KI selbst entwickeln, kaufen oder bauen lassen?
Es gibt drei Wege, einen KI-Agenten in den Produktivbetrieb zu bringen. Jeder ist in bestimmten Situationen der richtige. Hier finden Sie eine ehrliche Entscheidungshilfe, einschließlich der Fälle, in denen ein eingebettetes Team nicht die Antwort ist.
Jede ist richtig, je nach Situation.
Selbst entwickeln
Wenn KI zum Kern Ihres Produkts gehört und Sie erfahrene KI-Engineers einstellen und halten können.
Der Teamaufbau ist langsam und teuer, die Stellen sind schwer zu besetzen, und die Verantwortung für die Zuverlässigkeit tragen Sie allein.
Fertig kaufen
Wenn ein Standardablauf fast genau zu einem ausgereiften SaaS-Produkt passt.
Standardprodukte sind bewusst allgemein gehalten. Ihre Sonderfälle und Ihr Datenmodell passen selten hinein, und Ihr Einfluss ist begrenzt.
Partner einbetten
Wenn ein bestimmter Workflow schnell in Betrieb gehen, in Ihre Systeme eingebunden sein und zuverlässig laufen soll.
Nicht sinnvoll, wenn der Bedarf sehr klein ist oder wenn Sie langfristig tiefes eigenes Know-how im Haus brauchen.
Dieselben fünf Fragen, drei Antworten.
Selbst entwickeln: Monate für Einstellung und Einarbeitung
Selbst entwickeln: vollständig individuell, mit der Zeit
Selbst entwickeln: liegt vollständig bei Ihnen
Selbst entwickeln: Gehälter, Einarbeitung, Mitarbeiterbindung
Selbst entwickeln: KI zum Kern gehört und Sie einstellen können
Was jeder Weg auf Dauer kostet.
Beim Kauf legt der Anbieter den Preis fest, pro Nutzer oder nach Verbrauch. Deshalb fehlt er hier. Die beiden anderen Wege lassen sich nebeneinanderstellen.
Die Gigabit-Spalte ist aus unseren veröffentlichten Preisen errechnet. Die Spalte zur Eigenentwicklung zeigt die Einstellungskosten eines einzelnen US-amerikanischen Kunden aus der HR-Tech-Fallstudie. Sie ist kein Marktdurchschnitt. Alle Beträge sind in US-Dollar angegeben.
Die Ausgangslage spricht gegen den Eigenbau
Beginnen Sie mit den Basisraten. 95 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen haben keinen messbaren Effekt auf die Gewinn- und Verlustrechnung (MIT, 2025), und Gartner erwartet, dass mehr als 40 % der Projekte mit agentischer KI bis Ende 2027 eingestellt werden, wegen der Kosten und des unklaren Nutzens (Gartner, 2025). Fast alle nutzen generative KI, aber die Nutzung bleibt oberflächlich: 91 % der von RSM befragten mittelständischen Unternehmen setzen generative KI ein, doch nur 25 % haben sie in ihre Kernprozesse integriert (RSM, 2025). Gescheitert wird fast nie am Modell, sondern am Engineering, an den Evals und am Betrieb drumherum. Ein Team, das bei null anfängt, lernt diesen Teil auf die teure Art kennen.
In einem Nachmittag entschieden
Vier Fragen klären die meisten Fälle: Ist dieser Agent Ihr Kernprodukt? Haben Sie Senior-KI-Engineers, oder können Sie welche einstellen? Wie groß ist der Zeitdruck? Wie hoch ist der Anspruch an die Zuverlässigkeit? Kernprodukt und starkes eigenes Team sprechen für die Eigenentwicklung. Verbreiteter Workflow und Zeitdruck sprechen für den Einkauf. Ein echtes Unterscheidungsmerkmal ohne eigenes Team spricht für eingebettete Engineers. Wenn Sie die Antwort anhand Ihrer konkreten Situation bewerten lassen möchten, beginnen Sie mit dem AI Readiness Assessment (Englisch). Oder Sie senken das Risiko mit einem zweiwöchigen Sprint zum Festpreis, der einen klar abgegrenzten Plan liefert, bevor Sie sich festlegen.
