KI Features als Service Provider entwickeln? 

Künstliche Intelligenz ist schon lange keine Zukunftstechnologie mehr. Denn wir reden bei KI nicht mehr (nur) über Potenziale, Theorien oder Konjunktive – vielmehr hat sich die Technologie bereits als Gamechanger in vielen Unternehmen etabliert. Sprich: Wir sind in der Praxis, der Umsetzung, der Implementierung angekommen.

Das belegen beispielsweise Zahlen aus dem diesjährigen State of Sales and Marketing Report von Pipedrive, einer jährlich durchgeführten Umfrage unter 948 Expert:innen aus dem Vertrieb- und Marketing. Und über ein Drittel (35 Prozent) gaben an, dass sie bereits auf KI im Arbeitsalltag setzen. Überraschenderweise ist dieser Anteil bei kleinen Unternehmen nochmal höher: Hier sind es sogar bereits 42 Prozent der Belegschaft.

Und das Ende der Fahnenstange ist natürlich noch längst nicht erreicht. Im Gegenteil: Laut einer Studie der Beratungsgesellschaft Horvath haben 70 Prozent der befragten Unternehmen ihr KI-Budget zuletzt signifikant erhöht. Dies zeigt nicht nur das gesteigerte Interesse, sondern auch die wachsende Bereitschaft, in KI-Technologien zu investieren.

Was all diese Unternehmen eint: Sie sind auf der Suche nach Software-Anbietern, welche ihnen ihre KI-Bedürfnisse für den Arbeitsalltag erfüllen können. Sei es für Sales, Finance oder Human Resources, die Unternehmen suchen gezielt nach KI-Integrationen, um die Technologie weiter in ihre Prozesse zu integrieren. Für eben jene Service- und Software-Entwickler bedeutet das im Umkehrschluss: Wie integriere ich am besten KI-Features in meine Tools? Ab wann ergibt dies Sinn? Muss ich dies überhaupt? 

In diesem Beitrag möchte ich einen Einblick in unsere Überlegungen und Entscheidungsprozesse geben – und damit wertvolle Tipps aus der Perspektive eines Service Providers bieten, wie man die steigende Nachfrage nach KI-Lösungen erfolgreich befriedigen kann.

Denn wir haben uns lange mit der Frage beschäftigt: Wenn wir KI in unserem Angebots-Portfolio ergänzen, wie bieten wir den größten Mehrwert im Rahmen unserer Fähigkeiten und Möglichkeiten? Entwickeln wir die Software selbst? Kaufen wir sie extern hinzu? Oder bauen wir unsere Lösung auf Basis einer White-Label-Solution?

Make or Buy?

Unternehmen stehen vor der wichtigen Entscheidung, ob sie KI-Features selbst entwickeln oder auf Drittanbieter-Tools zurückgreifen sollten. Diese Entscheidung erfordert eine sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren. Zunächst ist es wichtig zu prüfen, ob das Unternehmen über die notwendigen Ressourcen und das Fachwissen verfügt, um eigene KI-Lösungen zu entwickeln und zu pflegen. Hier sind weitere Überlegungen, die bei dieser Entscheidung helfen können:

Eigenentwicklung (Make)

• Spezifische Anforderungen: Wenn Ihr Unternehmen über spezifische Anforderungen verfügt, die durch Standardlösungen nicht abgedeckt werden können, kann die interne Entwicklung und Anpassung von KI-Lösungen durch das Unternehmen selbst sinnvoll sein. Diese Standardlösungen sind weit verbreitete, allgemein nutzbare KI-Tools (z.B. vorhersehbare KI-Modelle oder Kundenservice-Chatbots), die für eine breite Palette von Anwendungsfällen entwickelt wurden. Sie bieten viele nützliche Funktionen, können jedoch in Bezug auf sehr spezifische oder komplexe Anforderungen eingeschränkt werden. Dazu gehören zum Beispiel branchenspezifische Funktionen, die für besondere Industrien (wie das Gesundheitswesen) erforderlich sind, oder maßgeschneiderte Anpassungen an einzigartige Geschäftsprozesse, die nicht durch allgemein verfügbare CRM- oder KI-Tools abgebildet werden können. Auch die Integration mit bestehenden Systemen, die besonderen Compliance- oder Sicherheitsanforderungen, sowie innovativen Features, die über den Standard hinausgehen, können Beispiele dafür sein.  
  
• Langfristige Strategie: Wenn Ihr Unternehmen plant, KI als Kernkompetenz zu etablieren und dadurch Wettbewerbsvorteile zu erzielen, ist die Inhouse-Entwicklung eine Überlegung wert. Das ist sinnvoll, wenn KI das Herzstück des Geschäftsmodells bildet: Nehmen wir zum Beispiel ein Unternehmen, das im Bereich personalisierter Medizin maßgeschneiderte Behandlungspläne durch KI-gestützte Analysen von Patientendaten entwickelt. In einem solchen Fall ist KI nicht nur ein Werkzeug, sondern integraler Bestandteil des Angebots, der maßgeblich zur Erreichung strategischer Ziele beiträgt.  
  
