Die richtige KI-Strategie: Kaufen, integrieren oder selbst bauen?

Startseite / Die richtige KI-Strategie: Kaufen, integrieren oder selbst bauen? Viele Unternehmen wissen inzwischen, dass sie sich mit Künstlicher Intelligenz beschäftigen müssen. Doch sobald es konkret wird, taucht eine zentrale Frage auf: Sollten wir KI einkaufen, in bestehende Systeme integrieren oder selbst entwickeln? Die Antwort darauf hängt von mehreren Faktoren ab: den eigenen Zielen, der vorhandenen IT-Landschaft, dem verfügbaren Know-how und natürlich dem Budget. Während manche Unternehmen mit fertigen KI-Tools schnell Ergebnisse erzielen, benötigen andere maßgeschneiderte Lösungen, die tief in ihre Prozesse integriert sind. Dieser Artikel zeigt die drei wichtigsten Strategien für den Einsatz von KI im Unternehmen und hilft dabei, die passende Entscheidung zu treffen. Kurz erklärt: Welche KI-Strategie passt zu welchem Unternehmen? Viele Entscheider suchen genau nach dieser Antwort. Deshalb einmal direkt zusammengefasst: Situation Passende Strategie Schneller Einstieg in KI KI-Lösung kaufen Bestehende Systeme intelligenter machen KI integrieren Strategische oder sehr individuelle Anwendungen KI selbst entwickeln In der Praxis kombinieren viele Unternehmen mehrere dieser Ansätze. Warum Unternehmen überhaupt KI einsetzen Künstliche Intelligenz wird selten eingeführt, weil sie „modern“ ist. In der Realität geht es fast immer um ganz konkrete Verbesserungen im Arbeitsalltag. Viele Prozesse in Unternehmen sind noch immer stark manuell geprägt. Mitarbeitende suchen Informationen, analysieren Dokumente, beantworten wiederkehrende Fragen oder übertragen Daten zwischen verschiedenen Systemen. Genau hier kann KI einen enormen Unterschied machen. Typische Einsatzbereiche sind zum Beispiel: Automatische Analyse und Verarbeitung von Dokumenten Unterstützung im Kundenservice Intelligente Suche im Unternehmenswissen Automatisierung von Routineprozessen Auswertung großer Datenmengen Besonders generative KI hat in den letzten Jahren neue Möglichkeiten eröffnet. Moderne Sprachmodelle können Inhalte zusammenfassen, Texte generieren oder als intelligenter Assistent im Arbeitsalltag dienen. Der entscheidende Punkt dabei ist jedoch: Der Mehrwert entsteht erst, wenn KI sinnvoll in bestehende Prozesse integriert wird. Option 1: KI kaufen (SaaS-Lösungen) Der schnellste Weg zur Nutzung von KI ist der Einsatz fertiger Tools. Viele Anbieter stellen ihre Lösungen als Cloud-Service zur Verfügung, sodass Unternehmen keine eigene Infrastruktur aufbauen müssen. Diese Lösungen lassen sich häufig innerhalb weniger Tage oder Wochen einführen und eignen sich besonders gut für den Einstieg in das Thema KI. Typische Beispiele sind Chatbots, generative Texttools oder Systeme zur Dokumentenanalyse. Vorteile sehr schnelle Einführung geringe Anfangsinvestitionen keine eigene Infrastruktur notwendig kontinuierliche Weiterentwicklung durch den Anbieter Nachteile begrenzte Anpassungsmöglichkeiten Abhängigkeit vom Anbieter Integration in bestehende Systeme oft eingeschränkt mögliche Datenschutz- oder Compliance-Fragen Fertige KI-Lösungen sind deshalb besonders geeignet, wenn Unternehmen schnell erste Erfahrungen mit KI sammeln möchten oder wenn ein klar abgegrenzter Anwendungsfall vorliegt. Option 2: KI in bestehende Systeme integrieren Viele Unternehmen entscheiden sich dafür, KI direkt in ihre vorhandenen Anwendungen einzubauen. Statt ein zusätzliches Tool zu nutzen, wird die Technologie dort eingesetzt, wo sie im Arbeitsalltag tatsächlich gebraucht wird. Ein typisches Beispiel ist ein ERP-System, das Dokumente automatisch analysiert oder Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Auch interne Wissensassistenten oder KI-basierte Suchfunktionen gehören häufig zu diesem Ansatz. Der große Vorteil dieser Strategie liegt darin, dass KI Teil der bestehenden Prozesse wird. Vorteile bessere Integration in bestehende Systeme Nutzung vorhandener Unternehmensdaten höhere Akzeptanz im Arbeitsalltag individuelle Anpassung möglich Nachteile höherer Implementierungsaufwand