Im Frühjahr war es so weit: Die KI konnte so gut programmieren, dass die Börse das Ende von Software-Geschäftsmodellen ausrief. Seitdem haben sich die Kurse wieder erholt. Doch die Herausforderungen bleiben riesig – gerade für mittelständische Softwarehäuser.

Schnell gab es einen griffigen Begriff für den massiven Kursrutsch von SaaS-Unternehmen im Frühjahr 2026: SaaSpocalypse. Dabei war, wer sein Geschäftsmodell auf „Software as a Service“ aufgebaut hatte, bis dato Investors Liebling gewesen: wiederkehrende Cashflows, hohe Skalierbarkeit und manchmal ein tiefer Graben gegenüber der Konkurrenz, weil die Anwendungen fest in die IT der Kunden eingebunden waren. Doch als Anthropic mit Claude Code allen zeigte, wie gut KI-gestützte Programmierung bereits ist, schien klar: Unternehmen müssen in Zukunft weit weniger als bisher teure Subscriptions zahlen, sondern können sich zu überschaubaren Kosten viele der Softwarefunktionen ganz nach ihren Bedürfnissen selbst maßschneidern. Infrage standen auch die üblichen SaaS-Preismodelle (meist pro Nutzer und Monat), verbunden mit der Erwartung, dass künftig ergebnisbasierte (Outcome-based) Preissysteme den Ton angeben könnten.

In der Folge verloren Softwareaktien zeitweise mehr als eine Billion US-Dollar an Börsenwert. Doch die „SaaSpocalypse“ währte nicht lange. Die Kurse haben sich rasch wieder erholt, obwohl die KI-Modelle immer mächtiger werden. Die SAP-Aktie – das Unternehmen steht trotz aller Unterschiede stellvertretend für viele lokale Softwareanbieter aus dem Mittelstand – hatte gegenüber dem Jahresanfang zwischenzeitlich mehr als 30 Prozent verloren, hat diesen Verlust aber fast wieder wettgemacht (Stand Ende August 2026).

Wenn an den Überlegungen zur Substitution von Softwarehäusern etwas dran war, wie konnte dann bereits Ende Juni Main Capital Partners zwei neue Softwarefonds über zusammen 5,25 Milliarden Euro schließen – beide überzeichnet, beide mehr als doppelt so groß wie ihre Vorgänger? Sicher, solche Summen werden nicht innerhalb weniger Wochen eingesammelt; viele Zusagen kamen vor Claude und der Abwertung. Aber die Investoren sind auch nicht panisch abgesprungen.

Fest steht, dass es im zweiten Quartal rund 20 Prozent weniger Tech Deals als im Vorquartal gab. Anwendungssoftware blieb mit 216 Abschlüssen europaweit dennoch das aktivste M&A-Segment. Zwar sagen diese Zahlen nichts über kurzfristige Bewertungsanpassungen, aber zum Käuferstreik ist es auch hier nicht gekommen. Was passiert da also gerade?

„KI und deren Auswirkungen auf die Softwareindustrie sind bei fast allen Strategiegesprächen derzeit ein zentrales Thema.“

Frank Niemann,
Deutsche Bank

Frank Niemann, Industrieexperte für IT im Corporate-Finance-Team der Deutschen Bank, erklärt: „KI und deren Auswirkungen auf die Softwareindustrie sind bei fast allen Strategiegesprächen derzeit ein zentrales Thema.“ Niemann und seine Kollegen arbeiten sowohl mit zahlreichen mittelständischen Softwareanbietern und IT-Dienstleistern als auch mit Investoren zusammen. Der Markt hat nach dem Auf und Ab zwischen Euphorie und Panik seinen Blick geschärft und differenziert zwischen leichter ersetzbaren und robusteren Geschäftsmodellen. Niemann: „Ausgereifte Unternehmenssoftware, die komplexe Prozesse und umfangreiche Datenstrukturen steuert, lässt sich nicht so einfach mittels KI nachbauen.“

