---
Zusammenfassung in einfachem Deutsch
Dieser Artikel erläutert eine grundlegende Veränderung in der Softwarebranche im Zeitalter der KI: In den letzten 40 Jahren galt die goldene Regel der Branche, dass „eine Softwareversion Millionen Mal verkauft werden kann“ – man investierte viel Geld in die Entwicklung einer Software und verkaufte sie dann mit fast null Kosten an Tausende von Kunden. Wer Kunden individuelle Anpassungen anbot oder Ingenieure vor Ort schickte, galt als weniger skalierfähig und hatte einen weniger attraktiven Geschäftsmodus. Doch jetzt hat die KI die Kosten für die Softwareentwicklung stark gesenkt. Stattdessen ist die tatsächliche Komplexität der Geschäftsprozesse – die in veralteten Systemen, persönlichen Beziehungen und ungeschriebenen Regeln versteckt ist – zum wertvollsten und knappsten Gut geworden. FDEs (Frontline Deployment Engineers), die speziell vor Ort bei den Kunden eingesetzt werden, um die tatsächlichen Anforderungen zu verstehen und die Erkenntnisse an das Hauptquartier weiterzuleiten, sind zu einem begehrten Talent in der Branche geworden. Dies bedeutet nicht nur die Schaffung einer neuen Stelle, sondern auch einen Wandel des gesamten Geschäftsparadigmas von der intensiven Kopieerung von Software zur Anpassung an die reale Welt.
---
Erläuterung der Punkte
1. Die „ungeschriebenen Regeln“ der Softwarebranche der letzten vierzig Jahre: Die Kunden sollten ihre Prozesse an die Software anpassen
Früher war das Kriterium für die Qualität einer Software einfach: Konnte die Software es den Kunden ermöglichen, ohne Hilfe der Ingenieure selbst zu registrieren, einzurichten und zu verwenden?
Beispielsweise: Wenn Sie ein Teehaus betreiben und eine Kassensoftware nutzen, legt das System fest, dass Rabattaktionen einen Tag im Voraus eingerichtet werden müssen. Wenn Sie jedoch am Freitag vor Geschäftsschluss eine kurzfristige Rabattaktion durchführen möchten, wird der Hersteller Ihnen nicht helfen, die Funktionen anzupassen, sondern Ihnen raten: „Das ist die beste Praxis in der Branche – ändern Sie einfach den Zeitpunkt der Aktion auf einen Tag im Voraus.“ Von ERP über CRM bis hin zu anderen Systemen: 100 verschiedene Prozesse von 100 Unternehmen wurden auf 3–5 standardisierte Vorlagen komprimiert, damit die Kunden ihre eigenen Arbeitsgewohnheiten an die Software anpassen mussten. Dadurch konnten die Hersteller mit einer einzigen Softwareversion Millionen verdienen – mit einer hohen Gewinnmarge, die von den Kapitalmärkten hoch geschätzt wurde.
In dieser Logik waren Vor-Ort-Dienstleistungen und individuelle Entwicklungen als „politisch inkorrekt“ angesehen, da dies ein Eingeständnis des Fehlschlags der Produktabstraktion darstellte und auf die Nutzung von Personal angewiesen war – ähnlich wie bei einer Beratungsfirma, ohne jeglichen „hohen“ Anspruch.
2. Mit der KI haben sich die Kosten verändert
Nach der Einführung der generativen KI sind die Kosten für die Softwareentwicklung auf ein Zehntel oder sogar ein Zwanzigstel gesunken, während die Komplexität der realen Welt unverändert geblieben ist – sogar gestiegen ist.
Früher kostete die Entwicklung eines Unternehmenskaufsystems 1 Million Euro, während die Erforschung der spezifischen Anforderungen des Unternehmens nur 100.000 Euro kostete. Hersteller konzentrierten sich daher auf die Standardisierung. Heute kostet die Softwareentwicklung mit KI nur noch 10.000 Euro; der Rest der Kosten geht auf die Klärung dieser Probleme: Warum akzeptieren die Finanzabteilungen die Entscheidungen nicht, obwohl sie im System eingetragen sind, sondern verlassen sich auf Excel-Unterlagen? Warum wird ein Systemfeld seit 10 Jahren nicht ausgefüllt? Warum meiden alle automatisierten Prozesse bei Problemen, um keine Verantwortung zu übernehmen?
