„SaaS-Apokalypse“ im Enterprise-Sektor: Welche Software-Konzerne die KI-Wende überleben

KI-Agenten setzen SaaS unter Druck. Ein von Barclays entwickeltes Framework verrät, welche Enterprise-Softwareanbieter resilient bleiben – und welche besonders verwundbar sind.

Die rasante Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz und autonomer Agenten hat in der Tech-Branche eine Debatte über die Zukunft des klassischen „Software-as-a-Service“-Modells (SaaS) entfacht. Der Begriff „SaaS-Apokalypse“ beschreibt dabei weniger einen unmittelbaren Kollaps des gesamten Sektors als vielmehr eine Neubewertung: Investoren und Kunden unterscheiden zunehmend zwischen austauschbaren Punktlösungen, tief integrierten Plattformen und geschäftskritischen Systemen.

Analysten von Barclays ordnen den Enterprise-Softwaremarkt entsprechend differenziert ein: KI erhöht den Druck auf Teile des SaaS-Marktes, schafft jedoch zugleich zusätzliche Erlöschancen für Anbieter mit Datenhoheit, Infrastruktur-Nähe und hoher Prozessintegration.

Warum KI das traditionelle SaaS-Modell untergräbt

Die fundamentale Gefahr für etablierte Software-Unternehmen resultiert aus einer Verschiebung der Wertschöpfungskette durch KI-Agenten. Traditionelle Enterprise-Software monetarisiert sich primär über das sogenannte „Per-Seat-Licensing“ – also Gebühren pro Nutzerzugang. Wenn autonome KI-Systeme jedoch komplexe Workflows ganzer Abteilungen eigenständig ausführen, sinkt der Bedarf an menschlichen Arbeitsplätzen und damit an Software-Lizenzen drastisch.

Zudem droht eine Disintermediation: KI-Plattformen können als neue, universelle Anwendungsschicht fungieren. Reine Benutzeroberflächen oder isolierte Punktlösungen geraten dadurch unter erhöhten Rechtfertigungsdruck, weil KI-gestützte Workflows einzelne Funktionen automatisieren oder in bestehende Plattformen verlagern können. Ob daraus Substitution, Preisdruck oder neue Integrationschancen entstehen, hängt jedoch stark von Datenzugang, Prozessnähe und Wechselkosten ab.

Das Überlebens-Framework: Kriterien für Resilienz

Die Analysten von Barclays verweisen auf historische Disruptionen wie den Aufstieg von Amazon Web Services (AWS) vor über einem Jahrzehnt. Auch damals führten Existenzängste nicht zum Bankrott der etablierten Kernanbieter, sondern zu einer Marktexpansion. Für das Überleben im KI-Zeitalter identifiziert die Analyse fundamentale quantitative und strukturelle Faktoren:

Finanzielle Stabilität: Hohe Nettogewinnmargen, ein starker freier Cashflow und ein geringes Verhältnis von Verschuldung zu EBITDA.

„Systems of Record“: Software, die als zentrale, unverzichtbare Datenbank eines Unternehmens fungiert (z. B. ERP-Systeme), ist hochgradig geschützt. KI-Agenten benötigen zwingend Zugriff auf diese geschäftskritischen Datenbestände, was die zugrundeliegenden Systeme unentbehrlich macht.

Komplexe Infrastruktur: Tief in die Unternehmensarchitektur integrierte und regulatorisch hochsensible Backend-Systeme können aufgrund der immensen Migrationsrisiken und Kosten nicht kurzfristig durch KI-Alternativen ersetzt werden.

Gewinner und Verlierer: Wer bleibt, wer scheidet aus?

Lesen Sie auf der nächsten Seite, wem die Analysten gute Überlebenschancen einräumen – und wer vermutlich auf der Strecke bleiben wird.

