SaaS kontrolliert ablösen

Wir prüfen zuerst, ob Retain, Replace oder Rebuild wirtschaftlich sinnvoll ist. Wenn eine Eigenlösung trägt, lösen wir nur den wirklich benötigten Funktionskern heraus und überführen ihn schrittweise in einen sicheren Produktivbetrieb – beschleunigt mit Devin von Cognition.

SaaS-Potenzial prüfen

SaaS kontrolliert ablösen

SaaS-Potenzial prüfen

Von der Bewertung zur produktiven Eigenlösung

Nicht als Kopie einer bestehenden Software, sondern als eigenständige Individualentwicklung auf Basis Ihrer realen Geschäftsprozesse. Die Roadmap zeigt den vollständigen Weg in sieben Phasen. Die folgenden Sections vertiefen die zentralen Hebel dahinter: Business Case, Fachlichkeit, Validierung und Zielarchitektur.

Entscheidung

Business Case & Entscheidungsgrundlage

Bevor eine SaaS-Ablösung sinnvoll wird, muss klar sein, was heute tatsächlich Kosten, Risiko und Abhängigkeit erzeugt. Wir analysieren Funktionsnutzung, Rollen, Datenflüsse, Integrationen, Governance und Vendor Lock-in. AI unterstützt dabei, Dokumentation, Prozessinformationen und Abhängigkeiten schneller zu strukturieren. So entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage für Retain, Replace, Rebuild oder eine kontrollierte schrittweise Ablösung.

SaaS-Ablösepotenzial einordnen

Fachprozess

Fachlichkeit sauber herauslösen

Der wertstiftende Kern liegt meist nicht in der gesamten SaaS, sondern in einem präzisen Fachprozess. Wir identifizieren Geschäftsregeln, Rollen, Freigaben, Datenobjekte, Ausnahmen, Reports und Integrationen. AI hilft dabei, White Spots zu erkennen, Anforderungen zu konsolidieren und User Stories samt Akzeptanzkriterien vorzubereiten. So entsteht ein eigenständiges Zielbild – zugeschnitten auf Ihr Unternehmen statt auf Standardsoftware.

SaaS-Ablösepotenzial einordnen

Validierung

Figma als Brücke zwischen Fachlichkeit und Delivery

Gerade bei der Ablösung teurer SaaS-Lösungen entstehen Risiken durch Missverständnisse: Welche Funktion wird wirklich benötigt? Welche Rolle darf was? Welche Daten müssen wann sichtbar sein? Mit Figma machen wir diese Fragen früh konkret. Abläufe, Oberflächen, Rollen und Prozessvarianten werden visualisiert und mit Ihren Stakeholdern validiert. AI unterstützt dabei, Nutzerflüsse, Spezifikationen, Varianten und den MVP-Scope zu schärfen. Das Ergebnis ist validierte Fachlichkeit, bevor große Entwicklungskosten entstehen.

SaaS-Ablösepotenzial einordnen

Zielarchitektur

Zielarchitektur sicher aufsetzen

Sobald Fachlichkeit und Scope validiert sind, muss die Umsetzung in eine tragfähige Zielarchitektur überführt werden. Wir definieren DDD, Services, Datenmodelle, Schnittstellen und Non-Functional Requirements – cloud-spezifisch oder cloud-native. AI beschleunigt Architekturartefakte, technische Analyse und Dokumentation. Ihr Ergebnis ist eine sichere Zielarchitektur mit Datenschutz, Security und Compliance by Design.

SaaS-Ablösepotenzial einordnen

Der strukturierte Weg von Phase 1 bis Phase 7

Die SaaS-Ablösung ist kein Big Bang, sondern ein kontrollierter Delivery-Pfad. Deshalb machen wir den Weg von der ersten Bewertung bis zum schrittweisen SaaS-Exit in sieben klaren Phasen sichtbar.

Jede Phase zeigt, was passiert, wo AI unterstützt und welches Ergebnis Sie mitnehmen:

Phase 1
Assessment & Business Case

Was passiert: SaaS-Kosten, Funktionsnutzung, Rollen, Datenflüsse, Integrationen, Risiken und Vendor Lock-in werden analysiert. AI unterstützt: Dokumentation, Prozessinformationen und Abhängigkeiten werden schneller strukturiert. Ihr Ergebnis: Eine belastbare Entscheidungsgrundlage für Retain, Replace, Rebuild oder eine schrittweise Ablösung.
Phase 2
Fachprozess herauslösen

Was passiert: Geschäftsregeln, Rollen, Freigaben, Datenobjekte, Ausnahmen, Reports und Integrationen werden identifiziert. AI unterstützt: White Spots werden sichtbar, Anforderungen konsolidiert und User Stories samt Akzeptanzkriterien vorbereitet. Ihr Ergebnis: Ein eigenständiges Zielbild, zugeschnitten auf Ihr Unternehmen statt auf Standardsoftware.
Phase 3
Figma Wireframes & Validierung

Was passiert: Abläufe, Oberflächen, Rollen und Prozessvarianten werden visualisiert und mit Stakeholdern validiert. AI unterstützt: Nutzerflüsse, Spezifikationen, Varianten und der MVP-Scope werden geschärft. Ihr Ergebnis: Validierte Fachlichkeit, bevor große Entwicklungsaufwände entstehen.
Phase 4
Architektur & Cloud Design

Was passiert: DDD, Services, Datenmodelle, Schnittstellen und Non-Functional Requirements werden cloud-spezifisch oder cloud-native definiert. AI unterstützt: Architekturartefakte, technische Analyse und Dokumentation werden beschleunigt. Ihr Ergebnis: Eine sichere Zielarchitektur mit Datenschutz, Security und Compliance by Design.
Phase 5
MVP Build & Verify

Was passiert: Frontend, Backend, APIs, Git, CI/CD, Tests, Security Checks und Quality Gates werden iterativ umgesetzt. AI unterstützt: Code, Tests, Review-Vorbereitung, Dokumentation und Release Notes werden beschleunigt. Ihr Ergebnis: Ein lauffähiger MVP mit produktionsnaher Qualität und verifizierten Inkrementen.
Phase 6
Einführung, Datenmigration & Produktion

Was passiert: Einführung, Datenmigration, Schnittstellenumstellung, Cutover und Betriebsübergabe werden begleitet. AI unterstützt: Migrationsanalyse, Mapping-Vorbereitung, Testfälle, Runbooks und Fehleranalyse werden beschleunigt. Ihr Ergebnis: Eine produktionsfähige Lösung mit kontrolliertem Übergang aus dem alten SaaS-Prozess.
Phase 7
Iteration & SaaS Exit

Was passiert: Prozesse, Module und Integrationen werden schrittweise übernommen statt per Big Bang abgelöst. AI unterstützt: Weiterentwicklung, Tests, Reviews, Dokumentation und Optimierung werden beschleunigt. Ihr Ergebnis: Weniger SaaS-Abhängigkeit, reduziertes Risiko und ein kontrolliert wachsender Funktionsumfang.

Unsere Partner & Technologien

Für SaaS-Ablösungen verbinden wir Enterprise Architecture, Cloud Native, Cloud Engineering und AI SDLC mit starken Technologiepartnern und belastbarer Delivery-Erfahrung.