KI kaufen oder selbst entwickeln:

Was ist die richtige Entscheidung für Startups?

Moderne KI-Modelle und On-Demand-Services haben die Einstiegshürden für Unternehmen gesenkt. Selbst mit begrenzten Ressourcen können IT-Teams eigene Lösungen entwickeln. Das kommt jenen entgegen, die individuelle Lösungen und volle Kontrolle bevorzugen. Trotzdem ist die Eigenentwicklung nicht immer die optimale Wahl. Vor dem Einstieg in die interne Entwicklung sollten Unternehmen gründlich prüfen, ob Kauf oder Eigenentwicklung besser passt. Entscheidend sind mehrere Faktoren: strategische Vorteile, Time-to-Value, Kosten und der Aufwand für die laufende Wartung – aber auch Skalierbarkeit und interne Ressourcen spielen eine wichtige Rolle.

Künstliche Intelligenz für jeden

Die Entwicklung von KI-Tools ist heute realistischer denn je. Der Hauptgrund dafür ist der technologische Fortschritt der KI selbst. Die Technologie erledigt längst nicht mehr nur einzelne Aufgaben nach festen Vorgaben, sondern bildet komplexe Workflows komplett ab. KI beschleunigt die Forschung durch schnellen Zugang zu fundierten Erkenntnissen und unterstützt bessere Entscheidungen. Besonders im Prototyping sind die Fortschritte bemerkenswert: Ideen lassen sich nahezu sofort visualisieren, mit Nutzern testen und anpassen. Das verkürzt die Entwicklungszeit erheblich und ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Marktveränderungen und neue Kundenanforderungen zu reagieren.

Auch die Softwareentwicklung profitiert enorm. Entwickler können KI-Tools auf Basis von Large Language Models (LLMs) nutzen, um Code in Minuten zu generieren. Statt stundenlang manuell zu programmieren, beschreiben sie einfach, was sie brauchen. KI unterstützt außerdem bei Qualitätsprüfungen, findet und behebt Fehler und verbessert bestehenden Code hinsichtlich Geschwindigkeit und Wartbarkeit. Eine Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft Köln von 2025 zeigt, dass durch den Einsatz von KI ein jährliches Produktivitätswachstum von 0,9 Prozent für die Jahre 2025 bis 2030 und von 1,2 Prozent für die Jahre 2030 bis 2040 in Deutschland erwartet wird.

Sinkende Hürden für KI-Projekte

Der globale Markt für Low-Code- und No-Code-KI-Tools hat bereits die 30-Milliarden-Dollar-Marke überschritten und wächst aktuellen Prognosen zufolge rasant. Unternehmen setzen verstärkt auf Plattformen, mit denen auch fachfremde Mitarbeiter maßgeschneiderte Anwendungen erstellen können. Diese Plattformen basieren meist auf LLMs und ermöglichen eine intuitive App-Erstellung durch vorgefertigte Komponenten und Drag-and-Drop-Oberflächen.

KI-Lösungen lassen sich heute schneller und mit kleineren Budgets entwickeln. Teams mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen können selbst komplexe Projekte umsetzen. Das eröffnet die Eigenentwicklung für Unternehmen jeder Größe. Für Startups scheint dieser Weg attraktiv: Sie verfügen oft über begrenzte Mittel und bringen die Experimentierfreude mit. Viele Organisationen können nun mit KI experimentieren. Die Frage bleibt jedoch, ob sie auch zu empfehlen ist.

Wichtige Kriterien für die Entscheidung

Die Entscheidung zu einem eigens oder extern entwickelten KI-System hängt von den Zielen, Anforderungen und Schwerpunkten des Unternehmens ab. In manchen Branchen spielen etwa auch Compliance-Vorgaben eine Rolle. Drei wesentliche Überlegungen können bei der Entscheidung helfen.

