Service-as-a-Software: Warum Dr. Ralf Schönherr das SaaS-Ende kommen sieht
Service-as-a-Software ist ein Geschäftsmodell, bei dem KI-Agenten fertige Ergebnisse verkaufen statt Software-Lizenzen. Im Interview mit Everlast AI erklärt Dr. Ralf Schönherr, CEO von Myriad AI, warum das klassische SaaS-Modell stirbt. Der Silicon-Valley-Insider baute bei BMW Deutschlands erste industrielle Mensch-Roboter-Kollaboration und forschte danach bei Google X.
Reinforcement Learning statt LLM: Der andere KI-Ansatz
Viele setzen künstliche Intelligenz heute mit ChatGPT gleich. Schönherr kommt aus einer anderen Schule. Seine Dissertation von 2018 behandelt selbstlernende Fehlervermeidung in Montagesystemen. Reinforcement Learning belohnt ein System für gute Ergebnisse. Feste Regeln gibt niemand vor.
Der Durchbruch kam 2016. Damals lernten Systeme, Atari-Spiele mit Höchstwerten zu spielen. Niemand erklärte ihnen die Regeln. Dieselbe Technologie steuert heute autonome Waymo-Taxis durch San Francisco. Ein ungeschützter Linksabbieger gelingt der KI besser als jeder starren Vorschrift.
Bei BMW automatisierte Schönherr die Montage. Dort liegt die Quote bei 10 Prozent, im Karosseriebau bei 95. Das Stopfensetzen verlangte 99,99 Prozent Genauigkeit. Ein Fehler stoppt das Fließband und kostet Millionen.
Compliance in Echtzeit: 220 Regeländerungen pro Tag
Myriad AI automatisiert Compliance-Workflows für stark regulierte Branchen. Weltweit ändern Behörden ihre Regeln 220 Mal pro Tag. Ein globaler Konzern verarbeitet so tausende Ereignisse pro Woche. Klassische Compliance-Teams kommen dabei nicht mehr hinterher.
Schönherr nennt ein Beispiel aus dem Finanzsektor. Ein börsennotierter Fonds prüft 3.000 Marketing-Seiten pro Monat. Jedes Dokument braucht die richtigen Disclaimer in der richtigen Schriftgröße. Myriad AI findet die kritischen Stellen in Minuten statt Tagen.
Das System schreibt Vorschläge, entscheidet aber nicht allein. Der Mensch bleibt die letzte Instanz. Diese Paarung aus Mensch und Maschine nennt Schönherr den Königsweg. So sinkt das Risiko gefährlicher Fehlentscheidungen.
Kein RAG: Das Betriebsgeheimnis hinter der Genauigkeit
Die meisten Entwickler bauen ein Retrieval-System mit Vektor-Datenbank. Myriad AI verzichtet bewusst darauf. Schönherr hält Cosine-Similarity im Rechtsraum für den falschen Ansatz. Gesetzestexte lassen sich damit nicht sauber vergleichen.
Stattdessen schreibt das Team jeden Gesetzestext komplett um. Erst diese Aufbereitung macht ihn für ein Sprachmodell lesbar. Anderthalb Jahre floss die Arbeit allein in diese Technologie. Der Fokus liegt auf false negatives, die nahe null bleiben müssen.
Vom Seat-Modell zum Ergebnis-Preis
Klassisches SaaS rechnet pro Nutzer und Monat ab. Salesforce testet im Enterprise-Bereich Pay-per-Outcome. Der Kunde zahlt für eine fertige Analyse statt für ein Abo. Wagniskapitalgeber wie Sequoia setzen längst auf Service-Firmen.
Schönherr bleibt kurzfristig skeptisch. Große Unternehmen planen mit festen Budgets. Ein nutzungsbasiertes Modell passt schlecht in diese Struktur. Kleinere Firmen mit kurzen Freigaben adaptieren schneller.
Konkurrenz durch die großen KI-Labs
Anthropic und OpenAI drängen selbst in den Legal-Markt. Ihre Coding-Tools brachten viel Geld, also bauen sie eigene Produkte. Schönherr testete das Legal-Plugin von Anthropic. Sein Urteil: noch in einer frühen Phase.
Seine Verteidigung heißt Differenzierung. Myriad AI verkauft kein schnelleres Anwalts-Tool. Es gibt Unternehmen die Fähigkeit, Compliance in Echtzeit zu garantieren. Ein Drittel seiner Firma besteht aus Anwälten. Wer KI sicher ins eigene Unternehmen holen will, findet in unseren KI-Implementierungs-Leistungen den passenden Einstieg.