Gute Überlebenschancen: Die Hüter der Daten und Infrastruktur

Den Analysten zufolge werden Konzerne prosperieren, die entweder die Datenhoheit besitzen oder tief in der IT-Infrastruktur von Großunternehmen verankert sind.

• IBM: Für IBM lässt sich die Resilienzthese insbesondere anhand von Infrastruktursoftware, Hybrid-Cloud-Architekturen, Red Hat, watsonx und der Mainframe-Basis begründen. Barclays hat IBM laut Medienberichten als Softwareanbieter beschrieben, dessen Infrastrukturportfolio bei großen, häufig regulierten Kunden weniger anfällig für kurzfristige KI-Disruptionen sei. Gleichzeitig beobachtet der Markt IBMs Softwarewachstum weiterhin und preist mögliche KI-Risiken nicht vollständig aus.
• Microsoft: Auch Microsoft fällt in dieses Resilienzraster. Die Begründung liegt auf der Hand: Microsoft kontrolliert mit Microsoft 365, Azure, GitHub, Dynamics, Security, Entra und Copilot mehrere zentrale Arbeits-, Infrastruktur- und Identitätsschichten in Unternehmen.
• Salesforce: Salesforce steht exemplarisch für einen Anbieter, der sein klassisches CRM-Modell aktiv in Richtung agentischer KI umbaut. KI wird als neue Funktions- und Monetarisierungsschicht in die bestehende Plattform integriert. Zugleich bleibt das Unternehmen dem Risiko ausgesetzt, dass agentische Automatisierung das Geschäftsmodell langfristig unter Druck setzt.
• Palantir und Adobe: Palantir lässt sich wegen seiner Artificial Intelligence Platform (AIP), der Verknüpfung von Unternehmensdaten mit operativen Workflows und des starken Wachstums im US-Geschäft als KI-profiteurischer Sonderfall einordnen. Adobe wiederum bindet generative KI mit Firefly tief in Creative Cloud- und Enterprise-Content-Workflows ein und setzt dabei auf kommerziell nutzbare, markenkonsistente Inhalte sowie verbrauchsbasierte Generative-Credits. Beide Unternehmen sind damit keine klassischen austauschbaren Point-Solutions; dennoch hängt ihre Resilienz davon ab, ob sie KI-Funktionen dauerhaft in ihren Kernprodukten monetarisieren können.

Weitere Kandidaten mit hohem Resilienzpotenzial sind laut Barclays die Plattformen von Datadog, Zscaler, Autodesk, Palo Alto Networks und ServiceNow.

Erhöhte Risiken: Die Verwundbarkeit von Nischen- und Hebel-SaaS

Auf der Risikoseite stehen Unternehmen, deren Geschäftsmodelle geringe technologische oder strukturelle Barrieren aufweisen, stark von Nutzerlizenzen abhängen oder nur schwach in geschäftskritische Daten- und Prozessketten eingebettet sind.

• „Systems of Production“ und reine GUIs: Software, die vor allem als Benutzeroberfläche dient oder standardisierte Produktivitätsaufgaben abbildet, steht unter erhöhtem strukturellem Druck. Generative KI kann einzelne Funktionen schneller nachbilden, automatisieren oder in übergeordnete Plattformen integrieren. Der ökonomische Mehrwert solcher Anbieter muss daher künftig stärker über Datenzugang, Prozesswissen, Governance, Sicherheit und messbare Produktivitätseffekte belegt werden.
• Hochverschuldete Point-Solutions: Isolierte Softwarelösungen, die ohne breites Ökosystem operieren und zugleich stark fremdfinanziert sind, gelten als besonders verwundbar. Sie können in den kommenden Jahren auf eine Refinanzierungswand („Maturity Wall“) treffen, während KI-gestützte Automatisierung den Preisdruck erhöht und klassische Nutzerlizenzen schwächt. Ohne klaren datenbasierten Schutzgraben, hohe Wechselkosten oder nachweisbare KI-Monetarisierung wird es für solche Geschäftsmodelle schwieriger, Wachstum und Bewertung zu verteidigen.

