Die Software-Kategorien, die bis 2027 am wahrscheinlichsten intern entwickelt werden

Bis 2027 werden die Softwarekategorien, die am ehesten in-house entwickelt werden, Workflow-Automatisierung, interne Admin-Tools, Dashboards und BI-Berichte, schlanke CRMs, Projektmanagement und Kundensupport-Tools sein. Die Trennlinie verläuft zwischen Prozess und Korrektheit. Software, die abbildet, wie Ihr Unternehmen funktioniert, ist heute günstiger selbst zu bauen als zu mieten. Software, die jedes einzelne Mal absolut fehlerfrei sein muss – wie Gehaltsabrechnung, Zahlungen, Hauptbücher und Steuern –, wird weiterhin eingekauft bleiben.

Welche Softwarekategorien verlagern sich zuerst auf Eigenentwicklungen?

Workflow- und Admin-Tools machen den Anfang. Der 2026 Build vs. Buy Report von Retool befragte 817 Entwickler und stellte fest, dass 35 % bereits mindestens ein SaaS-Tool durch eine Eigenentwicklung ersetzt hatten und 78 % planten, im Jahr 2026 mehr selbst zu bauen. Die Kategorien mit dem größten Ablösungsdruck: Workflow-Automatisierungen (35 %), interne Admin-Tools (33 %), BI-Tools (29 %), CRMs und Formular-Builder (25 %), Projektmanagement (23 %) und Kundensupport (21 %).

Betrachten Sie, was diese Kategorien gemeinsam haben. Sie bewegen Ihre eigenen Daten durch Ihre eigenen Prozesse. Keine davon erfordert komplexe Informatik; der Wert lag schon immer im Workflow, und der Workflow gehört Ihnen, nicht dem Anbieter. Wenn ein generisches Tool 70 % Ihres Prozesses abdeckt und dafür Lizenzgebühren pro Nutzer verlangt, gewinnt eine KI-gestützte Eigenentwicklung, die 100 % abdeckt, schnell die Oberhand in der Kostenrechnung. Auch die Kosten eines Scheiterns sind gering. Ein fehlerhaftes internes Dashboard kostet Sie einen Nachmittag, keine Klage.

Warum passiert das genau jetzt?

Agentenbasiertes Coding hat aus „Das sollten wir irgendwann mal bauen“ eine Aufgabe von zwei Tagen gemacht. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 über 65 % der Entwicklerteams, die agentenbasiertes Coding nutzen, IDEs als optional betrachten werden, da sich Kontrolle, Governance und Validierung auf automatisierte Plattformen verlagern. Softwareentwicklung wird zunehmend zu etwas, das man beaufsichtigt, statt es selbst zu tippen.

Dieselbe Retool-Umfrage zeigt, wie ausgereifte KI-Entwicklung in der Praxis aussieht. Unter den Entwicklern, die funktionierende Software bereitgestellt haben, nutzen 72 % KI, um einzelne Code-Teile zu schreiben, die sie selbst integrieren. Nur 31 % generieren komplette Apps rein über Prompts, und nur 8 % geben KI-generierten Code ohne Änderungen frei. Der Weg vom Prompt direkt zur App ist immer noch die Ausnahme. Was sich geändert hat, ist, dass die Kosten für Individualsoftware so weit gesunken sind, dass sich die Standardentscheidung zwischen „Selbstbauen oder Einkaufen“ für eine ganze Klasse von Tools umgekehrt hat. Und das geschah im Stillen: 60 % des befragten Entwickler haben im vergangenen Jahr etwas ohne IT-Aufsicht bereitgestellt.

Was hat Klarna tatsächlich bewiesen?

Klarna hat die Aufteilung bewiesen, nicht den Hype. Im Jahr 2024 kündigte der CEO an, dass das Unternehmen Salesforce und Workday abschafft, und die Schlagzeilen verkündeten das Ende von SaaS. Die darauffolgende Berichterstattung war jedoch aufschlussreicher als die Schlagzeilen: CX Today bestätigte, dass Klarna Workday durch die HR-Plattform eines anderen Anbieters ersetzte und seine CRM-Funktionalität aus einer Mischung aus kleineren SaaS-Tools und in-house entwickelten Schnittstellen neu aufbaute, ergänzt durch eine KI-Ebene.

Wenn man das genau liest, bestätigt es die obige Kategorienliste. Was Klarna in-house gebaut hat, war das Bindegewebe: Datenkonsolidierung, interne Workflows, die Ebene, auf der seine Prozesse einzigartig sind. Was das Unternehmen nicht getan hat, ist, ein Kernbanksystem per „Vibe Coding“ zusammenzuschustern. Klarna ist eine lizensierte Bank. Die Software, die absolut fehlerfrei sein muss, blieb bei Spezialisten, während die Prozess-Software in-house verlagert wurde – und genau diese Abwägung werden die meisten Unternehmen bis 2027 treffen.

Welche Software bleibt eingekauft?

Alles, bei dem eine falsche Antwort Geld oder eine Lizenz kostet. Gehaltsabrechnungs- und Steuersysteme. Buchhalterische Kernsysteme. Zahlungsabwicklung und PCI-Compliance. Zertifizierte Hardware für den Präsenzverkauf. Bestandsführung bei Gleichzeitigkeit, wenn zwei Kassen in derselben Sekunde die letzte Einheit verkaufen und der Bestand danach immer noch stimmen muss. Berichte, die bis auf den Cent genau aufgehen.

KI schreibt diese Art von Code flüssig und selbstbewusst, was genau das Problem ist. Flüssig und selbstbewusst ist nicht dasselbe wie fehlerfrei unter Last, geprüft und zertifiziert. Diese Eigenschaften resultieren aus jahrelangem Produktivbetrieb und Compliance-Arbeit, die kein Coding-Agent verkürzen kann. Wer sich eine Story der Marke „KI hat unseren gesamten Stack gebaut“ genauer ansieht, findet darunter immer einen eingekauften Kern.

Wo landet ein POS bei dieser Aufteilung?

Ein POS sitzt auf beiden Seiten der Linie gleichzeitig, was es zu einem hervorragenden Testfall macht. Das Frontend eines POS – also der Checkout-Ablauf, die Bildschirme, was nach einem Verkauf passiert und wie das Personal eine Bestellung abwickelt – ist Prozess-Software: dieselbe Gattung wie die internen Tools, die überall sonst in-house verlagert werden. Aus diesem Grund wächst die Nachfrage nach einem maßgeschneiderten POS stetig. Händler haben es satt, ihre Abläufe an der Kasse um die Vorlagen eines Anbieters herumzubiegen. Unter dieser Ebene liegen jedoch die Abrechnung, der tatsächliche Lagerbestand und das abgestimmte Berichtswesen, die fest in die Kategorie „eingekauft bleiben“ fallen.

Das praktikable Modell für 2027 besteht darin, die Ebene, bei der Sie eigene Vorstellungen haben, auf einer Infrastruktur aufzubauen, die von jemand anderem fehlerfrei gehalten wird. Final basiert genau auf dieser Aufteilung: Sie beschreiben Ihr POS in natürlicher Sprache oder verbinden Ihre eigene KI über MCP, und die von Ihnen erstellten Abläufe laufen auf einer verwalteten Commerce-Infrastruktur, während Bestandsführung, Berichte und Final Pay Zahlungen über einen Zahlungsabwickler und zertifizierte Terminals abwickeln. Um dieses Modell in der Praxis zu sehen, zeigt die Anleitung zum Bauen eines maßgeschneiderten POS mit ChatGPT-5.6 genau, wo die KI die Arbeit erledigt und wo die Infrastruktur übernimmt.