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Sébastien Nobour
Gründer von DEVEDANOS
Seit Ende 2024 taucht in den sozialen Netzwerken und in der Wirtschaftspresse immer wieder dieselbe Ankündigung auf: Das Ende von SaaS ist gekommen. Ein SaaS (Software as a Service, Software als Dienstleistung) ist eine Software, die ihr Hersteller betreibt, die man online nutzt und monatlich bezahlt, oft pro Nutzer.
Wenn Sie ein Start-up oder ein KMU leiten, nutzen Sie vermutlich mehrere davon. Vielleicht verkaufen Sie selbst eines. Diese Debatte wirft eine Frage auf, die Sie betrifft: Wenn Sie für eine Software bezahlen, was bezahlen Sie da wirklich?
Im Dezember 2024 war Satya Nadella, CEO von Microsoft, zu Gast bei BG2, dem Podcast der Investoren Bill Gurley und Brad Gerstner. Berichten über das Gespräch zufolge beschrieb er Geschäftsanwendungen dort als Datenbanken, auf denen Geschäftsregeln aufsetzen. Diese Regeln, so seine Prognose, würden in KI-Agenten wandern, die über mehrere Datenbanken hinweg arbeiten können. Die Vorstellung von der Geschäftsanwendung selbst könnte dann in sich zusammenfallen. Der Satz „SaaS ist tot“ („SaaS is dead“, auf Englisch) wird ihm manchmal zugeschrieben, doch wir haben ihn in keinem Bericht über das Gespräch gefunden.
Im März 2025 machte sich Matthew Berman, der unter dem Namen Forward Future Videos und einen Newsletter über KI veröffentlicht, den Satz zu eigen. Mit KI, schrieb er, könne er jede beliebige SaaS-Anwendung in wenigen Stunden bauen. Sie wäre weniger ausgefeilt als die eines Herstellers, aber genau auf seinen Bedarf zugeschnitten, und sie könnte sich mit ihm weiterentwickeln.
SaaS is dead. […] It's hyper-customized for exactly what I need.
SaaS ist tot. […] Sie ist hochgradig individualisiert, genau auf das zugeschnitten, was ich brauche.
Im August 2025 kündigte Elon Musk Macrohard an, ein Projekt seines KI-Unternehmens xAI. Da ein Softwarehersteller wie Microsoft keine Hardware herstellt, müsse es seiner Ansicht nach möglich sein, ein solches Unternehmen vollständig mit KI zu simulieren.
Anfang Februar 2026 mischten sich die Investoren ein. Anthropic, das Unternehmen, das die KI Claude entwickelt, hatte Erweiterungen für Claude Cowork veröffentlicht, einen Agenten, der Aufgaben aus Recht, Vertrieb, Marketing oder Datenanalyse automatisiert. Laut Reuters fürchteten Investoren, diese Agenten könnten die Anbieter von Daten und professionellen Dienstleistungen in Bedrängnis bringen.
Am 3. Februar verlor die Aktie von Thomson Reuters, einem Anbieter juristischer Datenbanken, fast 18 %, ihr stärkster Tagesverlust. Die Aktien anderer Software- und Datenanbieter folgten. Laut Bloomberg taufte Jeffrey Favuzza vom Handelsdesk der Bank Jefferies den Ausverkauf „SaaSpocalypse“.
Die Debatte erreichte auch die französischsprachigen Entwickler. Am 20. Februar berichtete Thibault Houdon, Python-Entwickler und Gründer von Docstring, einer Lernplattform für Python, er habe mit Claude Code in einer Viertelstunde die Online-Formulare nachgebaut, für die er 25 € im Monat bezahlte.
Un exemple concret qui confirme que de nombreux SaaS vont couler.
Ein konkretes Beispiel, das bestätigt, dass viele SaaS-Produkte untergehen werden.
