SaaS verschwindet nicht. Die Kunden verlangen den Nachweis seines Wertes

Schweizer Unternehmen haben KI schneller eingeführt, als sie in ihre Abläufe integriert wurde. Während 89 Prozent der Angestellten mittlerweile KI-Tools bei der Arbeit nutzen und 55 Prozent der Unternehmen sie gezielt in mindestens einem Geschäftsbereich einsetzen, befinden sich 31 Prozent noch in der Pilotphase und nur 9 Prozent geben an, dass die Technologie ihr Geschäftsmodell verändert hat.

Für SaaS-Anbieter prägt dieser ungleichmäßige Fortschritt den Markt im Jahr 2026 genauer als Vorhersagen über das Ende von Abonnement-Software. Unternehmen verlassen sich nach wie vor auf etablierte Plattformen zur Verwaltung von Finanzen, Vertrieb, Personalwesen, Compliance und Lieferketten, sind jedoch weniger bereit, für KI-Funktionen zu bezahlen, die eine bestehende Aufgabe nur geringfügig schneller machen, ohne den Prozess darum herum zu verbessern. Sie erwarten mittlerweile von Anbietern, dass sie aufzeigen, was die Software leisten wird, wie sie sich in das Unternehmen einfügt und ob das Ergebnis die Kosten rechtfertigt.

SaaS-Unternehmen müssen an mehreren Fronten gleichzeitig reagieren. Produktteams fügen Agenten hinzu, die Arbeit erledigen können, anstatt sie nur zu unterstützen, Finanzteams überdenken Preismodelle, die auf menschlichen Nutzern basieren, und Marketingteams müssen Käufern, die bereits jahrelange ehrgeizige KI-Versprechungen gehört haben, ein komplexeres Angebot erklären.

Etablierte Plattformen bleiben schwer zu ersetzen

KI-native Herausforderer können Software inzwischen schneller entwickeln und mit weniger Kapital in spezialisierte Märkte eintreten, als traditionelle SaaS-Unternehmen es benötigt haben. Ein neuer Anbieter kann sich auf einen einzigen Prozess konzentrieren – wie das Prüfen von Rechnungen, das Erstellen von Vertriebsrecherchen oder das Beantworten von Routine-Serviceanfragen – und diese Aufgabe effizienter erledigen als eine große Plattform, die darauf ausgelegt ist, mehrere Abteilungen zu bedienen.

Etablierte Anbieter besitzen nach wie vor Vorteile, die umso wichtiger werden, je mehr Verantwortung Software übernimmt. Ihre Plattformen enthalten jahrelange Geschäftsdaten, sind mit anderen kritischen Systemen verbunden und haben Sicherheits-, Beschaffungs- und Compliance-Prüfungen bereits bestanden. Ein Unternehmen ist vielleicht bereit, ein neues KI-Tool zum Verfassen von E-Mails zu testen, aber das Ersetzen des Systems, das Finanztransaktionen aufzeichnet oder Kundeninformationen verwaltet, erfordert ein weitaus stärkeres Argument.

Der SaaS-Markt spaltet sich daher eher, anstatt zu verschwinden. Neue Anbieter konkurrieren um spezielle Arbeitsabläufe, bei denen sie einen klaren Vorteil nachweisen können, während größere Plattformen Dienste, die Kunden bereits kennen und denen sie vertrauen, um Agenten erweitern. Gartner hält einen flächendeckenden Ersatz etablierter Unternehmensanwendungen vor 2030 für unwahrscheinlich, selbst wenn aufgaben spezifische Agenten in der Unternehmenssoftware zur Normalität werden.

Käufer werden beide Arten von Anbietern danach beurteilen, ob die Software einen echten Prozess verbessert, ohne eine weitere Ebene an Kosten, Integrationsaufwand oder Governance zu schaffen. Eine vertraute Marke wird einen etablierten Anbieter nicht schützen, der schwache KI-Funktionen hinzufügt, während technische Neuheit ein Start-up nicht durch einen Enterprise-Beschaffungsprozess tragen wird, wenn es die Sicherheits- und Betriebsanforderungen des Kunden nicht erfüllen kann.

