert, ist ergebnisbasierte Preisgestaltung für den Anbieter profitabler, nicht weniger profitabel. Er verdient an jeder erfolgreichen Implementierung, der Käufer wird zu einem Referenzkunden mit quantifizierten Ergebnissen, und die Vertriebskosten für die nächste Implementierung sinken erheblich. Die Anbieter, die das Modell ablehnen, sind häufig diejenigen, deren Produkt beeindruckende Demos, aber nur mittelmäßige Produktionsergebnisse liefert.

Eine kritische Gegenposition verdient dennoch Gehör. Parloa, ein KI-Anbieter aus dem Konversations-KI-Bereich, argumentiert, dass ergebnisbasierte Preisgestaltung zwar scheinbar gemeinsame Interessen fördert, in der Praxis aber häufig die Effizienzgewinne des Unternehmens in Umsatz für den Anbieter umwandelt. Wenn ein KI-Agent so gut funktioniert, dass Prozesskosten deutlich sinken, partizipiert der Anbieter unter einem ergebnisbasierten Modell überproportional an diesem Wert – obwohl er die zugrundeliegenden Effizienzverbesserungen vielleicht nur zu einem kleinen Teil verursacht hat. Diese Spannung ist real und erklärt, warum viele Experten hybride Modelle als die pragmatischere Lösung betrachten: eine Grundgebühr, die die Plattform und den Implementierungsaufwand abdeckt, kombiniert mit ergebnisbasierten Gebühren, die mit dem gelieferten Wert skalieren.

Die strukturelle Verschiebung im SaaS-Markt

Der Widerstand vieler etablierter Anbieter gegen neue Preismodelle erklärt sich auch aus der finanziellen Architektur des klassischen SaaS-Geschäftsmodells. Sitzbasierte Preisgestaltung produzierte lange, vorhersehbare Vertragsrestlaufzeiten – die sogenannte Remaining Performance Obligation (RPO) –, weil Kunden mehrjährige Verträge für eine feste Anzahl von Lizenzen unterzeichneten. Nutzungs- und ergebnisbasierte Modelle komprimieren diese Planungssicherheit in zwei Richtungen: Vertragslaufzeiten verkürzen sich, weil Käufer zögern, Nutzungsvolumina fest zuzusagen (zu committen), die sie nicht vorhersehen können. Zudem verschiebt sich das Verhältnis von fest zugesagten zu flexiblen Ausgaben zugunsten der Flexibilität des Käufers.

Die Bewertungskonsequenz ist unmittelbar. In den ersten Monaten des Jahres 2026 löste eine massive Neubewertung im Softwaremarkt einen Rückgang aus, der nahezu eine Billion US-Dollar an Marktwert bei Softwareunternehmen auslöschte. Der SaaS-Vergleichsindex fiel durch das Jahr 2025 hindurch um 6,5 Prozent, während der S&P 500 um 17,6 Prozent zulegte. Das mittlere Umsatz-Multiple für Softwareunternehmen sank innerhalb von gut einem Jahr von über dem 7-Fachen auf unter das 5-Fache. Unternehmen, die hybride Preismodelle einführten, berichteten nach Untersuchungen von L.E.K. Consulting demgegenüber von 38 Prozent höherem Umsatzwachstum und 38 Prozent höherer Nettoumsatzbindung als reine Abonnementanbieter.

Bloomberg prognostiziert, dass abonnementbasierte Preisgestaltung innerhalb eines Jahrzehnts von derzeit 60 Prozent auf etwa 30 Prozent aller Softwaremodelle zurückgehen könnte, während ergebnisbasierte Modelle zunehmend den freigewordenen Raum besetzen. Gartner schätzt, dass 70 Prozent der Unternehmen bis Ende 2026 nutzungsbasierte Preismodelle gegenüber reinen Sitzmodellen bevorzugen werden. Diese Verschiebung ist in ihrer Richtung nicht ambivalent. Was unklar bleibt, ist lediglich die Geschwindigkeit.

