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Bild: KI-Monetarisierung verlangt eine Balance zwischen Rechenkosten, planbaren Preisen und wirtschaftlichem Nutzen. Quelle: KI-generiert.

KI verändert die Softwareökonomie, aber nicht so geradlinig wie erwartet: Anbieter integrieren neue Funktionen in Rekordtempo, während Kunden bei Nutzung und Budget vorsichtig bleiben. Gefragt sind deshalb Preismodelle, die Innovation, Kostentransparenz und Profitabilität miteinander verbinden – und belastbare Nutzungsdaten, die zeigen, wofür Kunden tatsächlich zahlen.

Management Summary

KI ist im Produkt angekommen, nicht aber in der Breite der Nutzung: 96 Prozent der befragten Anbieter haben KI integriert, doch 48 Prozent melden nur eine geringe oder begrenzte Nutzung.
Planbarkeit schlägt kurzfristige Erlösmaximierung: Höherpreisige Pakete, enthaltene KI-Funktionen und hybride Modelle dominieren, weil Unternehmenskunden unkalkulierbare Rechnungen vermeiden wollen.
Die Lizenzökonomie erodiert langsamer als befürchtet: Erst 7 Prozent berichten von direkten Verlusten bei Nutzerlizenzen; zugleich spüren 45 Prozent bereits einen KI-bedingten Preisdruck.
Wachstum allein sichert keine Marge: Zusätzliche KI-Umsätze stehen hohen Cloud-, Inferenz- und Betriebskosten gegenüber. Anbieter müssen Kosten je Funktion und Nutzungseinheit transparent machen.
Nutzungsdaten werden zur Managementgrundlage: Wer Adoption, Kundennutzen und Abwanderungsrisiken kontinuierlich misst, kann Packaging, Preise und Verlängerungen zielgerichteter steuern.

Trotz Bedenken der Branche verzeichnen Softwarehersteller kaum Einbußen im Lizenz-Business – gleichzeitig gibt es konkreten Preisdruck und die Modelle zur Monetarisierung ändern sich.

Hyperscaler, KI Start Ups und AI Labs dominieren die Diskussion um Preisgestaltung und Rentabilität von KI. Der »Revenera Monetization Monitor: Software and AI Pricing Models and Strategies 2027« zeigt dagegen ein anderes Bild für die »stille Mehrheit« der KI-Branche: Unzählige Softwareanbieter oder Hersteller von smarten Geräten und Applikationen sind gerade dabei KI in ihre Produkte und Lösungen implementieren. Für diese Unternehmen geht es vor allem darum, einen wohl durchdachten Ansatz in Bezug auf verbrauchsabhängige Preisgestaltung zu entwickeln und dabei den Fokus auf die Planungssicherheit bezüglich Kosten für deren Kunden zu legen.

Die weltweite Umfrage von Revenera offenbart ein Paradox: 96 Prozent der befragten Produkt- und Geschäftsverantwortlichen haben bereits KI-Funktionen in zumindest einen Teil ihrer Produkte integriert. Das Spektrum reicht von prädiktiven Analysen über die Automatisierung von Arbeitsabläufen und Prozessen bis hin zu generativer KI. Fast die Hälfte bietet mittlerweile auch agentische KI an. Doch während die Anbieter ihr KI-Portfolio ausbauen, hält die Nutzung auf Kundenseite nicht Schritt. Nur bei rund jedem zehnten Befragten (11 Prozent) erreichen die KI-Funktionen eine hohe Nutzungsrate. Bei fast der Hälfte der Anbieter (48 Prozent) verwenden Anwender die KI-Funktionen nur gering oder im begrenzten Umfang.

Monetarisierungsstrategie: Kostensicherheit geht vor Umsatzmaximierung

Was also hält Kunden davon ab, die neuen KI-Funktionen stärker zu nutzen? An den Preismodellen allein dürfte es kaum liegen. Denn bei der Monetarisierung von KI gehen die meisten Softwareanbieter bislang überraschend behutsam vor und halten sich mit grundlegenden Veränderungen ihrer Geschäftsmodelle zurück.