KI-Agenten schwächen die Logik der nutzerbasierten Preisgestaltung ab

Die SaaS-Branche hat einen großen Teil ihres Geschäftsmodells rund um Nutzerlizenzen aufgebaut. Kunden zählten, wie viele Mitarbeiter Zugriff benötigten, wählten die entsprechende Produktstufe und berechneten das Jahresabonnement anhand der Anzahl der Nutzerplätze. Anbieter erhielten planbare wiederkehrende Umsätze, während Finanzteams die Kosten abschätzen konnten, bevor die Mitarbeiter das Produkt nutzten.

KI-Agenten machen diese Beziehung weniger zuverlässig, da ein einzelner Mitarbeiter Software beaufsichtigen kann, die Arbeiten erledigt, die zuvor auf mehrere Personen aufgeteilt waren. Ein Agent kann ein Konto recherchieren, ein Briefing vorbereiten, das Kundenbeziehungsmanagementsystem aktualisieren und einen Folgekontakt entwerfen, ohne für jeden Schritt eine separate Benutzerlizenz zu benötigen. Er kann auch dann mit der Bearbeitung von Aufgaben fortfahren, wenn kein Mitarbeiter die Anwendung geöffnet hat.

Anbieter können sich nicht mehr ausschließlich auf Nutzerzahlen verlassen, wenn die Software mehr Wert schafft, ohne zusätzliche Nutzer hinzuzufügen. Sie kombinieren Abonnements mittlerweile mit Nutzungsgebühren, KI-Guthaben, Agentenlizenzen sowie Gebühren, die an erledigte Aufgaben oder Geschäftsergebnisse gekoppelt sind. Branchenprognosen gehen davon aus, dass diese Experimente noch weit über das Jahr 2026 hinaus anhalten werden, wobei Hybridmodelle voraussichtlich immer gebräuchlicher werden.

Keiner dieser Ansätze funktioniert für beide Seiten perfekt. Eine nutzungsbasierte Preissetzung spiegelt zwar die Aktivität wider, aber Kunden zahlen am Ende möglicherweise für ineffektives Agentenverhalten, wiederholte Versuche oder Aufgaben, die kein nützliches Ergebnis liefern. Eine erfolgsbasierte Preissetzung klingt verlockender, da die Zahlung auf ein Ergebnis folgt, allerdings müssen sich Anbieter und Kunde zunächst darauf einigen, was die Software tatsächlich geliefert hat.

Eine Rekrutierungsplattform könnte Gebühren für geprüfte Kandidaten, in die engere Wahl genommene Bewerber oder besetzte Stellen erheben. Jede Einheit stellt einen anderen Anspruch an das Produkt. Die Vorauswahl misst die Aktivität, die Aufnahme in die engere Wahl führt ein Qualitätsurteil ein, und eine erfolgreiche Einstellung hängt sowohl vom Arbeitgeber und dem Kandidaten als auch von der Software ab.

Die Einheit, nach der ein Anbieter abrechnet, verrät den Kunden, was er vom Produkt erwartet, was bedeutet, dass Marketing muss sich der Preisdiskussion anschließen, bevor das Finanzteam das Modell fertigstellt. Ein Unternehmen, das nach erzielten Ergebnissen abrechnet, benötigt stärkere Nachweise als eines, das den Zugriff auf Infrastruktur verkauft, und seine Vertriebsmaterialien müssen erklären, wie die Software zum Ergebnis beigetragen hat, ohne die Verantwortung für Faktoren zu beanspruchen, die außerhalb ihrer Kontrolle liegen.

