Bain prognostiziert einen SaaS-Markt im Wert von 100 Milliarden US-Dollar im Bereich der agentenbasierten KI-Automatisierung

Bain & Company schätzt den Markt für SaaS-Unternehmen, die agentische KI nutzen, in den USA auf 100 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen erklärte, dieser Markt entstamme der Automatisierung von Koordinationsaufgaben innerhalb von Unternehmenssystemen.

Diese Schätzung stammt aus dem zweiten Teil von Bains fünfteiliger Serie über die Softwarebranche im Zeitalter der KI. Der Bericht untersucht, wo agentische KI neue Softwaremärkte erschließen könnte und wie SaaS-Anbieter diese für sich gewinnen können.

Koordinationsaufgaben in Unternehmenssystemen

Laut Bain entsteht der Markt durch manuelle Aufgaben, die Mitarbeiter über verschiedene Unternehmensanwendungen hinweg ausführen. Diese Arbeitsabläufe umfassen häufig ERP-, CRM- und Support-Systeme sowie Tools für das Lieferantenmanagement und E-Mail.

Zu diesen Aufgaben gehören das Abrufen von Daten aus einem System und deren Abgleich mit einem anderen, das Interpretieren unstrukturierter Nachrichten sowie die Entscheidung, ob genehmigt, geantwortet, eskaliert oder abgewartet werden soll.

Bain stellte fest, dass regelbasierte Automatisierung und robotergestützte Prozessautomatisierung an ihre Grenzen stoßen, wenn Workflows Unklarheiten aufweisen und Informationen über mehrere Systeme verstreut sind. Agente-basierte KI kann Daten aus verschiedenen Quellen interpretieren, systemübergreifende Aktionen koordinieren und innerhalb festgelegter Richtlinien agieren.

Der Bericht argumentiert, dass es bei agentischer KI nicht in erster Linie darum geht, SaaS-Plattformen zu ersetzen; vielmehr liegt die Marktchance darin, arbeitsintensive Koordinationsaufgaben in Softwareausgaben umzuwandeln.

Bain schätzt, dass Anbieter bereits 4 bis 6 Milliarden US-Dollar des US-Marktes erobern, wobei mehr als 90 % noch unerschlossen sind.

Außerhalb der USA prognostiziert Bain, dass Kanada, Europa, Australien und Neuseeland zusammen einen Markt ähnlicher Größe bilden könnten, wodurch sich das Gesamtvolumen in diesen Regionen und den USA auf rund 200 Milliarden US-Dollar belaufen würde.

Marktgröße nach Funktionsbereichen

Der Markt ist nicht gleichmäßig auf die Unternehmensfunktionen verteilt. Bain schätzt, dass der Vertrieb mit etwa 20 Milliarden US-Dollar den größten Einzelanteil ausmacht, was hauptsächlich auf die Anzahl der Vertriebsmitarbeiter und weniger auf ein ungewöhnlich hohes Automatisierungspotenzial zurückzuführen ist.

Die Kosten für verkaufte Waren und den Betrieb machen etwa 26 Milliarden US-Dollar aus. Die große Zahl an Mitarbeitern im operativen Bereich bedeutet, dass selbst moderate Automatisierungsraten zu einem beträchtlichen adressierbaren Markt führen. Forschung und Entwicklung sowie Technik, Kundensupport und Finanzen stellen jeweils einen adressierbaren Markt von etwa 6 bis 12 Milliarden US-Dollar dar. Diese Funktionen verfügen über eine große Belegschaft und ein höheres Automatisierungspotenzial in bestimmten Arbeitsabläufen.

Kundensupport sowie F&E/Technik weisen das höchste Automatisierungspotenzial auf, wobei etwa 40 % bis 60 % der Arbeitsschritte automatisierbar sind. Bain stellte fest, dass beide Bereiche strukturierte Daten, standardisierte Prozesse und klarere Ausgangssignale beinhalten. Finanzen und Personalwesen liegen im Bereich von 35 % bis 45 %. Dem Bericht zufolge weisen Kreditorenbuchhaltung und Gehaltsabrechnung ein höheres Automatisierungspotenzial auf, während Finanzplanung und Mitarbeiterbeziehungen mehr Ermessensspielraum erfordern.

Vertrieb und IT liegen bei 30 % bis 40 %. Bain nannte Beziehungsnuancen, Unterschiede von Fall zu Fall und die Unvorhersehbarkeit von Sicherheitsvorfällen als Grenzen für die Automatisierung in diesen Bereichen. Der Rechtsbereich weist mit 20 % bis 30 % ein insgesamt geringeres Automatisierungspotenzial auf. Bain erklärte, dass Vertragsprüfung und Compliance wiederholbare Aufgaben seien, die Folgen von Fehlern jedoch eine strengere Überwachung erforderten.

Bains Automatisierungsfaktoren

Der Bericht identifiziert sechs Faktoren, die bestimmen, wie viel eines Workflows ein KI-Agent realistisch bewältigen kann. Dazu gehören die Überprüfbarkeit der Ergebnisse, die Folgen eines Fehlers, die Verfügbarkeit digitalisierten Wissens und die Variabilität der Prozesse. Laut Bain lassen sich Workflows mit klaren Überprüfungssignalen leichter automatisieren als solche, die subjektives Urteilsvermögen erfordern. Beispiele hierfür sind das Kompilieren von Code, das Abgleichen von Rechnungen und das Bearbeiten von Support-Tickets.

Workflows, die regulatorische oder finanzielle Risiken beinhalten, wie Steuererklärungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle, erfordern laut dem Bericht eine engere menschliche Überwachung, selbst wenn die Agenten technisch dazu in der Lage sind.

