Analyse · Agentic AI · Bank-IT-Sourcing

Erleben wir durch Agentic AI eine Renaissance des Festpreises?

Warum Dev-AI Spezifikationen schärft, aber den Festpreis nicht automatisch rettet.

Der Bankeinkauf wird die Geschwindigkeit der Dev-AI sehen, bevor er die Risiken versteht. Das ist die Ausgangslage 2026. Anbieter liefern in Wochen, was früher Quartale dauerte, und Banken fragen mit Recht, warum sie weiter nach Tagessätzen zahlen sollen. Die naheliegende Antwort lautet: Festpreis. Sie ist verlockend, sie wirkt fair, und sie ist in vielen Bankprojekten nach wie vor das, was sie immer war: ein Margenrisiko mit neuer Verpackung.

Unter der Oberfläche geht es deshalb um mehr als Vertragsform. Es geht darum, wer die Produktivitätsdividende der Dev-AI kontrolliert, bevor sie in Modell-, Tool- und Cloud-Kosten verschwindet.

Dieser Artikel prüft die Frage entlang zweier Figuren, die wir uns für die Debatte konstruiert haben. Mara Stein, Partnerin einer auf RegTech spezialisierten Beratung, sieht eine selektive Rückkehr des Festpreises kommen. Leonhard Voss, Delivery-Risk-Manager eines Bank-IT-Dienstleisters, hält genau diese Erwartung für die nächste Welle stiller Margenverluste. Beide sind fiktiv, beide sind so konstruiert, dass sie ihre jeweils stärkste Position vertreten. Was zwischen ihnen liegt, ist die Watchdog-Frage.

Warum Festpreis in Bankprojekten bisher selten funktioniert hat

Festpreis hat in der Bank-IT eine schlechte Bilanz, die nicht an mangelnder Kalkulationskunst liegt. Sie liegt am Charakter der Projekte selbst. Eine Migration im Meldewesen, ein Umbau im KYC-Workflow, eine Anbindung an ein zentrales Embargo-System sind keine geschlossenen Werkpakete. Sie sind offene Systeme mit beweglichen Anforderungen, abhängigen Dritten, unbekannter Datenqualität und einer regulatorischen Auslegung, die sich während des Projekts ändern kann. Wer in dieser Welt Festpreis anbietet, verkauft nicht Lieferung, sondern Risikoübernahme.

Die klassische Risikoübernahme funktionierte nach einem einfachen Modell: Der Anbieter schlug einen Puffer auf, der Einkauf drückte ihn so weit es ging zurück, und die verbleibende Marge entschied über Gewinn oder Verlust. Wer im Bankgeschäft jahrelang Festpreisangebote gesehen hat, kennt die Variante des Verlusts in Zeitlupe: ein Projekt, das technisch geliefert wird, aber jeden Change Request zur juristischen Mikroschlacht macht, weil der ursprüngliche Festpreis längst aufgezehrt ist.

Der zweite Effekt war systemisch: Festpreis hat über Jahre die ehrliche Diskussion über Aufwand verhindert. Was im Scope drin war, blieb drin. Was nicht drin war, kostete extra. Was unklar war, wurde im Streit geklärt. Time and Material hat dieses Spiel umgekehrt, aber mit einer eigenen Pathologie: Es bezahlt Anwesenheit, nicht Lieferung. Beide Modelle haben das gleiche unausgesprochene Versteck angeboten: die Unsicherheit. T&M verbarg sie hinter Stundenzetteln, Festpreis hinter Puffern.

Agentic AI macht dieses Versteck kleiner, aber nicht verschwunden. Sie verlagert Unsicherheit von der reinen Leistungserbringung in Spezifikation, Kontrolle, Review und Kostensteuerung. Das ist die eigentliche Verschiebung, die der Markt 2026 noch nicht sauber ausgesprochen hat.

