Machen KI-Agenten den SaaS-Wechsel unmöglich?
Anfangs war ich überzeugt: KI-Agenten werden die klassischen SaaS-Burggräben schwächen.
Wenn Technologie zur Massenware wird und Agenten immer schlauer werden, warum sollte ein Wechsel nicht einfacher werden? Du steckst einen neuen Agenten ein, er funktioniert gleich, fertig.
Ich habe dieses Argument oft vertreten. Aber je länger ich darüber nachdenke, desto weniger bin ich mir sicher.
Warum klassische SaaS so schwer zu ersetzen ist
Klassische SaaS-Software ist aus offensichtlichen Gründen klebrig: tiefe Integrationen, hohe Datenmigrationskosten, Schulungsaufwand, Netzwerkeffekte und massgeschneiderte Workflows. Sobald sich ein Unternehmen einmal festgelegt hat, kommt es kaum mehr los.
Grüezi Salesforce, grüezi SAP!
Aber es gibt eine fundamentale Einschränkung: SaaS-Tools lernen nicht von dir. Das Wissen, das du dir im Umgang mit dem System aneignest, also effiziente Abläufe, Workarounds für Spezialfälle und Best Practices, fliesst nie ins System zurück.
Schlimmer noch: Dieses Wissen wird selten im Unternehmen geteilt. Jeder Nutzer fängt im Grunde bei null an und entdeckt dieselben Lösungen immer wieder neu. Die Software entwickelt sich nicht weiter, egal wie du sie tatsächlich nutzt.
(Ja, man kann Software individuell anpassen. Aber wer schon mal in einem stark customisierten Projekt steckte, weiss: Mit der Zeit entfernt sich das System so weit vom Original, dass es keine Updates mehr verträgt.)
Bei klassischer SaaS bleibt Nutzerwissen in Silos. Es gibt keinen einfachen Weg, dieses Wissen zurück zum Anbieter oder auch nur zu anderen Nutzern im selben Unternehmen zu bringen.
KI-Agenten funktionieren anders
Sie lernen. Aus jeder Interaktion. Sie verstehen mit der Zeit, wie dein Unternehmen spricht, wie Entscheidungen fallen, wo die Spezialfälle liegen, wie du mit deinen Daten umgehst. Sie werden nicht nur besser in der Aufgabe, sondern besser darin, sie auf deine Art zu erledigen.
Anders als bei klassischer SaaS, wo das Nutzerverhalten für das System weitgehend unsichtbar bleibt, erfassen Agenten alles. Jede Interaktion wird zu Daten. Jede Entscheidung wird zu Lernmaterial.
Der neue Burggraben: aufgebaute Intelligenz
Hier wird es spannend.
Je mehr du den Agenten nutzt, desto wertvoller wird er für dich. Und wenn du wechseln willst? Dann verlierst du diese gesamte aufgebaute Intelligenz. Klar, du kannst einen neuen Agenten einsetzen. Aber er kennt dich nicht. Du fängst bei null an.
Ich sehe das bereits in Unternehmen passieren. Agenten werden alle paar Wochen mit frischen internen Daten aktualisiert, und die Leistung verbessert sich jedes Mal spürbar.
Nehmen wir Glean als Beispiel. Sie trainieren ihre firmenspezifischen LLMs und Embeddings monatlich mit neuen Daten, damit das System die spezifische Sprache und Datenstruktur jedes Unternehmens versteht. Sie haben nachgewiesen, dass sie die Genauigkeit in nur 6 Monaten um über 20% steigern können. Diesen Kontext kannst du nicht einfach kopieren.
Diese Art der firmenspezifischen Anpassung ist kein Nice-to-have mehr. Sie wird zur Grundvoraussetzung für ernstzunehmende KI im Unternehmen. Was das in der Praxis bedeutet, zeigt mein Erfahrungsbericht mit Felix, einem KI-Agenten, der nach wenigen Tagen meine Arbeitsweise gelernt hat und eigenständig Aufgaben erledigt.
Der neue SaaS-Burggraben
Vielleicht ist der neue SaaS-Burggraben also nicht mehr die Integration, die Funktionstiefe oder der Schulungsaufwand. Vielleicht ist es die unsichtbare Schicht an Intelligenz, die sich über die Zeit aufbaut. Der Teil, der sich nicht replizieren lässt.
Werden KI-Agenten SaaS klebriger machen oder weniger? Ich glaube: klebriger als je zuvor, nur aus völlig anderen Gründen.
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