Die Geschäftswelt wird immer digitaler. Wichtig ist jedoch die Unabhängigkeit – und die Profitabilität. Wer digitalisieren möchte, steht vor einer wichtigen Entscheidung: Entwickelt man eine Softwarelösung lieber selbst oder kauft man diese von einem externen Anbieter ein?
Beides hat Vor- und Nachteile. Was zu beachten ist, darüber klärt dieser Blogartikel auf. In der unteren Hälfte des Blogartikels wird speziell darauf eingegangen, was bei der Entwicklung von KI-Lösungen wie amberSearch für das eigene Unternehmen für Challenges aufkommen.
Vor- und Nachteile von Standard- und Individual Software
Im ersten Teil dieses Blogartikels möchten wir auf die „Standardargumente“ für bzw. gegen die jeweiligen Lösungsmöglichkeiten eingehen.
Vor- und Nachteile von Standardsoftware (Buy-Entscheidung)
Standardsoftware ist sind Softwaresysteme, die ohne große Anpassungen eingekauft werden können. Standardsoftware bietet meist diverse Möglichkeiten zur Individualisierung durch Konfiguration, es werden meistens jedoch nur bedingt Anpassungen vorgenommen. Standardsoftware wird in der Regel von Softwareherstellern entwickelt.
| Vorteile | Nachteile |
| Verfügbarkeit – Die Softwarelösung existiert in der Regel bereits und ist somit schnell einsetzbar | Komplexität –Softwarelösungen, die über Jahre entwickelt wurden, können mehr Funktionen anbieten, als für einen speziellen Anwendungsfall benötigt werden |
| Entwicklungsrisiko – kein Entwicklungsrisiko, da weder Know-How/Ressourcen extra budgetiert werden müssen | Abhängigkeit – Gerät der Anbieter in Schwierigkeiten oder erhöht die Preise, hat das Konsequenzen für den Kunden |
| Kalkulierbarkeit – Preise sind von vorneherein klar und es kommen keine unerwarteten Probleme auf Unternehmen zu | Integrationsfähigkeiten – Eventuell werden nicht alle benötigten Schnittstellen angeboten |
| Reifegrad – Standardlösungen sind in der Regel ausgereifte Produkte ohne „Kinderkrankheiten“ und erprobten Anwendungsfällen | Lizenzkosten – Auch wenn die Kosten kalkulierbar sind, kostet alleine die Nutzung der Software |
| Skalierbarkeit – Standardsoftware ist in der Regel problemlos skalierbar | Aktualisierung – Bei Technologieweiterentwicklungen ist man abhängig von der Geschwindigkeit des Technologieanbieters. |
Natürlich ist die Liste noch erweiterbar durch bspw. Vorteile durch Standardschnittstellen, Bewährtheit am Markt, Beratung oder Dokumentation.
Vor- und Nachteile von Individualsoftware (Make-Entscheidung)
Individualsoftware hingegen wird von IT-Dienstleistern, Beratern oder von den Unternehmen selbst speziell dazu entwickelt, die Bedürfnisse des Unternehmens, welche diese einsetzt, zu 100% zu erfüllen.
| Vorteile | Nachteile |
| Wettbewerbsvorteil – Die Softwarelösung kann nach den eigenen Bedürfnissen entwickelt werden und so einen wahren Wettbewerbsvorteil generieren, der von der Konkurrenz nicht einfach nachgemacht werden kann | Entwicklungskosten – Die Entwicklung Bedarf viel Know-How und Kapital. Unter Umständen können unvorhergesehene Ereignisse die Kosten unkontrollierbar steigen lassen. |
| Unabhängigkeit – Unternehmen können anbieterunabhängig agieren | Zeit – Eine Software, die noch zu entwickeln ist, ist nicht direkt einsetzbar, was Nachteile bedeutet |
| Integrationskompatibilität – Unternehmen sind Herr der Schnittstellen und können diese so definieren wie benötigt. | Dokumentation – Wer keine gute Dokumentation hat, ist abhängig von den Leuten, die die Software entwickelt haben, um zukünftig Änderungen vorzunehmen |
| Anpassbarkeit – Wo benötigt, kann die Software individuell nach den Bedürfnissen angepasst werden. | Risiko – Da Erfahrung nicht über Jahre aufgebaut wird bzw. die Software nicht über diverse Kunden hinweg optimiert werden kann, besteht das Risiko des Scheiterns |
| Nutzungskosten – Für die Nutzung selbst entstehen keine Lizenzkosten | Integrationsprobleme – Gerade Softwarelösungen, die mit vielen verschiedenen Systemen integriert werden müssen, können zu Problemen bei der Instandhaltung der Schnittstellen führen |
Selbstverständlich gibt es auch hier weiterführende Vorteile wie bspw. der volle Besitz der Rechte der Software sowie volle Kontrolle darüber, was mit den Daten passiert.
