LONDON (IT BOLTWISE) – Der italienische Softwarekonzern Bending Spoons sieht im aktuellen Bewertungsrückgang von SaaS-Unternehmen eine konkrete Einkaufsmöglichkeit. Die Logik lautet: KI mache viele klassische Softwaremodelle schneller unrentabel, als Gründer und Investoren das intern einpreisen. Statt auf einen Boden zu warten, sucht das Unternehmen gezielt nach Firmen, deren Wirtschaftsmechanik nicht mehr zur KI-gestützten Konkurrenz passt. Für die Branche bedeutet das: Wer Kapital allokiert, verschiebt den Wettbewerb zunehmend in Richtung effizienter KI-Produkte.
Wenn KI die Wirtschaftlichkeit etablierter Softwarepakete schneller unter Druck setzt als der Marktgründer-Optimismus nachkommt, kippt nicht nur die Bilanz – sondern auch die gesamte Kalkulation dahinter. Genau diesen Mechanismus beschreibt der CEO von Bending Spoons sinngemäß so, dass künstliche Intelligenz die Wertschöpfungsschleifen klassischer SaaS-Geschäftsmodelle schneller entwertet. Unternehmen, die früher mit hohen Multiplikatoren für wiederkehrende Einnahmen gewertet wurden, geraten in eine neue Gleichung aus Obsoleszenz, Margendruck und dem spürbaren Rückzug von Investoren. Für Bending Spoons ist diese Gemengelage weniger ein Warnsignal als ein Einkaufsfenster: Abwärtsbewegungen in den Bewertungen werden nicht als Ende, sondern als Phase verstanden, in der sich Marktineffizienzen systematisch ausnutzen lassen.
Technisch betrachtet entsteht die Lücke zwischen „alt“ und „neu“ dort, wo Softwareprodukte bisher vor allem über Prozesse, Workflows und Bedienoberflächen verkauft wurden – also über Leistung, die stark am Personal hing. In vielen klassischen SaaS-Firmen dominieren große Teams, langsame Feature-Zyklen und hohe Kundenakquisitionskosten (CAC) als strukturelle Hebel. KI-nativen Wettbewerbern gelingt es dagegen, mit weniger Personal mehr Wert pro Nutzer zu erzeugen, weil zentrale Teile der Produktlogik automatisierbar oder zumindest deutlich effizienter werden. Das betrifft nicht nur die Modellierungsarbeit im Hintergrund, sondern auch die Produktentwicklung: Funktionen lassen sich schneller iterieren, sobald Datenpipelines, Feedback-Schleifen und KI-gestützte Assistenzfunktionen eng miteinander verzahnt sind. In diesem Umfeld verlieren Geschäftsmodelle, die stark auf skalierbarem Vertrieb und stetiger Teamexpansion beruhen, messbar an Wettbewerbsfähigkeit.
Marktseitig wird die Debatte in der „SaaS-Pokalypse“-Rhetorik oft zugespitzt, aber die Kernbotschaft bleibt handfest: Die Bewertung folgt der erwarteten Zukunftsrendite, nicht der Vergangenheit. Wenn Investoren Multiplikatoren für wiederkehrende Einnahmen neu kalibrieren, treffen Korrekturen vor allem jene Firmen, deren Wachstumserzählungen zu eng an die alten Leistungsparameter gekoppelt sind. Bending Spoons formuliert diese Chance als offensiven Zug: Man wartet nicht auf das Ende der Talfahrt, sondern kauft während der Unsicherheit. Das heißt auch, dass Opportunitäten gerade dort entstehen, wo Verkäufer aus ihrer Sicht „zu viel“ für Wachstumsversprechen bezahlt bekommen haben – und die Käuferseite die Diskrepanz zwischen Buchwert, operativer Realitätsprüfung und KI-getriebener Produktentwicklung erkennt.
