Um die Entscheidung \u201eSelbst entwickeln oder kaufen\u201c im Bereich Unternehmens-KI zu bewerten, sollten Sie Ihre internen Kapazit\u00e4ten, die Gesamtbetriebskosten, die strategische Differenzierung und die Zeit bis zur Wertsch\u00f6pfung mit dem vergleichen, was eine Anbieterl\u00f6sung realistisch leisten kann. Die richtige Antwort h\u00e4ngt davon ab, ob KI f\u00fcr Ihr Unternehmen ein Wettbewerbsvorteil oder ein operativer Wegbereiter ist, den Sie schnell und zuverl\u00e4ssig ben\u00f6tigen. Die folgenden Fragen beleuchten die einzelnen Aspekte dieser Entscheidung, damit Sie eine fundierte Entscheidung treffen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Die Faktoren, die dar\u00fcber entscheiden, ob eine Unternehmens-KI selbst entwickelt oder gekauft werden sollte, sind strategische Differenzierung, interne Kompetenzen, Time-to-Value, Dateneigentum und Integrationskomplexit\u00e4t. Wenn die von Ihnen ben\u00f6tigte KI-F\u00e4higkeit einzigartig f\u00fcr Ihr Gesch\u00e4ftsmodell ist und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen w\u00fcrde, lohnt es sich, die Eigenentwicklung ernsthaft in Betracht zu ziehen. Handelt es sich hingegen um ein bereits gut gel\u00f6stes Problem, f\u00fcr das L\u00f6sungen von Anbietern verf\u00fcgbar sind, ist der Kauf fast immer die bessere Wahl, was Geschwindigkeit und Kosten angeht.<\/p>\n
Stellen Sie sich zun\u00e4chst vier Fragen zu Ihrer Situation:<\/p>\n
Diese vier Faktoren bilden die Grundlage jedes fundierten Rahmenkonzepts f\u00fcr die Entscheidung \u201eSelbst entwickeln oder kaufen\u201c im Bereich der KI. W\u00e4gen Sie alle Faktoren gemeinsam ab, anstatt die Entscheidung von einem einzigen Faktor bestimmen zu lassen.<\/p>\n
Zu den versteckten Kosten der internen Entwicklung von KI geh\u00f6ren die laufende Modellpflege, die Skalierung der Infrastruktur, die Verwaltung der Datenpipeline, der Aufwand f\u00fcr die Einhaltung von Vorschriften sowie die Opportunit\u00e4tskosten f\u00fcr das Unternehmen. Die meisten Unternehmen untersch\u00e4tzen die Gesamtkosten, da sie sich ausschlie\u00dflich auf die anf\u00e4ngliche Entwicklung konzentrieren. Die tats\u00e4chlichen Kosten eines ma\u00dfgeschneiderten KI-Systems erstrecken sich \u00fcber Jahre hinaus \u00fcber die erste Bereitstellung hinaus.<\/p>\n
Hier sind die Kostenkategorien, die Unternehmensteams h\u00e4ufig \u00fcberraschen:<\/p>\n
Eine umfassende KI-Kostenanalyse f\u00fcr Unternehmen sollte alle f\u00fcnf Kategorien ber\u00fccksichtigen, bevor ein Vergleich mit den Preisen der Anbieter vorgenommen wird.<\/p>\n
Zu den Hauptrisiken beim Kauf einer KI-L\u00f6sung eines Anbieters z\u00e4hlen die Bindung an einen Anbieter, eingeschr\u00e4nkte Anpassungsm\u00f6glichkeiten, Risiken f\u00fcr den Datenschutz sowie die Abh\u00e4ngigkeit von der Roadmap eines Drittanbieters. Diese Risiken lassen sich mit den richtigen Vertragsbedingungen und einem geeigneten Bewertungsprozess bew\u00e4ltigen, m\u00fcssen jedoch gepr\u00fcft werden, bevor Sie sich f\u00fcr eine Plattform entscheiden.<\/p>\n
Die Bindung an einen Anbieter wird am h\u00e4ufigsten als Problem genannt. Wenn Ihre Arbeitsabl\u00e4ufe, Datenmodelle oder Integrationen fest in die Plattform eines einzelnen Anbieters eingebettet sind, wird ein Wechsel kostspielig und mit erheblichen St\u00f6rungen verbunden. Beugen Sie diesem Risiko vor, indem Sie pr\u00fcfen, wie einfach Sie Ihre Daten exportieren k\u00f6nnen, ob der Anbieter offene Standards verwendet und wie die vertraglichen K\u00fcndigungsbedingungen aussehen.<\/p>\n
Bei der Auswahl eines KI-Anbieters spielen die Anpassungsm\u00f6glichkeiten eine wichtige Rolle, wenn Ihr Anwendungsfall Feinheiten aufweist, die generische Modelle nicht gut bew\u00e4ltigen k\u00f6nnen. Fragen Sie die Anbieter konkret, wie ihre L\u00f6sung f\u00fcr Ihre Branche konfiguriert oder optimiert ist und ob Sie Ihre eigenen firmeneigenen Daten einbringen k\u00f6nnen, um die Modellleistung zu verbessern.<\/p>\n
