Künstliche Intelligenz und SaaS-Software: Wer wird gewinnen und wer verlieren?

Künstliche Intelligenz verändert die Softwarebranche grundlegend. Doch anders als es die öffentlichen Märkte manchmal vermuten lassen – wo der Druck auf die SaaS-Bewertungen bei den reinen KI-Anbietern Rekordhöhen erreicht –, stellt dieser Wandel nicht die gesamte Branche in Frage. Er verstärkt vielmehr die Unterschiede zwischen den einzelnen Akteuren.

Das ist die zentrale Überzeugung von Main Capital , und sie deckt sich mit unserer bei Altaroc Die eigentliche Frage für einen Investor ist nicht, ob KI die Softwarebranche verändern wird. Vielmehr geht es darum, herauszufinden, welche Unternehmen über die strategischen Ressourcen verfügen, um diesen Umbruch in einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil umzuwandeln.

Die am stärksten gefährdeten Softwareprogramme: Wenn KI die Eintrittsbarrieren senkt

Nicht alle Softwareanbieter sind denselben Risiken ausgesetzt. Für Main Capital sind die am stärksten gefährdeten klar identifiziert: die „Point Solutions“, also Softwareprogramme, die nur einen begrenzten Anwendungsbereich abdecken, kaum in die Prozesse ihrer Kunden integriert sind und relativ leicht zu ersetzen sind.

Die KI senkt automatisch die Eintrittsbarrieren in diesen Märkten. Neue Akteure können heute vergleichbare Lösungen viel schneller und kostengünstiger entwickeln und auf den Markt bringen. Die Differenzierung schwindet, der Preisdruck nimmt zu.

Dies ist übrigens einer der Gründe, warum Main Capital in der Vergangenheit nur in geringem Umfang in dieser Art von Vermögenswerten engagiert Main Capital . Ihr Investitionsfilter sortiert zu schwache Projekte bereits sehr früh aus, noch bevor die due diligence beginnt.

Warum geschäftskritische Software einen strategischen Vorteil bietet

Im Gegensatz dazu scheinen sogenannte „missionskritische“ Softwareprogramme strukturell gut aufgestellt zu sein – und könnten ihren Vorsprung im Zeitalter der KI sogar noch ausbauen.

Die Definition von Main Capital klar: Eine Software gilt als geschäftskritisch, wenn das Unternehmen, das sie nutzt, ohne sie schlichtweg nicht mehr funktionieren kann. Es geht nicht um eine Unterbrechung von einem Tag oder einer Woche – ein Ausfall führt sofort zu einem Stillstand. Diese Lösungen sind zudem sehr oft die einzige verlässliche Datenquelle.

Genau das braucht die KI jedoch, um einen Mehrwert zu schaffen. Um Prozesse zu automatisieren und aussagekräftige Ergebnisse zu liefern, müssen KI-Modelle auf zuverlässigen Datenschichten basieren. Die Anbieter, die diese strategischen Daten kontrollieren, sind daher durch die KI nicht bedroht: Sie werden vielmehr zu ihren natürlichen Partnern.

Zu den konkreten Beispielen aus dem Portfolio von Main Capital die SDB Groep, ein Anbieter von kritischer Gesundheitssoftware für niederländische Pflegeeinrichtungen, sowie Mach, dessen Buchhaltungssysteme in die Prozesse der deutschen Regierung integriert sind.

Ein wichtiger Punkt, der oft missverstanden wird: Die entscheidende Unterscheidung ist nicht die zwischen vertikaler und horizontaler Software. Auch in horizontaler Software finden sich kritische Aufzeichnungssysteme und geschützte Daten. Und in vertikaler Software können bestimmte punktuelle Lösungen leicht ersetzt werden. Das entscheidende Kriterium ist der Grad der Integration, die tatsächliche Kritikalität der Lösung und die Qualität der darin enthaltenen Daten.

Die Monetarisierung der KI: schneller als gedacht

Eine der konkretesten Erkenntnisse aus unserem Austausch mit Main Capital die Monetarisierung und die Geschwindigkeit, mit der diese umgesetzt werden kann.

