Es gab noch nie so viele Innovationen wie heute

Was echte Innovationen sind

In den letzten 20 Jahren haben wir vor allem Software gebaut, die bestehende manuelle Prozesse einfach strukturiert in Software abbildet. Heute findet Innovation in ganz anderen Bereichen statt.

Heute entwickeln wir Software, die ganze Prozesse oder Geschäftsmodelle auf Basis von Daten verändert. Dabei gibt es 5 verschiedene Ansätze:

1. Benchmarking: Verbesserungen auf Basis von Vergleichen und Benchmarks. Da es heute fast ausschließlich mandantenfähige SaaS-Anwendungen gibt, lassen sich anonymisierte Daten aller Kunden nutzen, um bestimmte Kennzahlen zu vergleichen und darauf aufbauend jedem Unternehmen Benchmark-Daten anzubieten. Für den Kunden hat das den Vorteil, dass er vom Anbieter nicht nur Best Practice, sondern auch Informationen zur Best Performance bekommt. Das dient dann als Grundlage für Optimierungsmaßnahmen nach dem Motto „Wenn das andere Unternehmen das kann, dann können wir das auch“.
2. Benutzerfreundlichkeit: Software wird besser bedienbar, weil sie auf Basis früherer Vorgänge bereits weiß, was der Nutzer eingeben will oder welche Daten im aktuellen Prozessschritt relevant sind. Das klingt banal, hat in der Praxis aber große Auswirkungen. Es gibt zum Beispiel Anbieter, die anhand von Artikeltexten automatisch die richtige Produktgruppe auswählen, wodurch wiederum automatisch die richtigen Lieferanten und Vorlagen zugeordnet werden. Das vereinfacht nicht nur den Prozess, sondern sorgt auch für eine viel bessere Datenqualität, denn bei manueller Auswahl wählen Nutzer der Einfachheit halber oft den ersten Eintrag – und dann sind alle Auswertungen und Berichte falsch.
3. Empfehlungen: Die Erzeugung von Empfehlungen und ihre automatische Umsetzung verändert den Einkauf und auch die Softwarelandschaft grundlegend. Die Schwierigkeit bei der Entwicklung von Empfehlungen ist, dass man dafür nicht nur gute Entwickler und Datenanalysten braucht, sondern auch Fachleute, die die Entscheidungen heute treffen und genau benennen können, auf welcher Datenbasis und mit welchen Erfahrungswerten sie das tun. Das Problem bei der Entwicklung von Empfehlungssystemen ist zum einen, dass die Produktmanager und Entwickler der Anbieter keine praktische Einkaufserfahrung haben, und zum anderen, dass meist gar nicht alle Daten vorliegen, um wirklich kluge Empfehlungen zu erzeugen. Trotzdem gibt es in verschiedenen Bereichen bereits erste Ansätze, Empfehlungen zu erzeugen und Kunden anzubieten.
4. Anleitung bei der Wahl der richtigen Softwarefunktionen ist ein weiterer Bereich, in dem Unternehmen große Fortschritte machen. Wie bei ChatGPT oder Microsoft Copilot ist das Ziel, dem Computer Anweisungen zu geben, ohne zu wissen, welcher Menüpunkt dafür relevant ist – die Software versteht die Anfrage, übersetzt sie in Befehle, führt sie aus und liefert das Ergebnis. Echten Mehrwert liefern hier Systeme, die nicht nur statische Texte ausgeben (wie früher etwa im Handbuch), sondern auch dynamische Inhalte aus der Datenbank, zum Beispiel die aktuellen Ausgaben bei einem Lieferanten in einem bestimmten Zeitraum.
5. KI-Agenten: seit 2025 der wichtigste Trend. Statt einen Nutzer zu unterstützen, erledigen Agenten komplette Aufgaben selbstständig: Sie bearbeiten eine Bedarfsanforderung, versenden RFQs, vergleichen Angebote, verhandeln innerhalb festgelegter Grenzen oder gehen einer fehlenden Auftragsbestätigung nach. Der Einkauf legt die Regeln fest und gibt das Ergebnis frei. Fast alle etablierten Suiten kündigen inzwischen Agenten an (zum Beispiel SAP mit Joule in SAP Ariba), und eine neue Generation KI-nativer Startups wie Lio, Didero, Pivot oder ORO Labs hat 2026 mit diesem Versprechen große Finanzierungsrunden eingesammelt.

Worin sich die Softwareanbieter unterscheiden

In der Praxis hängen die Innovationsmöglichkeiten eines Softwareanbieters von mehreren Faktoren ab:

1. Entwicklungsumgebung: Wer sich damit auskennt, weiß, dass in den letzten 20 Jahren und besonders in den letzten Jahren viele neue Entwicklungsframeworks auf den Markt gekommen sind, mit denen sich neue Funktionen und Features sehr schnell bauen lassen. Das gilt nicht nur für die Programmiersprache, sondern auch für die Datenbankarchitektur. SAP hat hier mit S/4HANA einen großen Schritt gemacht und baut SAP Ariba jetzt rund um KI um, doch das ist nur ein kleiner Teil dessen, was heute möglich ist. Die richtige Datenbank für die jeweilige Anforderung zu wählen, ist heute nicht nur wichtiger, sondern auch komplexer als je zuvor. Die meisten großen, etablierten Anbieter nutzen heute Entwicklungsumgebungen, die älter als 10 Jahre sind und die schnelle Entwicklung neuer Features oder die Verbesserung bestehender Funktionen mit maschinellem Lernen deutlich erschweren. Das ist ein klarer Nachteil für manche großen Anbieter.
2. Vorhandene Daten: Jede Innovation, die auch auf maschinellem Lernen basiert, braucht viele Daten, mit denen ein Algorithmus geprüft und verbessert werden kann. Diese großen Datenmengen haben nur sehr große Konzerne oder neue Startups, die sehr eng mit Großunternehmen zusammenarbeiten und deren Daten zur Verbesserung ihrer Algorithmen nutzen dürfen. Generell haben etablierte Anbieter hier aber einen Vorteil, weil sie auf Daten verschiedener Kunden aus verschiedenen Branchen zugreifen können, um die Qualität der Algorithmen zu verbessern.
3. Eigentümerstruktur: Die Eigentümerstruktur ist so wichtig, weil unterschiedliche Eigentümer unterschiedliche Investitionszeiträume betrachten. Eigentümergeführte oder börsennotierte Unternehmen müssen ihre Quartals- und Jahresziele erreichen, können aber auch Entwicklungen anstoßen, die sich erst nach 5 Jahren oder mehr wirklich auszahlen und den Markt revolutionieren. Private-Equity-Gesellschaften haben einen Investitionszeitraum von 3 bis 6 Jahren, das heißt, eine Investition muss sich nach spätestens 3 Jahren rechnen. Wer langfristige Strategien verfolgt, kann Funktionen aus Zukäufen komplett neu entwickeln und in den eigenen Quellcode integrieren, was die Komplexität deutlich senken kann. Das hängt natürlich auch von der Zahl der M&A-Aktivitäten ab, denn bei vielen großen Zukäufen ist das nicht mehr möglich. SAP-Kunden kennen das Problem sehr gut, da viele Anwendungen, die SAP in den letzten Jahren zugekauft hat, nur schlecht miteinander kommunizieren.