// KI-Agenten 25.06.2026 · 01:33 Uhr 4 Min. Lesezeit

Veränderungen in der Softwarebranche durch den Einfluss von KI-Agenten

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Veränderungen in der Softwarebranche durch den Einfluss von KI-Agenten — Symbolbild

Das Wichtigste in Kürze

Die Softwarebranche steht vor einem grundlegenden Wandel ihrer Geschäftsmodelle, getrieben durch den Aufstieg von KI-Agenten.
Künftig wird die Abrechnung von Software und Dienstleistungen vermehrt auf messbaren Ergebnissen statt auf Arbeitszeit oder Lizenzen basieren.
KI-Agenten entwickeln sich von einfachen Werkzeugen zu autonomen Systemen, die Prozesse eigenständig ausführen können.
Domänenwissen, Prozessverständnis und die Fähigkeit zur Übersetzung fachlicher Anforderungen in KI-Systeme werden zu zentralen Wettbewerbsvorteilen.
Vertrauen, Compliance und Datensouveränität sind entscheidende Faktoren, insbesondere in regulierten Branchen.
Der Fokus verschiebt sich von isolierten Einzellösungen zu plattformbasierten Ökosystemen, in denen Daten eine zentrale Rolle spielen.
Unternehmen müssen ihre Datenbasis und Systemlandschaften anpassen, während die Politik gefordert ist, Rahmenbedingungen für Aus- und Weiterbildung sowie Regulierung zu modernisieren.

// Inhalt · 5 Abschnitte

Verschiebung der Erlösmodelle durch KI-Agenten
Der Aufstieg des ergebnisbasierten Pricings
Neue Kompetenzanforderungen an Fachkräfte
Domänenwissen und Vertrauen als Differenzierungsmerkmale
Plattformen, Daten und Handlungsfelder für Unternehmen und Politik
Quellen

Die Softwarebranche sieht sich einem tiefgreifenden Transformationsprozess ausgesetzt. Eine aktuelle Analyse des Digitalverbands Bitkom prognostiziert, dass sich die Geschäftsmodelle der Softwareunternehmen grundlegend verändern werden. Der Haupttreiber dieser Entwicklung sind Künstliche Intelligenz (KI)-Agenten, die sich von reinen Werkzeugen zu autonomen Einheiten entwickeln, die selbstständig Aufgaben übernehmen und Prozesse ausführen können.

Verschiebung der Erlösmodelle durch KI-Agenten

Die traditionelle Abrechnung von Softwareleistungen basierte häufig auf Arbeitszeit oder der Vergabe pauschaler Lizenzen. Diese Modelle geraten zunehmend unter Druck, da KI-Agenten in der Lage sind, die Arbeit mehrerer menschlicher Arbeitskräfte zu verrichten. Dies führt zu einer Verschiebung der Wertschöpfungslogik. Wenn ein KI-Agent die Aufgaben von Personal effizienter erledigen kann, wird die Rechtfertigung von Kosten, die an Personalzahlen oder Stunden gekoppelt sind, zunehmend schwierig.

Auswirkungen auf etablierte Dienstleistungsmodelle

Insbesondere Modelle wie Body Leasing, stundenbasierte IT-Dienstleistungen, FTE-Outsourcing (Full-Time Equivalent) und Offshore-Bodyshopping sind von diesem Wandel betroffen. Auch klassische Entwicklungs- und Support-Pyramiden, deren Wert stark an der Menge menschlicher Arbeitsleistung hängt, verlieren an Tragfähigkeit. Die Fähigkeit von KI-Agenten, komplexe Aufgaben zu automatisieren, erfordert eine Neukalibrierung der Leistungsbewertung.

Der Aufstieg des ergebnisbasierten Pricings

Anstelle von zeit- und lizenzbasierten Modellen wird künftig eine stärkere Fokussierung auf ergebnisbezogene Abrechnungen erwartet. Kunden werden vermehrt für konkrete Resultate bezahlen, beispielsweise für behobene Sicherheitslücken, gelöste Support-Tickets, erfolgreich implementierte Features oder bestandene Compliance-Prüfungen. Dieses Outcome- und Value-based Pricing wird insbesondere im B2B-Segment an Bedeutung gewinnen.

Software als Orchestrierungsinstanz

Im Zuge dieser Entwicklung verändert sich auch die Rolle von Software selbst. Sie wird weniger als ein isoliertes Werkzeug verstanden, das von Menschen bedient wird, sondern vielmehr als eine übergeordnete Instanz, die KI-Agenten steuert, komplexe Prozesse orchestriert und letztlich messbare Ergebnisse liefert. Der Bitkom beschreibt dies als eine Evolution hin zu sogenannten "Agentic Systems", in denen KI-Agenten autonom Aufgabenketten abarbeiten. Die entscheidende Fähigkeit für Softwareanbieter wird sein, Geschäftsergebnisse in solche agentenfähigen Architekturen zu übersetzen.

