Build vs. Buy i KI-æraen: Når det lønner seg å utvikle egne verktøy – Strategisk veiledning for valg mellom egenutviklede KI-løsninger og standardverktøy

KI-verktøy: Bygge eller kjøpe? Derfor er valget enda viktigere i 2025

KI-landskapet har endret seg drastisk de siste 12 månedene.

Det som tidligere var et enkelt valg (nesten alltid «kjøp»), er nå langt mer sammensatt.

Hva har fundamentalt endret seg innen KI?

Før var svaret lett: «Kjøp en standardløsning.»

Egenutvikling av KI-verktøy var ekstremt dyrt, tidkrevende og risikabelt.

I dag er det annerledes.

Åpen kildekode-modeller som Llama 3.1 (Meta, 2024) eller Mistral (Mistral AI, 2024) har senket utviklingskostnadene betraktelig.

Skytjenester som AWS Bedrock og Azure OpenAI Service gjør driften enklere.

No-code og low-code-plattformer gjør det mulig for små team å lage skreddersydde løsninger.

Samtidig har ikke standardløsningene nødvendigvis blitt bedre.

Mange SaaS-leverandører har ganske enkelt lagt til ChatGPT og kaller det nå «KI-funksjon».

Det er omtrent som et klistremerke på en gammel bil.

De nye realitetene for KI-utviklingskostnader

La meg vise deg noen konkrete tall:

Disse tallene er fra faktiske prosjekter i mitt nettverk.

Du ser: Kostnadsgapet har blitt betydelig mindre.

Ved en 3-års horisont kan skreddersydde løsninger ofte være rimeligere.

Derfor er ikke standardløsninger alltid det beste valget lenger

Jeg ser stadig oftere at selskaper blindt velger standardsystemer.

Det var riktig før, men er ofte feil i dag.

Her er de vanligste problemene med standard KI-verktøy:

• Data lock-in: Verdifulle treningsdata havner hos leverandøren.
• Feature-avhengighet: Du får bare det leverandøren tilbyr.
• Skaleringskostnader: Økt bruk gir fort eksplosive kostnader.
• Compliance-risiko: Særlig problematisk i regulerte bransjer.
• Leverandørbinding: Bytte blir vanskeligere over tid.

En kunde hos meg betaler nå 12.000€ i måneden for en standardløsning.

En egen løsning ville kostet 200.000€ i utvikling og 2.000€ i månedlige driftskostnader.

Etter 18 måneder ville egen løsning vært billigere.

Og full kontroll på dataene hadde de beholdt selv.

Utvikle egne KI-verktøy: De 5 avgjørende kriteriene

Jeg har utarbeidet en beslutningsmatrise som har gitt riktig valg i over 90 % av mine rådgivningsprosjekter.

Disse fem kriteriene avgjør om du bør bygge eller kjøpe.

Kriterium 1: Datakontroll og compliance-krav

Det viktigste kriteriet.

Jobber du i en regulert bransje eller med sensitive data, finnes det ofte ingen vei utenom egen løsning.

Indikator for Bygg:

• GDPR-kritiske data (helse, finans, juss)
• Bransjespesifikke compliance-krav
• Data må ikke forlate virksomheten
• Audit-krav til KI-beslutninger

Indikator for Kjøp:

• Uproblematiske data (markedsføring, offentlig info)
• Ingen spesielle compliance-krav
• Cloud-first-strategi

En advokatkunde av meg ønsket i utgangspunktet å velge en standardløsning.

Etter compliance-sjekk var det klart: Klientdata kunne ikke til eksterne KI-leverandører.

Egenutvikling var eneste alternativ.

Kriterium 2: Spesifikke fagkrav

Jo mer spesielle behov, jo mer sannsynlig trenger du egen løsning.

Standardverktøy er laget for de fleste.

Du er sannsynligvis ikke «de fleste».

