Warum die Cloud-Reise für unabhängige Softwareanbieter nicht vorbei ist, was die KI-Reise in jeder Phase dazubringt und warum beide auf demselben Fundament stehen.

Im Dezember 2023 habe ich beschrieben, wie unabhängige Softwareanbieter (= Independent Software Vendors, ISVs) den Weg in die Cloud gehen können: vom Lizenzverkauf zum Service-Unternehmen, strukturiert in drei Phasen nach dem Vorbild des AWS Migration Acceleration Program12. Diese Reise ist für viele ISVs nicht abgeschlossen. Seitdem ist eine zweite dazugekommen, und sie hat ein deutlich höheres Tempo.

Ende Januar 2026 hat Anthropic für seinen Agenten Claude Cowork Plugins für Vertrieb, Finanzen, Daten und Marketing sowie Recht veröffentlicht3. In der Woche darauf fiel der S&P 500 Software & Services Index mit 140 Werten acht Handelstage in Folge, am 5. Februar allein um über 4 Prozent, und lag seit Jahresbeginn rund 20 Prozent im Minus4. Thomas Shipp, Head of Equity Research bei LPL Financial, fasste die Sorge der Anleger so zusammen:

„Why do I need to pay for software, the thinking goes, if internal development of these systems now takes developers less time with AI?“3

Sinngemäß: Warum für Software bezahlen, wenn die eigene Entwicklung solcher Systeme mit KI weniger Zeit braucht? Ob die Börse damit recht hat, ist offen. Für ISVs ist die Frage trotzdem real, und aus meiner Sicht trifft sie sie von zwei Seiten gleichzeitig. Auf der Produktseite übernehmen Agenten Arbeitsabläufe, für die bisher eine Lizenz je Arbeitsplatz verkauft wurde. Auf der Entwicklungsseite baut die Konkurrenz mit Agenten schneller, und der eigene Kunde baut im Zweifel selbst.

Daraus folgt kein Abbruch der Cloud-Reise. Ein ISV muss seine Organisation weiterhin in die Cloud mitnehmen und zugleich auf die KI-Reise. Beides gelingt mit derselben Road.MAP, weil die Cloud-Bausteine das Fundament der KI-Bausteine sind: Wer keine saubere Mandantentrennung hat, kann auch keinen KI-Kontext je Mandant trennen. Wer keine Pipeline hat, kann einem Agenten keine Qualitätstore vorschalten.

In diesem Artikel werden die drei Phasen der Road.MAP für ISVs mit ihren Inhalten von 2023 noch einmal vollständig beschrieben und je Phase ergänzt, was die KI-Reise dazubringt.

Zwei Reisen, eine Road.MAP

Die Grundidee war 2023, ISVs nicht wie Unternehmen mit einem Rechenzentrum zu behandeln. Ein Konzern migriert vor allem, um Betriebskosten zu senken. Ein Softwareanbieter migriert, um ein anderes Geschäftsmodell zu bekommen: SaaS, kurze Release-Zyklen, Betrieb als Teil des Produkts. Deshalb haben wir das AWS-Programm an drei Stellen angepasst. Das Assessment schaut auf die Anwendung und das Geschäft des ISV, die Mobilize-Phase setzt auf kulturellen Wandel durch Cloud-native Dienste, und die Migrate-Phase heißt bei uns Scale & Innovate.

An diesen drei Phasen und ihren Inhalten ändert die KI nichts. Sie fügt in jeder Phase eine zweite Ebene hinzu (Abbildung 1).

Road.MAP für ISVs mit Cloud-Reise und KI-Reise in den Phasen Assess, Mobilize und Scale & Innovate
Abbildung 1: Die drei Phasen der Road.MAP für ISVs. Oben die Bausteine der Cloud-Reise aus der Fassung von 20231, darunter die Bausteine der KI-Reise. Grafik: Storm Reply.

