Seit Jahrzehnten hat die Entscheidung, eine Software von Grund auf neu zu entwickeln oder eine fertige Lösung zu erwerben, die Technologie-Strategien in Unternehmen unterschiedlichster Branchen geprägt. Die Gleichung schien einfach: Kaufen beschleunigte die Akzeptanz und senkte die Kosten, Bauen bot Personalisierung und Kontrolle. Aber die Ankunft der generativen künstlichen Intelligenz und insbesondere die durch KI unterstützte Entwicklung (AIAD) hat alle Variablen dieser Rechnung verändert. Es geht nicht mehr darum, zwischen zwei klassischen Ansätzen zu entscheiden, und vielleicht existiert das traditionelle Dilemma schon längst nicht mehr.
Mit generativer KI, die entscheidende Phasen des Entwicklungszyklus optimiert, wie das Schreiben von Code, automatisierte Tests, Bug-Erkennung und sogar Architekturvorschläge, ist die maßgeschneiderte Softwareentwicklung kein exklusiver Aufwand großer Konzerne mit umfangreichen Budgets mehr. Vorgefertigte Modelle, spezialisierte Bibliotheken und Low-Code- oder No-Code-Plattformen, die durch KI unterstützt werden, haben die Entwicklungszeit und -kosten drastisch reduziert.
Anstatt Monate werden heute viele Lösungen in Wochen geliefert, und anstelle zahlreicher interner Teams können schlanke und hochspezialisierte Teams maßgeschneiderte und skalierbare Anwendungen mit beeindruckender Effizienz bereitstellen. Der GitHub Copilot, der 2021 veröffentlicht wurde, ist ein praktisches Beispiel für generative KI, die Entwickler unterstützt, indem sie Code vorschlägt und Codeabschnitte automatisch vervollständigt. Eine GitHub-Studie zeigte, dass Entwickler, die Copilot verwenden, Aufgaben durchschnittlich 55 % schneller erledigten, während diejenigen, die ihn nutzten, im Durchschnitt 1 Stunde und 11 Minuten brauchten, um die Aufgabe abzuschließen. Diejenigen, die GitHub Copilot nicht verwendeten, benötigten durchschnittlich 2 Stunden und 41 Minuten.
Angesichts dieser Realität verliert das alte Argument, dass der Kauf von fertiger Software eine Ersparnis bedeutet, an Bedeutung. Die generischen Lösungen, obwohl verlockend, passen sich häufig nicht an die Besonderheiten interner Prozesse an, skalieren nicht mit derselben Agilität und schaffen eine einschränkende Abhängigkeit. Auf kurze Sicht mögen sie ausreichend erscheinen, aber auf mittlere und lange Sicht werden sie zu Hindernissen für Innovationen.
Mehr noch, die Vorstellung, dass der Wettbewerbsvorteil im Code selbst liegt, beginnt zu zerbröckeln. In einer Situation, in der das vollständige Umschreiben einer Anwendung billig und machbar geworden ist, macht die Idee, den Code als strategisches Vermögenswert zu schützen, immer weniger Sinn. Der wahre Wert liegt in der Architektur der Lösung, in der Fluidität der Integration mit den Geschäftssystemen, in der Datenverwaltung und vor allem in der Fähigkeit, die Software schnell anzupassen, wenn sich der Markt oder das Unternehmen verändert.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung reduziert die Entwicklungszeit um bis zu 50 %, wie von 75 % der befragten Führungskräfte in einem von OutSystems und KPMG durchgeführten Bericht angegeben. Aber wenn das "Build" die neue Norm ist, entsteht ein zweites Dilemma: intern bauen oder mit externen spezialisierten Partnern zusammenarbeiten? Hier spricht der Pragmatismus am lautesten. Der Aufbau eines eigenen Technologieteams erfordert kontinuierliche Investitionen, Talentmanagement, Infrastruktur und vor allem Zeit, die knappste Ressource im Wettlauf um Innovation. Für Unternehmen, deren KerngeschäftGeschäftist nichtSoftwareDiese Wahl kann kontraproduktiv sein.
Auf der anderen Seite bringen strategische Partnerschaften mit Entwicklungsunternehmen Vorteile wie sofortigen Zugang zu fortschrittlichem technischem Know-how, beschleunigte Lieferung, flexible Vertragsgestaltung und Reduzierung der Betriebskosten. Erfahrene Outsourcing-Teams agieren als Erweiterung des Unternehmens, mit Fokus auf Ergebnis, und bringen oft bereits fertige Modelle für skalierbare Architektur, integrierte CI/CD-Pipelines und getestete Frameworks mit, alles was teuer und zeitaufwendig wäre, von Grund auf neu zu bauen. Es bleibt noch ein drittes Element in dieser Gleichung zu erwähnen: der Netzwerkeffekt der angesammelten Expertise.
Während interne Teams eine kontinuierliche Lernkurve durchlaufen, sammeln externe Experten, die an mehreren Projekten arbeiten, technisches und geschäftliches Wissen in einem viel schnelleren Tempo. Diese kollektive Intelligenz, die gezielt angewendet wird, führt oft zu effizienteren und innovativeren Lösungen. Die Entscheidung ist daher nicht mehr zwischen Kaufen oder Bauen, sondern zwischen der Festlegung auf starre Lösungen oder dem Aufbau von etwas, das wirklich den Bedürfnissen des Geschäfts entspricht.Die Personalisierung, einst ein Luxus, ist zu einer Erwartung geworden, die Skalierbarkeit zu einer Anforderung, und KI ist ein Wendepunkt.
Am Ende liegt der wahre Wettbewerbsvorteil nicht in fertiger Software oder maßgeschneidertem Code, sondern in der strategischen Agilität, mit der Unternehmen technologische Lösungen in ihr Wachstum integrieren. Die Ära des AIAD lädt uns ein, binäre Dilemmas aufzugeben und Software als einen kontinuierlichen, lebendigen und strategischen Prozess zu betrachten. Und dafür reicht es nicht aus, nur zu bauen, man muss klug bauen, die richtigen Partner haben und eine Zukunftsvision besitzen.
