Eine der häufigsten Fragen, die in unseren Workshops, Webinaren und Netzwerkgesprächen gestellt wird, lautet: Sollte ein Unternehmen Künstliche Intelligenz selbst entwickeln oder besser auf fertige Lösungen zurückgreifen? Die Unsicherheit ist groß – insbesondere in kleinen und mittleren Unternehmen, die vor der Entscheidung stehen, ob sie auf bestehende Tools setzen oder eigene KI-Kompetenzen aufbauen wollen.
Diese Praxisbeobachtung wird durch aktuelle Erhebungen gestützt: So nutzen laut einer aktuellen Studie der Hochschule Koblenz in Kooperation mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Handwerk 89 Prozent der befragten Unternehmen externe Softwarelösungen, während nur 11 Prozent eigene KI-Anwendungen entwickeln. Dieser deutliche Trend hin zu externen „KI-Lösungen von der Stange“ ist jedoch keine allgemeingültige Handlungsempfehlung – vielmehr spiegelt er ein Spannungsfeld wider, dem sich immer mehr Unternehmen stellen müssen. Die zentrale Frage lautet: KI einkaufen oder selbst entwickeln? Dabei hängt die richtige Strategie immer vom Einzelfall ab.
Dieser Beitrag ordnet das Thema systematisch ein: Welche Faktoren sollten Unternehmen bei einer Make-or-Buy-Entscheidung im Bereich Künstliche Intelligenz abwägen? Wann überwiegen die Vorteile externer Lösungen – und wann lohnt sich der Aufbau eigener Systeme? Und wie können gerade kleinere Unternehmen vorgehen, wenn Ressourcen, Zeit oder Erfahrung fehlen?
KI einkaufen oder selbst entwickeln? Diese sechs Kriterien helfen bei der Wahl
Die Wahl zwischen externer KI-Software und einer Eigenentwicklung ist kein rein technisches Thema, sondern vor allem eine strategische Abwägung. Sie betrifft nicht nur IT und Budget, sondern auch die langfristige Ausrichtung des Unternehmens und den Umgang mit sensiblen Daten. Gerade für Unternehmen, die begrenzte Ressourcen mit hohem Innovationsdruck verbinden, lohnt sich ein strukturierter Blick auf die Ausgangslage. Diese Sechs Kriterien helfen dabei, eine fundierte Make-or-Buy-Entscheidung zu treffen – und typische Stolperfallen frühzeitig zu vermeiden:
- Ressourcenlage: Ist intern ausreichend Know-how vorhanden, um eine KI-Anwendung selbst zu entwickeln und langfristig zu betreiben? Ohne ein erfahrenes Team und stabile Infrastruktur ist eine Eigenentwicklung schwer realisierbar.
- Datenhoheit: Wie sensibel sind die Daten, die verarbeitet werden sollen? Müssen diese lokal verbleiben oder bestimmten Datenschutzauflagen genügen? Bei hohen Anforderungen an die Datensouveränität kann eine interne Entwicklung sinnvoller sein.
- Regulatorische Rahmenbedingungen: Der EU AI Act verpflichtet Unternehmen zu Transparenz, Risikobewertung und Dokumentation – insbesondere bei Hochrisikoanwendungen. In solchen Fällen kann es einfacher sein, wenn die Kontrolle über das System im eigenen Haus liegt.
- Anpassungsbedarf: Ist die KI-Lösung stark individualisiert oder muss sie häufig an sich ändernde Prozesse angepasst werden? Standardsoftware ist nur begrenzt flexibel. Eine Eigenentwicklung bietet mehr Spielraum, erfordert aber kontinuierliche Wartung.
- Zeitdruck: Wie schnell wird eine funktionierende Lösung benötigt? Der Aufbau eigener KI-Anwendungen dauert in der Regel Monate. Externe Tools ermöglichen einen schnellen Einstieg.
- Strategische Bedeutung: Soll KI ein Differenzierungsmerkmal oder sogar ein Kernelement des Geschäftsmodells sein? In solchen Fällen kann es sich lohnen, selbst zu entwickeln, um volle Kontrolle und Individualisierung zu gewährleisten.
