KI macht Software billiger. Daraus folgt, so das Argument des adesso-Gründers Volker Gruhn, dass mehr Software entstehen wird – für Vereinskassenwarthe, Kleinkommunen, Spezialteams. Der Long Tail der Softwarenachfrage warte nur darauf, erschlossen zu werden. Das ist ein vertrautes Argument. Es war 2006 nicht ganz richtig. Und auf Software angewendet ist es es noch weniger.

I. Das Argument und seine Herkunft

Volker Gruhn, Gründer und Vorstandsvorsitzender von adesso, hat kürzlich auf LinkedIn einen viel beachteten Beitrag veröffentlicht, der eine These entfaltet, die in der gegenwärtigen KI-Debatte häufig anzutreffen ist: Weil KI die Entwicklung von Software drastisch verbilligt, wird Software in Bereiche vordringen, die bislang zu klein, zu speziell oder zu lokal waren, um eigene Anwendungen zu rechtfertigen. Eine Bank baut künftig spezifische Interfaces für Solo-Selbstständige in Pflegeberufen. Eine Kleinkommune bekommt eine Verwaltungssoftware, die ihre lokalen Eigenheiten kennt. Spezialisten erhalten virtuelle Assistenten, die auf kleinste Aufgabengebiete zugeschnitten sind.

Das ist, in seiner Struktur, das Argument des Long Tail – angewendet auf Softwareproduktion statt auf Kulturgütervertrieb.

Chris Anderson hatte 2006 beschrieben, wie das Internet die Distributionskosten für Nischengüter gegen null drückt und damit einen latent vorhandenen, aber bislang unerreichbaren Markt erschließt. Die Summe vieler kleiner Nischen, so die These, übersteige am Ende den Hitmarkt. Was bislang im Regal des Platzhändlers keinen Platz fand, findet seinen Käufer auf der Plattform.

Gruhns Übertragung klingt plausibel: Was Anderson für die Nachfrageseite von Kulturgütern beschrieben hat, soll nun auf der Angebotsseite von Software gelten. Wenn Produktion billiger wird, entsteht mehr Angebot – und mit ihm neue Märkte.

II. Was Anderson tatsächlich behauptet hatte – und was nicht

Das Argument verdient eine sorgfältige Rekonstruktion, bevor es kritisiert wird.

Anderson beschrieb keinen Nachfrageeffekt, den Technologie erzeugt. Er beschrieb einen Nachfrageeffekt, den Technologie sichtbar macht. Der entscheidende Punkt seiner These war: Die Nachfrage nach Nischengütern existiert bereits. Sie war nur strukturell unterdrückt – durch Regalflächen, Distributionskosten, fehlende Auffindbarkeit. Das Internet hebt diese Unterdrückung auf.

Das ist eine Suchkostentheorie, keine Produktionskostentheorie. Coase avant la lettre, könnte man sagen.

Gruhns Argument ist strukturell anders. Er behauptet nicht, dass latente Nachfrage nach hyperpersonalisierter Software bereits existiert und nur der günstigen Produktion harrt. Er behauptet, dass günstigere Produktion neue Nachfrage schafft. Das ist eine weit stärkere These – und eine, die einer eigenen Begründung bedarf, die der Text schuldig bleibt.

III. Die empirische Revision

Andersons These war auch in ihrem ursprünglichen Anwendungsgebiet nicht unbestritten. Anita Elberse zeigte in Blockbusters (2013) empirisch, dass die Aufmerksamkeit trotz Long Tail weiterhin auf Hits konzentriert bleibt – und dass die Schwanzprodukte zwar existieren, aber in ihrer wirtschaftlichen Bedeutung überschätzt wurden. Liebowitz, Ward und Zentner wiesen 2025 in einer Studie nach, dass der Schwanz eher „longish“ als wirklich lang ist: Die Verteilung ist weniger flach, die Nischenökonomie weniger tragfähig, als Anderson suggerierte.

Beide Befunde betreffen Kulturgütermärkte – Musik, Film, Bücher –, also Märkte mit Null-Grenzkosten-Gütern und prinzipiell globaler Reichweite. Software für eine Kleinkommune oder einen Vereinskassenwart ist keins davon.

IV. Warum der Tail bei Software kürzer ist

Drei strukturelle Gründe sprechen dafür, dass Gruhns Long-Tail-Analogie auf Software schlechter passt als Andersons Original auf Kulturgüter.

