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KI selbst bauen oder einkaufen?

Mittelstand: Die Frage kommt vor der Antwort

Veröffentlicht am 08. September 2026


Ein Produktionsleiter aus dem Maschinenbau steht vor der Entscheidung: Copilot Studio selbst konfigurieren oder eine fertige Branchenlösung einkaufen? Die Frage klingt strategisch – ist aber ohne Prozessklarheit nicht seriös beantwortbar. Make or Buy ist eine der ältesten Entscheidungen im Investitionsmanagement, und im Kontext von KI wird sie meist zu früh gestellt.

Selbst bauen ohne definierten Prozess

Wer sich für die Eigenentwicklung entscheidet, ohne den Prozess vorher zu kennen, baut in der Regel für den lautesten Wunsch im Raum – nicht für den größten Hebel. Ein Agent wird für einen Einzelfall konfiguriert, der selten vorkommt, während der eigentliche Engpass unangetastet bleibt.

Typisch dafür ist eine Demo, die in der Projektrunde beeindruckt, im täglichen Betrieb aber an Ausnahmen und Sonderfällen scheitert, die im Prototyp nie vorkamen. Die Folge sind wachsende Wartungskosten für eine Lösung, die im Alltag kaum genutzt wird, und ein Wissen, das an einer einzelnen Person im Unternehmen hängt.

Verlässt diese Person das Projekt oder das Unternehmen, bleibt eine Konfiguration zurück, die niemand mehr versteht – und die trotzdem weiterläuft, weil niemand sie abzuschalten wagt. Der eigentliche Preis eines gescheiterten Eigenbaus ist dabei selten die investierte Zeit, sondern das Vertrauen im Team, das beim nächsten Vorschlag deutlich zurückhaltender reagiert.

Plattformen wie Copilot Studio senken die technische Einstiegshürde erheblich – sie ersetzen aber nicht die vorgelagerte Frage, welcher Prozessschritt überhaupt automatisiert werden soll.

Einkaufen ohne definierten Prozess

Der Kauf einer fertigen Lösung wirkt auf den ersten Blick risikoärmer, weil die technische Verantwortung beim Anbieter liegt. Ohne Prozessklarheit entsteht dabei jedoch ein anderes Problem: Die Auswahl stützt sich dann meist auf eine Feature-Liste im Angebotsvergleich – nicht auf die tatsächliche Häufigkeit und Reihenfolge der eigenen Arbeitsschritte.

Die Lösung passt selten exakt auf die eigenen Abläufe, und die Lücke wird im Alltag durch Workarounds gefüllt, die den eigentlichen Effizienzgewinn wieder auffressen. Genau das zeigt sich in vielen Unternehmen an bezahlten Lizenzen, die zwar eingeführt, aber nie wirklich in den Arbeitsalltag integriert wurden – weil niemand vorher festgelegt hatte, an welcher Stelle im Prozess sie greifen sollen.

Hinzu kommt, dass viele Anbieter mit proprietären Datenstrukturen arbeiten, sodass ein späterer Wechsel nicht nur eine neue Lizenz kostet, sondern auch eine aufwendige Migration nach sich zieht. Ein Werkzeug kann technisch ausgereift sein und trotzdem wirkungslos bleiben, wenn der Prozess dahinter nicht feststeht.

Die Reihenfolge, die trägt

Die Entscheidung zwischen Eigenentwicklung und Einkauf gehört an das Ende einer Analyse – nicht an den Anfang. Genau hier setzt der KIRA-Prozess von Jörn Kugler an: die KI-Readiness-Analyse der KI PRAXIS AKADEMIE.

Er klärt vor jeder Tool-Entscheidung:

  • Wie läuft ein Prozess heute tatsächlich ab?
  • Wie oft tritt er auf?
  • An welchen Stellen werden Entscheidungen getroffen?
  • Wo sind bereits ausreichend saubere Daten für eine Automatisierung vorhanden?

Methodisch gestützt wird das auf dieselbe DMAIC-Logik, die auch in klassischen Prozessverbesserungen zum Einsatz kommt: erst definieren und messen, dann analysieren – erst danach über das Werkzeug entscheiden.

Aus dieser Analyse ergibt sich meist von selbst, ob eine Eigenentwicklung den vorhandenen Spielraum sinnvoll nutzt oder ob eine eingekaufte Lösung den definierten Bedarf präziser trifft. Diese Reihenfolge kostet am Anfang Zeit – sie verhindert aber die deutlich teurere Korrektur im Nachhinein.

Fazit: Erst der Prozess, dann das Werkzeug

Make or Buy ist am Ende keine Technologiefrage, sondern die Konsequenz aus einer vorher getroffenen Prozessentscheidung. Wer diese Reihenfolge umdreht, kauft oder baut meist am eigentlichen Bedarf vorbei – und zahlt die Differenz später doppelt.


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