Seien wir ehrlich: Time & Material war schon immer ein Workaround. Eine Notlösung für eine Welt, in der Aufwand und Output eng verknüpft waren. Wo man zehn Engineers brauchte, um die Arbeit von zehn Engineers zu erledigen.
Diese Welt ist vorbei.
Der 100x Engineer ist kein Mythos
2024 berichtete GitHub, dass Entwickler mit Copilot Aufgaben 55 % schneller erledigten als ohne. Das war der Anfang. Heute, mit autonomen Agent-Frameworks — Cursor, Devin, Claude Code, maßgeschneiderten Multi-Agent-Pipelines — kann ein einzelner Senior Engineer mit dem richtigen Setup das leisten, wofür früher ganze Teams nötig waren.
McKinseys eigene Forschung zeigt 45 % Produktivitätssteigerungen in Entwicklungsteams, die KI-Augmentierung einsetzen. Manche Firmen berichten von 50–80 % schnelleren Lieferzeiten. In Teams, die agentisches Entwickeln vollständig adoptiert haben, sprechen Entwickler von 10x–100x Hebelwirkung auf spezifische Workstreams.
Denk kurz darüber nach, was das für T&M bedeutet.
Wenn du nach Stunden abrechnest und dein Engineer in 10 Stunden das liefert, wofür früher 100 nötig waren — hast du gerade 90 % deines eigenen Umsatzes vernichtet. Die Anreizstruktur ist fundamental falsch: Je besser dein Tooling, desto schlechter deine Abrechnung.
Die absurde Logik des Stundenverkaufs
T&M ergab im industriellen Modell der Softwareentwicklung Sinn. Menschen am Schreibtisch. Stunden protokolliert. Output grob proportional zum Input.
KI-Agenten brechen das vollständig. Die Produktionsfunktion hat sich geändert. Die Grenzkosten für zusätzlichen Output sinken gegen null. Und trotzdem rechnen die meisten Agenturen, Beratungen und Freelancer noch ab wie im Jahr 2015.
Die unbequeme Wahrheit für jeden CTO, der Services einkauft: Wenn dein Anbieter auf T&M ist und intern KI-Tools nutzt, passiert gerade eines von drei Dingen: Er nutzt kein KI (und fällt zurück), er nutzt KI und steckt die Effizienz ein (während er dir volle Stunden berechnet), oder er nutzt KI und gibt ehrlich Rabatt (und killt damit seine eigenen Margen).
Kein Gleichgewicht ist gesund. Das Modell ist kaputt.
Wie Value Based Pricing in der Praxis aussieht
VBP ist nicht neu. McKinsey hat Ende 2025 rund 25 % seiner globalen Honorare an Outcomes geknüpft. Managementberater rechnen seit Jahrzehnten für Transformationen ab, nicht für Slide-Decks. Aber in Software und Tech-Services hat es sich langsam durchgesetzt — bis jetzt.
1. Outcome-Fees für definierte Deliverables
Statt "200 Stunden à 150 €/h" wird das Engagement um Outcomes strukturiert:
- "Wir reduzieren eure Infrastrukturkosten in 90 Tagen um 30 %. Honorar: 20 % der erreichten Einsparungen."
- "Wir liefern einen produktionsreifen KI-Onboarding-Flow. Festpreis: 25.000 €. Overruns gehen auf uns."
Reales Beispiel: Spezialisierte KI-Beratungen verpacken Lösungen bereits als Fixed-Outcome-Fees — ein Dentalpraxen-Netzwerk zahlte 12.000 € pauschal für ein KI-gesteuertes Patientenaufnahmesystem, 40 % über dem T&M-Marktpreis, weil das Outcome klar definiert und das Risiko geteilt war.
2. Revenue Share & Success Fees
Wenn der geschaffene Wert in Umsatzkennzahlen messbar ist, wird eine Beteiligung vereinbart.
Klarna ersetzte bekanntlich das Äquivalent von 700 menschlichen Support-Mitarbeitern durch ein KI-System. Der Wert lag nicht in den Stunden, die für den Bau benötigt wurden — er lag in über 40 Mio. € jährlichen Kosteneinsparungen. Ein Anbieter, der das nach T&M abrechnet, hätte vielleicht 500.000 € Honorar erzielt. Nach VBP skaliert der Upside mit dem Impact.
