Die 10 entscheidenden Fragen für KI-Anbieter: Ihre Entscheider-Checkliste 2025 für sichere Vertragsabschlüsse

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung: Der KI-Entscheidungsdruck im Mittelstand
• 1. „Wie sichern Sie unsere Daten?“ – Datenschutz als Fundament
• 2. „Wie nachvollziehbar arbeitet Ihre KI?“ – Transparenz und Erklärbarkeit
• 3. „Wie integriert sich Ihre Lösung in unsere bestehende IT-Landschaft?“ – Kompatibilität und Integration
• 4. „Welche versteckten Kosten erwarten uns?“ – Vollständige Kostentransparenz
• 5. „Wie unterstützen Sie uns bei der Implementierung?“ – Der Weg zur produktiven Nutzung
• 6. „Wie zukunftssicher ist Ihre Technologie?“ – Skalierbarkeit und technologische Evolution
• 7. „Was passiert im Problemfall?“ – Support und Service Level
• 8. „Wie erfüllen Sie aktuelle und kommende Regulierungsanforderungen?“ – Compliance und Rechtssicherheit
• 9. „Können Sie Referenzen aus unserer Branche vorweisen?“ – Erfahrungswerte und Beweise
• 10. „Wie gestaltet sich unsere Zusammenarbeit langfristig?“ – Partnerschaft statt Verkauf
• Die vollständige Checkliste: Ihr Leitfaden für die nächste Verhandlung
• Fazit: Informierte Entscheidungen treffen
• Häufig gestellte Fragen

Die Entscheidung für den richtigen KI-Anbieter gleicht heute der Auswahl eines strategischen Geschäftspartners – mit weitreichenden Konsequenzen für Ihre Wettbewerbsfähigkeit. Für mittelständische Unternehmen ist diese Wahl besonders folgenreich: Ohne spezialisierte KI-Teams müssen Sie sich auf die Expertise und Zuverlässigkeit Ihres Anbieters verlassen können.

Die Fakten sprechen eine klare Sprache: Laut Bitkom-Umfrage 2024 planen 62% der deutschen mittelständischen Unternehmen, bis Ende 2025 KI-Lösungen zu implementieren. Gleichzeitig zeigt eine aktuelle Deloitte-Studie, dass 67% der KI-Implementierungen nicht die erwarteten Ergebnisse liefern. Der Hauptgrund: mangelnde Sorgfalt bei der Anbieterauswahl.

Als erfahrene Berater für KI-Implementierungen im Mittelstand haben wir bei Brixon AI immer wieder gesehen, wie entscheidend die richtigen Fragen vor Vertragsabschluss sind. Diese 10 unverzichtbaren Fragen an potenzielle KI-Anbieter werden Ihnen helfen, die Spreu vom Weizen zu trennen und einen Partner zu finden, der Ihren Unternehmenserfolg nachhaltig stärkt.

1. „Wie sichern Sie unsere Daten?“ – Datenschutz als Fundament

Der Umgang mit Ihren Unternehmensdaten ist nicht nur eine technische, sondern auch eine existenzielle Frage. Gemäß einer KPMG-Studie von 2024 erfüllen nur 32% der KI-Anbieter alle DSGVO-Anforderungen vollständig – ein alarmierender Wert angesichts der drastisch gestiegenen Bußgelder für Datenschutzverstöße.

DSGVO-spezifische Anforderungen an KI-Systeme

Fragen Sie konkret nach der Rechtsgrundlage für die Datenverarbeitung durch die KI. Werden personenbezogene Daten für das Training verwendet? Gibt es eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) für das KI-System? Ein seriöser Anbieter kann diese Fragen klar und transparent beantworten.

Besonders relevant: Seit der Verabschiedung des EU AI Acts gelten verschärfte Transparenzpflichten für KI-Systeme. Verlangen Sie deshalb Auskunft über die Compliance-Roadmap des Anbieters.

Die Frage nach dem Dateneigentum und Verwertungsrechten

Bleibt Ihr Unternehmen Eigentümer aller eingespeisten Daten? Werden Ihre Informationen für das Training anderer Modelle genutzt? Eine BSI-Richtlinie empfiehlt, diese Punkte explizit vertraglich zu fixieren. Gehen Sie nicht davon aus, dass dies selbstverständlich ist – die Nachfrage zeigt oft überraschende Lücken in den Standardverträgen.

Datenstandorte und internationale Transfers

Nach dem Schrems-II-Urteil und dem Ende des Privacy Shield ist die Frage nach dem Speicherort Ihrer Daten kritischer denn je. Fragen Sie gezielt nach:

• Standorte aller Rechenzentren, die Ihre Daten verarbeiten
• Garantien für die ausschließliche Verarbeitung in der EU/im EWR (falls erforderlich)
• Technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz vor unberechtigten Zugriffen

Praktische Checkliste: So prüfen Sie DSGVO-Konformität

Fordern Sie vom Anbieter folgende Nachweise an:

1. Aktuelles ISO 27001-Zertifikat
2. Dokumentierte Privacy by Design-Prinzipien
3. Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) gemäß Art. 28 DSGVO
4. Nachweis regelmäßiger Penetrationstests
5. Datenschutz-Folgenabschätzung für die eingesetzte KI

Laut Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) verzeichneten wir 2024 einen Anstieg von 45% bei Sicherheitsvorfällen im Zusammenhang mit KI-Systemen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Datenschutz und Sicherheit als fundamentale Auswahlkriterien zu behandeln.

