KI & AutomatisierungKI selbst bauen oder zukaufen? Entscheidungshilfe für den Weg vom Pilot in den Regelbetrieb
Ein KI-Pilot testet eine Anwendung an einem begrenzten Fall, im Regelbetrieb läuft sie dauerhaft mit einer verantwortlichen Person, Schnittstellen zu den vorhandenen Systemen und einer Kennzahl. Für den Weg dorthin gibt es drei Optionen. Sie bauen die Anwendung selbst, Sie kaufen sie zu, oder Sie orchestrieren, das heißt, eine Plattform verbindet KI-Schritt, Freigaben und die vorhandenen Systeme wie ERP, CRM und E-Mail.
Wir würden es so entscheiden. Bauen Sie selbst, wenn der Prozess Sie von anderen unterscheidet. Kaufen Sie bei Standardprozessen zu. Orchestrieren Sie, wenn ein Ablauf über mehrere vorhandene Systeme läuft und Menschen freigeben müssen. Der Grund liegt in den laufenden Kosten. Eigenbau trägt Betrieb, Pflege und Modellwechsel dauerhaft selbst, das lohnt sich nur bei einer Fähigkeit, die Sie von anderen abhebt. Rechnen Sie in jedem Fall über drei Jahre und legen Sie vorab eine Kennzahl fest.
Warum bleiben KI-Piloten im Maschinenbau stecken?
Die meisten Maschinenbauunternehmen sind über den Pilot noch nicht hinaus. In der Befragung von Strategy& und VDMA (2025, 247 Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz) hatten 7 Prozent GenAI unternehmensweit ausgerollt, 23 Prozent setzten sie in einzelnen Abteilungen ein und 36 Prozent standen in der Pilotphase. Als größte Hürden nannten die Befragten Datenverfügbarkeit und Datenqualität (25 Prozent) sowie fehlende Spezialisten und Schulungsmöglichkeiten (24 Prozent) und die technische Infrastruktur (24 Prozent).
Auch der VDMA hat 2026 gefragt. Laut seiner Umfrage vom April 2026 setzen rund 31 Prozent der Maschinenbauunternehmen KI produktiv ein, 37 Prozent sind in Pilotprojekten. Beide Erhebungen haben andere Definitionen (GenAI im einen, KI allgemein im anderen Fall), deshalb lassen sie sich nicht direkt vergleichen.
Die Budgetrunde für 2027 fällt in ein Jahr, in dem die Produktion im Maschinenbau in den ersten sieben Monaten real 4,1 Prozent unter dem Vorjahr lag (VDMA). Eine Weiterführung braucht deshalb eine Kennzahl.
Was sagen Studien zu Eigenbau und Zukauf?
Der Maschinenbau baut viel selbst. In der VDMA-Umfrage vom Frühjahr 2025 (rund 200 Unternehmen) entwickeln 65 Prozent KI-Lösungen selbst, meist auf vorhandenen Softwaretools, und 48 Prozent arbeiten mit IT-Dienstleistern zusammen. Reine Eigenentwicklung ohne externe Partner bleibt laut VDMA die Ausnahme.
Das MIT-Projekt NANDA berichtet in einer vorläufigen Studie (Juli 2025, 52 Interviews, 153 Befragte), dass angepasste Werkzeuge aus externen Partnerschaften in rund 67 Prozent der Fälle den Betrieb erreichten, intern gebaute in rund 33 Prozent. Die Autoren schreiben selbst, dass es sich um Selbstauskünfte handelt, dass andere Faktoren mitspielen können und dass die Zahlen keine Ursache belegen. Für Mischformen reichten die Daten nicht für eine Zahl. Das Projekt entwickelt selbst Infrastruktur für KI-Agenten.
Strategy& und VDMA empfehlen, schnelle Erfolge mit externen Partnern und bestehenden Sprachmodellen zu erzielen und eigene Fähigkeiten dort aufzubauen, wo sie den Betrieb von anderen unterscheiden.
Bauen, kaufen oder orchestrieren, wie entscheidet man?
Die Tabelle ist unsere Einordnung und keine Studienaussage.
| Option | Passt, wenn | Die Kosten über drei Jahre hängen vor allem an |
|---|
| Bauen | der Prozess Ihren Wettbewerbsvorteil ausmacht und Sie die Kompetenz dauerhaft halten wollen | eigenem Personal für Betrieb, Pflege und Modellwechsel |
| Kaufen | es um einen Standardprozess geht, den viele Unternehmen gleich abwickeln | Lizenz und Anpassung an Ihre Abläufe |
| Orchestrieren | der Ablauf über mehrere vorhandene Systeme läuft und Menschen freigeben müssen | Schnittstellen, Prozessmodell und Pflege der Freigaberegeln |
Welche Kosten gehören in die Rechnung über drei Jahre?
