PostHog: Wenn KI-Agenten die Software kaufen

Die Mehrheit der Dashboards auf der Analyseplattform PostHog wird heute nicht mehr von Menschen erstellt – sondern von KI-Agenten. James Hawkins, Co-CEO und Mitgründer von PostHog, beschreibt damit einen fundamentalen Wandel in der Softwarebranche: Der Mensch ist nicht länger der eigentliche Nutzer eines Produkts, sondern nur noch der Käufer. Der Agent entscheidet, handelt und integriert – während der Mensch lediglich mit Ja oder Nein antwortet. Dieses Paradigma verändert, wie Unternehmen Software entwickeln, vermarkten und verkaufen.

Der KI-Agent als eigentlicher Nutzer

PostHog startete 2019 als Open-Source-Analysetool für Entwickler. Die Grundidee war schlicht: Bestehende Analytics-Produkte waren nicht für Entwickler gemacht. Man wollte etwas, das sich selbst hosten lässt, transparent ist und ohne Verkaufsgespräch erworben werden kann. Sechs gescheiterte Startup-Ideen gingen dem Produkt voraus.

Heute zählt PostHog rund eine halbe Million Kunden und etwa 19 verschiedene Produkte – von Session Recordings über Feature Flags bis hin zu A/B-Testing. Der entscheidende Schritt: Weg von reiner Datenanalyse, hin zur automatisierten Handlung. Statt Probleme nur anzuzeigen, soll das System sie eigenständig beheben.

Hawkins beschreibt den Wandel anhand des Onboarding-Prozesses: Früher dauerte die Einrichtung von PostHog im Schnitt eine Woche – und nur 22 Prozent der Nutzer schlossen sie erfolgreich ab. Nach der Einführung eines agentenbasierten Onboarding-Flows sank die Zeit auf unter eine Stunde. Die Aktivierungsrate verdoppelte sich nahezu.

Marketing für Agenten statt für Menschen

Wer heute Software kauft, tut das zunehmend auf Empfehlung eines Agenten – nicht eines Kollegen. Hawkins beobachtet, dass Agenten wie Claude oder ChatGPT Produktempfehlungen aussprechen, Integrationen einrichten und Tools eigenständig auswählen. Damit verlagert sich auch das Marketing.

„Man macht wahrscheinlich Marketing für einen Agenten”, sagt Hawkins. Agenten lesen Dokumentationen vollständig, überfliegen nichts und benötigen detaillierte Vergleichsdaten sowie präzise technische Beschreibungen. Klassische Werbebotschaften verfehlen ihr Ziel, wenn der Entscheider eine KI ist.

Konkret bedeutet das für PostHog: Produktdokumentation wird nicht mehr für menschliche Leser geschrieben, sondern so strukturiert, dass Agenten den Kontext optimal verarbeiten können. Der Effekt ist laut Hawkins messbar – die Reichweite technischer Texte steigt erheblich, weil Agenten jeden Satz tatsächlich verarbeiten.

Das Auto hat noch kein Lenkrad

Trotz des KI-Booms bleibt Hawkins nüchtern. Er vergleicht den aktuellen Stand der KI-Entwicklung mit einem Auto mit Ferrarimotor, aber einem Lenkrad aus Papier und defekten Bremsen. Die Sprachmodelle selbst seien spektakulär – doch das Ökosystem drumherum fehle weitgehend noch.

• Autonomes Code-Review bleibt weitgehend manuell – sobald das wegfällt, könnten Entwicklerteams von fünf auf über 100 Code-Änderungen pro Tag kommen.
• Infrastruktur-Management wird von KI bislang schlechter beherrscht als das Schreiben von Code.
• Hochpreisige Frontier-Modelle sind für viele Nutzer schlicht zu teuer für den Alltagseinsatz.
• Open-Source-Modelle nähern sich den Top-Modellen an und kosten im Schnitt rund 30 Prozent weniger.
• Die Inferenzkosten – der Betrieb eines Modells im Echtzeiteinsatz – sind nach Hawkins’ Einschätzung die größte Hürde für die breite gesellschaftliche Nutzung.

Seine Prognose: Die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI werden mindestens 10 bis 20 Jahre brauchen, um im globalen BIP sichtbar zu werden. Das Ausmaß werde enorm sein – aber die Geschwindigkeit werde enttäuschen.

Wachstum durch Entwicklerkultur und PLG

PostHog wuchs fast ausschließlich durch Product-Led Growth: Entwickler installierten das Tool, empfahlen es intern weiter – und das Unternehmen erreichte zehn Millionen Dollar Jahresumsatz mit gerade einmal zwei Vertriebsmitarbeitern. Die Customer-Acquisition-Cost-Amortisationszeit lag dabei konstant bei zwei bis drei Monaten.

2024 sammelte PostHog zunächst 70 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 920 Millionen Dollar ein, wenige Monate später weitere 75 Millionen bei 1,4 Milliarden Dollar Bewertung. Der Grund für die zweite Runde war laut Hawkins nicht Kapitalmangel, sondern Zeit: Er wollte Raum, die KI-Strategie ohne Druck auszuarbeiten.

Für Gründer hat Hawkins eine klare Botschaft: Standardmäßig mit Bootstrapping beginnen, Risikokapital nur aufnehmen, wenn das Geschäftsmodell strukturell darauf ausgelegt ist – und niemals so tun, als gäbe es einen geheimen Weg ins Silicon Valley. „Jeder improvisiert irgendwie”, sagt Hawkins. Der entscheidende Vorteil kleiner Teams: Sie können sich vollständig auf Kundenbedürfnisse konzentrieren, während große Unternehmen intern oft im Chaos versinken.

PostHog steht damit exemplarisch für eine neue Generation von Softwareunternehmen, die nicht für menschliche Nutzer, sondern für eine Welt bauen, in der KI-Agenten die eigentlichen Entscheider, Integratoren und Käufer sind – und in der die Frage nicht mehr lautet, welche Software ein Mensch installiert, sondern welche ein Agent als nächstes auswählt.