Inhaltsverzeichnis
- Die KI Tool Build vs Buy Entscheidung: Warum sie 2025 kritischer ist denn je
- Eigene KI Tools entwickeln: Die 5 entscheidenden Kriterien
- KI Standardlösungen vs Eigenentwicklung: Der Praxis-Vergleich
- KI Tool Entwicklung: Realistische Kosten und Zeitaufwand 2025
- Schritt-für-Schritt: So triffst du die richtige Build vs Buy Entscheidung
- Praxisbeispiele: Diese Unternehmen haben richtig entschieden
- Fazit: Build vs Buy in der KI-Ära
- Häufig gestellte Fragen
Du stehst vor einer der wichtigsten strategischen Entscheidungen deines Unternehmens: Solltest du eine eigene KI-Lösung entwickeln lassen oder auf eine Standardlösung setzen?
Ich kenne diese Situation gut.
In den letzten 18 Monaten habe ich über 40 Unternehmen bei genau dieser Entscheidung beraten.
Die Hälfte davon hat falsch entschieden.
Warum das so ist und wie du es besser machst, erkläre ich dir in diesem Artikel.
Die KI Tool Build vs Buy Entscheidung: Warum sie 2025 kritischer ist denn je
Die KI-Landschaft hat sich in den letzten 12 Monaten fundamental verändert.
Was früher eine klare Sache war (fast immer „Buy“), ist heute komplizierter geworden.
Was sich in der KI-Landschaft fundamental geändert hat
Früher war die Antwort einfach: „Kauf eine Standardlösung.“
Die Eigenentwicklung von KI-Tools war extrem teuer, zeitaufwändig und riskant.
Heute ist das anders.
Open Source Modelle wie Llama 3.1 (Meta, 2024) oder Mistral (Mistral AI, 2024) haben die Entwicklungskosten drastisch gesenkt.
Cloud-Infrastrukturen wie AWS Bedrock oder Azure OpenAI Service machen den Betrieb einfacher.
No-Code und Low-Code Plattformen ermöglichen es auch kleineren Teams, maßgeschneiderte Lösungen zu erstellen.
Gleichzeitig sind die Standardlösungen nicht automatisch besser geworden.
Viele SaaS-Anbieter haben einfach ChatGPT integriert und nennen es „KI-Feature“.
Das ist wie ein Aufkleber auf einem alten Auto.
Die neuen Realitäten bei KI-Entwicklungskosten
Lass mich dir konkrete Zahlen zeigen:
| Komplexität | 2022 (Eigenentwicklung) | 2025 (Mit Open Source) | Standard-SaaS |
|---|---|---|---|
| Einfacher Chatbot | 150.000 – 300.000€ | 15.000 – 50.000€ | 50 – 500€/Monat |
| Dokumentenanalyse | 300.000 – 800.000€ | 50.000 – 150.000€ | 200 – 2.000€/Monat |
| Custom RAG System | 500.000 – 1.500.000€ | 80.000 – 300.000€ | 500 – 5.000€/Monat |
Diese Zahlen basieren auf echten Projekten aus meinem Netzwerk.
Du siehst: Die Kostenschere hat sich dramatisch verringert.
Bei einer 3-Jahres-Betrachtung sind Custom-Lösungen oft sogar günstiger.
Warum Standard-Lösungen nicht mehr automatisch die beste Wahl sind
Ich erlebe immer wieder, dass Unternehmen blind auf Standardlösungen setzen.
Das war mal richtig, ist aber heute oft ein Fehler.
Hier die häufigsten Probleme mit Standard-KI-Tools:
- Daten-Lock-in: Deine wertvollen Trainingsdaten landen beim Anbieter
- Feature-Abhängigkeit: Du kannst nur nutzen, was der Anbieter programmiert hat
- Skalierungskosten: Bei steigender Nutzung explodieren die Kosten
- Compliance-Risiken: Besonders in regulierten Branchen problematisch
- Vendor-Lock-in: Ein Wechsel wird mit der Zeit immer schwieriger
Ein Kunde von mir zahlt heute 12.000€ monatlich für eine Standard-Lösung.
Eine eigene Lösung hätte 200.000€ Entwicklungskosten und 2.000€ monatliche Betriebskosten.
Nach 18 Monaten wäre die Eigenentwicklung günstiger gewesen.
Und sie hätte die volle Kontrolle über ihre Daten behalten.
Eigene KI Tools entwickeln: Die 5 entscheidenden Kriterien
Ich habe eine Entscheidungsmatrix entwickelt, die bei über 90% meiner Beratungen zur richtigen Wahl geführt hat.
Diese 5 Kriterien entscheiden, ob du auf Build oder Buy setzen solltest.
Kriterium 1: Datenhoheit und Compliance-Anforderungen
Das wichtigste Kriterium überhaupt.