Am häufigsten integrieren die Anbieter KI-Funktionen in höherpreisige Produktpakete (40 Prozent) oder bieten sie ohne Aufpreis in bestehenden Anwendungen an (39 Prozent). Ebenfalls weit verbreitet sind hybride Modelle, die Abonnements mit nutzungs- oder ergebnisabhängigen Gebühren kombinieren (37 Prozent). Alle drei Ansätze bieten Kunden eine gewisse Kostensicherheit. Denn solange die tatsächliche Rendite von KI-Investitionen schwer abzuschätzen ist und Kunden unkalkulierbare Kosten scheuen, hat finanzielle Planbarkeit Vorrang. Fast dreimal so viele Unternehmen stellen Kostensicherheit für ihre Kunden über die kurzfristige Umsatzmaximierung (47 gegenüber 16 Prozent).

»In der Branche wird viel darüber gesprochen, dass alle möglichst schnell auf nutzungsbasierte und KI-spezifische Preismodelle umsteigen. Doch die Realität sieht differenzierter aus. Die Studienergebnisse von Revenera zeigen, wie die ›stille Mehrheit‹ der Software- und Technologieunternehmen tatsächlich mit dem Thema Monetarisierung umgeht«, erklärt Tiffany McCormick, Senior Director, AI Monetization, Pricing Strategies & Business Models bei IDC. »Für viele Unternehmen sind planbare Kosten, Kundenbindung und praktikable Lösungen im Geschäftsalltag nach wie vor genauso wichtig wie Innovation. Das deckt sich mit unseren eigenen Untersuchungen bei IDC und zeigt, wo die Unternehmen bei der Monetarisierung tatsächlich stehen.«

»Der Revenera Monetization Monitor bestätigt einen Trend, den wir bei SaaS-Unternehmen schon länger beobachten: Kunden lehnen nutzungsabhängige Preismodelle nicht grundsätzlich ab. Sie wollen nur keine Rechnung, deren Höhe sie nicht im Vorfeld abschätzen können«, so Rob Litterst, Mitgründer von PricingSaaS. »Erfolgreiche KI-Preismodelle kombinieren deshalb eine kalkulierbare Grundgebühr mit nutzungsabhängigen Kosten. Ein bestimmtes Nutzungskontingent sollte bereits im Produktpaket enthalten sein, damit Kunden neue KI-Funktionen ohne zusätzliche Budgetfreigabe ausprobieren können. Erst bei steigender Nutzung steigen dann auch die Kosten.«

Zwischen KI-Profitabilität und SaaS-Preisdruck

Ob und wie sich solche Modelle langfristig durchsetzen, wird sich zeigen. Bis 2028 wollen 58 Prozent der Unternehmen verstärkt auf höherpreisige Produktpakete mit integrierten KI-Funktionen setzen. Das dürfte auch notwendig sein, um die Rentabilität zu sichern. Zwar sorgt KI für zusätzliche Umsätze, doch Entwicklung und Betrieb bleiben kostspielig. Bei 69 Prozent der Unternehmen treiben KI-Angebote das Umsatzwachstum voran, mehr als die Hälfte (52 Prozent) profitiert auch von einer höheren Rentabilität. Gleichzeitig belasten die laufenden Kosten für die Bereitstellung von KI, insbesondere die damit verbundenen Cloudkosten, die Gewinnmargen.

Die gute Nachricht für die Softwarebranche: Der befürchtete Kahlschlag im SaaS-Geschäft (SaaSpocalypse) ist bislang ausgeblieben. Trotz KI und KI-Agenten hält sich der Rückgang verkaufter Nutzerlizenzen – der Seats – bislang in Grenzen. Zwar rechnet fast ein Viertel der Unternehmen (23 Prozent) mit einer sinkenden Nachfrage nach Nutzerlizenzen und Abonnements. Tatsächlich betroffen sind bislang aber nur 7 Prozent.

Spürbar hingegen ist der durch KI verursachte Preisdruck: Fast die Hälfte der Anbieter (45 Prozent) sieht sich gezwungen, höhere Rabatte anzubieten, weil sie andernfalls riskieren, dass Kunden Software mithilfe von KI selbst entwickeln. Hinzu kommt der Druck, die Preise bei Vertragsverlängerungen zu senken, weil Softwarebudgets mit KI-Investitionen konkurrieren. Noch ist der Verlust von Kunden und Lizenzen überschaubar. Doch mit zunehmender KI-Nutzung könnte sich das ändern, wenn Unternehmen das Kosten-Nutzen-Verhältnis ihrer Softwareportfolios neu bewerten.

