Make-or-Buy bei KI — Strategische Entscheidungsgrundlagen — Überblick

Die Make-or-Buy-Entscheidung bei KI im Unternehmen beeinflusst massgeblich die Rentabilität und Effizienz eines KMUs. Diese zentrale Wahl erfordert gründliche Analyse und strategisches Abwägen.

Grundlagen der Make-or-Buy-Entscheidung bei KI

KMUs stehen heute vor der Herausforderung, KI-Lösungen zu integrieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dabei stellt sich die Frage, ob man diese Technologien selbst entwickeln oder von externen Anbietern beziehen soll. Der Entscheid hängt von Ressourcenverfügbarkeit, Expertise und langfristigen Zielen ab. Grundsätzlich gilt: Eigene Entwicklung bietet mehr Kontrolle und Anpassungsmöglichkeiten, während der Kauf von Lösungen oft schneller und mit weniger initialem Aufwand verbunden ist.

Vorteile und Risiken des Make-Ansatzes

Eigene KI-Entwicklung ermöglicht massgeschneiderte Lösungen, die spezifisch auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind. Dies kann besonders dann vorteilhaft sein, wenn innovative Wettberwerbsdifferenzierung erforderlich ist. Allerdings birgt dieser Ansatz auch Risiken. KMUs müssen über ausreichende interne Expertise verfügen und bereit sein, in Infrastruktur und Talent zu investieren. Mangelndes Know-how kann zu suboptimalen Ergebnissen führen und die Projektkosten in die Höhe treiben.

Vorteile und Risiken des Buy-Ansatzes

Beim Kauf externer KI-Lösungen reduzieren sich Entwicklungszeit und erforderliche Fachkenntnisse erheblich. Standardisierte Lösungen sind häufig erprobt und bieten Stabilität und Anpassung. Jedoch laufen KMUs Gefahr, auf teure Vertragsbindungen angewiesen zu werden, die bei unzureichender Anpassungsfähigkeit langfristig Probleme bereiten können. Zudem kann die Abhängigkeit von Drittanbietern die Innovationskraft und Kompetitivität einschränken.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler ist das Unterschätzen der langfristigen Kosten für selbst entwickelte Lösungen und deren Wartung. Hier hilft eine gründliche Total Cost of Ownership-Analyse. Ein weiterer Fehler ist die Annahme, dass Standardlösungen immer günstiger und besser passen. Unternehmen sollten genaue Bedarfsanalysen und Anforderungsprofile erstellen, um sicherzustellen, dass die Lösung den tatsächlichen Bedürfnissen entspricht. Schliesslich vernachlässigen viele die Bedeutung von Datenqualität. Bei beiden Ansätzen ist sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Daten verfügbar sind und korrekt verarbeitet werden.

14-Tage-Handlungsanleitung für KMUs

Definieren Sie klare Geschäftsziele, die Sie mit KI erreichen wollen.

Erstellen Sie ein Kompetenzinventar, um interne Expertise und Ressourcen zu evaluieren.

Analysieren Sie die Marktverfügbarkeit von Produkten, die Ihren Anforderungen entsprechen könnten.

Entwickeln Sie eine umfassende Total Cost of Ownership-Analyse für beide Ansätze.

Führen Sie eine Bedarfsanalyse durch, um Ihre spezifischen Anforderungen festzustellen.

Organisieren Sie Workshops mit Fachleuten, um Vor- und Nachteile von in Betracht kommenden Optionen zu diskutieren.

Treffen Sie eine informierte Entscheidung und skizzieren Sie einen Umsetzungsplan.

Beginnen Sie mit der Implementierung der gewählten Lösung und definieren Sie klare Meilensteine und Verantwortlichkeiten.

Diese strukturierte Vorgehensweise hilft Ihrem KMU, durchdachte Entscheidungen zu treffen und die Vorteile von KI effizient zu nutzen, ohne sich in kostenintensiven Fehlentscheidungen zu verlieren. Jede Entscheidung sollte gründlich abgewogen und durch fundierte Daten gestützt werden, um den grösstmöglichen Nutzen zu erzielen.