Klar geworden ist, dass vor allem Unternehmenssoftware weit mehr als Code-Erstellung ist. Sie steuert und automatisiert die Geschäftsprozesse eines Unternehmens, ist in bestehende IT-Umgebungen eingebunden und wird vom Softwareanbieter weiterentwickelt und gewartet. Mit dem „Vibe Coding“ – die KI programmiert für Leute ohne tiefergehende Coding-Kenntnisse – allein ist es daher nicht getan. Gerade für Enterprise-Kunden wiegen Stabilität, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und die Kosten einer Betriebsstörung mindestens so schwer wie die Software-Subscription-Kosten selbst. Niemann erläutert: „Für Unternehmen wäre es ein riesiger Aufwand, eine qualitativ gleichwertige Unternehmenslösung mit integrierten Business-Funktionen mittels KI nachzubauen und diese dann auch effizient weiterzuentwickeln.“ Außerdem sei das Unternehmen dann auch selbst dafür verantwortlich, die Software gesetzeskonform zu halten sowie eine hohe Verfügbarkeit, Performance, Stabilität und IT-Sicherheit zu gewährleisten. Hinzu kommt: Viele Softwarehäuser sind aktiv geworden und beschäftigen sich selbst bereits intensiv mit KI und deren Möglichkeiten.

Umgekehrt heißt das aber auch: Anbieter mit isolierten Einzellösungen sind stärker von der KI-Herausforderung bedroht, weil ihr Produkt eine überschaubare Funktion abdeckt und weder komplexe Datenstrukturen aufweist noch schwer nachzubildendes Fachwissen benötigt. Für alle anderen könnte KI aber Chancen bieten – gerade für deutsche Softwarehäuser. Niemann sagt: „Praxiserprobte Anwendungssysteme und das Fachwissen der Anbieter sind eine sehr gute Basis für den Einsatz von KI. Auf der oft branchenspezifisch ausgerichteten Prozesslogik und den ausgefeilten Strukturen des Datenmodells können KI-Agenten aufsetzen. Solche Agenten wären in der Lage, selbstständig komplexe und mehrstufige Abläufe auszuführen. Zwar entwickeln deutsche Softwarehäuser und ihre Implementierungspartner oft die KI-Basis nicht selbst, jedoch verfügen sie über essenzielle Kompetenzen für die tiefe Integration in die Software, die den konkreten KI-Einsatz im jeweiligen Prozess- und Branchenkontext erst ermöglicht. Außerdem können sie als lokaler Anbieter für digitale Souveränität bei der KI-Nutzung auf sensiblen Anwendungsdaten sorgen.“

Doch damit es dazu kommen kann, braucht es bestimmte technologische und personelle Voraussetzungen. Eine alte Software kann viel schwerer mit KI verbunden werden; KI- und Softwareexperten müssen zusammenarbeiten, um das tiefe Verständnis von Prozessen, Daten und deren Zusammenspiel in effiziente, regelkonforme und nachvollziehbare Mehrwerte mit KI zu überführen. Geht es nach den Softwarekunden, sollte ihre Unternehmenssoftware sowohl Cloud-fähig sein als auch relevante KI-Möglichkeiten integrieren, ist Niemann sicher.

Doch aus eigener Kraft sowohl eine Cloud-basierte Softwareumgebung zu realisieren als auch eine Produkt- und Go-to-Market-Strategie für KI ins Werk zu setzen, stellt viele mittelständische Anbieter vor enorme Herausforderungen, die sie auch finanziell nicht immer allein bewältigen können. „Hier kommen als eine Option Investoren ins Spiel“, sagt Niemann. „Sie beteiligen sich am Unternehmen, um Entwicklungen zu beschleunigen oder diese sogar erst zu ermöglichen.“

Das ist keine blanke Theorie: Der Finanzinvestor Hg hat sich Ende 2025 an Diamant Software aus Bielefeld beteiligt. Diamant bietet Rechnungswesen- und Controlling-Software an, beschäftigt mehr als 350 Menschen und erreicht nach eigenen Angaben über 100.000 Nutzer. Das Unternehmen setzt sich bereits seit 2019 intensiv mit KI auseinander. Mit dem Finanzinvestor an Bord kann es die Entwicklung der Cloud-Software und der Innovationen im KI-Zeitalter rascher finanzieren.

