Warum die SaaSpokalypse ein Stresstest für Architekten ist – nicht für Alchemisten
Die Finanzmärkte haben kürzlich eine bizarres Schauspiel aufgeführt. Als Anthropic eine Bibliothek von – seien wir ehrlich – eher banalen Prompts für Rechts- und Vertriebs-Workflows veröffentlichte, reagierte der Markt, indem er 300 Milliarden Dollar an SaaS-Bewertungen verdampfen ließ. An einem einzigen Tag löschten ein paar Seiten „magischer Worte“ eine Marktkapitalisierung aus, die dem BIP von Finnland oder Griechenland entspricht.
Dieser „Anthropic-Schock“ war kein Versagen der KI, sondern ein längst überfälliger Stresstest für Unternehmen, die auf „Vibes“ statt auf Code gebaut wurden. Er legte ein massives technisches Missverständnis offen: Investorinnen und Gründer hatten die LLM-Inferenzschicht fälschlich für Anwendunglogik gehalten.
Der Tod der stochastischen Alchemie
Prompt-Engineering wird oft als neues Paradigma verkauft, ist in Wahrheit aber nur eine hoch-latente, nicht-deterministische Art, mit einer Black Box zu interagieren. Wir erleben gerade eine Krise der Content-Inflations: Wenn jede in Sekunden hundert „professionelle“ Positionspapiere erzeugen kann, tendiert der Wert jedes einzelnen Papiers gegen null.
- Die IP-Illusion: Wenn der „Quellcode“ des Produkts aus einem String in natürlicher Sprache besteht, existiert geistiges Eigentum de facto nicht mehr.
- Die Inflationsfalle: Prompts haben keine Eintrittsbarrieren; ihr Grenznutzen verdampft in dem Moment, in dem sie veröffentlicht werden.
- Das „Mama“-Problem: Wie es so schön heisst, KI ist nicht unsere Mutter. Sie räumt keine schmutzigen Daten auf und repariert keine kaputte Strategie; sie nivelliert das Spielfeld lediglich in Richtung Mittelmass.
Startups, die auf „Vibe Coding“ setzen – Anwendungen, die per natürlicher Sprache zusammengeklickt werden, ohne solide Informatikgrundlagen – stehen auf Treibsand. Diese „Prompt Wrapper“ sind fragil; ein einziges Modell-Update des Providers kann „Model Drift“ auslösen, die komplette Produktlogik zerlegen und in der Produktion zu katastrophalen Ausfällen führen
Die grosse Entkopplung: Seats vs. Workflows
Die Marktdaten von 2026 bestätigen eine brutale Divergenz. Die „SaaSpokalypse“ hat Software nicht getötet, sie sortiert nur unerbittlich Betriebssysteme von “Helferleins”.
| Segment | Trend (Anfang 2026) | Aus “Solid-Tech” Sicht |
| Traditionelles, auf Lizenzplätze basiertes SaaS (z.B. Salesforce, Atlassian) | Weiterhin über 40% im Minus | Verwundbar. KI-Agenten ersetzen menschliche Nutzer und lassen so das Umsatzmodell kollabieren. |
| Workflow-integrierte Plattformen (z.B. ServiceNow) | Erholen sich (~21% Wachstum) | Resilient. Tiefe Systemintegration ist für generische KI deutlich schwerer zu knacken. |
| Solid-Tech-SaaS (Smeetz / SAVOIRR) | Stabil/Wachsend | Dominant. Nutzt KI als Komponente, nicht als Backend-Kern. |
Der Nachruf auf SaaS ist verfrüht, aber der Nachruf auf generisches SaaS ist bereits verfasst. Wertschöpfung entsteht nicht mehr durch das Bereitstellen einer „Chat-Oberfläche“ zu einem Modell, sondern durch tiefe Integration und vertikale Workflows
The Solid-Tech Framework: Robustness by Engineering
Bei Smeetz und SAVOIRR behandeln wir generative KI als Versorgungs-Komponente – ein „Arbeitspferd“ für Effizienz –, aber nicht als eigentlichen Backend-Motor. Echte Resilienz entsteht letztlich nur durch deterministisches Engineering.
- Vereinheitlichte Datenarchitektur: Wir fungieren als „Bindegewebe“ zwischen fragmentierten, legacy-geprägten Datenströmen.
- State Management: Wir halten eine „Single Source of Truth“ aufrecht, die ein LLM-Plugin ohne direkten Datenbankzugriff nicht replizieren kann.
- Wissenshoheit: Wir bauen proprietäre Datenstrukturen wie die Knowledge Graphs von SAVOIRR oder die Commerce Engine von Smeetz, die den stabilen Kontext liefern, den LLMs brauchen, um nützlich statt nur „kreativ“ zu sein.
- Klassische Validierung: Wir nutzen traditionelle Algorithmen, um jede KI-Ausgabe gegen ein strenges Schema zu spiegeln. In der Freizeit- und Rechtsbranche ist „gut genug“ ein Haftungsrisiko.
Fazit: Architekten statt Bots
Der Markteinbruch markiert das Ende der Ära der KI-Glücksritter. Die Gewinner dieses Zyklus werden nicht diejenigen sein, die das „magische Wort“ beherrschen, sondern diejenigen, die die Maschine gebaut haben, die es kontrolliert.
Für Vorstandsetagen, Geschäftsleitungen und Investorinnen ist der Auftrag klar: Architecture First. Hört auf, in „Vibes“ zu investieren, und steckt Kapital in deterministische Backends, die ein „Plugin-Beben“ überstehen.
Die Formel für kommerzielle Wirkung im Jahr 2026 bleibt unverändert: Menschen + proprietäre Daten + deterministische Workflows = Impact = kommerzieller Erfolg.
Jean-Marc Hensch, Präsident des Verwaltungsrats von Smeetz, und Clemens Maria Schuster, Gründer & CEO von SAVOIRR, skizzieren ihre strategische Sicht auf die Resilienz von SaaS – sowohl als Produkt als auch als Geschäftsmodell im Zeitalter der KI
Übersetzung auf Deutsch, Link zum Originalbeitrag auf Englisch
Illustration: Google Gemini, Nano Banana