Rechnen Sie jede Option über drei Jahre und tragen Sie dieselben Posten ein. Die Liste ist eine Checkliste zum Ausfüllen und enthält keine Marktpreise.
- Lizenz oder Entwicklung
- Schnittstellen und deren Pflege bei ERP-Updates
- Pflege der Regeln und Anweisungen an das Modell
- Modellwechsel und erneute Tests
- Betrieb und Überwachung
- Protokollierung und Prüfung
- Schulung der Mitarbeitenden
Wer die Posten nur bei einer Option ausfüllt, vergleicht nicht.
Wie viel Zeit sollte ein KI-Pilot bekommen?
Legen Sie vor dem Start sechs Dinge fest: die Kennzahl, den Ausgangswert, den Zielwert, den Messzeitraum, das Stopp-Kriterium und die Person, die den Betrieb verantwortet. In der MIT-Studie nennen Mittelständler mit den besten Ergebnissen im Schnitt 90 Tage vom Pilot bis zur vollen Umsetzung, große Unternehmen neun Monate oder länger. Das ist die Selbstauskunft der erfolgreichsten Fälle, taugt aber als Richtwert für einen Zeitplan.
Nach den 90 Tagen gibt es drei Entscheidungen. Sie führen den Pilot weiter, bauen ihn um oder stoppen ihn. Ein Beispiel für passende Kennzahlen steht im Artikel zum AB-Abgleich mit der Abweichungsquote, der Zeit bis zur Information der Planung und dem Anteil nachträglicher Terminänderungen.
Wo hat diese Entscheidungshilfe Grenzen?
Die MIT-Studie ist vorläufig, beruht auf Selbstauskünften und beobachtete den Erfolg sechs Monate nach dem Pilot. Strategy& empfiehlt neben externen Partnern das eigene Inkubator-Modell, die Studie ist also nicht neutral. Zu den laufenden Kosten von KI im Betrieb haben wir keine belastbare Marktzahl gefunden, deshalb bleibt die Kostenliste ein Formular. Und die Tabelle zur Wahl der Option ist unser Urteil, das Sie an Ihrem Prozess prüfen sollten.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen KI-Pilot und Regelbetrieb?
Ein Pilot testet eine KI-Anwendung an einem begrenzten Fall mit begrenzter Laufzeit. Im Regelbetrieb läuft sie dauerhaft, hat eine verantwortliche Person, Schnittstellen zu den vorhandenen Systemen und eine Kennzahl, an der sich ihr Nutzen messen lässt.
Sollte man KI selbst bauen oder zukaufen?
Das hängt davon ab, ob der Prozess Sie von anderen unterscheidet. In einer vorläufigen MIT-Studie erreichten zugekaufte, angepasste Werkzeuge öfter den Betrieb als intern gebaute (rund 67 zu 33 Prozent), die Autoren warnen aber vor dem Schluss auf eine Ursache. Rechnen Sie jede Option über drei Jahre mit denselben Kostenposten.
Wie lange darf ein KI-Pilot dauern?
Legen Sie die Dauer vorab fest. Als Richtwert nennen Mittelständler mit den besten Ergebnissen in der MIT-Studie im Schnitt 90 Tage vom Pilot bis zur vollen Umsetzung.
Welche Kosten werden bei KI-Projekten oft vergessen?
Die laufenden. Dazu zählen die Pflege der Schnittstellen bei ERP-Updates, die Pflege der Regeln und Anweisungen, Modellwechsel mit erneuten Tests, Überwachung, Protokollierung und Schulung.
Wann sollte man einen KI-Pilot stoppen?
Wenn die vorab festgelegte Kennzahl im Messzeitraum den Zielwert nicht erreicht und das Stopp-Kriterium greift. Deshalb gehört das Kriterium vor den Start, nicht danach.
Was bedeutet Orchestrieren statt Bauen oder Kaufen?
Eine Plattform verbindet einen KI-Schritt, Freigaben durch Menschen und die vorhandenen Systeme zu einem Prozess. Die Anwendung wird weder von Grund auf gebaut noch als Fertigprodukt gekauft, der Ablauf lässt sich im Prozessmodell ansehen und ändern.
Für Ihren aktuellen Pilot reicht heute eine Zeile mit Kennzahl, Ausgangswert, Zielwert und Stopp-Kriterium. Wer sie gemeinsam bewerten möchte, findet den Einstieg im Prozesskosten-Audit von FireStart.
Quellen