Diese und weitere Kriterien – etwa die bestehende IT-Landschaft, regulatorische Vorgaben oder potenzielle Anbieterabhängigkeiten – lassen sich sinnvoll in einem strukturierten Entscheidungsprozess bewerten. Ein möglicher Ansatz ist ein interner Bewertungsworkshop mit Geschäftsführung, IT, Datenschutz und Fachbereichen. Ziel ist es, gemeinsam eine realistische Einschätzung von Aufwand und Wirkung zu erarbeiten. Methoden wie eine Effort-Impact-Matrix oder ein einfaches Punktesystem können helfen, verschiedene Optionen vergleichbar zu machen. So entsteht eine tragfähige Grundlage für die Make-or-Buy-Entscheidung – nicht als spontane Bauchentscheidung, sondern als abgestimmter Prozess mit klarer Zielsetzung.
Tipp: Eine praxisnahe Unterstützung bietet der Leitfaden So finden Sie den richtigen KI-Anbieter in Deutschland des Mittelstand-Digital Zentrums Berlin. Er beschreibt Schritt für Schritt, wie man von der internen Bedarfsanalyse über die Definition von Anforderungen bis zur Auswahl eines geeigneten KI-Dienstleisters vorgeht.
Externe KI-Lösungen: Geringe Einstiegshürden, aber neue Abhängigkeiten
Viele mittelständische Unternehmen entscheiden sich beim Einstieg in die Künstliche Intelligenz für externe Softwarelösungen – sei es in Form von Cloud-Diensten, fertigen Tools oder zugekaufter Individualsoftware. Der Reiz liegt auf der Hand: Der Einstieg gelingt ohne eigenes Data-Science-Team, die Lösungen sind oft direkt einsetzbar, und erste Ergebnisse lassen sich schnell erzielen. Doch dieser Komfort hat auch eine Kehrseite – insbesondere im Hinblick auf Abhängigkeiten und Kontrollverlust.
Zu den zentralen Vorteilen externer KI-Tools gehört ihre geringe Einstiegshürde. Viele Anwendungen sind sofort nutzbar und erfordern kein vertieftes KI-Fachwissen im eigenen Team. Die Implementierung ist meist unkompliziert, und auch die Kosten fallen zunächst niedrig aus: Cloud- oder Pay-per-Use-Modelle ermöglichen es, KI-Funktionen mit überschaubarem Aufwand zu testen. Gerade für kleinere Unternehmen entsteht so eine kosteneffiziente Möglichkeit zur experimentellen Erprobung. Ein weiterer Pluspunkt: Wartung, Support und regelmäßige Updates übernimmt der Anbieter. Sicherheitslücken werden zeitnah geschlossen und neue Funktionen automatisch bereitgestellt, was den internen Betreuungsaufwand erheblich reduziert.
Allerdings gehen diese Vorteile mit einer Reihe struktureller Herausforderungen einher. Insbesondere der sogenannte Vendor-Lock-in kann für Unternehmen kritisch werden: Ist ein zentraler Geschäftsprozess an einen externen Dienst gekoppelt, entstehen wirtschaftliche Abhängigkeiten. Änderungen der Preisstruktur, Lizenzbedingungen oder gar die Einstellung des Produkts können unmittelbare Auswirkungen auf den laufenden Betrieb haben. Mit zunehmender Nutzung steigen nicht selten auch die Gebühren – was anfänglich günstig erscheint, kann langfristig zur Belastung werden.
Hinzu kommt: Externe Standard-KI bietet selten ein Alleinstellungsmerkmal. Da identische Lösungen auch Wettbewerbern offenstehen, ist eine strategische Differenzierung auf dieser Basis nur begrenzt möglich. Individualisierte Modelle, die auf firmenspezifischen Daten beruhen, lassen sich in der Regel nur eingeschränkt realisieren.