Wie groß der Hebel der KI-Reise ist, zeigt eine Zahl: Bain beziffert den Anteil des Schreibens und Testens von Code an der Zeit von der Idee bis zum Launch auf etwa 25 bis 35 Prozent5. Wer nur diesen Teil mit KI beschleunigt, gewinnt rechnerisch höchstens diesen Anteil. Ein Beispiel: Geht das Schreiben doppelt so schnell, spart das bei 30 Prozent Anteil 15 Prozent der Gesamtdauer (30 × 0,5 = 15). Bain berichtet entsprechend von rund 10 Prozent Produktivitätsgewinn durch einfache Code-Assistenten und 25 bis 30 Prozent bei Unternehmen, die den gesamten Prozess umbauen5. Der Gewinn liegt also im ganzen Ablauf, und genau den ordnet die Road.MAP.

Assess: ein Business Case für das Service-Unternehmen

Die Assess-Phase legt den Grundstein, weil sie die heutige Anwendung, die Infrastruktur und die Strategie des ISV bewertet, bevor etwas bewegt wird. Anders als das AWS-Programm, das stärker auf die Gesamtbetriebskosten (= Total Cost of Ownership, TCO) auf Unternehmensebene schaut, stellt die Road.MAP die geschäftlichen Anforderungen des ISV in den Mittelpunkt. Die Phase umfasst fünf Punkte:

Die Bausteine dafür heißen SaaS Check, SaaS Business Plan, Leadership Alignments, Migration Readiness Assessment for ISV, Briefings & Workshops, App-Mod & SaaS Patterns und Accelerators. Das Ergebnis der Phase lautete 2023 „Create a case for change to modern application patterns and becoming a service company“, also eine belastbare Begründung für moderne Anwendungsmuster und den Weg zum Service-Unternehmen. Mit der KI-Reise wird daraus: zum Service-Unternehmen und zu einem KI-fähigen Unternehmen.

Dazu kommt die KI-Reise. Zwei Fragen ergänzen das Assessment. Die erste betrifft das Produkt: Welcher Teil davon ist ein Arbeitsablauf, den ein Agent beim Kunden künftig selbst erledigt? Zwei gedachte Extreme zeigen die Spannweite. Im einfachen Fall trifft es ein Berichtsmodul, das Daten zusammenträgt und als PDF verschickt; diesen Ablauf kann ein Agent beim Kunden direkt aus der Datenbank erledigen, und das Modul verliert seinen Preis. Im extremen Fall trifft es das Kernprodukt, wenn dessen Wert vor allem in der Erfassungsmaske liegt und kaum in der Fachlogik dahinter. Dann steht das Lizenzmodell als Ganzes in Frage. Die Antwort ist aus meiner Sicht meist eine Verlagerung des Werts hin zu Daten, Fachlogik, Integrationen und Haftung, denn die Zertifizierung, die Branchenregeln und die Verantwortung für das Produkt übernimmt kein Agent.

Die zweite Frage betrifft die Organisation: Wie weit ist das Unternehmen beim Einsatz von KI insgesamt? Dafür haben wir die Road.MAP for AI gebaut, ein Reifegradmodell mit acht Dimensionen und fünf Stufen7. Die Dimensionen heißen Governance & Recht, Kosten & Steuerung, Infrastruktur & Rechte, Sicherheit & Risiko, Wissen & Daten, Organisation & Befähigung, Kultur & Change sowie Anwendungsfälle & Wertbeitrag. Die Stufen reichen von 1 Experimentieren bis 5 Agentische Organisation8. Für einen ISV gehört diese Erhebung in die Assess-Phase, weil sie zeigt, ob die Organisation die Produktentscheidung überhaupt tragen kann.

