AI verändert den Geldfluss: Budget, Eigenentwicklung und die letzte Meile

Der ToB-Markt erlebt einen großen Wandel, und die Dienstleister haben ihre Geschäftsmodelle neu ausgerichtet.

„80 % der E-Commerce-Kunden berichten, dass die Budgets für Software und Infrastruktur klare Rückgangsziele aufweisen.“

„Informationssysteme, die aus Menüs und Hyperlinks bestehen, lassen sich heute mit KI sehr einfach entwickeln.“

„Früher wollten die Nutzer ein Werkzeug, heute wollen sie ein Ergebnis.“

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In diesem Jahr verändert sich der Fluss eines Teils der Mittel auf dem Unternehmensmarkt: In Bereichen wie E-Commerce, Marketing und bürobezogenen Leichtsystemen werden die Budgets für Software und Infrastruktur gekürzt.

Die freigesetzten Mittel fließen in die KI. Früher wurden Unternehmensbeschaffungen von etablierten Geschäftssystemen angetrieben, wobei KI-Funktionen oft nur Highlights oder Zusatzleistungen darstellten. Heute ist KI selbst der Treiber für die Beschaffungsentscheidungen von Unternehmen.

Gleichzeitig hat KI-Coding bei einigen großen Unternehmen den Impuls zur Eigenentwicklung in zahlreichen Szenarien wie Marketing, Büroarbeit und Kundenservice ausgelöst, Niedrigschwellige Szenarien mit kurzen Ketten, niedrigen Hürden und ohne Abhängigkeit von tiefgreifenden privaten Daten des Unternehmens werden durch Eigenentwicklungen durchbrochen, während die Unternehmensleiter fragen: „Wir haben Geld ausgegeben – wo ist der Effekt?“

Die Veränderungen der Budgets und der Fluss der Mittel wirken wie ein Taktstock, der die Anpassung eines Teils des Software- und Dienstleistungsmarktes antreibt. Beobachtungen von Shuzhi Qianxian zeigen, dass viele Dienstleister sich zunehmend klar darüber bewusst werden, dass das bisherige Dienstleistungsmodell nicht mehr funktioniert.

Produkte aufteilen? Dienstleistungen vertiefen? Ergebnisse liefern?

Ein Umbau ist im Gange.

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KI verändert die Budgetmentalität – Was sich wandelt und was gleichbleibt

In der ersten Hälfte dieses Jahres hat ein Dienstleister für digitale Unternehmensentwicklung bei seinen E-Commerce-Kunden ein sehr deutliches Signal beobachtet: Etwa 80 % der E-Commerce-Kunden berichten, dass die Software-Budgets klare Rückgangsziele aufweisen.

„In den vergangenen zwei Jahren gab es bereits Anzeichen, aber in diesem Jahr ist der Trend besonders ausgeprägt“, teilte dieser Anbieter Shuzhi Qianxian mit. Dieser Trend betrifft nicht nur Unternehmen mit unter Druck stehenden Gewinnen, sondern auch einige Unternehmen mit relativ guten Gewinnen zeigen ähnliche Verhaltensweisen.

Dennoch gibt es auch die Ansicht, dass die Budgets in diesen Unternehmen nicht verschwunden sind, sondern dass sich die Verteilungsweise in vielen Unternehmen geändert hat – einige Unternehmen verlagern ihre Budgets in Richtung KI.

Aus der Branche erfuhr Shuzhi Qianxian, dass die Durchdringung von Agenten in diesem Jahr beschleunigt wird. In vielen großen Unternehmen geben die Zentrale oder die obersten Führungskräfte allgemein neue Vorgaben aus: Einige Arbeitsabläufe müssen mit KI gelöst werden – ein Haushaltsgerätehersteller verlangt, dass bestimmte Prozesse KI-gestützt ablaufen, ein großes Bekleidungsunternehmen fordert, dass ein bestimmter Anteil der neuen Produktgestaltung durch KI erledigt wird.

KI-Coding senkt die Kosten für die Softwareentwicklung erheblich und verändert auch die Denkweise der Budgetverantwortlichen. „Er weiß vielleicht nicht, ob der Einsatz von KI konkret gut funktioniert, aber er hat das Gefühl, dass große Sprachmodelle viele Hürden für Software beseitigt haben – dieser Teil des Software-Budgets soll gekürzt und in Richtung KI umgeleitet werden“, beobachtete Liu Jingyi, Senior Product Operation Specialist von Linyang AgentOne.

