Die Ära nach SaaS: Das Ende der Miet-Software? Wie generative KI die IT-Kosten radikal senkt – von „as-a-service“ zu „as-you-own“

Vom Mieter zum Eigentümer: Warum wir Software bald wieder selbst besitzen

Das Ende der Abo-Ökonomie: Warum generative KI das Fundament von „Software-as-a-Service“ sprengt

Über zwei Jahrzehnte lang galt in der digitalen Wirtschaft ein ungeschriebenes Gesetz: Software wird nicht gekauft, sondern gemietet. Das Modell „Software-as-a-Service“ (SaaS) versprach Unternehmen Flexibilität und Anbietern wie Salesforce, HubSpot oder Adobe traumhafte Margen durch endlose Abo-Gebühren. Doch im Jahr 2024 zeigen massive Kurskorrekturen bei einstigen Börsenlieblingen, dass dieses goldene Zeitalter Risse bekommt. Es handelt sich dabei nicht nur um eine zyklische Marktdelle, sondern um den Vorboten eines fundamentalen Strukturwandels.

Der Grund für diese Erschütterung ist der rapide Aufstieg der generativen künstlichen Intelligenz. Während SaaS darauf ausgelegt ist, standardisierte Lösungen an Millionen Nutzer zu vermieten, ermöglicht KI nun das genaue Gegenteil: Die maßgeschneiderte Erstellung von Software „On-Demand“. Warum sollten Unternehmen weiterhin teure monatliche Mieten für aufgeblähte Feature-Pakete zahlen, wenn sie mit Hilfe von LLMs (Large Language Models) ihre eigenen, schlanken Tools in Sekundenschnelle generieren können?

Wir stehen am Beginn der „Ära nach SaaS“. In dieser neuen Phase wandelt sich Software von einer Dienstleistung zurück zu einem Eigentumsgut. Der Fokus verschiebt sich von zentralen Plattformen hin zu dezentraler, KI-gestützter Eigenproduktion. Das verspricht nicht nur drastisch sinkende IT-Kosten und größere Unabhängigkeit von Tech-Monopolen, sondern zwingt auch den gesamten Kapitalmarkt zu einer Neubewertung dessen, was digitale Wertschöpfung bedeutet.

Die folgende Analyse beleuchtet in 17 Punkten, wie dieser Bruch im Software-Paradigma die Märkte verändern wird, warum „Digital Ownership“ eine Renaissance erlebt und welche Strategien Unternehmen jetzt entwickeln müssen, um in einer Welt zu bestehen, in der Software nicht mehr abonniert, sondern generiert wird.

Der Bruch im Software-Paradigma

In den letzten zwei Jahrzehnten dominierte „Software-as-a-Service“ (SaaS) die digitale Unternehmenswelt wie kaum ein anderes Modell. Es versprach planbare Umsätze für Anbieter, agile Integration für Nutzer und eine Demokratisierung fortschrittlicher Softwarefunktionen. Doch seit 2024 mehren sich die Anzeichen, dass dieses Modell an seine ökonomischen und strukturellen Grenzen stößt. Aktienentwicklungen wie bei HubSpot (-45% YTD), Monday.com (-33% YTD) und Salesforce (-20% YTD) fungieren als Indikatoren eines tieferliegenden Verlagerungsprozesses, nicht bloß zyklischer Marktkorrekturen.

Die Gründe sind vielschichtig. Das SaaS-Modell lebt von wiederkehrenden Gebühren, hohen Gross Margins und Skaleneffekten durch zentrale Infrastruktur. Doch genau diese zentralen Elemente geraten durch Fortschritte in generativer künstlicher Intelligenz, automatisierte Entwicklung und lokale Compute-Potenziale zunehmend unter Druck. Unternehmen beginnen zu hinterfragen, ob sie dauerhaft Miete für Software zahlen müssen, die sich mit KI-Werkzeugen selbst generieren oder individuell anpassen lässt.