Der Markt bewegt sich, aber nicht in die Richtung, die die Festpreis-Frage suggeriert

Bevor wir Mara und Leonhard das Wort geben, lohnt ein nüchterner Blick auf die Marktdaten. Wer 2026 die Renaissance des Festpreises beschwört, kämpft gegen einen Strukturtrend, der breiter ist als die alte Gegenüberstellung von Festpreis und T&M. Deloitte berichtet, dass 80 Prozent der befragten Unternehmen ihre Outsourcing-Ausgaben halten oder erhöhen wollen; 67 Prozent nennen outcome-basierte Outsourcing-Modelle, die messbare Ergebnisse und Innovation priorisieren. Gartner erwartet eine Verschiebung weg von assistiver AI hin zu outcome-fokussierten Workflows. IDC beschreibt eine Entwicklung hin zu modulareren, plattformgestützten IT-Services.

Das ist relevant, weil es die rhetorische Frage des Artikels einrahmt. Der Festpreis ist nicht das natürliche Gegenmodell zu T&M. Er konkurriert 2026 mit mindestens drei anderen Optionen: nutzungsbasiert, ergebnisbasiert, hybrid. Wenn er zurückkommt, dann nicht als Sieger über T&M, sondern als eine von mehreren Reaktionen auf eine veränderte Produktivitätsökonomie. Das ist die Bühne, auf der die folgende Debatte stattfindet.

Mara Stein: Das Ende des unscharfen Scopes

Mara Steins Position ist nicht die naive Variante. Sie argumentiert nicht damit, dass Dev-AI das Coding einfach billiger macht. Sie kennt die METR-Studie aus dem Sommer 2025, eine der belastbarsten realen Untersuchungen zu AI-gestützter Entwicklerproduktivität: Bei erfahrenen Open-Source-Entwicklern in vertrauten Codebasen wurde ein Slowdown von 19 Prozent gemessen, während die Entwickler selbst von einer Beschleunigung ausgingen. Sie weiß auch, dass METR die Folgestudie 2026 methodisch neu aufsetzen wollte, weil sich die AI-Nutzung in der Entwicklerpraxis verschoben hatte. Mara führt den Streit nicht über reine Coding-Produktivität.

Sie führt ihn über Spezifikation:

"Wir waren noch nie so nah an einer prüfbaren Spezifikation. Früher war der Weg vom Lastenheft des Fachbereichs zum Pflichtenheft der IT voller Annahmen, Lücken und späterer Missverständnisse. Heute kann Dev-AI Anforderungen zerlegen, Inkonsistenzen markieren, Edge Cases im KYC-Prozess ergänzen und daraus testbare User Stories ableiten. Wenn ich besser weiß, was gebaut werden soll, kann ich auch besser bepreisen. Der Festpreis wird wieder interessant, weil die Spezifikation nicht mehr aus Bauchgefühl besteht."

Maras zweites Argument ist die Standardisierung von Lieferpaketen. Was früher ein individuelles Projekt war, kann zum produktisierten Paket werden: ein API-Adapter, ein Datenprofiling-Lauf, eine Migrationsanalyse mit definiertem Output, eine Testautomatisierung für einen bekannten Prozess. Solche Pakete lassen sich mehrfach ausführen, messen und verbessern. Daraus entsteht über Zeit eine Datenbasis, die Festpreis-Kalkulationen trägt.

Ihr drittes Argument betrifft Agentic FinOps. Wo Token-Verbrauch, Tool-Calls, Modell-Routing und Eskalationen pro Task gemessen werden, lassen sich Lieferpakete mit Budget Circuit Breakern, Routing-Regeln und Review-Gates ausstatten. Damit, so Mara, sei der Festpreis nicht mehr blind. Er werde governance-fähig.

Mara macht ein Zugeständnis, ohne das ihre Position nicht tragen würde:

"Dev-AI liefert mir keine endgültige Spezifikation. Sie liefert mir eine bessere erste Fassung. Die endgültige entsteht weiterhin im Dialog mit Fachbereich, Compliance, Innenrevision und manchmal erst in einer Prüfung. Aber die bessere erste Fassung verschiebt den Streit nach vorne. Und Streit, der vor Vertragsabschluss stattfindet, ist billiger als Streit, der im Change Request landet."