Wenn du in einer regulierten Branche arbeitst oder sensible Daten verarbeitest, führt oft kein Weg an einer eigenen Lösung vorbei.
Build-Indikator:
- DSGVO-kritische Daten (Gesundheit, Finanzen, Rechtliches)
- Branchenspezifische Compliance-Anforderungen
- Daten dürfen das Unternehmen nicht verlassen
- Audit-Anforderungen für KI-Entscheidungen
Buy-Indikator:
- Unkritische Daten (Marketing, öffentliche Informationen)
- Keine besonderen Compliance-Anforderungen
- Cloud-First Strategie im Unternehmen
Ein Anwaltskanzlei-Kunde von mir wollte initially auf eine Standard-Lösung setzen.
Nach der Compliance-Prüfung war klar: Mandantendaten dürfen nicht zu externen KI-Anbietern.
Eigenentwicklung war die einzige Option.
Kriterium 2: Spezifische fachliche Anforderungen
Je spezifischer deine Anforderungen, desto wahrscheinlicher brauchst du eine eigene Lösung.
Standard-Tools sind für den Durchschnitt gemacht.
Du bist aber wahrscheinlich nicht durchschnittlich.
Build-Indikator:
- Hochspezialisierte Fachdomäne
- Einzigartige Geschäftsprozesse
- Proprietäre Datenstrukturen
- Integration in komplexe Legacy-Systeme
- Sehr spezifische Output-Formate nötig
Buy-Indikator:
- Standard-Use-Cases (Chat, Übersetzung, Textgenerierung)
- Branchentypische Prozesse
- Einfache Datenstrukturen
- Standard-Integrationen ausreichend
Ich hatte einen Maschinenbau-Kunden mit 40 Jahren Konstruktionsdaten.
Diese Daten waren so spezifisch strukturiert, dass keine Standard-KI damit umgehen konnte.
Build war die einzige sinnvolle Option.
Kriterium 3: Langfristige Kostenkalkulation
Hier machen die meisten Unternehmen Denkfehler.
Sie schauen nur auf die initialen Kosten.
Dabei sind die laufenden Kosten über 3-5 Jahre entscheidend.
Echte TCO-Kalkulation (Total Cost of Ownership):
| Kostenfaktor | Eigenentwicklung | Standard-Lösung |
|---|---|---|
| Initiale Entwicklung | 50.000 – 500.000€ | 0€ |
| Monatliche Lizenzkosten | 0€ | 100 – 10.000€ |
| Hosting/Infrastruktur | 200 – 2.000€/Monat | In Lizenz enthalten |
| Maintenance/Updates | 15-20% der Entwicklungskosten/Jahr | In Lizenz enthalten |
| Skalierungskosten | Linear mit Infrastruktur | Oft exponentiell |
Break-Even-Faustregeln:
- Bei monatlichen SaaS-Kosten über 2.000€: Build prüfen
- Bei erwarteter 5x Skalierung in 3 Jahren: Build bevorzugen
- Bei Entwicklungskosten unter 18x Monatskosten: Build erwägen
Kriterium 4: Time-to-Market vs. perfekte Lösung
Die Zeit spielt eine entscheidende Rolle.
Manchmal ist eine 80%-Lösung heute besser als eine 100%-Lösung in 6 Monaten.
Build-Indikator:
- Langfristige strategische Initiative
- 6+ Monate Entwicklungszeit verfügbar
- Perfekte Lösung wichtiger als schnelle Lösung
- Wettbewerbsvorteil durch einzigartige Features
Buy-Indikator:
- Schnelle Pilotprojekte nötig
- Zeitkritische Geschäftschancen
- Proof-of-Concept vor finaler Entscheidung
- „Good enough“ reicht aus
Pro-Tipp: Starte oft mit Buy für den Proof-of-Concept.
Wenn das funktioniert, kannst du immer noch auf Build wechseln.
Kriterium 5: Interne Ressourcen und Know-how
Das wird am häufigsten unterschätzt.
KI-Entwicklung ist nicht nur Programmierung.
Du brauchst ein ganzes Ökosystem.
Notwendige interne Kompetenzen:
- Technisch: ML Engineers, Data Scientists, DevOps
- Fachlich: Domain-Experten für Datenqualität
- Organisatorisch: Projektmanagement für KI-Projekte
- Strategisch: Langfristige KI-Roadmap
Build nur wenn du hast:**
- Mindestens 2-3 Tech-Experten mit KI-Erfahrung
- Budget für externe Unterstützung (erste 6-12 Monate)
- Commitment der Geschäftsführung für 2+ Jahre
- Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung
Alternativ: Partner mit einer erfahrenen Agentur.
Aber Achtung: Wähle Partner, die langfristig verfügbar bleiben.
Ein Kunde von mir hat mit einer 2-Mann-Agentur entwickelt.
Die ist nach 8 Monaten pleite gegangen.