2. „Wie nachvollziehbar arbeitet Ihre KI?“ – Transparenz und Erklärbarkeit

Die berüchtigte „Black Box“ gilt in vielen Branchen mittlerweile als inakzeptables Risiko. Eine Gartner-Analyse prognostiziert, dass bis 2025 rund 85% der KI-Projekte falsche Ergebnisse liefern werden – aufgrund von Bias in Daten oder Algorithmen. Doch wie stellen Sie die Nachvollziehbarkeit sicher?

Black Box vs. Transparent AI: Die Entscheidungsgrundlage

Erkundigen Sie sich nach den konkreten Mechanismen, mit denen der Anbieter die Entscheidungsprozesse seiner KI transparent macht. Fortschrittliche Lösungen bieten heute Confidence Scores, die die Verlässlichkeit einer KI-Empfehlung bewerten, oder Explainable AI (XAI)-Funktionen, die Entscheidungswege visualisieren.

Ein Praxisbeispiel: Wenn die KI in Ihrem Unternehmen Kreditwürdigkeiten bewerten soll, muss nachvollziehbar sein, warum ein Kunde als kreditwürdig eingestuft wird und ein anderer nicht. Ohne diese Transparenz setzen Sie sich nicht nur rechtlichen Risiken aus, sondern verlieren auch die Kontrolle über kritische Geschäftsprozesse.

Auditing-Möglichkeiten und Nachvollziehbarkeit

Fragen Sie gezielt nach Audit-Trails und Logging-Mechanismen. Eine Studie des MIT zeigt, dass KI-Systeme mit robusten Audit-Funktionen bis zu 40% weniger fehlerhafte Entscheidungen produzieren. Konkret sollten Sie wissen:

• Werden alle KI-Entscheidungen protokolliert?
• Lassen sich Entscheidungspfade rekonstruieren?
• Gibt es Möglichkeiten für unabhängige Audits?
• Wie werden Modellaktualisierungen dokumentiert?

Bias und Fairness: Kritische Prüfpunkte

Die Frage nach Bias in KI-Systemen ist keine akademische Diskussion, sondern ein reales Geschäftsrisiko. Der EU AI Act stuft diskriminierende KI-Systeme als Hochrisiko ein – mit entsprechenden Pflichten für Betreiber.

Fragen Sie den Anbieter konkret:

• Wie werden Trainingsdaten auf Bias überprüft?
• Welche Methoden nutzen Sie zur Fairness-Prüfung?
• Können Sie demographische Tests vorlegen?

Entscheider-Tipp: So testen Sie die Erklärbarkeit in der Demo

In der Produktdemonstration sollten Sie gezielt nach der Nachvollziehbarkeit fragen. Bitten Sie den Anbieter, anhand eines für Ihre Branche typischen Beispiels den Entscheidungsweg der KI zu erläutern. Achten Sie darauf, ob die Erklärung:

1. Für Nicht-Techniker verständlich ist
2. Konkrete Einflussfaktoren benennt
3. Auch bei komplexen Szenarien funktioniert
4. In der Benutzeroberfläche integriert ist

Diese praktische Prüfung enttarnt oft theoretische Transparenzversprechen, die im Alltag nicht halten, was sie versprechen.

3. „Wie integriert sich Ihre Lösung in unsere bestehende IT-Landschaft?“ – Kompatibilität und Integration

Die technische Integration ist häufig die größte praktische Hürde bei KI-Projekten. Eine IDG-Studie von 2024 zeigt, dass 58% der mittelständischen Unternehmen Integrationsherausforderungen als größtes Hindernis bei der KI-Einführung nennen.

API-Schnittstellen und Standardkompatibilität

Die Qualität und Dokumentation der APIs entscheidet maßgeblich über den Implementierungsaufwand. Stellen Sie konkrete Fragen zu:

• Verfügbarkeit von REST, GraphQL oder SOAP APIs
• Unterstützung von Industriestandards (z.B. ONNX für ML-Modelle)
• Öffentliche API-Dokumentation und Entwicklerressourcen
• Rate Limits und Performance-Zusicherungen

Ein positives Zeichen: Anbieter, die öffentliche Dokumentationen, SDKs und Beispielcode bereitstellen, zeigen damit oft auch ihre Integrationsreife.

Herausforderungen bei Legacy-Systemen

Gerade im Mittelstand sind gewachsene IT-Strukturen mit proprietären Systemen keine Seltenheit. Laut einer Studie von Capgemini scheitern 62% der KI-Initiativen an unzureichender Integration mit Legacy-Systemen.

Konfrontieren Sie den Anbieter mit Ihrer konkreten Systemlandschaft und fragen Sie nach:

• Erfahrungen mit ähnlichen Integrationsszenarien
• Referenzimplementierungen in vergleichbaren Umgebungen
• Notwendigen Anpassungen an Ihren Bestandssystemen
• Middleware-Lösungen oder Konnektoren für ältere Systeme

On-Premise vs. Cloud: Entscheidungskriterien

Die Deployment-Option hat weitreichende Konsequenzen – technisch wie wirtschaftlich. Seit 2023 bieten zunehmend mehr Anbieter hybride Modelle an, die Vorteile beider Welten kombinieren können.

Prüfen Sie folgende Aspekte:

Best Practice: Die Integration-Roadmap

Verlangen Sie vom Anbieter einen konkreten Integrationsplan mit:

1. Detaillierter technischer Analysephase (2-4 Wochen)
2. Klaren Meilensteinen und Abhängigkeiten
3. Ressourcenanforderungen an Ihr internes Team
4. Testphasen und Qualitätssicherungsmaßnahmen
5. Rollback-Strategien im Problemfall

Ein seriöser Anbieter wird keine pauschalen Zusagen machen, sondern auf eine gründliche Systemanalyse bestehen. Lassen Sie sich nicht von unrealistischen Versprechungen blenden – eine solide Integration braucht Zeit und sorgfältige Planung.

