Laut Morningstar Equity Research wird generative Künstliche Intelligenz (GenKI) die Risiken von Disruptionen überall dort erhöhen, wo Daten in angemessenem Umfang verfügbar sind und wo durch die Strukturierung oder Analyse der internen Logik dieser Daten Wert geschaffen wird.
Das Programmieren ist das offensichtlichste Beispiel hierfür. Auch wenn dies auf bestimmte Aspekte der juristischen Analyse oder der medizinischen Forschung zutreffen könnte, versuchen Menschen, logische Zusammenhänge vor allem anhand öffentlich zugänglicher Texte zu strukturieren.
Die Aktienanalyse von Morningstar hat kürzlich die Bewertungen der Wettbewerbsvorteile für 132 Unternehmen aus unserem Beobachtungsbereich neu bewertet, bei denen wir der Ansicht waren, dass Künstliche Intelligenz disruptive Auswirkungen haben könnte und daher eine eingehendere Analyse gerechtfertigt sei.
Im Rahmen unserer Untersuchung haben wir uns auch mit den Argumenten befasst, die in der großen Debatte um generative KI versus Software-as-a-Service vorgebracht werden: der Vorstellung, dass KI herkömmliche Softwarelösungen ersetzen wird. Eine unserer wichtigsten Erkenntnisse ist, dass das niemand mit Sicherheit sagen kann.
Beide Seiten haben ihre guten Argumente. Hier finden Sie einen Überblick über die sieben Argumente und Gegenargumente in der Debatte um generative KI versus SaaS.
KI senkt die Kosten für Programmierung
KI ist sehr gut im Programmieren und verringert daher den wirtschaftlichen Mehrwert, den Unternehmen durch das Programmieren erzielen können. Unabhängig davon, welchen prozentualen Anteil am Wert ein Softwareunternehmen durch reine Programmierarbeit schafft – sobald das Programmieren keine knappe Ressource mehr ist, wird ein geringerer Teil dieses Wertes den Softwareanbietern zufließen.
Gegenargument
Der Wert von SaaS liegt nicht allein in der Programmierung. Der Wert ergibt sich aus komplexen Aspekten, in denen KI noch nicht so gut ist, wie zum Beispiel dem Verständnis des geschäftlichen Kontexts, Fachwissen über bestimmte Arbeitsabläufe, der Berücksichtigung zahlreicher Sonderfälle, der allgemeinen Verantwortung und Überwachung und vielem mehr. Entscheidend sind das Datenbankschema, die Historie, die Sicherheit, die Compliance und das Vertrauen.
Letztendlich entscheiden sich Unternehmen für SaaS, weil „es einfach funktioniert“, und der Code ist dabei nur ein Teil des Ganzen.
Software basiert oft auf einem „Pro-Arbeitsplatz“-Modell und ist unmittelbar bedroht
KI sollte die Produktivität der Endnutzer steigern oder diese sogar ersetzen. Dies dürfte im Laufe der Zeit zu einem Rückgang der benötigten Mitarbeiterzahl führen. Wenn eine Person die Arbeit von zwei Personen erledigen kann, könnte das zu einem Rückgang der Mitarbeiterzahl um 50 % führen.
KI könnte zudem dazu führen, dass die Preise für die angebotenen Produkte sinken. Wenn der Preis für „Work“ auf 20 US-Dollar pro Monat und Nutzer sinkt und Ihre derzeitigen Preise darüber liegen, könnte es zu einem Preisdruck kommen.
Gegenargument
Viele SaaS-Unternehmen berechnen ihre Preise bereits auf der Grundlage von „Wert“ oder „Nutzung“. Diejenigen, die dies noch nicht tun, werden ihre Preismodelle in einer von KI geprägten Welt anpassen. Wenn ein Unternehmen das versucht, könnte es dennoch einer Preisdruckphase ausgesetzt sein, falls es zuvor wirtschaftliche Gewinne erzielt hat, die in keinem Verhältnis zu dem durch KI geschaffenen Mehrwert standen; dennoch wird es damit die schlimmsten Szenarien abwenden können.
Zusätzliche Nachfrage ist nicht ausgeschlossen. In der Vergangenheit hat eine Steigerung der Arbeitsproduktivität nicht zu einem starken Rückgang der Beschäftigtenzahl geführt. Stattdessen beschäftigen Unternehmen weiterhin dieselbe Anzahl an Mitarbeitern, die nun einfach mehr leisten können.
GenKI basiert auf dem Token-Verbrauch und weist geringere Bruttomargen auf
KI basiert grundsätzlich auf einem verbrauchsabhängigen Modell. Sie nutzen Intelligenz, indem Sie Rechenleistung in Anspruch nehmen. Die größte Stärke von Software lag im Wesentlichen darin, dass für die Verbreitung keine zusätzlichen Kosten anfielen. In einer verbrauchsabhängigen Welt ist das nicht mehr der Fall. Je höher der Anteil Ihrer Einnahmen ist, der aus verbrauchsabhängiger KI stammt, desto stärker wird sich Ihr Bruttomargenprofil in Richtung verbrauchsabhängiger Bruttomargen verschieben.
Die Bruttomargen bei Software könnten von 80 % oder mehr auf 65 % oder weniger sinken.