Das Tool funktioniert noch, aber Updates sind unmöglich.
KI Standardlösungen vs Eigenentwicklung: Der Praxis-Vergleich
Lass mich dir zeigen, wie die Entscheidung in der Praxis aussieht.
Ich vergleiche echte Szenarien aus meinen Beratungsprojekten.
Wann Standardlösungen die bessere Wahl sind
Standard-KI-Tools haben ihre Berechtigung.
Hier die Use Cases, wo Buy fast immer richtig ist:
1. Content Marketing und SEO
Tools wie Jasper AI oder Copy.ai sind für Blogposts und Social Media unschlagbar.
Eine eigene Textgenerierung zu entwickeln macht keinen Sinn.
Die Algorithmen sind ausgereift und werden ständig verbessert.
2. Standard-Übersetzungen
DeepL oder Google Translate schlagen jede Eigenentwicklung.
Es sei denn, du hast sehr spezifische Fachterminologie.
Dann wird es wieder interessant.
3. Basis-Chatbots für Kundenservice
Intercom oder Zendesk bieten solide Standard-Chatbots.
Für 90% der Unternehmen völlig ausreichend.
Setup in wenigen Stunden statt Monaten.
4. E-Mail-Marketing-Optimierung
Mailchimp und Klaviyo haben KI-Features integriert.
Betreffzeilen-Optimierung, Versandzeitpunkt, Segmentierung.
Das selbst zu entwickeln wäre Verschwendung.
5. Standard-Datenanalyse
Power BI mit KI-Features oder Tableau mit Analytics.
Für normale Business Intelligence völlig ausreichend.
Nur bei sehr spezifischen Analyseanforderungen wird Build relevant.
Custom KI Lösung: Diese Use Cases rechtfertigen den Aufwand
Jetzt die andere Seite: Wann Build die richtige Wahl ist.
1. Hochspezialisierte Dokumentenanalyse
Ein Rechtsanwalt mit 20.000 Verträgen verschiedener Jahrzehnte.
Standard-Tools verstehen die Struktur nicht.
Custom RAG (Retrieval-Augmented Generation) System mit domänenspezifischem Training.
Kosten: 180.000€ Entwicklung, ROI nach 14 Monaten.
2. Integrierte Produktionsoptimierung
Maschinenbau-Unternehmen mit Sensor-Daten aus 200 Maschinen.
Predictive Maintenance basierend auf 15 Jahren historischen Daten.
Standard-Tools können die proprietären Datenformate nicht verarbeiten.
Custom Solution mit 300.000€ Entwicklung, Einsparungen von 150.000€/Jahr.
3. Compliance-kritische Entscheidungsunterstützung
Versicherung mit komplexen Underwriting-Regeln.
KI-System zur Risikobewertung, das alle regulatorischen Anforderungen erfüllt.
Vollständige Nachvollziehbarkeit jeder Entscheidung nötig.
Standard-Tools sind Black Boxes – unbrauchbar für Audits.
4. Proprietäre Algorithmen als Wettbewerbsvorteil
Fintech mit einzigartigem Kreditscoring-Verfahren.
20 Jahre Erfahrung in spezifischer Zielgruppe.
Algorithmus ist das Kerngeschäft.
Standard-Tools würden den Wettbewerbsvorteil zunichte machen.
Hybrid-Ansätze: Das Beste aus beiden Welten
Die intelligenteste Lösung ist oft ein Mix.
Du musst nicht alles oder nichts entscheiden.
Bewährte Hybrid-Strategien:
-
Foundation + Custom Layer:
Nutze Standard-Models (GPT-4, Claude) als Basis.
Entwickle custom Prompting und Fine-Tuning für deine Domäne.
80% der Power, 20% der Entwicklungskosten.
-
Buy für Commodity, Build für Differenzierung:
Standard-Tools für normale Funktionen.
Custom Development nur für einzigartige Features.
Beispiel: Standard-Chatbot + Custom Produktkonfigurator.
-
Prototyping mit Buy, Skalierung mit Build:
Starte mit Standard-Lösung für Proof-of-Concept.
Wenn erfolgreich, entwickle custom Version.
Minimiert Risiko und maximiert Learnings.
-
Multi-Vendor-Orchestration:
Kombiniere verschiedene Standard-APIs intelligent.
OpenAI für Text, Anthropic für Reasoning, Stability AI für Bilder.
Custom Logic für Orchestration und Business Rules.
Mein erfolgreichstes Projekt der letzten 12 Monate war genau so ein Hybrid.
Standard-LLM für Basisfunktionen.
Custom RAG-System für firmenspezifische Dokumente.
Proprietary Business Logic für Entscheidungsfindung.
Entwicklungszeit: 4 Monate statt 12.
Kosten: 120.000€ statt 400.000€.
Performance: Besser als reine Standard- oder Custom-Lösung.
