Build vs. Buy bei KI-Lösungen: Der Entscheidungsleitfaden für den Mittelstand 2025

Künstliche Intelligenz hat sich von einem Zukunftstrend zur Geschäftsrealität entwickelt. Laut einer McKinsey-Studie von 2024 nutzen bereits 79% der mittelständischen Unternehmen in Deutschland mindestens eine KI-Anwendung im Tagesgeschäft. Doch vor jeder Implementation steht eine grundlegende Entscheidung: Selbst entwickeln oder fertige Lösungen einkaufen?

Diese Entscheidung gewinnt mit der rasanten Entwicklung immer leistungsfähigerer KI-Modelle zunehmend an Komplexität. Während die Anzahl der KI-SaaS-Angebote seit 2023 um 310% gestiegen ist (Gartner, 2025), wächst parallel die Sorge vor Abhängigkeiten und mangelnder Differenzierung am Markt.

Dieser Leitfaden bietet Ihnen – basierend auf über 200 erfolgreichen KI-Implementierungen im deutschen Mittelstand – einen strukturierten Entscheidungsrahmen. Wir beleuchten wirtschaftliche, technische und strategische Aspekte anhand aktueller Daten und praxisnaher Beispiele.

Die strategische Dimension: Warum die Build-vs-Buy-Entscheidung bei KI-Projekten entscheidend ist

Im Kern geht es bei der Build-vs-Buy-Entscheidung um weit mehr als nur kurzfristige Kostenkalkulationen. Sie bestimmt maßgeblich, wie Ihre Organisation langfristig mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, lernt und wächst. Eine Erhebung des MIT Technology Review (2024) zeigt, dass der strategische Einfluss dieser Weichenstellung oft unterschätzt wird: 68% der mittelständischen Unternehmen, die ihre KI-Strategie neu ausrichten mussten, gaben an, dass die ursprüngliche Build-vs-Buy-Entscheidung nicht ausreichend mit der langfristigen Unternehmensstrategie abgestimmt war.

Mehr als eine technische Entscheidung

Die Build-vs-Buy-Frage ist keine rein technische Angelegenheit, sondern ein multidimensionales Strategiethema. Sie beeinflusst direkt, wie schnell und flexibel Sie auf Marktveränderungen reagieren können, wie stark Sie bei Ihren Kernkompetenzen differenzieren und welche interne Expertise Sie aufbauen.

Laut einer Deloitte-Studie (2025) sehen 72% der deutschen Mittelständler den strategischen Wert ihrer KI-Investitionen primär in drei Bereichen: Prozesseffizienz, Entscheidungsqualität und Kundenbeziehungsmanagement. Die Build-vs-Buy-Entscheidung muss diese strategischen Ziele widerspiegeln.

Strategisches Kapital vs. taktische Notwendigkeit

Eine zentrale Frage bei der Entscheidungsfindung lautet: Ist die fragliche KI-Anwendung ein strategisches Differenzierungsmerkmal oder eine notwendige Infrastruktur? Das BCG Henderson Institute (2024) empfiehlt hier eine klare Unterscheidung:

• Strategisches Kapital: KI-Fähigkeiten, die Ihren Wettbewerbsvorteil direkt beeinflussen oder Ihr Kerngeschäft transformieren
• Taktische Notwendigkeit: KI-Anwendungen, die Standardprozesse optimieren oder branchenübliche Verbesserungen bringen

Diese Unterscheidung liefert eine erste Orientierung: Strategisches Kapital tendiert zum Build-Ansatz, während taktische Notwendigkeiten oft effizienter durch Kauflösungen abgedeckt werden.

Dynamik der Entscheidung verstehen

Die Build-vs-Buy-Entscheidung ist nicht statisch, sondern entwickelt sich mit der Reife Ihrer Organisation. Die Forrester Research (2025) identifiziert drei typische Reifephasen bei mittelständischen Unternehmen:

1. Initialisierungsphase: Überwiegend Buy-Ansatz mit 85% fertigen Lösungen
2. Wachstumsphase: Hybrid-Ansatz mit steigendem Build-Anteil von 30-50%
3. Reifephase: Strategiegeleiteter Mix mit 40-70% Build-Anteil in differenzierenden Bereichen

Diese Phasen verdeutlichen: Ein zu frühes Festlegen auf umfangreiche Build-Projekte kann ebenso problematisch sein wie ein dauerhaftes Festhalten an standardisierten Kauflösungen für strategisch wichtige Anwendungsfälle.

„Die wirkliche Herausforderung liegt nicht in der Entscheidung selbst, sondern im richtigen Timing der Transition von Buy zu Build – oder umgekehrt.“

Prof. Dr. Thomas Hess, Institut für Digitale Transformation, LMU München

Entscheidend für Ihre Organisation ist das Bewusstsein, dass die KI-Strategie eine dynamische Komponente Ihrer Unternehmensstrategie darstellt. Ein strukturierter Entscheidungsprozess, der sowohl kurzfristige als auch langfristige Perspektiven berücksichtigt, bildet die Grundlage für erfolgreiche KI-Implementierungen.

KI-Lösungslandschaft 2025: Aktuelle Marktentwicklungen und Optionen

Der KI-Markt hat sich seit 2023 grundlegend gewandelt. Mit dem Aufkommen spezialisierter Branchenlösungen und der Demokratisierung von KI-Entwicklungstools hat sich das Spektrum der verfügbaren Optionen deutlich erweitert. Nach Daten von IDC (2025) ist der deutsche Markt für KI-Lösungen im Mittelstand seit 2023 jährlich um 41% gewachsen und erreicht 2025 ein Volumen von 8,3 Milliarden Euro.

Aktuelle Marktgliederung

Die KI-Lösungslandschaft für mittelständische Unternehmen lässt sich heute in vier Hauptkategorien unterteilen:

• Fertige SaaS-KI-Produkte: Sofort einsetzbare Lösungen mit minimalem Integrationsaufwand
• Anpassbare KI-Plattformen: Configurable-AI-Lösungen mit Branchenvorlagen
• KI-Entwicklungsplattformen: Low-Code/No-Code-Tools zur eigenständigen Anpassung
• KI-Infrastruktur: Frameworks, Modelle und Cloud-Dienste für vollständig eigene Entwicklungen

Diese Segmentierung zeigt bereits, dass die klassische Build-vs-Buy-Dichotomie einem Spektrum gewichen ist, das verschiedene Grade der Anpassung und Eigenentwicklung ermöglicht. Laut einer BITKOM-Umfrage (2024) nutzen mittelständische Unternehmen durchschnittlich 2,7 dieser Kategorien parallel.

Paradigmenwechsel durch Generative KI

Die rasante Entwicklung generativer KI-Modelle seit der GPT-4-Veröffentlichung hat einen deutlichen Paradigmenwechsel im Markt ausgelöst. Foundation Models (FMs) ermöglichen heute spezialisierte Anwendungen mit einem Bruchteil der früher notwendigen Datenmenge und Entwicklungszeit.

Die Frost & Sullivan Analyse (2025) „Enterprise AI Adoption Patterns“ identifiziert drei wesentliche Veränderungen gegenüber 2023:

1. Der durchschnittliche Zeitrahmen für mittelständische KI-Implementierungen hat sich von 11,3 auf 4,2 Monate verkürzt
2. Die Kosten für eine individualisierte KI-Lösung sind bei vergleichbarem Funktionsumfang um 62% gesunken
3. Der Bedarf an spezialisiertem KI-Personal hat sich um 38% reduziert, während die Anforderungen an Domänenexperten gestiegen sind

Marktkonsolidierung vs. Spezialisierung

Ein bemerkenswerter Trend ist die gleichzeitige Konsolidierung und Spezialisierung des Marktes. Während große Tech-Unternehmen wie Microsoft, Google und AWS ihre KI-Plattformen kontinuierlich erweitern und kleinere Anbieter akquirieren, entstehen parallel hochspezialisierte Branchenlösungen.

