DER WANDEL GESCHIEHT JETZT
Von SaaS zu Agenten: Der Infrastrukturwandel
Die SaaS-Ära endet. So gelingt der Übergang zu Agenten.
Zwei Jahrzehnte lang definierte SaaS Unternehmenssoftware. Jeder Geschäftsprozess bekam seine eigene Plattform-CRM, Analytik, Projektmanagement, Kommunikation. Integration wurde zu einer eigenen Branche.
Aber das Modell bricht zusammen.
Die Zeichen sind überall
Sam Altman predicts Sam Altman prognostiziert, dass wir 'in die Fast-Fashion-Ära von SaaS eintreten' - Agenten, die perfekt passende Apps in Sekunden generieren. Tools wie Lovable, V0 und Cursor können produktionsreife Anwendungen schneller programmieren, als Sie ein SaaS-Dashboard konfigurieren können.
Wenn Apps einmal verwendbar werden, wird Abonnementsoftware obsolet.
Ihr Unternehmen spürt diese Spannung bereits. Sie haben in KI-Agenten investiert, um Workflows zu automatisieren, aber sie stoßen an eine Wand. Das MIT berichtet, dass 95% der Enterprise-KI-Piloten scheitern-nicht weil die KI nicht fähig ist, sondern weil die Infrastruktur nicht für autonome Systeme entwickelt wurde.MIT reports 95% of enterprise AI pilots fail—not because the AI isn't capable, but because the infrastructure wasn't built for autonomous systems.
SaaS wurde für Menschen entwickelt, die auf Dashboards klicken. Agenten brauchen etwas anderes.
Die Infrastrukturlücke, die Autonomie zurückhält
Das Problem sind nicht Ihre Agenten. Es ist das, worauf sie aufgebaut sind.
In der SaaS-Ära bedeutete Integration:
Dieser Ansatz scheitert bei Agenten, weil:
Kontext-Überflutung
Kein persistentes Gedächtnis
Für Menschen konzipiert, nicht für Autonomie
Das Ergebnis: 12 Sekunden durchschnittliche Latenz pro Aufgabe. 67% Erfolgsrate. Agenten, die als Assistenten arbeiten, nicht als Builder.
Was Agenten tatsächlich brauchen
Die Antwort sind nicht bessere Integrationen. Es ist eine andere Infrastruktur.
Schauen Sie sich Coding-Agenten an-laut Stanfords AI Index Report haben sie sich von 4% auf über 70% Erfolgsraten bei Benchmarks verbessert, mit denselben KI-Modellen, mit denen Geschäftsagenten kämpfen. Was ist der Unterschied?Stanford's AI Index Report, they've improved from 4% to over 70% success rates on benchmarks, using the same AI models that business agents struggle with. What's the difference?
Für Coding-Agenten ist Code Gedächtnis.
Code lebt im Dateisystem-einem Tool, das Agenten bereits beherrschen. Jeder Ordner, jede Datei und jede Funktion bildet eine lebende Karte, wie Arbeit erledigt wird. Agenten sehen Hierarchie, verfolgen Abhängigkeiten, verstehen Absicht direkt aus der Struktur.
Sie durchqueren keine APIs zur Laufzeit. Sie starten nicht kalt. Sie bauen auf einem gemeinsamen Arbeitsprodukt auf, das sich aufbaut.
Geschäftsagenten brauchen die gleiche Architektur.
Die Memory-Cloud-Infrastrukturebene
Hier kommt Memory Cloud ins Spiel-die Infrastrukturebene zwischen Ihren Daten und Ihren autonomen Systemen.
Was sich ändert:
Von API-Durchquerung → Sofortiger Zugriff
Von zustandslos → Persistentes Gedächtnis
Von isoliert → Kollaborativ
Von Assistenten → Builders
Wie Unternehmen den Übergang vollziehen
Phase 1: Bestehende SaaS erweitern
Phase 2: Agenten-first-Workflows
Phase 3: Einweg-Anwendungen
Das Ergebnis: Niedrigere Kosten, schnellere Ausführung und Systeme, die sich tatsächlich an Ihr Geschäft anpassen, anstatt Ihr Geschäft zu zwingen, sich an sie anzupassen.
Der Übergang beginnt mit Gedächtnis
Sie müssen Ihren SaaS-Stack nicht morgen ausreißen. Aber Sie brauchen Infrastruktur, die Agenten so arbeiten lässt, wie sie sollten-mit persistentem Gedächtnis, echter Autonomie und der Fähigkeit, auf der Arbeit des anderen aufzubauen.
Die SaaS-Ära gab uns Integrationsplattformen.
Die Agenten-Ära braucht Gedächtnis-Infrastruktur.
Das ist es, was wir bei Lazarus aufbauen.