Das ökonomische Erfolgsrezept von SaaS – und seine Achillesferse

SaaS entstand als evolutionäre Antwort auf die Ineffizienz klassischer Lizenzsoftware. Statt hoher Einmalkosten und komplizierter Wartungskosten wurde ein Abo-Modell etabliert, das regelmäßige Updates, Cloud-Zugriff und benutzerfreundliche Skalierbarkeit bot. Dieses Modell trieb massive Marktkapitalisierung: Salesforce, Adobe, Atlassian oder ServiceNow erzielten Margen, die früher nur Netzwerkeffekte von Plattformen erklären konnten.

Doch der ökonomische Vorteil – das „Subscription Flywheel“ – birgt auch Risiken. Anbieter sind darauf angewiesen, stetig neue Funktionen nachzureichen, um Preiserhöhungen zu rechtfertigen und Kundenbindung zu sichern. Gleichzeitig wächst der Preisdruck: Fast alle marktführenden SaaS-Unternehmen haben ihre CAC (Customer Acquisition Costs) in den letzten fünf Jahren verdoppelt, während die Net Retention Rates abnehmen. Das bedeutet: Das Modell ist reif, aber zunehmend kostspielig und gesättigt.

KI-gestützte Softwaregenerierung könnte diese strukturelle Schwäche offenlegen – ähnlich wie einst SaaS das klassische Lizenzmodell verdrängte.

Der Aufstieg der „generativen Produktionsökonomie“

Seit etwa 2023 formt sich eine neue Softwarelogik: KI-gestützte „On-Demand-Erzeugung“ statt zentralisierter Bereitstellung. Foundation Models wie GPT-4, Claude, und Open Source-Systeme wie Mistral oder Llama 3.2 ermöglichen autonome Codeerstellung, Datenstrukturierung, User Interface Design und Integration in Unternehmens-Infrastrukturen mit minimalem menschlichem Input.

Ein Beispiel: Ein mittelständisches Unternehmen kann heute mit Hilfe generativer KI ein internes CRM-System innerhalb weniger Stunden spezifizieren, generieren und deployen – vollständig integriert in ERP- und Kommunikationssysteme, ohne ein externes SaaS-Abo. Diese Transformation hat tiefgreifende ökonomische Implikationen.

Die Wertschöpfung verschiebt sich von Lizenz- und Servicegebühren hin zur einmaligen, zielgerichteten Generierung. Software wird wieder zu einem Kapitalgut – zu etwas, das im Besitz des Unternehmens steht, anstatt gemietet zu werden. Der ökonomische Kern dieses Paradigmenwechsels liegt in der Reduktion von Transaktionskosten, der Eliminierung zentralisierter Preisgestaltung und der drastischen Individualisierung digitaler Werkzeuge.

Der strukturelle Kostenvorteil personalisierter Software

Das traditionelle SaaS-Modell basiert auf Durchschnittsnutzern: Es bietet einheitliche Featuresets für eine breite Zielgruppe. Das bedeutet zwangsläufig Komplexität, Overhead und Funktionsballast. Unternehmen bezahlen oft für Module, die sie nie nutzen, während essenzielle Anpassungen nur über teure Enterprise-Tiers oder Integrationen möglich sind.

KI-basierte Softwaregenerierung löst genau dieses Problem. Systeme analysieren konkrete Use Cases, Unternehmensprozesse und Datenstrukturen und generieren anschließend maßgeschneiderte Tools ohne überflüssige Funktionen. Dadurch entstehen digital „leichte“ Systeme mit höherer Performance, geringerer Abhängigkeit und besserer Governance.

Ökonomisch betrachtet liegt hier der Schlüssel: Wenn Unternehmen pro Anwendung nur einmalig zahlen, reduziert sich der Customer Lifetime Value (CLV) traditioneller SaaS-Anbieter massiv. Gleichzeitig entstehen neue Margenmodelle – etwa für Wartung, Training und lokale Compute-Bereitstellung – die jedoch ganz anderen Profitstrukturen folgen.

Vom „Software Stack“ zum „Software Stream“

Die klassische IT-Architektur folgt einem Schichtenmodell: Infrastructure, Platform, Application. Jedes Layer kostet Geld und erfordert Management. SaaS positionierte sich im Application-Layer, abstrahierte Komplexität und sicherte durch Abonnementstrukturen stetigen Cashflow.