Indikator for Bygg:

• Høyt spesialisert fagdomene
• Unike forretningsprosesser
• Proprietære datastrukturer
• Integrasjon med komplekse legacy-systemer
• Behov for svært spesifikke output-formater

Indikator for Kjøp:

• Standardbruk (chat, oversettelse, tekstgenerering)
• Typiske bransjeprosesser
• Enkle datastrukturer
• Standardintegrasjoner holder

Jeg hadde en industrikunde med 40 års konstruksjonsdata.

Dataene var så spesielle at ingen standard-KI forstod dem.

Bygg var eneste rasjonelle valg.

Kriterium 3: Langsiktig kostnadsberegning

Dette misforstår de fleste selskaper.

De ser bare på engangskostnaden.

Men det er driftskostnadene over 3–5 år som avgjør.

Reell totalkalkyle (TCO):

Break-even-tommelfingelregler:

• Månedlige SaaS-kostnader over 2.000€: vurder bygg
• Forventet 5x skalering innen 3 år: bygg er å foretrekke
• Utviklingskostnad under 18x månedspris: vurder bygg

Kriterium 4: Time-to-Market vs. Perfekt Løsning

Tid betyr mye.

Noen ganger er 80% korrekt løsning i dag bedre enn 100% i løpet av seks måneder.

Indikator for Bygg:

• Langsiktig strategisk initiativ
• 6+ måneder til utvikling
• Perfeksjon viktigere enn fart
• Konkurransefortrinn via unike funksjoner

Indikator for Kjøp:

• Behov for rask pilot
• Tidssensitive forretningsmuligheter
• Proof-of-Concept før endelig beslutning
• «Godt nok» holder

Pro-tips: Begynn ofte med kjøp for POC.

Fungerer det, kan du gå over til bygg senere.

Kriterium 5: Interne ressurser og kompetanse

Dette undervurderes ofte mest.

KI-utvikling er ikke bare koding.

Du trenger et helt økosystem.

Nødvendig internkompetanse:

• Teknisk: ML-ingeniører, data scientists, DevOps
• Faglig: Domenespesialister for datakvalitet
• Organisatorisk: Prosjektledelse for KI-prosjekter
• Strategisk: Langsiktig KI-roadmap

Bygg kun hvis du har:

• Minst 2-3 teknologer med KI-erfaring
• Budsjett for ekstern hjelp (første 6–12 måneder)
• Ledelsens støtte for 2+ år
• Vilje til kontinuerlig kompetanseheving

Alternativ: Partner opp med et erfarent byrå.

Men obs: Velg bare partnere som kan bli med deg over tid.

En kunde av meg utviklet med et to-manns byrå.

Det gikk konkurs etter 8 måneder.

Verktøyet virker fortsatt, men ingen kan oppdatere det.

Standard KI-løsninger vs. egenutvikling: En praksisnær sammenligning

La meg vise deg hvordan avgjørelsen ser ut i praksis.

Jeg sammenligner faktiske scenarioer fra mine rådgivningsprosjekter.

Når er standardløsninger det beste valget?

Standard KI-verktøy har sin berettigelse.

Typiske brukstilfeller hvor kjøp nesten alltid er riktig:

1. Innholdsmarkedsføring og SEO

Verktøy som Jasper AI eller Copy.ai er overlegne for blogginnlegg og sosiale medier.

Det gir ingen verdi å bygge egen tekstgenerering.

Algoritmene er modne og kontinuerlig forbedret.

2. Standard oversettelser

DeepL og Google Translate slår all egenutvikling.

Unntak: ekstremt spiss fagsjargong.

Da kan det være aktuelt med egen løsning.

3. Enkle chatbots for kundeservice

Intercom og Zendesk har gode standard-chatter.

Holder for 90 % av bedrifter.

Oppsett på noen timer, ikke måneder.

4. E-postmarkedsføringoptimalisering

Mailchimp og Klaviyo har KI-funksjoner innebygd.

Optimalisering av emnetekst, sendetid, segmentering.

Å utvikle dette selv ville være sløsing.

5. Standard dataanalyse

Power BI med KI-funksjoner eller Tableau med analyser.

Normale BI-behov dekkes.

Bare ved svært spesifikke analysekrav blir bygg aktuelt.

Skreddersydd KI: Når er det verdt innsatsen?

Så til motsatt side: Når bør du bygge selv?