Die Zeiten ändern sich…
Die Geschäftsfeld wird heutzutage immer komplizierter. Es wird schwieriger, Personen mit dem richtigen Know-How zu bekommen und zeitgleich verliert man den Fokus auf das Tagesgeschäft. Ergänzend steigen auch die Erwartungen der MitarbeiterInnen ein an eine Software. Im Kern kommt es natürlich immer darauf an, in einem ersten Schritt die richtigen Anwendungsfälle zu definieren.
Die bisher genannten Punkte sind auf einer relativ hohen Flughöhe angesiedelt. Das, was aus unserer Sicht viel wichtiger ist, sind weitergehende Punkte, die in Zukunft immer relevanter werden:
Nutzererfahrung (User Experience, UX)
Nutzer kennen es aus dem Privaten, denn B2C Apps wie TikTok, Instagram und Co machen es vor: Software ist kinderleicht zu bedienen und bedarf keiner großen Schulung. Gerade jüngere MitarbeiterInnen erwarten, dass auch Enterprise Software leicht zu bedienen ist und nicht erst aufwendigen Schulungen bedarf. Moderne Softwarehersteller haben mittlerweile ganze UX-Teams, die sich ausschließlich darauf fokussieren, dass die Software für die Anwender leicht verständlich und intuitiv ist. Wer will sich heute noch eine Software nutzen, die nur an Prozesse, aber nicht an den Nutzer denkt?
Datenschutz und IT-Security
IT-Sicherheit wird ein immer größeres Thema für Unternehmen. Potenziell kann jede Software ein mögliches Einfallstor sein. Daher ist es wichtig, die Software gut zu kennen und die möglichen Angriffspunkte fachgerecht abzusichern. Die Frage ist, ob die Unternehmen, die Individualsoftware entwickeln, ausreichend Know-How haben, um ihr Unternehmen im Hinblick auf die IT-Sicherheit sowie steigende DSGVO-Anforderungen abzusichern.
KI-Entwicklung
Gerade wenn man sich Anwendungsfälle wie die, die wir mit amberSearch bzw. amberAI lösen ansieht, ist es wichtig die Komplexität zu verstehen. KI entwickelt sich zurzeit so rasend schnell weiter, dass man bereit sein muss, kontinuierlich zu investieren, um auf dem Laufenden zu bleiben. Keinem Unternehmen bringt eine Software etwas, die nach kurzer Zeit outdated ist, da sie nicht weiterentwickelt wird – oder noch schlimmer – die gewählte Technologie irgendwann nicht mehr mit dem Stand der Technik kombinierbar ist.
Betrieb & Wartung
Das eine ist die Entwicklung einer solchen Lösung. Der viel größere Teil der Betrieb. Schnittstellen und Prozesse sowie die Anforderungen ändern sich. Konstant fallen Themen auf, die optimiert werden sollen und wo noch weitere Mehrwerte zu realisieren sind. Server müssen betreut und gepflegt werden. Können diese Kosten entsprechend eingeschätzt werden?
Schnittstellen
Um nicht noch mehr Datensilos im Unternehmen zu haben, ist es wichtig, die Systeme miteinander sprechen zu lassen. Wer eine Software selbst entwickelt, muss natürlich auch alle Schnittstellen selbst entwickeln und kann hier nicht auf vorgefertigte Module eingehen.
Business Case/ROI
Am Ende des Tages ist der Einkauf einer Software eine rein wirtschaftliche: Macht der Einsatz einer bestimmten Software für einen bestimmten Anwendungsfall das Unternehmen effizienter? Falls ja, ist der Kauf oder die Entwicklung dieser Lösung sinnvoller?