4. „Welche versteckten Kosten erwarten uns?“ – Vollständige Kostentransparenz

Die Tücke bei KI-Projekten liegt oft im finanziellen Detail. Eine Studie von Forrester Research zeigt, dass die tatsächlichen Kosten von KI-Implementierungen im Durchschnitt 43% über den ursprünglichen Budgetplanungen liegen. Transparenz ist hier kein Luxus, sondern betriebswirtschaftliche Notwendigkeit.

Typische Kostenstrukturen bei KI-Implementierungen

Verschaffen Sie sich Klarheit über das vollständige Kostenmodell. Die Bertelsmann Stiftung hat 2024 in einer Studie zur KI im Mittelstand folgende typische Kostenblöcke identifiziert:

• Lizenzkosten (35-40% der Gesamtkosten)
• Implementierung und Integration (20-25%)
• Datenaufbereitung und -migration (15-20%)
• Schulung und Change Management (10-15%)
• Laufende Wartung und Support (10-15%)

Achten Sie besonders auf die Preisgestaltung für Updates, Support-Leistungen und das Onboarding neuer Nutzer, da hier oft versteckte Kosten lauern.

Die Wahrheit über Lizenz- und Nutzungsmodelle

Bei KI-Lösungen existieren heute verschiedene Abrechnungsmodelle, die erhebliche Kostenunterschiede bedeuten können:

1. User-basiert: Kosten pro Nutzer (am verbreitetsten)
2. Transaktionsbasiert: Kosten pro KI-Anfrage oder -Aktion
3. Volumenbasiert: Kosten nach verarbeiteter Datenmenge
4. Outcome-basiert: Kosten gekoppelt an messbare Ergebnisse
5. Hybrid: Kombinationen der obigen Modelle

Fragen Sie konkret nach Szenarien mit steigender Nutzung und lassen Sie sich die Kostenentwicklung transparent darstellen. Prüfen Sie auch die Kündigungsfristen und -bedingungen – flexible Exit-Optionen können langfristig wertvoller sein als kurzfristige Rabatte.

Skalierungskosten: Wenn der Erfolg teuer wird

Eine erfolgreiche KI-Implementierung führt fast immer zu steigender Nutzung – ein positiver Effekt, der jedoch kostenseitig kalkuliert werden muss. Capgemini berichtet, dass die Betriebskosten bei KI-Systemen im zweiten Jahr durchschnittlich um 30% steigen, hauptsächlich durch erweiterte Nutzung.

Lassen Sie sich ein Skalierungsszenario durchrechnen: Was kostet die Lösung, wenn

• die Nutzerzahl um 50% steigt?
• das Datenvolumen sich verdoppelt?
• zusätzliche Module oder Funktionen benötigt werden?

Prüfen Sie auch, ob der Anbieter Volumenrabatte oder Enterprise-Lizenzen anbietet, die bei wachsender Nutzung aktiviert werden können.

ROI-Berechnung: So ermitteln Sie den echten Geschäftswert

Fragen Sie den Anbieter nach branchenspezifischen ROI-Berechnungen und konkreten Messgrößen. Eine McKinsey-Analyse von 2024 zeigt, dass erfolgreiche KI-Implementierungen im Mittelstand eine durchschnittliche Produktivitätssteigerung von 15-25% erzielen – aber dieser Wert variiert stark nach Einsatzgebiet und Branche.

Seriöse Anbieter werden Ihnen helfen, einen realistischen Business Case zu erstellen, der folgende Faktoren berücksichtigt:

• Zeitersparnis in Personenstunden
• Qualitätsverbesserungen und Fehlerreduktion
• Kapazitätsgewinne in bestehenden Teams
• Verkürzte Durchlaufzeiten kritischer Prozesse
• Wettbewerbsvorteile durch schnellere Entscheidungen

Beharren Sie auf konkreten, messbaren KPIs statt vager Effizienzversprechen. Ein Partner, der hier ausweicht, hat entweder seinen Wertbeitrag nicht verstanden oder möchte ihn nicht transparent machen – beides problematische Signale.

5. „Wie unterstützen Sie uns bei der Implementierung?“ – Der Weg zur produktiven Nutzung

Die Implementierungsphase entscheidet maßgeblich über Erfolg oder Misserfolg eines KI-Projekts. Eine Studie der Boston Consulting Group identifiziert mangelnde Implementierungsunterstützung als zweithäufigsten Grund für das Scheitern von KI-Initiativen im Mittelstand.

Von der Theorie zur Praxis: Implementierungsmodelle

KI-Anbieter verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Implementierung – vom einfachen „Here’s your API key“ bis zum vollständigen Projektmanagement. Für mittelständische Unternehmen ohne eigene KI-Spezialisten ist ein begleiteter Prozess meist unerlässlich.

Fragen Sie konkret nach:

• Detailliertem Implementierungsplan mit Zeitrahmen
• Verantwortlichkeiten (Was leistet der Anbieter, was Ihr Unternehmen?)
• Erforderlichen internen Ressourcen (IT, Fachabteilungen, Management)
• Formalisiertem Projektmanagement-Ansatz
• Risikomanagement und Fallback-Strategien

Besonders wertvoll: Anbieter, die eine dedizierte Implementierungsphase mit Customer Success Managern anbieten, verzeichnen laut Forrester Research eine um 64% höhere Erfolgsquote bei KI-Projekten.

Change Management und Mitarbeiterakzeptanz

Die technische Integration ist nur die halbe Miete – die organisatorische Integration entscheidet über die tatsächliche Nutzung. Eine aktuelle Studie des MIT zeigt, dass bei gescheiterten KI-Projekten in 71% der Fälle nicht technische Probleme, sondern mangelnde Benutzerakzeptanz ausschlaggebend war.

