SOFTWARE-AKTIEN 2026: KI-Panik, ETF-Dogma und Deine große Chance

• SAP SE – WKN: 716460 – ISIN: DE0007164600 – Kurs: 171,720 € (XETRA)
• Microsoft Corp. – WKN: 870747 – ISIN: US5949181045 – Kurs: 401,320 $ (Nasdaq)
• Salesforce Inc – WKN: A0B87V – ISIN: US79466L3024 – Kurs: 189,720 $ (NYSE)
• Adobe Inc. – WKN: 871981 – ISIN: US00724F1012 – Kurs: 263,970 $ (Nasdaq)
• Alphabet Inc. (Class C) – WKN: A14Y6H – ISIN: US02079K1079 – Kurs: 306,030 $ (Nasdaq)

Nicht, weil ETFs schlecht wären. Sondern weil sie in dieser Phase zu einer bequemen Ausrede werden, sich nicht mehr mit der Realität zu beschäftigen: mit Bewertungen, Geschäftsmodellen, KI-Strategien, Regulierung und ja, auch mit Valueaktien abseits des Tech-Hypes.

Bewertungs-Kater statt Zeitenwende

Um einordnen zu können, was gerade passiert, musst Du zurückspulen. Die Korrektur im Softwaresektor ist keine spontane Laune der Märkte, sie ist die Quittung für Jahre der Übertreibung.

Schon nach 2020 waren viele Growth-Titel auf Niveaus unterwegs, die nur mit sehr kreativen Excel-Sheets zu rechtfertigen waren. Snowflake ist eines der prominentesten Beispiele. Nach dem IPO schoss die Aktie auf eine Marktkapitalisierung von über 100 Mrd. USD, das Enterprise-Value-Umsatz-Verhältnis lag zeitweise bei über 40. Auch CrowdStrike, Datadog, ServiceNow und Co. wurden mit Kurs-Umsatz-Multiples weit im zweistelligen Bereich gehandelt. Die Parole lautete: „Wachstum um jeden Preis“.

Diese Mentalität ist nicht einfach verschwunden. 2024 und 2025 haben viele Softwaretitel diese Muster wiederholt, nur mit einem neuen Zauberwort: KI. Wer laut genug „Generative AI“, „Agenten“ und „Autonomie“ gesagt hat, wurde mit hohen Multiples belohnt, selbst wenn Cashflows und Margen noch lange nicht da waren, wo die Story sie verortete.

Die Verkaufswelle zum Jahresstart 2026 ist deshalb keine mystische KI-Apokalypse, sondern eine brutale Neubewertung. Der Markt akzeptiert nicht länger, dass ein Kurs-Gewinn-Verhältnis von 50 mit 10 bis 15 % Wachstum schönzureden ist, nur weil an irgendeiner Stelle „AI“ steht. Was wir sehen, ist ein Bewertungs-Kater, keine „Ende der Software“-Zeitenwende.

KI gegen Software: ein bequemes, aber falsches Bild

Der große Fehler der aktuellen Diskussion ist das Bild vom Duell „KI gegen Software“. In dieser einfachen Geschichte steht auf der einen Seite der smarte Agent, auf der anderen das „alte“ SaaS-Abo, und am Ende bleibt nur einer übrig. Das klingt griffig, ist aber fachlich verkürzt.

In der Realität passiert gerade ein anderer Prozess. Software integriert KI. Nicht kosmetisch, sondern tief in den bestehenden Workflows.

Salesforce zum Beispiel nutzt mit Einstein-Funktionen und Agentforce nicht einfach ein LLM als nettes Add-on, sondern setzt KI direkt auf die vorhandenen CRM- und Service-Daten. Leads, Tickets, Historien, all das wird in Vorhersagen, Automatisierungen und Assistenzfunktionen übersetzt. Die Plattform verschwindet nicht, sie verankert sich tiefer im Alltag der Kunden.

Microsoft zieht mit Copilot dieselbe Linie durch das eigene Ökosystem. Office, Dynamics, GitHub, Azure, alles wird mit KI-Funktionalität durchzogen. Unternehmen, die ohnehin auf diese Werkzeuge setzen, bekommen einen zusätzlichen Layer an Produktivität, ohne ihre IT-Landschaft neu erfinden zu müssen.

Adobe mit Firefly, ServiceNow mit Now Assist, sie alle folgen dem gleichen Muster: KI wird in bestehende Produkte und Prozesse eingeflochten, statt sie von außen „wegzuessen“.

Auf der „KI-Dominator-Seite“ selbst sieht es ähnlich aus. Alphabet bündelt in Google Cloud, Workspace, Search, YouTube und Android eine Infrastruktur, auf der eigene Modelle wie Gemini wirken. Das ist keine „reine KI-Firma“, sondern ein Konglomerat aus Suchmaschine, Werbemaschine, Cloudplattform und zunehmend tief integrierter KI. Amazon Web Services verbindet KI-Services mit Datenspeicherung, Compute und Unternehmensanwendungen. Meta testet KI-Funktionen direkt auf seinen sozialen Plattformen.

