Wie beurteilen Sie die Entscheidung „Selbst entwickeln oder kaufen“ im Bereich der Unternehmens-KI?

Um die Entscheidung „Selbst entwickeln oder kaufen“ im Bereich Unternehmens-KI zu bewerten, sollten Sie Ihre internen Kapazitäten, die Gesamtbetriebskosten, die strategische Differenzierung und die Zeit bis zur Wertschöpfung mit dem vergleichen, was eine Anbieterlösung realistisch leisten kann. Die richtige Antwort hängt davon ab, ob KI für Ihr Unternehmen ein Wettbewerbsvorteil oder ein operativer Wegbereiter ist, den Sie schnell und zuverlässig benötigen. Die folgenden Fragen beleuchten die einzelnen Aspekte dieser Entscheidung, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen können.

Welche Faktoren entscheiden letztendlich darüber, ob KI für Unternehmen selbst entwickelt oder zugekauft wird?

Die Faktoren, die darüber entscheiden, ob eine Unternehmens-KI selbst entwickelt oder gekauft werden sollte, sind strategische Differenzierung, interne Kompetenzen, Time-to-Value, Dateneigentum und Integrationskomplexität. Wenn die von Ihnen benötigte KI-Fähigkeit einzigartig für Ihr Geschäftsmodell ist und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen würde, lohnt es sich, die Eigenentwicklung ernsthaft in Betracht zu ziehen. Handelt es sich hingegen um ein bereits gut gelöstes Problem, für das Lösungen von Anbietern verfügbar sind, ist der Kauf fast immer die bessere Wahl, was Geschwindigkeit und Kosten angeht.

Stellen Sie sich zunächst vier Fragen zu Ihrer Situation:

• Ist diese Funktion ein Alleinstellungsmerkmal? KI, die Ihren Wettbewerbsvorteil direkt fördert – wie beispielsweise eine firmeneigene Preisberechnungs-Engine oder ein einzigartiges Risikomodell –, ist ein guter Kandidat für eine maßgeschneiderte Entwicklung. Standardanwendungen wie die Zusammenfassung von Dokumenten oder die Klassifizierung von IT-Tickets hingegen nicht.
• Verfügen Sie über das nötige Talent im eigenen Haus? Für den Aufbau einer eigenen KI-Abteilung sind Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und MLOps-Fachwissen erforderlich. Wenn Sie Mitarbeiter für diese Positionen einstellen, sollten Sie die Einarbeitungszeit, das Fluktuationsrisiko und die laufenden Kosten für die Mitarbeiterbindung berücksichtigen.
• Wie schnell benötigen Sie Ergebnisse? Von Grund auf neu entwickelte KI-Projekte in Unternehmen benötigen in der Regel 12 bis 24 Monate, bis sie Ergebnisse liefern, die für den produktiven Einsatz geeignet sind. Eine Anbieterlösung lässt sich oft bereits innerhalb weniger Wochen bereitstellen.
• Wem gehören die Daten und wer hat die Kontrolle darüber? Wenn Ihr Anwendungsfall auf proprietären Daten basiert, die Sie nicht an Dritte weitergeben können, haben Sie durch die Eigenentwicklung die Kontrolle. Kann der Anbieter mit anonymisierten oder aggregierten Daten arbeiten, verliert diese Sorge an Bedeutung.

Diese vier Faktoren bilden die Grundlage jedes fundierten Rahmenkonzepts für die Entscheidung „Selbst entwickeln oder kaufen“ im Bereich der KI. Wägen Sie alle Faktoren gemeinsam ab, anstatt die Entscheidung von einem einzigen Faktor bestimmen zu lassen.

Welche versteckten Kosten entstehen bei der internen Entwicklung von KI?

Zu den versteckten Kosten der internen Entwicklung von KI gehören die laufende Modellpflege, die Skalierung der Infrastruktur, die Verwaltung der Datenpipeline, der Aufwand für die Einhaltung von Vorschriften sowie die Opportunitätskosten für das Unternehmen. Die meisten Unternehmen unterschätzen die Gesamtkosten, da sie sich ausschließlich auf die anfängliche Entwicklung konzentrieren. Die tatsächlichen Kosten eines maßgeschneiderten KI-Systems erstrecken sich über Jahre hinaus über die erste Bereitstellung hinaus.