KI Tool Entwicklung: Realistische Kosten und Zeitaufwand 2025
Lass uns über Geld reden.
Konkret und ohne Schönfärberei.
Ich zeige dir, was KI-Entwicklung wirklich kostet.
Was kostet eine eigene KI-Lösung wirklich?
Die Kosten hängen stark von der Komplexität ab.
Hier meine Kategorisierung basierend auf 40+ Projekten:
Kategorie 1: Einfache KI-Integration (15.000 – 50.000€)
- Bestehende APIs nutzen (OpenAI, Anthropic)
- Custom Prompting und Basic UI
- Einfache Datenintegration
- Entwicklungszeit: 4-8 Wochen
- Beispiel: Kundenservice-Chatbot mit firmenspezifischen Informationen
Kategorie 2: RAG-Systeme und Dokumentenanalyse (50.000 – 150.000€)
- Vector Databases und Embeddings
- Custom Retrieval Logic
- Dokumentenverarbeitung Pipeline
- Entwicklungszeit: 8-16 Wochen
- Beispiel: Intelligente Vertragsanalyse für Anwaltskanzlei
Kategorie 3: Custom Model Training (150.000 – 500.000€)
- Fine-Tuning auf spezifischen Daten
- Custom Architektur-Anpassungen
- Extensive Data Preprocessing
- Entwicklungszeit: 16-32 Wochen
- Beispiel: Branchenspezifisches Klassifikationssystem
Kategorie 4: Komplexe KI-Systeme (500.000€+)
- Multiple Model Integration
- Real-time Processing
- High-Performance Requirements
- Entwicklungszeit: 32+ Wochen
- Beispiel: Autonomous Trading System oder Produktionsoptimierung
Hidden Costs: Diese Kostenfallen übersehen die meisten
Die Entwicklungskosten sind nur die Spitze des Eisbergs.
Diese versteckten Kosten ruinieren viele Projekte:
1. Datenaufbereitung (30-50% der Gesamtkosten)
Niemand redet darüber, aber Datenaufbereitung ist der größte Kostentreiber.
Deine Daten sind wahrscheinlich nicht KI-ready.
Cleaning, Structuring, Labeling – das dauert Monate.
Realistische Aufwände:
- Data Audit und Analyse: 2-4 Wochen
- Data Cleaning Pipeline: 4-8 Wochen
- Annotation und Labeling: 6-12 Wochen
- Quality Assurance: 2-4 Wochen
2. Infrastructure und DevOps (15-25% der Gesamtkosten)
KI-Systeme brauchen spezielle Infrastruktur.
GPUs, Vector Databases, Load Balancing.
Monitoring und Logging für ML-Pipelines.
Monatliche Infrastruktur-Kosten:
| Systemgröße | GPU-Kosten | Storage | Network | Monitoring | Total |
|---|---|---|---|---|---|
| Small (< 1000 Users) | 200-500€ | 50-150€ | 50-100€ | 100-200€ | 400-950€ |
| Medium (< 10.000 Users) | 800-2.000€ | 200-500€ | 200-400€ | 300-500€ | 1.500-3.400€ |
| Large (10.000+ Users) | 3.000-8.000€ | 500-1.500€ | 500-1.000€ | 500-1.000€ | 4.500-11.500€ |
3. Compliance und Security (10-20% der Gesamtkosten)
DSGVO-Compliance ist bei KI kompliziert.
Model Governance, Audit Trails, Right to Explanation.
Security Audits für ML-Pipelines.
4. Change Management und Training (20-30% der Gesamtkosten)
Das unterschätzen alle.
Deine Mitarbeiter müssen das System verstehen und nutzen.
Schulungen, Dokumentation, Support.
5. Kontinuierliche Weiterentwicklung (15-25% der Entwicklungskosten/Jahr)
KI-Systeme sind nie „fertig“.
Model Drift Detection, Performance Monitoring, Updates.
Neue Features, Bug Fixes, Security Patches.
ROI-Kalkulation für Custom KI Tools
Hier die Formel, die ich bei allen Projekten anwende:
ROI = (Jährliche Einsparungen – Jährliche Betriebskosten) / Gesamtinvestition * 100
Typische Einsparungsquellen:
- Prozessautomatisierung: 40-60% Zeitersparnis bei repetitiven Aufgaben
- Qualitätsverbesserung: 20-40% weniger Fehler durch KI-Unterstützung
- Skalierungseffekte: Gleiche Qualität mit weniger Personal
- Neue Geschäftsmöglichkeiten: Services, die ohne KI unmöglich wären
Reales Beispiel – Anwaltskanzlei Vertragsanalyse:
- Investition: 180.000€ Entwicklung + 40.000€ jährliche Betriebskosten
- Einsparungen: 2 Vollzeitstellen à 70.000€ = 140.000€/Jahr
- Qualitätsgewinn: 30% schnellere Bearbeitung = 50.000€ zusätzlicher Umsatz
- ROI Jahr 1: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83%
- ROI Jahr 2: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83% (kumulativ 166%)
Break-Even nach 14 Monaten.
