Pressemitteilung von Revenera

KI und IIoT: Fünf Erfolgsfaktoren für mehr Marge aus smarten Produkten

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Hamburg, 9. Juni 2026 — Industrieunternehmen investieren massiv in intelligente Maschinen, vernetzte Geräte und KI-gestützte Services. Doch mit Software, Daten und KI entstehen nicht nur neue Mehrwerte, sondern auch neue Kostenstrukturen. Der Software- und Monetarisierungsexperte Revenera skizziert fünf entscheidende für Hersteller, um digitale Funktionen dauerhaft profitabel zu monetarisieren.

Das IIoT war lange das Schlagwort der digitalen Transformation in der Industrie. Waren 2023 noch 33 Prozent aller Geräte IoT-fähig, liegt der Anteil laut VDC Strategy heute bereits bei 67 Prozent. Damit verändert sich auch das Verständnis davon, was ein „Produkt“ ist: Wertschöpfung entsteht nicht mehr über die Hardware allein, sondern über das digitale Ökosystem dahinter.

Mit KI erreicht diese Entwicklung die nächste Stufe: Zu eingebetteter Software kommen kostenintensive KI-Funktionen, Sprachmodelle und KI-Agenten hinzu. Fünf Entwicklungen zeigen, wie Hersteller digitale Funktionen wirtschaftlich, skalierbar und kundennah monetarisieren können.

Trend 1: KI-Monetarisierung – Ohne Preis kein Geschäftsmodell
KI ist kein Produktfeature, das sich dauerhaft als kostenlose Dreingabe mitverkaufen lässt. Dafür sind die laufenden Kosten zu hoch: Infrastruktur, intensive KI-Workloads und enorme Rechenleistung skalieren schnell – und mit ihnen die Kosten. Wer diese Dynamik nicht von Anfang an im Preismodell berücksichtigt, gefährdet seine Margen. Das gilt etwa für Maschinen, die KI-gestützte Qualitätsprüfungen oder Predictive-Maintenance-Empfehlungen liefern: Je intensiver solche Funktionen genutzt werden, desto stärker steigen auch Rechen- und Betriebskosten.

Die Kernregel für eine profitable KI-Integration lautet daher: Preismodelle dürfen nicht statisch bleiben. Kunden nutzen Produkte unterschiedlich; starre Pakete und feste Preisstufen begrenzen sowohl Umsatzpotenzial als auch Kundenzufriedenheit. Agile Preisgestaltung bedeutet jedoch nicht, Kunden durch willkürliche Preissprünge zu verunsichern. Vielmehr müssen Hersteller neu definieren, worin der tatsächliche Wert eines Produkts für ihre Kunden liegt – und wie dieser Wert abhängig von Nutzung, Umfang und Einsatzszenario angemessen abgebildet werden kann.

Trend 2: Daten als Produkt – Sensorik als Umsatzgrundlage
Früher verschwanden Maschinen nach der Auslieferung weitgehend aus dem Blickfeld der Hersteller. Heute investiert die fertigende Industrie gezielt in Telemetrie und Analytik, um Funktionsaktivierung, Datenverbrauch und Nutzungsverhalten kontinuierlich zu erfassen. Das schafft die Grundlage, um Preise stärker am tatsächlichen Kundennutzen auszurichten. So können etwa Sensordaten aus Produktionsanlagen nicht nur für die Wartung genutzt werden, sondern auch als Grundlage für zusätzliche Analysepakete, Benchmarking-Services oder Effizienzberichte dienen.

Software Usage Analytics liefert dafür tiefe Einblicke in die operative Praxis. Über automatisierte Dashboards überwachen Hersteller zentrale Kennzahlen: von der Kundeninteraktion über die Nutzung einzelner Maschinenfeatures bis hin zur Einhaltung von Service Level Agreements. Auch betriebswirtschaftliche Treiber wie wiederkehrende Umsätze lassen sich präziser verfolgen. So erkennen Unternehmen schneller, welche Funktionen echten Mehrwert schaffen, wo Up-Selling-Potenziale liegen und welche Lizenzen ungenutzt bleiben.

Der Wettbewerbsvorteil entsteht, wenn Hersteller diese Erkenntnisse nicht nur auswerten, sondern als Grundlage für neue Geschäftsmodelle nutzen.

Trend 3: Die Abo-Wirtschaft – Wenn Maschinen weiterverdienen
Bei softwaregesteuerten Geräten stößt der klassische Einmalverkauf an seine Grenzen. Hersteller müssen den Wert eingebetteter Software, KI-Funktionen und Daten kontinuierlich monetarisieren – über flexible, wiederkehrende Modelle statt einmaliger Hardwaremargen.