Diese Probleme werden nicht durch die Intelligenz der großen Modelle automatisch gelöst. Im Gegenteil: Wenn die KI die tatsächlichen Geschäftsprozesse übernimmt (z. B. bei Zahlungsabläufen), werden diese verborgenen Probleme zu gefährlichen Fallstricken. Was früher teuer war, war die Entwicklung der Software – heute ist es die effektive Nutzung der Software im Unternehmen.
3. FDEs sind keine einfachen Implementierungsberater
Viele denken, FDEs seien nur die alten Implementierungsingenieure, die vor Ort bei den Kunden helfen. Doch FDEs tun das Gegenteil: Sie analysieren alle ungeschriebenen Regeln, historischen Probleme und Beziehungen vor Ort, übersetzen sie in verständliche Anforderungen für die Ingenieure und passen die Softwarefunktionen an die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden an. Sie leiten außerdem alle Rückmeldungen an das Hauptquartier weiter, um die Software weiter zu verbessern.
Stellen Sie sich vor, Sie spielen ein Online-Spiel: Früher löste der Kundenservice Fehler bei der Nutzung der Software – FDEs hingegen beobachten Ihre Spielweise und informieren die Entwickler, sodass diese diese Probleme in offizielle Aktivitäten umwandeln können. Das ist das, was Palantir mit „menschlicher Version der Rückpropagation“ meint: KI wird durch Datenfeedback trainiert, Softwareunternehmen verbessern ihre Produkte mithilfe von Rückmeldungen von FDEs – und die Ergebnisse sind oft besser als die, die man jahrelang im Labor entwickelt.
4. FDEs verändern die Bewertungskriterien der SaaS-Branche
Früher wurden die Dienstleistungen von Softwareunternehmen von den Kapitalmärkten herabgewertet, da mehr Personal zu niedrigeren Gewinnmargen führte – ähnlich wie bei Beratungsfirmen. Doch mit der höheren Effizienz von FDEs hat sich das Geschäftsmodell grundlegend verändert: Projekte, die früher von zehn Ingenieuren in sechs Monaten fertiggestellt wurden, können jetzt von einem FDE mit KI-Hilfe in drei Wochen abgewickelt werden.
Die Einbindung von FDEs ist keine Kostenbelastung, sondern die Anschaffung wertvoller Ressourcen: Ein FDE, der bei zehn Banken eingesetzt wird, erkennt gemeinsame Probleme (z. B. veraltete Systeme, die nicht angepasst werden können, neue Funktionen, die kompatibel sein müssen), und entwickelt standardisierte Lösungen. Bei der nächsten Bank braucht man keinen FDE mehr – die neuen Funktionen können direkt eingesetzt werden. Jeder neue Kunde bedeutet nicht nur einen Serviceauftrag, sondern auch die Verbesserung der Plattform. Je mehr reale Anwendungen FDEs kennengelernt, desto effizienter wird die Skalierbarkeit der Plattform.
5. Der Wettbewerb der nächsten Ära: Wer die meisten „echten Fallstricke“ kennt
Früher suchten Unternehmen nach Ingenieuren, die Code schreiben konnten. In Zukunft werden die wertvollsten Ingenieure solche sein, die in unbekannte Branchen eintreten und innerhalb einer Woche erkennen können, welche Anforderungen falsch sind, welche Grenzen unüberwindbar sind und welche Probleme in der gesamten Branche bestehen.
Die Bewertungskriterien der Branche ändern sich: Früher fragte man bei KI-Start-ups, ob ihre Produkte skalierbar sind – in Zukunft wird man auch fragen, ob sie die reale Welt wirklich verstehen. Große Modelle, Rechenleistung und Code sind zwar leicht skalierbar, aber die Probleme der realen Welt nicht. Nur diejenigen, die die meisten Probleme in der Praxis gelöst haben, werden am Ende den Wettbewerb gewinnen.