REDMOND / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf dem Technologie-Alliance-Event bei Microsoft in Redmond diskutieren Investoren und Gründer, warum große KI-Labore zunehmend das „Build-Buy“-Modell der Softwarebranche ersetzen. Im Mittelpunkt steht die Verschiebung von fertigen Abo-Produkten hin zu Funktionen, die Kunden mit KI-gestützter Programmierung selbst ausrollen. Die Panelteilnehmer erklären, welche Strategien in einer Welt schneller KI-Tools trotzdem Wettbewerbsvorteile schaffen. Besonders spannend ist der Hinweis, dass nicht die Code-Generierung, sondern Test-, Build- und Deployment-Prozesse zur neuen Engstelle werden.
Die Sorge der Startup-Szene klingt fast wie ein Echo früherer Plattform-Ängste, doch diesmal ist die Dynamik härter: Große KI-Labore dringen nicht nur in Märkte vor, sondern liefern zugleich Bausteine, mit denen Kunden Lösungen „nachbauen“ können. Auf dem Technology Alliance Seattle Investor Summit+Showcase bei Microsoft in Redmond war deshalb die zentrale Frage klar: Wo lässt sich noch eine profitable Nische finden, wenn Werkzeuge wie OpenAIs Codex und Anthropics Claude Code den Einkauf von fertiger Unternehmenssoftware zunehmend unattraktiv machen? Investoren und Betreiber beschrieben das nicht als plötzlichen Untergang, sondern als grundlegende Verschiebung in der Art, wie Software entsteht.
Technisch betrachtet verändert sich damit vor allem die Wertschöpfungskette. Früher war ein großer Teil der Marktstrategie darauf ausgerichtet, funktionale „Pakete“ anzubieten: etwa Sales Automation, Lead Scoring, Demand Planning oder Buchhaltungslogik als abonnierte SaaS. Heute können Unternehmen bestimmte Teile dieser Logik schneller integrieren, indem sie KI-gestützte Codierungswerkzeuge nutzen, um Features iterativ zu generieren und anzupassen. Das bedeutet: Der Wettbewerb findet stärker im Zusammenspiel aus Daten, Integrationen und operativem Betrieb statt, nicht ausschließlich in der sichtbaren Produktoberfläche. Wer sich nur über Modell-Outputs differenziert, verliert tendenziell gegen Tempo und Skalierung.
Auf dem Panel machte Bryan Hale von Anthos Capital den Unterschied zwischen früheren und aktuellen Plattformwellen deutlich. In der Vergangenheit, so seine Rückerinnerung, hatten Gründer gefürchtet, neue Services des Cloud-Riesen würden ihre Angebote überflüssig machen; am Ende sei viel davon übertrieben gewesen, weil spezialisierte Produkte oft in Lücken fielen. Diesmal sei die Gefahr jedoch anders gelagert: Wenn Plattformen nicht nur fertige Module liefern, sondern auch mit „Coding-Tools“ Software direkt beim Kunden bauen helfen, schrumpft der Zeitraum, in dem Startups ihre Kernfunktion als Standardprodukt verkaufen können. Hales Kernaussage: Die nötige „Clock Speed“ für Überleben und Iteration ist gestiegen.
Yifan Zhang, zweifache Gründerin und unter anderem mit dem AI2-Ökosystem verbunden, ergänzte diese Perspektive um eine Art Gegenprogramm. Sie betonte, dass Geduld, tiefes Domänenwissen und Durchhaltevermögen weiterhin zählen – besonders dort, wo Probleme komplex sind und sich nicht vollständig in generische Muster auflösen lassen. Gleichzeitig hob sie hervor, dass „Stand out“ und Aufmerksamkeit unter Bedingungen günstigerer Code-Erstellung schwerer geworden sind. Deshalb verwies sie auf Startups in eher ungewöhnlichen Domänen wie Bergbau, Containerlogistik oder Migration, in denen Gründer nicht nur eine bessere Technologie, sondern auch den richtigen Verkaufskanal und die Glaubwürdigkeit in spezialisierten Branchen mitbringen. Technisch hilft hier oft ein datengetriebener Lernvorteil.
