Der Wettlauf um das System of Action

(tidemarkcap.com)

8 Punkte von GN⁺ 2025-06-18 | Noch keine Kommentare. | Auf WhatsApp teilen

KI geht über die bestehende, auf „System of Record“ ausgerichtete Software hinaus; der Wettbewerb um „System of Action“ – Plattformen, die tatsächliche Arbeit ausführen – beginnt nun ernsthaft.
System of Action bezeichnet eine Plattform, auf der KI und Menschen auf Basis von Daten Entscheidungen treffen und Arbeitsabläufe in Echtzeit automatisieren und ausführen; damit ist eine Position gemeint, die die gesamte „Gravitation“ von Daten und Workflows anzieht.
Native-AI-Startups, die sich früh Hero User (zentrale operative Fachkräfte) sichern, können auf Basis von Nutzererlebnis, PLG-Strategie und schnellen Feedback-Loops den bestehenden SaaS-Markt rasch durchdringen.
Auch etablierte SaaS-Unternehmen (Incumbents) laufen ohne Umstellung auf PLG, nutzerzentrierte Produkte und schnelle MVP-Launches zunehmend Gefahr, die Kontrolle über Daten und Workflows zu verlieren.
Letztlich wird derjenige, der das „System of Action“ besitzt, zum wahren Gewinner im KI-Zeitalter und übernimmt die Schlüsselrolle dabei, die reale Arbeit der Kunden und deren wirtschaftlichen Wert in Echtzeit zu verstärken.

Im KI-Zeitalter: die Entwicklung zum „System of Action“

Unter dem Leitmotiv „KI frisst Software“ beschleunigen sich Investitionen in Milliardenhöhe und die Neuordnung des SaaS-Markts.
Traditionelle Software blieb bei „System of Record“ (plattformen für die Aufzeichnung von Daten) stehen, entwickelt sich nun aber zu „System of Action“ weiter – also zu Systemen, die die Ausführung realer Arbeit und die Automatisierung steuern.
Ein System of Action ist der Punkt, an dem Menschen oder KI auf Basis von Daten sofortige Entscheidungen treffen und nachgelagerte Workflows ausführen.

SaaS-Anbieter mit der „Gravitation“ von Daten und Workflows können verschiedenste Services bündeln und Einfluss auf Betriebssystem-Niveau ausüben.
Doch obwohl im KI-Zeitalter Produkte und Experiences unverzichtbar sind, die bis zur eigentlichen Ausführung der Arbeit reichen, verlangsamen träge Entscheidungsprozesse, Perfektionismus und klassische Vertriebsmodelle (fokussiert auf Sales/Onboarding) das Veränderungstempo.
Erforderlich sind schnelle Produktwechsel mit Fokus auf den Hero User sowie PLG (Product-Led Growth).

Hero User: operative Fachkräfte mit digitalaffiner Arbeit, die eigenständig Tools auswählen und kaufen können.
Sie lösen den Pain Point des Hero (z. B. automatische Dokumentation von Behandlungsnotizen, repetitive Dokumentationsarbeit) mit einer „magischen“ Experience – und verbreiten sich so schnell.
Mit PLG, einfacher Nutzbarkeit, Viralität und schnellem Feedback (Learning Loops) ziehen sie die Daten- und Workflow-Gravitation bestehender SaaS-Anbieter an sich.
Selbst Integrationen in bestehende Systeme (z. B. PMS) werden über „guerillaartige“ Wege wie Chrome-Erweiterungen oder RPA umgangen; Nutzeranfragen treiben danach offizielle Integrationen voran.
Schrittweise dehnen sie sich auf Kern-Workflows wie Terminplanung oder Zahlungen aus, ersetzen am Ende die Funktionen bestehender SaaS-Produkte und gewinnen die Marktführerschaft.

Bestehende Practice Management Systems (PMS) sind traditionelle Schwergewichte mit starker Workflow- und Daten-Gravitation.
KI-basierte Transkriptionstools lösen das Problem der „automatisierten Dokumentation“ und verbreiten sich schnell.
Etablierte Anbieter verzögern Releases, weil sie auf Integration und Perfektion fixiert sind; junge KI-Anbieter gewinnen dagegen mit schnellem UX und PLG zuerst die Hero User.
Mit einer großen Nutzerbasis entstehen Forderungen nach offizieller PMS-Anbindung; nach und nach werden auch Kern-Workflows kontrolliert und bestehende PMS ersetzt.

Ausbau des Problemlösungsbereichs in der Reihenfolge: Hero User und Hero’s Work (hochwertige Kernaufgaben) → Administrative Work (repetitive/administrative Aufgaben) → Work Not Done (Aufgaben, die bisher gar nicht erledigt wurden).
Auch Wrapper oder die Wiederverwendung bestehender Infrastruktur sind in Ordnung; entscheidend ist die Verbesserung von Experience und Learning Loops.
Strategien für Tryable (leicht ausprobierbar), Buyable (sofort bezahl- bzw. kaufbar) und Findable (natürliche Sichtbarkeit/Viralität) sind unverzichtbar.

Absicherung des eigenen Hero User und der systemzentrierten Workflows (Premium-/Gratisangebote, Einschränkung des API-Zugangs usw.).
Die Pain Points des Hero User verstehen → schnell und einfach ein MVP launchen; „Geschwindigkeit und Praxistauglichkeit“ vor „Perfektion“.
Wechsel von Sales-getriebenen Modellen hin zu einer PLG-Experience, mit stärkerem Fokus auf Nutzbarkeit und Unmittelbarkeit.
Engagement (Nutzung/Verankerung im Alltag) > Monetization (Monetarisierung). Produktverbreitung sollte anhand von Kennzahlen wie Nutzung und DAU/WAU (täglich/wöchentlich aktive Nutzer) priorisiert werden.

Das Wesen von Systemen erweitert sich von „Arbeitsverwaltung“ hin zu „Arbeitsausführung“.
Produktivität, Profitabilität und Skalierbarkeit der tatsächlichen Kundenarbeit werden direkt verstärkt.
KI automatisiert nicht nur repetitive Aufgaben, sondern ersetzt auch hochwertige Tätigkeiten, die bisher ausgelagert wurden (z. B. Umsatzmanagement, Werbesteuerung, optimierter Einkauf).
Nur Akteure, die das System of Action kontrollieren, werden zu den wahren Marktbeherrschern im KI-Zeitalter.

Wer das System of Action besetzt, kontrolliert Daten, Workflows und den Mittelpunkt des täglichen Kundengeschäfts.
Für Incumbents wie auch Native AI gilt: Entscheidend ist, wer schneller und flexibler das Wesen der realen Arbeit verändert und sich den Hero User sichert.
Im KI-Zeitalter liegt die Führungsrolle bei Betriebssoftware nicht bei der „Aufzeichnung“, sondern beim „Handeln“.