Käufer erwarten Nachweise auf Prozessebene

Schweizer KMU haben ihre KI-Nutzung von 22 Prozent im Jahr 2024 auf 34 Prozent im Jahr 2025 gesteigert, und 57 Prozent der Anwender meldeten Effizienzgewinne. Unternehmen nutzen die Technologie häufig für Übersetzungen und Korrespondenz, während eine kleinere, aber wachsende Gruppe sie für Prozessautomatisierung und Datenanalyse einsetzt.

Diese Zahlen zeigen, warum die bloße Akzeptanz ein irreführendes Bild des kommerziellen Werts vermitteln kann. Ein Mitarbeiter entwirft eine E-Mail vielleicht schneller, ohne dass sich dadurch ändert, wie das Unternehmen die Informationen prüft, genehmigt, aufzeichnet oder verarbeitet. Das Tool spart bei einem Schritt Zeit, lässt jedoch den Rest des Prozesses unverändert.

Agenten versprechen eine umfassendere Verbesserung, da sie sich zwischen Systemen bewegen und mehrere zusammenhängende Aktionen ausführen können. Sie verlangen auch mehr vom Auftraggeber. Die Software benötigt zuverlässige Daten, entsprechende Zugriffsrechte, klare Anweisungen und vereinbarte Regeln für Situationen, die sie nicht eigenständig lösen kann.

Schweizer Unternehmen nennen bereits eine schlechte Datenqualität, Sicherheitsbedenken und den Mangel an qualifiziertem Personal als Haupt Hindernisse für eine breitere KI-Integration. SaaS-Anbieter können diese Themen nicht als Probleme darstellen, die der Kunde nach der Vertragsunterzeichnung selbst lösen wird. Sie müssen aufzeigen, wie die Implementierung funktionieren wird und was die Organisation vorbereiten muss, bevor das Produkt das versprochene Ergebnis liefern kann.

Das Marketing kann diese Entscheidung unterstützen, indem es pauschale Produktivitätsversprechen durch prozessbezogene Belege ersetzt. Ein Anbieter, der einen Kreditorenbuchhaltungs-Agenten vertreibt, sollte erklären, ob das Produkt Rechnungsdaten extrahiert, Bestellungen prüft, Abweichungen identifiziert oder Zahlungen freigibt. Käufer müssen außerdem wissen, welche Fälle eine menschliche Prüfung erfordern, was passiert, wenn die Informationen unvollständig sind, und wie das Unternehmen eine Entscheidung korrigieren kann.

Eine ausgefeilte Demonstration mag Aufmerksamkeit erregen, aber sie beantwortet diese Fragen nur selten. Marketing wird glaubwürdiger, wenn es den gesamten Betriebsprozess zeigt, einschließlich der Datenaufbereitung, der Integrationsarbeit, der Mitarbeiterschulung und der Kontrollpunkte hinter dem Endergebnis.

Preistransparenz ist Teil der Marke geworden.

Viele KI-basierte SaaS-Angebote führen kommerzielle Einheiten ein, die Käufer nicht leicht interpretieren können. Anbieter verkaufen Credits, ohne zu erklären, wie viele ein normaler Arbeitsablauf verbraucht, berechnen Agentenaktionen, ohne zu definieren, wo eine Aktion endet, oder werben mit erfolgsbasiertem Pricing, ohne anzugeben, welche Ergebnisse die Zahlung auslösen.

Unternehmenskäufer können aus diesen Informationen keinen seriösen Business Case erstellen. Die Finanzabteilung benötigt eine realistische jährliche Kostenbandbreite, der Einkauf braucht vergleichbare Konditionen, der operative Bereich muss verstehen, wie sich die Nutzung entwickeln wird, und das obere Management muss wissen, ob eine breitere Einführung die Produktivität steigern oder lediglich eine größere Rechnung verursachen wird.

