Warum Due Diligence bei KI-Anbietern kritisch ist
Die Auswahl des richtigen KI-Anbieters entscheidet über Erfolg oder Scheitern Ihrer digitalen Transformation. Während etablierte Softwarehersteller wie Microsoft, SAP oder Salesforce jahrzehntelang bewährte Produkte liefern, entstehen im KI-Bereich täglich neue Anbieter mit großen Versprechen.
Doch nicht jedes Start-up, das heute ein revolutionäres Large Language Model bewirbt, existiert in zwei Jahren noch. Die Konsequenzen einer Fehlentscheidung reichen von verschwendeten Investitionen bis hin zu Datenschutzverletzungen.
Thomas, Geschäftsführer eines Maschinenbauers, musste das schmerzlich lernen: Ein vermeintlich kostengünstiger KI-Chatbot-Anbieter stellte nach acht Monaten den Service ein. Kundendaten waren plötzlich nicht mehr zugänglich.
Systematische Due Diligence schützt Sie vor solchen Szenarien. Sie identifiziert nicht nur technische Schwächen, sondern auch organisatorische Risiken, die Ihr Projekt gefährden könnten.
Die drei Säulen erfolgreicher KI-Vendor-Bewertung
Eine gründliche Anbieterprüfung ruht auf drei Fundamenten: technische Kompetenz, organisatorische Stabilität und vertragliche Absicherung.
Technische Kompetenz umfasst die Performance der KI-Modelle, deren Skalierbarkeit und die Integrationsfähigkeit in Ihre bestehende IT-Landschaft.
Organisatorische Stabilität bedeutet: Kann der Anbieter langfristig Support leisten? Verfügt er über ausreichende Finanzierung und qualifizierte Mitarbeiter?
Vertragliche Absicherung schließlich regelt Service Level Agreements, Datenschutz und Ausstiegsszenarien verbindlich.
Technische Prüfkriterien im Detail
Modell-Performance und Genauigkeit
Die Qualität der KI-Modelle steht und fällt mit messbaren Leistungskennzahlen. Lassen Sie sich Benchmark-Ergebnisse auf standardisierten Datensätzen zeigen.
Größere Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Google veröffentlichen häufig Leistungsvergleiche ihrer Modelle. Kleinere Anbieter sollten zumindest interne Benchmarks transparent kommunizieren.
Aber Vorsicht: Laborwerte unterscheiden sich oft drastisch von Praxisergebnissen. Bestehen Sie auf einem Proof of Concept mit Ihren eigenen Daten.
Anna, HR-Leiterin eines SaaS-Anbieters, testierte drei verschiedene KI-Tools für die Bewerbungsvorauswahl. Nur eines lieferte bei deutschen Lebensläufen akzeptable Ergebnisse.
Skalierbarkeit und Integration
Wie verhält sich das System unter Last? Moderne KI-Anwendungen müssen hunderte simultane Anfragen bewältigen können, ohne dass die Antwortzeiten explodieren.
Fragen Sie nach der zugrunde liegenden Infrastruktur. Läuft das System auf etablierten Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud? Oder betreibt der Anbieter eigene Server mit unklaren Kapazitäten?
Die Integration in bestehende Systeme entscheidet über den praktischen Nutzen. APIs sollten dem REST-Standard folgen und ausführlich dokumentiert sein.
Markus, IT-Director einer Dienstleistungsgruppe, prüft grundsätzlich die Kompatibilität mit Microsoft 365, SAP und seinem CRM-System. Ohne nahtlose Integration sind selbst brillante KI-Tools wertlos.
Datensicherheit und Compliance
Wo werden Ihre Daten verarbeitet und gespeichert? Europäische Unternehmen müssen die DSGVO einhalten – das schließt Cloud-Services in den USA oft aus, es sei denn, entsprechende Adequacy Decisions oder Standardvertragsklauseln liegen vor.
Prüfen Sie die Zertifizierungen des Anbieters. ISO 27001, SOC 2 Type II oder BSI-Grundschutz zeigen, dass Informationssicherheit ernst genommen wird.
