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Die Softwarebranche steht vor einem tiefgreifenden Strukturwandel: KI‑Agenten, datengetriebene Geschäftsmodelle und Plattformökonomien verschieben Wertschöpfung von manueller Ausführung hin zu messbaren Ergebnissen. Unternehmen, die Datenqualität, Domänenwissen, Governance und Outcome‑Orientierung frühzeitig verbinden, sichern sich Wettbewerbsvorteile.

1 Executive Summary und zentrale Erkenntnisse

Kurzprofil Der Bitkom‑Bericht skizziert auf Basis qualitativer Interviews mit Führungskräften mögliche Zukunftsbilder bis 2036 und leitet daraus strategische Handlungsfelder für Unternehmen und Politik ab. Zentrale Trends sind: KI‑Agenten, Outcome‑Pricing, Plattform‑ und Ökosystemlogiken, Domänen‑Spezialisierung sowie die Notwendigkeit von Daten‑ und Governance‑Kompetenz.

Wichtigste Erkenntnisse

• KI destabilisiert traditionelle Geschäftsmodelle wie stundenbasierte IT‑Dienstleistung und Body Leasing.
• Kundennähe, Vertrauen und Domänenwissen werden zu differenzierenden Assets.
• Agentische Systeme machen Software zu einer ausführenden Instanz, nicht nur zu einem Werkzeug.
• Outcome‑ und Value‑Based Pricing ersetzen zunehmend Per‑Seat‑ oder Lizenzmodelle.
• Datenqualität, Kontext und Governance sind die Voraussetzung für skalierbare KI‑Produkte.

2 Auswirkungen auf Unternehmen und Organisationen

Rollen und Kompetenzen Die Rolle von Entwicklern verschiebt sich von reiner Codeerstellung zu Architektur, Orchestrierung und Qualitätsbewertung von KI‑Agenten. Menschliche Stärken wie Urteilskraft, Domänenverständnis und Übersetzungsleistung zwischen Business und Technik gewinnen an Bedeutung. Unternehmen müssen Upskilling‑Programme und neue Karrierepfade etablieren.

Prozesse und Governance AI‑Driven Development erfordert neue Governance‑Modelle: Auditierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Compliance müssen von Anfang an in Architektur und Prozessen verankert werden. Souveränität‑ und Compliance‑by‑Design werden zu Wettbewerbsfaktoren, insbesondere in regulierten Branchen.

Organisationale Konsequenzen Unternehmen müssen KI als strategische Fähigkeit begreifen und eine einheitliche Daten‑ und Agentenplattform aufbauen. Silos zwischen Fachbereichen, IT und Recht sind aufzulösen; KI‑Advisory‑Boards und abteilungsübergreifende Strukturen unterstützen die Skalierung.

3 Marktlogik und Geschäftsmodellverschiebungen

Von Produkt zu Outcome Kunden zahlen zunehmend für messbare Ergebnisse (zum Beispiel optimierte Supply Chain, reduzierte Ausfallzeiten). Das zwingt Anbieter zu Value Engineering: Geschäftsziele müssen in messbare Agenten‑Outcomes übersetzt werden. Consumption‑based Pricing ergänzt Outcome‑Modelle.

Plattformen und Ökosysteme Wert entsteht durch Vernetzung: Plattform‑ und Ökosystemkompetenz wird zentral. Stand‑alone‑Lösungen ohne Integrationsfähigkeit verlieren an Bedeutung. Interoperabilität, offene Standards und vertrauenswürdige Datenräume sind strategische Voraussetzungen für Skalierung.

Daten als strategischer Rohstoff Nicht die Menge, sondern Kontext, Qualität und Governance entscheiden über den Wert von Daten. Unternehmen müssen Datenflüsse strukturieren, Trainingsdaten sichern und Data‑Fluency als Managementkompetenz etablieren. Wer Trainingsdaten und Netzwerkeffekte kontrolliert, gewinnt langfristig.

