LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Viele Anleger hatten Software-Aktien wegen der Sorge abgeschrieben, KI ersetze künftig Software-Abonnements. In der aktuellen Debatte widersprechen allerdings sowohl ein Branchenchef aus dem IT-Umfeld als auch NVIDIA-Chef Jensen Huang der Job- und Software-Untergangserzählung. Stattdessen rückt die Idee in den Fokus, dass agentische KI-Systeme genau leistungsfähige Unternehmenssoftware, Daten und Prozesse benötigen. Damit verschiebt sich die Bewertung: Nicht Rechenleistung allein, sondern auch Software- und Datenanbieter könnten profitieren.
Die Börse liebt einfache Geschichten, und zuletzt lautete sie für viele Softwaretitel: Künstliche Intelligenz zerstört bestehende Geschäftsmodelle. Als Belege dienten Kursverluste bei bekannten Namen, die im DAX-Umfeld teils zweistellig nachgaben. Genau hier setzt die aktuelle Gegenbewegung an: Wenn KI-Agenten nicht losgelöst arbeiten, sondern auf Anwendungen, Datenbanken und Workflows zugreifen, wird Software nicht automatisch überflüssig. Dann verschiebt sich das Problem von der „Substitution“ hin zur Frage, wie gut vorhandene Software KI-fähig gemacht ist und welche Daten Grundlage der Entscheidungen bleiben.
Den Impuls liefert dabei unter anderem das Argument, dass KI keine Job-Apokalypse auslöst und nicht zwangsläufig massiven Stellenabbau erzeugt. Adecco-CEO Denis Machuel hat in diesem Kontext gegenüber einer Nachrichtenagentur betont, KI führe nicht zu einer massiven Reduktion von Arbeitsplätzen. Wenige Zeilen später kommt ein zweiter Satz aus der Tech-Führungsebene dazu: Jensen Huang widerspricht der Annahme, KI-Agenten würden klassische Software überflüssig machen. Der Kern beider Aussagen ist praktisch, nicht philosophisch: Für agentische Systeme braucht es Schnittstellen, Domänenlogik, Integrationen und verlässliche Datenflüsse. Wenn diese Bestandteile vorhanden sind, kann KI Aufgaben schneller erledigen und damit die Nutzung der Software erhöhen, statt sie zu ersetzen.
Für Anleger bedeutet das eine wichtige Bewertungslogik: Wer Software-Aktien nur als „Abonnement für menschliche Bedienung“ verstanden hat, landet zwangsläufig bei pessimistischen Schlussfolgerungen. Stefanie Dyballa, Portfoliomanagerin bei KSW Vermögensverwaltung, formuliert es deutlich: KI-Agenten benötigten Anwendungen, Daten sowie Prozesse; leistungsfähige Software werde dadurch wichtiger denn je. In ihrer Sicht könnten nach den Chip-Anbietern nun auch Software-Konzernwerte nachziehen, weil der Produktivitätsgewinn die Gesamtnachfrage nach digital unterstützten Workflows steigert. Entscheidend ist, dass der Markt nicht nur Infrastruktur einpreist, sondern auch die Schicht darüber, in der Fachlogik entsteht: von Analyse- und Planungssoftware bis zu ERP- und Integrationslandschaften.
Technisch lässt sich das gut an agentischen KI-Systemen festmachen. Agentische Modelle handeln nicht bloß „als Chat“, sondern verwenden Tools, führen mehrstufige Schritte aus und halten sich an Regeln, Constraints sowie Kontext aus Unternehmenssystemen. Das heißt: Selbst wenn KI-Modelle im Hintergrund Rechenarbeit übernehmen, bleibt die Umgebung, in der Entscheidungen wirksam werden, häufig softwarebasiert. Genau deshalb ist die Sorge vor weniger Abonnements plausibel nur dann, wenn KI wirklich vollständig autonom ohne bestehende Anwendungen auskommt. Sobald aber KI auf vorhandene Datenbanken, Rechte- und Rollenmodelle sowie Prozessketten zugreift, steigt eher der Bedarf an stabilen Integrationen und an Datenqualität. Aus Investorensicht ist das ein anderer Hebel als „mehr GPU-Leistung“: Software wird zur Betriebsumgebung der KI-Agenten.
Besonders greifbar wird diese Logik am Beispiel Nemetschek, einem deutschen Anbieter spezialisierter Software für Architektur, Statik, Physik, Bauabwicklung und Gebäudemanagement. Die Befürchtung vieler Investoren: KI könnte Baupläne und 3D-Modelle per Knopfdruck erzeugen, wodurch Spezialsoftware an Wert verliert. Genau diese These wird aber durch drei Argumentationsstränge gekontert. Erstens verfügt Nemetschek laut der genannten Einschätzung über proprietäre CAD- und BIM-Daten, etwa über Plattformen wie Allplan oder Bluebeam, die über Jahre aufgebaut wurden. Zweitens integriert das Unternehmen KI bereits in eigene Produkte, darunter Bluebeam-Max-Funktionen sowie eine Übernahme eines KI-Planungstools. Drittens ist im Bauwesen Haftung und Präzision zentral: KI-generierte Entwürfe dürfen nicht „ungeprüft“ in sicherheitskritische Entscheidungen übergehen, sodass die Software weiterhin als Kontrollinstanz in der Kette wirkt.
Auch jenseits einzelner Beispiele bleibt die Marktdynamik erklärungsbedürftig. Nach den zuletzt kommunizierten Aussagen von Jensen Huang legten zahlreiche Software-Aktien spürbar zu, was auf eine Neubewertung der Rolle von Software im KI-Zeitalter hindeutet. Dyballa bringt diese Verschiebung auf den Punkt, indem sie darauf verweist, dass KI nicht nur Rechenleistung nachfragt, sondern neue Softwaregenerationen anstößt. Hinzu kommt ein weiterer Punkt, der in der Praxis oft unterschätzt wird: KI-Werkzeuge können die Produktivität von Softwareentwicklern erhöhen. Wenn Entwicklungszyklen kürzer werden, kommen Innovationen schneller auf den Markt; gleichzeitig könnten die Margen profitieren, weil Standardisierung und Automatisierung bestimmte Aufwände senken. Das ist zwar kein Automatismus, aber eine plausible Ursache dafür, warum die Kapitalmärkte oft „Software-Execution“ stärker belohnen, sobald KI als Verstärker von Produktivität interpretiert wird.
Trotz der Chancen bleibt die Risikolage hoch, und genau hier lohnt der Blick auf die Gegenargumente. Agentische KI erzeugt Wettbewerbsdruck: KI-native Startups können bestimmte Teilprozesse angreifen, insbesondere dort, wo Datenzugriff, Workflow-Integration oder domänenspezifische Validierung schwach implementiert sind. Dyballa warnt daher sinngemäß davor, den Wandel zu verpassen, weil dann Marktanteile an schnellere Anbieter verloren gehen können. Dazu kommen Anforderungen an Compliance, Haftung und Sicherheit, die den Einsatz autonomer Systeme begrenzen und damit die Softwarefrage nicht „wegautomatisieren“, sondern eher verkomplizieren: Unternehmen müssen KI-Entscheidungen nachvollziehbar einbetten, die erzeugten Ergebnisse kontrollieren und Verantwortung in der Lieferkette klären. Falls Machuel und Huang mit ihrer Einschätzung recht behalten, spielt sich die nächste Phase der KI-Revolution dann nicht nur in Rechenzentren ab, sondern vor allem in der Software, die Firmen täglich nutzen.
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