Gegenargument
Die Kosten für KI sinken kontinuierlich, da neue Architekturen und leistungsfähigere Hardware auf den Markt kommen. Der von jedem neuen Modell geschaffene Mehrwert steigt stetig an. Die Kosten für die Verbesserung der Inferenz werden weiterhin gute Bruttomargen ermöglichen, und Unternehmen werden Modell-Router einsetzen, um Token zu angemessenen Preisen auf relevante Arbeitsabläufe anzuwenden.
KI-Produkte werden den gesamten adressierbaren Markt erweitern, wodurch sich die absoluten Dollarbeträge, die Softwareunternehmen erzielen können, weiter erhöhen werden. Schließlich können Softwareunternehmen mithilfe von KI auch ihre Effizienz steigern, sodass ein etwaiger Druck auf die Bruttomarge durch betriebliche Effizienzgewinne ausgeglichen werden könnte, wodurch die operativen Margen unangetastet blieben.
Gen KI senkt die Eintrittsbarrieren
Wenn die Programmierung weitgehend automatisiert ist, sinken die Hürden für die Entwicklung eigener Lösungen erheblich. Dies bedeutet, dass SaaS-Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit interne Lösungen entwickeln werden, um bestehende Software zu ersetzen. Zudem werden Unternehmen, die über Softwareentwickler verfügen, damit beginnen, Produkte für weitere Branchen zu entwickeln, was den Wettbewerb verschärfen wird.
Niedrigere Markteintrittsbarrieren werden zu einer größeren Anzahl von Wettbewerbern führen. Darüber hinaus werden diese Wettbewerber ihre eigenen Produktentwicklungspläne beschleunigen, da KI die Geschwindigkeit für Produktentwicklungen erhöht.
Gegenargument
Die eigentlichen Markteintrittsbarrieren bestehen nicht nur darin, „den Code zu schreiben“. Es sind all die anderen Aufgaben, die SaaS-Unternehmen übernehmen – Wartung, Sicherheit, komplexe Koordination und Implementierungen –, die nicht unterschätzt werden sollten. Bestehende Kundenbeziehungen sowie ein kompetenter Prozess zur Markteinführung sind nach wie vor entscheidend, um Kunden dazu zu bewegen, die Angebote eines Unternehmens zu nutzen.
KI senkt die Wechselkosten
Durch die Vereinfachung und Automatisierung von Prozessen senkt KI die Wechselkosten überall dort, wo der Wechsel von Softwareprodukten aufgrund technischer Hürden, wie beispielsweise der Neuzuordnung von Daten, mit Schwierigkeiten verbunden ist.
Gegenargument
Auch wenn KI wohl in der Lage sein sollte, bestimmte Aspekte der Datenübertragung zu automatisieren, benötigen Sie dennoch internes Fachwissen, um die KI bei selbst mäßig komplexen Datenmigrationen anzusteuern und zu verwalten.
KI ändert die Grundlagen des Wettbewerbs und die Struktur der Branche
Die wichtigsten Wettbewerbsfaktoren im Softwarebereich sind die Kompetenz der Entwickler eines Unternehmens, die Übereinstimmung des Produkts mit den Kundenbedürfnissen sowie die Umsetzung einer Vertriebsstrategie. Sollte KI in zukünftigen Entwicklerplattformen eine zentrale Rolle einnehmen, wird die KI-Kompetenz zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.
Auch die Struktur der Branche könnte sich verändern. Sollte sich die KI zur zentralen Plattform entwickeln, über die Arbeitsabläufe abgewickelt werden, könnte dies dazu führen, dass sich die derzeitigen Gewinner und Verlierer neu ordnen.
Da KI-Modelle zunehmend an Bedeutung gewinnen, wird den Modellanbietern ein höherer Mehrwert zufließen als bisher. (Bisher belief sich der den Modellanbietern zufließende Mehrwert auf 0 Dollar.) Modellanbieter können nun verschiedene Arbeitsabläufe als einzelne Integrationen innerhalb ihres Modells in einem einzigen Schritt abwickeln. Je mehr Arbeitsabläufe sie integrieren, desto leistungsfähiger wird das Modell.
Gegenargument
Auch hier gilt: Bei Software geht es um weit mehr als nur um „den Code“. Der Erfolg hängt davon ab, dass man den geschäftlichen Kontext kennt, über Fachwissen zu bestimmten Arbeitsabläufen verfügt und das Produkt tatsächlich verkauft und vertreibt.
Technologische Veränderungen bringen Unsicherheiten ins System
Die Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz bringen zumindest zahlreiche Veränderungen mit sich. Die Softwareunternehmen von heute müssen sich darauf einstellen. Wenn sich ein System verändert, lässt sich nur schwer vorhersagen, wer sich darauf einstellen kann und wer nicht. Es gibt viele Gründe, warum es etablierten Unternehmen schwerer fällt, sich an veränderte Paradigmen anzupassen, darunter technologische Schulden und unternehmerische Trägheit.
Die Unsicherheit hat für alle zugenommen. Das fühlt sich an, als würde man versuchen, die SaaS-Gewinner des Jahres 2001 vorherzusagen – das war nicht einfach.
Gegenargument
Es gibt keinen fundamentalen Grund, warum etablierte Unternehmen sich nicht anpassen und von KI profitieren könnten. Etablierte Unternehmen könnten KI-Dienste zu einem Rückenwind statt zu einem Gegenwind machen, indem sie KI einführen und in neue Funktionen umsetzen, die Umsatz generieren, und so ihren Platz im Ökosystem behaupten.