Erstens: Die Nachfrage ist nicht latent, sondern gesättigt. Ein Vereinskassenwart hat keine unterdrückte Nachfrage nach einem personalisierten Banking-Interface. Er hat eine funktionierende Standardlösung, die er nutzt und mit der er zufrieden ist. Die Differenz zwischen seinen Anforderungen und denen eines Solo-Selbstständigen ist marginal und wird durch UX-Anpassungen gelöst, nicht durch separate Anwendungen. Die Marktwirtschaft hat dieses Problem bereits beantwortet: Standardsoftware dominiert nicht, weil Individualsoftware zu teuer war, sondern weil die Bedarfe tatsächlich standardisierbar sind.

Zweitens: Kommunen kaufen nicht nach Kostenlogik. Das Hyperlokal-Beispiel – eine Kleinkommune mit 30.000 Einwohnern erhält endlich ihre eigene Verwaltungssoftware – ignoriert die institutionelle Realität öffentlicher Beschaffung. Kommunen kaufen Standardsoftware wegen Compliance-Anforderungen, Wartbarkeit, Herstellersupport, Ausschreibungspflichten und politischer Absicherung. Günstiger werdende Entwicklung ändert diese institutionellen Strukturen nicht. Individualsoftware schafft Abhängigkeiten und Wartungsrisiken, die öffentliche Verwaltungen systematisch vermeiden wollen – und müssen.

Hinzu kommt ein Widerspruch, der im Text unsichtbar bleibt. Gruhn schreibt, wer Software für die öffentliche Verwaltung entwickle, müsse wissen, dass ein Bauantrag in Mecklenburg andere Wege gehe als in Bayern – und nennt das eine Kernkompetenz. Was er nicht fragt: ob es überhaupt sinnvoll ist, dass ein Bauantrag in Mecklenburg andere Wege geht als in Bayern. Echte Verwaltungsdigitalisierung würde genau das erfordern, was Gruhn als gegeben voraussetzt: Prozessharmonisierung vor Softwareentwicklung. Erst wenn die Prozesse einheitlich sind, lässt sich skalierbare, wartbare und kostengünstige Software bauen. Solange sie es nicht sind, braucht man adesso.

Das ist keine neutrale Bestandsaufnahme. Es ist eine Geschäftsmodellbeschreibung, die den Missstand, von dem sie lebt, als strukturelle Rahmenbedingung naturalisiert. Der IT-Dienstleister verdient an der Fragmentierung – und hat kein institutionelles Interesse daran, dass sie überwunden wird. Das muss kein bewusstes Kalkül sein. Es reicht, dass die Anreize in diese Richtung zeigen.

Drittens: Günstigere Produktion schafft keine neuen Märkte, sie komprimiert bestehende.** Das ist der Kern des Problems. Gruhn argumentiert implizit nach dem Muster des Say’schen Gesetzes: Das Angebot schafft sich seine Nachfrage. Aber in reifen Märkten gilt das nicht. Wenn ein Entwickler künftig das Fünffache an Code produziert, aber die Nachfrage nur um den Faktor zwei wächst, ist das Ergebnis nicht mehr Stellen – es sind weniger Stellen, höhere Qualifikationsanforderungen für die Verbleibenden, und sinkende Margen für Anbieter wie adesso.

IVb. Die Komplexitätsfalle – was Gruhn nicht einrechnet

Gruhns Kostenbetrachtung ist einseitig: Sie rechnet den Erstellungsaufwand, nicht den Lebenszyklusaufwand. Das ist kein Randproblem – es ist der strukturelle Fehler der gesamten Hyperpersonalisierungs-These.

Jürgen Kluge und seine Co-Autoren haben dieses Muster bereits in Wachstum durch Verzicht (McKinsey, 1994) am Beispiel der europäischen Elektroindustrie der 1980er Jahre beschrieben. Damals verfolgten viele Unternehmen eine Strategie maximaler Sortimentsbreite: Losgröße eins, personalisierte Produktion, hochkomplexe und verkettete Fertigungssysteme. Das Ergebnis war keine Erschließung des Long Tail, sondern eine Abwärtsspirale: sinkende Stückzahlen, steigende Rüstzeiten, aufwendigere Qualitätsprüfungen, eskalierende Servicekosten. Kluge et al. nennen das die Komplexitätsfalle.

Besonders aufschlussreich ist ihre Beschreibung der Serviceseite: Der Kundendienst am Ende der Kette werde von hoher Komplexität besonders stark getroffen – er müsse die Vielzahl unterschiedlicher Produkte betreuen und könne sich der Verpflichtung nicht entziehen, über lange Zeit veraltete Komponenten für Hunderte veralteter Baugruppen bereitzuhalten. Der Dokumentationsaufwand steige, die Fehleranfälligkeit wachse, der Schulungsbedarf für Personal und Kunden eskaliere.