Das ist eine konsistente Pro-Festpreis-Position. Sie umgeht die schwache Stelle der Coding-Produktivität, macht ein realistisches Zugeständnis bei der Spezifikation und verlangt Agentic FinOps als integralen Teil des Angebotsmodells. Wer Mara so liest, müsste eigentlich einverstanden sein. Genau hier setzt Leonhard an.

Leonhard Voss: Sichtbarkeit ist nicht Vorhersagbarkeit

Leonhards Einwand teilt nicht das Bild eines durch AI geschärften Pflichtenhefts. Er teilt nur die Schlussfolgerung nicht:

"Eine bessere Spezifikation ist kein deterministischer Lieferpfad. Dein Pflichtenheft kann sauber sein, aber dein Agent ist es nicht. Ein Agentic Coder tippt nicht einfach Code herunter. Er schreibt, testet, liest Stacktraces, korrigiert, holt Kontext nach, ruft Tools auf und startet erneut. Bei einer sauberen API ist er nach wenigen Schleifen fertig. Bei einer undokumentierten Legacy-Schnittstelle kann derselbe Agent in Retries, Kontextwachstum und Validierungsschleifen laufen. Dann ist nicht die Anforderung unklar, sondern der Weg zur Erfüllung volatil."

Diese Volatilität ist messbar, aber sie lässt sich nicht mit einer einzigen Kennzahl erledigen. Das arXiv-Paper "How Do AI Agents Spend Your Money?" zeigt, dass agentische Coding-Tasks deutlich mehr Tokens verbrauchen als klassische Code-Reasoning-Prompts und zwischen Runs stark schwanken können. Vantage, Reflex.dev und Augment Code beschreiben dieselbe Richtung aus der Kostenpraxis: Tokenkosten hängen an Loop-Verhalten, Kontextwachstum, Toolaufrufen und Arbeitsweise. Für die Festpreiskalkulation reicht deshalb nicht die Preisdatei des Modellanbieters. Entscheidend ist, wie oft der Agent iteriert, wie viel Kontext er mitschleppt und wann ein Mensch stoppt.

Leonhards Pointe daraus:

"Dev-AI kann dir helfen, das Lieferobjekt besser zu beschreiben. Sie kann dir nicht vorab exakt sagen, wie viele Tokens, Tool-Calls, Reviews und Korrekturen bis zur Abnahme nötig sind. Sichtbarkeit ist nicht Vorhersagbarkeit. Ein Festpreis ohne Budgetgrenzen, Routing Ledger und Change-Mechanik ist kein kalkulierter Preis, sondern Tail Risk."

Sein zweites Argument betrifft die Engpässe außerhalb des Codings, und das ist der für Bankprojekte härteste Punkt. Bankprojekte scheitern selten daran, dass niemand Code schreiben kann. Sie stocken an Datenqualität, an Firewall-Freigaben, an Fachbereichsverfügbarkeit, an Risk Reviews, an Datenschutz-Folgenabschätzungen, an Auslegungsfragen zur MaRisk AT 9 oder DORA Art. 28 ff., an der Verfügbarkeit einer Innenrevision, die im Quartalsabschluss anderes zu tun hat. Dev-AI beschleunigt das Entwicklungsteam, aber sie beschleunigt nicht die Bank.

Der harte Schlagabtausch

Mara kontert nicht naiv. Sie kontert mit Governance:

"Dann ist der Fehler nicht der Festpreis, sondern der naive Festpreis. Ich würde keinen Gesamtumbau pauschal anbieten. Aber ein API-Adapter mit definierten Datenklassen, Testfällen, Akzeptanzkriterien, Tokenbudget und Human-Review-Gate ist ein anderes Produkt als ein offenes Beratungsprojekt."

Leonhard sieht genau in diesem Satz die argumentative Falle:

"Wenn dein Festpreis einen Tokenbudget-Deckel hat, ist es kein Festpreis im alten Sinn. Es ist ein Hybridmodell mit vorausbezahltem Werkpaket, Verbrauchsgrenze und Reputationsrisiko bei Überschreitung. Du verlagerst das Risiko nicht. Du benennst es präziser. Bei der ersten Überschreitung verhandelst du einen Change Request und stehst vor dem alten Spiel: Marge gegen Beziehung. Der einzige Unterschied ist, dass du den Streit jetzt um Tokens führst statt um Personentage."