Ungenutzter Datenschatz

Hinter der Unsicherheit vieler Softwareanbieter steckt auch eine gewisse Unfähigkeit, den richtigen Preis für ihre KI-Angebote zu definieren. Nur bei 33 Prozent der Unternehmen stehen Preis und Kundennutzen vollständig im Einklang. Fast der Hälfte (49 Prozent) fehlt es an einem klaren Verständnis dafür, worin ihre Kunden den eigentlichen Mehrwert sehen. Hinzu kommt eine unzureichende Datenbasis. Genau hier liegt ein bislang weitgehend ungenutztes Potenzial: Detaillierte Einblicke in die tatsächliche Nutzung von Software und KI-Funktionen könnten zeigen, welche Funktionen für Kunden besonders wertvoll sind und wofür sie bereit wären, mehr zu bezahlen.

Doch trotz dieses Potenzials fällt es vielen Softwareanbietern schwer, ihre Nutzungs- und Telemetriedaten systematisch zu erfassen und auszuwerten. 41 Prozent sind bei der Datenerhebung weiterhin auf manuelle Prozesse oder die Unterstützung ihrer Entwicklungsteams angewiesen. Und nur 27 Prozent verfügen über automatische Warnmeldungen, wenn die Nutzeraktivität zurückgeht. Das Problem liegt dabei weniger darin, Kunden von einer Vertragsverlängerung zu überzeugen. Vielmehr fehlen den Unternehmen die nötige Transparenz und die Abstimmung zwischen den Teams, um Abwanderungsrisiken frühzeitig zu erkennen und gegenzusteuern. Auch die weitgehend fehlende Automatisierung von Verlängerungsprozessen erschwert es, Kunden langfristig zu halten.

»KI eröffnet neue Umsatzchancen, setzt gleichzeitig aber auch die Rentabilität unter Druck. Softwareanbieter müssen deshalb genau verstehen, wie ihre Kunden KI nutzen, welchen Mehrwert sie darin sehen und welche Kosten bei der Bereitstellung entstehen«, erklärt Nicole Segerer, General Manager bei Revenera.

»Nutzungsdaten sind dabei der Schlüssel. Sie helfen den Anbietern, Preismodelle zu entwickeln, die den Einsatz von KI fördern und zugleich die Gewinnmargen schützen. So lassen sich auch böse Überraschungen bei der Abrechnung vermeiden.«

[1] Methodologie: Die weltweite Umfrage für den »Revenera Monetization Monitor: Software and AI Pricing Models and Strategies 2027« wurde im Juni und Juli 2026 durchgeführt. Die Teilnehmer wurden sowohl über die Marketingdatenbank von Revenera als auch über ein geprüftes externes Befragungspanel rekrutiert. Lediglich 8 Prozent der Befragten sind Kunden von Revenera. Die Ergebnisse basieren auf den Antworten von 415 Teilnehmern, wobei sich einzelne Fragen an eine kleinere, gezielt ausgewählte Gruppe qualifizierter Befragter richteten.

Der vollständige Report »Revenera Monetization Monitor: Software and AI Pricing Models and Strategies 2027« steht hier zum Download bereit. https://info.revenera.com/SWM-RPT-Monetization-Monitor-Software-AI-Pricing-Trends-Strategies?lead_source=PR