Es reicht nicht aus, lediglich eine KI-Funktion hinzuzufügen. Die erfolgreichsten Akteure überarbeiten gleichzeitig ihr Produktangebot, ihre Vertriebsstrategie und ihr Geschäftsmodell. Das ist eine grundlegende Aufgabe, doch wenn sie gut umgesetzt wird, sind die Ergebnisse schnell sichtbar.

Im Portfolio von Main Capital kann sich bereits drei bis vier Monate nach der Einführung gut konzipierter KI-Funktionen ein direkter Einfluss auf den ARR zeigen. Einige Beteiligungen verzeichneten Produktivitätssteigerungen bei den Entwicklern zwischen 20 % und 60 %. WoodWing, Anbieter von Lösungen für Medien und Verlage, generierte dank eines KI-Tools für Redaktionsteams innerhalb weniger Monate einen Auftragswert von fast 3 Millionen Euro.

Bei den Preismodellen ist der Trend eindeutig: Der Markt entwickelt sich schrittweise hin zu Hybridmodellen, die eine Lizenz- oder Plattformbasis mit Komponenten kombinieren, die sich nach der Nutzung oder den von der KI erzielten Ergebnissen richten. Die heute vorherrschende reine Nutzerbasierte Preisgestaltung wird nach und nach ergänzt werden, ohne jedoch abrupt zu verschwinden, insbesondere in den Märkten für Großkunden, in denen eine hohe Kostenvolatilität nur schwer akzeptiert wird.

KI erweitert den adressierbaren Softwaremarkt

Ein grundlegender Trend verdient besondere Beachtung: die zunehmende Verschmelzung von Software und Dienstleistungen.

Früher war Software in erster Linie ein Werkzeug. Sie steigerte zwar die Produktivität der Teams, doch die eigentliche Arbeit wurde immer noch von einem Menschen – oder einem Team von Dienstleistern – erledigt. Mit generativer KI und autonomen Agenten beginnt die Software nun, bestimmte Aufgaben direkt selbst auszuführen.

Die Folge ist struktureller Natur: Softwarehersteller können nun Geschäftsmodelle angreifen, die bislang von Dienstleistungsunternehmen dominiert wurden. Ihre Produkte beanspruchen nicht mehr nur IT-Budgets, sondern können auch einen Teil der Betriebsbudgets oder sogar der Lohnsumme für sich beanspruchen. Dies bedeutet eine erhebliche Erweiterung des adressierbaren Marktes.

Was sich für Private-Equity-Investoren ändert

Für Main Capital macht KI die Spezialisierung noch wichtiger und schwerer nachzuahmen. Um die Positionierung eines Softwareanbieters im Zeitalter der KI richtig einzuschätzen, muss man genau verstehen, ob seine Daten tatsächlich geschäftskritisch sind, ob sie ihm wirklich gehören und ob die Integration in die Kundenprozesse tief genug ist.

Einem Laien wird es schwerfallen, diese Unterscheidung zu treffen. Viele Unternehmen behaupten, „Systems of Record“ zu sein. Im Rahmen der due diligence überprüft werden, ob dies tatsächlich der Fall ist.

Die Betreuung nach der Investition ist eine weitere Herausforderung. Main Capital auf seine 57 Beteiligungen, um erfolgreiche KI-Anwendungsfälle zu identifizieren und diese im gesamten Portfolio zu verbreiten. Das Team „Performance Excellence“ – das vor sechs Jahren aus nur einer Person bestand – zählt heute fast zwanzig Spezialisten (Produkt, KI, Go-to-Market, Finanzen). Diese Art von gebündelten Ressourcen ist für einen Generalisten-Fonds, der nur ein oder zwei Softwarehersteller aus vielen verschiedenen Branchen im Portfolio hat, nur schwer aufzubauen.

Bei Altaroc suchen wir bei unseren Fondsmanagern genau diese Art von Branchenüberzeugung und operativer Begleitkompetenz. KI verändert den Bereich Private Equity im Softwarebereich nicht pauschal, sondern belohnt Spezialisierung und fundiertes Fachwissen. Dies ist das zentrale Kriterium unseres Auswahlverfahrens.

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Sehen Sie sich unser gesamtes Gespräch mit Sven van Berge und Bram Kaashoek in diesem Video.