Die Überlappung zweier Revolutionen – Die KI Revolution und die Plattform-Revolution
Die digitale Welt ist geprägt von disruptiven Entwicklungen, die bestehende Geschäftsmodelle immer wieder infrage stellen. Man hat Schlagzeilen gelesen wie „Software eats the world“ oder „Browser eats software“. Nun stehen wir vor der nächsten Transformation: „AI eats SaaS“ – künstliche Intelligenz wird zunehmend klassische Software-as-a-Service-Modelle ablösen oder zumindest radikal verändern. Doch was bedeutet das im Kontext der Plattformökonomie? Und welche neuen Möglichkeiten eröffnen sich für Plattformen und Marktplätze, wenn KI die Rolle des Backends übernimmt?
Um diese Veränderungen zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die Struktur klassischer SaaS-Lösungen. Eine typische SaaS-Anwendung besteht aus drei Ebenen. Ganz unten befindet sich die Datenbank, in der alle Informationen gespeichert sind – Nutzerprofile, Transaktionsdaten, Produktkataloge und so weiter. Darüber liegt das Backend, das definiert, welche Regeln und Workflows innerhalb der Plattform gelten. Hier werden Prozesse festgelegt, die Aktionen im Frontend, also der Benutzeroberfläche, auslösen. Klickt ein Nutzer beispielsweise auf den Button „Jetzt kaufen“, wird im Backend ein Prozess angestoßen: Die Zahlung wird abgewickelt, eine Bestätigungs-E-Mail wird verschickt und die Bestellung im System vermerkt.
Die Zeiten von Backends sind gezählt
Das Backend ist also das Herzstück jeder SaaS-Lösung, doch genau hier liegt auch das Problem. Alle neuen Funktionen und Prozesse müssen im Backend programmiert werden, was zu einem Nadelöhr für Innovation wird. Jedes neue Feature muss priorisiert, entwickelt und getestet werden. Entwicklerteams entscheiden, ob sich der Aufwand lohnt – häufig auf Basis von Nutzerfeedback und der erwarteten Akzeptanz des Features. Das bedeutet aber auch: Features, die nur wenige Nutzer betreffen, werden oft nie entwickelt, da der potenzielle Return on Investment (ROI) nicht ausreicht. SaaS-Anbieter konzentrieren sich auf die großen, profitablen Funktionen, während individuelle, nischige Anforderungen vernachlässigt werden.
Rand-Use Cases werden mit ermöglicht
Hier kommt die KI-Revolution ins Spiel. Was wäre, wenn wir das Backend teilweise durch eine KI ersetzen könnten? Anstatt fest programmierter Workflows würde eine intelligente KI auf natürliche Spracheingaben reagieren und direkt auf die Datenbank zugreifen. Nutzer könnten ihre Anforderungen im Frontend formulieren in natürlicher Sprache oder durch einfache Dropdown-Menüs und Checkboxen um den “Prompt” anzureichern. Ein LLM könnte diese Eingaben interpretieren und dynamisch Lösungen anbieten, ohne dass dafür neue Prozesse im Backend programmiert werden müssten.
E-commerce KI Use Case hebt Shopping-Erfahrung
Ein anschauliches Beispiel dafür ist das Kölner Start-up Homie (Yourhomie.ai), das sich auf die Einkaufserfahrung in beratungsintensiven Branchen spezialisiert hat, wie z.B. bei Baumärkten. Baumärkte haben riesige Inventare und unzählige Anwendungsfälle für dieses Inventar. Kunden suchen nicht einfach nur nach einem Produkt – sie suchen nach Lösungen für konkrete Bau- & Umbauprojekte. Jemand möchte vielleicht das Kinderzimmer renovieren und hat keine genaue Vorstellung, welche Materialien, Werkzeuge und Farben er benötigt. Anstatt durch eine endlose Liste von Produkten zu scrollen und Filter zu setzen, kann der Kunde dem Chatbot von Homie seinen Anwendungsfall schildern: „Ich möchte das Kinderzimmer renovieren.“ Die KI fragt dann gezielt nach weiteren Details (Filter): „Wie groß ist das Zimmer? Welche Farben bevorzugen Sie? Soll es ein bestimmtes Thema haben?“ Am Ende erstellt der Chatbot eine vollständige Einkaufsliste mit allen benötigten Produkten – quasi ein Rezept und die Zutaten für die Renovierung.
Schnelle Feature implementieren mithilfe von KI
Diese dynamische, KI-basierte Filtertechnologie hätte über ein klassisches SaaS-Modell enorme Entwicklungsressourcen verschlungen. Man hätte hunderte spezifische Workflows programmieren müssen, um all diese Use Cases (Bau- & Umbauprojekte) abzudecken. Der ROI wäre ungewiss gewesen, da nicht klar ist, wie viele Nutzer tatsächlich von einem spezifischen Workflow profitieren. Durch die Integration eines KI-gestützten Chatbots entfällt dieser Aufwand – die KI passt sich flexibel an die individuellen Bedürfnisse jedes Nutzers an. Das Backend wird dadurch teilweise obsolet.
Dieser Ansatz führt zu einer Hyperpersonalisierung von Plattformen und Marktplätzen. Während klassische SaaS-Lösungen darauf ausgelegt sind, möglichst viele Nutzer mit denselben Funktionen zufriedenzustellen, können KI-gestützte Plattformen individuelle Lösungen für jeden Nutzer bieten. Die Plattform wird nicht mehr durch vordefinierte Prozesse begrenzt, sondern durch die Kreativität der Nutzer, die ihre Anforderungen in natürlicher Sprache formulieren. Dadurch eröffnen sich auch neue Möglichkeiten für nieschige Features, die bisher nicht realisierbar waren.
Ein Baumarkt hätte beispielsweise nie eine digitale Lösung entwickelt, die spezifisch auf die Renovierung eines Gartenhauses zugeschnitten ist. Der Aufwand wäre zu groß gewesen, und der potenzielle Markt zu klein. Mit einer KI-basierten Plattform hingegen lässt sich genau dieser Use Case abdecken – ohne dass zusätzliche Programmierarbeit erforderlich ist. Die KI eröffnet die Möglichkeit auch Long-Tail-Use-Cases zu realisieren – also nieschige Anwendungsfälle, die wenige Nutzer und wenig ROI hätte.
Plattorm- & KI-Revolution
Die Überlappung der beiden Revolutionen – der Plattform-Revolution und der KI-Revolution – markiert einen Wendepunkt in der digitalen Wirtschaft. Plattformen werden nicht nur zu Orten des Austauschs, sondern zu dynamischen Problemlösern, die sich individuell auf jeden Nutzer einstellen. Die Rolle des Backends verändert sich fundamental, und Plattformbetreiber müssen lernen, KI als integralen Bestandteil ihrer Strategie zu sehen.
Kurz gesagt: AI eats SaaS – und die Plattformökonomie steht vor einem neuen Kapitel.