Agentic AI eröffnet neue Marktchancen für SaaS-Unternehmen

Agentic AI: Ein Milliardenmarkt für SaaS-Automatisierung

Die Software-as-a-Service (SaaS)-Branche steht an der Schwelle zu einer signifikanten Transformation, angetrieben durch die Fortschritte im Bereich der Agentic AI. Eine aktuelle Analyse von Bain & Company prognostiziert, dass diese Technologie ein Marktpotenzial von 100 Milliarden US-Dollar allein in den USA erschließen könnte, indem sie die Automatisierung von systemübergreifenden Koordinationsaufgaben ermöglicht.

Die unerschlossene Chance in der Koordinationsarbeit

Die Studie von Bain & Company hebt hervor, dass der größte Wert von Agentic AI nicht im Ersatz bestehender SaaS-Lösungen liegt, sondern in der Automatisierung der aufwendigen menschlichen Koordinationsarbeit zwischen verschiedenen SaaS-Systemen. Diese Arbeit umfasst Tätigkeiten wie das Abrufen von Daten aus einem ERP-System, den Abgleich mit Tabellenkalkulationen, die Interpretation mehrdeutiger E-Mails von Anbietern und die Entscheidung über Eskalationen. Solche Aufgaben waren bisher für traditionelle Automatisierungslösungen unzugänglich.

Die Schätzung von Bain & Company beziffert den potenziellen Gesamtmarkt in den USA auf 100 Milliarden US-Dollar. Aktuell erfassen Anbieter bereits etwa 4 bis 6 Milliarden US-Dollar, was bedeutet, dass über 90 % dieser Chance noch ungenutzt sind. Betrachtet man zusätzlich Länder wie Kanada, Europa, Australien und Neuseeland, könnte sich das globale Potenzial auf rund 200 Milliarden US-Dollar verdoppeln.

Agentic AI als Katalysator für Wettbewerbsvorteile

David Crawford, Vorsitzender der globalen Praxisgruppe Technologie, Medien und Telekommunikation bei Bain & Company, betont, dass SaaS-Unternehmen über zwei Jahrzehnte hinweg Wettbewerbsvorteile um "Systems of Record" aufgebaut haben. Agentic AI eröffnet diesen Wettbewerb neu. Der neue Wettbewerbsvorteil wird als "Cross-Workflow Decision Context" bezeichnet – die Fähigkeit, Arbeitsabläufe über mehrere Systeme hinweg zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dieser Wandel vollzieht sich bereits, und frühe Akteure gewinnen schnell Marktanteile.

Ein Beispiel hierfür ist Glean, eine fortschrittliche AI-gestützte Unternehmenssuchmaschine, die Mitarbeiteranfragen über verschiedene Funktionen hinweg koordiniert, anstatt nur eine einzige Wissensdatenbank zu indexieren. Glean hat bereits einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz von 200 Millionen US-Dollar erreicht. Sierra hat seine Plattform entwickelt, um Kundenprobleme autonom über Unternehmenssysteme hinweg zu lösen, anstatt sich auf ein einziges Ticketing-Tool zu beschränken, und hat die Marke von 150 Millionen US-Dollar überschritten.

Die wertvollsten Automatisierungsmöglichkeiten konzentrieren sich dort, wo kein einzelnes System die vollständige Kontrolle über das Ergebnis besitzt – also dort, wo der Entscheidungskontext beispielsweise ERP, CRM, Abrechnung und Support umfasst und wo historische Entscheidungsmuster über all diese Systeme fragmentiert sind.

Automatisierungspotenzial in verschiedenen Unternehmensfunktionen

Der Bericht von Bain & Company zeigt ein breites Spektrum an Automatisierungspotenzial über verschiedene Unternehmensfunktionen hinweg:

• Kundensupport und Forschung & Entwicklung/Engineering: Hier liegt das Potenzial mit etwa 40 % bis 60 % der automatisierbaren Arbeitsaufgaben am höchsten.
• Finanzen und Personalwesen: Diese Bereiche bewegen sich im Bereich von 35 % bis 45 %. Es gibt hier Nischen mit sehr hoher Automatisierung (Kreditorenbuchhaltung, Gehaltsabrechnung) neben Aufgaben, die stark auf Beurteilungen basieren (Finanzplanung und -analyse, Mitarbeiterbeziehungen).
• Vertrieb und IT: Mit 30 % bis 40 % ist das Potenzial hier durch Beziehungsnuancen, fallweise Variationen und die Unvorhersehbarkeit von Sicherheitsvorfällen begrenzt.
• Rechtsabteilung: Obwohl Vertragsprüfungen und Compliance-Arbeitsabläufe hochgradig wiederholbar sind, halten die schwerwiegenden Folgen von Fehlern die Gesamtautomatisierung trotz struktureller Eignung im Bereich von 20 % bis 30 %.