Wenn KI zum Kern Ihres Produkts gehört und Sie Senior-Engineers einstellen können, entwickeln Sie selbst. Wenn ein Standardtool Ihren Bedarf genau abdeckt, kaufen Sie es. Ein eingebetteter Partner wie Gigabit passt, wenn ein bestimmter Workflow schnell in Betrieb gehen und zuverlässig laufen soll. Oft ist das die Brücke zur späteren Eigenentwicklung.
Selbst entwickeln, kaufen oder bauen lassen: Ihre Fragen
Sollte ich einen KI-Agenten selbst entwickeln oder einkaufen?
Kaufen Sie ein oder arbeiten Sie mit einem spezialisierten Anbieter zusammen, es sei denn, der Agent ist Ihr Kernprodukt und Sie können Senior-KI-Engineers einstellen. Die MIT-Studie von 2025 ergab, dass der Einkauf bei spezialisierten Anbietern oder die Partnerschaft mit ihnen in etwa 67 % der Fälle erfolgreich war, Eigenentwicklungen dagegen nur rund ein Drittel so oft. Eigenentwicklungen bleiben meist am Betriebsaufwand hängen: Evals, Drift und Integration.
Was ist günstiger: KI-Agenten selbst entwickeln oder von einem Partner bauen lassen?
Nach den veröffentlichten Zahlen meist der Partner. Ein Agent von Gigabit wird zum Pauschalpreis ab 8.000 $ gebaut und für 3.000–20.000 $ pro Monat betrieben. Drei Jahre Betrieb kosten damit 108.000–720.000 $. Bei einem Kunden von Gigabit, einem US-amerikanischen Unternehmen, kostete ein Senior-KI-Engineer 195.000–220.000 $ pro Jahr (Vollkosten), also 585.000–660.000 $ in denselben drei Jahren. Die Eigenentwicklung ist im Vorteil, wenn Agenten Ihr Kernprodukt sind und die Arbeit nie endet.
Sollten wir ein eigenes KI-Team aufbauen oder einen Partner einbetten?
Bauen Sie ein eigenes Team auf, wenn KI zum Kern Ihres Produkts gehört, die Arbeit dauerhaft anfällt und Sie erfahrene KI-Engineers tatsächlich einstellen und halten können. Das ist derzeit schwierig und dauert. Betten Sie einen Partner wie Gigabit ein, der direkt in Ihrem Team arbeitet (Forward-Deployed), wenn ein bestimmter Workflow schnell in Betrieb gehen und zuverlässig laufen soll, ohne dass Sie die gesamte Last aus Personalsuche und Betrieb selbst tragen. Viele Teams starten mit einem eingebetteten Partner, um zu liefern, und bauen das eigene Know-how nach und nach auf.
Wann ist es richtig, ein fertiges KI-Tool zu kaufen?
Ein fertiges Tool ist richtig, wenn Ihr Bedarf ein Standardablauf ist, den ein ausgereiftes SaaS-Produkt schon fast genau abdeckt, und Sie weder tiefe Anpassungen noch viel Kontrolle brauchen. Sobald Ihre Sonderfälle, Ihr Datenmodell oder Ihre Integrationen wichtig werden, stößt ein Standardprodukt an Grenzen.
Kann Gigabit uns auch beim Aufbau eigener Kompetenz helfen, nicht nur liefern?
Ja. Die Embedded AI Teams von Gigabit arbeiten mit Ihren Engineers zusammen und bringen sie im laufenden Projekt fachlich voran. So wird das eingebettete Team zur Brücke hin zu eigener Kompetenz und nicht zur Abhängigkeit.
Was ist der schnellste Weg zu einem funktionierenden KI-System?
Ein eingebettetes Team. Ein Partner, der direkt in Ihrem Team arbeitet (Forward-Deployed), kann einen produktiven Workflow in wenigen Wochen in Betrieb nehmen. Ein eigenes Team einzustellen dauert Monate, und ein Standardtool bringt die Grenzen eines generischen Produkts mit.
Nicht sicher, welcher Weg passt?
Beschreiben Sie uns den Workflow und die Rahmenbedingungen. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung, auch wenn die Antwort Eigenentwicklung oder Kauf lautet.