IMAP GERMANY ARTIFICIAL INTELLIGENCE REPORT 2026

Das „AI Special“ vom Februar 2026 zeigt: Die beschleunigte Entwicklung von KI-Fähigkeiten beginnt die Softwarebranche strukturell zu verändern und damit auch, wie Kapitalmärkte Software-Geschäftsmodelle bewerten. Die Leitfrage – „Software eats the world and AI eats Software?“ – bringt die zentrale Hypothese auf den Punkt: Fortschrittliche Foundation Models haben das Potenzial, Teile traditioneller, regelbasierter SaaS-Lösungen abzulösen und gleichzeitig bietet AI erhebliche Chancen für Softwareanbieter, die KI erfolgreich in Workflows integrieren, um über proprietäre Daten und tiefes Expertenwissen sich zu differenzieren und ihre Marktposition zu verteidigen.

Warum eine strukturelle Neubewertung zu beobachten ist

Die aktuellen KI-Entwicklungen werden nicht als kurzfristiger Hype-Zyklus eingeordnet, sondern als Treiber einer strukturellen Neubewertung. Aktuelle Marktentwicklungen deuten darauf hin, dass Investoren zunehmend (i) Margendruck, (ii) eine Ablösung von SaaS sowie (iii) eine Wertverschiebung hin zu KI-nativen Plattformen antizipieren.

Die zugrunde liegende Einschätzung besteht darin, dass KI sowohl die klassischen Softwarefunktionen (regelbasierte Workflows, Formulare, Benutzeroberflächen) als auch manuelle menschliche Tätigkeiten ersetzen kann. Zwei Treiber, die klassische Geschäftsmodelle von Softwareunternehmen unter Druck setzen.

Gleichzeitig verkürzen schnellere Innovationszyklen und KI-getriebene Feature-Rollouts die Dauer von Produktdifferenzierung und erhöhen die Wettbewerbsintensität.

Diese Dynamik kann insbesondere für fremdfinanzierte Private-Equity-Softwareportfolios herausfordernd werden, wenn Preise unter Druck geraten und Kosten steigen.

Marktreaktionen auf zentrale KI-Meilensteine

Die Analyse vergleicht die Auswirkungen zentraler KI-Ereignisse auf den breiten NASDAQ 100 und einen softwarefokussierten IMAP-Index erstellt von IMAP Deutschland.

Frühe Meilensteine, wie etwa die Veröffentlichung von ChatGPT oder der Ankündigung von Google Gemini, zeigten nur begrenzte Marktreaktionen, was darauf hindeutet, dass das Potenzial fortgeschrittener Modelle zunächst noch nicht vollständig eingepreist war.

In den letzten Wochen war jedoch eine klare Verschiebung zu beobachten: Technologische Durchbrüche führten zu einer grundlegenden Neubewertung von Technologie- und insbesondere Software-Aktien.

Zwei Ereignisse der vergangenen zwölf Monate stechen hervor:

• Die Märkte interpretierten DeepSeek nicht nur als einen Modellwechsel, sondern auch als einen fundamentalen Schritt im Hinblick auf die benötigte Rechenleistung, der sowohl Software- als auch Hardware-Aktien beeinflusste.
• Die jüngste Anthropic-Claude-Version führte primär zu einer Neubewertung von Softwareunternehmen, mit begrenzten Auswirkungen auf den breiter angelegte NASDAQ Index, der auch produzierende Technologieunternehmen umfasst. Diese Divergenz unterstreicht die Wahrnehmung von KI als direkte funktionale Substitution für Teile klassischer SaaS-Lösungen.

Subsegmentanalyse: Wo die stärksten Auswirkungen erwartet werden

Wir haben die börsennotierten Softwareunternehmen in folgende Kernsegmente unterteilt: Sales & Marketing, ERP & SCM, Communication & Collaboration, HR, Vertikale Software, Data Analytics & BI, Engineering & Construction und Security.

Die erwarteten Auswirkungen unterscheiden sich deutlich zwischen den Segmenten. Kategorien, die sich auf Arbeitsschritte und digitale Inhalte fokussieren erscheinen stärker exponiert gegenüber KI-getriebener Substitution, während komplexe, tief in Unternehmensprozesse eingebettete Softwaresysteme von höheren Wechselkosten, regulatorischen Anforderungen und fachlicher Komplexität profitieren.