Haftung und Halluzinationen: Wer zahlt für den Agenten?
Das OLG Hamm entschied jüngst über einen Chatbot. Ein Unternehmen haftet für dessen Halluzinationen, nicht der Bot. Bald wird die Frage komplexer. Ein Agent beauftragt einen anderen Agenten und eine Agenten-Ökonomie entsteht.
Manche Zukunftsforscher fordern eine elektronische Person. Schönherr sieht das differenziert. Für Zahlungen braucht ein Agent bald eine eigene Legitimation. Bei der rechtlichen Haftung bleibt er skeptisch. Das Unternehmen hinter dem Agenten muss verantwortlich bleiben. Ähnliche Fragen greifen wir im Programm zum AI-Automations-Manager praxisnah auf.
Deutschland gegen USA: Der Kampf um Geschwindigkeit
Schönherrs Kunden unterschreiben montags und gehen freitags live. In Europa dauert das Wochen. Das Silicon Valley lebt eine radikale Dringlichkeit. Jeder fragt sich, was ihn am 50-fach schnelleren Arbeiten hindert.
Amerikanische Gründer sammeln mehr Kapital ein. Deutsche Startups haben oft die bessere Technologie. Den Unterschied macht das Storytelling. Schönherr rät Gründern zu drei Dingen: Dringlichkeit, Kundennähe und eine überzeugende Geschichte.
Der nächste Durchbruch: Multimodalität
Schönherr plant nie länger als drei Monate voraus. Eine Woche ist bei Myriad AI die längste Zeiteinheit. Autonome Coding-Agenten hält er für absehbar, nicht für einen Durchbruch. Die Modelle sind gut genug, es fehlt die Infrastruktur.
Den echten Sprung sieht er in der Multimodalität. Video-Generierung bleibt heute noch zu teuer. Doch dynamische Inhalte könnten die Unterhaltungsbranche umbauen. Jeder Zuschauer sähe dann seine eigene Version eines Films.
Fazit: Was Service-as-a-Software für Unternehmen bedeutet
Service-as-a-Software verschiebt die Wertschöpfung vom Abo zum Ergebnis. Wer nur Dienstleistung verkauft, gerät unter Druck. AI-native Wettbewerber klonen träge Geschäftsmodelle in Rekordzeit. Selbst Banken erleben das bereits durch neue Anbieter.
Der Rat von Schönherr ist klar. Unternehmen sollten sich heute mit dem Thema befassen. Wer wartet, verliert den Anschluss. Die Verbindung aus KI-Agenten und menschlichem Urteil bleibt der sicherste Weg.
Häufige Fragen
Was bedeutet Service-as-a-Software?
Service-as-a-Software beschreibt ein Modell, bei dem KI-Agenten eine komplette Dienstleistung erbringen. Der Kunde zahlt für das Ergebnis. Statt eine Software-Lizenz pro Nutzer zu kaufen, bucht er eine fertige Analyse oder Aufgabe. Dr. Ralf Schönherr sieht darin die Ablösung des klassischen SaaS-Modells. Investoren wie Sequoia bewerten solche Service-Firmen bereits höher als reine Software-Anbieter.
Was macht Myriad AI genau?
Myriad AI automatisiert Compliance-Workflows für stark regulierte Branchen wie Finanzdienstleister, Versicherer und Pharma. Das System liest Verträge, Marketing-Material und Gesetzestexte und markiert kritische Stellen. Weltweit entstehen 220 regulatorische Änderungen pro Tag, die kein Team manuell bewältigt. Der Mensch trifft die finale Entscheidung, die KI findet die relevanten Punkte in Minuten statt Tagen.
Warum verzichtet Myriad AI auf RAG?
Schönherr hält den Standard-Ansatz mit Vektor-Datenbank und Cosine-Similarity im Rechtsraum für ungeeignet. Zwei ähnliche Wörter haben juristisch oft nichts miteinander zu tun. Stattdessen schreibt Myriad AI jeden Gesetzestext komplett um und macht ihn für Sprachmodelle interpretierbar. Diese Aufbereitung kostete anderthalb Jahre Entwicklung und bildet den Kern der hohen Genauigkeit.
Wer haftet für Fehler von KI-Agenten?
Nach dem Urteil des OLG Hamm haftet das Unternehmen für Halluzinationen seines Chatbots, nicht der Bot selbst. Schönherr hält eine elektronische Person für Zahlungen denkbar, bei der rechtlichen Haftung aber für kritisch. Wer den Agenten betreibt, muss verantwortlich bleiben. Nur so behält das Unternehmen den Anreiz, seine Systeme sicher und ethisch zu bauen.
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