Make or Buy für KI-Teams — wo intern, wo extern?

Worum es geht — Pain und Gain

Jobs to be done

• Für jede KI-Rolle bewerten, ob intern, extern oder hybrid die richtige Lösung ist.
• Plattformkomponenten zwischen Eigenbau, Kauf und Cloud-Service abgrenzen.
• TCO ehrlich rechnen — inkl. Onboarding, Fluktuation, Wartung und Vendor-Risiko.
• Vakanzzeiten realistisch in das Modell einrechnen.
• Vorstand und Einkauf ein gemeinsames Entscheidungsraster geben.

Entscheidungs-Framework

Pain — die typischen Fehl-Entscheidungen

Fehler 1: alles selber bauen, weil „strategisch". Konsequenz: Plattform-Bau bindet 70 % der Kapazität, Use-Cases liefern nicht. Fehler 2: alles extern, weil schneller. Konsequenz: kein Wissensaufbau, Dauerabhängigkeit von einem oder zwei Dienstleistern. Fehler 3: das Pendel zwischen beiden Extremen. Konsequenz: hoher Cost-of-Switching, frustrierte Teams.

Gain — Was ein gutes Make-or-Buy-Raster leistet

Es macht jede Entscheidung erklärbar — gegenüber Vorstand, Einkauf, Aufsichtsrat. Es trennt strategische Tiefe (Make) von Commodity (Buy). Es macht TCO über 36 Monate vergleichbar und erfasst Vakanzkosten ehrlich. Es eliminiert Bauchgefühl als Hauptkriterium.

Linie 1: Dauer des Bedarfs

Bedarf 6 Monate: fast immer Buy (Contracting). Bedarf 6–18 Monate: Hybrid, oft Interim-Lead plus parallel Festsuche. Bedarf > 18 Monate: Make, weil Vakanzkosten und Lernkurve einer Wiederbeschaffung den Vorteil von Buy auffressen.

Linie 2: strategische Differenzierung

Was direkt zur Wettbewerbsfähigkeit beiträgt — KI im Kernprodukt, eigene Daten, eigene Modelle — gehört intern. Was Commodity ist — Standard-Plattform-Bausteine, Audit-Tools, generische LLM-API-Integration — wird gekauft oder als Cloud-Service bezogen.

Linie 3: Marktverfügbarkeit

Profile, die regelmäßig hireable sind (AI Engineer, Data Scientist, MLOps Engineer in den meisten Stacks), können intern aufgebaut werden. Knappe Spezialprofile (Senior LLM Engineer mit Self-Hosting-Erfahrung, RAG-Architekt mit produktivem Volumen, Vision-Spezialist Edge) werden temporär extern überbrückt, weil die Vakanzzeit das Programm sonst verzögert.

TCO-Vergleich über 36 Monate

Ein Senior-Profil Make: 100.000 € Jahresbrutto + 25 % Nebenkosten + 30 % Erfolgshonorar im Jahr 1 + 5 % Fluktuationsrisiko = rund 405.000 € über 36 Monate. Buy: 1.500 € Tagessatz × 200 Tage = 300.000 € pro Jahr = 900.000 € über 36 Monate. Make ist über 36 Monate deutlich günstiger, sofern die Rolle dauerhaft besteht und das Profil bleibt.

Aber: die ersten 9 Monate liefert Make nichts (Vakanz + Onboarding), Buy liefert ab Woche 3. Wer Vorstandszusagen für Monat 6 hat, kann sich reines Make nicht leisten — der Hybrid ist die einzige sinnvolle Antwort.

Plattform: was wirklich kaufen, was selber bauen

Selber bauen: Use-Case-Orchestrierung, Domänen-Modelle, eigene Evaluation, Wissensaufbau-Komponenten. Kaufen / Cloud: Modell-Serving, Vektor-DB, Monitoring, LLM-Gateway-Basis, Identity. Standardisieren statt selbst bauen, wenn drei oder mehr Anbieter eine vergleichbare Lösung anbieten.

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Was bedeutet Make or Buy in IT?

Die Entscheidung, ob eine Fähigkeit, Komponente oder Rolle intern aufgebaut (Make) oder extern bezogen (Buy) wird.

Wer trifft die Make-or-Buy-Entscheidung?

Typisch CIO/CTO gemeinsam mit Einkauf und HR. Bei strategisch zentralen Rollen mit Vorstandsfreigabe.

Welche Risiken hat Buy?

Vendor-Lock-in, fehlender Wissensaufbau, Margenrisiko bei Vertragsverlängerungen, Compliance-Schnittstellen.

Nächster Schritt

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