11.12.2025
2 Min. Lesezeit
Der große AI-Wandel: Warum 76% der Unternehmen aufgehört haben, AI intern zu entwickeln
Die Landschaft der Unternehmens-KI hat gerade ihren dramatischsten Wandel erlebt. Neue Forschung von Menlo Ventures zeigt, dass 76% der Anwendungsfälle von Unternehmens-KI jetzt gekauft und nicht mehr intern entwickelt werden, eine vollständige Umkehrung von 2024, als die Verteilung 47% selbst entwickelt vs. 53% gekauft war. Dieser seismische Wandel repräsentiert mehr als sich ändernde Vorlieben; er signalisiert die Reifung des Marktes für Unternehmens-KI und die hart erlernten Lektionen aus Hunderten gescheiterter interner KI-Projekte.
Da Unternehmen im Jahr 2025 gemeinsam 37 Milliarden Dollar für generative KI ausgegeben haben (ein 3,2-facher Anstieg gegenüber 2024), erzählen die Daten eine klare Geschichte: Die Ära der individuellen KI-Entwicklung endet, und die Plattform-Ära hat begonnen.
Die Zahlen lügen nicht: Strategische Umkehr der Unternehmens-KI
Von Build-First zu Buy-First in 12 Monaten
Die Transformation verlief schneller, als irgendjemand vorhergesagt hatte. Laut der neuesten Analyse der Unternehmensausgaben hat sich das Verhältnis zwischen Eigenentwicklung und Kauf bei KI-Lösungen komplett umgedreht:
2024: 47% intern gebaut, 53% gekauft
2025: 24% intern gebaut, 76% gekauft
Der $37 Milliarden-Realitätscheck
Die Ausgaben für generative Unternehmens-KI erreichten im Jahr 2025 37 Milliarden Dollar, was mehr als 6% des gesamten Software-Marktes ausmachte, nur drei Jahre nach dem Start von ChatGPT. Aber hier ist der entscheidende Einblick: Der Großteil dieser Ausgaben floss in Anwendungen und Plattformen, nicht in individuelle Entwicklungen.
Die Botschaft der Unternehmenskäufer ist klar: Geschwindigkeit zum Mehrwert übertrumpft perfekte Anpassung.
Warum die individuelle KI-Entwicklung ihre Anziehungskraft im Unternehmen verlor
Die versteckten Kosten, die die individuelle Entwicklung getötet haben
Was als Begeisterung begann: „Wir bauen es selbst“, verwandelte sich schnell in Budget-Albträume. Unternehmenseinheiten stellten fest, dass die Entwicklung von individueller KI Kosten mit sich bringt, die weit über den anfänglichen Aufbau hinausgehen:
Entwicklungskosten: $100.000 bis $500.000+ für unternehmensgerechte Lösungen
Laufende Wartung: $5.000-$20.000 monatlich für Unternehmens-KI-Systeme
Compliance & Sicherheit: $10.000-$100.000 jährlich in regulierten Branchen
Technische Schulden: 65% der Gesamtkosten entstehen nach der Bereitstellung
Aber der eigentliche Killer war nicht finanzieller Natur; es war die Zeit
Das Time-to-Value-Problem
McKinseys neueste Forschung zeigt, dass, während 23% der Organisationen agentische KI-Systeme skalieren und 39% mit KI-Agenten experimentieren, die meisten maßgeschneiderten Lösungen nie über die Pilotphase hinauskommen. Interne Entwicklungen, die 6-monatige Lieferzeiten versprachen, dehnten sich zu mehrjährigen Projekten aus, während Standardlösungen in wenigen Wochen Mehrwert brachten.
Betrachten Sie dies: 50% der Entwickler nutzen jetzt täglich KI-Codierungstools, aber diese sind hauptsächlich Plattformen wie GitHub Copilot und Claude Code, nicht maßgeschneiderte interne Werkzeuge.
Die Integrationskomplexitätswand
Vielleicht wurde die Integrationskomplexität als eine der am meisten unterschätzten Herausforderungen angesehen. Unternehmen entdeckten, dass 60% der KI-Entwicklungszeit durch das Verbinden von Systemen, das Verwalten von APIs und das Sicherstellen des Datenflusses verbraucht wurde, Arbeiten, die moderne KI-Plattformen automatisch erledigen.