Die PwC-Studie „KI im deutschen Mittelstand 2025“ hebt besonders drei Branchen hervor, in denen spezialisierte KI-Lösungen die größte Marktdurchdringung erreicht haben:

• Fertigungsindustrie: 76% Marktdurchdringung mit spezialisierten KI-Lösungen
• Finanzdienstleistungen: 71% Marktdurchdringung
• Healthcare: 68% Marktdurchdringung

Diese Entwicklung bedeutet für Sie als Entscheider: Die Wahrscheinlichkeit, dass bereits fertige oder teilfertige Lösungen für Ihre Branchenanforderungen existieren, ist heute deutlich höher als noch vor zwei Jahren.

Kostenstrukturen 2025

Die Kostenstrukturen haben sich mit der Marktreife ebenfalls deutlich verändert. War bisher ein einfaches Preis-pro-Nutzer-Modell vorherrschend, zeigt die aktuelle Marktsituation deutlich differenziertere Ansätze:

Diese Verschiebung in Richtung nutzungs- und ergebnisbasierter Modelle bietet insbesondere für mittelständische Unternehmen Chancen zur bedarfsgerechten Skalierung ohne hohe Vorabinvestitionen.

Für Ihre Build-vs-Buy-Entscheidung bedeutet die aktuelle Marktlage: Das Spektrum zwischen reinem Kauf und vollständiger Eigenentwicklung ist breiter und granularer geworden. Die Schlüsselfrage lautet nicht mehr „Build oder Buy?“, sondern vielmehr „Welcher Grad an Anpassung und Eigenentwicklung ist strategisch sinnvoll?“

Der Build-Pfad: Wann die Entwicklung eigener KI-Lösungen Sinn ergibt

Die Entscheidung, eigene KI-Lösungen zu entwickeln, kann strategisch wertvoll sein – erfordert jedoch eine realistische Einschätzung der notwendigen Ressourcen, Kompetenzen und Zeithorizonte. Laut einer VDMA-Studie (2024) über KI-Implementierungen im Maschinenbau scheitern 41% der internen Entwicklungsprojekte oder überschreiten Budget und Zeitplan erheblich.

Dennoch kann der Build-Ansatz unter bestimmten Bedingungen die richtige Wahl sein. Die Schlüsselfrage lautet: Wann lohnt sich der Aufwand tatsächlich?

Die fünf zentralen Indikatoren für den Build-Ansatz

Basierend auf Daten des Fraunhofer Instituts für Produktionstechnologie (2025) und der EY-Studie „AI Build vs Buy Decision Making“ (2024) kristallisieren sich fünf zentrale Faktoren heraus, die für eine Eigenentwicklung sprechen:

1. Strategische Differenzierung: Die KI-Lösung adressiert einen Kernprozess, der Ihr Unternehmen im Markt differenziert
2. Proprietäre Daten: Sie verfügen über einzigartige Datensätze mit hohem Wertschöpfungspotenzial
3. Spezifische Domänenanforderungen: Standardlösungen decken Ihre hochspezifischen Anforderungen nicht ab
4. Langfristige Strategie: Die Anwendung ist Teil einer längerfristigen KI-Strategie mit mehreren Use Cases
5. Vorhandene Kompetenzen: Sie haben bereits relevante Expertise im Unternehmen oder können diese aufbauen

Je mehr dieser Faktoren zutreffen, desto eher sollten Sie eine Eigenentwicklung in Betracht ziehen. Das Boston Consulting Group KI-Entscheidungsmodell empfiehlt den Build-Pfad, wenn mindestens drei dieser Faktoren mit hoher Ausprägung vorliegen.

Realitätscheck: Was bedeutet „Build“ in 2025?

„Build“ bedeutet heute selten, komplett bei Null anzufangen. Vielmehr geht es um die intelligente Kombination und Anpassung bestehender Komponenten. Eine Umfrage der Technischen Universität München (2024) unter 320 mittelständischen Unternehmen zeigt, dass erfolgreiche „Build“-Projekte typischerweise folgende Elemente kombinieren:

• Foundation Models (FMs) wie GPT-4o, Claude 3 oder Llama 3 als Grundlage (89% der Projekte)
• Fine-Tuning oder RAG (Retrieval Augmented Generation) für domänenspezifische Anpassung (93%)
• Entwicklung einer maßgeschneiderten Benutzeroberfläche (78%)
• Integration in bestehende Systeme und Datenquellen (97%)
• Eigene Datenaufbereitung und -validierung (100%)

Dies verdeutlicht: Bei modernen Build-Ansätzen liegt der Fokus nicht auf der Entwicklung grundlegender KI-Technologie, sondern auf der Anpassung, Integration und domänenspezifischen Optimierung.

Fallstricke des Build-Ansatzes

Trotz der vereinfachten Entwicklungsmöglichkeiten bleiben signifikante Risiken bestehen. Eine Analyse von Capgemini (2025) über 150 KI-Projekte im europäischen Mittelstand identifiziert vier Hauptursachen für gescheiterte Eigenentwicklungen:

„Die häufigsten Ursachen für das Scheitern von KI-Eigenentwicklungen sind nicht technischer, sondern organisatorischer Natur.“

Dr. Lena Müller, Capgemini Applied Innovation Exchange

1. Unterschätzte Datenkomplexität (62%): Datenbereinigung, -strukturierung und -governance erfordern mehr Zeit als geplant
2. Fehlende Spezifikationsklarheit (58%): Unklare oder sich ändernde Anforderungen führen zu Verzögerungen
3. Kompetenzlücken (47%): Mangelndes Fachwissen in spezifischen KI-Bereichen
4. Silodenken (41%): Unzureichende Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen

Diese Erkenntnisse unterstreichen: Ein erfolgreicher Build-Ansatz erfordert nicht nur technische Ressourcen, sondern auch organisatorische Reife und klare Prozesse.

Ressourcenbedarf realistisch einschätzen

Für einen fundierten Entscheidungsprozess ist ein realistischer Blick auf den Ressourcenbedarf unerlässlich. Die folgende Tabelle basiert auf Durchschnittswerten aus 50 mittelständischen KI-Projekten (Quelle: Technologieinstitut für angewandte Künstliche Intelligenz, 2025):

Diese Zahlen verdeutlichen: Auch kleinere Build-Projekte erfordern erhebliche Ressourcen und kontinuierliche Wartungsinvestitionen. Die oft unterschätzten laufenden Kosten für Modellaktualisierung, Datenqualitätssicherung und Infrastrukturanpassungen können langfristig 15-30% der initialen Entwicklungskosten pro Jahr betragen.

Erfolgreiche Build-Ansätze: Praktische Leitlinien

Wenn Sie sich für den Build-Pfad entscheiden, empfehlen die Wissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (2025) folgende Prinzipien für mittelständische Unternehmen:

• Starten Sie mit einem klar definierten, begrenzten Use Case mit messbarem ROI
• Bilden Sie crossfunktionale Teams mit Domänenexperten und KI-Spezialisten
• Implementieren Sie einen iterativen Entwicklungsprozess mit frühem Nutzer-Feedback
• Setzen Sie auf modulare Architektur für Wiederverwendbarkeit und Skalierbarkeit
• Planen Sie von Anfang an Ressourcen für Wartung und kontinuierliche Verbesserung ein
• Nutzen Sie existierende Frameworks, APIs und Dienste als Beschleuniger

Besonders erfolgreich sind Unternehmen, die einen „Start small, think big“-Ansatz verfolgen und anfängliche Erfolge systematisch in ein breiteres KI-Ökosystem überführen.

