67% aller Softwareprojekte scheitern an der falschen Build-vs-Buy-Entscheidung. Das ist keine Statistik aus den 90ern – das sind aktuelle Zahlen aus 2026. Und bei KI-Projekten ist die Quote noch höher.
Der Grund? Unternehmen fokussieren auf Lizenzkosten und übersehen dabei 65% der Gesamtkosten: Wartung, Integration, Support, Upgrades, Schulungen. Ein Projekt, das auf dem Papier 500.000€ kostet, wird schnell zur 2-Millionen-Euro-Investition.
Dieser Artikel zeigt Ihnen die vollständige TCO-Berechnung mit konkreten Zahlen aus 2026. Keine Theorie, keine Schätzungen – sondern Marktdaten, die Sie direkt in Ihre Entscheidung einfließen lassen können.
Auf einen Blick: Build vs. Buy 2026
Custom AI (Build): $1,3–3,5 Mio. im ersten Jahr, $1,5–4 Mio. jährlich danach, 3-Jahres-TCO: $5–12 Mio.+
SaaS/Plattform (Buy): $330k–2,5 Mio. im ersten Jahr, $500k–1,5 Mio. jährlich danach, 3-Jahres-TCO: $1,5–5 Mio.
Hybrider Ansatz: Plattform für 80% der Use Cases + Custom für 20% Differenzierung = optimales Kosten-Nutzen-Verhältnis
ROI bei erfolgreicher Implementierung: 170–200%+ (durchschnittlich $2,70–$2,90 Return pro investiertem Dollar)
Die wahren Kosten: Custom AI vs. Off-the-Shelf
Bevor Sie eine Entscheidung treffen, müssen Sie verstehen, was die beiden Optionen wirklich kosten – nicht nur die offensichtlichen Lizenzgebühren, sondern die gesamten Kosten über den Lebenszyklus.
Option 1: Custom AI (Build In-House)
Sie bauen eine maßgeschneiderte KI-Lösung von Grund auf. Das klingt attraktiv: Volle Kontrolle, IP-Eigentum, exakt Ihre Anforderungen. Aber die Kosten sind erheblich:
Initiale Investition (Jahr 1):
- KI-Ingenieure, Data Engineers, MLOps-Spezialisten: $1,2–2,0 Mio.
- Infrastruktur (GPU-Cluster, Cloud-Compute, Storage): $400k–800k
- Tooling, Lizenzen, Compliance: $200–400k
- Gesamt Jahr 1: $1,3–3,5 Mio.
Laufende Kosten (Jahre 2–3):
- Team-Gehälter und -Bindung: $1,5–2,5 Mio./Jahr
- Infrastruktur-Skalierung: $500k–1,0 Mio./Jahr
- Modell-Retraining, Wartung: $300–500k/Jahr
- Security, Compliance, Audits: $200–400k/Jahr
- Gesamt pro Jahr: $1,5–4,0 Mio.
3-Jahres-TCO: $5–12 Mio.+
Das sind keine Fantasiezahlen. Das sind Marktdaten aus Enterprise-Implementierungen 2025/2026. Und sie berücksichtigen noch nicht die Opportunitätskosten: 6–18 Monate Entwicklungszeit, bevor Sie überhaupt produktiv sind.
Option 2: Off-the-Shelf / SaaS-Plattform (Buy)
Sie nutzen eine fertige KI-Plattform und passen sie an Ihre Bedürfnisse an. Die Kostenstruktur ist fundamental anders:
Initiale Investition (Jahr 1):
- Vendor-Lizenzen, SaaS-Subscriptions: $200k–800k
- Integration, Datenmigration: $100–300k
- Internes Oversight, Projektmanagement: $200–400k
- Gesamt Jahr 1: $330k–2,5 Mio.
Laufende Kosten (Jahre 2–3):
- Lizenz-Renewals (oft +20–30% p.a.): $250k–1,0 Mio./Jahr
- Support, Customization: $150–300k/Jahr
- Nutzungs-Skalierung: $100–200k/Jahr
- Gesamt pro Jahr: $500k–1,5 Mio.
3-Jahres-TCO: $1,5–5 Mio.
Der Unterschied ist dramatisch: Bei vergleichbarem Funktionsumfang zahlen Sie mit einer Plattform-Lösung 50–70% weniger – und sind 95% schneller produktiv.
Aber Achtung: Die versteckten Kosten können auch hier explodieren.