Hier sind die Kostenkategorien, die Unternehmensteams häufig überraschen:

• Modelldrift und Nachtraining: KI-Modelle verlieren an Qualität, wenn sich die Daten aus der realen Welt ändern. Sie benötigen einen kontinuierlichen Prozess zur Überwachung der Leistung, zum Nachtrainieren der Modelle und zur Validierung der Ergebnisse, was auf unbestimmte Zeit dedizierte Entwicklungszeit erfordert.
• Infrastruktur in großem Maßstab: Die Kosten für GPU-Rechenleistung, Speicher und die Serving-Infrastruktur summieren sich schnell, insbesondere wenn die Nutzung zunimmt. Diese Kosten werden in ersten Business-Cases oft zu niedrig angesetzt.
• Datenqualität und -verwaltung: Saubere, beschriftete und gut verwaltete Trainingsdaten entstehen nicht von selbst. Der Aufbau und die Pflege von Datenpipelines sind arbeitsintensiv und werden oft unterschätzt.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Mit der Weiterentwicklung der KI-Regulierung im Jahr 2026 sehen sich Unternehmen zunehmenden Verpflichtungen in Bezug auf Erklärbarkeit, Nachprüfbarkeit und die Überprüfung auf Voreingenommenheit gegenüber. Wenn Sie die Lösungen intern entwickeln, tragen Sie die volle Verantwortung für die Einhaltung der Vorschriften.
• Opportunitätskosten: Jeder Entwickler, der an internen KI-Tools arbeitet, ist nicht mit Ihrem Kernprodukt oder Ihren umsatzgenerierenden Systemen beschäftigt. Dieser Kompromiss taucht in „Build-versus-Buy“-Tabellen zwar selten auf, ist aber dennoch real.

Eine umfassende KI-Kostenanalyse für Unternehmen sollte alle fünf Kategorien berücksichtigen, bevor ein Vergleich mit den Preisen der Anbieter vorgenommen wird.

Welche Risiken birgt der Kauf einer KI-Lösung eines Anbieters?

Zu den Hauptrisiken beim Kauf einer KI-Lösung eines Anbieters zählen die Bindung an einen Anbieter, eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten, Risiken für den Datenschutz sowie die Abhängigkeit von der Roadmap eines Drittanbieters. Diese Risiken lassen sich mit den richtigen Vertragsbedingungen und einem geeigneten Bewertungsprozess bewältigen, müssen jedoch geprüft werden, bevor Sie sich für eine Plattform entscheiden.

Die Bindung an einen Anbieter wird am häufigsten als Problem genannt. Wenn Ihre Arbeitsabläufe, Datenmodelle oder Integrationen fest in die Plattform eines einzelnen Anbieters eingebettet sind, wird ein Wechsel kostspielig und mit erheblichen Störungen verbunden. Beugen Sie diesem Risiko vor, indem Sie prüfen, wie einfach Sie Ihre Daten exportieren können, ob der Anbieter offene Standards verwendet und wie die vertraglichen Kündigungsbedingungen aussehen.

Bei der Auswahl eines KI-Anbieters spielen die Anpassungsmöglichkeiten eine wichtige Rolle, wenn Ihr Anwendungsfall Feinheiten aufweist, die generische Modelle nicht gut bewältigen können. Fragen Sie die Anbieter konkret, wie ihre Lösung für Ihre Branche konfiguriert oder optimiert ist und ob Sie Ihre eigenen firmeneigenen Daten einbringen können, um die Modellleistung zu verbessern.

Der Datenschutz ist ein wichtiges Thema, insbesondere für Unternehmen in regulierten Branchen. Machen Sie sich genau klar, wo Ihre Daten verarbeitet und gespeichert werden und ob sie zum Trainieren gemeinsamer Modelle verwendet werden. Anbieter auf Unternehmensniveau bieten in der Regel Optionen zur Datenisolierung an, doch Sie sollten dies ausdrücklich überprüfen, anstatt einfach davon auszugehen.

Schließlich sind Sie von der Produkt-Roadmap des Anbieters abhängig. Funktionen, die Sie benötigen, können sich verzögern, an Priorität verlieren oder ganz eingestellt werden. Prüfen Sie die finanzielle Stabilität, den Kundenstamm und die bisherige Release-Historie des Anbieters, bevor Sie einen mehrjährigen Vertrag abschließen.

Wie berechnet man den ROI einer KI-Investition im Unternehmen?

Um den ROI einer KI-Investition im Unternehmen zu berechnen, zieht man die Gesamtbetriebskosten vom messbaren Mehrwert ab, dividiert das Ergebnis durch die Gesamtkosten und drückt es als Prozentsatz aus. Die Herausforderung liegt nicht in der Formel, sondern in der genauen Quantifizierung beider Seiten, insbesondere der Wertseite, die oft Zeitersparnisse, Fehlerreduzierung und Verbesserungen der Entscheidungsqualität umfasst, die schwerer zu messen sind als direkte Umsätze.

