Make or Buy bei KI: Wann sich die Eigenentwicklung wirklich lohnt – und wann nicht

Die digitale Transformation mit KI ist keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen, die im Wettbewerb bestehen wollen. Doch mit der Entscheidung für Künstliche Intelligenz beginnt erst die strategische Weichenstellung. Eine der fundamentalsten Fragen, der sich Führungskräfte vom KMU bis zum Grosskonzern im gesamten DACH-Raum stellen müssen, lautet: Entwickeln wir unsere eigene KI-Lösung (Make) oder kaufen wir eine fertige Lösung ein (Buy)?

Diese Entscheidung ist weit mehr als eine technische Detailfrage. Sie ist ein entscheidender Pfeiler Ihrer KI-Strategie und hat weitreichende Konsequenzen für Ihre Finanzen, Ihre Ressourcen und letztlich Ihre Marktposition. Eine Fehlentscheidung kann zu Millionenverlusten, verschwendeter Zeit und dem Verlust des Wettbewerbsvorteils führen. Eine richtige Entscheidung hingegen kann Ihr Unternehmen in eine neue Ära der Effizienz und Innovation katapultieren.

In diesem Artikel beleuchten wir die kritischen Faktoren, die Sie bei der Make-or-Buy-Entscheidung für Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen berücksichtigen müssen. Wir bieten Ihnen einen fundierten Rahmen, um die für Sie passende Option zu finden und zeigen auf, wie Sie die Weichen für eine erfolgreiche KI-Zukunft stellen.

1. Das strategische Dilemma: Warum die Make-or-Buy-Frage so entscheidend ist

Die Einführung von KI-Lösungen für Unternehmen ist vergleichbar mit dem Bau eines neuen Werks oder der Erschliessung eines neuen Marktes. Es ist eine Investition in die Zukunft. Der Reiz, eine massgeschneiderte Lösung zu entwickeln, die perfekt auf die eigenen Bedürfnisse zugeschnitten ist, ist gross. Sie verspricht maximale Kontrolle und einen einzigartigen Wettbewerbsvorteil.

Gleichzeitig ist der Markt voll von leistungsstarken, sofort einsetzbaren KI-Plattformen und -Anwendungen. Diese versprechen einen schnellen Return on Investment (ROI), geringere Risiken und den Zugriff auf modernste Technologien, ohne dass Sie ein eigenes Team von Datenwissenschaftlern aufbauen müssen.

Die Wahrheit ist: Es gibt keine pauschal richtige Antwort. Die optimale Entscheidung hängt von Ihrem spezifischen Kontext, Ihren Zielen und vor allem von Ihrem KI-Reifegrad ab. Ein Unternehmen, das gerade erst beginnt, sich mit ChatGPT im Unternehmen zu beschäftigen, hat völlig andere Voraussetzungen als ein Industrieunternehmen, das bereits seit Jahren Predictive Maintenance in seiner Fertigung einsetzt.

2. Der "Make"-Ansatz: Wann die Eigenentwicklung von KI zum Erfolgsfaktor wird

Die Entwicklung einer eigenen KI-Lösung ist ein ambitioniertes und ressourcenintensives Unterfangen. Es gibt jedoch strategische Szenarien, in denen dieser Weg nicht nur sinnvoll, sondern absolut notwendig ist, um sich von der Konkurrenz abzuheben.

Hauptgründe für die Eigenentwicklung ("Make"):

• Einzigartiger Wettbewerbsvorteil (USP): Wenn die geplante KI-Anwendung ein zentraler Bestandteil Ihres Geschäftsmodells ist und einen direkten, einzigartigen Kundennutzen stiftet, den niemand kopieren kann. Beispiel: Ein Finanzdienstleister entwickelt einen proprietären Algorithmus zur Risikobewertung, der auf jahrzehntelangen internen Daten basiert.
• Hochspezifische Anforderungen und Daten: Standardlösungen stossen an ihre Grenzen, wenn Ihre Prozesse oder Datenstrukturen extrem unternehmensspezifisch sind. Besitzen Sie einzigartige, wertvolle Datensätze, die den Kern Ihres Erfolgs ausmachen, sollten Sie die Kontrolle darüber behalten.
• Maximale Kontrolle und Flexibilität: Sie benötigen die volle Kontrolle über die Architektur, die Weiterentwicklung, die Datensicherheit und die Integration in Ihre bestehende IT-Landschaft. Eine Eigenentwicklung ermöglicht es Ihnen, die Lösung exakt nach Ihren Wünschen zu formen und jederzeit anzupassen.
• Aufbau von internem Know-how: Sie sehen KI als strategische Kernkompetenz für die Zukunft und möchten gezielt internes Wissen und Talent aufbauen. Dies ist eine langfristige Investition in die Zukunftsfähigkeit Ihres Unternehmens.

