KI outsourcen oder selbst machen? Die Make-vs-Buy-Entscheidung für den Mittelstand

KI outsourcen oder selbst machen hängt an vier Fragen: Wie schnell brauchst du Ergebnisse, wie lange soll das System laufen, wie tief steckt KI in deinem Kerngeschäft, und wer soll es in drei Jahren betreiben. Wer nur die ersten beiden beantwortet, landet fast immer bei der Agentur. Wer alle vier ehrlich durchgeht, landet meistens beim Hybrid oder bei der internen Variante.

Drei Wege stehen real zur Auswahl. Komplett extern über eine Agentur. Komplett intern über einen eigenen Mitarbeiter oder ein kleines Team. Oder hybrid, also externer Aufbau mit interner Übernahme nach sechs bis zwölf Monaten. Die vierte Option, die viele Geschäftsführer übersehen, ist die gezielte Weiterbildung eines bestehenden Mitarbeiters. Dazu später mehr.

Agentur: schnell da, schnell teuer

Du beauftragst einen externen Dienstleister, der dein KI-Projekt von der Konzeption bis zum Betrieb umsetzt. Expertise liegt sofort auf dem Tisch, kein Recruiting, keine Einarbeitungsphase. Wochen statt Monate bis zum ersten Ergebnis.

Die Kehrseite liest sich in den Jahresrechnungen. Laufende Kosten steigen mit dem Umfang. Der Dienstleister kennt deine Prozesse nie so gut wie deine eigenen Leute. Und jeder Monat, in dem nichts intern aufgebaut wird, ist ein Monat mehr Abhängigkeit. Vendor Lock-in ist am Anfang unsichtbar und wird dann plötzlich zum Sechsstelligen Wechselprojekt.

Interner Mitarbeiter: langsam rein, günstig raus

Du stellst einen KI-Spezialisten ein oder qualifizierst einen bestehenden Mitarbeiter. Das Know-how bleibt im Haus. Die Person versteht deine Daten, deine Prozesse, deine Kunden. Änderungen gehen schneller. Ab dem zweiten Jahr wird es deutlich günstiger als jede Agentur.

Der Preis dafür ist Zeit. Drei bis sechs Monate Recruiting für gute KI-Leute am freien Markt. Dann nochmal ein halbes Jahr, bis die Person produktiv arbeitet. Anfängerfehler inklusive. Und das Risiko, dass ein Headhunter nach achtzehn Monaten anruft und deine Investition mitnimmt.

Hybrid: der Mittelweg mit der höchsten Erfolgsquote

Agentur baut auf, interner Mitarbeiter übernimmt. Der externe Dienstleister liefert Tempo und Erfahrung, der interne Mitarbeiter lernt am laufenden Projekt. Nach sechs bis zwölf Monaten sitzt das Wissen im Haus, der Agenturvertrag läuft aus.

Die Anfangsinvestition ist am höchsten. Agentur und Mitarbeiter parallel. Und der Know-how-Transfer passiert nicht von allein. Er muss vertraglich geregelt, zeitlich geplant und in Workshops umgesetzt werden. Wer das hofft statt plant, zahlt am Ende für beides: die Agentur bleibt, weil der interne Mitarbeiter nie übernommen hat.

Der ehrliche Kostenvergleich

Für ein mittelständisches Unternehmen, das KI-basierte Prozessautomatisierung einführen will (E-Mail-Klassifizierung, Angebotserstellung, Dokumentenverarbeitung), sehen die Zahlen so aus:

Option A: Externe Agentur

Option B: Interner Mitarbeiter (Neueinstellung)

Option C: Interner Mitarbeiter (Weiterbildung bestehender Mitarbeiter)

Option D: Hybrid (Agentur plus Weiterbildung)

Die Überraschung steckt in Option C. Über drei Jahre 30.000 bis 65.000 Euro, also günstiger als jede andere Variante. Und das Wissen bleibt im Haus. Die Weiterbildung zum Digitalisierungsmanager kostet offiziell 9.700 Euro, wird mit Bildungsgutschein zu 100 Prozent übernommen. Vier Monate online, DEKRA-zertifiziert. Das Qualifizierungschancengesetz fördert zusätzlich bis zu 75 Prozent der Lohnkosten während der Weiterbildung.