Das ist die zentrale Stelle der Debatte, und sie ist unbequem für beide Seiten. Mara muss zugeben, dass jedes Festpreis-Modell mit Verbrauchssichtbarkeit eine Mischform ist. Leonhard muss zugeben, dass diese Mischform trotzdem disziplinierender wirkt als T&M ohne Lieferversprechen oder Festpreis ohne Kostentransparenz.

Mara verteidigt sich mit dem Hinweis auf die strukturellen Eigenheiten der Bank:

"Wenn du DORA, § 25b KWG und MaRisk ernst nimmst, drückt dich die Aufsicht ohnehin in klar beschriebene, überwachbare und exit-fähige Leistungszuschnitte. Das ist kein automatisches Festpreisargument. Aber es begünstigt Werkpakete mit Akzeptanzkriterien, Monitoring und dokumentierten Übergabepunkten. Genau dort kann ein neuer Festpreis entstehen."

Leonhards Antwort ist die wahrscheinlichere Marktrealität:

"Der Einkauf wird die Dev-AI-Geschwindigkeit sehen und den Risikoaufschlag angreifen. Die Bank nimmt dein AI-geschärftes Pflichtenheft gerne. Aber sie wird daraus nicht automatisch einen margenfreundlichen Festpreis machen. Wahrscheinlicher ist ein härteres agiles Modell: kürzere Sprints, mehr Output-Erwartung, strengere Akzeptanzkriterien, mehr Transparenz über AI-Nutzung. Agilität wird dann nicht abgeschafft. Sie verlässt das Whiteboard und landet im Werkvertrag."

Und dann, der Punkt, der den Twist trägt:

"Auch das härtere agile Modell löst die Token-Volatilität nicht. Es verlagert sie nur. Aus meiner Bilanz in deine. Aus dem Stundensatz in den Sprint-Festpreis. Aus dem Change Request in die Akzeptanzkriterien-Schlacht. Die Volatilität ist nicht weg. Sie wandert."

Wo beide recht haben, und wo beide blind werden

Mara hat recht in einem Punkt, der zu selten ausgesprochen wird: Dev-AI verschiebt den Ort, an dem Streit um Scope stattfindet, nach vorne. Wer mit besseren Anforderungen in die Verhandlung geht, kann mit weniger Puffern leben. Das ist ein echter Effizienzgewinn, und er ist genau dann verteilbar, wenn beide Seiten ihn anerkennen. Festpreis ist in dieser Welt nicht abwegig. Er ist eine plausible Form der Anerkennung, dass ein definiertes Werkpaket zu einem definierten Preis lieferbar ist.

Leonhard hat recht in einem Punkt, der ebenso selten ausgesprochen wird: Die Verbesserung der Spezifikation und die Verbesserung der Ausführung sind verschiedene Phänomene. Die Spezifikation wird durch Dev-AI im besten Fall eine Iteration besser. Die Ausführung wird durch Agenten im besten Fall schneller und im schlechtesten Fall systemisch volatiler. Wer beides in einen Festpreis legt, ohne die Volatilität zu hedgen, übernimmt ein Risiko, das er nicht sauber bepreisen kann.

Mara wird blind, wenn sie die Spezifikationsqualität überschätzt. Edge Cases im KYC-Prozess, die ein Sprachmodell aus einem Korpus zieht, sind nicht dasselbe wie Edge Cases, die in einer aktuellen Aufsichtsauslegung stehen oder in einer Innenrevisions-Feststellung aus dem vorletzten Quartal. Anforderungen in der Bank-IT entstehen nicht nur aus Wissen, sondern aus dynamischer Auslegung.

Leonhard wird blind, wenn er die Disziplinierungswirkung von Agentic FinOps unterschätzt. Die Sichtbarkeit von Token-, Tool- und Review-Kosten ist in der Tat nicht Vorhersagbarkeit. Aber sie ist die Voraussetzung dafür. Wer pro Task misst, kann pro Task lernen. Wer pro Lieferpaket lernt, kann beim hundertsten Adapter besser kalkulieren als beim ersten. Festpreis ohne diese Lernkurve ist Hazard. Festpreis mit dieser Lernkurve ist eine industrielle Disziplin, die der Beratungsmarkt bisher selten hatte.

