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Corporate Strategy

"Don't build, but buy": Warum die KI-Revolution nicht im eigenen Labor, sondern im Einkauf beginnt

Die strategische Entscheidung zwischen Eigenentwicklung und Zukauf von Technologien ist ein klassisches unternehmerisches Dilemma. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz erhält diese Frage jedoch eine neue, dramatische Dringlichkeit. Ein alarmierender Bericht des MIT, über den auch das Fortune Magazin berichtet, stellt fest, dass 95 Prozent aller internen KI-Pilotprojekte scheitern, einen messbaren Erfolg zu liefern. Diese ernüchternde Realität zwingt zu einem radikalen Umdenken. Der wahre Hebel für Wettbewerbsvorteile liegt nicht mehr im mühevollen Aufbau eigener KI-Modelle. Stattdessen beginnt die Revolution im strategischen Einkauf und der intelligenten Adaption spezialisierter, markt-erprobter KI-Lösungen. Für Unternehmen geht es darum, Ressourcen klug zu allokieren und die enorme Innovationsgeschwindigkeit externer Anbieter zu nutzen.

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Das 95-Prozent-Paradoxon: Die brutale Wahrheit über interne KI-Projekte

Die Zahl ist eine Zäsur für viele Innovationsabteilungen: 95 Prozent der KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern. Dies geht aus einer viel beachteten Untersuchung des MIT hervor. Doch worin liegen die Gründe für diese hohe Misserfolgsquote? Das Problem ist nicht die Technologie selbst, sondern, wie das Fortune Magazin betont, die Art und Weise, wie sie eingesetzt wird. Ein Kernproblem ist die falsche Ressourcen-Allokation. Laut der Studie geben Unternehmen mehr als die Hälfte ihres KI-Budgets für Vertriebs- und Marketing-Tools aus, während die größten Renditen in der Automatisierung von Backoffice-Prozessen schlummern. Ein weiterer entscheidender Fehler ist der Versuch, das Rad neu zu erfinden. Die MIT-Studie offenbart eine dramatische Diskrepanz in den Erfolgsquoten: „Eingekaufte KI-Lösungen von spezialisierten Anbietern haben eine Erfolgsquote von 67 Prozent. Eigenentwicklungen schaffen nur ein Drittel davon.“ Generische Werkzeuge wie ChatGPT passen sich zudem schlecht an spezifische Unternehmens-Workflows an. Unternehmen bleiben stecken, weil sie die Komplexität der Datenaufbereitung, der Modellpflege und der nahtlosen Integration in bestehende Systeme massiv unterschätzen. Die harte Wahrheit ist: Der Bau einer eigenen KI ist für die meisten Unternehmen eine technologische Ablenkung, keine strategische Notwendigkeit.

Die Ökonomie der Geschwindigkeit: Warum Zeit der entscheidende Faktor ist

In der digitalen Transformation ist die Geschwindigkeit der Implementierung oft entscheidender als die letzte Stufe der Perfektion. Die Entscheidung für den Kauf einer fertigen KI-Lösung ist in erster Linie eine Investition in Zeit. Während die Eigenentwicklung eines robusten KI-Systems von der Konzeption über die Datensammlung, das Training der Modelle bis zur Integration leicht 12 bis 24 Monate in Anspruch nehmen kann, lässt sich eine externe Software-as-a-Service-Lösung oft innerhalb von Wochen implementieren. Dieser Zeitvorteil ist ein direkter Wettbewerbsvorteil. Er ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und den Return on Investment erheblich zu beschleunigen. Das Risiko von Verzögerungen und Budgetüberschreitungen, das bei Eigenentwicklungen die Regel ist, wird durch eine kalkulierbare Abonnementgebühr ersetzt. Ein weiterer, oft übersehener Punkt ist die Geschwindigkeit der Weiterentwicklung. Ein spezialisierter Anbieter investiert seine gesamten Ressourcen in die Verbesserung seines Produkts, testet neue Algorithmen und passt sich an regulatorische Änderungen an. Ein internes Team kann dieses Tempo unmöglich mitgehen. Die strategische Frage lautet also nicht, ob man es selbst bauen kann, sondern ob man es sich leisten kann, den Anschluss an die Marktdynamik zu verlieren, während man im eigenen Labor forscht.