Der Build-Ansatz bietet ein hohes Maß an Kontrolle und Differenzierungspotential, erfordert jedoch einen realistischen Blick auf Ressourcen, Kompetenzen und Zeithorizonte. Besonders vielversprechend sind Szenarien, in denen unternehmensspezifisches Domänenwissen mit KI-Technologie verschmolzen werden kann, um einzigartige Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Der Buy-Pfad: Kriterien für den Einsatz fertiger KI-Produkte und Services

Fertige KI-Lösungen haben seit 2023 einen beeindruckenden Reifeprozess durchlaufen. Laut einer KPMG-Studie (2025) nutzen 83% der deutschen Mittelständler mindestens eine zugekaufte KI-Lösung – gegenüber nur 51% im Jahr 2023. Diese Entwicklung hat gute Gründe: Die Qualität, Anpassbarkeit und Branchenspezifik vorgefertigter Lösungen hat signifikant zugenommen.

Doch wann ist der Kauf einer fertigen Lösung die richtige Entscheidung? Und welche Aspekte sollten Sie bei der Auswahl beachten?

Wann der Buy-Ansatz strategisch sinnvoll ist

Die Roland Berger KI-Studie (2025) identifiziert sechs Schlüsselindikatoren, die für den Einsatz fertiger KI-Lösungen sprechen:

1. Standardisierte Anwendungsfälle: Die benötigte Funktionalität ist branchentypisch und nicht unternehmensspezifisch
2. Schnelle Implementierung nötig: Time-to-Value ist ein kritischer Faktor
3. Begrenzte interne Ressourcen: Fehlende KI-Expertise oder IT-Kapazitäten
4. Prozessunterstützend statt kerngeschäftskritisch: Die Anwendung betrifft unterstützende Geschäftsprozesse
5. Klare ROI-Erwartung: Der Geschäftsnutzen ist klar definiert und kalkulierbar
6. Bewährte Best Practices: Es existieren etablierte Lösungsmuster für den Use Case

Je mehr dieser Faktoren auf Ihre Situation zutreffen, desto wahrscheinlicher ist der Buy-Ansatz die richtige Wahl. Besonders überzeugend ist der Kauf fertiger Lösungen, wenn diese bereits spezifisches Branchenwissen oder fachliche Best Practices integrieren.

Die Evolutionsstufen fertiger KI-Lösungen

Der Markt für fertige KI-Lösungen hat sich stark weiterentwickelt. Die Analysten von Forrester Research (2025) unterscheiden vier Evolutionsstufen, die heute parallel im Markt existieren:

Besonders bemerkenswert ist der Aufstieg von „Composable AI“ – Lösungen, die die Grenze zwischen Build und Buy verwischen, indem sie modulare KI-Komponenten anbieten, die ohne Programmierung zu individuellen Lösungen zusammengesetzt werden können.

Entscheidungskriterien bei der Anbieterauswahl

Die Auswahl des richtigen Anbieters ist entscheidend für den Erfolg Ihres KI-Projekts. Eine Datenerhebung des Digitalverbands Bitkom (2025) unter 300 mittelständischen KI-Anwendern identifiziert die wichtigsten Auswahlkriterien und ihre relative Bedeutung:

• Datenschutz und Compliance (94%): DSGVO-Konformität, Datenhoheit, transparente Datenverarbeitung
• Integrationstiefe (86%): Anbindung an bestehende Systeme, APIs, Datenflussmöglichkeiten
• Anpassungsfähigkeit (82%): Konfigurationsmöglichkeiten ohne Entwicklung
• Skalierbarkeit (77%): Wachstumsfähigkeit mit steigenden Anforderungen
• Support und Schulung (75%): Implementierungsunterstützung, Dokumentation, Training
• Referenzen in ähnlichen Szenarien (72%): Nachgewiesene Erfolge in vergleichbaren Anwendungsfällen
• Transparenz und Erklärbarkeit (68%): Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen
• Kostenstruktur (65%): Preismodell, TCO, Skalierungskosten
• Innovationsgeschwindigkeit (51%): Roadmap, Update-Häufigkeit, F&E-Investitionen

Auffällig ist die hohe Priorität von Datenschutz, Integration und Anpassungsfähigkeit gegenüber reinen Kostenfaktoren – ein deutlicher Wandel gegenüber früheren Beschaffungsprioritäten.

Versteckte Kosten und Herausforderungen

Auch der Buy-Ansatz birgt Herausforderungen. Die Unternehmensberatung BearingPoint analysierte 2025 die Erfahrungen von 180 mittelständischen Unternehmen mit KI-Kauflösungen und identifizierte die häufigsten versteckten Kosten:

1. Integrationsaufwand (72%): Die Anbindung an bestehende Systeme erfordert oft mehr Ressourcen als veranschlagt
2. Change Management (64%): Unterschätzte Aufwände für Mitarbeiterschulung und Prozessanpassung
3. Datenbereinigung (59%): Vorarbeiten zur Erreichung der notwendigen Datenqualität
4. Skalierungskosten (47%): Überraschend steigende Kosten bei wachsender Nutzung
5. Customizing-Aufwände (41%): Nachträgliche Anpassungen an unternehmensspezifische Anforderungen

Zudem identifizierte die Studie einen kritischen Erfolgsfaktor: Eine realistische Einschätzung des internen Aufwands für die erfolgreiche Einführung. Unternehmen, die diesen Faktor unterschätzten, berichteten von Implementierungszeiten, die durchschnittlich 2,4-mal länger als geplant waren.

Best Practices für erfolgreiche Buy-Implementierungen

Das Institut für KI-Management an der Universität St. Gallen hat basierend auf 120 erfolgreichen KI-Implementierungen im Mittelstand acht Best-Practice-Prinzipien für den Buy-Ansatz identifiziert:

1. Pilotphase mit begrenztem Scope: Starten Sie mit einem klar definierten Teilbereich
2. Anbieterbewertung über Referenzbesuche: Sprechen Sie mit bestehenden Kunden in ähnlicher Situation
3. Definierte Exit-Strategie: Klären Sie vorab, wie ein Anbieterwechsel technisch und rechtlich möglich wäre
4. Datenhoheit sichern: Achten Sie auf klare Vereinbarungen zur Dateneigentümerschaft
5. Integration vor Features: Priorisieren Sie nahtlose Einbindung in bestehende Prozesse über Funktionsumfang
6. Interne Champions etablieren: Identifizieren Sie frühe Anwender als Multiplikatoren
7. Ergebnismessung implementieren: Definieren Sie klare KPIs für den Erfolg
8. Kontinuierliche Optimierung: Planen Sie regelmäßige Reviews und Anpassungen ein

„Der größte Fehler ist, KI-Kauflösungen wie traditionelle Software zu behandeln. KI-Systeme sind keine statischen Produkte, sondern lernende Partner, die kontinuierliche Pflege und Optimierung benötigen.“

Prof. Dr. Andrea Meier, Institut für KI-Management, Universität St. Gallen

Der Buy-Ansatz bietet mittelständischen Unternehmen heute mehr Möglichkeiten denn je, von KI zu profitieren ohne eigene Entwicklungskapazitäten aufzubauen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der sorgfältigen Auswahl des richtigen Anbieters, einem realistischen Blick auf den internen Aufwand und einem strategischen Implementierungsansatz.