Das ist ein typisches Ergebnis für gut durchdachte Custom-Lösungen.
Faustregeln für ROI-Bewertung:
- ROI > 50% im ersten Jahr: Sehr gutes Projekt
- ROI 25-50% im ersten Jahr: Solides Projekt
- ROI < 25% im ersten Jahr: Kritisch hinterfragen
- Break-Even > 3 Jahre: Wahrscheinlich zu riskant
Aber Achtung: Nicht alle Benefits sind quantifizierbar.
Wettbewerbsvorteile, Kundenzufriedenheit, Mitarbeitermotivation.
Diese „Soft Benefits“ können der eigentliche Wert sein.
Schritt-für-Schritt: So triffst du die richtige Build vs Buy Entscheidung
Jetzt wird es praktisch.
Ich zeige dir meinen erprobten Entscheidungsprozess.
Den gleichen Prozess verwende ich bei all meinen Kunden.
Phase 1: Anforderungsanalyse und Marktcheck
Schritt 1: Business Case definieren
Bevor du über Technologie nachdenkst, kläre das „Warum“.
- Welches konkrete Problem löst die KI?
- Wie misst du den Erfolg? (KPIs definieren)
- Was passiert, wenn du nichts tust?
- Wer sind die internen Stakeholder?
- Welches Budget steht realistisch zur Verfügung?
Schreibe ein einseitiges Problem Statement.
Wenn du das nicht klar formulieren kannst, bist du noch nicht bereit für die Technologie-Entscheidung.
Schritt 2: Marktanalyse durchführen
Bevor du Build erwägst, musst du wissen, was es zu kaufen gibt.
Systematische Marktanalyse:
- Keyword-Research: Suche nach „[Dein Problem] AI“ oder „[Dein Problem] automation“
- Vendor-Websites: Teste kostenlose Trials von 3-5 Lösungen
- G2, Capterra, Gartner: Kundenbewertungen und Vergleiche lesen
- LinkedIn-Recherche: Was nutzen Unternehmen in deiner Branche?
- Expert-Interviews: Sprich mit 2-3 Branchenexperten
Erstelle eine Shortlist mit maximal 3 Standard-Lösungen.
Schritt 3: Gap-Analyse erstellen
Vergleiche deine Anforderungen mit dem Marktangebot.
| Anforderung | Wichtigkeit (1-5) | Standard-Lösung A | Standard-Lösung B | Custom-Option |
|---|---|---|---|---|
| DSGVO-Compliance | 5 | Teilweise | Nein | Vollständig |
| Integration ERP | 4 | API verfügbar | Nein | Maßgeschneidert |
| Kosten < 2000€/Monat | 3 | Ja | Ja | Nach 12 Monaten |
Wenn Standard-Lösungen 80%+ deiner kritischen Anforderungen erfüllen: Gehe zu Buy.
Wenn mehrere kritische Gaps existieren: Prüfe Build-Option.
Phase 2: Machbarkeitsprüfung und Kostenschätzung
Schritt 4: Technical Feasibility Check
Ist eine Custom-Lösung technisch realistisch?
Zu prüfende Aspekte:
- Datenqualität: Sind deine Daten KI-ready?
- Datenmenge: Hast du genug Trainingsdaten?
- Technische Komplexität: Gibt es unlösbare technische Probleme?
- Regulatory Constraints: Welche Einschränkungen gibt es?
- Performance Requirements: Sind die Anforderungen realistisch?
Hole dir hier externe Expertise.
Ein Tag Beratung von einem KI-Experten spart dir Monate falscher Annahmen.
Schritt 5: Kostenschätzung erstellen
Nutze die Kategorisierung aus dem vorherigen Kapitel.
3-Punkt-Schätzung für Custom Development:
- Best Case: Alles läuft perfekt (30% unter Normalfall)
- Realistic Case: Normale Projektverläufe
- Worst Case: Probleme und Verzögerungen (50% über Normalfall)
Kalkuliere mit dem Realistic Case, aber plane mit dem Worst Case.
5-Jahres-TCO vergleichen:
| Jahr | Standard-Lösung | Custom-Entwicklung | Kumulierte Differenz |
|---|---|---|---|
| Jahr 1 | 24.000€ | 180.000€ | -156.000€ |
| Jahr 2 | 48.000€ | 210.000€ | -162.000€ |
| Jahr 3 | 72.000€ | 240.000€ | -168.000€ |
| Jahr 4 | 96.000€ | 270.000€ | -174.000€ |
| Jahr 5 | 120.000€ | 300.000€ | -180.000€ |
In diesem Beispiel lohnt sich Custom nur bei erwarteter Skalierung oder besonderen Anforderungen.
