"Wir bauen das selbst."

Wir hören diesen Satz oft. Ein IT-Leiter lehnt sich zurück, verschränkt die Arme. "Wir haben doch ein gutes Entwicklerteam. Wie schwer kann das schon sein?"

Die Antwort ist: sehr schwer. Aber das merkt man erst später.

Die Rechnung am Anfang

Die erste Kalkulation sieht immer gut aus.

Entwicklung: vielleicht 150.000 Euro. Ein paar Entwickler, drei Monate, fertig. Dazu ein KI-Experte, sagen wir 80.000 im Jahr. Gesamtkosten überschaubar. Kontrolle komplett bei uns. Maßgeschneidert auf unsere Prozesse.

Klingt vernünftig. Das Problem ist: Diese Rechnung ist falsch. Nicht, weil die Zahlen falsch sind. Sondern weil sie unvollständig sind.

Was niemand einkalkuliert

Eine Studie der RAND Corporation hat sich 2024 angeschaut, warum KI-Projekte scheitern. Das Ergebnis: 80 Prozent aller KI-Projekte scheitern. Doppelt so viele wie bei klassischer IT-Entwicklung.

Doppelt so viele. Das hat Gründe.

Der größte Kostenblock kommt nach dem Deployment. 65 Prozent der Gesamtkosten entstehen nicht während der Entwicklung, sondern danach. Wartung, Updates, Compliance-Anpassungen, Infrastruktur-Upgrades.

Unternehmen unterschätzen die Kosten im Schnitt um 500 bis 1000 Prozent. Das ist keine Rundung. Das ist Faktor zehn.

Ein Projekt, das mit 150.000 Euro kalkuliert wurde, kostet am Ende 1,5 Millionen.

Die Realität sieht so aus

Sie entwickeln Ihr System. Nach acht Monaten – so lange dauert es im Schnitt vom Prototyp zur Produktion – läuft es. Ihre Mitarbeiter nutzen es. Alles gut.

Dann ändert sich die DSGVO-Richtlinie. Ihr System muss angepasst werden. Ihr Entwickler, der das System gebaut hat, ist mittlerweile bei einem anderen Unternehmen. In KI-Teams liegt die Fluktuation bei 40 Prozent.

Oder: Ein neues LLM kommt raus, das besser funktioniert. Sie wollen upgraden. Aber Ihr System ist auf das alte Modell zugeschnitten. Umbau nötig.

Oder: Ihre Dateninfrastruktur entwickelt sich weiter. Neue Systeme kommen dazu. Ihr RAG muss integriert werden. Wieder Entwicklungsaufwand.

Diese Kosten stehen in keiner ursprünglichen Kalkulation.

Wartung: 5.000 bis 20.000 Euro pro Monat. Compliance: 10.000 bis 100.000 Euro pro Jahr. Computing-Kosten steigen bis 2025 um 89 Prozent, weil KI-Workloads mehr Rechenleistung brauchen.

Und dann ist da noch das größte Problem.

Warum es technisch scheitert

Informatica hat 2025 über 1.000 Chief Data Officers befragt. Die Top-Hindernisse für KI-Projekte:

Datenqualität: 43 Prozent. Ihre Dokumente sind nicht sauber strukturiert. Metadaten fehlen. Duplikate existieren. Veraltete Informationen sind nicht markiert.

Technische Reife: 43 Prozent. Die Infrastruktur ist nicht bereit. Vektordatenbanken, Embedding-Modelle, Retrieval-Logik – das ist komplex.

Skills: 35 Prozent. Ihr Team kann entwickeln, aber versteht es RAG? Kennt es die Fallstricke? Kann es die Retrieval-Qualität evaluieren?

Allein die Datenaufbereitung verschlingt 30 bis 40 Prozent der Projektzeit. Nicht die Entwicklung. Die Aufbereitung.

Und am Ende erreichen nur 48 Prozent der KI-Projekte überhaupt die Produktionsreife.

Die Erfolgsquote

Eine Studie des MIT NANDA hat 300 KI-Deployments analysiert.

Vendor-Lösungen: 67 Prozent erfolgreich.
Eigenentwicklung: 22 Prozent erfolgreich.

Das ist keine Kleinigkeit. Das ist der Unterschied zwischen "funktioniert meistens" und "scheitert meistens".

Der Trend ändert sich

Andreessen Horowitz hat 100 CIOs befragt. Das Ergebnis: Unternehmen wechseln massiv von Build zu Buy.

90 Prozent testen externe Lösungen für Customer Support. Nicht, weil sie nicht entwickeln könnten. Sondern weil sie gemerkt haben: Interne Tools sind schwer zu warten. Sie halten nicht Schritt mit der Entwicklung. Und sie binden Ressourcen, die woanders fehlen.

Die Erkenntnis ist simpel: Spezialisierte Anbieter haben das Problem hundertfach gelöst. Die Stolpersteine kennen sie. Die Compliance ist geklärt. Die Infrastruktur steht.

Sie als Unternehmen müssen das Rad nicht neu erfinden.

Wann macht Eigenentwicklung Sinn?

Es gibt Fälle, wo Eigenentwicklung richtig ist.

Wenn Ihr Anwendungsfall ein echter Wettbewerbsvorteil ist. Nicht nur Effizienz, sondern etwas, das Ihr Geschäftsmodell fundamental verändert.

Wenn Sie ein erfahrenes Data-Science-Team haben, das bleibt.

Wenn Ihre Dateninfrastruktur ausgereift ist und Sie langfristige Ressourcen gesichert haben.

Für Wissensmanagement und Dokumentensuche trifft das selten zu.

Die Alternative

RAG-Lösungen wie KnowledgePilot kombinieren externe Intelligenz mit Ihrem internen Wissen. Sie bekommen Individualisierung ohne Eigenentwicklung.

Ihre Dokumente, Ihre Zugriffsrechte, Ihre Compliance-Anforderungen. Aber die Technologie dahinter ist ausgereift, gewartet, aktualisiert.

Sie zahlen für eine Lösung, nicht für ein Projekt.

Die Rechnung am Ende

Build versus Buy ist eine Kosten-Nutzen-Rechnung.

Wer nur die Entwicklungskosten sieht, übersieht 65 Prozent der Ausgaben.
Wer die Erfolgsquoten ignoriert, plant mit 22 Prozent Erfolgschance.

Ihre Ressourcen sind begrenzt. Ihre Entwickler könnten an Ihrem Kernprodukt arbeiten. Stattdessen bauen sie ein internes Tool, das vielleicht scheitert.

Das ist der wahre Preis von "Wir bauen das selbst."