Eine der häufigsten Fragen die ich in ersten Beratungsgesprächen höre: „Sollen wir etwas kaufen oder selbst entwickeln?" Die ehrliche Antwort: es gibt keine universell richtige Antwort — aber es gibt klare Kriterien.
Die drei Optionen im Überblick
- Buy: Standardsoftware mit KI-Features kaufen (z.B. CRM mit KI-Scoring, ERP mit Prognose-Modul)
- Configure: Bestehende KI-Plattformen konfigurieren und integrieren (z.B. Azure OpenAI, AWS Bedrock, vorkonfigurierte Agenten)
- Build: Eigenentwicklung auf Basis von Modellen und Infrastruktur
Kriterium 1: Wie einzigartig ist Ihr Use Case?
Wenn Ihr Anwendungsfall im Wesentlichen dem entspricht was viele andere Unternehmen auch brauchen — Dokumentenklassifikation, Chatbot für FAQs, Berichtsautomatisierung — gibt es mit hoher Wahrscheinlichkeit bereits eine konfigurierbare Lösung. Eigenentwicklung wäre hier Ressourcenverschwendung.
Wenn Ihr Use Case hingegen tief in Ihr spezifisches Datenmodell, Ihre Prozesslogik oder Ihre Branchenbesonderheiten eingreift — ist Konfiguration oder Eigenentwicklung oft unvermeidlich.
„Kaufen was Standard ist. Bauen was einzigartig ist. Nie umgekehrt."
Kriterium 2: Wie kritisch ist die Datenhoheit?
Wenn Ihre Daten sensibel sind — Kundendaten, Finanzdaten, Geschäftsgeheimnisse — ist die Frage wo und wie sie verarbeitet werden entscheidend. Viele SaaS-Lösungen trainieren ihre Modelle auf Kundendaten. Das ist oft kein Problem, manchmal aber ein K.O.-Kriterium.
- SaaS-Lösung: Daten verlassen Ihre Kontrolle (Prüfen Sie die AGB sorgfältig)
- Konfigurierte Cloud-Plattform: Daten bleiben in Ihrem Cloud-Tenant
- On-Premise Eigenentwicklung: Maximale Kontrolle, maximaler Aufwand
Kriterium 3: Was ist Ihre Wartungskapazität?
Eigenentwicklungen müssen gewartet werden. KI-Modelle driften mit der Zeit — die Welt ändert sich, die Daten ändern sich, die Erwartungen ändern sich. Haben Sie intern die Kapazität das System langfristig zu betreuen? Oder brauchen Sie einen Partner der das übernimmt?
Viele Unternehmen entscheiden sich für Eigenentwicklung aus dem Wunsch nach Kontrolle — und merken 12 Monate nach Go-live, dass sie niemanden haben der das System wartet. Das Ergebnis: ein veraltetes System das niemand anfassen will.
Die praktische Entscheidungsmatrix
- Standard-Use-Case + niedrige Datensensibilität → Buy
- Standard-Use-Case + hohe Datensensibilität → Configure (eigener Cloud-Tenant)
- Einzigartiger Use-Case + mittlere Datensensibilität → Configure + Custom Layer
- Einzigartiger Use-Case + hohe Datensensibilität + Wartungskapazität → Build
Fazit
Die Make-or-Buy-Frage ist keine technische — sie ist eine strategische. Im AI Audit (Paket 1) analysieren wir genau das: Was ist Ihr Use Case, wie sensibel sind Ihre Daten, und welche Option gibt Ihnen den höchsten ROI bei vertretbarem Risiko.
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