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Die Verbreitung digitaler Technologien ist ein Phänomen, das tiefgreifende Veränderungen in Gesellschaft, Wirtschaft und Staat mit sich bringt. Je länger dieser Prozess andauert, desto mehr finden Integrations-, Differenzierungs- und Gewöhnungsprozesse statt, die den Wechsel oder die Ablösung digitaler Systeme erschweren. Insbesondere große und am Markt etablierte Unternehmen befinden sich nach langjähriger Nutzung von Unternehmenssoftware in einer Phase der Post-Adoption. Die Lieferbeziehungen zwischen Softwareanwendern und -anbietern basieren folglich auf einer historisch gewachsenen Softwareausstattung. Insbesondere im Zusammenhang mit der zunehmenden Nutzung von Cloud Computing, Big Data Analytics und Machine Learning ist der Markt für Unternehmenssoftware gleichzeitig von dynamischen Anpassungen geprägt. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen von etablierten Softwaresystemen trennen sollten, um auf eine neuartige Software umzusteigen. Für solche Entscheidungen werden in einer Phase, in der die bestehende Software bereits im Einsatz ist, alternative Softwareoptionen nicht nur hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen, sondern auch der Aufwand und das Risiko eines Wechsels berücksichtigt. Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Untersuchung der Frage nachgegangen, welche Faktoren und Wirkungszusammenhänge die Weiternutzung in der Post-Adoptionsphase bestimmen. Anhand einer empirischen Untersuchung und der Anwendung des Verfahrens der Strukturgleichungsmodellierung wird gezeigt, dass insbesondere strukturelle Barrieren die Weiternutzung von Unternehmenssoftware determinieren. Der Autor Dr. Paul F. Langer ist Wirtschaftswissenschaftler an der Deutschen Universität für Verwaltungswissenschaften in Speyer. Seine Forschungsschwerpunkte sind die digitale Transformation, die Plattformökonomie, die Diffusion neuer Technologien (KI, Cloud, Quantum Computing) sowie innovative und nachhaltige Geschäftsmodelle.