Erfragen Sie das Change-Management-Konzept des Anbieters:

• Maßnahmen zur Einbindung von Fachabteilungen
• Kommunikationskonzept für verschiedene Stakeholder
• Umgang mit Bedenken und Widerständen
• Methoden zur Messung und Förderung der Adoption

Ein gutes Zeichen: Anbieter, die Change Management nicht als separaten Posten, sondern als integralen Teil der Implementierung verstehen und entsprechende Ressourcen einplanen.

Schulungs- und Trainingskonzepte

Effektive Schulung verkürzt die Time-to-Value erheblich. Laut einer PwC-Analyse reduzieren umfassende Schulungsprogramme die produktive Einarbeitungszeit bei KI-Tools um durchschnittlich 60%.

Diskutieren Sie mit dem Anbieter folgende Aspekte:

1. Formate: Welche Schulungsformate werden angeboten? (Webinare, Workshops, 1:1-Trainings)
2. Zielgruppen: Gibt es spezialisierte Trainings für verschiedene Nutzergruppen?
3. Materialien: Welche Dokumentation und Lernressourcen stehen zur Verfügung?
4. Sprache: Sind die Trainings in Ihrer Unternehmenssprache verfügbar?
5. Nachhaltigkeit: Gibt es fortlaufende Trainingsangebote für neue Mitarbeiter?

Case Study: Erfolgreiche KI-Einführung in einem mittelständischen Unternehmen

Die theoretischen Konzepte sollten sich in realen Erfolgsgeschichten widerspiegeln. Verlangen Sie vom Anbieter konkrete Fallstudien aus Ihrer Branche mit:

• Detaillierter Ausgangssituation und Zielsetzung
• Beschreibung des Implementierungsprozesses
• Tatsächlich aufgetretenen Herausforderungen und deren Lösung
• Messbaren Ergebnissen und Zeitrahmen bis zum ROI
• Möglichkeit zur direkten Kontaktaufnahme mit dem Referenzkunden

Ein Beispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer konnte durch die strukturierte Implementierung einer KI-gestützten Dokumentationslösung den Zeitaufwand für Angebotserstellung um 62% reduzieren – allerdings erst nach einer intensiven sechswöchigen Einführungsphase mit gezieltem Change Management.

6. „Wie zukunftssicher ist Ihre Technologie?“ – Skalierbarkeit und technologische Evolution

Die Halbwertszeit von KI-Technologien verkürzt sich ständig. Laut einer aktuellen Stanford-Studie verdoppelt sich die Leistungsfähigkeit führender KI-Modelle derzeit alle 3,4 Monate – ein Tempo, das die Frage nach der Zukunftssicherheit Ihrer Investition zentral macht.

Technologie-Roadmap und Update-Politik

Die Transparenz über künftige Entwicklungen ist ein entscheidender Indikator für die langfristige Partnerschaft. Fragen Sie gezielt nach:

• Dokumentierter Produkt-Roadmap für die nächsten 12-24 Monate
• Updatezyklen und -prozessen
• Politik zu Breaking Changes und deren Management
• Einbindung von Kundenfeedback in die Produktentwicklung
• Beta-Programmen und Early-Access-Möglichkeiten

Ein positives Signal: Anbieter, die transparent kommunizieren, welche Funktionen in Entwicklung sind, wie Kunden in diesen Prozess eingebunden werden und wie Updates im laufenden Betrieb implementiert werden.

Flexibilität bei wachsenden Anforderungen

Ihr Unternehmen und Ihre Anforderungen werden sich entwickeln – kann die KI-Lösung mithalten? Berücksichtigen Sie diese Aspekte:

• Modularität: Können Funktionen flexibel hinzugefügt werden?
• Kapazitätsreserven: Wie viel Wachstum ist ohne Systemwechsel möglich?
• Leistungsskalierung: Wie verhält sich die Performance bei steigender Last?
• Anpassbarkeit: Können Workflows und Prozesse ohne Entwickler konfiguriert werden?

Laut einer IDC-Umfrage wechseln 37% der mittelständischen Unternehmen innerhalb der ersten zwei Jahre ihren KI-Anbieter – hauptsächlich aufgrund mangelnder Skalierbarkeit bei wachsenden Anforderungen.

Vendor Lock-in vermeiden: Exit-Strategien

Der einfachste Weg, sich gegen künftige Überraschungen abzusichern, ist eine klar definierte Exit-Strategie. Die Initiative D21 empfiehlt, folgende Punkte vertraglich festzuhalten:

1. Datenportabilität: Wie können Sie Ihre Daten exportieren?
2. Formate: In welchen Formaten stehen Exporte zur Verfügung?
3. Unterstützung: Welche Hilfe bietet der Anbieter beim Wechsel?
4. Kosten: Fallen für die Datenextraktion zusätzliche Gebühren an?
5. Fristen: Wie lange bleiben Ihre Daten nach Kündigung verfügbar?

Seriöse Anbieter scheuen dieses Gespräch nicht – im Gegenteil: Sie verstehen, dass transparente Exit-Optionen das Vertrauen in die langfristige Beziehung stärken.

Zukunftssicherheit in einer schnelllebigen KI-Landschaft

Die aktuelle Gartner-Analyse zur KI-Marktentwicklung zeigt: Nur 26% der 2021 als „führend“ eingestuften KI-Anbieter konnten diese Position 2024 halten. Dies unterstreicht, wie wichtig eine zukunftsorientierte Bewertung ist.

