Wenn das Chat Interface zur Applikation wird

Chat Interfaces verändern derzeit die Software-Branche. Wir zeigen dir, welche Tool-Kategorien unter Druck geraten, wie Salesforce mit Headless 360 reagiert und warum LLM-Anbieter selbst zur Applikation werden.

Etwas Stilles passiert gerade auf unseren Bildschirmen, also auf den Bildschirmen der sogenannten Knowledge Worker. Wer schnell eine einfache Grafik braucht, öffnet nicht mehr Canva, sondern ChatGPT oder Google Gemini. Wer Daten analysieren will, fragt nicht mehr Tableau, sondern Claude. Wer eine simple Landing Page baut, geht nicht mehr zu Webflow, sondern in ein Chat Interface. Diese Verschiebung passiert leise, weil sie nicht mit einem Produkt-Launch beginnt, sondern mit einer Gewohnheit. Und gerade die etablierten Software-Anbieter beginnen, darauf zu reagieren.

Salesforce hat im April mit Headless 360 ein neues Architektur-Konzept vorgestellt, in dem Slack – oder ein anderer Chat – zum primären Interface für die eigenen Daten wird. Salesforce-Mitgründer Parker Harris fasste die strategische Richtung im März so zusammen: "Why should you ever log into Salesforce again?" Headless 360 ist also mehr als ein Produkt-Update und zeigt, dass das Chat Interface in vielen Fällen nicht nur eine zusätzliche Schicht ist, sondern die neue Front.

Lange waren Chat Interfaces das, was viele aus der ersten ChatGPT-Welle 2023 kannten: Text rein, Text raus. Eine Antwort auf eine Frage, ein generierter Absatz, eine schnelle Übersetzung. Das hat sich grundlegend verändert. Heute kann ein Chat Interface eine CI-konforme Präsentation bauen, indem es selbstständig den Style Guide eines Unternehmens liest. Es kann eine Datenanalyse durchführen, ohne dass jemand SQL schreiben muss. Es kann Tasks in einem Projektmanagement-System anlegen, Mails verschicken, eine Landing Page generieren, ein Diagramm aus einem CSV bauen. Die Qualität der Ergebnisse hat sich zwischen 2023 und heute fundamental verschoben. Was vor zwei Jahren ein Spielzeug war, ist heute ein Arbeitstool. Mit jedem neuen Model wie OpenAI Image 2 und jedem neuen Feature wie Claude Design verschiebt sich diese Grenze weiter.

Die ersten Spuren der Verschiebung zeigen sich bei genau den Tools, die in den letzten Jahren als Gewinner der AI-Welle galten. Bei OMR Reviews sehen wir es in den Suchdaten: Die Kategorie AI-Textgenerierung hat in den letzten zwölf Monaten 72% ihres Traffic-Anteils verloren, AI-Bildgenerierung steht ähnlich im Minus. Die AI-Champions von 2023 und 2024 sind die Verlierer von 2026. Wer heute einen AI-generierten Text oder ein AI-Bild braucht, geht offenbar direkt zu Gemini oder ChatGPT, statt eine Spezial-App zu öffnen. Die Wrapper-Schicht wird übersprungen.

Auch Coding-Tools spüren den Effekt. Pip Klöckner hat in seiner Keynote "Beyond the AI Hype" SimilarWeb-Daten gezeigt, nach denen der Web-Traffic von Lovable, Cursor und Replit zuletzt stagniert. Diese Tools werden nicht ersetzt, aber sie wachsen nicht mehr im selben Tempo. Auch hier gilt: Wer eine kleine App, ein internes Tool oder eine Landingpage bauen will, kann das oft direkt im Chat Interface eines LLMs erledigen, ohne ein zusätzliches Produkt aufzurufen.

Bei klassischen Softwarekategorien, wie Grafikdesign, Datenvisualisierung oder Website-Baukästen, ist die Bewegung subtiler. Die Tools dort verlieren nicht über Nacht, aber erste Use Cases. Eine schnelle Grafik, eine Ad-hoc-Analyse, eine Mini-Website. Solche Aufgaben wandern zunehmend ins Chat Interface. Was bleibt, sind die komplexeren Anwendungsfälle, bei denen Kontext-Verständnis, Spezialisierung, Workflow- oder Integrations-Tiefe den Unterschied machen.

So weit also die Bewegung. Aber genauso wichtig ist, wo Chat Interfaces an Grenzen stoßen. Wer in einem regulierten Umfeld arbeitet, kann nicht einfach Kundendaten in ChatGPT eingeben. Wer komplexe Workflows mit zwanzig Beteiligten orchestriert, braucht mehr als eine schnelle Konversation. Und wer auf bestehende Integrationen, Audit-Trails oder Rollen- und Rechtemanagement angewiesen ist, findet das in einem generischen Chat Interface nicht. Genau hier liegt der eigentliche Wert der etablierten Software-Anbieter. Salesforce, SAP und andere haben über Jahre Datenmodelle gebaut, die spezifische Branchen und Use Cases abbilden. Sie haben Kontextverständnis von zehntausenden Kunden und regulatorische Anforderungen integriert, von DSGVO bis NIS2. Diese Tiefe verschwindet nicht, nur weil eine Chat-Oberfläche bequemer ist. Im Gegenteil: Sie wird wertvoller, weil Agenten und Chat Interfaces zunehmend auf diese Daten- oder Kontext-Ebenen zugreifen, statt sie zu ersetzen.