1. Høyt spesialisert dokumentanalyse

Advokat med 20.000 kontrakter fra flere tiår.

Standardverktøy forstår ikke strukturen.

Skreddersydd RAG-system med domenespesifikk trening.

Kostnad: 180.000 € i utvikling, innspart på 14 måneder.

2. Integrert produksjonsoptimalisering

Industribedrift med sensor-data fra 200 maskiner.

Prediktivt vedlikehold basert på 15 års historiske data.

Standardverktøy kan ikke håndtere egne dataformater.

Skreddersydd løsning til 300.000 €, innsparing 150.000 €/år.

3. Compliance-kritisk beslutningsstøtte

Forsikringsselskap med kompliserte underwriting-regler.

KI-system for risikovurdering som oppfyller alle regulatoriske krav.

Må kunne forklare alle avgjørelser fullt ut.

Standardverktøy er black box – ubrukelig ved revisjon.

4. Proprietære algoritmer som konkurransefortrinn

Fintech-selskap med unikt kredittscore-system.

20 års erfaring med en særskilt kundegruppe.

Algoritmen er selve kjerneproduktet.

Standardverktøy ville fjerne fortrinnet deres.

Hybridløsninger: Det beste fra begge verdener

Ofte er hybrid mest fornuftig.

Du trenger ikke velge enten eller.

Gode hybrid-strategier:

1. Foundation + Custom-layer:

   Bruk standardmodeller (GPT-4, Claude) som base.

   Utvikle egne prompts og finjusteringer for ditt fagområde.

   80 % av kraften, 20 % av kostnaden.

2. Kjøp det generelle, bygg det unike:

   Standardverktøy til vanlige oppgaver.

   Skreddersøm kun for særskilte behov.

   Eksempel: Standard-chat + custom produktkonfigurator.

3. Prototyp med kjøp, skaler med bygg:

   Start med standardløsning for POC.

   Bygg skreddersydd om det lykkes.

   Lavere risiko, flere erfaringer.

4. Multi-leverandør-orchestrering:

   Kombiner flere API-er smart.

   OpenAI for tekst, Anthropic til resonnement, Stability AI for bilder.

   Custom-logikk for styring og forretningsregler.

Mitt mest vellykkede prosjekt det siste året var en slik hybrid.

Standard-LLM som basis.

Skreddersydd RAG for virksomhetens egne dokumenter.

Egne forretningsregler for beslutninger.

Utviklingstid: 4 mnd mot 12.

Kostnad: 120.000€ mot 400.000€.

Ytelse: Bedre enn kun standard eller kun eget.

KI-verktøy: Realistiske kostnader og tidsbruk i 2025

La oss snakke penger.

Ærlig og konkret.

Her ser du hva KI-utvikling faktisk koster.

Hva koster en egen KI-løsning – egentlig?

Kostnaden avhenger sterkt av kompleksitet.

Her er mine kategorier etter 40+ prosjekter:

Kategori 1: Enkel KI-integrasjon (15.000 – 50.000€)

• Bruk av eksisterende API-er (OpenAI, Anthropic)
• Egne prompts og basisgrensesnitt
• Enkel dataintegrasjon
• 4–8 ukers utviklingstid
• Eksempel: Kundeservice-chat med virksomhetsspesifikke data

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

• Vektor-databaser og embeddings
• Egen logikk for opphenting
• Dokumentbehandlingspipeline
• 8–16 ukers utviklingstid
• Eksempel: Smart kontraktanalyse for advokatfirma

Kategori 3: Custom modelltrening (150.000 – 500.000€)

• Finjustert på egne data
• Tilpasning av modellarkitektur
• Omfattende datavask
• 16–32 ukers utviklingstid
• Eksempel: Bransjespesifikt klassifiseringssystem

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

• Flere modeller integrert
• Realtime-behandling
• Ekstreme ytelseskrav
• 32+ ukers utviklingstid
• Eksempel: Autonom handel eller produksjonsstyring

Skjulte kostnader: Disse fellene glemmer de fleste

Utviklingskostnadene er bare toppen av isfjellet.