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Was Käufer vor der nächsten Vertragsunterzeichnung einfordern müssen

Wer aktuell KI-Plattformen für Unternehmen evaluiert, benötigt ein handfestes Rahmenwerk, um ergebnisbasierte Preisgestaltung in der Praxis durchzusetzen. Der erste und wichtigste Schritt ist die Definition des Ergebnisses, bevor die Evaluation beginnt – nicht als abstraktes Effizienzversprechen, sondern als spezifische, messbare Größe, die an einen Geschäftsprozess gekoppelt ist, den das Unternehmen bereits verfolgt. Dokumente, die täglich verarbeitet werden. Die durchschnittliche Prüfungszykluszeit. Die Fehlerquote bei der Extraktion. Der Durchsatz bei Compliance-Überprüfungen. Wenn eine solche Messung mit der vorhandenen Infrastruktur nicht möglich ist, muss sie zuerst aufgebaut oder ein anderer Ausgangspunkt gewählt werden.

Der zweite Schritt ist ein Proof-of-Value-Zeitraum auf den eigenen Daten des Unternehmens. Nicht eine Sandbox-Demo auf Beispieldaten, die sorgfältig für Präsentationszwecke aufbereitet wurden. Eine Implementierung in der eigenen Umgebung, die an die eigenen Systeme angeschlossen ist und auf den Dokumenten und Workflows läuft, die tatsächlich in der Produktion verwendet werden. Unternehmen, die Evaluierungen auf diese Weise strukturieren, vermeiden die Performance-Klippe, die die meisten KI-Programme nach frühen Erfolgen zum Stillstand bringt – weil sie die Produktionsleistung bereits validiert haben, bevor sie Budget festschreiben.

Der dritte Schritt betrifft die Vertragsstruktur selbst: Eine Preisgestaltung, die mit dem Wert skaliert, nicht mit dem Verbrauch. Die ideale Struktur ist eine Grundverpflichtung, die die Plattform und den Implementierungsaufwand abdeckt, ergänzt um ergebnisbasierte Gebühren, die skalieren, sobald die KI messbare Ergebnisse produziert. Damit erhält der Anbieter planbare Einnahmen für seinen Implementierungsaufwand, während das Wachstum des Vertrages an das Wachstum des Wertes für den Käufer gebunden ist. Das Risiko des Käufers ist begrenzt. Das Potenzial des Anbieters ist unbegrenzt – aber an die Leistung geknüpft.

Der vierte Schritt, der häufig übersehen wird, ist die Verantwortung des Anbieters für den Implementierungszeitplan. Wenn die Preisgestaltung ergebnisbasiert ist, die Implementierung aber neun Monate dauert, bevor irgendein Ergebnis gemessen wird, ist das Modell in der Theorie ergebnisbasiert und in der Praxis ein klassischer Zeit- und Materialaufwand. Die Plattform sollte innerhalb von Tagen, nicht Monaten, im Produktionsbetrieb sein, damit die Ergebnismessung schnell genug beginnt, um innerhalb eines einzigen Budgetzyklus eine fundierte Beschaffungsentscheidung zu informieren.

Der Erneuerungstest: Was 2026 von 2025 unterscheidet

Die KI-Verträge, die ihre erste Vertragsverlängerung in den Jahren 2026 und 2027 überstehen werden, sind diejenigen, bei denen jemand auf eine Zahl zeigen und sagen kann: Das ist es, was wir bekommen haben. Kein Dashboard voller Aktivitätsmetriken. Kein Nutzungsbericht. Ein Ergebnis, das auf den Business Case abbildbar ist, der den Kauf rechtfertigte.