• Ressourcenverfügbarkeit: Für die Entwicklung interner KI-Lösungen sind natürlich auch verschiedene Ressourcen erforderlich. Zunächst ist eine leistungsfähige technologische Infrastruktur notwendig, einschließlich spezialisierter Hardware und Software, um die komplexen Anforderungen der KI zu erfüllen. Dazu kommen hochqualifizierte Fachkräfte wie Data Scientists und Machine Learning Engineers, deren Rekrutierung erhebliche finanzielle Mittel erfordern. Zudem müssen Unternehmen in kontinuierliche Forschung und Entwicklung investieren, um ihre KI-Technologien ständig zu verbessern und an aktuelle Standards anzupassen. Daher ist es für Unternehmen ein wichtiger Punkt abzuwägen, ob sie über die erforderlichen Ressourcen in Technologie, Personal und Infrastruktur, sowie finanzielle Mittel für die Eigenentwicklung verfügen. 

White-Label-Lösungen

• Schneller Markteintritt: White-Label-Lösungen bieten den Vorteil eines beschleunigten Markteintritts im Vergleich zur Eigenentwicklung, da sie bereits vorentwickelt und getestet sind. Diese Lösungen sind oft schneller einsatzbereit und erfordern keine vollständige Neuentwicklung der KI-Technologie. Die Integration in bestehende Systeme und die Anpassung an spezifische Anforderungen sind zwar notwendig, jedoch in der Regel weniger zeitaufwändig und komplex als die vollumfängliche Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Lösung von Grund auf. White-Label-Lösungen reduzieren die Notwendigkeit, interne Ressourcen für Forschung und Entwicklung zu binden, da die grundlegenden Funktionen bereits vorhanden sind. Dies ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Marktchancen zu reagieren und die Lösung in ihren bestehenden Workflow zu integrieren. 
  
• Kosten- und Zeiteffizienz: White-Label-Lösungen bieten für kleinere Unternehmen oder solche mit begrenzten Ressourcen eine kosten- und zeiteffizientere Option. Diese Lösungen liefern die benötigte Basis-Software, APIs und Datenbanken, was den Einstieg erleichtert. Allerdings ist es wichtig zu verstehen, dass der Einsatz von White-Label-Lösungen nicht bedeutet, dass keine zusätzliche Arbeit erforderlich ist. Ähnlich wie bei einer Kochbox, die Ihnen die Zutaten liefert, müssen Sie die Zubereitung selbst übernehmen. Das heißt, obwohl die grundlegende Technologie bereitgestellt wird, müssen Sie diese an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen und in Ihre bestehenden Systeme integrieren.
  
• Erprobte Funktionalitäten: Diese Lösungen bieten bereits erprobte KI-Funktionalitäten, ohne dass interne Entwicklungsressourcen stark belastet werden.

Partnerschaften (Third Party Integrations)

• Erweiterung des Angebots: Durch Partnerschaften mit spezialisierten KI-Anbietern können Unternehmen ihr Angebot erweitern und von der Expertise der Partner profitieren. Dies ermöglicht es ihnen, schnell auf Marktbedürfnisse zu reagieren und innovative Lösungen anzubieten, ohne die Zeit und Ressourcen für die interne Entwicklung aufwenden zu müssen. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen durch die Integration einer Drittanbieter-KI für Produktempfehlungen seine Verkaufszahlen steigern, indem es personalisierte Einkaufserlebnisse schafft, die auf den individuellen Präferenzen der Kunden basieren.
  
• Risikominimierung: Partnerschaften können helfen, Entwicklungsrisiken zu minimieren und gleichzeitig Zugang zu fortschrittlichen Technologien zu erhalten. Durch die Zusammenarbeit mit etablierten KI-Anbietern können Unternehmen von deren Know-how und bewährten Lösungen profitieren, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Misserfolgen reduziert. 
  
• Flexibilität:  Partnerschaften bieten die Flexibilität, spezifische KI-Funktionalitäten zu integrieren, ohne die Notwendigkeit, diese intern zu entwickeln. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Kernkompetenzen zu stärken und gleichzeitig fortschrittliche Technologien zu nutzen, die sonst außerhalb ihrer Reichweite liegen könnten. Durch die Integration dieser speziellen Funktionalität kann das Unternehmen seinen Kunden einen zusätzlichen Mehrwert bieten, ohne die umfangreichen Ressourcen für die eigene Entwicklung aufbringen zu müssen.