Build vs. Buy i AI-æraen: Hvornår giver egne værktøjer mening? – Strategisk beslutningshjælp til udvikling af AI-værktøjer vs. standardløsninger

KI-værktøj: Build vs Buy-beslutningen – Hvorfor den i 2025 er vigtigere end nogensinde

KI-landskabet har ændret sig fundamentalt de seneste 12 måneder.

Det, der tidligere var ligetil (næsten altid Buy), er nu blevet meget mere komplekst.

Hvad er ændret fundamentalt i KI-landskabet?

Før var svaret nemt: Køb en standardløsning.

Egenudvikling af KI-værktøjer var ekstremt dyrt, tidskrævende og risikabelt.

I dag ser det helt anderledes ud.

Open source-modeller som Llama 3.1 (Meta, 2024) eller Mistral (Mistral AI, 2024) har sænket udviklingsomkostningerne dramatisk.

Cloud-infrastrukturer som AWS Bedrock eller Azure OpenAI Service gør driften lettere.

No-code- og low-code-platforme gør det muligt selv for mindre teams at lave skræddersyede løsninger.

Samtidig er standardløsninger ikke automatisk blevet bedre.

Mange SaaS-udbydere har blot integreret ChatGPT og kaldt det et KI-feature.

Det er som et klistermærke på en gammel bil.

Den nye virkelighed i KI-udviklingsomkostninger

Lad mig vise dig konkrete tal:

Disse tal bygger på egentlige projekter fra mit netværk.

Du kan se: Omkostningsforskellen er blevet markant mindre.

Ser man over 3 år, er custom-løsninger ofte endda billigere.

Hvorfor standard-løsninger ikke længere automatisk er bedste valg

Jeg ser tit, at virksomheder ukritisk vælger standardløsninger.

Det var før det rigtige – men er i dag ofte forkert.

Her er de hyppigste problemer med standard-KI-værktøjer:

• Data lock-in: Dine værdifulde træningsdata havner hos udbyderen
• Feature-afhængighed: Du kan kun bruge det, udbyderen har udviklet
• Skaleringsomkostninger: Øget brug får prisen til at eksplodere
• Compliance-risici: Særligt i regulerede brancher er det et problem
• Vendor lock-in: Det bliver sværere og sværere at skifte leverandør

En kunde af mig betaler i dag 12.000€ hver måned for en standard-løsning.

En egen løsning ville have kostet 200.000€ i udvikling og 2.000€ i drift pr. måned.

Efter 18 måneder ville egenudviklingen have været billigere.

Og de havde beholdt fuld kontrol over deres data.

Udvikl egne KI-værktøjer: De 5 afgørende kriterier

Jeg har udviklet en beslutningsmatrix, som har ført til det rigtige valg i over 90% af mine rådgivningsforløb.

Disse 5 kriterier afgør, om du bør bygge selv eller købe.

Kriterium 1: Dataejerskab og compliance-krav

Det vigtigste kriterium overhovedet.

Hvis du arbejder i en reguleret branche eller håndterer følsomme data, fører vejen næsten altid til en egenudviklet løsning.

Build-indikator:

• GDPR-kritiske data (sundhed, finans, jura)
• Branchespecifikke compliance-krav
• Data må ikke forlade virksomheden
• Audit-krav til KI-beslutninger

Buy-indikator:

• Ukritiske data (marketing, offentlige oplysninger)
• Ingen særlige compliance-krav
• Cloud-first strategi internt

En kunde fra et advokatfirma ville oprindeligt vælge standard-løsning.

Efter compliance-tjekket stod det klart: Klientdata måtte ikke deles med eksterne KI-udbydere.

Egenudvikling var eneste mulighed.

Kriterium 2: Specifikke faglige krav

Jo mere specifikke dine krav er, desto større sandsynlighed for at du får brug for en egen løsning.

Standardværktøjer er lavet til gennemsnittet.

Men du er næppe gennemsnitlig.

Build-indikator:

• Meget specialiseret fagområde
• Unikke forretningsprocesser
• Proprietære datastrukturer
• Integration med komplekse legacy-systemer
• Meget specifikt output-format kræves

Buy-indikator:

• Standard use cases (chat, oversættelse, tekstgenerering)
• Normale brancheprocesser
• Enkle datastrukturer
• Standardintegration er tilstrækkelig

Jeg havde en maskinindustri-kunde med 40 års konstruktionsdata.