technisches Know-how erforderlich längere Projektlaufzeit Technisch basiert diese Integrationsstrategie häufig auf Plattformen wie Azure OpenAI oder vergleichbaren KI-Services. Sie ermöglichen es Unternehmen, generative KI gezielt in bestehende Anwendungen zu integrieren, ohne komplette Systeme neu entwickeln zu müssen. Auf dieser Basis lassen sich beispielsweise interne Wissensassistenten, automatisierte Dokumentenanalysen oder intelligente Suchfunktionen realisieren. Die collana Gruppe entwickelt dafür unter anderem individuelle Lösungen auf Basis von Generativer KI in Azure, die sich gezielt in bestehende Unternehmenssysteme integrieren lassen. Mehr zur generativen KI für Unternehmen Option 3: KI selbst entwickeln In manchen Fällen reichen weder Standardlösungen noch Integrationen aus. Das betrifft vor allem Unternehmen, bei denen KI ein zentraler Bestandteil des Geschäftsmodells werden soll oder sehr spezielle Anforderungen bestehen. Hier werden eigene Modelle entwickelt oder bestehende Systeme stark angepasst. Vorteile maximale Flexibilität vollständige Kontrolle über Daten und Modelle hohe Anpassbarkeit strategischer Wettbewerbsvorteil möglich Nachteile hoher Entwicklungsaufwand Bedarf an spezialisierten KI-Teams längere Time-to-Market laufende Wartung und Betrieb notwendig Gerade bei sensiblen Unternehmensdaten oder strengen Compliance-Anforderungen kann es sinnvoll sein, KI komplett innerhalb der eigenen Infrastruktur zu betreiben. In solchen Fällen kommen häufig sogenannte Local LLMs zum Einsatz – also große Sprachmodelle, die lokal betrieben werden und keine Daten an externe Anbieter senden. Auch die collana Gruppe entwickelt entsprechende Lösungen für Unternehmen, die KI vollständig innerhalb ihrer eigenen IT-Infrastruktur betreiben möchten. Solche Local LLM Lösungen ermöglichen es, KI-Funktionen zu nutzen und gleichzeitig die volle Kontrolle über sensible Daten zu behalten. Mehr zu Local LLM Lösungen Entscheidungsfaktoren für die richtige KI-Strategie Die Entscheidung zwischen Kaufen, Integrieren oder Eigenentwicklung hängt meist von vier zentralen Faktoren ab. Kosten Fertige Lösungen sind oft günstig im Einstieg, können aber bei intensiver Nutzung teuer werden. Eigenentwicklungen erfordern höhere Anfangsinvestitionen. Know-how Der Aufbau eigener KI-Systeme erfordert Data Scientists, ML Engineers und Softwareentwickler:innen. Ohne dieses Know-how ist eine Integration oder Kaufstrategie meist sinnvoller. Time-to-Market Wenn eine Lösung schnell verfügbar sein muss, sind SaaS-Produkte häufig der schnellste Weg. Flexibilität Je individueller die Anforderungen sind, desto eher lohnt sich eine eigene Entwicklung oder eine maßgeschneiderte Integration. Der beste Einstieg: Eine klare KI-Roadmap Viele Unternehmen beginnen ihre KI-Reise nicht direkt mit Technologie, sondern mit einer strukturierten Analyse ihrer Prozesse. Dabei geht es darum, mögliche KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, den potenziellen Nutzen zu bewerten und die technische Umsetzbarkeit zu prüfen. Ein strukturierter Einstieg hilft dabei, typische Fehlinvestitionen zu vermeiden und schnell die Projekte zu identifizieren, die den größten Mehrwert versprechen. Ein Beispiel dafür ist der KI-Discovery-Workshop der collana Gruppe, in dem Unternehmen gemeinsam mit KI-Expertinnen & Experten konkrete Use Cases entwickeln und eine realistische Umsetzungsstrategie für den Einsatz von KI definieren. Mehr zum KI-Discovery-Workshop Fazit Es gibt nicht die eine richtige KI-Strategie für alle Unternehmen. Stattdessen stehen drei grundlegende Optionen zur Verfügung: KI kaufen für schnelle Ergebnisse KI integrieren für intelligente Unternehmensprozesse KI selbst entwickeln für maximale Kontrolle und Individualität Viele Organisationen kombinieren diese Ansätze und entwickeln Schritt für Schritt eine eigene KI-Landschaft. Entscheidend ist dabei nicht die Technologie selbst, sondern die Frage, welche Probleme im Unternehmen wirklich gelöst werden sollen. Praxisbeispiel → KI-Sprachassistent der collana Auch KI-gestützte Sprachassistenten