Warum SAP und Software-Riesen beim KI-Business Modell scheitern

Kennen Sie das KI-Paradoxon? Jeder will es, jeder macht es und trotzdem wird aus dem größten Tech-Hype keine Cash-cow. Warum? 

Während alle über KI sprechen, kämpft die Branche mit der Monetarisierung. Nur Hardware-Gigant Nvidia kassiert, Software-Konzerne wie SAP stehen vor einem Dilemma. 

Die Künstliche Intelligenz sorgt weiterhin für spektakuläre Schlagzeilen und technische Durchbrüche, doch paradoxerweise sinken die Aktienkurse der Softwareunternehmen, die eigentlich vom KI-Boom profitieren sollten. Machine Learning, Large Language Models und KI-Agenten beeindrucken täglich mit neuen Möglichkeiten, aber ein nachhaltiges Geschäftsmodell haben die wenigsten Unternehmen entwickelt. 

Hardware triumphiert über Software 

Während tausende Start-ups sich mit innovativen KI-Experimenten überbieten, ist ausgerechnet ein Hardware-Produzent zum größten KI-Gewinner geworden: Nvidia stieg dank KI-Chips zum wertvollsten Unternehmen der Welt auf. Kein Softwareunternehmen konnte ähnlich schnell und spektakulär wachsen. 

Das zeigt das fundamentale Problem der KI-Branche: Die Technologie ist vorhanden und beeindruckend, aber ein tragfähiges betriebswirtschaftliches Konzept fehlt meist. Ein Bericht von Melius Research führte Anlegern schonungslos vor Augen, dass KI-Agenten das Geschäftsmodell großer Softwareanbieter strukturell bedrohen könnten.

SAP zwischen Innovation und Profitabilität

SAP etwa investiert massiv in KI-Technologien, doch aus diesen Investitionen entstehen weder neue ERP-Systeme noch nennenswerte Umsätze. Das Unternehmen betreibt KI-Entwicklung ohne klaren Plan, während das Cloud-Geschäft die teuren Experimente finanziert. Aktuell bietet SAP über 230 KI-gestützte Anwendungsfälle an und plant bis Ende 2025 eine Erweiterung auf 400 Szenarien.

Die Börse reagiert skeptisch. Die Technologie-Aktien sinken im Wert nach dem KI-Hype und auch Softwaretitel wie SAP stehen unter Druck, obwohl der Dax stabil bleibt.

Cloud-Geschäft als KI-Sponsor unter Druck

Die meisten Softwareanbieter nutzen eine riskante Quersubventionierung: Cloud-Services generieren die Einnahmen, KI-Projekte verschlingen das Geld und sollen Renommee bringen. Diese Rechnung gerät jedoch ins Wanken, da CIOs ihre Abhängigkeit von Public Clouds überdenken und verstärkt auf Private-Cloud- oder On-Premises-Umgebungen setzen, um Kosten zu senken und den Datenschutz zu verbessern.

Monetarisierung bleibt die große Hürde

Obwohl die großen Tech-Konzerne in diesem Jahr rund 300 Milliarden US-Dollar in KI investieren wollen – ein Plus von 23 Prozent gegenüber dem Vorjahr – bleibt die Monetarisierung dieser Entwicklungen schwierig. Laut dem Revenera Monetization Monitor 2025 sind nur 36 Prozent der Hersteller davon überzeugt, mit ihren KI-Lösungen das richtige Preis-Leistungs-Verhältnis zu bieten.

Die Hauptprobleme der KI-Monetarisierung liegen in folgenden Faktoren:

1. Schwer messbare ROI-Werte bei KI-Implementierungen
2. Kostenlose Integration in bestehende Software-Pakete
3. Fehlende KI-spezifische Pricing-Modelle
4. Überschätzte Kundenzahlungsbereitschaft

Erfolgreiche KI-Business-Modelle: Der Monetarisierungs-Blueprint

Wie aber sieht ein nachhaltiges KI-Geschäftsmodell aus? Erfolgreiche Ansätze müssen verschiedene Faktoren intelligent kombinieren.

Nutzerzentrierte Datenmonetarisierung funktioniert dann, wenn Unternehmen nach außen kundenorientiert und nach innen datenzentriert agieren. Das Ziel muss sein, das enorme KI-Potenzial zu nutzen und daraus ein neues, digitales und vor allem nachhaltiges Geschäft aufzubauen, das über die reine Technologie-Faszination hinausgeht.