Versteckte Kosten: Was Ihnen niemand sagt
Sowohl bei Build als auch bei Buy gibt es Kostenfallen, die regelmäßig übersehen werden. 53% der Unternehmen berichten von unerwartet hohen Infrastrukturkosten, 80% haben Probleme mit Vendor Lock-in.
Hier sind die 7 größten versteckten Kostenfallen:
1. Unterschätzte Folgekosten
65% der Gesamtkosten entstehen nach dem initialen Deployment. Wartung, Updates, Modell-Drift, Security-Patches – das läuft ewig weiter. Planen Sie 15–25% der Initialkosten als jährliche Wartung ein.
2. Vendor Lock-in
80% der Unternehmen mit SaaS-Lösungen haben Schwierigkeiten, den Anbieter zu wechseln. Migration kostet oft das Doppelte der ursprünglichen Implementierung ($500k–$2 Mio.). Achten Sie auf Datenportabilität und Standard-APIs.
3. Security Breach Costs
Ein Sicherheitsvorfall kostet durchschnittlich $4,88 Mio. Mit Security-AI können Sie $1,8 Mio. davon vermeiden – aber nur, wenn Sie von Anfang an investieren. Sparen Sie nicht an Security.
4. Fachkräftemangel
80% der Tech-Leader sehen fehlende KI-Skills als Hauptbremse. Ein Senior ML Engineer kostet $150–250k/Jahr – wenn Sie überhaupt einen finden. Fluktuation erhöht die Kosten um weitere 50–100%.
5. Datenqualität
Data Preparation frisst 15–30% des Projektbudgets. Schlechte Datenqualität führt zu schlechten Ergebnissen – "Garbage In, Garbage Out" gilt bei KI mehr denn je. Planen Sie $100–500k für Datenmanagement ein.
6. Change Management
Training kostet $2.000–5.000 pro User. Fehlende Schulungen führen zu Akzeptanzproblemen – und 70% der KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an den Menschen. Rechnen Sie mit 10–20% der Tech-Investition für Change Management.
7. Skalierungskosten
Der Prototyp funktioniert – aber bei 1.000 Usern bricht alles zusammen. Compute-Kosten steigen exponentiell: Planen Sie 20–50% Inflation bei GPU-/Token-Kosten pro Jahr ein. Was heute $10k/Monat kostet, sind 2028 möglicherweise $20k.
ROI-Berechnung: Wann lohnt sich was?
Die gute Nachricht: KI-Projekte haben im Vergleich zu klassischer Software deutlich höhere ROI-Potenziale. Durchschnittlicher ROI bei erfolgreicher Implementierung: 170–200% – das bedeutet $2,70–$2,90 Return pro investiertem Dollar.
Aber "erfolgreich" ist das Schlüsselwort. 95% der generativen KI-Piloten haben laut einer MIT-Studie keinen messbaren P&L-Impact. Der Unterschied liegt in der Implementierung, nicht in der Technologie.
ROI-Benchmarks nach Branche (2026):
- Technologie/SaaS: 190–200%+ ROI, Time-to-Value: 3–6 Monate
- Fertigung/Industrie: 100–120% ROI, Time-to-Value: 9–12 Monate
- Handel/E-Commerce: 130–135% ROI, Time-to-Value: 3–6 Monate
- Healthcare: 80–90% ROI, Time-to-Value: 12–18 Monate (Compliance-bedingt)
Wann lohnt sich Build (Custom)?
Custom Development macht Sinn, wenn:
- KI Ihr Kernprodukt ist (nicht nur ein Enabler)
- Sie einzigartige Daten haben, die einen echten Wettbewerbsvorteil darstellen
- Sie langfristig (5+ Jahre) planen und skalieren wollen
- Ihr Volumen so hoch ist, dass sich die Fixkosten amortisieren
Beispielrechnung Custom: Bei 10 Mio. Inferences/Monat und 5-Jahres-Horizon kann Build 30–40% günstiger sein als SaaS – aber nur, wenn die Implementierung erfolgreich ist.
Wann lohnt sich Buy (SaaS/Plattform)?
Eine Plattform-Lösung ist besser, wenn:
- Time-to-Market entscheidend ist (45 Tage vs. 6–18 Monate)
- KI ein Enabler ist, nicht Ihr Kernprodukt
- Sie begrenzte interne Ressourcen haben
- Sie Flexibilität brauchen (Use Cases ändern sich)
Beispielrechnung SaaS: $200k Jahresinvestition generiert bei 170% ROI einen Nettovorteil von $340k – in 2–3 Jahren sind das $400–700k Return.