Berücksichtigen Sie diese Indikatoren für zukunftssichere Anbieter:

• Kontinuierliche Investitionen in F&E (>20% des Umsatzes)
• Aktive Beteiligung an Forschung und Standards (Publikationen, Konferenzbeiträge)
• Partnerschaften mit führenden Technologieanbietern
• Finanzielle Stabilität und nachhaltiges Geschäftsmodell
• Referenzkunden mit langfristigen Erfolgsgeschichten (>3 Jahre)

7. „Was passiert im Problemfall?“ – Support und Service Level

Der Support-Fall ist der Moment der Wahrheit in jeder Geschäftsbeziehung. Eine Forrester-Analyse zeigt, dass Unternehmen mit produktionskritischen KI-Anwendungen im Durchschnitt 4,3 schwerwiegende Support-Fälle pro Jahr erleben – Tendenz steigend mit der Komplexität der Implementierung.

SLAs unter die Lupe genommen

Service Level Agreements definieren verbindlich, welche Unterstützung Sie erwarten können. Achten Sie dabei nicht nur auf die Zahlen, sondern auch auf die Definition der Begriffe:

• Wie wird „Verfügbarkeit“ gemessen? (Beobachtungszeitraum, Ausfallzeiten)
• Was gilt als „kritischer Incident“ und was nicht?
• Welche Kompensation erhalten Sie bei Nichteinhaltung der SLAs?
• Sind geplante Wartungsfenster von der Verfügbarkeitsberechnung ausgenommen?

Laut einer KPMG-Studie bieten nur 47% der KI-Anbieter im Mittelstandssegment echte SLAs mit Kompensationsmechanismen – ein wichtiger Differenzierungsfaktor für professionelle Anbieter.

Reaktionszeiten und Eskalationspfade

Bei geschäftskritischen Anwendungen zählt jede Minute. Klären Sie konkret:

Fragen Sie zusätzlich nach:

• 24/7-Support oder Geschäftszeiten?
• Support in deutscher Sprache?
• Direkter Zugang zu Experten oder mehrstufiges Ticketsystem?
• Klare Eskalationswege bei nicht zufriedenstellender Lösung?

Verfügbarkeitsgarantien und deren Bedeutung

Die oft zitierten „99,9% Verfügbarkeit“ übersetzen sich in knapp 9 Stunden möglicher Ausfallzeit pro Jahr – für kritische Anwendungen möglicherweise zu viel. Eine Studie des Fraunhofer Instituts zeigt, dass jede Stunde KI-Systemausfall in produktiven Umgebungen durchschnittlich Kosten von 8.500€ verursacht.

Bewerten Sie Verfügbarkeitsgarantien immer im Kontext Ihres Geschäftsmodells:

• 99,5% = 43,8 Stunden Ausfallzeit/Jahr
• 99,9% = 8,76 Stunden Ausfallzeit/Jahr
• 99,95% = 4,38 Stunden Ausfallzeit/Jahr
• 99,99% = 52,6 Minuten Ausfallzeit/Jahr

Prüfen Sie auch, ob separate Garantien für verschiedene Systemkomponenten existieren und wie die Gesamtverfügbarkeit berechnet wird.

Expertencheck: So prüfen Sie Support-Versprechen auf Substanz

Testen Sie den Support bereits vor Vertragsabschluss – ein bewährter Trick erfahrener IT-Entscheider:

1. Stellen Sie in der Evaluierungsphase eine komplexe technische Frage
2. Beobachten Sie Reaktionszeit, Kompetenz und Lösungsorientierung
3. Prüfen Sie die Erreichbarkeit zu verschiedenen Tageszeiten
4. Bitten Sie um eine Demonstration des Ticketing- oder Support-Systems
5. Fragen Sie aktuelle Kunden gezielt nach Support-Erfahrungen

Laut IDC korreliert die Support-Qualität in der Evaluierungsphase zu 82% mit der späteren Kundenzufriedenheit – ein starker Indikator für die künftige Zusammenarbeit.

8. „Wie erfüllen Sie aktuelle und kommende Regulierungsanforderungen?“ – Compliance und Rechtssicherheit

Die regulatorische Landschaft für KI verändert sich rasant. Mit dem Inkrafttreten des EU AI Acts in 2024 und seiner schrittweisen Implementierung bis 2025 stehen Unternehmen vor neuen Compliance-Anforderungen, die bereits bei der Anbieterauswahl berücksichtigt werden müssen.

EU AI Act: Auswirkungen auf Ihre KI-Implementierung

Der EU AI Act kategorisiert KI-Systeme nach Risikoklassen – von „minimal“ bis „inakzeptabel“. Je nach Einsatzzweck Ihrer geplanten KI-Lösung gelten unterschiedliche Anforderungen.

Fragen Sie den Anbieter konkret:

• In welche Risikoklasse des EU AI Acts fällt die angebotene Lösung?
• Welche spezifischen Compliance-Maßnahmen wurden implementiert?
• Existiert eine dokumentierte AI Impact Assessment-Methodik?
• Wie wird menschliche Aufsicht (Human Oversight) gewährleistet?
• Wie werden Transparenzanforderungen für Hochrisiko-KI erfüllt?

Eine Studie der Universität St. Gallen schätzt, dass bis Ende 2025 etwa 35% aller in der EU eingesetzten KI-Systeme als „Hochrisiko“ eingestuft werden – mit entsprechenden Dokumentations- und Testpflichten.

Branchenspezifische Regulierungen und deren Erfüllung

Neben horizontalen Regulierungen wie dem EU AI Act existieren branchenspezifische Anforderungen, die je nach Ihrem Sektor relevant sein können:

Fragen Sie gezielt, ob der Anbieter Erfahrung mit den in Ihrer Branche relevanten regulatorischen Anforderungen hat und wie diese in der Lösung adressiert werden.