Bemerkenswert ist, dass Gruhn den Wartungs- und Pflegeaufwand selbst benennt – allerdings als Argument für wachsende Entwicklernachfrage, nicht als strukturelles Kostenproblem. „Alles muss entwickelt, integriert, gepflegt und gewartet werden“, schreibt er, und liest das als Beschäftigungsgarantie. Was Kluge als Abwärtsspirale beschreibt – Komplexität erzeugt Folgeaufwand, der Ressourcen bindet, Innovation hemmt und Abhängigkeiten vertieft –, erscheint bei Gruhn als Wachstumstreiber. Die Diagnose ist dieselbe. Die Schlussfolgerung ist die entgegengesetzte.

Auf Software übertragen verschärft sich dieses Muster noch. Physische Produkte veralten kontrolliert. Software-Abhängigkeiten dagegen entwickeln sich dynamisch: Betriebssystem-Updates, Schnittstellenänderungen, Sicherheitsanforderungen, regulatorische Anpassungen – all das trifft Individualsoftware ohne die Pufferschicht eines großen Anbieters, der diese Last trägt. Die hyperpersonalisierte Anwendung für den Vereinskassenwart, einmal gebaut, erzeugt einen Wartungsschwanz, dessen Kosten die initialen Entwicklungsersparnisse strukturell übersteigen können.

Der Befund Kluges zu den erfolgreichen Unternehmen ist das genaue Gegenteil von Gruhns Empfehlung: Sie vermieden die vermeintlich attraktiven, aber stark zersplitterten High-End-Nischen, weil sie wussten, dass sie damit eine Abwärtsspirale in Gang setzen. Sie besetzten oder schufen Volumenmärkte, reduzierten Produktkomplexität und lenkten Ressourcen gezielt auf wenige Produkte und Geschäfte.

Das Muster hat in der Unternehmenspraxis einen Namen, auch wenn Gruhn ihn nicht verwendet: den Power-User. In jedem größeren Unternehmen gibt es Fachleute, deren Arbeit auf hochspezialisiertem Wissen beruht – Vergaberecht, Energiemanagement, Aufsichtsbehörden-Reporting. Sie sind institutionell privilegiert: Sie sitzen nah am Prozess, können Anforderungen präzise artikulieren, und niemand im Haus hat das Wissen, sie zu hinterfragen. Sie sind deshalb die natürlichen Verbündeten des Dienstleisters, der Individuallösungen verkauft.

Was dabei entsteht, ist bekannt: Eine Sonderlösung für einen Prozess, der zweimal im Jahr vorkommt, wird gebaut, integriert, dokumentiert – und bleibt dann im System, weil niemand die Verantwortung übernimmt, sie wieder herauszunehmen. Der Power-User wechselt die Stelle oder geht in Rente. Die Sonderlösung läuft weiter. Beim nächsten Systemwechsel ist sie das teuerste Migrationsproblem. Die meisten anderen Nutzer im Unternehmen kommen ohne diese Sonderlocken aus – sie haben es nur nie laut gesagt.

Gruhn beschreibt genau diese Konstellation als Zukunftsvision: virtuelle Assistenten, spitz auf kleinste Aufgabengebiete zugeschnitten. Was er als Gewinn an Präzision rahmt, ist in der Einführungsgeschichte von ERP-Systemen und Standardsoftware seit Jahrzehnten als Kostentreiber dokumentiert. Die KI macht den Assistenten billiger in der Erstellung. Sie macht ihn nicht billiger im Betrieb.

Was in der Elektroindustrie der 1980er als Irrweg erkannt und empirisch belegt wurde, empfiehlt Gruhn vier Jahrzehnte später für die Softwarebranche – mit dem Argument, dass KI die Produktionskosten senkt. Aber die Komplexitätsfalle ist keine Frage der Produktionskosten. Sie ist eine Frage der Lebenszykluskosten, der Servicetiefe und der institutionellen Bindungswirkung. Diese Faktoren verändert günstigere KI-gestützte Entwicklung nicht.

Gruhn schreibt für ein Unternehmen, das Entwickler beschäftigt und rekrutiert. Das ist kein Vorwurf – es ist eine Kontextualisierung. Der Text hat eine Interessenslogik: Er muss zeigen, dass KI keine Bedrohung für das Geschäftsmodell des IT-Dienstleisters ist, sondern eine Chance.