Die Kehrseite der Medaille: Der "Make"-Ansatz erfordert signifikante Vorabinvestitionen, spezialisierte Fachkräfte (Data Scientists, ML Engineers), eine robuste Dateninfrastruktur und einen langen Atem. Die Projektlaufzeiten sind oft lang und die Risiken des Scheiterns nicht zu unterschätzen.

3. Der "Buy"-Ansatz: Warum fertige KI-Lösungen oft die intelligentere Wahl sind

Für die grosse Mehrheit der Unternehmen, insbesondere im Mittelstand, ist der Kauf einer etablierten KI-Lösung der pragmatischere und wirtschaftlichere Weg. Der Markt bietet heute eine beeindruckende Vielfalt an Anwendungen – von der KI-Prozessoptimierung bis hin zum KI im Wissensmanagement.

Hauptgründe für den Kauf einer fertigen Lösung ("Buy"):

• Schnelle Implementierung und Time-to-Market: Statt Monate oder Jahre in die Entwicklung zu investieren, können Sie eine fertige Lösung oft innerhalb weniger Wochen oder Monate implementieren und sofort erste Erfolge erzielen. Geschwindigkeit ist im Zeitalter der digitalen Transformation mit KI ein entscheidender Vorteil.
• Lösung für Standardprobleme: Viele geschäftliche Herausforderungen sind nicht einzigartig. Für Anwendungsfälle wie die Automatisierung des Kundenservice, die Optimierung der Logistik oder die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) existieren bereits hochentwickelte, erprobte Lösungen.
• Geringere Kosten und Risiken: Die Anfangsinvestitionen sind deutlich geringer als bei einer Eigenentwicklung. Die Kosten sind planbar (z.B. durch Lizenzgebühren), und das Risiko eines teuren Fehlschlags wird minimiert, da die Lösung bereits bei anderen Kunden im Einsatz ist.
• Fokus auf das Kerngeschäft: Sie können Ihre wertvollen internen Ressourcen auf das konzentrieren, was Ihr Unternehmen ausmacht, anstatt ein Softwareentwicklungsunternehmen im eigenen Haus aufzubauen.
• Zugang zu State-of-the-Art-Technologie: Anbieter von KI-Lösungen investieren massiv in Forschung und Entwicklung. Sie profitieren kontinuierlich von den neuesten technologischen Fortschritten, ohne selbst die Kosten dafür tragen zu müssen.

Natürlich bedeutet "Buy" auch eine gewisse Abhängigkeit vom Anbieter und möglicherweise weniger Flexibilität bei der Anpassung. Eine sorgfältige Anbieterauswahl ist hier der Schlüssel zum Erfolg.

4. Der hybride Mittelweg: Das Beste aus beiden Welten kombinieren

Die Realität ist oft nicht schwarz oder weiss. Ein hybrider Ansatz kann für viele Unternehmen die optimale Strategie sein. Dabei wird eine bestehende KI-Plattform oder -Infrastruktur (z.B. von Anbietern wie Microsoft Azure, Google Cloud AI oder spezialisierten Plattformen) als Basis gekauft und darauf aufbauend spezifische, unternehmenskritische Module selbst entwickelt.

Dieser Ansatz kombiniert die Stabilität und Skalierbarkeit einer erprobten Plattform mit der Möglichkeit, eigene, differenzierende KI-Modelle mit internen Daten zu trainieren. Dies ist oft ein exzellenter Weg, um schnelle Erfolge ("Quick Wins") zu erzielen und gleichzeitig strategisches Know-how aufzubauen.