Disse data var så specifikt struktureret, at ingen standard-KI kunne håndtere det.

Egenudvikling var den eneste meningsfulde løsning.

Kriterium 3: Langsigtet omkostningskalkule

Her tænker de fleste virksomheder forkert.

De kigger kun på opstartsomkostningerne.

Men de løbende omkostninger over 3-5 år er afgørende.

Ægte TCO-beregning (Total Cost of Ownership):

Break-even tommelfingerregler:

• SaaS-omkostninger over 2.000€/måned: Overvej build
• Forventet 5x skalering på 3 år: Build bør foretrækkes
• Udviklingsomkostning under 18x månedlige omkostninger: Build kan være relevant

Kriterium 4: Time-to-market vs. perfekt løsning

Tid er afgørende.

Nogle gange er en 80%-løsning nu bedre end en 100%-løsning om 6 måneder.

Build-indikator:

• Langsigtet strategisk initiativ
• 6+ måneder til rådighed til udvikling
• Perfekt løsning vigtigere end hurtig løsning
• Konkurrencefordel gennem unikke features

Buy-indikator:

• Der kræves hurtige pilotprojekter
• Tidkritiske forretningsmuligheder
• Proof-of-concept før endelig beslutning
• Good enough er nok

Pro-tip: Start ofte med Buy til proof-of-concept.

Virker det, kan du stadig gå over til Build senere.

Kriterium 5: Interne ressourcer og knowhow

Det bliver ofte groft undervurderet.

KI-udvikling er ikke kun programmering.

Du har brug for et helt økosystem.

Nødvendige interne kompetencer:

• Teknisk: ML engineers, data scientists, DevOps
• Fagligt: Domæneeksperter til datakvalitet
• Organisatorisk: Projektledelse for KI-projekter
• Strategisk: Langsigtet KI-roadmap

Byg kun selv, hvis du har:

• Min. 2-3 tekniske eksperter med KI-erfaring
• Budget til ekstern hjælp (første 6-12 måneder)
• Ledelsescommitment for 2+ år
• Villighed til løbende efteruddannelse

Alternativt: Samarbejd med et erfarent bureau.

Men pas på: Vælg en partner, der bliver på lang sigt.

En kunde udviklede sammen med et lille 2-mands bureau.

Efter 8 måneder gik de konkurs.

Værktøjet fungerer stadig, men opdateringer er nu umulige.

KI-standardløsninger vs. egenudvikling: En praktisk sammenligning

Lad mig vise dig, hvordan beslutningen ser ud i praksis.

Jeg sammenligner rigtige scenarier fra mine rådgivningsprojekter.

Hvornår standardløsninger er det bedste valg

Standard-KI-værktøjer har deres berettigelse.

Her er use cases, hvor køb næsten altid er det rigtige:

1. Content marketing og SEO

Værktøjer som Jasper AI eller Copy.ai er uovertrufne til blogposts og sociale medier.

Egen tekstgenerering giver ingen mening.

Algoritmerne er gennemprøvede og forbedres løbende.

2. Standardoversættelser

DeepL eller Google Translate slår enhver egenudvikling.

Undtagelse: Hvis du har meget specifik fagsprog.

Så begynder det at blive interessant igen.

3. Basis-chatbots til kundeservice

Intercom eller Zendesk tilbyder solide standard-chatbots.

For 90% af virksomhederne er det fuldt tilstrækkeligt.

Setup på få timer i stedet for måneder.

4. E-mail marketing optimering

Mailchimp og Klaviyo har KI-features indbygget.

Optimering af emnelinjer, afsendelsestidspunkt, segmentering.

At udvikle det selv ville være spild.

5. Standard dataanalyse

Power BI med KI-features eller Tableau med analytics.

Til almindelig business intelligence er det rigeligt.

Kun ved meget specifikke analysebehov bliver Build relevant.

Custom KI-løsning: Disse use cases retfærdiggør investeringen

Her er den modsatte side: Hvornår Build er det rigtige valg.

