Weg von Lizenzen und Stundenabrechnungen, hin zu Bezahlung nach konkreten Ergebnissen. Grund dafür ist der Siegeszug der agentischen Künstlichen Intelligenz.
Vom Lizenzmodell zur Erfolgsabrechnung
Klassische Abrechnungsmethoden wie Lizenzen pro Nutzer oder Beratungsstunden geraten massiv unter Druck. Branchenexperten beobachten, dass mit dem Aufkommen KI-gestützter Agenten traditionelle Kennzahlen wie Mitarbeiterzahlen oder Arbeitsstunden als Berechnungsgrundlage zunehmend ungeeignet werden. Stattdessen setzen Anbieter im Geschäftskundenbereich verstärkt auf ergebnisorientierte Modelle. Der Preis bestimmt sich dann etwa durch gelöste Support-Tickets, identifizierte Sicherheitslücken oder andere messbare Erfolge.
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Große Anbieter reagieren bereits. Salesforce hat Bezahlmodelle eingeführt, die nicht mehr nach Token-Verbrauch, sondern nach tatsächlichen Ergebnissen abrechnen. Konzernvertreter berichten, dass die KI-Nutzung zwar hoch sei, viele Kunden sich jedoch noch in Pilotphasen befänden und die Rendite ihrer Investitionen genau prüften. Die Antwort des Unternehmens: spezialisierte KI-Agenten, die konkrete Leads qualifizieren und messbare Geschäftsergebnisse liefern.
IT-Dienstleister: Bedrohung oder Chance?
Befürchtungen, dass KI traditionelle Service-Anbieter überflüssig machen könnte, halten Experten für übertrieben. Führungskräfte des indischen IT-Dienstleisters Infosys betonen, die Technologie werde Firmen, die sich schnell anpassen, eher verstärken als ersetzen. Das Unternehmen berichtet, dass 90 Prozent seiner 200 größten Kunden derzeit an KI-Projekten arbeiten. Im Geschäftsjahr 2026 erzielte Infosys einen Umsatz von rund 20,2 Milliarden Euro, wovon KI-Dienstleistungen mit etwa einer Milliarde Euro rund 5,5 Prozent ausmachten.
Bis 2030 will der Konzern ein KI-Dienstleistungsvolumen von schätzungsweise 400 Milliarden Euro erschließen. Wachstumstreiber sind die dringend notwendige Modernisierung von Altsystemen und die Integration von KI in geschäftskritische Unternehmensbereiche. Interessant: Obwohl indische IT-Aktien im wichtigen Nifty-50-Index auf den niedrigsten Stand seit 2002 gefallen sind, weisen die Dienstleistungsfirmen weiterhin hohe Cashflow-Raten auf.
Neue Konkurrenz durch KI-Startups
Die Harvard Business Review prognostiziert in ihrer aktuellen Ausgabe, dass agentische KI die Markteintrittsbarrieren für Startups drastisch senkt. Durch den Einsatz autonomer Agenten und deren Koordination können neue Anbieter Kosten, Zeit und Personalbedarf reduzieren. Das ermöglicht ihnen, etablierte Märkte deutlich schneller zu durchdringen als in früheren Innovationszyklen.
Besonders deutlich wird das bei sogenannten vertikalen KI-Produkten. Seit Februar 2025 hat das Unternehmen Anthropic 13 spezialisierte Werkzeuge auf den Markt gebracht, darunter Lösungen für Rechts- und Designabteilungen. Die Marktwirkung ist unmittelbar: Ein Design-Software-Anbieter verlor am 17. April 2026 rund 7,5 Prozent seines Börsenwerts, nachdem ein konkurrierendes KI-Designtool vorgestellt wurde. Insgesamt lag das Fusions- und Übernahmevolumen in der Softwarebranche zwischen Januar und Mai 2026 bei rund 50 Milliarden Euro – ein deutlicher Rückgang gegenüber 88 Milliarden Euro im Vorjahreszeitraum.
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Unternehmen werden KI-reif – aber Sicherheit bleibt Problem
Die KI-Reife großer Organisationen nimmt rasant zu. Eine Studie des Cloud-Anbieters Box zeigt: 80 Prozent der Unternehmen erzielen inzwischen eine Rendite aus ihren KI-Investitionen. Der Anteil der Firmen mit fortgeschrittener KI-Reife stieg innerhalb eines Jahres von acht auf 64 Prozent.
Doch die Umsetzung bleibt uneinheitlich. Zwar nutzen 83 Prozent der Organisationen KI-Agenten, und 19 Prozent setzen bereits vollständig autonome Systeme ein. Aber nur 36 Prozent haben den Zugriff auf notwendige interne Unternehmensdaten erfolgreich integriert. Die Sicherheit bereitet weiterhin Kopfzerbrechen: 49 Prozent der Unternehmen meldeten KI-bezogene Datenschutzvorfälle. Als Reaktion auf solche Risiken hat etwa Meta kürzlich interne Programme gestoppt – darunter die Aufzeichnung von Tastatur- und Mausbewegungen von Mitarbeitern für KI-Trainingszwecke, nachdem Bedenken wegen der Offenlegung privater Gespräche und Leistungsdaten laut geworden waren.