Anthropic wiederum setzt auf ein starkes Modell und sucht die Distribution über Partnerschaften mit großen Cloudanbietern und Plattformen, etwa über Kooperationen mit Amazon oder Google. Die reine Modellkompetenz wird erst dann zum Geschäftsmodell, wenn sie über solche Vertriebs- und Infrastrukturpartner in echte Workflows eingebunden wird.

Der Punkt ist: KI und Software sind längst kein Entweder-oder. Die entscheidende Frage lautet, welche Unternehmen es schaffen, Modelle, Daten, Workflows und Distribution sinnvoll zu kombinieren. Reine „Wrappers“, die nur eine dünne Hülle um ein Fremdmodell legen, geraten unter Druck. Plattformen, egal ob sie aus der Software- oder KI-Ecke kommen, die tiefe Integration, Datenhoheit und Kundenzugang besitzen, haben einen strukturellen Vorteil.

Regulatorik: die unscheinbare Mauer als Hintergrund

Noch weniger wird über einen Faktor gesprochen, der gerade bei KI eine entscheidende Rolle spielen wird: Regulatorik.

Mit dem EU AI Act entsteht in Europa der erste umfassende Rechtsrahmen für KI. Politisch beschlossen wurde er 2024, die Umsetzung zieht sich in Stufen durch die Mitte der 2020er-Jahre. Kernpunkte sind eine risikobasierte Einstufung von KI-Systemen, strenge Vorgaben für Hochrisikoanwendungen, ausführliche Dokumentations- und Transparenzpflichten, Anforderungen an menschliche Aufsicht und empfindliche Strafandrohungen bei Verstößen.

Wichtig ist die Reichweite. Der AI Act erfasst nicht nur europäische Anbieter, sondern grundsätzlich alle, deren Systeme in der EU eingesetzt werden. Das betrifft also sämtliche relevanten globalen Player. Parallel dazu verstärkt die US-FTC ihre Aufmerksamkeit für KI- und Cloud-Allianzen, untersucht Marktmacht, Bündelung und Datenzugang. Es ist offensichtlich, dass der Wildwuchs der frühen KI-Jahre in ein Korsett aus Aufsicht und Haftung überführt wird.

Für Unternehmen hat das handfeste Konsequenzen. Juristische Beratung, Compliance-Strukturen, technische Audits, laufende Überwachung, all das verursacht Kosten. Für große Softwarehäuser und Cloudanbieter, die seit Jahren mit DSGVO, Finanzmarktregeln und branchenspezifischen Standards leben, ist das anstrengend, aber machbar. Sie verfügen über Rechtsabteilungen, Governance-Prozesse, interne Kontrollsysteme.

Für kleine, hochspezialisierte KI-Startups ist dieselbe Regulierung ein deutlich größerer Stein im Weg. Nicht jedes Team, das ein starkes Modell bauen kann, ist finanziell und organisatorisch in der Lage, einen globalen Compliance-Apparat aufzuziehen. Die Eintrittsbarrieren steigen.

Regulatorik ist damit nicht nur ein Bremsklotz, sondern ein Schutzwall. Sie verhindert nicht, dass sich Geschäftsmodelle ändern, aber sie sorgt dafür, dass der Markt nicht von einer unregulierten Welle improvisierter KI-Lösungen überrollt wird. Für Anleger erhöht das den relativen Wert etablierter Software- und Infrastrukturwerte, auch wenn deren Kurse kurzfristig unter denselben Schlagzeilen leiden wie die Wackelkandidaten.

ETFs als Fundament, nicht als Fluchtburg

An diesem Punkt kommt die große Glaubensfrage ins Spiel: „Wenn KI alles durcheinanderwirbelt, ist Stockpicking dann nicht sowieso tot?“

Ich würde sagen: Nein, aber oberflächliches Stockpicking ist es.

Ein breiter Welt-ETF oder ein S&P-500-ETF bleibt das Fundament. Daran rüttele ich nicht. Diese Basis sichert Dir die Marktrendite, reduziert Klumpenrisiken und sorgt dafür, dass Du nicht Dein gesamtes Vermögen an ein paar Tech-Wetten koppelst. Gerade in einer Welt, in der KI-Narrative Schlagzeilen treiben, ist so ein Fundament vernünftig.

Doch aus dieser Basis ein Dogma zu machen und zu behaupten, jede Form von aktiver Auswahl sei sinnlos, blendet eine entscheidende Dimension aus: Stockpicking heißt nicht nur „Growth“ oder „Tech“. Stockpicking heißt, innerhalb des gesamten Marktes auszuwählen, also auch im Value-Bereich, in klassischen Industriebranchen, bei Banken, Versicherern, Energiewerten, Infrastruktur, kurz: überall dort, wo KI gerade nicht die Schlagzeilen dominiert, aber dennoch entscheidende Bewertungsunterschiede bestehen.