Gliedern Sie Ihre ROI-Berechnung in drei Schritte:

1. Ermittlung der Gesamtbetriebskosten: Berücksichtigen Sie Entwicklungs- oder Lizenzkosten, Infrastruktur, Integration, Schulungen, laufende Wartung sowie den Zeitaufwand der internen Mitarbeiter. Bei Eigenentwicklungsszenarien sollten Sie die oben beschriebenen versteckten Kosten einbeziehen. Bei Kaufszenarien sollten Sie Implementierungsleistungen und etwaige Anpassungsgebühren berücksichtigen.
2. Werttreiber identifizieren und messen: Ordnen Sie jeden Nutzen einem finanziellen Ergebnis zu. Produktivitätssteigerungen lassen sich in eingesparte Stunden, multipliziert mit den Gesamtarbeitskosten, umrechnen. Fehlerreduzierung entspricht eingesparten Kosten. Eine schnellere Entscheidungsfindung führt zu Verbesserungen im Umsatzzyklus oder beim Durchsatz. Gehen Sie konservativ vor und verwenden Sie Spannbreiten anstelle von Punktwerten.
3. Legen Sie Ihren Amortisationszeitraum fest: Investitionen in KI für Unternehmen machen sich selten schon im ersten Jahr bezahlt. Bei gut durchdachten Implementierungen ist eine realistische Amortisationszeit von 18 bis 36 Monaten üblich. Führen Sie eine Sensitivitätsanalyse durch, aus der hervorgeht, was passiert, wenn die Einführung langsamer verläuft oder sich die Vorteile später als geplant einstellen.

Den Wert von KI-Investitionen mit umfassenderen Rahmenwerken für das IT-Finanzmanagement verknüpfen, wie sie beispielsweise in FinOps und Cloud-Kostenmanagement, bietet Ihnen eine einheitliche Methodik, um Ihre KI-Ausgaben mit anderen Technologieinvestitionen in Ihrem Portfolio zu vergleichen.

Wann ist ein hybrider KI-Ansatz sinnvoller als jede der beiden anderen Optionen?

Ein hybrider KI-Ansatz ist sinnvoller, wenn Sie bei Standardfunktionen auf die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit eines Anbieters angewiesen sind, während Sie maßgeschneiderte Entwicklungen für jene wenigen Anwendungsfälle vorbehalten, in denen Ihre firmeneigenen Daten oder Ihre Geschäftslogik einen echten Wettbewerbsvorteil schaffen. Ein hybrider Ansatz ist kein Kompromiss, sondern oft die sinnvollste Architektur für große Unternehmen mit vielfältigen KI-Anforderungen.

Ziehen Sie ein Hybridmodell in Betracht, wenn:

• Sie haben ein oder zwei besonders wichtige Anwendungsfälle, bei denen eine maßgeschneiderte KI einen Wettbewerbsvorteil verschaffen würde, aber zehn oder mehr operative Anwendungsfälle, bei denen eine Standardlösung eines Anbieters ausreicht.
• Die Lösung Ihres Anbieters deckt 80% Ihrer Anforderungen ab, bietet jedoch keine Möglichkeit, Ihre proprietären Daten zur Feinabstimmung einzubinden. Ein Hybridmodell ermöglicht es Ihnen, die Infrastruktur des Anbieters zu nutzen und gleichzeitig darauf aufbauend maßgeschneiderte Ebenen zu entwickeln.
• Sie möchten die Zeit bis zur Wertschöpfung verkürzen, indem Sie jetzt eine Anbieterlösung einsetzen und parallel dazu eine maßgeschneiderte Lösung für die Zukunft entwickeln.
• Ihr Unternehmen verfügt nicht über die internen Fachkräfte, um alles von Grund auf neu zu entwickeln, hat jedoch genügend technische Kapazitäten, um maßgeschneiderte Komponenten für bestimmte, besonders wichtige Arbeitsabläufe zu warten.

Der hybride KI-Ansatz senkt zudem das Risiko. Sollte eine Anbieterlösung hinter den Erwartungen zurückbleiben, haben Sie nicht Ihre gesamte KI-Strategie darauf gesetzt. Sollte die Entwicklung Ihrer maßgeschneiderten Lösung länger dauern als erwartet, liefert die Anbieterlösung in der Zwischenzeit weiterhin einen Mehrwert.

Wer sollte an der Entscheidung „Selbst entwickeln oder kaufen“ im Bereich KI beteiligt sein?

An der Entscheidung, ob KI selbst entwickelt oder zugekauft werden soll, sollten die IT-Führung, die Finanzabteilung, die Leiter der Geschäftsbereiche, die Rechts- und Compliance-Abteilung sowie die Beschaffungsabteilung beteiligt sein. Es handelt sich hierbei nicht um eine rein technologische Entscheidung. Sie umfasst finanzielle, operative, strategische und regulatorische Aspekte, deren angemessene Bewertung einen funktionsübergreifenden Beitrag erfordert.