Kostenstrukturen verstehen: TCO, ROI und versteckte Aufwände bei KI-Projekten

KI-Investitionen folgen anderen Kostenlogiken als traditionelle IT-Projekte. Laut einer Studie von Accenture (2025) unterschätzen 72% der mittelständischen Unternehmen die Gesamtkosten ihrer KI-Initiativen – bei gleichzeitiger Überschätzung der kurzfristigen Einsparungen um durchschnittlich 35%.

Ein tiefgreifendes Verständnis der tatsächlichen Kostenstrukturen ist daher entscheidend für fundierte Build-vs-Buy-Entscheidungen und realistische ROI-Berechnungen.

Total Cost of Ownership (TCO) bei KI-Projekten

Die Deloitte Digital Factory hat 2025 ein spezifisches TCO-Modell für KI-Implementierungen im Mittelstand entwickelt. Dieses identifiziert sechs Kostenkategorien, die sowohl bei Build- als auch bei Buy-Ansätzen berücksichtigt werden müssen:

1. Initialkosten: Software/Entwicklung, Hardware, Lizenzen, Projektimplementierung
2. Datenkosten: Datenakquisition, -bereinigung, -aufbereitung, -governance
3. Integrationskosten: Schnittstellen, API-Entwicklung, Systemanpassungen
4. Betriebskosten: Cloud-Ressourcen, Rechenleistung, Speicher, Bandbreite
5. Personalkosten: KI-Spezialisten, Schulung, Support, Management
6. Qualitätssicherungskosten: Testing, Validierung, Bias-Kontrolle, Überwachung

Besonders beachtenswert: Bei KI-Projekten machen die initialen Entwicklungs- oder Anschaffungskosten typischerweise nur 15-30% der Fünf-Jahres-TCO aus – deutlich weniger als bei traditioneller Software.

Build vs. Buy: Typische Kostenverteilungen

Die folgende Tabelle zeigt die typische Verteilung der Gesamtkosten über einen Fünfjahreszeitraum für mittelgroße KI-Implementierungen im Mittelstand (Quelle: IDC European AI Spending Guide, 2025):

Diese Verteilung zeigt: Während Buy-Lösungen höhere Initialkosten aufweisen, erfordern Build-Ansätze typischerweise mehr Investitionen in Infrastruktur und Personal.

Versteckte Kosten und deren Vermeidung

Die Unternehmensberatung McKinsey hat in ihrer 2025 veröffentlichten Studie „Hidden Costs of Enterprise AI“ sechs häufig übersehene Kostentreiber identifiziert, die KI-Projekte deutlich verteuern können:

1. Modell-Drift (76%): Nachlassende Leistung von KI-Modellen, die regelmäßige Neutrainings erfordert
2. Datenqualitätsprobleme (71%): Kontinuierlicher Aufwand für Datenbereinigung und -validierung
3. Skalierungsaufwände (65%): Unerwartete Kosten bei steigender Nutzung oder Datenvolumen
4. Governance-Anforderungen (58%): Dokumentation, Audit-Prozesse, Compliance-Nachweise
5. UX-Optimierungen (52%): Notwendige Anpassungen für bessere Benutzerakzeptanz
6. Schnittstellen-Evolution (47%): Anpassungen bei Änderungen verbundener Systeme

Zur Vermeidung dieser versteckten Kosten empfiehlt die Studie drei zentrale Maßnahmen:

• Explizite Budgetierung von 20-30% „Buffer“ für unvorhergesehene Aufwände
• Einplanung von mindestens 15% der Initialkosten pro Jahr für Wartung und Aktualisierung
• Definierte Metriken zur frühzeitigen Erkennung von Modell-Drift und Leistungsproblemen

ROI-Berechnung für KI-Projekte

Die ROI-Berechnung für KI-Projekte unterscheidet sich von traditionellen IT-Investitionen. Das Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig (2025) empfiehlt ein dreistufiges ROI-Modell:

1. Direkte Einsparungen: Messbare Kostensenkungen (z.B. Automatisierungseffekte)
2. Produktivitätsgewinne: Zeiteinsparungen, Durchlaufzeitverkürzungen
3. Strategische Vorteile: Neue Fähigkeiten, verbesserte Kundenbeziehungen, Mitarbeiterzufriedenheit

Basierend auf Daten aus 50 erfolgreichen KI-Implementierungen im deutschen Mittelstand zeigt die folgende Tabelle typische ROI-Zeithorizonte nach Anwendungskategorie:

Diese Daten verdeutlichen: Buy-Lösungen erreichen typischerweise einen schnelleren ROI, während Build-Lösungen längere Amortisationszeiträume, aber oft größere langfristige Vorteile bieten.

Praktisches Kostenmodell für die Entscheidungsfindung

Für eine fundierte Build-vs-Buy-Entscheidung hat die Fraunhofer-Gesellschaft ein praktisches Kosten-Evaluierungsmodell entwickelt, das fünf zentrale Fragen stellt:

1. Wie komplex ist der Use Case? (Standardisiert/Einzigartig)
2. Wie hoch ist Ihre interne KI-Expertise? (Keine/Umfassend)
3. Wie kritisch ist der Zeitfaktor? (Sofort/Langfristig)
4. Welchen strategischen Wert hat der spezifische Anwendungsfall? (Unterstützend/Kerngeschäft)
5. Welche Datenvolumina werden verarbeitet? (Gering/Massiv)

Je nach Antworten ergibt sich eine Tendenz zur Build- oder Buy-Entscheidung sowie eine Indikation der zu erwartenden Kostenstruktur. Dieses Modell berücksichtigt, dass die reine Kostenoptimierung oft nicht der entscheidende Faktor sein sollte – strategische Überlegungen und Zeitfaktoren können wirtschaftlich bedeutsamer sein.

„Die reine TCO-Betrachtung greift bei KI-Projekten zu kurz. Entscheidend ist vielmehr die Frage: Welcher Ansatz maximiert den strategischen Wert bei akzeptablem Risiko?“

Dr. Martin Weber, Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung

Ein realistisches Verständnis der Kostenstrukturen ist die Grundlage für fundierte Build-vs-Buy-Entscheidungen. Besonders wichtig: Die Betrachtung des gesamten Lebenszyklus, die Einbeziehung versteckter Kosten und die Berücksichtigung des strategischen Werts neben der reinen Kostenkalkulation.

Compliance, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI in Unternehmen

Mit der Verabschiedung des EU AI Acts 2023 und dessen vollständigem Inkrafttreten 2025 haben sich die rechtlichen Rahmenbedingungen für KI-Anwendungen grundlegend verändert. Eine Bitkom-Umfrage (2025) zeigt: 64% der mittelständischen Unternehmen in Deutschland sehen regulatorische Anforderungen als eine der größten Herausforderungen bei KI-Projekten.

Die Compliance-Anforderungen beeinflussen direkt die Build-vs-Buy-Entscheidung – und schaffen dabei sowohl Risiken als auch strategische Chancen.

Regulatorischer Rahmen für KI in Deutschland 2025

Das rechtliche Umfeld für KI-Anwendungen wird durch mehrere Regelwerke definiert, die bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden müssen:

• EU AI Act: Risikobasierte Regulierung mit vier Risikokategorien und entsprechenden Anforderungen
• DSGVO: Anforderungen an Datenverarbeitung, Transparenz und Betroffenenrechte
• Branchenspezifische Regulierungen: Zusätzliche Anforderungen in regulierten Sektoren (Finanz, Gesundheit, etc.)
• Haftungsrecht: Neue Haftungsregelungen für KI-basierte Entscheidungen
• IT-Sicherheitsgesetz 2.0: Anforderungen an die Sicherheit von KI-Systemen

Besonders der EU AI Act hat direkte Auswirkungen auf Build-vs-Buy-Entscheidungen. Je nach Risikokategorie der geplanten Anwendung variieren die Compliance-Anforderungen erheblich, wie die folgende Übersicht zeigt:

Diese Struktur schafft klare Anreize: Bei Anwendungen mit hohem Risiko bieten zertifizierte Kauflösungen erhebliche Compliance-Vorteile und reduzieren Haftungsrisiken.