Marketingteams sollten die Abrechnungslogik erläutern, bevor das Verkaufsgespräch die Vertragsphase erreicht. Eine nützliche Preisseite oder ein Einkäuferhandbuch kann zeigen, wie typische Arbeitsabläufe Credits verbrauchen, ob der Kunde für versuchte oder abgeschlossene Aktionen zahlt und wie der Anbieter mit Fehlern, Wiederholungen und menschlichen Korrekturen umgeht. Sie sollte auch erklären, ob der Kunde die Nutzung in Echtzeit überwachen, Ausgabenlimits festlegen und das kommerzielle Modell überprüfen kann, wenn sich der Arbeitsablauf ändert.

Kunden akzeptieren möglicherweise einen komplexeren Preis, wenn sie verstehen, wie der Anbieter diesen berechnet und wie sich die Gebühr auf die geleistete Arbeit bezieht. Sie werden Schwierigkeiten haben, einem Unternehmen zu vertrauen, das Einfachheit predigt, während es eine Rechnung ausstellt, die weder vom Betriebsteam noch von der Finanzabteilung nachvollzogen werden kann.

Anbieter können das Angebot auch stärken, indem sie anstelle einer einzigen idealisierten Return-on-Investment-Berechnung mehrere realistische Kostenszenarien präsentieren. Niedrige, erwartete und hohe Adoptionsschätzungen ermöglichen es den Käufern zu sehen, wie sich die jährlichen Ausgaben verändern könnten, wenn mehr Mitarbeiter und Prozesse das Produkt nutzen.

Marketing muss das gesamte Buying Center ansprechen

Ein allgemeines Versprechen zur Produktivität reicht für den Verkauf von Unternehmenssoftware schon lange nicht mehr aus, da jeder Teilnehmer im Einkaufsprozess einen anderen Teil des Risikos bewertet.

Die Finanzabteilung wünscht sich vorhersehbare Kosten und den Nachweis, dass die Investition ein messbares Ergebnis verbessern wird. Der Einkauf benötigt klare Definitionen für abrechenbare Aktivitäten, Verlängerungsbedingungen und nicht genutzte Guthaben. Der Betrieb möchte sehen, wie sich der Workflow verändern wird, während die IT Integrationsanforderungen benötigt und Compliance-Teams Informationen zu Zugriff, Aufbewahrung, Prüfbarkeit und menschlicher Überwachung brauchen.

Marketing sollte Beweise um diese Entscheidungen herum organisieren, anstatt jeden Stakeholder zu bitten, dieselbe Produktpräsentation zu interpretieren. Eine Fallstudie kann dem Management das kommerzielle Ergebnis zeigen und gleichzeitig operationellen Teams genügend Details liefern, um zu verstehen, wie der Kunde es erreicht hat. Technische Dokumentation, Preisszenarien und Governance-Materialien können dasselbe Argument aus verschiedenen Perspektiven unterstützen, ohne das zentrale Wertversprechen zu verändern.

Schweizer Käufer werden besonderes Augenmerk auf die Datenorchestrierung legen. Mehr als die Hälfte der 2026 befragten Arbeitnehmer hielt die Einhaltung von Schweizer oder europäischen Datenschutzstandards für wichtig, wenn ihre Arbeitgeber KI-Systeme auswählten. Anbieter, die Finanzdienstleistungen, das Gesundheitswesen oder andere regulierte Sektoren ins Visier nehmen, müssen daher erklären, wohin Kundendaten fließen, welche Modelle sie verarbeiten, wer darauf zugreifen kann und was der Kunde überprüfen kann.

Käufer müssen zudem wissen, wo die Mitarbeiter weiterhin involviert bleiben. Marketing stellt Autonomie oft als Beweis für technische Raffinesse dar, obwohl die meisten Unternehmen einem Agenten nicht erlauben werden, einen wichtigen Prozess ohne Einschränkungen zu kontrollieren. Anbieter können Vertrauen aufbauen, indem sie erklären, wann das System eigenständig vorgeht, wann es um Freigabe bittet und wann es die Aufgabe an eine Person übergibt.

