Wir stehen an der Schwelle einer neuen Ära im Bereich Enterprise-AI. Agenten sind längst mehr als nur clevere Chatbots oder Assistenten, die Fragen beantworten. Sie entwickeln sich zu Systemen, die mit Daten interagieren, Entscheidungen automatisieren, Workflows ausführen oder Business-Spezialist:innen zur richtigen Zeit einbinden. Dieser Wandel ist spannend und bringt gleichzeitig eine altbekannte Frage in neuer Form mit sich: Sollten Unternehmen Agenten selbst entwickeln oder fertige Lösungen einkaufen?
Als die ersten generativen KI-Assistenten aufkamen, drehte sich die Build-vs-Buy-Debatte vor allem um Geschwindigkeit und Integration. Bei Agenten sind die Anforderungen deutlich höher. Entscheidend ist nicht nur, ob ein Agent funktioniert, sondern ob er vertrauenswürdig ist, mit den richtigen Systemen verbunden ist und echten geschäftlichen Mehrwert schafft.
Damit geht auch ein neues Risiko einher: Agent Sprawl. Unternehmen starten mit ein paar Copilots oder Skripten und enden schnell mit Dutzenden voneinander isolierten Tools, ohne zentrale Kontrolle und mit wachsender technischer Komplexität. Die Herausforderung ist heute nicht mehr, ob ein einzelner Agent funktioniert. Es geht darum, dass Agenten gemeinsam funktionieren, im großen Maßstab, und auf eine Weise, der das Unternehmen vertrauen kann.
Dieser Artikel zeigt, wann es sinnvoll ist zu kaufen, wann man besser selbst entwickelt und warum die meisten Unternehmen am Ende irgendwo dazwischen landen.
Was KI-Agenten von anderen Tools unterscheidet
KI-Agenten sind keine Apps, die man einfach herunterladen und anschließen kann. Sie benötigen eine tiefgehende Integration in Ihre Daten, Sicherheitsmechanismen und Geschäftsprozesse. Ihr Nutzen hängt vollständig davon ab, mit welchen Systemen sie verbunden sind und welche Aktionen sie ausführen dürfen.
Genau an diesem Punkt stoßen viele Unternehmen an ihre Grenzen. Ein vorkonfigurierter Assistent kann zwar schnelle Erfolge liefern – etwa Berichte aus Salesforce anzeigen oder ServiceNow-Workflows vereinfachen – aber sobald der Agent außerhalb seines ursprünglichen Systems agieren soll, braucht es mehr.
Der Unterschied ist nicht theoretisch, sondern praktisch. Was ein Agent tun soll und in welchem Kontext, bestimmt maßgeblich, wie man ihn aufsetzt und integriert.
Warum Kaufen sinnvoll sein kann
Kaufen bedeutet in der Welt der Agenten meist, auf vorgefertigte Assistenten zurückzugreifen, die in zentrale Systeme wie Salesforce, ServiceNow oder SAP integriert sind.
Vorteile:
-
Schnelligkeit: Agenten sind sofort einsatzbereit, mit minimalem Konfigurationsaufwand.
-
Native Integration: Sie sind eng mit den Workflows des jeweiligen Quellsystems verbunden.
-
Geringe Einstiegskosten: Kein Bedarf an dedizierten Teams oder Infrastruktur für den Aufbau.
Einschränkungen:
-
Begrenzter Einsatzbereich: Diese Agenten agieren meist nur innerhalb ihres Ursprungssystems.
-
Standardisierte Leistung: Die Funktionalität steht auch Ihren Mitbewerbern zur Verfügung.
-
Wenig erweiterbar: Anpassungen an individuelle Prozesse oder Entscheidungslogiken sind oft schwierig.
Wenn es z. B. darum geht, innerhalb einer einzelnen App schneller Antworten zu bekommen, ist der Kauf eine sinnvolle Option.
Für unternehmensweite Workflows oder echten, differenzierten Business-Mehrwert reicht das jedoch nicht aus.
Argumente für die Eigenentwicklung
Die Eigenentwicklung bietet Flexibilität und volle Kontrolle. So schaffen Unternehmen Agenten, die echten Wettbewerbsvorteil bringen.
Vorteile:
-
Kontrolle: Volle Hoheit über Daten, Sicherheit und Entscheidungslogik
-
Breite: Agenten können sich mit mehreren Systemen verbinden, nicht nur mit einem
-
Differenzierung: Individuelle Fähigkeiten, die Wettbewerber nicht einfach kopieren können. Die Agenten passen genau zur eigenen Unternehmensstruktur und Arbeitsweise
Nachteile:
-
Ressourcenaufwendig: Erfordert Zeit, Fachkräfte und technische Infrastruktur
-
Sprawl-Risiko: Ohne klare Governance entstehen schnell doppelte Agenten, inkonsistente Qualität und zusätzlicher operativer Aufwand
-
Wartungsaufwand: Selbst entwickelte Agenten müssen kontinuierlich betreut und gepflegt werden, das ist nicht kostenlos
Die Eigenentwicklung ist besonders dann sinnvoll, wenn Kreativität und Kontrolle entscheidend sind. Doch sie bringt auch Risiken mit sich. Ohne starke Governance wird „bauen“ schnell zu einem Sammelsurium isolierter Projekte ohne zentrale Kontrolle. Das ist keine Innovation, das ist Agent Sprawl.
