Nicht für jede KI-Lösung lohnt sich die Eigenentwicklung. Mit einem kompakten Framework aus zwei K.-o.-Kriterien prüfen Sie, ob Build oder Buy die bessere Wahl ist. Hier zählen strategische Relevanz und Wirtschaftlichkeit.
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Nicht für jede KI-Lösung lohnt sich die Eigenentwicklung. Mit einem kompakten Framework aus zwei K.-o.-Kriterien prüfen Sie, ob Build oder Buy die bessere Wahl ist. Hier zählen strategische Relevanz und Wirtschaftlichkeit.
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Viele Unternehmen investieren massiv in KI, oft aus der Sorge heraus, technologisch den Anschluss zu verlieren. Die klassische Make-or-Buy-Entscheidung, im KI-Kontext treffender als Build-or-Buy bezeichnet, greift hier allerdings zu kurz. Sie basiert vor allem auf stabilen Technologielebenszyklen, planbaren Entwicklungskosten und mehrjährigen Betrachtungszeiträumen. KI-Systeme verändern sich jedoch deutlich schneller. Modelle, Anbieter und technische Grundlagen können hier innerhalb weniger Monate durch andere ersetzt werden.
Der Artikel richtet sich an Projektleitende, die KI-Initiativen in ihren Organisationen bewerten und steuern. Sie erfahren, wie Sie mithilfe eines Frameworks entscheiden, ob eine Eigenentwicklung (Build) oder eine Standardlösung (Buy) strategisch und wirtschaftlich sinnvoller ist.
Bei der Planung und Budgetierung von KI-Projekten treten vor allem zwei wiederkehrende Planungsfehler auf. Manche Unternehmen entwickeln intern Tools, wie z. B. ein eigenes KI-gestütztes Reisekostenabrechnungstool, obwohl hierfür auch Standardlösungen verfügbar sind. Diese Eigenentwicklungen binden jedoch interne Ressourcen und leisten keinen messbaren Beitrag zum Umsatz, zur Wettbewerbsposition oder zur Kernkompetenz des Unternehmens.
Der zweite Fehler liegt in der klassischen Wirtschaftlichkeitsbewertung (ROI). Herkömmliche Modelle kalkulieren oft mit einem Zeithorizont von drei bis fünf Jahren. Im schnelllebigen KI-Umfeld ist das problematisch, denn ob sich eine KI-Investition rentiert, lässt sich für einen so langen Zeitraum kaum seriös voraussagen. Je weiter der geplante Break-Even in der Zukunft liegt, desto unzuverlässiger wird die Kalkulation. Für KI-Investitionen muss der Betrachtungszeitraum für den ROI daher deutlich kürzer angesetzt werden.
Entscheidungen über den Kauf oder die Entwicklung von KI-Tools scheitern in Unternehmen häufig an fehlender Struktur. Das folgende Framework reduziert die Komplexität auf zwei vorgelagerte K.-o.-Kriterien, die zum einen die strategische Relevanz und zum anderen die Wirtschaftlichkeit prüfen. Erst wenn beide erfüllt sind, ist es sinnvoll, eine Investitionsentscheidung weiterzuverfolgen. Scheitert ein Vorhaben an einem der beiden Kriterien, kann eine reine Standardlösung dennoch zielführend sein.
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