In der Welt post-SaaS verschmelzen diese Schichten. Generative KI generiert nicht nur Code, sondern orchestriert Infrastruktur (z. B. AWS, Azure, lokale Server) dynamisch. Anwendungen werden nicht mehr installiert, sondern synthetisiert, sobald sie gebraucht werden. Die Vorstellung, dass ein Unternehmen fixe Softwareverträge unterhält, wirkt in diesem Szenario anachronistisch.

Der „Software Stream“ meint flüssige, situativ generierte Tools, die aus Daten und Modellen entstehen – kurzlebig, aber präzise optimiert für einen konkreten Zweck. Diese Vergänglichkeit widerspricht dem bisherigen Denken von IT-Abteilungen, senkt jedoch langfristig die Total Cost of Ownership (TCO).

Auswirkungen auf Unternehmensstrategien und Marktmechanismen

Wenn Software wieder zu einem Eigentumsprodukt wird, verändert sich das Kräfteverhältnis zwischen Anbieter und Nutzer. Unternehmen gewinnen Gestaltungshoheit zurück, verlieren aber gleichzeitig Zugang zu gebündelter Innovation, die SaaS durch kollektive Datenbasis ermöglichte.

Für SaaS-Anbieter bedeutet das, dass sie sich neu positionieren müssen – von Produkt- zu Plattform-Orchestratoren. Künftig verkaufen sie nicht mehr Software, sondern die Fähigkeit, KI-basierte Softwaregeneratoren zu konfigurieren, zu warten und abzusichern. Der Wettbewerb verschiebt sich also von Feature-Komplexität zu Modellkompetenz und Datensouveränität.

Auf Marktseite führt die Entwicklung zu einer Entbündelung etablierter Tech-Monopole. Viele kleine KI-Modelle oder spezialisierte Open-Source-Systeme übernehmen Funktionen, die bisher zentralisiert waren. Das senkt Eintrittsbarrieren, erzeugt aber auch stärker fragmentierte Ökosysteme. Die Netzwerkeffekte bleiben relevant – jedoch mehr im Daten- und Modellraum als auf der Ebene konkreter Anwendungen.

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KI als Produktionsfaktor in der Softwareökonomie

Post-SaaS-Revolution: Wie KI-Generatoren Softwarebesitz und Geschäftsmodelle bis 2035 neu definieren

Ökonomen sprechen zunehmend von „Knowledge Automation Capital“, einer neuen Form des Kapitals, das Wissen systematisch reproduziert. KI wird zum Produktionsfaktor, der nicht Arbeit ersetzt, sondern geistige Kapazität exponentiell vermehrt. In diesem Sinne ist Softwaregenerierung eine Form von Automatisierung des Wissens selbst.

Das bedeutet: Unternehmen investieren nicht mehr primär in IT-Mitarbeiter, sondern in KI-Kompetenzen und Datennetzwerke. Der Wert eines Unternehmens misst sich künftig stärker an der Fähigkeit, interne Prozesse durch Machine Intelligence in Software zu gießen. Damit verliert der klassische IT-Stack an Zentralität – und die Grenze zwischen Softwareentwicklung und Geschäftsstrategie löst sich auf.

Die Rolle der Open-Source-Bewegung

Open Source ist die unsichtbare architektonische Grundlage dieser neuen Phase. Modelle wie Llama, Mistral oder Falcon erlauben die lokale Kontrolle über Code-Generierungsprozesse und senken damit Eintrittsbarrieren dramatisch. Die Gemeinschaftsinnovation ersetzt zunehmend proprietäre Frameworks, die in SaaS-Abhängigkeiten eingebettet waren.

Aus ökonomischer Sicht entsteht hier ein Paradox: Open Source ermöglicht massive Wertschöpfung, ohne unmittelbar Moneten umzusetzen. Gleichzeitig zwingen Free-to-Own-Systeme etablierte Anbieter, sich auf Servicequalität, Sicherheitsarchitektur und Integration zu konzentrieren – Aspekte, die bisher Randthemen waren, nun aber zentrale Differenzierungsmerkmale bilden.

