Wenn KI die Arbeit übernimmt – wofür bezahlen Kunden morgen noch?

Was passiert mit einem Geschäftsmodell, wenn die Leistung, für die Kunden heute bezahlen, morgen weitgehend automatisiert erbracht werden kann?

Diese Frage könnte für Unternehmen weitreichender sein als die Frage, welches KI-Modell sie einsetzen sollten.

Die erste Phase der generativen KI war geprägt von Experimenten: Texte schreiben, Informationen analysieren, Präsentationen erstellen, Software entwickeln. Unternehmen wollten verstehen, wie sich Mitarbeitende mit KI produktiver machen lassen.

Inzwischen zeichnet sich eine zweite Phase ab. KI-Systeme übernehmen zunehmend nicht nur einzelne Tätigkeiten, sondern ganze Arbeitsschritte. Sie recherchieren, analysieren, programmieren und koordinieren Aufgaben über unterschiedliche Anwendungen hinweg.

Das verändert nicht nur die Kostenstruktur eines Unternehmens. Es stellt auch die Frage, was ein Unternehmen künftig eigentlich verkauft.

Das Produktivitätsparadox der KI

Die Werte beruhen auf Selbstauskünften der Befragten. Sie sind kein unabhängiger Nachweis eines kausalen Effekts von KI auf den Unternehmensgewinn.

Wenn KI so viele Menschen produktiver macht, warum profitieren dann nicht mehr Unternehmen davon?

Eine mögliche Erklärung: Wir optimieren bestehende Tätigkeiten, ohne das zugrunde liegende Geschäftsmodell zu hinterfragen.

Ein Beratungsunternehmen kann mit KI Analysen schneller erstellen. Eine Anwaltskanzlei kann Dokumente effizienter prüfen. Ein Softwareunternehmen kann neue Funktionen in kürzerer Zeit entwickeln. Doch höhere Produktivität bedeutet nicht automatisch höhere Gewinne.

Wenn Kunden weiterhin für Stunden, Lizenzen oder einzelne Leistungen bezahlen, entsteht ein Spannungsfeld: Was passiert mit dem Preis einer Leistung, wenn ihre Erstellung plötzlich nur noch einen Bruchteil der bisherigen Zeit benötigt?

Der eigentliche Wandel: vom Zugang zum Ergebnis

Besonders sichtbar wird diese Entwicklung in der Softwareindustrie. Jahrzehntelang war das Geschäftsmodell vieler Softwareanbieter relativ einfach: Unternehmen bezahlten für den Zugang zu einer Anwendung – häufig pro Nutzer und Monat.

Doch was passiert, wenn ein KI-Agent dieselbe Anwendung bedienen und die Arbeit von mehreren Nutzern übernehmen kann? Die Anzahl der Menschen, die sich in eine Software einloggen, verliert dann möglicherweise an Bedeutung. Entscheidend wird, welche Aufgaben tatsächlich erledigt werden.

Für Anbieter stellt sich damit eine Preisfrage: Soll der Kunde für den Zugang, für einen Arbeitsschritt oder für ein überprüfbares Ergebnis bezahlen? Das lässt sich nur am konkreten Angebot entscheiden. Wer ein Ergebnis verkauft, muss erklären können, was als Erfolg gilt und wer dafür verantwortlich ist.

Ein denkbares Angebot wäre ein geprüftes Monatsreporting statt einer Softwarelizenz. Ein anderes wäre die laufende Pflege eines Datenbestands zu einem festen Preis. Solche Angebote verändern auch die Aufgaben des Anbieters: Er muss die Qualität sichern und Fehler beheben, statt lediglich ein Werkzeug bereitzustellen.

Ein Software-Agent verkauft nicht nur einen Arbeitsplatz für Entwickler, sondern eine implementierte Änderung. Ein Kundenservice-Agent könnte künftig anhand erfolgreich gelöster Anfragen vergütet werden.

Für manche Angebote kann es sinnvoll sein, eine erledigte Aufgabe zu verkaufen statt den Zugang zu einem Werkzeug.

Das bedeutet nicht, dass klassische Abonnements verschwinden. Aber ihre wirtschaftliche Logik wird zunehmend hinterfragt.

Wenn Kunden plötzlich selbst zum Anbieter werden können

Eine zweite Entwicklung könnte noch tiefgreifender sein. In McKinseys Untersuchung aus dem Jahr 2026 berichten 32 Prozent der Befragten, dass ihre Organisation bereits entschieden hat, mindestens ein Softwareprodukt oder eine Funktion nicht zu kaufen, weil dies mit agentischen Programmierwerkzeugen intern entwickelt werden kann. [1]

Damit verändert sich eine grundlegende Entscheidung vieler Unternehmen: Kaufen oder selbst entwickeln? Bisher war der Aufbau eigener Software häufig teuer, zeitintensiv und mit erheblichen technischen Anforderungen verbunden.