1. Meget specialiseret dokumentanalyse

En advokat med 20.000 kontrakter fra flere årtier.

Standardværktøjer forstår ikke strukturen.

Custom RAG (Retrieval-Augmented Generation)-system trænet på domænet.

Omkostning: 180.000€ udvikling, ROI efter 14 måneder.

2. Integreret produktionsoptimering

Maskinproducent med sensordata fra 200 maskiner.

Predictive maintenance bygget på 15 års historiske data.

Standardværktøjer kan ikke håndtere de proprietære dataformater.

Custom-løsning med 300.000€ udvikling, besparelse 150.000€/år.

3. Compliance-kritisk beslutningsstøtte

Forsikringsselskab med komplekse underwriting-regler.

KI-system til risikovurdering, der opfylder alle regulatoriske krav.

Fuld sporbarhed af hver beslutning nødvendig.

Standardværktøjer er black boxes – ubrugelige til audit.

4. Proprietære algoritmer som konkurrencefordel

Fintech med unikke scoreringsmodeller.

20 års erfaring med specifik målgruppe.

Algoritmen er kerneforretningen.

Standardløsninger ville fjerne konkurrencefordelen.

Hybridapproach: Det bedste fra begge verdener

Den klogeste løsning er ofte et mix.

Du skal ikke beslutte alt eller intet.

Gennemprøvede hybridstrategier:

1. Foundation + Custom layer:

   Brug standardmodeller (GPT-4, Claude) som basis.

   Udvikl custom prompting og finetuning til dit domæne.

   80% af effekten, 20% af udviklingsomkostningen.

2. Buy til commodity – build til differentiering:

   Standardværktøjer til de generelle funktioner.

   Custom-udvikling kun til de unikke features.

   Eksempel: standard-chatbot + custom produktkonfigurator.

3. Prototyping med Buy, skalering med Build:

   Start med en standardløsning til proof-of-concept.

   Når det virker, lav din egen version.

   Minimer risiko og maksimer læring.

4. Multi-vendor orchestration:

   Kombinér forskellige standard-API’er smart.

   OpenAI til tekst, Anthropic til reasoning, Stability AI til billeder.

   Custom logik til orchestrering og forretningsregler.

Mit mest succesfulde projekt det sidste år var netop sådan en hybrid.

Standard LLM til basale funktioner.

Custom RAG-system til virksomhedsdata.

Proprietær business logik til afgørelser.

Udviklingstid: 4 måneder mod normalt 12.

Omkostning: 120.000€ i stedet for 400.000€.

Performance: Bedre end ren standard- eller custom-løsning.

KI-værktøjsudvikling: Realistiske omkostninger og tidsforbrug i 2025

Lad os tale om penge.

Konkret og uden filter.

Her får du et ærligt billede af, hvad KI-udvikling koster.

Hvad koster en egen KI-løsning reelt?

Omkostningerne afhænger meget af kompleksiteten.

Her er min kategorisering baseret på 40+ projekter:

Kategori 1: Simpel KI-integration (15.000 – 50.000€)

• Udnyt eksisterende API’er (OpenAI, Anthropic)
• Custom prompting og basic UI
• Enkel dataintegration
• Udviklingstid: 4-8 uger
• Eksempel: Kundeservice-chatbot med virksomhedsspecifik information

Kategori 2: RAG-systemer og dokumentanalyse (50.000 – 150.000€)

• Vector databaser og embeddings
• Custom retrieval-logik
• Dokumentbehandlingspipeline
• Udviklingstid: 8-16 uger
• Eksempel: Intelligent kontraktanalyse for advokatfirma

Kategori 3: Custom modeltræning (150.000 – 500.000€)

• Finetuning på specifikke data
• Custom-arkitekturbeslutninger
• Omfattende datapræparering
• Udviklingstid: 16-32 uger
• Eksempel: Branchespecifikt klassificeringssystem

Kategori 4: Komplekse KI-systemer (500.000€+)

• Integration af flere modeller
• Realtime-processing
• Høje performance-krav
• Udviklingstid: 32+ uger
• Eksempel: Autonomt tradingsystem eller produktionsoptimering

Hidden Costs: Disse omkostningsfælder overser de fleste

Udviklingsprisen er kun toppen af isbjerget.

