Veränderte Spielregeln bei Lizenzmodellen Agentic AI: Enterprise-Software muss ihren Wert neu beweisen

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Die Zahl der Nutzer-Lizenzen war lange einer der wichtigsten Maßstäbe für den Wert von Enterprise-Software. Mit Agentic AI verliert dieses Kriterium an Aussagekraft. Entscheidend wird dadurch künftig, welchen messbaren Beitrag eine Lösung zum Unternehmenserfolg leistet.

Enterprise-Software wurde lange nach der Zahl ihrer Nutzer, dem Funktionsumfang und der Größe einer Plattform bewertet. Mit Agentic AI verändert sich dieses Verständnis grundlegend. Denn wenn Software Aufgaben zunehmend selbstständig bearbeitet, Entscheidungen vorbereitet und Prozesse über mehrere Systeme hinweg steuert, verliert die Zahl der Nutzer als Bewertungsmaßstab an Aussagekraft.

Künftig wird wichtiger, welchen konkreten Beitrag eine Lösung zum Unternehmen leistet. Verkürzt sie Bearbeitungszeiten? Lassen sich Prozesse schneller anpassen? Entstehen neue digitale Angebote oder sinken Betriebskosten? Der wirtschaftliche Nutzen rückt damit stärker in den Mittelpunkt als die Zahl der vergebenen Lizenzen.

Warum Nutzerzahlen an Aussagekraft verlieren

Nutzerbasierte Lizenzmodelle haben Unternehmen lange eine einfache Orientierung gegeben, auch wenn Modelle wie Concurrent-User-Lizenzen oder gestaffelte Enterprise-Verträge den Preis schon vorher nicht eins zu eins an die Mitarbeiterzahl gekoppelt haben. Mit Agentic AI verschiebt sich dieser Maßstab grundsätzlich. Agentic AI übernimmt Aufgaben, die bislang von Menschen ausgeführt wurden, und ein KI-Agent benötigt dafür keine eigene Benutzerlizenz. Das macht seine Arbeit nicht kostenlos, es verschiebt nur die Bemessungsgrundlage: weg von der Zahl der Nutzer, hin zu Verbrauch, Aktivität oder Ergebnis. Eine hohe Zahl lizenzierter Nutzer sagt dadurch immer weniger darüber aus, welchen Mehrwert eine Anwendung tatsächlich schafft.

Das bedeutet nicht, dass nutzerbasierte Lizenzmodelle grundsätzlich ausgedient haben. Für klassische Arbeitsplatzsoftware bleiben sie sinnvoll. Wo Software jedoch zunehmend eigenständig arbeitet, beschreiben Nutzerzahlen weder die tatsächliche Nutzung noch den wirtschaftlichen Nutzen einer Lösung.

Dass diese Verschiebung gerade erst beginnt, zeigt eine globale Umfrage von Simon-Kucher: 45 Prozent der befragten Softwareunternehmen planen, für KI-Angebote künftig mehrere Abrechnungsmodelle miteinander zu kombinieren. Neben nutzerbasierten Ansätzen sollen verbrauchs-, aktivitäts- oder ergebnisbezogene Modelle an Bedeutung gewinnen. Dahinter steht die Erkenntnis, dass sich der Wert moderner Software immer seltener allein an der Zahl der Nutzer bemessen lässt.

Agentic AI macht den wirtschaftlichen Nutzen sichtbarer

Agentic AI unterscheidet sich von bisherigen KI-Anwendungen vor allem dadurch, dass sie nicht nur Inhalte erzeugt oder Informationen bereitstellt. Sie kann Aufgabenketten bearbeiten, Werkzeuge auswählen, Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen und Folgeaktionen anstoßen. Damit wird Software selbst zu einem aktiven Bestandteil von Geschäftsprozessen.

Genau dadurch verändert sich auch ihre Bewertung. Unternehmen können heute deutlich genauer messen, welchen Beitrag eine Anwendung zu einem Prozess leistet. Kennzahlen wie die Vorgangsabschlussdauer, Fehlerquoten und Einführungen neuer digitaler Angebote rücken dabei stärker in den Fokus als die Frage, wie viele Mitarbeitende eine Anwendung täglich öffnen.

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Das Ende sichtbarer Software

Messbarkeit allein garantiert allerdings noch keinen Erfolg. Eine schnellere Bearbeitung bringt wenig, wenn gleichzeitig die Qualität sinkt oder zusätzliche Kontrollmechanismen notwendig werden. Ebenso können höhere Rechen- oder Integrationskosten den wirtschaftlichen Nutzen schmälern. Deshalb wäre es fatal, sich auf eine einzelne Kennzahl zu verlassen. Stattdessen muss der Beitrag zum Unternehmenserfolg insgesamt nachvollziehbar sein.