Vier Tage später stellte Cloudflare, ein Anbieter von Infrastrukturdiensten für das Web, vinext vor: eine Neufassung von Next.js, einem weit verbreiteten Framework für die Webentwicklung, auf Basis eines anderen Werkzeugs, Vite. Laut dem Beitrag von Cloudflare hatte ein einziger Ingenieur sie mit Claude in weniger als einer Woche umgesetzt, für rund 1.100 Dollar an KI-Aufrufen. Cloudflare stellte klar, dass vinext Next.js noch nicht in allen Anwendungen ersetze.
Im September berichtete Mike Codeur, französischer Entwickler und Content Creator rund um Softwareentwicklung, er habe ein SaaS durch ein selbst gebautes Werkzeug ersetzt. Er vermietet Villen pro Nacht und stundenweise für Fotoshootings, und die stundenweisen Buchungen verwaltete er mit Timely, einem SaaS für Buchungen. Der Support von Timely hatte vier Tage gebraucht, um ihm zu antworten. Daraufhin baute er VillaSlot, das Übernachtungen, stundenweise Zeitfenster und Zahlungen in einem einzigen Werkzeug zusammenführt. Zuerst hatte er das Produkt beschrieben: 20 Funktionen mit ihren Akzeptanzkriterien und 20 Mockups. Danach arbeiteten seine KI-Agenten eine Nacht lang allein, und am nächsten Tag stand die erste Version. Er erzählt das auch in einem Video (auf Französisch).
Le support technique de Timely a mis 4 jours à me répondre. J'ai donc redéveloppé leur SaaS en 48 heures.
Der technische Support von Timely hat 4 Tage gebraucht, um mir zu antworten. Also habe ich ihr SaaS in 48 Stunden neu entwickelt.
Nicht alle zogen daraus denselben Schluss. Am Tag nach dem Beitrag von Thibault Houdon hatte ihm Ariel, Entwickler und Gründer mehrerer SaaS-Produkte, in den sozialen Netzwerken als Le Dev ULTIME bekannt, geantwortet, SaaS-Produkte würden nicht untergehen. Die meisten Menschen hätten weder die Zeit noch die Lust, ihre eigene Version eines Werkzeugs zu bauen, für das sie bereits bezahlen, und sie danach zu pflegen. Und wer sich an ein Werkzeug gewöhnt hat, behält es. Im Juni griff er das Thema wieder auf und teilte einen Beitrag von shadcn, dem Entwickler der Komponentenbibliothek shadcn/ui: Auch er könnte seine Werkzeuge selbst bauen, aber er zieht es vor, dass jemand anderes sie baut, pflegt und ihm in Rechnung stellt.
[…] Continuez de dire "le SaaS est mort, tout le monde va coder son propre SaaS".
[…] Sagt ruhig weiter „SaaS ist tot, jeder wird sein eigenes SaaS programmieren“.
Trotzdem muss immer jemand diese Werkzeuge entwickeln. Wer nicht die nötigen Kenntnisse hat, das selbst zu tun, oder keine Lust dazu, überlässt es Entwicklern.
Diese Aussagen zeigen, was manche glauben oder befürchten. Die Zahlen der Hersteller erzählen etwas anderes.
Im Januar 2026 verlor der S&P North American Software Index, der börsennotierte Softwarehersteller aus den USA und Kanada zusammenfasst, laut Bloomberg 15 %, sein stärkster Monatsverlust seit Oktober 2008. Der Einbruch vom 3. Februar kam zu diesem ohnehin schlechten Monat hinzu.
Die Sorge der Investoren, die sich von diesen Aktien trennten, betraf das Abrechnungsmodell. Ein SaaS wird meist pro Nutzer bezahlt. Wenn ein KI-Agent die Arbeit mehrerer Beschäftigter erledigt, braucht das Kundenunternehmen weniger Zugänge, und der Umsatz des Herstellers sinkt. Bloomberg sprach von schrumpfenden Lizenzzahlen (seat compression), und ein von Reuters zitierter Analyst meinte, KI-Werkzeuge stellten die Preisgestaltung pro Nutzer auf die Probe. Kommentatoren behaupteten, bei manchen Herstellern sei die Zahl der Lizenzen ihrer Kunden bereits gesunken. Wir haben keinen Bericht eines Herstellers gefunden, der das bestätigt.
