Die Ausgaben US-amerikanischer Unternehmen für KI-Dienste wachsen deutlich langsamer als in den Vorjahren. Der Ramp-AI-Index, der Firmenausgaben anhand von Zahlungsdaten auswertet, weist für Oktober 2026 ein Plus von 1,65 Prozent aus. Das ist kein Einbruch, aber ein klares Signal: Die Phase, in der Budgets für KI-Werkzeuge nahezu beliebig nach oben korrigiert wurden, scheint vorerst vorbei.
Bemerkenswert ist dabei weniger die Zahl selbst als die Struktur dahinter. Laut der Auswertung entfällt ein Großteil der Umsätze auf eine sehr kleine Gruppe von Kunden: Rund ein Prozent der Unternehmen soll für etwa 80 Prozent der Einnahmen von OpenAI und Anthropic verantwortlich sein. Die breite Masse an Firmen trägt also vergleichsweise wenig zum Geschäft bei.
Warum die Konzentration ein Risiko ist
Eine derart ungleiche Verteilung macht Anbieter verwundbar. Wenn wenige Großkunden den Umsatz tragen, wirken Abwanderung oder Neuverhandlungen überproportional stark. Gleichzeitig erhöht sich der Druck, neue Umsatzquellen zu erschließen, statt auf das organische Wachstum des Mittelbaus zu warten.
Als neuer Wachstumstreiber gilt derzeit der Kundensupport – also der Einsatz von KI-Systemen in Service- und Ticketprozessen. Dieses Feld bringt allerdings möglicherweise geringere Margen als das bisher dominierende Coding-Geschäft, bei dem Entwicklungsteams Assistenzsysteme direkt in ihre Arbeitsumgebung integrieren.
Was das für Coding-Assistenten heißt
Coding-Assistenten – Werkzeuge, die Quellcode vorschlagen, erklären oder umbauen – waren lange das Vorzeigeprodukt der Anbieter: klarer Nutzen, messbare Zeitersparnis, hohe Zahlungsbereitschaft. Genau deshalb drängen zusätzliche Wettbewerber in diesen Markt. Wenn mehrere Anbieter um dieselben Entwicklerteams konkurrieren und die Budgets gleichzeitig kaum noch wachsen, entsteht Preisdruck.
Für Unternehmen ist das zunächst eine gute Nachricht. Mehr Auswahl und sinkende Preise verbessern die Verhandlungsposition. Wer heute Lizenzen für Entwicklungsteams einkauft, kann realistisch mit besseren Konditionen rechnen als noch vor zwei Jahren.
Die Kehrseite: Preisdruck bei gleichzeitig stagnierender Nachfrage führt in der Regel zu Marktbereinigung. Nicht jeder Anbieter, der heute mit aggressiven Konditionen wirbt, wird in drei Jahren noch existieren oder dieselben Preise halten.
Konsequenzen für die Toolauswahl
Die entscheidende Frage verschiebt sich damit von "Welches Tool ist aktuell am günstigsten?" hin zu "Wie teuer wird ein Wechsel?". Einige Punkte, die sich dafür prüfen lassen:
- Austauschbarkeit: Lässt sich der Assistent über standardisierte Schnittstellen ansprechen, oder ist er tief in proprietäre Formate eingebettet?
- Datenhaltung: Wo liegen Prompts, Kontextdaten und Auswertungen – und lassen sie sich bei einem Anbieterwechsel mitnehmen?
- Prozessabhängigkeit: Hängen Review-, Test- oder Deployment-Schritte fest an einem bestimmten Produkt?
- Vertragslaufzeiten: Kurze Laufzeiten kosten etwas mehr, erhalten aber Handlungsspielraum in einem Markt, der sich noch sortiert.
Budgetplanung ohne Wachstumsannahme
Stagnierende Ausgaben bedeuten nicht, dass KI-Werkzeuge an Nutzen verlieren. Sie deuten eher darauf hin, dass viele Organisationen von der Experimentier- in die Konsolidierungsphase übergehen: Statt immer neue Lizenzen hinzuzukaufen, wird geprüft, welche der bestehenden Werkzeuge tatsächlich verwendet werden.
Für die interne Planung ist das ein guter Anlass, Nutzungsdaten auszuwerten. Nicht gekaufte, sondern aktiv genutzte Lizenzen sind die relevante Kennzahl. Wo Werkzeuge nach der Einführungsphase kaum noch angefasst werden, liegt meist kein Technologieproblem vor, sondern ein Prozessproblem – etwa fehlende Einbindung in bestehende Abläufe oder unklare Zuständigkeiten.
Einordnung für Web- und Softwareprojekte
Für laufende Projekte heißt das vor allem: KI-Werkzeuge sollten als austauschbare Komponenten geplant werden, nicht als Fundament. Wer Entwicklungs- und Betriebsprozesse so aufbaut, dass ein Anbieterwechsel überschaubar bleibt, profitiert vom aktuellen Preisdruck, ohne die Risiken einer Marktbereinigung mitzutragen. Und in Budgetgesprächen zählt künftig weniger die Frage, wie viel in KI investiert wird, sondern welcher messbare Anteil der täglichen Arbeit damit tatsächlich besser läuft.
