Der „SaaS-Pocalypse“ – Warum das Geschäftsmodell wankt

Der Begriff SaaS-Pocalypse beschreibt die wachsende Krise des klassischen Software-as-a-Service-Modells (SaaS). Über Jahre galt SaaS als eines der stabilsten und profitabelsten Geschäftsmodelle der Digitalwirtschaft. Investoren liebten die planbaren Abo-Einnahmen, Unternehmen schätzten die Skalierbarkeit, und Kunden akzeptierten monatliche Gebühren als neuen Standard. Ein Unternehmen investiert Millionen in die Entwicklung einer Software. Kunden zahlen 20, 50 oder 100 Euro pro Monat für den Zugriff.
Die hohe Entwicklungsbarriere schützt das Unternehmen vor Konkurrenz. Der Wechsel zu einem anderen Anbieter ist mühsam und teuer. Doch KI verändert diese Grundannahmen fundamental.

Wenn komplexe Softwarefunktionen mit KI in Tagen statt Monaten reproduzierbar sind, schrumpft der sogenannte „Burggraben“ (Moat), der Unternehmen vor Wettbewerb schützt. Neue Anbieter können schneller und günstiger ähnliche Produkte entwickeln. Gleichzeitig erleichtert KI auch Datenmigrationen – Kunden sind weniger „eingesperrt“.

Die Folge:
Etablierte Anbieter müssen entweder die Preise senken oder Marktanteile verlieren. Beides reduziert den Unternehmenswert.

Kein Wunder also, dass Investoren skeptischer werden und Aktienkurse stark schwanken.

Gute Nachrichten für Konsumenten

Was für Unternehmen schmerzhaft ist, ist für Nutzer oft positiv. Mehr Wettbewerb bedeutet:

• bessere Produkte
• schnellere Innovation
• sinkende Preise
• geringere Markteintrittsbarrieren

Vielleicht führt diese Entwicklung sogar zu einer Renaissance echter Open-Source-Modelle – was aus gesellschaftlicher Sicht ein klarer Gewinn wäre.

KI macht alles billiger – und entwertet Bestehendes

Die vielleicht wichtigste Erkenntnis lautet: KI ist extrem leistungsfähig, aber ihr Kernmechanismus ist Kostenreduktion. Und wenn etwas günstiger wird, sinkt der Wert dessen, was bereits existiert.

Beispiel 1: Texte

KI-Texte sind nicht perfekt, aber oft „gut genug“. Dadurch sinkt der wirtschaftliche Wert vieler Standardtexte.

Beispiel 2: Bilder und Videos

KI-generierte Bilder ersetzen bereits in manchen Bereichen klassische Fotografie oder Stockmaterial.

Beispiel 3: Programmierung

Im Coding-Bereich ist KI besonders stark. Handgeschriebener Code verliert massiv an Exklusivität.

Je einfacher etwas reproduzierbar ist, desto geringer ist sein individueller Marktwert.

Die juristische Grauzone

Ein brisanter Aspekt bleibt die Trainingsbasis von KI-Systemen.

Viele Modelle wurden mit urheberrechtlich geschützten Texten, Bildern und Code trainiert. Bis heute ist nicht abschließend geklärt, ob Unternehmen wie OpenAI, Anthropic oder Google dafür entschädigungspflichtig sind.

Gleichzeitig werfen sich internationale KI-Unternehmen gegenseitig vor, geistiges Eigentum unrechtmäßig zu nutzen – ein paradoxes Schauspiel in einem Markt, der selbst auf rechtlich umstrittenen Trainingsdaten basiert.

Hier stehen wir erst am Anfang einer komplexen regulatorischen Entwicklung.

Der Star-Trek-Effekt

KI wirkt wie ein digitaler Replikator. Wenn Äpfel unbegrenzt und kostenlos produziert werden können, verlieren einzelne Äpfel ihren Wert. Übertragen auf digitale Güter bedeutet das:

• Software verliert ihre künstliche Knappheit.
• Kreative Leistungen werden leichter reproduzierbar.
• Wissensarbeit gerät unter Preisdruck.

Eine Wirtschaft, die auf Knappheit basiert, erlebt einen Schock, wenn plötzlich Überfluss entsteht.

Was bedeutet das für Unternehmen und Fachkräfte?

Kurzfristig profitieren:

• Gründer mit schlanken, KI-gestützten Geschäftsmodellen
• Kleine Teams mit hoher Automatisierung
• Konsumenten

Unter Druck geraten:

• klassische SaaS-Anbieter
• stark spezialisierte Wissensberufe
• Unternehmen mit hohen Fixkosten und träger Struktur

Langfristig könnte dieser Wandel auch andere Branchen erfassen – etwa Recht, Beratung oder Verwaltung.

Fazit

Die „SaaS-Pocalypse“ ist kein Untergang der Softwarebranche, sondern eine Phase radikaler Neuausrichtung.

KI ermöglicht enorme Produktivitätsgewinne. Sie schafft neue Möglichkeiten, senkt Kosten und demokratisiert Technologie. Gleichzeitig entwertet sie bestehende Strukturen und Geschäftsmodelle.

Wir stehen an einem Wendepunkt:
Zwischen Überfluss und Systemschock.
Zwischen Effizienzgewinn und Wertverlust.

Die zentrale Frage lautet nicht mehr, ob KI Branchen verändert – sondern wer sich schneller anpasst.

Und vielleicht ist die Welt mit einem digitalen Replikator am Ende tatsächlich besser – nur eben anders organisiert als bisher.