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Ein weiterer Nachteil betrifft die Kontrolle über Daten und Logik. Bei SaaS- oder Cloud-Lösungen verbleiben sowohl die Modelle als auch die Datenverarbeitung beim Anbieter. Das kann nicht nur datenschutzrechtliche Bedenken hervorrufen – etwa bei sensiblen oder personenbezogenen Informationen –, sondern erschwert auch die Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen. Ohne Zugriff auf Modellparameter oder Trainingsdaten ist die sogenannte Erklärbarkeit (Explainability) eingeschränkt – was insbesondere bei Fehleranalysen oder regulatorischen Anforderungen problematisch sein kann.
Auch die Einhaltung rechtlicher Rahmenbedingungen sollte nicht unterschätzt werden. Externe Anbieter müssen die geltenden Vorschriften – etwa die DSGVO oder branchenspezifische IT-Sicherheitsstandards – vollständig erfüllen. Gerade im Kontext des EU AI Acts können zusätzliche Auflagen anfallen, etwa Dokumentationspflichten oder Monitoring-Anforderungen bei Hochrisikoanwendungen. Unternehmen sollten daher prüfen, ob der jeweilige Anbieter entsprechende Audit-Daten liefern kann und regulatorische Anforderungen proaktiv adressiert.
Eigene KI-Entwicklung: Maßgeschneiderte Lösung mit hohem Aufwand
Dem gegenüber steht die Eigenentwicklung einer KI-Lösung im Haus. Dieser Weg bietet maximalen Gestaltungsspielraum und Unabhängigkeit, erfordert aber umfangreiche Ressourcen. Die wichtigsten Pro- und Contra-Punkte im Überblick:
Vorteile einer Eigenentwicklung:
- Volle Kontrolle über Daten und Modelle: Alle Daten verbleiben im Unternehmen, und die KI wird gezielt auf die firmenspezifischen Anforderungen hin entwickelt. Gerade bei sehr sensiblen Daten oder einzigartigen Prozessen ist dies ein großer Vorteil. Die Lösung kann intern geprüft, nachvollzogen und bei Bedarf angepasst werden, ohne auf externe Vorgaben Rücksicht nehmen zu müssen.
- Strategische Unabhängigkeit und Wettbewerbsvorteile: Eine selbst entwickelte KI-Lösung macht unabhängig von Drittanbietern – das Unternehmen behält die Hoheit über Funktionen, Preise und Weiterentwicklung. Gelingt die Entwicklung, kann sie zu einem echten Alleinstellungsmerkmal werden, das Konkurrenten nicht ohne Weiteres kopieren können. Besonders wenn KI ein Kernbestandteil des Geschäftsmodells ist (etwa ein innovatives Produktfeature), kann eigenes IP einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung sichern.
- Kompetenzaufbau im Unternehmen: Der Entwicklungsprozess stärkt die internen Fähigkeiten. Das Team sammelt KI-Erfahrung, die auch für zukünftige Projekte wertvoll ist. Diese Lernkurve kann Teil der Digitalisierungsstrategie sein – Know-how, das einmal aufgebaut ist, bleibt im Unternehmen und schafft Wert.
Herausforderungen einer Eigenentwicklung:
- Hoher Ressourcenbedarf: Eine eigene KI-Lösung zu entwickeln erfordert qualifizierte Fachkräfte (Datenwissenschaftler:innen, Entwickler:innen), genügend hochwertige Daten sowie oft erhebliche Rechenkapazitäten (Hardware, Cloud-Infrastruktur). Viele kleinere Mittelständler verfügen nicht über diese Infrastruktur oder müssen sie kostspielig aufbauen. Darum empfehlen Expertinnen, Eigenentwicklungen v.a. dann ins Auge zu fassen, wenn ausreichend Ressourcen vorhanden sind und die KI-Anwendung strategisch wichtig ist. Ist dies nicht der Fall, fährt man mit vorhandenen KI-as-a-Service-Angeboten meist effizienter.