Phase 3: Entscheidungsmatrix und finale Bewertung
Schritt 6: Weighted Decision Matrix
Jetzt bringst du alles zusammen.
| Kriterium | Gewichtung | Standard (1-5) | Gewichtet | Custom (1-5) | Gewichtet |
|---|---|---|---|---|---|
| Kosten (3 Jahre) | 25% | 4 | 1.0 | 2 | 0.5 |
| Feature Fit | 30% | 3 | 0.9 | 5 | 1.5 |
| Time to Market | 20% | 5 | 1.0 | 2 | 0.4 |
| Compliance | 20% | 2 | 0.4 | 5 | 1.0 |
| Skalierbarkeit | 5% | 3 | 0.15 | 4 | 0.2 |
| Total | 100% | 3.45 | 3.6 |
In diesem Beispiel gewinnt Custom knapp – hauptsächlich wegen Compliance-Anforderungen.
Schritt 7: Risk Assessment
Bewerte die Risiken beider Optionen.
Standard-Lösung Risiken:
- Vendor Lock-in
- Preiserhöhungen
- Feature-Entwicklung außerhalb deiner Kontrolle
- Vendor geht aus dem Markt
- Compliance-Änderungen
Custom-Entwicklung Risiken:
- Budgetüberschreitung
- Zeitverzögerungen
- Technische Probleme
- Entwicklerteam-Ausfall
- Maintenance-Aufwand unterschätzt
Schritt 8: Go/No-Go Entscheidung
Finale Entscheidungskriterien:
Gehe zu Standard-Lösung wenn:
- Weighted Score Standard > Custom
- Budget-Constraints kritisch
- Time-to-Market entscheidend
- Geringe interne Ressourcen
- Standard erfüllt 80%+ der kritischen Anforderungen
Gehe zu Custom-Entwicklung wenn:
- Weighted Score Custom > Standard
- Kritische Compliance-Gaps bei Standard
- Langfristige strategische Bedeutung
- Erwartete hohe Skalierung
- Genügend interne Ressourcen oder verlässliche Partner
Hybrid-Ansatz prüfen wenn:
- Scores etwa gleich
- Unterschiedliche Anforderungen für verschiedene Use Cases
- Hohe Unsicherheit über langfristige Entwicklung
Dokumentiere deine Entscheidung ausführlich.
In 6-12 Monaten wirst du dich fragen, warum du so entschieden hast.
Eine gute Dokumentation hilft beim Lernen und bei zukünftigen Entscheidungen.
Praxisbeispiele: Diese Unternehmen haben richtig entschieden
Theorie ist schön.
Aber lass mich dir zeigen, wie es in der Praxis aussieht.
Ich teile drei echte Cases aus meinen Beratungsprojekten.
Case Study: Warum Unternehmen X auf Eigenentwicklung setzte
Branche: Rechtsberatung / Anwaltskanzlei
Größe: 50 Mitarbeiter, 15 Rechtsanwälte
Problem: Vertragsanalyse dauert 2-4 Stunden pro Dokument
Die Ausgangssituation:
Die Kanzlei hatte 20 Jahre Erfahrung in Immobilienrecht.
Täglich kamen 15-20 Verträge zur Prüfung.
Jeder Vertrag musste auf 40+ Standardklauseln geprüft werden.
Das kostete 3-4 Stunden pro Vertrag.
Bei 80€ Stundensatz waren das 240-320€ pro Vertrag nur für Standardprüfungen.
Marktanalyse-Ergebnisse:
Wir haben 8 Standard-Tools getestet:
- LegalTech-SaaS-Lösungen (3 Anbieter)
- Allgemeine Document-AI-Tools (4 Anbieter)
- Enterprise-Legal-Suites (1 Anbieter)
Das Problem: Keine Lösung verstand die spezifischen Klauseln des Immobilienrechts.
20 Jahre firmenspezifische Klausel-Bibliothek war der Wettbewerbsvorteil.
Standard-Tools erkannten nur 40-60% der relevanten Probleme.
Die Custom-Lösung:
Entwicklung eines RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) mit:
- 20.000 historische Verträge als Trainingsbasis
- Vector Database mit 2.500 spezifischen Klauseln
- Custom Klassifikation für 12 Vertragstypen
- Integration in bestehende Kanzlei-Software
- Compliance-Dashboard für Audit-Trails
Investition und Ergebnisse:
| Kostenfaktor | Betrag | Ergebnis nach 12 Monaten |
|---|---|---|
| Entwicklung | 180.000€ | 95% Erkennungsrate für kritische Klauseln |
| Datenaufbereitung | 60.000€ | Analysezeit: 20 Minuten statt 3 Stunden |
| Change Management | 20.000€ | 100% Adoption durch Anwälte |
| Laufende Kosten/Jahr | 35.000€ | Kosteneinsparung: 180.000€/Jahr |
Warum die Entscheidung richtig war:
- Domänen-Expertise: 20 Jahre spezifisches Know-how waren nicht kaufbar
- Compliance: Vollständige DSGVO-Konformität und Audit-Trails
- ROI: Break-Even nach 16 Monaten, danach 180.000€ jährliche Einsparung
- Wettbewerbsvorteil: Schnellere und genauere Analyse als Konkurrenz
- Skalierung: System kann problemlos 10x mehr Verträge verarbeiten
Die Kanzlei kann heute Verträge 85% schneller prüfen.