Tipps für eine tragfähige KI-Monetarisierung

Mit einem klaren Wertversprechen starten

Ein KI-Angebot sollte nicht mit der Technologie, sondern mit einem konkret benennbaren Kundenproblem beginnen. Definieren Sie, welche Aufgabe schneller, zuverlässiger oder wirtschaftlicher erledigt wird, wie sich diese Verbesserung messen lässt und welche Zielgruppe den größten Nutzen hat. Geeignete Messgrößen sind beispielsweise eingesparte Bearbeitungszeit, höhere Erstlösungsquoten, weniger manuelle Nacharbeit oder eine bessere Prognosequalität. Erst wenn dieser Nutzen nachvollziehbar ist, lässt sich eine belastbare Preislogik entwickeln.
Praxisbeispiel: Ein Anbieter von Service-Software integriert eine KI, die eingehende Anfragen klassifiziert und Antwortvorschläge erstellt. Statt die Funktion allgemein als »KI-Assistent« zu vermarkten, weist er im Pilotprojekt nach, dass die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Ticket von zwölf auf acht Minuten sinkt. Das Produktteam kann den Preis nun an einem für den Kunden verständlichen Nutzen ausrichten: mehr bearbeitete Vorgänge bei gleichbleibender Teamgröße.
Fixe und variable Komponenten kombinieren

Hybride Modelle verbinden die Planungssicherheit eines Abonnements mit einer nutzungsabhängigen Komponente. Die Grundgebühr sollte ein realistisches Kontingent enthalten, damit Kunden die KI ohne zusätzliche Freigaben erproben und in ihre Prozesse integrieren können. Erst oberhalb dieses Kontingents fallen klar definierte Mehrkosten an. Entscheidend sind eine verständliche Abrechnungseinheit, nachvollziehbare Staffelpreise und eine Vorschau auf die zu erwartenden Kosten.
Praxisbeispiel: Eine Plattform für Vertragsanalyse enthält im Enterprise-Paket monatlich 5.000 analysierte Dokumentseiten. Für zusätzliche Seiten gilt ein gestaffelter Preis, der bei höherem Volumen sinkt. Der Kunde kennt damit sein Mindestbudget, kann Lastspitzen abfangen und sieht vorab, welche Kosten bei einer Ausweitung auf weitere Fachbereiche entstehen.
Die Kosten je Nutzungseinheit vollständig kennen

Vor der Preisfestlegung müssen Anbieter sämtliche variablen und anteiligen Kosten erfassen. Dazu gehören Modell- und API-Aufrufe, Cloud-Infrastruktur, Datenspeicherung, Monitoring, Qualitätssicherung, Support, Sicherheitskontrollen und gegebenenfalls menschliche Prüfungen. Reine Token- oder Rechenkosten greifen zu kurz. Sinnvoll ist eine Kostenrechnung je geschäftlich verständlicher Einheit, ergänzt um Szenarien für geringe, typische und sehr intensive Nutzung.
Praxisbeispiel: Ein Anbieter berechnet zunächst nur die Kosten des Sprachmodells pro Zusammenfassung. Nach dem Start zeigt sich jedoch, dass lange Dokumente zusätzliche OCR-Verarbeitung, Speicherung und Qualitätsprüfungen erfordern. Das Unternehmen führt deshalb eine Deckungsbeitragsrechnung pro verarbeitetem Dokumenttyp ein und passt Kontingente sowie Preise an, bevor stark wachsende Nutzung die Marge belastet.
Preisgrenzen und Warnschwellen anbieten

Budgetkontrollen erhöhen die Akzeptanz nutzungsabhängiger Angebote. Kunden sollten Ausgabenlimits, Freigabestufen und Benachrichtigungen selbst konfigurieren können. Ein übersichtliches Dashboard sollte aktuellen Verbrauch, Restkontingent, Hochrechnung und Kostentreiber anzeigen. Für kritische Prozesse empfiehlt sich eine Wahlmöglichkeit: Nutzung beim Erreichen des Limits stoppen, drosseln oder nach Freigabe fortsetzen.
Praxisbeispiel: Ein Unternehmen nutzt einen KI-Dienst zur automatischen Übersetzung technischer Dokumentationen. Bei 70, 85 und 100 Prozent des Monatsbudgets erhalten Produktverantwortliche Warnungen. Wird das Limit erreicht, werden neue Aufträge zunächst in eine Warteschlange gestellt. Der Einkauf kann Zusatzvolumen gezielt genehmigen, statt am Monatsende von einer unerwarteten Rechnung überrascht zu werden.
Telemetrie datenschutzkonform aufbauen

