Liebe Börsianer,
in einem Konferenzraum irgendwo in New York City erklärt Aneel Bhusri, Gründer und CEO von Workday (WDAY), seinem Unternehmen, dass es wieder ein Startup sei. Nicht metaphorisch. Er beschreibt, wie er Steve-Jobs-Videos geschaut hat. Wie er über weniger Hierarchieebenen, schnellere Entscheidungen und das Recht der besten Ideen nachgedacht hat. Workday, sagt er, sitze auf einer der wichtigsten Enterprise-Plattformen der Welt — und muss sie trotzdem neu erfinden.
Dieser Moment ist kein PR-Akt. Er ist die direkte Antwort auf eine der drängendsten Fragen im Enterprise-Software-Markt: Überlebt SaaS die KI-Apokalypse? Die These lautet grob: Wenn KI die Kosten der Softwareentwicklung kollabieren lässt, wenn Unternehmen mit Agenten ihre eigenen Tools bauen und wenn Seat-Count-Modelle durch Automatisierung obsolet werden, dann verlieren spezialisierte HR- und Finance-Software-Anbieter ihre Existenzberechtigung. Workday steht im Zentrum dieser Debatte — ein Unternehmen mit 11.500 Kunden, 21 Jahren HR-Daten und einer Marktkapitalisierung von nur noch 31 Mrd. USD.
Was die neuesten Quartalszahlen vom Montag (21. Mai) zeigen, ist kein einfaches Bild. Der Umsatz wächst mit 13,5 % solide, der beste Q1-Bookingszuwachs seit fünf Jahren deutet auf eine Beschleunigung hin, und agentische KI nähert sich einem wiederkehrenden Umsatz (ARR) von 500 Mio. USD. Gleichzeitig kämpft das Unternehmen mit Seat-Compression im Tech-Sektor, einem Geschäftsmodell im Umbau von Per-Seat zu Flex-Credits, und der Frage, ob das organische KI-Momentum tatsächlich strukturell oder nur zyklisch ist.
Workday beschreibt sich selbst als Hüter des "World Model of Work" — 1,4 Billionen Transaktionen pro Jahr, über 80 Millionen Nutzer unter Vertrag, mehr als zwei Jahrzehnte Daten darüber, wer was genehmigt, wie Geld fließt, wie Menschen eingestellt, bewertet und entwickelt werden. Das ist keine Marketing-Sprache, sondern ein ernstzunehmendes strukturelles Argument. Für agentische KI-Systeme braucht es genau diesen Kontext, um korrekt zu funktionieren — nicht nur Sprachmodelle, sondern Prozesslogik, Compliance-Regeln und deterministische Approval-Ketten.
Gerrit Kazmaier, President für Produkt und Technologie, formuliert es präzise: Wer große Arbeitsdaten-Ausgaben in kleinere Software-Ausgaben verwandeln will, braucht drei Zutaten — das Datenmodell von Workday, die eingebetteten Geschäftsprozessregeln und die tiefe Integration in den tatsächlichen Arbeitsfluss. Das ist das Kern-Argument gegen die Disruptions-These: Kein Startup und kein intern aufgebautes Tool verfügt über 21 Jahre Prozessdaten in HR und Finance unter einer einheitlichen Sicherheitsarchitektur.
Gleichzeitig expandiert das Unternehmen bewusst in benachbarte Märkte: Mit Sana for ITSM dringt Workday in IT-Service-Management vor, mit dem Sana Travel Agent in Reisekostenabrechnung und Buchung. Das sind keine marginalen Features, sondern direkte Angriffe auf ServiceNow, SAP Concur und andere etablierte Anbieter — ermöglicht durch das bestehende Datenmodell aus HR- und Finanztransaktionen. KI senkt die Entwicklungskosten für diese Expansionen erheblich.
Im 1. Quartal erwirtschaftete Workday 2,542 Mrd. USD Umsatz, ein Plus von 13,5 % gegenüber dem Vorjahr. Der Subscription-Umsatz wuchs um 14 % Prozent. Das cRPO — die umsatzrelevante Auftragsreichweite für die nächsten 12 Monate — erreichte 8,81 Milliarden Dollar bei einem Wachstum von 15,5 %, was über dem Umsatzwachstum liegt und auf beschleunigtes Booking-Momentum hindeutet. Der Non-GAAP-Betriebsgewinn betrug 809 Millionen Dollar bei einer Marge von 31,8 %. Die Margenstärke ergibt sich aus zwei Quellen: erstens dem organischen Leverage durch KI-Produktivitätsgewinne innerhalb der eigenen Entwicklungs- und Go-to-Market-Teams, zweitens diszipliniertem Headcount-Management.
Das Flex-Credits-Modell — ein einheitliches Preismodell für Agenten, KI-APIs und Data Cloud — ermöglicht konsumptionsbasierte Monetarisierung, die nicht mehr an Headcount gebunden ist. Das ist strukturell wichtig: Wenn Seat-Counts durch Automatisierung sinken, muss das Umsatzmodell mithalten. Flex Credits ist diese Antwort. Der Umstieg dauert — das Modell ist noch früh —, aber die Richtung stimmt. KI-Expansion-Deals waren im Schnitt über 50 % größer als reguläre Expansion-Deals, was auf erhebliche Pricing-Power hindeutet.
Die bullische These ist einfach: KI braucht Kontext, Regeln und Daten, um zu funktionieren. Workday hat beides in einer Form, die niemand sonst replizieren kann. 4.000 Kunden nutzen bereits mindestens einen organisch entwickelten Agenten, Kunden mit KI-Lösungen expandieren 50 % stärker. Das Unternehmen ernennt Joel Hellermark, den Gründer der KI-Plattform Sana, zum Chief AI Officer — ein Signal, dass die Transformation ernst genommen wird. Deployment Agent reduziert Implementierungskosten um 30 bis 50 % — das beseitigt eine historische Wachstumsbarriere im Mid-Market.
Die nüchterne Gegenthese: Das Wachstum von 13 % ist solide, aber für ein Unternehmen in einem nominellen KI-Boom nicht spektakulär. Die Prognose ist stabil, nicht beschleunigend. Die Seat-Compression ist real. Die Qualität des Backlogs verändert sich, wenn Flex-Credits und Verbrauchsmodelle zunehmen. Ob sich höheres Booking-Volumen in höherem Umsatz übersetzt, zeigt sich erst im 2. Halbjahr und stärker dann im Geschäftsjahr 2028.
Workday (ISIN US98138H1014): Workday liefert das stärkste Q1-Booking-Momentum seit fünf Jahren und hebt die Margin-Guidance an. Das 13%ige Umsatzwachstum und die stabile FY27-Prognose zeigen Kontinuität, aber keine Beschleunigung. Mit einem KGV27e von 12 wirkt die Aktie historisch günstig. Das EPS soll im kommenden Jahr um ca. 19 % wachsen. Die Leerverkaufsquote von rund 13 % sollte jetzt ebenfalls für Aufwärtsdruck sorgen.
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