Mobilize: Bereitschaft durch Erfahrung

In der Mobilize-Phase baut der ISV Bereitschaft durch praktische Erfahrung auf, mit besonderem Augenmerk auf den kulturellen Wandel, den Cloud-native Dienste anstoßen. Sie bereitet die technische Migration vor und stimmt die Organisation auf moderne Cloud-Praktiken ein. Die Phase umfasst acht Punkte:

Die Bausteine sind in vier Bereiche geordnet: Portfolio (Discovery & Planning, Migration Plan, Business Case), Migrate (Migration & Modernization Experience, SaaS Prototyping), People (Skills und Center of Excellence, DevOps-Kultur) und Platform (Landing Zone, Software Development Lifecycle, Deployment & Operating Model, Security & Compliance). Wir arbeiten in dieser Phase eng mit den Entwicklungsteams des ISV und ergänzen sie bei Bedarf, damit in der Transformation Freiraum entsteht. Das Ergebnis lautete 2023 „Build readiness through experience focusing a cultural change driven by cloud native services“, also Bereitschaft durch Erfahrung und kultureller Wandel durch Cloud-native Dienste. Mit der KI-Reise kommt hinzu: und durch Agenten, die sicher mitentwickeln.

Dazu kommt die KI-Reise. Der Software Development Lifecycle stand schon 2023 in der Mitte dieser Phase, und an ihm setzt die KI-Reise an. Nach dem DORA-Bericht 2025 nutzen 90 Prozent der knapp 5.000 befragten Tech-Fachkräfte KI bei der Arbeit. KI-Nutzung hängt dort positiv mit dem Durchsatz der Softwareauslieferung zusammen, aber weiterhin negativ mit ihrer Stabilität9. Mehr Code ist also nicht automatisch mehr Software. Für einen ISV, dessen Kunden ein stabiles Produkt bezahlen, ist das der entscheidende Satz.

Neben die DevOps-Kultur tritt deshalb Agentic Engineering: Teams lernen, Agenten zu führen, also Anforderungen so präzise aufzuschreiben, dass ein Agent sie umsetzen kann, Ergebnisse zu prüfen und Regeln festzulegen, was ein Agent darf und was nicht. In unserer eigenen Entwicklung verschiebt sich die Arbeit der Entwickler dadurch hin zum Spezifizieren und Prüfen, und das verlangt Übung, auch bei erfahrenen Leuten.

Was dafür technisch nötig ist, nennen wir AI Software Factory. Gemeint ist die Umgebung, in der Agenten sicher arbeiten dürfen. Sie baut auf Landing Zone, Pipelines und Betriebsmodell aus der Cloud-Reise auf und ersetzt keinen dieser Bausteine. Wir bauen sie in sieben Schichten auf (Abbildung 2):

AI Software Factory in sieben Schichten: Kontext, Arbeitsfluss, Agentenlaufzeit, Qualität und Gates, Betrieb und Learning Loop, Kosten, Menschen und Rollen
Abbildung 2: Die sieben Schichten der AI Software Factory, wie wir sie aufbauen. Grafik: Storm Reply.

Wie das im Alltag aussieht, zeigt ein Lauf aus unserer eigenen Entwicklung: Ein neues Feature wurde über sieben Pakete hinweg gebaut, vom ersten Satz im Chat bis zur laufenden Funktion in knapp vier Stunden, mit zwölf Commits, einem Review-Agenten, der einen Fehler fand, und einem Menschen, der am Ende freigab. Diesen Lauf beschreibe ich Station für Station im Artikel „AI Software Factory: Wie aus einem Satz im Chat ein ausgeliefertes Feature wird“.

Wichtig ist: Die Fabrik ist ein Betriebszustand, den man Schicht für Schicht auf der Cloud-Plattform aufbaut. Installieren lässt sie sich nicht.