Börsenkurs und Umsatz der Hersteller liefen auseinander. Anfang Februar meldete Atlassian, der Hersteller der Projektmanagement-Software Jira und Confluence, ein Umsatzplus von 23 % im Quartal. Seine Aktie verlor an diesem Tag trotzdem 6,3 %. Laut der australischen Nachrichtenagentur AAP hatte sie innerhalb eines Jahres 69 % verloren.
In den folgenden Monaten wuchs der Umsatz der Hersteller weiter. Am 5. August meldete Thomson Reuters, der Anbieter, dessen Aktie am 3. Februar am stärksten gefallen war, ein organisches Umsatzwachstum von 8 %. In seiner Rechtssparte kam dieses Wachstum vor allem von Westlaw, seiner Datenbank, und von CoCounsel, seinem KI-Assistenten für Juristen. Das Unternehmen hob seine Prognose für das Jahr an. Am 26. August meldete Salesforce, einer der wichtigsten Hersteller von CRM-Systemen, also Software für das Kundenbeziehungsmanagement, einen Quartalsumsatz von 11,3 Milliarden Dollar, ein Plus von 11 %, die Übernahme des Herstellers Informatica eingerechnet. Am Tag darauf befand der Investor David Sacks, die Erzählung vom Ende von SaaS werde gerade in Stücke gerissen.
The “AI capex is a bubble” and “SaaS is dead” narratives getting shredded this morning.
Die Erzählungen „Die KI-Investitionen sind eine Blase“ und „SaaS ist tot“ werden heute Morgen in Stücke gerissen.
Insgesamt rechnete Gartner, ein auf Informationstechnologie spezialisiertes Marktforschungsunternehmen, im Februar 2026 für das laufende Jahr mit einem Anstieg der weltweiten Softwareausgaben um 14,7 %.
Die Aktienkurse der Hersteller haben sich zum Teil erholt. Laut der Finanznachrichtenseite 24/7 Wall St. erreichte der iShares-Indexfonds auf US-Softwarewerte am 13. April 2026 seinen Tiefpunkt und legte danach bis zum 12. Oktober um 41 % zu. Damit lag er rund 5 % über seinem Stand zu Jahresbeginn. Am 16. Oktober gaben die Aktien der Softwarehersteller erneut nach. Entschieden ist an den Märkten bislang nichts.
Was Matthew Berman suchte, war nicht noch eine weitere Software. Es war eine Software, die für seinen Bedarf gemacht ist und sich mit ihm weiterentwickelt. Diese Anforderung ist nicht neu.
Meir Lehman, Forscher bei IBM und später Professor am Imperial College London, hat jahrelang untersucht, wie sich große Programme im Betrieb weiterentwickeln. 1980 teilte er die Programme in einem Artikel in der Fachzeitschrift Proceedings of the IEEE in drei Typen ein.
Ein S-Programm tut genau das, was eine vollständige, im Voraus geschriebene Spezifikation vorgibt, etwa die Berechnung des kleinsten gemeinsamen Vielfachen zweier Zahlen. Ein P-Programm löst ein Problem der realen Welt, das sich präzise formulieren, aber nur näherungsweise lösen lässt, etwa die Wettervorhersage. Ob die Lösung taugt, entscheidet die reale Welt. Ein E-Programm automatisiert eine menschliche Tätigkeit, etwa die Lagerverwaltung oder die Flugsicherung. Lehman schrieb, es werde Teil der Welt, die es abbildet: Es ist in sie eingebettet (embedded). Das E steht für dieses in die reale Welt eingebettete Programm, nicht für eingebettete Systeme in der Elektronik. Einmal im Betrieb, verändert es die Tätigkeit, der es dient. Und weil sich diese Tätigkeit dadurch wandelt, muss sich auch das Programm wieder ändern.
Im selben Artikel stellte Lehman seine Gesetze der Softwareevolution vor. Das erste, das er schon 1974 formuliert hatte, betrifft Programme im Betrieb, die eine äußere Wirklichkeit abbilden, etwa die Verwaltung eines Unternehmens. Ein solches Programm muss fortlaufend angepasst werden. Sonst nützt es denen, die es verwenden, immer weniger.