Bain hob zudem die Verfügbarkeit digitalisierten Wissens als Einschränkung hervor. Agenten benötigen Zugriff auf strukturierte Daten und dokumentierten Kontext sowie auf maschinenlesbare Eingaben, einschließlich Entscheidungslogik, die oft informell bei erfahrenen Mitarbeitern liegt.

Die Komplexität der Integration beeinträchtigt die Automatisierung, wenn Workflows mehrere Systeme und APIs durchlaufen. Authentifizierungsebenen und Prozesse zur Ausnahmebehandlung erhöhen die Komplexität zusätzlich, wodurch sich diese Workflows durchgängig schwerer automatisieren lassen als solche, die innerhalb einer einzigen Plattform ablaufen. Die Bereiche mit dem höchsten Wert konzentrieren sich dort, wo kein einzelnes System of Record das gesamte Ergebnis steuert, und erstrecken sich oft über ERP-, CRM- und Support-Systeme, so das Unternehmen.

David Crawford, Vorsitzender der globalen Technologie- und Telekommunikationspraxis von Bain, sagte, SaaS-Unternehmen hätten die letzten zwei Jahrzehnte damit verbracht, Positionen rund um System of Record aufzubauen, und die nächste Quelle für Wettbewerbsvorteile werde der „workflowübergreifende Entscheidungskontext“ sein – die Fähigkeit, Workflows, die sich über mehrere Systeme erstrecken, zu interpretieren und entsprechend zu handeln.

Unternehmensbeispiele und angrenzende Workflows

Der Bericht führte Cursor, Sierra, Harvey, Glean, Salesforce, ServiceNow und Workday in seiner Erörterung der Einführung agentischer KI an. Laut Bain hat Cursor einen durchschnittlichen Monatsumsatz von 16,7 Millionen US-Dollar überschritten, nachdem sich dieser in einem einzigen Quartal verdoppelt hatte. Sierra hat die Marke von 150 Millionen US-Dollar pro Jahr überschritten, Harvey die von 190 Millionen US-Dollar pro Jahr und Glean die von 200 Millionen US-Dollar pro Jahr.

Der Bericht hob außerdem GitHub als Beispiel für ein Unternehmen hervor, das Daten aus einem bestehenden Kern-Workflow nutzt, um in angrenzende Bereiche zu expandieren. Das Kerngeschäft von GitHub ist die Zusammenarbeit von Entwicklern und die Quellcodeverwaltung, doch seine Repository- und Workflow-Daten trugen dazu bei, die Expansion in die Bereiche KI-gestützte Entwicklerproduktivität und Sicherheitsautomatisierung voranzutreiben.

Bain erklärte, dass SaaS-Unternehmen durch zwei Arten der Workflow-Automatisierung expandieren können. Die erste ist die Automatisierung von Kern-Workflows, bei denen sie bereits über Fachwissen und das Vertrauen der Kunden verfügen. Bestehende Systemintegrationen können die Automatisierung von Kern-Workflows unterstützen. Die zweite ist die Automatisierung angrenzender Workflows, die das Unternehmen derzeit nicht direkt bedient. Diese Bereiche können schwieriger zu identifizieren sein, da sie eine detaillierte Abbildung der Kunden-Workflows und der zugrunde liegenden Daten erfordern, die Entscheidungen stützen.

Preismodelle können sich ändern, wenn Mitarbeiter fertige Ergebnisse liefern. Laut Bain kann eine ergebnis- und nutzungsbasierte Preisgestaltung an Bedeutung gewinnen, wenn Mitarbeiter Probleme lösen oder Rechnungen bearbeiten – im Gegensatz zur traditionellen Preisgestaltung auf Basis von Lizenzen und Anmeldungen.

Bains Empfehlungen für SaaS-Unternehmen

Bain empfahl SaaS-Unternehmen, zunächst zu ermitteln, welche Kunden-Workflows derzeit mit agentenbasierter KI automatisierbar sind. Das Unternehmen erklärte, dass Unternehmen die Automatisierung auf der Ebene der Teilprozesse bewerten sollten, anstatt ganze Funktionen als gleichermaßen automatisierbar zu betrachten.

Der Bericht riet Unternehmen zudem, die Qualität ihrer Daten zu bewerten. Laut Bain gehören zu den relevanten Faktoren, ob die Daten umfassend, an Ergebnisse geknüpft und für die Automatisierung nutzbar sind.

Bain erklärte, dass Unternehmen Kompetenzlücken durch interne Entwicklung, Übernahmen oder Partnerschaften schließen könnten. Der Bericht führte die interne Entwicklung der Axon-Plattform durch AppLovin, die Übernahme von Moveworks durch ServiceNow und die Partnerschaft von Salesforce mit Workday als Beispiele für unterschiedliche Ansätze an.

Das Unternehmen betonte zudem den Bedarf an KI-Entwicklern, einer cloud-nativen Architektur für die Multi-Agenten-Orchestrierung sowie Finanzmitteln für Modelltraining und Inferenz. Es erklärte, Unternehmen sollten Preisgestaltung und Vertriebsanreize an KI-gesteuerten Ergebnissen ausrichten und nicht an veralteten, auf Lizenzen basierenden Modellen.

Bain erklärte, dass SaaS-Unternehmen zudem Daten- und Produktgrundlagen benötigen, die für agentische Workflows ausgelegt sind, einschließlich maschinenlesbarer Übergaben und Systeme, die Entscheidungen und Ergebnisse aus jedem Workflow-Durchlauf erfassen.

Crawford erklärte, der Zeitrahmen für SaaS-Unternehmen werde „in Quartalen und nicht in Jahren gemessen“, da KI-native Unternehmen mit jedem automatisierten Kunden-Workflow mehr Einsatzdaten sammeln.

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