Diese von top-down vorgegebenen harten Zielen angetriebene Veränderung wurde aus mehreren Richtungen bestätigt. Sun Linjun, CEO des Unternehmens-Agenten-Anbieters Real Intelligence, stellte ebenfalls fest, dass Agenten den Aufbau traditioneller IT-Systeme in Branchen wie dem E-Commerce stark ersetzen. Im ersten Quartal dieses Jahres erzielte Real Intelligence Agent ein Wachstum von 150 % im E-Commerce-Bereich, wobei es sich bei vielen Neukunden um solche handelte, die „beim ersten Treffen direkt unterzeichneten“. Sun Linjun erklärte den Grund dafür: „Der Hype um KI hat den Markt geschult, die Unternehmensleiter haben sich bereits auf dem Markt informiert und kommen in der Regel mit klaren Anforderungen.“

Viele Leiter von traditionellen Branchen reagieren ebenfalls sehr schnell. „In diesem Jahr zeigen viele traditionelle Branchen wie Messewesen und Immobilien deutliches Interesse an KI und sind bereit, große Budgets für die Umgestaltung von Projekten auszugeben“, teilte ein Marktkenner für Unternehmenslösungen mit.

Wang Ting, verantwortlich für den KI-Erfolg von Kunden beim Hersteller von KI-Lösungen für die Fertigungsindustrie Linghe Digital Intelligence, hat zahlreiche traditionelle Unternehmen kontaktiert. Sie beobachtet, dass KI in diesem Jahr zu einem „sehr klaren“ Entscheidungspunkt bei Unternehmensbeschaffungen geworden ist.

Wang Ting hat den Wandel erlebt, als Technologien wie ERP in die Beschaffungsentscheidungen von Unternehmen im Zuge der digitalen Transformation eintraten. Sie spürt zutiefst, dass die aktuellen Beschaffungsentscheidungen von Unternehmen für KI ebenfalls eine solche Zyklizität aufweisen: „In der Zeit, als ERP 2008 aufkam, hieß es in der Branche, dass die Einführung von ERP Selbstmord sei, und die Nicht-Einführung von ERP langsamer Tod sei. Heute ist KI an dem gleichen Entscheidungspunkt angelangt. Viele Unternehmensleiter haben sich bereits darauf verständigt, ob sie KI einführen wollen – sie ringen nur noch mit der Frage, wie sie es umsetzen, wann sie es tun und welche Voraussetzungen dafür erfüllt sein müssen.“

Einige ausländische Umfragedaten zeigen sogar den Anteil der Budgetumverteilung: Unternehmen verlagern Ausgaben für Personalbeschaffung und Software in Richtung KI. Eine im Mai 2026 von Goldman Sachs veröffentlichte CIO-Umfrage lieferte konkretere Daten: Von den KI-Token-Budgets der Unternehmen stammen nur 33 % aus neu bewilligten Mitteln, die restlichen 66 % aus der Umverteilung bestehender Budgets. Die zwei wichtigsten Quellen sind zum einen das Personalbudget und zum anderen das Budget für Anwendungssoftware.

Dennoch sind Branchenkenner der Ansicht, dass diese Verlagerung vor allem in Abteilungen für leichtere Softwaresysteme wie Marketing, Kundenservice und Büroarbeit stattfindet. Bei komplexen Bereichen wie der Fertigung, der Kreditvergabe im Bankwesen sowie den Kernsystemen großer Unternehmen für ERP, Finanzen und Recht dominieren nach wie vor etablierte Unternehmenssysteme, und die Durchdringung von KI befindet sich noch in einem frühen Stadium.

Shuzhi Qianxian hat Kontakt zur Big-Data-Abteilung einer führenden Bank aufgenommen. Diese setzt sogar keine KI-Systeme zur Datenverarbeitung ein, da die traditionellen Datenanalyseverfahren sehr ausgereift sind und das Finanzsystem hohe Anforderungen an die Genauigkeit stellt – die Einführung von KI wird daher sehr vorsichtig gehandhabt.

Ein ERP-Anbieter erwähnte ebenfalls, dass sie bei der Einführung von KI-Funktionen im ERP-Bereich mit Referenzkunden zusammengearbeitet haben. Nach einem Jahr gemeinsamer Entwicklung läuft die Abdeckung großer Kunden sehr langsam an und kann nicht so schnell wie im Bürobereich skaliert werden.