Der Grund liegt in der Tätigkeit, der es dient. Ihr Unternehmen verändert sich: Ihre Kunden, Ihre Abläufe, die Vorschriften. Eine Software, die sich nicht mit ihm verändert, beschreibt am Ende ein Unternehmen, das es nicht mehr gibt.
2001 unterzeichneten siebzehn Fachleute für iterative Methoden das Manifest für Agile Softwareentwicklung. Sein erstes Prinzip lautet in der offiziellen deutschen Übersetzung: „Unsere höchste Priorität ist es, den Kunden durch frühe und kontinuierliche Auslieferung wertvoller Software zufrieden zu stellen.“ Das zweite: „Heisse Anforderungsänderungen selbst spät in der Entwicklung willkommen.“ Das Manifest beschreibt nicht die Auslieferung eines fertigen Produkts. Es beschreibt eine Arbeit, die weitergeht, solange sich der Bedarf ändert.
Eine lebendige Anwendung ist nie fertig: Wird sie nicht mehr weiterentwickelt, bekommt sie nur noch Sicherheitskorrekturen und Updates der Komponenten, auf denen sie beruht, und dann ist es eine Anwendung, die stirbt.
Ein SaaS ist keine starre Software. Sein Hersteller entwickelt es weiter. Aber alle Kunden nutzen dieselbe Version: Der Hersteller entwickelt nur eine einzige Software weiter.
Solange Ihre Arbeitsweise der seiner anderen Kunden ähnelt, nützt Ihnen diese gemeinsame Weiterentwicklung. Weicht sie davon ab, bitten Sie um eine Anpassung. Es kommt vor, dass der Hersteller die Anpassungen, um die Sie bitten, nicht vornimmt.
Dann passen sich Ihre Teams an das Werkzeug an. Sie führen nebenher eine Tabelle oder bauen sich ein kleines Werkzeug an denen vorbei, die das Unternehmen gewählt hat. Man spricht von Shadow IT, auf Deutsch Schatten-IT. Unser Artikel über Werkzeuge, die zu Ihrer Arbeitsweise passen, beschreibt diese Anzeichen und was sie kosten.
Unserer Lesart nach veranschaulicht die Schatten-IT Lehmans Gesetz aus Sicht der Nutzer: Wenn die Software ihrem Bedarf nicht folgt, passen sie sich an.
Nein. Für eine Tätigkeit, die jedes Unternehmen hat und mit der Sie sich von niemandem unterscheiden, etwa die Lohnabrechnung, bleibt Standardsoftware die richtige Wahl. Martin Fowler, einer der Unterzeichner des Agilen Manifests und Chief Scientist bei Thoughtworks, rät in diesem Fall in einem Beitrag in seinem Blog, die Software zu kaufen und die eigene Arbeitsweise anzupassen. Derselbe Artikel über Werkzeuge, die zu Ihrer Arbeitsweise passen, erläutert seine Unterscheidung im Detail.
Die nützliche Frage lautet also nicht, ob SaaS verschwinden wird. Für jede Tätigkeit lautet sie: Soll sich Ihre Software an Sie anpassen, oder sollen Sie sich an Ihre Software anpassen?
Bis heute, im Jahr 2026, zeigen die Zahlen das nicht. Die hier genannten Hersteller steigern ihren Umsatz weiter, und die Unternehmen planen, mehr für Software auszugeben. Was die Investoren infrage gestellt haben, ist etwas anderes: die Abrechnung pro Nutzer und der Wert einer Software, von der sich mit KI inzwischen in wenigen Stunden eine Kopie programmieren lässt.
Eine Kopie zu programmieren, heißt noch nicht, sie sauber nachzubauen, mit der Qualität, der Wartung und der Sicherheit, die ein Unternehmen braucht. Ein selbst gebautes Werkzeug braucht außerdem jemanden, der es pflegt, absichert und über die Daten wacht, die es enthält. Das sind die versteckten Kosten der Schatten-IT, die wir in einem anderen Artikel beschrieben haben.
