Build statt Buy: Was Anwender wirklich durch KI-Eigenentwicklungen ersetzen

Von CRM bis Monitoring: Unternehmen ersetzen teure Standardsoftware zunehmend durch KI-gestützte Eigenentwicklungen. Doch Token-Kosten, Wartung und Sicherheitsrisiken zeigen, dass das keine einfache Rechnung ist.

Anthropic wollte es wissen und stellte in der Reddit-Community r/ClaudeAI die Frage: "Was ist die teuerste App, die du oder dein Unternehmen durch eine selbst programmierte Lösung ersetzt hast?” Das Ergebnis überrascht: Unternehmen und Einzelanwender ersetzen bereits heute eine erstaunliche Bandbreite an Software durch selbst entwickelte Tools, die mit Hilfe generativer KI entstanden sind. Die Berichte reichen von kleinen Nischenanwendungen bis hin zu millionenschweren Enterprise-Systemen. Doch die Diskussion offenbart auch eine Schattenseite des Trends.

Der Aufstand gegen SaaS-Abonnements

Die Ausgangsfrage der Diskussion war simpel. Die Antworten zeichnen das Bild einer Branche, die zunehmend bereit ist, etablierte SaaS-Produkte infrage zu stellen. Besonders häufig genannt werden CRM-Systeme, Projektmanagement-Tools, Marketing-Plattformen, Analysewerkzeuge, Adobe-Produkte sowie branchenspezifische Fachanwendungen.

Viele Diskussionsteilnehmer argumentieren, dass moderne Coding-Assistenten wie Claude Code, Cursor oder Fable die Entwicklung individueller Anwendungen so stark beschleunigen, dass sich der Kauf standardisierter Software für bestimmte Anwendungsfälle kaum noch lohnt.

Ein Nutzer berichtet beispielsweise, einen Parser für spezielle Fertigungsdaten ersetzt zu haben. Die ursprüngliche Software kostete rund 10.000 US-Dollar pro Jahr. Mit Unterstützung von KI habe das Unternehmen die tatsächlich benötigten Funktionen für weniger als 300 US-Dollar Entwicklungsaufwand nachgebaut.

Andere Beispiele reichen von selbst entwickelten Fleet-Tracking-Systemen über CRM-Lösungen bis hin zu individuellen ERP-, POS- und Logistikplattformen.

Die größten Einsparungen

Mehrere Anwender berichten von erheblichen Kostensenkungen. Zu den größten genannten Fällen gehören:

• Ersatz eines Enterprise-Produkts mit Lizenz- und Supportkosten von 3 Millionen US-Dollar pro Jahr
• Ablösung eines New-Relic-Monitoringsystems mit Kosten von über 1,5 Millionen US-Dollar jährlich
• Migration von einer Oracle-basierten Backend-Infrastruktur mit jährlichen Kosten von 1,5 Millionen US-Dollar
• Ersatz eines Tools im Wert von 200.000 US-Dollar pro Jahr durch eine Open-Source-Lösung
• Entwicklung eines eigenen Systems anstelle von Dienstleisterverträgen im Umfang von 250.000 US-Dollar jährlich
• Nachbau eines Ad-Monitoring-Systems mit Einsparungen von rund 100.000 US-Dollar pro Jahr

Auffällig ist, dass viele erfolgreiche Projekte keine vollständigen Ersatzlösungen darstellen. Häufig beschreiben die Anwender, dass sie lediglich die tatsächlich benötigten Funktionen nachgebaut haben, anstatt die gesamte Produktpalette eines SaaS-Anbieters zu replizieren.

Gerade bei internen Workflows und Nischenanwendungen scheint dieser Ansatz gut zu funktionieren.

CRM, Projektmanagement und Marketing besonders häufig betroffen

Die Diskussion zeigt klare Muster bei den am häufigsten ersetzten Softwarekategorien. Besonders oft genannt werden:

CRM-Systeme: HubSpot, Zoho, Airtable-basierte CRM-Lösungen sowie verschiedene branchenspezifische Vertriebsplattformen werden wiederholt erwähnt. Mehrere Nutzer berichten, eigene CRM-Systeme entwickelt zu haben, die exakt auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind.

