Make-or-Buy bei KI
Definition
Make-or-Buy bei KI ist die Entscheidung, ob du ein KI-Tool selbst entwickelst oder ein fertiges Produkt oder einen spezialisierten Anbieter bezahlst. Kaufen ist meist schneller und sicherer. Selbst bauen lohnt sich vor allem bei einem echten Wettbewerbsvorteil, den kein Anbieter abdeckt.
Von Ronan Liedmeier, Fractional Head of Growth und Kursautor · Veröffentlicht 17. Oktober 2026 · Zuletzt aktualisiert 17. Oktober 2026
Auch genannt: Build vs. Buy, KI selbst bauen oder kaufen, Make or Buy
Die Wahl bestimmt, wie schnell du startest und wer das Tool in den Jahren danach pflegt. Es gibt eine dritte Option: Du kaufst das Produkt und baust eine schlanke eigene Lösung darauf auf.
So funktioniert es
Vier Fragen klären die meisten Fälle. Ist der Ablauf dein Wettbewerbsvorteil oder etwas, das jedes Unternehmen in deinem Markt braucht? Deckt ein Anbieter ihn schon in der nötigen Tiefe ab? Dürfen die Daten rechtlich deine eigenen Systeme verlassen? Wer kümmert sich im zweiten Jahr um die Wartung, und ist Zeit dafür eingeplant?
Spricht auch nur eine Antwort gegen das Selbstbauen, ist Kaufen oder eine Partnerschaft die sicherere Wahl. Wenn du kaufst, teste Anbieter mit deinen eigenen echten Aufgaben. Lass dir im Vertrag den Datenexport zusichern und das Recht, deine Testsets mitzunehmen.
Beispiel
Eine Personalvermittlung will eingehende Lebensläufe per KI mit Stellenprofilen abgleichen. Das braucht jede Vermittlung, und mehrere Anbieter machen es schon. Die Agentur testet zwei Wochen lang zwei Anbieter mit 200 früheren Bewerbungen, die ihre Recruiter bereits bewertet hatten. Sie nimmt den Anbieter, der am häufigsten mit den Entscheidungen ihrer Leute übereinstimmt, und verhandelt das Recht, beim Ausstieg alle Kandidatendaten zu exportieren.
Häufiger Fehler
Selbst bauen, weil „wir ja Entwickler haben“, ohne weiteren Business Case. Der Start wird geplant, das zweite Jahr nicht. Wechselt der Entwickler, hat das Tool niemanden mehr, der sich verantwortlich fühlt.
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- Bauen, Kaufen oder KooperierenExperte · 7 Min.
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