Neue Kompetenzanforderungen an Fachkräfte

Der Wandel in den Geschäftsmodellen und der Softwareentwicklung hat direkte Auswirkungen auf die Anforderungen an die Beschäftigten in der Branche. Manuelles Coding von Standardlogik und triviale Testprozesse verlieren an Gewicht. Stattdessen gewinnen Fähigkeiten in den Bereichen Architekturdesign, Code-Reviews, Evaluation von KI-Ergebnissen, Orchestrierung von KI-Agenten und die Bewertung komplexer Systemzusammenhänge an Bedeutung. Ergänzend dazu sind Datenkompetenz, Urteilsfähigkeit, Verantwortungsbewusstsein und die Fähigkeit zur Vermittlung zwischen Fachabteilungen, IT und regulatorischen Anforderungen entscheidend.

Domänenwissen und Vertrauen als Differenzierungsmerkmale

Für Softwareanbieter ergeben sich neue Chancen, insbesondere dort, wo technologische Kompetenz mit tiefgehendem Branchenwissen kombiniert wird. Die reine Fähigkeit zum Coding wird weniger zu einem Alleinstellungsmerkmal. Stattdessen werden Domänenwissen, ein tiefes Verständnis für Geschäftsprozesse und die Fähigkeit, fachliche Anforderungen präzise in KI-gestützte Systeme zu übersetzen, als zentrale Wettbewerbsvorteile gesehen. Der Bitkom spricht in diesem Kontext von "Übersetzern", die eine Brücke zwischen Business-Anforderungen, IT, Daten, Regulierung und menschlichen Nutzern schlagen können.

Ein weiterer entscheidender Faktor ist das Vertrauen. Anbieter müssen von Beginn an Aspekte wie Nachvollziehbarkeit, Auditierbarkeit und die Einhaltung europäischer Datenschutzstandards berücksichtigen. Dies kann insbesondere in stark regulierten Branchen zu einem signifikanten Wettbewerbsvorteil werden. Compliance und Datensouveränität fungieren somit nicht nur als Pflicht, sondern auch als Verkaufsargument.

Plattformen, Daten und Handlungsfelder für Unternehmen und Politik

Der Markt bewegt sich weg von isolierten Einzellösungen hin zu integrierten Plattformen und Ökosystemen. Einzelne Tools, die keine Anbindung an größere Prozess- und Datenstrukturen bieten, werden es künftig schwerer haben. Daten bilden dabei die essenzielle Grundlage, um die Wirkung von Software nachzuweisen, Systeme kontinuierlich zu verbessern und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Entscheidend ist nicht nur der Besitz von Daten, sondern deren Qualität, Kontextualisierung, Governance und eine verantwortungsvolle Nutzung.

Empfehlungen für Unternehmen

Unternehmen wird empfohlen, ihre Datenbasis und Systemlandschaften zu bereinigen, KI-Initiativen von Pilotprojekten systematisch zu skalieren und eine einheitliche Daten- und Agentenplattform aufzubauen. Die Anpassung von Rollenprofilen und Karrierepfaden an die neuen Anforderungen, insbesondere im Bereich der KI-Orchestrierung und des Domänenwissens, ist ebenfalls von großer Bedeutung.

Handlungsbedarf für die Politik

Auch die Politik ist gefordert, auf diesen Wandel zu reagieren. Der Bitkom plädiert für eine Modernisierung der Aus- und Weiterbildung, die Förderung breiter angelegter KI- und Technologiekompetenzen sowie eine Regulierung, die stärker auf Ergebnisse als auf einzelne Werkzeuge abzielt. Gesetze und Vorgaben sollten schneller überprüft und an technologische Entwicklungen angepasst werden. Darüber hinaus werden Experimentierräume, beschleunigte Verfahren und der Ausbau europäischer KI- und Compute-Infrastrukturen als notwendig erachtet.

Die Studie „Softwarewelt 2036“ basiert auf qualitativen Interviews mit Führungskräften und Experten aus der Softwarebranche und angrenzenden Sektoren. Sie dient dazu, zentrale Muster und Zukunftsbilder aufzuzeigen und betont, dass sowohl Unternehmen als auch die Politik nur wenig Zeit haben, sich auf die neuen Rahmenbedingungen einzustellen.