Projektmanagement-Software: Jira, Asana und andere Projektmanagement-Plattformen gehören zu den beliebtesten Kandidaten für Eigenentwicklungen. Einige Kommentatoren argumentieren, dass diese Produkte im Laufe der Jahre überladen geworden seien und viele Unternehmen nur einen kleinen Teil der Funktionen tatsächlich nutzen.

Marketing- und Analysewerkzeuge: Supermetrics wird mehrfach als Beispiel genannt. Nutzer berichten, eigene API-Anbindungen an Werbeplattformen entwickelt zu haben und dadurch fünfstellige Jahresbeträge einzusparen.

Adobe- und Kreativsoftware: PDF-Bearbeitung, Bildverarbeitung, Videotranskription und Medien-Review-Workflows tauchen ebenfalls häufig auf. Mehrere Anwender geben an, Adobe-Abonnements oder spezialisierte Medienplattformen ersetzt zu haben.

Die Token-Falle

Die Diskussion enthält jedoch auch ein Gegenbeispiel, das besonders viel Aufmerksamkeit erhielt.

Ein Nutzer berichtet, dass seine Organisation monatliche Lizenzkosten von 2.500 US-Dollar für Projektmanagement-Software eingespart habe – allerdings um den Preis von 12.500 US-Dollar an monatlichen Token-Kosten.

Das Beispiel verweist auf ein Problem, das in vielen Unternehmen erst langsam sichtbar wird: Während klassische SaaS-Produkte meist über feste Lizenzgebühren abgerechnet werden, steigen die Kosten generativer KI direkt mit der Nutzung.

Einige Kommentatoren warnen deshalb davor, ausschließlich die eingesparten Lizenzkosten zu betrachten und laufende Token-Kosten zu ignorieren.

Die versteckten Kosten

Neben den direkten Betriebskosten dominieren vor allem langfristige Risiken die skeptischen Stimmen der Diskussion. Immer wieder genannt werden:

• Wartung und technischer Schuldenaufbau
• Sicherheitsanforderungen
• Compliance- und Governance-Themen
• Dokumentation
• Ausfallsicherheit
• Schulung neuer Mitarbeiter
• Abhängigkeit von einzelnen Entwicklern

Mehrere Teilnehmer erinnern daran, dass Unternehmen bei SaaS-Produkten nicht nur Software erwerben, sondern auch Support, Sicherheitsupdates, Compliance-Zertifizierungen, Betriebsprozesse und Service-Level-Agreements.

Ein Security-Spezialist beschreibt die Vorstellung, geschäftskritische Systeme vollständig durch KI-generierten Code zu ersetzen, als potenziell riskant. Wer selbst entwickelt, übernehme letztlich sämtliche Betriebs- und Sicherheitsrisiken.

Kleine Unternehmen profitieren besonders

Trotz aller Vorbehalte ergibt sich aus der Diskussion ein klarer Trend: Kleine und mittelgroße Unternehmen scheinen besonders stark von KI-gestützter Softwareentwicklung zu profitieren.

Mehrere Nutzer beschreiben, wie sie individuelle ERP-, CRM- oder Automatisierungslösungen entwickelt haben, die zuvor wirtschaftlich nicht realisierbar gewesen wären. Die Kombination aus Fachwissen und generativer KI ermöglicht es ihnen, maßgeschneiderte Werkzeuge zu erstellen, ohne klassische Entwicklungsteams aufbauen zu müssen.

Ein Kommentator bringt die Stimmung auf den Punkt: Vor KI hätte sein Unternehmen wahrscheinlich ein abgespecktes SaaS-Paket gekauft. Heute könne es sich eine individuelle Lösung leisten, die exakt auf die eigenen Prozesse zugeschnitten sei.

Und was sagen Analysten?

