Eine Branchenbeobachtung aus zwei Perspektiven – als langjähriger SaaS-Mensch und als jemand, der selbst täglich mit KI entwickelt.

Heute Morgen bin ich auf einen LinkedIn-Beitrag gestossen, der mich nicht mehr loslässt. Die Kernthese: Der nachhaltige Lock-in eines SaaS-Produkts entsteht nicht durch komplexe Software – die liesse sich heute an einem Nachmittag Vibe Coding und mit dem richtigen KI-Tool in groben Zügen nachbauen. Der echte Lock-in entsteht durch etwas, das keine KI in einem Nachmittag replizieren kann: durch die Fähigkeit, einen Anwender wirklich erfolgreich zu machen.

Diese Beobachtung trifft einen Nerv: Sie verändert die Spielregeln eines Geschäftsmodells, das jahrzehntelang nach klaren Mustern funktioniert hat. Und sie verlangt von der Branche, ehrlich zu werden – auch mit sich selbst.

Was ich aus der eigenen Praxis weiss

Ich entwickle seit geraumer Zeit selbst Software mit Unterstützung von KI-Werkzeugen – von WordPress-Plugins für das Ticketing der Villa Wellentanz bis zu Home-Assistant-Integrationen. Was vor fünf Jahren ein Wochenende oder eine Woche gekostet hätte, entsteht heute in einem Nachmittag. Nicht perfekt. Nicht produktionsreif. Aber funktional, lauffähig und gut genug, um eine zentrale Erkenntnis zu liefern: Die Eintrittsbarriere „komplexe Geschäftslogik“ existiert in dieser Form nicht mehr.

In meinen Vorträgen über Künstliche Intelligenz erlebe ich, wie diese Einsicht bei den Zuhörern unterschiedlich ankommt. Anwender werden mutiger – „wenn das so einfach geht, könnte ich das auch selbst“. Software-Anbieter werden nervöser – sie spüren, dass ihre Verteidigungslinie bröckelt. Beide Reaktionen sind berechtigt. Beide sind aber nur die halbe Wahrheit.

Denn was die KI in einem Nachmittag liefert, ist die Software. Was sie nicht liefert, ist die Antwort auf die Frage: „Was tue ich damit?“

PkOrg als Beispiel für ein verbreitetes Muster

Ein Beispiel, das ich gut kenne: Die Software PkOrg, die ich vor Jahren erfunden habe, deckt heute rund ein Viertel aller Qualifikationsverfahren in der Schweizer Berufsbildung ab. Theoretisch hätte jeder Berufsverband ein eigenes Tool bauen können – die Logik hinter einem QV-Verfahren ist nicht geheim. Praktisch hat es niemand getan. Mit heutiger KI-Unterstützung würde der Nachbau einer ersten Version in Tagen statt Jahren gelingen. Trotzdem würde das Resultat den Markt nicht erschüttern.

Warum nicht? Weil ein selbstgebautes Tool zwar Daten verwalten kann, aber nicht weiss:

• wie eine rechtssichere Note zustande kommt
• welche Fristen die Bildungsverordnungen vorgeben
• wie man eine IPA so designt, dass sie die Handlungskompetenz tatsächlich misst
• was der Unterschied zwischen einem Experten und einem Chefexperten ist – und welche Rolle wann was darf

Diese Fragen lassen sich nicht in Code beantworten. Sie werden in Schulungen, an Anwendertagungen, in Hotline-Gesprächen und über Jahre der gemeinsamen Verfahrensentwicklung in die Köpfe der Anwender gebracht. Genau dasselbe Muster sehe ich in vielen anderen B2B-SaaS-Bereichen – bei ERP-Systemen, bei Branchenlösungen für Treuhänder, Anwälte, Ärzte, Bauplaner. Überall, wo die eigentliche Wertschöpfung im Domänenwissen liegt und nicht in der Datenstruktur.

Der blinde Fleck der Branche: Wir messen die falschen Dinge

Hier wird es unbequem. Die meisten SaaS-Anbieter, die ich kenne, messen überwiegend Nutzung, nicht Erfolg.

• Logins pro Monat
• Anzahl aktiver Anwender
• Supportticket-Volumen
• Net Promoter Score nach einer Schulung

Diese Zahlen sagen wenig darüber aus, ob ein Anwender mit dem Tool tatsächlich besser geworden ist. Sie sagen sogar manchmal das Gegenteil: Ein hohes Ticketaufkommen kann bedeuten, dass die Kunden sich engagieren – oder dass sie verzweifelt sind. Eine hohe Nutzungsrate kann bedeuten, dass das Tool unersetzlich ist – oder dass die Anwender sich darin verirren.

