LONDON (IT BOLTWISE) – Investoren sehen bei ServiceNow zunehmend das Risiko, dass KI nicht nur unterstützt, sondern gezielt Prozesse automatisiert, für deren Optimierung das Unternehmen Gebühren verlangt. Der Verkaufsdruck zeigt, dass ein stabiles Zahlenbild allein die Bewertung nicht schützt, wenn sich die Erzählung von Rückenwind zu Bedrohung dreht. Besonders das generative Modell-Narrativ gewinnt an Gewicht: Es könnte genau die Eingriffe reduzieren, die im ServiceNow-Preisplan monetarisiert werden. Für den Software-Mittelbau bleibt damit die zentrale Frage, ob KI-Wertschöpfung entsteht oder Margen erodieren lässt.
Die Kursreaktion rund um ServiceNow ist weniger eine Debatte über einzelne Quartalszahlen als ein Signal für den Zustand eines ganzen Software-Markts. Wenn ein Unternehmen nach positiven Erwartungen zunächst liefert, aber trotzdem unter Verkaufsdruck gerät, liegt die Ursache meist nicht im operativen Ergebnis, sondern in einer Neubewertung der grundlegenden Einnahmequelle. Im Kern geht es in der aktuellen Diskussion um den Vorwurf, KI könnte die Art von Prozessoptimierung automatisieren, für die ServiceNow traditionell Gebühren erhebt. Damit verschiebt sich die Perspektive von „Add-on durch Automatisierung“ hin zu „Automatisierung ersetzt Teile des Workflows“ – und das ist für Plattformanbieter ein fundamental anderes Risiko.
Technisch betrachtet beruht der wirtschaftliche Mehrwert solcher Plattformen auf Integration: ServiceNow verbindet Unternehmensabläufe, Datenflüsse und Zuständigkeiten zu einer orchestrierten Kette. Genau dort entsteht aber auch Angriffsfläche, wenn KI künftig nicht nur Texte formuliert oder Hilfestellungen gibt, sondern Entscheidungen und Ausführungen in Prozessschritten übernimmt. Generative Modelle können Muster in Tickets, Richtlinien und Ticket-Historien erkennen und daraus Handlungsanweisungen ableiten; in Kombination mit regelbasierten Workflows entsteht schnell ein System, das menschliche Eingriffe reduziert. Für den Betreiber bedeutet das: Wo früher „Optimierung“ im Sinne von Konfiguration, Freigaben und menschlichem Tuning nötig war, könnte künftig eine KI-gestützte Ausführung einen Teil dieser Arbeit überflüssig machen – zumindest in den Fällen, die sich gut aus bestehenden Daten lernen lassen.
Der Markt reagiert dabei besonders sensibel auf Narrative, weil sie Erwartungen über Zeit in Diskontierungssätze übersetzen. Wenn Investoren auf das KI-Upside-Narrativ gesetzt haben, bewerten sie typischerweise nicht nur, ob KI neue Funktionen ermöglicht, sondern ob sie auch den Nutzen der Plattform im Preisgefüge verteidigt. Die Befürchtung ist, dass generative Modelle die genau jene Prozessschritte automatisieren, die bislang als ServiceNow-relevante „Optimierungsarbeit“ eingepreist wurden. In solchen Phasen verliert selbst die solide Performance an Überzeugungskraft, weil Kapital nicht nur gegenwärtige Effizienz bezahlt, sondern vor allem zukünftige Differenzierung. Damit erklärt sich auch, warum der Druck stärker wirkt, wenn die Story kippt: vom Bild „KI steigert den Plattformwert“ hin zum Bild „KI reduziert die Plattformnotwendigkeit“.
Historisch kennt die Branche diesen Mechanismus. Auch frühere Wellen – von der ersten Automatisierungssoftware bis hin zur Cloud-Migration – hatten Phasen, in denen etablierte Anbieter kurzfristig „richtig“ lagen und anschließend in eine Bewertungsfalle liefen, weil neue Technologien Teile der Wertschöpfung verlagerten. Beim Software-Mittelbau, also bei Schichten, die zwischen Fachanwendern und technischen Systemen vermitteln, kann KI besonders schnell zu einer Disintermediation führen: Wenn ein Teil der Orchestrierung durch KI-Assistenz oder KI-Agenten zumindest teilweise entfallen kann, sinkt tendenziell der Bedarf an manuellen Freigaben, Standardprozessen oder stark konfigurationsgetriebenen Integrationsarbeiten. Der eigentliche Wettbewerbsfaktor ist dann nicht mehr nur die Anzahl der angebotenen Module, sondern die Fähigkeit, neue Automatisierung so zu binden, dass sie dem Ökosystem zusätzliche Aufgaben statt Substitution bringt.
Für IT-Leiter und Entwicklerteams ergibt sich daraus eine praktische Leitfrage: Wie wird KI in der Plattformarchitektur operationalisiert, und wo entsteht messbarer Zusatznutzen? ServiceNow-ähnliche Setups zeichnen sich häufig dadurch aus, dass sie Workflows, Zuständigkeiten und Datenzugriffe in eine konsistente Governance übersetzen. Entscheidend ist, ob KI diese Governance stärkt – etwa durch nachvollziehbare Vorschläge, automatisierte Vorprüfungen oder priorisierte Ticket-Bearbeitung – oder ob sie ohne Plattformbindung direkt an den Prozess vorbei agiert. In dem Moment, in dem KI als „Generalist“ in mehreren Systemen eingesetzt wird, entsteht außerdem ein Integrationsproblem: Je weniger die KI-gestützte Ausführung an die bestehenden Rollen, Prüfpfade und Audit-Trails der Plattform gekoppelt ist, desto höher wird der Abstimmungsaufwand für Unternehmen. Genau dort kann ein Wettbewerbsvorteil liegen, wenn Plattformanbieter KI-Entscheidungen in ihre Workflows einbetten.
Marktseitig bleibt die Situation damit vor allem eine Frage der Geschwindigkeit. Die aktuelle Berichterstattung deutet darauf hin, dass Kapital Softwarezyklen bevorzugt, bei denen Anbieter schneller lernen und Produktstrategien an die neue Automatisierungsrealität anpassen als die Kunden ihre bestehenden Abläufe ersetzen können. Unternehmen, die keinen dauerhaften Vorteil jenseits eines kurzfristigen Hype-Zyklus belegen, laufen Gefahr, als „Schicht zwischen Menschen“ wahrgenommen zu werden – und diese Schicht ist für KI besonders anfällig. Umgekehrt profitieren Anbieter, die klar zeigen, dass KI die Plattformaufgaben ergänzt, etwa durch neue Automatisierungsgrade im Zusammenspiel mit bestehender Integration, oder indem sie das Preismodell an den Wert von Automatisierung koppeln statt nur an die Anzahl konfigurierte Schritte. Für ServiceNow und ähnliche Plattformen entscheidet sich damit, ob KI der Wachstumstreiber bleibt – oder ob sie zum Margenkompressor wird.
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