Nutzungsdaten sollten von Beginn an zweckgebunden, sparsam und nachvollziehbar erhoben werden. Messen Sie, welche Funktionen aktiviert und regelmäßig verwendet werden, an welchen Stellen Nutzer abbrechen und ob die erwartete Wirkung eintritt. Vermeiden Sie die Erfassung unnötiger Inhaltsdaten, definieren Sie klare Aufbewahrungsfristen und trennen Sie Produktanalyse, Abrechnung und Modellverbesserung organisatorisch wie technisch. Rollen- und Rechtekonzepte sowie dokumentierte Einwilligungs- oder Vertragsgrundlagen gehören zum Messkonzept.
Praxisbeispiel: Eine HR-Software misst nicht den Inhalt generierter Stellenanzeigen, sondern nur pseudonymisierte Ereignisse: Funktion gestartet, Vorschlag übernommen, Vorschlag verworfen und Bearbeitungsdauer. Dadurch erkennt das Produktteam, in welchen Prozessschritten die KI Nutzen stiftet, ohne sensible Bewerbungs- oder Personaldaten für die Preisanalyse auszuwerten.
Pilotkunden systematisch einbinden

Pilotprogramme sollten mehr leisten als technische Fehler zu finden. Wählen Sie Kunden mit unterschiedlichen Größen, Branchen und Nutzungsprofilen aus und testen Sie mit ihnen Leistungsumfang, Kontingente, Abrechnungseinheit und Zahlungsbereitschaft. Vereinbaren Sie vorab Erfolgskriterien und führen Sie strukturierte Interviews mit Anwendern, Fachbereichen, Einkauf und IT. So zeigt sich, ob ein Modell nicht nur verständlich, sondern auch beschaffbar und skalierbar ist.
Praxisbeispiel: Ein Anbieter testet einen KI-Agenten zur Rechnungsprüfung mit drei Kunden: einem Mittelständler, einem Konzern und einem Shared-Service-Center. Der Mittelständler bevorzugt einen festen Paketpreis, der Konzern verlangt Kostenstellenberichte und das Shared-Service-Center favorisiert einen Preis pro geprüfter Rechnung. Aus den Ergebnissen entsteht ein Basispaket mit Volumenstaffeln und optionalem Reporting.
Modelle regelmäßig nachjustieren

KI-Angebote verändern sich schneller als klassische Softwareprodukte: Modellpreise sinken oder steigen, Funktionen werden erweitert und Nutzungsmuster verschieben sich. Prüfen Sie deshalb in festen Abständen Adoption, Nutzungstiefe, Kosten je Einheit, Bruttomarge, Kundennutzen, Supportaufwand und Verlängerungsrate. Änderungen sollten nicht vorschnell aus einer einzelnen Kennzahl abgeleitet werden. Ein niedriger Verbrauch kann etwa auf fehlenden Nutzen, komplizierte Bedienung oder bewusst effiziente Nutzung hindeuten.
Praxisbeispiel: Ein Anbieter stellt nach einem Quartal fest, dass viele Kunden ihr enthaltenes Kontingent kaum ausschöpfen. Interviews zeigen nicht mangelndes Interesse, sondern fehlende Schnittstellen zum bestehenden Workflow. Nach der Integration in das Ticketsystem steigt die Nutzung deutlich. Statt den Preis zu senken, verbessert das Unternehmen zunächst die Einbettung und überprüft anschließend Kontingente und Staffelgrenzen auf Basis der neuen Daten.

