Jahrzehntelang bestimmte die Entscheidung, Software von Grund auf neu zu entwickeln oder eine fertige Lösung zu kaufen, die Technologiestrategien von Unternehmen verschiedenster Branchen. Die Gleichung schien einfach: Der Kauf beschleunigte die Einführung und senkte die Kosten, während die Entwicklung Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle bot. Doch das Aufkommen generativer künstlicher Intelligenz und insbesondere der KI-gestützten Entwicklung (AIAD) hat alle Variablen in dieser Gleichung verändert. Es geht nicht mehr darum, sich zwischen zwei klassischen Ansätzen zu entscheiden, und vielleicht besteht das traditionelle Dilemma nicht mehr.
Da generative KI entscheidende Phasen des Entwicklungszyklus wie das Schreiben von Code, automatisierte Tests, die Fehlererkennung und sogar Architekturvorschläge rationalisiert, ist die Entwicklung individueller Software nicht mehr nur großen Unternehmen mit üppigen Budgets vorbehalten. Vortrainierte Modelle, spezialisierte Bibliotheken und KI-gestützte Low-Code- oder No-Code-Plattformen haben Entwicklungskosten und -zeit drastisch reduziert.
Statt Monaten werden heute viele Lösungen innerhalb von Wochen geliefert, und statt großer interner Teams können schlanke, hochspezialisierte Teams maßgeschneiderte, skalierbare Anwendungen mit beeindruckender Effizienz bereitstellen. GitHub Copilot, das 2021 eingeführt wurde, ist ein praktisches Beispiel für generative KI, die Entwickler unterstützt, indem sie Code vorschlägt und Snippets automatisch vervollständigt. Eine GitHub-Studie ergab, dass Entwickler, die Copilot verwenden, Aufgaben im Durchschnitt 55% schneller erledigten, während diejenigen, die es verwendeten, durchschnittlich 1 Stunde und 11 Minuten für die Aufgabe benötigten, und diejenigen, die GitHub Copilot nicht verwendeten, durchschnittlich 2 Stunden und 41 Minuten brauchten.
Angesichts dieser Realität verliert das alte Argument, der Kauf von Standardsoftware sei gleichbedeutend mit Einsparungen, an Zugkraft. Generische Lösungen sind zwar verlockend, passen sich aber oft nicht an die Besonderheiten interner Prozesse an, sind nicht so schnell skalierbar und schaffen einschränkende Abhängigkeiten. Kurzfristig mögen sie ausreichend erscheinen, doch mittel- und langfristig erweisen sie sich als Innovationshindernis.
Darüber hinaus beginnt die Vorstellung, dass der Wettbewerbsvorteil im Code selbst liegt, zu bröckeln. In einem Szenario, in dem das Neuschreiben einer gesamten Anwendung kostengünstig und machbar geworden ist, macht die Idee, den Code als strategisches Gut zu schützen, immer weniger Sinn. Der wahre Wert liegt in der Architektur der Lösung, der reibungslosen Integration mit Geschäftssystemen, der Datenverwaltung und vor allem in der Fähigkeit, die Software schnell an Markt- oder Unternehmensveränderungen anzupassen.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung verkürzt die Entwicklungszeit um bis zu 50 Prozent, wie 75 Prozent der in einem Bericht von OutSystems und KPMG befragten Führungskräfte angeben. Doch wenn „Build“ die neue Normalität ist, ergibt sich ein zweites Dilemma: Intern entwickeln oder mit spezialisierten externen Partnern? Hier siegt der Pragmatismus. Der Aufbau eines eigenen Technologieteams erfordert kontinuierliche Investitionen, Talentmanagement, Infrastruktur und vor allem Zeit, das knappste Gut im Wettlauf um Innovation. Für Unternehmen, deren Kerngeschäft Geschäft es ist nicht Software, kann diese Wahl kontraproduktiv sein.
Strategische Partnerschaften mit Entwicklungsunternehmen bieten hingegen Vorteile wie sofortigen Zugriff auf fortgeschrittenes technisches Know-how, beschleunigte Lieferung, Flexibilität bei der Personalbeschaffung und reduzierten Betriebsaufwand. Erfahrene ausgelagerte Teams agieren als Erweiterung des Unternehmens, sind ergebnisorientiert und verfügen oft über fertige, skalierbare Architekturmodelle, integrierte CI/CD-Pipelines und erprobte Frameworks – all dies wäre kostspielig und zeitaufwändig, wenn man es von Grund auf neu aufbauen würde. Erwähnenswert ist auch ein drittes Element in dieser Gleichung: der Netzwerkeffekt des gesammelten Fachwissens.
Während interne Teams einen kontinuierlichen Lernprozess durchlaufen, bauen externe Experten, die an mehreren Projekten arbeiten, ihr technisches und betriebswirtschaftliches Repertoire deutlich schneller auf. Diese kollektive Intelligenz, gezielt eingesetzt, führt oft zu effektiveren und innovativeren Lösungen. Die Entscheidung lautet daher nicht mehr: Kaufen oder Bauen, sondern: An starren Lösungen festhalten oder etwas entwickeln, das den Geschäftsanforderungen wirklich gerecht wird. Individualisierung, einst ein Luxus, ist zur Erwartung geworden, Skalierbarkeit zur Voraussetzung und KI zu einem entscheidenden Faktor.
Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt letztlich nicht in fertiger Software oder individuell geschriebenem Code, sondern in der strategischen Agilität, mit der Unternehmen technologische Lösungen in ihr Wachstum integrieren. Das AIAD-Zeitalter lädt uns ein, binäre Dilemmata hinter uns zu lassen und Software als kontinuierlichen, lebendigen und strategischen Prozess zu betrachten. Und um dies zu erreichen, reicht es nicht aus, einfach nur zu entwickeln; es ist notwendig, intelligent, mit den richtigen Partnern und mit einer Vision für die Zukunft zu entwickeln.