Wie ein CTO eines Fortune 500-Unternehmens meinte:
„Wir dachten, wir bauen KI. Tatsächlich haben wir Rohrleitungen gebaut.“
Der Plattformvorteil: Warum Kaufen zum Gewinnen wurde
Geschwindigkeit zur Markteinführung veränderte die Entscheidungsfindung
Die Wettbewerbsvorteile von KI-Plattformen wurden unbestreitbar:
Bereitstellungsgeschwindigkeit: Tage statt Monate für die Implementierung
Vorgefertigte Integrationen: 1500+ Konnektoren statt individueller API-Entwicklung
Automatische Updates: Ständige Verbesserung statt manuelle Wartung
Bewährte Zuverlässigkeit: Erprobt im großen Maßstab statt ungetesteter individueller Code
Der Sicherheits- und Compliance-Game-Changer
Mit 59,9% der KI/ML-Transaktionen, die aus Sicherheitsgründen blockiert werden, benötigten Unternehmen Lösungen mit integrierter Governance. Führende KI-Plattformen umfassen jetzt:
Sicherheit auf Unternehmensniveau als Standard
Compliance-Frameworks für GDPR, HIPAA und SOX
Audit-Trails und Überwachungsfunktionen
Rollenbasierte Zugriffskontrollen
Der Aufbau dieser Fähigkeiten intern erfordert spezielles Sicherheits-Know-how, das den meisten Unternehmen fehlt.
Multi-Agenten-Systeme: Der Komplexitäts-Kipppunkt
Der Aufstieg von Multi-Agenten-KI-Systemen, bei denen mehrere spezialisierte Agenten an komplexen Workflows zusammenarbeiten, erwies sich als das endgültige Aus für die kundenspezifische Entwicklung.
Googles jüngster Start von Gemini 2.0 "für das agentische Zeitalter" zeigt die Raffinesse, die für moderne KI-Systeme erforderlich ist. Diese sind keine einfachen Chatbots; sie sind orchestrierte Intelligenznetzwerke, die benötigen:
Fortgeschrittene Argumentationsfähigkeiten
Natürliche Werkzeugintegration
Multimodale Verarbeitung (Text, Stimme, Bild, Video)
Echtzeitlernen und -anpassung
Die Eintrittsbarriere für den Bau dieser Systeme ist jetzt so hoch, dass selbst Technologieriesen mit der Umsetzungskomplexität zu kämpfen haben.
Wann der Bau von KI noch Sinn macht (Spoiler: Selten)
Die 24%-Ausnahme: Wo kundenspezifische Entwicklung überlebt
Während die überwiegende Mehrheit der Unternehmen zu gekauften Lösungen übergegangen ist, macht kundenspezifische Entwicklung in bestimmten Szenarien weiterhin Sinn:
Einzigartiger Wettbewerbsvorteil: Proprietäre Algorithmen, die Ihr Geschäftsmodell definieren
Extreme Compliance-Anforderungen: Hoch regulierte Branchen mit einzigartigen Einschränkungen
Abhängigkeiten von Altsystemen: Tiefgreifende Integration mit unersetzlicher alter Infrastruktur
Unbegrenzte Budgets: Organisationen mit bedeutenden KI-Forschungsabteilungen
Der Hybridansatz: Das Beste aus beiden Welten
Kluge Unternehmen entscheiden sich nicht zwischen bauen oder kaufen, sie entscheiden sich dafür bauen MIT kaufen. Moderne KI-Plattformen bieten:
White-Label-Implementierungsoptionen
API-first-Architektur für Anpassungen
Open-Source-Kompatibilität
Dieser Hybridansatz liefert die Geschwindigkeit von Plattformen mit der Flexibilität kundenspezifischer Lösungen.
Die Revolution der Unternehmens-KI-Beschaffung
Von IT-Projekten zu strategischen Initiativen
Die KI-Beschaffung hat sich von technischen Entscheidungen zu strategischen Imperativen entwickelt. 64 % der Beschaffungsexperten erwarten, dass generative KI ihre Abläufe innerhalb von fünf Jahren grundlegend verändern wird.