Disse skjulte utgiftene kan velte prosjektet:

1. Dataklargjøring (30–50 % av totalen)

Ingen snakker om det, men datarensing er selv den største kostnadsdriveren.

Dine data er sannsynligvis ikke «KI-klare».

Vasking, strukturering, labeling – tar måneder.

Realistisk ressursbruk:

• Data-audit og analyse: 2–4 uker
• Klargjøringspipeline: 4–8 uker
• Annotering/merking: 6–12 uker
• Kvalitetssikring: 2–4 uker

2. Infrastruktur og DevOps (15–25 %)

KI-løsninger trenger spesialisert infrastruktur.

GPU-er, vektor-databaser, lastbalansering.

Overvåkning og logging for ML-pipelines.

Månedlige infrastrukturkostnader:

3. Compliance og sikkerhet (10–20 %)

GDPR-samsvar er ekstra krevende med KI.

Modellstyring, audit trails, forklaringsrett.

Sikkerhetsrevisjoner av ML-pipelines.

4. Endringsledelse og opplæring (20–30 %)

Alle undervurderer dette.

Dine folk må forstå og ta i bruk systemet.

Opplæring, dokumentasjon, support.

5. Kontinuerlig videreutvikling (15–25 % av utvikling/år)

KI-systemer blir aldri «ferdig».

Driftsovervåking, ytelsestesting, oppdateringer.

Nye funksjoner, bug-fiks, sikkerhetsoppdateringer.

ROI-beregning for egne KI-verktøy

Her er formelen jeg bruker i alle prosjekter:

ROI = (Årlige besparelser – årlige driftskostnader) / totalinvestering * 100

Typiske besparelseskilder:

• Prosessautomatisering: 40–60 % mindre tidsbruk på rutineoppgaver
• Kvalitetsforbedring: 20–40 % færre feil med KI-støtte
• Skalering: Samme kvalitet med færre folk
• Nye muligheter: Tjenester kun mulig med KI

Reelt eksempel – kontraktanalyse i advokatfirma:

• Investering: 180.000 € utvikling + 40.000 € drift/år
• Besparelse: 2 stillinger à 70.000 € = 140.000 €/år
• Kvalitetsgevinst: 30 % raskere = 50.000 € ekstra inntekt
• ROI år 1: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83 %
• ROI år 2: (190.000 – 40.000) / 180.000 = 83 % (kumulativt 166 %)

Break-even etter 14 måneder.

Dette er typisk for godt planlagte, skreddersydde løsninger.

Tommelfingerregler for ROI:

• ROI > 50 % år 1: Meget godt prosjekt
• ROI 25–50 % år 1: Solid prosjekt
• ROI < 25 % år 1: Bør revurderes
• Break-even > 3 år: Trolig for risikabelt

Merk: Ikke alle fordeler kan måles i kroner.

Konkurransefortrinn, kundetilfredshet, medarbeiderengasjement – ofte er dette den virkelige gevinsten.

Steg for steg: Slik tar du det rette Build vs Buy-valget

Nå blir det praktisk.

Jeg viser deg min velprøvde beslutningsprosess.

Den samme brukes hos alle mine kunder.

Fase 1: Behovsanalyse og markedsjekk

Steg 1: Definer business case

Ikke tenk teknologi før du er tydelig på «hvorfor».

• Hvilket konkret problem skal KI løse?
• Hvordan måler du suksess? (definer KPI-er)
• Hva skjer om du gjør ingenting?
• Hvem er interne interessenter?
• Hva er realistisk budsjett?

Skriv en én-siders problembeskrivelse.

Hvis du ikke kan det, er du ikke klar for et teknologivalg.

Steg 2: Gjennomfør markedsanalyse

Du må ha oversikt over tilbudet før du vurderer bygg.

Systematisk markedsanalyse:

1. Nøkkelordsøk: Søk etter [Ditt problem] AI eller [Ditt problem] automasjon
2. Leverandørsider: Test gratis demoversjoner fra 3-5 løsninger
3. G2, Capterra, Gartner: Les kundeanmeldelser og sammenlign kontakter
4. LinkedIn-undersøkelse: Hva bruker andre i din bransje?
5. Ekspertsamtaler: Snakk med 2-3 bransjeeksperter

Lag en shortlist på maks 3 standardløsninger.