Der Datenschutz ist ein wichtiges Thema, insbesondere f\u00fcr 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 ausdr\u00fccklich \u00fcberpr\u00fcfen, anstatt einfach davon auszugehen.<\/p>\n
Schlie\u00dflich sind Sie von der Produkt-Roadmap des Anbieters abh\u00e4ngig. Funktionen, die Sie ben\u00f6tigen, k\u00f6nnen sich verz\u00f6gern, an Priorit\u00e4t verlieren oder ganz eingestellt werden. Pr\u00fcfen Sie die finanzielle Stabilit\u00e4t, den Kundenstamm und die bisherige Release-Historie des Anbieters, bevor Sie einen mehrj\u00e4hrigen Vertrag abschlie\u00dfen.<\/p>\n
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 dr\u00fcckt 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 Entscheidungsqualit\u00e4t umfasst, die schwerer zu messen sind als direkte Ums\u00e4tze.<\/p>\n
Gliedern Sie Ihre ROI-Berechnung in drei Schritte:<\/p>\n
Den Wert von KI-Investitionen mit umfassenderen Rahmenwerken f\u00fcr das IT-Finanzmanagement verkn\u00fcpfen, wie sie beispielsweise in FinOps und Cloud-Kostenmanagement<\/a>, bietet Ihnen eine einheitliche Methodik, um Ihre KI-Ausgaben mit anderen Technologieinvestitionen in Ihrem Portfolio zu vergleichen.<\/p>\n Ein hybrider KI-Ansatz ist sinnvoller, wenn Sie bei Standardfunktionen auf die Geschwindigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit eines Anbieters angewiesen sind, w\u00e4hrend Sie ma\u00dfgeschneiderte Entwicklungen f\u00fcr jene wenigen Anwendungsf\u00e4lle vorbehalten, in denen Ihre firmeneigenen Daten oder Ihre Gesch\u00e4ftslogik einen echten Wettbewerbsvorteil schaffen. Ein hybrider Ansatz ist kein Kompromiss, sondern oft die sinnvollste Architektur f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen mit vielf\u00e4ltigen KI-Anforderungen.<\/p>\n Ziehen Sie ein Hybridmodell in Betracht, wenn:<\/p>\n Der hybride KI-Ansatz senkt zudem das Risiko. Sollte eine Anbieterl\u00f6sung hinter den Erwartungen zur\u00fcckbleiben, haben Sie nicht Ihre gesamte KI-Strategie darauf gesetzt. Sollte die Entwicklung Ihrer ma\u00dfgeschneiderten L\u00f6sung l\u00e4nger dauern als erwartet, liefert die Anbieterl\u00f6sung in der Zwischenzeit weiterhin einen Mehrwert.<\/p>\n An der Entscheidung, ob KI selbst entwickelt oder zugekauft werden soll, sollten die IT-F\u00fchrung, die Finanzabteilung, die Leiter der Gesch\u00e4ftsbereiche, 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 funktions\u00fcbergreifenden Beitrag erfordert.<\/p>\n Jeder Beteiligte bringt eine ganz eigene Perspektive mit:<\/p>\n Entscheidungen, bei denen die Finanzabteilung und die Compliance-Abteilung nicht mit am Tisch sitzen, sto\u00dfen im Nachhinein h\u00e4ufig auf budget\u00e4re Schwierigkeiten oder regulatorische Probleme. Wird der Entscheidungsprozess von Anfang an funktions\u00fcbergreifend gestaltet, lassen sich Nacharbeiten reduzieren und die Wahrscheinlichkeit erh\u00f6hen, dass der gew\u00e4hlte Ansatz die Unterst\u00fctzung der gesamten Organisation findet.<\/p>\n Entscheidungen dar\u00fcber, ob KI-L\u00f6sungen f\u00fcr 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 gr\u00f6\u00dferen IT-Investition anwenden. Und genau hier kommen wir ins Spiel.<\/p>\n Mit unseren Kompetenzen in den Bereichen IT-Finanzmanagement und FinOps unterst\u00fctzen wir Unternehmen dabei, Struktur und Klarheit in ihre Investitionsentscheidungen im Bereich KI zu bringen:<\/p>\nWann ist ein hybrider KI-Ansatz sinnvoller als jede der beiden anderen Optionen?<\/h2>\n
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Wer sollte an der Entscheidung \u201eSelbst entwickeln oder kaufen\u201c im Bereich KI beteiligt sein?<\/h2>\n
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Wie wir Ihnen helfen, fundiertere Investitionsentscheidungen im Bereich Unternehmens-KI zu treffen<\/h2>\n
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