„Buy and Build“ oder auch Plattformstrategie heißt ein möglicher Ansatz der Finanzinvestoren: ein Basisunternehmen kaufen, skalierbare Strukturen auf- oder ausbauen, dann weitere Beteiligungen hinzukaufen. Der große Vorteil: Die Investitionen in KI, Sicherheit und Cloud, aber auch in die Fachkräfteaus- und Weiterbildung rechnen sich schneller als beim Alleingang. Dass das funktionieren kann, zeigen Beispiele wie proALPHA. Mit dem Einstieg der Investmentgesellschaft Intermediate Capital Group verfolgt proALPHA eine „Buy and Build“-Strategie, die organisches Wachstum durch strategische Zukäufe beschleunigt. Um eine ERP-Plattform herum wurde eine Reihe weiterer Lösungen gruppiert, auch KI ist Teil der Weiterentwicklung.

Mehr als jeder zweite Zukauf im Bereich SaaS weltweit entfiel auf Strategen mit Finanzinvestoren im Hintergrund. Die Beteiligung eines Finanzinvestors – direkt oder indirekt – ist natürlich nicht der einzige Weg, die notwendigen Investitionen zu stemmen. Auch Kooperationen, Joint Ventures oder Mezzanine-Finanzierungen können die Entwicklungsgeschwindigkeit erhöhen.

„Der eigentliche M&A-Prozess beginnt weit vor den Investorengesprächen.“

Sebastian Kirsch,
Deutsche Bank

So unterschiedlich wie ihre Softwarefunktionen sind auch die jeweiligen Ausgangspositionen der Softwarehäuser, wenn die Gespräche mit potenziellen Investoren beginnen. Sebastian Kirsch, Leiter MidMarket M&A für den Tech-Sektor im Bereich Corporate Finance bei der Deutschen Bank, sagt: „Der eigentliche M&A-Prozess beginnt weit vor den Investorengesprächen mit der konkreten Definition individueller Transaktionsziele. Durch die frühzeitige Kommunikation sowohl strategischer Ziele als auch gesellschaftsrechtlicher Strukturen und Rollen gelingen effiziente und überdurchschnittlich erfolgreiche Transaktionen.“

Entscheidend ist, dass Unternehmen Antworten auf die zentrale Frage finden: Wie bewältige ich möglichst schnell die aktuellen und künftig noch steigenden Anforderungen im Markt? Denn die Konkurrenz schläft nicht und kauft gezielt erprobte Produkte, Unternehmen mit Datenzugang und Kundenzugänge zu.

SaaS ist also längst nicht tot, doch der Wettbewerb ist durch KI noch intensiver geworden, der Zwang zur Konsolidierung des Marktes gestiegen. Die Programmierkapazitäten sind kein Engpass mehr; jetzt zählen Prozesswissen und Integrationsfähigkeit sowie ausreichend Kapital für die fortwährende Modernisierung. Für mutige und visionäre Unternehmer ist das eine spannende Reise, für die kapitalstarke Partner gern als Wegbegleiter bereitstehen.

All das wird die IT in einem mittelständischen Unternehmen mehrere Jahre beschäftigen. Unternehmen gewinnen damit zwar mehr Souveränität, zahlen aber wahrscheinlich einen hohen Preis dafür – sowohl für den Ressourceneinsatz für die Umstellung selbst als auch aufgrund möglicherweise weniger leistungsstarker IT-Lösungen.

Niemand kann absehen, ob sich in fünf Jahren die transatlantische Kluft wieder geschlossen haben wird. Die Chancen für eine Wiederannäherung stehen aus IT-Sicht nicht so schlecht. Denn vergessen werden sollte auch nicht: Ohne den riesigen EU-Markt (und China) wird das Geschäft für die US-Unternehmen schwierig. Die Kosten der KI-Modell-Anbieter für die Weiterentwicklung ihrer Modelle sind gigantisch. Die Ökonomin Philippa Sigl-Glöckner macht folgende Rechnung auf: Haben nur die 70 Millionen White-Collar-Arbeiter in den USA Zugang zu Anthropic & Co., müssten die US-KI-Modell-Anbieter 2.300 US-Dollar pro Person und Monat verdienen, um die bisherigen Investitionen wieder einzuspielen. Solche Abogebühren sind nicht realistisch; aktuell sind es rund 46 US-Dollar. Die US-KI-Unternehmen können auf den Markt Europa nicht verzichten. Vielleicht gibt das ein wenig Zuversicht, dass nicht nur Europa schwer ohne die USA auskommt – sondern auch umgekehrt.