Ihr Unternehmen braucht eine Lösung mit KI-Agenten. Doch eine wichtige Entscheidung steht bevor: Sollten Sie eine bestehende Lösung kaufen oder Zeit und Ressourcen in eine Eigenentwicklung investieren?
Diese Frage verunsichert Entscheider häufig, weil es keine Patentlösung gibt. Wichtig zu wissen: KI-Lösungen zu skalieren ist teurer und anspruchsvoller, als es scheint. Da der Einsatz von KI in Unternehmen rasant wächst und sich zahlreiche Chancen bieten, stürzen sich viele Unternehmen überhastet in Projekte. 88 % der KI-Pilotprojekte erreichen nie ihre finale Form.
Bevor Ihr Unternehmen oder Team sich für Kaufen oder Selbstentwickeln entscheidet, sollten Sie die Vorteile und Fallstricke kennen.
Selbst entwickelte KI-Agenten scheitern oft in der Praxis
Eigenentwicklungen mögen Aufgaben in kontrollierten Umgebungen erledigen, können aber nicht mit kommerziellen Agenten mithalten, die die neuesten Large Language Models (LLM) nutzen und über die Engineering-Ressourcen für kontinuierliche Weiterentwicklung und Wartung verfügen. Selbst entwickelte Agenten liefern oft schlechtere Antworten, weil die zugrunde liegende Retrieval Augmented Generation (RAG) bei einem höheren Volumen an Dokumentensuchen an Wirksamkeit verliert.
Ein aktuelles Beispiel für die Herausforderungen einer Eigenentwicklung ist Klarna: Das Unternehmen entschied sich, eine eigene, rein KI-basierte Kundensupport-Plattform aufzubauen. OpenAI unterstützte bei der Entwicklung dieser KI-Agenten-Plattform. Nach wenigen Monaten waren die Kunden frustriert über die schlechte Qualität der vom System generierten Antworten. Nach dem Deployment konnte OpenAI keine weitere Engineering-Unterstützung für einen effektiven Betrieb der Plattform leisten. Klarna stellt nun wieder menschliche Support-Mitarbeitende ein, um die Situation zu bereinigen.
Time-to-Value: Der Vorteil des Kaufens
Einer der deutlichsten Unterschiede zwischen Selbstentwickeln und Kaufen ist die Zeit bis zum messbaren Mehrwert. Laut Gartner dauert es bei internen Projekten in der Regel etwa 8 Monate bis zur Produktionsreife. Rechnet man die Zeit für die Konzeption von Datenpipelines, den Aufbau der Infrastruktur und die Integration der Lösung hinzu, verlängern sich die Zeitpläne noch weiter.
Anbieter haben mit vielen dieser Probleme nicht zu kämpfen. McKinsey zufolge kann eine etablierte KI-Plattform das Deployment um den Faktor 10 beschleunigen. Die Kunden von Maven AGI gehen innerhalb von Tagen oder Wochen live statt nach Monaten.
Die vollständigen Gesamtbetriebskosten verstehen
Selbst wenn Infrastruktur und ein internes Engineering-Team vorhanden sind, verursacht der Aufbau einer eigenen KI-Agenten-Plattform erhebliche Opportunitätskosten. Das Engineering-Team muss die Entwicklung der Kernprodukte verlangsamen oder pausieren, um Engineering-, Design- und Produktressourcen auf den Aufbau eines internen Agenten umzulenken. Jeder Sprint für diese Infrastruktur ist ein Sprint, der nicht in die Weiterentwicklung des Kernprodukts, begeisterte Nutzer oder Features für Wachstum und Umsatz fließt.
Ohne Engineering-Ressourcen oder Infrastruktur bei null anzufangen, kann sehr herausfordernd sein. Allein die Gehälter für Engineers liegen zwischen 380.000 und 530.000 US-Dollar pro Jahr, Zusatzleistungen nicht eingerechnet. Gemeinkosten und Cloud-Services kosten in der Regel zwischen 5.000 und 20.000 US-Dollar pro Monat. Hinzu kommt, dass Security-Audits den Entwicklungszeitraum um 9 bis 18 Monate verlängern können. Die Kosten im ersten Jahr belaufen sich oft auf 1.000.000 bis 2.000.000 US-Dollar, während laufende Ausgaben für Wartung, Modell-Updates, Compliance und Skalierung die jährlichen Kosten auf 500.000 bis 1.000.000 US-Dollar oder mehr treiben können.
Wann Selbstentwickeln strategisch sinnvoll ist
Für manche Unternehmen mit großen F&E-Budgets und reichlich Engineering-Talent ist eine eigene KI-Agenten-Plattform eine realistische Option. Unternehmen wie Bloomberg und JPMorgan Chase haben eigene KI-Modelle entwickelt, die auf ihre proprietären Daten und Workflows zugeschnitten sind – mit beeindruckenden Ergebnissen.
Ein Vorteil einer internen Plattform ist die vollständige Kontrolle über Anpassungen, Features und User Experience. KI ist ein zentraler Bestandteil des Wettbewerbsvorteils dieser Unternehmen, und ihre Organisationsstruktur ist auf langfristige Investitionen ausgelegt. Das ist allerdings eher die Ausnahme als die Regel.
Warum viele Unternehmen auf einen hybriden Ansatz setzen
Viele Großunternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz und kombinieren zuverlässige Anbieterplattformen mit eigenen Komponenten. Diese Strategie nutzt die Stärken von Anbieterlösungen und minimiert zugleich den internen Engineering-Aufwand.
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