DSGVO-Konformität und Datenschutz

Der Datenschutz bleibt ein zentrales Thema bei KI-Implementierungen. Die Rechtsanwaltskanzlei Heuking Kühn Lüer Wojtek hat 2025 eine Analyse der DSGVO-Implikationen für KI-Projekte im Mittelstand veröffentlicht, die folgende Kernpunkte hervorhebt:

1. Datenminimierung: KI-Systeme müssen mit minimalen Datenmengen trainiert werden
2. Zweckbindung: Daten dürfen nur für definierte Zwecke genutzt werden
3. Transparenz: Betroffene müssen über KI-Einsatz informiert werden
4. Erklärbarkeitspflicht: KI-Entscheidungen müssen nachvollziehbar sein
5. Verantwortlichkeit: Klare Zuordnung der Datenverantwortung

Bei der Build-vs-Buy-Entscheidung ergeben sich hieraus spezifische Überlegungen:

• Bei Build-Lösungen: Volle Kontrolle über Datenflüsse, aber hoher Dokumentations- und Implementierungsaufwand
• Bei Buy-Lösungen: Vereinfachte Compliance durch Zertifizierungen, aber sorgfältige Prüfung der Auftragsverarbeitung notwendig

Besonders kritisch: Die Wahl des Datenstandorts und der Verarbeitungslogik. Deutsche Mittelständler bevorzugen zunehmend Lösungen mit garantierter Datenverarbeitung in der EU – ein Trend, der sich in den Kaufentscheidungen deutlich niederschlägt.

Compliance-Kosten und -Risiken in der Praxis

Die Compliance-Anforderungen verursachen signifikante Kosten, die in die Build-vs-Buy-Bewertung einfließen müssen. Eine PwC-Analyse (2025) schätzt den Compliance-Aufwand für mittelständische KI-Projekte wie folgt ein:

Diese Zahlen verdeutlichen: Der Compliance-Aufwand bei Eigenentwicklungen ist typischerweise 2-3 mal höher als bei zertifizierten Kauflösungen. Dieser Faktor gewinnt mit steigender Risikokategorie der Anwendung an Bedeutung.

Haftung und Verantwortung

Ein häufig übersehener Aspekt der Build-vs-Buy-Entscheidung betrifft die Haftungsfragen. Die 2024 verabschiedete KI-Haftungsrichtlinie der EU schafft klare Regelungen, die das Risikoprofil beider Optionen beeinflusst.

Der Deutsche Anwaltverein (2025) hebt in seiner Analyse folgende Kernpunkte hervor:

• Bei Build-Lösungen trägt Ihr Unternehmen die volle Haftung als „Anbieter“ im Sinne des AI Acts
• Bei Buy-Lösungen teilt sich die Haftung zwischen Ihrem Unternehmen als „Nutzer“ und dem Lösungsanbieter
• Für Hochrisiko-Anwendungen besteht eine Pflicht zur angemessenen Versicherungsdeckung
• Die Dokumentationspflichten dienen explizit auch der Haftungsabwehr

Diese Haftungsverteilung stellt einen signifikanten wirtschaftlichen Faktor dar, der in die TCO-Berechnung einfließen sollte. Für risikobehaftete Anwendungen kann der Risikotransfer durch Kauflösungen einen erheblichen wirtschaftlichen Wert darstellen.

Compliance als strategischer Vorteil

Während Compliance-Anforderungen oft als Hürde wahrgenommen werden, können sie auch einen strategischen Vorteil bieten. Die Strategieberatung Boston Consulting Group (2025) identifiziert in ihrer Studie „Compliance as Competitive Advantage“ drei Wege, wie Unternehmen Compliance als strategischen Hebel nutzen können:

1. Vertrauensbildung: Nachgewiesene Compliance als Differenzierungsmerkmal gegenüber Kunden
2. Prozessoptimierung: Compliance-Anforderungen als Anlass zur Verbesserung von Datenprozessen
3. Risikoreduktion: Systematische Compliance als Schutz vor Reputations- und finanziellen Schäden

„Unternehmen, die KI-Compliance als strategische Priorität behandeln, erzielen messbar höheres Kundenvertrauen und schnellere Marktakzeptanz ihrer KI-gestützten Produkte und Dienstleistungen.“

Dr. Sabine Reimer, Partnerin, Boston Consulting Group

Für die Build-vs-Buy-Entscheidung bedeutet dies: Der Compliance-Aspekt sollte nicht nur als Kostenfaktor, sondern auch als strategische Opportunität bewertet werden.

Die regulatorischen Rahmenbedingungen haben signifikante Auswirkungen auf Build-vs-Buy-Entscheidungen. Während Eigenentwicklungen maximale Kontrolle bieten, schaffen zertifizierte Kauflösungen erhebliche Compliance-Vorteile durch Risikotransfer und reduzierte Dokumentationsanforderungen. Eine sorgfältige Abwägung dieser Faktoren ist für rechtlich robuste und wirtschaftlich sinnvolle KI-Implementierungen unerlässlich.

Integration und Skalierung: Wie KI-Lösungen mit bestehenden Systemen harmonieren

Die nahtlose Integration einer KI-Lösung in Ihre bestehende IT-Landschaft ist oft entscheidender für den Projekterfolg als die reine KI-Funktionalität. Laut einer Studie von Capgemini (2025) scheitern 38% aller KI-Projekte im Mittelstand primär an Integrationsproblemen – unabhängig davon, ob es sich um Build- oder Buy-Lösungen handelt.

Die Integrationsherausforderungen unterscheiden sich jedoch deutlich zwischen beiden Ansätzen und beeinflussen maßgeblich Implementierungszeit, Gesamtkosten und Nutzererfahrung.

Die typische IT-Landschaft im Mittelstand 2025

Um Integrationsanforderungen richtig einzuschätzen, hilft ein Blick auf die aktuelle IT-Realität im deutschen Mittelstand. Eine Erhebung des Fraunhofer Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation (2025) zeichnet folgendes Bild:

• Durchschnittlich 14-18 verschiedene Business-Anwendungen im Einsatz
• Hybride Infrastruktur mit 65% Cloud- und 35% On-Premises-Lösungen
• Stark heterogene Systemlandschaft mit unterschiedlichen Technologiegenerationen
• Wachsende API-Verfügbarkeit (78% der Systeme), aber oft mit Einschränkungen
• In 62% der Unternehmen existieren kritische Legacy-Systeme ohne moderne Schnittstellen

Diese Heterogenität schafft spezifische Integrationsherausforderungen, die direkt in die Build-vs-Buy-Entscheidung einfließen sollten.

Integrationskomplexität im Vergleich: Build vs. Buy

Die Integration stellt sich je nach gewähltem Ansatz unterschiedlich dar. Das Fraunhofer Institut für Software- und Systemtechnik hat 2025 eine Vergleichsstudie durchgeführt, die typische Integrationsaufwände gegenüberstellt:

Diese Gegenüberstellung zeigt: Build-Lösungen bieten höhere Flexibilität bei der Integration, erfordern jedoch mehr Zeit und Ressourcen. Buy-Lösungen sind typischerweise schneller implementiert, können aber an Grenzen stoßen, wenn spezifische Altanwendungen angebunden werden müssen.