Disse skjulte omkostninger ruinerer mange projekter:

1. Dataforberedelse (30-50% af totalomkostninger)

Ingen taler om det, men dataforberedelse er den største driver.

Dine data er sandsynligvis ikke KI-klare.

Cleaning, strukturering, labeling – det tager måneder.

Reelle indsatsområder:

• Data audit og analyse: 2-4 uger
• Data cleaning pipeline: 4-8 uger
• Annotation og labeling: 6-12 uger
• Kvalitetssikring: 2-4 uger

2. Infrastruktur og DevOps (15-25% af totalomkostninger)

KI-systemer kræver speciel infrastruktur.

GPU’er, vektordatabaser, load balancing.

Overvågning og logging for ML-pipelines.

Månedlige infrastruktur-omkostninger:

3. Compliance og sikkerhed (10-20% af totalomkostninger)

GDPR-compliance er særligt tricky med KI.

Modelgovernance, audit trails, forklaringsret (right to explanation).

Sikkerhedsaudit af ML-pipeline.

4. Change management og træning (20-30% af totalomkostninger)

Det undervurderes altid.

Dine medarbejdere skal forstå og bruge systemet.

Træning, dokumentation, support.

5. Løbende udvikling (15-25% af udviklingsomkostning/år)

KI-systemer bliver aldrig færdige.

Model drift detection, performance-monitorering, opdateringer.

Nye features, bugfixes, sikkerhedspatches.

ROI-beregning for custom KI-værktøjer

Her er formlen jeg altid bruger:

ROI = (Årlige besparelser – årlige driftsomkostninger) / samlet investering * 100

Typiske besparelseskilder:

• Procesautomatisering: 40-60% tidsbesparelse på gentagne opgaver
• Kvalitetsforbedring: 20-40% færre fejl via KI-support
• Skaleringsgevinster: Samme kvalitet med mindre personale
• Nye forretningsmuligheder: Services UMULIGE uden KI

Virkeligt eksempel – Advokatfirma kontraktanalyse:

• Investering: 180.000€ udvikling + 40.000€ årlig drift
• Besparelser: 2 fuldtidsansatte à 70.000€ = 140.000€/år
• Kvalitetsgevinst: 30% hurtigere håndtering = 50.000€ ekstra indtægt
• ROI 1. år: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83%
• ROI 2. år: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83% (kumuleret 166%)

Break-even efter 14 måneder.

Typisk resultat for gennemtænkte custom-løsninger.

Tommelfingerregler for ROI:

• ROI > 50% første år: Super projekt
• ROI 25-50% første år: Solidt projekt
• ROI < 25% første år: Bør revurderes
• Break-even > 3 år: For risikabelt

Men husk: Ikke alle fordele kan måles i kroner.

Konkurrencefordele, kundetilfredshed, medarbejdermotivation.

Disse bløde gevinster kan være det helt store plus.

Trin for trin: Sådan træffer du det rigtige build-vs-buy valg

Nu bliver det lavpraktisk.

Her ser du min gennemtestede beslutningsproces.

Præcis denne metode bruger jeg hos alle mine kunder.

Fase 1: Behovsanalyse og markedscheck

Trin 1: Definér business case

Tænk over hvorfor, før du taler teknologi.

• Hvilket konkret problem løser KI?
• Hvordan måles succes? (definér KPI’er)
• Hvad sker der, hvis du ikke gør noget?
• Hvem er interne interessenter?
• Hvilket budget er realistisk?

Skriv en side med problemformulering.

Kan du ikke det, er du ikke klar til teknologibeslutningen.

Trin 2: Lav markedsanalyse

Før du overvejer Build, skal du vide, hvad der findes på markedet.

Systematisk analyse:

1. Keyword research: Søg efter [Dit problem] AI eller [Dit problem] automation
2. Vendor-websites: Afprøv gratis trials af 3-5 løsninger
3. G2, Capterra, Gartner: Læs kundeanmeldelser og sammenlign
4. LinkedIn-søgning: Hvad bruger andre i din branche?
5. Expert-interviews: Tal med 2-3 brancheeksperter

Lav en shortlist med max. 3 standardløsninger.