Die hybride Realität
Für die meisten Unternehmen lautet die Realität nicht „Build oder Buy“, sondern: beides.
Man kauft möglicherweise einen Copilot in ServiceNow, um die Ticketbearbeitung zu beschleunigen.
Und man entwickelt gleichzeitig einen eigenen Agenten zur Wartungsplanung, der Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammenführt, von Sensoren an Maschinen über klassische Regressionsmodelle zur Ausfallvorhersage bis hin zu Wartungshistorien, Produktionsplänen, Verfügbarkeitsdaten von Techniker:innen und Ersatzteillagern.
Diese Kombination ist sinnvoll. Kaufen bringt schnelle Antworten und bewährte Integrationen. Bauen ermöglicht maßgeschneiderte Funktionen und systemübergreifende Verknüpfungen. Zusammen erlaubt dieser Ansatz, klein zu starten, schnell zu lernen und anschließend skalierbar zu wachsen.
Doch: Hybrid funktioniert nur mit Governance. Sonst landet man wieder bei einem Flickenteppich aus Einzellösungen. Deshalb ist eine zentrale orchestrierende Plattform entscheidend.
Eine moderne AI-Plattform kann:
-
Zentrale Erstellung ermöglichen: Analyst:innen erhalten No-Code-Werkzeuge, Entwickler:innen volle Python-Flexibilität – unter Einhaltung derselben Sicherheits- und Prüfstandards.
-
Modelle und Agenten orchestrieren: Wechsel zwischen LLM-Anbietern oder Kombination mehrerer Agenten – ohne alles neu schreiben zu müssen.
-
Governance und Transparenz integrieren: Leistung überwachen, jeden Tool-Aufruf nachvollziehen und Abweichungen oder Bias in der Produktion verhindern.
-
Die Einzigartigkeit der eigenen Prozesse abbilden: Fachwissen aus dem Business mit technischer AI-Expertise vereinen, um Entscheidungsagenten zu entwickeln, die echten transformativen Mehrwert schaffen.
Das ist die Grundlage, um Agent Sprawl zu vermeiden und hybride Strategien wirklich skalierbar zu machen.
.png?width=900&height=450&name=agent%20build%20vs%20agent%20buy%20(1).png)
Wie trifft man die richtige Entscheidung?
Wenn Sie zwischen Eigenbau und Kauf von Agenten abwägen, helfen vier einfache Fragen als Ausgangspunkt:
- Was soll der Agent tun?
Geht es um eine eng umrissene Aufgabe in einem einzigen System oder um einen Anwendungsfall, der mehrere Prozesse abdeckt? - Wo findet die Aktion statt?
Innerhalb einer Anwendung oder über mehrere Datenquellen und Systeme hinweg? - Was ist die Priorität?
Zählen schnelle Ergebnisse oder langfristige Differenzierung? - Welches Maß an Kontrolle und Governance ist erforderlich?
Können Sie sich auf die Roadmap eines Anbieters verlassen oder benötigen Sie von Anfang an volle Transparenz und Steuerung?
Praktischer Tipp:
Kaufen Sie bei klar abgegrenzten Anwendungsfällen, bei denen Geschwindigkeit im Vordergrund steht.
Bauen Sie oder kombinieren Sie beide Ansätze, wenn es um strategische Transformation und echten Business-Mehrwert geht.
Der Weg nach vorn: ein Plattform-Ansatz
Die Entscheidung zwischen Build und Buy bei Agenten ist keine Entweder-oder-Frage. Es geht darum, die richtige Kombination für die eigenen Ziele zu finden.
- Kaufen bringt schnelle Antworten und zügige Pilotprojekte.
- Bauen ermöglicht Kreativität, Kontrolle und echten Business Impact.
- Hybrid vereint beides, sofern die richtige technologische Basis vorhanden ist.
Diese Basis ist ein plattformbasierter Ansatz. Bei Dataiku sehen wir täglich, wie schnell Agent Sprawl selbst vielversprechende AI-Initiativen entgleisen lassen kann. Deshalb haben wir unsere Plattform erweitert, damit Unternehmen Agenten in großem Maßstab erstellen, verknüpfen und steuern können, mit integrierter Governance und Flexibilität. Egal, wo Sie auf Ihrer AI-Reise stehen: Entscheidend ist, über kurzfristige Tools hinauszudenken und sich auf das zu konzentrieren, was wirklichen geschäftlichen Mehrwert schafft. Die Unternehmen, die mit KI-Agenten erfolgreich sein werden, sind nicht die, die nur kaufen oder nur selbst bauen. Es sind diejenigen, die beides intelligent kombinieren – und es im gesamten Unternehmen funktionsfähig machen.