Das Jahr 2026 markiert einen Wendepunkt für die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche. Die KI-Revolution hat die Phase des Hypes hinter sich gelassen und ist in der unternehmerischen Realität angekommen. Sie verändert grundlegend, wie Unternehmen Wert schöpfen und monetarisieren. Die Grenzen zwischen Software, Daten und Intelligenz verschwimmen zusehends. Dies zwingt Organisationen dazu, nicht nur ihr Angebot zu überdenken, sondern auch ihre Betriebsmodelle, ihre Pricing-Strategien und ihre Wachstumspfade neu zu justieren.
Von der KI, die im Hintergrund wirkt und Daten als entscheidendes Asset nutzt, bis hin zum Spannungsfeld zwischen nutzer- und ergebnisbasiertem Pricing: Hier sind die Trends, die die nächste Ära des intelligenten Wachstums prägen werden.
Die Normalisierung der KI: Von der Euphorie zur Erwartungshaltung
KI ist heute in allem verankert. Sie ist kein bloßes Feature mehr, keine zusätzliche Schicht – sie ist das digitale Bindegewebe zwischen Software, Daten und Intelligenz. Und hier liegt die große Pointe: Das Spannendste an der KI ist momentan, dass sie ... unspektakulär wird.
Das mag seltsam klingen, ist aber ein Zeichen echten Fortschritts. Wir lassen den Neuheitswert und den „Wow-Effekt“ hinter uns. Stattdessen beginnen wir, KI als etwas Gegebenes zu betrachten. Sie fließt in unsere Workflows, unsere Tools und unsere Kommunikation ein und verschmilzt mit dem Hintergrund unseres digitalen Lebens.
Was einst wie futuristische Hochintelligenz wirkte, wird heute vorausgesetzt. Und das ist gut so. Denn auch wenn kein Algorithmus die Tiefe oder Intuition des menschlichen Geistes vollständig replizieren kann, signalisiert die Normalisierung der KI einen Wandel:
Sie ist kein Konzept mehr, das hinterfragt werden muss, sondern eine Fähigkeit, die genutzt werden muss. Die Gewinner von morgen sind jene, die einen Mehrwert schaffen, der so natürlich wirkt, dass wir gar nicht mehr bemerken, dass er von KI getrieben wird.
Daten: Von Volumen zu Wert
Da KI allgegenwärtig wird, lautet die entscheidende Frage nicht mehr, wer KI hat – sondern wer den richtigen Treibstoff für sie besitzt. Im Wettbewerb der nächsten Generation definieren zwei Dimensionen den Erfolg:
- Welche Daten haben Sie? Es geht nicht um die Menge (Big Data), sondern um Spezifität, Einzigartigkeit und Kontext (Smart Data).
- Wie nutzen Sie diese? Wie effektiv können Sie Ihrer KI bestimmte Fragen stellen, mit ihr interagieren und die Erkenntnisse in reale Entscheidungen übersetzen?
Immer mehr Unternehmen erkennen, dass ihr größter ungenutzter Vorteil nicht ihr KI-Modell ist, sondern ihre Datenbasis. Einige bauen proprietäre Datensätze durch tägliche Interaktionen mit Kunden und Lieferketten auf. Andere lernen durch Trial- und Error-Ansätze, die wertvollen Signale aus dem Rauschen ihrer operativen Prozesse zu filtern.
Doch hier liegt der Haken: Selbst Unternehmen, die schon immer Daten verkauft haben, tun sich schwer, den vollen Mehrwert der KI zu heben. Denn sie haben Daten als Produkt behandelt, statt als Fundament für kontinuierliches Lernen. Die wahre Chance liegt im „Zinseszinseffekt“ der Daten: das stetige Filtern, Kontextualisieren und Veredeln, bis ein lebendiger, wachsender Mechanismus entsteht, der die Intelligenz des Unternehmens als solches antreibt.
Die meisten Unternehmen sehen sich dabei nicht als Datenverkäufer – und das müssen sie auch nicht. Was sich ändert, ist die Art der Monetarisierung: Daten werden zunehmend indirekt verkauft, verpackt in der Intelligenz, die das Produkt antreibt. Ob durch personalisierte Empfehlungen, prädiktive Insights oder autonome Entscheidungsfindung – Daten werden zur zentralen Quelle der Wettbewerbsdifferenzierung.
Pricing im KI-Zeitalter: Technologie sprintet, der Markt wandert
Während KI die Wertschöpfung revolutioniert, hinkt die Art und Weise, wie Unternehmen diesen Wert bepreisen und verkaufen, noch hinterher. Viele Kunden erwarten – und bevorzugen – weiterhin traditionelle, nutzerbasierte Lizenzmodelle (Per-User/Per-Seat). Investoren hingegen drängen Unternehmen zu nutzungs- oder ergebnisbasierten Modellen (Usage-Based/Outcome-Based). Die Spannung zwischen diesen Kräften wird die Pricing-Innovationen des Jahres 2026 dominieren.
Die Zukunft des Pricings mag ergebnisorientiert sein, aber die Gegenwart gehört noch dem Nutzer. Kaufgewohnheiten sind über Jahre, teils Jahrzehnte gewachsen. Nicht jeder Markt ist bereit, diese ad hoc aufzugeben. In Branchen wie EdTech beispielsweise, wo Nutzerzahlen an Schüler und nicht an Mitarbeiter gekoppelt sind, bleibt das nutzerbasierte Modell logisch und stabil.
