Make — x25lab.com – Dienstleistungen B2B und KI Saas-Lösungen

Kernaussage: KMU treffen bessere Make-or-Buy-Entscheidungen für KI, wenn sie klare Geschäftsziele, realistische Kompetenzbewertungen und standardisierte Kosten-Nutzen-Vergleiche zugrunde legen.

Warum Make-or-Buy bei KI strategisch entscheiden ist

KI-Projekte beanspruchen Ressourcen und beeinflussen Kernprozesse. Die Frage, selber zu entwickeln oder Dienstleister bzw. SaaS-Lösungen wie x25lab.com zu nutzen, entscheidet über Time-to-Value, Risiko und langfristige Wartungskosten. Für KMU zählt Effizienz: interne Entwicklung lohnt nur bei klaren Wettbewerbsvorteilen, ansonsten ist Kaufen meist wirtschaftlicher.

Kriterien zur Bewertung: Geschäftswert, Know-how, Zeit

Beurteilen Sie drei Kernkriterien:
Geschäftswert: Liefert die KI messbare Umsatz- oder Kosteneffekte? Beispiel: Ein Vertriebs-KI, die Abschlussraten um 10 % erhöht, rechtfertigt eher Eigenentwicklung.

Know-how: Verfügt das Team über Datenqualität, KI-Engineering und MLOps? Fehlt das Wissen, summieren sich Kosten schnell.

Time-to-Market: Brauchen Sie die Lösung innert Wochen oder Jahren? Wenn schnell, ist SaaS meist vorzuziehen.
Führen Sie einfache Metriken ein: erwarteter jährlicher ROI, benötigte interne Personentage, externe Kosten. Nutzen Sie Entscheidungsbäume statt Bauchgefühl.

Technische und organisatorische Voraussetzungen prüfen

Bewerten Sie Datenverfügbarkeit, Infrastruktur und Governance:
Daten: Sauberkeit, Volumen, Labeling-Aufwand. Beispiel: Ein Servicebetrieb hat Kundenhistorien, aber inkonsistente Felder – Cleaning kostet Zeit.

Infrastruktur: Rechnen Sie Infrastruktur- und Betriebskosten bei Eigenentwicklung ein (Server, Monitoring, Sicherheit).

Governance: Datenschutz (DSGVO/Schweiz), Zugriffskontrollen und Compliance sind laufende Aufwände.
Wenn Daten- und Governance-Anforderungen komplex sind, liefert ein erfahrener Anbieter schnelle, regelkonforme Ergebnisse.

Kosten und Risiken vergleichbar machen

Setzen Sie Total Cost of Ownership (TCO) und Total Benefit gegenüber:
TCO intern: Entwicklung, Lohnkosten, Infrastruktur, laufende Wartung, Schulung.

TCO extern: Lizenz- oder Nutzungsgebühren, Integrationsaufwand, Abhängigkeit vom Anbieter.Berücksichtigen Sie Risiken: Vendor Lock-in, Know-how-Verlust, Skalierbarkeit. Beispiel: Ein Onboarding-Chatbot als SaaS kostet Lizenzgebühren, spart aber Support-Personentage und minimiert Release-Risiken.

Praxisbeispiele aus KMU-Alltag

Handwerkbetrieb: automatisierte Angebotserstellung per SaaS-Tool vs. Eigenentwicklung. SaaS gewann wegen schneller Implementierung und geringeren Anfangskosten.

Produzierender Betrieb: Predictive Maintenance mit vorhandenen Sensoren. Eigenentwicklung lohnte, weil spezielles Produktionswissen den Wettbewerb schützt.

Dienstleister: Kundenanalyse für Upselling. Externe Plattformen ermöglichten schnellen Mehrumsatz, interne Lösung wurde zu teuer.

Typische Fehler und Korrekturen

Fehler: Unterschätzen der laufenden Betriebskosten.

Korrektur: Kalkulieren Sie jährliche Wartungs-, Sicherheits- und Compliance-Kosten separat und ziehen Sie sie in die TCO-Rechnung ein.

Fehler: Entscheidung allein aus technischer Faszination für Eigenentwicklung.

Korrektur: Führen Sie eine wirtschaftliche Nutzwertanalyse mit klaren Metriken (ROI, Time-to-Market) durch. Technik ist Mittel, kein Ziel.

Fehler: Kein Plan für Exit oder Providerwechsel.

Korrektur: Verlangen Sie Datenexportformate und vertragliche Exit-Klauseln vor Vertragsabschluss.

14–30-Tage-Handlungsanleitung (konkret)

Tag 1–3: Definieren Sie das konkrete Geschäftsziel der KI-Initiative (z. B. 15% weniger Bearbeitungszeit im Support).

Tag 4–6: Erfassen Sie Datenlage und Verantwortliche. Machen Sie eine einfache Datenprüfung (Grösse, Vollständigkeit, Inkonsistenzen).

Tag 7–9: Erstellen Sie eine Kostenschätzung intern vs. extern: Personentage, Infrastruktur, Lizenzen, Beratung. Nutzen Sie standardisierte Tabellen.

Tag 10–12: Bewerten Sie Time-to-Market und Risiken (Compliance, Sicherheit, Betriebsaufwand). Priorisieren Sie nach Business-Impact.

Tag 13–16: Holen Sie zwei Angebote von SaaS-Anbietern/Dienstleistern ein, inklusive Datenexport- und Exit-Bedingungen.

Tag 17–20: Führen Sie eine Nutzwertanalyse durch (ROI, Time-to-Market, Abhängigkeit, strategischer Wert). Treffen Sie die Make-or-Buy-Entscheidung.

Tag 21–24: Planen Sie die Umsetzung: Verantwortlichkeiten, Meilensteine, SLA/Vertragspunkte oder Entwicklungsplan.

Tag 25–30: Starten Sie ein Pilotprojekt (4–8 Wochen Laufzeit) mit klaren Erfolgskriterien. Monitoren Sie Ergebnisse und treffen Sie eine Nachsteuerungsentscheidung.

Diese Schritte liefern eine fundierte Entscheidungsgrundlage. Treffen Sie die Wahl mit klaren Zahlen und verbindlichen Kriterien, nicht mit Vermutungen.