Bisher beschaffte eine Firma eine Software, wenn sie zum Beispiel einen Bedarf hatte, einen Prozess zu optimieren oder Daten auszuwerten und zu visualisieren. Solche Software wird heute meist als mehr oder weniger teures Abonnement angeboten. Kaufen oder mieten war die einzige Option, weil man oft keine Ressourcen hatte, um Software selbst zu entwickeln. Genau diese Rechnung verschiebt sich gerade.
Warum sich die Rechnung verschiebt
Der Grund ist nicht, dass gekaufte Software plötzlich schlecht wäre. Der Grund ist, dass der Aufwand für die Eigenentwicklung mit KI stark gesunken ist. Was früher ein Entwicklerteam gebraucht hätte, ist jetzt für viele klar umrissene Aufgaben in Reichweite. Damit wird „selber machen" bei Dingen, wo es sich früher nie gelohnt hätte, plötzlich eine echte Option.
Ein gutes Beispiel sind Auswertungen. Fast jede Firma hat ihre Daten in ERP- und CRM-Systemen, und viele Unternehmen investieren zusätzlich in Werkzeuge, die daraus Berichte machen, mit Funktionen, von denen sie meist nur einen Teil nutzen. Genau solche Auswertungen lassen sich passgenau selbst erstellen: nur die Kennzahlen, die man wirklich braucht, in der Form, in der man sie braucht.
Enablen statt kaufen
Mit den heutigen KI-gestützten Möglichkeiten muss man meiner Meinung nach an der Stelle umdenken. Bisher blieb nur, sich von einem Softwarehersteller abhängig zu machen oder einen Programmierer zu beschäftigen, der eine Software als Blackbox entwickelt, die hinterher niemand versteht. Jetzt ist es möglich, mit den geeigneten Personen solche Tools selbst zu entwickeln.
Seit es Claude Code gibt, habe ich schon diverse kleine Tools für mich selbst geschrieben, die aus verschiedenen Systemen Daten extrahieren, aufbereiten und entsprechend visualisieren. Wenn jemand im Unternehmen mit KI-Know-how als KI-Enabler und die entsprechende Fachperson, zum Beispiel ein Controller aus der Finanzabteilung, sich für eine bestimmte Zeit zu einem Team zusammenschliesst, ist es durchaus möglich, genau diese spezifischen Auswertungen selbst zu erstellen, bevor man eine Software kauft.
Der Enabler stellt zuerst die Anbindung her, also den Zugang der KI zu den Daten. Danach geht es gemeinsam weiter. Der Controller kennt die Zahlen und bestätigt, welche davon für die Auswertung wirklich zählen, während der Enabler die Arbeit mit der KI übernimmt und ihm dabei zeigt, wie sie funktioniert. Seine eigentliche Rolle bleibt über die ganze Zeit dieselbe: Er verifiziert, ob am Ende die richtigen Zahlen herauskommen. So wächst nach und nach ein Stück Software, das genau auf den Bedarf zugeschnitten wird.
Machbar ist das, weil die meisten Anwendungen heute eine Schnittstelle anbieten, eine API. Sie ist in der Regel dokumentiert. Der Enabler kann diese Dokumentation KI-gestützt auswerten und die Lösung an dem ausrichten, was die Schnittstelle tatsächlich hergibt.
Auch die Darstellung ist kein eigenes Projekt mehr. Aus denselben Daten entsteht mit KI in kurzer Zeit eine schlichte Übersichtsseite in HTML, die genau die Kennzahlen zeigt, die gebraucht werden. Dafür braucht es kein zusätzliches Dashboard-Werkzeug und keine weitere Lizenz.
Nach ein paar Wochen löst sich das Team wieder auf, und das ist der Kern: Die Lösung und das Verständnis dafür bleiben beim Controller. Nicht ein Externer geht mit dem Wissen wieder aus dem Haus, sondern die eigene Fachperson ist befähigt, ihre Lösung zu führen. Das Wissen bleibt genau dort, wo es hingehört. Voraussetzung ist hier, dass man die entsprechenden Personen im Haus hat, die sich dieser Idee widmen und auch das Verständnis für die Funktionsweise von KI aufbauen wollen.
KI intern betreiben
Selbstverständlich steht auch hier die Frage im Raum, welches KI-Modell man nutzt und in welcher Umgebung man es betreibt. Damit die Daten sicher im Unternehmen bleiben, kann man heute schon leistungsfähige KI-Modelle lokal betreiben. Auch das wird die Aufgabe des KI-Enablers sein. Hier sollten sich Unternehmen frühzeitig Gedanken machen, wie sie das Know-how für solche internen KI-Enabler in ihrer eigenen IT-Abteilung etablieren.
Was das kostet, und was es ersetzt
Eine Spezialsoftware kann dasselbe, kostet aber Jahr für Jahr das Vielfache. Ein Fachteam einmalig und auf Zeit zu befähigen, ist dagegen überschaubar, und danach gehört das Ergebnis dem Unternehmen. Da sich solche Lösungen beim Entstehen selbst dokumentieren, sind sie oft besser nachvollziehbar als die zugekaufte Blackbox, in die man ohnehin nie hineinsieht.
Der Unterschied zwischen KI-gestützter Eigenentwicklung und externer Beschaffung liegt in den Folgekosten. Ein Abo kostet in jedem Jahr erneut, und mit jeder zusätzlichen Person, die es nutzt, mehr. Dazu kommt: Bei einer gekauften Lösung wird jede Anpassung zur kostenpflichtigen Anfrage beim Hersteller.
Die Befähigung der Mitarbeitenden ist auch Aufwand, ist aber für das Unternehmen wesentlich nachhaltiger. Denn was bleibt, ist nicht nur die Lösung, sondern auch die Fähigkeit, sie bei Bedarf weiterzuentwickeln und die nächste Software ebenfalls selbst zu entwickeln.
Die Rechnung pro Fall neu machen
Es geht also nicht um „kaufen/mieten oder selbst entwickeln" als Glaubenssatz, sondern um eine Rechnung, die man pro Fall neu macht. In diese Rechnung gehört auch, dass eine eigene Lösung betrieben, gesichert und gepflegt werden will. Neu ist, dass es heute auf jeden Fall eine Option ist, Mitarbeitende mit dem entsprechenden Know-how „selbst zu befähigen", statt Software von extern zu beschaffen. Vor der nächsten teuren Abo-Verlängerung lohnt sich deshalb der zweite Blick, ob man das inzwischen selbst und besser könnte.