AI-Entscheidungen im Unternehmen 🏗️

Sie haben entschieden: AI soll ins Unternehmen. Aber bauen Sie selbst, kaufen Sie eine fertige Lösung oder arbeiten Sie mit einem Partner? Diese Entscheidung hat direkten Einfluss auf Kosten, Geschwindigkeit und langfristigen Erfolg. Das Build vs. Buy vs. Partner Framework gibt Ihnen Orientierung.

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🎯 Was Sie in dieser Lektion lernen

• Die drei Wege zur AI-Implementierung und ihre Trade-offs
• Eine klare Kosteneinschätzung für jede Option
• Die 5-Fragen-Checkliste vor jeder AI-Entscheidung
• Typische Fehler, die Sie vermeiden sollten

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Das Build-Buy-Partner Framework 🔀

🔨 Build (Eigenentwicklung)

💡 Tipp: Build lohnt sich nur, wenn AI Ihre Kernkompetenz wird. Für Support-Prozesse ist Buy fast immer die bessere Wahl.

🛒 Buy (Fertiglösung)

🤝 Partner (Beratung + Implementierung)

📖 Definition: Total Cost of Ownership (TCO) umfasst nicht nur die Anschaffungskosten, sondern auch laufende Kosten für Wartung, Updates, Schulung und Betrieb über die gesamte Nutzungsdauer.

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Die 5-Fragen-Checkliste ✅

Beantworten Sie diese Fragen vor jeder AI-Entscheidung:

1. Ist das Problem klar definiert? — Ohne klares Problem keine gute Lösung. „Wir wollen AI nutzen" ist kein Problem. „Wir verbringen 40 Stunden/Woche mit manueller Dateneingabe" ist eines.

2. Gibt es genug Daten? — Manche AI-Lösungen brauchen eigene Daten (Custom Models), andere arbeiten sofort (LLM-basierte Tools). Klären Sie, was Ihr Ansatz benötigt.

3. Ist der ROI messbar? — Definieren Sie konkrete KPIs vor dem Start: Zeitersparnis in Stunden, Fehlerreduktion in Prozent, Kosteneinsparung in Euro.

4. Wer betreut das System? — AI ist kein Set-and-forget. Wer überwacht die Qualität? Wer passt Prompts an? Wer reagiert auf Fehler?

5. Ist Compliance gewährleistet? — EU AI Act, DSGVO, branchenspezifische Regulierung. Prüfen Sie vor dem Start, nicht danach.

⚠️ Achtung: Überspringen Sie diese Checkliste nicht. Die meisten gescheiterten AI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an unklaren Zielen, fehlenden Daten oder mangelndem Change Management.

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Typische Fehler vermeiden 🚫

• ❌ AI als Allheilmittel verkaufen — AI löst spezifische Probleme, nicht alle
• ❌ Zu groß starten — Beginnen Sie mit einem Quick Win, nicht mit der Unternehmenstransformation
• ❌ Change Management ignorieren — Die beste AI nützt nichts, wenn Mitarbeiter sie nicht nutzen
• ❌ Kosten unterschätzen — Die laufenden Kosten (API, Wartung, Support) übersteigen oft die Initialinvestition
• ❌ Ohne Pilotphase skalieren — Erst beweisen, dann ausrollen

🏢 Praxis-Beispiel: Ein Maschinenbauunternehmen wollte direkt ein eigenes LLM trainieren (Build) für die technische Dokumentation. Kosten: geschätzt 400.000 €. Nach einer Beratung (Partner) stellte sich heraus, dass ein angepasstes RAG-System mit Claude API (Buy) für 800 €/Monat 90 % der Anforderungen erfüllt.

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📋 Zusammenfassung

• Build für Kernkompetenz und einzigartige Wettbewerbsvorteile
• Buy für Standardprobleme und schnellen Start (empfohlen für die meisten KMUs)
• Partner für komplexe strategische Projekte mit fehlendem Know-how
• Immer die 5-Fragen-Checkliste durchgehen, bevor Sie investieren
• Starten Sie klein, messen Sie, und skalieren Sie erst bei nachgewiesenem Erfolg

🎯 Übung: Nehmen Sie einen konkreten AI-Use-Case aus Ihrem Unternehmen und bewerten Sie ihn mit der 5-Fragen-Checkliste. Welcher Ansatz (Build/Buy/Partner) passt am besten?

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Nächste Lektion: Risiken und Grenzen von AI — was Sie unbedingt wissen müssen.