Die Art und Weise, wie Unternehmen Technologien für künstliche Intelligenz kaufen, verändert sich schnell. Der Übergang eines Produkts von der Experimentierphase in die vollständige Produktion bedeutet daher nicht mehr zwangsläufig, dass das Start-up über Jahre hinweg stabile Einnahmen erzielt. Laut Untersuchungen der Venture-Capital-Gesellschaft Madrona beabsichtigen 74 % der 150 befragten IT-Fachleute aus Unternehmen, ihre Budgets für künstliche Intelligenz in den kommenden zwölf Monaten zu erhöhen, während die übrigen planen, die Ausgaben auf dem aktuellen Niveau zu halten.
Anhaltende Ausgaben bedeuten jedoch keine stabilen Anbieterbeziehungen. Die Teilnehmer geben an, dass weniger als die Hälfte der Pilotprojekte für künstliche Intelligenz die vollständige Produktionsphase erreicht. Obwohl dieser Anteil niedrig erscheint, stellt er eine Verbesserung gegenüber einem Ergebnis dar, das das MIT im vergangenen Jahr veröffentlichte und dem zufolge 95 % der Projekte für künstliche Intelligenz in Unternehmen gemessen am Return on Investment scheiterten.
Von der Erprobung zur kontinuierlichen Neubewertung
Das aussagekräftigste Ergebnis der Untersuchung von Madrona betrifft nicht die Zahl der Projekte, die die Produktion erreichen, sondern das, was danach geschieht. 77 % der Unternehmen bewerten ihre Anbieter für künstliche Intelligenz alle sechs Monate oder kontinuierlich neu. Madrona zufolge schafft dies eine Dynamik des „schnellen Einstiegs und schnellen Ausstiegs“, die sich grundlegend von herkömmlicher Unternehmenssoftware unterscheidet, bei der mehrjährige Verträge den Anbietern ein hohes Maß an Stabilität verschafften.
Auf dem Markt für künstliche Intelligenz scheinen die Wechselkosten zwischen Anbietern niedriger zu sein, während die Häufigkeit von Vergleichen und Neubewertungen zugenommen hat. Daher kann ein Produkt einen Unternehmensvertrag erhalten und die Pilotprojektphase überschreiten, aber dennoch in einem späteren Überprüfungszyklus den Kunden verlieren.
Was ändert sich praktisch für Start-ups?
Die Finanzierung von Pilotprojekten in Unternehmen war einer der wichtigsten Treiber des anfänglichen Booms der künstlichen Intelligenz im Jahr 2025. Es wurde erwartet, dass 2026 zu einer Phase der Festigung dieser Beziehungen und ihrer Umwandlung in langfristige Verpflichtungen werden würde. Unternehmensverträge ermöglichen es Start-ups normalerweise, außergewöhnliche Wachstumsraten bei den wiederkehrenden Jahreseinnahmen auszuweisen, einschließlich Fällen eines Anstiegs von null auf 10 Millionen Dollar innerhalb von drei Monaten.
Diese Zahlen müssen jedoch vorsichtiger gelesen werden. Einnahmen aus einem Unternehmensvertrag sind nicht zwangsläufig langfristig garantiert, selbst nachdem das Produkt innerhalb des Unternehmens eingeführt wurde. Dadurch geraten Start-ups zusätzlich unter Druck, den Wert kontinuierlich nachzuweisen, statt sich mit dem Abschluss des ersten Verkaufs zufriedenzugeben.
Ergebnisorientierte Preisgestaltung
Ein Teil des Problems hängt mit der Instabilität der Preismodelle für Produkte der künstlichen Intelligenz zusammen. Eine weitere Untersuchung der Venture-Capital-Gesellschaft Andreessen Horowitz, an der 50 technische Käufer von Produkten für künstliche Intelligenz teilnahmen, zeigte, dass mehr als die Hälfte von ihnen es bevorzugt, die Gebühren an die erledigte Arbeit oder die erzielten Ergebnisse zu knüpfen, statt an die Nutzung, etwa an die Zahl der verarbeiteten Tokens.
Die nutzungsbasierte Preisgestaltung beruht auf einer verbreiteten Logik aus dem Zeitalter der Software as a Service: Das Unternehmen weiß, dass es E-Mail, Personalsoftware oder Cloud-Speicher benötigt, und legt anschließend den Umfang der Nutzung fest, für den es bezahlen wird. Produkte der künstlichen Intelligenz lassen sich jedoch nicht immer auf diese Weise messen. Die Verknüpfung des Preises mit der Zahl der verarbeiteten Berichte, den abgeschlossenen Supportanfragen oder den generierten Verkaufschancen könnte den wirtschaftlichen Wert des Produkts für beide Seiten deutlicher machen, wie die Partner Tugce Erten und Sarah Wang von Andreessen Horowitz schrieben.
Warum ist diese Nachricht wichtig?
Das neue Kaufmuster eröffnet Raum für mehr Experimente, da Unternehmen offenbar eher bereit sind, Werkzeuge für künstliche Intelligenz zu testen. Gleichzeitig schwächt es jedoch den Zusammenhang zwischen der Unterzeichnung eines Vertrags und der Stabilität der Einnahmen. Für Start-ups bedeutet dies, dass schnelle ARR-Kennzahlen ein höheres Maß an Unsicherheit verbergen können, als dies bei herkömmlichen Softwareverträgen der Fall war.
Die Untersuchung klärt nicht, wann oder ob Unternehmen zu langfristigen Einkaufsgewohnheiten zurückkehren werden. Daher beziehen sich die offenen Fragen weiterhin auf die Fähigkeit von Produkten der künstlichen Intelligenz, messbare Ergebnisse nachzuweisen, sowie auf die Fähigkeit von Start-ups, Preismodelle zu entwickeln, die diese Ergebnisse widerspiegeln. Dies ist eine analytische Einordnung auf Grundlage der Untersuchungen von Madrona und Andreessen Horowitz, wie sie von Julie Bort in TechCrunch dargestellt wurden, und kein Beleg dafür, dass alle Unternehmensverträge kurzfristig sind oder dass alle derzeitigen ARR-Modelle unzuverlässig sind.