Du überlegst, generative KI in deinem Unternehmen einzusetzen? Dann stelle die richtigen Anforderungen lade dir jetzt unser White Paper „Checkliste & Anforderungen generative KI“ herunter und profitiere von unserem über Jahre aufgebautem Know-How:
Wann sollte man Software selbst entwickeln?
Natürlich gibt es auch einige Argumente und Situationen, in denen es durchaus Sinn macht, eine eigene Software zu entwickeln. Daher haben wir im folgenden einige Situationen aufgeschrieben, in denen es Sinn macht, eigene Software zu entwickeln:
- Spezifische Anforderungen: Wenn die Software sehr spezifische Anforderungen erfüllen muss, die von vorhandenen Lösungen nicht abgedeckt oder vom Markt nachgefragt werden, kann die interne Entwicklung sinnvoll sein. Standard-Softwarelösungen haben manchmal die Herausforderung, nicht alle individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens zu 100% zu erfüllen, insbesondere wenn es sich um Nischenanforderungen handelt.
- Wettbewerbsvorteil: Die Entwicklung einer maßgeschneiderten Softwarelösung kann dazu beitragen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Wenn die Software einzigartige Funktionen bietet oder Prozesse optimiert, die für das Unternehmen strategisch wichtig sind oder wo der Markt der Softwareentwickler kein Interesse hat, schnell neue Lösungen zu entwickeln, kann dies zum einem großen Wettbewerbsvorteil führen.
- Kontrolle und Flexibilität: Durch die interne Entwicklung behält das Unternehmen die volle Kontrolle über den Entwicklungsprozess und die Softwarearchitektur. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität bei der Anpassung und Skalierung der Software im Laufe der Zeit, um sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.
- Langfristige Kosten: Obwohl die anfänglichen Investitionen für die interne Entwicklung möglicherweise höher sind, können langfristig Kosten eingespart werden. Anstatt Lizenzgebühren für kommerzielle Softwarelösungen zu zahlen, hat das Unternehmen die Möglichkeit, die Kosten für die interne Entwicklung zu amortisieren und langfristig zu senken. Dem gegenüber sollten benötigte Hostingkosten, Anpassungen, sich weiterentwickelnde Technologien etc. stehen.
- Sicherheits- und Datenschutzanforderungen: In einigen Branchen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, KRITIS oder Regierungsbehörden, können spezielle Sicherheits- und Datenschutzanforderungen bestehen. Die interne Entwicklung ermöglicht eine engere Kontrolle über Sicherheitsaspekte und die Einhaltung von Vorschriften im Vergleich zur Verwendung von Drittanbieterlösungen, bei denen möglicherweise Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit bestehen.
Make- or Buy-Entscheidung beim Einsatz einer generativen KI-Software wie der von amberSearch
Natürlich kann man sich heutzutage mal schnell ein Minimum-Viable-Produkt (MVP) selbst zusammenbauen. Und in den meisten Fällen sieht man, dass die Software in der Lage ist, Mehrwerte zu bringen. Aber von einem solchen Piloten ist es noch ein sehr weiter Weg bis zu einem Produktivsystem. Für Unternehmen stellt sich die Frage, ob Sie wirklich das Geld in die Hand nehmen möchten, ein eigenes MVP zu bauen, wenn sie nicht bereit sind, das Geld zu investieren, um es zum Produktivbetrieb zu bringen.
Bei amberSearch helfen wir Unternehmen, das vorhandene Know-How, welches sich über Jahre in diversen Datensilos angesammelt hat, an einem zentralen Ort mit Hilfe von moderner KI-Technologie zur Verfügung zu stellen. Seit Jahren entwickeln wir unsere Software mit vollem Fokus von einem kontinuierlich wachsendem Entwicklerteam und haben dort einige Learnings gemacht. Diese Learnings müsste ein Unternehmen, die eine solche Software selbst entwickelt, erstmal selbst machen und anschließend auch umsetzen.