Trin 3: Gap-analyse

Sammenlign dine krav med, hvad markedet tilbyder.

Opfylder standardløsninger 80%+ af dine kritiske krav: Gå til Buy.

Hvis der er flere kritiske gaps: Overvej Build.

Fase 2: Realitets- og omkostningstjek

Trin 4: Teknisk feasibility-check

Er custom-løsning teknisk realistisk?

Afkryds:

• Datakvalitet: Er dine data KI-klare?
• Datamængde: Har du træningsdata nok?
• Teknisk kompleksitet: Er der uløselige problemer?
• Regulatoriske krav: Hvilke begrænsninger gælder?
• Performancekrav: Er de realistiske?

Hent ekstern ekspertviden her.

En dags rådgivning kan spare dig måneders fejltagelser.

Trin 5: Lav omkostningsestimat

Brug inddelingen fra kapitlet før.

3-punkts-estimat for custom-udvikling:

• Best case: Alt går optimalt (30% billigere end normalt)
• Realistisk case: Standard projektforløb
• Worst case: Problemer og forsinkelser (50% dyrere end normalt)

Regn med det realistiske – men planlæg for det værste.

Sammenlign 5-års TCO:

I dette eksempel kan custom kun betale sig, hvis du forventer stor skalering eller meget særlige krav.

Fase 3: Beslutningsmatrix og endelig vurdering

Trin 6: Weighted Decision Matrix

Nu samler du det hele.

I dette tilfælde vinder custom snævert – især pga. compliance-krav.

Trin 7: Risikoanalyse

Vurder risici for begge muligheder.

Standard-løsning risici:

• Vendor lock-in
• Prisforhøjelser
• Feature-udvikling udenfor din kontrol
• Udbyder forlader markedet
• Nye compliance-krav

Custom-udvikling risici:

• Budgetoverskridelser
• Tidsforlængelser
• Tekniske problemer
• Udviklerteamet forsvinder
• Vedligeholdelse undervurderes

Trin 8: Endelig Go/No-go beslutning

Sidste kriterier:

Vælg standard-løsning hvis:

• Weighted score standard > custom
• Budget kritisk stramt
• Time-to-market afgørende
• Få interne ressourcer
• Standardløsning dækker 80%+ af kritiske krav

Vælg custom-udvikling hvis:

• Weighted score custom > standard
• Kritiske compliance-gaps med standard
• Langsigtet strategisk betydning
• Forventet stor skalering
• Tilstrekkelige interne ressourcer eller pålidelig partner

Overvej hybrid hvis:

• Scores er næsten ens
• Forskellige krav til forskellige use cases
• Stor usikkerhed om fremtidig udvikling

Dokumentér din beslutning grundigt.

Om 6-12 måneder vil du spørge dig selv, hvorfor du valgte som du gjorde.

God dokumentation er guld værd til læring og fremtidige valg.

Praktiske eksempler: Disse virksomheder har truffet det rigtige valg

Teori er fint.

Men lad mig vise dig, hvordan det ser ud i virkeligheden.

Her er tre ægte cases fra mine rådgivningsprojekter.

Case study: Hvorfor virksomhed X satsede på egenudvikling

Branche: Jura / advokatfirma

Størrelse: 50 ansatte, 15 advokater

Problem: Kontraktanalyse tog 2-4 timer pr. dokument

Udgangspunktet:

Kanzliet havde 20 års erfaring i ejendomsret.

Dagligt modtog de 15-20 kontrakter til gennemgang.

Hver kontrakt skulle tjekkes for 40+ standardklausuler.

Det kostede 3-4 timer pr. kontrakt.

Med en timepris på 80€ var det 240-320€ pr. kontrakt kun for baseline-tjek.

Markedsanalyse-resultater:

Vi testede 8 standardværktøjer:

• LegalTech SaaS-løsninger (3 udbydere)
• Generiske dokument-KI-værktøjer (4 udbydere)
• Enterprise-legal-suiter (1 udbyder)

Problemet: Ingen løsning forstod ejendomsrets-specifikke klausuler.

