Ein Gründer schrieb kürzlich seinem Investor, dass er sein gesamtes Kundendienstteam durch Claude Code ersetzt habe, ein KI-Tool, das Software autonom schreibt und bereitstellt. Für Lex Zhao von One Way Ventures signalisierte diese Nachricht etwas Größeres: den Moment, in dem Unternehmen wie Salesforce aufhörten, die automatische Standardwahl zu sein. "Die Eintrittsbarrieren für die Erstellung von Software sind dank Coding Agents jetzt so niedrig, dass sich die Entscheidung zwischen Eigenentwicklung und Kauf in vielen Fällen zugunsten der Eigenentwicklung verschiebt", sagte Zhao gegenüber TechCrunch. Diese Verschiebung steht im Zentrum dessen, was Analysten als SaaSpokalypse bezeichnen, und sie hat direkte Auswirkungen auf alle, die über die Verteilung im KI-Zeitalter nachdenken.
Wichtige Erkenntnisse
- Das SaaS-Modell basierte auf nutzerbasierten Preisen: Abrechnung pro Benutzer, wobei der Umsatz mit der Mitarbeiterzahl skaliert. Es lieferte hochgradig vorhersehbare wiederkehrende Einnahmen, immense Skalierbarkeit und Bruttomargen von 70 bis 90 Prozent. - KI-Agenten durchbrechen diese Logik, da sie keine Benutzerplätze benötigen. Wenn einige wenige Agenten die Arbeit eines Teams erledigen oder Mitarbeiter ihre KI einfach bitten, Daten aus einem System abzurufen, hört die Anzahl der Benutzerplätze auf, den Wert zu bestimmen. - Eigenentwicklung statt Kauf: Coding Agents haben die Kosten für Eigenentwicklungen von Millionen und Jahren auf Tausende und Wochen reduziert, wie Abdul Abdirahman von F-Prime und das Beispiel Klarna zeigen. - Die GEO-Auswirkung: Wenn Software zunehmend agentengesteuert ist, liegt die dauerhafte Position darin, die Daten bereitzustellen, die ein Agent abruft, und nicht das Dashboard, in das sich ein Mensch einloggt. Der Wert verlagert sich von Benutzerplätzen hin zu Daten und Nutzung. - Agentischer Handel folgt demselben Muster auf einer höheren Ebene: Agenten werden zunehmend im Namen eines Nutzers recherchieren und einkaufen, sodass Marken für Agenten lesbar und nicht nur für Menschen sichtbar sein müssen.
Warum nutzerbasierte Preisgestaltung scheitert
SaaS-Imperien basierten auf einem einfachen Prinzip. Abrechnung pro Benutzerplatz, und je mehr Mitarbeiter die Software nutzen, desto mehr verdient man. Dieses Prinzip brachte drei begehrte Eigenschaften hervor: vorhersehbare wiederkehrende Einnahmen, nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit und Bruttomargen von 70 bis 90 Prozent, die SaaS zwei Jahrzehnte lang zum Liebling der Unternehmenssoftware machten.
Agenten lösen dieses Prinzip auf. Sie belegen keine Benutzerplätze. Wenn eine Handvoll KI-Agenten die Arbeit eines gesamten Teams erledigen kann oder wenn ein Mitarbeiter seine bevorzugte KI einfach bittet, die benötigten Daten aus einem System abzurufen, bricht die Verbindung zwischen Mitarbeiterzahl und Wert. Wie Abdul Abdirahman von F-Prime es ausdrückte: Wenn ein oder wenige KI-Agenten die Arbeit erledigen können, beginnt das nutzerbasierte Modell zusammenzubrechen. Sie zahlen nicht mehr für zwanzig Logins. Sie zahlen für ein Ergebnis, das ein paar Agenten liefern.