Integrationsarchitekturen für KI-Lösungen

Die Wahl der richtigen Integrationsarchitektur hat direkte Auswirkungen auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Zukunftssicherheit. Drei Hauptansätze haben sich laut einer Analyse der Technischen Universität München (2025) als besonders relevant herauskristallisiert:

1. API-First-Ansatz: Integration über standardisierte REST/GraphQL-APIs
2. Event-Driven Architecture: Lose Kopplung über Ereignisse und Message Queues
3. Microservices-Komposition: KI-Funktionen als eigenständige Microservices

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass der Event-Driven-Ansatz besonders vorteilhaft für die Integration von KI-Lösungen ist, da er die geringsten Abhängigkeiten schafft und hohe Ausfallsicherheit bietet.

Für die Build-vs-Buy-Entscheidung ergibt sich daraus eine wichtige Erkenntnis: Buy-Lösungen sollten darauf geprüft werden, ob sie Event-basierte Integrationen unterstützen, während bei Build-Lösungen diese Architektur von Anfang an berücksichtigt werden sollte.

Datenintegration als besondere Herausforderung

Die Datenintegration stellt bei KI-Projekten eine besondere Herausforderung dar. Anders als bei traditioneller Software ist nicht nur der aktuelle Datenzugriff relevant, sondern auch historische Daten für Training und Validierung.

Die Bitkom-Studie „Datenintegration für KI-Projekte“ (2025) identifiziert vier kritische Aspekte:

• Datensilos: 78% der Unternehmen kämpfen mit verstreuten, isolierten Datenquellen
• Datenqualität: 82% benötigen erhebliche Datenbereinigung für KI-taugliche Daten
• Datenfrequenz: 64% haben Herausforderungen mit unterschiedlichen Update-Zyklen
• Datenvolumen: 47% stoßen an Grenzen bestehender ETL-Prozesse

Für die Build-vs-Buy-Entscheidung ergeben sich daraus spezifische Überlegungen:

• Build-Vorteil: Direkte Anpassung an bestehende Datenstrukturen und -flüsse möglich
• Buy-Vorteil: Vorgefertigte Datenaufbereitungs-Pipelines und Validierungsmechanismen

Die richtige Wahl hängt hier stark von der Komplexität Ihrer Datenlandschaft ab. Bei stark fragmentierten, heterogenen Datenquellen kann der Build-Ansatz Vorteile bieten, während standardisierte Datenstrukturen eher für Buy-Lösungen sprechen.

Skalierung von KI-Lösungen

Die Skalierbarkeit einer KI-Lösung umfasst mehrere Dimensionen, die bei der Build-vs-Buy-Entscheidung berücksichtigt werden sollten. Die Analyse der Technischen Universität Darmstadt (2025) unterscheidet vier Skalierungsdimensionen:

1. Nutzerskalierung: Mehr Anwender parallel
2. Datenskalierung: Größere Datenmengen verarbeiten
3. Funktionsskalierung: Mehr Use Cases abdecken
4. Organisationsskalierung: Auf weitere Abteilungen/Standorte ausweiten

Die Auswertung von 120 KI-Projekten im Mittelstand zeigt charakteristische Unterschiede:

Diese Unterschiede verdeutlichen: Die richtige Wahl hängt stark von Ihren primären Skalierungsanforderungen ab. Build-Lösungen bieten mehr Flexibilität bei der funktionalen Skalierung, während Buy-Lösungen typischerweise Vorteile bei der schnellen Nutzer- und Organisationsskalierung bieten.

Best Practices für erfolgreiche Integration

Unabhängig vom gewählten Ansatz haben sich laut Accenture (2025) sieben Best Practices für erfolgreiche KI-Integrationen im Mittelstand herauskristallisiert:

1. Frühzeitige Stakeholder-Einbindung: IT und Fachabteilungen von Anfang an beteiligen
2. Phasenweises Vorgehen: Integration in kontrollierten Schritten mit Validierung
3. API-Governance: Klare Regeln für Schnittstellen und Datenflüsse definieren
4. Datenqualitäts-Monitoring: Kontinuierliche Überwachung der Datenflusses
5. Change Management: Nutzer auf veränderte Prozesse vorbereiten
6. Feedback-Schleifen: Kontinuierliche Verbesserung der Integration
7. Dokumentation: Vollständige Dokumentation der Integrationspunkte

„Die erfolgreichsten KI-Projekte im Mittelstand zeichnen sich durch einen pragmatischen Integrations-First-Ansatz aus. Die Technologie folgt der Integration, nicht umgekehrt.“

Thomas Bauer, Accenture Digital

Die Integration ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für KI-Projekte und sollte daher frühzeitig in die Build-vs-Buy-Entscheidung einfließen. While Build-Lösungen höhere Flexibilität bei komplexen Integrationsszenarien bieten, punkten Buy-Lösungen mit schnellerer Implementierung und standardisierten Schnittstellen. Eine sorgfältige Analyse Ihrer bestehenden IT-Landschaft und zukünftigen Skalierungsanforderungen bildet die Grundlage für die richtige Entscheidung.

Der pragmatische Mittelweg: Hybride Build-Buy-Strategien für den Mittelstand

Die Dichotomie zwischen „Build“ und „Buy“ weicht in der Praxis zunehmend hybriden Ansätzen, die die Vorteile beider Welten kombinieren. Laut einer KPMG-Studie (2025) verfolgen bereits 67% der erfolgreichen KI-Implementierungen im deutschen Mittelstand solche Mischstrategien – mit signifikant höheren Erfolgsraten und besserer Kosten-Nutzen-Relation als reine Build- oder Buy-Ansätze.

Doch welche hybriden Modelle haben sich bewährt, und wie lassen sie sich optimal gestalten?

Varianten hybrider Build-Buy-Ansätze

Die Technische Universität Berlin hat in Zusammenarbeit mit dem Mittelstand-Digital Zentrum (2025) fünf Hauptvarianten hybrider Ansätze identifiziert und evaluiert:

1. Core-and-Custom: Kernfunktionen kaufen, spezifische Erweiterungen selbst entwickeln
2. Build-on-Platform: KI-Plattform kaufen, darauf eigene Anwendungen entwickeln
3. Customize-and-Extend: Fertiglösung kaufen und durch eigene Entwicklung anpassen
4. APIs-and-Integration: Spezialisierte KI-APIs kaufen und in eigene Anwendung integrieren
5. Open-Source-Plus: Open-Source-Basis nutzen und kommerziell erweitern

Die Studie zeigt, dass besonders der „Build-on-Platform“-Ansatz herausragende Ergebnisse liefert: 78% der Projekte erreichten ihre Ziele im gesetzten Zeit- und Kostenrahmen – deutlich mehr als bei reinen Build- (41%) oder Buy-Ansätzen (63%).

Das Composable-AI-Paradigma

Ein besonders vielversprechender Trend ist das „Composable AI“-Paradigma. Gartner definiert diesen Ansatz als „die Fähigkeit, KI-Komponenten flexibel zu kombinieren und zu orchestrieren, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen“.

In der Praxis bedeutet dies, KI-Lösungen aus modularen Bausteinen zusammenzusetzen:

• Foundation Models: Zugekaufte oder Open-Source Basis (z.B. GPT-4, Llama 3)
• Branchen-Erweiterungen: Vorgefertigte domänenspezifische Module
• Daten-Konnektoren: Standardisierte Verbindungen zu Unternehmenssystemen
• Eigene Prompts und Workflows: Selbst entwickelte Geschäftslogik
• Maßgeschneiderte Benutzeroberflächen: An Nutzeranforderungen angepasste UIs

Nach Daten des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (2025) reduziert dieser Ansatz die Implementierungszeit um durchschnittlich 58% und die Gesamtkosten um 43% gegenüber klassischen Build-Projekten – bei gleichzeitig höherer Passgenauigkeit als reine Buy-Lösungen.