Steg 3: Lag gap-analyse

Sammenlign kravene dine opp mot markedsutvalg.

Dersom standarddekning er 80 %+ på kritiske krav: Velg kjøp.

Flere viktige gap: Vurder bygg.

Fase 2: Realitets- og kostnadssjekk

Steg 4: Teknisk mulighetsvurdering

Er det realistisk å bygge skreddersydd?

Viktige vurderinger:

• Datakvalitet: Er dataene dine KI-klare?
• Datamengde: Har du nok treningsdata?
• Teknisk kompleksitet: Uløselige tekniske utfordringer?
• Regulatoriske hindringer: Hvilke restriksjoner finnes?
• Krav til ytelse: Er kravene realistiske?

Få ekstern ekspertise.

En dag med en KI-ekspert sparer mange ukers feilvalg.

Steg 5: Lag kostnadsestimat

Bruk kategoriene fra kapittelet ovenfor.

3-punkts-estimat for bygg:

• Best Case: Alt går optimalt (30 % under standard)
• Realistisk: Normalt prosjekt
• Worst Case: Forsinkelser (50 % over standard)

Kalkuler ut fra den realistiske, planlegg for worst case.

Sammenlign TCO over 5 år:

I dette eksemplet lønner bygg seg kun ved skalering eller særskilte behov.

Fase 3: Beslutningsmatrise og endelig vurdering

Steg 6: Vekting og beslutningsmatrise

Nå samler du alt.

I eksemplet vinner «bygg» knapt – hovedsakelig på grunn av compliance.

Steg 7: Risikovurdering

Vurder risikoene for begge valg.

Standardløsning: Risiko

• Leverandørbinding
• Prisøkning over tid
• Utvikling av funksjoner ute av din kontroll
• Leverandør går konkurs/legger ned
• Endret compliance

Skreddersøm: Risiko

• Budjsettsmell
• Forsinkelser
• Tekniske utfordringer
• Utviklingsteamet faller bort
• Kostnader til vedlikehold undervurderes

Steg 8: Go/No-Go-beslutning

Endelige kriterier:

Velg standard hvis:

• Vekting blir høyere for standard
• Budsjett er stramt
• Time to Market er kritisk
• Liten intern kapasitet
• Standard dekker 80 % av behovene dine

Velg bygg hvis:

• Vekting er høyere på bygg
• Kritiske compliance-gap med standard
• Langsiktig strategisk verdi
• Forventet stor vekst
• Tilstrekkelige interne ressurser eller solide partnere

Vurder hybrid ved:

• Likt score
• Ulike behov for forskjellige caser
• Usikkerhet rundt fremtidige behov

Dokumenter avgjørelsen grundig.

Om 6–12 måneder vil du spørre deg selv hvorfor du valgte som du gjorde.

God dokumentasjon gir læring og bedre beslutninger neste gang.

Praktiske eksempler: Disse selskapene gjorde riktige valg

Teori er fint.

Men la meg vise deg hvordan det faktisk ser ut i virkeligheten.

Her deler jeg tre reelle caser fra egne rådgivningsprosjekt.

Case: Derfor valgte Selskap X egenutvikling

Bransje: Juridisk rådgivning / advokatkontor

Størrelse: 50 ansatte, 15 advokater

Problem: Kontraktanalyse tar 2–4 timer pr. dokument

Utgangspunktet:

Kontoret hadde 20 års erfaring med eiendomsrett.

Daglig kom det inn 15–20 kontrakter til gjennomgang.

Alle avtaler måtte testes mot over 40 standardklausuler.

Det tok 3–4 timer pr. kontrakt.

Med 80 €/t var det 240–320 € pr. kontrakt bare for rutinesjekken.

Markedsanalyse-resultat:

Vi testet 8 standardverktøy:

• LegalTech-SaaS (3 leverandører)
• Generelle Document-AI (4 leverandører)
• Enterprise legal suites (1 leverandør)

Problemet var: Ingen løsning forstod de spesifikke eiendomsklausulene.