Und sie entdeckt 30% mehr kritische Probleme als früher.
Das Tool hat sich zum Verkaufsargument entwickelt.
Case Study: Warum Unternehmen Y bei der Standardlösung blieb
Branche: E-Commerce / Online-Handel
Größe: 150 Mitarbeiter, 50 Mio€ Umsatz
Problem: Kundenservice-Tickets überlasten das Team
Die Ausgangssituation:
Das Unternehmen hatte 2.000+ Kundenanfragen pro Tag.
80% davon waren Standard-Fragen (Retouren, Versand, Größentabellen).
Das Service-Team war überlastet.
Antwortzeiten stiegen auf 24+ Stunden.
Kundenzufriedenheit sank von 4.2 auf 3.1 Sterne.
Build vs Buy Analyse:
Custom-Option würde bieten:
- Perfekte Integration in E-Commerce-System
- Produktspezifische Antworten
- Mehrsprachigkeit (DE, EN, FR)
- Custom Logic für komplexe Rücksendungen
Geschätzte Kosten Custom: 120.000€ Entwicklung, 6 Monate Zeit
Standard-Lösung: Intercom + Zendesk Answer Bot
- Integration in 2 Wochen
- Standard-KI für FAQ-Antworten
- Kosten: 500€/Monat
- Sofort einsatzbereit
Die Entscheidung: Standard-Lösung
Entscheidungsfaktoren:
- Time-to-Market kritisch: Weihnachtsgeschäft stand vor der Tür
- 80/20-Regel: Standard-Bot löst 80% der Probleme sofort
- Risiko-Minimierung: Bewährte Lösung statt Entwicklungsrisiko
- Ressourcen-Mangel: Kein internes KI-Know-how
- Testing-Möglichkeit: 30-Tage-Trial ohne Commitment
Ergebnisse nach 12 Monaten:
| Metrik | Vor KI | Nach Standard-Lösung | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Automatisch gelöste Tickets | 0% | 65% | +65% |
| Durchschnittliche Antwortzeit | 24 Stunden | 2 Stunden | -91% |
| Kundenzufriedenheit | 3.1/5 | 4.4/5 | +42% |
| Service-Team-Produktivität | Baseline | +180% | +180% |
| Monatliche Kosten | 15.000€ (Personal) | 8.500€ (Personal + Tool) | -43% |
Warum Standard die richtige Wahl war:
- Schnelle Lösung: Problem in 2 Wochen gelöst statt 6+ Monaten
- Geringes Risiko: Bewährte Technologie, kein Entwicklungsrisiko
- Kosteneffizient: 6.000€ Jahreskosten vs. 120.000€+ Entwicklung
- Kontinuierliche Verbesserung: Intercom entwickelt ständig neue Features
- Fokus aufs Kerngeschäft: Team konnte sich auf Wachstum konzentrieren
Das Unternehmen hat die richtige Entscheidung getroffen.
Sie haben ihr Problem schnell und kostengünstig gelöst.
Das eingesparte Budget floss in Marketing und Produktentwicklung.
Lessons Learned: Die häufigsten Entscheidungsfehler
Aus 40+ Beratungsprojekten habe ich ein paar Muster erkannt.
Diese Fehler sehe ich immer wieder:
Fehler 1: Technology First statt Problem First
Viele Unternehmen verlieben sich in die Technologie.
„Wir wollen unbedingt eine eigene KI entwickeln.“
Ohne zu fragen: Warum eigentlich?
Lösung: Starte immer mit dem Business Case, nicht der Technologie.
Fehler 2: Perfection Paralysis
Manche Unternehmen wollen die perfekte Lösung.
Sie analysieren 6 Monate und entscheiden nie.
Währenddessen löst die Konkurrenz das Problem mit einer 80%-Lösung.
Lösung: Setze dir eine Entscheidungsdeadline. Good enough ist oft gut genug.
Fehler 3: Hidden Costs ignorieren
Alle schauen nur auf die Entwicklungskosten.
Datenaufbereitung, Training, Maintenance werden vergessen.
Das Budget explodiert.
Lösung: Kalkuliere mit dem 2x-Faktor für alle Kostenschätzungen.
Fehler 4: Ressourcen überschätzen
„Unser Entwickler kann das nebenbei machen.“
KI-Entwicklung ist ein Vollzeit-Job.