Praktische Umsetzung am Beispiel LLM-gestützter Anwendungen

Besonders bei generativen KI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) haben sich hybride Ansätze durchgesetzt. Eine Analyse der Universität Mannheim (2025) über 80 erfolgreiche Implementierungen zeigt ein typisches Muster:

Dieses Muster nutzt gezielt die Stärken beider Ansätze: Die technologisch komplexen Grundlagenmodelle werden zugekauft oder als Open Source genutzt, während die unternehmensspezifischen Aspekte (Daten, UI, Domain-Wissen) selbst entwickelt oder angepasst werden.

Entscheidungsmatrix für hybride Ansätze

Für die praktische Entscheidungsfindung hat die Beratungsgesellschaft Deloitte (2025) eine Matrix entwickelt, die bei der Wahl des optimalen hybriden Ansatzes unterstützt:

Im hybriden Ansatz wird für jede Komponente separat entschieden, ob ein Build- oder Buy-Ansatz sinnvoller ist. Komponenten mit hoher Domänenspezifik und Wettbewerbsdifferenzierung sollten eher selbst entwickelt werden, während technologisch komplexe Elemente und zeitkritische Funktionen besser zugekauft werden.

Die Rolle von Partnerschaften und Co-Creation

Eine wichtige Variante des hybriden Ansatzes ist das Co-Creation-Modell mit spezialisierten Partnern. Die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft EY (2025) hat in ihrer Studie „KI-Erfolgsfaktoren im Mittelstand“ festgestellt, dass 73% der erfolgreichsten KI-Implementierungen in enger Zusammenarbeit mit spezialisierten Partnern entstanden sind.

Dieser Ansatz kombiniert:

• Das Domänenwissen des Unternehmens
• Die technologische Expertise des Partners
• Gemeinsame Entwicklungs- und Implementierungsverantwortung
• Wissenstransfer und Befähigung interner Teams

Besonders mittelständische Unternehmen profitieren von diesem Modell, da es intern begrenzte Ressourcen optimal ergänzt und gleichzeitig den Aufbau eigener Kompetenzen fördert.

Erfolgsfaktoren für hybride Ansätze

Aus der Analyse erfolgreicher hybrider KI-Projekte hat das Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (2025) sieben kritische Erfolgsfaktoren identifiziert:

1. Klare Komponentenabgrenzung: Präzise Definition von Build- und Buy-Elementen
2. Sorgfältige Schnittstellenplanung: Standardisierte APIs zwischen allen Komponenten
3. Governance-Modell: Klare Verantwortlichkeiten für jede Komponente
4. Datenhoheit sichern: Kontrolle über kritische Daten behalten
5. Skalierungspfad definieren: Langfristige Entwicklung der Lösung planen
6. Vendor-Lock-in minimieren: Austauschbarkeit von Komponenten sicherstellen
7. Eigene Differenzierung identifizieren: Fokus auf wertschöpfende Eigenentwicklung

„Der Schlüssel liegt nicht in der pauschalen Entscheidung für Build oder Buy, sondern in der strategischen Aufteilung: Was kaufen wir zu, was entwickeln wir selbst – und wie orchestrieren wir diese Komponenten zu einem kohärenten Ganzen?“

Prof. Dr. Michael Harth, Fraunhofer IPA

Hybride Ansätze bieten einen pragmatischen Mittelweg, der die Agilität und Differenzierung von Eigenentwicklungen mit der Geschwindigkeit und technologischen Reife von Kauflösungen verbindet. Besonders für mittelständische Unternehmen mit begrenzten Ressourcen, aber spezifischen Anforderungen, stellen sie oft den optimalen Pfad dar.

Der Erfolg hängt dabei weniger von der grundsätzlichen Build-vs-Buy-Entscheidung ab als vielmehr von der klugen Kombination beider Ansätze – orientiert an den strategischen Zielen, spezifischen Anforderungen und verfügbaren Ressourcen Ihres Unternehmens.

Von der Theorie zur Praxis: Entscheidungsframework mit Fallbeispielen

Um die komplexe Build-vs-Buy-Entscheidung zu strukturieren, hat das Mittelstand-Digital Zentrum in Kooperation mit der TU München (2025) ein praxisorientiertes Entscheidungsframework entwickelt. Dieses wurde bereits in über 120 mittelständischen Unternehmen erfolgreich angewendet und kontinuierlich verfeinert.

Das Framework kombiniert strategische, technische, wirtschaftliche und organisatorische Faktoren und bietet eine strukturierte Methodik für fundierte Entscheidungen.

Das 5-Phasen Entscheidungsframework

Das Framework gliedert sich in fünf aufeinander aufbauende Phasen:

1. Strategische Ausrichtung: Definition der strategischen Ziele und Wertschöpfungspotenziale
2. Anforderungsanalyse: Systematische Erfassung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen
3. Lösungsexploration: Strukturierte Analyse verfügbarer Optionen
4. Multi-Faktoren-Bewertung: Bewertung der Optionen anhand gewichteter Kriterien
5. Implementierungsplanung: Detaillierte Planung der gewählten Lösung

Besonders die Multi-Faktoren-Bewertung stellt einen zentralen Schritt dar. Die Forschung zeigt, dass erfolgreiche Entscheidungen typischerweise zwölf Schlüsselkriterien in vier Kategorien berücksichtigen:

Die prozentuale Gewichtung sollte je nach Unternehmenssituation und Projekt angepasst werden. Auffallend ist, dass erfolgreiche Unternehmen den strategischen Faktoren im Durchschnitt die höchste Bedeutung beimessen – ein deutlicher Wandel gegenüber früheren, primär kostengetriebenen Entscheidungsmodellen.

Fallbeispiel 1: Mittelständischer Maschinenbauer

Die Anwendung des Frameworks lässt sich am Beispiel eines mittelständischen Maschinenbauers mit 140 Mitarbeitern illustrieren, der eine KI-Lösung für Angebotskalkulationen und technische Dokumentationen suchte.

Ausgangssituation:

• Hoher Zeitaufwand für individuelle Angebote (durchschnittlich 4-6 Personentage pro Angebot)
• Komplexe, kundenspezifische Maschinen mit tausenden Varianten
• Umfangreiches technisches Wissen in verstreuten Dokumenten und Mitarbeiterköpfen
• Starker Wettbewerbsdruck und Fachkräftemangel

Entscheidungsprozess:

1. Strategische Ausrichtung: Identifikation der Angebotsprozesse als strategisch kritisch, aber nicht primär differenzierend
2. Anforderungsanalyse: 32 funktionale Anforderungen definiert, besonders kritisch: ERP-Integration, technisches Wissen, Preiskalkulation
3. Lösungsexploration: Drei Buy-Optionen, eine Build-Option und zwei hybride Ansätze evaluiert
4. Multi-Faktoren-Bewertung: Höchste Punktzahl für hybriden Ansatz „Buy Core + Custom Extensions“

Gewählte Lösung: Eine branchenspezifische KI-Plattform gekauft, diese aber durch eigene Entwicklung von:

• Spezifischen Prompt-Templates für technische Dokumente
• Customized RAG-System mit Anbindung an das Unternehmenswiki
• Integration mit dem bestehenden ERP-System

Ergebnis nach 12 Monaten:

• Reduzierung der Angebotszeit um 68% (von durchschnittlich 5 auf 1,6 Personentage)
• Steigerung der Angebotsqualität und -konsistenz
• ROI erreicht nach 9 Monaten
• Erfolgreiche Wissenskonservierung ausscheidender Experten

Fallbeispiel 2: Mittelständischer IT-Dienstleister

Ein anderes Beispiel liefert ein IT-Dienstleister mit 60 Mitarbeitern, der KI für den technischen Support einsetzen wollte.