Fokus auf die Kernkompetenz: Strategische Klarheit statt technologischer Selbstverwirklichung

Jedes Unternehmen verfügt nur über begrenzte Ressourcen. Die Entscheidung, eine eigene KI-Lösung zu entwickeln, bindet diese wertvollen Ressourcen, insbesondere hochqualifizierte Mitarbeiter, in einem Bereich, der höchstwahrscheinlich nicht zur Kernkompetenz des Unternehmens gehört. Ein Maschinenbauer ist Experte für Präzisionstechnik, nicht für neuronale Netze. Der Versuch, eine technologische Spitzenposition in einem fremden Feld zu erlangen, ist nicht nur riskant, sondern lenkt vom eigentlichen Geschäft ab. Der Zukauf von KI-Tools ermöglicht es Unternehmen, ihre besten Köpfe auf das zu konzentrieren, was sie einzigartig macht: die Verbesserung ihrer Produkte und die Vertiefung von Kundenbeziehungen. Die KI wird so zu einem unterstützenden Werkzeug, einem „eingekauften Spezialisten“. Erfolgreiche Unternehmen, so zeigt die Analyse des MIT, starten klein und spezifisch. Sie suchen sich einen konkreten Engpass, oft im administrativen Bereich, und lösen diesen mit einer passenden, externen Lösung. Wie ein Beitrag von BASIC thinking zur MIT-Studie anmerkt, liegt das größte Einsparpotenzial oft in der Automatisierung einfacher Bürotätigkeiten. Die strategische Fokussierung ist ein entscheidender Faktor für nachhaltigen Erfolg. Es geht darum, die eigene Wertschöpfungskette zu verstehen und gezielt dort zu investieren, wo die größten Hebel liegen.

Die unsichtbare Last: Total Cost of Ownership als wahre Entscheidungsgrundlage

Die Betrachtung der initialen Entwicklungskosten ist eine gefährlich verkürzte Sichtweise. Die wahre finanzielle Belastung eines selbst entwickelten KI-Systems zeigt sich erst über den gesamten Lebenszyklus, dem sogenannten Total Cost of Ownership (TCO). Ein KI-Modell ist kein statisches Gut; es muss kontinuierlich überwacht, gewartet und verbessert werden. Daten veralten („Data Drift“), was die Präzision verschlechtert. Neue Algorithmen müssen integriert werden. Dies erfordert ein permanentes Team von Spezialisten. Hinzu kommen die laufenden Kosten für die Serverinfrastruktur. Gekaufte Lösungen verlagern diese gesamten Aufwände auf den Anbieter. Die Abonnementgebühr deckt nicht nur die Nutzung ab, sondern auch die kontinuierliche Weiterentwicklung und die Skalierung der Infrastruktur. Der TCO wird dadurch kalkulierbar und liegt in der Regel weit unter den unvorhersehbaren Kosten einer Eigenentwicklung. Wie das Fachportal Qymatix.de in einer Analyse schreibt, müssen Unternehmen bei der Eigenentwicklung hohe initiale Kosten tragen, ohne sofort einen Nutzen zu haben, während die laufenden Kosten für Pflege und Wartung oft unterschätzt werden. Die Entscheidung für den Kauf ist somit auch eine Entscheidung für finanzielle Planbarkeit und Risikominimierung in einem technologisch hochdynamischen Umfeld.

Frequently asked questions

Warum scheitern laut MIT-Studie 95% der internen KI-Projekte?

Die Hauptgründe sind laut Studie die falsche Fokussierung auf Marketing statt auf effiziente Backoffice-Prozesse, die mangelnde Integration generischer Tools in spezifische Unternehmensabläufe und der grundlegende Fehler, KI selbst entwickeln zu wollen, anstatt auf spezialisierte Anbieter zu setzen.

Ist es nicht strategisch klüger, erfolgskritische KI selbst zu entwickeln, um die Kontrolle zu behalten?