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Trend zur Eigenentwicklung durch Kunden: Leichte Szenarien werden zuerst durchbrochen

Eng verbunden mit dem Wandel der Budgetmentalität und der Beschaffungsbereitschaft von Unternehmen für „leichte Systeme“ ist der starke Impuls der Nachfrageseite zur Eigenentwicklung, nachdem die Fähigkeiten von KI-Coding zugenommen haben.

Liu Jingyi beobachtet: „Die Kunden sind es durch die Schulung gewohnt, mit dialogischer Interaktion umzugehen. Bei einigen gängigen Produkten denken sie, dass sie sich einige Cloud-Server und Computer kaufen und die Lösung selbst entwickeln können.“ Aufgrund der Fortschritte bei Agenten ist der interne Argumentationsprozess in Unternehmen sehr schnell, was dazu führt, dass Dienstleister in der POC-Phase nicht mehr nur mit externen Konkurrenten konkurrieren, sondern ihre Lösungen häufig auch mit den Effekten von selbst entwickelten Tools der Kunden messen müssen.

Xiao Yuyan, stellvertretender Generalmanager von NetEase Intelligence Enterprise und verantwortlich für das Cloud-Geschäft, teilte Shuzhi Qianxian Ende Mai mit, dass die große Herausforderung in diesem Jahr nicht von Konkurrenten stammt, sondern von großen Unternehmen, die erwägen, einige Module und Produktfunktionen selbst zu entwickeln: „Im Unternehmen des Kunden gibt es oft ein beträchtliches technisches Team, das seinen Wert unter Beweis stellen muss.“

Der Impuls zur Eigenentwicklung hat sich auch auf die Regierungsseite ausgeweitet. Fang Yi, Gründer von Daily Interactive, gab Shuzhi Qianxian ein Beispiel: Die Verantwortlichen eines lokalen Entwicklungsgebiets genehmigen keine eingereichten Anforderungen für den Aufbau von Informationssystemen mehr, da Mitarbeiter in ihren Büros die Systeme bereits mit KI selbst entwickelt haben. Auf der Regierungsseite werden bei der Planung ähnlicher Verwaltungssysteme auch aktiv ausgereifte Praktiken aus anderen Regionen übernommen, um mit Hilfe von KI-Tools die Phase der Voruntersuchung und des Prototypenbaus zu verkürzen und anschließend Anpassungen an die eigenen Anforderungen vorzunehmen.

Fang Yi ist der Ansicht, dass KI auch die Ausschreibungsform selbst beeinflusst. „Die detaillierten Beschreibungen der Funktionspunkte in Ausschreibungsunterlagen können mit KI-Tools die vorbereitende Anforderungsanalyse und Entwicklungsvalidierung beschleunigen“ – sogar die Erstellung von Ausschreibungsdokumenten und Angeboten wird bereits durch KI unterstützt.

Die Szenarien, die zuerst durchbrochen werden, weisen gemeinsame Merkmale auf: Kurze Ketten, niedrige Hürden und keine Abhängigkeit von tiefgreifenden privaten Daten des Unternehmens. Zum Beispiel im Bereich der After-Sales-Bewertungen im E-Commerce, erläutert Liu Jingyi, neigen Kunden bei Szenarien zur Analyse einzelner Produktbewertungen dazu, selbst einen Agenten zu erstellen: „Das kostet höchstens ein paar hundert Yuan an Rechenleistung. Das alte Geschäftsmodell, bei dem ein komplettes Produkt für Zehntausende oder Hunderttausende Yuan verkauft wurde, funktioniert nicht mehr.“

Bei komplexen Systemen wie der Energie- und Chemieindustrie, industrieller Software und Kernmodulen von ERP, die stark mit Herstellungsprozessen, Branchenwissen und privaten Daten verbunden sind, ist die Wahrscheinlichkeit einer Ersetzung durch KI noch gering. Ein Anbieter von Unternehmensagenten teilte mit, dass in einigen traditionellen Fertigungsunternehmen bei Szenarien mit hoher Komplexität und Systemen, die den aktuellen Kerngeschäftsbetrieb des Unternehmens unterstützen, die Unternehmen derzeit oft nicht wagen, diese direkt durch KI zu ersetzen, sondern auf Schnittstellen oder RPA zurückgreifen, um auf die entsprechenden Daten zuzugreifen: „Die Interaktionsweise mag sich ändern, aber man wagt es nicht, diese Vermögenswerte und Systeme willkürlich zu verändern.“

Im Rahmen von Erkundungen und Versuchen lässt sich erkennen, dass sich das Verhältnis von Angebot und Nachfrage auf dem Markt schnell verändert. Dienstleister können auch beobachten, dass viele Unternehmen zwischen Eigenentwicklung und externer Beschaffung ständig wechseln.

