Start / Insights / Artikel 08
Die Entscheidung zwischen Eigenentwicklung und Standardlösung gehört zu den wichtigsten strategischen Weichenstellungen jeder AI-Initiative. Dieser Beitrag zeigt einen strukturierten Entscheidungsrahmen für „Build vs. Buy“ – und die entscheidenden Faktoren, die viele Unternehmen dabei übersehen.
JEDAM DIGITAL
Oktober 2025
8 Min. Lesezeit
Jede AI-Initiative steht irgendwann vor derselben Weggabelung. Bauen wir etwas selbst – individuell entwickelt, vollständig im eigenen Besitz, präzise auf unsere Anforderungen zugeschnitten? Oder kaufen wir – übernehmen eine bestehende Plattform, ein SaaS-Tool oder eine Anbieterlösung, konfigurieren sie auf unsere Bedürfnisse und zahlen laufende Gebühren für den Zugang?
Beide Optionen haben Kontexte, in denen sie eindeutig richtig sind, und Kontexte, in denen sie eindeutig falsch sind. Der Fehler, den die meisten Organisationen machen, ist nicht die falsche Wahl an sich – es ist, die richtige Wahl aus den falschen Gründen zu treffen oder die relevanten Fragen nicht zu stellen, bevor man sich festlegt.
Dieser Artikel ist der Rahmen, den ich nutze, um Kunden bei dieser Entscheidung zu begleiten. Es ist keine Formel – es gibt keine Bewertungsmatrix, die die Entscheidung für Sie trifft. Aber es gibt Fragen, die – ehrlich beantwortet – für nahezu jeden Anwendungsfall die richtige Richtung klar erkennen lassen.
Der wichtigste Einzelfaktor bei der Build-vs.-Buy-Entscheidung ist, wie zentral diese AI-Fähigkeit für Ihre Wettbewerbsposition ist.
Wenn die AI-Fähigkeit, die Sie aufbauen, ein Kerndifferenzierungsmerkmal ist – etwas, das Ihnen ein messbar besseres, für Kunden spürbares Ergebnis als Ihre Wettbewerber verschafft –, dann ist Eigentum in der Regel unverzichtbar. Kaufen bedeutet, dass Ihr Wettbewerbsvorteil auch jedem Wettbewerber zur Verfügung steht, der denselben Anbietervertrag unterschreibt. Der Anbieter hat den Anreiz, an so viele Kunden wie möglich zu verkaufen – wodurch die vermeintlich differenzierende Fähigkeit zur Grundvoraussetzung wird.
Wenn die AI-Fähigkeit operative Infrastruktur ist – etwas, das Ihre interne Effizienz verbessert, aber für Kunden nicht direkt sichtbar oder in Ihrem Markt nicht wirklich differenzierend ist –, dann ist Kaufen in der Regel die klügere Wahl. Sie gewinnen keinen Wettbewerbsvorteil, indem Sie Ihre eigene Spesenmanagement-AI oder Ihr eigenes E-Mail-Planungstool bauen. Sie gewinnen Effizienz, indem Sie ausgereifte Tools nutzen, die gut funktionieren, aktiv gepflegt werden und einen Bruchteil dessen kosten, was ein individueller Aufbau kosten würde.
Der Rahmen lautet: Differenzierung rechtfertigt Bauen, Betrieb rechtfertigt Kaufen.
Was passiert, wenn der Anbieter die Preise erhöht, das Produkt ändert oder übernommen wird? Das ist kein theoretisches Risiko. Die Landschaft der AI-Anbieter konsolidiert sich rasant. Ein Tool, das Sie heute tief in Ihren Betrieb integriert haben, kann in 24 Monaten eingestellt, in der Preisgestaltung erheblich verändert oder von einem Wettbewerber übernommen werden. Die Frage lautet: Wenn das passiert – wie lange und wie teuer wäre es, Ihre Daten zu extrahieren, Ihre Teams neu zu schulen und zu einer Alternative zu wechseln? Lautet die Antwort „sehr lange und sehr teuer“, sollten Sie diese Anbieterabhängigkeit als Risiko in die Entscheidung einpreisen.
Auf welche Daten hat der Anbieter Zugriff? Viele AI-Tools werden mit Kundendaten trainiert oder verbessert. Für operative Daten mag das akzeptabel sein. Bei sensiblen Kundendaten, proprietären Geschäftsinformationen oder Inhalten, die Wettbewerbsvorteile darstellen, kann der Datenzugriff des Anbieters ein Ausschlusskriterium sein – nicht nur aus kommerziellen Gründen, sondern auch mit Blick auf DSGVO- und EU-AI-Act-Compliance.
Können wir eine Eigenentwicklung tatsächlich betreiben und pflegen? Der Bau eigener AI ist kein einmaliges Projekt – es ist eine fortlaufende Verpflichtung. Modelle driften. Datenverteilungen verschieben sich. Die zugrunde liegende AI-Infrastruktur entwickelt sich weiter und erfordert Updates. Eine Eigenentwicklung ohne interne AI-Engineering-Kapazität oder einen Wartungsvertrag mit einem externen Team wird zur Belastung: funktionsfähig beim Launch, mit der Zeit sich verschlechternd, ungepflegt.
Wie hoch sind die realistischen Gesamtkosten jeder Option über drei Jahre? Eigenentwicklungen haben hohe Vorabkosten und niedrigere laufende Grenzkosten. SaaS-Tools haben niedrige Vorabkosten und laufende Abonnementgebühren, die sich summieren. Für die meisten Organisationen ist der Dreijahres-Gesamtkostenvergleich aussagekräftiger als die auf den ersten Blick genannten Projektkosten – und es überrascht oft, welche Option über einen relevanten Zeithorizont günstiger ist.
In der Praxis sind die meisten gut konzipierten AI-Systeme weder reines Build noch reines Buy – sie sind hybrid. Ein Foundation Model eines großen Anbieters (OpenAI, Anthropic, Google) bildet die zentrale Reasoning-Schicht. Individuelles Engineering umgibt es mit unternehmensspezifischer Logik, verbindet es mit proprietären Daten, implementiert den konkreten Workflow und baut die Oberfläche. So entsteht das Beste aus beiden Welten: das ausgereifte, sich kontinuierlich verbessernde Kernmodell ohne die massiven Trainingskosten, kombiniert mit individueller Logik und Datenhoheit, die echte Differenzierung schafft.
Das Verhältnis von Build zu Buy in diesem Hybridmodell verschiebt sich je nach Wettbewerbsrelevanz der jeweiligen Fähigkeit. Je zentraler sie dafür ist, wie Sie gewinnen, desto mehr individuelles Engineering ist rund um den gekauften Kern gerechtfertigt.
Wenn Sie eine bedeutende AI-Investition prüfen und die Build-vs.-Buy-Frage noch nicht explizit durchdacht haben – tun Sie das, bevor das Technologiegespräch beginnt. Klären Sie zuerst die strategischen und operativen Fragen: Wie wichtig ist das für unsere Wettbewerbsposition, wie hoch ist unsere Toleranz für Anbieterrisiken, verfügen wir über die interne Kapazität, eine Eigenentwicklung zu pflegen, und wie sieht das Dreijahres-Kostenbild für jede Option tatsächlich aus?
Die Technologieentscheidung ergibt sich aus diesen Antworten. In umgekehrter Reihenfolge angegangen – zuerst Technologie, strategische Fragen erst später – treffen Organisationen durchweg die Wahl, die sich am schwersten rückgängig machen lässt.