- Lange Entwicklungszeit und Wartungsaufwand: Von der Idee bis zur produktiven KI-Lösung können Monate, in einigen Fällen sogar Jahre vergehen. Gerade wenn zunächst Daten gesammelt und Modelle iterativ trainiert werden müssen, ist Geduld gefragt. Nach der Inbetriebnahme kommen permanente Aufgaben hinzu: Model-Updates bei neuen Daten, Anpassungen an veränderte Anforderungen, Bugfixes, Monitoring der Modellgüte etc. – all das bindet intern Kapazitäten. Der Lebenszyklus einer KI-Anwendung erfordert also ein längerfristiges Commitment.
- Kostenintensiv und riskanter ROI: Die initialen Entwicklungskosten (Personal, ggf. externe Berater, Infrastruktur) sind hoch, bevor die KI überhaupt Nutzen stiftet. Im Gegensatz zu Standardsoftware lassen sich die Entwicklungskosten nicht auf viele Kunden verteilen – das einzelne Unternehmen trägt die volle Last. Es besteht das Risiko, dass sich das Investment erst nach sehr langer Zeit oder gar nicht amortisiert, etwa wenn das Projekt scheitert oder die erwarteten Effizienzgewinne ausbleiben. Diese Unwägbarkeiten sollte man finanziell einkalkulieren.
- Fachkräftemangel und Weiterbildung: KI-Expertise ist gefragt und rar. Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, erfahrene KI-Entwickler:innen zu rekrutieren. Eine Lösung ist, bestehende Mitarbeiter weiterzubilden und so intern Kompetenzen aufzubauen. Dies erfordert Zeit und Planung, zahlt sich aber langfristig aus. Alternativ können externe Partner eingebunden werden: Die Kooperation mit Forschungseinrichtungen oder spezialisierten Dienstleistern kann helfen, Know-how-Lücken zu schließen und gemeinsam maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.
Hybride Ansätze und No-Code: Der „dritte Weg“
Die Diskussion „Standardlösung vs. Eigenentwicklung“ greift oft zu kurz – insbesondere, da es inzwischen einen Mittelweg gibt: KI-Selbstbau mit No-Code/Low-Code-Tools. Darunter versteht man Entwicklungsplattformen, die wenig bis gar keine Programmierkenntnisse erfordern. Sie ermöglichen es, dass Fachabteilungen selbst einfache KI-gestützte Tools bauen, ohne ein Data-Science-Team zu bemühen. Für manche Unternehmen kann dies ein attraktiver Einstieg sein, um KI-Anwendungen im kleinen Maßstab zu testen und interne Kompetenz aufzubauen.
Typische Anwendungsbereiche solcher Low- und No-Code-Lösungen sind unter anderem die KI-gestützte Kategorisierung von Kundenanfragen, die automatisierte Auswertung von Dokumenten oder die Erstellung interner Dashboards zur Vertriebsprognose. Einen praxisnahen Überblick zu Tools und Einstiegsszenarien bietet unser Beitrag Schritt für Schritt zur KI – mit Low- und No-Code-Anwendungen den Einstieg finden.
Die wichtigsten Vorteile dabei sind:
- Schnelle Prototypen, geringe Kosten: Einfache KI-Anwendungen lassen sich in Tagen statt Monaten erstellen, oft mit bestehenden Mitarbeitenden. Die Lizenzkosten der gängigen No-Code-Plattformen sind überschaubar, manche Tools sind sogar kostenlos nutzbar. Das senkt die Einstiegshürden enorm – ideal für erste Experimente.
- Empowerment der Fachabteilungen: Mitarbeitende in Fachbereichen können selbst Lösungen bauen, ohne auf die IT-Abteilung warten zu müssen. Dadurch steigt die Daten- und KI-Kompetenz im Unternehmen insgesamt, weil mehr Personen praktisch mit KI-Werkzeugen umgehen. Ideen aus den Abteilungen lassen sich unmittelbar ausprobieren.