Nur wenn die KI selbst das Kerngeschäft ist. Für 99% der Unternehmen ist KI ein Werkzeug zur Unterstützung der Kernkompetenzen. Laut MIT-Studie haben eingekaufte, spezialisierte Lösungen eine doppelt so hohe Erfolgsquote (67%) wie Eigenentwicklungen (ca. 33%). Der strategische Vorteil liegt in der schnellen und erfolgreichen Anwendung, nicht im Besitz des Codes.

Was sind die größten versteckten Kosten bei der Eigenentwicklung von KI?

Die größten versteckten Kosten liegen im laufenden Betrieb (Total Cost of Ownership): die permanente Wartung und Aktualisierung der Modelle, die Anpassung an neue Daten, die hohen Infrastrukturkosten und vor allem die Gehälter für ein dauerhaftes Team hochspezialisierter KI-Experten, die vom Kerngeschäft abgezogen werden.

Wie sollte ein Unternehmen stattdessen bei der Einführung von KI vorgehen?

Erfolgreiche Unternehmen starten klein und gezielt. Sie identifizieren einen konkreten, oft administrativen Engpass im Unternehmen, der hohe manuelle Aufwände verursacht. Anschließend evaluieren und implementieren sie eine spezialisierte, am Markt etablierte „Buy“-Lösung, um diesen spezifischen Prozess zu automatisieren und schnell einen messbaren Erfolg zu erzielen.

Quellen

An MIT report that 95% of AI pilots fail spooked investors. But the reason why those pilots failed is what should make the C-suite anxious

https://fortune.com/2025/08/21/an-mit-report-that-95-of-ai-pilots-fail-spooked-investors-but-the-reason-why-those-pilots-failed-is-what-should-make-the-c-suite-anxious/

Millionengrab: Warum viele Unternehmen an KI scheitern

https://www.basicthinking.de/blog/2025/08/28/unternehmen-ki-scheitern/

Künstliche Intelligenz Software: Die wahren Entwicklungskosten

https://qymatix.de/de/kuenstliche-intelligenz-software-entwicklungskosten/
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Corporate Strategy

"Don't build, but buy": Why the AI revolution begins with procurement, not in the lab

The strategic choice between in-house development and purchasing technology is a classic corporate dilemma. In the context of artificial intelligence, however, this question takes on a new, dramatic urgency. An alarming MIT report, also covered by Fortune magazine, finds that 95 percent of all internal AI pilot projects fail to deliver measurable success. This sobering reality forces a radical shift in thinking. The real leverage for competitive advantage no longer lies in the painstaking effort of building proprietary AI models. Instead, the revolution begins with strategic procurement and the intelligent adaptation of specialized, market-proven AI solutions. For companies, the challenge is to allocate resources wisely and harness the immense innovation speed of external providers.

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The 95 Percent Paradox: The Brutal Truth About Internal AI Projects

The figure is a watershed moment for many innovation departments: 95 percent of corporate AI pilot projects fail. This is according to a widely-cited study by MIT. But what are the reasons for this high failure rate? The problem is not the technology itself but, as Fortune magazine emphasizes, the way it is being deployed. A core issue is the misallocation of resources. According to the study, companies spend more than half of their AI budget on sales and marketing tools, while the greatest returns lie in automating back-office processes. Another critical mistake is trying to reinvent the wheel. The MIT study reveals a dramatic discrepancy in success rates: "Purchased AI solutions from specialized providers have a success rate of 67 percent. In-house developments achieve only a third of that." Furthermore, generic tools like ChatGPT adapt poorly to specific company workflows. Companies get stuck because they massively underestimate the complexity of data preparation, model maintenance, and seamless integration into existing systems. The hard truth is: for most companies, building their own AI is a technological distraction, not a strategic necessity.

The Economy of Speed: Why Time is the Decisive Factor

In the digital transformation, speed of implementation is often more critical than the final degree of perfection. The decision to buy a ready-made AI solution is primarily an investment in time. While the in-house development of a robust AI system can easily take 12 to 24 months from conception to integration, an external Software-as-a-Service solution can often be implemented within weeks. This time advantage is a direct competitive advantage. It allows companies to react faster to market changes and significantly accelerate their return on investment. The risk of delays and budget overruns, which is the norm for in-house developments, is replaced by a predictable subscription fee. Another often-overlooked point is the speed of evolution. A specialized provider invests all its resources in improving its product, testing new algorithms, and adapting to regulatory changes. An internal team cannot possibly keep up with this pace. The strategic question is therefore not whether you can build it yourself, but whether you can afford to lose touch with market dynamics while you are busy in your own lab.