20 års firmatilpasset klausul-bibliotek var konkurrencefordelen.

Standard-værktøjer spottede kun 40-60% af relevante issues.

Den custom-løsning:

Udvikling af RAG-system (Retrieval-Augmented Generation) med:

• 20.000 historiske kontrakter som træningsgrundlag
• Vector database med 2.500 specifikke klausuler
• Klassifikation af 12 kontrakttyper
• Integration til eksisterende software
• Compliance-dashboard og audit-trails

Investering og resultater:

Hvorfor det var det rigtige valg:

1. Domæneekspertise: 20 års viden uerstattelig
2. Compliance: Fuld GDPR-overholdelse og audit-spor
3. ROI: Break-even efter 16 mdr., derefter 180.000€/år besparelse
4. Konkurrencefordel: Hurtigere og mere præcis analyse end konkurrenter
5. Skalering: Systemet håndterer let 10x flere kontrakter

Firmaet kan i dag kontrollere kontrakter 85% hurtigere.

Og opdager 30% flere kritiske problemer end før.

Værktøjet er blevet et salgsargument.

Case study: Hvorfor virksomhed Y blev ved standardløsningen

Branche: E-commerce / onlinehandel

Størrelse: 150 ansatte, 50 mio€ omsætning

Problem: Kundeservice-tickets overbelastede teamet

Udgangspunktet:

2.000+ kundehenvendelser om dagen.

80% af dem var standardspørgsmål (retur, forsendelse, størrelser).

Supportteamet var overbebyrdet.

Svarstid var steget til 24+ timer.

Kundetilfredshed faldt fra 4,2 til 3,1 stjerner.

Build vs Buy-analyse:

Custom ville give:

• Perfekt integration i e-commerce-system
• Produktspecifikke svar
• Flersproget (DA, EN, FR)
• Custom-logik til avancerede returneringer

Estimeret custom-pris: 120.000€ udvikling, 6 måneders implementering

Standardløsning: Intercom + Zendesk Answer Bot

• Integration på 2 uger
• Standard-KI til FAQ-svar
• Pris: 500€/måned
• Klar til brug med det samme

Valget: Standardløsning

Afgørende faktorer:

1. Tid vigtigst: Julehandlen var nær
2. 80/20-regel: Standardbot løste 80% af problemer på stedet
3. Risikominimering: Afprøvet løsning i stedet for udviklingsrisiko
4. Manglende ressourcer: Ingen intern KI-ekspertise
5. Testmulighed: 30 dages prøve gratis

Resultat efter 12 måneder:

Hvorfor standard var det rigtige valg:

1. Hurtig løsning: Problem løst på 2 uger i stedet for 6+ måneder
2. Lille risiko: Prøvet teknologi, ingen udviklingsrisiko
3. Kosteffektiv: 6.000€ årligt vs. 120.000€+ udvikling
4. Løbende forbedringer: Intercom udvikler hele tiden nyt
5. Fokus på kerneforretning: Teamet kunne koncentrere sig om vækst

Virksomheden traf det rigtige valg.

Problemet blev løst hurtigt og billigt.

Det sparede budget gik til marketing og udvikling.

Lessons learned: De typiske beslutningsfejl

Ud fra 40+ rådgivningsprojekter ser jeg nogle mønstre.

Disse fejl gentages igen og igen:

Fejl 1: Technology first frem for problem first

Mange virksomheder forelsker sig i teknologien.

Vi vil bare have vores egen KI!

Uden at spørge: Hvorfor egentlig?

Løsning: Start ALTID med business case, ikke teknologi.

Fejl 2: Perfection paralysis

Nogle vil have den perfekte løsning.

De analyserer i 6 mdr. og beslutter aldrig.

I mellemtiden løser konkurrenten det med en 80%-løsning.

Løsning: Sæt deadline for beslutning. Good enough er tit nok.

Fejl 3: Ignorering af skjulte omkostninger

Alle ser kun på udviklingsprisen.

Dataklargøring, træning, vedligeholdelse glemmes.

Budgettet eksploderer.

Løsning: Læg altid faktor 2 på alle estimater.

Fejl 4: Ressourcer overvurderes

Vores udvikler klarer det lige ved siden af.