TCO-Vergleich: 3-Jahres-Perspektive
| Kostenfaktor | Build (Custom) | Buy (SaaS) | Hybrid |
|---|---|---|---|
| Jahr 1 (Setup & Launch) | $2,5–3,5 Mio. | $500k–1,5 Mio. | $800k–2,0 Mio. |
| Jahr 2 (Betrieb & Skalierung) | $2,5–3,5 Mio. | $600k–1,2 Mio. | $1,0–1,8 Mio. |
| Jahr 3 (Optimierung) | $2,5–4,0 Mio. | $700k–1,4 Mio. | $1,2–2,0 Mio. |
| 3-Jahres-TCO | $7,5–11 Mio. | $1,8–4,1 Mio. | $3,0–5,8 Mio. |
| Time-to-Market | 6–18 Monate | 45–90 Tage | 2–4 Monate |
| Flexibilität | Maximal | Eingeschränkt | Hoch |
| Risiko | Hoch | Niedrig | Mittel |
Der hybride Ansatz: Das Beste aus beiden Welten
Die Wahrheit ist: Die Build-vs-Buy-Entscheidung ist keine Entweder-Oder-Frage mehr. Erfolgreiche Unternehmen kombinieren beide Ansätze strategisch.
Der hybride Ansatz funktioniert so:
80% Plattform, 20% Custom
Sie nutzen eine Enterprise-KI-Plattform für alle Standard-Use-Cases:
- Chat & Assistenz
- Dokumentenanalyse
- Meeting-Transkription
- E-Mail-Automatisierung
- Wissensmanagement
Diese Use Cases sind bei 80% der Unternehmen identisch. Warum das Rad neu erfinden?
Für die 20%, die Sie wirklich differenzieren, entwickeln Sie Custom-Lösungen:
- Proprietary Algorithmen auf Ihren einzigartigen Daten
- Branchenspezifische Modelle
- Integration in Ihre Kernprozesse
Praxisbeispiel: Industrieunternehmen (500 MA, Maschinenbau)
Ein mittelständisches Unternehmen aus dem Maschinenbau stand vor der gleichen Entscheidung. Die Analyse:
Ausgangslage:
- 500 Mitarbeiter, davon 200 Wissensarbeiter
- Bedarf: Dokumentation, Wissensmanagement, technischer Support
- Budget: begrenzt, schnelle Ergebnisse gefordert
Entscheidung:
- Plattform-Lösung für Chat, Dokumentensuche, Meeting-Protokolle
- Custom-Entwicklung nur für die Integration mit dem ERP-System und die automatisierte Erstellung von Wartungsanleitungen
Ergebnis nach 12 Monaten:
- Time-to-Market: 3 Monate (statt 18 Monate bei Full Custom)
- Kosten Jahr 1: €420.000 (statt €2,5 Mio. geschätzt für Custom)
- ROI: 185% durch Zeitersparnis bei Dokumentation
- Custom-Anteil: 15% des Budgets, 100% Differenzierung
Die Unternehmen, die am schnellsten Ergebnisse erzielen, machen nicht alles selbst. Sie nutzen eine Plattform für 80% der Anforderungen und fokussieren ihre Entwicklungsressourcen auf das, was sie wirklich einzigartig macht.
Warum der hybride Ansatz funktioniert:
- Schnelle Time-to-Value: Sie sind in 45–90 Tagen produktiv, nicht in 6–18 Monaten
- Reduziertes Risiko: Die Plattform ist erprobt, Sie experimentieren nur bei Custom
- Fokussierte Ressourcen: Ihre Entwickler arbeiten an echtem IP, nicht an Commodity-Features
- Skalierbarkeit: Die Plattform skaliert automatisch, Custom-Components nach Bedarf
- Governance: Ein zentrales System statt fragmentierter Tools
Kritische Erfolgsfaktoren:
- Orchestrierung: Alle Komponenten müssen nahtlos zusammenarbeiten
- Governance: Einheitliche Richtlinien für Plattform und Custom
- Datenarchitektur: Saubere Schnittstellen zwischen den Systemen
Checkliste: 10 Fragen zur Build-vs-Buy-Entscheidung
Bevor Sie Ihre Entscheidung treffen, beantworten Sie diese 10 Fragen ehrlich:
Build vs. Buy Entscheidungs-Checkliste
Ist KI Ihr Kernprodukt oder ein Enabler?