Die Frage, die er deshalb nicht stellt, ist die eigentlich relevante: In welchem Verhältnis stehen Produktivitätssteigerung und Nachfrageausweitung? Wenn dieses Verhältnis kleiner als eins ist – wenn die Produktivität schneller wächst als die Nachfrage –, dann ist die Konsequenz keine Ausweitung des Markts, sondern eine Konzentration. Weniger Anbieter produzieren mehr Output. Der Markt schrumpft, auch wenn das Gesamtvolumen der produzierten Software wächst.

Das Cloud-Speicher-Beispiel, mit dem Gruhn selbst seinen Text eröffnet, belegt das unbeabsichtigt: Cloud-Speicher wurde billiger, und die Ausgaben stiegen trotzdem. Aber das war ein Markt mit strukturell unbegrenztem Absorptionspotenzial – jedes Unternehmen, jeder Haushalt, jedes Gerät kann mehr Speicher nutzen. Softwarenachfrage für einen Vereinskassenwart ist strukturell gedeckelt. Der Vergleich hinkt.

VI. Was bleibt

Das bedeutet nicht, dass KI-gestützte Softwareentwicklung folgenlos bleibt. Die Veränderungen sind real – aber sie verlaufen anders als Gruhn beschreibt.

Die plausiblere Prognose ist: Individualsoftware wird billiger und damit für Geschäftskunden zugänglicher, die bislang auf Standardlösungen ausgewichen sind, nicht weil sie wollten, sondern weil sie mussten. In diesem Segment – komplexe Bestandssystemintegration, regulierte Branchen, spezialisierte Prozessketten – gibt es echten, bereits bestehenden Bedarf, der bislang preislich unterdrückt war. Das ist der tatsächliche Long Tail: nicht neu geschaffene Nachfrage, sondern bestehendes Potenzial, das günstigere Produktion erschließt.

Aber dieser Tail ist kürzer und weniger tragfähig, als das Bild der hyperpersonalisierten Kleinkommune suggeriert. Und die Frage, wer die Erträge aus günstigerer Produktion am Ende vereinnahmt – der Entwicklungsdienstleister, der Modellbetreiber, der Kunde –, bleibt bei Gruhn systematisch offen.

Anderson hat 2006 eine elegante These formuliert. Sie war partiell richtig, empirisch überdehnt, und sie ignorierte die Plattformrente als unmodelliertes Intermediärsproblem. Gruhn wiederholt die Struktur des Arguments – mit einer zusätzlichen Annahme, die Anderson nicht brauchte: dass günstigere Produktion Nachfrage schafft, wo bislang keine war.

Das ist die schwächere Version des ohnehin schon revisionsbedürftigen Originals.

Ralf Keuper

Quellen:

Primärliteratur

• Anderson, Chris: The Long Tail. Nischenprodukte statt Massenmarkt. Hanser, 2007 (orig. Hyperion, 2006)https://www.amazon.de/Long-Tail-Nischenprodukte-statt-Massenmarkt/dp/3446411518
• Elberse, Anita: Blockbusters. Hit-making, Risk-taking, and the Big Business of Entertainment. Henry Holt, 2013https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=44790
• Kluge, Jürgen / Sieben, Ulrich / Schwarz, Sandra: Wachstum durch Verzicht. Schneller Wandel zur Weltklasse: Vorbild Elektronikindustrie. Schäffer-Poeschel, 1994

Empirische Studien

• Liebowitz, Stan J. / Ward, Michael R. / Zentner, Alejandro: „Only a ‚Longish‘ Tail“. Production and Operations Management, August 2025 https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/10591478251318915 (Preprint/SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3770454)

Weiterführend auf EconLittera

• Keuper, Ralf: „The Long Tail Revisited – Andersons Modell im Licht der Plattformökonomie“. EconLitterahttps://econlittera.bankstil.de/the-long-tail-revisited-andersons-modell-im-licht-der-plattformoekonomie
• Keuper, Ralf: „Wachstum durch Verzicht – Schneller Wandel zur Weltklasse: Vorbild Elektronikindustrie von Jürgen Kluge et al.“. EconLittera https://econlittera.bankstil.de/wachstum-durch-verzicht-schneller-wandel-zur-weltklasse-vorbild-elektronikindustrie-von-juergen-kluge-et-al-2

Ausgangsmaterial

• Gruhn, Volker: LinkedIn-Beitrag, Juni 2026 https://www.linkedin.com/pulse/softwareentwicklung-das-beste-kommt-noch-volker-gruhn-drlbe/