Neue Forschungsergebnisse von Madrona deuten auf eine Verschiebung im Geschäftsmodell von Technologie-Startups hin: Wiederkehrende Umsätze (Annual Recurring Revenues, ARR) geraten im KI‑Kontext unter zunehmenden Druck. Eine „fast in, fast out“-Dynamik bewirkt, dass Unternehmen ihre Anbieter häufiger neu bewerten.

Wandel im KI-Geschäft: Weniger Stabilität bei wiederkehrenden Einnahmen

Eine Studie von Madrona zeigt, dass 77 Prozent der Unternehmen, die KI-Produkte nutzen, ihre KI-Anbieter alle sechs Monate oder sogar fortlaufend neu bewerten. Madrona beschreibt dies als „fast in, fast out“-Dynamik. Diese unterscheidet sich grundlegend vom traditionellen Enterprise-SaaS, wo mehrjährige Verträge als Trägheitsfaktor wirkten.

In der Enterprise-KI sind die Wechselkosten niedriger und der Überprüfungsrhythmus deutlich höher.

Diese Dynamik könnte die bisher beobachtete schnelle Umsatzentwicklung bei Startups gefährden. Beispiele dafür sind Fälle, in denen Unternehmen innerhalb kurzer Zeit sehr hohe ARR-Werte erreichten.

Madrona stellt fest, dass die Verträge, die aus der gestiegenen Bereitschaft von Unternehmen, Startup-Technologien resultieren, keine langfristigen Einnahmen mehr sichern. Ergänzend schafft weniger als die Hälfte der KI-Pilotprojekte in Unternehmen den Sprung in den Vollbetrieb. Das MIT berichtet zudem für 2025, dass 95 Prozent der Enterprise-KI-Projekte ihren angestrebten Return on Investment (ROI) verfehlen.

Der Spagat zwischen Investitionsbereitschaft und Projektrisiko

Gleichzeitig bleiben die Technologieinvestitionen groß: IDC prognostiziert, dass Unternehmen 2026 voraussichtlich 4,25 Billionen US-Dollar für Technologie ausgeben werden. Dieser Anstieg wird hauptsächlich durch KI getrieben. Die Madrona-Umfrage unter 150 Enterprise-IT-Experten ergab, dass 74 Prozent ihre KI-Budgets in den nächsten zwölf Monaten erhöhen wollen. Der Rest plant stabile Ausgaben.

Andreessen Horowitz (a16z) befragte 50 technische KI-Einkäufer und betont die Bedeutung einer präzisen Preisgestaltung. Tugce Erten und Sarah Wang von a16z argumentieren, dass Preise, die „around the recognizable work“ des Produkts angesiedelt sind, das Produkt „economically valuable to both sides“ machen. Dies weist auf einen Bedarf an klar messbaren Mehrwerten und an Preismodellen hin, die sich am konkreten Nutzen orientieren.

Kontrastierende Entwicklungen: Salesforce als Beispiel für Resilienz

Im Gegensatz zu der von Madrona beschriebenen Volatilität bei vielen KI-Startups meldete Salesforce für das jüngste Quartal überraschend starke Zahlen und hob seine Prognose an. Marc Benioff sagte: „Wir haben soeben eines unserer besten Quartale überhaupt abgeliefert und dabei alle wichtigen Kennzahlen übertroffen.“ Er ergänzte, Salesforce verzeichne eine hohe Nachfrage nach KI- und Datenprodukten.

Dessen ARR werde bald die Marke von 4 Milliarden US-Dollar überschreiten.

Salesforce berichtete, dass die ARR der Produkte Agentforce und Data 360 nahezu 3,9 Milliarden US-Dollar erreichte. Das entspricht einem Anstieg von über 210 Prozent im Jahresvergleich. Agentforce allein legte um über 240 Prozent auf mehr als 1,5 Milliarden US-Dollar zu.

Die Current RPO wuchs um 14 Prozent auf 33,5 Milliarden US-Dollar. Analysten wie Raymond James und Tal Liani von der Bank of America kommentieren die Zahlen. Sie verschieben die Debatte von der Frage, ob KI etablierte CRM-Plattformen verdrängen wird, hin zur Frage, wie effektiv Salesforce KI monetarisieren kann.

Diese Ergebnisse zeigen, dass etablierte Anbieter mit großer Kundenbasis und Integrationsfähigkeit anders von der KI-Nachfrage profitieren können als viele jüngere Anbieter.

Hochbewertete Startups trotzen dem Trend

Das US-Startup Clay, das KI-gestützte Vertriebslösungen anbietet, steht vor dem Abschluss einer Finanzierungsrunde mit einer Pre-Money-Bewertung von 7 Milliarden US-Dollar. Im August 2025 lag die Bewertung bei 3,1 Milliarden US-Dollar (Series C). Anfang 2026 stieg sie durch ein Tender-Angebot für Mitarbeiter auf etwa 5 Milliarden US-Dollar.

Clay nennt einen ARR von 100 Millionen US-Dollar für Dezember 2025. Investoren wie DST Global und Wellington Management sind involviert.

Der Fall Clay zeigt, dass einige Startups trotz der beschriebenen Marktbedingungen hohe Bewertungen und externes Investmentinteresse erreichen. Dies gilt insbesondere, wenn sie klare, messbare Produktvorteile und skalierbare Erlösströme vorweisen.

Ausblick: Anpassungsdruck auf Geschäftsmodelle und Produktstrategien

Die in der Madrona-Studie beschriebene „fast in, fast out“-Dynamik könnte den Druck auf Startups erhöhen. Sie müssen stärker auf nachweisbaren Nutzen, eine schnelle Demonstration eines konkreten ROI und die Reduzierung von Wechselkosten setzen. Nur so können Pilotprojekte in Volleinsätze überführt werden.

A16z hebt zudem die Bedeutung einer an der erkennbaren Arbeit orientierten Preisgestaltung hervor. Dies weist auf eine verstärkte Nachfrage nach nutzungs- oder ergebnisbasierten Modellen hin.

Ob diese Dynamik nur eine vorübergehende Anpassungsphase an die noch junge KI-Ära ist oder eine dauerhafte Veränderung der Unternehmenseinkaufsgewohnheiten darstellt, bleibt offen. Fest steht, dass etablierte Konzerne wie Salesforce zeigen, dass mit einer bestehenden Kundenbasis und erfolgreicher KI-Integration weiterhin Wachstum bei wiederkehrenden Einnahmen möglich ist. Beobachter richten das Augenmerk nun darauf, wie sich die Balance zwischen hoher Investitionsbereitschaft und der Notwendigkeit nachhaltiger Umsatzmodelle in der Praxis entwickelt.