Wann welcher Weg passt

Agentur passt, wenn Zeitdruck unter acht Wochen herrscht, das Projekt einmalig ist, dein Unternehmen unter zwanzig Mitarbeiter hat und keine interne IT-Kompetenz vorhanden ist. Oder wenn du einen Proof of Concept brauchst, bevor du intern investierst.

Intern passt, wenn KI ein langfristiger strategischer Schwerpunkt ist, du mehrere Projekte über die nächsten zwei bis drei Jahre planst, Datenhoheit geschäftskritisch ist (Gesundheitswesen, Finanzbranche), oder wenn du einen bestehenden Mitarbeiter mit Potenzial und Interesse hast.

Hybrid passt, wenn du schnell starten willst, aber langfristig unabhängig sein möchtest. Wenn dein Budget für den Anfang reicht, aber nicht für dauerhaftes Outsourcing. Und wenn du einen konkreten Mitarbeiter hast, der während des externen Projekts parallel eingearbeitet wird.

Vendor-Auswahl: sieben Kriterien

Branchenkenntnis zählt mehr als Markenname. KI im Einzelhandel ist ein anderes Projekt als KI in der Logistik. Frag nach konkreten Referenzen in deiner Branche, nicht nach Logos auf der Website. Aussagekräftig ist "30 Prozent Bearbeitungszeit gespart bei Firma X", nicht "führendes Unternehmen im Bereich Y".

Transparente Preismodelle. Festpreis oder gedeckelter Stundensatz. Anbieter, die kein klares Angebot machen können, bevor sie nicht zwei Wochen auf deine Kosten analysiert haben, sind ein Warnsignal.

Datenportabilität: Kannst du Daten und Modelle exportieren, wenn du wechselst? Lass dir das vertraglich zusichern. Wenn ein Anbieter sagt, das sei technisch nicht möglich, steig aus der Gesprächsrunde aus.

DSGVO-Konformität und EU-AI-Act-Vertrautheit sind kein Nice-to-have mehr. Wo werden die Daten verarbeitet? EU oder Drittland? Gibt es einen Auftragsverarbeitungsvertrag? Kennt der Anbieter die Dokumentationspflichten aus Artikel 4?

Know-how-Transfer gehört im Hybrid-Modell in den Vertrag. Explizit. Dokumentation, Schulungen, Übergabe-Workshops als Leistungsbestandteil, nicht als Goodwill. Und eine Exit-Klausel, die regelt, in welchem Format und innerhalb welcher Frist du bei Kündigung Daten, Konfigurationen und Dokumentationen bekommst.

Die häufigste Falle: der schleichende Vendor Lock-in

Du startest mit einer Agentur "nur für den Anfang". Sechs Monate später laufen drei automatisierte Prozesse auf der Plattform des Anbieters. Dann kommt die Preiserhöhung um 30 Prozent. Ein Wechsel würde jetzt Wochen dauern und fünfstellige Kosten verursachen.

Das lässt sich vermeiden. Setze auf offene Standards, wo möglich Open-Source-Tools. Lass dir die Architektur erklären und dokumentieren. Bestehe auf regelmäßige Datenexporte in Standardformaten. Halte den internen Know-how-Aufbau parallel zum externen Projekt. Und prüfe nach sechs Monaten ehrlich: Könnte dein interner Mitarbeiter das System ab morgen alleine betreiben? Wenn die Antwort nein ist, läuft beim Transfer etwas schief.

Mehr zu typischen Fehlern findest du in unserem Artikel zu den 10 häufigsten KI-Stolperfallen.

