Wenn Software sich selbst schreibt: Die Illusion des selbstentwickelten ERP-Systems

Vor wenigen Tagen teilte Bas van der Veldt, CEO des niederländischen Softwaregiganten AFAS, eine faszinierende persönliche Geschichte , die die aktuelle existenzielle Krise der Tech-Branche treffend veranschaulicht.
Innerhalb eines Wochenendes entwickelte er, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben, eine voll funktionsfähige „Vitamin-Manager“-App für seinen Haushalt.
Er nutzte dafür ein Verfahren namens Vibecodingund kommunizierte dabei einfach mit einer KI-Schnittstelle, die Datenbank, Backend und Benutzeroberfläche verwaltete. Anschließend beobachtete er, wie ein Kollege mit derselben Methode innerhalb weniger Stunden einen automatisierten Partnerlizenzprüfer entwickelte.

Dieser rasante Entwicklungszyklus veranlasste ihn, eine für jemanden, der ein großes Softwareunternehmen leitet, äußerst unangenehme Frage zu stellen.

Wenn heutzutage jeder seine eigenen Anwendungen programmieren kann, warum gibt es dann noch etablierte Softwareanbieter? Warum entwickeln Unternehmen nicht einfach ihre eigenen, maßgeschneiderten ERP-Systeme und hören auf, horrende Abonnementgebühren zu zahlen?

Diese Frage hallt derzeit durch die Chefetagen des Silicon Valley und der globalen Tech-Branche.
Angesichts der rasanten Entwicklung autonomer KI-Systeme, die ganze Softwarearchitekturen generieren können, ist die Einstiegshürde für die Anwendungsentwicklung praktisch auf null gesunken.
Die Marktreaktion war prompt und heftig, angetrieben von der Überzeugung, dass jedes Unternehmen bald seine eigenen internen Tools entwickeln und sich von etablierten Anbietern trennen wird.

Diese Darstellung verkennt jedoch grundlegend das Wesen von Unternehmenssoftware. Die Fähigkeit, Code zu generieren, wurde fälschlicherweise mit der Fähigkeit gleichgesetzt, ein konformes, skalierbares und sicheres Geschäftssystem zu entwickeln.

Der Videospiel-Trugschluss

Um den Unterschied zwischen Codegenerierung und Systementwicklung zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die Videospielbranche. Heutzutage kann generative KI mühelos ein ansprechendes 3D-Modell einer Spielfigur erstellen oder ein einfaches Skript für die Bewegung von Gegnern schreiben. Ein Teenager mit Zugang zu diesen Werkzeugen kann innerhalb eines Nachmittags beeindruckende Grafiken generieren.

Die Erschaffung eines Meisterwerks erfordert ein völlig anderes Maß an Ingenieurskunst. Ein komplexes kooperatives Mehrspielerspiel verlangt nach ausgefeiltem Leveldesign, perfekt ausbalancierten Kampfmechaniken, einer robusten Netzwerkarchitektur zur Latenzminimierung und einer fesselnden Erzählstruktur. Die generierten 3D-Modelle bilden lediglich die visuelle Ebene einer gewaltigen, zugrunde liegenden Physik- und Logik-Engine.

Unternehmenssoftware funktioniert nach genau demselben Prinzip. Ein ERP-System wie Infor LN oder SAP ist nicht einfach nur eine Sammlung von Python-Skripten und Datenbanktabellen mit einer Benutzeroberfläche. Diese Plattformen sind gebündeltes Wissen über internationale Geschäftsprozesse. Sie enthalten jahrzehntelange Erfahrung in Bezug auf die Einhaltung von Lieferkettenrichtlinien, lokale Steuervorschriften in Dutzenden von Ländern, strenge Rechnungslegungsgrundsätze und rigorose Sicherheitsprotokolle.

Ein Webformular zu erstellen, das eine Kundendatenbank aktualisiert, ist trivial. Ein System zu entwickeln, das automatisch die korrekte Abschreibung eines Vermögenswerts gemäß den jeweiligen nationalen Steuergesetzen berechnet, gleichzeitig die Lagerbewertung aktualisiert und einen konformen Beschaffungsprozess auslöst, ist eine ganz andere Herausforderung. Der Code ist dabei der einfachste Teil (an alle Entwickler, die das hier lesen: Bitte nicht böse sein!). Die wahre Schwierigkeit liegt darin, das komplexe Regelwerk der Geschäftswelt zu verstehen.

