KI Make or Buy bezeichnet die strategische Abwägung, ob Ihr Unternehmen künstliche Intelligenz selbst entwickelt, eine Standardlösung einkauft oder beides kombiniert. Verstehen Sie, welcher Ansatz zu Ihren Use Cases, Ihrer Datenstrategie und Ihrem Budget passt – mit einem klaren Entscheidungsframework statt Bauchgefühl.
25+ implementierte KI-Projekte | KI-Softwareentwicklung seit 2021 | 50+ begleitete Unternehmen
KI-Kompetenz aus Entwicklung und Beratung – seit 2021
Wer die make-or-buy-Entscheidung ohne Struktur trifft, riskiert teure Fehlentscheidungen – in beide Richtungen.
Unsere vier Differenzierungsfaktoren
Wir beraten nicht nur – wir entwickeln. Das bedeutet: Unsere Empfehlungen kommen aus 25+ umgesetzten KI-Projekten, nicht aus dem Lehrbuch.
Wir bauen, was wir empfehlen
Vom Use Case zur KI-Strategie
Kein Konzernansatz für den Mittelstand
Kein Anbieter-Bias
Eine make-or-buy-Analyse lohnt sich immer dann, wenn KI-Investitionen erheblich sind und die Wahl des falschen Ansatzes das Unternehmen langfristig bindet. Wer seinen Ausgangspunkt kennt, trifft bessere Einzelentscheidungen.
Wir besprechen Ihre Ausgangssituation: Use Cases, Systemlandschaft, Datenbasis und strategische Ziele. Keine Vorbedingungen, kein Verkaufsdruck.
Systematische Analyse Ihrer Datenstrategie, vorhandenen Kompetenzen, laufenden Initiativen und technischen Infrastruktur. Ergebnis: klares Bild Ihres Ausgangspunkts.
Für jeden priorisierten Use Case bewerten wir die relevanten Faktoren – strategischer Vorteil, Gesamtkosten, Datenschutz, Time-to-Market, Vendor Lock-in-Risiko – und machen die Wahl nachvollziehbar.
Sie erhalten eine klare Empfehlung: Make, Buy oder Hybrider Ansatz – mit konkretem nächsten Schritt und einer KI-Strategie, die alle Initiativen verbindet.
Ausgangslage: Sie verantworten KI-Investitionen und wollen sicherstellen, dass die Wahl zwischen Eigenentwicklung und Standardlösung strategisch fundiert ist – nicht vom nächsten Anbieter-Pitch getrieben.
Eine klare Entscheidungsgrundlage: welcher Ansatz zu Ihren strategischen Zielen, Ihrem Budget und Ihrer Infrastruktur passt.
Ausgangslage: Sie kennen die technischen Anforderungen, aber die strategische Priorisierung und die Frage nach Make, Buy oder Hybrid ist noch nicht entschieden.
Eine Entscheidungsmatrix, die technische Faktoren (MLOps, Systemlandschaft, Datenschutz) mit wirtschaftlichen Kriterien (Gesamtkosten, Kapitalrendite) verbindet.
Ausgangslage: Sie haben erste Use Cases identifiziert, aber keine übergeordnete KI-Strategie. Interne Governance-Debatten bremsen den Fortschritt.
Ein pragmatischer Fahrplan: welche Use Cases mit welchem Ansatz gestartet werden – und wie Sie intern Akzeptanz schaffen.
Diese Analyse ist nicht geeignet für Unternehmen ohne definierte Use Cases oder ohne Bereitschaft, Datenbasis und Systemlandschaft offen zu legen. In diesen Fällen empfehlen wir zuerst ein KI-Reifegrad-Assessment.
Das Unternehmen wollte Produktionsdaten für vorausschauende Wartung nutzen. Standardlösungen konnten die proprietären Maschinendaten nicht abbilden.
Hybrider Ansatz: Cloud-Infrastruktur (Microsoft Azure) als Betriebsumgebung, eigenes ML-Modell auf Basis unternehmenseigener Sensordaten. KI-Softwareentwicklung durch SESTdigital.