KI senkt diese Hürden. Natürlich bleiben Sicherheit, Wartung, Integration und Skalierung anspruchsvoll. Dennoch wird die Entwicklung eigener Lösungen für mehr Unternehmen wirtschaftlich interessant.

Für etablierte Anbieter entsteht dadurch eine neue Herausforderung. Sie konkurrieren nicht mehr ausschliesslich mit anderen Unternehmen, sondern zunehmend mit der Fähigkeit ihrer Kunden, Teile der angebotenen Leistung selbst herzustellen.

Das wirft eine strategische Frage auf:

Wie verteidigt ein Unternehmen seine Wertschöpfung, wenn seine Kunden einen Teil davon selbst automatisieren können?

Die Antwort dürfte immer seltener allein in der Technologie liegen. Wettbewerbsvorteile entstehen dort, wo Unternehmen über einzigartige Daten, tiefes Branchenwissen, vertrauenswürdige Kundenbeziehungen, integrierte Prozesse oder schwer reproduzierbare Fähigkeiten verfügen. KI macht manche Leistungen austauschbarer. Gleichzeitig kann sie den Wert dessen erhöhen, was sich nicht ohne Weiteres kopieren lässt.

Die eigentliche Innovation beginnt beim Geschäftsmodell

In vielen Unternehmen beginnt die KI-Diskussion noch immer mit einer Effizienzfrage:

Welche unserer heutigen Prozesse können wir automatisieren?

Das ist ein sinnvoller Einstieg. Strategisch reicht er jedoch nicht aus. Die interessantere Frage lautet:

Welches Angebot würden wir heute entwickeln, wenn wir unser Unternehmen mit den Möglichkeiten der KI neu gründen könnten?

Ein Beratungsunternehmen könnte statt einzelner Projekte eine kontinuierliche, KI-gestützte Entscheidungsunterstützung anbieten. Ein Industrieunternehmen könnte nicht mehr nur Maschinen verkaufen, sondern garantierte Produktionsleistungen oder Verfügbarkeit. Ein Softwareanbieter könnte sich vom Werkzeuglieferanten zum Betreiber vollständiger Geschäftsprozesse entwickeln.

Welche dieser Möglichkeiten sinnvoll ist, hängt vom Kundennutzen, den Kosten und den Risiken ab. Denn neue Technologie allein schafft noch kein neues Geschäftsmodell. Erst wenn sich das Nutzenversprechen, die Art der Wertschöpfung und die Erlöslogik verändern, entsteht echte Geschäftsmodellinnovation.

Drei Fragen für die nächste Strategiediskussion

Wer die Auswirkungen von KI auf das eigene Geschäftsmodell verstehen möchte, kann mit einem einfachen Gedankenexperiment beginnen.

1. Was wäre, wenn die Kosten unserer wichtigsten Leistung um 90 Prozent sinken würden?

Würden wir dieselbe Leistung günstiger anbieten? Würden wir neue Kundengruppen erschliessen? Oder würde unser heutiges Preismodell seine Grundlage verlieren?

2. Was wäre, wenn unsere Kunden 80 Prozent unserer heutigen Leistung selbst erstellen könnten?

Welcher Teil unseres Angebots wäre dann noch unverzichtbar? Wo entsteht der Wert, den Kunden nicht selbst reproduzieren können?

3. Was wäre, wenn wir nicht mehr für unsere Tätigkeit, sondern ausschliesslich für das Ergebnis bezahlt würden?

Wie müssten wir unsere Prozesse, Fähigkeiten, Risiken und Kundenbeziehungen verändern? Die Prozentwerte sind bewusst gewählte Szenarien, keine Prognosen. Gerade deshalb eignen sie sich, um bestehende Annahmen sichtbar zu machen.

Die entscheidende Erkenntnis

KI wird nicht nur verändern, wie Unternehmen arbeiten. Sie wird verändern, welche Leistungen knapp bleiben, wie Wert zwischen Unternehmen und Kunden verteilt wird und welche Geschäftsmodelle langfristig attraktiv sind.

Wer KI ausschliesslich als Effizienztechnologie betrachtet, optimiert möglicherweise ein Geschäftsmodell, dessen wirtschaftliche Grundlagen sich bereits verschieben.

Unternehmen sollten prüfen, welchen Nutzen ihre Kunden auch dann noch bezahlen, wenn die Erstellung einer Leistung deutlich günstiger wird.

Damit beginnt eine konkrete Aufgabe: das eigene Angebot und sein Preismodell zu überprüfen.