LONDON (IT BOLTWISE) – Investoren rücken bei KI-Unternehmen zunehmend von reinen Buzzwords ab und verlangen messbare Geschäftsergebnisse. In einem Statement ordnet Dharmesh Thakker von Battery Ventures den Fokus auf Praktikabilität und Leistung ein. Er sieht Open-Source-Modelle als Hebel, um Betriebskosten zu senken und KI-Einführungen zu beschleunigen. Damit verschiebt sich auch die Wettbewerbslogik im Enterprise-Markt weg vom reinen Modellzugang hin zur Wertschöpfung in der Anwendung.
Die Diskussion um Künstliche Intelligenz bewegt sich spürbar weg von der Frage „Was kann ein Modell?“, hin zu „Was bringt es im Unternehmen?“. Genau diese Verschiebung wird im Investmentkontext besonders sichtbar: Sobald Kapitalgeber prüfen, ob aus KI konkrete Effekte auf Umsatz, Kosten oder Durchlaufzeiten entstehen, wird der Hype messbar zum Risiko. Dharmesh Thakker, General Partner bei Battery Ventures, bringt die Erwartung auf den Punkt, dass Unternehmenssoftwareanbieter nur dann dauerhaft bestehen, wenn sie nicht nur an AI „andocken“, sondern Wert auch nachweisen. Für Technologieorganisationen bedeutet das: Die überzeugendste Demo reicht allein nicht mehr, wenn der Produktnutzen nicht in Zahlen übersetzbar ist.
Der Kern der Argumentation liegt in der Art, wie Wert entsteht: Nicht die Existenz von KI-Komponenten zählt, sondern deren Einbindung in Prozesse mit klaren Zielgrößen. Investoren schauen dabei zunehmend auf die „Value-Chain“ zwischen Modell und Betriebsergebnis. Das umfasst zum Beispiel, wie KI Workflows automatisiert, wie häufig sie in echt genutzten Fachabteilungen landet und wie stabil die Ergebnisse im Tagesgeschäft bleiben. Wenn ein Anbieter seine Lösung so gestaltet, dass sie messbar Zeit spart, Fehlerquoten reduziert oder fundiertere Entscheidungen ermöglicht, entsteht eine belastbare Brücke zu wiederkehrenden Einnahmen. Genau diese Brücke wollten viele Unternehmen in der Frühphase von KI-Projekten noch überspringen – heute wird sie zum Auswahlkriterium.
Besonders interessant wird es beim Thema Open-Source-AI-Modelle, die Thakker als potenziellen „Game Changer“ beschreibt. Der zentrale Vorteil liegt nicht im Schlagwort, sondern in der Kostenstruktur: Wenn Unternehmen auf Open-Source-Modelle setzen, lassen sich Betriebskosten häufig stärker kontrollieren als bei rein proprietären Modellzugängen. Praktisch heißt das, dass sich verschiedene Kostenblöcke – etwa für Training oder für die fortlaufende Nutzung – besser planen und intern optimieren lassen, statt sie vollständig an externe Preisgestaltung zu koppeln. Außerdem können Teams die Modelle eher in ihre bestehende KI-Infrastruktur integrieren, etwa in Plattformen für Retrieval-Augmented Generation, Tool-Use oder Feedback-Schleifen für kontinuierliche Qualitätsverbesserung.
Damit wird auch der Wettbewerb zwischen großen, etablierten Akteuren und neuen Enterprise-Startups neu sortiert. Thakker nennt als Beispiel die Dynamik, in der Open-Source-Modelle für etablierte Anbieter wie OpenAI und Anthropic zusätzliche Komplexität schaffen können – nicht unbedingt, weil sie „wegfallen“, sondern weil sich die Beschaffungs- und Differenzierungslogik verändert. Wenn die Modellbasis breiter zugänglich wird, rückt stärker in den Fokus, was über das Modell hinausgeht: Datenanbindung, Sicherheits- und Governance-Schichten (ohne dass hier zwingend ein regulatorischer Sonderfall gemeint sein muss), Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme sowie der konkrete Nutzen in spezifischen Use Cases. Für Investorenseite heißt das wiederum: Die Bewertung verlagert sich von „Modell-Licensing-Potenzial“ zu „Produktisierung von Fähigkeiten“.
Für wachstumsorientierte Investoren folgt daraus ein klareres Prüfprogramm. Sie investieren eher in Unternehmen, die nachvollziehbare, messbare Vorteile liefern – beispielsweise in Form von nachweisbaren Effizienzgewinnen, geringeren operativen Kosten oder schnellerer Time-to-Value. Dabei geht es nicht nur um die „Performance“ des Modells in Benchmarks, sondern um die Wirksamkeit in realen Betriebsabläufen: Wie schnell wird ein Pilot in Produktion überführt? Wie hoch ist die Akzeptanz bei den Endanwendern? Und welche Aufwände entstehen im Betrieb, wenn Datenvolumen, Nutzerzahlen oder Aufgabenprofile steigen? Wer hier tragfähige Antworten liefert, kann typischerweise auch bessere Renditeprofile erreichen, weil wiederkehrende Zahlungen mit nachweisbarem Nutzen untermauert werden.
Historisch betrachtet war der KI-Markt wiederholt von Wellen geprägt: von frühen Expertensystemen über statistische Machine-Learning-Ansätze bis zu den aktuellen Large-Model-Architekturen. In jeder Phase gab es Zeiträume, in denen die Technologie selbst im Mittelpunkt stand. Heute, in der Post-Hype-Phase, bleibt zwar die Modellqualität wichtig – aber der Engpass verschiebt sich dahin, KI zuverlässig und wirtschaftlich zu betreiben. Genau deshalb rückt die Frage „Wie schafft KI Shareholder Value?“ ins Zentrum: Shareholder Value entsteht nicht automatisch durch KI-Modelle, sondern durch skalierbare Produktvorteile, die sich wiederholen lassen. Open-Source-AI kann dabei ein Beschleuniger sein, weil er Teams niedrigere Einstiegshürden und schnellere Iterationen ermöglicht.
Für Unternehmen, die KI als strategisches Programm planen, lässt sich daraus eine konkrete Konsequenz ableiten: KI-Entscheidungen sollten stärker über „Werttreiber“ getroffen werden als über „Technologiebegeisterung“. Das bedeutet, dass Teams ihre Architekturen so ausrichten, dass sie die wirtschaftlichen Effekte ihrer KI messbar machen können – etwa über KPIs entlang der Prozesskette. Gleichzeitig lohnt sich ein genauer Blick auf die Betriebskosten: Wie verhalten sich Kosten bei steigender Nutzung? Welche Komponenten erzeugen den größten Ressourcenbedarf? Und inwieweit lassen sich mit Open-Source-Ansätzen die Kosten und Abhängigkeiten reduzieren, ohne dass die Qualität leidet. Wer diese Punkte sauber beantwortet, verbessert nicht nur die Chancen im Vertrieb, sondern auch die Position gegenüber Investorinnen und Investoren in einer Marktphase, die zunehmend konkrete Ergebnisse sehen will.
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