Customer Success gehört jetzt zum Angebot

KI-gestützte Software entfaltet selten sofort nach der Lizenzaktivierung durch den Kunden ihren vollen Nutzen. Unternehmen müssen möglicherweise Daten vorbereiten, Systeme verbinden, Agenten konfigurieren, Genehmigungsprozesse neu gestalten und Mitarbeiter schulen, bevor das Produkt beginnt, den Prozess zu verbessern.

SaaS-Anbieter sollten diesen Support vor Vertragsabschluss erklären, da die Einführung inzwischen Teil der Kaufentscheidung geworden ist. Kunden möchten wissen, wer ihnen bei der Konfiguration des Systems, der Leistungsüberwachung und der Anpassung des Workflows hilft, wenn sich die Nutzung anders entwickelt als ursprünglich prognostiziert.

Eine starke Customer-Success-Betreuung kann auch die Verlängerung absichern. Ein Kunde verlässt möglicherweise ein leistungsfähiges Produkt, wenn die Mitarbeiter nur einen kleinen Teil davon nutzen, die Kosten unerwartet steigen oder das Management keinen Return on Investment nachweisen kann. Regelmäßige Reviews ermöglichen es dem Anbieter und dem Kunden, eine schwache Akzeptanz, ineffizientes Verhalten der Agenten und eine Preisgestaltung zu erkennen, die nicht mehr die Art und Weise widerspiegelt, wie das Unternehmen die Software nutzt.

Marketing kann diese Unterstützung durch Implementierungspläne, Einführungshandbücher und Fallstudien sichtbar machen, die auch nach der Einführung fortbestehen. Käufer haben genug beeindruckende Pilotprojekte gesehen, die nie den regulären Betrieb erreicht haben, sodass Belege für eine dauerhafte Nutzung heute mehr Gewicht haben als eine weitere Ankündigung über einen neuen Agenten.

Was SaaS-Unternehmen im Jahr 2026 beweisen müssen

SaaS-Anbieter müssen drei Fragen klar beantworten.

Zunächst müssen sie zeigen, welchen Teil des Kundenprozesses das Produkt verbessern wird, und zwischen Software unterscheiden, die einen Mitarbeiter unterstützt, mehrere Schritte automatisiert oder eine Aufgabe eigenständig erledigt. Käufer können den Wert nicht allein anhand einer Liste von KI-Funktionen beurteilen.

Zweitens müssen Anbieter den Preis mit einer Einheit verknüpfen, die Kunden verstehen und budgetieren können. Ein flexibleres Geschäftsmodell wird keine ernsthaften Käufer anziehen, wenn diese nicht abschätzen können, was eine breitere Einführung kosten könnte.

Drittens muss das Marketing die Implementierung, die Governance und den laufenden Support ebenso sorgfältig erklären wie die Technologie. Kunden müssen wissen, welche Daten das Produkt benötigt, wo die Mitarbeiter verantwortlich bleiben und wie der Anbieter dem Unternehmen helfen wird, vom Piloten zum routinemäßigen Einsatz überzugehen.

Schweizer Unternehmen nutzen KI bereits breit genug, um ihr Potenzial zu erkennen, haben ihre Abläufe jedoch bei den meisten noch nicht darauf ausgerichtet. SaaS-Anbieter müssen ihnen nun helfen, diese Lücke zu schliessen, indem sie demonstrieren, wie das Produkt einen realen Prozess verbessert, ohne Kosten, Verantwortlichkeiten oder Risiken einzuführen, die weiterhin schwer zu kontrollieren sind. Technische Leistungsfähigkeit wird auch in Zukunft wichtig sein, aber Käufer entscheiden sich eher für Anbieter, die die Investition im Unternehmen leichter verständlich, budgetierbar und vertretbar machen.