Dokumentations- und Nachweispflichten

Mit zunehmender Regulierung steigen die Dokumentationsanforderungen. Der EU AI Act schreibt für Hochrisiko-Systeme umfangreiche technische Dokumentation vor, die Sie als Betreiber vorhalten müssen.

Klären Sie mit dem Anbieter:

• Welche Dokumentation wird standardmäßig geliefert?
• Gibt es spezifische Compliance-Reports und Nachweise?
• Wie werden Modelländerungen und Updates dokumentiert?
• Existieren Vorlagen für Ihre internen Compliance-Prozesse?

Eine McKinsey-Analyse zeigt, dass Unternehmen mit vollständiger KI-Dokumentation im Schnitt 76% weniger Zeit für regulatorische Audits aufwenden – ein erheblicher Effizienzgewinn bei steigenden Compliance-Anforderungen.

Compliance-Prozess: Kontinuierliche Anpassung an neue Anforderungen

Die regulatorische Landschaft entwickelt sich ständig weiter. Fragen Sie nach dem Prozess zur Sicherstellung kontinuierlicher Compliance:

1. Wie häufig erfolgen Compliance-Updates?
2. Gibt es ein dediziertes Team für regulatorische Anforderungen?
3. Werden Kunden über relevante Änderungen informiert?
4. Wie werden kurzfristige regulatorische Anpassungen umgesetzt?
5. Existieren Notfallpläne für plötzliche regulatorische Einschränkungen?

Ein positives Zeichen: Anbieter, die nicht nur reaktiv auf neue Regulierungen reagieren, sondern proaktiv in Branchenverbänden und Standardisierungsgremien mitwirken, um kommende Entwicklungen zu antizipieren.

9. „Können Sie Referenzen aus unserer Branche vorweisen?“ – Erfahrungswerte und Beweise

Nichts ist aufschlussreicher als die Erfahrungen anderer Kunden. Eine IDC-Umfrage zeigt, dass 78% der erfolgreichen KI-Implementierungen auf Anbietern basieren, die bereits nachweisliche Erfahrung in der spezifischen Branche haben.

Die richtigen Referenzen identifizieren

Nicht jede Referenz ist für Ihren Kontext relevant. Achten Sie besonders auf:

• Ähnlichkeit in Unternehmensgröße und Komplexität
• Vergleichbare Branche und Anwendungsszenarien
• Ähnliche technologische Ausgangslage
• Aktualität der Referenz (idealerweise nicht älter als 18 Monate)
• Nachvollziehbare Erfolgsmetriken und Ergebnisse

Besonders wertvoll: Referenzen, die den vollständigen Lebenszyklus der Implementierung abdecken, einschließlich Herausforderungen und deren Überwindung.

Branchenspezifische Erfolgsbeispiele verstehen

Die Messlatte für „Erfolg“ variiert stark nach Branche und Anwendungsfall. Laut einer Studie der Universität Mannheim unterscheiden sich die Erfolgsmetriken für KI-Implementierungen erheblich:

Fragen Sie nach branchenspezifischen Benchmarks und wie sich die Referenzimplementierungen daran messen lassen.

Red Flags in der Anbieterhistorie erkennen

Ebenso aufschlussreich wie Erfolgsgeschichten sind Warnsignale in der Anbieterhistorie. Die Top-5 Red Flags laut einer Analyse der Beratungsgesellschaft Accenture:

1. Fehlende konkrete Ergebnismetriken in Fallstudien
2. Häufige Wechsel in der Produktstrategie oder -positionierung
3. Ungewöhnlich hohe Kundenfluktuation
4. Große Diskrepanz zwischen Marketing-Versprechen und Kundenfeedback
5. Mangelnde Transparenz bei direkten Nachfragen

Ein wirksamer Test: Fragen Sie den Anbieter nach einem Implementierungsbeispiel, das nicht optimal verlaufen ist, und was daraus gelernt wurde. Die Reaktion auf diese Frage ist oft aufschlussreicher als viele Erfolgsgeschichten.

Praktisch: Die 3-Stufen-Methode zur Referenzvalidierung

Um Referenzen effektiv zu prüfen, hat sich diese systematische Vorgehensweise bewährt:

1. Dokumentenanalyse: Prüfen Sie Fallstudien, Testimonials und Kundenfeedback auf Konsistenz und konkrete Ergebnisse.
2. Direkte Referenzgespräche: Sprechen Sie mit mindestens zwei existierenden Kunden – idealerweise ohne Beisein des Anbieters.
3. Unabhängige Recherche: Konsultieren Sie unabhängige Quellen wie Analyst Reports (Gartner, Forrester), Online-Bewertungen oder Branchenexperten.

Für direkte Referenzgespräche hat sich dieser Fragenkatalog bewährt:

• Welche unerwarteten Herausforderungen traten während der Implementierung auf?
• Wie schnell und effektiv war der Support bei kritischen Problemen?
• Welche Versprechen wurden vollständig erfüllt, welche nur teilweise?
• Wie flexibel reagierte der Anbieter auf veränderte Anforderungen?
• Würden Sie heute wieder dieselbe Entscheidung treffen?

10. „Wie gestaltet sich unsere Zusammenarbeit langfristig?“ – Partnerschaft statt Verkauf

Die erfolgreiche KI-Implementierung ist kein Sprint, sondern ein Marathon. Eine Studie von MIT Sloan zeigt, dass der volle Geschäftswert von KI-Lösungen im Durchschnitt erst nach 14-18 Monaten realisiert wird – eine Zeitspanne, die eine stabile, partnerschaftliche Beziehung voraussetzt.

