Make oder Buy bei KI richtig entscheiden

Die Frage ob Unternehmen ihre KI-Lösungen selbst entwickeln oder kaufen sollen ist heute aktueller denn je. Immer mehr Firmen erkennen das enorme Potential von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung. Doch viele stehen vor derselben Herausforderung: Sollen wir eine Lösung intern aufbauen oder eine bestehende Lösung implementieren? Diese Entscheidung ist nicht trivial denn sie hat massive Auswirkungen auf Budget Zeit Qualität und langfristige Wettbewerbsfähigkeit.

In meinen Beratungen sehe ich immer wieder dass Unternehmen diese Entscheidung zu schnell treffen oder sie gar nicht bewusst treffen. Das führt zu verschwendeten Ressourcen verzögerten Projekten und manchmal auch zu frustrierten Teams. Deshalb möchte ich dir heute zeigen wie du diese wichtige Entscheidung systematisch triffst und wirklich das beste Ergebnis für dein Unternehmen erreichst.

Kompetenzen prüfen: Das Fundament deiner Entscheidung

Alles beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme: Welche Kompetenzen hat dein Team bereits? Und welche Kompetenzen brauchst du für dein KI-Projekt?

Das ist der kritische Punkt an dem viele scheitern. Viele Unternehmen unterschätzen wie komplex KI-Entwicklung wirklich ist. Es reicht nicht einen einzelnen Data Scientist zu haben oder einen Entwickler der sich ein wenig mit Machine Learning auskennt. Um KI-Systeme wirklich gut zu bauen brauchst du ein ganzes Ökosystem an Fähigkeiten: Du brauchst Menschen die Daten verstehen und aufbereiten können. Du brauchst Experten für die technische Umsetzung. Du brauchst Menschen die verstehen wie KI ethisch und sicher eingesetzt wird. Und du brauchst Leute die wissen wie man solche Systeme in bestehende Prozesse integriert.

Frag dich also ganz konkret: Haben wir diese Leute im Team? Oder müssen wir sie erst einstellen? Wenn du sie einstellen musst wie lange dauert das? Und was kostet es?

Das ist übrigens einer der Punkte wo viele Unternehmen zu schnell zum Fazit Make kommen. Sie denken: Klar wir bauen das selbst. Doch dann merken sie dass sie die Leute gar nicht haben oder dass es viel länger dauert sie aufzubauen als sie gedacht haben.

Ein gutes Zeichen dafür dass du interne Kompetenzen hast: Dein Team hat bereits erfolgreiche Automations- oder Tech-Projekte umgesetzt. Es gibt eine Kultur des Lernens und der Innovation. Es gibt klare Prozesse für die Entwicklung und das Testing. Wenn diese Dinge nicht da sind ist das nicht automatisch ein Grund gegen Make zu gehen. Aber es ist ein wichtiger Faktor den du einrechnen musst.

Zeitfaktor bewerten: Die versteckte Bremse bei Make

Hier ist etwas das ich in der Praxis immer wieder sehe: Viele Unternehmen planen die Zeitachse viel zu optimistisch ein. Sie denken sie können eine KI-Lösung in drei Monaten selbst bauen. In der Realität dauert es oft doppelt oder dreifach so lange.

Warum? Weil KI-Projekte nicht einfach Softwareprojekte sind. Sie haben ihre eigenen Herausforderungen. Die Datenaufbereitung dauert länger als erwartet. Die KI liefert nicht sofort die erwarteten Ergebnisse. Das Testing und die Validierung sind komplexer als gedacht. Die Integration in bestehende Systeme bringt Überraschungen mit sich.

Wenn du also ein KI-Projekt mit Make angehen willst brauchst du einen realistischen Zeitplan. Und du brauchst einen Plan B für den Fall dass es länger dauert als erwartet. Denn was kostet es dein Unternehmen wenn du diese KI-Lösung drei Monate später hast als geplant? Wie viel Effizienz verlierst du? Wie viel Wettbewerbsvorteil?

Hier ist ein wichtiger Punkt: Bei Buy bekommst du die Lösung schneller. Das ist nicht immer ein Vorteil wenn die Lösung nicht perfekt zu deinen Anforderungen passt. Aber wenn deine Anforderungen relativ Standard sind und du schnell am Markt sein musst kann Buy deutlich klüger sein.