Focusing on Core Competence: Strategic Clarity Over Technological Self-Realization

Every company has limited resources. The decision to develop a proprietary AI solution ties up these valuable resources, especially highly skilled employees, in an area that is most likely not part of the company's core competence. A mechanical engineering firm is an expert in precision engineering, not in neural networks. Attempting to achieve a leading technological position in an unfamiliar field is not only risky but also distracts from the actual business. Purchasing AI tools allows companies to focus their best minds on what makes them unique: improving their products and deepening customer relationships. AI thus becomes a supporting tool, a "hired specialist." As the MIT analysis shows, successful companies start small and specific. They identify a concrete bottleneck, often in an administrative area, and solve it with a suitable external solution. As an article by BASIC thinking on the MIT study notes, the greatest savings potential often lies in the automation of simple office tasks. Strategic focus is a crucial factor for sustainable success. It's about understanding one's own value chain and making targeted investments where the greatest leverage lies.

The Invisible Burden: Total Cost of Ownership as the True Basis for Decision-Making

Looking only at the initial development costs is a dangerously narrow perspective. The true financial burden of a self-developed AI system only becomes apparent over its entire lifecycle, the so-called Total Cost of Ownership (TCO). An AI model is not a static asset; it must be continuously monitored, maintained, and improved. Data becomes outdated ("data drift"), which degrades accuracy. New algorithms must be integrated. This requires a permanent team of specialists. On top of this are the ongoing costs for server infrastructure. Purchased solutions shift all these expenses to the provider. The subscription fee covers not only usage but also continuous development and infrastructure scaling. This makes the TCO predictable and typically far below the unforeseeable costs of in-house development. As the expert portal Qymatix.de writes in an analysis, companies undertaking in-house development bear high initial costs without immediate benefit, while the ongoing expenses for upkeep and maintenance are often underestimated. The decision to buy is therefore also a decision for financial predictability and risk minimization in a highly dynamic technological environment.

Frequently asked questions

According to the MIT study, why do 95% of internal AI projects fail?

The main reasons, according to the study, are a wrong focus on marketing instead of efficient back-office processes, the poor integration of generic tools into specific company workflows, and the fundamental mistake of trying to build AI in-house instead of relying on specialized vendors.

Isn't it strategically wiser to develop mission-critical AI in-house to maintain control?

Nur wenn die KI selbst das Kerngeschäft ist. Für 99% der Unternehmen ist KI ein Werkzeug zur Unterstützung der Kernkompetenzen. Laut MIT-Studie haben eingekaufte, spezialisierte Lösungen eine doppelt so hohe Erfolgsquote (67%) wie Eigenentwicklungen (ca. 33%). Der strategische Vorteil liegt in der schnellen und erfolgreichen Anwendung, nicht im Besitz des Codes.

What are the biggest hidden costs of in-house AI development?

The biggest hidden costs are in the ongoing operations (Total Cost of Ownership): the perpetual maintenance and updating of models, adapting to new data, high infrastructure costs, and, above all, the salaries for a permanent team of highly specialized AI experts who are pulled away from the core business.

How should a company approach the introduction of AI instead?

Successful companies start small and with a clear target. They identify a specific, often administrative, bottleneck in the company that causes high manual effort. Then they evaluate and implement a specialized, market-established "buy" solution to automate this specific process and achieve a measurable success quickly.

Sources

An MIT report that 95% of AI pilots fail spooked investors. But the reason why those pilots failed is what should make the C-suite anxious
https://fortune.com/2025/08/21/an-mit-report-that-95-of-ai-pilots-fail-spooked-investors-but-the-reason-why-those-pilots-failed-is-what-should-make-the-c-suite-anxious/
Millionengrab: Warum viele Unternehmen an KI scheitern
https://www.basicthinking.de/blog/2025/08/28/unternehmen-ki-scheitern/
Künstliche Intelligenz Software: Die wahren Entwicklungskosten
https://qymatix.de/de/kuenstliche-intelligenz-software-entwicklungskosten/
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