FAQ: KI-Preismodelle und Softwaremonetarisierung

Warum reicht das klassische Preismodell pro Nutzer bei KI oft nicht aus?
KI erzeugt variable Kosten durch Rechenleistung, Modellaufrufe und Datenverarbeitung. Wenn autonome Funktionen Arbeit ausführen, kann zudem die Zahl der Nutzerplätze an Aussagekraft verlieren. Verbrauchs-, kapazitäts- oder ergebnisbezogene Größen bilden den Aufwand teilweise besser ab [2][3].
Welches KI-Preismodell ist derzeit am verbreitetsten?
Bei etablierten Softwareanbietern gibt es kein einheitliches Modell. Laut Revenera dominieren höherpreisige Pakete mit KI-Funktionen, KI ohne separaten Aufpreis sowie hybride Kombinationen aus Abonnement und nutzungs- oder ergebnisabhängigen Gebühren [1].
Was ist ein hybrides Preismodell?
Es verbindet eine planbare Grundgebühr mit einer variablen Komponente. Ein enthaltenes Kontingent erleichtert den Einstieg; Mehrverbrauch wird anhand einer transparenten Einheit abgerechnet. IDC bewertet solche Modelle für risikoscheue Unternehmenskunden als besonders tragfähig [4].
Was spricht für nutzungsabhängige Preise?
Sie können Erlöse enger an tatsächliche Aktivität und variable Bereitstellungskosten koppeln. McKinsey zufolge hat sich der Anteil der Softwareunternehmen mit verbrauchsabhängiger Preisgestaltung zwischen 2015 und 2024 mehr als verdoppelt [2].
Welche Risiken haben tokenbasierte Modelle?
Token sind technisch präzise, für Einkäufer aber nicht immer leicht in geschäftlichen Nutzen zu übersetzen. Ohne belastbare Messung, Governance und klare Vertragsregeln drohen schwer prognostizierbare Ausgaben [5].
Wann ist ergebnisbasierte Preisgestaltung sinnvoll?
Sie eignet sich, wenn ein Ergebnis eindeutig definiert, dem System zurechenbar und manipulationssicher messbar ist. Bei komplexen Prozessen sind Kausalität, Datenzugang und Risikoverteilung häufig schwieriger zu regeln [3].
Wie lässt sich eine unerwartet hohe KI-Rechnung vermeiden?
Sinnvoll sind enthaltene Kontingente, Ausgabenobergrenzen, Warnmeldungen, transparente Einheiten und Simulationen typischer Nutzungsszenarien. IDC empfiehlt bei tokenbasierten Angeboten außerdem Benchmarks und eine bereichsübergreifende Governance [5].
Welche Kennzahlen sollte das Management beobachten?
Neben Umsatz und Adoption sind Kosten pro Transaktion, Bruttomarge, aktive Nutzung, Nutzungstiefe, Verlängerungsrate und der nachweisbare Kundennutzen relevant. Revenera hebt Nutzungsdaten als Bindeglied zwischen Wert, Preis und Profitabilität hervor [1].
Verdrängt KI das Lizenzmodell pro Nutzer vollständig?
Die vorliegenden Daten zeigen bislang keinen vollständigen Bruch. Revenera berichtet, dass nur 7 Prozent der Befragten bereits direkte Verluste bei Nutzerlizenzen verzeichneten; zugleich melden 45 Prozent einen Abwärtsdruck auf Preise [1].
Wie oft sollten Anbieter KI-Preise überprüfen?
Es gibt keinen universellen Zeitraum. Eine Überprüfung bietet sich an, wenn sich Modellkosten, Funktionsumfang, Nutzungsmuster oder Kundennutzen deutlich verändern. IDC beschreibt KI-Monetarisierung als Zusammenspiel von Wertmetrik, Erlösmodell, Segment, Serviceversprechen, Technologie und Marktbearbeitung [6].

Quellen

[1] https://www.revenera.com/about-us/press-center/2027-revenera-monetization-monitor-new-research-challenges-conventional-wisdom-on-ai-pricing
[2] https://www.mckinsey.com/featured-insights/charts/ai-adjusts-the-software-bill
[3] https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/upgrading-software-business-models-to-thrive-in-the-ai-era
[4] https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US54531826
[5] https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US52136225
[6] https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US53568425

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Der vollständige Report »Revenera Monetization Monitor: Software and AI Pricing Models and Strategies 2027« steht hier zum Download bereit. https://info.revenera.com/SWM-RPT-Monetization-Monitor-Software-AI-Pricing-Trends-Strategies?lead_source=PR

Tipps für eine tragfähige KI-Monetarisierung

Mit einem klaren Wertversprechen starten

Fixe und variable Komponenten kombinieren

Die Kosten je Nutzungseinheit vollständig kennen

Preisgrenzen und Warnschwellen anbieten

Telemetrie datenschutzkonform aufbauen

Pilotkunden systematisch einbinden

Modelle regelmäßig nachjustieren

FAQ: KI-Preismodelle und Softwaremonetarisierung

Quellen

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