Für interessierte haben wir in unserer Onlinedemo eine mittlere sechsstellige Anzahl an Dokumenten auf über 10 Systeme verteilt:
Wer probiert, eine Lösung für den Anwendungsfall, den wir mit amberSearch lösen, selbst zu bauen, der sollte sich bewusst sein, dass das gar nicht so einfach ist:
Integrationen
Hauptpunkt werden nämlich die Integrationen sein. Bei amberSearch denken wir Integrationen zweiseitig. Einerseits geht es darum, dass unsere Software in der Lage ist, unternehmensinterne Datensilos anzubinden, damit der Nutzer in der Lage ist, potenziell alle Informationen zu finden. Andererseits geht es aber auch darum, die Software dem Nutzer möglichst einfach zu Verfügung zu stellen. Dazu gehört bspw. dass der Mitarbeiter auf eine Software von verschiedenen Orten zugreifen kann. Diese Punkte müssen alle unterstützt werden. Damit meinen wir zum Beispiel Teamsapps, IFrameintegrationen, mobile Optimierungen, etc.
Zugriffsrechte
Wer die verschiedenen Systeme angebunden hat, der muss die Zugriffsrechte verstehen. Wer seinem Mitarbeiter einen KI-Assistenten anbietet, der muss damit rechnen, dass die Mitarbeiter erwarten, wirklich alle Informationen zu finden. Verstehen die Entwickler in allen angebundenen Systemen die Berechtigungsstrukturen in die Tiefe, um alle Fälle abdecken zu können? Natürlich kann man solche Systeme auf die allgemein öffentlich zur Verfügung stehenden Daten beschränken, aber es wird in der Kommunikation sehr schwer fallen, den Mitarbeitern zu erklären, warum nur ein verhältnismäßig kleiner Datensatz in solchen Systemen berücksichtigt wurde.
DSGVO & IT-Security
Die DSGVO-Anforderungen werden immer anspruchsvoller. Gerade in Kombination mit KI-Modellen muss sichergestellt werden, das Daten nicht aus Versehen anders als vorgesehen verwendet werden.
Anpassen von KI-Modellen
Die Kunst liegt heutzutage nicht mehr darin, ein KI-Modell selbst zu entwickeln oder zu trainieren, falls man ausreichend Ressourcen bereitgestellt bekommt. Die Kunst liegt darin, die Parameter der KI-Modelle optimal einzustellen und auf den Anwendungsfall abzustimmen. Dazu bedarf es vieler Projekte und jahrelanger Erfahrung, um das für einen Anwendungsfall wie unseren wirklich gut hinzubekommen. Da das richtige Parametrisieren der KI-Modelle nicht so leicht nachstellbar ist – obwohl dort das eigentliche Know-How liegt, haben wir einige unserer KI-Modelle Open Source gestellt.
Economies of Scale
Wer auf eine Lösung wie amberSearch setzt, hat den Vorteil, dass er Economies of Scale erhält, da die Kosten neuer Funktionen natürlich über viele Kunden aufgeteilt werden. In neue Funktionen und Technologien wird kontinuierlich investiert, so dass Unternehmen, die in Lösungen wie amberSearch investieren, immer die aktuellen Systeme haben. Des Weiteren können natürlich gerade bei Managed Service Lösungen auch Economies of Scale für das Hosting der KI-Modelle generiert werden.
Fazit zur Make- vs Buy-Entscheidung bei KI-Software
Es gibt Argumente, die sowohl für als auch gegen eine Make- vs Buy-Entscheidung sprechen. In komplexer werdenden Situationen sollten Unternehmen nicht den Fokus auf ihr Kerngeschäft verlieren und sich die Frage stellen, ob Sie ausreichend Ressourcen zur Verfügung haben, um auch auf Unwägbarkeiten und unvorhergesehene Events reagieren zu können.
Agenturen, IT-Dienstleister, Beratungshäuser & Co. Alle wollen vom KI-Kuchen etwas haben und Projekte mit ihren Kunden machen. Die Frage, die sich Unternehmen stellen müssen ist, ob der Anwendungsfall so individuell ist, dass er nicht über eine Standardsoftware abgedeckt werden kann oder ob der Anwendungsfall wirklich so individuell ist, dass sich das Invest und das Risiko lohnt.
Gerade bei der aktuellen Entwicklungsgeschwindigkeit ist es nicht damit getan, die Software einmal einzuführen – es ist eine kontinuierliche Entwicklung, die konstant Ressourcen Bedarf – in der der Entwicklung, dem Support oder auch dem Betrieb.
Und zuletzt sollte viel mit den Mitarbeitern gesprochen werden, um deren Erwartungen an die UX, die Inhalte (Stichwort Zugriffsrechte) und Co zu berücksichtigen.
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