Entscheidend ist auch: Werden Ihre Daten zum Training der KI-Modelle verwendet? Viele Anbieter behalten sich das Recht vor, Kundendaten für die Modellverbesserung zu nutzen. Das kann Geschäftsgeheimnisse gefährden.
Bei Brixon setzen wir ausschließlich auf Anbieter, die explizit garantieren, dass Kundendaten nicht für das Training verwendet werden. Ihre Informationen bleiben privat.
Organisatorische Bewertungsfaktoren
Vendor-Stabilität und Track Record
Wie lange existiert der Anbieter bereits? Start-ups können innovative Lösungen bieten, bringen aber höhere Ausfallrisiken mit sich.
Recherchieren Sie die Finanzierungshistorie. Hat das Unternehmen kürzlich eine Finanzierungsrunde abgeschlossen? Oder kämpft es um Liquidität?
Betrachten Sie das Führungsteam. Verfügen die Gründer über relevante Erfahrung in KI-Entwicklung oder Unternehmensführung? LinkedIn-Profile verraten oft mehr als Pressemitteilungen.
Referenzkunden aus Ihrer Branche sind Gold wert. Wenn der Anbieter bereits erfolgreich ähnliche Projekte umgesetzt hat, sinkt Ihr Risiko erheblich.
Support und Wartung
KI-Systeme benötigen kontinuierliche Betreuung. Modelle müssen aktualisiert, Daten nachtrainiert und Fehler behoben werden.
Welche Support-Level bietet der Anbieter? Business-critical Anwendungen erfordern 24/7-Support mit garantierten Reaktionszeiten unter vier Stunden.
Fragen Sie nach dem Eskalationspfad. Erreichen Sie bei kritischen Problemen direkt die Entwickler? Oder landen Sie in einem generischen Call-Center?
Deutsche Unternehmen schätzen deutschsprachigen Support. Prüfen Sie, ob Ihre Ansprechpartner die fachlichen Begriffe Ihrer Branche verstehen.
Vertragsgestaltung und SLAs
Service Level Agreements definieren messbare Qualitätskriterien. Verfügbarkeit von 99,9 Prozent bedeutet maximal 43 Minuten Ausfall pro Monat.
Doch was passiert bei SLA-Verletzungen? Kosmetische Vertragsstrafen helfen nicht, wenn Ihr Geschäftsbetrieb stillsteht. Fordern Sie angemessene Kompensationen.
Ausstiegsklauseln sind essentiell. Können Sie Ihre Daten bei Vertragsende vollständig exportieren? In welchem Format? Wie lange haben Sie Zeit für die Migration?
Achten Sie auf versteckte Kostenrisiken. Manche Anbieter berechnen jede API-Anfrage separat. Bei steigender Nutzung explodieren die Kosten schnell.