Gerade jetzt, da sich alle auf Software und KI stürzen, öffnet sich im Hintergrund eine zweite Chance. Während der Markt vor lauter Tech-Panik viele Value- und Qualitätswerte nur als „ETF-Beifang“ wahrnimmt, kannst Du gezielt selektieren. Ein Versorger, der von der Energiewende profitiert, eine Versicherung mit sauberem Underwriting und solider Bilanz, ein Industrieunternehmen mit Preissetzungsmacht, ein langweiliges, aber hochprofitables Konsumgüterhaus: All das sind Stockpicking-Ziele, die in keiner Meme-Debatte auftauchen, aber über Jahre ordentliche Renditen liefern können.

Stockpicking ist also zweigleisig. Auf der einen Schiene steht die Frage, welche Software- und KI-Werte nach der Korrektur substanziell interessant sind. Auf der anderen Schiene geht es darum, welche Value- und Dividendentitel jenseits des Hypes zu attraktiven Konditionen zu haben sind. Die Alternative, alles blind einem ETF zu überlassen, bedeutet, beides zu akzeptieren: die Chancen, aber auch die verpassten Möglichkeiten, wenn der Markt aus Bequemlichkeit oder Angst danebenliegt.

Natürlich wird es Phasen geben, in denen der Durchschnitt völlig ausreicht. Aber 2026 ist keine dieser Phasen. Wenn ganze Sektoren im Block verkauft werden, wenn KI-Panik und Zinsangst Bewertungsunterschiede verwischen, ist das Umfeld für selektives Vorgehen eigentlich ideal, vorausgesetzt, Du hast Lust und die Mittel, tiefer zu graben.

Warum Du jetzt mehr Analyse brauchst als je zuvor

An diesem Punkt wird aus Theorie Praxis. Es ist leicht zu sagen, man müsse „Deep Research“ machen. Schwierig wird es, wenn Du abends vor dem Bildschirm sitzt und entscheiden sollst, ob der 30%-Abschlag bei einer bestimmten Softwareaktie eine Einladung oder eine Warnung ist.

Du musst einordnen können, ob ein Kurssturz von einer strukturellen Bedrohung herrührt oder von einer Bewertungsblase, der die Luft entweicht. Du musst erkennen, ob ein Management glaubhaft erklären kann, wie KI in das bestehende Produktportfolio integriert wird, oder ob die „AI-Story“ nur nachträglich übergestülpt wurde. Du musst die Bilanz verstehen, sehen, wie viel Spielraum für Investitionen in KI und Regulatorik wirklich da ist.

Genau hier setzt stock3 Plus an. Der Kern sind nicht zusätzliche Knöpfe in der Oberfläche, sondern vor allem die Inhalte: fundierte Analysen, Kommentare und Strategiestücke zu Einzeltiteln, Sektoren und Themen wie der aktuellen KI-Disruption im Softwarebereich. stock3-Redakteure sind seit Jahrzehnten am Markt, haben auch den Dotcom-Crash „überstanden“. Eine solche Erfahrung ist gerade in den aktuell wilden Zeiten Gold wert.

Wir beleuchten Geschäftsmodelle, Zahlenwerke, Wettbewerbssituationen, regulatorische Risiken und Chartbilder gemeinsam, damit Du als Leser nicht nur die Schlagzeile kennst, sondern das „Warum dahinter“. Und das gilt explizit nicht nur für Tech, sondern genauso für Valueaktien und klassische Branchen: das Börsenspektrum ist viel breiter als manche YouTube-Kanäle das suggerieren.

Dazu kommen erweiterte Speicherrechte. Du kannst mehr Watchlisten anlegen, Musterdepots führen und so über längere Zeit verfolgen, wie sich Deine Thesen entwickeln. Du verschiebst Dein Handeln weg vom reinen Bauchgefühl hin zu einem dokumentierten Prozess. Das ist der Unterschied zwischen „mal schauen, was passiert“ und systematischem Stockpicking.

Weil Timing auch bei der Abo-Schnäppchenjagd eine wichtige Rolle spielt, erwähne ich zum Schluss die aktuelle Gelegenheit: Unsere stock3-Plus-Valentinsaktion. Wenn Du den Anspruch hast, in diesem KI- und Softwarejahrzehnt mehr zu tun, als den ETFs beim Arbeiten zuzuschauen, kannst Du Dir nur noch heute den Zugang zu unseren Plus-Analysen und erweiterten Speicherrechten per Code LOVEPLUS mit einem Rabatt von 10 % sichern. Die Details findest Du hier:

Die KI-Panik 2026 wird in ein paar Jahren entweder als Phase gelten, in der Du Dich reflexhaft in den Durchschnitt geflüchtet hast, oder als Moment, in dem Du begonnen hast, Stockpicking bewusst als Werkzeug einzusetzen: bei großen KI- und Softwareplattformen, bei soliden Midcaps und bei ganz klassischen Valueaktien.

Das Fundament legt der ETF. Den Unterschied machst Du dort, wo Du bereit bist, tiefer zu denken und Deine Entscheidungen mit guten Analysen zu untermauern.

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