Mia Lewin von TheFounderVC formulierte daraus ein strategisches Framework, das sich wie ein Leitfaden für Nischenanbieter liest. Der erste Schritt sei die Wahl eines Ziels, das klein genug bleibt, damit KI-Labore es nicht sofort priorisieren. Danach brauche es allerdings echte Branchenkenntnis, um Produkte schneller zu bauen und typische Fehler zu vermeiden, die beim „Generalist Build“ häufig entstehen. Entscheidend ist zudem ein „Daten-Moat“: nicht als Schlagwort, sondern als Mechanismus, bei dem Personalisierung oder Reinforcement Learning die Performance über Zeit verbessert. Auf dem Panel klang das wie der Aufbau eines Wachstumstrichters, der die Lern- und Einsatzgeschwindigkeit so erhöht, dass große Player schwerer nachziehen können – selbst wenn ihre Werkzeugbasis breiter ist.
Dass diese Bedrohung nicht automatisch in die Abkapselung führt, machte Tim Porter von Madrona Ventures an Beispielen deutlich. Er verwies auf Legal-Tech-Startups wie Harvey und Legora, die trotz eigener KI-Angebote aus dem Marktumfeld weiter stark wachsen konnten. Der Grund liege weniger in der reinen Text- oder Code-Generierung, sondern in der Qualitätssicherung entlang des Workflows: Juristen verlangen Genauigkeit, saubere Integration in bestehende Systeme und die Vermeidung von Halluzinationen. Porters Argument war damit auch ein technischer Vergleich zur „rohen“ KI-Fähigkeit: Der Engpass sitzt im zuverlässigen Betrieb, im Prozessdesign und in der domänenspezifischen Validierung. Das spricht für spezialisierte Produktarchitekturen statt austauschbarer Funktionsmodule.
Spannend wurde es, als OpenAIs CTO für Anwendungen, Vijaye Raji, die Perspektive des Plattformanbieters einnahm. Er gab zu verstehen, dass Gründer diese Angst in jeder Plattformära erlebt hätten – und dass sie nicht zwangsläufig zum Nachteil vieler Startups ausging. Was seiner Sicht nach entscheidend bleibt, ist Domänenexpertise, weil große Plattformen vor allem nach maximaler Oberfläche streben, also nach „Breite“. Innovation könne dagegen „am Rand“ der Domäne entstehen, dort wo Fachprozesse die KI-Nutzung präzise formen. Noch bemerkenswerter war sein Hinweis auf eine konkrete Opportunity: Innerhalb von OpenAI sei der KI-Code-Output schneller gewachsen als die Test- und Deployment-Fähigkeiten, sodass der Engpass zunehmend bei Build- und Test-Tools liege.
Damit wird aus dem Wettbewerb „Code vs. SaaS“ ein Wettbewerb „Engineering-Pipeline vs. Point-Solution“. Denn selbst wenn Künstliche Intelligenz Code schneller vorschlägt, muss dieser Code in reale Systeme überführt werden: mit automatisierten Tests, nachvollziehbaren Build-Schritten, kontrollierten Freigaben und messbaren Qualitätsmetriken. Raji verwies zudem auf den Fall Statsig, dessen Gründer anfangs vor einer AWS-Kopie gewarnt wurden, bis das Risiko als Argument gegen jede SaaS-Entstehung missverstanden wurde. OpenAI habe Statsig später übernommen. Für Startups bedeutet das: Wer nicht nur Features generiert, sondern verlässliche Prüf- und Integrationsschichten liefert, kann trotz KI-Tools eine eigenständige Wertschöpfung etablieren. Für Unternehmen wiederum steigen die Anforderungen an Governance, damit sich Datenzugriffe, Modellrisiken und Compliance-Pflichten sauber steuern lassen.
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