Praktische Checkliste für die Anbieterauswahl
Technische Bewertung
| Kriterium | Prüfpunkt | Gewichtung |
|---|---|---|
| Modell-Performance | Benchmark-Ergebnisse auf relevanten Datensätzen | Hoch |
| Latenz | Antwortzeiten unter normaler und hoher Last | Hoch |
| API-Qualität | REST-Standard, Dokumentation, Versionierung | Mittel |
| Skalierbarkeit | Horizontale und vertikale Skalierung möglich | Hoch |
| Offline-Fähigkeit | Funktioniert das System bei Internetausfall? | Niedrig |
Sicherheit und Compliance
- Datenstandort: Verarbeitung und Speicherung in EU/Deutschland
- Zertifizierungen: ISO 27001, SOC 2, BSI-Grundschutz
- Verschlüsselung: End-to-End bei Übertragung und Speicherung
- Zugriffskontrolle: Multi-Faktor-Authentifizierung, Rollenbasierte Berechtigungen
- Audit-Logs: Vollständige Nachverfolgbarkeit aller Aktionen
- Datennutzung: Keine Verwendung für Modell-Training ohne Zustimmung
Organisatorische Kriterien
- Unternehmensalter: Mindestens 18 Monate operative Tätigkeit
- Finanzierung: Ausreichende Liquidität für 24 Monate nachgewiesen
- Team-Qualifikation: Erfahrene KI-Entwickler und Business-Experten
- Referenzen: Mindestens drei erfolgreiche Projekte in ähnlicher Größenordnung
- Support-Zeiten: Reaktion innerhalb von 4 Stunden bei kritischen Issues
- Roadmap: Öffentliche Produktentwicklungspläne für 12 Monate
Vertragliche Absicherung
Fordern Sie diese Punkte explizit im Vertrag:
- Verfügbarkeits-SLA von mindestens 99,5 Prozent
- Angemessene Vertragsstrafen bei SLA-Verletzungen
- Kündigungsfristen unter 90 Tagen
- Vollständiger Datenexport bei Vertragsende
- Preisschutz für 24 Monate
- Eskalationspfad bis zur C-Level-Ebene
Typische Fallstricke und wie Sie diese vermeiden
Der Demo-Effekt
Beeindruckende Demonstrationen täuschen oft über praktische Limitierungen hinweg. Der Anbieter zeigt perfekt kuratierte Beispiele, verschweigt aber Probleme mit echten Unternehmensdaten.
Bestehen Sie auf Tests mit Ihren eigenen Datensätzen. Nur so erkennen Sie, ob das System deutsche Umlaute korrekt verarbeitet oder bei Ihren spezifischen Fachbegriffen versagt.
Vendor Lock-in durch proprietäre Formate
Manche Anbieter speichern Ihre Daten in proprietären Formaten. Ein späterer Wechsel wird dadurch praktisch unmöglich oder extrem teuer.
Fordern Sie Datenexport in Standardformaten wie JSON, CSV oder SQL. Ihre Daten gehören Ihnen – nicht dem Anbieter.
Versteckte Kosten bei der Skalierung
Was kostet das System bei doppelter Nutzerzahl? Viele Anbieter locken mit niedrigen Einstiegspreisen, verlangen aber überproportionale Aufschläge bei wachsender Nutzung.
Kalkulieren Sie verschiedene Wachstumsszenarien durch. Die Kosten sollten linear oder degressiv steigen – nie exponentiell.
Unklare Datenschutz-Vereinbarungen
Allgemeine Geschäftsbedingungen enthalten oft schwammige Formulierungen zur Datennutzung. Anonymisierte Daten für Produktverbesserungen kann faktisch bedeuten, dass Ihre Geschäftsinformationen das Unternehmen verlassen.
Bestehen Sie auf einem separaten Data Processing Agreement nach DSGVO-Standard. Dort gehören alle datenschutzrelevanten Aspekte detailliert geregelt.
Handlungsempfehlungen für Ihre KI-Strategie
Starten Sie mit einem strukturierten Auswahlprozess
Definieren Sie zunächst Ihre Anforderungen präzise. Welche konkreten Geschäftsprozesse soll die KI verbessern? Welche Integration ist erforderlich? Welches Budget steht zur Verfügung?
Erstellen Sie eine Long List von 8-10 potenziellen Anbietern. Nutzen Sie Fachzeitschriften, Analystenhäuser und Empfehlungen aus Ihrem Netzwerk.
Reduzieren Sie diese Liste durch Desk Research auf 3-4 Kandidaten. Erst dann investieren Sie Zeit in detaillierte Gespräche und Proof of Concepts.
Entwickeln Sie einen Risikomanagement-Plan
Was passiert, wenn Ihr bevorzugter Anbieter ausfällt? Planen Sie von Anfang an Backup-Szenarien ein.
Vermeiden Sie Single Points of Failure. Setzen Sie auf Anbieter mit Multi-Cloud-Strategien oder halten Sie einen Zweitanbieter in der Reserve.
Dokumentieren Sie alle Konfigurationen und Anpassungen. So können Sie im Notfall schneller auf alternative Lösungen migrieren.