Vom Anbieter zum strategischen Partner

Die Qualität einer langfristigen Partnerschaft zeigt sich oft in den Details. Achten Sie auf diese Indikatoren:

• Gibt es einen dedizierten Customer Success Manager?
• Werden regelmäßige Business Reviews angeboten?
• Existieren Eskalationswege auf Management-Ebene?
• Gibt es ein strukturiertes Feedback-System?
• Wie wird die kontinuierliche Wertschöpfung gemessen und optimiert?

Die Boston Consulting Group hat in einer Studie ermittelt, dass Unternehmen mit strategischen KI-Partnerschaften eine um 67% höhere Wahrscheinlichkeit haben, nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI zu erzielen, verglichen mit reinen Vendor-Kunden-Beziehungen.

Innovation und gemeinsame Weiterentwicklung

In der schnelllebigen KI-Landschaft ist kontinuierliche Innovation entscheidend. Fragen Sie nach konkreten Mechanismen für gemeinsame Weiterentwicklung:

• Wie werden Kundenwünsche in die Produktentwicklung integriert?
• Gibt es eine formalisierte Methode zur Feature-Priorisierung?
• Existieren Co-Innovation-Programme oder Labs?
• Wie werden Best Practices zwischen Kunden geteilt?
• Gibt es eine aktive User Community oder Anwendergruppen?

Ein positives Signal: Anbieter, die transparente Prozesse für die Sammlung, Bewertung und Umsetzung von Kundenfeedback etabliert haben und dies als Teil ihrer Unternehmenskultur verstehen.

Kundeneinbindung in die Produktentwicklung

Laut einer PwC-Analyse haben KI-Systeme, die unter aktiver Einbindung von Anwendern entwickelt wurden, eine um 43% höhere Benutzerakzeptanz als solche, die primär von Technikern konzipiert wurden.

Prüfen Sie diese konkreten Einbindungsmöglichkeiten:

1. Customer Advisory Boards mit Einfluss auf die Produktstrategie
2. Beta-Tester-Programme für neue Funktionen
3. Design-Thinking-Workshops für Anwenderfeedback
4. Gemeinsame Entwicklung branchenspezifischer Module
5. Zugang zu Produkt-Roadmap und Mitspracherecht

Besonders wertvoll für mittelständische Unternehmen: Anbieter, die auch kleineren Kunden echte Mitsprachemöglichkeiten einräumen und nicht nur Großkunden privilegieren.

Langfristige Erfolgsmetriken etablieren

Die kontinuierliche Messung des Geschäftswerts ist entscheidend für eine dauerhafte Partnerschaft. Eine KPMG-Studie zeigt, dass nur 23% der Unternehmen den ROI ihrer KI-Investitionen systematisch über längere Zeiträume messen – ein verpasstes Potenzial zur Optimierung.

Fragen Sie den Anbieter nach seinem Ansatz zur langfristigen Erfolgsmessung:

• Welche KPIs werden typischerweise für Ihre Lösung gemessen?
• Wie oft werden Erfolgsmetriken überprüft und angepasst?
• Welche Tools oder Dashboards stehen zur Performance-Messung zur Verfügung?
• Gibt es Benchmarks aus vergleichbaren Implementierungen?
• Wie wird kontinuierliche Verbesserung methodisch umgesetzt?

Ein strukturierter Ansatz zur Erfolgsmessung, der sowohl technische Metriken (System-Performance, Nutzung) als auch geschäftliche Kennzahlen (Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Kundenzufriedenheit) umfasst, ist ein starker Indikator für eine wertorientierte Partnerschaft.

Die vollständige Checkliste: Ihr Leitfaden für die nächste Verhandlung

Um Ihnen die praktische Anwendung zu erleichtern, haben wir die 10 Kernfragen mit ihren wichtigsten Teilaspekten in einer kompakten Checkliste zusammengefasst. Nutzen Sie diese bei Ihrem nächsten Gespräch mit einem potenziellen KI-Anbieter.

Die 10 Kernfragen in der Übersicht

1. Datenschutz: „Wie sichern Sie unsere Daten?“
   • DSGVO-Compliance und Dateneigentum
   • Datenstandorte und Sicherheitsstandards
   • ISO-Zertifizierungen und Penetrationstests
2. Transparenz: „Wie nachvollziehbar arbeitet Ihre KI?“
   • Erklärbarkeit von Entscheidungen
   • Bias-Prüfung und Fairness
   • Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit
3. Integration: „Wie integriert sich Ihre Lösung in unsere bestehende IT-Landschaft?“
   • API-Schnittstellen und Standardkompabilität
   • Legacy-System-Integration
   • On-Premise- vs. Cloud-Optionen
4. Kosten: „Welche versteckten Kosten erwarten uns?“
   • Vollständige TCO-Kalkulation
   • Lizenz- und Nutzungsmodelle
   • Skalierungskosten und ROI-Berechnung
5. Implementierung: „Wie unterstützen Sie uns bei der Implementierung?“
   • Detaillierter Implementierungsplan
   • Change Management und Akzeptanzförderung
   • Schulungs- und Trainingskonzepte
6. Zukunftssicherheit: „Wie zukunftssicher ist Ihre Technologie?“
   • Produkt-Roadmap und Update-Politik
   • Skalierbarkeit bei wachsenden Anforderungen
   • Exit-Strategien und Vendor Lock-in-Vermeidung
7. Support: „Was passiert im Problemfall?“
   • SLAs und Verfügbarkeitsgarantien
   • Reaktionszeiten und Eskalationswege
   • Support-Sprachen und -Zeiten
8. Compliance: „Wie erfüllen Sie aktuelle und kommende Regulierungsanforderungen?“
   • EU AI Act und Risikoklassifizierung
   • Branchenspezifische Regulierungen
   • Dokumentations- und Nachweispflichten
9. Referenzen: „Können Sie Referenzen aus unserer Branche vorweisen?“
   • Vergleichbare Anwendungsfälle
   • Direkte Referenzgespräche
   • Unabhängige Bewertungen und Analysten-Einschätzungen
10. Partnerschaft: „Wie gestaltet sich unsere Zusammenarbeit langfristig?“
    • Customer Success Management
    • Einbindung in Produktentwicklung
    • Kontinuierliche Erfolgs- und Wertmessung