Watchdog-Einordnung

Festpreis wird durch Agentic AI nicht generell sicherer. Er wird dort plausibler, wo Produktion, Kontrolle und Abnahme gemeinsam standardisiert sind. Diese Bedingung ist anspruchsvoller, als sie klingt. Sie bedeutet, dass der Anbieter nicht nur ein definiertes Werkpaket liefern muss, sondern auch die FinOps-Infrastruktur, die Audit Trails, die Routing-Regeln und die Eskalationspfade, die das Werkpaket governance-fähig machen. Sie bedeutet auch, dass die Bank nicht nur ein definiertes Abnahmeverfahren bereitstellen muss, sondern die organisatorische Fähigkeit, Akzeptanzkriterien zu klären, bevor Code gegen sie läuft.

Sinnvolle Festpreis-Kandidaten in der Bank-IT sind klar abgrenzbare Werkpakete: ein definierter Schnittstellenadapter, ein Datenprofiling-Lauf, eine Migrationsanalyse mit dokumentiertem Output, ein Testautomatisierungs-Paket für einen bekannten Prozess, ein Proof of Concept mit hartem Scope, ein abgegrenztes Agentic-FinOps- oder AgentOps-Assessment, ein Kontroll- und Dokumentationspaket für eine bestehende Strecke. In dieser Welt ist Festpreis eine Form der industriellen Reife.

Gefährliche Festpreis-Kandidaten bleiben das, was sie immer waren: offene Transformationen, Legacy-Integrationen mit unbekannten Schnittstellen, Migrationen ohne geprüfte Datenqualität, regulatorisch unklare Zielbilder, Projekte mit vielen nicht verfügbaren Stakeholdern, produktive Agentensysteme ohne Monitoring, Budgetgrenzen und Audit Trail. In dieser Welt ist Festpreis eine Form des stillen Margenverlusts.

Das wahrscheinliche Marktmodell sieht so aus: Discovery nach Aufwand, Umsetzung modularer Pakete zum Festpreis, Change Requests streng separat, Betrieb und Monitoring als Retainer mit Outcome-Komponenten. Das ist kein triumphales Comeback des Festpreises, sondern seine selektive Rehabilitation als ein Modell unter mehreren.

Der eigentliche Konflikt

Die Frage lautet 2026 nicht mehr: Festpreis oder agil? Die Frage lautet: Wer kontrolliert den Produktivitätsgewinn der Dev-AI?

Wenn der Anbieter ihn in standardisierte, messbare Lieferpakete übersetzt, kann Festpreis funktionieren und der Anbieter hält einen Teil der Marge. Wenn die Bank ihn über T&M-Sprints mit höherem Output abschöpft, bleibt der Anbieter schneller, aber nicht zwingend profitabler. Wenn keiner von beiden ihn kontrolliert, fließt er in die Cloud-Rechnungen der Hyperscaler und Modell-Anbieter, die ihn vermutlich am besten messen können.

Das ist der eigentliche Schauplatz der nächsten zwei Jahre. Festpreis ist kein Etikett, das eine Vertragsfrage entscheidet. Er ist ein Instrument in einem Verteilungskampf um die Produktivitätsrenten, die Agentic AI in der Bank-IT freisetzt. Wer dieses Instrument bewusst einsetzt, mit klarer Abgrenzung, mit Agentic FinOps, mit Routing Ledger, mit Change-Mechanik, wird Geld verdienen. Wer ihn aus Reflex anbietet, weil der Einkauf danach fragt, wird die nächste Generation der stillen Margenverluste finanzieren.

Die Renaissance, von der manche sprechen, ist keine Rückkehr zum alten Festpreis. Sie ist die Geburt eines neuen. Wer ihn nicht erkennt, bekommt den alten.

Die Figuren Mara Stein und Leonhard Voss sind fiktive Denkfiguren. Sie bündeln gegensätzliche Marktlogiken und sind keine realen Expertinnen oder Experten.

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