Genau hier liegt die Kapitalallokationslogik, die Bending Spoons hervorhebt: produktive Vermögenswerte von Eigentümern übernehmen, die zu hohe Preise für Narrative der letzten Jahre akzeptiert haben. „Disziplinierte Akquisiteure“ sind dabei ein wesentlicher Teil der Gleichung, weil nicht jede Übernahme automatisch zu besserer Wertschöpfung führt. Entscheidend ist, ob nach dem Kauf die Verschwendung wirklich entfernt wird – etwa indem zu teure Vertriebsmechaniken konsolidiert, Produktzyklen beschleunigt und Teams entlang der neuen KI-Produktstrategie neu ausgerichtet werden. Außerdem verändert sich das Operating Model: Statt Bürokratie und langem Genehmigungsrouten-Denken braucht es Entscheidungsgeschwindigkeit, um KI-Fähigkeiten in Produktlinien zu integrieren, die messbar die Nutzung verbessern. Bending Spoons setzt damit implizit auf Operator-Kompetenz statt auf reine Finanzingenieurskunst.
Ein weiterer Punkt ist, dass KI nicht nur die direkte Produktperformance betrifft, sondern auch die „Ökonomie des Teams“. Wenn Feature-Zyklen schneller werden, verschieben sich Budgets von reinen Entwicklungsstunden hin zu Datenqualität, Modell-Iteration, Integrationsaufwand und kontinuierlicher Validierung. Unternehmen, die lange Zeit mit großen Organisationsstrukturen arbeiteten, müssen dann entscheiden, ob sie die neue Produktlogik nur „aufsetzen“ oder ob sie die Kostenbasis wirklich umstellen. Wer Letzteres tut, kann Skaleneffekte anders realisieren: Weniger Personal pro zusätzlichem Kunden, dafür mehr Automatisierung in der Wertschöpfungskette. In dieser Perspektive wirkt die heutige Marktbereinigung wie ein Filter, der jene Anbieter begünstigt, die KI in die Wirtschaftsmechanik integrieren können – nicht nur als Technologiebeilage, sondern als zentralen Effizienztreiber.
Für die Branche bedeutet das auch einen Wandel im Erwerbs- und Wettbewerbsmuster. Der Wettbewerb wird weniger darüber entschieden, wer die meisten Mitarbeiter hat oder die größten Büroflächen besitzt, sondern darüber, wer Prozesse verschlankt und Kapital in KI-fokussierte Produkte umschichtet. Das ist besonders relevant für Gründer und Investoren, weil sich die Erwartung an „Growth“ verschiebt: Wachstum muss stärker über Produktwert und Nutzung erklärt werden, weniger über reine Teamvergrößerung. Daneben steigt die Bedeutung von Käufern, die bestehende Firmen nicht nur übernehmen, sondern operativ umbauen können, bevor der Markt ihnen zu geringe Skalierungspotenziale attestiert. In der Praxis heißt das: Deals werden stärker daran gemessen, wie schnell ein erworbenes Produkt KI-native Wettbewerbsvorteile aufbauen kann.
Unterm Strich liest sich die Argumentation von Bending Spoons wie ein Gegenentwurf zur passiven Marktwartestellung. In einer Phase fallender Bewertungen entstehen Risiken, aber auch seltene Gelegenheiten, wenn das alte Modell faktisch nicht mehr wettbewerbsfähig ist. Wer jetzt kauft, setzt auf die Annahme, dass sich der Markt nicht nur zyklisch bewegt, sondern strukturell neu sortiert: KI drückt die Kosten- und Zeitdimension, und dadurch ändern sich die Parameter, die Investoren anlegen. Für Unternehmen, die selbst Ziel von Konsolidierung werden könnten, ist die Botschaft zugleich unbequem und nützlich: Der Vergleich mit KI-nativen Wettbewerbern entscheidet früh, ob die Wirtschaftsmechanik noch trägt. Wer diese Lücke nicht schließt, liefert die Grundlage für die nächste Runde von „Kauf während die Bewertungen fallen“.
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