Bewertungsmatrix für mehrere Anbieter

Für einen strukturierten Vergleich mehrerer Anbieter empfehlen wir eine Bewertungsmatrix. Gewichten Sie die Kriterien entsprechend Ihrer unternehmensspezifischen Prioritäten auf einer Skala von 1-5:

Nächste Schritte im Entscheidungsprozess

Nachdem Sie die Anbieter anhand der Checkliste bewertet haben, empfehlen wir folgende nächste Schritte:

1. Shortlist erstellen: Beschränken Sie sich auf die 2-3 vielversprechendsten Anbieter.
2. Proof of Concept: Implementieren Sie einen definierten Use Case mit begrenztem Umfang als Testlauf.
3. Referenzbesuche: Besuchen Sie persönlich Referenzkunden in Ihrer Branche.
4. Vertragsverhandlung: Stellen Sie sicher, dass alle kritischen Punkte der Checkliste vertraglich fixiert werden.
5. Implementierungsplanung: Erarbeiten Sie einen detaillierten Implementierungsplan mit klaren Verantwortlichkeiten.

Beziehen Sie in diesen Prozess unbedingt alle relevanten Stakeholder ein – von den Fachabteilungen über IT bis hin zum Datenschutzbeauftragten und der Geschäftsführung.

Fazit: Informierte Entscheidungen treffen

Die Auswahl des richtigen KI-Anbieters ist für mittelständische Unternehmen eine strategische Entscheidung mit langfristigen Auswirkungen. Die in diesem Artikel vorgestellten 10 Kernfragen bieten Ihnen einen strukturierten Rahmen, um diese Entscheidung fundiert und sorgfältig zu treffen.

Die wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst

• Ganzheitliche Bewertung: Treffen Sie Ihre Entscheidung nicht nur basierend auf technologischen Faktoren oder Kosten. Beziehen Sie alle 10 Dimensionen in Ihre Bewertung ein.
• Langfristige Perspektive: Denken Sie über den initialen Implementierungszeitraum hinaus. Eine erfolgreiche KI-Initiative ist ein kontinuierlicher Prozess, keine einmalige Implementation.
• Vertrauen durch Transparenz: Seriöse Anbieter scheuen keine kritischen Fragen und bieten maximale Transparenz – von der Datenverarbeitung bis zu langfristigen Kosten.
• Branchenspezifische Expertise: Priorisieren Sie Anbieter mit nachgewiesener Erfahrung in Ihrer Branche und ähnlichen Anwendungsfällen.
• Partnerschaft statt Transaktion: Suchen Sie nach einem Partner, der Ihre Geschäftsziele versteht und langfristig zum Erfolg Ihrer KI-Initiative beiträgt.

Wie Brixon AI Sie im Entscheidungsprozess unterstützen kann

Als spezialisierter Partner für KI-Implementierungen im Mittelstand unterstützt Brixon AI Sie bei jedem Schritt des Entscheidungs- und Einführungsprozesses:

1. Anforderungsanalyse: Wir helfen Ihnen, Ihre spezifischen Anforderungen zu identifizieren und zu priorisieren.
2. Anbieterevaluation: Wir unterstützen Sie bei der strukturierten Bewertung potenzieller Anbieter anhand der 10 Kernfragen.
3. Implementierungsbegleitung: Wir stehen Ihnen als neutraler Berater während der gesamten Implementation zur Seite.
4. Schulung und Enablement: Wir bereiten Ihre Mitarbeiter optimal auf die Arbeit mit KI-Systemen vor.
5. Erfolgs- und Wertvermessung: Wir helfen Ihnen, den Geschäftswert Ihrer KI-Initiative zu messen und kontinuierlich zu optimieren.

Unsere Erfahrung aus zahlreichen erfolgreichen Implementierungen im Mittelstand zeigt: Mit der richtigen Vorbereitung und einem strukturierten Auswahlprozess können auch Unternehmen ohne spezialisierte KI-Teams erfolgreiche und wertschöpfende KI-Projekte realisieren.

Handlungsempfehlung für 2025

Die KI-Landschaft entwickelt sich mit atemberaubender Geschwindigkeit. Für mittelständische Unternehmen in 2025 empfehlen wir daher:

• Handeln Sie jetzt: Der Wettbewerbsvorsprung durch frühe KI-Adoption wächst. Laut Accenture haben frühe Adopter einen durchschnittlichen Produktivitätsvorsprung von 37% gegenüber Nachzüglern.
• Starten Sie fokussiert: Beginnen Sie mit klar definierten, überschaubaren Use Cases, die schnell messbaren Mehrwert liefern.
• Investieren Sie in Wissen: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter kontinuierlich, um das volle Potenzial Ihrer KI-Investition zu realisieren.
• Denken Sie skalierbar: Wählen Sie Lösungen und Partner, die mit Ihren wachsenden Anforderungen mitwachsen können.
• Bleiben Sie informiert: Die regulatorische Landschaft und technologische Möglichkeiten ändern sich ständig – halten Sie sich auf dem Laufenden.

Mit den richtigen Fragen an potenzielle KI-Anbieter legen Sie den Grundstein für eine erfolgreiche Transformation Ihres Unternehmens durch Künstliche Intelligenz – methodisch, kontrolliert und mit nachhaltigem Geschäftswert.

Häufig gestellte Fragen