KI-udvikling er et fuldtidsjob.

Bijobs fejler i 95% af tilfældene.

Løsning: Planlæg dedikerede ressourcer eller ekstern partner.

Fejl 5: Vendor lock-in undervurderes

Standardløsninger er sværere at skifte ud end ventet.

Efter 2 år er alle processer bygget op omkring den.

Prisstigninger må bare sluges.

Løsning: Planlæg exit-strategier fra starten.

Fejl 6: Change management forsømmes

Den bedste KI hjælper ikke, hvis ingen bruger den.

Medarbejder-adoption undervurderes kraftigt.

Løsning: Planlæg 25% af budgettet til træning og change management.

Fejl 7: One-size-fits-all tænkning

Virksomheder tænker i enten-eller.

Hybridløsninger overses.

Selvom de tit er bedst.

Løsning: Tjek altid kombinationsmuligheder.

Lær af andres fejl.

De fleste Build vs Buy-beslutninger fejler på ting, der kan undgås.

Med god forberedelse vælger du rigtigt.

Konklusion: Build vs Buy i KI-æraen

Build vs Buy-beslutningen er i 2025 mere kompleks end nogensinde.

Gamle tommelfingerregler gælder ikke længere.

Standardløsninger er ikke automatisk de billigste.

Custom-udvikling er ikke automatisk bedst.

Det afhænger af din konkrete case.

De vigtigste indsigter:

1. Start med business case: Teknologi følger problemet – ikke omvendt
2. Regn realistisk: Skjulte omkostninger er ofte større end udviklingsprisen
3. Se på hybridløsninger: Ofte det bedste valg
4. Planlæg change management: Den bedste KI er værdiløs uden adoption
5. Beslut dig hurtigt: Perfektionisme er største fjende

Er du i tvivl: Start med en lille pilot.

Køb til proof-of-concept.

Byg for skalering.

Så minimerer du risikoen og maksimerer læringen.

KI-landskabet forandrer sig hurtigt.

Det, der er rigtigt i dag, kan være forkert om 12 måneder.

Forbliv fleksibel og lær hele tiden nyt.

Ofte stillede spørgsmål

Hvor lang tid tager det at udvikle en custom KI-løsning?

Det afhænger af kompleksiteten. Enkle KI-integrationer tager typisk 4-8 uger, komplekse RAG-systemer 8-16 uger, og custom modeltræning 16-32 uger eller mere.

Hvilke skjulte omkostninger er der ved KI-udvikling?

De største skjulte omkostninger er dataforberedelse (30-50% af total), infrastruktur og DevOps (15-25%), compliance og sikkerhed (10-20%) samt change management og træning (20-30%).

Hvornår bør jeg klart vælge en standardløsning?

Standardløsninger er ideelle ved klassiske use cases, tidspres, manglende interne ressourcer og når 80%+ af de vigtige krav dækkes.

Hvad er de vigtigste kriterier til build vs buy?

De fem vigtigste er: Dataejerskab og compliance, specifikke faglige krav, langsigtet omkostningskalkule, time-to-market vs. perfekt løsning samt tilgængelige interne ressourcer.

Hvordan beregner jeg ROI for en custom KI-løsning?

ROI = (Årlige besparelser – årlige driftsomkostninger) / samlet investering * 100. Husk at tage højde for procesautomatisering, kvalitetsforbedringer, skaleringsgevinster og nye services.

Hvad er en hybridløsning for KI-værktøjer?

Hybridløsninger kombinerer standard med custom-udvikling. Eksempler: foundation models med custom lag, køb til commodity-funktioner og byg til differentiering, eller prototype med buy og skaler med build.

Hvilke compliance-aspekter er vigtige ved KI-værktøjer?

Vigtige temaer: GDPR-overholdelse, branchespecifik regulering, dataejerskab, audit-trails for KI-beslutninger og forklaringsret (right to explanation) ved automatiserede beslutninger.

Hvordan minimerer jeg risikoen ved custom KI-udvikling?

Start med en lille pilot, vælg erfarne partnere, vær realistisk (worst-case), lav løbende technical reviews og dokumentér alle beslutninger grundigt.