Wie also reagieren die etablierten Anbieter auf eine Welt, in der Chat Interfaces zur Front werden? Salesforce macht mit Headless 360 einen bemerkenswerten Move. Statt das eigene Interface zu verteidigen oder nur auf eigene Agenten via Agentforce zu setzen, öffnet Salesforce die Architektur: Daten und Workflows bleiben bei Salesforce, agentische Workflows können von überall eingebunden werden und das Chat Interface für die Orchestrierung kann woanders sein. Salesforce selbst sieht in Slack die naheliegende Wahl, hält die Architektur aber offen.

Marty Kihn, SVP Strategy bei Salesforce, beschrieb das in einem Hintergrundgespräch mit mir so: Der eigentliche Wert liegt im Kontext, also in den Daten, Workflows und Regeln, die ein Unternehmen über Jahre aufgebaut hat. Welcher Chat darauf zugreift, ist sekundär. Das kann Slack sein, das kann Claude sein, das kann irgendein anderes Interface sein. Salesforce will diese Kontext-Schicht besetzen, gleichzeitig aber bei Slack als naheliegender Front bleiben.

Wir haben gesehen, dass Chat Interfaces der LLM-Anbieter zunehmend selbst zur Applikation werden. Bei einfachen Aufgaben wie Grafik-Erstellung oder schneller Analyse werden ganze Software-Kategorien übersprungen, weil sich der Use Case direkt im Chat erledigen lässt. Wenn man aus dem universellen Chat herausgeht, geht es noch einen Schritt weiter. Mit Claude Design hat Anthropic ein dediziertes Produkt für Grafik- und Design-Arbeit gebaut, das nicht mehr nur eine Funktion des Chats ist, sondern ein eigenständiger Konkurrent zu etablierten Tools. Bleiben wir bei Anthropic: Claude Code ist ein Chat Interface, in dem direkt Software gebaut, getestet und ausgeliefert wird. Was als Code-Assistent gestartet ist, ist heute eine vollständige Entwicklungsumgebung.

Die LLM-Anbieter verkaufen damit nicht mehr nur Modelle. Sie bauen Produkte, die mit etablierten Software-Kategorien direkt konkurrieren. Und sie machen damit etwas, was kein etablierter Anbieter so leicht nachholen kann: Sie sitzen direkt auf der Schicht, die in der neuen Architektur am sichtbarsten wird. Wer als Anbieter das Chat Interface besetzt, hat den ersten Zugriff darauf, was als Nächstes daraus entsteht.

So überzeugend die Bewegung wirkt, sie ist nicht zwangsläufig. Drei Gegenkräfte könnten das Chat Interface als zentrale Front in Frage stellen. Erstens ist die Enterprise-Adoption von AI-Tools deutlich langsamer als die mediale Hype-Kurve suggeriert. Compliance-Prozesse, IT-Freigaben und interne Change-Management-Hürden bremsen die Verbreitung. Was in Tech-Startups in Wochen passiert, dauert in regulierten Konzernen Quartale.
Zweitens halten wir oft hartnäckig an spezialisierten Interfaces fest. Wer seit zehn Jahren in Excel modelliert, wechselt nicht freiwillig in ein Chat Interface, das vielleicht schneller, aber weniger vertraut ist. Tool-Loyalität ist ein unterschätzter Faktor in dieser Debatte, gerade in DACH. Auch deshalb sind komplexere Software-Kategorien deutlich resilienter als die einfachen Use Cases, in denen Chat Interfaces gerade gewinnen. Und selbst da: Das Suchverhalten auf OMR Reviews verschiebt sich maximal langsam weg von einfachen Applikationen. In den letzten zwölf Monaten haben große Systeme mit Kontextverständnis und Integrationstiefe gerade mal zwei Prozentpunkte gegenüber kleinen Punktlösungen an Traffic-Share gewonnen. 

Die Verschiebung ist real, aber eng begrenzt: Wo Chat Interfaces direkte Substitution liefern, kollabieren einzelne Wrapper-Kategorien. Außerhalb dieser Sub-Segmente bleibt das Suchverhalten in DACH bemerkenswert stabil, selbst bei den kleinen Anwendungen, die laut Aktienkursen zuerst unter Druck geraten müssten.

Damit verschiebt sich, was Software überhaupt ist. Im ersten Teil dieser Serie haben wir gesehen, dass der Markt wächst, aber sich differenziert. Was sich jetzt zeigt, ist eine der Hauptachsen dieser Differenzierung: Die Front, an der Software passiert, wandert. Klassische Tools verlieren erste Use Cases an Chat Interfaces. Etablierte Anbieter wie Salesforce öffnen ihre Architektur, weil sie wissen, dass das eigene Interface unwichtiger wird. Und LLM-Anbieter besetzen diese neue Front mit dem eigenen Chat und Produkten, von Design bis Code. Für Software-Käufer heißt das: Die Frage nach dem richtigen Tool bleibt wichtig. Aber sie kommt heute zusammen mit der Frage, an welchen Interfaces ihre Teams tatsächlich arbeiten. Im dritten Teil dieser Serie geht es um die Bewegung, die dahinter steht: Agenten.