Make, Buy or Build Together

Die neue Kernfrage der Digitalisierung

Viele produzierende Unternehmen beschäftigen sich gerade intensiv mit AI. Die Erwartungen sind hoch: weniger Stillstände, bessere Qualitätsprognosen, stabilere Lieferketten, effizientere Engineering-Prozesse. Gleichzeitig ist die Unsicherheit groß. Welche Lösungen lassen sich einfach einkaufen? Wo lohnt sich Eigenentwicklung? Und wo braucht es einen Partner?

Genau hier greift die klassische Frage "Make or Buy?" zu kurz. Bei Standardsoftware war diese Entscheidung oft überschaubar: entweder kaufte man eine etablierte Lösung und passte sie an, oder man entwickelte selbst. Bei AI funktioniert diese Logik nicht mehr.

AI greift tief in Daten, Prozesse und Entscheidungen ein. Gerade in der Produktion geht es häufig um sensible Informationen: Maschinenlaufzeiten, Qualitätsdaten, Konstruktionswissen, Wartungshistorien, Rezepturen. Wer hier die falsche Sourcing-Entscheidung trifft, riskiert nicht nur hohe Kosten, sondern auch den Verlust von Tempo, Kontrolle und Differenzierung.

Die eigentliche Frage lautet deshalb: "Welche AI-Kompetenz muss im Unternehmen bleiben – und wo können externe Lösungen oder Partner sinnvoll beschleunigen?"

Drei Wege für AI Nutzung und was sie wirklich bedeuten

Make AI: maximale Kontrolle, aber hoher Aufwand

Bei der Eigenentwicklung liegen Infrastruktur, Data Assets, ML-Funktionalitäten und die eigentliche Anwendung vollständig in der eigenen Hand. Das ist der entscheidende Unterschied: Wer selbst entwickelt, behält nicht nur die Hoheit über die Daten, sondern auch über die Anwendung selbst.

Das kann sinnvoll sein, wenn die AI-Lösung eng mit proprietärem Know-how verbunden ist. Bei Predictive Maintenance etwa: Wer eigene Maschinen, eigene Sensordaten und eigene Fehlerbilder hat, kann mit selbst trainierten Modellen eine Präzision erreichen, die kein Standardprodukt liefert. Der Aufwand ist jedoch hoch. Es braucht Data Engineers, ML Engineers, MLOps-Kompetenz und klare Governance – Fähigkeiten, die knapp sind und langfristig aufgebaut werden müssen.

Make passt, wenn AI ein echtes Differenzierungsmerkmal ist, ausreichend interne Daten und Expertise vorhanden sind und langfristige Kontrolle Priorität hat.

Buy AI: schnell nutzbar, aber begrenzt anpassbar

Fertige AI-Produkte oder SaaS-Lösungen sind oft der schnellste Weg zu ersten Ergebnissen. Für standardisierte Prozesse kann das sehr sinnvoll sein: Dokumentenverarbeitung, Rechnungsprüfung, HR-Automatisierung oder klassische Office-Prozesse lassen sich häufig mit bestehenden Lösungen gut abdecken.

Die Grenzen zeigen sich dort, wo Prozesse spezifisch werden. Ein generischer AI-Chatbot versteht keine individuelle Fertigungsterminologie. Ein Standard-Forecasting-Tool kennt nicht die Besonderheiten eines Lieferantennetzwerks. Und wenn sensible Produktionsdaten nicht in externe Systeme fließen dürfen, wird ein reines Buy-Modell schnell schwierig.

Buy passt, wenn der Use Case standardisiert ist, keine kritischen Produktionsdaten betroffen sind und Geschwindigkeit wichtiger ist als Differenzierung.

