In fast jedem Unternehmen liegt mindestens ein Softwareprojekt in der Schublade, das zu Unrecht beerdigt wurde. Die Entscheidung war damals nicht falsch, aber sie wurde unter anderen Bedingungen getroffen. Bei der Frage Make or Buy für Software haben sich diese Bedingungen in den letzten zwei Jahren deutlich verschoben. Wer vor drei Jahren entschieden hat, rechnet heute mit veralteten Zahlen.

Die größte Hürde war immer der Einstieg

KI verändert die Softwareentwicklung, Code entsteht schneller. Im DORA-Report 2025 von Google geben über 80 Prozent der befragten Entwickler an, dass KI sie produktiver macht. Die naheliegende Lesart: Standardanbieter werden schneller und bauen mehr Features, also wird Kaufen attraktiver.

Das ist nur die halbe Wahrheit. Die größte Hürde gegen eine eigene Lösung waren selten die laufenden Kosten für Wartung, sondern fast immer die Anfangsinvestition. Dieses Argument hören wir im Erstgespräch regelmäßig. Genau diese Einstiegskosten senkt KI am stärksten. Damit verschiebt sich die Grenze zwischen Make und Buy in Richtung Make.

Die Grundrechnung gab es schon vor KI. Für einen Kunden haben wir über sieben Jahre gerechnet: Die Standardlösung hätte 462.000 Euro gekostet, bei 80 Prozent Funktionen, die er nie genutzt hätte. Die eigene Lösung, exakt auf seinen Prozess gebaut, kam auf 255.000 Euro. Die Details stehen im Beitrag Warum Individualsoftware günstiger sein kann als Standardsoftware. Neu ist, dass der Einstiegspreis für die eigene Lösung weiter fällt. Damit rechnet sie sich auch für Prozesse, bei denen sie sich vorher nicht gelohnt hat, und für Unternehmen, die bisher nicht über das Budget eines Konzerns verfügten.

Wann Kaufen richtig bleibt

Buy bleibt die richtige Wahl, wenn der Prozess Standard ist. Buchhaltung, Lohnabrechnung, ein klassisches CRM: Es gibt keinen Grund, selbst zu bauen, was tausendfach gelöst ist. Wie sich die beiden Optionen grundsätzlich gegeneinander abwägen lassen, beschreibt der Beitrag Standard oder Individualsoftware.

Anders sieht es aus, sobald der Prozess selbst der Wettbewerbsvorteil ist. Standardsoftware ist für den Durchschnitt gebaut und zwingt den eigenen Ablauf in ein fremdes Schema. Die Lizenzkosten steigen Jahr für Jahr, und das wichtigste System gehört nicht dem Unternehmen, das damit arbeitet. Eine eigene Lösung kehrt das um: volle Kontrolle über die Daten, keine Lizenzkostensteigerungen, eine Software, die dem Prozess folgt. Dieses Argument war schon immer das stärkere. Jetzt wird es für mehr Unternehmen bezahlbar.

Ein Beispiel aus der Schublade

Bei uns liegt ein solcher Fall gerade wieder auf dem Tisch. Ein Bauunternehmen wollte ein Kalkulationstool für seine Website. Interessenten beantworten ein paar Fragen und bekommen danach eine erste Kostenschätzung. Die Antwort damals: „Wir melden uns später.“

Das Konzept sah ein Formular mit elf festen Fragen vor. Dahinter hätte ein fertiges Preisraster liegen müssen, und jemand im Unternehmen hätte für jede Antwortkombination einen Betrag festlegen müssen. Neben dem Tagesgeschäft ist das nie passiert. Nicht der Preis der Entwicklung hat aus „später“ ein Jahr gemacht, sondern die Vorarbeit.

Dieses Muster begegnet uns seit Jahren. Der Blocker ist selten die Entwicklung. Der Blocker ist das, was vorher jemand im Unternehmen liefern muss. Genau dieser Teil sieht heute anders aus. Aus der leeren Tabelle wird eine Liste von Vorschlägen, abgeleitet aus alten Angeboten, sofern diese digital vorliegen. Die Fachleute prüfen und korrigieren, statt jeden Wert neu zu erfinden. Die Arbeit verschwindet nicht, aber sie beginnt nicht mehr bei null.

Drei Signale für eine zweite Prüfung

Nicht jedes abgelehnte Projekt verdient eine Neuauflage. Drei Signale zeigen, dass sich der Blick lohnt:

1. Das Projekt ist am Aufwand gescheitert, nicht am Nutzen. Alle fanden es sinnvoll, es war nur zu viel Arbeit oder zu teuer im Einstieg.
2. Der teuerste Teil war Fleißarbeit. Daten sortieren, Regeln ausformulieren, Dokumente strukturieren, Fälle durchdeklinieren. Genau diese Arbeit kann KI heute vorbereiten.
3. Das Projekt scheiterte an starren Vorgaben. Nutzer hätten Formulare in Fachsprache ausfüllen oder Angaben exakt in ein Schema pressen müssen. Heute lässt sich eine freie Beschreibung in strukturierte Daten übersetzen.

Trifft einer der Punkte zu, gilt die Rechnung von damals nicht mehr. Es lohnt sich, die alten Unterlagen herauszuholen und neu zu kalkulieren: Was kostet der Einstieg heute, welcher Teil der Vorarbeit lässt sich vorbereiten, und wie hoch ist der Nutzen, wenn der Prozess endlich unterstützt wird?

Eine Einschränkung bleibt. Manche Idee war schlicht schlecht, und daran ändert auch KI nichts. Wenn der Nutzen damals schon fraglich war, ist er es heute auch. Die zweite Prüfung soll Projekte zurückholen, die an den Kosten gescheitert sind, nicht solche, die niemand gebraucht hat. Welche Fragen vor einem KI-gestützten Vorhaben geklärt sein sollten, behandelt der Beitrag Eigene KI bauen? Build, Buy oder Wait.

Fazit

KI senkt vor allem die Einstiegskosten eigener Software und die Vorarbeit, an der viele Projekte gescheitert sind. Damit verschiebt sich die Make-or-Buy-Grenze, besonders bei Prozessen, die ein Unternehmen vom Wettbewerb unterscheiden. Projekte, die am Aufwand statt am Nutzen gescheitert sind, verdienen deshalb eine neue Rechnung mit heutigen Zahlen.