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Die Bandbreite möglicher Use Cases ist groß – schnell stehen Unternehmen vor schwierigen „Make or Buy?“ Entscheidungen: KI-Anwendungen auf eigene Faust entwickeln und Machine Learning (ML) Modelle selbst trainieren? Oder besser bereits existierende Angebote von KI-Anbietern in Anspruch nehmen wollen. Oftmals umgehen Unternehmen eine systematische Herangehensweise an diese Entscheidung und behandeln KI wie eine herkömmliche Software-Lösung was Budget und Implementierung betrifft.

Doch KI ist alles andere als eine gewöhnliche IT-Anschaffung. Unternehmen müssen den Mehrwert und die mit der Adoption verbundenen Anforderungen genauestens abwägen, bevor sie sich für einen eigenen Build oder einen Kauf entscheiden – eine Fehlanschaffung kann sie unter Umständen mehr kosten. Doch wie sollten sie am besten an diese Make-or-Buy-Entscheidung herangehen? Der Guide verschafft KI-interessierten Unternehmen zu folgenden Aspekten tiefergehende Einblicke:

Allgemeine Struktur der Make-or-Buy-Entscheidung

Der Leitfaden gibt zunächst einen Überblick über die allgemeine Struktur der Make-or-Buy-Entscheidung. Worum geht es genau? Wie baut sich der Entscheidungsprozess allgemein auf? Dabei sollten sich Unternehmen zwei Fragen stellen, sobald sie einen möglichen KI Use Case identifizieren konnten:

1. Welchen strategischen (Mehr-) Wert bringt die KI-Anwendung?

2. Können wir die KI-Anwendung überhaupt selbst entwickeln und/oder trainieren?

Je nachdem, wie die Antworten auf diese Fragen ausfallen, können sich vier unterschiedliche Ansätze herauskristallisieren. Im besten Fall, dem ‚Sweet Spot‘, bringt die KI-Anwendung einen sehr hohen strategischen Wert und das Unternehmen verfügt sowohl über die notwendigen Skills als auch eine hervorragende Datengrundlage für den geplanten Use Case.

Doch die systematische Beurteilung der Use Cases sollte sich nicht allein auf diese beiden Fragen stützen. Vielmehr bestehen sie aus verschiedenen Ebenen, die Unternehmen genauestens vor dem Hintergrund der Make-or-Buy-Entscheidung betrachten müssen: Application, ML-Funktionen, Data Assets und Infrastruktur. Diese Ebenen bedingen sich gegenseitig: Fehlt es zum Beispiel an Daten oder ist die Infrastruktur mangelhaft, steht die Eigenentwicklung von KI-Anwendungen außer Frage.

Kriterien für die Make-or-Buy-Entscheidung im Use-Case-Kontext

Die Entwicklung eines Use Case und die Beurteilung der Realisierbarkeit über den gesamten Lifecycle hinweg können unter Umständen sehr herausfordernd sein – nicht zuletzt wegen der anfänglichen Unsicherheiten. Daher gibt das Whitepaper einen Einblick in den gesamten Use-Case-Entwicklungsprozess und wartet mit Empfehlungen auf, worauf Unternehmen in diesem Zusammenhang achten sollten. Diese sechs Kriterien für die Make-or-Buy-Entscheidung einschließlich hilfreicher Orientierungsfragen sind:

• Der strategische Wert: Inwieweit fördert der Use Case die strategische Positionierung?
• Ownership und Kontrolle über ML-Modelle: Dies betrifft vor allem Sicherheits- und regulatorische Fragen
• Lernpotential: Bietet der Use Case die Möglichkeit, von internen Entwicklungsprozessen zu lernen?
• Überlegenheit des KI-Builds: Besitzt das Unternehmen einzigartige Ressourcen zum Beispiel in Form von Daten oder Skills gegenüber Wettbewerbern?
• Performance externer Lösungen: Entspricht die (minimale) Performance der KI-Lösungen externer Partner den Anforderungen des Unternehmens?
• Total Cost of Ownership (TCO): Dies umfasst sämtliche Kosten, die im Rahmen von Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI Use Cases entstehen können.

Den passenden KI-Partner finden

Das Unternehmen hat sich nach einem ausgiebigen Evaluierungsprozess für einen der drei KI-Ansätze entschieden: vollständige Eigenentwicklung, der Kauf einer vollumfänglichen KI-Lösung oder die ein hybrides Modell. Ungeachtet dessen, wie die endgültige Entscheidung ausgefallen ist, werden Unternehmen eine umfassende Partnerstrategie entwickeln müssen. Unternehmen stehen hierfür sieben Arten von möglichen Partnern zur Verfügung, die im Whitepaper vorgestellt werden.

Der Make-or-Buy-Guide gibt einen Überblick über die verschiedenen Partnerschaftsformen und bietet eine Checkliste zur Beurteilung potenzieller Partner. Dies soll Unternehmen als Hilfestellung dienen, um die für ihre Anforderungen passende Partnerstrategie zu entwickeln. Außerdem listet der Leitfaden Bedingungen auf, die die Grundlage für eine gute Partnerschaft bilden.

Elemente eines Partnerschaftsvertrags

Der richtige Partner für den geplanten Use Case ist gefunden, was nun? Im nächste Schritt müssen Vorgehensweisen, Bedingungen und rechtliche Anforderungen vertraglich festgehalten werden. Vor allem in Sachen IP-Ownership und Datenschutz müssen sowohl die Partnerschaft als auch die Arbeit an KI-Anwendungen den europäischen Regulierungen entsprechen. Der Make-or-Buy-Guide bietet mithilfe von Orientierungsfragen eine hilfreiche Übersicht, wie solche Verträge im Use-Case-Kontext aufzusetzen sind und welche Elemente enthalten sein sollten.

Das Whitepaper steht hier als Download bereit.

appliedAI

appliedAI ist eine Initiative der UnternehmerTUM. Sie dient Unternehmen jeder Größenordnung, Start-ups, öffentlichen Einrichtungen und Wissenschaftlern als gemeinnützige, neutrale Plattform, um die Anwendung neuester Methoden und Technologien im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) zu beschleunigen. Gemeinsam mit führenden Technologie- und Industriekonzernen sowie Partnern aus Politik und Wissenschaft will UnternehmerTUM in den nächsten Jahren die Qualifizierung von Mitarbeitern, Management und der Öffentlichkeit sowie den Austausch im Bereich KI vorantreiben und damit den Wissenstransfer aller Beteiligten fördern. Gleichzeitig diskutiert UnternehmerTUM mit der appliedAI Initiative die Auswirkungen von KI auf uns als Menschen und auf die Wirtschaft und trägt damit der enormen Bedeutung von KI Rechnung. appliedAI ist mit derzeit 52 Partnern aus der Wissenschaft und Industrie, dem öffentlichen Sektor und ausgewählten Start-ups die größte Initiative ihrer Art in Europa.