Für ein einfaches Werkzeug, das sich nicht mehr verändert, wie die Formulare von Thibault Houdon, ist die Bedrohung real. Mit KI kostet das Schreiben von Code wenig, und die Verifikation wird zum Engpass, sagte Dave Farley, Mitautor des Buchs Continuous Delivery (auf Englisch), in seinem Gespräch vom Februar 2026 im Podcast von Aviator (auf Englisch). Genau das hat Thibault Houdon erlebt.
Aber den Code zu schreiben, war nie das Schwierigste. Das Schwierigste ist, zu verstehen, was die Nutzer brauchen, es ihnen zu liefern und dies zu wiederholen, wenn sich dieser Bedarf ändert. Allen Holub, Softwarearchitekt und Berater, schrieb im September 2026 auf LinkedIn: Solange eine KI kein Gespräch mit den Nutzern führen kann, um ihren Bedarf herauszuarbeiten, bleibt diese Arbeit menschlich.
There's just Agentic coding. Big difference. Coding is a small part of the overall process.
Es gibt nur agentisches Programmieren. Ein großer Unterschied. Das Programmieren ist nur ein kleiner Teil des gesamten Prozesses.
Entwickler, die ihr Handwerk gut beherrschen, haben nicht auf die KI gewartet, um die Nutzer und ihren Bedarf in den Mittelpunkt ihrer Arbeit zu stellen. Lehman schrieb es vor mehr als vierzig Jahren, das Agile Manifest vor fünfundzwanzig Jahren. Die Debatte über das Ende von SaaS führt diesen Gedanken einem viel größeren Publikum vor Augen. Der Wert einer Software liegt in ihrer fortlaufenden Anpassung an den Bedarf derer, die sie nutzen.
Mit diesem Ansatz stellt sich die Frage anders. Unserer Lesart nach lässt sich eine Software, die als Produkt verkauft wird, das nicht mehr weiterentwickelt wird, kopieren. Eine Software, die als Dienstleistung verkauft wird und sich weiter an den Bedarf ihrer Nutzer anpasst, lässt sich nicht in einer Viertelstunde kopieren, denn bezahlt wird die Anpassung, und die geht jeden Monat weiter. Die KI macht diese Arbeit günstiger. Überflüssig macht sie sie nicht.
Genau so arbeiten wir bei DEVEDANOS. Wir folgen einem Ansatz, bei dem die Nutzer jede Funktion beurteilen. Bei der Entwicklung individueller Software arbeiten wir mit einem festen Budget, das am Ende jedes Monats für die geleistete Arbeit abgerechnet wird. Ihre Anwendung ist innerhalb eines Monats nutzbar, mit einigen wesentlichen Funktionen: Ihre Nutzer arbeiten sofort damit, und ihre Nutzung bestimmt, welche Funktionen als Nächstes entwickelt werden.
Danach passen wir Ihre Software laufend an die Entwicklung Ihres Geschäfts, Ihrer Nutzer und Ihrer Kunden an, so lange Sie es wünschen. Sie ändern die Richtung, wann immer Sie wollen, mit voller Reaktionsfähigkeit, ohne Nachtrag oder Aufpreis.
Das Budget umfasst die korrektive, adaptive, präventive und evolutive Wartung. Es umfasst auch die Null-Regressions-Garantie: Verhält sich eine abgenommene und freigegebene Funktion nach einer Änderung anders, beheben wir den Fehler ohne Mehrkosten und fügen einen automatisierten Test hinzu, der sein Wiederauftreten verhindert. Der Quellcode, die Infrastruktur, die Deployment-Pipeline und die Dokumentation sind Ihr geistiges Eigentum, sobald die erste Monatsrechnung beglichen ist. Eine Testphase von bis zu 15 Arbeitstagen im ersten Monat: keine Rechnung, wenn Sie die Ergebnisse nicht wollen.
Unser Artikel über den prädiktiven und den adaptiven Ansatz erzählt, was Agilität sein sollte. Und wenn Sie sich fragen, was die KI allein bauen kann, zeigt unser Artikel darüber, wie man mit KI eine App erstellt, wo das Werkzeug an seine Grenzen stößt.
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