Build Together: gemeinsam schneller zur passenden Lösung

Ein Technologie- und Beratungspartner bringt AI-Expertise, Plattformbausteine und Umsetzungserfahrung mit. Das Unternehmen bringt Domänenwissen, Daten und Prozessverständnis ein. Gerade in der Produktion ist diese Kombination entscheidend: Die beste Technologie bringt wenig, wenn sie den Fertigungskontext nicht versteht. Gleichzeitig müssen Unternehmen nicht jede technische Komponente selbst entwickeln.

Unternehmen behalten so Kontrolle über ihre Daten und ihr Know-how, kommen aber schneller in die Umsetzung. Build Together passt, wenn AI strategisch wichtig ist, die internen Ressourcen aber nicht ausreichen, um Entwicklung, Betrieb und Skalierung allein abzudecken.

Die entscheidende Frage: Hat der Use Case echten strategischen Wert?

Das zentrale Kriterium für die Sourcing-Entscheidung ist nicht Technologie, sondern strategischer Wert. Und strategischer Wert entsteht im AI-Kontext fast immer durch eigene Daten.

Ein Use Case differenziert das Unternehmen nur dann nachhaltig, wenn er auf Daten basiert, die kein Wettbewerber replizieren kann. Jahrelang gesammelte Maschinendaten, eigene Qualitätshistorien, unternehmensspezifische Prozesslogik: Das ist der eigentliche Rohstoff der Differenzierung. Ohne diesen Datenvorteil werden Wettbewerber denselben Use Case früher oder später ebenfalls entwickeln, sofern er einen positiven ROI verspricht. Denn ohne IP-sensible Daten gibt es keinen echten Schutz vor der Nachahmung.

Daraus ergibt sich ein einfaches Entscheidungsraster: Ist der strategische Wert hoch und ist Ownership möglich, sollte das Unternehmen eine End-to-End-Eigenentwicklung prüfen. Ist Ownership nicht vollständig möglich, aber ein echter Datenvorteil vorhanden, ist Build Together der richtige Weg. Ist der strategische Wert niedrig, reicht oft eine externe Lösung – sofern ROI und Leistung der verfügbaren Produkte stimmen.

Drei typische Manufacturing-Use-Cases im Sourcing-Check

Predictive Maintenance ist ein Kandidat für Make oder Build Together. Die Daten sind unternehmensspezifisch, die Fehlerbilder individuell und der potenzielle Mehrwert hoch. Hier kann ein Partner helfen, schneller von vorhandenen Maschinendaten zu stabilen Modellen zu kommen.

Supply-Chain-Optimierung liegt oft im hybriden Bereich. Für Standardplanungen können bestehende Tools ausreichen. Wenn aber individuelle Lieferantennetzwerke oder branchenspezifische Engpässe eine Rolle spielen, braucht es mehr Anpassung. Build Together ist hier häufig sinnvoller.

Administrative Automatisierung ist dagegen oft ein klarer Buy-Kandidat. Rechnungsverarbeitung, Vertragsprüfung oder HR-Prozesse sind in vielen Unternehmen ähnlich aufgebaut. Entscheidend ist, die passende Lösung sauber zu integrieren und Governance sowie Datenschutz richtig aufzusetzen.

Fazit: AI-Sourcing ist eine Strategiefrage

Make, Buy or Build Together ist keine technische Entscheidung. Für produzierende Unternehmen entscheidet sie darüber, ob AI nur einzelne Prozesse automatisiert oder langfristig zum neuen Kern der Wertschöpfung wird.

Die Frage lautet nicht: "Welche AI-Lösung kaufen wir?" Sondern: "Wie bauen wir AI so auf, dass sie schnell Wirkung zeigt, unser Know-how schützt und uns langfristig differenziert?"

Wer diese Frage strukturiert beantwortet, vermeidet Fehlinvestitionen und schafft die Grundlage für skalierbare AI. adesso unterstützt produzierende Unternehmen genau dabei – von der AI-Strategieberatung über die Use-Case-Bewertung bis zur gemeinsamen Umsetzung auf Enterprise-AI-Plattformen.

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