Dieses Szenario findet gerade statt. Salesforce meldete im Frühjahr 2026 einen Agentforce-ARR (Annual Recurring Revenue) von 800 Millionen US-Dollar auf Basis von 29.000 ergebnisbasierten Abschlüssen – ein Datenpunkt, der zeigt, dass das Modell in großem Maßstab kommerziell umsetzbar ist. Auf der anderen Seite des Tisches werden Käufer bei Erneuerungsgesprächen zunehmend von CFOs begleitet, die harte ROI-Nachweise und nachhaltige Unit Economics (Stückkostenökonomie) fordern. Der Markt für KI-Versprechen, der in den Jahren 2023 und 2024 noch üppig finanziert wurde, trifft nun auf den Markt für KI-Ergebnisse, der 2026 abgerechnet wird.

Der Vorteil ergebnisbasierter Preisgestaltung geht dabei über die reine Kommerzialisierung hinaus. Das Modell fungiert als strukturierter Zwang zu jener Art disziplinierter Implementierung, die die meisten KI-Programme überspringen. Wenn der Anbieter nur für Ergebnisse bezahlt wird, findet jedes Gespräch über Datenqualität, Integrationsarchitektur, Nutzerakzeptanz und Prozessgestaltung vor der Inbetriebnahme statt – und nicht nach dem ersten gescheiterten Quartalsreview. Der Anreiz zur sorgfältigen Vorbereitung ist nicht moralischer, sondern finanzieller Natur. Das ist der weitaus verlässlichere Mechanismus.

Strukturelle Implikationen für das Unternehmen

Ergebnisbasierte Preisgestaltung ist nicht nur ein kommerzielles Modell. Sie verändert die interne Organisationslogik auf beiden Seiten des Vertrages. Auf Anbieterseite bedeutet das Modell, dass die Fähigkeit zur Ergebnismessung Teil des Produkts werden muss – und nicht bloß ein nachträglicher Gedanke im Customer-Success-Team. Anbieter, die das ernst nehmen, bauen Dashboards, die dem Käufer in Echtzeit den gelieferten Wert zeigen: gesparte Zeit, verbesserte Qualität, reduziertes Risiko. Diese Sichtbarkeit wird selbst zum Differenzierungsmerkmal in einem Markt, in dem technologische Fähigkeiten zunehmend homogen werden.

Auf Käuferseite erfordert das Modell eine Vorab-Investition in die Messbarkeit, die viele Organisationen scheuen. Wer bisher Prozesszeiten nicht systematisch erfasst hat, kann keine Zyklusverkürzung als Vertragsmetrik vereinbaren. Das klingt zunächst nach einem Hindernis, ist aber tatsächlich ein nützlicher Filter. Organisationen, die nicht in der Lage sind, Metriken für ergebnisbasierte Verträge zu definieren, sind in der Regel auch nicht in der Lage, KI-Implementierungen erfolgreich zu skalieren – unabhängig vom Preismodell. Die Messanforderung erzwingt die betriebliche Reife, die für eine produktive KI-Nutzung ohnehin unabdingbar wäre.

Das Playbook von Bessemer Venture Partners fasst die Kernlogik prägnant zusammen: KI monetarisiert keinen Zugang. Sie monetarisiert Ergebnisse. Unternehmen wie Intercom, EvenUp und Leena AI richten ihr gesamtes Organisations- und Vertriebsmodell auf die gelieferte Arbeit aus: gelöste Tickets, fertiggestellte Dokumente, abgeschlossene Überprüfungen. Die Gewinner werden für das berechnen, was ihre KI erwirtschaftet – nicht für das, was sie kostet oder worauf sie Zugriff gewährt. Die Metrik der Berechnung ist keine reine Abrechnungsentscheidung. Sie ist ein Bekenntnis dazu, was man für wertvoll hält, was das System wert ist – und was man bereit ist, mit dem eigenen Ertrag zu beweisen.

