Wir sollten uns nicht länger der Software fügen!

Wir haben gerade nuwacom Apps gelauncht - eine Möglichkeit für Teams, ihre eigene Business-Software in natürlicher Sprache zu bauen, ganz ohne Entwickler. Hinter diesem Launch steckt jedoch deutlich mehr, als hinter einem durchschnittlichen Feature-Release. Darüber will ich heute mit euch sprechen.

Denn meiner Überzeugung nach geht es um die Frage, wohin sich Unternehmenssoftware künftig entwickelt. Deshalb trete ich einen Schritt von unserem Produkt zurück und will versuchen, das "bigger Picture" zu zeichnen. Denn ich nehme wahr, dass wir gerade die Anfänge einer tektonischen Verschiebung im Software-Markt erleben. Und wir wollen aktiv an ihr mitwirken.

Lasst mich mit einem Geständnis aus zwanzig Jahren in der Software-Branche beginnen.

Die Software hat immer gewonnen

Als wir Talkwalker aufgebaut haben (mein ehemaliges Startup, das ich vor ein paar Jahren verkauft habe), haben wir unsere Software erfolgreich an über 3.000 der größten Marken der Welt verkauft. Ich bin stolz auf das, was wir gebaut haben. Aber ich habe auch immer wieder ein Muster beobachtet, das jeder, der schon einmal Enterprise-Software verkauft oder gekauft hat, mit Sicherheit kennt.

Ein Kunde kam mit einem Prozess zu uns. Seinem Prozess - optimiert für seinen Markt, seinen Use Case und die ganz eigene Art, wie seine Teams arbeiteten. Und irgendwann in der Implementierung begann eine Verhandlung. Nicht über den Preis, sondern die Form. Die Software konnte vieles, aber nicht genau so, wie der Kunde es wollte.

Konnten wir keine individuelle Lösung anbieten, musste der Kunde seinen Prozess anpassen. In einem Fall ließ der Kunde zähneknirschend einen Schritt in seinem Prozess einfach weg, weil das System keine Möglichkeit hatte, ihn abzubilden. In einem anderen entwickelte ein Team eine Excel-Tabelle, um den Report zu erstellen, den Talkwalker nicht nativ bauen konnte. Und oft wurden aus Workarounds Gewohnheiten - und aus der Gewohnheit wurde „so machen wir das hier eben".

Die Software hat am Ende fast immer gewonnen. Die Menschen, die ihre eigene Arbeit besser verstanden, als es ein Anbieter jemals konnte, passten sich dem Werkzeug an. Das lag in der Natur der Sache. Denn traditionell galt: Wenn man Software verkauft, muss sie für eine große Zahl von Kunden "gut genug" sein. Eine maßgeschneiderte Lösung für jede Organisation war schlicht nicht wirtschaftlich.

Aber multiplizieren wir das über jedes System, das ein Unternehmen betreibt - das CRM, das Ticketing-Tool, die HR-Plattform, die Analytics-Suite - und wir enden in der Realität, in der sich heute der Großteil aller Unternehmen befindet: die Organisationen stecken enorme Energie darein, sich ihrer Software anzupassen, statt umgekehrt.

Im Großen und Ganzen haben wir das akzeptiert. Es gab schlicht keine Alternative. Maßgeschneiderte Software bedeutete Entwickler, Budgets, Roadmaps und nie endende Wartungsaufwände. Also kauften wir und fügten uns.

Doch diese Ära geht zu Ende. Nicht, weil Softwareunternehmen besser darin werden vorherzusagen, was ihre Kunden brauchen - sondern weil Software zum ersten Mal etwas wird, das Kunden selbst umformen können.

Ein Wort für das, was gerade passiert: malleable Software

Der nützlichste Begriff, den ich für diese Verschiebung gefunden habe, kommt von außerhalb der Unternehmenswelt. Forscher und Designer in der "Tools for Thought"-Community entwickeln seit einiger Zeit die Idee der malleable Software - formbare Software, die nicht nur von Entwicklern, sondern von Endnutzern (um)gestaltet, erweitert und neu konfiguriert werden kann, damit sie zu ihrer tatsächlichen Arbeitsweise passt.

Geoffrey Litt hat den Wendepunkt in seinem Essay Malleable software in the age of LLMs schon 2023 auf den Punkt gebracht. Sein Argument war einfach und, wie ich finde, richtig: Large Language Models sind die fehlende Technologie, die malleable Software ermöglicht.

Denn sobald eine Maschine in natürlicher Sprache formulierte Absicht in funktionierenden Code verwandeln kann, löst sich der Flaschenhals auf, der die Softwareerstellung für alle außer professionelle Entwickler unmöglich machte. Litt sah eine Welt aus individuellen Tools voraus - quasi DIY-Apps, die SaaS-Lösungen von der Stange ersetzen; Software, die dort geformt wird, wo sie auch eingesetzt wird.

Bis 2025 war die Idee zu einem Manifest von Ink & Switch gereift, das es wunderbar auf den Punkt brachte:

"The original promise of personal computing was a new kind of clay. Instead, we got appliances: built far away, sealed, unchangeable."