Die Kosten der Verantwortlichkeit

Wenn ein Unternehmen eine Enterprise-Softwarelizenz erwirbt, kauft es etwas weit Wertvolleres als den zugrunde liegenden Quellcode. Es kauft Verantwortlichkeit.

In seiner Reflexion merkte der CEO von AFAS an, dass seine selbstentwickelte Vitamin-App zwar einwandfrei funktioniere, er aber nicht in die Funktionsweise eingreifen könne, um sie zu beheben, falls die KI einen strukturellen Fehler erkannt habe. Für eine App im privaten Haushalt sei ein solcher Fehler lediglich eine kleine Unannehmlichkeit. Für einen multinationalen Konzern hingegen könne ein einziger fehlerhafter Datenpunkt physische Lieferketten unterbrechen und schwerwiegende Compliance-Prüfungen auslösen.

Van der Veldt betonte, dass die Existenzberechtigung eines Softwareunternehmens letztlich darin besteht, sich voll und ganz für sein Produkt einzusetzen. Um zu gewährleisten, dass ein System die strengen Zuverlässigkeitsanforderungen von Finanzprüfungen und Corporate Governance erfüllt, ist tiefgreifendes Fachwissen sowohl im Inhalt als auch in der Technologie unerlässlich.

Diese Ansicht teilen viele pragmatische Führungskräfte in der Technologiebranche. Sateesh Seetharamiah, CEO von EdgeVerve, sprach kürzlich über das disruptive Potenzial von KI am Arbeitsplatz. Er bestätigte die enormen Produktivitätssteigerungen, betonte aber nachdrücklich, dass letztendlich ein Mensch die Verantwortung übernehmen müsse.

Dieses mangelnde Vertrauen ist nicht nur ein Problem der Nutzer. Wie ich in meiner jüngsten Analyse „ Der KI-Exodus: Warum die Entwickler dem Gebäude nicht trauen“, warnen selbst die Ingenieure und Forscher, die diese grundlegenden Modelle entwickeln, zunehmend vor den Gefahren des Einsatzes autonomer Systeme ohne strenge menschliche Aufsicht. Wenn die Entwickler selbst dem Fundament nicht vertrauen, kann man von Unternehmensführern nicht erwarten, dass sie ihre globalen Geschäfte darauf setzen.

Dies ist der undurchdringliche Schutzwall, der komplexe Datensysteme umgibt. Eine individuell entwickelte, KI-generierte Anwendung ist eine Blackbox. Wenn ein Unternehmen mithilfe von KI ein eigenes internes Finanzsystem entwickelt und dieses die Körperschaftsteuer fehlerhaft berechnet, was zu hohen Strafen führt, trägt das Unternehmen die gesamte rechtliche und finanzielle Last allein. Die Zusammenarbeit mit einem etablierten Anbieter reduziert dieses Risiko erheblich. Unternehmen erwerben ERP-Systeme, weil sie eine rechtlich verantwortliche Instanz benötigen, die hinter der Software steht.

Steuerung der digitalen Belegschaft

Die Kommerzialisierung von Code führt auch in der Beratungswelt zu einem tiefgreifenden Wandel. Jahrelang bestand ein Großteil der ERP-Beratung aus hochtechnischen, sich wiederholenden Aufgaben. Berater verbrachten unzählige Stunden damit, Datenfelder zuzuordnen, benutzerdefinierte Skripte für Integrationen zu schreiben und Benutzerberechtigungen zu konfigurieren.

Da KI-Systeme diese grundlegenden Ausführungsaufgaben übernehmen, muss sich die Rolle des Beraters weiterentwickeln. Der Fokus verlagert sich vollständig auf Systemarchitektur, Prozessoptimierung und Risikomanagement.