20 års egen klausulsamling var konkurransefortrinnet.

Standardverktøy fant bare 40–60 % av relevante feil.

Egen løsning:

Utvikling av et RAG-system (retrieval-augmented generation) med:

• 20.000 historiske kontrakter som treningsgrunnlag
• Vektor-database med 2.500 spesifikke klausuler
• Skreddersydd klassifisering for 12 kontrakttyper
• Integrert med eksisterende jusverktøy
• Samsvarsdashboard og audittrail

Investering og resultat etter 12 mnd:

Derfor var valget riktig:

1. Domenekunnskap: 20 års spesialistkunnskap kan ikke kjøpes
2. Compliance: Full GDPR-samsvar og revisjonsspor
3. ROI: Break-even etter 16 mnd, deretter 180.000 €/år spart
4. Konkurransefortrinn: Raskere og mer nøyaktig analyse enn konkurrentene
5. Skalering: Kan håndtere 10x flere kontrakter

I dag sjekker firmaet kontrakter 85 % raskere.

Og de finner 30 % flere feil enn før.

Verktøyet har blitt et unikt salgsargument.

Case: Derfor valgte Selskap Y standardløsning

Bransje: E-handel / netthandel

Størrelse: 150 ansatte, 50 mill. € omsetning

Problem: Kundeservice-tickets overbelaster teamet

Utgangspunktet:

De mottok 2.000+ kundehenvendelser daglig.

80 % var standardspørsmål (returer, frakt, størrelsesguider).

Support-teamet ble overveldet.

Svartiden økte til over 24 timer.

Kundetilfredsheten sank fra 4,2 til 3,1 stjerner.

Bygg vs kjøp:

Skreddersydd ville gitt:

• Full ERP-integrasjon
• Produkttilpassede svar
• Flerspråklighet (tysk, engelsk, fransk)
• Skreddersydd logikk for avanserte returer

Beregnet pris bygg: 120.000 € i utvikling, 6 mnd. tid

Standardvalg: Intercom + Zendesk Answer Bot

• Integrasjon på 2 uker
• Standard-KI for FAQ-svar
• Kostnad 500 €/mnd
• Klar til bruk umiddelbart

Valg: Standard

Avgjørende faktorer:

1. Time to market: Julehandelen nærmet seg
2. 80/20-regel: Standard løste 80 % umiddelbart
3. Risiko: Velprøvd løsning fremfor utviklingsrisiko
4. Ressursmangel: Ingen intern KI-kompetanse
5. Testmulighet: 30 dagers gratis prøveperiode

Resultater etter 12 mnd:

Derfor var standard riktig:

1. Rask løsning: Problemet løst på 2 uker, ikke 6+ mnd
2. Lav risiko: Prøvd og testet, ingen utviklingsrisiko
3. Kostnadseffektivt: 6.000 €/år mot 120.000 € i utvikling
4. Løpende forbedring: Nye funksjoner kommer fra Intercom
5. Fokus på kjernevirksomhet: Teamet kunne fokusere på vekst

Selskapet tok det rette valget.

De løste problemet raskt og rimelig.

Overskuddet ble brukt på markedsføring og produktutvikling.

Lærdom: De vanligste beslutningsfeilene

Etter 40+ prosjekter ser jeg noen klare fellestrekk.

Disse feilene går igjen og igjen:

Feil 1: Technology first, problem second

Mange blir betatt av teknologien.

«Vi må ha egen KI!»

Uten å vite hvorfor.

Løsning: Start alltid med business case, ikke teknologi.

Feil 2: Perfeksjon paralysere

Noen vil ha den ideelle løsningen.

Analyserer i et halvt år – men velger aldri.

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

Løsning: Sett beslutningsfrist. Godt nok er ofte bra nok.

Feil 3: Ignorerer skjulte kostnader

Alle ser kun på utviklingsprisen.

Klargjøring av data, trening, vedlikehold glemmes.

Budsjettet sprekker.

Løsning: Bruk 2x-faktor på alle estimater.

