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

Nachteile

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

Nachteile

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.

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

Nachteile

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.

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.

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.

KI-Sprachassistent ILAI

Praxisbeispiel → KI-Sprachassistent der collana

Auch KI-gestützte Sprachassistenten können interne Prozesse deutlich beschleunigen. Sie helfen Mitarbeitenden beispielsweise dabei, Informationen schneller zu finden, Systeme zu bedienen oder wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren.

Ein Beispiel dafür ist der KI-Sprachassistent ILAI der collana Gruppe, der speziell für den Einsatz in Unternehmensumgebungen entwickelt wurde und Mitarbeitende bei der täglichen Arbeit unterstützen kann.

Häufige Fragen zur KI-Strategie

FAQs

Wann lohnt es sich, KI zu kaufen statt selbst zu entwickeln?

Der Kauf einer KI-Lösung lohnt sich vor allem dann, wenn ein Unternehmen schnell Ergebnisse erzielen möchte und der Anwendungsfall keine komplexen Anpassungen erfordert.

Wann sollte KI in bestehende Systeme integriert werden?

Wenn KI direkt Teil von Geschäftsprozessen werden soll, ist eine Integration in bestehende Software oft die sinnvollste Lösung. Dadurch profitieren Mitarbeitende direkt in ihrer gewohnten Arbeitsumgebung von den neuen Funktionen.

Wann ist eine Eigenentwicklung sinnvoll?

Eine Eigenentwicklung lohnt sich vor allem bei strategischen Anwendungen, sehr spezifischen Anforderungen oder strengen Datenschutzvorgaben.

Können Unternehmen mehrere KI-Strategien kombinieren?

Ja. Viele Unternehmen nutzen Standardlösungen für allgemeine Aufgaben, integrieren KI in wichtige Prozesse und entwickeln individuelle Systeme für strategische Anwendungen.

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