- Weniger externe Abhängigkeit: Da viele Lösungen in-house konzipiert und umgesetzt werden, reduziert sich die Notwendigkeit, für jedes Digitalisierungsprojekt externe Dienstleister zu beauftragen. Man bleibt mit No-/Low-Code zwar oft auf relativ einfache Use-Cases beschränkt, gewinnt aber an technologischer Unabhängigkeit im Kleinen.
Natürlich hat auch dieser Ansatz Grenzen: Komplexe KI-Systeme (mit sehr großen Datenmengen, speziellen Algorithmen oder hohen Skalierungsanforderungen) lassen sich ohne professionelle Entwicklung nicht realisieren. Zudem muss die IT-Governance mitspielen – d.h. es braucht klare Regeln, Zugriffsrechte und Qualitätskontrollen, damit aus Citizen Development kein Wildwuchs entsteht.
Interessant sind hybride Modelle, die beide Welten verbinden: Ein Unternehmen kann z. B. intern mit Low-Code eine Lösung bis zu einem gewissen Punkt selbst entwickeln und dann gezielt externe Bausteine zukaufen – etwa einen spezialisierten KI-Service via API einbinden, um die Genauigkeit zu erhöhen, oder einen Dienstleister für die Feinabstimmung hinzuziehen. Solche kombinierten Ansätze werden als pragmatischer Mittelweg empfohlen: Das Unternehmen profitiert von schnellem Inhouse-Prototyping, ohne auf die Expertise externer KI-Profis verzichten zu müssen, wenn es anspruchsvoll wird.
Fazit: Unterstützung nutzen, Lösungen passgenau wählen
Für Unternehmen gibt es kein Patentrezept nach Schema F, ob KI besser extern eingekauft oder selbst entwickelt werden sollte – die optimale Lösung hängt vom individuellen Kontext ab. Wichtig ist, eine bewusste Entscheidung auf Basis klarer Kriterien zu treffen, anstatt planlos dem Trend zu folgen. Standard-KI-Tools ermöglichen einen schnellen, kostengünstigen Einstieg und sind ideal, um Quick Wins zu erzielen. Eigene KI-Entwicklungen bieten dagegen maximale Kontrolle und können zum echten Wettbewerbsvorteil werden, erfordern aber Weitsicht, Ressourcen und langen Atem. In vielen Fällen kann ein gestufter Ansatz sinnvoll sein: zunächst mit fertigen Tools Erfahrung sammeln, interne Kompetenzen aufbauen und dann gezielt dort selbst entwickeln, wo es strategisch den größten Mehrwert bringt.
Egal ob Kauf, Eigenentwicklung oder hybride Lösung – kleine und mittlere Unternehmen stehen bei der Einführung von KI nicht allein da. Die KI-Trainer:innen des Mittelstand-Digital Zentrums Berlin vermitteln praxisnahes Wissen, analysieren Einsatzpotenziale und begleiten erste Umsetzungsschritte – in Workshops, Vorträgen oder direkt vor Ort im Unternehmen als Digitalisierungsprojekt.
Tipp: Wie setzen andere Unternehmen KI-Lösungen erfolgreich um – zugekauft, selbst entwickelt oder im hybriden Modell? Auf der unserer digitale Projekte Plattform finden Sie zahlreiche Umsetzungsbeispiele aus dem Mittelstand. Die Einträge zeigen, wie konkrete Anwendungen funktionieren, welche Herausforderungen gelöst wurden – und welche Learnings sich daraus ableiten lassen.
Nutzen Sie die bestehenden Unterstützungsangebote und tauschen Sie sich mit anderen Unternehmen aus. So gestalten Sie den Weg zur passenden KI-Lösung strukturiert und praxisnah – orientiert an Ihren Zielen, Ressourcen und Rahmenbedingungen. Entscheidend ist dabei nicht technologische Perfektion, sondern ein sicherer, skalierbarer und wirtschaftlich sinnvoller Einsatz. Wer diesen Weg informiert und vorbereitet geht, kann Künstliche Intelligenz mit klarem Nutzen im eigenen Betrieb verankern.
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Text: Alexander Krug