Damit verschiebt sich auch das Wettbewerbszentrum: Weg von Funktionsvielfalt, hin zur Vertrauensökonomie. KI-generierte Software wird nur dann massenfähig, wenn Nutzer ihr Reproduktionsverhalten verstehen, prüfen und steuern können.

Infrastruktur und Energieökonomie des KI-Zeitalters

Ein oft unterschätzter Aspekt: Die Infrastrukturkosten dieser neuen Weltordnung. Während SaaS-Anbieter von zentralisierten Datacentern profitierten, führt KI-Generierung zu neuen Energiedynamiken.

Das Training großer Modelle bleibt ressourcenintensiv, die Inferenz – also die Anwendung dieser Modelle – wird jedoch zunehmend effizient. Lokale Rechenleistung (Edge Computing) und personalisierte Modelle reduzieren Bandbreitenbedarf, erhöhen Datenschutz und senken Kosten.

Damit könnten sich neue regionale Wertschöpfungsketten bilden: lokale Rechenzentren, optimiert für mittelständische Unternehmen, spezialisierte KI-Compiler, automatisierte Testing-Systeme, Energiekooperationen. Ökonomisch entsteht ein dezentraler KI-Produktionssektor, vergleichbar mit der industriellen Revolution der 1880er Jahre, als Stromerzeugung lokalisiert und demokratisiert wurde.

Arbeitsmärkte und Kompetenzverschiebungen

Die Umstellung von SaaS auf generative Softwareproduktion hat auch massive arbeitsmarktpolitische Folgen.

– Klassische IT-Administrationsrollen verlieren an Bedeutung, da Infrastruktur automatisch skaliert.
– Softwareentwickler wechseln von Code-Schreibern zu Prozess-Designern und Qualitätsmanagern für generative Systeme.
– Business-Analysten gewinnen an Gewicht, da Fachexpertise direkt in generative Prompts überführt werden kann.

So entsteht ein hybrider Arbeitsmarkt zwischen technischer Domäne und strategischem Denken. Bildungssysteme, die auf lineare Programmierausbildung fokussiert sind, werden sich umstellen müssen: Weg von Syntax, hin zu Systemverständnis, Ethik, Monitoring und Prompt-Architektur.

Kapitalmärkte und Bewertungslogik

Die Kapitalmärkte beginnen, diese Verschiebung bereits einzupreisen. SaaS-Unternehmen verlieren Bewertungsmultiplikatoren, weil Investoren erwarten, dass der Übergang zu KI-generierten Tools die Margin-Stabilität aufweicht.

Während klassische SaaS-Firmen einen EV/Sales-Multiplikator von 8–12 erreichten, ist dieser für viele Anbieter seit 2024 auf unter 6 gefallen. Gleichzeitig beobachten wir steigende Bewertungen bei KI-Infrastruktur-Startups, die sich auf Orchestrierung, Model-Monitoring oder Code-Generierung spezialisieren.

Das signalisiert: Kapital sucht nicht mehr bloß wiederkehrende Umsätze, sondern Kontrolle über die Produktionslogik der Zukunft.

Digital Ownership: Rückkehr des Besitzrechts

Ein spannendes narratives Moment ist die Rückkehr des digitalen Besitzgedankens. Im SaaS-System zahlten Unternehmen für Nutzung, nicht für Eigentum. Generative KI verändert das: Wenn ein Unternehmen sein eigenes Tool erstellt, ist es Eigentümer von Code, Datenstruktur und Funktionslogik.

Das eröffnet neue Möglichkeiten für handelbare Software-Assets, internes IP-Management und die Monetarisierung individueller Codebausteine. Software wird wieder Ware – individualisiert, einzigartig, austauschfähig.

Ökonomen könnten hier von einer „Re-Privatisierung des digitalen Kapitals“ sprechen. Statt Plattformmonopolen entstehen tausende Mikroökosysteme spezialisierter Tools. Dieser Trend steht quer zu bisherigen Plattformstrategien – und könnte langfristig zu einem Rückbau zentraler Tech-Macht führen.