Drei zentrale Überlegungen zeigen, welche Ansätze sich bei der Monetarisierung von Künstlicher Intelligenz als besonders vielversprechend erweisen. Erstens bietet die plattformbasierte Integration großes Potenzial: Die Einbettung generativer KI in digitale Plattformen kann profitabel werden, wenn Mehrwert und Geschäftsmodell klar aufeinander abgestimmt sind. Für Plattformbetreiber im B2B-Umfeld bedeutet dies, jetzt aktiv zu werden, zu experimentieren und aus den Erfahrungen zu lernen, anstatt auf die vermeintlich perfekte Lösung zu warten.

Zweitens gewinnen KI-as-a-Service-Modelle zunehmend an Bedeutung. Anstatt KI-Funktionen kostenlos in bestehende Software zu integrieren, sollten Unternehmen spezialisierte Services entwickeln, die klar abrechenbar sind und messbaren Geschäftswert schaffen. Erfolgreiche Praxisbeispiele zeigen, dass nutzungsbasierte oder performance-abhängige Preismodelle sehr gut funktionieren können.

Drittens erweisen sich branchenspezifische KI-Lösungen als besonders erfolgreich. Statt universelle Anwendungen anzubieten, konzentrieren sich die profitabelsten Geschäftsmodelle auf spezifische Industriezweige und deren konkrete Herausforderungen. So zeigt sich etwa im Gesundheitswesen bei diagnostischen Systemen, im Finanzsektor bei Fraud-Detection oder im Rechtsbereich bei der Vertragsanalyse, dass Spezialisierung der Schlüssel zum Erfolg ist.

KI-Monetarisierungs-Matrix

Ein strukturierter Überblick hierzu findet sich in der KI-Monetarisierungs-Matrix 2025, die die Dimensionen Implementierungsaufwand (X-Achse), Kundennutzen (Y-Achse) und Umsatzpotenzial (Blasengröße) kombiniert. Daraus ergeben sich vier Hauptstrategien: Erstens die nutzerzentrierte Daten-Monetarisierung, bei der Unternehmen externe Nutzenorientierung mit interner Datenzentrierung verbinden, um KI-Potenziale in nachhaltige Geschäftsmodelle zu transformieren. Ein Beispiel dafür ist Palantir Technologies, das mit datengetriebener KI bereits 2,3 Milliarden US-Dollar Jahresumsatz erzielt.

Zweitens die Integration generativer KI in Plattformen (Platform-as-a-Service), die besonders dann erfolgreich ist, wenn Geschäftsmodell und Mehrwert in Einklang stehen. Drittens die Entwicklung klar abrechenbarer KI-Services mit messbarem Geschäftswert und API-basierter Monetarisierung. Und viertens die vertikale Spezialisierung, bei der branchenspezifische Lösungen wie Diagnostik-Algorithmen im Healthcare-Bereich, Fraud-Detection-Services im Finanzsektor, Predictive-Maintenance-Modelle in der Industrie oder Vertragsanalysen im Legal-Tech-Sektor im Fokus stehen – ein Segment, das derzeit Wachstumsraten von bis zu 45 Prozent pro Jahr aufweist.

Der Ausblick auf 2025 zeigt, dass sich der KI-Markt vom anfänglichen Hype zu profitablen Business-Modellen entwickeln wird. Unternehmen werden zunehmend von Pilotprojekten zu produktiven, ROI-orientierten Implementierungen übergehen. Erfolgsfaktoren sind dabei Value-based Pricing statt Feature-basierter Preismodelle, der Einsatz von ROI-Metriken als Verkaufsargument, branchenspezifische Lösungen mit nachweisbarem Business Impact sowie hybride Deployment-Modelle, die Cloud- und On-Premises-Ansätze kombinieren.

Die Marktentwicklung bestätigt diesen Trend: Der KI-Softwaremarkt wird bis 2026 auf 185 Milliarden US-Dollar anwachsen (+28 % YoY), das KI-as-a-Service-Segment auf 45 Milliarden (+67 % YoY) und vertikale KI-Lösungen auf 32 Milliarden (+89 % YoY).

Ausblick: Von der Technologie zum Geschäft

2025 ist das Jahr der beispiellosen Einführung von unternehmensspezifischer KI. Mehr Menschen werden verstehen, wann und wie sie KI einsetzen können. Die Unternehmen, die als erste ein tragfähiges Monetarisierungsmodell für ihre KI-Technologien entwickeln, werden den Markt dominieren.

Die KI-Revolution ist real, aber sie braucht ein Geschäftsmodell. Die Zeiten des reinen Hypes neigen sich dem Ende zu – jetzt geht es um profitables Wachstum und nachhaltigen Geschäftserfolg. Hatten wir das nicht schon einmal? Das alles erinnert mich stark an das Platzen der Internet-Blase im Jahr 2000…