Dass Unternehmen diesen Nutzen zunehmend messen, zeigt auch eine aktuelle Bitkom-Studie. Mehr als die Hälfte der Unternehmen (52 Prozent), die KI einsetzen, berichtet bereits von einem messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg. Rund drei Viertel sehen zudem eine Verbesserung ihrer Wettbewerbsposition. KI wird damit zunehmend an konkreten Ergebnissen gemessen – und nicht mehr allein an ihrem Innovationspotenzial.

Flexibilität wird zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor

Parallel verändert sich auch die Erwartung an Enterprise-Software. In einem Markt, in dem sich KI-Modelle, regulatorische Anforderungen und Geschäftsprozesse kontinuierlich weiterentwickeln, wird Anpassungsfähigkeit zu einem wirtschaftlichen Faktor. Unternehmen möchten neue Technologien integrieren können, ohne ihre bestehende IT-Landschaft gänzlich umzubauen. Sie erwarten Plattformen, die Veränderungen ermöglichen, statt sie auszubremsen.

Dass genau hier viele Unternehmen an Grenzen stoßen, zeigt auch der aktuelle „State of AI Development Report“ von Outsystems. Deutsche Unternehmen nennen vor allem die Integration in bestehende Systeme (38 Prozent), Legacy-Systeme (34 Prozent) sowie Governance- und Compliance-Anforderungen (31 Prozent) als größte Hürden für den produktiven Einsatz agentischer KI. Die Herausforderung besteht damit weniger darin, KI einzuführen, als sie kontrolliert in bestehende IT-Landschaften einzubinden.

Für Softwareanbieter verschiebt sich damit ebenfalls der Wettbewerb. Entscheidend ist künftig weniger die Größe einer Plattform oder die Zahl ihrer Funktionen. Wichtiger wird, wie schnell sich Anwendungen an neue Anforderungen anpassen, Prozesse verändern oder neue Technologien integrieren lassen.

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Wie Enterprise-Software künftig gemessen werden muss

Die veränderte Bewertung von Software stellt auch neue Anforderungen an Plattformen und Architekturen.

Erstens müssen sie offen genug sein, um unterschiedliche KI-Modelle, Datenquellen und bestehende Anwendungen miteinander zu verbinden. Niemand kann heute zuverlässig vorhersagen, welche Technologien in zwei oder drei Jahren den Markt prägen werden.

Zweitens braucht es Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Unternehmen müssen verstehen können, welche Entscheidungen ein KI-Agent getroffen hat, welche Daten dabei verwendet wurden und welche Aktionen daraus entstanden sind. Ohne diese Transparenz lassen sich Qualität, Sicherheit und regulatorische Anforderungen kaum gewährleisten.

Drittens müssen Veränderungen beherrschbar bleiben. Agenten, Modelle und Regeln entwickeln sich deutlich schneller weiter als klassische Software-Releases. Umso wichtiger werden kontrollierte Änderungen, Tests und klare Freigabeprozesse.

Schließlich müssen Unternehmen den wirtschaftlichen Nutzen ihrer Software nachvollziehbar bewerten können. Technische Kennzahlen allein reichen dafür nicht aus. Erst die Verbindung mit Prozess- und Geschäftskennzahlen zeigt, ob eine Lösung tatsächlich einen messbaren Mehrwert schafft.

IT-Verantwortliche müssen neue Maßstäbe anlegen

Für IT-Entscheider verändert sich damit auch der Blick auf Beschaffung und Architektur. Künftig wird es weniger darum gehen, möglichst viele Funktionen oder die günstigste Lizenzstruktur zu vergleichen. Wichtiger wird die Frage, wie schnell sich eine Lösung an neue Anforderungen anpassen lässt, wie gut sie sich in bestehende Systemlandschaften einfügt und wie nachvollziehbar sich ihr Beitrag zum Unternehmenserfolg belegen lässt.

Nicht jeder Prozess eignet sich dabei gleichermaßen für Agentic AI. Besonders groß ist das Potenzial dort, wo wiederkehrende Aufgaben, klar definierte Abläufe und belastbare Kennzahlen zusammentreffen. Gleichzeitig bleiben Governance, Datenqualität und organisatorische Veränderungen entscheidende Voraussetzungen dafür, dass aus technischer Innovation auch wirtschaftlicher Nutzen entsteht.

Ausgangspunkt des Wandels ist ein neues Verständnis des Wertes von Software. Die Veränderungen bei Lizenz- und Preismodellen sind letztlich Ausdruck dieses Perspektivwechsels. Je stärker Agentic AI Einzug in Geschäftsprozesse hält, desto weniger zählt, wie viele Menschen eine Anwendung nutzen. Entscheidend ist, welchen messbaren Beitrag sie zum Unternehmen leistet. Genau daran wird sich Enterprise-Software künftig zunehmend messen lassen.

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