Wir verlagern unseren Fokus von der Frage, wie ein System konfiguriert werden soll, hin zur Frage, warum es auf eine bestimmte Weise konfiguriert werden sollte. Wenn ein KI-System vorschlägt, eine globale Lieferkettenroute zur Kosteneinsparung zu ändern, muss der menschliche Berater diesen Vorschlag im Hinblick auf geopolitische Risiken, die Zuverlässigkeit der Lieferanten und die langfristige Unternehmensstrategie bewerten. Der Wert menschlicher Expertise verschiebt sich von der Geschwindigkeit der Umsetzung hin zur Tiefe der Beurteilung.

Diese Realität spiegelt sich auch in den führenden Hardware-Entwicklern wider, die diese Revolution antreiben. Als direkte Reaktion auf die jüngste Marktpanik um SaaS-Aktien wies Nvidia- CEO Jensen Huang die Idee eines sofortigen menschlichen Ersatzes entschieden zurück. Gemeinsam mit anderen erfahrenen Technologieexperten stellte er klar, dass das Ziel dieser fortschrittlichen Modelle eine beispiellose Produktivität ist, die menschliche Mitarbeiter zu Führungskräften ihrer eigenen digitalen Teams macht. Algorithmen bieten zwar enorme Umsetzungskraft, doch die Festlegung von Zielen, die Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften und strategische Entscheidungen bleiben zutiefst menschliche Aufgaben. Die Annahme, KI werde menschliche Arbeitskräfte einfach überflüssig machen, ignoriert völlig die praktischen Bedürfnisse des Unternehmensbetriebs.

Darüber hinaus bleibt die menschliche Trägheit die stärkste Kraft in der Unternehmenswelt. Die Technologie entwickelt sich exponentiell, doch Organisationen passen sich nur im Schneckentempo an. Die Umstellung eines Unternehmens auf ein neues Betriebsmodell erfordert die Bewältigung interner Machtkämpfe, die Umschulung Tausender Mitarbeiter und die Überwindung eines natürlichen Widerstands gegen Veränderungen. Ein KI-System kann zwar in Sekundenschnelle ein perfektes Skript für die Softwaremigration erstellen, aber es kann einen skeptischen Abteilungsleiter nicht davon überzeugen, eine seit zwanzig Jahren genutzte Tabellenkalkulation aufzugeben.

Die Zukunft des SaaS-Modells

Die Befürchtungen bezüglich des SaaS-Geschäftsmodells sind teilweise berechtigt, doch der Zeitplan und die Ergebnisse werden oft falsch dargestellt. Das traditionelle Modell, bei dem ausschließlich der Benutzerzugriff abgerechnet wird, steht unter starkem Druck. Anbieter erkennen, dass mit zunehmender Automatisierung von Aufgaben durch KI immer weniger Menschen täglich im System angemeldet sein müssen.

Diese Erkenntnis führt zu einem Umdenken hin zu ergebnisorientierten Preismodellen. Softwarekonzerne beginnen, Möglichkeiten zu erforschen, den vom System generierten Mehrwert abzurechnen, beispielsweise die Anzahl der autonom verarbeiteten Rechnungen oder die erfolgreiche Optimierung eines Logistiknetzwerks.

Die Softwareanbieter, die diesen Wandel überstehen, werden diejenigen sein, die erkennen, dass ihr Code nicht mehr ihr primäres Kapital ist. Ihre wahren Stärken liegen in ihrem profunden Verständnis branchenspezifischer Vorschriften, ihren robusten Sicherheitsarchitekturen und ihrer Bereitschaft, die Verantwortung für ihre Kunden zu übernehmen.

Die Vorstellung, dass jedes Unternehmen plötzlich sein eigener Softwareanbieter wird, ignoriert die grundlegenden Realitäten von Geschäftsrisiken und Compliance. Der Markt wird zweifellos eine Säuberung des Marktes von dünnen Wrapper-Anwendungen erleben, die kaum mehr als eine ansprechende Benutzeroberfläche für grundlegende KI-Funktionen bieten.
Die fundamentalen Systeme, die die Weltwirtschaft am Laufen halten, werden jedoch weiterhin fest in den Händen von Organisationen liegen, die deren Zuverlässigkeit in großem Umfang gewährleisten können. Die Zukunft gehört denen, die verstehen, dass Code zwar günstig geworden ist, Vertrauen aber nach wie vor unglaublich teuer ist.

Verfasst von Andrea Guaccio 

24. Februar 2026