Was man stattdessen messen müsste:

• Durchlaufzeit pro Verfahrensschritt im Zeitverlauf pro Kunde
• Feature-Adoption-Tiefe: Wie viele Funktionen nutzt ein Anwender wirklich, und wie verändert sich das über zwölf Monate?
• Eigenständigkeitsquote: Welcher Anteil der Aufgaben wird ohne Support gelöst – nicht weil keiner gefragt hat, sondern weil keiner fragen musste?
• Fachliche Qualität: Reduzieren sich Fehler, Beschwerden, manuelle Korrekturen über die Zeit?

Erst diese Zahlen zeigen, ob aus einem Anwender ein High-Impact User wird – einer, der seine Ziele erreicht und deshalb auch in fünf Jahren noch Kunde ist.

Fünf Konsequenzen für jedes SaaS-Geschäft

Aus dieser Sicht ist Customer Enablement keine Kostenstelle und kein Anhängsel des Supports. Es ist die zentrale strategische Verteidigungslinie gegen die Commoditisierung durch KI-Werkzeuge. Daraus ergeben sich aus meiner Sicht fünf Konsequenzen:

Erstens: Den Enablement-Pfad explizit machen. Vom ersten Login bis zum zertifizierten Power User braucht es einen sichtbaren, dokumentierten Pfad mit Stufen, Lernzielen und Anerkennung. Ohne diesen Pfad weiss niemand, wohin er sich entwickeln soll – und niemand bemerkt, wenn er stehenbleibt.

Zweitens: Fachexpertise als Produkt denken. Eine Best-Practice-Bibliothek, Vorlagen, eine aktive Anwender-Community, jährliche Tagungen mit Zertifikat – das sind keine Marketing-Aktivitäten. Das sind Produktbestandteile, die genau den Lock-in herstellen, den die Software allein nicht mehr leisten kann.

Drittens: Customer Success als eigene Rolle. Jemand, der proaktiv quartalsweise auf die Nutzungsmuster jedes Kunden schaut, Auffälligkeiten erkennt und interveniert, bevor der Kunde sich überlegt, das Ganze „doch selbst zu bauen“. Nicht reaktiv. Nicht aus dem Support heraus. Eigene Rolle, eigene KPIs.

Viertens: Erfolgs-KPIs pro Kunde, nicht pro Produkt. Es braucht ein Dashboard, das zeigt, welche Kunden sich in Richtung Meisterschaft entwickeln und welche stagnieren. Stagnation ist das Frühwarnsystem für Abwanderung – und für die Frage „Brauchen wir euch noch?“.

Fünftens: Budget-Linie „Customer Enablement“. Solange Enablement implizit unter Support, Schulung und Vertrieb läuft, wird es als Kostenfaktor optimiert statt als Wachstumshebel betrieben. Eine eigene Linie zwingt zur eigenen Frage: Was ist der ROI unserer Investition in den Erfolg unserer Anwender?

Die zwei Seiten derselben Medaille

Wer heute mit KI Software baut, weiss um die neue Geschwindigkeit. Und wer SaaS-Produkte verantwortet, sollte genau wissen, was diese Geschwindigkeit für seine Kunden bedeutet. Die beiden Perspektiven gehören zusammen.

Aus eigener Erfahrung kann ich sagen: Was KI heute liefert, ist erstaunlich. Aber sie liefert immer nur das, was sich beschreiben lässt. Sie liefert keinen Berufsstand, keine über Jahre erarbeitete Verfahrensweisheit, keine Verbandshistorie und keine Schulungserfahrung mit hunderten Anwendern. Sie liefert kein Vertrauen.

Genau das ist der Punkt, an dem sich SaaS-Anbieter heute neu erfinden müssen. Nicht in der Software – die ist längst kein Differenzierungsmerkmal mehr. Sondern in dem, was rund um die Software passiert. In der Art und Weise, wie aus einem Tool-Käufer ein Anwender und aus einem Anwender ein High-Impact User wird. In der bewusst gestalteten Reise, die den Kunden besser macht.

Wer diese Reise nicht aktiv gestaltet, wird in den kommenden Jahren immer wieder die Frage hören: „Brauchen wir euch eigentlich noch?“ Und er wird sich schwertun, eine überzeugende Antwort zu finden.

Das ist keine Produktfrage. Das ist eine Enablement-Frage. Und sie entscheidet darüber, welche SaaS-Unternehmen die nächsten Jahre nicht nur überleben, sondern gestärkt aus dem Umbruch hervorgehen.