Die verstärkte Nutzung von Software und digitalen Services durch KI stellt ein Risiko für die bisherigen Preismodelle dar. Ein Umdenken bei den Preismetriken für Software und digitale Services ist daher nicht nur erforderlich, sondern kann aus einem Risiko auch eine Chance für Anbieter entstehen lassen.
Im April 2026 titelt das manager magazin „KI-Alarm. OpenAI und Anthropic attackieren die Softwareriesen. Eine massive Bedrohung – auch für andere Branchen“.1 Durch KI-Agenten und KI-Tools, die zunehmend besser und schneller darin werden, Aufgaben auszuführen, wird das Geschäfts- und Preismodell klassischer Anbieter von Software und digitalen Services zunehmend gefährdet. Bedeutet diese Entwicklung also, dass Unternehmen nun keine Software mehr kaufen, sondern jeglichen Bedarf an Software und digitalen Services mithilfe von eigener Programmierung durch KI selbst decken? So einfach erscheint es nicht, denn häufig setzt die KI auf bestehender Software auf bzw. nutzt diese. Kann diese vermeintliche Bedrohung durch KI für Anbieter von Software und digitalen Services also zugleich eine Chance darstellen? Ja – allerdings nur, wenn innerhalb des Preismodells passende Preismetriken definiert werden, die insbesondere im heutigen KI-Zeitalter optimal skalieren und den Mehrwert des Angebots monetarisieren.
Grundsätzlich verstärken KI-Agenten und -Tools nur ein Problem, das gar nicht neu ist: Viele Anbieter von Software und digitalen Services arbeiten häufig zur Skalierung im Preismodell mit einfachen nutzerbasierten Preismetriken wie „Anzahl der Nutzer (User / Seats)“. Die Gründe dafür können vielfältig sein und liegen häufig in der Einfachheit und Transparenz dieser Preismetriken – so skaliert der gesamte Lizenzumsatz automatisch mit der Anzahl der Nutzenden, die Zugang zu einem Softwareangebot oder digitalen Service erhalten. Bei genauerer Bewertung haben nutzerbasierte Preismetriken allerdings auch ohne Bedrohung durch KI signifikante Nachteile. Wir definieren und bewerten potenzielle Preismetriken für unsere Kunden anhand mehrerer Dimensionen. Nutzerbasierte Preismetriken können zwar bei den erwähnten Themen wie Transparenz oder auch Vergleichbarkeit punkten, aber sie korrelieren nicht unbedingt mit dem resultierenden Wert für den Kunden oder den (variablen) Kosten des Anbieters – zwei zentrale monetäre Dimensionen werden somit nicht ausreichend berücksichtigt.
Zur Veranschaulichung skizzieren wir gerne ein vereinfachtes Praxisbeispiel: Wenn wir von einer einfachen Preismetrik wie „Anzahl der User“ ausgehen, würde ein Unternehmen mit 10 Teilzeitkräften ggf. den doppelten Preis (= 10 Lizenzen) im Vergleich zu einem Unternehmen mit 5 Vollzeitkräften (= 5 Lizenzen) bezahlen – ohne zumeist mehr Wert aus dem digitalen Angebot zu erhalten. Auch wenn dieses Problem eventuell mit kleineren Anpassungen derartiger Metriken optimiert werden kann (zum Beispiel „gleichzeitig aktive User“ statt „Anzahl der User“), veranschaulicht das Beispiel sehr gut die Nachteile von nutzerbasierten Preismetriken, die in Zeiten von KI und hoher Automatisierung deutlich verstärkt werden: Spätestens wenn KI-Agenten nur noch eine Lizenz zur Ausführung von Aufgaben innerhalb einer Software oder eines digitalen Angebots brauchen, sind nutzerbasierte Preismetriken kommerziell für Anbieter nicht mehr tragbar, da der resultierende Wert für den Kunden nicht mehr durch die Metrik abgebildet wird und eine passende Skalierung fehlt.
Anbieter von Software und digitalen Services müssen also umdenken und spätestens im anstehenden KI-Zeitalter ein Preismodell mit neuen zielgerichteten Preismetriken etablieren. Dieses kann über nutzungs- oder wertbasierte Preismetriken innerhalb von Preismodellen erfolgen – diese Metriken sind unabhängig von der Anzahl der Nutzer, sodass es keine Rolle spielt, ob zehn Personen oder ein KI-Agent mit der Software arbeitet.
Nutzungsbasierte Preismetriken („Pay-per-Use“) sind personenunabhängig und können die weitergehende oder sogar gesteigerte Nutzung von Software durch KI-Agenten und -Tools als Grundlage für die Preiskalkulation nehmen. Wenn zum Beispiel je Vorgang, Transaktion, Workflow, Abfrage oder Task abgerechnet wird, skaliert der Preis automatisch mit gesteigerter Nutzung.
Ergebnisbasierte Preismetriken gehen noch einen Schritt weiter und koppeln den Preis nicht an die Nutzenden oder die Nutzung selbst, sondern an das entstehende Ergebnis als Resultat der Nutzung. Dementsprechend ist für das Pricing nicht mehr relevant, ob mehrere Personen oder ein KI-Agent auf das Angebot zugreifen oder in welchem Umfang die Nutzung stattfindet – allein das Ergebnis aus der Nutzung bestimmt den Preis. Im Falle einer sehr starken Ergebnisorientierung können derartige Preismetriken zum Beispiel am generierten Umsatz, den monetären Einsparungen oder dem Verkaufserfolg ausgerichtet werden. Ergebnisbasierte Preismetriken können innerhalb eines Preismodells somit auch eine Risikoteilung zwischen Anbieter und Kunde abbilden. Die Beispiele lassen bereits vermuten, dass dafür allerdings ein ausreichend durchdachtes System notwendig ist, um ergebnisorientierte Metriken valide zu definieren und zu messen sowie Möglichkeiten zur „kostenlosen“ Ausnutzung des Angebots zu vermeiden.
Wir können Ihnen mit unserem langjährigen Know-How in der Kommerzialisierung von Software und digitalen Services (SaaS) helfen, Ihr Pricing inkl. Ihrer Preismetriken optimal für das KI-Zeitalter aufzustellen. Für einen telefonischen oder persönlichen Austausch zu Ihren Fragestellungen und Herausforderungen und unseren passenden Lösungsansätzen stehen wir jederzeit gerne zur Verfügung.
