SaaS ist tot, lang lebe SaaS.
Die Diskussion läuft gerade heiß: KI kann Code schreiben und Aufgaben direkt erledigen, also brauchen wir keine Software mehr. Das klingt logisch, ist aber ein Denkfehler.
Software zu kaufen heißt nicht, Code zu kaufen. Man kauft Garantien.
Was im Kleinen noch funktionieren mag, scheitert in großen Organisationen: Enterprise braucht Wiederholbarkeit – gleicher Input, gleicher Output, immer. Rechtssicherheit – auditierbar, DSGVO-konform, dokumentiert. Verfügbarkeit mit SLAs. Support, der antwortet. Updates, die jemand anders baut.
Das sind die Gründe, warum man Software mit Wartungsverträgen kauft.
Jetzt zur Kostenrechnung: 85% der Organisationen unterschätzen KI-Projektkosten massiv. Code schreiben ist vielleicht 15% der Gesamtkosten. Der Rest? Testing. Deployment-Infrastruktur. Wartung über Zeit. Compliance-Dokumentation. Personal.
Selbst wenn die KI den Code gratis schreibt: SaaS ist am Ende billiger, weil die Garantien im Paket sind.
Dazu kommt: Nicht jedes Problem rechtfertigt den KI-Overhead.
Deterministische, regelbasierte Prozesse? Klassische Software ist effizienter.
KI braucht laufende Inference-Kosten, Monitoring gegen Drift, Error Handling für Non-Determinismus. Viele KI-Projekte sind unprofitabel – oft genug, weil KI eingesetzt wurde, wo sie schlicht Overkill ist.
Aber Achtung: SaaS-Anbieter dürfen sich nicht zurücklehnen.
Die nächste Generation muss flexibel werden. KI-Erweiterbarkeit auf der bestehenden Daten- und Funktionsbasis. Die Plattform kennt die Datenstrukturen, die APIs, die Business-Logik – darauf können Agenten neue Funktionen bauen, ohne dass jemand manuell customized. Wer das nicht liefert, wird irrelevant.
SaaS ist also nicht tot. Aber sie fängt an zu müffeln, wenn sie sich nicht verändert.