Besonders relevant sind verbrauchs- und ergebnisbasierte Ansätze. Pay-per-Use berechnet, was tatsächlich genutzt wird – etwa Betriebsstunden, Datenvolumen oder API-Aufrufe. Ein Hersteller industrieller Drucksysteme könnte beispielsweise nicht nur die Maschine verkaufen, sondern zusätzliche Druckvolumina, Analysefunktionen oder Servicelevel nutzungsabhängig abrechnen. Pay-per-Outcome geht weiter und koppelt den Preis an den messbaren Kundennutzen, etwa gelöste Supportfälle oder optimierte Produktionschargen.

Reine Nutzungsmodelle sind für Hersteller jedoch schwer planbar. Deshalb gewinnen hybride Modelle an Bedeutung: Ein festes Abo deckt die Basisnutzung ab, zusätzliche Credits finanzieren Premiumfunktionen,  Lastspitzen oder Zusatzanwendungen. Damit das funktioniert, müssen Berechtigungs- und Abrechnungssysteme direkt mit dem IoT-Backend verknüpft sein.

Trend #4: Das Legacy-Problem – Die Zukunft scheitert am Backend
Genau hier stößt die Umsetzung oft an praktische Grenzen: Viele Unternehmen setzen moderne Abrechnungs- und Berechtigungssysteme auf Infrastrukturen auf, die für klassische Hardware-Transaktionen gebaut wurden. Veraltete Systeme können dynamische Preismodelle und Echtzeit-Nutzungsdaten jedoch kaum abbilden. Die Folge sind manuelle Prozesse, Behelfslösungen und lange Verzögerungen bei der Einführung neuer Funktionen. In der Praxis bedeutet das häufig, dass neue digitale Services zwar technisch verfügbar sind, ihre Abrechnung aber noch über manuelle Freigaben, Excel-Listen oder nachträgliche Rechnungsprozesse läuft.

Besonders traditionelle ERP-Systeme stoßen dabei an ihre Grenzen. Sie wurden entwickelt, um physische Güter zu verwalten und unbefristete Lizenzen abzurechnen. Für wiederkehrende Umsätze, hybride Modelle oder verbrauchs- und ergebnisbasierte Tarife fehlt ihnen oft die architektonische Grundlage. Neue Monetarisierungsansätze brauchen deshalb zentrale, standardisierte Software-Lösungen, die flexibel mit den Daten des IoT-Backends interagieren. Eigenentwicklungen lösen dieses Problem selten dauerhaft: Sie binden Entwicklungszeit, erhöhen die Komplexität und halten mit der Marktdynamik oft kaum Schritt.

Trend #5: Geschäftsmodell – Nicht das Produkt entscheidet
Selbst ein hochmodernes Produkt kann am Markt scheitern, wenn die vertriebliche Architektur nicht mithält. Das beste Feature verliert an Wert, wenn es sich nicht flexibel abrechnen lässt. Der klassische Fehler in der fertigenden Industrie liegt oft in einer Fehlallokation der strategischen Aufmerksamkeit: Unternehmen stecken den Großteil ihrer Energie und Budgets in die technologische Entwicklung des Produkts – in neue KI-Features, ausgefeilte Sensorik und smarte Hardware. Das dazugehörige Geschäftsmodell wird dabei vernachlässigt.

Dabei ist Monetarisierung kein nachgelagertes IT-Projekt und keine reine Vertriebsaufgabe mehr, sondern auf der strategischen C-Level-Agenda angekommen. Gefragt sind neue, abteilungsübergreifende Verantwortlichkeiten, die das Zusammenspiel aus technologischer Innovation, schwer kalkulierbaren Infrastrukturkosten und langfristiger Profitabilität kontinuierlich steuern.

„Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob Hersteller IoT und KI können, sondern wie schnell und effizient sie daraus tragfähige Erlöse realisieren. Wer intelligente Funktionen im Wochentakt entwickelt, aber für das passende Geschäftsmodell Monate braucht, verliert Marge und Markttempo“, erklärt Nicole Segerer, SVP und General Manager bei Revenera. „Aktuell benötigen nach VDC-Untersuchungen 41 Prozent der Hersteller mehr als drei Monate, um einen fairen Preis für neue Produkte, Services und Funktionen zu definieren. Im KI-Zeitalter ist das eine Ewigkeit. Gefragt sind deshalb Monetarisierungsplattformen, die Nutzung transparent machen, Berechtigungen automatisiert steuern und flexible Abrechnungsmodelle operativ unterstützen.“

(Bildquelle: VDC Strategy) Firmen- & Pressekontakt