Anfang Februar sorgte ein neues Zusatzmodul des KI-Unternehmens Anthropic für Unruhe an den Börsen: Das Tool für den Chatbot Claude kann Verträge automatisiert prüfen und Kurzgutachten erstellen. Daraufhin brachen die Kurse von Software-Häusern wie Adobe, SAP und Salesforce ein. Anleger fürchten, dass KI komplexe Software-Dienstleistungen bald schneller und zu einem Bruchteil der bisherigen Kosten erledigen kann.
Wie stark KI die Software-Anbieter trifft, hängt jedoch vom jeweiligen Geschäftsmodell ab. Anleger sollten die Branche deshalb differenziert betrachten. Welche Verkaufswellen sind möglicherweise gerechtfertigt – und wo sind die Abwertungen übertrieben?
KI vereinfacht die interne Softwareentwicklung
KI-gestützte Code-Generierung – auch „Vibe Coding“ genannt – erlaubt Unternehmen, Software intern zu entwickeln. In der Theorie sinkt damit die Abhängigkeit von externen Anbietern. Für Software-Unternehmen ist das ein Risiko, in der Praxis aber aus unserer Sicht ein begrenztes.
Zwar senkt KI die technischen Hürden für die Code-Entwicklung, Kaufentscheidungen für Unternehmens-Software folgen aber primär nicht-technischen Kriterien: Sicherheit, Compliance, Governance und Zuverlässigkeit. Das bestätigen auch aktuelle Aussagen von Chief Information Officers. Anders gesagt: Das Coding macht nur einen kleinen Teil bei unternehmenskritischer Software aus.
Stärkerer Wettbewerb – aber kein automatischer Nachteil
KI senkt die Eintrittsbarrieren für neue Unternehmen, weil sie die Kosten massiv reduziert. Das gilt besonders für die Software-Branche. Dadurch nimmt der Wettbewerb zu und Wettbewerbsvorteile schwinden. Doch das ist kein neues Phänomen.
Die attraktiven Margen und Kapitalrenditen des Software-Sektors haben schon immer Risikokapital und neue Konkurrenten angezogen. In Bereichen wie Customer Relationship Management, Unternehmensressourcenplanung, Buchhaltung und Kundensupport kamen in den vergangenen Jahrzehnten Tausende neue Anbieter hinzu. Etablierte Unternehmen wie Hubspot oder Intuit haben ihre Marktposition dennoch behauptet.
Mehr Wettbewerb bedeutet also nicht automatisch den Verlust von Vorteilen wie starkem Vertrieb, hohen Wechselkosten, gewachsenen Ökosystemen und Markenvertrauen.
Neue Preismodelle auf dem Vormarsch
Die Aussicht, dass sich KI-Assistenten durchsetzen, schürt bei Anlegern die Angst, dass Software-Unternehmen mit traditionellen lizenzbasierten Preismodellen ins Hintertreffen geraten. Doch viele führende KI-Anwendungen bepreisen ihre Leistungen weiterhin nach Lizenzen – weil Kunden dieses Modell wegen der Kostensicherheit bevorzugen.
Das verbrauchsorientierte Modell funktioniert gut bei Infrastruktur wie Cloud Computing, Datenspeicherung oder Netzwerken. Auf flexible Geschäftsabläufe angewendet erzeugt es jedoch Unsicherheit bei der Budgetierung: Es fehlen klare Ersatzkosten für Arbeitskräfte und ein konkreter Return on Investment für den Kunden.
Nach unserer Einschätzung wird sich eine Mischform aus lizenz- und verbrauchsbasierten Preismodellen etablieren. Und eines sollte man dabei nicht vergessen: Etablierte Software-Unternehmen haben bereits in der Vergangenheit Umbrüche ihrer Geschäftsmodelle erfolgreich gemeistert.
Das größte strukturelle Risiko: große Sprachmodelle
Der Aufstieg großer Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs) ist das größte strukturelle Risiko – und das komplexeste Szenario in diesem Kontext. Eine Analogie verdeutlicht das: Software-Anwendungen sind das „Restaurant“, Daten das „Essen“ und KI die „Liefer-App“.
Das Restaurant war traditionell „Eigentümer“ der Kundenbeziehung – bis Liefer-Apps aufkamen. Seitdem kontrollieren diese die Nachfrage und kassieren einen Teil des Gewinns. Das Restaurant bereitet weiterhin das Essen zu, aber Schnittstelle und Kundenbindung haben sich verschoben.
Dieses Risiko ist auch für die Software-Branche real. Trotzdem trifft es wohl nicht alle Unternehmen gleich. Software, die lediglich als Datenspeicher dient, und repetitive Workflows mit geringen Umstellungskosten lassen sich ersetzen. Code hingegen, der in tiefgreifende und komplexe Abläufe eingebettet ist und Vertrauen, Compliance sowie Verantwortung erfordert, ist deutlich schwerer zu ersetzen. Entscheidend ist der gesamte Workflow – nicht nur die Daten und nicht nur der Code.
KI teilt Branchen in Gewinner und Verlierer
Abgesehen von der Software-Branche betrachten Anleger KI allgemein als Katalysator für einen weiteren Produktivitätszyklus bei Unternehmen. Doch Produktivitätssteigerungen wurden in der Vergangenheit immer wieder durch Wettbewerb aufgezehrt. Da KI Kosten und Eintrittsbarrieren auch in anderen Branchen senkt, entsteht neue Konkurrenz, die Gewinne neu verteilt und Aktienkurse von Unternehmen unter Druck setzt, die von veralteten Technologien abhängen.
KI unterteilt Branchen also neu – in Gewinner und Verlierer. Aktives Asset Management hilft dabei, die Spreu vom Weizen zu trennen.
Über den Autor
ist Portfoliomanager und globaler Investmentstratege bei MFS Investment Management.