Investieren Sie in interne Kompetenz
Die beste KI-Lösung nützt nichts, wenn Ihre Mitarbeiter sie nicht effektiv nutzen können. Planen Sie ausreichend Budget für Schulungen und Change Management ein.
Benennen Sie einen internen KI-Verantwortlichen. Diese Person wird zur Schnittstelle zwischen Ihrem Unternehmen und dem Anbieter.
Bei Brixon unterstützen wir Sie nicht nur bei der Anbieterauswahl, sondern auch beim Aufbau interner KI-Kompetenz. Unsere Workshops vermitteln Ihren Teams das nötige Know-how für den erfolgreichen KI-Einsatz.
Starten Sie klein, denken Sie groß
Beginnen Sie mit einem überschaubaren Pilotprojekt. So sammeln Sie Erfahrungen und minimieren das Risiko bei der ersten KI-Implementierung.
Wählen Sie einen Use Case mit messbarem ROI. Automatisierte Angebotserstellung oder intelligente Dokumentenklassifikation liefern schnell sichtbare Ergebnisse.
Planen Sie bereits in der Pilotphase die spätere Skalierung mit. Welche zusätzlichen Anwendungsfälle könnten folgen? Wie passt das gewählte System in Ihre langfristige IT-Strategie?
Häufig gestellte Fragen
Wie viele KI-Anbieter sollte ich parallel evaluieren?
Drei bis vier Anbieter sind optimal für eine gründliche Bewertung. Mehr Kandidaten verwässern den Vergleich, weniger schränken Ihre Optionen zu stark ein. Führen Sie erst eine Desk Research mit 8-10 Anbietern durch, bevor Sie die finale Short List erstellen.
Welche Zertifizierungen sind für KI-Anbieter besonders wichtig?
ISO 27001 für Informationssicherheit und SOC 2 Type II für operative Kontrollen sind Mindeststandard. Bei europäischen Unternehmen sollten Sie zusätzlich auf DSGVO-Compliance und idealerweise BSI-Grundschutz-Zertifizierung achten.
Wie lange sollte ein Proof of Concept dauern?
Planen Sie 4-6 Wochen für einen aussagekräftigen PoC ein. Eine Woche ist zu kurz für realistische Tests, mehr als zwei Monate verzögern Ihre Entscheidung unnötig. Definieren Sie vorab klare Erfolgskriterien und Abbruchbedingungen.
Was kostet eine professionelle KI-Vendor-Bewertung?
Eine strukturierte Due Diligence mit externer Unterstützung kostet typischerweise 15.000-35.000 Euro, abhängig von der Komplexität Ihrer Anforderungen. Diese Investition amortisiert sich schnell, wenn dadurch Fehlentscheidungen mit sechsstelligen Folgekosten vermieden werden.
Sollte ich Start-ups oder etablierte Anbieter bevorzugen?
Das hängt von Ihrer Risikobereitschaft ab. Start-ups bieten oft innovative Lösungen und flexible Anpassungen, bergen aber höhere Ausfallrisiken. Etablierte Anbieter wie Microsoft oder Google punkten mit Stabilität, sind aber weniger flexibel bei individuellen Anforderungen.
Wie erkenne ich Vendor Lock-in rechtzeitig?
Warnsignale sind: proprietäre Datenformate, fehlende Export-Funktionen, API-Inkompatibilität mit Standards und überteuerte Migrationshilfen. Fordern Sie bereits vor Vertragsabschluss einen vollständigen Datenexport in Standardformaten und testen Sie die Portabilität.
Welche SLA-Verfügbarkeit ist für KI-Systeme angemessen?
Für geschäftskritische Anwendungen sollten Sie mindestens 99,5% Verfügbarkeit fordern, das entspricht maximal 3,6 Stunden Ausfall pro Monat. Premium-Anbieter bieten 99,9% oder mehr. Achten Sie auf die Definition der Messzeiten – manche Anbieter rechnen geplante Wartungsfenster heraus.
