Build vs. Buy bei KI: Wann Inhouse, wann Agentur?
Soll dein Team selbst bauen oder mit einer Agentur umsetzen? Diese Entscheidungshilfe zeigt die wichtigsten Kriterien.
Build vs Buy ist eine Geschäftsentscheidung, keine Toolfrage
Ob du KI-Lösungen selbst entwickelst oder einkaufst, entscheidet langfristig über Geschwindigkeit, Kontrolle und Kostenstruktur. Die beste Wahl hängt nicht vom Trend-Tool ab, sondern von Zielbild, Teamkapazität und regulatorischer Verantwortung.
Time-to-Market vs. Kontrolle
Buy ist oft schneller beim Start, weil bestehende Komponenten genutzt werden. Build bietet mehr Steuerbarkeit und Differenzierung, braucht aber belastbare interne Kompetenz und mehr Anlaufzeit.
Wo Vendor-Lock-in wirklich teuer wird
Abhängigkeiten werden kritisch, wenn Datenmodelle, Prozesse und Monitoring nur in einem proprietären Ökosystem funktionieren. Deshalb gehört eine Exit-Strategie von Beginn an in den Vertrag.
TCO-Vergleich über den Lebenszyklus
Projektkosten vs. Betriebskosten
Vergleiche nicht nur Implementierungskosten. Rechne Betrieb, Support, Monitoring, Security und internes Enablement über den gesamten Lebenszyklus mit ein.
Compliance- und Exit-Kosten
Auch beim Buy-Modell bleibt die Verantwortung für Compliance beim einsetzenden Unternehmen. Für Sicherheitsanforderungen bieten BSI C5 und BSI C3A relevante Orientierung.
Wann ein Hybridansatz die beste Option ist
Kern intern, Commodity extern
Viele Unternehmen fahren am besten mit Hybrid: differenzierende Kernlogik bleibt intern, standardisierbare Bausteine werden extern bezogen.
Vertrags- und Governance-Mindestanforderungen
Definiere Datenzugriff, Auditfähigkeit, Service Levels und Exit-Regeln verbindlich. Für den regulatorischen Rahmen sind der DSGVO-Text und der EU AI Act die zentralen Primärquellen.
Wenn du konkrete Angebote vergleichen willst, starte direkt im Ausschreibungsbereich oder nutze den ergänzenden Beitrag Inhouse oder Agentur.