So bleiben Softwarefirmen exit-ready

Der Markt hat gesprochen – und er ist gnadenlos: Strategische Käufer und Private-Equity-Investoren zahlen heute Premiums für KI-native-Firmen und für Softwareunternehmen, die KI tief in ihr Produkt und ihre Organisation integriert haben. Gleichzeitig ist der klassische SaaS-Exit zunehmend verbaut. Wer als Software-CEO oder Investor Exit-Optionen offenhalten will, muss heute handeln.

Hebel 1: KI-getriebene Effizienz nach innen – Geschwindigkeit und Profitabilität als Bewertungstreiber

Der erste und unmittelbarste Hebel liegt intern: KI-Tools in der Softwareentwicklung, im Vertrieb und im Marketing konsequent einzusetzen, um die Kosten zu reduzieren und den Output zu steigern. Wichtig ist dabei der systemische Blick: KI-Produktivitätsgewinne verdampfen, wenn Review-Prozesse, Release-Pipelines und die gesamte Organisation nicht mitziehen. Wer KI-Coding einführt, muss den gesamten Engineering-Lifecycle modernisieren. Dasselbe gilt für den Bereich Go-to-Market. Die Kennzahl ARR per Employee steigt dabei spürbar – ein KPI, den jeder Käufer im Due-Diligence-Prozess unter die Lupe nimmt. Für die Bewertung gilt: Effizienzgewinne müssen in KPIs und Rule-of-40-Metriken sichtbar gemacht werden.

Hebel 2: KI-Workflows und -Agents als Umsatzschicht on top

Der zweite Hebel ist strategisch und differenzierend: Bestehende Softwareanbieter haben gegenüber KI-nativen Neueinsteigern einen strukturellen Vorteil, der häufig unterschätzt wird. Sie kennen die Workflows ihrer Kunden, verfügen über historische Daten, besitzen oft die Zugriffsrechte auf angrenzende Systeme – und sind in vielen Fällen das System of Record, auf dem KI-Agents erst ihren vollen Wert entfalten können.

Genau hier liegt eine erhebliche Upsell-Opportunität: KI-Workflows und -Agents nicht als generisches Feature in ein bestehendes Produkt zu integrieren, sondern als eigenständige Umsatzschicht on top zu positionieren. Für Startups und Grownups bedeutet das konkret: Identifikation der kritischen Kundenprozesse, die sich durch agentenbasierte Automatisierung dramatisch beschleunigen oder komplett durch Agents ausführen lassen – und deren Vermarktung als Premium-Tier mit eigenem Preispunkt.

Hebel 3: Pricing-Transformation – vom Seat-Modell zur Wertkapitalisierung

Der dritte Hebel ist der langfristig wirkmächtigste, aber auch der strukturell schwierigste: die Überwindung des Per-Seat-Modells. Die Logik ist eindeutig: Wenn ein KI-Agent die Arbeit von drei Analysten erledigt, kauft der Kunde keine drei Seats mehr. 

Für Unternehmen empfiehlt sich daher ein zweiphasiges Vorgehen: In Phase 1 – sofort umsetzbar – AI-Workflows und Agents als Add-on zu bestehenden Subscriptions entweder als zusätzliche fixe Subscription oder mit einem usage-based Pricing on top zu verkaufen und damit zusätzlichen ARR zu generieren, ohne das Kernmodell zu destabilisieren. In Phase 2 – mittelfristig – eine Hybridstruktur aufbauen: feste Basis-Subscription plus variable, nutzungsbasierte Komponenten. 

Eine zu zeitnahe Umstellung auf ein reines usage-based Pricing wäre zu riskant, weil unklar ist, ob dadurch der Umsatz mit bestehenden Kunden in Summe steigt oder sinkt. Auch wäre unklar, wie sich das User-Verhalten durch ein usage-based Pricing verändern könnte – dadurch kommt eine zusätzliche Unsicherheit in den Umsatzforecast und die Budgetplanung der Folgejahre.

Der Übergangspfad erfordert Fingerspitzengefühl: Zu früh rein wertbasiert zu bepreisen birgt Risiken für NRR-Predictability und, wie zuvor beschrieben, für die Budgetierung – und NRR ist einer der meistbeachteten Hebel bei Bewertungsgesprächen. Zu langsam bedeutet, dass Käufer bereits den nächsten Anbieter mit modernerer Pricing-Architektur bevorzugen und sich der Kunden-Churn erhöht.

Fazit: Transformation ist keine Option, sondern Voraussetzung für eine hohe Bewertung

Für Software-CEOs und deren Investoren ergibt sich eine klare Prioritätenliste: erstens interne KI-Adoption konsequent vorantreiben und in Metriken übersetzen, zweitens die Daten- und Workflow-Kompetenz gegenüber Bestandskunden als KI-Umsatzschicht monetarisieren, drittens das Pricing-Modell schrittweise in Richtung usage- und value-based entwickeln. 

Die Unternehmen, die behutsam alle drei Hebel gleichzeitig ziehen, werden nicht nur operativ stärker – sie werden sowohl für strategische Käufer als auch Private-Equity-Investoren zu den bevorzugten Targets in einem hochselektiven, sich aktuell stark wandelnden Markt.

Über den Autor
Julian Riedlbauer ist Partner bei der global tätigen Investmentbank Drake Star und berät Technologieunternehmen bei M&A-Transaktionen. 

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Foto (oben): KI