1. Strategischer Vorteil

Unternehmen mit besonderen Anforderungen oder sensiblen Daten profitieren von maßgeschneiderten Eigenentwicklungen. Selbst entwickelte Modelle empfehlen sich, wenn wichtige Workflows auf privaten Daten basieren. Dazu gehören Mitarbeiterdaten, operative Kennzahlen oder Kundendaten. Die interne Entwicklung verschafft Teams einen besseren Überblick über die Datenverwendung und die Funktionsweise der Modelle. Probleme lassen sich so frühzeitig erkennen und die Tools an konkrete Geschäftsanforderungen anpassen. Eigene Lösungen bieten zudem mehr Kontrolle über die Einhaltung der DSGVO, wenn die Datenverarbeitung innerhalb Europas erfolgen soll oder muss.

Fertige Lösungen sind oft die bessere Wahl, wenn es darum geht, technisch mit dem Markt Schritt zu halten. Im Kundenservice beispielsweise wird häufiger Komfort erwartet. Plattformen, die einen nahtlosen Wechsel zwischen Chat-Bots und menschlichen Agenten ermöglichen, sind hier die beste Option. Neue Marktteilnehmer können dadurch schnell mit etablierten Wettbewerbern gleichziehen, die solche Funktionen standardmäßig anbieten.

2. Kosteneffizienz

Fertige KI-Tools sind meist günstiger, und grundlegende Features existieren dabei bereits. Die entscheidende Frage für viele Unternehmen ist, ob sich die interne Entwicklung lohnt. Schwierig wird es, wenn ein Tool fast alle Anforderungen erfüllt, aber einige spezifische Funktionen fehlen. Dann sollten Unternehmen die Kosten für die Anpassung der fertigen Lösung mit den Kosten einer Neuentwicklung vergleichen. Das umfasst auch mögliche versteckte Aufwände wie Integrationen, Schulungen und laufenden Support.

Manchmal lässt sich ein externes Tool zu vertretbaren Kosten anpassen. Ebenso kann ein individuelles Modell für spezielle Anwendungsfälle die wirtschaftlichere Wahl sein. Für Startups in Deutschland können zudem Förderprogramme die Eigenentwicklung finanziell unterstützen und damit die Build-Option zugänglicher machen.

3. Langfristige Effektivität

Es mag leicht erscheinen, KI-Tools selbst zu entwickeln. Oft wird aber unterschätzt, sie zu warten oder gar zu erweitern. Low-Code- und No-Code-Lösungen helfen zwar, nachhaltige Erträge erfordern jedoch kontinuierliche Investitionen. Die hohen KI-Budgets großer Technologieunternehmen zeigen, welche dauerhafte Verpflichtung mit der KI-Entwicklung einhergeht. Wer selbst entwickelt und verwaltet, muss bereit sein für ständige Bewertung und Anpassung. Das umfasst die Messung anhand spezifischer KPIs und die Feinabstimmung der Lösungen – ebenso wie regelmäßige Updates, Sicherheitsprüfungen und die Anpassung an neue regulatorische Anforderungen.

Teams müssen ihre Ressourcen realistisch einschätzen, um Projekte erfolgreich durchführen zu können. Ein schrittweiser Ansatz oder ein Hybrid-Modell, bei dem kritische Komponenten zunächst eingekauft und weniger kritische intern entwickelt werden, kann das Risiko minimieren und eine kontrollierte Einführung ermöglichen. Wer nicht sicher ist, ob er mit dem Tempo mithalten kann, fährt mit extern verwalteten und gewarteten Lösungen oft besser.

Ausgewogene Balance ist wichtig

KI hilft durch Tools, mit denen Startups und kleine Unternehmen ihre Systeme erweitern können. Sie löst damit teilweise das technologische Wettrüsten, das sie selbst ausgelöst hat. Doch Eigenentwicklung ist nicht automatisch die beste langfristige Strategie. Technologiepartner, die das eigene Geschäft und idealerweise die Branche verstehen, können die nachhaltigere Wahl sein. Ein stabiles Gleichgewicht zwischen Kosten, Vorteilen und Langlebigkeit sollte bei der Entscheidung im Vordergrund stehen und entscheidet über den langfristigen Erfolg der KI-Strategie.