Besonders ausgeprägt waren die Entwicklungen der Aktienkurse in den Bereichen, die sich auf Automatisierung fokussieren, insbesondere in Sales & Marketing, ERP/SCM, Communication & Collaboration und HR. Insgesamt deuten die Anpassungen der Bewertungsniveaus darauf hin, dass Investoren erwarten, dass fortgeschrittene Modelle und Agenten-Systeme Funktionen absorbieren, die bislang eigenständige SaaS-Kategorien rechtfertigten.

Disruptions-Logik: „AI fördert“ vs. „AI ersetzt“

Die Analyse unterscheidet zwischen zwei Logiken:

• KI ergänzt bestehende Systeme (AI fördert)
• KI ersetzt eigenständige Tools durch von AI-Agenten gesteuerte Arbeitsschritte (AI ersetzt)

Bereiche mit vergleichsweise geringem Disruptionsrisiko (AI fördert)

• Security: KI dürfte die Angriffsfläche erhöhen und damit die Nachfrage nach Detektions- und Response-Lösungen unterstützen.
• ERP / Kernsysteme: KI wird als Ergänzung für die Planung, Prognose und Erkennung von Anomalie gesehen, während die Kernsysteme aufgrund tiefer Prozessverankerung und hoher Wechselkosten strukturell stabil bleiben.
• Vertikale Software: Proprietäre Datensätze, enge Kundenbeziehungen und branchenspezifisches Know-how gelten als zentrale Wettbewerbsvorteile. Messbare KI-Verbesserungen in vertikalen Workflows könnten die Preissetzungsmacht stärken.

Bereiche mit erhöhtem Disruptionsrisiko (AI replaces)

• Communication & Collaboration: KI-Agenten könnten Meetings, Aufgabenverfolgung und Koordination übernehmen und Interaktionen von Mensch-zu-Mensch hin zu Mensch-zu-Agent oder Agent-zu-Agent verschieben.
• HR: Deutliches Automatisierungspotenzial besteht in Recruiting, Screening, Onboarding und Support-Prozessen. Compliance-nahe Kernfunktionen könnten bestehen bleiben, angrenzende Workflows jedoch KI-basiert transformiert werden.
• Sales & Marketing: KI-Agenten dürften große Teile der Kampagnenerstellung, Lead-Qualifizierung und Content-Generierung übernehmen. Eigenständige Tools könnten in Plattformen integriert oder durch KI-Funktionalitäten ersetzt werden.

Für Data Analytics & BI ergibt sich ein gemischtes Bild: Klassische BI-Oberflächen könnten ersetzt werden, während semantische Ebenen und Datenplattformen strategisch an Bedeutung gewinnen und integrierte Analysefunktionen mit AI erhöhen den Druck auf eigenständige Visualisierungstools.

Implikationen für mittelständische Softwareunternehmen – IMAP Germany Empfehlung

Für mittelständische Anbieter ergeben sich drei zentrale Handlungsfelder:

1. Klare KI-Roadmap zur Reduzierung strategischer Risiken

Eine strukturierte Bewertung der Produktbereiche hinsichtlich ihrer Exponierung gegenüber Foundation-Models ist empfehlenswert, ergänzt um Szenario Planung („AI ersetzt“, „AI fördert“, „AI macht den Unterschied“).

2. Schutz von Umsatz und Marge gegenüber Preisdruck

Preisstrategien für KI-Funktionalitäten gewinnen an Bedeutung. Gleichzeitig ist eine strukturelle Veränderung der Gewinn- und Verlustrechnungen von Softwareunternehmen zu erwarten: Personalkosten könnten durch Produktivitätsgewinne sinken, während Bruttomargen durch höhere Rechenleistung in Kombination mit Personalkosten für Human-in-the-Loop-Anforderungen sinken.

3. Stärkung der Differenzierung durch gezielte KI-Integration

KI-Funktionalitäten sollten dort priorisiert werden, wo sie messbaren und wiederholbaren Kundennutzen stiften (Automatisierung, Erkenntnisgewinne, Entscheidungsunterstützung). Proprietäre Daten, stabile Kundenbeziehungen und tiefes Expertenwissen bleiben zentrale Differenzierungshebel.

Unternehmen, die KI proaktiv integrieren, ihre Differenzierung gezielt stärken und ihre Geschäftsmodelle weiterentwickeln, sollten gut positioniert sein, um den Risiken zu begegnen und KI als Werttreiber für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit zu nutzen.