Scale & Innovate: Transformation im großen Maßstab

Die dritte Phase entspricht der Migrate-Phase des AWS-Programms und heißt in der Road.MAP Scale & Innovate, weil es neben dem Umzug um Modernisierung und Wettbewerbsvorteile durch kundenbezogene Aktivitäten geht. Bestehende Anwendungen und Workloads werden systematisch in die Cloud überführt und dabei modernisiert. Die Phase umfasst fünf Aktivitäten:

Die Bausteine heißen Migrate (in Wellen), Operate & Optimize, Next-Gen MSP (= Managed Service Provider) und Innovate. Das Ergebnis lautete 2023 „Accelerate transformation at scale and focus on competitive advantages through customer related activities“, also die Transformation im großen Maßstab beschleunigen und Wettbewerbsvorteile über kundenbezogene Aktivitäten gewinnen. Mit der KI-Reise kommt hinzu: auch mit KI-Funktionen, die je Mandant sicher und bezahlbar laufen.

Dazu kommt die KI-Reise. Zwei Punkte aus der Mobilize-Phase werden beim Skalieren mit KI deutlich schwerer: die Mandantentrennung und das Tracking von Nutzung und Kosten. Ein SaaS-Produkt mit KI-Funktionen muss nicht nur Datenbanken und Speicher je Mandant trennen, sondern auch den Kontext, den ein Modell sieht. Ein Agent, der für Kunde A eine Zusammenfassung schreibt, darf kein Dokument von Kunde B im Kontext haben. Das ist dieselbe Aufgabe wie in der Cloud-Reise, nur mit einem Bestandteil mehr, der nicht deterministisch arbeitet.

Bei den Kosten ist der Unterschied noch größer. Gartner erwartet, dass die Kosten für KI beim Programmieren bis 2028 das durchschnittliche Entwicklergehalt übersteigen10. Schon heute geben nach Gartner 23 Prozent der Technologieverantwortlichen 200 bis 500 US-Dollar je Entwickler und Monat für Token aus, 6 Prozent der Organisationen mehr als 2.000 US-Dollar11. Rechnen wir den oberen Wert für ein ISV-Team mit 30 Entwicklern: 30 × 2.000 US-Dollar sind 60.000 US-Dollar im Monat, also 720.000 US-Dollar im Jahr. Dieselbe Logik gilt im Produkt, wenn KI-Funktionen je Mandant Token verbrauchen. Wer seine Preise je Arbeitsplatz kalkuliert und die Kosten je Anfrage nicht kennt, verkauft im schlechtesten Fall jede zusätzliche Nutzung mit Verlust.

Dazu kommt die Regulierung, und sie trifft ISVs als Hersteller direkt. Der Cyber Resilience Act verlangt seit dem 11. September 2026 von Herstellern, aktiv ausgenutzte Schwachstellen zu melden: Frühwarnung binnen 24 Stunden, vollständige Meldung binnen 72 Stunden12. Ab dem 11. Dezember 2027 gelten die Hauptpflichten13. Ich lese den Text so, dass diese Pflichten nicht danach unterscheiden, ob eine Codezeile von einem Menschen oder einem Agenten stammt. Ein ISV muss also nachweisen können, wer eine Änderung angestoßen, geprüft und freigegeben hat. In einer Software Factory ist das ein Nebenprodukt des Ablaufs, weil jeder Agent eine eigene Identität hat und jede Freigabe protokolliert ist. In einer Entwicklung, in der jeder seinen Agenten auf dem eigenen Laptop laufen lässt, ist es eine nachträgliche Rekonstruktion.

Zusammenfassung

Die Road.MAP für ISVs trägt zwei Reisen. Die Cloud-Reise bleibt mit allen Inhalten von 2023 bestehen: das anwendungs- und geschäftsorientierte Assessment, die Mobilize-Phase mit Landing Zone, Pipelines, Betriebsmodell und kulturellem Wandel, und Scale & Innovate mit Migration in Wellen, Betrieb und kundenbezogener Innovation. Die KI-Reise kommt in jeder Phase dazu. Assess ergänzt die KI-Reife nach der Road.MAP for AI und die Frage, welcher Teil des Produkts durch einen Agenten ersetzbar ist. Mobilize ergänzt Agentic Engineering und die AI Software Factory, die auf der Cloud-Plattform aufsetzt. Scale & Innovate erweitert Mandantentrennung, Kostenkontrolle und Nachweisführung auf Modelle und Token.