E-Commerce-KI-Optimierungsfirmen berechnen zunehmend "X % des durch unsere KI generierten inkrementellen Umsatzes" — nachvollziehbar, verteidigbar und vollständig an den Kundenerfolg geknüpft.
3. Per-Outcome / Per-Unit-Pricing
Das ist Value Pricing auf Infrastrukturebene. Vercel berechnet pro Build, pro Request. Zapier pro Task. Das ist kein T&M — das ist standardisiertes Outcome-Pricing.
Legal-Tech-Firmen wie Luminance berechnen pro analysiertem Dokument, pro identifiziertem Risiko — nicht pro Stunde Anwaltszeit. Der Kunde zahlt für das Outcome (ein geprüfter Vertragsstack), nicht für den Prozess.
4. Retainer + Performance Bonus
Ein sanfterer Einstiegspunkt für bestehende Beziehungen: Ein Basis-Retainer deckt die Verfügbarkeit des Teams, ein Performance-Bonus wird ausgelöst, wenn KPIs erreicht werden — Deployment-Geschwindigkeit, Uptime-SLAs, Conversion-Verbesserungen, Cost-per-Ticket-Reduktionen.
Dieser Hybrid ist der Weg, über den viele etablierte Agenturen von reinem T&M wegmigrieren — ohne das Vertrauen bestehender Kunden sofort zu verlieren.
Warum jetzt? Der Agent-Teams-Wendepunkt
Der Grund, warum sich dieser Wandel in 2025–2026 beschleunigt, ist nicht philosophisch — er ist strukturell.
Agent-Teams verändern die Ökonomie dauerhaft. Ein einzelner Engineer, der spezialisierte KI-Agenten orchestriert, kann die Outputmenge eines ganzen Sprints in Stunden liefern. Der Flaschenhals ist nicht mehr die Entwicklerkapazität — es ist die Klarheit der Anforderungen und die Qualität der Überwachung.
Wenn Durchsatz von Headcount entkoppelt wird, verliert T&M seinen Anker. Man kann keine 500 Stunden für Arbeit berechnen, die 50 gedauert hat. Und in einer Zeit, in der CTOs technisch immer versierter in KI-Tooling werden, schließt sich dieses Fenster schnell.
Was CTOs jetzt einfordern sollten
"Wie nutzt ihr KI in eurem Delivery-Prozess?" — Jeder Anbieter, der keine KI-Tools nutzt, verbrennt bereits ineffizient deine Stunden.
"Wenn euer Team 3x produktiver wird — sinkt unser Vertragspreis?" — Unter T&M: ja. Unter VBP: nein. Die ehrliche Antwort sagt dir, in welchem Modell du dich wirklich befindest.
"Können wir das als Festpreis oder Outcome-basiertes Honorar strukturieren?" — Wenn der Anbieter ablehnt, frag warum.
"Was ist eure Upside, wenn dieses Projekt ein Riesenerfolg wird?" — Unter T&M: keine. Unter VBP: aligned incentives.
Der Wandel passiert — mit oder ohne dich
BCG veröffentlichte kürzlich, dass sich B2B-Software-Pricing im KI-Zeitalter fundamental verändert — weg von sitz- und zeitbasierten Modellen hin zu nutzungs- und ergebnisbasierten Strukturen. Die gleiche Dynamik trifft Services.
Early Movers — Agenturen und Beratungen, die bereits auf VBP umgestellt haben — berichten von 3-facher Umsatzsteigerung in 12 Monaten, weil sie einen Bruchteil des von ihnen geschaffenen Werts einfangen, statt nach der Uhr zu rechnen.
Der 100x Engineer ist keine Zukunftshypothese. Er deployt gerade jetzt, bei Firmen, die den Wechsel bereits vollzogen haben.
T&M ist das alte Modell. Es hat uns gut gedient. Aber die Welt hat sich verändert — und das Pricing-Modell muss sich mitverändern.
Das Gefährlichste, was du als CTO gerade tun kannst, ist einen T&M-Vertrag mit einem Anbieter zu unterzeichnen, der im Hintergrund still seinen Output durch KI-Agenten verzehnfacht — und jeden Cent dieser Marge für sich behält.