Erfahren Sie auf der nächsten Seite, wer unter den europäischen Anbietern für die Zukunft gut aufgestellt ist.

Fokus Europa: Die Gewinner und Verlierer im kontinentalen Software-Markt

Die von Barclays vorgenommene Differenzierung schlägt sich auch in der Bewertung europäischer und insbesondere deutscher Enterprise-Anbieter nieder. Der europäische Markt profitiert phasenweise von regulatorischen Schutzwällen wie der DSGVO und branchenspezifischen Compliance-Vorgaben, die als natürliche Eintrittsbarrieren gegen schnelle KI-Disruptionen wirken. Dennoch zeigt sich innerhalb der europäischen Tech-Landschaft eine scharfe Polarisierung:

SAP als primärer Gewinner der KI-Integration

Der DAX-Konzern SAP wird von Barclays als einer der stärksten europäischen Profiteure der KI-Wende eingestuft. Das Fundament dafür bildet die Positionierung des Walldorfer Konzerns als klassisches „System of Record“:

• Tiefe Prozessintegration: Die ERP-Systeme steuern geschäftskritische Kernprozesse in den Bereichen Finanzen, Lieferketten und Beschaffung (Procurement).
• Datenhoheit: Die exklusiven, historisch gewachsenen Datenbestände in den Datenbanken der Kunden sind für isolierte KI-Modelle nicht ohne Weiteres zugänglich.
• Erweiterte Monetarisierung: Statt einer Disruption durch KI erwarten Analysten, dass SAP durch das Einbetten intelligenter Agenten (wie dem KI-Assistenten Joule) zusätzliche Erlöspotenziale in bestehenden Workflows erschließen kann.

Resilienz durch regulatorische Komplexität

Neben SAP gelten weitere europäische Schwergewichte aufgrund hoher Wechselbarrieren und regulatorischer Hürden als krisenfest:

• Temenos: Der Schweizer Anbieter von Banken-Kernsoftware wird trotz des KI-Drucks positiv bewertet. Die extreme regulatorische Komplexität und die Risiken eines Systemwechsels im Bankensektor schützen das Geschäftsmodell weitgehend vor KI-nativen Akteuren.
• Nemetschek und Amadeus: Auch vertikal spezialisierte Anbieter wie Nemetschek und Amadeus werden nicht automatisch von KI verdrängt, weil ihre Produkte tief in branchenspezifische Arbeitsabläufe eingebettet sind.

Die Resilienz von Anbietern wie SAP oder Amadeus hängt an der Tiefe ihrer Branchenintegration, Datenmodelle und Kundenbindung.

Erhöhte Risiken für europäische Nischenanbieter

Im Gegensatz dazu bewertet Barclays europäische Software-Unternehmen skeptisch, deren Lösungen weniger tief integriert sind oder im direkten Wettbewerb mit agilen, KI-gestützten Tools stehen:

• The Sage Group: Der britische Anbieter wird als besonders gefährdet eingestuft. Im Markt für Buchhaltungssoftware kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) können KI-native Konkurrenten den Preisdruck massiv erhöhen und Wechselkosten senken.
• TeamViewer: Der deutsche Fernwartungsspezialist wurde im Zuge der Analyse herabgestuft. Lösungen, die primär auf standardisierten Support- und Konnektivitäts-Workflows basieren, geraten unter Druck, sobald autonome KI-Agenten diese Routineaufgaben im Enterprise-Infrastrukturbereich direkt übernehmen.

Fazit

Die Transformation der SaaS-Landschaft bedeutet für die Enterprise-IT eine strategische Neuausrichtung. CTOs und CIOs müssen den Fokus von isolierten Tool-Lösungen auf datenzentrierte Architekturen verlegen, wobei etablierte Legacy-Systeme als stabile Fundamente für die KI-Integration dienen können.