4 Handlungsfelder für Unternehmen

1. Datenstrategie und Datenqualität Unternehmen müssen Daten systematisch ordnen, bereinigen und für KI‑Nutzung aufbereiten. Fragmentierte Systemlandschaften sind zu konsolidieren; Governance‑Regeln sind verbindlich zu implementieren.
2. KI‑Plattformen und Agenten‑Orchestrierung Aufbau einer einheitlichen Plattform für Daten, Modelle und Agenten mit klaren Rollen, Identitäten und Evaluationsmetriken. Agenten müssen auditierbar, sicher und kontrollierbar betrieben werden.
3. Organisationsdesign und Leadership KI ist Chefsache: Leadership muss Verantwortung übernehmen, Kulturwandel vorantreiben und Veränderungsfähigkeit institutionalisiert fördern. Change‑Hebel sind Mindset, People, Prozesse und Governance.
4. Kompetenzaufbau und Rollenprofile Neue Profile verbinden Domänenwissen mit AI‑Orchestrierung. Internes Upskilling ist wichtiger als dauerhafte Abhängigkeit von externen Experten. Bildungspartnerschaften und praxisnahe Trainingsprogramme sind strategisch.
5. Geschäftsmodelltransformation Revenue‑Architekturen sind auf Outcome‑Logiken auszurichten. Procurement, Legal und Finance müssen neue Vertrags‑ und Abrechnungsmodelle unterstützen; Per‑Seat‑Modelle verlieren an Tragfähigkeit.

5 Handlungsfelder für Politik

Bildung und Ausbildung Breite KI‑Kompetenz in Bildungssystemen verankern; Ausbildungswege modernisieren, um Verbindungsprofile zwischen Domäne und Technik zu fördern. Lebenslanges Lernen muss strukturell unterstützt werden.

Regulierung und Governance Regulierung sollte ergebnisorientiert, kohärent und schneller an technologische Entwicklungen angepasst werden. Sandbox‑Modelle und Experimentierräume erleichtern Innovation ohne Sicherheitsverluste.

Infrastruktur und Investitionen Gezielte Investitionen in souveräne Compute‑Kapazitäten, GPU‑Cluster und digitale Infrastruktur sind notwendig. Öffentliche Beschaffung kann Skalierung fördern; Förderpolitik sollte auf nachhaltige Wirkung und Anschlussfähigkeit ausgerichtet werden.

Europäische Souveränität Europa braucht eine eigene, belastbare AI‑Infrastruktur und skalierbare Champions. Souveränität ist als Handlungsfähigkeit neben globalen Stacks zu verstehen, nicht als Abschottung. Kapitalmärkte und Binnenmarkt müssen Skalierung ermöglichen.

6 Fazit und strategische Empfehlung

Zusammengefasst Die Softwarewelt 2036 ist geprägt von agentischen Systemen, datengetriebenen Geschäftsmodellen und einer Marktlogik, die Outcome über Input stellt. Unternehmen, die Daten, Domänenwissen, Governance und Plattformkompetenz verbinden, werden die Gewinner sein. Politik und Bildung müssen flankierend Infrastruktur, Regulierung und Qualifizierung liefern.

Konkrete Managementempfehlung

• Kurzfristig (0–12 Monate): Dateninventar erstellen, Pilot‑Agenten mit klarer Audit‑ und Governance‑Schicht starten, Upskilling‑Programme definieren.
• Mittelfristig (1–3 Jahre): Einheitliche Daten‑ und Agentenplattform aufbauen, Outcome‑KPIs in Verträge integrieren, Partnerschaften für Datenräume schließen.
• Langfristig (3+ Jahre): Geschäftsmodelltransformation zu Value‑Based Pricing vollziehen, Domänenwissen systematisch in Produkte überführen, strategische Souveränitätsoptionen sichern.

[1] Quellenhinweis Diese Zusammenfassung basiert auf dem Bitkom‑Studienbericht Softwarewelt 2036 — Zukunftsbilder und strategische Impulse (Studienbericht 2026).

https://www.bitkom.org/sites/main/files/2026-06/22062026-bitkom-studienbericht-software-2036.pdf