Mitarbeitende nutzten verschiedene externe KI-Tools ohne Compliance-Rahmen. Datenschutz und DSGVO-Konformität waren nicht gesichert.
Standardlösung für allgemeine Aufgaben (Textgenerierung, Zusammenfassungen), Firmen-GPT auf eigener Infrastruktur für sensible Kundendaten. KI-Richtlinien als internes Regelwerk.
Wer uns bereits vertraut
Von der Formulierung smarter Prompts bis hin zur Nutzung von KI als kreativen Teampartner – wir haben viel mitgenommen. Besonders begeistert hat uns die lockere und doch fundierte Art der Dozentin. Ein beeindruckender Workshop, der Lust auf mehr gemacht hat!
Klare Empfehlung für das KI-Kickoff mit SESTdigital: Fundierte Einordnung, praxisnahe Aufgaben und viel Raum für Fragen und erste eigene Anwendungen haben auch die kritischen Stimmen in unserer heterogenen Gruppe aus Management und Projektverantwortlichen überzeugt. Inzwischen nutzen wir eine KI-Arbeitsplattform, mit der jede:r Ergebnisse individuell optimieren kann. Ein echter Gewinn im Gegensatz zur ursprünglich geplanten Standardlösung für alle. Der nächste Workshop mit konkreten Szenarien steht schon auf der Agenda. Kein Verkauf von Dienstleistungen, sondern konstruktive Lösungsvorschläge mit viel Erfahrungswissen. So wünscht man sich das!
Wir waren mit SESTdigital rundum zufrieden. Die Absprachen im Vorfeld waren professionell und verbindlich. Frau Mikolaschek überzeugte mit Kompetenz und einer verständlichen Wissensvermittlung. Die Fortbildungen haben uns insgesamt bereichert.
Nach dem Seminar von SESTdigital nutzen wir KI-Tools regelmäßig für Aufgaben wie beispielsweise die Erstellung von Exposés. Dadurch, dass wir im Workshop direkt an Beispielen gearbeitet haben, habe ich mich danach sofort fit gefühlt, die Technologien eigenständig einzusetzen.
Das KI-Seminar von Sest Digital hat uns geholfen, einen Überblick über die Möglichkeiten zu gewinnen, die künstliche Intelligenz uns im Kreativ-Bereich heute bereits bietet. Larissa hat es geschafft, komplexe Inhalte verständlich aufzubereiten und ist flexibel auf unsere individuellen Anforderungen eingegangen.
Die KI-Implementierung durch SESTdigital hat unsere Auftragsverarbeitung grundlegend verändert. Was früher 2 Tage dauerte, erledigen wir jetzt in 3 Stunden. Das Team hat nicht nur technisch geliefert, sondern unsere Mitarbeiter wirklich mitgenommen.
Erfahren Sie in einem kostenfreien Erstgespräch, welcher Ansatz – Make, Buy oder Hybrid – zu Ihren Use Cases und Ihrer Infrastruktur passt.
Kostenfreies Erstgespräch vereinbarenWir kalkulieren auf Basis des tatsächlichen Analyseaufwands – kein Pauschalpreis, der nicht zu Ihrer Situation passt. Das Erstgespräch ist kostenfrei und unverbindlich.
KI Make or Buy bezeichnet die strategische Abwägung, ob ein Unternehmen künstliche Intelligenz selbst entwickelt (Make), eine fertige Standardlösung einkauft (Buy) oder beides kombiniert (Hybrider Ansatz). Es ist eine klassische Managemententscheidung – kein KI-Hype-Begriff. Die Wahl bestimmt, wie viel Kontrolle, Flexibilität und Eigenverantwortung ein Unternehmen über seine KI-Systeme behält.