Wang Ting von Linghe Digital Intelligence traf ein Unternehmen mit einem Jahresumsatz von fast 20 Milliarden Yuan, das ein 5-köpfiges KI-Team aufgestellt hat und über ein offenes Plattform mehr als ein Jahr lang verschiedene Tools selbst entwickelt hat. Der Vorstandsvorsitzende bewertete, dass es außer der schnellen Erstellung von Bildern für das Marketing keine weiteren Effekte gab. Danach wandte sich dieses Unternehmen wieder an externe Teams, um die Aufgabe zu übernehmen. „Wir sind bereits bei mehr als einem solchen Unternehmen aufgetreten“, sagte Wang Ting.

Da die Hürden für die Softwareentwicklung rapide sinken, stellt IDC fest, dass die KI-Beschaffung von Unternehmen sich zunehmend auf die Nutzungseffizienz, die Kostenkontrolle und messbare umgesetzte Ergebnisse konzentriert. Viele Dienstleister spüren bereits, dass die Beschaffungsstandards von Unternehmen für Produkte externer Dienstleister ebenfalls klare Ergebnisse und einen „Nutzen“ verlangen.

Cheng Weizhong, Gründer von Zhongke Deep Intelligence, verhehlt nicht die auftretenden Herausforderungen: Das traditionelle, eher werkzeugorientierte Digital-Mensch-Geschäft von Zhongke Deep Intelligence hat in den vergangenen sechs Monaten erhebliche Einbußen erlitten. „Früher wollten die Nutzer ein Werkzeug, heute wollen sie ein Ergebnis. Ein Digital-Mensch im E-Commerce-Live-Streaming bedeutet nicht automatisch, dass die Waren verkauft werden“, meint Cheng Weizhong. Nicht nur Digital-Menschen, sondern die gesamte SaaS-Branche muss sich der Frage stellen, ob die Produkte der Dienstleister Ergebnisse und Effekte bringen.

Aufgrund der hohen Wertschätzung für den ROI und den Nutzen sind viele Leiter von traditionellen Branchen nicht in der Lage, KI in ihren Unternehmen mit der „Token-Maximierung“-Einstellung zu verbreiten, wie es die großen Internetkonzerne zu Beginn des Jahres getan haben.

Wang Ting von Linghe Digital Intelligence übermittelte Shuzhi Qianxian den Fall eines Unternehmers aus der Fertigungsindustrie: Das Unternehmen gab 50.000 Yuan aus, um ein KI-Büroprodukt zu nutzen, und beendete die Zusammenarbeit nach zwei Wochen. „Für 50.000 Yuan haben wir keinen Nutzen gesehen – es scheint, dass selbst 500.000 Yuan keinen nachweisbaren Effekt bringen würden.“ Ihrer Meinung nach liegt das nicht am Werkzeug oder der Plattform: Wenn Unternehmen nach dem Kauf von KI den daraus resultierenden Nutzen nicht messen können, fällt es ihnen schwer, wirklich für KI zu zahlen.

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Maßnahmen der Dienstleister: Produkte verfeinern, Dienstleistungen vertiefen, Ergebnisse liefern

Auf Basis der tatsächlichen Maßnahmen verschiedener Anbieter in den vergangenen sechs Monaten stellt sich heraus, dass Agenten-Dienstleister sich an den Trend zur Eigenentwicklung durch Unternehmen und die Anforderungen an die Lieferung von Ergebnissen anpassen. Sie passen ihre Angebote in Bereichen wie Kundensegmentierung, feinere Produktgranularität und ergebnisorientierte Lieferung an, um den Marktanforderungen gerecht zu werden.

Am Beispiel von Linyang AgentOne: Sie teilen die Granularität der Dienstleistungsszenarien in kleinere Einheiten auf. Früher haben sie Kunden mit dem gesamten Produkt oder der gesamten Plattform bedient, jetzt passen sie