Ausgangssituation:

• Wachsende Anzahl von Support-Anfragen bei begrenzten Ressourcen
• Viele wiederkehrende Probleme und Standard-Lösungswege
• Hohe technische Kompetenz im Unternehmen, auch für KI-Themen
• Sensible Kundendaten mit strengen Vertraulichkeitsanforderungen

Entscheidungsprozess:

1. Strategische Ausrichtung: Support als Kernkompetenz mit hohem Differenzierungspotenzial identifiziert
2. Anforderungsanalyse: 28 Anforderungen definiert, besonders kritisch: Datenschutz, Integration in Ticketsystem, spezifisches Fachwissen
3. Lösungsexploration: Zwei Buy-Optionen, zwei Build-Optionen und eine hybride Option evaluiert
4. Multi-Faktoren-Bewertung: Höchste Punktzahl für Build-Ansatz auf Basis von Open-Source-Komponenten

Gewählte Lösung: Eigenentwicklung eines Support-Assistenten auf Basis von:

• Open-Source LLM (Llama 3) für On-Premises-Betrieb
• Fine-Tuning mit anonymisierten historischen Support-Fällen
• Eigene RAG-Implementierung mit Zugriff auf Dokumentation und Wissensdatenbank
• Vollständige Integration in das bestehende Ticketsystem

Ergebnis nach 12 Monaten:

• 38% der Anfragen werden vollautomatisch gelöst
• Durchschnittliche Bearbeitungszeit für komplexe Fälle um 42% reduziert
• Hohe Datenhoheit und Compliance-Konformität
• ROI erreicht nach 14 Monaten, langfristig deutlich kostengünstiger als SaaS-Alternativen

Fallbeispiel 3: Mittelständische Handelskette

Ein drittes Beispiel liefert eine Einzelhandelskette mit 220 Mitarbeitern und 12 Standorten, die KI für Personalplanung und Bestandsoptimierung einsetzen wollte.

Ausgangssituation:

• Herausforderungen bei der optimalen Personalplanung über verschiedene Standorte
• Bestandsoptimierung mit saisonalen Schwankungen und regionalen Unterschieden
• Begrenzte IT-Ressourcen und keine KI-Expertise im Haus
• Schnelle Implementierung erwünscht aufgrund von Wettbewerbsdruck

Entscheidungsprozess:

1. Strategische Ausrichtung: Effizienzsteigerung als Hauptziel, keine primäre Differenzierung über diese Prozesse
2. Anforderungsanalyse: 23 Anforderungen definiert, besonders kritisch: ERP-Integration, Benutzerfreundlichkeit, schnelle Implementierung
3. Lösungsexploration: Drei Buy-Optionen und eine hybride Option evaluiert
4. Multi-Faktoren-Bewertung: Höchste Punktzahl für reine Buy-Lösung

Gewählte Lösung: Vollständige SaaS-Lösung eines spezialisierten Anbieters mit:

• Standard-Integrationen mit dem genutzten ERP-System
• Vorkonfigurierte Branchenmodelle für Einzelhandel
• Implementierungsunterstützung durch den Anbieter
• Anpassung durch Konfiguration statt Entwicklung

Ergebnis nach 12 Monaten:

• Implementierung abgeschlossen binnen 8 Wochen
• Reduzierung der Personalkosten um 9% bei gleichbleibendem Servicelevel
• Bestandskosten um 13% reduziert
• ROI erreicht nach 7 Monaten

Zentrale Erkenntnisse aus den Fallbeispielen

Die Analyse dieser und weiterer Fallbeispiele durch das Mittelstand-Digital Zentrum zeigt fünf zentrale Erkenntnisse:

1. Keine universelle Lösung: Die optimale Entscheidung hängt stark vom spezifischen Kontext ab – was für ein Unternehmen richtig ist, kann für ein anderes falsch sein
2. Strategische vor taktischen Überlegungen: Langfristige strategische Ziele sollten kurzfristigen taktischen Vorteilen vorgehen
3. Ressourcenrealismus: Eine realistische Einschätzung der verfügbaren Ressourcen und Kompetenzen ist entscheidend für den Erfolg
4. Hybrider Pragmatismus: Die erfolgreichsten Lösungen kombinieren oft Elemente beider Ansätze
5. Evolutionärer Ansatz: Startpunkt und langfristiger Zielpunkt können unterschiedliche Ansätze erfordern

„Der Schlüssel liegt nicht in der Frage ‚Build oder Buy?‘, sondern in der systematischen Analyse: Welcher Ansatz maximiert den langfristigen Unternehmenswert unter Berücksichtigung unserer spezifischen Situation und Ressourcen?“

Prof. Dr. Andreas Schmidt, Mittelstand-Digital Zentrum

Das vorgestellte Framework bietet eine strukturierte Methodik für diese komplexe Entscheidung. Es ersetzt nicht die unternehmerische Urteilskraft, sondern unterstützt sie durch systematische Analyse und Bewertung aller relevanten Faktoren.

Letztlich zeigen die Fallbeispiele: Der Erfolg hängt weniger von der grundsätzlichen Entscheidung für Build oder Buy ab als vielmehr von der sorgfältigen Analyse, der strukturierten Entscheidungsfindung und der konsequenten Umsetzung – unabhängig davon, welcher Weg gewählt wird.

Fazit: Die richtige KI-Strategie für Ihr Unternehmen

Die Build-vs-Buy-Entscheidung bei KI-Projekten ist eine komplexe, multidimensionale Herausforderung, die weit über technische oder kurzfristige Kostenaspekte hinausgeht. Sie ist vielmehr ein strategischer Wegweiser für die digitale Zukunftsfähigkeit Ihres Unternehmens.

Die Analyse zeigt: Es gibt keine universell richtige Antwort. Die optimale Entscheidung hängt von Ihrer spezifischen Situation, strategischen Zielen, verfügbaren Ressourcen und dem konkreten Anwendungsfall ab. Entscheidend ist ein strukturierter Entscheidungsprozess, der alle relevanten Dimensionen berücksichtigt.

Drei zentrale Erkenntnisse sollten Sie mitnehmen:

1. Denken Sie strategisch: Die langfristigen strategischen Implikationen sollten kurzfristigen taktischen Vorteilen vorgehen.
2. Erwägen Sie hybride Ansätze: Die erfolgreichen Umsetzer kombinieren die Stärken beider Welten statt sich auf ein starres Entweder-Oder festzulegen.
3. Planen Sie evolutionär: Ihre KI-Strategie sollte sich mit Ihrem Unternehmen weiterentwickeln können – von anfänglich zugekauften Lösungen hin zu mehr Eigenentwicklung bei wachsender Kompetenz.

Die KI-Reise Ihres Unternehmens beginnt mit der richtigen Weichenstellung zwischen Build und Buy – und setzt sich fort als kontinuierlicher Lern- und Anpassungsprozess. Mit dem in diesem Leitfaden vorgestellten Framework und den praktischen Erfahrungen anderer mittelständischer Unternehmen sind Sie gut gerüstet, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Ihre KI-Investitionen zum Erfolg zu führen.

Für eine persönliche Beratung zu Ihrer spezifischen Situation stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns unter brixon.ai, um mit einem unserer KI-Strategie-Experten zu sprechen.

Häufig gestellte Fragen zur Build-vs-Buy-Entscheidung bei KI-Projekten