Kernprodukt → Build tendieren | Enabler → Buy tendieren
Haben Sie einzigartige Daten, die einen Wettbewerbsvorteil darstellen?
Ja → Hybrid/Build | Nein → Buy
Wie kritisch ist Time-to-Market?
Sehr kritisch → Buy | Weniger kritisch → Build möglich
Haben Sie interne KI-Expertise?
Ja, Team vorhanden → Build möglich | Nein → Buy
Wie hoch ist Ihr Nutzungsvolumen langfristig?
>10 Mio. Inferences/Monat → Build lohnt sich eher | Niedriger → Buy
Welche Compliance-Anforderungen haben Sie?
Sehr streng (On-Premise Pflicht) → Build/Hybrid | Standard → Buy
Wie flexibel müssen Sie sein?
Use Cases ändern sich häufig → Buy | Stabil → Build möglich
Welches Budget steht zur Verfügung?
<$1 Mio./Jahr → Buy | >$3 Mio./Jahr → Build/Hybrid
Wie ist Ihre Risikobereitschaft?
Niedrig → Buy | Hoch → Build möglich
Planen Sie langfristig (5+ Jahre) oder iterativ?
Langfristig mit klarer Vision → Build | Iterativ → Buy/Hybrid
Auswertung: Bei 6+ "Buy"-Antworten → Starten Sie mit einer Plattform. Bei 6+ "Build"-Antworten → Custom Development ist sinnvoll. Gemischt → Hybrider Ansatz empfohlen.
Fazit & Handlungsempfehlung
Die Build-vs-Buy-Entscheidung ist keine binäre Wahl mehr. Die erfolgreichsten Unternehmen in 2026 kombinieren beide Ansätze strategisch:
Unsere Empfehlung für den deutschen Mittelstand:
-
Starten Sie mit einer Plattform für Quick Wins. In 45–90 Tagen sind Sie produktiv und können ROI nachweisen. Das überzeugt Skeptiker und schafft Budget für Phase 2.
-
Identifizieren Sie Ihre echten Differenziatoren. Nicht alles, was intern als "unique" gilt, ist es auch. Fragen Sie: Würde ein Wettbewerber mit derselben Plattform dasselbe erreichen können?
-
Custom Development nur für echte Differenzierung. Investieren Sie Entwicklungsressourcen dort, wo Sie wirklich IP aufbauen – nicht bei Commodity-Features.
-
Planen Sie versteckte Kosten ein. Multiplizieren Sie Ihre Erstschätzung mit 1,5–2x. Lieber konservativ kalkulieren als böse überrascht werden.
-
Governance von Anfang an. Egal ob Build, Buy oder Hybrid: Definieren Sie Richtlinien für Datensicherheit, Compliance und Nutzung vor dem Start.
Die Kosten der Untätigkeit:
Wer 2026 noch keine KI-Strategie hat, verliert nicht nur potenzielle Effizienzgewinne. Er verliert Marktanteile an Wettbewerber, die schneller sind.
Die Frage ist nicht mehr "Build or Buy?" – sondern "Wie schnell können wir starten?"
Kostenlose TCO-Analyse für Ihr Unternehmen
Wir berechnen die tatsächlichen Kosten für Build, Buy und Hybrid – individuell für Ihre Unternehmensgröße, Branche und Use Cases. Keine Verkaufsgespräche, nur Zahlen.
Das könnte Sie auch interessieren
Total Cost of Ownership: Was eine KI-Plattform wirklich kostet
80% der Unternehmen verfehlen ihre KI-Budgets um mehr als 25%. Lizenzkosten sind nur 20% der Gesamtkosten. Dieser Guide zeigt die vollständige TCO-Berechnung mit 3 konkreten Szenarien und ROI-Kalkulation.
Produktivitätssteigerung durch KI: Zahlen, Daten, Fakten aus der Praxis
Kann KI wirklich 40% Zeitersparnis bringen? Ja – und wir beweisen es mit harten Zahlen. McKinsey-Studien, MIT-Forschung und eigene Messungen aus über 30 Projekten zeigen: Die Produktivitätssteigerung ist real und messbar.
KI-ROI berechnen: So messen Sie den Erfolg Ihrer KI-Investition
Lohnt sich KI wirklich? Diese Frage stellen CFOs zu Recht. Lernen Sie die ROI-Formel für KI kennen, sehen Sie Beispielrechnungen für 50 bis 5.000 Mitarbeiter und erfahren Sie, welche KPIs wirklich zählen.