Sechs Faktoren für die Automatisierbarkeit von Arbeitsabläufen

Bain identifiziert sechs Faktoren, die bestimmen, wie realistisch ein KI-Agent einen Arbeitsablauf bewältigen kann:

• Verifizierbarkeit der Ergebnisse: Arbeitsabläufe mit klaren Verifizierungssignalen sind leichter zu automatisieren.
• Konsequenz des Fehlers: Prozesse mit regulatorischem oder finanziellem Risiko erfordern eine engere menschliche Überwachung.
• Verfügbarkeit digitalisierten Wissens: Agenten benötigen Zugang zu strukturierten Daten und dokumentiertem Kontext.
• Prozessvariabilität: Hochvariable Arbeitsabläufe sind komplexer zu automatisieren als solche mit vorhersehbaren Mustern.
• Integrationskomplexität: Arbeitsabläufe, die mehrere Systeme und APIs umfassen, sind schwieriger Ende-zu-Ende zu automatisieren.
• Systemübergreifender Entscheidungskontext: Die wertvollsten Bereiche konzentrieren sich dort, wo kein einzelnes System das vollständige Ergebnis kontrolliert.

Strategische Empfehlungen für SaaS-Unternehmen

Um Marktanteile zu gewinnen, empfiehlt Bain SaaS-Unternehmen einen dreistufigen Ansatz:

Phase Eins: Bewertung des Potenzials

Identifizieren Sie hochwertige Endkunden-Workflows, die jetzt mit Agentic AI automatisierbar sind. Bewerten Sie die potenziellen Gewinne, indem Sie die Kosten für den Einsatz von Agenten gegen die Arbeitskraft abwägen, die sie ersetzen oder ergänzen.

Phase Zwei: Festlegung der Strategie

Beurteilen Sie die Stärke Ihrer Datenbestände und identifizieren Sie Workflows, in denen diese Vermögenswerte den größten differenzierten Wert schaffen. Kartieren Sie, wie diese Workflows Ende-zu-Ende funktionieren, einschließlich informeller Übergaben und Ausnahmen, wo sich neue Möglichkeiten ergeben.

Phase Drei: Koordinierte Umsetzung

• Schließen Sie Fähigkeitslücken, indem Sie durch Eigenentwicklung, Zukäufe oder Partnerschaften die Technologie, Daten und Abdeckung sichern, die für eine differenzierte Automatisierung erforderlich sind.
• Bauen Sie die Infrastruktur und Organisation auf, um diese umzusetzen: AI-Engineering-Talente, Cloud-native Architekturen für die Multi-Agenten-Orchestrierung und Kapital zur Finanzierung von Inferenz im großen Maßstab.
• Gestalten Sie Daten- und Produktgrundlagen neu, um Agent-ready zu sein, indem Sie Entscheidungen und Ergebnisse aus jedem Lauf erfassen, um einen dauerhaften Datenbestand aufzubauen, der sich im Laufe der Zeit verstärkt.

Crawford warnt, dass die strategische Notwendigkeit für SaaS-Unternehmen in Quartalen und nicht in Jahren gemessen wird, da AI-native Startups ihre Datenvorteile mit jeder Bereitstellung ausbauen. Unternehmen müssen schnell handeln, um die 100-Milliarden-Dollar-Chance nicht zu verpassen.

Veränderungen im Geschäftsmodell

Die Implementierung von Agentic AI hat auch Auswirkungen auf die Preismodelle von SaaS-Unternehmen. Traditionell basierten diese oft auf der Anzahl der Nutzer oder Lizenzen. Wenn Agenten jedoch ganze Aufgaben oder Arbeitsabläufe autonom erledigen, verschiebt sich der Wert von der Bereitstellung eines Tools hin zum gelieferten Ergebnis. Dies könnte zu einer stärkeren Verbreitung von ergebnis- oder nutzungsbasierten Preismodellen führen, bei denen Kunden für die von den Agenten erzielten Ergebnisse bezahlen, anstatt für den Zugang zu Softwarefunktionalitäten.

Fazit

Agentic AI stellt eine bedeutende Entwicklung für den SaaS-Markt dar. Sie bietet nicht nur das Potenzial, manuelle und kostenintensive Koordinationsarbeit zu automatisieren, sondern schafft auch neue Marktchancen, die über traditionelle SaaS-Angebote hinausgehen. Für Unternehmen ist es entscheidend, diese Entwicklung aktiv zu gestalten und die eigenen Datenbestände sowie Workflow-Strukturen zu analysieren, um die Potenziale der Agentic AI optimal zu nutzen und sich in diesem aufstrebenden Markt zu positionieren.

Bibliography: - Bain & Company. (2025). Will Agentic AI Disrupt SaaS?. - Bain & Company. (2025). State of the Art of Agentic AI Transformation. - Bain & Company. (2026). The $100-Billion SaaS Opportunity Hiding in Cross-System Labor. - IT News Online. (2026). SaaS' next $100 billion opportunity could come from agentic AI - Bain & Co research. - Metodo Viral. (2026). Bain predicts a $100 billion SaaS market with Agentic AI. - Morningstar. (2026). SaaS' next $100 billion opportunity could come from agentic AI - Bain & Co research. - PR Newswire. (2026). SaaS' next $100 billion opportunity could come from agentic AI - Bain & Co research. - Third News. (2026). Unlocking New Frontiers: The $100 Billion SaaS Market with Agentic AI in Focus. - Zulhusni, M. (2026). Bain sees US$100 billion SaaS market in agentic AI automation. Artificial Intelligence News.