Dabei ist ehrlich zu sagen, wo dieses Modell nicht trennscharf ist. Die Grenze zwischen Mobilize und Scale & Innovate verschwimmt, weil eine Factory im laufenden Betrieb weiterwächst und nicht mit einem Stichtag fertig ist. Ein kleiner ISV mit fünf Entwicklern braucht nicht alle sieben Schichten auf einmal; für ihn sind Kontextregeln im Repository, ein automatisches Review und Kosten je Ticket ein realistischer Anfang. Und keine Factory beantwortet die Frage, welches Produkt gebaut werden soll. Wer im Assessment die falschen Teile seines Produkts schützt, baut sie mit Agenten nur schneller.

Die Empfehlung bleibt trotzdem klar: die Organisation auf beide Reisen mitnehmen und dabei die Cloud-Plattform als gemeinsames Fundament behandeln. Ein ISV, der seine eigene Software mit Agenten sicher auf dieser Plattform bauen kann, versteht danach auch, was Agenten bei seinen Kunden ersetzen werden.

Kein Produkt, sondern eine Vorgehensweise

Die AI Software Factory ist kein Produkt, das wir verkaufen. Bei Storm Reply arbeiten wir selbst damit, und der Agent Hub ist unsere Umsetzung davon. Was wir ISVs anbieten, ist die Vorgehensweise: die Cloud-Reise und die KI-Reise im eigenen Unternehmen zu gehen und eine Software Factory zu etablieren, mit den eigenen Repositories, den eigenen Regeln und den Modellen, die zur eigenen Compliance passen. Wo Kunden es uns zugestehen, entwickeln wir ihre Produkte auch selbst in unserer Factory.

Wer wissen möchte, wo das eigene Unternehmen auf diesen beiden Reisen steht, spricht uns gerne an.

Quellen

  1. Seiler, Sven: „ISVs auf dem Pfad der agilen Transformation“, Medium (Storm Reply), 20. Dezember 2023. medium.com
  2. AWS: „AWS Migration Acceleration Program (MAP)“, Programmseite. aws.amazon.com
  3. CNN: „Anthropic’s new AI tool sends shudders through software stocks“, 4. Februar 2026. cnn.com
  4. CNBC: „AI fears pummel software stocks: Is it ‘illogical’ panic or a SaaS apocalypse?“, 6. Februar 2026. cnbc.com
  5. Bain & Company: „From Pilots to Payoff: Generative AI in Software Development“, Technology Report 2025, 23. September 2025. bain.com
  6. AWS: „SaaS Lens – AWS Well-Architected Framework“, Dokumentation. docs.aws.amazon.com
  7. Storm Reply: „KI etablieren – Road.MAP for AI“, Website. ki-etablieren.de
  8. Storm Reply: Road.MAP for AI, Reifegradmodell mit acht Dimensionen und fünf Stufen. ki-etablieren.de
  9. Google Cloud / DORA: „2025 DORA Report: State of AI-Assisted Software Development“, Studie, 23. September 2025. Knapp 5.000 Technologie-Fachleute weltweit, plus über 100 Stunden qualitative Daten. cloud.google.com
  10. Gartner: „Gartner Predicts AI Coding Costs Will Surpass Average Developer’s Salary by 2028 as Token Consumption Surges“, Pressemitteilung, 24. Juni 2026. gartner.com
  11. Computer Weekly: „Gartner: AI coding agents will cost more than real developers“, 2026. computerweekly.com
  12. Europäische Kommission: „Cyber Resilience Act – Reporting obligations“, Informationsseite. digital-strategy.ec.europa.eu
  13. Europäische Kommission: „Cyber Resilience Act“, Informationsseite. digital-strategy.ec.europa.eu