Nebenbei-Projekte scheitern in 95% der Fälle.
Lösung: Plane dedicated Ressourcen oder externe Partner.
Fehler 5: Vendor-Lock-in unterschätzen
Standard-Lösungen sind oft schwerer zu wechseln als gedacht.
Nach 2 Jahren sind alle Prozesse darauf aufgebaut.
Preiserhöhungen must du schlucken.
Lösung: Plane Exit-Strategien von Anfang an mit.
Fehler 6: Change Management vernachlässigen
Die beste KI nützt nichts, wenn sie keiner nutzt.
Mitarbeiter-Adoption wird massiv unterschätzt.
Lösung: Plane 25% des Budgets für Training und Change Management.
Fehler 7: One-Size-Fits-All Denken
Unternehmen denken in Entweder-Oder.
Hybrid-Ansätze werden übersehen.
Dabei sind sie oft die beste Lösung.
Lösung: Prüfe immer auch Kombinationen aus Build und Buy.
Lerne aus den Fehlern anderer.
Die meisten Build vs Buy Entscheidungen scheitern an vermeidbaren Fehlern.
Mit der richtigen Vorbereitung triffst du die richtige Wahl.
Fazit: Build vs Buy in der KI-Ära
Die Build vs Buy Entscheidung ist 2025 komplexer denn je.
Die einfachen Antworten von früher funktionieren nicht mehr.
Standard-Lösungen sind nicht automatisch günstiger.
Custom-Entwicklung ist nicht automatisch besser.
Es kommt auf deinen konkreten Use Case an.
Die wichtigsten Erkenntnisse:
- Starte mit dem Business Case: Technologie folgt Problem, nicht umgekehrt
- Kalkuliere realistisch: Hidden Costs sind oft größer als Development Costs
- Prüfe Hybrid-Ansätze: Oft die beste Lösung
- Plane Change Management: Die beste KI nützt nichts ohne Adoption
- Entscheide schnell: Perfection Paralysis ist der größte Feind
Wenn du unsicher bist: Starte mit einem kleinen Pilot.
Buy für den Proof-of-Concept.
Build für die Skalierung.
Das minimiert Risiko und maximiert Learnings.
Die KI-Landschaft verändert sich schnell.
Was heute richtig ist, kann in 12 Monaten falsch sein.
Bleib flexibel und lerne kontinuierlich.
Häufig gestellte Fragen
Wie lange dauert die Entwicklung einer Custom-KI-Lösung?
Das hängt von der Komplexität ab. Einfache KI-Integrationen dauern 4-8 Wochen, komplexe RAG-Systeme 8-16 Wochen, und Custom Model Training 16-32 Wochen oder mehr.
Welche Hidden Costs gibt es bei KI-Entwicklung?
Die größten versteckten Kosten sind Datenaufbereitung (30-50% der Gesamtkosten), Infrastructure und DevOps (15-25%), Compliance und Security (10-20%), sowie Change Management und Training (20-30%).
Wann sollte ich definitiv eine Standard-Lösung wählen?
Standard-Lösungen sind ideal bei Standard-Use-Cases, zeitkritischen Projekten, begrenzten internen Ressourcen, und wenn 80%+ der kritischen Anforderungen erfüllt werden.
Was sind die wichtigsten Kriterien für Build vs Buy?
Die fünf entscheidenden Kriterien sind: Datenhoheit und Compliance-Anforderungen, spezifische fachliche Anforderungen, langfristige Kostenkalkulation, Time-to-Market vs. perfekte Lösung, und verfügbare interne Ressourcen.
Wie berechne ich den ROI einer Custom-KI-Lösung?
ROI = (Jährliche Einsparungen – Jährliche Betriebskosten) / Gesamtinvestition * 100. Berücksichtige dabei Prozessautomatisierung, Qualitätsverbesserungen, Skalierungseffekte und neue Geschäftsmöglichkeiten.
Was ist ein Hybrid-Ansatz bei KI-Tools?
Hybrid-Ansätze kombinieren Standard-Lösungen mit Custom-Entwicklung. Beispiele sind Foundation Models mit Custom-Layern, Buy für Commodity-Funktionen plus Build für Differenzierung, oder Prototyping mit Buy und Skalierung mit Build.
Welche Compliance-Aspekte muss ich bei KI-Tools beachten?
Wichtige Compliance-Aspekte sind DSGVO-Konformität, branchenspezifische Regulierungen, Datenhoheit, Audit-Trails für KI-Entscheidungen, und Right to Explanation bei automatisierten Entscheidungen.
Wie minimiere ich das Risiko bei Custom-KI-Entwicklung?
Starte mit einem kleinen Pilot, arbeite mit erfahrenen Partnern, plane mit dem Worst-Case-Szenario, führe regelmäßige Technical Reviews durch, und dokumentiere alle Entscheidungen ausführlich.