Das Machtgefälle und wer es nutzt

Wer das Machtverhältnis im aktuellen KI-Beschaffungsmarkt versteht, erkennt eine temporäre Asymmetrie zugunsten gut vorbereiteter Käufer. Der Wettbewerb zwischen KI-Anbietern ist in mehreren Kategorien äußerst intensiv geworden, während die Erneuerungsquoten für Pilotprogramme unter Druck geraten. Anbieter, die im Jahr 2025 noch mit bloßen Versprechen verkauften, verhandeln jetzt über Verlängerungen mit Kunden, die harte Ergebnisse sehen wollen. Das schafft eine Verhandlungsposition, die 2024 so noch nicht existierte.

Käufer, die jetzt mit klaren Ergebnisdefinitionen, einem Proof-of-Value-Rahmen und einer hybriden Vertragsstruktur in Beschaffungsgespräche gehen, verhandeln aus einer deutlich stärkeren Position als diejenigen, die lediglich mit einem Funktionsblatt und einer groben Nutzungsabschätzung ankommen. Die Datenlage – 78 Prozent unerwartete Kosten, 80 Prozent Projektmisserfolge, weniger als ein Prozent signifikanter ROI – liefert ihnen das beste Argument. Die Methodik liefert das Werkzeug.

Das gilt besonders für mittelgroße und große Unternehmen, die erhebliche Ausgaben für KI-native Anwendungen tätigen, ohne die entsprechende Governance-Infrastruktur aufgebaut zu haben. Der Zylo-Bericht zeigt, dass die Ausgaben für KI-native Anwendungen in Großunternehmen um fast 400 Prozent gestiegen sind – häufig über Mitarbeiter-Kreditkarten und Spesenabrechnungen, bevor IT-Teams überhaupt reagieren können. Der sogenannte Schatten-KI-Effekt ist kein Randphänomen, sondern ein strukturelles Merkmal des aktuellen Adoptionszyklus, das in den Erneuerungsverhandlungen der Jahre 2026 und 2027 auf volle Sichtbarkeit trifft.

Jenseits der Preisgestaltung: Der breitere Reifungsmoment

Was sich im KI-Beschaffungsmarkt vollzieht, ist kein isoliertes Preisphänomen. Es ist der Reifungsmoment einer Technologie, die den Übergang vom Experimentier- in den Produktionsmodus vollzieht. Der Google Cloud-Bericht zum KI-ROI 2025, der auf einer globalen Befragung von mehr als 3.400 Unternehmensführern basiert, beschreibt eine neue KI-Reifephase – das sogenannte „agentische Zeitalter“ –, in der KI-Agenten autonom innerhalb festgelegter Leitplanken handeln, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Die 88 Prozent der agentischen KI-Führenden, die in dieser Studie bereits konkrete Renditen meldeten, unterscheiden sich von der Mehrheit vor allem durch eines: die Fähigkeit, Ergebnisse präzise zu messen und an strategische Ziele zu koppeln.

Ergebnisbasierte Preisgestaltung ist der kommerzielle Ausdruck dieser Reife. Sie setzt voraus, was reife KI-Implementierungen ohnehin erfordern: klare Prozessdefinitionen, hohe Datenqualität, eine saubere Integrationsarchitektur und eine Messinstrumentierung, die direkt mit dem Geschäftsergebnis verbunden ist. Die Unternehmen, die diesen Weg beschreiten, zahlen künftig weniger für Hoffnung und mehr für Wirkung. Das ist keine romantische Vision einer faireren Technologiewirtschaft. Es ist eine nüchterne Beschreibung dessen, welche Vertragsstrukturen die nächsten Erneuerungszyklen überleben werden.

Die eigentliche Frage für Einkäufer ist längst nicht mehr, ob ergebnisbasierte Preisgestaltung die richtige Richtung ist. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners und die Einkaufspräferenzen von 86 Prozent der Käufer weisen alle in dieselbe Richtung. Die entscheidende Frage ist, ob der eigene Beschaffungsprozess schnell genug angepasst wird, um die Verhandlungsposition zu nutzen, die dieser Reifungsmoment kurzfristig bietet – bevor der Markt sich erneut konsolidiert und die Anbieter die Bedingungen wieder stärker selbst diktieren können.

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