Eigenentwicklung lohnt sich, wenn KI ein echter Strategischer Wettbewerbsvorteil ist – also wenn proprietäre Daten, einzigartige Prozesse oder spezifische Anforderungen vorliegen, die keine Standardlösung abbilden kann. Außerdem wenn Datensouveränität nicht verhandelbar ist und externe Anbieter keine DSGVO-konforme Option bieten. Wer KI intern entwickelt, muss Infrastruktur, MLOps, Wartung und internes Know-how einkalkulieren.
Der Hybrider Ansatz – auch 'Buy the core, make the difference' genannt – kombiniert Standardlösungen für allgemeine Aufgaben mit eigener Entwicklung für differenzierende Use Cases. Zum Beispiel: Cloud-Infrastruktur als Betriebsumgebung, aber ein eigenes Datenmodell für proprietäre Produktionsdaten. Dieser Ansatz ermöglicht es, Routineaufgaben zu automatisieren und gleichzeitig das Kerngeschäft durch individuelle KI-Lösungen zu stärken.
Die Total Cost of Ownership umfasst bei interner Entwicklung: Entwicklungskosten, Infrastruktur (Cloud oder On-Premise), MLOps-Betrieb, Wartung, Retraining und internes Personal. Bei einer Standardlösung: Lizenzkosten, Integrationsaufwand, Anpassungskosten und mögliche Bindung an Preissteigerungen von Drittanbietern. Erst der vollständige Kostenvergleich macht die make-or-buy-Entscheidung wirtschaftlich belastbar.
Vendor Lock-in entsteht, wenn Daten, Modelle oder Prozesse so tief in eine externe KI-Plattform integriert sind, dass ein Wechsel prohibitiv teuer wird. Gegenmaßnahmen: offene Standards und Open-Source-Modelle bevorzugen, Datensouveränität vertraglich sichern, Exportierbarkeit von Daten und Modellen prüfen und die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter durch hybride Architekturen reduzieren.
Der EU AI Act klassifiziert KI-Systeme nach Risikostufen und stellt unterschiedliche Anforderungen an Entwickler und Betreiber. Wer KI selbst entwickelt, trägt mehr Compliance-Verantwortung als wer eine zertifizierte Standardlösung einkauft. Beide Wege sind möglich – aber die Governance-Anforderungen und der Compliance-Rahmen müssen von Anfang an in die Analyse einfließen.
Eine strukturierte Analyse – inklusive Reifegrad-Assessment, Use-Case-Priorisierung und vollständigem Kostenvergleich – dauert typisch vier bis acht Wochen. Das hängt von der Anzahl der zu bewertenden Use Cases und der Komplexität der bestehenden Systemlandschaft ab. Ziel ist eine handlungsfähige Entscheidungsmatrix, nicht ein 200-seitiges Konzeptpapier.
Ein KI-Reifegrad-Assessment bewertet systematisch, wo ein Unternehmen beim Thema künstliche Intelligenz steht: Datenbasis, vorhandene Kompetenzen, laufende Initiativen, interne Regelwerke und technische Systemlandschaft. Es ist die Grundlage für jede fundierte make-or-buy-Entscheidung – denn wer den eigenen Ausgangspunkt nicht kennt, kann keine sinnvolle Richtung wählen.
Ja – Outsourcing der KI-Softwareentwicklung an spezialisierte Anbieter ist eine verbreitete Option. Dabei bleiben Datensouveränität, Intellectual Property und strategische Kontrolle beim Unternehmen, während externe Expertise die Entwicklung übernimmt. Wichtig: Klare Verträge zu Datenhoheit, Quellcode-Eigentum und Wartungsverantwortung sind Pflicht.
Die zentralen Faktoren sind: strategisches Differenzierungspotenzial des Use Cases, Datensouveränität und DSGVO-Anforderungen, vollständige Gesamtkosten der Eigenentwicklung im Vergleich zu Lizenzkosten, Time-to-Market, vorhandenes internes Know-how sowie das Risiko von Vendor Lock-in. Eine Entscheidungsmatrix gewichtet diese Kriterien systematisch für jeden Use Case.
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