Gartner sieht bis 2030 bis zu 234 Mrd. US-Dollar Enterprise-Application-Software-Spend durch „agentic arbitrage“ exponiert, rund 20 Prozent der Enterprise-Application-SaaS-Ausgaben; zugleich prognostiziert Gartner, dass 40 Prozent der Enterprise-Anwendungen bis Ende 2026 task-spezifische KI-Agenten enthalten werden.

McKinsey fand für 2025 heraus, dass zwar 88 Prozent regelmäßig KI in mindestens einer Funktion nutzen, aber nur rund ein Drittel KI unternehmensweit skaliert. 62 Prozent experimentieren mindestens mit AI Agents, 23 Prozent skalieren agentische Systeme irgendwo im Unternehmen, aber meist nur in ein oder zwei Funktionen. McKinsey sieht Use-Case-Kosten- und Umsatznutzen, allerdings berichten nur 39 Prozent über eine EBIT-Wirkung auf Enterprise-Ebene – meist von unter 5 Prozent.

Deloitte liefert die Gegenperspektive zu schnellen ROI-Erwartungen: Laut den Ergebnissen einer Umfrage braucht AI-ROI meist zwei bis vier Jahre statt der üblichen 7–12 Monate Technologie-Payback. Bei Agentic AI verzeichneten nur 10 Prozent einen signifikanten ROI und nur 6 Prozent schaffen Payback in unter einem Jahr. Deloitte betont, dass Agentic AI eher End-to-End-Prozessumbau als Tool-Rollout ist.

IDC ist optimistischer: Eine von Microsoft beauftragte IDC-Studie ergab einen 3,7-fachen ROI pro investiertem Dollar in GenAI, bei Top-Leadern 10,3-fach, und dass die GenAI-Nutzung von 55 Prozent 2023 auf 75 Prozent 2024 stieg. IDC betont insbesondere Produktivitäts- und Customer-Impact-Beispiele wie Lumen, Chi Mei und Coles. Der Unterschied ist wichtig: McKinsey und Deloitte sahen stärker ausgeprägte Skalierungs- und ROI-Lücken auf Enterprise-Ebene.

Menlo Ventures hat zudem herausgefunden, wo das Geld bereits fließt: Enterprise-GenAI-Ausgaben stiegen von 11,5 Mrd. US-Dollar 2024 auf 37 Mrd. US-Dollar 2025, davon 19 Mrd. US-Dollar in AI-Anwendungen; Coding ist mit 4,0 Mrd. US-Dollar der größte Departmental-AI-Bereich. Das spricht dafür, dass tatsächlich Softwareentwicklung, Sales/Marketing, Customer Success, IT Operations, Legal/Finance/Ops sowie vertikale administrative Workflows zuerst neu verhandelt werden.

Das sehen auch die Analysten von Bain so: Gefährdet sind in erster Linie Workflows, die strukturiert, repetitiv, gut beobachtbar, per API zugänglich, wenig reguliert und ohne starke proprietäre Datenmoats sind. Als Beispiele für hohe Automatisierbarkeit oder Penetration nennt Bain unter anderem Tier-1-Support, Invoice Processing, Zeit-/Payroll-Freigaben, Standard-Leave-Checks, A/B-Testing-Subject-Lines, Auto-renewing bei SaaS-Subscriptions, interne Knowledge-Base-Suche und standalone Survey Forms.
Besonders robust bleiben laut Bain Workflows mit tiefem Domänenwissen, hoher Regulierung, proprietären Daten, Netzwerk-/Switching-Friktion oder komplexen Ausnahmen, etwa klinische Studien, HIPAA-konforme Patient-Scheduling-Workflows, Field-Service-Datenmoats, kundenspezifische Steuerlogik oder komplexe Revenue-Recognition-Prozesse.

Berühmte Real-World-Beispiele

Starbucks: starkes Signal, aber noch kein abgeschlossener Ersatz

Das aktuell sichtbarste Enterprise-Beispiel ist Starbucks. Laut Bloomberg gibt Starbucks rund 400 Mio. US-Dollar pro Jahr für Software aus und entwickelt KI-gestützte interne Software, die unter anderem ein Microsoft-Inventarsystem und ein IBM-Wartungsmanagement-Tool ersetzen soll.