Die Vision der Autoren ist Software, die von den Nutzer:innen selbst umgestaltet werden kann. Sie schreiben: "modification becomes routine, not exceptional." Simon Willison nannte es ein "delightful manifesto", und die Metapher, die mir im Kopf geblieben ist, lautet: Wir sollten Werkzeuge bauen, keine Haushaltsgeräte - also ein Küchenmesser, keinen Avocadoschneider.

Für jeden, der seinen Arbeitsalltag in starren Unternehmenssystemen verbringt, ist das ein mächtiger Gedanke. Das Spannende am Coding mit KI ist für mich nicht in erster Linie, die Softwareentwicklung zu beschleunigen. Viel interessanter finde ich, dass sie ein anderes Verhältnis zur Software ermöglicht. Software soll ein flexibles Werkzeug für diejenigen werden, die damit arbeiten. Die Software soll sich fügen, nicht die User.

Die ehrliche Lücke im Traum

An diesem Punkt möchte ich vorsichtig sein, denn genau hier steckt das wirklich interessante Problem. Und ein großer Teil der aktuellen Begeisterung in der Malleable-Software-Community ist der Realität mindestens einen Schritt voraus.

Code zu generieren ist nicht dasselbe wie malleable Software zu entwickeln. Man muss den Malleable-Software-Vordenkern zugutehalten, dass sie sich darüber im Klaren sind. Es steht auch im Kleingedruckten ihrer eigenen Arbeit. Die offenen Fragen, zu denen sie immer wieder zurückkehren, sind bislang nämlich zumeist die Krux: Wie können KI-generierte Tools miteinander orchestriert arbeiten? Wie teilen sie Daten, sodass wir nicht wieder im aus lauter Silos bestehenden Chaos enden? Dafür braucht es Antworten.

Das wird besonders deutlich, weil Litt klarstellt, dass die Idee von malleable Software nicht gleichbedeutend mit disposable Software sei. Seine Metapher ist die eines Zuhauses, das man über die Zeit einrichtet:

And so I think of it much more as kind of crafting an environment over time that’s actually more stable and predictable, not only for myself, but also for my team. Having shared environments that we all work in together that are predictable is also really important, right?

Doch das Wort Team ist genau die Stelle, an der sich die Konsumentenperspektive und die Realität im Unternehmen trennen.

Wenn einzelne User ein Tool für sich selbst bauen, spielen Wissen, Zugriffsrechte und Governance kaum eine Rolle. Doch wenn sich Organisationen damit auseinandersetzen, sind genau diese Themen essenziell. Ein Prompt-to-App-Tool, das eine schicke Oberfläche produziert, aber nicht auf die Daten des Unternehmens zugreifen kann, keine Berechtigungen respektiert und dessen Output sich der definierten Governance entzieht, wird in der Unternehmensrealität nicht bestehen können. Denn beim Versuch alte Probleme zu lösen, würde es viele neue schaffen: Wildwuchs unkontrollierter Anwendungen, Datensilos, und neue Security-Risiken. Für ein Unternehmen ist das ein Albtraum.

Die eigentliche Frage lautet also nicht "kann die KI die App schreiben?". Die Antwort lautet in aller Regel inzwischen: Ja, sie kann es. Die viel entscheidendere Frage, zumindest im Enterprise-Kontext, ist: "Worauf fußt die App?"

Der Harness ist King

In der KI-Engineering-Community spricht man seit einer Weile viel vom Harness. Ursprünglich stammt dieser Begriff von Entwicklern, die KI-Agenten bauen. Mit ihm beschreiben sie all das, was um das rohe Large Language Model herum gebaut wird, um es tatsächlich handlungsfähig zu machen, also Daten, Handlungsanweisungen, Tools, etc. Das Modell ist die Intelligenz; der Harness gibt ihr eine Richtung. Wie es die Teams von OpenAI formuliert haben: Aus Sicht des Agenten existiert alles, worauf er im Kontext nicht zugreifen kann, effektiv nicht. Das Harness wird, in ihren Worten, zum Betriebssystem rund um das Modell.

Ich übernehme den Begriff, denn er ist auch über die Entwicklung von Agenten hinaus hilfreich. Für einen Business-User, der sein eigenes Tool baut, kann der Harness den Unterschied ziwschen Erfolg und Scheitern bedeuten. Denn im Harness steckt das Wissen des Unternehmens, seine Datenquellen, die Zugriffsrechte, die Regeln, wer was sehen und nutzen darf, sowie die Prozesse, die definieren, wie gearbeitet wird. Eine App ohne all das ist eine Krücke. Eine App, die innerhalb solch eines Harness entsteht, ist etwas völlig anderes: ein Werkzeug, das weiß, in welchem Kontext es sich befindet, was es tun darf und wie es konsistent innerhalb der Organisation agiert.