5. Ihre Roadmap zur richtigen Entscheidung: Ein strukturierter Ansatz

Wie finden Sie nun den richtigen Weg für Ihr Unternehmen? Eine fundierte Entscheidung erfordert eine ehrliche Analyse und eine klare Strategie. Als Experten für KI-Beratung begleiten wir bei CorpIn Unternehmen genau in diesem Prozess. Unsere Erfahrung zeigt, dass die folgenden Schritte entscheidend sind:

Schritt 1: Bestimmen Sie Ihren KI-Reifegrad

Bevor Sie über "Make or Buy" nachdenken, müssen Sie wissen, wo Sie stehen. Haben Sie bereits eine saubere Datenbasis? Gibt es KI-Kompetenzen im Team? Wie ist die Haltung der Führungsebene?

• Unser Tipp: Nutzen Sie unsere CorpIn Hexagon-Plattform, um Ihren KI-Reifegrad empirisch fundiert zu bewerten. Das Self-Assessment basiert auf unserem wissenschaftlich entwickelten CorpIn Hexagon-Modell und gibt Ihnen innerhalb weniger Minuten eine klare Standortbestimmung über sechs entscheidende Dimensionen der KI-Readiness.

Schritt 2: Entwickeln Sie eine klare KI-Strategie

Eine KI-Lösung ist kein Selbstzweck. Sie muss auf Ihre übergeordneten Unternehmensziele einzahlen. Definieren Sie, welche konkreten Probleme Sie lösen und welche Chancen Sie ergreifen wollen. Ob KI in der Produktion, im Marketing oder im Finanzwesen – die Ziele müssen klar sein.

Schritt 3: Identifizieren und bewerten Sie konkrete Anwendungsfälle

Analysieren Sie Ihre Wertschöpfungskette und identifizieren Sie Prozesse mit dem grössten Potenzial für eine KI-Optimierung. Bewerten Sie jeden Anwendungsfall hinsichtlich seines strategischen Werts, seiner Komplexität und des potenziellen ROI.

Schritt 4: Führen Sie eine ganzheitliche Kosten-Nutzen-Analyse durch

Vergleichen Sie nicht nur die reinen Entwicklungs- vs. Lizenzkosten. Berücksichtigen Sie den Total Cost of Ownership (TCO), inklusive Wartung, Schulung, Datenmanagement und interner Ressourcenbindung.

Schritt 5: Ziehen Sie externe Expertise hinzu

Die Make-or-Buy-Entscheidung ist komplex. Ein externer, neutraler Partner kann Ihnen helfen, die richtigen Fragen zu stellen, Fallstricke zu vermeiden und eine objektive Entscheidung zu treffen. In unseren KI-Workshops für Firmen vermitteln wir nicht nur Wissen, sondern erarbeiten gemeinsam mit Ihnen die Grundlagen für Ihre Strategie.

6. Fazit: Kein "One-Size-Fits-All", sondern eine strategische Notwendigkeit

Die Entscheidung zwischen "Make or Buy" bei KI-Systemen ist eine der wichtigsten strategischen Weichenstellungen für Unternehmen im DACH-Raum.

• "Make" ist der Weg für Pioniere mit einzigartigen Daten und Prozessen, die KI als absolute Kernkompetenz definieren und bereit sind, langfristig und ressourcenintensiv in einen unkopierbaren Wettbewerbsvorteil zu investieren.
• "Buy" ist die kluge, pragmatische Wahl für die meisten Unternehmen, die bewährte Lösungen für Standardprobleme suchen, um schnell Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren.
• "Hybrid" bietet einen intelligenten Mittelweg, um von der Stabilität fertiger Plattformen zu profitieren und gleichzeitig gezielt eigene, differenzierende Fähigkeiten aufzubauen.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer ehrlichen Selbsteinschätzung und einer klaren, datengestützten Strategie. Initiativen wie unser Swiss AI Report 2025 zeigen, dass erfolgreiche Unternehmen ihre KI-Reise mit einer soliden Planung beginnen.

Ihr nächster Schritt in eine datengetriebene Zukunft

Die Welt der Künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant. Zögern Sie nicht, die Weichen für Ihre Zukunft zu stellen. Egal, ob Sie am Anfang Ihrer Reise stehen oder bereits konkrete Projekte evaluieren – der richtige Partner an Ihrer Seite kann den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen.

Sind Sie unsicher, welcher Weg der richtige für Ihr Unternehmen ist?

Lassen Sie uns darüber sprechen. Wir bieten Ihnen eine unabhängige KI-Beratung, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist.

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