Dazu prüft Starbucks „every contract and service“und soll ein eigenes Point-of-Sale-System als möglichen Ersatz für Oracle Simphony entwickeln; erste neue Inventar- und Wartungssysteme sollen laut Bericht Ende 2027 starten. Das erwartete Ergebnis: 30 Mio. US-Dollar an Einsparungen noch 2026 im Enterprise-Technology-Budget, davon 10 Mio. US-Dollar bei Softwareausgaben.

Das ist ein starkes „Build statt Buy“-Signal, aber es handelt sich vorerst nur um eine laufende Roadmap, nicht um einen bereits vollständig realisierten SaaS-Ausstieg.

Klarna: SaaS-Konsolidierung – aber nicht „LLM ersetzt Salesforce“

Klarna ist ein weiterer zentraler Fall. TechCrunch gegenüber stellte CEO Sebastian Siemiatkowski klar, Klarna habe Salesforce CRM zwar durch einen internen, KI-zentrierten Stack ersetzt, aber nicht einfach SaaS durch ein LLM ersetzt. Die Daten aus vielen SaaS-Systemen seien in einem intern entwickelten Tech-Stack konsolidiert worden, unter anderem mit Neo4j, damit interne KI dieses Wissen nutzen könne. Laut CX Today habe Klarna Workday und Salesforce CRM beendet, soll aber jetzt Deel als HR-Plattform nutzen; Klarna bleibt zudem über Slack weiterhin Salesforce-Kunde.

Klarna selbst meldete für seinen OpenAI-basierten Kundenservice-Bot, dass er die Arbeit von 700 Vollzeitkräften erledigt habe und Einsparungen von etwa 40 Mio. US-Dollar jährlich ermögliche. Der Bot soll zwei Drittel der Customer-Service-Chats automatisiert und die durchschnittliche Lösungszeit von 11 auf 2 Minuten reduziert haben – bei stabiler Kundenzufriedenheit.

Die Causa Klarna belegt eher eine SaaS-Konsolidierung in Kombination mit der Entwicklung einer internen Daten-/KI-Plattform und ist keine einfache „SaaS wird abgeschaltet und durch ChatGPT ersetzt“-Story.

Uber und Microsoft: Gegenbeispiele für „AI spart automatisch Kosten“

Die stärksten Gegenbeispiele kommen aus der KI-Coding- und Agenten-Nutzung. Forbes berichtet, dass Uber sein gesamtes AI-Coding-Budget für 2026 bis April verbraucht hatte, nachdem Claude Code in einer Engineering-Organisation mit rund 5.000 Ingenieuren schnell skaliert wurde.

Die Nutzung stieg laut Forbes von 32 Prozent im Februar auf 84 Prozent agentischer Coding-User im März; im Frühjahr nutzten 95 Prozent der Ingenieure KI-Tools monatlich, rund 70 Prozent des committed Codes stammten aus diesen Tools, und 11 Prozent der Live-Backend-Updates wurden agentisch ohne Human-in-the-loop geschrieben.

Die monatlichen Kosten pro Engineer sollen im Durchschnitt bei 150–250 US-Dollar gelegen haben, Power-User sollen 500–2.000 US-Dollar ausgegeben haben. Bonmot am Rande: Der CTO soll in einer Demo 1.200 US-Dollar in zwei Stunden ausgegeben haben.
TechCrunch berichtet von branchenweit ähnlichen Mustern: Auch Microsoft habe Entwicklerlizenzen für Claude Code nach wenigen Monaten widerrufen, und Priceline habe bei einer Cursor-Vertragsverlängerung eine 4- bis 5-fach höhere Rechnung erhalten.

Die zentrale Lehre – nicht nur für Priceline: fallende Tokenpreise führen nicht automatisch zu fallenden Rechnungen – insbesondere, wenn autonome Agenten und breite interne Adoption den Tokenverbrauch massiv erhöhen.