Feil 4: Overvurderer egne ressurser

«Utvikleren vår gjør det ved siden av annet.»

KI-utvikling er en fulltidsjobb.

Border-prosjekter mislykkes 95 % av gangene.

Løsning: Sett av dedikerte ressurser eller bruk partnere.

Feil 5: Undervurderer vendor lock-in

Standardverktøy kan være vanskelig å bytte ut.

Etter 2 år er alle prosesser knyttet til det.

Prishopp – du må bite tennene sammen.

Løsning: Planlegg exit-strategien fra dag én.

Feil 6: Glemmer endringsledelse

Den beste KI hjelper ikke om ingen bruker den.

Oppslutning fra ansatte er sterkt undervurdert.

Løsning: Sett av 25 % av budsjettet til opplæring og endring.

Feil 7: «One size fits all» tenkning

Selskapet tror det er enten–eller.

Hybridløsninger glemmes.

Ofte ville det vært best.

Løsning: Tenk alltid mulig kombinasjon av bygg og kjøp.

Lær av andres feil.

De fleste Build vs Buy-feil skyldes ting som kunne vært unngått.

Med god forberedelse velger du rett.

Konklusjon: Build vs Buy i KI-æraen

Valget mellom Build og Buy blir mer komplekst i 2025.

Gode gamle råd holder ikke lenger.

Standardløsninger er ikke alltid billigere.

Egenutvikling er ikke automatisk bedre.

Det handler om akkurat ditt brukstilfelle.

Hovedpunktene:

1. Start med business case: Teknologi skal løse et reelt problem
2. Kalkuler realistisk: Skjulte kostnader er større enn utvikling
3. Vurder hybrid: Ofte best løsning
4. Inkluder endringsledelse: KI er verdiløs om ingen bruker den
5. Beslutning raskt: Perfeksjonspress er fienden

Er du usikker? Begynn med en liten pilot.

Kjøp for POC.

Bygg for skalering.

Da minimerer du risiko og får maksimalt utbytte.

KI-landskapet endrer seg raskt.

Det som er riktig i dag kan være feil om et år.

Vær fleksibel – og lær underveis.

Ofte stilte spørsmål

Hvor lang tid tar det å utvikle en egen KI-løsning?

Det varierer med kompleksitet: Enkel KI-integrasjon tar 4–8 uker, komplekse RAG-systemer 8–16 uker, og custom modelltrening 16–32 uker eller mer.

Hvilke skjulte kostnader finnes ved KI-utvikling?

De største skjulte kostnadene er datarensing (30–50 %), infrastruktur og DevOps (15–25 %), compliance og sikkerhet (10–20 %), og endringsledelse/trening (20–30 %).

Når bør jeg alltid velge en standardløsning?

Standardløsninger er ideelt ved typiske brukstilfeller, tidspress, begrensede interne ressurser, og når 80 %+ av kravene dekkes.

Hva er de viktigste kriteriene for Build vs Buy?

De fem viktigste er: datakontroll og compliance, faglig spesifisitet, total kostnad over tid, fart vs. perfeksjon og tilgjengelige ressurser.

Hvordan beregner jeg ROI for et eget KI-verktøy?

ROI = (Årlig besparelse – årlig driftskostnad) / total investering * 100. Husk effekter fra automasjon, kvalitet, skalering og nye muligheter.

Hva er en hybridløsning for KI-verktøy?

Hybrid kombinerer standardverktøy og skreddersøm. Eksempler er Foundation models med custom layers, kjøp av vanlige funksjoner og bygging av unike, eller POC med kjøp og skalering med bygg.

Hvilke compliance-aspekter gjelder for KI-verktøy?

Viktige forhold er GDPR, bransjespesifikke regler, datakontroll, revisjonsspor for KI-beslutninger og «rett til forklaring» ved automatiserte avgjørelser.

Hvordan minimerer jeg risikoen ved egen KI-utvikling?

Start med liten pilot, bruk erfarne partnere, legg inn worst case i planen, ha jevnlige tekniske gjennomganger, og dokumenter alle beslutninger godt.