Die Herausforderung für Anbieter besteht darin, diesen Übergang in einem Tempo zu gestalten, das ihre Kunden mitgehen können. Technologie entwickelt sich exponentiell, menschliches Verhalten ändert sich linear. Unternehmen, die zu weit vorpreschen und radikale Outcome-Modelle ohne Marktreife einführen, riskieren, zahlreiche Kunden zu verlieren. Ein Stufenmodell ist oftmals effektiver: der Weg vom nutzerbasierten über das nutzungsbasierte hin zum ergebnisorientierten Pricing – sobald Vertrauen, Datenqualität und Akzeptanz das zulassen.
Planbarkeit oder Performance? Vom Input zum Output
Innerhalb der Kundenorganisationen gehen die Meinungen zum Pricing auseinander. CFOs schätzen Planbarkeit – ein Modell, das sichtbaren ROI mit Budgetsicherheit vereint.
Vertriebs- und Produktleiter hingegen suchen Modelle, die den echten Wert der KI-getriebenen Effizienz widerspiegeln. Dies erzeugt eine natürliche Spannung: Da KI die Produktivität steigert, wird die Anzahl der „Lizenzen“, die früher das Rückgrat des Software-Pricings bildeten, wahrscheinlich schrumpfen.
Einige Unternehmen experimentieren mit neuen Nutzungsmetriken wie „aktiver Zeit“, Rechenleistung oder verarbeiteten KI-Tokens. Doch je effizienter die KI wird, desto mehr verlieren diese Metriken an Kraft. Je besser Ihr Modell wird, desto weniger zahlen Ihre Kunden in traditionellen Nutzungsstrukturen. Effizienz kannibalisiert hier ironischerweise die Preisbasis.
Viele Unternehmen klettern daher die „Pricing-Leiter“ hinauf: vom Input-Pricing (z. B. Rechenzyklen) zu Output-Modellen (z. B. abgeschlossene Interaktionen, zusammengefasste Dokumente). Echtes Outcome-Based Pricing – die Abrechnung nach Ergebnissen wie Kundenzufriedenheit oder Sales-Conversion – bleibt für die meisten noch ein Ziel in der Ferne. Sobald ein Teil Ihres Umsatzes von Metriken abhängt, die außerhalb Ihrer Kontrolle liegen, importieren Sie neue Volatilität in Ihre Bilanz.
Deshalb sollte hinter Outcome-Based Pricing der Gedanke einer echten Partnerschaft stehen. Es funktioniert nur, wenn beide Seiten die Beziehung als gegenseitigen Gewinn verstehen, nicht als Nullsummenspiel. Wenn Kunden „Outcome“ nur als Weg sehen, bei schlechterer Performance weniger zu zahlen, scheitert das Modell.
Plattformisierung: Das Ende der Insellösungen
Angesichts straffer IT-Budgets und steigender Käufererwartungen lehnen Unternehmen zunehmend fragmentierte „Best-of-Breed“-Ansätze ab und favorisieren integrierte Plattform-Ökosysteme. Die Ära der Punktlösungen weicht Plattformen, die End-to-End-Wert liefern und dabei nahtlosen Datenfluss und eine einheitliche Customer Experience unter einem Dach vereinen.
Dieser Trend zur Plattformisierung folgt sowohl einer ökonomischen als auch einer strategischen Logik. Käufer wollen echten Mehrwert von weniger Anbietern. Anbieter erkennen wiederum, dass Plattform-Adoption tiefere Integration, breitere Datensicht und stärkere Kundenbindung (Retention) ermöglicht. Eine einheitliche Plattform konsolidiert Kosten und schafft Feedback-Schleifen für kontinuierliche Verbesserung.
Wenn Daten funktionsübergreifend fließen – über Sales, Marketing, Customer Success und Produkt hinweg –, gewinnen Unternehmen reichhaltigere Einblicke. Diese Intelligenz befeuert intelligenteres Pricing, gezieltes Cross-Selling und einen höheren Customer Lifetime Value. Für Anbieter hängt der Erfolg davon ab, Packaging- und Pricing-Strategien zu entwickeln, die Kunden zur Expansion im Ökosystem anregen. Je mehr ein Kunde nutzt, desto wertvoller wird die Beziehung – und desto höher werden die Wechselbarrieren.
Fazit: 2026 ist das Jahr des Zinseszinseffekts
Über alle Trends hinweg kristallisiert sich ein Thema heraus: KI ist nicht länger der Differenziator. Daten, Integration und Exekution sind es.
Die Zukunft gehört den Unternehmen, die:
- Daten als lebendiges Asset begreifen, das sich exponentiell verzinst.
- Intelligent bepreisen – im Gleichschritt mit der Reife ihrer Kunden.
- Vernetzte Ökosysteme bauen, die bei jeder Interaktion Wert schaffen.
In der Technology, Media & Telecom (TMT)-Praxis von Simon-Kucher helfen wir Unternehmen, diese Trends in Strategie zu übersetzen. Lassen Sie uns die nächste Welle des intelligenten Wachstums gemeinsam gestalten.