Kostentreiber: Token, API, Credits und Agentenpreise

Agentische Workloads sind strukturell schwer planbar. Microsoft Research veröffentlichte 2026 eine Studie zu Tokenverbrauch in agentischen Coding-Tasks. Das Ergebnis: Agentic Coding Tasks verbrauchen 1.000-mal mehr Tokens als Code Reasoning oder Code Chat; der Kostentreiber sind vor allem Input Tokens, nicht Output Tokens.

Die Studie ergab außerdem, dass identische Aufgaben bis zu 30-mal unterschiedliche Tokenmengen verbrauchen können, höhere Tokenmengen nicht zuverlässig höhere Genauigkeit bringen und Frontier-Modelle ihren eigenen Tokenverbrauch nur schwach bis moderat vorhersagen können, mit Korrelationen bis 0,39 und systematischer Unterschätzung.

Genau hier kippt das Argument: KI-Preismodelle verschieben sich weg von reiner Seat-Logik.

• OpenAI listet API-Preise pro 1 Mio. Tokens, etwa gpt-5.6-sol mit 5 US-Dollar Input, 0,50 US-Dollar Cached Input, 6,25 US-Dollar Cache Writes und 30 US-Dollar Output für Short Context; Long Context ist teurer. OpenAI ChatGPT Business kostet laut offizieller Preisseite 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung; Enterprise ist Custom Pricing und enthält unter anderem erweiterte Security Controls, Data Residency, SLAs und Volume Discounts.
• Anthropic listet Claude-API-Preise ebenfalls pro Million Tokens: etwa Claude Opus 5 mit 5 US-Dollar Input und 25 US-Dollar Output, Claude Sonnet 5 bis 31. August 2026 mit 2/10 US-Dollar und danach 3/15 US-Dollar, sowie Claude Haiku 4.5 mit 1/5 US-Dollar. Anthropic weist explizit darauf hin, dass Claude-4.7-und-spätere Tokenizer für denselben Text etwa 30 Prozent mehr Tokens produzieren können; das ist für TCO-Vergleiche wichtig, weil gleicher Text nicht zwingend gleicher Tokenverbrauch bedeutet.
• Microsoft Copilot Studio nutzt Copilot Credits als gemeinsame Währung; seit 1. September 2025 wurde die Agenten-Währung von Messages auf Copilot Credits umgestellt, ohne Änderung der Menge pro Prepaid-Pack oder Pay-as-you-go-Rate. Microsoft listet Microsoft 365 Copilot mit 30 US-Dollar pro Nutzer und Monat sowie Copilot Studio mit 200 US-Dollar Lizenz, Pre-Purchase Plan oder Pay-as-you-go.

Salesforce geht in eine andere Richtung: Mit der Einführung von Agentforce etabliert der Hersteller Flex Credits sowie ein „Pay-per-Resolution“-Modell, bei dem beispielsweise pauschal 2 US-Dollar für jeden von einem KI-Agenten erfolgreich gelösten Kundenservice-Fall berechnet werden.

Fazit

Es kann als gesichert angenommen werden, dass generative KI die Wirtschaftlichkeit individueller Softwareentwicklung grundlegend verändert und sich die Grenze zwischen Kaufen und Selberbauen verschiebt – und zwar deutlich zugunsten individueller Lösungen für klar definierte Anwendungsfälle.

Besonders gefährdet scheinen Produkte, die primär als relativ einfache Oberflächen für APIs, Datenimporte oder standardisierte Workflows dienen. In diesen Bereichen berichten Nutzer häufig von deutlichen Einsparungen.

Komplexe Enterprise-Plattformen mit hohen Anforderungen an Sicherheit, Compliance, Verfügbarkeit und Support scheinen dagegen deutlich schwerer ersetzbar zu sein. Hier bleibt die Rechnung wesentlich komplizierter als viele Befürworter der KI-Revolution suggerieren.