Regulatorik, Sicherheit und Institutionenwandel

Je stärker Software personalisiert und dezentralisiert wird, desto komplexer wird die Governance. Datenschutz, Qualitätskontrolle, Haftung und Lizenzrecht müssen neu gedacht werden. Wenn KI Software generiert, stellt sich die Frage: Wer haftet für funktionale Fehler?

Regulatorische Institutionen – von EU bis US Department of Commerce – beginnen, neue Kategorien zu entwickeln: „AI-Generated Software Accountability“, „Model Transparency Act“, „Auditable Code Frameworks“. Diese Standards könnten langfristig über Marktzugang entscheiden.

Europa hat hier eine potenzielle Vorteilssituation: Seine Betonung von Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Fairness könnte die Grundlage für vertrauenswürdige, exportfähige KI-Produktionsstandards bilden.

Das strategische Zukunftsszenario bis 2035

Ein plausibles Szenario für 2035:

1. Unternehmen besitzen interne KI-Generatoren, die Softwareapplikationen on-demand synthetisieren.
2. Generische SaaS-Funktionalitäten (CRM, HRM, Collaboration) werden als Modelle, nicht als Plattformen lizenziert.
3. Wartung, Sicherheit und Energieoptimierung werden zu neuen Serviceindustrien.
4. Software wird projektbezogen, temporär, iterativ.
5. Datenhoheit und Modellkompetenz ersetzen Markenbindung als zentralen Erfolgsfaktor.

Das bedeutet nicht das Ende von SaaS, sondern seine Transformation: von „as-a-service“ zu „as-you-own“.

Makroökonomische Langfolgen

Wenn der Softwaremarkt sich von Abonnementmodellen auf Besitzmodelle verlagert, beeinflusst das auch makroökonomische Kennziffern.

• Unternehmensinvestitionen in immaterielle Güter steigen, während operative Ausgaben sinken.
• Nationale Innovationsstatistiken müssten KI-generierte Software als Kapitalgut bilanzieren.
• Die Digitalwirtschaft verschiebt Wertschöpfung von USA-zentrierten Plattformen zu regionaler, verteilter Produktion.

Diese Dynamik ähnelt der Verlagerung von Manufacturing- zu Knowledge-Economy – nur diesmal innerhalb des immateriellen Raums.

Gesellschaftliche Dimension: Autonomie statt Abhängigkeit

Langfristig geht es um mehr als nur Effizienz. Die post-SaaS-Ära symbolisiert die Wiederaneignung digitaler Selbstbestimmung. Wenn Organisationen, Kommunen oder Einzelpersonen Software wieder selbst erschaffen und besitzen können, entsteht eine neue Form technologischer Souveränität.

Das ist auch eine politische Frage: Wer definiert digitale Werkzeuge, wer kontrolliert Updates, Datenzugang, Integrationen? KI-generierte Software führt zurück zu einer dezentralen, demokratisierten Kontrolle über Technologie – sofern sie nicht durch proprietäre Modelle erneut monopolisiert wird.

Von der Miete zum Eigenbau

SaaS wird nicht verschwinden, aber es verliert seine Unantastbarkeit. Die Kombination aus Kostendruck, KI-Automatisierung und wachsendem Wunsch nach Flexibilität zieht das Fundament des bisherigen Cloud-Kapitalismus in Zweifel.

In zehn Jahren könnte Software wieder das werden, was sie einmal war: ein individuell geschneidertes Werkzeug – nur diesmal generiert, nicht handcodiert.

Unternehmen, die diese Logik früh adaptieren, können nicht nur Kosten senken, sondern strategische Unabhängigkeit gewinnen. Für Investoren, Regulierer und Technologen markiert das den Beginn einer neuen Etappe der digitalen Ökonomie: eine Ära, in der Software nicht mehr gemietet, sondern produziert wird – situativ, intelligent, souverän.

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• Unabhängige KI-Plattformen vs. Hyperscaler: Welche Lösung passt?

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