Jeder Beteiligte bringt eine ganz eigene Perspektive mit:

• CIO und IT-Führung: Bewerten Sie die technische Machbarkeit, den Integrationsaufwand und die internen Kapazitäten. Sie wissen, was das Unternehmen realistisch gesehen entwickeln und warten kann.
• Finanzen: Die Gesamtbetriebskosten, ROI-Prognosen und die Budgetabstimmung werden bewertet. Die Finanzabteilung stellt zudem sicher, dass die Investition kontinuierlich mit konkurrierenden Prioritäten abgeglichen wird.
• Leiter der Geschäftsbereiche: Definieren Sie die Anforderungen des Anwendungsfalls, die erwarteten Ergebnisse und akzeptable Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Anpassungsmöglichkeiten. Sie sind die Endnutzer der KI-Funktionalität.
• Recht und Compliance: Prüfen Sie die Datenschutzverpflichtungen, die regulatorischen Anforderungen und die Vertragsbedingungen der Anbieter. Angesichts der sich weiterentwickelnden KI-Regulierung in der EU und anderen Rechtsordnungen im Jahr 2026 ist dies kein optionaler Schritt.
• Beschaffung: Leitung von Lieferantenbewertungsverfahren, Verhandlung von Vertragsbedingungen und Management von Lieferantenrisiken. Die Beschaffungsabteilung stellt sicher, dass die Auswahl von KI-Anbietern den Governance-Standards entspricht und die Interessen des Unternehmens gewahrt werden.

Entscheidungen, bei denen die Finanzabteilung und die Compliance-Abteilung nicht mit am Tisch sitzen, stoßen im Nachhinein häufig auf budgetäre Schwierigkeiten oder regulatorische Probleme. Wird der Entscheidungsprozess von Anfang an funktionsübergreifend gestaltet, lassen sich Nacharbeiten reduzieren und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass der gewählte Ansatz die Unterstützung der gesamten Organisation findet.

Wie wir Ihnen helfen, fundiertere Investitionsentscheidungen im Bereich Unternehmens-KI zu treffen

Entscheidungen darüber, ob KI-Lösungen für Unternehmen selbst entwickelt oder zugekauft werden sollen, sind letztlich finanzielle und strategische Entscheidungen, die in der Sprache der Technik verpackt sind. Um hier die richtigen Entscheidungen zu treffen, sind dieselbe finanzielle Transparenz und dieselbe konsequente Governance erforderlich, die Sie bei jeder größeren IT-Investition anwenden. Und genau hier kommen wir ins Spiel.

Mit unseren Kompetenzen in den Bereichen IT-Finanzmanagement und FinOps unterstützen wir Unternehmen dabei, Struktur und Klarheit in ihre Investitionsentscheidungen im Bereich KI zu bringen:

• Wir verschaffen Ihnen einen umfassenden Überblick über Ihre aktuellen IT- und Cloud-Ausgaben, sodass Sie genau wissen, wie viel Spielraum Ihnen für neue KI-Investitionen zur Verfügung steht, bevor Sie sich für den Weg „Selbstentwicklung“ oder „Zukauf“ entscheiden.
• Wir unterstützen Sie beim Aufbau eines einheitlichen Rahmenkonzepts für die Gesamtbetriebskosten, das sowohl Lizenzgebühren von Anbietern als auch maßgeschneiderte Entwicklungsszenarien abdeckt, sodass Ihr Vergleich wirtschaftlich fundiert ist.
• Durch unsere Bewertung des Reifegrades von FinOps, ermitteln wir, wo Ihre Cloud-Finanz-Governance derzeit steht – eine Erkenntnis, die direkten Aufschluss darüber gibt, wie gut Ihr Unternehmen die laufenden Kosten für KI-Workloads in der Cloud bewältigen kann.
• Mithilfe von „Technology Business Management“-Frameworks stellen wir einen Zusammenhang zwischen den Ausgaben für KI und dem geschäftlichen Nutzen her, sodass die Unternehmensführung nicht nur sieht, was KI kostet, sondern auch, welchen Nutzen sie im Vergleich zu anderen Technologieinvestitionen bringt.
• Unser Dienstleistungen zur Einführung von FinOps-Tools Stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Tools verfügen, um den KI-bezogenen Cloud-Verbrauch zu überwachen, zuzuweisen und zu optimieren, wenn Ihre Nutzung zunimmt.

Wenn Sie gerade eine Investitionsentscheidung im Bereich Unternehmens-KI treffen und eine finanziell fundierte Einschätzung Ihrer Optionen wünschen, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir helfen Ihnen dabei, den Business Case mit Zuversicht zu erstellen.