Der Sonderfall: DigiMan-Absolvent statt freier Markt

Wer auf dem Arbeitsmarkt nach einem fertigen KI-Spezialisten sucht, zahlt 60.000 bis 80.000 Euro Gehalt, wartet drei bis sechs Monate auf Einstellung und trägt das Fluktuationsrisiko. Die Alternative: einen bestehenden Mitarbeiter zum Digitalisierungsmanager weiterbilden lassen.

Nach vier Monaten Weiterbildung kann diese Person KI-Projekte konzipieren und steuern, Prozessautomatisierung mit No-Code-Tools wie n8n oder Make umsetzen, Datenqualität bewerten und verbessern, KI-Anbieter evaluieren und steuern, und die Dokumentationspflichten aus Artikel 4 EU AI Act umsetzen.

Die Kosten: 9.700 Euro Kursgebühr (mit Bildungsgutschein null), vier Monate berufsbegleitend online, DEKRA-zertifiziert mit 720 Unterrichtseinheiten. Zusätzlich übernimmt das Qualifizierungschancengesetz bis zu 75 Prozent der Lohnkosten während der Weiterbildungszeit.

In der Praxis sehen wir, dass weitergebildete Bestandsmitarbeiter bessere Projekte abliefern als neu eingestellte Spezialisten. Der Grund ist nicht die Technik. Der Grund ist, dass sie die Prozesse und die Leute kennen, bevor sie Hand anlegen. Ein externer KI-Experte braucht Monate, um zu verstehen, wie bei euch gearbeitet wird. Ein interner Mitarbeiter mit frischer KI-Qualifikation startet an Tag eins mit beidem im Kopf.

Wenn du prüfen willst, ob das für dein Unternehmen passt, schau dir den kostenlosen KI-Schnupperkurs an oder sprich uns direkt an.

Häufige Fragen

Ab welcher Unternehmensgröße lohnt sich ein interner KI-Mitarbeiter? Ab etwa 30 bis 50 Mitarbeitern und zwei bis drei geplanten Digitalisierungsprojekten pro Jahr rechnet sich eine interne Stelle. Unter 30 Mitarbeitern ist der Hybrid-Ansatz oder die Weiterbildung eines bestehenden Mitarbeiters meist wirtschaftlicher.

Wie lange dauert der Aufbau interner KI-Kompetenz? Eine fundierte Weiterbildung zum Digitalisierungsmanager dauert vier Monate. Nach sechs bis zwölf Monaten praktischer Erfahrung ist der Mitarbeiter in der Lage, Projekte eigenständig zu planen und umzusetzen. Zum Vergleich: Ein neu eingestellter KI-Spezialist braucht drei bis sechs Monate Einarbeitung, weil er deine Branche und Prozesse erst kennenlernen muss.

Was passiert, wenn der weitergebildete Mitarbeiter kündigt? Das Risiko besteht, ist aber geringer als bei extern eingekauften Spezialisten. Der weitergebildete Mitarbeiter hat in der Regel eine stärkere Bindung ans Unternehmen als ein Neuling. Dokumentiere alle Prozesse und Konfigurationen, damit das Wissen nicht an einer Person hängt.

Kann eine Agentur auch KI-Schulungen für mein Team übernehmen? Ja, aber achte darauf, dass die Schulungen auf deinen konkreten Anwendungsfall zugeschnitten sind. Generische KI-Schulungen ("Was ist Machine Learning?") bringen wenig. Was dein Team braucht, sind Schulungen an den konkreten Tools und Prozessen, die sie täglich nutzen werden.

Gibt es Fördermittel für externes KI-Consulting? Das alte go-digital-Programm ist seit dem 31.12.2024 ausgelaufen. Für externe Beratung gibt es je nach Bundesland Digitalisierungsprämien (z.B. Digitalbonus Bayern). Für Mitarbeiter-Weiterbildung greift das Qualifizierungschancengesetz mit bis zu 100 Prozent Kostenübernahme.