Total Cost kalkulieren: Der wahre Preis deiner Entscheidung

Das ist vielleicht der wichtigste Punkt von allen. Und der am häufigsten unterschätzte.

Viele Unternehmen schauen nur auf die direkten Kosten: Gehalt für die Entwickler Infrastruktur Tools. Aber das ist nur ein Teil der Geschichte.

Wenn du dich für Make entscheidest musst du rechnen mit:

• Die Kosten für die Rekrutierung und das Onboarding von neuem Personal. Das können erhebliche Kosten sein und es dauert auch zeitlich.
• Die Kosten für Training und Fortbildung. Dein Team muss auf den neuesten Stand der KI-Technologie gebracht werden. Das ist kein einmaliger Aufwand sondern etwas das kontinuierlich passieren muss.
• Die Infrastrukturkosten. GPU-Server Cloud-Services Speicher für große Datenmengen das kostet richtig Geld.
• Die Opportunitätskosten. Dein Team arbeitet an dieser KI-Lösung. Das bedeutet dass es an anderen Projekten nicht arbeitet. Was verlierst du dadurch?
• Die Wartungs- und Supportkosten. Eine KI-Lösung ist nicht einfach fertig. Sie muss ständig überwacht aktualisiert und angepasst werden.

Wenn du dich für Buy entscheidest siehst du die Kosten oft klarer: Lizenzgebühren Implementierungskosten eventuell Customizing. Aber auch hier musst du aufpassen. Manche Anbieter haben günstige Einstiegspreise und dann werden die Kosten schnell teuer wenn dein Unternehmen wächst.

Das Wichtigste ist: Rechne ehrlich. Vergleiche Äpfel mit Äpfeln. Und plane großzügig. Es ist besser wenn eine Lösung am Ende günstiger ist als erwartet als wenn plötzlich unerwartet Kosten auftauchen.

Abhängigkeiten minimieren: Die langfristige Perspektive

Das ist der Punkt den viele Unternehmen übersehen. Und das ist schade denn er ist für die langfristige Strategie zentral.

Wenn du dich für Make entscheidest bist du relativ unabhängig. Du besitzt die Lösung du kennst den Code du kannst sie jederzeit ändern. Das ist ein großer Vorteil langfristig.

Aber es hat auch einen großen Nachteil: Du bist abhängig von deinen Leuten. Wenn der beste Entwickler geht steht dein Projekt unter Druck. Und du musst die Lösung selbst warten und weiterentwickeln. Das ist ein kontinuierlicher Aufwand.

Wenn du dich für Buy entscheidest sparst du dir diesen Aufwand. Dafür bist du abhängig vom Anbieter. Was passiert wenn der Anbieter die Preise erhöht? Was passiert wenn er seine Roadmap ändert und eine für dich wichtige Funktion nicht mehr angeboten wird? Was passiert wenn der Anbieter seine Dienste einstellt?

Das ist nicht paranoid sondern realistisch. Es gibt Anbieter die gehen vom Markt. Es gibt Anbieter die werden von anderen Firmen gekauft und verändern sich drastisch. Das ist etwas das du einplanen musst.

Die beste Strategie ist oft ein Mix. Vielleicht kaufst du eine Basis-Lösung und entwickelst dann intern die spezifischen Anpassungen die dein Unternehmen braucht. Oder du fängst mit Buy an um schnell am Markt zu sein und entwickelst später intern Alternativen um weniger abhängig zu werden.

Das Fazit: Entscheid bewusst

Die Frage Make or Buy bei KI ist nicht einfach zu beantworten. Aber wenn du systematisch deine Kompetenzen überprüfst den Zeitfaktor realistisch bewertest die wahren Kosten kalkulierst und deine Abhängigkeiten minimierst dann kannst du eine informierte Entscheidung treffen.

Und das ist das Wichtigste: Treffe diese Entscheidung bewusst. Nicht aus Bauchgefühl nicht aus Mode sondern mit klaren Kriterien und klaren Augen für die Realität deines Unternehmens.

Wenn du unsicher bist oder wenn dein Unternehmen gerade mit dieser Frage ringt dann bin ich gerne dein Sparringspartner. Gemeinsam können wir diese Entscheidung für dein Unternehmen treffen und dann die beste Strategie umsetzen.