Genau dafür ist ein KI-Betriebssystem da. Der Harness-Layer ist das Fundament, das generierte Software relevant und vertrauenswürdig genug macht, um in einem professionellen Umfeld zu funktionieren. Wissen, Konnektoren zu bestehenden Systemen, definierte Skills und ein vererbtes Berechtigungsmodell sind keine Nebendarsteller. Im Unternehmen sind sie essentiell.

Was das für die SaaS-Frage bedeutet

Dieses Framing erlaubt auch einen frischen Blick auf eine Debatte, die auf unproduktive Weise binär geworden ist. Wir haben alle die Schlagzeilen gesehen. Klarna hat mehr als 1.000 SaaS-Tools abgeschaltet - darunter Salesforce und Workday - um sein Wissen in einem eigenen KI-Stack zu vereinen. Satya Nadella hat argumentiert, dass klassische Business-Anwendungen im Kern "CRUD databases with business logic" seien, deren Logik in den KI-Layer abwandert. IDC prognostiziert, dass reines seat-based Pricing bis 2028 obsolet sein wird und dass das Interface der Zukunft nicht das SaaS-Dashboard sein wird, sondern eine KI-basierte Orchestrierungsschicht darüber.

Es ist verlockend, all das als "SaaS ist tot" zu lesen. Das glaube ich nicht, und ich halte es für eine bequeme aber falsche These. Systems of record mit tiefen Daten und über Jahrzehnte gewachsener Logik werden nicht verschwinden. Unternehmen sollten jedem gegenüber skeptisch sein, der ihnen rät, alles abzuschaffen. Die CIO-Autoren, die anmerken, dass "the death of enterprise software may be greatly exaggerated", treffen den Nagel auf den Kopf.

Ich erwarte nicht, dass KI für eine SaaS-freie Welt sorgen wird. Aber sie öffnet die Tür zu passgenauer Software - und zwar erstmals in skalierbarer Weise. Doch der Pfad, der Business-User meiner Überzeugung nach tatsächlich ins gelobte Land von malleable Software und maßgeschneiderten Tools führen kann, muss in der Realität beginnen.

Und in dieser Realität ist es eine Tatsache, dass die meisten Unternehmen einen umfangreichen Software-Stack und eine gewachsene Datenarchitektur haben. Keine Lösung wird all das von einem Tag auf den anderen ersetzen. Stattdessen muss die bestehende Architektur zum Fundament werden, auf dem die Menschen in den Organisationen aufbauen können. Das heißt: sie brauchen die Möglichkeit, eine Schicht über ihren bestehenden Systemen zu entwickeln, in der dann die tatsächliche Arbeit stattfindet - gestaltet von den Menschen, die sie vollbringen.

Konkret: ein CRM wird es auch in Zukunft geben. Aber das maßgeschneiderte Tool, das euer Customer-Success-Team sich seit Jahren wünscht - das aber kein Anbieter je bauen würde, weil ein einziger Kunden die Investition nicht rechtfertigt - wird endlich realistisch. Aus jährlichen Build-versus-buy Investitionsentscheidungen wird ein Entscheidung am Dienstagnachmittags - getroffen von der Person, die das Problem hat. Denn die Lösung einfach selbst umzusetzen ist plötzlich eine realistische Option.

Wo wir hinsteuern

Zum Abschluss will ich all nochmal verdichten. Ich habe die letzten 20 Jahre im Software-Business verbracht. In den letzten paar davon nehme ich wahr, dass sich die eingangs beschriebene Dynamik langsam verändert.

Software wird dank KI theoretisch formbar(er). Doch damit dies im Enterprise-Kontext auch praktisch Realität werden kann, braucht es mehr als bloßes Code-Generieren. Unternehmen, die in den nächsten zehn Jahren zu den Gewinnern zählen wollen, müssen nicht am schnellsten die meisten Apps erstellen. Da bin ich mir sehr sicher. Vielmehr werden es diejenigen sein, deren Custom-Software auf einem durchdachten Harness als solidem Fundament steht: verbunden mit ihrem Wissen, geregelt durch ihre Zugriffsrechte, mit Interfaces zum Rest ihres Stacks.

Das ist die Überzeugung hinter dem, was wir gerade auf den Markt gebracht haben. nuwacom Apps ist unser erster konkreter Schritt in diese Richtung - keine App-Fabrik, sondern Business-Software, die innerhalb des KI-Betriebssystems existiert, welches das Unternehmen bereits versteht. Es ist der Anfang einer Antwort auf die Fragen, welche die Pioniere der malleable Software selbst ehrlich stellen.

Software hat uns lange dazu gebracht, uns anzupassen. Den größten Teil meines Berufslebens habe ich auf der Seite verbracht, die dafür verantwortlich war. Heute könnte ich mir kaum etwas Spannenderes vorstellen, als jetzt die andere Seite gestalten zu dürfen - die, auf der sich die Werkzeuge endlich den Menschen fügen.

Wenn ihr euch auch mit diesen Fragen befasst, würde ich gerne hören, wie ihr darüber denkt. Und wenn ihr sehen wollt, wie nuwacom Apps in der Praxis aussehen, lest unsere Launch-Ankündigung oder baut gemeinsam mit uns etwas auf.