KI-Agenten gehen von der Unterstützung zur Ausführung über. Die Entstehung von KI-Agenten wie Claude Cowork – die in der Lage sind, Arbeitsabläufe in Rechts-, Marketing- und Analysefunktionen autonom zu verwalten – hat die Debatten unter den Anlegern intensiviert: Könnte es in Teilen des SaaS-Ökosystems zu einem strukturellen Disintermediationsrisiko und damit zu einem Wegfall der Zwischenhändler kommen?
Die Bewertungskennzahlen für Software waren seit August 2025 aufgrund des wahrgenommenen Disruptionsrisikos durch KI deutlich rückläufig – insbesondere im Vergleich zu den Begünstigten der KI-Infrastruktur. Der Markt scheint nicht nur die Wachstumserwartungen, sondern auch die Langlebigkeit von Software-Geschäftsmodellen neu zu bewerten.
Wir prüfen, ob diese Neubewertung einer grundsätzlichen Beeinträchtigung der Lage von SaaS Rechnung trägt und ob der Markt sowohl das Disruptionsrisiko als auch die Robustheit möglicherweise falsch einschätzt.
In den letzten zehn Jahren profitierten Software- und SaaS-Unternehmen (Software-as-a-Service) von einem strukturellen Bewertungsaufschlag im Vergleich zu anderen Technologiesegmenten und generell zum breiteren Markt. Das Argument war überzeugend: Zeichnungsbasierte Geschäftsmodelle sorgten für regelmäßige Erträge und höhere Prognosesicherheit der Gewinne. Sie boten hohe Bruttomargen und geringe Kapitalintensität. Mit dem Wachstum der Unternehmen verbesserten sich die Margen rasch, was zu einem starken Free Cashflow führte.
Im Wesentlichen galt Software im Technologiesegment als „defensives Wachstum“. Zahlreiche Lösungen waren tief in unternehmenskritische Workflows eingebettet und brachten hohe Umschichtungskosten und nachhaltige Preissetzungsmacht mit sich. Im Vergleich zu zyklischeren Segmenten wie Halbleitern oder Hardware bot Software ruhigere Gewinnverläufe und eine niedrigere Abhängigkeit von Konjunkturzyklen.
Dieser Vorteil hat allerdings nachgelassen – in einigen Segmenten drastisch.
Ein Teil der Verschlechterung ist eher auf Kapitalumschichtungen als auf eine Verschlechterung des operativen Geschäfts zurückzuführen.
Seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022 konzentrieren sich die Anleger zunehmend auf den rechenintensiven Charakter großer KI-Modelle. Da die Hyperscaler beispiellose Investitionszyklen eingeleitet haben, um ihre Rechenzentrumskapazitäten zu erhöhen, richten die Anleger ihren Fokus erneut auf die Hardwaremärkte, die mehrjährige Prognosesicherheit für nach oben korrigierte Gewinne bieten.
Im Gegensatz dazu muss Software im Allgemeinen noch einen vergleichbaren effektiven Nutzen durch KI nachweisen. Während die Einbettung von KI in bestehende Softwareprodukte einige Angebote verbessert hat, waren die unmittelbaren Auswirkungen auf Umsatz und Rentabilität mäßig. Die Anleger haben ihr Engagement von Software auf Hardware und Halbleiter verlagert, was die Vielfachen von Software relativ gesehen gesenkt hat.
Die jüngsten Produktankündigungen von OpenAI und Anthropic Investors stellen den langfristigen Bestand der Erträge in Frage, die das Software-Geschäftsmodell seit langem prägen, da KI-Tools eine verstärkte Konkurrenz darstellen. Wenn KI-Systeme wie Claude Cowork autonom Aufgaben ausführen, die zuvor menschliche Interaktionen innerhalb mehrerer Software-Tools erforderten, entstehen dadurch Risiken eines Wegfalls der Zwischenhändler in bestehenden SaaS-Tools.
Da das Risiko einer KI-Disruption Software belastet, nimmt der Markt zunehmend eine kurzfristige Gewinnerosion vorweg – was die Sorge wegen höherer KI-Investitionen von Softwareanbietern, Preisdruck und Wettbewerbsverzerrungen zum Ausdruck bringt. Im Gegensatz dazu steigen die Gewinnerwartungen für wichtige Teilmärkte im Halbleiter- und Hardwaresektor, da sich die Preise weiter verbessern und die Auftragsbücher von Rekord zu Rekord eilen.
Wir erkennen zwar kurzfristige Gegenwinde und beurteilen den Softwaresektor generell zurückhaltender, sind jedoch der Ansicht, dass das Disruptionsrisiko bei den Geschäftsmodellen erheblich variiert. Nicht alle Softwaresegmente sind gleichermaßen exponiert.
Die Anfälligkeit kann bei Software-Tools hoch sein, die primär eine Benutzeroberfläche (UI) für Standardaufgaben bieten. Autonome KI-Agenten können diese traditionellen Benutzeroberflächen umgehen und Aufgaben systemübergreifend organisieren, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Ebenso könnten Softwarehersteller, die hauptsächlich mit Mittelstandsunternehmen zusammenarbeiten, stärker gefährdet sein, da diese Kunden bei der Einführung KI-nativer Tools tendenziell preissensitiver und agiler sind. In solchen Fällen kann KI die Preissetzungsmacht einschränken und den Wettbewerb verstärken.
Wir glauben jedoch, dass bestimmte Segmente des Softwaremarktes robustere Geschäftsmodelle aufweisen. Cybersicherheit ist ein Beispiel, ebenso komplexe Softwareplattformen, die tief in den Unternehmensbetrieb eingebettet sind und deren Integration sehr kostspielig ist, oder Software-Tools für stark regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen oder den Staat. In diesen Segmenten stehen Datensicherheit und -konformität im Vordergrund. Darüber hinaus bietet Dateninfrastruktursoftware wie Datenbanken tatsächlich kurzfristige Vorteile, da KI-Systeme strukturierte, sichere und gut gesteuerte Dateneingaben erfordern.
Die Unterscheidung ist wichtig. Der Bewertungsrückgang bei Software und das Narrativ einer „SaaSpocalypse“ tragen berechtigten Fragen hinsichtlich der Nachhaltigkeit der Margen, der Wettbewerbsdynamik und der Aufrechterhaltung des langfristigen Wachstums in der Branche Rechnung. Das bedeutet aber nicht, dass alle Software-Geschäftsmodelle gleichermaßen betroffen sind.
KI wird das Ökosystem der Softwaredienste wahrscheinlich nicht beseitigen, sondern den Wert innerhalb des Systems neu verteilen. Für Anleger bietet das die Chance zu erkennen, welche Segmente strukturell anfällig und welche weiterhin gut aufgestellt sind, um in einer KI-gestützten Wirtschaft an Wert zu gewinnen. Der aktuell vorherrschende Software-Ausverkauf hat die Streuung innerhalb des Sektors erhöht und bietet Chancen für aktive Stockpicker, die auf Selektivität und Fundamentalanalysen fokussiert sind.
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