Die neuen Bewertungskriterien priorisieren:
Time to Value: Wochen, nicht Monate
Gesamtkosten des Besitzes: Einschließlich versteckter Kosten
Skalierbarkeit: Von der Pilotierung bis zur unternehmensweiten Implementierung
Integrationsökosystem: Vorgefertigte Konnektoren und APIs
Governance-Fähigkeiten: Sicherheit, Compliance und Prüfbarkeit
Das Plattform-Auswahl-Framework
Führende Unternehmen verwenden jetzt strukturierte Frameworks zur Bewertung von KI-Plattformen:
Technische Anforderungen:
Unterstützung von Multi-Agenten-Workflows
Unternehmensintegration
Echtzeitüberwachung und -analyse
Skalierbare Infrastruktur
Geschäftliche Anforderungen:
Schnelle Bereitstellungszeiten
Vorhersehbare Preismodelle
Schulungs- und Unterstützungsprogramme
Compliance-Zertifizierungen
Die Zukunft: Plattform-zuerst-KI-Strategie
Warum sich dieser Trend beschleunigen wird
Mehrere Faktoren sorgen dafür, dass der Wechsel von Bau zu Kauf fortgesetzt wird:
Modellkomplexität: Grenzüberschreitende KI-Modelle erfordern massive Infrastrukturinvestitionen
Integrationsanforderungen: Moderne Workflows erfordern 10+ Systemverknüpfungen
Regulatorischer Druck: Compliance-Anforderungen bevorzugen bewährte Plattformen
Fachkräftemangel: KI-Expertise ist zu teuer und selten, um intern zu skalieren
Das Erfolgshandbuch der Gewinner
Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, teilen gemeinsame Strategien:
Beginnen Sie mit Plattformen: Bewerten Sie bewährte Lösungen, bevor Sie eine kundenspezifische Entwicklung in Betracht ziehen
Fokus auf Integration: Priorisieren Sie Lösungen, die bestehende Systeme verbinden
Planen Sie für die Skalierung: Wählen Sie Plattformen, die mit Ihrer Organisation wachsen
Investieren Sie in Schulungen: Erfolg hängt von der Benutzerakzeptanz ab, nicht nur von der Technologie
Handeln: Ihre KI-Plattform-Strategie
Schritt 1: Überprüfen Sie Ihre aktuellen KI-Initiativen
Bevor Sie neue Entscheidungen treffen, bewerten Sie bestehende Projekte:
Welche kundenspezifischen Entwicklungen sind ins Stocken geraten oder über Budget?
Welche Integrationsherausforderungen blockieren den Fortschritt?
Wie viel Entwicklungszeit wird für nicht-KI-Aufgaben aufgewendet?
Schritt 2: Definieren Sie Ihre Plattformanforderungen
Erstellen Sie ein strukturiertes Bewertungsframework:
Unverzichtbare Funktionen für Ihre Branche
Integrationsanforderungen für bestehende Systeme
Compliance-Standards für Ihre Organisation
Skalierbarkeitsanforderungen für künftiges Wachstum
Schritt 3: Bewerten Sie führende Plattformen
Bauen Sie nicht, was Sie kaufen können. Führende KI-Agentenplattformen wie Beam AI bieten:
Visuelle Workflow-Builder für nicht-technische Benutzer
Fazit: Ergreifen Sie das Plattform-Zeitalter
Die Entscheidung "Unternehmens-KI bauen vs. kaufen" ist keine Debatte mehr, die Daten haben entschieden. Mit 76 % der Organisationen, die jetzt KI-Lösungen kaufen, und 37 Milliarden US-Dollar an Ausgaben für Unternehmens-KI, die in Plattformen und Anwendungen fließen, ist die Botschaft klar: Die Zukunft gehört denen, die KI am schnellsten implementieren können, nicht denen, die sie von Grund auf neu bauen.
Die Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, sind nicht diejenigen mit den größten Entwicklerteams. Sie sind diejenigen mit den besten Plattformstrategien.
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