#Gastbeitrag – Die SaaSpocalypse und die Stunde jener deutschen Business-To-Business-Software

Globale SaaS-Plattformen verlieren Glanz, KI-Agenten übernehmen Aufgaben, die einst ganze Softwarekategorien rechtfertigten – und ausgerechnet jetzt rückt der deutsche Mittelstand in den Fokus. Ein Gastbeitrag von Nicolas Barthalon (Ventech).

Die Euphorie rund um Software-as-a-Service hat lange gereicht. Jahrelang wuchsen SaaS-Bewertungen, als hätten Softwareunternehmen das Recht auf ewige Expansion gepachtet. Dann kam die KI – und mit ihr das, was im Silicon Valley bereits als „SaaSpocalypse“ diskutiert wird: KI-Agenten, die ganze Aufgabenbereiche übernehmen, die zuvor dutzende spezialisierte Tools erforderten. Warum noch für drei verschiedene CRM-Insellösungen zahlen, wenn ein Agent die Daten selbst pflegt, priorisiert und auswertet?

Das klingt nach einem Bedrohungsszenario. Für viele etablierte Anbieter ist es das auch. Aber für eine bestimmte Kategorie von B2B-Software – nämlich solche, die tief in operative Prozesse eingebettet ist und branchenspezifisches Know-how kodiert – eröffnet diese Disruption eine Chance. Nicht trotz der KI-Welle, sondern wegen ihr.

Late-mover Vorteil – und seine Grenzen

Unternehmen ohne komplexe Legacy-IT können KI-Lösungen tatsächlich schneller und moderner aufsetzen, weil sie keine über Jahrzehnte verkrusteten Architekturen migrieren müssen. Dieser Late-Mover-Vorteil ist real – aber er betrifft vor allem kleine und mittelständische Unternehmen, die größere IT-Projekte lange aufgeschoben haben. Große Industrieunternehmen hingegen haben häufig beides: komplexe IT-Strukturen und gleichzeitig noch erhebliche Digitalisierungslücken. Und hier liegt der entscheidende Haken. Denn wenig Digitalisierung bedeutet auch wenig Daten. Ohne belastbare, strukturierte Daten bleibt KI wirkungslos. KI-Agenten können nur in klar definierten, digital abgebildeten Prozessen funktionieren – wo diese Grundlage fehlt, entsteht kein Beschleunigungseffekt, sondern zusätzlicher Aufwand, um erst eine digitale Basis zu schaffen. Außerdem fehlen oft digitale Kompetenzen.

Dennoch gibt es einen Grund für vorsichtigen Optimismus: KI-Modelle entwickeln sich derzeit in einem Tempo von Monaten, nicht Jahren. Wer heute die neueste Generation einführt, kann damit technologisch nahezu aufschließen, selbst wenn vorher Jahre an Digitalisierung versäumt wurden. Diesen „Leapfrog-Effekt“ sollte man nicht überbewerten, aber er ist real. Die Bedingung bleibt allerdings dieselbe: Die digitale Grundinfrastruktur muss geschaffen werden. Datengrundlagen bereinigen, Prozesse digital abbilden, Integrationen herstellen – das ist keine Option, sondern Voraussetzung.

Physical AI: Automatisierung für den Mittelstand 

KI-Agenten steigern die interne Effizienz – doch die nächste Welle der Automatisierung geht weiter: Sie verlässt den Bildschirm und betritt die Fabrikhalle. Bisher war Robotik vor allem eine Technologie für Großkonzerne mit hohen Stückzahlen und standardisierten Abläufen. Der Aufwand, einen Roboter für eine spezifische Aufgabe zu programmieren, rechnete sich schlicht nicht für mittelständische Produktionen mit hoher Varianz und kleinen Serien. Das ändert sich gerade grundlegend. Dank KI-Training mit synthetischen Daten müssen Roboter nicht mehr für jede einzelne Tätigkeit explizit programmiert werden. Man gibt ihnen eine Mission – und sie entwickeln selbstständig eine Strategie, um sie auszuführen. Sie passen sich in Echtzeit an neue Situationen an, ohne dass Ingenieure jeden Schritt vorschreiben müssen. Automatisierung, die bisher als zu komplex oder zu kleinserig galt, wird damit erstmals wirtschaftlich. Für den deutschen Mittelstand eröffnet das eine spannende Gleichung: Wer Physical AI einsetzt, kann gleichzeitig interne Effizienz steigern, Produktmargen verbessern und wettbewerbsfähig bleiben – und das bei einem akuten Fachkräftemangel. Aufgaben, für die qualifizierte Arbeitskräfte fehlen, können schrittweise übergeben werden. Das ist kein fernes Zukunftsszenario, sondern eine Entwicklung, die sich in konkreten Investitionen und Produkten bereits abzeichnet.

Drei Beispiele, die zeigen, wie es geht

Auf der Software-Seite zeigen bereits einige europäische Startups konkret, wo die Hebel ansetzen. Prewave etwa steht für den Zugang und die Nutzung von Daten als Wettbewerbsvorteil: Wer seine Lieferkette in Echtzeit überblickt, also Risiken frühzeitig erkennt, Abhängigkeiten versteht, auf Störungen proaktiv reagiert, baut eine Resilienz auf, die Konkurrenten ohne diese Datenbasis schlicht nicht haben. Ein weiteres gutes Beispiel ist DrimCo. Das Unternehmen löst einen der zähesten Schmerzpunkte im deutschen Maschinenbau: komplexe B2B-Ausschreibungen, die Vertriebsteams tagelang binden. KI, die diesen Prozess strukturiert und beschleunigt, ist kein Komfort-Feature – sie verändert die Wettbewerbsfähigkeit fundamental. amber aus Aachen hingegen adressiert eine Herausforderung, über die meiner Meinung nach zu wenig gesprochen wird. In einer Wirtschaft, die vom Wissen ihrer Mitarbeitenden lebt, droht ein unsichtbarer Aderlass: Jahrzehnte an Erfahrung verschwinden, wenn die Generation der Expertinnen und Experten in Rente geht. Zurück bleiben verstreute Spuren in Dateien, E-Mails und Notizen. amber verwandelt diesen digitalen Fußabdruck in lebendiges Unternehmensgedächtnis und mit amberSearch entsteht aus fragmentierten Informationsinseln ein vollständiges, dynamisches Bild, das auffindbar, verstehbar und direkt nutzbar ist, für Menschen wie für KI-Agenten. 

Keine Angst vor der Zäsur

Die SaaSpocalypse ist kein Ende. Sie ist eine Zäsur und ein Neubeginn. Software, die sich mit generischen Aufgaben begnügte, wird verschwinden. Software, die echte operative Tiefe bietet, branchenspezifisches Wissen kodiert und die digitale Basis für KI-Agenten schafft, wird wichtiger denn je. Der deutsche Mittelstand hat die Strukturen, die Branchenkenntnis, um jetzt zu handeln. Was fehlt, ist Entschlossenheit: die Bereitschaft, Datengrundlagen zu bereinigen, Integrationen zu schaffen und auf Technologien zu setzen, die Komplexität nicht nur verwalten, sondern lösen. Als Investor sehe ich Europa und Deutschland im Besonderen in einer stärkeren Position, als es das aktuell herrschende Angstbild vermuten lässt. Die KI-Ära ist nicht im Kommen, sie ist bereits da. Die Frage ist nur, wer die Infrastruktur baut, auf der sie läuft.

Über den Autor
Nicolas Barthalon ist Senior Investor bei Ventech, einem europäischen Venture-Capital-Fonds mit Fokus auf B2B-Software und Deep Tech. Das Portfolio umfasst mehr als 100 Unternehmen in Europa und Nordamerika.

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Foto (oben): Shutterstock